APA論文で記述統計量が重要な理由
すべての量的研究論文は記述統計量から始まります。t検定、分散分析、回帰分析を行う前に、読者はデータの基本的な特徴を理解する必要があります。変数がどのように分布しているか、中心がどこにあるか、そしてどの程度のばらつきがあるかです。
APA第7版では、推測統計の結果を提示する前に、すべての研究変数について記述統計量を報告することが求められています。記述統計を提示せずにいきなり仮説検定に移る原稿は、査読者から日常的に指摘を受けます。書式要件を満たすだけでなく、適切に報告された記述統計量は、あなたが行った分析にデータが適切であるかどうかを読者が評価するのに役立ちます。
このガイドでは、平均値、標準偏差、度数、百分率、中央値、範囲、歪度、尖度を報告するための正確なAPA形式を解説します。各セクションには、原稿に合わせて使用できるテンプレートが含まれています。
平均値と標準偏差の報告
平均値（M）と標準偏差（SD）は、最も一般的に報告される記述統計量です。APA形式では、本文中で報告する際にイタリック体の略語を括弧内に記載します。
本文中の形式
単一グループの基本テンプレートは以下のとおりです：
Participants reported moderate levels of anxiety (M = 25.40, SD = 5.32).
書式の詳細に注意してください：M と SD はイタリック体で、等号の前後にスペースがあり、値は小数点以下2桁に丸められています。統計量が文末にある場合、ピリオドは閉じ括弧の外側に置かれます。
複数群の比較
2つ以上の群を本文中で比較する場合は、推測検定の前に各群の M と SD を報告し、読者がパターンを確認できるようにします：
The experimental group (M = 82.40, SD = 10.25) scored higher than the control group (M = 74.60, SD = 11.30) on the post-test.
3つ以上の群がある場合、本文中での報告は煩雑になります。その場合は、記述統計量を表に提示し、参照します：
Table 1 presents the means and standard deviations of test scores across the three instructional conditions.
丸めのルール
APA第7版は明確な丸めの指針を提供しています：
| 統計量 | 小数桁数 | 例 | |--------|---------|-----| | M（平均値） | 2 | M = 25.40 | | SD（標準偏差） | 2 | SD = 5.32 | | n / N（サンプルサイズ） | 0（整数） | N = 120 | | 百分率 | 1または0（文脈による） | 37.5% または 38% | | p 値 | 3（正確値） | p = .007 |
末尾のゼロは常に記載してください。M = 25.4 ではなく M = 25.40 と記載します。これは、測定が小数点以下2桁まで正確であったことを示します。
APA記述統計表の形式
3つ以上の群、複数の従属変数、またはその両方がある場合、表は記述統計量を提示する最も効率的な方法です。APA表は厳格な書式ルールに従います。
表の構造
APA表には5つの構成要素があります：番号、タイトル、列ヘッダー、本体、注記。以下は3群比較のテンプレートです：
Table 1
教授条件別のテスト得点に関する記述統計量
| 変数 | 講義（n = 40） | ディスカッション（n = 38） | ブレンド型（n = 42） | |------|------|------|------| | 事前テスト M（SD） | 68.25（9.41） | 67.80（10.12） | 69.10（8.95） | | 事後テスト M（SD） | 74.60（11.30） | 82.40（10.25） | 80.15（9.87） | | 得点差 M（SD） | 6.35（4.20） | 14.60（5.80） | 11.05（4.65） |
注. 得点差 = 事後テスト − 事前テスト。得点範囲は0〜100。
表の書式ルール
- 表番号はそれ自体の行に太字で記載：Table 1
- 表タイトルはイタリック体で、番号の下の行に配置。タイトルケースを使用。
- 列ヘッダーにはグループとサンプルサイズを記載。
- 本体には、各行で一貫した小数桁数の値を記載。
- 注記は表の下にイタリック体で記載し、注. （イタリック体、ピリオド付き）で始めます。略語、得点範囲、データ変換の説明に使用。
表と本文内報告の使い分け
簡単な指針として：記述統計量を1〜2文で報告できる場合は、本文中に記載してください。そのために3文以上の数値が必要になる場合は、表を使用してください。データの行が2行未満、列が2列未満の表は通常不要です。
度数と百分率の報告
カテゴリ変数の場合は、平均値と標準偏差ではなく、度数（n）と百分率を報告します。
本文中の形式
Of the 120 participants, 45 (37.5%) identified as first-generation college students.
または複数のカテゴリを列挙する場合：
The sample included 68 women (56.7%), 47 men (39.2%), and 5 nonbinary participants (4.2%).
n（小文字、イタリック体）は部分集合を指し、N（大文字、イタリック体）は総サンプルを指すことに注意してください。
度数表の形式
カテゴリが多い変数の場合は、表を使用します：
Table 2
参加者のデモグラフィック特性（N = 120）
| 特性 | n | % | |------|-----|------| | 性別 | | | | 女性 | 68 | 56.7 | | 男性 | 47 | 39.2 | | ノンバイナリー | 5 | 4.2 | | 学歴 | | | | 学士 | 52 | 43.3 | | 修士 | 45 | 37.5 | | 博士 | 23 | 19.2 |
クロス集計の報告
2つのカテゴリ変数のクロス集計を報告する場合は、結合度数を記載します：
Among women, 34 (50.0%) were in the experimental condition and 34 (50.0%) were in the control condition. Among men, 28 (59.6%) were in the experimental condition and 19 (40.4%) were in the control condition.
クロス集計のセルが多い場合は、本文ではなく分割表として提示してください。
中央値と範囲の報告
中央値が平均値より好まれる場合
中央値（Mdn）は、データが歪んでいる場合、外れ値を含む場合、または順序尺度で測定されている場合に、平均値の代わりに、または平均値と併せて報告されます。一般的なシナリオには、収入データ、反応時間データ、個別に分析されるリッカート尺度項目などがあります。
APA形式での中央値と範囲
Response times were positively skewed, so medians are reported. Participants responded faster in the congruent condition (Mdn = 450 ms, Range = 280–820 ms) than in the incongruent condition (Mdn = 620 ms, Range = 340–1,240 ms).
分散のよりロバストな指標として四分位範囲（IQR）を報告することもできます：
Annual household income was right-skewed (Mdn = $52,000, IQR = $38,000–$74,000).
範囲の書式
最小値と最大値の間にはenダッシュ（–）を使用し、ハイフン（-）は使用しないでください：Range = 5–28。範囲に負の数が含まれる場合は、明確にするためにダッシュの代わりに「to」を使用してください：Range = -3 to 12。
歪度と尖度の報告
これらを含めるべき場合
歪度と尖度は、通常2つの場面で報告されます：（1）近似的な正規性を示すことでパラメトリック検定の使用を正当化する必要がある場合、（2）分布の仮定についてデータをスクリーニングする場合です。
すべての論文で必須というわけではありませんが、心理学や教育学の分野の査読者は、特にサンプルサイズが小さい場合、これらを報告することを期待するようになっています。
許容範囲
一般的に引用される指針では、歪度と尖度の値が -2.0 から +2.0 の間であれば近似的な正規性を示すとされています（George & Mallery, 2019）。一部の研究者はより厳格な -1.0 から +1.0 の基準を使用します。
APA形式
歪度と尖度を記述統計表または本文中で報告します：
The distribution of test scores was approximately normal (skewness = -0.34, kurtosis = 0.18).
または表に歪度と尖度の列を追加します：
| 変数 | M | SD | 歪度 | 尖度 | |------|------|------|------|------| | 不安 | 25.40 | 5.32 | -0.34 | 0.18 | | 抑うつ | 18.75 | 6.10 | 0.82 | -0.45 | | 生活満足度 | 22.60 | 4.88 | -0.12 | -0.67 |
歪度または尖度が許容範囲を超える場合は、適用した変換を記載するか、ノンパラメトリック手法を選択した理由を説明してください。
APAにおける歪度と尖度の報告：詳細ガイド
歪度と尖度を報告すべき場面
歪度と尖度はすべての原稿で必須ではありませんが、これらを省略すると論文が弱くなる具体的な場面があります：
- パラメトリック検定の正当化。 査読者がノンパラメトリック手法ではなくt検定や分散分析を使用した理由を問う場合、歪度と尖度の値は近似正規性の定量的な証拠を提供します。
- 小標本（n < 30）。 小標本では中心極限定理の保護が弱くなります。分布形状の統計量を報告することで、パラメトリック仮定が妥当であることを読者に示せます。
- データ品質のスクリーニング。 極端な歪度や尖度は、データ入力エラー、天井効果・床効果、または明確な下位集団の存在を示す可能性があります。
- 事前登録の遵守。 事前登録した分析計画に仮定の確認が含まれている場合、歪度と尖度を含む確認結果を報告しなければなりません。
APAにおける歪度と尖度の報告形式
本文中で報告する場合は、略語ではなく完全な単語を使用します：
All variables demonstrated acceptable distributional properties (skewness range = -0.82 to 0.45; kurtosis range = -0.67 to 1.12).
個別の変数の場合：
Anxiety scores were approximately normally distributed (skewness = -0.34, SE = 0.22; kurtosis = 0.18, SE = 0.43).
歪度と尖度の標準誤差を含めることで、読者はより厳密な正規性評価のためにz得点を計算できます。
解釈の基準値
研究者は、分野や求められる厳密さに応じて3つの一般的な基準値を使用します：
| 基準 | 歪度 | 尖度 | 出典 | |------|------|------|------| | 緩い基準 | -2.0 〜 +2.0 | -2.0 〜 +2.0 | George & Mallery (2019) | | 中程度の基準 | -1.0 〜 +1.0 | -1.0 〜 +1.0 | Hair et al. (2019) | | 厳格な基準 | -0.5 〜 +0.5 | -0.5 〜 +0.5 | Bulmer (1979) |
ほとんどの社会科学研究では、緩い基準または中程度の基準が使用されます。値が選択した基準値を超える場合、3つの選択肢があります：
- 変換を適用する（対数、平方根、逆数）。原分布と変換後の分布の両方を報告します。
- ノンパラメトリック検定に切り替える。その理由を説明します。
- パラメトリック検定の続行を正当化する。特に大標本における分布の逸脱に対する選択した手法のロバスト性を引用します。
超過尖度と尖度の違い
一部の統計ソフトウェアは超過尖度（尖度から3を引いた値）を報告し、正規分布の値が0になります。他のソフトウェアは通常の尖度を報告し、正規分布の値が3になります。SPSSとRはデフォルトで超過尖度を報告します。どちらのバージョンを報告しているか、また使用しているソフトウェアが何を出力するかを常に明記してください。
包括的な記述統計のためのAPA表形式
研究に完全な分布の要約が必要な複数の変数が含まれる場合、包括的な記述統計表はすべての情報を一箇所にまとめます。これは心理測定研究、尺度開発研究、および仮定の確認が重要なすべての研究で特に有用です。
包括的な表テンプレート
Table 3
研究変数の記述統計量（N = 245）
| 変数 | M | SD | 最小値 | 最大値 | 歪度 | 尖度 | |------|------|------|--------|--------|------|------| | 不安（GAD-7） | 8.42 | 5.18 | 0 | 21 | 0.65 | -0.38 | | 抑うつ（PHQ-9） | 7.35 | 5.92 | 0 | 27 | 1.12 | 0.84 | | 睡眠の質（PSQI） | 6.80 | 3.45 | 0 | 18 | 0.48 | -0.22 | | 生活満足度（SWLS） | 22.60 | 6.74 | 5 | 35 | -0.34 | -0.51 | | 自己効力感（GSE） | 30.15 | 4.88 | 10 | 40 | -0.12 | 0.18 |
注. GAD-7 = 全般性不安障害7項目尺度（範囲：0–21）；PHQ-9 = 患者健康質問票9項目尺度（範囲：0–27）；PSQI = ピッツバーグ睡眠質指数（範囲：0–21）；SWLS = 人生満足度尺度（範囲：5–35）；GSE = 一般的自己効力感尺度（範囲：10–40）。高い得点は、測定された構成概念のより高い水準を示します。
表デザインの原則
- 尺度名と略語を含めます。 読者が相互参照なしに各測定ツールを特定できるよう、変数列に完全な尺度名（または認識可能な略語）を配置します。
- 最小値と最大値の列を追加します。 観測された最小値と最大値を報告することで、データの実際の範囲を示します。読者が潜在的な床効果や天井効果を特定するのに役立ちます。
- 注記に尺度情報を記載します。 すべての略語を定義し、各尺度の取り得る範囲を明記し、高い得点が何を意味するかを示します。
- 小数点を揃えます。 数値列のすべての値は同じ小数桁数にします。
- 変数を論理的に配列します。 関連する変数をグループ化（例：すべての精神健康尺度、次にすべての人口統計変数）し、アルファベット順ではなく論理的に並べます。
信頼区間を追加すべき場合
一部のジャーナルや指導教員は、平均値に対する95%信頼区間を求めます。以下の場合にCI列を追加します：
- 研究が主に記述的である場合（推測検定が続かない）。
- 調査から母集団の推定値を報告する場合。
- 該当分野が有意性検定よりも推定を重視する場合。
形式は：95% CI [下限, 上限]。例：M = 25.40, 95% CI [24.12, 26.68]。
カテゴリ変数の記述統計：詳細ガイド
カテゴリ記述統計の構成要素
カテゴリ（名義または順序）変数の関連する記述統計量は以下のとおりです：
- 度数（n）： 各カテゴリの観測数。
- 百分率（%）： 総サンプルにおける各カテゴリの割合。
- 最頻値： 最も頻繁に出現するカテゴリ。
- 累積百分率： 順序のあるカテゴリ（順序データのみ）にわたる百分率の累積合計。
APAでの最頻値の報告
最頻値は単独で報告されることは稀です。主にリッカート型項目で典型的な回答を記述する場合や、分布で最も一般的なカテゴリを特定する場合に登場します：
The modal response to the item "I feel confident about my statistical skills" was "Agree" (selected by 38.2% of participants).
完全なカテゴリ表
Table 4
雇用状況の度数分布（N = 350）
| 雇用状況 | n | % | 累積 % | |----------|-----|------|--------| | 正社員 | 168 | 48.0 | 48.0 | | パートタイム | 87 | 24.9 | 72.9 | | 自営業 | 42 | 12.0 | 84.9 | | 無職 | 31 | 8.9 | 93.7 | | 退職 | 22 | 6.3 | 100.0 |
注. 四捨五入のため、百分率の合計が正確に100%にならない場合があります。
カテゴリ報告における欠損データの処理
参加者が質問を飛ばした場合やデータが欠損している場合、2つの標準的なアプローチがあります：
- 有効百分率を報告します。 実際に回答した参加者数に基づいて百分率を計算します。欠損ケースの数を明記します：
Of the 350 participants, 12 did not report their employment status. Among those who responded (n = 338), 168 (49.7%) were employed full-time.
- 「欠損」カテゴリを含めます。 読者が総サンプルを確認できるよう、欠損データの行を追加します：
| カテゴリ | n | % | |----------|-----|------| | 正社員 | 168 | 48.0 | | 欠損 | 12 | 3.4 | | 合計 | 350 | 100.0 |
複数回答変数
参加者が複数のカテゴリを選択できる場合（例：「該当するものをすべて選んでください」）、百分率は100%を超えます。この場合、明示的に記述します：
Participants could select multiple barriers to seeking treatment. The most frequently endorsed barriers were cost (n = 142, 40.6%), stigma (n = 118, 33.7%), and lack of time (n = 95, 27.1%). Percentages exceed 100% because participants could endorse multiple options.
記述統計に添える視覚化
視覚化が重要な理由
記述統計表は正確な数値の要約を提示しますが、分布の形状、外れ値、微妙なパターンをグラフほど効果的に明らかにすることはできません。APA第7版は、表だけでは伝えられない情報を追加する場合に、図の使用を推奨しています。
ヒストグラム
使用場面： 単一の連続変数の分布を表示する場合。
ヒストグラムはデータの範囲をビン（区間）に分割し、各ビンの観測数の頻度を示します。分布が対称か、歪んでいるか、双峰性か、またはギャップがあるかが明らかになります。
ヒストグラムのAPA書式：
- x軸に変数名と単位を表示します。
- y軸に「Frequency」または「Count」を表示します。
- 図番号とイタリック体のタイトルを含めます（APA第7版ではタイトルを図の上に配置）。
- APAの図ガイドラインに従い、サンセリフフォントを使用します。
表の代わりにヒストグラムを選ぶ場合： 正規性の評価、外れ値の特定、または分布の形状を読者に伝えることが主な目的の場合。
箱ひげ図
使用場面： グループ間の分布を比較したり、中央値、四分位数、外れ値を強調する場合。
箱ひげ図は中央値（中心線）、四分位範囲（箱）、範囲（ひげ）、外れ値（個別の点）を表示します。ヒストグラムよりコンパクトで、複数のグループを並べて比較するのに優れています。
箱ひげ図のAPA書式：
- x軸にグループ名を表示します。
- y軸に変数名と単位を表示します。
- 外れ値を個別の点で表示します。
- 読者が箱の構成要素の意味に詳しくない可能性がある場合は、図の注記で説明を追加します。
ヒストグラムの代わりに箱ひげ図を選ぶ場合： 2つ以上のグループ間で分布を比較する場合、スペースが限られている場合、または中央値と外れ値を強調したい場合。
カテゴリ変数のための棒グラフ
使用場面： カテゴリ変数の度数または百分率を表示する場合。
棒グラフはカテゴリデータの標準的な視覚化です。各棒はカテゴリを表し、その高さは度数または百分率に対応します。
重要なルール：
- 棒は互いに接触しないようにします（棒が隣接するヒストグラムとは異なります）。
- 棒を意味のある順序で配列します：度数順（高い順から低い順）、自然な順序（例：教育レベル）、または自然な順序がない場合はアルファベット順。
- カテゴリごとの平均値を表示する場合は、誤差棒（95% CIまたは標準誤差）を含めます。
散布図
使用場面： 2つの連続変数間の関係を表示する場合。
散布図は相関を報告する際に不可欠です。関係の強さと方向を判断し、非線形性や外れ値を発見するのに役立ちます。
APA書式：
- x軸に予測変数を、y軸に結果変数を配置します。
- 回帰結果を報告する場合はトレンドラインを追加します。
- 相関係数を図のタイトルまたは注記に報告します。
適切な視覚化の選択
| データの種類 | 推奨する図 | 目的 | |-------------|-----------|------| | 単一の連続変数 | ヒストグラム | 分布の形状 | | 単一の連続変数、複数群 | 箱ひげ図 | 群間比較 | | 単一のカテゴリ変数 | 棒グラフ | 度数の表示 | | 2つの連続変数 | 散布図 | 関係の表示 | | 連続 + カテゴリ | 群別箱ひげ図または誤差棒付き棒グラフ | 群間差 |
記述統計報告のよくある間違い
Mと一緒にSDを報告しない
標準偏差を伴わない平均値は不完全です。SD は、平均値の周りで個々の得点がどの程度変動しているかを伝えます。これがないと、読者はグループ間の重なりや差の実質的有意性を評価できません。M には必ず SD を添えてください。
小数桁数の誤り
M = 25.4 ではなく M = 25.40 と報告するのが正しい形式です。同じ表内で小数桁数が不一致（例：あるセルで 25.4、別のセルで 10.25）だと、不注意を示します。末尾のゼロを含め、全体を通じて小数点以下2桁を維持してください。
群ごとのサンプルサイズを忘れる
統計量を解釈するためには、各群の参加者数を読者が知る必要があります。下位群には n、総サンプルには N を常に報告してください。表のヘッダーまたはグループの記述統計とともに本文中に記載してください。
本文で十分な場合に表を使用する
単一の変数について2群の記述統計量を示す表はスペースの無駄です。2群で1つの従属変数がある場合は、1文で報告できます：
The treatment group (M = 78.30, SD = 9.45, n = 35) and control group (M = 72.10, SD = 10.20, n = 33) differed in post-test scores.
表はより複雑なデータに用いてください。
文脈なしに記述統計量を報告する
生の数値には解釈が必要です。M = 25.40、SD = 5.32 を提示した後、そのスケールが何を測定しているか、その値が何を意味するかを簡潔に説明してください。例えば、スケールの可能な範囲と高い得点が何を示すかを記載してください。
中央値と標準偏差を一緒に報告する
中央値（Mdn）と標準偏差（SD）は異なる統計的枠組みに由来します。中央値は歪んだデータや順序データのための中心傾向の指標であり、SDは平均からの偏差に基づいています。MdnとSDを対にして報告することは概念的に一貫しません。代わりに、中央値は四分位範囲（IQR）または完全な範囲と対にしてください：
正しい例：Mdn = 45.00, IQR = 32.00–61.00
誤った例：Mdn = 45.00, SD = 12.30
両方の中心傾向の指標を報告する場合は、それぞれに適切な散布度の指標を対にします：MにはSD、MdnにはIQR。
外れ値を無視する
外れ値は平均値、標準偏差、およびすべての後続分析に劇的な影響を与える可能性があります。外れ値のスクリーニングと報告を怠ることはよくある見落としです。APAは特定の外れ値検出方法を義務付けていませんが、一般的なアプローチには以下が含まれます：
- 平均から3標準偏差を超える値。
- Q1またはQ3から四分位範囲の1.5倍を超える値。
- ひげの先を超える個別の点についての箱ひげ図の検査。
外れ値が存在する場合、除去によって結論が変わるなら、外れ値を含めた結果と除外した結果の両方を報告してください。外れ値を保持または除去する決定を明確な根拠とともに説明してください。
小数桁数が多すぎるまたは少なすぎる
APAはほとんどの記述統計量に小数点以下2桁を推奨しています。4桁や5桁を報告する（M = 25.4023）と偽りの精度を示唆し、表を雑然とさせます。逆に、小数桁なしで報告する（M = 25）と意味のある情報が失われます。論文全体で一貫して小数点以下2桁の慣行に従ってください。
記述統計量を完全に省略する
一部の研究者は記述統計量を省略し、いきなり推測検定に進みます。APA第7版は、読者が分析を十分に理解できるよう、十分な統計量を提示すべきであると明記しています。これには少なくとも各群の M、SD、N（または n）が含まれます。
よくある質問
平均値と標準偏差の小数桁数は何桁にすべきですか？
平均値（M）と標準偏差（SD）は、末尾のゼロを含めて小数点以下2桁まで報告します。M = 25.4 ではなく M = 25.40 と記載します。これは原稿内のすべての連続記述統計量に適用されます。元の測定に小数がない場合（例：整数での年齢）でも、APAでは小数点以下2桁が標準的な慣行です。
記述統計量は表と本文のどちらで報告すべきですか？
従属変数が1つで1つまたは2つのグループの場合は本文を使用します。3つ以上のグループ、複数の従属変数、またはその両方がある場合は表を使用します。2行2列未満のデータを含む表は一般的に不要です。重要な原則は効率性です：読者が冗長性なく最も素早く数値を理解できる形式で提示してください。
平均値の代わりに中央値を報告すべき場合はいつですか？
データが著しく歪んでいる場合、極端な外れ値を含む場合、または順序尺度で測定されている場合に、平均値の代わりに、または平均値と併せて中央値（Mdn）を報告します。一般的な例には、収入データ、反応時間データ、個別のリッカート尺度項目があります。中央値を報告する場合は、標準偏差ではなく四分位範囲（IQR）と対にしてください。
すべての論文で歪度と尖度を報告する必要がありますか？
いいえ。歪度と尖度は、パラメトリック検定対ノンパラメトリック検定の選択を正当化する必要がある場合、または分析計画に明示的な仮定の確認が含まれている場合にのみ必要です。ただし、心理学や教育学の多くの査読者は、特に中心極限定理の保護が弱い小標本において、これらの値を期待しています。
APA形式における n と N の違いは何ですか？
N（大文字、イタリック体）はサンプル全体の参加者の総数を指します。n（小文字、イタリック体）は特定の下位群や条件の参加者数を指します。読者がグループサイズと統計的検定力を評価できるよう、総サンプルには N、下位群には n を常に報告してください。
APA形式で百分率はどのように報告しますか？
度数と百分率を一緒に報告します：「45 (37.5%)」。百分率が整数でない限り、小数点以下1桁を使用します。文頭を数字で始めず、代わりに構造を変えます：「参加者の37%が...」。表では、各セルではなく列ヘッダーに百分率記号（%）を表示します。
すべての変数について M と SD の両方を報告すべきですか？
はい。標準偏差を伴わない平均値は、変動性に関する情報を提供しないため不完全です。読者は、平均値がデータを代表しているかを評価し、グループ間の重なりを判断し、効果量を解釈するために SD が必要です。APA第7版は、すべての連続変数について両方を報告することを求めています。
リッカート尺度データの記述統計量はどのように報告しますか？
リッカート項目を個別に扱うか、複合尺度として扱うかによって異なります。個別の項目（順序データ）の場合は、中央値と度数分布を報告します。複数の項目を合計または平均して算出した複合尺度（連続として扱う）の場合は、平均値と標準偏差を報告します。常に尺度の取り得る範囲と、高い得点が何を意味するかを明記してください。
記述統計チェックリスト
原稿を提出する前に、以下の各項目を確認してください：
| チェック項目 | 要件 | |------------|------| | M と SD の報告 | すべての連続変数に M と SD の両方がある | | サンプルサイズの記載 | 総サンプルに N、各下位群に n | | 一貫した小数桁数 | M と SD は小数点以下2桁、末尾のゼロを含む | | イタリック体が正しい | M、SD、Mdn、N、n、p がすべてイタリック体 | | 度数と百分率 | カテゴリ変数に n と % の両方を含む | | 表の書式 | 番号、イタリック体のタイトル、ヘッダー、本体、注記 | | スケールの文脈提供 | 可能な範囲と得点の方向を説明 | | 正規性への対応 | 仮定の確認時に歪度/尖度を報告 | | 冗長性なし | データが表または本文のいずれかにあり、両方に重複していない | | APAの先行ゼロルール | M、SD、Cohenの d には先行ゼロを含む；p、r、R² には省略 |
StatMateで記述統計量を瞬時に計算
記述統計量を正しくフォーマットするのは、特に複数の変数、群、APAルールを同時に処理している場合、時間がかかります。StatMateの無料記述統計計算機は、このガイドで取り上げたすべての値を計算し、APA第7版の形式で自動的にフォーマットします。
データを入力するかCSVファイルをアップロードすると、StatMateは以下を返します：
- 適切な丸めを施した平均値、標準偏差、標準誤差
- 正規でない分布のための中央値、範囲、四分位範囲
- 正規性評価を含む歪度と尖度
- カテゴリの要約のための度数と百分率
- 原稿にコピー＆ペーストできるAPA形式の結果
計算機はヒストグラムと箱ひげ図も生成するため、パラメトリック手法とノンパラメトリック手法のどちらを選ぶか決める前に、分布を視覚的に検査できます。すべての出力はAPA第7版の規約に従っており、手動でのフォーマットエラーを排除し、執筆時間を大幅に節約します。
statmate.org/calculators/descriptive で無料でお試しください。