2025年度前期健康スポーツ統計演習

曜日・時限 木曜日２時限 期別 前期 週時間数 2
ナンバリング FL331403,FS330705
開講学科等 医療福祉工学部-医療福祉工学科
医療福祉工学部-健康スポーツ科学科
医療健康科学部-医療科学科
医療健康科学部-健康スポーツ科学科
教員名 中村　英夫
中村　英夫
職務履歴

https://research.osakac.ac.jp/index.php?%e4%b8%ad%e6%9d%91%e3%80%80%e8%8b%b1%e5%a4%ab

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目的

統計学は，さまざまな分野において現象についての背景や意味を理解するために利用されています．健康スポーツ関連分野においても，運動や食事調査などでは昔から統計データによる指導が実施されたり，近年ではプロスポーツを中心にデータ分析による競技力向上のためのトレーニングやゲーム・マネジメントが実施されています．本演習は，主に医学及び健康スポーツ分野におけるデータを取り扱う上で必要不可欠な統計学的手法の概念と計算方法について演習を通して学修すること目的としています．また，近年の調査データの統計学解析法は，コンピュータ・ソフトウェアシステムを利用したものが一般的です．統計解析ソフトウェアがインターネットから簡単に入手できるようになり，それらを学習しておくことで各分野において科学的な調査を実践できるようになることが社会的に求められています．

本演習では，統計解析ソフトウェアによる統計解析法についての課題レポート等も含めて実践的な学習に取り組んでもらいます．受講前に e-Learning を受験し，授業内容の理解を授業中に確認する「反転学習」を実施します．また，講義中に実践的なデータサイエンス教育として健康スポーツや医療に関するデータを用いて Excel や各種統計解析ソフトウェアを使った演習にも取り組んでもらいます．

授業計画

授業回 形式 学修内容 学修課題
1 面接授業：AI ガイダンス 事前学修 シラバスを読み，統計学の目的について理解する．（２時間）
事後学修 統計学が利用されている分野およびどのような統計処理が用いられているかについて調査すること（３時間）
2 面接授業：AC 正規分布の特徴，正規性検定 事前学修 教科書の指定箇所を熟読し，e-Learningによる小テストを事前に受験すること（２時間）
事後学修 講義内容に関連する書籍・資料等を読むこと（２時間）
3 面接授業：AC 確率変数と確率分布 事前学修 教科書の指定箇所を熟読し，e-Learningによる小テストを事前に受験すること（２時間）
事後学修 実際に正規分布に関係する計算をしてみる（３時間）
4 面接授業：AC 基本統計量
実際にデータを使って演習します．		 事前学修 教科書の指定箇所を熟読し，e-Learningによる小テストを事前に受験すること（２時間）
事後学修 実際に様々なデータの基本統計量を求めてみる（３時間）
5 面接授業：AC 母集団と標本 事前学修 教科書の指定箇所を熟読し，e-Learningによる小テストを事前に受験すること（２時間）
事後学修 様々な調査データにおける母集団・標本特性について調査すること（２時間）
6 面接授業：AC 相関と回帰
実際にデータを使って演習します．		 事前学修 教科書の指定箇所を熟読し，e-Learningによる小テストを事前に受験すること（２時間）
事後学修 教科書・参考書等の例題をとくこと（３時間）
7 面接授業：AC 点推定と区間推定 事前学修 教科書の指定箇所を熟読し，e-Learningによる小テストを事前に受験すること（２時間）
事後学修 教科書・参考書等の例題をとくこと（２時間）
8 面接授業：AC 統計的仮説検定 事前学修 教科書の指定箇所を熟読し，e-Learningによる小テストを事前に受験すること（２時間）
事後学修 様々な統計データでの統計的仮説の立て方について考察してみる（２時間）
9 面接授業：AC 検定：平均値の検定
実際にデータを使って演習します．		 事前学修 教科書の指定箇所を熟読し，e-Learningによる小テストを事前に受験すること（２時間）
事後学修 教科書・参考書等の例題をとくこと（３時間）
10 面接授業：AC 分散分析法と多重比較 事前学修 教科書の指定箇所を熟読し，e-Learningによる小テストを事前に受験すること（２時間）
事後学修 教科書・参考書等の例題をとくこと（３時間）
11 面接授業：AC 条件付確率とベイズの定理
実際にデータを使って演習します．		 事前学修 教科書の指定箇所を熟読し，e-Learningによる小テストを事前に受験すること（２時間）
事後学修 教科書・参考書等の例題をとくこと（３時間）
12 面接授業：AC リスク差、相対危険度、オッズ比 事前学修 教科書の指定箇所を熟読し，e-Learningによる小テストを事前に受験すること（２時間）
事後学修 様々な医療統計データでの例を調査すること（２時間）
13 面接授業：AC ロジスティック回帰分析，生存分析法
 事前学修 教科書の指定箇所を熟読し，e-Learningによる小テストを事前に受験すること（２時間）
事後学修 様々な医療統計データでの例を調査すること（３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

〇 修得する資質・能力：知識・理解力，応用力【DP-Ｌ(1)】【DP-S(1)】
１．データ分類と整理方法について理解する
２．代表的統計量を理解し，計算できるようになる
３．統計分布について理解する
４．相関，回帰について理解する
５．統計的仮説を理解し，検定ができるようになる
６．紹介する統計的分析法について理解する

〇 修得する資質・能力：コミュニケーション力【DP-Ｌ(2)】【DP-S(2)】
・統計より得られた結果を文章にまとめる能力を身に着ける

〇 修得する資質・能力：態度・志向性【DP-Ｌ(3)】【DP-Ｌ(6)】【DP-S(3)】【DP-S(6)】
・科学的に分析する総合的な思考力を身に着けてもらう

科目に関連するディプロマポリシー項目
〇2024年度以前の入学生
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。

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 40% 80% 20% 100%
グループワーク 10% 30% 40% 30% 100%
プレゼンテーション 0%
レポート、宿題 40% 60% 40% 100%
授業での姿勢（ノート、質疑など） 10% 40% 10% 30% 20% 100%
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% 63% 29% 3% 0% 5% 100%

教科書・参考書

（教科書）基礎から学ぶ統計学，中原 治 著，羊土社，3,200円＋税
（参考書）入門統計学 第２版 －検定から多変量解析・実験計画法・ベイズ統計学まで―，栗原伸一著，オーム社，2,600円＋税

オフィスアワー

オフィスアワーの時間と場所は以下の通りです．
＜時間＞金曜日４限もしくはオンライン
※ 学内外の用務のため、オフィスアワーでも教員が教員室に不在の可能性があります．
※ 上記の時間帯以外もしくはオンラインを希望する場合は，事前にアポイントをとってください．
＜場所＞８号館１０２号室もしくはオンライン

その他

＜注意事項＞
・教科書を授業中に所持していないことを確認した場合，減点となります．
・ノートPCを必ず準備してください．ノートPCがなければ受講不可とします．
・授業開始前までに事前動画を必ず視聴し，予習をしてくること．事前動画を視聴していないことが確認された場合，減点となります．

＜評価内容のフィードバック＞
・e-Learning における確認内容についての解答は受験後閲覧が可能な状態にしておく．
・定期試験の答案用紙については成績配布時期に返却することとする．

＜欠格条件＞
・欠席回数が５回を超えた者はＥ評価となります．また，遅刻も正当な理由が示されない場合は欠席扱いとします．
・出欠システム利用での不正行為は不合格とします．
・小テスト，またはレポート課題を未提出の場合，欠席扱いとする．
・ガイダンスやメール等での指示に従わなかった場合、その責任は学生諸君に帰することとします．
・課外活動等で欠席しても，指定課題が提出されなければ欠席扱いとなります．

実務経験のある教員による授業科目

該当しない。
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