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これらのWINKS統計チュートリアルは、医学のための標準統計解析技術の使用と解釈を説明しています。 製薬、臨床試験、マーケティング、科学研究など。 WINKS SDAバージョン6.0ソフトウェアの使い方も紹介されています。

科学的実験の一般的な形態は、2つのグループの比較です。 この比較は、2つの異なる処理、処理と対照の比較、または前と後の比較の可能性があります。 2つのグループを比較するように設計された実験の予備的な結果は、通常、各グループの平均値またはスコアに要約されます。 このデータをまとめた後、観察された2群間の差が本物か、それとも測定値内の自然変動による偶然の差なのか、どのように判断するのでしょうか。 この問題にアプローチする一般的な方法は、統計解析を実行することです。

群の測定値が正規分布している場合、2つの群を比較するために最も広く使われている統計手法は、独立群t検定と対のt検定です。 この2つの検定の違いは何ですか、また、それぞれどのような場合に使用すべきですか？

独立群t検定は、各群に異なる被験者がいる場合に2群間の平均を比較するように設計されています。 理想的には、これらの被験者は、被験者の大きな母集団からランダムに選ばれ、2つの処置のうちの1つに割り当てられます。 被験者を2群に割り当てるもう1つの方法は、被験者が研究に参加した時点で、2つの治療の1つに無作為に割り当てることです。 この無作為化は、しばしば二重盲検法で行われる。

正規性の仮定に加えて、独立群t検定のもう一つの要件は、2群の分散が等しいということです。 つまり、2群のそれぞれから観測されたデータをプロットすると、結果として得られるベル型のヒストグラムはほぼ同じ形になるはずです。 実際に独立群t検定を行う前に、分散が等しいという仮説を検証するために、統計的な前検定が行われることがよくあります。 不等分散の場合のオプションは後述します。

データが収集され、t検定を行うための前提が満たされると、2つのグループの平均が比較されます。 t検定のための数学はWINKSなどの統計データ解析プログラムで行うことができる。 2つの平均値の間に統計的に有意な差があるかどうかの判定は、p値として報告される。 通常、p値があるレベル（通常0.05）以下であれば、2つのグループ平均の間に差があるという結論になる。 p値が小さいほど、2つの群平均が異なるという「証拠」が大きいことを意味します。 このp値は、2つのグループで観察された結果に関する研究者の仮説をサポートするために、通常ジャーナル記事で報告されます。

他によく使われるタイプのt検定は、Paired t-testです。 この場合、2つのグループの被験者は同じかマッチしている。 つまり、同じ被験者が2回観察され、多くの場合、測定と測定の間に何らかの介入が行われます。 同じ被験者を使用する利点の1つは、独立グループの場合よりも実験のばらつきが少なくなることです。 例えば、治療前と治療後の体重やコレステロール値を観察することがあります。 この検定では、2つの繰り返し観測の間の平均差が観察され、比較されます。 もし差が十分に大きければ、治療が観察された変数に何らかの変化を引き起こしたという証拠があることになります。 一対のt-検定が実行され、グループ間の観察された差がp値で要約されます。

t検定を実行する利点は、理解しやすく、一般的に実行しやすいということです。 しかし、これらの検定が非常に広く使われているからといって、すべての比較で正しい分析になるわけではありません。 これらの検定を行う前に知っておくべき注意点がいくつかあります。 前述のように、たとえば独立群t-検定では、分散が等しくない場合、分散安定化変換を行うか、t-検定を修正して通常Welchs t-test (a t-test for unequal variances)を行う必要があります。このバージョンの独立群t-検定は分散の差を考慮して、それに応じてp値を調整します。 もし、どちらの検定でもデータが正規分布でない場合、別の種類の比較検定を採用する必要があるかもしれません。それはノンパラメトリック検定です。 独立グループの場合、通常実行されるノンパラメトリック検定は、Mann-Whitney 検定です。 正規分布しない対のデータでは、通常、Wilcoxen signed-rank testが実行されます。 これらの検定はすべてWINKSで利用可能です。

さらに、研究者が自分の研究で2つ以上のグループがあるときに、複数のt検定を実行するという間違いを犯すことがあります。 この方法は p 値の意味を破壊し、データについて誤った結論をもたらす。 多重t検定の代わりに、多重グループ分析には他の統計的アプローチ、すなわち分散分析アプローチがあります。

特定の分析にどの比較検定を使用するかの決定は、研究結果について偏りのない正しい判断を下すために極めて重要です。 研究データに対して不適切な検定が行われた場合、専門的な論文はしばしばリジェクトされます。 したがって、分析を慎重に選択し、どのような分析を使用するかについて疑問がある場合は、専門の統計学者に相談してください。

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