圖資研(連結是通往該老師演講PPT)

1.          09/15/2008 -- 自我介紹

2.          09/22/2008 -- 圖書資訊學概觀

3.          10/01/2008 -- Bibliographic Latent Semantic Indexing - Prof. Mu

4.          10/08/2008 -- Practical Issues in Knowledge Management Informing Infrastructure Design - Prof. Mu

5.          10/12/2008 -- Information Policy - Prof. Warning

6.          10/19/2008

7.          10/27/2008 -- 資訊計量學 - 蔡明月教授

8.          11/05/2008 -- 數位學習 - 陳志銘教授

9.          11/10/2008 -- RFID與穩私權 - 蘇小鳳教授 (ppsx格式)

10.      11/17/2008 -- 資訊組織 - 阮明淑教授

11.      11/24/2008 -- Dr. Jonathan演講 (可寫可不寫)

12.      12/1/2008 -- 海報presentation (寫在研究法的小組討論)

13.      12/08/2008 -- Semantic Web and Ontology - 柯皓仁教授

14.      12/15/2008 -- 大陸四系主任座談會

15.      12/22/2008 -- Information Structure and Academic Users - Hur-Li Lee教授
12/22/2008 -- Traditional Chinese Bibliographic Classification - Hur-Li Lee教授

16.      12/5/2008 -- 圖資論文獎助研討會

17.      1/5/2009 -- 期末報告(可寫可不寫)

18.      1/12/2009 -- 期末報告(可寫可不寫)

每個人至少有12篇

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研究法(這是我自己心得的內容，沒寫到的部分可參考其他同學XD)

1. 2008/9/18 自我介紹，老師請我們寫下會與不會的研究法
2. 2008/9/25 [MeiMei] 談論科學&研究方法
3. 2008/10/1 [MeiMei] 小組活動是從老師給的ppt刪減跟同學介紹課本內容
4. 2008/10/8 [Foster] literature review
5. 2008/10/15 [Foster] 討論葉乃靜老師文章
6. 2008/10/22 [Foster] 理論和研究
7. 2008/10/29 [Foster] 田野調查
8. 2008/11/5 [Foster] 編碼
9. 2008/11/12 [Foster] 實驗研究
10. 2008/11/19 [Foster] 調查研究
11. 2008/11/26 淡水
12. 2008/12/3 [MeiMei] 非反應式研究
13. 2008/12/10 Kuhlthau演講
14. 2008/12/17 [MeiMei] 三個同學分享研究心得
15. 2008/12/24 放假
16. 2008/12/31 [MeiMei] 量化研究報告
17. 2009/1/7 [MeiMei] 量化研究
18. 2009/1/14 [MeiMei] 與同學訪談
    
    每個人至少有16(+1)篇，其中有一次是質化研究的小組報告，
    有的人有設標籤有的沒有，所以16.17篇都可以

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簡單的教程給大家參考！
優點：不用擔心隨身碟壞掉

缺點：網路完蛋你的報告也完蛋XD

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     本周的活動是抽籤訪談同學，其實一開始想到要問同學不知道為什麼會覺得有點害怕，不過抽到Kurt的時候覺得有鬆了一口氣，因為我想就算我沒有問他，他也可以侃侃而談XD

雖然有聽過他的期末報告，但是沒有機會了解很多細節的部分，我知道他在人力資源的方面有找不少資料，但是我對他一開始為什麼找這群人也非常有興趣，這個數位典藏的國家型計畫在我們大學時真的可以說是如影隨形的跟著我們的課程內容，我們也因此學習了很多工具，但是這些培養出來的「數位產業人才」之後的發展也讓人好奇(而且我們所上的目標跟這個計畫的目標其實是一樣的!他們的問題也可能是我們的問題)我覺得Kurt有想到這個題目非常有前瞻性！

因為我沒有設定問題，所以我們以閒聊方式進行，也從他自己的講述中發現了一些新方向的可能，我自己個人會比較喜歡問像是「有沒有可能他們...?」這種問題，但是我也發現這種問題可能要等到他自己有開始做了以後才能回答我；雖然他已經做了文獻探討的部分，但我們還是重頭開始檢視他現在還可以做些甚麼，像是：

• 要不要再找一些別的國家的案例來參考，如果美國的American Memory已經有點時間差，或許可以再從別的國家的計畫做為參考(找了一下資料發現這個整理還不錯↓)

• 要怎麼呈現最後的結果可以再想想，因為Kurt希望可以提出一些建議給這個計畫的人員，不過我們也想到有的時候會變成太偏重「人」，而它的目的又不是要幫他們找工作，所以最後的建議可能還需要再斟酌往甚麼方向。
  
  


• 我們也天馬行空的想了一些方法來解決他們未來失業(!)的問題，像是可以建議他們一起組公司接案，借重他們的經驗來幫各地區作典藏，而不是限定於目前的範圍(或許可以發展Taiwan Memory?!)

    接下來是換partner，我抽到的是詩絨，我覺得真的很巧，因為開學不久給Foster老師上課時兩兩分組那時候也是跟她一組:）我們談了本學期的課程的心得，不過這學期的課程已經收穫很多，實在無法分成五點這樣列述，所以我們簡短的說了之後就開始聊研究的題目，詩絨也給我了很多很棒的建議！像是：

• 我的研究範圍可以怎麼放大或縮小，我有敘述了我目前遇到的困難，是做得很細我會遇到一些技術知識的困難，而以大範圍的來看我又有可能會面臨結果過於簡單的可能。
  
  


• 針對相關主題的進修，詩絨推薦了我去上其他的課程，我們也一起想到了一些我還可以找的老師，還可以再看的書籍或研究資料，應該再多找哪些類型的內容。
  
  


• 在這次文獻分析我們可以發現常常會陷在該往哪方向找資料，就一直在那幾個關鍵字裡面繞，但是跟詩絨一講我又想到了好多新的關鍵字！真的很開心她給我新的啟發，也一直鼓勵我可以做下去，讓我增加了一點信心!
  
  


• 跟詩絨介紹了我喜歡的碎碎念小工具twitter http://twitter.com/ 
  他是目前微型網誌的代表，可以隨時記錄自己的一句話(不能超過140字)，又不用像網誌一樣需要寫那麼多字，還可以像傳紙條一樣留話給其他id，國外很多網站都有書籤可以讓你直接把臨時看到的內容加入twitter，對我來說是紀錄心情和網址的好工具( 之前用Google，但是Google筆記本功能最近可能會停掉，所以我現在都把網誌的功能全部分散，不要太依賴同一個網誌|||)

    經過這樣還滿短的討論讓我覺得每個人真的各有所長，可是我們看的層面可能不一樣，雖然我們的題目不同，但是真的跟同學討論可以發現新問題，在反覆描述自己的研究和過程的中間可以帶給自己新的想法和方向，感覺很有收穫!也謝謝兩位同學對我不藏私的分享:）

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[量化統計的意義]

整理原始數據→量化資料分析→解釋數據

[量化統計的大綱]

資料處理	●資料編碼 code book編碼簿 ●輸入資料 ●清除資料
↓
單變項分析	●次數分配 單一變項是描述一個變項中，每一個屬性所呈現的次數分配狀況，可以用名義變項、等距變項、比率變項 像"性別"就只能用次數分配表達 ●集中量數測量方法 用以描述一組數據或一個分配集中點的統計量數，是描述 ●離散趨勢測量方法 用來描述觀察值在某一變項上分數分散情形，常用的有全距、四分差、變異數(各分數與平均數之差之平方和除以個案數)/標準差(變異數開根號)
↓
雙變項分析	●雙變項的關係 主要是要了解變項之間的關係，如性別和年齡之間的關係，會呈現出兩個變項的統計關係，事情彼此的關係，這些事情放在一起時所呈現的現象 ●解讀雙變項關係 用散佈圖(看形狀、方向和密度)或交叉表格 ●雙變項表格 列聯關係表 ●建立並解讀表格 自變項的屬性要分組，做統計的描述，並互相比較變數 ●相關性之測量方法 五種相關的測量方法:lambda. Gamma. Tau. Rho…
↓
兩個變項以上的分析	●統計控制 ●百分比的表格設計 ●多元迴歸分析
↓
推論統計	●注意目的 ●統計顯著度 ●顯著水準 通常是.05 .01 .001三種表達 ●型一錯誤和型二錯誤

	變項	值	百分比	眾數	最大值	最小值
性別	男	100	25%	300	300	100
	女	300	75%
收入	5000↓	25	6.25%	150	150	25
	5000-9999	50	12.5%
	10000-15999	100	25%
	16000-19999	150	32.5%
	20000-25999	50	12.5%
	26000-29999	50	12.5%
	30000↑	25	6.25%

↑研究法課本不在手邊，數據略有錯誤...待修正

    最後老師聽我們說心得的時候雖然大家真的都滿無神的(因為上課上的時間比較長)但是我想老師應該是最累的那位>_<但是今天上課也因此覺得收穫很豐富，雖然名詞還是不懂，但是至少比上上周的自己更知道為什麼會有"變項"，到底統計是為了要了解變項的"什麼"，而"怎麼做"可能就需要自己去補充了!!

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這周的報告在前面的準備部分我是比較疑惑的，因為在內容上我不太能掌握量化的計算所以有點慌張，深怕報告的內容因為我不知道那些複雜的模組和算式而毀 掉...結果反而是我們在報告上面可能不夠抓住老師要我們觀察的部分，這點很不好意思，讓同學聽我們講報告的內容比較多，而我選擇的文章剛好所使用的模式 又不是非常常用的統計，所以可能對同學的幫助比較不大>_<

因為我們這組都是講數位音樂的題目，也都使用了問卷，但是在分析上獲得了不同的結果，讓我在這種量化分析可以使用的數學工具上有了一些新的認識：像我的部 分研究者有使用了基本經濟學的需求函數，利用很簡單的供需模型找出價格和銷售量之間的關係，算式不算很難，分別用零階函數(購買量與價格無關)、一階函數 (購買量和價格呈反向)、二階函數(購買量和價格平方成反比)、價格倒數(固定消費金額)，假設譬如說在一首歌賣10塊錢的時候，銷售量會是1萬張，一首 歌賣50塊的時候，銷售量會是1千張這樣，來找出理想的定價，這個部分其實是大學的經濟學課程就有上過的內容，只是沒有想到其實做量化研究可以用這麼簡單 的模型導出一個理想的定價，我想這真的是沒有把所學貫通起來(我也把定價的方法想得太複雜了)，這個研究也讓我知道如何使用經濟學模型(以往都是很痛苦的 把圖和算式記下來，這樣就算念了MBA也不知道為什麼或是怎麼用吧!)

而我的研究裡面也有把如何將問卷的問題轉化成有意義的解讀的模式做介紹，我的研究中是用了知覺價值模式，他可以讓研究者以R-square值來評量信度指標，在確實算出個變項的信度後才可以確認自己的數字是否可以分析，再判斷(這部分的數學我就不太懂了...)是否有達到統計上的顯著差異。



這次的量化報告讓我對數字有初步的認識，未來也有可能會在自己的研究中用到量化分析，這次的文章閱讀因為幸運挑到的文章有詳細的解說計算的流程，也對量化 的步驟有大概的認識，雖然我們還不能自己有能力判斷一開始要使用甚麼函數分析，又要怎麼去檢視自己的數字是否有偏誤戌誼用甚麼方法調整，但是我想有些步驟 是可以由閱讀很多舊的文章，去找出適合自己研究的統計方式，也可以從其他人的方法找到自己的方法，這是這次閱讀文章最大的收穫。

上課常有聽到同學表達不知道怎麼判斷該用甚麼方法，而這次我得到的一個撇步我想就是"模仿"，而且是有閱讀過多篇跟自己的主題有關的文章後，才來決定自己 的分析方法，不一定非得一下子要求自己把統計學弄得滾瓜爛熟(雖然下學期上統計學我們就需要!)，希望可以運用在期末報告的前測部分: )

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