第 2 学 年  データサイエンス入門《Aクラス》
前 期 計 画 表

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教科の特徴
 現代社会にはデータが溢れている.データ一つ一つには僅かな情報しかないが,大量なデータを上手に集約,活用することにより,有益な知見を導き出すことができる.データサイエンスは,この貴重な資源であるデータから,新たな価値を創出する科学のことであり,近年,理科系,文科系を問わず多くの研究分野で実践されている学問である.もちろん,歯科医学の研究,調査においても,データサイエンスが必要不可欠な知識,道具となることは間違いないであろう.
 データサイエンスは基本的には,情報科学,統計学,専門的な知識の3つの学問,知識を融合して行われるが,この授業では,特に,統計学(データ分析)を中心に学修していく.この学修を通じて,歯科医学で必要な論理的思考および問題発見・解決のための基本的な能力も身に付くはずである.(コンピテンシー7)
 授業では,まず,データ分析の基礎である記述統計学(度数分布,代表値など)について学ぶ.次に,データ分析を行ううえで必要となる確率,特に,標本分布,中心極限定理について理解する.最後に,データ分析の中でも,歯科医学の研究で特に必要とされる,データの抽出方法,推定,検定について学んでいく.授業では,できるだけ実際に行われているデータサイエンスの研究例を取り入れて,わかりやすく説明するつもりでいる.

ナンバリング
A0514-2A

1.一般目標(GIO:General Instructional Objective)
データサイエンス,特に,データ分析の基礎知識を修得し,医療の現場,研究での実際の問題にその知識を応用できる実力を身につける.

2.行動目標(SBOs:Specific Behavioral Objectives)
1)度数分布、代表値の意味とその役割を理解し、実際に計算できるようになる(20%).
2)相関係数,回帰直線を理解し,実際に計算できるようになる(20%,レポート).
3)中心極限定理,標本分布について説明できる(20%).
4)点推定、区間推定を理解し,実際問題に応用できるようになる(20%).
5)有意性検定を理解し、実際問題に応用できるようになる(20%).

3.方略(LS:Learning Strategy)
1)受動的方法:講義
2)能動的方法:ディスカッション,プレテスト
3)媒体:教科書,プリント

4.評価(Evaluation)(形成的評価・総括的評価)
1)期末テスト(総括的評価)85〜95%
講義内容の理解度を記述式問題で評価する.期末テストの範囲は全範囲とする,
2)平常点評価(総括的評価)5〜15%
課題(レポート)の提出状況,授業の出欠状況などを評価する.

事前・事後学修
事前学修:第1回 教科書 1-7 ページを読んでおくこと(15分)
     第2回 教科書 11-14,17-18 ページを読んでおくこと(15分)
     第3回 教科書 23-28 ページを読んでおくこと(15分)
     第4回 教科書 212-219 ページを読んでおくこと(15分)
     第5回 教科書 232-236 ページを読んでおくこと(15分)
     第6回 教科書 71-77,92-100 ページを読んでおくこと(15分)
     第7回 教科書 106-115 ページを読んでおくこと(15分)
     第8回 教科書 102-103 ページを読んでおくこと(15分)
     第9回 教科書 157-158 ページを読んでおくこと(15分)
     第10回 教科書 140-141 ページを読んでおくこと(15分)
     第11回 教科書 148-152 ページを読んでおくこと(15分)
     第12回 教科書 161-168 ページを読んでおくこと(15分)
     第13回 教科書 170-172 ページを読んでおくこと(15分)
     第14回 教科書 172-174 ページを読んでおくこと(15分)
     第15回 教科書 180-183,185-186 ページを読んでおくこと(15分)
事後学修:第1回 授業内容を復習し,授業内容に該当する教科書の問題を解くこと(15分)
     第2回 授業内容を復習し,授業内容に該当する教科書の問題を解くこと(15分)
     第3回 授業内容を復習し,授業内容に該当する教科書の問題を解くこと(15分)
     第4回 授業内容を復習し,授業内容に該当する教科書の問題を解くこと(15分)
     第5回 授業内容を復習し,授業内容に該当する教科書の問題を解くこと(15分)
     第6回 授業内容を復習し,授業内容に該当する教科書の問題を解くこと(15分)
     第7回 授業内容を復習し,授業内容に該当する教科書の問題を解くこと(15分)
     第8回 授業内容を復習し,授業内容に該当する教科書の問題を解くこと(15分)
     第9回 授業内容を復習し,授業内容に該当する教科書の問題を解くこと(15分)
     第10回 授業内容を復習し,授業内容に該当する教科書の問題を解くこと(15分)
     第11回 授業内容を復習し,授業内容に該当する教科書の問題を解くこと(15分)
     第12回 授業内容を復習し,授業内容に該当する教科書の問題を解くこと(15分)
     第13回 授業内容を復習し,授業内容に該当する教科書の問題を解くこと(15分)
     第14回 授業内容を復習し,授業内容に該当する教科書の問題を解くこと(15分)
     第15回 授業内容を復習し,授業内容に該当する教科書の問題を解くこと(15分)

事前学修,事後学修についてはプレテストで確認する.

【e-Learning】

教科書
「統計学の基礎」 J.C.ミラー著(村上正康訳),培風館.

参考図書
「統計学入門」 東京大学教養学部統計学教室編,東京大学出版会,など.

オフィスアワー
月曜日,火曜日の16:00〜18:00:さいかち坂校舎8階

総授業コマ数
15コマ

出席について
授業は講義開始直後に取る.遅刻は原則認めない(特殊な事情がある場合は考慮する).
すべての授業に出席した学生には総合点に5点加点する.

   担当者  『 * 』は実務経験教員を示す
 高際 睦 教授

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月日 時限 コア・カリキュラム 方略(LS)場所 担当者
(その他の)SBOs
内容項目
1 4/11 1 B-4-2)-④ 調査方法と統計的分析法を説明できる。
 
講義,ディスカッション,プレテスト  さいかち・第2講義室  高際 睦
度数分布,ヒストグラムを説明でき,作ることができる. 
0.データサインストは
1.データの表現
  1.2 若干の基本用語
  1.3 データの表現:度数分布表と棒グラフ
  1.4 連続変量の表現:ヒストグラムと度数多角形
講義資料ファイル【e-Learning】
2 4/18 1 B-4-2)-④ 調査方法と統計的分析法を説明できる。
 
講義,ディスカッション,プレテスト  さいかち・第2講義室  高際 睦
分布の中心を表す代表値を説明でき,計算することができる. 
2.中心的傾向の測度
  2.1 中央値
  2.2 算術平均
  2.8 最頻値
  2.9 歪み
講義資料ファイル【e-Learning】
3 4/25 1 B-4-2)-④ 調査方法と統計的分析法を説明できる。
 
講義,ディスカッション,プレテスト  さいかち・第2講義室  高際 睦
分布の広がりを表す代表値を説明でき,計算することができる. 
3.散布度
  3.1 範囲
  3.2 四分位範囲
  3.6 標準偏差
講義資料ファイル【e-Learning】
4 5/9 1 B-4-2)-④ 調査方法と統計的分析法を説明できる。
 
講義,ディスカッション,プレテスト  さいかち・第2講義室  高際 睦
2変数データの関連性,相関係数を説明できる. 
17.相関
  17.1 散布図
  17.2 相関の測度
講義資料ファイル【e-Learning】
5 5/16 1 B-4-2)-④ 調査方法と統計的分析法を説明できる。
 
講義,ディスカッション,プレテスト  さいかち・第2講義室  高際 睦
回帰直線を説明でき,計算することができる. 
18.線形回帰
  18.1 ある実験結果の解析
  18.2 最小2乗法
講義資料ファイル【e-Learning】
6 5/23 1 B-4-2)-① 確率変数とその分布、統計的推測(推定と検定)の原理と方法を説明できる。
 
講義,ディスカッション,プレテスト  さいかち・第2講義室  高際 睦
2項分布と正規分布を説明できる. 
7.2項分布
9.正規分布
講義資料ファイル【e-Learning】
演習問題ファイル【e-Learning】
7 5/30 1 B-4-2)-① 確率変数とその分布、統計的推測(推定と検定)の原理と方法を説明できる。
 
講義,ディスカッション,プレテスト  さいかち・第2講義室  高際 睦
正規分布の結合分布を説明できる. 
10.結合分布
  10.2 2つの確率変数の和の平均
  10.4 独立な2つの確率変数の和の分散
  10.6 独立な正規変数の1次結合
講義資料ファイル【e-Learning】
演習問題ファイル【e-Learning】
8 6/6 1 B-4-2)-① 確率変数とその分布、統計的推測(推定と検定)の原理と方法を説明できる。
 
講義,ディスカッション,プレテスト  さいかち・第2講義室  高際 睦
2項分布の正規近似を説明できる. 
9.正規分布
  9.6 2項分布の近似としての正規分布
講義資料ファイル【e-Learning】
演習問題ファイル【e-Learning】
9 6/13 1 B-4-2)-① 確率変数とその分布、統計的推測(推定と検定)の原理と方法を説明できる。
 
講義,ディスカッション,プレテスト  さいかち・第2講義室  高際 睦
中心極限定理を説明できる 
13.標本分布
  13.6 中心極限定理
講義資料ファイル【e-Learning】
演習問題ファイル【e-Learning】
10 6/20 1 B-4-2)-④
調査方法と統計的分析法を説明できる。
 
講義,ディスカッション,プレテスト  さいかち・第2講義室  高際 睦
標本抽出を説明できる. 
12.標本抽出
  12.1 標本抽出はなぜ必要か
  12.2 無作為抽出
講義資料ファイル【e-Learning】
演習問題ファイル【e-Learning】
11 6/27 1 B-4-2)-① 確率変数とその分布、統計的推測(推定と検定)の原理と方法を説明できる。
 
講義,ディスカッション,プレテスト  さいかち・第2講義室  高際 睦
標本分布を説明できる. 
13.標本分布
  13.1 推定量
  13.2 平均の不偏推定値
  13.3 平均の標本分布
講義資料ファイル【e-Learning】
12 7/4 1 B-4-2)-① 確率変数とその分布、統計的推測(推定と検定)の原理と方法を説明できる。
 
講義,ディスカッション,プレテスト  さいかち・第2講義室  高際 睦
信頼限界を説明できる. 
14.信頼限界
  14.1 序論:信頼限界
  14.2 大標本に対する信頼限界
  14.4 大標本からの比率の信頼限界
講義資料ファイル【e-Learning】
13 7/11 1 B-4-2)-① 確率変数とその分布、統計的推測(推定と検定)の原理と方法を説明できる。
 
講義,ディスカッション,プレテスト  さいかち・第2講義室  高際 睦
有意性検定について説明できる. 
15.有意性検定
  15.1 仮説の設定
  15.2 片側検定と両側検定
講義資料ファイル【e-Learning】
演習問題ファイル【e-Learning】
14 7/18 1 B-4-2)-① 確率変数とその分布、統計的推測(推定と検定)の原理と方法を説明できる。
 
講義,ディスカッション,プレテスト  さいかち・第2講義室  高際 睦
正規分布の平均に関する有意性検定について説明できる. 
15.有意性検定
  15.3 正規分布の平均に関する有意性検定
  15.4 有意性検定:大標本
講義資料ファイル【e-Learning】
演習問題ファイル【e-Learning】
15 9/5 1 B-4-2)-① 確率変数とその分布、統計的推測(推定と検定)の原理と方法を説明できる。
 
講義,ディスカッション,プレテスト  さいかち・第2講義室  高際 睦
符号検定,検定における過誤が説明できる. 
15.有意性検定
  15.8 符号検定
  15.11 第1種の過誤と第2種の過誤
講義資料【e-Learning】

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