系列　応用科学 　　　 分野　統計学 　　　 科目類型　総説

開設科目名 医学のための統計学 単位数 2 単位 担当教官 市原清志
開設期 1年生 後期 開設時限 木曜日3・4時限 授業区分 講義
対象学生 医学 備考
授業の概要
バイオサイエンスにおける統計学の役割と使い方を、身近な例題を解きながら学習する。
医学における実験的研究において、その結果の判定で重要となる統計的仮説検定法（有意差検定法）を中心に解説する。検定法は、データの形式によって多種多様であるが、その原理は共通である。それらを分類すると、大きくパラメトリック法とノンパラメトリック法に分かれる。それぞれの原理と使い分けをわかりやすく解説する。
また様々な現象の背景となる要因を分析する上で重要となる、分散分析法および相関・回帰分析法の基本的な考え方についても学習する。
授業は、さいころや色玉を使った標本抽出実験とコンピュータ・シミュレーションをふんだんに取り入れることで、統計の数理を感覚的に把握できるようにすると共に、多数の演習問題を実際に解いてゆくことで、即実践力が身に付くように工夫している。

授業の一般目標
・医学研究における統計学の役割が分かる
・仮説（有意差）検定の原理が分かる
・パラメトリック検定とノンパラメトリック検定の違いとその使い分けが分かる
・クロス集計結果の検定とその解釈をできる
・相関係数と回帰直線を求められ、分析結果を解釈できる。
・統計量の分布型を分析でき、基準範囲を設定できる
・統計データの偏りとその原因・解消法を理解している

授業の到達目標
　　知識・理解の観点：
数理統計の基礎理論を理解し、それに基づく様々な統計処理を行える。
　　思考・判断の観点：
データの性質に応じて、検定法を使い分けられる。
検定結果を解釈できる。
授業計画【概要・授業の目標(予定)】
各週 項目 内容 授業外指示 授業記録
<第1週> 統計学の役割と仮説検定の基本原理 　 　 　
<第2週> 標本抽出の考え方と統計量 　 　 　
<第3週> 平均値の分布型と母平均の検定 　 　 　
<第4週> さいころの目の出方と2項分布 　 　 　
<第5週> 関連2群の差の検定とｔ分布 　 　 　
<第6週> 標本統計量の分布とコンピューターシミュレーション 　 　 　
<第7週> 独立2群の差の検定とMann-Whitney U検定（１） 　 　 　
<第8週> 独立2群の差の検定とMann-Whitney U検定（２） 　 　 　
<第9週> 中心極限定理の実験、パラメトリック・ノンパラメトリック統計の比較 　 　 　
<第10週> 独立多群の差の検定（１元配置分散分析・Kruskal Wallis検定） 　 　 　
<第11週> 計数値データの検定（クロス集計表の検定、比率の差の検定他） 　 　 　
<第12週> 相関と回帰 　 　 　
<第13週> 標本の分布型の検定 　 　 　
<第14週> 統計の正しい利用と解釈（１）、総まとめ 　 　 　
<第15週> 　 　 　 　
成績評価方法（観点別）
知識・理解 思考・判断 関心・意欲 態度 技能・表現 その他 評価割合(%) JABEE収集資料
定期試験(中間・期末試験) ○ ◎ 　 　 ○ 　 70% 　
小テスト・授業内レポート ○ ◎ 　 　 ○ 　 30% 　
宿題・授業外レポート 　 　 　 　 　 　 評価に加えず 　
授業態度・授業への参加度 　 　 　 　 　 　 評価に加えず 　
受講者の発表（プレゼン）・授業内での制作作品 　 　 　 　 　 　 評価に加えず 　
演習 ○ ◎ 　 　 ○ 　 評価に加えず 　
出席 　 　 　 　 　 　 欠格条件 　
その他 　 　 　 　 　 　 評価に加えず 　
合計 　 　 　 　 　 　 100% 0%
教科書 バイオサイエンスの統計学,市原清志,南江堂
参考書 参考書備考：解説・実験・演習プリントを適時配布、講師が開発した汎用統計ソフトStatFlexを利用
メッセージ １２月に希望者には補講を一度行います。
再試験は行いませんが、定期試験前の小テスト（1回を予定）で成績不良の場合には補講を行います。
キーワード 統計学、数理統計、統計学的仮説検定、確率シミュレーション、ノンパラメトリック統計学