日本語 English
| 開講年度/ Academic YearAcademic Year |
20262026 |
| 科目設置学部/ CollegeCollege |
理学部/College of ScienceCollege of Science |
| 科目コード等/ Course CodeCourse Code |
CD142/CD142CD142 |
| テーマ・サブタイトル等/ Theme・SubtitleTheme・Subtitle |
|
| 授業形態/ Class FormatClass Format |
オンライン（一部対面）/Online (partially face-to-face)Online (partially face-to-face) |
| 授業形態（補足事項）/ Class Format (Supplementary Items)Class Format (Supplementary Items) |
【授業計画】教室でのコンピュータ演習のため対面で 3 回実施する（1・2・14回目の授業）。 |
| 授業形式/ Class StyleCampus |
講義/LectureLecture |
| 校地/ CampusCampus |
池袋/IkebukuroIkebukuro |
| 学期/ SemesterSemester |
春学期/Spring SemesterSpring Semester |
| 曜日時限・教室/ DayPeriod・RoomDayPeriod・Room |
火3/Tue.3 Tue.3 ログインして教室を表示する（Log in to view the classrooms.） |
| 単位/ CreditsCredits |
22 |
| 科目ナンバリング/ Course NumberCourse Number |
LFS3010 |
| 使用言語/ LanguageLanguage |
日本語/JapaneseJapanese |
| 履修登録方法/ Class Registration MethodClass Registration Method |
科目コード登録/Course Code RegistrationCourse Code Registration |
| 配当年次/ Assigned YearAssigned Year |
配当年次は開講学部のR Guideに掲載している科目表で確認してください。配当年次は開講学部のR Guideに掲載している科目表で確認してください。 |
| 先修規定/ Prerequisite RegulationsPrerequisite Regulations |
|
| 他学部履修可否/ Acceptance of Other CollegesAcceptance of Other Colleges |
履修登録システムの『他学部・他研究科履修不許可科目一覧』で確認してください。 |
| 履修中止可否/ Course CancellationCourse Cancellation |
〇（履修中止可/ Eligible for cancellation） |
| オンライン授業60単位制限対象科目/ Online Classes Subject to 60-Credit Upper LimitOnline Classes Subject to 60-Credit Upper Limit |
|
| 学位授与方針との関連/ Relationship with Degree PolicyRelationship with Degree Policy |
各授業科目は、学部・研究科の定める学位授与方針（DP）や教育課程編成の方針（CP）に基づき、カリキュラム上に配置されています。詳細はカリキュラム・マップで確認することができます。 https://www.rikkyo.ac.jp/about/disclosure/educational_policy/science.html |
| 備考/ NotesNotes |
In the field of life sciences, diverse data have been collected and produced through experimental and observational studies, and the accumulation of data has accelerated in recent years. To utilize these data effectively and draw reliable conclusions, statistical thinking and the selection of appropriate methods are essential. Furthermore, not only in the life sciences but across society as a whole, the demand for individuals capable of decision-making based on data has increased. However, there remains a significant shortage of professionals who can utilize data in practice. In this course, students will learn fundamental statistical concepts and representative analytical methods, and will develop practical skills through exercises using statistical software.
The lecture will begin with the fundamentals of statistics, including how to understand central tendency and variability in data. In the first half of the course, students will learn descriptive statistical methods, such as how to summarize two variables like height and weight. In the second half, the course will cover inferential statistics, which involves drawing conclusions about a population based on sample data. After understanding fundamental concepts such as random variables, the relationship between populations and samples, and sampling distributions, students will learn estimation methods, with a particular focus on interval estimation. Then, the concept of hypothesis testing will be introduced, and students will proceed to learn various statistical tests, such as analysis of variance.
| 1 | イントロダクション（対面） |
| 2 | 1変数データの要約（対面） |
| 3 | 記述統計と推測統計 |
| 4 | 2変数データの要約 |
| 5 | 離散型確率変数 |
| 6 | 連続型確率変数 |
| 7 | 母集団と標本 |
| 8 | 推定の基礎 |
| 9 | 仮説検定の考え方 |
| 10 | 適合度と独立性の検定 |
| 11 | 分散分析① |
| 12 | 分散分析② |
| 13 | 主成分分析 |
| 14 | 最尤法（対面） |
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
オンデマンドの動画講義と教室でのコンピュータ演習を合わせた授業スタイルをとる。
各回の予習・復習にはそれぞれ2時間程度を要する。
演習では、Rを使用する。
| 種類 (Kind) | 割合 (%) | 基準 (Criteria) |
|---|---|---|
| 平常点 (In-class Points) | 100 |
課題（4回×25％）(100%) |
| 備考 (Notes) | ||
| その他 (Others) | |||||
|---|---|---|---|---|---|
| 講義中に適宜資料を配布する。 |
| No | 著者名 (Author/Editor) | 書籍名 (Title) | 出版社 (Publisher) | 出版年 (Date) | ISBN/ISSN |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 木立尚孝 | 『生物統計 (バイオインフォマティクスシリーズ 3)』 | コロナ社 | 2022 | 9784339027334 |
| 2 | 山田亮 | 『遺伝統計学の基礎 ―Rによる遺伝因子解析・遺伝子機能解析』 | オーム社 | 2010 | 9784274068225 |
| 3 | 三中信宏 | 『統計思考の世界~曼荼羅で読み解くデータ解析の基礎』 | 技術評論社 | 2018 | 9784774197531 |
| その他 (Others) | |||||
| 講義中にその都度指示する。 | |||||
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。
統計解析ソフトRを使用する。第2回の対面講義の際に使い方はレクチャーします。
生命科学の分野では実験や観察研究を通して多様なデータが生み出され，近年はその蓄積が急速に進んでいる。これらのデータを効果的に活用し、信頼できる結論を導くためには、統計的思考と適切な解析手法の選択が不可欠である。また生命科学に限らず，社会全体においても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が，実際にデータを活用できる人は不足しているのが現状である。本授業では，統計学に関する基礎的な内容や代表的な解析手法を体系的に学習し，統計解析ソフトを用いた演習を通して実践的な分析能力を身につける。
In the field of life sciences, diverse data have been collected and produced through experimental and observational studies, and the accumulation of data has accelerated in recent years. To utilize these data effectively and draw reliable conclusions, statistical thinking and the selection of appropriate methods are essential. Furthermore, not only in the life sciences but across society as a whole, the demand for individuals capable of decision-making based on data has increased. However, there remains a significant shortage of professionals who can utilize data in practice. In this course, students will learn fundamental statistical concepts and representative analytical methods, and will develop practical skills through exercises using statistical software.
講義ではまず，データの中心傾向やバラつきの把握といった統計学の基礎を学ぶ。そして，「身長」と「体重」のような2変数の要約方法など，記述統計の手法を講義の前半で習得する。後半では，一部のデータから全体を推測する推測統計の手法を学ぶ。確率変数，母集団と標本の関係，標本分布という基礎的な概念を理解したうえで，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統計的検定を行えるように学習を進めていく。
The lecture will begin with the fundamentals of statistics, including how to understand central tendency and variability in data. In the first half of the course, students will learn descriptive statistical methods, such as how to summarize two variables like height and weight. In the second half, the course will cover inferential statistics, which involves drawing conclusions about a population based on sample data. After understanding fundamental concepts such as random variables, the relationship between populations and samples, and sampling distributions, students will learn estimation methods, with a particular focus on interval estimation. Then, the concept of hypothesis testing will be introduced, and students will proceed to learn various statistical tests, such as analysis of variance.
| 1 | イントロダクション（対面） |
| 2 | 1変数データの要約（対面） |
| 3 | 記述統計と推測統計 |
| 4 | 2変数データの要約 |
| 5 | 離散型確率変数 |
| 6 | 連続型確率変数 |
| 7 | 母集団と標本 |
| 8 | 推定の基礎 |
| 9 | 仮説検定の考え方 |
| 10 | 適合度と独立性の検定 |
| 11 | 分散分析① |
| 12 | 分散分析② |
| 13 | 主成分分析 |
| 14 | 最尤法（対面） |
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
オンデマンドの動画講義と教室でのコンピュータ演習を合わせた授業スタイルをとる。
各回の予習・復習にはそれぞれ2時間程度を要する。
演習では、Rを使用する。
| 種類 (Kind) | 割合 (%) | 基準 (Criteria) |
|---|---|---|
| 平常点 (In-class Points) | 100 |
課題（4回×25％）(100%) |
| 備考 (Notes) | ||
| その他 (Others) | |||||
|---|---|---|---|---|---|
| 講義中に適宜資料を配布する。 |
| No | 著者名 (Author/Editor) | 書籍名 (Title) | 出版社 (Publisher) | 出版年 (Date) | ISBN/ISSN |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 木立尚孝 | 『生物統計 (バイオインフォマティクスシリーズ 3)』 | コロナ社 | 2022 | 9784339027334 |
| 2 | 山田亮 | 『遺伝統計学の基礎 ―Rによる遺伝因子解析・遺伝子機能解析』 | オーム社 | 2010 | 9784274068225 |
| 3 | 三中信宏 | 『統計思考の世界~曼荼羅で読み解くデータ解析の基礎』 | 技術評論社 | 2018 | 9784774197531 |
| その他 (Others) | |||||
| 講義中にその都度指示する。 | |||||
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。
統計解析ソフトRを使用する。第2回の対面講義の際に使い方はレクチャーします。