検証済みの精度
検証と精度
すべてのStatMate計算ツールは、同一のデータセットを使用してR 4.3.xおよびSPSS 29と交差検証されています。以下で全20計算ツールの詳細な比較結果をご確認いただき、論文や学術発表でStatMateを安心して引用してください。
20
検証済み計算ツール
4+
小数点以下の精度
R 4.3
& SPSS 29 検証済み
詳細比較: R vs StatMate
各計算ツールは代表的なデータセットでテストされました。R出力とStatMate出力を並べて比較します。
| # | 計算ツール | テストケース | R出力 | StatMate出力 | 一致 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Independent t-test | n1=15, n2=15, two independent groups | t(28) = 2.536, p = .0171 | t(28) = 2.536, p = .0171 | ✓ |
| 2 | Paired t-test | n=15, pre-post paired design | t(14) = 3.125, p = .0074 | t(14) = 3.125, p = .0074 | ✓ |
| 3 | One-sample t-test | n=20, test value = 50 | t(19) = 2.683, p = .0147 | t(19) = 2.683, p = .0147 | ✓ |
| 4 | One-way ANOVA | 3 groups, n=10 each | F(2, 27) = 5.409, p = .0106 | F(2, 27) = 5.409, p = .0106 | ✓ |
| 5 | Two-way ANOVA | 2x2 factorial, n=10/cell | F(1, 36) = 8.217, p = .0069 | F(1, 36) = 8.217, p = .0069 | ✓ |
| 6 | Repeated Measures ANOVA | 3 timepoints, n=10 | F(2, 18) = 12.341, p = .0004 | F(2, 18) = 12.341, p = .0004 | ✓ |
| 7 | Chi-square test | 3x2 contingency table, N=60 | χ²(2) = 8.654, p = .0132 | χ²(2) = 8.654, p = .0132 | ✓ |
| 8 | Fisher's Exact test | 2x2 table, small expected counts | p = .0432 (two-sided) | p = .0432 (two-sided) | ✓ |
| 9 | McNemar test | 2x2 paired nominal data, N=40 | χ²(1) = 5.143, p = .0233 | χ²(1) = 5.143, p = .0233 | ✓ |
| 10 | Pearson Correlation | n=30, two continuous variables | r = .724, p < .001 | r = .724, p < .001 | ✓ |
| 11 | Simple Regression | n=30, one predictor | R² = .524, F(1, 28) = 30.756 | R² = .524, F(1, 28) = 30.756 | ✓ |
| 12 | Multiple Regression | n=30, three predictors | R² = .681, F(3, 26) = 18.503 | R² = .681, F(3, 26) = 18.503 | ✓ |
| 13 | Logistic Regression | n=100, binary outcome | OR = 2.34, 95% CI [1.12, 4.89] | OR = 2.34, 95% CI [1.12, 4.89] | ✓ |
| 14 | Mann-Whitney U | n1=12, n2=12, ordinal data | U = 45.0, p = .0287 | U = 45.0, p = .0287 | ✓ |
| 15 | Wilcoxon Signed-Rank | n=15, paired ordinal data | W = 12.0, p = .0195 | W = 12.0, p = .0195 | ✓ |
| 16 | Kruskal-Wallis H | 3 groups, n=10 each, ordinal | H(2) = 9.846, p = .0073 | H(2) = 9.846, p = .0073 | ✓ |
| 17 | Friedman test | 3 conditions, n=8, repeated ordinal | χ²(2) = 10.571, p = .0051 | χ²(2) = 10.571, p = .0051 | ✓ |
| 18 | Cronbach's Alpha | 10-item scale, n=50 | α = .847 | α = .847 | ✓ |
| 19 | Factor Analysis (EFA) | 15 items, n=200 | KMO = .782, Bartlett p < .001 | KMO = .782, Bartlett p < .001 | ✓ |
| 20 | Descriptive Statistics | n=30, continuous variable | M = 75.43, SD = 12.18, Skew = -0.34 | M = 75.43, SD = 12.18, Skew = -0.34 | ✓ |
すべてのp値は表示のため小数点以下4桁に丸められています。内部計算はjStatおよびsimple-statisticsライブラリを通じて完全な浮動小数点精度を使用しています。
検証方法論
StatMateは確立されたオープンソース統計ライブラリを使用し、それぞれR 4.3.xの参照実装と比較テストされています。検証プロセスにより、すべての計算ツールが小数点4桁以上でRと同一の結果を生成することを保証しています。
統計ライブラリ
- •jStat v1.9 — t分布、F分布、カイ二乗、確率関数
- •simple-statistics v7.8 — 記述統計、相関分析、回帰分析
- •特殊検定用の独自実装（Friedman、McNemar、因子分析）、R出力との比較検証済み
検証手順
- 1.R 4.3.xで既知の特性を持つテストデータセットを生成
- 2.RとStatMateで同一の分析を実行
- 3.小数点4桁以上で出力値を比較
- 4.エッジケースで繰り返し検証（小標本、極端な値、同順位）
学術研究でのStatMate引用方法
学位論文や学術出版物でStatMateを使用される場合、以下のように検証方法論を参照して引用できます：
APA 7th Edition
StatMate. (2025). StatMate: Free online statistics calculators (Version 1.0) [Web application]. https://statmate.org
検証説明文（研究方法セクション用）
統計分析はR 4.3.xと交差検証されたWebベースの計算ツールであるStatMate（https://statmate.org）を使用して実施した。すべての検定統計量とp値は20の統計検定にわたり、R出力と小数点4桁まで一致することが確認された。