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シラバス(基盤教育科目52)

印刷用ページを表示する 掲載日:2017年5月1日更新

講義名

基礎統計学

Course

Basic statistics

対象学科

看護学群(選択)/事業構想学群(必修)/食産業学群(必修)

年次・学期・単位

1年次/後期/2単位

担当教員

萩原潤 三浦幸平 高橋信人  原田鉱一郎 川島滋和 須田義人                

授業概要

標本データの分布(標本分布)や構造の特徴を統計的パラメーター等で把握した上で,全体(母集団)の状況を推測し,母集団の平均値の確からしさについて,区間推定を学びながら,標本の平均値と比較してどの程度異なるかを確率論的(確率分布)に検定する方法を説明する。また,解析結果をどのように判断するか,あるいは活用するかを,具体的なデータを解析しながら学ぶ。解析には,PC(パーソナルコンピュータ)と解析ソフトウェアを使用し解析演習を行う。

ディプロマ・ポリシー(DP)との関連

【知識・技術:◎】【思考力・判断力:○】【表現:○】【主体性:△】【協働性:-】

到達目標

[1] データから母集団の性質を統計的にとらえ,確率分布を推測できる。[2] 推測した確率分布をもとに,区間推定や仮説検定ができる。
[3] 標本データの性質に合わせて,適切な統計解析法を選択し解析し,解釈できる。

授業計画

内容

第1回

平均値に関する仮説検定(母平均の差の検定;対応のあるデータ)

第2回

平均値に関する仮説検定(母平均の差の検定;母分散の同一性)

第3回

分散に関する仮説検定(母分散の検定)

第4回

分散に関する仮説検定(分散比の検定)

第5回

カイ二乗検定(適合度)

第6回

カイ二乗検定(独立性)

第7回

比率についての検定

第8回

異常値に関する棄却検定とポアソン分布を用いた区間推定

第9回

実験計画法と一元配置による分散分析(変動と偏差平方和)

第10回

実験計画法と一元配置による分散分析(各変動の自由度と分散)

第11回

実験計画法と一元配置による分散分析(検定結果と結論の解釈)

第12回

2次元データの特徴を示す特性値(共分散と相関)

第13回

相関の理論と解釈,相関係数の計算と検定

第14回

回帰分析の理論

第15回

回帰分析における係数の検定

第16回

到達目標の評価(定期試験)

評価方法・評価基準

定期試験を実施する。また毎回コメントカードで質問等を受け付け,その内容と参加状況を調査する。講義の節目に課題問題を3回課し(各10%の計30%),講義への参加状況を踏まえた上で定期試験を課し、その点数(70%)との合計(100%)で到達目標への到達度を評価する。詳細は,初回時に基準評価表(ルーブリック)で説明する。

教科書

統計学教育研究会(編) 「らくらく統計学」 ムイスリ出版

参考書

日本統計学会(編)「統計学Ⅰ:データ分析の基礎 オフィシャルスタディノート」 日本統計学会日本統計学会(編)「統計学Ⅱ:推測統計の方法 オフィシャルスタディノート」日本統計学会

他の科目との関連

本講義は,データを取り扱う全科目を理解するための基幹となる重要な科目である。十分に理解できる力を身に着けるには,共通して「データサイエンス入門」を,そして看護学群では「疫学ⅠおよびⅡ」や「看護情報学ⅠおよびⅡ」,事業構想学群では「応用統計処理」や「多変量解析」,食産業学群では「応用統計学」などをそれぞれ履修して知識や技術を深めること。

事前・事後学修

講義内で取り扱うサンプルデータについて,毎回学ぶ方法で統計解析を行って復習すること。また,教科書の巻末問題を予習して講義に臨むこと。適宜課題として課す。

備考

コメントカードは,毎回の講義の内容に対する質問や意見を記載すること。また,毎回PCを持参しデータ整理や加工作業に慣れること。理論の理解を深めるために,解析に用いるデータは実習や演習形式で収集し,PCとエクセルを用いてデータの整理・加工や解析の演習を行う。

Course Description

Sampling, Data structure, Inferential statistics, Estimation