タイトル

開講年度 開講学部等
2025 理学部
開講学期 曜日時限 授業形態 AL（アクティブ・ラーニング）ポイント
後期 水3～4 演習  
時間割番号 科目名[英文名] 使用言語 単位数
1042400004 生物データサイエンス技術演習[Practice in Date Science for Biology] 日本語 2
担当教員（責任）[ローマ字表記] メディア授業
小島　渉[KOJIMA Wataru] ー
担当教員[ローマ字表記]
小島　渉　[KOJIMA Wataru]
特定科目区分   対象学生 生物学科学生対象 対象年次 2～4
ディプロマ・ポリシーに関わる項目 カリキュラムマップ(授業科目とDPとの対応関係はこちらから閲覧できます)
授業の目的と概要
生物学のデータ解析で重要となる独立性の検定、分散分析、回帰分析などの原理を解説したうえで、統計ソフトウェアRを用い、それらの解析を実行する。
授業の到達目標
主要な生物統計の原理を理解すること、目的に沿う適切な統計手法を選択できること、統計ソフトウェアRを用いて統計を実行できること。
授業計画
【全体】
統計ソフトRを使いながら、図の作り方や解析の仕方を説明する。また、主要な統計手法の原理についても簡単に説明する。
項目 内容 授業時間外学習 備考
第1回 イントロダクション 授業概説ならびに統計ソフトウェアRについて説明する 予習・復習　(学修時間の目安：４時間以上)
第2回 エクセルの操作 エクセルによるデータ整理のアルゴリズム（ソート、サーチなど）と整然データの作成について説明する 予習・復習　(学修時間の目安：４時間以上)
第3回 データの集約 データを集約する表現、とくに図示の方法について説明する 予習・復習　(学修時間の目安：４時間以上)
第4回 Rの基本操作 Rでの四則演算、ファイルの読み込みなどの基本操作を説明する 予習・復習　(学修時間の目安：４時間以上)
第5回 結果の要約 平均値や標準誤差などの基礎統計量の算出について説明する 予習・復習　(学修時間の目安：４時間以上)
第6回 作図（１） 散布図の作成について説明する 予習・復習　(学修時間の目安：４時間以上)
第7回 作図（２） 蜂群図などの作成について説明する 予習・復習　(学修時間の目安：４時間以上)
第8回 演習とプレゼンテーション これまでの復習問題の演習をとおし、プレゼンテーションの基礎を学ぶ 予習・復習　(学修時間の目安：４時間以上)
第9回 相関 相関の検定について説明する 予習・復習　(学修時間の目安：４時間以上)
第10回 独立性の検定 カイ二乗検定を中心とした独立性の検定について説明する 予習・復習　(学修時間の目安：４時間以上)
第11回 平均値の差の検定 t検定を中心とした平均値の差の検定について説明する 予習・復習　(学修時間の目安：４時間以上)
第12回 分散分析 分散分析の実行方法と結果の解釈について説明する 予習・復習　(学修時間の目安：４時間以上)
第13回 多重比較 分散分析と多重比較について説明する 予習・復習　(学修時間の目安：４時間以上)
第14回 回帰分析 回帰分析の実行方法と結果の解釈について説明する 予習・復習　(学修時間の目安：４時間以上)
第15回 総括 これまでの復習 予習・復習　(学修時間の目安：４時間以上)
第16回 期末試験 期末試験を行う 予習・復習　(学修時間の目安：４時間以上)
※AL（アクティブ・ラーニング）欄に関する注
・授業全体で、AL（アクティブ・ラーニング）が占める時間の割合を、それぞれの項目ごとに示しています。
・A〜Dのアルファベットは、以下の学修形態を指しています。
【A：グループワーク】、【B：ディスカッション・ディベート】、【C：フィールドワーク（実験・実習、演習を含む）】、【D：プレゼンテーション】
A: --%　B: --%　C: --%　D: --%
成績評価法
学期末の筆記テストで評価します。
学期末の筆記テスト　100％
教科書にかかわる情報
備考
講義資料をオンライン上に掲載する
参考書にかかわる情報
備考
メッセージ
データサイエンス技術Ⅰ、IIで学習した内容を踏まえた演習ですので、これらの授業内容をよく復習しておいてください。
キーワード
持続可能な開発目標（SDGs）

関連科目
データサイエンス技術Ⅰ、II
履修条件
連絡先
小島 渉：総合研究棟401 wkojima@yamaguchi-u.ac.jp
オフィスアワー
随時

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