資料與實做

基於今日學會厚數據的方法論，請依你自己的知識論立場（實證、實存、詮釋、實用四個之一）來解讀你的所見所聞（含新聞報導及你的日常觀察），並將你的解讀做成一則則的筆記卡片，這些事件最好能有一些數據供你推理與討論。
基於今日學會的基本Obsidian操作，請用Obsidian持續一週以卡片盒筆記法記錄想法，每則筆記都要針對筆記中的關鍵字，啟用反向鏈結（以及markdown語法）。老師將在上課時抽點同學展示自己的graph view。
基於今日學會的以RStudio出版網頁，請在下次上課前，看過自己這一週的卡片，匯整出一篇新的筆記，謄進RStudio發佈到Rpubs. 在課堂中將這則筆記與大家分享。
基於今日課堂的RStudio操作，請接續執行老師給的語法。請在rmd檔的執行中（1）先觀察變數選項（三角形）之間的相近距離--愈近的表示相關性可能愈高；（2）記錄下你覺得那些組（最多三組）是你覺得有趣的；（3）將這幾組作卡方檢定，看看那幾組的檢定結果（p值是小於0.05表示這組的變數之間關係是存在的；若你看到的是p=0.000，那意味著p<0.0001，這個數值當然是小於0.05，也當然同樣表示變數之間存在具統計意義上的相關性）。

請同學延續上週的努力，依個人的工具及發問喜好，選擇以下其中一個項目，以一週時間完成自己的小專案。最後一次上課時將由每位同學發表/分享5分鐘。

為自己認定的一個迷團找尋證據與線索，將所收集的各式線索，以筆記的方式記錄到Obsidian（包含搭配ChatGPT生成式AI、製概念圖、雙鏈等）。最後將自己的線索匯整出一篇「辦案推理」簡報，謄進RStudio，發佈到Rpubs。在課堂中將這連結分享給大家。
將老師提供資料的RStuio分析進一步完整寫完：（1）列出**你覺得有趣**的潛在關聯（三組即可）；（2）為這些潛在關聯提供你自己覺得夠紮實的邏輯述敘，每一個關聯的論述至少要一段文字；（3）如果相關的統計顯著性是高的（p<.05），請為讀者指出相關性分析/卡方檢定表格中，值得留意的百分比，若相關性不如預期的高，則不必討論細格中的比例與分佈，只要討論預期落差的部份即可；（4）最後，在寫作過程中補上你覺得有意思的線索幫助理解（學術文獻、新聞、簡報、生活經驗等都可以）。（5）發佈到Rpubs，在課堂中將這連結分享給大家。