2019年在政大修了蕭乃沂老師的多變量課程，照往例課程要求除了要用SPSS跑出結果之外，還要用R再做一次。平心而論，R是一個在業界效能絲毫不輸給SPSS的軟體，另外一個強勁對手則是Python，Python在業界可說是殺手級的應用。加上R和Python免費、開源的特性（也有些商業的加值解決方案），即使以後SPSS可能會漲到天價，還真的一度聽說貴到有公立學校買不起，你還是可以自己跑統計，出社會工作也差不多。以馬克思主義的觀點，你沒有生產工具就只有任資本家宰割的份，所以就忍耐一下學習過程可能的痛苦吧。
但是學習總是很痛苦的，多變量課程通常一週需要至少9個小時的課程準備，對於電腦新手可能更是如此。不過我覺得，與其讓後進像我們一樣整天翻找網路、工具書還找不出答案，不如提供一些解答的範本，讓後進者可以按圖索驥。以前寫迴圈的時候寫不出來，也是拿學長給的R語法來應急，放心老師知道也樂於讓我們用這個方式寫作業，唯請標明出處或歷程。
這是當時我們每天晚上絞盡腦汁，最後跑出來的R的樣子（還有相關檔案）。雖然不是每個結果都和SPSS一模一樣（只要做法合理，老師也不會堅持跑出來一定要跟SPSS一模一樣），但至少我看了應該是不會太離譜。
不過，這些檔案雖然能幫助你省下許多操作和找套件的時間，甚至其實你想照抄也行。但是作業畢竟是你的，請你依照自己需要的變數和方式來修改語法，這部份我可就很難幫得上忙（除統計原理外）。另外，也有些2年前還能動的套件可能停止開發或已經過時，若真的跑不動可能還是要爬文看看怎麼處理。
如果跑了之後發現有什麼問題，或發現哪些新大陸，也請在這個共同筆記留言。我會不定期上去看看，當然也可能是蕭老師看到後直接跟我講。
- 其他補充教材
雖然課程內容大致不會有太大變化，基本上應該都是用邱皓政老師的書，以及業界最常用的Hair的Multivariate Data Analysis。邱老師的部份，蕭老師通常是用另一本2010年出的，只是我一時突然查不到，但是我覺得這本《量化研究與統計分析（六版）：SPSS與R資料分析範例解析》（2019年）的編排方式、內容更適合現在的讀者，除了編排比較新穎之外，有R的範例對於初學者也無異為一大福音。
通常除了這些書之外，我還會去圖書館借吳明隆老師的《SPSS統計應用學習實務：問卷分析與應用統計》，這本算是頗好的入門書，如果老師講的聽不懂，這本可以用來惡補一下。吳老師也有出R的相關教科書，但是我不是很習慣那本書的編排，而且那幾本書都很大很笨重，除非你往後很常用到，否則建議可以先用借的。
政治學門部份，劉正山老師出的《民意調查資料分析的R實戰手冊》也非常好用，篇幅不大，但是介紹了許多往後課程需要用的統計技巧。
- 小結
對於政治學門使用者而言，坊間多數的R語言教材可能不太適合用在修課，原因不外乎是太笨重。清資料、跑迴圈等技巧在業界可能非常重要，也很實用，但是對於用中研院等提供的高品質次級資料寫的作業、論文，可能太小題大作，且徒增學習壓力與成本，這些可以等到你課修完，有興趣再繼續鑽研。所以我的R範本，也多半只是跑基本的敘述統計和迴歸分析等，而不包含許多老師喜歡教的資料前處理的部份。不過這些應該已經足以完成多變量課程的大部份需求，其餘腦力就可以用來構思其他更重要的問題，包含學期報告啦。