生物統計学／Biostatistics Biostatistics

【授業の目標 / Course Objectives】

大量で多様なデータが次々に生まれ蓄積されており，「ビッグデータ」という言葉が次第に社会に浸透している。このようなこともあり，社会の中で統計学への関心が高まってきており，データをもとに意思決定できる人材への期待は増している。しかしながら，実際にデータを活用できる人材は不足しているのが現状である。
生命系の学問のみならず，統計学はあらゆる分野で応用されている。目的に応じて，適切にデータをとり，適切な方法でそれを分析できなければならない。
実験や調査に用いる統計学に関する基礎的な内容や，よく用いられる方法を一通り学習し，基本知識に加えて実践的な分析能力を身につける。

Data is being continuously generated in large quantities to the point that the term “big data” is gradually permeating the vocabulary of general society. As a result of this, general societal interest in statistics has risen, and the need for people who can make decisions after interpreting data has increased. Nevertheless, there is still a distinct shortage of individuals capable practically applying data.
Applied uses of statistics exist in a wide variety of fields, not just disciplines related to the life sciences.
In this course, students will learn fundamental statistics concepts commonly used in experiments and investigations. Depending on one’s goals, one must be able to correctly collect data and select and appropriate method for analyzing it. They will learn frequently used statistical methods and fundamental knowledge while acquiring practical analysis abilities.

【授業の内容 / Course Contents】

講義では，まずは統計学の基礎，例えばデータの中心傾向，データのバラつきの把握の仕方を学ぶとともに，調査法や実験法，観察研究といった統計学で扱う研究手法について概説する。そして，例えば「身長」と「体重」のような2つの変数の要約の仕方を学ぶなど，記述統計の手法を講義の前半で習得する。それ以降は主に，一部から全体のことを推測する推測統計の手法を学ぶ。まずは，推測統計の基礎となる確率変数および母集団と標本の関係を紹介し，標本分布という重要な概念を理解する。そして，推測統計の一つである推定，特に区間推定を学ぶ。その後，仮説検定の発想を紹介し，分散分析などの様々な種類の仮説検定を行えるように学習を進めていく。

The lecture will begin with basic statistics, whereupon students will come to understand data trends and scatter plots. The course will also outline various research methods encountered in statistics, including survey methods, experimental methods, and observation research. For example, students will learn methods for dealing with situations where there are two variables, like height and weight. Descriptive statistics methods will be covered in the first half of the course. From then on, the course will cover inferential statistics methods, in which one infers things about the nature of the whole after seeing a small part of it. First, students will be introduced to the basics of inferential statistics: random variables and the relationship between populations and samples. Students will then learn the important concept of sampling distribution. Next, students will learn about a critical part of inferential statistics: estimations. Particular focus will be placed on interval estimations. Following this, the idea of a hypothesis test will be introduced. The lecture will proceed with the aim of enabling students to learn how to conduct various types of hypothesis testing, such as analysis of variance.

【授業計画 / Course Schedule】

【活用される授業方法 / Teaching Methods Used】

板書 /Writing on the Board
スライド（パワーポイント等）の使用 /Slides (PowerPoint, etc.)
上記以外の視聴覚教材の使用 /Audiovisual Materials Other than Those Listed Above
個人発表 /Individual Presentations
グループ発表 /Group Presentations
ディスカッション・ディベート /Discussion/Debate
実技・実習・実験 /Practicum/Experiments/Practical Training
学内の教室外施設の利用 /Use of On-Campus Facilities Outside the Classroom
校外実習・フィールドワーク /Field Work
上記いずれも用いない予定 /None of the above

【授業時間外（予習・復習等）の学修 / Study Required Outside of Class】

授業時間外の学習に関する指示は，必要に応じて別途指示する。

【成績評価方法・基準 / Evaluation】

【テキスト / Textbooks】

【参考文献 / Readings】

【履修にあたって求められる能力 / Abilities Required to Take the Course】

課題の提出には統計解析ソフトを使用するため，PC操作に抵抗がないこと。

【学生が準備すべき機器等 / Equipment, etc., that Students Should Prepare】

統計解析ソフトRを使用する。第3回の対面講義の際に使い方はレクチャーします。

【その他 / Others】

本授業は，「オンライン（一部対面）」であり，全授業回のうち対面で授業を行うのは4回以下。

【注意事項 / Notice】