シラバス詳細

タイトル「2023年度」、カテゴリ「農学部」

和文・英文ボタンを押すことで、和文↔英文の切り替えができます。

医学部のシラバスはこちらから。

医学系研究科博士課程のシラバスはこちらから。

科目情報

コースナンバリング

1417x254

科目名

生物統計学

開講学期

後期

開講時期

3クォータ

曜日・校時

金3

単位数

2

授業担当教員

本島 浩之

講義情報

学士力番号

1(3), 2(1)

講義形式

すべての講義はMicrosoft社のTeamsを用いてオンラインにて行う。
教科書の例題などを紹介しながら、EXCELとEZR(Rコマンダー)を使用して説明をする。
毎講義ごとに課題を課す。
学生の皆さんにはTeamsに参加登録の招メールはLiveCampusから送ります。
学生の皆さんは受講中にTeamsのライブオンライン授業を受けながら、パソコンのEXCELとEZR(Rコマンダー)を用いて作業を行うため、Teamsの授業をスマートフォンやタブレットなどの別の機器用いるのもいいと思います。

講義概要

統計学の概要を教え、その後分析統計学の基本的考え方や手法を紹介する。

開講意図

分析において知識と技術を提供する統計学の初歩を学ぶ。これにより、科学の証明をどのように実践すればよいか理解できる。

到達目標

生物統計学の基本的知識と技術を身につける。

聴講指定

1年生、2年生、3年生

履修上の注意

必ず、教科書「入門 統計学(第2版)」を事前に購入し、PCにEXCELの「分析ツール」をアドオンし、さらにEZRをインストールしておくこと。EZRのインストールは下記のURLを参照すること。
https://www.jichi.ac.jp/saitama-sct/SaitamaHP.files/statmed.html
授業に出席して、講義を聞き内容を理解するように努力して初めて、成績評価の対象となる。

授業計画

内容

授業以外の学習
本科目は、単位数×45時間の学修が必要な内容で構成されています。授業として実施する学修の他に、授業の内容を深めるために以下の事前・事後学修が必要です。

1

第01章 データの整理

事前に第01章のテキスト等を予習する。講義後、課題01を提出すること。

2

第02章 確率分布

事前に第02章のテキスト等を予習する。講義後、課題02を提出すること。

3

第03章 推定と誤差 =推測統計学=

事前に第03章のテキスト等を予習する。講義後、課題03を提出すること。

4

第04章 信頼区間の推定

事前に第04章のテキスト等を予習する。講義後、課題04を提出すること。

5

第05章 χ2分布とF分布

事前に第05章のテキスト等を予習する。講義後、課題05を提出すること。

6

第06章 仮説検定と検出力

事前に第06章のテキスト等を予習する。講義後、課題06を提出すること。

7

第07章 2群の平均の差の検定

事前に第07章のテキスト等を予習する。講義後、課題07を提出すること。

8

第08章 分散分析

事前に第08章のテキスト等を予習する。講義後、課題8を提出すること。

9

第09章 多重比較法

事前に第09章のテキスト等を予習する。講義後、課題09を提出すること。

10

第10章 実験計画法 

事前に第10章のテキスト等を予習する。講義後、課題10を提出すること。

11

第11章 ノンパラメトリック検定

事前に第11章のテキスト等を予習する。講義後、課題11を提出すること。

12

第12章 回帰分析

事前に第12章のテキスト等を予習する。講義後、課題12を提出すること。

13

第13章 ロジスティック回帰分析とクラスター分析

事前に第13章のテキスト等を予習する。講義後、課題13を提出すること。

14

第14章 主成分分析と因子分析

事前に第14章のテキスト等を予習する。講義後、課題14を提出すること。

15

第15章 ベイズ統計学

事前に第15章のテキスト等を予習する。講義後、課題15を提出すること。

成績評価の方法と基準

基本的には、毎講義課題の点数(60%)と、期末試験(40%)から、生物統計学の基礎知識と技術を身につけた程度を考慮して総合的に評価する。授業の中身や進行によって総合評価への各配分は変化する。

開示する成績評価の根拠資料等

後学期定期試験の問題、解答及び総合評価への配点等を開示する。

開示方法

成績の閲覧を希望する者(履修登録した者に限る)は、直接もしくは電子メール(motos[アット]edu.cc.saga-u.ac.jp)で担当教員に申込むこと。

教科書

資料名

著者名

発行所名・発行者名

出版年

備考(巻冊:上下等)

ISBN

入門 統計学(第2版)ー検定からの多変量解析・実験計画法・ベイズ統計学までー

第2版

栗原 伸一

オーム社

2021

978-4-274-22738-7

参考図書

資料名

著者名

発行所名・発行者名

出版年

備考(巻冊:上下等)

ISBN

生物・農学系のための統計学 : 大学での基礎学修から研究論文まで

平田昌彦編著 ; 宇田津徹朗, 河原聡, 榊原啓之著

朝倉書店

2017

9784254122237

生物系のためのやさしい基礎統計学

藤川浩, 小泉和之著

講談社

2016

9784061565654

サラっとできる! フリー統計ソフトEZR(Easy R)でカンタン統計解析

神田 善伸

オーム社

2020

9784274226328

オフィスアワー

木3限

アクティブラーニング導入状況

アクティブラーニング導入状況

カテゴリー4

カテゴリー3

カテゴリー2

カテゴリー1

カテゴリー0

学生が自ら主体となって、学習の方向性を定め、問題解決に導くための時間です。PROBLEM BASED LEARNING

グループや個人で行った能動的学習の成果を、教室内外で発表し、その評価を受けたり、質問に対応したりすることにより、学修した内容を深化させるための時間です。OUTPUT

学生自らが自由に発言し、グループやペアでの協働活動により課題に取り組み、何らかの帰結に到達するための能動的学習の時間です。INTERACTION

学生からの自由な発言機会はないものの、授業時間中に得られた知識や技能を自ら運用して、問題を解いたり、課題に取り組んだり、授業の振り返りをしたりする能動的学習を行う時間です。ACTION

基本的に学生は着席のまま、講義を聞き、ノートをとり、知識や技能を習得に努める時間です。INPUT

0

0

0

80

20