学科(専攻)・科目の種別等

専門科目 園芸学科
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授業コード H11310301 科目コード H113103
授業の方法 講義 単位数 2
期別 前期 曜日・時限 水2
授業科目

生物統計学

Biostatistical Analysis
副題 実験計画法とデータ解析
担当教員 野島 博
履修年次/セメスター 3〜4 時間数 30 受入人数  
受講対象 自学部他学科(自研究科他専攻)  
他学部(他研究科)
科目等履修生
教室等 園 310講義室
概要 統計的方法とは何か?また、その解析法とは?それらの基本的な考え方を説明し、データの取り方とデータの解析法を具体的に解説する。生物学あるいは農学に関する研究において必要とされる実験計画法にもとづいて解説する。なお、パソコンを利用し、Rの統計処理方法を習得する。
目的・目標 目的・目標
この授業の目的は、第1に統計的方法とはどのようなものなのか、そして、どのようなときに用いるのかを理解することである。具体例および演習問題を解きながら、使われた方法の根拠とその理論的背景を理解する。このことによって基礎力とともに応用力(実践力)が養われる。第2に、解析方法だけが重要なのではなく、データの取り方自体も大変重要であるということを理解する。つまり、どのように取ったか解らないデータを統計ソフトに入れれば出来るというものではない。したがって、統計解析は決してやさしものではない。しかし、1つ1つ理解していけば統計解析のしくみとその使い方および解釈を正しくマスターでき、研究論文におけるデータ解析はもちろんのこと、企業における製品管理(3シグマとか6シグマ)や市場等の情報解析に応用できる。
授業計画・授業内容 授業内容
1.実験計画法の概要・・・課題:身近な例で実験計画をたてなさい。
   1.1 実験計画法とは
   1.2 因子と水準の選び方
   1.3 統計的判定の考え方
   1.4 Fisherの3原則
   1.5 基本設計
   1.6 実験配置と統計的判定の概念
2. 2つの処理の比較・・・課題:架空のデータを作りRで解析しなさい。
   2.1 誤差分散の評価
   2.2 データの構造模型
   2.3 統計量の分布
   2.4 平均値の差の有意性検定
   2.5 対比較実験
   2.6 実験誤差の適切な選び方
   2.7 Rでの操作
 3. 完全無作為化法(1因子実験と多因子実験)・・・課題:架空のデータを作りRで解析しなさい。
   3.1 実験配置
   3.2 分散分析の考え方
   3.3 分散分析の手順
   3.4 データの構造模型
   3.5 処理平均の多重比較
   3.6 繰り返し数の異なる場合
   3.7  Rでの操作
4.乱塊法(1因子実験と多因子実験)・・・課題:架空のデータを作りRで解析しなさい。
   4.1 実験配置
   4.2 分散分析の考え方
   4.3 分散分析の手順
   4.4 データの構造模型
   4.5 処理平均の多重比較
   4.6 欠測値のある場合
   4.7  Rでの操作
 5. 分割法・・・課題:架空のデータを作りRで解析しなさい。
   5.1 実験配置
   5.2 分散分析
   5.3 処理平均の比較
   
キーワード 分散分析、t検定、F検定、多重比較
教科書・参考書 参考書;統計学の基礎について書かれているものならどれでも(例;分散分析のはなし 東京図書)。
 RとRコマンダーではじめる実験計画法、荒木孝治編著、日科技連。
評価方法・基準 評価方法
テスト80%、レポート20%
いろいろなパターンにあわせた統計計算が自分で出来るようになり、そして、統計結果の正しい解釈の仕方が身に付いているかをテスト及びレポート(課題)から評価する。
関連科目 統計学