2025年度後期健康スポーツ統計入門

曜日・時限 水曜日４時限 期別 後期 週時間数 2
ナンバリング FS230403
開講学科等 医療福祉工学部-健康スポーツ科学科
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

近年の深層学習やビッグ・データ分析の流行にともない統計学への社会的注目度はより一層高まっています．健康分野とスポーツ分野でもその動きは顕著であり，健康関連食品の機能評価における統計分析は科学的根拠を示すことが重視されるようになりました．スポーツ分野においても単にスポーツ競技能力の向上のためのデータ分析というだけでなく，プロスポーツのテレビ中継においてもさまざまなデータがリアルタイムに画面上に表示されゲーム展開を視聴者にも理解しやすい形で情報提供されることが多くなりわれわれのより身近なところに統計学の利用が展開されるようになりました．
　健康スポーツ科学科においても統計学を学ぶことは重要な位置を占めていることから統計を健康スポーツ分野において利用する意義を理解し，さまざまな分析方法について受講者が理論と実践を修得することが本講義の目的です．本講義では，事前に e-Learning で小テストを実施し，授業に臨んでもらう「反転授業」を実施します．

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，統計学の目的を理解すること（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（２時間）
2 面接授業：AI データの種類とその分類 事前学修 教科書の指定箇所を熟読し，e-Learningの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
身の回りのデータの種類について考察を深めること（３時間）
3 面接授業：ADI グラフの種類と表示の意味 事前学修 教科書の指定箇所を熟読し，e-Learningの小テストを事前に受験すること．
グラフにはどのような種類があるか調査すること（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
課題として与えられたデータのグラフを作成してみること（３時間）
4 面接授業：AI 記述統計量（１）：代表値 事前学修 教科書の指定箇所を熟読し，e-Learningの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
課題として与えられたデータの記述統計を計算すること（３時間）
5 面接授業：ACDI 記述統計量（２）：散布度 事前学修 教科書の指定箇所を熟読し，e-Learningの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
課題として与えられたデータの記述統計を計算すること（３時間）
6 面接授業：AI 順列と組合せ（１）：計算方法 事前学修 教科書の指定箇所を熟読し，e-Learningの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
課題の計算問題に取り組むこと（２時間）
7 面接授業：AI 順列と組合せ（２）：実際の問題への適用 事前学修 教科書の指定箇所を熟読し，e-Learningの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
課題の計算問題に取り組むこと（３時間）
8 面接授業：AFI 正規分布とその特徴
身の回りの分布について学生同士で考察してもらいます．		 事前学修 教科書の指定箇所を熟読し，e-Learningの小テストを事前に受験すること．
身の回りにあるランダム現象を調査すること（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
課題の計算問題に取り組むこと（２時間）
9 面接授業：AI 正規分布の確率計算 事前学修 教科書の指定箇所を熟読し，e-Learningの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
課題の計算問題に取り組むこと（３時間）
10 面接授業：AI 特殊な分布の確率計算 事前学修 教科書の指定箇所を熟読し，e-Learningの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
課題の計算問題に取り組むこと（３時間）
11 面接授業：ADFI 母集団と標本集団
実際に学生同士でディスカッションしてもらい，母集団と標本集団の具体例を考えてもらいます．		 事前学修 教科書の指定箇所を熟読し，e-Learningの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
母集団と標本集団の具体的な事例を考える（２時間）
12 面接授業：ADI 統計的仮説 事前学修 教科書の指定箇所を熟読し，e-Learningの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
統計的仮説検定の適用事例をいくつかあげること（２時間）
13 面接授業：ACI 統計検定の種類 事前学修 教科書の指定箇所を熟読し，e-Learningの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
さまざまな統計検定方法について学習し，どのような場合に利用するかについて調査する（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-S(1)】
・データ分類と整理方法について理解する
・代表的統計量を理解し，計算できるようになる
・統計分布について理解する
・相関，回帰について理解する
・統計的仮説を理解し，検定ができるようになる
・平均値の検定について理解する

〇 修得する資質・能力：コミュニケーション力【DP-S(2)】
・データを用いて統計分析による結果についてグループで検討できる
・データから解釈できることを文書化できる

〇 修得する資質・能力：課題発見，問題解決力【DP-S(3)】
・科学的に分析・解釈できる

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。

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% 20% 30% 40% 10% 100%
プレゼンテーション 0%
レポート、宿題 40% 40% 30% 20% 10% 100%
授業での姿勢（ノート、質疑など） 10% 30% 30% 40% 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% 53% 18% 0% 12% 17% 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，3,520円

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＞後期・水曜日５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＞
・教科書を授業中に持参していないことを確認した場合，減点します．

＜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いつでも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．
・出欠システム利用における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ものとします．
・事前動画を授業開始前までに必ず視聴すること．視聴を怠った場合，減点とする．視聴を何度も怠った場合，不合格となることもあります．

実務経験のある教員による授業科目

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