科目授業名称（和文）　Name of the subject/class (in Japanese)

生物統計学

科目授業名称（英文）　Name of the subject/class (in English)

Biostatistics

授業コード　Class code

9983111

科目番号　Course number

83ONMAT201

教員名

安藤　宗司

Instructor

Shuji Ando

開講年度学期

2025年度後期

Year

2025年度

Semester

②Second semester

曜日時限

水曜1限

Class hours

the first class hour on Wednesday

開講学科・専攻　Department

先進工学部　生命システム工学科

Department of Biological Science and Technology, Faculty of Advanced Engineering

単位数　Course credit

2.0単位

授業の方法　Teaching method

講義

Lecture

外国語のみの科目（使用言語）　Course in only foreign languages (languages)

-

授業の主な実施形態　Main class format

① [対面]対面授業/ [On-site] On-site class

概要　Description

医学，生物学，薬学，農学，疫学など，ヒトや生物などを研究対象とする分野におけるデータ解析に必要な生物統計学(Biostatistics) の基礎を学習する。この科目は選択であるが，医学，生物，薬学系の学生にとって統計的知識はもはや必須の知識である。少なくともこの程度のことは知っておいてほしい理論的基礎を医学生物薬学に関する具体例とともにわかりやすく学ぶ．

目的　Objectives

医学，生物，薬学系分野を理解するためには統計的な考え方は重要であり，特に実験精度の評価，研究論文や医薬品開発には統計的な評価が必要であり，少なくとも理解しておいてほしい統計知識を身に付ける．本学科のカリキュラムポリシーにある「基礎生物学諸分野の知識と最先端のバイオテクノロジーを駆使し，持続可能な社会形成のための新しい生命科学・技術を創造する」能力を身につけ，ディプロマポリシーにある「専門分野に捉われない幅広い基礎学力」を身に付けるための科目である。

到達目標　Outcomes

医学，生物，薬学系の業界にとって，少なくともこの程度のことは常識として知っておいてほしい確率の基礎理論，統計的推定，統計的検定の基礎理論が説明できる。
積極的にこの授業に取り組むことにより，基礎生物学諸分野における原理と応用を体系的に身につけることができる。そして自然科学，科学技術の分野のみならず，社会における多様な情報を論理的に分析し，問題の発見，さらにはその解決に貢献しうる能力を有するようになる。更には基礎生物学諸分野における十分な見識を礎として，社会及び自然に対して客観的判断をもとに責任ある態度をとることができる。

卒業認定・学位授与の方針との関係（学部科目のみ）

リンク先の [評価項目と科目の対応一覧]から確認できます（学部対象）。
履修登録の際に参照ください。
You can check this from “Correspondence table between grading items and subjects” by following the link(for departments).
https://www.tus.ac.jp/fd/ict_tusrubric/

履修上の注意　Course notes prerequisites

なし

アクティブ・ラーニング科目　Teaching type（Active Learning）

-

準備学習・復習　Preparation and review

各回の講義内容を十分復習しておくこと。また説明できるようにしておくことが望ましい。予習と復習を合わせて週４時間を目安とする。

成績評価方法　Performance grading policy

到達度評価試験（60％），レポート課題（40％）

学修成果の評価　Evaluation of academic achievement

・S：到達目標を十分に達成し、極めて優秀な成果を収めている
・A：到達目標を十分に達成している
・B：到達目標を達成している
・C：到達目標を最低限達成している
・D：到達目標を達成していない
・-：学修成果の評価を判断する要件を欠格している

・S：Achieved outcomes, excellent result
・A：Achieved outcomes, good result
・B：Achieved outcomes
・C：Minimally achieved outcomes
・D：Did not achieve outcomes
・-：Failed to meet even the minimal requirements for evaluation

教科書　Textbooks/Readings

教科書の使用有無（有=Y , 無=N）　Textbook used(Y for yes, N for no)

N

書誌情報　Bibliographic information

-

MyKiTSのURL（教科書販売サイト）　URL for MyKiTS(textbook sales site)

教科書および一部の参考書は、MyKiTS (教科書販売サイト) から検索・購入可能です。
https://gomykits.kinokuniya.co.jp/tokyorika/

It is possible to search for and purchase textbooks and certain reference materials at MyKiTS (online textbook store).
https://gomykits.kinokuniya.co.jp/tokyorika/

参考書・その他資料　Reference and other materials

小林正弘, 田畑耕治. 確率と統計. 共立出版, 2021.

兵頭昌, 中川智之, 渡邉弘己. よくわかる!Rで身につく統計学入門. 共立出版, 2022.

授業計画　Class plan

全ての授業を対面で実施する

第１回：データの整理1
　記述統計について
第２回：データの整理2
　代表値，ばらつきを表す指標
第３回：データの整理3
　標準化，相関係数，相関関係と因果関係
第４回：確率1
　確率の基礎，ベイズの定理，感度，特異度，偽陽性率，偽陰性率
第５回：確率2
　確率分布，平均，分散
第６回：確率3
　代表的な確率分布，中心極限定理
第７回：標本分布
　標本平均，標本分散とその諸性質
第８回：学習内容の点検と確認
　レポート課題
第９回：推定1
　点推定
第１０回：推定2
　区間推定
第１１回：検定1
　検定の考え方
第１２回：検定2
　平均に関する検定
第１３回：検定3
　比率に関する検定
第１４回：分割表
　分割表における独立性検定
第１５回：学習内容の点検と確認
　到達度評価試験

担当教員の実務経験とそれを活かした教育内容　Work experience of the instructor

安藤宗司：会社員（製薬企業）医薬品開発（治験）における統計解析の実務経験を活かして講義する
Shuji Ando：Company employee (Pharmaceutical company) Drug development

教育用ソフトウェア　Educational software

-

備考　Remarks

授業でのBYOD PCの利用有無　Whether or not students may use BYOD PCs in class

Y

授業での仮想PCの利用有無　Whether or not students may use a virtual PC in class

N

シラバス情報

小林正弘, 田畑耕治. 確率と統計. 共立出版, 2021.