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年度	2024年度	開講部局	生物生産学部
講義コード	L0021003	科目区分	専門教育科目
授業科目名	生物統計学
授業科目名 （フリガナ）	セイブツトウケイガク
英文授業科目名	Statistics in Biology
担当教員名	西堀　正英,坂井　陽一,川井　清司,平山　真,河上　眞一,冨山　毅
担当教員名 (フリガナ)	ニシボリ　マサヒデ,サカイ　ヨウイチ,カワイ　キヨシ,ヒラヤマ　マコト,カワカミ　シンイチ,トミヤマ　タケシ
開講キャンパス	東広島	開設期	2年次生   前期   １ターム
曜日・時限・講義室	(1T) 火3-4,木3-4
授業の方法	講義	授業の方法 【詳細情報】
			講義，Moodle，オンライン講義
単位	2.0	週時間		使用言語	B : 日本語・英語
学習の段階	2 : 初級レベル
学問分野（分野）	26 : 生物・生命科学
学問分野（分科）	01 : 農学
対象学生	生物生産学科
授業のキーワード	生物統計、母集団、推定，有意性、正規分布、差の検定，分散分析、回帰，相関、標本調査法，実験計画法
教職専門科目		教科専門科目
プログラムの中での この授業科目の位置づけ （学部生対象科目のみ）	生物統計学に関する知識・理解をし，自ら統計解析ができるようになること。
到達度評価 の評価項目 （学部生対象科目のみ）	水圏統合科学プログラム （知識・理解） ・専門分野を学ぶために必要な基礎的知識を理解する。 応用動植物科学プログラム （知識・理解） ・専門分野を学ぶために必要な基礎的知識・理解 （能力・技能） ・専門的分野を学ぶために必要な基礎的コミュニケーション・情報処理・身体活動の能力 ・専門分野を学ぶために必要な基礎的実験能力・技能 食品科学プログラム （知識・理解） ・専門分野を学ぶために必要な基礎的知識・理解 分子農学生命科学プログラム （知識・理解） ・専門分野を学ぶために必要な基礎的知識・理解 Applied Biological Science Program （知識・理解） ・専門分野を学ぶために必要な基礎的知識・理解
授業の目標・概要等	生物・生命科学を対象とした統計解析についての基本的理解と，農学分野における実験計画，データの処理方法に関する統計的手法について理解し，自ら統計解析ができるようになることを目的とする。
授業計画	第1回　序論：授業のイントロ　（なぜ生物統計学を学ぶのか） 第2回　統計処理基礎（標準偏差etc.） 第3回　正規分布とその利用（標準正規分布、t分布） 第4回　母平均の区間推定 第5回　2群の実験値の比較（1.2群間比較の基礎とカイ二乗（χ2）検定） 第6回　2群の実験値の比較（2.対応のあるt検定） 第7回　2群の実験値の比較（3.対応のないt検定） 第8回　分散分析その１ 第9回　分散分析その２ 第10回　分散分析その３ 第11回　回帰の解説 第12回　回帰計算の実践 第13回　相関の解説 第14回　相関計算の実践、標本調査法 第15回　第16回　非線形な関係式への対応（べき乗変換） 生物統計学で習得した内容についての演習レポートを課す。 必要に応じて、適宜、英語の説明を加えることもある。使用言語の割合：日本
教科書・参考書等	講義形式（講義中心，Moodle, MS Stream等を利用したオンラインによる講義，レジュメあるいはハンドアウト有り),講義の中で参考書を紹介する。
授業で使用する メディア・機器等
	【詳細情報】	配付資料､ノートパソコン（PC）（オンラインで受講）
授業で取り入れる 学習手法
予習・復習への アドバイス	各回の内容についてよく復習し、理解を深めておく。
履修上の注意 受講条件等
成績評価の基準等	課題レポート提出状況およびその内容で評価する。
実務経験
実務経験の概要と それに基づく授業内容
メッセージ	ノートパソコン（PC）を活用します。必ず演習課題をレポートとして課し提出を求めます。
その他
すべての授業科目において，授業改善アンケートを実施していますので，回答に協力してください。 回答に対しては教員からコメントを入力しており，今後の改善につなげていきます。