statistical-reporting

統計報告のベストプラクティス

検定選択のクイックリファレンス

1. 2群の比較（独立、正規分布）：独立 t 検定
2. 2群の比較（独立、非正規分布）：マン・ホイットニーの U 検定
3. 2群の比較（対応あり、正規分布）：対応のある t 検定
4. 2群の比較（対応あり、非正規分布）：ウィルコクソンの符号付順位検定
5. 3群以上の比較（独立、正規分布）：一元配置分散分析（ANOVA）＋事後検定
6. 3群以上の比較（非正規分布）：クラスカル・ウォリス検定
7. 連続変数間の関係：ピアソンまたはスピアマンの相関
8. カテゴリカルなアウトカム：カイ二乗検定またはフィッシャーの正確確率検定
9. 連続アウトカムの予測：線形回帰
10. 二値アウトカムの予測：ロジスティック回帰

前提条件の確認

1. 正規性：シャピロ・ウィルク検定（n < 50）または視覚的な Q-Q プロット
2. 分散の均質性：t 検定および ANOVA の前にルビーン検定を実施
3. 独立性：研究デザインにより観測値の独立性が確保されていることを確認
4. 線形性：回帰分析では散布図と残差プロットを確認
5. 多重共線性：重回帰の予測変数では VIF < 5 を確認
6. 前提条件が満たされない場合は、ノンパラメトリックな代替手法またはロバストな手法を使用します

APA 形式での報告

1. t 検定：t(df) = X.XX, p = .XXX, d = X.XX
2. ANOVA：F(df_between, df_within) = X.XX, p = .XXX, eta-squared = .XX
3. 相関：r(df) = .XX, p = .XXX [95% CI: .XX, .XX]
4. カイ二乗検定：chi-square(df, N = XXX) = X.XX, p = .XXX
5. 回帰：beta = X.XX, SE = X.XX, t = X.XX, p = .XXX
6. p < .001 の場合を除き、「p < .05」ではなく正確な p 値を必ず報告します
7. 1 を超える値を取り得る値には先行ゼロを付けます（例：t = 0.50）。ただし、1 以下に限られる値には付けません（例：p = .032、r = .45）

効果量

1. p 値とともに効果量を必ず報告します
2. 群間比較ではコーエンの d を使用します：小 = 0.2、中 = 0.5、大 = 0.8
3. ANOVA ではイータ二乗を使用します：小 = .01、中 = .06、大 = .14
4. 回帰分析の R 二乗では、予測変数が複数の場合、調整済み R 二乗を報告します
5. ロジスティック回帰では、95% 信頼区間とともにオッズ比を報告します
6. 統計的有意性と実質的有意性を区別します

避けるべきよくある誤り

1. 「結果は有意ではなかったため、効果はない」と決して言わないでください
2. 観察データにおいて、相関と因果関係を混同しないでください
3. 多数の検定を実施する場合は、多重比較補正（ボンフェローニ法、FDR）を適用してください
4. 点推定値だけでなく、信頼区間も報告してください
5. 検定が片側検定か両側検定かを明記し、その選択理由を示してください