【授業の目的】
観察や実験で得られるデータは理解したい現象のほんの一部分でしかない場合が多い｡生物の体サイズのような基礎データでも、対象の生物を全個体(母集団)測定しなければ真の正解は得られない。ただ実際には、全個体を測定するのは不可能な場合が多く、一部の個体(標本)の測定値から典型的な体サイズを推定しなくてはならない。統計学の役割の１つは、推定の妥当性を定量的に評価する事である。
自然科学では、複数の生物群や複数の処理の効果を比較することも多い。生物を対象にした調査では、雑多な環境要因を受けるのでばらつきが大きく、観察された差がたまたま生じたばらつきに過ぎない可能性もある。観察された差に必然性があるのか、偶然の産物なのか定量的に評価(検定)するのが、統計学のもう１つの役割である。
このように統計学は、近代的な自然科学を理解･実践する上で欠かせない予備知識である。本演習は、数理統計入門の受講を前提に、主要な統計手法の活用方法を学習する。
【授業の到達目標】
データの特性、検証課題に適した統計手法を選択し、適切に解析できる。【技能】
【授業概要（キーワード）】
統計解析、 推定、 検定、 ベイズ推定、 モデル選択
【学生主体型授業（アクティブラーニング）について】
D-1．演習、実習、実験等を行う機会がある。：26～50％
D-2．事前学習（下調べ、調査等含む）で習得した知識等を踏まえて演習、実習、実験等を行う機会がある。：26～50％
【科目の位置付け】
自然科学の研究で得たデータを、正しく解析するための専門的知識を修得するための演習科目
【SDGs（持続可能な開発目標）】
14.海の豊かさを守ろう
15.陸の豊かさも守ろう
【授業計画】
・授業の方法
生物コースの学生をを優先。演習室の端末を学生数が越えた場合、履修を制限する場合があります。PowerPoint等で作成した資料を用いて、基礎概念を講義した後、課題を設けR言語で処理した演習結果の提出を求めます。
・日程
第1週 R事始め
第2週 Rの活用
第3週 区間推定(中央値)
第4週 区間推定(平均値)
第5週 一試料の検定
第6週 二試料の検定
第7週 多試料の検定
第8週 分散分析(ANOVA)
第9週 対応のある検定
第10週 回帰
第11週 線形モデル(LM)
第12週 一般化線形モデル(GLM)
第13週 第2種の過誤
第14週 ベイズ法, モデル選択
第15週 期末試験, Rでグラフ･図形描写
【学習の方法・準備学修に必要な学修時間の目安】
・受講のあり方
演習を実施する教室によっては、学生がノートPCを持参する必要がある。統計に関しても、Rの使用法に関しても、参考書を事前に読んでおくと、演習は理解しやすい。Rに関してはネット上でも解説する記事が多いので、疑問点の解消に役立つ。
・授業時間外学習（予習・復習）のアドバイス
統計やRの使用法に関する疑問点は、質問できるように整理しておくこと。基本的な概念について、分からないことは次の演習までに、できる限り解消しておくこと。
【成績の評価】
・基準
データの特性、検証課題に適した統計手法を選択できる能力を、演習と試験で確認する。
・方法
毎回課す提出課題の到達度(40%)と、第15回に実施する筆記試験(60%)を総合して評価する。
【テキスト・参考書】
参考書
・粕谷英一『生物学を学ぶ人のための統計のはなし』文一総合出版.
・石居進『生物統計学入門』培風館.
・石村貞夫『分散分析のはなし』東京図書.
・Grafen A, Hails R『一般線形モデルによる生物科学のための現代統計学 : あなたの実験をどのように解析するか』共立出版.
・Crawley MJ『統計学：Rを用いた入門書』共立出版.
【その他】
・学生へのメッセージ
数学が得意でない学生にも理解できる演習を行う。ただし、毎回出席しないと、演習内容の理解は困難だと思われる。
・オフィス・アワー
授業時間外にも、月曜日～金曜日の12：10～12：50に、理学部1号館4階421～423において、学生の質問に答えます。不在の場合は、ドアに貼ってあ
るホワイトボードを用いて連絡して下さい。
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