科目名 Course Title	生物統計学［24C4143］ Biostatistics
授業言語 Language	Japanese
科目区分・科目種	生物学科	クラス	生物学科
コンピテンシー	○批判的思考力，○内的統制感	ｶﾗｰｺｰﾄﾞ
単位数	2.0単位	履修年次	2年

担当教員	由良　敬
学期	前期
曜日・時限・教室	水曜 3 〜 4 限 理学部2号館405室

受講条件・その他注意
なお授業資料はすべてMoodleを通して配付するので、授業前にMoodleを確認すること。

授業の形態
講義，演習

教科書・参考文献
ハーバード大学講義テキスト生物統計学入門、Pagano, M. & Gauvreau K.著、竹内正弘監訳 生物統計学入門−具体例による解説と演習−、石居進著

ＡＬＨ区分
ＡＬＨ（自発的な学習時間枠）※を実施する

アクティブラーニングの技法
復習テスト，フィールドワーク

評価方法・評価割合
期末試験=60%，小論文（レポート）=20%，授業への参加態度=10%，ALH(自発的な学習時間枠)=10%

主題と目標
生命科学のデータ解析に必要な統計手法の基礎を講義する。現在の生命科学研究では、大量データを取り扱うことが多くなった。大量のデータから意味のある結果を得るためには、そのデータを正しく処理することが不可欠である。例えば、データから得られた結果は意味があることなのか、それとも偶然発生している揺らぎなのかを知るためには、統計の基礎を理解する必要がある。近年のコンピュータの発展により、難しい数式ではなくシミュレーションを通して、視覚的直感的に統計を理解することが可能となった。ここでは、コンピュータシミュレーションを駆使して、データの表示記述法、確率と確率分布、誤差、推定と検定、分散分析、回帰分析などを講義する。

授業計画
第1回	はじめに。 データの代表値とは何かを理解する。
第2回	確率の考え方を理解する
第3回	ALH：Ｒを使ってみる。
第4回	データ分布の考え方を理解する
第5回	回帰直線と相関係数を理解する。
第6回	Ｒを使って回帰分析をやってみる。
第7回	母集団の平均値と分散を、データから推定する。
第8回	χ二乗検定の背景とやり方を理解する。
第9回	ｔ検定の背景とやり方を理解する。
第10回	ANOVAの背景とやり方を理解する
第11回	ALH:Ｒを使って仮説検定をやってみる。
第12回	ノンパラメトリック検定の背景とやり方を理解する
第13回	いろいろな検定方法の違いを理解する。
第14回	Ｒを使ってデータシミュレーションをやってみる。
第15回	統計シミュレーションと実際の問題について検討する。
第16回	生物統計学の理解度を測定する（期末試験）

時間外学習
統計学は実学なので、実際に使うことが理解への近道です。身の回りにある現象を統計的に調べるとどのようになるかを、日頃からよく考え、実践してください。

学生へのメッセージ
実際に計算をしてもらうこともあるので、計算機（ＰＣでも可）を持参することをすすめる。各回の最後に小問を出題し、週末までに提出してもらう。採点結果にもとづき、次の講義時間最初に小問の解説を行う。これらの小問の採点結果と定期試験の結果および出席で成績をつける。

学生の問い合わせ先
生物学は統計を頻繁に利用する学問です。統計学は数式を使った実学です。使ってなれていくことが理解の一番の近道です。間違いを恐れずにどんどん使ってみましょう。