| (1)授業の達成目標 | | 授業で得られる「学位授与の方針」要素 | ⇔ | 【授業の達成目標】 | | ２０２５Aカリ | | 【2025年度以降カリキュラム対象】1．【教養・基礎学力】 豊かな教養と農学分野における基礎学力が身についている。 | ⇔ | 生物統計学に関する基礎的知識を身につけている。 | | 【2025年度以降カリキュラム対象】2．【専門性】 農学分野の専門的な学識と技術が身についている。 | ⇔ | 生物統計学を知識を活用して、データ分析ができるようになる。 |
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| (2)授業の概要 | 本講義では、生物統計学の基礎である記述統計と推測統計、検定を扱い、さらには多変量解析へと発展していきます。生物統計学の基礎的な理論に加えて、データ処理方法ならびに統計解析の基礎となる複雑な実験計画とデータ処理方法などの内容を取り扱います。実践的な視点から，パソコン（表計算ソフト，統計パッケージＲ）を用いて、データ処理・解析方法や実験計画法の演習を行います。なお，講義内容への理解を深めるため，毎回小レポートを行います。 |
| (3)授業計画 | 第１回：統計リテラシー（齋藤）4/13
第２回：データの整理ー記述統計学ー（齋藤）4/20
第３回：統計学におけるモデルー確率分布ー（齋藤）4/27
第４回：推定と誤差ー推測統計学ー（齋藤）5/1（金）※月曜授業
第５回：信頼区間の推定（齋藤）5/11
第６回：仮説検定の概要（近藤）5/18
第７回：2群の平均の差の検定（近藤）5/25
第８回：分散分析（近藤）6/1
第９回：多重比較法（近藤）6/8
第10回：ノンパラメトリック検定（近藤）6/15
第11回：実験計画法（齋藤）6/22
第12回：単回帰分析（李）6/29
第13回：多変量解析1 回帰分析、クラスター分析（李）7/6
第14回：多変量解析2 主成分分析、因子分析（李）7/13
第15回：まとめ、授業アンケート（齋藤）7/27 |
| (4)自主学習の指針 | 汎用性の高い統計ソフト（ExcelやR)を利用します。自主的に復習することを勧めます。 |
| (5)成績評価の基準 | 各回の小レポートについては、以下の基準で評価します。
課題で求めている統計計算や検定、グラフ作成などについて、提出された内容に誤りや不的確な点がほぼない（達成度90％以上）
内容に誤りや不的確な点が若干ある（達成度80%以上90％未満）
内容に誤りや不的確な点が所々ある（達成度70%以上80％未満）
内容に誤りや不的確な点、未完成の点が散見される（達成度80%以上70％未満）
内容に誤りや不的確な点、未完成の点が多い（達成度60％未満）
各回の小レポートの平均値をもとに、90点以上、80点以上、70点以上、60点以上であれば、授業の狙いに記した4つの能力について、それぞれ、卓越している、かなり上にある、やや上にある、水準にある、の評価となります。 |
| (6)事前事後学習の内容 | 独力で課題や計算を完成させることができるように，アプリケーションソフトの操作や統計処理等の必要な知識を修得するため，事後の復習は必須です。 |
| (7)テストやレポートの予定 | レポート等の提出にはe-ALPSを利用することがありますので，担当教員からアナウンスします。 |
| (8)成績評価の方法 | 毎回の授業で行う小レポートの結果に基づいて総合的に評価します。 |
| (9)質問、相談への対応および連絡先 | 齋藤（saitok@shinshu-u.ac.jp）
近藤（fkondo@shinshu-u.ac.jp）
李（hslee@shinshu-u.ac.jp）
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| (10)履修上の注意 | 資料はeALPSで事前にアップしておきますので、講義のはじまる前までに、ダウンロードしておいてください。
上記のとおり、ノートPCを利用して講義を進めますので、準備してください。
統計ソフトRのインストール方法は最初の講義で行ないます。 |
| 【教科書】 | 入門統計学第2版ー検定から多変量解析・実験計画法・ベイズ統計学までー（栗原伸一著、オーム社）
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| 【参考書】 | ・統計学Rを用いた入門書（野間口訳，共立出版）
・Rをはじめよう生命科学のためのRStudio入門（Beckermanら、羊土社）
・分散分析のはなし（石村貞夫、東京図書）
・その他，随時紹介します。
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| 【添付ファイル】 |
なし |