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科目名 生物資源統計学 
担当者氏名

上船 雅義

全開講対象学科 農学部生物資源学科
年次 2年次 
クラス A・B 
講義学期 前期 
単位数
必選区分 選択科目 
学期・曜日・時限  
部門 専門教育部門-専門教育科目群選択 
備考  



準備学習・事後学習
基本的なパソコンの操作方法は,準備学習を行い習得しておく必要がある.レポート課題に関しては,レポート提出後の講義において解説を行いフィードバックするため,間違えた部分や理解出来ていなかった部分を事後学習し理解出来るようにしておくこと.配布する資料には,統計解析をするためのデータ,解析方法,解析結果を載せている.レポート課題だけではなく,事後学習または準備学習として配布資料のデータも自ら統計解析に取り組むこと.また,時間外学習時に自身で統計解析に取り組むことで,理解できていない点や疑問に思う点が発見でき,より統計解析能力を身につけることができる.このため,毎回,講義時間の2倍を目安に自学自習を行い,予習と復習で学習した内容をレポート形式でまとめておくこと. 
課題・定期試験に対するフィードバック
履修上の留意
テキストは使用せずに講義資料を配布して講義を行う.統計解析は,統計ソフトを用いて自らデータを解析して行くことで技術を獲得していける.そこで,本講義は,無料統計ソフト『R』の簡易版である「EZR (無料ソフト)」を使用して行う。講義において「EZR」のインストールと操作方法を解説するので,事後学習または準備学習のために「EZR」をインストールできる個人のパソコンを用意することが望ましい.また,パソコンを用意できない人のために,学内の情報処理教室のパソコンにも「EZR」をインストールしている.講義の理解を確認する課題をレポート提出してもらう.算数や数学が不得意でも「学ぶ意欲があれば」統計解析の技術を習得できるよう講義を行う. 
授業の概要と目的
本科目は生物資源学科のDP2,CP2に該当する.最初は,どの統計手法を使用すべきか判断できるように,データの特徴を学んでいく.その後,データの種類ごとに使用する統計手法に関して詳しく学んでいく.本講義では,室内および野外実験から得られたデータを解析するための技術として統計解析の手法を学ぶことを目的とする.

(科目ナンバリングコード:AA21118) 
該当するCP(カリキュラム・ポリシー)およびDP(ディプロマ・ポリシー)
実務経験と授業内容の関係
科目ナンバリングコード
サブタイトル
データの統計解析,統計ソフトEZRのチュートリアル 
到達目標
実験で得られたデータを自分で検定する際に,そのデータの特徴からどのような統計手法を用いたら良いか正しい判断ができる.EZRを用いた統計解析で得られた結果を説明し,考察ができる. 
授業計画
【項目欄】 【内容欄】
1. 統計学について  統計学の基礎について説明する.また,データ解析によって何が出来るかを実例を挙げて紹介する.これまで学んできた講義や就職を目指している職種などから自分たちがこれから扱うデータにどのようなものが存在するかを予習してまとめておく.また,統計を用いて何が出来るかを復習しておく. 
2. データの種類,分布,代表値  統計解析を行うためには,データの特徴を知る必要がある.そこで,様々な例を出しながら,データの種類,分布,代表値について学んでいく.配布資料を事前に確認し,どのようなことを学ぶのか予習しておく.データの種類と分布からどのような代表値で研究成果を発表すべきか復習する. 
3. 検定の原理  統計解析の1つの目的である「検定」について講義する.検定は,2つ,または,複数のデータ間に差があるかどうかを評価ことを目的とする.配布資料を事前に確認し,どのようなことを学ぶのか予習しておく.統計結果を出すための基本的な考えをしっかりと理解するように復習する. 
4. 統計ソフトの紹介と統計手法の種類  統計ソフト「EZR」について,パソコンへのインストール方法と,使用方法を説明する.次に,データの特徴に合った統計解析にはどのような手法があるかを学ぶのと同時にEZRで使用可能な統計手法を学んでいく.これまで学んだデータの特徴を予習しておく.統計解析の手法選択方法の資料を自ら作成し復習する. 
5. 母集団との比率の比較  2項検定を用いて実験で得られた比率データを母集団と比較する.2項検定の説明を通して,片側検定と両側検定の仕組みも学ぶ.また,確率分布からの有意判定する仕組みをグラフから学ぶ.最後に,EZRを用いて2項検定する方法を学んでいく.配布資料を事前に確認し,どのようなことを学ぶのか予習しておく.授業外レポート課題を通して復習を行う. 
6. 正規分布と等分散性の評価  実験から得られたデータを統計解析するための手法を選択する際に,データが正規分布であるか,等分散性であるかを評価する必要がある.そこで,EZRを用いて得られたデータが正規分布なのか等分散性があるのかを評価する方法を学ぶ.配布資料を事前に確認し,どのようなことを学ぶのか予習しておく.授業外レポート課題を通して復習を行う. 
7. 対応ありデータにおける2群の差の検定  片方が増えれば片方が減るといったように,ある2つのデータは対応している(関連している)場合がある.このようなデータをどのように分析するかを説明する.その後,EZRを用いて対応ありデータを解析する方法を学ぶ.配布資料を事前に確認し,どのようなことを学ぶのか予習しておく.授業外レポート課題を通して復習を行う. 
8. 対応なしデータにおける2群の差の検定  2つのデータには片方が増えても片方が減るとは限らない場合が存在する.このような対応しない(独立した)2つのデータをどのよに分析をするのかを説明する.その後,EZRを用いて対応なしデータを解析する方法を学ぶ.配布資料を事前に確認し,どのようなことを学ぶのか予習しておく.授業外レポート課題を通して復習を行う. 
9. 対応なしデータにおける多群の差の検定  独立した多群(2つ以上)のデータをどのように分析するかを説明する.その後,EZRを用いて実際に独立した多群データを解析する方法を学ぶ.配布資料を事前に確認し,どのようなことを学ぶのか予習しておく.授業外レポート課題を通して復習を行う. 
10. 多重比較法  複数のデータ間に差がある結果が出た場合,次の興味はどのデータとどのデータの間に差があるかを知りたくなる(多重比較).そこで,多重比較するための方法について説明を行う.その後,EZRを用いて多重比較する方法を学ぶ.配布資料を事前に確認し,どのようなことを学ぶのか予習しておく.授業外レポート課題を通して復習を行う. 
11. 比率データの差の検定  種類が異なる餌を与えて10日後の昆虫の「生存」と「死亡」の割合(生存率)を比較するように,実験処理間で比率のデータを比較したい場合がある.そこで,比率データを分析するための手法を学び,EZRを用いたデータ解析方法を学ぶ.配布資料を事前に確認し,どのようなことを学ぶのか予習しておく.授業外レポート課題を通して復習を行う. 
12. 時間データの差の検定  作物を収穫するまでの時間や昆虫が死ぬまでの時間のように,あるイベントが起こるまでの時間のデータに関しては,特別な統計解析手法を用いる必要がある.この手法を説明した後に,EZRを用いたデータ解析方法を学ぶ.配布資料を事前に確認し,どのようなことを学ぶのか予習しておく.授業外レポート課題を通して復習を行う. 
13. 2元配置分散分析  作物の生育には肥料と温度と言うように2つの要因がどのように影響しているか明らかにしたい場合があり,このような実験データを分析するには2元配置分散分析が必要となってくる.そこで,2元配置分散分析に関してEZRを用いてデータ解析方法を説明する.配布資料を事前に確認し,どのようなことを学ぶのか予習しておく.授業外レポート課題を通して復習を行う. 
14. 反復測定の分散分析  処理の違いが植物の成長に与える影響を評価するために同じ植物を何回も測定した場合,反復測定したデータは対応ありデータになる.このようなデータを解析する方法の1つである反復測定の分散分析の解析方法をEZRを用いて説明する.配布資料を事前に確認し,どのようなことを学ぶのか予習しておく.授業外レポート課題を通して復習を行う. 
15. 変数変換  ノンパラメトリックの手法には限界があり,パラメトリックの手法を用いてデータ解析をする必要性が出てくる場合がある.このため,正規分布でないデータを正規分布に近づける手法を学んでいく.配布資料を事前に確認し,どのようなことを学ぶのか予習しておく.講義後は,これまで学んできたことを整理し試験に向けて学習する. 
テキスト
【書籍名】 【著者】 【出版社】
1. 特になし     
参考文献
【書籍名】 【著者】 【出版社】
1. 統計学の基礎 カラーイメージで学ぶ  市原清志・佐藤正一  日本教育研究センター 
2. EZRでやさしく学ぶ統計学 EBMの実践から臨床研究まで  神田善伸  中外医学社 
3. 統計的多重比較法の基礎  永田靖・吉田道弘  サイエンティスト社 
4. 数学いらずの医科統計学 第2版  Harvey Motulsky・(訳)津崎晃一  メディカル・サイエンス.インターナショナル 
5. R Commanderによるデータ解析  大森崇・阪田真己子・宿久洋  共立出版 
授業方法の形式
講義 
成績評価方法
学んだ統計解析の手法を学生自身のスキルにするため,頻繁にレポート課題を出し統計解析を実践して行く.また,統計解析おいてデータの質と分布に合った手法を選択する必要がある.そこで,定期試験では,統計解析の基礎知識だけでなく,データの特徴やそのデータに合った統計解析手法の選択を回答してもらう.また,提示された実験結果から統計解析で得られた結果の説明と結果の考察を試験で記述してもらい,評価する.成績の評価は,レポート20%,定期試験80%で行う.出席は加点要素とはしないが,講義回数の3分の2以上の出席に満たない場合は欠格とする.C(合格)となるためには、到達目標を最低限達成することが必要である。 
成績評価基準
受講生へのメッセージ
統計解析は,研究だけに使用されるものではありません.ビジネスにおいても統計解析を利用することができますので貴重なスキル習得になると思います.本講義では,統計解析の基礎として複数のデータ間に差があるどうかを評価する手法を中心に学びます。また,統計ソフトの使用になれるために,統計ソフトRを比較的簡単に使用できるEZRを使用します.より多くの種類の統計解析を行う場合は統計ソフトRの使用が必要ですので,EZRの使用を機会に統計ソフトRについても自ら学ぶことで強力なスキルを身につけられると思います. 
参考URL
1. 無料統計ソフトEZR (Easy R) - 自治医科大学 統計ソフトRの簡易版であるRコマンダーより多くの統計手法を利用できる無料ソフトEZRを紹介しています.ソフトのダウンロードも可能です. 
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更新日時 2021/01/30 14:18


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