三重大学ウェブシラバス

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科目の基本情報

開講年度	2023 年度
開講区分	生物資源学部

受講対象学生	資源循環学科・全教育コース学部(学士課程) : 3年次資源循環学科対象科目
選択・必修	必修学科必修科目
授業科目名	農林統計学
	のうりんとうけいがく
	Statistics for Agriculture and Forestry
単位数	2 単位
ナンバリングコード	BIOR-Reso-2021-005

開放科目	非開放科目
開講学期	前期
開講時間	木曜日 3, 4時限
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「ハイブリッド授業」・・・「対面授業」と「オンライン授業」を併用した授業「オンデマンド授業」・・・動画コンテンツの配信等によって実施する授業
開講場所	生物資源学部校舎（教室番号は、Moodle生物資源学部・生物資源学研究科　学生掲示板で確認して下さい。）
担当教員	松田陽介，塚田森生，野中章久
担当教員	MATSUDA, Yosuke 　TSUKADA, Morio 　NONAKA, Akihisa
SDGsの目標
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

学修の目的と方法

授業の概要	農林学の実験、観察、調査等で得られた量的データは統計処理を施して発表する必要がある。また、現代社会では様々な場面で統計処理を施したデータを読み取る必要がある。この授業では、特に農林学上必要な技法として基礎的な統計処理の方法を身につける。これは、生命、環境、食料、健康等に関する生物資源学の基本的な知識と技術、経験を有することの一助となる。
学修の目的	農林学上必要な統計学の基本を身につける。これにより、本学において卒業研究を行うに際し、どのような量的データにどのような統計処理を施すべきかが理解できる。また、各種報道はもとより、科学論文で示される統計処理されたデータの適切な読み取りができる。
学修の到達目標	各種グラフの使い分けができる。比率の統計的検定ができる。平均値の誤差の表現、2つ以上の平均値の比較ができる。 1つまたは複数の変数が他の変数に与える影響を解析することができる。
ディプロマ・ポリシー	○ 学科・コース等の教育目標　（１）幅広い教養と倫理観、国際感覚を身につけ、豊かな人間性を有している。 ○（２）生命、環境、食料、健康等に関する生物資源学の基本的な知識と技術、経験を有している。 ○（３）科学的で論理的な思考を展開することができ、計画的に問題の解決に取り組むことができる。　（４）豊かなコミュニケーション能力を持ち、他者と協力して行動することができる。　（５）社会の変化に柔軟かつ自律的に対応し、発展的に生きていくことができる。 ○ 全学の教育目標感じる力　感性　共感　主体性考える力 ○幅広い教養 ○専門知識・技術 ○論理的・批判的思考力コミュニケーション力　表現力(発表・討論・対話) 　リーダーシップ・フォロワーシップ　実践外国語力生きる力 ○問題発見解決力　心身・健康に対する意識　社会人としての態度・倫理観 ○ JABEE 関連項目
成績評価方法と基準	期末テスト100% を予定しているが、状況に応じて柔軟に変更するので授業中の連絡等に十分注意すること。数的資料の読み方、比率の検定、平均値の検定、重回帰などが理解できているかを実際の解析もさせて問う。
授業の方法	講義
授業の特徴	PBL 特色ある教育 Moodleを活用する授業英語を用いた教育
授業改善の工夫	パソコンを効果的に利用する。
教科書	平田（監修）(2017) 生物・農学系のための統計学　朝倉書店
参考書	バイオサイエンスの統計学(市原清志著，南江堂)
オフィスアワー	随時各教員にメールで連絡の上、指定された研究室にて。
受講要件	高校で数学I、数学IIBを十分に学んでいない者は、事前に「数学なんでも相談室」へ行って学んで下さい。数学IIIの内容についても一部必要となる可能性がある。
予め履修が望ましい科目	なし。
発展科目	なし。
その他	全ての時間に，パソコン（必要であれば電源も）を必ず携帯のこと。OSやウィルスソフトは常に最新のものに更新しておくこと。

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=16109

第1回	概要	変数の種類と尺度　（松田）
	授業時間内の学修内容	ガイダンス，変数の種類と尺度
	キーワード(Key Word(s))	全数調査，標本調査，連続変数，離散変数，尺度
	事前学修の内容	事前に配付された資料と教科書に基づき，変数と尺度の表現方法を確認する
	事前学修の時間	120分
	事後学修の内容	事前に配布された資料や教科書をもとに、変数や尺度の表現を確認する。
	事後学修の時間	120分
	自由記述欄
第2回	概要	データ分布の要約　（松田）
	授業時間内の学修内容	excelの表計算機能により度数分布表やヒストグラムを通したデータの要約の方法を学ぶ
	キーワード(Key Word(s))	度数分布表，ヒストグラム，平均値，中央値，最頻値
	事前学修の内容	事前に配付された資料と教科書に基づき，データ分布の要約の表現方法を確認する
	事前学修の時間	120分
	事後学修の内容	授業内容を確認しながらMoodleで小テストを受験し、知識と技術の定着を図る。
	事後学修の時間	120分
	自由記述欄
第3回	概要	確率分布，2項分布　（松田）
	授業時間内の学修内容	excelの表計算機能により2項検定の方法を学ぶ
	キーワード(Key Word(s))	確率分布，出現頻度，2項検定，片側検定・両側検定
	事前学修の内容	事前に配付された資料と教科書に基づき，確率分布や2項分布の表現方法を確認する
	事前学修の時間	120分
	事後学修の内容	授業内容を確認しながらMoodleで小テストを受験し、知識と技術の定着を図る。
	事後学修の時間	120分
	自由記述欄
第4回	概要	確率分布，カイ２乗分布　（松田）
	授業時間内の学修内容	excelの表計算機能によりカイ2乗検定の方法を学ぶ
	キーワード(Key Word(s))	カイ2乗検定，適合度検定，独立性検定
	事前学修の内容	事前に配付された資料と教科書に基づき，確率分布やカイ2乗分布の表現方法を確認する
	事前学修の時間	120分
	事後学修の内容	授業内容を確認しながらMoodleで小テストを受験し、知識と技術の定着を図る。
	事後学修の時間	120分
	自由記述欄
第5回	概要	正規分布、母集団の表現　（塚田）
	授業時間内の学修内容	正規分布と不偏分散、標準誤差
	キーワード(Key Word(s))	正規分布、分散、標準偏差、標準誤差、サンプルサイズ
	事前学修の内容	事前に配付された資料と教科書に基づき、母集団の平均値とばらつきの表現方法を確認する
	事前学修の時間	120分
	事後学修の内容	授業内容を確認しながらMoodleで小テストを受験し、知識と技術の定着を図る。
	事後学修の時間	120分
	自由記述欄
第6回	概要	母平均の差の検定　（塚田）
	授業時間内の学修内容	excelの表計算機能により信頼区間の重複の有無の確認や、ｔ－検定の方法を学ぶ
	キーワード(Key Word(s))	母平均の信頼区間、信頼限界、t-検定、U-検定
	事前学修の内容	事前に配付された資料と教科書に基づき、２つの平均値の検定方法を確認する
	事前学修の時間	120分
	事後学修の内容	授業内容を確認しながらMoodleで小テストを受験し、知識と技術の定着を図る。
	事後学修の時間	120分
	自由記述欄
第7回	概要	一元配置分散分析　（塚田）
	授業時間内の学修内容	F-検定、excelの表計算機能による一元配置の分散分析
	キーワード(Key Word(s))	excelの表計算機能により一元配置分散分析、F-検定、one-way ANOVA
	事前学修の内容	事前に配付された資料と教科書に基づき、一元配置の分散分析法を確認する
	事前学修の時間	120分
	事後学修の内容	授業内容を確認しながらMoodleで小テストを受験し、知識と技術の定着を図る。
	事後学修の時間	120分
	自由記述欄
第8回	概要	二元配置分散分析　（塚田）
	授業時間内の学修内容	excelの表計算機能により二元配置の分散分析を実行する。
	キーワード(Key Word(s))	二元配置分散分析、F-検定、two-way ANOVA
	事前学修の内容	事前に配付された資料と教科書に基づき、二元配置の分散分析法を確認する
	事前学修の時間	120分
	事後学修の内容	授業内容を確認しながらMoodleで小テストを受験し、知識と技術の定着を図る。
	事後学修の時間	120分
	自由記述欄
第9回	概要	回帰分析　：相関と回帰の違い，最小自乗法の仕組み（野中）
	授業時間内の学修内容	講義：因果関係を見る回帰分析と相関の違い，回帰線の構成要素，最小自乗法，官庁等による統計講習の内容と回帰分析
	キーワード(Key Word(s))	単回帰(simple regression)，最小自乗法（least squares method）
	事前学修の内容	配布する資料により，インターネット上で官庁等が公開している統計講習資料を閲覧し，相関と回帰の関係を学習する．またそのような統計講習における回帰分析の位置づけを理解する．
	事前学修の時間	120分
	事後学修の内容	配付資料をもとに，最小自乗法の計算方法を確認する．また練習問題を解いて，最小自乗法を理解する．
	事後学修の時間	120分
	自由記述欄
第10回	概要	単回帰分析：計算の方法と演習　（野中）
	授業時間内の学修内容	単回帰分析の手順を理解する．とくに最小自乗法による回帰線の導出を手計算でできるようにする．また，決定係数，傾きの検定の概念，計算方法を学習する．
	キーワード(Key Word(s))	単回帰(simple regression)，最小自乗法(least squares method)，決定係数(coefficient of determination)
	事前学修の内容	事前に配布する最小自乗法による回帰線の導出の練習問題を解く
	事前学修の時間	120分
	事後学修の内容	配布する資料により，決定係数，傾きの検定など，単回帰分析の手順を学習する．
	事後学修の時間	120分
	自由記述欄
第11回	概要	単回帰分析：PCプログラムの利用と検定　（野中）
	授業時間内の学修内容
	キーワード(Key Word(s))	検定（test)
	事前学修の内容	配付資料により，決定係数の概念と各種の検定が必要なことを理解する
	事前学修の時間	120分
	事後学修の内容	練習問題を利用し，エクセルを利用して回帰線を導出する．また，表示される計算結果から必要な情報を読み取る．
	事後学修の時間	120分
	自由記述欄
第12回	概要	重回帰分析：手法の概要と注意点　（野中）
	授業時間内の学修内容	重回帰分析の概念と計算方法，重回帰における決定係数の特徴と調整，注意点（とくに多重共線性）
	キーワード(Key Word(s))	重回帰(multiple regression)，決定係数(adjusted coefficient of determination)，多重共線性(multicollinearity)
	事前学修の内容	配付資料により重回帰の概念を学習する
	事前学修の時間	120分
	事後学修の内容	練習問題を解いて，PCプログラムを用いた計算方法，計算結果の読み取り方を学習する．また，注意点を確認する．
	事後学修の時間	120分
	自由記述欄
第13回	概要	比率の検定を中心とした復習　（松田）
	授業時間内の学修内容	excelの表計算機能によりヒストグラム，2項検定，カイ2乗検定の方法を学ぶ
	キーワード(Key Word(s))	度数分布，ヒストグラム，2項検定，カイ2乗検定
	事前学修の内容	これまでに配付された資料と教科書に基づき，データ分布の要約，出現頻度データの表現方法を確認する
	事前学修の時間	120分
	事後学修の内容	授業内容を確認しながらMoodleで小テストを受験し、知識と技術の定着を図る。
	事後学修の時間	120分
	自由記述欄
第14回	概要	分散分析を中心とした復習　（塚田）
	授業時間内の学修内容	エクセルの表計算機能のみを利用して二元配置の分散分析までを実行する
	キーワード(Key Word(s))	標準誤差、F検定、分散分析
	事前学修の内容	事前に配付された資料と教科書に基づき、標準誤差の意味や分散分析法を確認する
	事前学修の時間	120分
	事後学修の内容	授業内容を確認しながらMoodleで小テストを受験し、知識と技術の定着を図る。
	事後学修の時間	120分
	自由記述欄
第15回	概要	回帰分析を中心とした復習（野中）
	授業時間内の学修内容	単回帰分析を中心に，手計算による回帰線の導出，PCプログラムによる計算と計算結果の読み取り，決定係数と傾きの検定を復習する．また，PCプログラムによる重回帰の計算と結果の読み取り方法などを復習する
	キーワード(Key Word(s))	単回帰（simpke regression)，重回帰（multiple regerssion)
	事前学修の内容	これまでの授業内容を復習する
	事前学修の時間	120分
	事後学修の内容	配布する練習問題にて計算方法を復習する．
	事後学修の時間	120分
	自由記述欄