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科目の基本情報
| 開講年度 | 2023 年度 | |
|---|---|---|
| 開講区分 | 生物資源学研究科(博士前期課程)資源循環学専攻 | |
| 受講対象学生 |
大学院(修士課程・博士前期課程・専門職学位課程) : 1年次 |
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| 選択・必修 | 選択必修 |
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| 授業科目名 | 昆虫生態学特論 | |
| こんちゅうせいたいがくとくろん | ||
| Advanced Insect Ecology | ||
| 単位数 | 2 単位 | |
| ナンバリングコード | BIOR-Reso-5171-007
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| 開放科目 | 非開放科目 | |
| 開講学期 |
後期集中 開講時期と場所は掲示で通知する。This is an Intensive course in the 2nd semester. Please check the bullettin board or your email for date, time and room. |
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| 開講時間 |
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| 授業形態 |
対面授業 * 状況により変更される可能性があるので定期的に確認して下さい
「オンライン授業」・・・オンライン会議ツール等を利用して実施する同時双方向型の授業 |
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| 開講場所 | ||
| 担当教員 | 塚田 森生(生物資源学研究科資源循環学専攻) | |
| TSUKADA, Morio | ||
| SDGsの目標 |
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| 連絡事項 | * 状況により変更される可能性があるので定期的に確認して下さい |
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学修の目的と方法
| 授業の概要 | 動物生態学のの専門知識・生物統計学の技術を教授する。とくにこの分野におけるデータ処理の方法に着目して解説する。ただし、受講者の希望等を考慮して、内容を生物統計関連に特化することがある。Animal Ecology will be the main subject. However, I may focus on statistical analysis using R, for animal ecology, agro-biology.講義だけで無く学生による発表も行う。この過程で学生どうし、教員と学生とのあいだでの真摯な議論をおこない、コミュニケーション力を身につける。 このように、この講義を通じて4つの力の「感じる力」「考える力」「コミュニケーション力」「生きる力」を身につける。また生物資源学研究科のディプロマポリシー(1)幅広い教養と倫理観、国際感覚, (2)専門的な知識と技術, 経験を身につけることを目指す． |
|---|---|
| 学修の目的 | 動物生態学のより詳しい知識と最近の知見を得る。自らの研究において最新の研究動向を引用できると共に、データ処理についても最新の手法が身につく。 |
| 学修の到達目標 | 動物生態学、とくに昆虫の生活史、花粉媒介などのより詳しい知識と最近の知見を得る。 動物生態学、農業生物学で実際に扱う様々なデータについて、フリーの統計ソフトRを用いて適切に解析できる。具体的な手法として、カイ2乗検定、フィッシャーの正確確率検定、二項検定、ウェルチのt検定、マン・ホイットニーのu検定、分散分析、共分散分析、一般化線型モデル、一般化線形混合モデル、多重比較検定、ブートストラップ法など。 |
| ディプロマ・ポリシー |
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| 成績評価方法と基準 | 質疑応答を含む授業に対する取り組み40％。レポート60％。レポートでは自らの持つデータに合わせて適切な統計処理法を選択し、実行する。 |
| 授業の方法 | 講義 演習 |
| 授業の特徴 |
プレゼンテーション/ディベートを取り入れた授業 Moodleを活用する授業 教員と学生、学生相互のやり取りの一部が英語で進められる授業 |
| 授業改善の工夫 | 臨機応変に適切なアドバイスを心がける。 |
| 教科書 | |
| 参考書 | |
| オフィスアワー | あらかじめメールでのやり取りで，都合のよい日時を決める。メールアドレスは授業冒頭に連絡する。 |
| 受講要件 | 学部開講の「昆虫学」，「植物保護学」「農林統計学」で教えられる程度の知識を身に付けておくこと。 |
| 予め履修が望ましい科目 | 学部開講の「昆虫学」，「植物保護学」，「農林統計学」 |
| 発展科目 | 昆虫生態学演習 |
| その他 |
授業計画
| 各回 共通 |
MoodleのコースURL |
https://moodle.mie-u.ac.jp/moodle35/course/view.php?id=16111 |
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| 第1回 | 概要 | Statistical Analysis in Insect Ecology 1. Basic statistical information |
|---|---|---|
| 授業時間内の学修内容 | Pick statistical analysis up from recent research papers | |
| キーワード(Key Word(s)) | insect ecology, statistical analysis | |
| 事前学修の内容 | Read recent papers in Insect Ecology, and find out statistical data analysis in them. | |
| 事前学修の時間 | 120分 | |
| 事後学修の内容 | Confirm the statistical analysis and make it possible to apply them to your own data. | |
| 事後学修の時間 | 120分 | |
| 自由記述欄 | ||
| 第2回 | 概要 | Statistical Analysis in Insect Ecology 2. Graphic Expression |
| 授業時間内の学修内容 | Pick graphic expression up from recent research papers | |
| キーワード(Key Word(s)) | insect ecology, statistics, graphs | |
| 事前学修の内容 | Read recent papers in Insect Ecology, and find out graphical data expression in them. | |
| 事前学修の時間 | 120分 | |
| 事後学修の内容 | Confirm the graphical expression and make it possible to apply them to your own data. | |
| 事後学修の時間 | 120分 | |
| 自由記述欄 | ||
| 第3回 | 概要 | Statistical Analysis in Insect Ecology 3. Statistical tests of ratio |
| 授業時間内の学修内容 | Pick statistical tests up from recent research papers | |
| キーワード(Key Word(s)) | insect ecology, statistical analysis | |
| 事前学修の内容 | Read recent papers in Insect Ecology, and find out statistical tests in them | |
| 事前学修の時間 | 120分 | |
| 事後学修の内容 | Confirm the statistical tests and make it possible to apply them to your own data. | |
| 事後学修の時間 | 120分 | |
| 自由記述欄 | ||
| 第4回 | 概要 | Statistical Analysis in Insect Ecology 4. Statistical tests of means |
| 授業時間内の学修内容 | Pick statistical tests of means up from recent research papers | |
| キーワード(Key Word(s)) | insect ecology, statistical analysis | |
| 事前学修の内容 | Read recent papers in Insect Ecology, and find out statistical tests in them. | |
| 事前学修の時間 | 120分 | |
| 事後学修の内容 | Confirm the statistical tests and make it possible to apply them to your own data. | |
| 事後学修の時間 | 120分 | |
| 自由記述欄 | ||
| 第5回 | 概要 | Data description in R |
| 授業時間内の学修内容 | Tutorial of the softwere R. | |
| キーワード(Key Word(s)) | Statistical data analysis, R | |
| 事前学修の内容 | Instal R to your PC, learn how to use it | |
| 事前学修の時間 | 120分 | |
| 事後学修の内容 | Practice data description in R | |
| 事後学修の時間 | 120分 | |
| 自由記述欄 | ||
| 第6回 | 概要 | Graphics in R |
| 授業時間内の学修内容 | Learn how to use graphic tools in R | |
| キーワード(Key Word(s)) | graph, graphic tools, R, ggplot | |
| 事前学修の内容 | explore how to use graphic tools in R, using internet. | |
| 事前学修の時間 | 120分 | |
| 事後学修の内容 | confirm how to use the graphical tools, and make it possible to apply them to your own data. | |
| 事後学修の時間 | 120分 | |
| 自由記述欄 | ||
| 第7回 | 概要 | Test of ratio |
| 授業時間内の学修内容 | Binomial test, Fisher's exact test, Chi-squre test | |
| キーワード(Key Word(s)) | test of ratio, R | |
| 事前学修の内容 | study what kind of tests are used to examine ratio of countable data. | |
| 事前学修の時間 | 120分 | |
| 事後学修の内容 | To confirm the use of three typical tests for ratio | |
| 事後学修の時間 | 120分 | |
| 自由記述欄 | ||
| 第8回 | 概要 | Test of means |
| 授業時間内の学修内容 | Welch's t-test, U-test, | |
| キーワード(Key Word(s)) | t-test, U-test | |
| 事前学修の内容 | To explore what kind of tests are used for the comparison of averages | |
| 事前学修の時間 | 120分 | |
| 事後学修の内容 | To confirm how to use the tests of means and make it possible to apply them to your own data. | |
| 事後学修の時間 | 120分 | |
| 自由記述欄 | ||
| 第9回 | 概要 | Linear regression |
| 授業時間内の学修内容 | regression, correlation | |
| キーワード(Key Word(s)) | regression, correlation | |
| 事前学修の内容 | To explore what kind of statistical tools are used to test the relationship between to numerical variables. | |
| 事前学修の時間 | 120分 | |
| 事後学修の内容 | To confirm how to use the linear regressions and make it possible to apply them to your own data. | |
| 事後学修の時間 | 120分 | |
| 自由記述欄 | ||
| 第10回 | 概要 | ANOVA and ANCOVA |
| 授業時間内の学修内容 | analysis of variance, analysis of covariance | |
| キーワード(Key Word(s)) | anova, ancova, linear model | |
| 事前学修の内容 | To explore the bases of analysis of variance, especially F- test | |
| 事前学修の時間 | 120分 | |
| 事後学修の内容 | To confirm how to use ANOVA and make it sure that you can apply annova to your own data. | |
| 事後学修の時間 | 120分 | |
| 自由記述欄 | ||
| 第11回 | 概要 | glm |
| 授業時間内の学修内容 | generalized linear model with Gaussian, Binomial and Poisson distribution | |
| キーワード(Key Word(s)) | GLM | |
| 事前学修の内容 | To explore what is GLM and what is the difference with ANOVA | |
| 事前学修の時間 | 120分 | |
| 事後学修の内容 | To confirm how to use glm and make it sure that you can apply glm to your own data. | |
| 事後学修の時間 | 120分 | |
| 自由記述欄 | ||
| 第12回 | 概要 | glmm |
| 授業時間内の学修内容 | generalized linear mixed model | |
| キーワード(Key Word(s)) | glmm | |
| 事前学修の内容 | To explore what is the difference of glm and glmm, and the similarity between glmm and ANOVA | |
| 事前学修の時間 | 120分 | |
| 事後学修の内容 | To confirm how to use glmm and make it sure that you can apply glmm to your own data. | |
| 事後学修の時間 | 120分 | |
| 自由記述欄 | ||
| 第13回 | 概要 | multiple comparison |
| 授業時間内の学修内容 | multiple comparison, Tukey, Fisher LSD, Bonferroni | |
| キーワード(Key Word(s)) | multiple comparison, Tukey, Fisher LSD, Bonferroni | |
| 事前学修の内容 | To explore why you need multiple comparion test. | |
| 事前学修の時間 | 120分 | |
| 事後学修の内容 | To confirm how to use multiple comparison tests and make it sure that you can apply them to your own data. | |
| 事後学修の時間 | 120分 | |
| 自由記述欄 | ||
| 第14回 | 概要 | special case of glm |
| 授業時間内の学修内容 | offset, zero-inflated | |
| キーワード(Key Word(s)) | offset, zero-inflated, repeated measure | |
| 事前学修の内容 | To explore how to deal with irregular data types in glm. | |
| 事前学修の時間 | 120分 | |
| 事後学修の内容 | To confirm how to use the special glms and make it possible to apply them to your own data. | |
| 事後学修の時間 | 120分 | |
| 自由記述欄 | ||
| 第15回 | 概要 | Bootstrap |
| 授業時間内の学修内容 | bootstrap | |
| キーワード(Key Word(s)) | bootstrap, irregular distribution, non-parametric test | |
| 事前学修の内容 | To explore what is the bootstrap test | |
| 事前学修の時間 | 120分 | |
| 事後学修の内容 | To confirm how to use the bootstrap tests and make it possible to apply them to your own data. | |
| 事後学修の時間 | 120分 | |
| 自由記述欄 |