統計ガイド
統計分析手法、APA報告形式、適切な検定の選び方に関する実践的なガイド。
分散分析（ANOVA）の結果をAPA形式で報告する方法（例文付き）
一元配置分散分析の結果をAPA第7版形式で報告する方法を解説。F統計量、自由度、偏イータ二乗、Tukey HSD事後検定、Welchの検定まで網羅します。
2026-02-20
分散分析（ANOVA） vs クラスカル・ウォリス検定：どちらを使うべきか
一元配置分散分析とクラスカル・ウォリスH検定を詳細に比較します。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、具体例による並行比較、判断基準を解説します。
2026-02-20
カイ二乗検定の結果をAPA形式で報告する方法
カイ二乗検定の結果をAPA第7版形式で報告するためのステップバイステップガイド。独立性の検定、適合度検定、Fisherの正確検定の例を含みます。
2026-02-20
カイ二乗検定 vs フィッシャーの正確検定 -- どちらを使うべきか
カイ二乗独立性検定とフィッシャーの正確検定を包括的に比較。各検定の使い分け、期待度数のルール、StatMate計算ツールを使った実例を解説します。
2026-02-20
どの統計検定を使うべき？ ― 初心者のための完全ガイド
自分のデータにどの統計検定を使えばよいかわからない？データの種類、グループ数、研究デザインに基づいて適切な検定を選ぶ方法を、初心者にもわかりやすく解説します。
2026-02-20
相関分析 vs 回帰分析 -- どちらをいつ使うべきか
相関分析と回帰分析の主要な違い、それぞれが適切な場面、結果の正しい解釈方法を理解しましょう。
2026-02-20
研究に必要なサンプルサイズの計算方法 — 検出力分析のステップバイステップガイド
検出力分析を用いて研究に適したサンプルサイズを決定する方法を解説します。効果量、有意水準、統計的検出力、StatMateのサンプルサイズ計算機を用いた実践的な例を含みます。
2026-02-20
一元配置分散分析（ANOVA）の実行方法 — ステップバイステップガイド（事後検定付き）
一元配置分散分析を実行するための完全なステップバイステップガイドです。仮定の確認からTukeyの事後検定の実行まで、実データを使った計算例を含めて解説します。
2026-02-20
カイ二乗独立性検定の実行方法 — ステップバイステップガイド
カイ二乗独立性検定をステップごとに実行する方法を解説します。分割表の作成、期待度数の計算、結果の解釈、仮定の確認までを網羅しています。
2026-02-20
相関分析の実行方法 — ステップバイステップガイド（Pearson・Spearman）
PearsonおよびSpearman相関分析を実行するための完全なステップバイステップガイドです。各手法の使い分け、相関係数の計算と解釈、よくある注意点を解説します。
2026-02-20
探索的因子分析（EFA）の実行方法 — ステップバイステップガイド
探索的因子分析を最初から最後まで実行する方法を解説します。データの適合性チェック、因子抽出、回転、因子負荷量の解釈を実践的な例とともに説明します。
2026-02-20
ロジスティック回帰分析の実行方法 — ステップバイステップガイド
二項ロジスティック回帰分析の実行方法を完全解説。仮定の検証からオッズ比の解釈まで、実データを用いた実例・モデル診断・研究者向けの実践的なヒントを含みます。
2026-02-20
Mann-Whitney U検定の実行方法 — 完全ステップバイステップガイド
独立サンプルt検定のノンパラメトリック代替法であるMann-Whitney U検定の実行方法を解説。使用場面、仮定、ステップバイステップの計算、StatMateを用いた結果の解釈を含みます。
2026-02-20
単回帰分析の実行方法 — ステップバイステップガイド
単回帰分析を実行するための完全なステップバイステップガイドです。回帰直線の当てはめ、仮定の確認、係数の解釈、モデル適合度の評価まで、計算例を交えて解説します。
2026-02-20
反復測定分散分析の実行方法 — ステップバイステップガイド
反復測定分散分析の完全な解説。球面性の検定から事後ペアワイズ比較まで、例示データ、計算、解釈のガイダンスを含みます。
2026-02-20
t検定の実行方法 — ステップバイステップガイド（独立標本・対応標本）
独立標本t検定と対応標本t検定をステップごとに実行する方法を解説します。仮定の検証から結果の解釈まで、実際のデータ例を用いて詳しく説明します。
2026-02-20
ノンパラメトリック検定はいつ使うべきか？実践ガイド
ノンパラメトリック検定を選択すべきタイミングと正しい検定方法を解説します。マン・ホイットニーU検定、ウィルコクソン検定、クラスカル・ウォリス検定、フリードマン検定を実例とともに紹介します。
2026-02-20
対応のあるt検定 vs ウィルコクソン符号順位検定：実践的な比較
対応のある標本に対して、対応のあるt検定とウィルコクソン符号順位検定のどちらを使うべきかを解説。仮定の確認、同じデータセットでの実例、選択のガイドラインを提供します。
2026-02-20
回帰分析の結果をAPA形式で報告する方法（例文付き）
単回帰分析と重回帰分析の結果をAPA第7版形式で報告する方法を解説。R²、F統計量、非標準化・標準化係数、係数表の具体例を含みます。
2026-02-20
信頼性分析とクロンバックのアルファ — 研究者のための実践ガイド
研究における信頼性の意味、クロンバックのアルファによる内的整合性の測定方法、アルファ値の解釈基準、項目合計相関や項目削除時アルファを用いた尺度改善の方法をわかりやすく解説します。
2026-02-20
サンプルサイズの決め方 — 検出力分析の実践ガイド
研究に本当に必要な参加者数はどのくらいでしょうか？本ガイドでは、統計的検出力分析の考え方を解説し、t検定・分散分析・相関・カイ二乗検定のサンプルサイズ計算方法をステップごとに説明します。
2026-02-20
単回帰と重回帰：それぞれの使い分け
単回帰分析と重回帰分析の包括的な比較。モデル選択、多重共線性、調整済みR二乗、予測変数の追加がモデルを改善する場合と悪化させる場合について解説します。
2026-02-20
t検定の結果をAPA形式で報告する方法（例文付き）
対応のないt検定と対応のあるt検定の結果をAPA第7版形式で正しく報告する方法を、効果量、自由度、よくある間違いとともに詳しく解説します。
2026-02-20
t検定 vs マン・ホイットニーU検定 -- どちらをいつ使うべきか
対応のないt検定とマン・ホイットニーU検定の詳細な比較。仮定、長所、限界、およびパラメトリックとノンパラメトリックの群間比較の選択基準を解説します。
2026-02-20
効果量の完全ガイド — Cohenのd、イータ二乗、その他の指標の理解
p値だけでは不十分な理由、Cohenのd、イータ二乗、R²、Cramerの連関係数Vなどの効果量の解釈方法、APA第7版形式での正しい報告方法を解説します。
2026-02-20