卒論のアンケート、どの検定を使えばいいか迷ったときの決め方

卒論のアンケートが集まったあと、多くの人が同じところで止まります。

「データはある。でも、この数字をどう処理すれば『言えること』になるのか分からない」

統計の教科書は手法ごとに章が分かれているので、自分のデータがどの章に該当するのかが、いちばん分からないようにできています。ここでは、手法を選ぶための判断の順番を書きます。

■ 手法は「3つの質問の答え」で決まる

覚えるべきは手法名ではありません。次の3つに答えられれば、候補はほぼ1つに絞れます。

質問1：知りたいのは「差」か「関係」か

・グループAとBで違いがあるか → 差の話

・ある値が上がると別の値も上がるか → 関係の話

質問2：比べるグループはいくつか

・2つ（男女、実験群と対照群）

・3つ以上（学年別、地域別）

質問3：測っているのは数値か、カテゴリか

・数値：点数、時間、金額、身長

・カテゴリ：はい/いいえ、好き/普通/嫌い、所属学部

■ この3つで、だいたいこう決まります

・差／2グループ／数値 → t検定

・差／3グループ以上／数値 → 分散分析（ANOVA）

・差／カテゴリ → カイ二乗検定

・関係／数値どうし → 相関、回帰分析

・関係／結果がカテゴリ → ロジスティック回帰

これで多くの卒論はカバーできます。

■ 手法選びより先に確認すべきこと

実は、手法を間違えることより深刻な失敗があります。サンプル数が足りていない場合、どの手法を使っても答えは出ません。

30人のアンケートで「有意差なし」と出たとき、それは「差がない」のか「差はあるが人数が足りなくて検出できない」のか、区別がつきません。この2つはまったく違う結論なのに、出力される数字は同じ「p > 0.05」です。

論文でこれを書き分けられているかどうかは、読む人が見ています。検出力を確認しておくと、「差がなかった」も理由を説明できる結果として書けるようになります。

■ 有意差が出なくても、失敗ではありません

差がなかったことにも意味があります。書き方は、たとえばこうです。

「本調査ではAとBの間に有意差は認められなかった。ただしサンプル数が限られており、小さな効果を検出するには不十分であった可能性がある。」

これは正直な記述であり、査読でも口頭試問でも通ります。逆に、有意でない結果を有意であるかのように書くと、そこを突かれます。

■ 最後に

統計は、正しく使えば「言えること」と「言えないこと」の線を引く道具です。その線を自分で引けるようになると、口頭試問で聞かれても答えられるようになります。

もし手法の選択や結果の読み方で詰まっていたら、「卒論・修論の統計解析を代行します」のサービスで承っています。解析するだけでなく、なぜその手法なのか、結果が何を意味するのかを、ご自身の言葉で説明できる形にしてお渡ししています。

なお、論文の代筆は行っていません。解析と、その解説までです。