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基本情報／Basic Information
詳細情報／Detailed Information
授業計画詳細情報／Class Schedule Details

基本情報/Basic Information

開講科目名／Course	生物統計学
時間割コード／Course Code	8231000069
ターム・学期／Term・Semester	2023年度／Academic Year　　前期
曜日コマ／Day, Period	火／Tue　4
開講区分／Semester offered	前期／first semester
単位数／Credits	2.0
主担当教員／Main Instructor	橋本　洸哉／HASHIMOTO KOYA
授業形式／Class Format	講義科目

担当教員情報/Instructor Information

教員名／Instructor	教員所属名／Faculty/Department
橋本　洸哉／HASHIMOTO KOYA	農学生命科学部／

難易度（レベル）／Level	レベル3
対応するＣＰ／ＤＰ／CP/DP	CP・DP　１　見通す力　　CP・DP　２　解決していく力　CP・DP　３　学び続ける力
授業としての具体的到達目標／Concrete arrival target as the class	〇統計学の基本的な考え方を身に付ける（見通す力）〇卒業研究での実験・観察データの解析に必要な統計手法を習得する。（見通す力、学び続ける力）〇コンピュータを利用し実際のデータ解析と可視化ができるようになる。（解決する力）
授業の概要／Summary of the class	この講義では、1)統計学の基本的な理論の学習、2)実験データの解析に用いられる主要統計手法の説明、3)実際のデータの統計解析演習を通じて、卒業研究等で必要とされる統計手法の修得を目指します。
授業の内容予定／Contents plan of the class	1. ガイダンス～統計を学ぶ理由～ 2. 統計ソフト"R"の使いかた1 ～データの取り込みと簡単な作図～ 3. 統計ソフト"R"の使いかた2 ～四則演算・ベクトル・種々の統計量～ 4. ヒストグラムと確率分布 5. 母集団と標本 6. 統計的検定の考え方 7. 2群の差の検定（t検定） 8. 多群の差の検定1（一元配置分散分析） 9. 多群の差の検定2 ～交互作用～（二元配置分散分析） 10. 相関と回帰 11. フィッシャーの3原則（繰り返し・ランダム化・局所管理） 12. 複数の説明変数による解析1（重回帰分析） 13. 複数の説明変数による解析2（共分散分析） 14. 線形モデルの枠組み 15. 一般化線形モデルへ（講義の進み具合によって予定が前後することがある）
成績評価方法及び採点基準／A scholastic evaluation method and marking standard	試験の成績（40％）、授業への参加度とレポート提出(60%)
予習及び復習等の内容／Contents such as preparations for lessons and the review	宿題としてレポート提出が課され、準備学習が必要となります。予習・復習 60時間。
教材・教科書／The teaching materials, textbook	なし
参考文献／bibliography	Rで学ぶ統計学入門嶋田正和・阿部真人動物-植物相互作用調査法内海俊介・中村誠宏
留意点・予備知識／Point to keep in mind, back ground	授業に毎回出席すること
授業内容に関する質問・疑義等／Question, doubt about class contents	講義中の質問を歓迎します。また、予習・復習時等に疑問が生じた場合は下記のメールアドレスに連絡してください。直接の場合は火曜日の放課後（17:40-18:00）に農生407号室に来てください。
Eメールアドレス・HPアドレス／E-mail address, HP address	hashimoto.koya4[at]hirosaki-u.ac.jp ただし [at] は @ です。 https://sites.google.com/view/ecology-koyahashimoto/home
学問分野1（主学問分野）／Discipline 1	J62:応用情報学およびその関連分野
学問分野2（副学問分野）／Discipline 2	該当なし
学問分野3（副学問分野）／Discipline 3	該当なし
実務経験のある教員による授業科目について／About the class subject by the teacher with the work experience	なし
地域志向科目／Local intention subject	なし
授業形態・授業方法／Class form, class method	統計手法に慣れるために、毎回、演習を課します。 ※本講義はExcelを使用できるパソコンが必要となります。パソコンは各自でご用意をお願いします。
科目ナンバー／The subject number
メディア授業による著作物利用の有無について／Whether or not copyrighted works are used in media classes	有／Yes
その他／Others	特になし

No.	回（日時）／Time (date and time)	主題と位置付け（担当）／Subjects and instructor's position	学習方法と内容／Methods and contents	備考／Notes
該当するデータはありません

難易度（レベル）／Level	レベル3
対応するＣＰ／ＤＰ／CP/DP	CP・DP　１　見通す力　　CP・DP　２　解決していく力　CP・DP　３　学び続ける力
授業としての具体的到達目標／Concrete arrival target as the class	〇統計学の基本的な考え方を身に付ける（見通す力）〇卒業研究での実験・観察データの解析に必要な統計手法を習得する。（見通す力、学び続ける力）〇コンピュータを利用し実際のデータ解析と可視化ができるようになる。（解決する力）
授業の概要／Summary of the class	この講義では、1)統計学の基本的な理論の学習、2)実験データの解析に用いられる主要統計手法の説明、3)実際のデータの統計解析演習を通じて、卒業研究等で必要とされる統計手法の修得を目指します。
授業の内容予定／Contents plan of the class	1. ガイダンス～統計を学ぶ理由～ 2. 統計ソフト"R"の使いかた1 ～データの取り込みと簡単な作図～ 3. 統計ソフト"R"の使いかた2 ～四則演算・ベクトル・種々の統計量～ 4. ヒストグラムと確率分布 5. 母集団と標本 6. 統計的検定の考え方 7. 2群の差の検定（t検定） 8. 多群の差の検定1（一元配置分散分析） 9. 多群の差の検定2 ～交互作用～（二元配置分散分析） 10. 相関と回帰 11. フィッシャーの3原則（繰り返し・ランダム化・局所管理） 12. 複数の説明変数による解析1（重回帰分析） 13. 複数の説明変数による解析2（共分散分析） 14. 線形モデルの枠組み 15. 一般化線形モデルへ（講義の進み具合によって予定が前後することがある）
成績評価方法及び採点基準／A scholastic evaluation method and marking standard	試験の成績（40％）、授業への参加度とレポート提出(60%)
予習及び復習等の内容／Contents such as preparations for lessons and the review	宿題としてレポート提出が課され、準備学習が必要となります。予習・復習 60時間。
教材・教科書／The teaching materials, textbook	なし
参考文献／bibliography	Rで学ぶ統計学入門嶋田正和・阿部真人動物-植物相互作用調査法内海俊介・中村誠宏
留意点・予備知識／Point to keep in mind, back ground	授業に毎回出席すること
授業内容に関する質問・疑義等／Question, doubt about class contents	講義中の質問を歓迎します。また、予習・復習時等に疑問が生じた場合は下記のメールアドレスに連絡してください。直接の場合は火曜日の放課後（17:40-18:00）に農生407号室に来てください。
Eメールアドレス・HPアドレス／E-mail address, HP address	hashimoto.koya4[at]hirosaki-u.ac.jp ただし [at] は @ です。 https://sites.google.com/view/ecology-koyahashimoto/home
学問分野1（主学問分野）／Discipline 1	J62:応用情報学およびその関連分野
学問分野2（副学問分野）／Discipline 2	該当なし
学問分野3（副学問分野）／Discipline 3	該当なし
実務経験のある教員による授業科目について／About the class subject by the teacher with the work experience	なし
地域志向科目／Local intention subject	なし
授業形態・授業方法／Class form, class method	統計手法に慣れるために、毎回、演習を課します。 ※本講義はExcelを使用できるパソコンが必要となります。パソコンは各自でご用意をお願いします。
科目ナンバー／The subject number
メディア授業による著作物利用の有無について／Whether or not copyrighted works are used in media classes	有／Yes
その他／Others	特になし

授業情報／Class Information

基本情報/Basic Information

担当教員情報/Instructor Information