使用R程式語言進行生物多樣性和環境數據分析入門

主題一

R 程式語言的基礎介紹

目標：使學生熟悉 R 程式語言及 RStudio 的基本操作。

內容：R 程式語言的應用概覽、RStudio 介面介紹、基本 R 語法和數據結構（向量、矩陣、數據框、列表）。

活動：實踐 RStudio 操作，簡單練習數據類型操作。

主題二

數據導入與清理

目標：學習如何從公眾科學數據庫下載並清理澳門的生物多樣性數據。

內容：從多種來源導入數據（CSV、Excel），數據清理技巧（處理缺失值、篩選數據），使用 readr、tidyverse、dplyr 等套件。

活動：導入 iNaturalist 生物多樣性數據，清理並準備分析；介紹如何在國際生物多樣性平台上（如 GBIF 和 iNaturalist）搜索並下載相關數據。

主題三

探索性數據分析

目標：通過視覺化和統計方法探索數據。

內容：描述性統計（均值、中位數、方差），使用 ggplot2 創建圖形（直方圖、散點圖、箱形圖），識別數據中的模式與趨勢。介紹一些生物多樣性分析的案例和研究方法，幫助學生理解如何將數據應用於實際的生態研究中。

活動：分析 iNaturalist 數據，創建視覺化圖形；進行小組討論，分享數據分析的結果和心得。

主題四

進階數據可視化

目標：學習創建複雜的數據可視化圖形，提升數據呈現能力。

內容：自定義 ggplot2 圖形（主題、顏色、標籤），以及多面板圖形的創建技術，著重於如何使用 ggplot2 進行線性分析的視覺化。

活動：生成進階圖形，利用 iNaturalist 數據展示線性關係，並討論圖形設計的有效性和解讀結果的技巧。

主題五

統計分析與結果解讀

目標：進行統計分析並解釋結果，了解如何通過統計科學來客觀觀察現象。

內容：基本統計檢驗（t 檢驗、ANOVA）、相關性與迴歸分析，探討統計結果在生物多樣性和環境科學中的應用。

活動：對 iNaturalist 數據進行統計檢驗，解釋結果並討論如何將結果應用於實際的科學研究中。

主題六

專案構思與研究開題報告

目標：學生構思專案並撰寫簡單的研究開題報告，培養科學研究的思維方式。

內容：介紹研究開題報告的結構和要素，包括研究問題、背景、方法、預期結果等。

活動：學生分組構思一個研究專案，撰寫一份簡單的開題報告，並分享他們的想法和計畫。