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授業の目標
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統計を用いた環境の調査分析手法や環境問題の解決手法の基礎を習得するために、実験・調査で得た生データを題材にした統計解析演習を通して、初等統計の基礎、表計算ソフト、統計ソフトの効率的な使い方等を身に付ける。
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到達目標
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授業を通して、以下に示す３つの資質・能力を身につける。
① 表計算ソフトを使い、生データを適切に集計することができる。
② 初等統計の基礎知識を使って、集計されたデータに対して適切な統計解析を行い、正しい結論を導くことができる。
③ データに対して行った統計解析の内容について、説明・討議することができる。
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身につく能力
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＜全学ディプロマ・ポリシー＞
○【知識・理解・技術】
１．各専門分野の知識・技術を習得し、活用する力を身につけている
【教養・基礎的能力】
２．幅広い教養と、外国語能力、情報活用能力、コミュニケーション能力などの基礎的能力を身につけている
【態度・志向性】
３．多様な価値観を有する人々と倫理観・責任感をもって協働することができる
【態度・志向性】
４．時代の変化に主体的に対応するため継続的に学び、自律的に行動することができる
【問題発見・解決能力】
５．専門の知識・技術及び基礎的能力を統合し活用して、問題を発見し解決する能力を身につけている
【ｸﾞﾛｰｶﾙ・創造的思考力】
６．地域的・国際的視点をあわせもち、また、新たな価値を想像する力を身につけている
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授業の概要
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表計算ソフト（Excel）およびフリー統計ソフトEZRを主に用い、実験・調査で得たデータを題材にした演習問題を解きながら、環境統計解析の基礎知識および実践的手法を学習する。
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授業の計画
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2～13週：前週の補足および演習問題の解説 － 学習問題を用いたその週の内容の説明 － 例題を用いたその週の課題の説明 － 演習問題の実施という形式で授業を行う。時間内に演習問題が解けなかった場合は次週までの課題とする。例題の説明には，具体的な手順を示した操作説明動画等を補助的に用いる。
14，15週：第13週までに習得した統計解析の知識と手法を使って，各人がこれまで専門実験等で扱ってきた実験データを題材にした，グループ単位での統計解析演習およびプレゼンテーションを行う。
第１週 統計学の基礎（データの種類，基本統計量，自由度）
第２週 データの整理法１ Excelを使ったデータ集計，集計表の作成方法
第３週 データの整理法２ Excelを使ったグラフの作成方法 （効率よく複数のグラフを作成し，データの比較・検討を行う方法，散布図の作成と相関分析・回帰分析）
第４週 データの整理法３ 相関分析と回帰分析 ピアソンの積率相関係数，回帰分析と相関分析の違い，ロジスティック回帰分析
第５週 データの整理法４ 度数分布とヒストグラム，累積度数分布
第６週 推測統計学の基礎 母集団と標本，確率分布（確率密度関数）と確率
仮説検定１ 独立２群の平均の差の検定（母分散が等しい場合）・仮説検定の考え方（パラメトリック検定とノンパラメトリック検定，帰無仮説，対立仮説，有意水準，有意確率，第1種の過誤・第2種の過誤）
第７週 仮説検定２ ２群の差の検定（関連２群の平均の差の検定，独立２群の平均の差の検定（母分散が等しくない場合），等分散の検定）
第８週 仮説検定３ ２群の差の検定（Mann-WhitneyのU検定，Wilcoxonの符号付順位検定），クロス集計表の作成とχ２独立性検定）
第９週 仮説検定４ 多群の差の検定１ 分散分析１（独立多群の一元配置の分散分析，Welchの一元配置の分散分析，独立多群の二元配置の分散分析）・多群の等分散性の検定（Bartlett検定）
第10週 仮説検定５ 多群の差の検定２ 分散分析２（関連多群の一元配置の分散分析，Kruskal-Wallis検定，Friedman検定）
多重比較検定１（Bonferroniの方法）
第11週 仮説検定６ 多群の差の検定３ 多重比較検定２（Holmの方法，Tukey-Kramerの方法，Games-Howellの方法）
第12週 仮説検定７ 多群の差の検定４ 多重比較検定３（有意差の有無を示すアルファベットの割り当て方，Dunnettの方法，ノンパラメトリック検定法）
第13週 仮説検定８ 相関係数の検定，回帰係数の検定
多変量解析 重回帰分析
第14週 環境統計に必要な統計解析演習１（プレゼンテーション用資料の作成）
第15週 環境統計に必要な統計解析演習２（プレゼンテーション）
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授業時間外学修の指示
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１）2～13週の授業では、授業中に演習課題を課すので、これをその週の金曜日までにポートフォリオシステム（manaba）から提出する。
２）授業日の前日までに、提出された前回の授業の課題を添削manabaから返却するので、事前に目を通しておく
３）授業日の前日までに、授業の資料をmanabaに掲載しておくので、これをダウンロードして目を通しておく
なお、ポートフォリオシステム（manaba）からのダウンロード方法等、eラーニングシステムの使い方については1週目の授業の際に説明する
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成績評価の方法
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受講態度（２０％）、各週の演習問題提出状況（各回の理解度を確認する ５５％）、および、グループ単位での統計解析演習の完成度およびプレゼンテーションへの取り組み姿勢（２５％）で評価する
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テキスト・参考書等
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教科書：使用しない。資料を配布する。
参考書： １）吉田寿夫 『ほんとうにわかりやすいすごく大切なことが書いてあるごく初歩の統計の本』 北大路書房 税抜 2500円
２）中原治 『基礎から学ぶ統計学』 羊土社 税抜 3,200円
３）栗原伸一 『入門 統計学（第2版）』オーム社 税抜 2,600円
４）市原清志 『バイオサイエンスの統計学』 南江堂 税抜 4,660円
５）石村貞夫、石村光資郞 『入門はじめての分散分析と多重比較』 東京図書 税抜 2,800円
６）平田昌彦編著 生物・農学系のための統計学（第２版） 朝倉書店 税抜 3,600円
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履修上の留意点
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【manabaの利用方法】
授業に関する諸連絡、資料の事前配布、レポートおよびプレゼンテーション資料の提出・添削したレポートの返却等に利用する
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資料
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備考
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1. 受講者の理解度により、演習の進度を調節する。
2. 講義内容等に関する問い合わせがある場合は，メールで担当教員へ連絡してください。なお、担当教員のメールアドレスはmanabaのコースニュースに掲載しています。
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