統計手法アドバイザー（ライト版）
変数と評価項目に基づいてデータに適切な統計的検定を迅速に決定し、簡単な根拠とソフトウェアコマンドのヒントを提供します。
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使用ガイド
- 研究タイプとデータ特性を入力してください。
- AI Run をクリックすると、根拠付きの簡潔な統計手法提案をチャット上で直接受け取れます。
- より詳しい説明、代替アプローチ、または Methods セクション草稿を依頼できます。
医学研究アシスタント
変数を入力してAIで直接実行
⚡ 1 credit/run
変数を入力
例：循環器内科学、腫瘍学、公衆衛生、精神医学、救急医学
各変数の名称、型、範囲を記述。例：独立変数：治療群（カテゴリ：薬剤A / 薬剤B、独立サンプル）；従属変数：収縮期血圧変化（連続、mmHg）；各群45例
例：高血圧患者において、薬剤Aは薬剤Bよりも収縮期血圧をより多く低下させるか？
例：简体中文、スペイン語、日本語、英語
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解説
このツールの概要
臨床研究者のための迅速な統計的意思決定支援ツールです。変数の型、グループ数、対応の有無を記述すると、AIが適切な統計検定、前提条件の確認方法、そのまま使えるMethodsセクションの草稿を提供します。単一の主要アウトカムを持つシンプルな比較分析向けです。
判断ロジック
統計手法の選択は3つの問いに依存します：アウトカムの型は何か？グループ数は？対応あり・なし？よくある組み合わせ：
| アウトカム | 2群独立 | 2群対応 | 3群以上 |
|---|---|---|---|
| 連続（正規分布） | 独立t検定 | 対応t検定 | 一元配置ANOVA |
| 連続（非正規/有界） | Mann-Whitney U | Wilcoxon符号順位 | Kruskal-Wallis |
| 二値/分類 | カイ二乗 / Fisherの正確検定 | McNemar | カイ二乗 |
| カウント/率 | ポアソン回帰 | — | — |
このロジックを知ることで、AIの推奨を盲目的に受け入れるのではなく、自分で確認できます。
フル版へのアップグレードが必要な場合
ライト版は単純な単一アウトカムの比較に最適です。以下の場合はフル版を使用してください：多変量回帰（交絡因子の調整）；反復測定または縦断データ；生存時間分析；サンプルサイズ計算；多重比較の補正が必要な複数主要アウトカム。
データプライバシー
変数名、型、サンプルサイズ、欠損パターンなど、データセットの構造的な説明だけで十分です。生の患者記録や識別可能な情報は貼り付けないでください。
よくある質問