薬学を学ぶ上で基礎となる統計学に関する基本的知識を修得し、それらを薬学領域で応用するための基本的技能を身につける。

高校で、数学�Tの場合の数と確率を履習し、大学１年次で基礎数学の微積分、情報学�T、�Uでエクセルを修得しているので、高校数学Ｂ・Ｃの確率・統計から始め、薬学の実例を使い、エクセルの関数を用いて実際の計算ができるように授業を進める。

13回に分け、それぞれの到達目標を達成できるように授業を進める
１．確率　確率の定義と性質を理解し、計算ができる。（知識・技能）
２．記述統計　測定尺度（間隔・比率尺度、順序尺度、名義尺度など）について説明できる。
　間隔・比率尺度のデータを用いて、度数分布表、ヒストグラムをつくり、平均値、中央値、
　分散、標準偏差を計算できる。（技能）
３．確率分布　二項分布、ポアソン分布、正規分布、指数分布の基本概念を説明できる。
４．母集団と標本　母集団と標本の関係について説明でき、正規母集団からの標本平均の分布
　（平均値、標準偏差など）について説明できる。
５．統計的推測　信頼区間と有意水準の意味を説明できる。
６．統計的仮説検定　帰無仮説の概念を説明できる。
７．平均値の差の検定　主な二群間の平均値の差の検定法（t-検定、Mann-WhitneyのU検定）に
　ついて、適用できるデータの特性を説明し、実施できる。（知識・技能）
８．ノンパラメトリック検定　パラメトリック検定とノンパラメトリック検定の使い分けを説明
　できる。
９．Χ²検定　Χ²検定の適用できるデータの特性を説明し、実施できる。（知識・技能）
10．相関と回帰　相関と回帰について説明できる。最小二乗法による回帰モデルへの適合を説明
　でき、回帰の有意性を検定できる。（知識・技能）
11．分散分析　分散分析の概要を説明できる。
12．リスク分析　リスク因子の評価として、オッズ比、相対危険度および信頼区間について、
　説明し、計算できる。（知識・技能）
13．実験計画　臨床試験の代表的なデザイン（症例対照研究、コホート研究、ランダム化比較
　試験）の特色を説明できる。実験結果に及ぼすバイアスについて説明でき、それを回避する
　ための計画上の技法（盲検化、ランダム化）について説明できる。

・試験期間中に筆記試験を実施(60点)
・レポート(28点)
・平常点(12点)

薬学の基礎としての統計学/瀧澤毅/ムイスリ出版

新版医学への統計学/丹後俊郎/朝倉書店
数学�T、数学Ｂ、数学Ｃ/高校教科書/数研出版

計算演習に使うので、平方根計算のできる電卓を持参すること