記述統計計算ツール
数値の列を貼り付けるだけで、完全な記述統計の要約が一度に得られます。標準誤差と95%信頼区間付きの平均、標準偏差と分散、四分位数とIQR付きの中央値、最小値/最大値/範囲、そして形状の指標である歪度と尖度(SPSS/Excelのタイプ2公式で計算されるため、授業や指導教員が期待する数値と一致します)。 同じデータに対してシャピロ・ウィルクの正規性検定が自動で実行されます — パラメトリック検定(t検定、分散分析)とノンパラメトリックの代替手法のどちらを選ぶかを決める前に必要なチェックです。すべての計算はブラウザ内で行われ、データがお使いの端末の外に出ることはありません。
よくある質問
記述統計をAPA 7形式でどう報告すればよいですか?
平均と標準偏差はMとSDとして報告します。例: "Participants (N = 15) responded quickly on average (M = 14.81, SD = 4.47, 95% CI [12.34, 17.29])." コピーボタンでまさにこのM/SD/N形式の文字列が得られ、AIレポートは完全なAPA形式の記述統計表を作成します。
平均ではなく中央値を報告すべきなのはどんなときですか?
分布が歪んでいるか外れ値を含む場合です — 平均は極端な値に引きずられますが、中央値は影響を受けません。平均と中央値の差が大きい(または|歪度| > 1の)場合は、中央値とIQRを報告するサインです。
歪度と尖度はどう解釈すればよいですか?
歪度は非対称性の指標です。正なら右に長い裾、負なら左に長い裾を意味し、|値| < 1であれば正規性を前提とする検定でも通常許容されます。超過尖度は裾の重さを正規分布と比較します。正なら裾が重く、外れ値が多いことを示します。
シャピロ・ウィルク検定は何を教えてくれますか?
データが正規分布に従うという帰無仮説を検定します。p < .05は非正規性を示唆し、パラメトリック検定かノンパラメトリック検定かの選択に関わります。大標本では些細な逸脱でも有意になるため、上記の歪度・尖度の値とあわせて判断してください。