どの統計検定を使うべきですか？

統計検定の選択は、研究目的（群の比較、関係の分析、記述統計）、群の数、データの種類（連続変数/カテゴリ変数）、正規性の有無によって異なります。StatMateの検定選択ガイドで4つの質問に答えると、20種類の検定から適切なものを推薦します。

2つの独立群の平均比較には、対応のないt検定（正規分布の場合）またはマン・ホイットニーU検定（非正規の場合）を使用します。同じ参加者を2回測定した場合は、対応のあるt検定またはウィルコクソンの符号順位検定を使用します。

t検定は2群の平均を比較し、ANOVA（分散分析）は3群以上の平均を比較します。群が2つならt検定、3つ以上ならANOVAを使用してください。ANOVAで有意な結果が出たら、多重比較でどの群が異なるかを確認します。

カテゴリデータ（度数/頻度）の関連性の検定にはカイ二乗検定を使用します。期待度数が5未満のセルがある場合はフィッシャーの正確検定を、対応のある二値データ（前後比較）にはマクネマー検定を使用します。

データが正規分布に従い、標本が十分に大きい場合（N > 30）はパラメトリック検定（t検定、ANOVA）を使用します。データに歪みがある、順序尺度、または標本が小さい場合はノンパラメトリック検定（マン・ホイットニー、クラスカル・ウォリス、フリードマンなど）を使用します。

相関分析は2つの変数間の関係の強さと方向を測定し、回帰分析は一方の変数から他方を予測するモデルを作成します。関係の有無だけを知りたい場合は相関分析を、予測が目的の場合は回帰分析を使用してください。