授業科目名	生命統計情報学
時間割番号	LBT223
担当教員名	黒澤　　尋／大貫　喜嗣
開講学期・曜日・時限	後期・金・V	単位数	2
＜対象学生＞
生命工学科1年次生、2年次生
＜授業の目的＞
統計学を道具として使いこなすための統計リテラシーは、生命科学の研究や医・薬関連産業に従事する者にとっては、是非とも身につけおきたいものになっています。この講義では、生命科学及び医・薬系分野の情報・データを取り扱うために必要な統計学の基礎知識を習得します。さらに、コンピュータソフト（表計算ソフト）を活用した統計処理のスキルを習得します。
＜本授業科目による獲得・涵養が特に期待されるコンピテンシー＞（能力・資質）
生命環境学部>生命工学科向け 記号 コンピテンシー（能力・資質） 説明   BT-A 専門 理解・検証 生命工学分野における情報をデータサイエンスの知識を用いてデータ収集から加工、解析する技術を習得している。 ◎ BT-B 共通 教養 多様な知識の獲得 単位を取得した教養教育科目の概要と、重要な基礎的事項を説明できる。 ○ BT-C 汎用能力 ３・数量的リテラシー さまざまな情報を統計学的手法などにより、数理的に表現・分析できる。 ○
＜到達目標＞  到達目標とは
目標NO 説明 コンピテンシーとの対応 BT 1 実験や調査で得られたデータを統計的に適切方法で処理することができる。 BT-A 2 表計算ソフトを活用して集めたデータをわかりやすく図表にまとめることができる。 BT-C 3 データ全体の特性・特徴を読み取り、統計学的に考察することができる。 BT-A 4 統計学の学習を通じて、数学への理解を深め、表計算ソフトを多様な分野で活用できる。 BT-B
＜成績評価の方法＞
目標No 割合 評価の観点 1 30% 演習課題でデータが統計的に適切方法で処理されたかを評価する。 2 30% 演習課題で表計算ソフトが適切に活用され、効果的な図表が作成されたかを評価する。 3 30% 演習課題でデータ全体の特性・特徴を読み取り、統計学的に考察できたかを評価する。 4 10% 授業での例題へ取り組みや質疑に対する応答など授業全般を通じて統計に関する多様な知識が獲得されたか評価する。 合計 100%
＜授業の方法＞
「ライブ型授業」と「オンデマンド授業」を併用します。 Moodle上に講義資料、演習課題等をアップロードします。授業はZoomやTeamsでライブで行います。授業終了後、演習課題を提出して頂きます。演習課題は採点して、フィードバックします。
＜受講に際して・学生へのメッセージ＞
表計算ソフト（MS Excel)がインストールされたＰＣを用意すること。 オンライン授業に対応できるよう、Wi-fi等が利用できる環境を整えてこくと。
＜テキスト＞
(未登録)
＜参考書＞
今野秀二, 味村良雄共著, 医学・薬学系のための生物統計学入門 第4版, ムイスリ出版, ISBN:9784896412734, (2019年出版) 奥田千恵子著, 医療系はじめまして!統計学, 金芳堂, ISBN:9784765316293, (2015年出版) 尾畑伸明著, データサイエンスのための確率統計, 共立出版, ISBN:9784320125186, (2021年出版 探検データサイエンス)
＜授業計画の概要＞
1 タイトル 統計学の基礎 事前学習 事後学習 講義資料をダウンロードして予習。例題1をダウンロードして事前学習。講義終了後、演習1を実施。 授業内容 統計学の用語や基本事項について、講義します。データのバラツキ、誤差と有効数字、母集団と標本、基本統計量などについて説明します。 2 タイトル データの中心・ヒストグラム 事前学習 事後学習 講義資料をダウンロードして予習。例題2をダウンロードして事前学習。講義終了後、演習2を実施。 授業内容 データの中心を表す指標、エクセルによるヒストグラムの作成 3 タイトル データのちらばり・箱ひげ図 事前学習 事後学習 講義資料をダウンロードして予習。講義終了後、演習3を実施。 授業内容 データのちらばりを表す指標、エクセルによる箱ひげ図の作成 4 タイトル 散布図と相関 事前学習 事後学習 講義資料をダウンロードして予習。講義終了後、演習4を実施。 授業内容 2種類のデータの関係、エクセルによる散布図の作成、相関係数 5 タイトル 回帰分析 事前学習 事後学習 講義資料をダウンロードして予習。講義終了後、演習5を実施。 授業内容 2種類の量的データの関係を数式で表す、回帰直線を求める 6 タイトル ランダム抽出と確率 事前学習 事後学習 講義資料をダウンロードして予習。例題3をダウンロードして事前学習。 授業内容 乱数発生関数によるランダム抽出法、確率分布 7 タイトル 正規分布 事前学習 事後学習 講義資料をダウンロードして予習。例題4をダウンロードして事前学習。 授業内容 確率変数、正規分布（標準正規分布）、 8 タイトル 中心極限定理 事前学習 事後学習 講義資料をダウンロードして予習。講義終了後、演習6を実施。 授業内容 標準正規分布（ｚ分布）、確率密度関数 9 タイトル 確率分布 事前学習 事後学習 講義資料をダウンロードして予習。講義終了後、演習7を実施。 授業内容 ｔ分布、カイ2乗分布、F分布 10 タイトル 信頼区間・区間推定 事前学習 事後学習 講義資料をダウンロードして予習。講義終了後、演習8を実施。 授業内容 95％信頼区間、信頼係数 11 タイトル ｔ検定 事前学習 事後学習 講義資料をダウンロードして予習。例題5をダウンロードして事前学習。講義終了後、演習9を実施。 授業内容 統計的仮説検定、帰無仮説、対立仮説、平均値の検定 12 タイトル 2群の母平均値の比較検定 事前学習 事後学習 講義資料をダウンロードして予習。講義終了後、演習10を実施。 授業内容 対応のある2標本のｔ検定、2群の母平均の比較検定、等分散を仮定した2標本による検定 13 タイトル カイ2乗分布・カイ2乗検定 事前学習 事後学習 講義資料をダウンロードして予習。例題6及び例題7をダウンロードして事前学習。講義終了後、演習11を実施。 授業内容 カイ2乗分布を用いた母分散の検定、適合度検定、独立性検定 14 タイトル Ｆ検定・分散分析 事前学習 事後学習 講義資料をダウンロードして予習。例題8をダウンロードして事前学習。講義終了後、演習12を実施。 授業内容 2群間に分散（標準偏差）に違いがあるかを判定する、等分散の確認、 15 タイトル 実験計画法 事前学習 事後学習 講義資料をダウンロードして予習。 授業内容 実験を計画するためのルール、フィッシャーの３原則、乱塊法 16 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 17 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 18 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 19 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 20 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 21 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 22 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 23 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 24 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 25 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 26 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 27 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 28 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 29 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 30 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容
＜備考＞
(未登録)