対応のないt検定(独立2標本)計算ツール
SPSSをインストールしたり構文と格闘したりすることなく、独立した2群の平均を比較できます。生データを貼り付ける(または各群のn、平均、標準偏差を入力する)だけで、t統計量、自由度、正確なp値、平均差とその95%信頼区間、効果量(Cohenのd、Hedgesのg)が即座に得られます。分散が等しくない場合に推奨されるWelchの補正が既定で適用され、従来のプールド(Student)検定を選ぶこともできます。 多くのオンライン計算ツールと異なり、前提条件のチェックが自動で実行されます。シャピロ・ウィルク検定が各群の正規性を、Levene検定が分散の等質性を確認し、問題がありそうな場合はわかりやすい言葉で警告します。結果はRのt.test()と少なくとも有効数字6桁まで一致することを検証済みです。
よくある質問
対応のないt検定の結果をAPA 7形式でどう報告すればよいですか?
t統計量と自由度、p値、効果量を報告します。例: "Group A scored significantly higher than Group B, t(19.43) = 4.33, p < .001, d = 1.79, 95% CI [1.47, 4.23]." AIレポートボタンを使えば、入力した数値からAPA 7形式の完全な結果段落をWord文書として生成できます。
Welchのt検定とStudent(プールド)のt検定のどちらを使うべきですか?
Welchのt検定がより安全な既定の選択です。等分散を仮定せず、実際に分散が等しい場合でも検定力の低下はごくわずかです。プールド検定は、等分散を仮定する十分な根拠がある場合にのみ使用してください。本ツールはLevene検定を自動実行し、判断を支援します。
平均と標準偏差だけで検定を実行できますか?
はい。要約統計量入力に切り替えて、各群のn、平均、SDを入力してください — 公表論文に記載されているのはまさにこの値です。結果は生データから計算した場合と同一になります。
ここでのCohenのdは何を意味しますか?
Cohenのdは、平均差をプールされた標準偏差の単位で表したものです。目安として、0.2は小、0.5は中、0.8は大とされます。Hedgesのgは小標本補正版で、あわせて報告されます。