研究

はじめに：t検定には2種類ある

t検定は、「2つのグループの平均に差があるか」を検定する代表的な統計手法です。
しかし、意外と混同されがちなのが、

• paired t-test（対応のあるt検定）
• unpaired t-test（対応のないt検定）

この2つの使い分けです。

研究のデザインに合っていない検定を使うと、誤った結論や低い統計的検出力につながることも。
本記事では、大学院生が迷わず選べるように、両者の違いと使い分けを丁寧に解説します。

paired t-test（対応のあるt検定）とは？

概要

paired t-testは、同じ対象を2回測定することで得られたデータの比較に使います。

例：

• 薬を投与する前と後の血圧変化
• トレーニング前後の筋力変化
• 左右の目の視力比較（同一被験者内）

前提条件

検定の目的

「前後の平均の差が偶然か、実際に意味があるのか」を評価します。

unpaired t-test（対応のないt検定）とは？

概要

unpaired t-testは、異なる2群間の平均を比較するときに使います。
別名「独立2群のt検定（independent t-test）」とも呼ばれます。

例：

• 男性群 vs 女性群の体重
• 薬A群 vs 薬B群の治療効果
• 野生型マウス vs 遺伝子KOマウスの発現量

前提条件

検定の目的

「2群の平均値に統計的に有意な差があるかどうか」を評価します。

pairedとunpaired t-testの違いまとめ

具体的な選び方のフローチャート

データは同じ対象からの繰り返し測定ですか？
├─ はい → paired t-test
└─ いいえ → unpaired t-test

実装例（Rによる解析）

paired t-test

t.test(group$before, group$after, paired = TRUE)

unpaired t-test

t.test(group1, group2, paired = FALSE)  # デフォルト

分散が等しくない場合（Welchのt検定）

t.test(group1, group2, var.equal = FALSE)

H2：よくあるミスと注意点

❌ ペアデータをunpairedで解析

→ 誤検定により精度が落ちる可能性大。

❌ 正規性を確認せずt検定を使う

→ 正規性がない場合、ノンパラメトリック検定（例：Wilcoxon検定）を検討。

まとめ｜検定の選び方が研究の質を左右する

paired t-testとunpaired t-testは、データ構造（ペアか独立か）に応じて使い分ける必要があります。

誤った使い方をすると、p値の解釈が誤りになり、論文の信頼性が損なわれることも。

正しい検定を選ぶためには、まず研究デザイン・データ収集方法・正規性の確認を忘れずに行いましょう。

はじめに｜なぜ統計学が研究に不可欠なのか

大学院で研究を進めるうえで、統計解析は避けて通れない壁です。
しかし、「t検定と分散分析の違いが曖昧」「どの解析を使うべきか分からない」という悩みを持つ方も多いのではないでしょうか？

本記事では、大学院生が研究で最低限おさえるべき統計の基礎から応用までをわかりやすく解説します。
これを読めば、統計が“なんとなくの道具”から“論文を支える武器”になります。

統計学の基本用語を理解しよう

平均、中央値、標準偏差

• 平均：データの中心を示す代表値。
• 中央値：外れ値に強い指標。偏った分布ではこちらが有効。
• 標準偏差：データの散らばり具合（分布の広がり）を定量化。

有意差とp値とは？

• p値が0.05未満なら「有意差あり」と判断されますが、**「意味のある差」ではなく「偶然ではなさそうな差」**である点に注意。

研究でよく使う統計手法5選

1. t検定（対応あり・なし）

2群の平均を比較。例えば、治療前後の変化を調べるときに使います。

• 対応あり：同じ被験者の前後変化
• 対応なし：異なる2群の比較（例：治療群 vs 対照群）

2. 分散分析（ANOVA）

3群以上の平均差を調べたいときに使います。

• 一元配置：1つの要因のみ
• 二元配置：2つの要因＋交互作用も評価可能

3. 回帰分析（線形・重回帰）

変数間の関係性（予測・因果）を探る手法。
研究の中で**「何が影響しているのか」**を定量的に示したいときに有効。

4. カイ二乗検定

カテゴリデータの差を評価。
「薬Aと薬Bで副作用の発現率が違うか？」などに使われます。

5. Wilcoxon検定 / Mann-Whitney U検定

ノンパラメトリック検定（正規分布しないデータ用）。
t検定の代わりとして使われることが多く、特にサンプルサイズが少ない場合に有効です。

統計ソフトの選び方と使い方

R / RStudio：無料＆自由度が高い

Rはオープンソースでありながら、プロフェッショナルな統計解析が可能です。
スクリプトベースなので再現性にも優れます。

SPSS：GUIで直感的

初心者でも使いやすく、教育現場でよく使われています。多変量解析も簡単にできる点が魅力。

GraphPad Prism：生命科学研究者向け

グラフ作成と統計解析が一体化しており、論文用の図表作成に最適。

統計解析でよくあるミスと回避法

p値だけに頼る解析

効果量や信頼区間の報告も忘れずに。
「p=0.049」と「p=0.051」の差に過剰反応しないことが重要です。

仮説検定の乱用

「有意差あり＝因果関係がある」ではありません。
実験デザインと解釈がセットで重要です。

n数不足のまま解析

統計的検出力（Power）を事前に設計して、サンプル数を決めてから実験を行いましょう。

論文に統計解析を記載するときのポイント

• 使用した統計手法と理由を明記
• ソフトウェア名とバージョンを書く（例：R v4.3.2）
• 有意水準（例：p < 0.05）と効果量をセットで記載
• データの正規性をチェックしたかどうかも記述（Shapiro-Wilk検定など）

まとめ｜統計を使いこなすことで研究の信頼性が上がる

統計解析は、論文の信頼性を裏付ける強力なツールです。
意味を理解せずに使うと逆効果にもなりますが、基本を押さえればむしろあなたの研究を“格上げ”してくれる存在になります。

研究計画の段階から、どの解析が適切かを考える習慣を身につけましょう。

こんにちは。
日々、実験・論文・学会・TA業務に追われている医学系大学院生の皆さん、本当にお疲れさまです。

博士課程や修士課程の生活は、自由と孤独とプレッシャーの三重奏。
「研究が進まない」「周りと比べて焦る」「何が正解かわからない」——
そんな悩みを抱えている人も多いのではないでしょうか？

今回は、そんな皆さんに向けて、研究生活を少しでもラクに・楽しくするための5つの工夫を紹介します。派手さはありませんが、すぐにできて、効果が長く続くものだけを選びました。

1. 「メンタルログ」をつける習慣をつくる

研究がうまくいかないとき、私たちは「データ」ばかりを見がちです。でも大事なのは、自分自身の“調子”のトラッキング。

• 実験前に「今の気分」「集中力」「不安度」を3段階で記録
• 週1回、どの日が“調子が良かったか”を見返す
• うまくいった日との共通点（睡眠時間、起床時刻、誰と話したかなど）を発見

これだけで、「不調の理由がわからない」という沼から抜け出しやすくなります。

2. 「論文を読む＝目的別」にする

論文を読むとき、すべてをじっくり読もうとしていませんか？
目的に応じて読む範囲と深さを変えることが、知的コストの節約につながります。

大切なのは、「全部読まなきゃ」という罪悪感を手放すことです。

3. 「ラボの中で“非研究の会話”をする日」を作る

孤独感や燃え尽きの原因の1つは、ラボ内での人間関係が「仕事」だけになること。
週に1回だけでも「10分だけ研究以外の雑談をする」時間を意識的に取ってみてください。

• 好きなごはんの話
• 旅行・帰省・映画など軽めの話題
• 他の分野の面白い論文

それだけで、居心地の良さや“味方がいる感覚”が段違いになります。

4. Excel or Rで「図を作る力」を早めに磨く

図の綺麗さは、想像以上に研究者としての印象を左右します。

• 修士の段階からggplot2やGraphPadに慣れておく
• 論文図を真似して、自分なりに再現してみる練習
• 図と統計の一貫性（誤差棒、n数の明示など）を意識する

これは「自分の研究を他人に信じてもらう技術」でもあります。

5. 「研究者仲間以外」と話す機会を定期的に持つ

狭い世界にいると、自分の研究が「つまらない」と感じやすくなります。
そんなときに効果的なのが、医療者・患者・文系出身者・社会人など、異なる視点を持つ人との会話です。

「それ面白いじゃん」「なんでそういう研究してるの？」と聞かれるだけで、自分の研究が社会に繋がっている感覚が戻ってきます。

最後に：成果が出なくても、前に進んでいる

成果が出るのはほんの一部の時間。
多くの大学院生にとって、研究は不確実性の中でもがく日々です。

でも、今日もラボに行ったこと、論文を開いたこと、失敗して学んだこと、すべてが積み重ねてきた「学問の時間」です。

たとえ今、何も結果が出ていなくても、
あなたの努力は確実に「未来の科学の基礎」になっています。

何か1つでも、あなたの今日がちょっとラクになるヒントになれば幸いです。

こんにちは。筆者はいまブラック研究室で日々戦っています。
今これを読んでいるということは、おそらく研究がうまくいかなくて苦しくなっているのではないでしょうか。

わかります。
研究は成果が見えづらく、自分を否定されているように感じる時間が長いものです。
特に大学院生という立場では、「自分がダメなのでは」「こんなこともできないのか」と自分を責めてしまいがちです。

でも、そんなときこそ、少しだけ手を止めて読んでみてほしい言葉があります。

1. 研究がうまくいかないのは「当たり前」

あなたがやっている研究は、まだ誰も解いていない問いへの挑戦です。
「うまくいかない」のは、それが自然な状態です。
むしろ最初からスムーズに進む方が不自然です。

科学史を振り返れば、多くの偉大な研究者も何年も足踏みしたり、壁にぶつかっています。
あなたが今、悩んでいるということは、それだけ本気で取り組んでいる証拠です。

2. 焦りや不安は「あなたの敵」ではない

「周りは進んでいるのに、自分だけ置いていかれている気がする」
「このまま卒業できないのでは」
そう思うこともあるでしょう。私もありました。

でも、焦りや不安は“感じてはいけないもの”ではなく、“自分の現状を教えてくれるセンサー”です。
あえて受け止めて、「今、自分は不安なんだな」と言葉にしてみてください。
それだけでも、少し気持ちは落ち着くはずです。

3. 「立ち止まる勇気」も、研究のうち

うまくいかない時期にこそ、思い切って休むことが大切です。
短期的に手が止まることよりも、心が折れてしまうことの方が、ずっと危険です。

疲れたときには、散歩をしたり、趣味に時間を使ったり、思い切って何もしない日を作ってもいいんです。
それも「研究の一部」だと、私は思います。

4. あなたは「研究のための道具」じゃない

よく、「成果が出せないなら存在価値がない」と思い詰めてしまう人がいます。
でも、あなたは機械ではありません。
論文を書くためだけの存在ではありません。

たとえ結果が出なくても、考え続け、悩みながらも前に進もうとしているその姿勢に、価値があります。

5. 今日も、生きていてえらい

最後に、どうか覚えておいてほしいこと。
「今日もなんとか生き延びた」それだけで、あなたは十分すごいです。

自分の限界を感じる日もあるでしょう。
でも、今この瞬間、あなたはまだここにいて、前に進もうとしています。

それだけで、本当に、すごいことなんです。

おわりに：一人じゃない

研究室の中ではなかなか弱音を吐けないことも多いですよね。
でも、あなたのように悩んでいる人は、実はたくさんいます。

この文章が少しでもあなたの心を軽くできたなら、とても嬉しいです。
そして、また少し元気が出たときには、ゆっくりでいいので、机に戻ってください。

あなたの研究は、きっと誰かの未来につながっています。