2025年度前期集中確率・統計

曜日・時限	不定期その他	期別	前期集中	週時間数	2
ナンバリング	FL230506
開講学科等	医療福祉工学部-医療福祉工学科医療健康科学部-医療科学科
教員名	島本　佳昌島本　佳昌職務履歴

目的

ある調査や研究を行った場合には、何らかのデータを得ることができる。これらのデータを活用して"新しい知見”さらに”これまで分からなかった傾向”などを明らかにするためには、得られたデータを分析をする必要がある。「統計学」は、研究などで得られたデータを分析するために必要となる学問であり、確率理論の要素も含まれている。データ分析の方法で研究結果の解釈が変わることがあり、正しいデータ分析法の選択が求められる。本講義では、基本的な確率理論を習得すると同時に、卒業研究で使用する場合を想定した基礎的な統計方法とその理論の意味や使用法及び正しい分析法の選択などを、演習問題を交えながら理解できるようになる。

授業計画

授業回	形式	学修内容	学修課題
1	A	授業計画の説明確率の定義と基本定理簡単な確率の計算	事前学修	事前にシラバスを読み、これからの授業でどんなことを学ぶのかを見ておく。確率について予習しておく(2時間)
1	A	授業計画の説明確率の定義と基本定理簡単な確率の計算	事後学修	ノートや資料を見返して、講義で学んだ内容をもう一度まとめておくこと(2時間)
2	A	排反試行と独立試行の確率確率の計算（演習問題）	事前学修	「排反試行の確率」「独立試行の確率」について予習しておく(2時間)
2	A	排反試行と独立試行の確率確率の計算（演習問題）	事後学修	ノートや資料を見返して、講義で学んだ内容をもう一度まとめておくこと(2時間)
3	A	統計学とは？記述統計と推測統計の違いとその具体例統計学で取り扱うデータの分類基本統計量の種類とその計算法	事前学修	「記述統計と推測統計」「平均値」「分散」「標準偏差」などの用語について調べておく(3時間)
3	A	統計学とは？記述統計と推測統計の違いとその具体例統計学で取り扱うデータの分類基本統計量の種類とその計算法	事後学修	ノートや資料を見返して、講義で学んだ内容をもう一度まとめておくこと(2時間)
4	A	資料の整理ヒストグラム代表的な分布（正規分布、二項分布、ポアソン分布など）とその特性箱ひげ図について	事前学修	「ヒストグラム」「正規分布」「箱ひげ図」などの統計学での分布について事前に調べておく(3時間)
4	A	資料の整理ヒストグラム代表的な分布（正規分布、二項分布、ポアソン分布など）とその特性箱ひげ図について	事後学修	ノートや資料を見返して、講義で学んだ内容をもう一度まとめておくこと(2時間)
5	A,C	ここまでの振り返りと小テスト① ・確率の計算・基本統計量の計算・分布について・補足事項	事前学修	第１回～４回までに学んだ内容を配布資料や自筆ノートで全体的にもう一度確認しておくこと(3時間)
5	A,C	ここまでの振り返りと小テスト① ・確率の計算・基本統計量の計算・分布について・補足事項	事後学修	授業中に行った振り返り項目をもう一度見直してみる（2時間）
6	A	母集団と標本中心極限定理点推定と区間推定	事前学修	「母集団」「標本」「推測統計」などの用語について調べておくこと(3時間)
6	A	母集団と標本中心極限定理点推定と区間推定	事後学修	ノートや資料を見返して、講義で学んだ内容をもう一度まとめておくこと(2時間)
7	A	仮説検定とその方法帰無仮説と対立仮説有意水準とP値の概念	事前学修	「帰無仮説」「対立仮説」「仮説検定」「P値」などの用語について事前に調べておくこと(2時間)
7	A	仮説検定とその方法帰無仮説と対立仮説有意水準とP値の概念	事後学修	ノートや資料を見返して、講義で学んだ内容をもう一度まとめておくこと(2時間)
8	A	１）2群間のデータを比較するための検定手法（パラメトリック、ノンパラメトリック）・対応のあるt検定・対応のないt検定・ウィルコクソンの符号付順位和検定・マンホイットニーのU検定２）検定方法の使用例	事前学修	統計学で使用する検定手法とその概念について事前に調べておくこと(2時間)
8	A		事後学修	ノートや資料を見返して、講義で学んだ内容をもう一度まとめておくこと(2時間)
9	A	統計ソフトについて統計ソフトを用いた分析の使用例学術論文について（論文の構成や種類などを学ぶ）論文投稿までの流れを知ろう。論文検索システムの使い方を学ぶ	事前学修	自分の興味ある分野に関する論文を見て、どのような検定方法や統計処理を行っているかを確認してみる(2時間)
9	A		事後学修	ノートや資料を見返して、講義で学んだ内容をもう一度まとめておくこと(2時間)
10	A,C	ここまでの振り返りと小テスト② ・母集団と標本・仮説検定と検定方法・統計ソフトについて・補足事項	事前学修	第６回～９回までに学んだ内容を配布資料や自筆ノートでもう一度確認しておくこと(2時間)
10	A,C	ここまでの振り返りと小テスト② ・母集団と標本・仮説検定と検定方法・統計ソフトについて・補足事項	事後学修	授業中に行った振り返り項目をもう一度見直してみる（2時間）
11	A	1. データの関連性について・相関の意味と相関係数及び疑似相関・ピアソンの積率相関係数・スピアマンの順位相関係数 2. 回帰分析について・単回帰分析と重回帰分析・決定係数	事前学修	相関や相関係数及び回帰分析について事前に調べておく(2時間)
11	A		事後学修	ノートや資料を見返して、講義で学んだ内容をもう一度まとめておくこと(2時間)
12	A,C	試験に向けてこれまでの内容を総復習する。	事前学修	これまでに配布した資料や演習問題を見直しておくこと(4時間）
12	A,C	試験に向けてこれまでの内容を総復習する。	事後学修	ノートや資料を見返して、講義で学んだ内容をもう一度まとめておくこと(2時間)
13	A,C	学習到達度最終確認	事前学修	これまでに配布した資料や演習問題を見直しておくこと(4時間）
13	A,C	学習到達度最終確認	事後学修	試験に出てきた問題の内容について、試験後に資料などで見直してみる（2時間）

授業形式記号

A:一斉授業（通常の講義）
B:問題発見・解決学習、プロジェクト学習
C:体験、実験、実習、演習など

D:調査分析、解析など
E:ものづくり、作品制作
F:グループワーク（ディスカッション・ディベートを含む）

G:プレゼンテーション
H:地域・企業　連携型学習
I:その他

到達目標

1.確率について理解できる。
2.平均値や標準偏差・分散などの基礎的な計算ができる。
3.仮説検定の原理や検定手法を適切に使用できる。
4.統計で取り扱う正規分布が理解できる。
5.相関と回帰分析について理解できる。

科目に関連するディプロマポリシー項目
〇2024年度以降入学生
下記、記載のカリキュラムマップを参照。
https://www.osakac.ac.jp/about/policy/faculty/
※各学科/専攻名称のカリキュラムポリシー下段の
　「カリキュラムマップ」よりご確認ください。

〇 2023年度以前の入学生
修得する資質・能力：知識・理解力、応用力　[DP-L-1-1] [DP-L-1-2]

評価方法と評価観点

評価方法	配点合計	知識・理解力	応用力	コミュニケーション力	態度・志向性	創造力	合計
定期試験またはレポート試験							0%
小テスト、小論文	60%	70%	30%				100%
グループワーク							0%
プレゼンテーション							0%
レポート、宿題	40%	70%	30%				100%
授業での姿勢（ノート、質疑など）							0%
作品、パフォーマンス（実技、実演）							0%
その他1(具体的に：							0%
その他2(具体的に：							0%
	100%	70%	30%	0%	0%	0%	100%

教科書・参考書

教科書は特にありません。黒板による説明と配布資料で行います。

オフィスアワー

・質問などは講義終了後に教室で受け付けます。

その他

1. 授業前に必ずmoodleを見て、特別な指示などがあるかを確認すること。
2. 定期試験または小テストを実施する場合は、計算のために電卓を使用しますので各自用意して下さい。
3. 授業中に教科書の代わりに資料プリントを配布します。欠席者は、出席者から資料プリントをコピーして下さい。
4. 上記の授業内容などが変更される場合は、授業中にお知らせします。
5. 授業中は私語を控え、携帯電話の電源を切って下さい。
6. 定期的にmoodleを用いて宿題（レポート課題）を出します。期日までに提出して下さい。

実務経験のある教員による授業科目

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