※ 本文是否可提供台大同学转作其他非营利用途？（须保留原作者 ID） （是／否／其他条件）：是 哪一学年度修课：99-1 ψ 授课教师 (若为多人合授请写开课教师，以方便收录) 徐永丰 δ 课程大概内容 课纲上写的是 The goal is to introduce some mathematical modeling approaches in psychology. Also, general concepts of probability, random variables, likelihood, and goodness of fit will be introduced. 会从基本的机率与统计一路讲到非统计的数学模型 前半学期上课的内容： Sample space; Events; Probability measure Conditional probabilities; Bayes theorem Random variables; Distribution functions; Discrete and Continuous distributions Law of large numbers; Central limit theorem Sampling mean and sample variance; chi-square, t, F stats The maximum likelihood principle 都是着重在数理统计的理论与原理 後半学期开始和心理学产生关联 会从心理物理学的角度开始下手 谈各种阈值理论、信号侦测理论等等 直到Confidence ratings in SDT vs. in Threshold theory Multinomial processing tree models 主要是在讨论数学模型在这些理论之中的意义 讨论数学模型怎麽在这些实徵研究上提供意义 以及讨论更多的是，到底量化模型是如何进入心理学现象的研究上的 其扮演的角色与功能为何 Ω 私心推荐指数(以五分计) 有兴趣走实验认知方面研究★★★★ 对有兴趣探讨量化模型与现象的研究之间的关系★★★★半 打混摸鱼★★(因为小考颇难) η 上课用书(影印讲义或是指定教科书) 前半学期基本上没有指定的上课用书 老师会尽量找台大免费的电子书 但老师主要还是靠他自己的ppt 後半学期有用一本老师以前研究所同学写的书的草稿 讲心理物理学的内容还有使用统计程式R如何行分析 还有数篇老师选的相关论文 内容从基本的心理物理学到比较高等的认知历程(如记忆)都有 有兴趣选这门课的可以先去找这篇论文来读试试水温 Myung, I. (2003). Tutorial on maximum likelihood estimation. Journal of Mathematical Psychology, 47(1), 90-100. 同时这学期除了三学分的正课 也要求同学修一学分的实习课──心理学资料处理-以R为例 会从零开始将你怎麽使用统计程式R 是助教自编教材 μ 上课方式(投影片、团体讨论、老师教学风格) 前半学期是老师用ppt上课 期中考之後是同学每个人负责报告一篇草稿的章节 或是报告一篇论文 前半学期的机率老师教得有点太快了 同学有点难以理解 也是我评价扣点分的原因 这是一堂人很少的选修课 (大概就十人吧) 老师上课方式非常随性 学生报告的时候不时会打断学生 提出一些问题给大家讨论 常常一篇论文或是章节三小时报不完 老师对学生很亲切 偶尔会聊着聊着就岔开话题 然而老师也是个很有想法的人 很随兴但是也同时有很多主张和理念 偶尔会批判自己系上的学生和研究生以及一些研究 包含大部分的心理学论文的ANOVA根本都没有检定过资料是否为常态分配.... 这堂课总而言之因为是小班选修课 所以很温馨，也常常很嗨XDDD 实习课的方面是由助教带 完全没有程式的概念都可以学得很好 个人觉得R非常好用而且写法简单(比起SAS) 但又比起SPSS而言有更多自由调整运算的空间(SPSS要花好多时间搞懂他的分析模式....) 学写R是我个人这学期的最大收获之一 σ 评分方式(给分甜吗？是紮实分？) 课纲写的是 小考30% 期中20% 课堂参与&报告20% 作业20% (没有期末考) 但後来因为实习课(教用统计程式R)出了多次作业 老师的正课反而只出了两次作业而已 不知道评分方式是否会改 但老师说基本上只要事情都做了 就会有80up 我是在分数出来前po评价 就是因为希望不会被分数干扰判断XD 实习课的分数都由作业决定 有六次小作业 ρ 考题型式、作业方式 两次小考和期中考都是考机率 有计算和证明题 因为老师机率的部分讲的有点快 所以考试对大家似乎颇吃力的 两次课堂内的作业是要改写草稿内的一些R的程式 目的是要检定一些模型何者为佳 实习课的作业就是有关R的一些基本运算绘图的功能 都不会很难，讨论一下就有答案了 ω 其它(是否注重出席率？如果为外系选修，需先有什麽基础较好吗？老师个性？ 加签习惯？严禁迟到等…) 上课规则就是不讲手机 迟到的话....老师没有太管 同学到後面几堂课迟到变得有点夸张(准时到的只有2/10人....) 老师有小小抱怨了一下 基础的话最好是修过统计和心理实验法(至少要统计一年) 建议学弟妹大三来修此门课 人很少 所以坐得下都给签 大概每一届都有十人左右吧 Ψ 总结 基本上老师把这门课定位在心理实验法与统计两年课程教完之後的总结 统计学了很多的量化研究工具 心理实验法学了很多的技术和研究考量 而这门课就是要企图告诉学生 量化模型与实徵研究彼此如何紧密结合 之间的一些弹性和使用的方式 否则常常会流入套用现成分析方法 而牺牲很多样本的资讯的窘境 我觉得在这门课学到最多的是 知道量化方法与理论与资料之间的弹性 以及理论与真理之间如何透过量化工具的结合 老师有讨论过好像机率的部分教太快 他说或许明年开始这门课会拆成两学期 上学期教高等统计与机率的内容 下学期再教数学模型的使用 老师有点抱怨都没人修他的课 倒也不是因为他觉得有点冷清 而是觉得学生对於方法学的态度非常僵硬与惧怕 只会用现成的分析工具 不断在研究上叠床架屋 而少去思考这些分析工具所带出的的内容有多少的"真理" 老师这门课所探讨的最多内容其实不是再给学生多少的技术和方法 而是要学生去思考这些技术和方法与现象研究之间的关系 这个评价是我写给自己系上的学弟妹看的(也麻烦版主一定要收录><) (我想这应该不会有外系生修吧) 如果你们对於量化的工具与实际现象之间的关系有那麽一点点怀疑 而且希望知道更多 请不要害怕徐老师的数学，勇敢选下去吧XD 这门课会带你从最基本的心理学现象重新检视起 这堂课在前半学期会有点累(如果没有机率或数理统计的底子的话) 但期中考之後就变得轻松许多了 课堂报告的时候坦承读不懂老师也会帮你解释 也可以事先和老师讨论内容 总之修这堂课绝对不会後悔的^^ --

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