Numbering Code		Year/Term	2022 ・ Second semester
Number of Credits	2	Course Type	Lecture
Target Year	2nd year students	Target Student
Language	Japanese	Day/Period	Wed.2
Instructor name	TERAISHI MASAYOSHI (Institute for Liberal Arts and Sciences Associate Professor)
Outline and Purpose of the Course	生物の形態、生理、行動、遺伝など、生物諸現象を理解するためには、観察されたデータから必要な情報を抽出する統計的手法が必要となる。講義では生物現象を定量的に解析するために必要な基礎的統計手法の習熟を目指す。
Course Goals	観察データ収集、データからの統計数字の算出などの基本的なデータの取り扱いができ、統計数字に基づいた推定、検定、検証の基本となる仮説検定を正しく理解し、実験を適切に設計できる能力を身につける。
Schedule and Contents	第１回　統計的数字について。生物学で用いられる統計数字について解説する。 第２回　母集団と標本の関係、データ分布、統計数字の分布を中心に解説する。 第３回　母集団の分散の推定ならびに標本から求めた分散の大きさに関する検定法を解説する。 第４回　母集団の平均値の推定、標本から求めた平均値の大きさに関する検定法を解説する。 第５回　連続分布データと離散分布データの取り扱い方の違いを説明し、代表的な離散分布データにおける推定・検定を解説する。 第６回　データは含まれる情報レベルによって、区分データ、順序データ、比率・間隔データに区分できる。区分データや順序データに適用する統計的手法を説明する。 第７回　２変量を例に挙げて、回帰の概念を説明する。 第８回　２変量を例に挙げて、相関の概念を説明する。 第９回　多変量解析について簡単な例を挙げて説明する。 第１０回　分散分析法の原理を概説し、複数処理区の平均値間の差異を分散分析法で検定する手法を説明する。 第１１回　FISCHERの３原則を説明し、完全無作為化法の実験設計を解説する 第１２回　乱塊法の実験設計を説明し、定誤差を克服する手法を解説する。 第１３回　要因を組み合わせた実験設計を説明し、要因間の交互作用を解説する。 第１４回　Ｒの活用と論文等での統計の使い方について解説する。 第１５回　フィードバック　期末試験の返却と解説を行う。
Evaluation Methods and Policy	評価基準及び方針については、当該年度農学部学生便覧記載の［評価基準及び方針］による。講義、課題提出および試験（中間試験ならびに期末試験）の合計素点（100点満点）に基づいて評価する。
Course Requirements	令和３年度以前の単位修得者に関しては再履修を禁止する。
Study outside of Class (preparation and review)	講義テキストは最初の講義時に配布します。予習・復習に活用してください。この講義では、自分のデータを自分で解析するために最低限必要な事柄を習得することを目的にしています。実際に自分でデータ入力して計算し検定・検証する作業が、統計を使う姿勢を育てます。
Textbooks	Textbooks/References	講義テキストを配布する。 予習ならびに復習において、また試験において、スタンダード関数電卓（プログラム機能は不要）を所持していることが望ましい。 また、中間試験ならびに期末試験ではパソコン、スマートホンなど通信機能を備えた計算機の使用は認めない。
References, etc.	生物統計学, 向井文雄, (化学同人), ISBN:978-4-7598-1109-4, 講義で説明する内容がほぼ掲載さ れています。 BIOMETORY, SOKAL & ROHLF, (W H Freeman & Co), ISBN:978-0716786047, 英文ですが、丁寧に解 説されています。