Giving the overview of Multivariate Data Analysis and insights into Multivariate Data Analysis components. Main topics include: 1.Basic Statistics. 2.Dependence Method. 3.InterDependence Methods. 4.Structural Model. 5.Case Exercise.

課程目標： 一、教導學生如何將「研究流程」、「研究架構」與「統計分析程序」進行一個緊密的連結； 二、教導學生如使用SPSS與LISREL套裝軟體，進行景觀建築與休閒遊憩領域中常用的各種多變量統計分析方法； 三、讓學生了解如何在期刊論文中呈現統計分析的結果。 課程內涵： 一、基礎統計原理、推論統計原理； 二、資料處理、描述性統計； 三、低階多變量分析； 四、探索性因素分析； 五、集群分析； 六、迴歸分析； 七、驗證性因素分析； 八、線性結構模式。

1.邱皓政，(2002)，量化研究與統計分析：SPSS中文視窗版資料分析範例解析(二版)，台北：五南。
2.邱皓政，(2005)，量化研究法(一)，台北：雙葉。
3.邱皓政，(2005)，量化研究法(二)，台北：雙葉。
4.王保進，(2004)，多變量分析，台北：高等教育 (02-2388-5899)。
5.賴虹燕譯、酒井隆著，( 2004)，問卷設計、市場調查與統計分析實務入門，台北：博碩文化。
6.蕭文龍，(2007)，多變量分析最佳入門實用書—SPSS+LISREL(SEM)，台北：諅峰。
7.黃俊英，(2000)，多變量分析，台北：中國經濟企業研究所。
8.劉宏裕等譯 (Gratton, Chris & Jones, Ian原著)，( 2007)，運動研究方法，台北：華都文化。
9.Hair, Black, Babin, Anderson, Tatham. (2006). Multivariate Data Analysis(6th ed.). Upper Saddle River, NJ: Pearson Education.
10.陳昭蓉譯(高橋信原著)，世界第一簡單統計學因素分析篇，台北：世茂。
11.陳昭蓉譯(高橋信原著)，世界第一簡單統計學迴歸分析篇，台北：世茂。