統計是社會學量化研究中不可或缺的方法基礎，也廣泛應用於市場調查與民意調查等領域。本課程的核心目標不在於單純教授統計技術，而是引導學生理解統計分析背後的研究邏輯與方法思考，培養將研究問題轉化為可分析資料的能力。 課程內容將從變項的概念化與測量出發，介紹描述統計與統計推論的基本原理，包括資料比較、圖形呈現、集中趨勢與離散趨勢等，並進一步說明常態分配、抽樣與抽樣分配、估計與假設檢定等推論統計概念。在此基礎上，課程亦涵蓋兩變項與多變項的分析方法，如兩樣本假設檢定、卡方檢定、相關分析（適用於類別、等級與等距變項）、線性迴歸、變異數分析、多元迴歸與羅吉斯迴歸等，強調不同方法的適用條件與研究意涵，而非僅止於操作層面。 本課程亦搭配統計軟體 R 作為分析工具，但重點不在於軟體本身，而在於透過實作訓練學生的資料處理與分析流程。課程將特別強調資料整理的重要性，說明從原始資料到可分析資料所需的各項步驟，並引導學生理解資料整理如何影響後續的統計推論。透過此一訓練，使學生能建立完整且可反思的量化研究方法基礎。

Agresti, Alan 2018 Statistical Methods For the Social Sciences. Fifth Edition. Pearson.