文理学部シラバスTOP > 文理学部 > 生命科学科 > 生物統計学実践
日本大学ロゴ

生物統計学実践

このページを印刷する

令和２年度以降入学者 生物統計学実践
令和元年度以前入学者 生物統計学２
教員名 井上みずき
単位数    2 学年 2～4 開講区分 文理学部
科目群 生命科学科
学期 前期 履修区分 選択必修
授業形態 対面授業
授業の形態 対面授業
Blackboard ID 20231494
授業概要 生命科学のための発展統計学、特にデータとデータの関係性について学ぶ。また、後半ではテーマに必要なデータの種類や適切な統計手法、その解析結果の発表の仕方を学ぶ。
授業のねらい・到達目標 ＜知識＞
生物学の分野では、どんなに実験条件や調査条件を揃えてもばらつきが生じる。このばらつきをもつデータから有用な情報を客観的に抽出する方法を身につける。
本講義では生物学に必要な発展的な統計事項を理解する。とくにデータとデータの関係性に着目し理解するとともに自ら、必要なデータ解析を選び取り解析する技術を習得する。

＜能力＞
この科目は文理学部生命科学科（学士（理学））のディプロマポリシーDP3, 4, 5, 7およびカリキュラムポリシーCP3, 4, 5, 7に対応している。
・既存の知識にとらわれることなく，物事を論理的・批判的に説明することができる（DP3-2）。
・日常生活における現象に潜む科学的問題を見出し，専門的知識に基づいて説明することができる（DP4-2）。
・新しい問題に取り組む意識を持ち，そのために必要な情報を収集することができる(DP5-2)。
・学修活動において積極的にリーダーシップを発揮し，他者と協働して作業に取り組むことができる(DP7-2)。

各回の授業・事前学習・事後学習を通して，日本大学教育憲章にある以下の能力を身につけることを目標とする。
A-3 (DP3・CP3): 論理的・批判的思考力
A-4 (DP4・CP4): 問題発見・解決力
A-5（DP5・CP5)：挑戦力
A-7（DP7・CP7)：リーダーシップ・協働力
授業の形式 講義、演習
授業の方法 対面でコンピュータ教室で行う。
授業計画に記載したテーマに沿って講義を行う。そのうえで、授業にて講義内容の理解度を確認するための課題を行う。課題はBbに提出する。課題に対しては解答例の配信などを行う。また翌週、教員からのコメントを伝えるとともに「質問」や「議論」の機会を提供する。
8回目以降は、実践的な課題解決型のデータ解析をデータ収集から考え、適切な統計手法を選び、解析し、班ごとにパワーポイントにて発表してもらう。
履修条件 Windows, Mac, Linuxで使用可能なオープンソース（無料）である統計ソフトRおよびRstudioを使うがコンピュータ教室ではWindowsが配備されているため、Windowsを使用する。
授業計画
1 ガイダンスおよびRとRstudioの取り扱いについての説明　（A-3)
【事前学習】Rの操作を復習し要点を整理する （2時間）
【事後学習】生物統計学１との違いを復習し講義の流れを把握すること （2時間）
【授業形態】対面授業
2 主成分分析の流れを知る　（A-3)
【事前学習】1回目の講義資料を見返し要点を整理する （2時間）
【事後学習】講義内容の流れを把握し、要点について理解を深める （2時間）
【授業形態】対面授業
3 主成分分析を理解する　（A-4)
【事前学習】2回目の講義資料を見返し要点を整理する （2時間）
【事後学習】講義内容の流れを把握し、要点について理解を深める （2時間）
【授業形態】対面授業
4 計数データを取り扱う　（A-5)
【事前学習】3回目の講義資料を見返し要点を整理する （2時間）
【事後学習】講義内容の流れを把握し、要点について理解を深める （2時間）
【授業形態】対面授業
5 比率データを取り扱う　（A-5)
【事前学習】4回目の講義資料を見返しておく （2時間）
【事後学習】講義内容の流れを把握し、要点について理解を深める （2時間）
【授業形態】対面授業
6 複数の説明変数を考慮する　（A-4)
【事前学習】5回目の講義資料を見返しておく （2時間）
【事後学習】講義内容の流れを把握し、要点について理解を深める （2時間）
【授業形態】対面授業
7 適切な確率分布型を知る　　（A-5)
【事前学習】6回目の講義資料を見返し要点を整理する （2時間）
【事後学習】講義内容の流れを把握し、要点について理解を深める （2時間）
【授業形態】対面授業
8 データの可視化および解析テーマ決定　（A-4)
【事前学習】7回目の講義資料を見返し要点を整理する （2時間）
【事後学習】講義内容の流れを把握し、要点について理解を深める （2時間）
【授業形態】対面授業
9 統計解析　（A-4)
【事前学習】8回目の講義資料を見返し要点を整理する （2時間）
【事後学習】講義内容の流れを把握し、要点について理解を深める （2時間）
【授業形態】対面授業
10 解析結果発表資料作成　（A-4, A-7)
【事前学習】9回目の講義資料を見返し要点を整理する （2時間）
【事後学習】講義内容の流れを把握し、要点について理解を深める （2時間）
【授業形態】対面授業
11 解析結果発表（A-4, A-7)
【事前学習】10回目の講義資料を見返し要点を整理する （2時間）
【事後学習】講義内容の流れを把握し、要点について理解を深める （2時間）
【授業形態】対面授業
12 実践的データの可視化および解析テーマ決定　（A-4)
【事前学習】11回目の講義資料を見返し要点を整理する （2時間）
【事後学習】講義内容の流れを把握し、要点について理解を深める （2時間）
【授業形態】対面授業
13 実践的統計解析　（A-4)
【事前学習】12回目の講義資料を見返し要点を整理する （2時間）
【事後学習】講義内容の流れを把握し、要点について理解を深める （2時間）
【授業形態】対面授業
14 実践的解析結果発表資料作成　（A-4, A-7)
【事前学習】1-13回目の講義資料を見返しておく （2時間）
【事後学習】講義内容の流れを把握し、要点について理解を深める （2時間）
【授業形態】対面授業
15 実践的データ解析発表 　（A-4, A-7)
【事前学習】発表資料を作成する （2時間）
【事後学習】質問者の指摘をもとに修正する （2時間）
【授業形態】対面授業
その他
教科書 特に使用しない。
参考書 向後千春・富永敦子 『統計学がわかる　アイスクリームで味わう、“関係”の統計学』 技術評論社 2009年
久保拓弥 『データ解析のための統計モデリング入門』 岩波出版 2012年
講義の内容をより深く理解するための参考書であり，必ずしも必要なものではない。初回の講義で紹介する。
成績評価の方法及び基準 授業参画度:1-7回の課題の内容を評価する(49%)、８－11回目と１２－15回目のグループ活動への積極性と解析結果発表の内容を評価する(51%)
オフィスアワー 授業終了後

↑このページのトップ