生物統計学２

授業テーマ	生命科学のための発展統計学
授業のねらい・到達目標	生物学の分野では、どんなに実験条件や調査条件を揃えてもばらつきが生じる。このばらつきをもつデータから有用な情報を客観的に抽出する助けとなるのが生物統計学である。本講義では生物統計学１の発展として生物学に必要な発展的な統計事項を学ぶ。とくにデータとデータの関係性に着目する。
授業の方法	授業計画に記載したテーマに沿って講義とアクティブラーニングの形式で行います。授業の構成は前半20分程度が講義で後半がアクティブラーニングとなります。残り20分程度において講義内容の理解度を確認するためのミニテストをします。ミニテストの提出は出席の確認も兼ねます。
履修条件	エクセルとオープンソースである統計ソフトRを使うので、教室内のＰＣの使用を前提としています。二人一組で課題をクリアしていくタイプの講義であるため、なんらかの理由で他の人と協働したくない人は第1回目の終了時点で申し出ること。
事前学修・事後学修，授業計画コメント	復習しやすい教材にしているため、必要に応じて図書館のコンピュータセンターのＰＣで復習すること。

授業計画
1	「データ」と「データ」の関係
2	散布図と相関
3	相関係数
4	無相関検定
5	単回帰
6	偏相関
7	重回帰
8	主成分分析１：分析の基本
9	主成分分析２：分析実践
10	計数データ１：分析の基本
11	計数データ２：分析実践
12	比率データ
13	実践的データ解析：基礎
14	総括（授業全体について配布資料などを用いて復習を行い，その上で質疑応答を行う）
15	実践的データ解析：発展

その他
教科書	特に使用しない。
参考書	向後千春・富永敦子『統計学がわかる　アイスクリームで味わう、“関係”の統計学』技術評論社 2009年久保拓弥『データ解析のための統計モデリング入門』岩波出版 2012年講義の内容をより深く理解するための参考書であり，必ずしも必要なものではない。初回の講義で紹介する。
成績評価の方法及び基準	試験(47%)、授業内テスト(46%)、授業参画度(7%) 成績評価の方法については，初回の講義で説明する。
オフィスアワー	授業終了後