統計学がないと，結果で言えないことだらけ
結果（Result）であるデータを取った場合に相関がある・ないを言うとき，t検定（t-test）とか一元配置分散分析（One-way ANOVA）とかで統計的・客観的に言わなければならない，ということを書いておこう．
この箱ひげ図では，縦軸に圧力値，横軸にSmall群とLarge群があるわけだけど，「Small群がLarge群に比べて圧力値がちょっと高いかなあ」という感じに見えるだろう．
「客観的には証明してないよね」と言われたらどうするのか．．．
そうだ！統計学（statistics）を使おう！
ということである．
私の論文では，（毎度のことながら？）査読者に「統計を使ってないと結果に載せるべきでない」と言われてしまった．（Ω＼ζ°)ﾁｰﾝ）
確かに．
ということで，書き換えたのがこの箱ひげ図．「ウェルチのｔ検定において，ｐ値が0.01で有意差があった．つまりSmall群はLarge群と比較して圧力値は高い（14.3 kPa vs 11.5 kPa）ということが分かった．」みたいな感じでまとめることができよう．
過去には，有名な学者さんたちも統計を使わずに論文を書いていたらしい．なんなら改ざんしていたかもという疑惑が．．．おっと，証拠もないのにそんなことを言ったらいかんよね．
要は学術発表も論文も，「結果には，統計を使用すること」と理解すれば良いであろう．
けど，グラフを書いてなんとなく正の相関があると気づくと大抵そうなっている場合がほとんどである．
また，統計はソフトウェアに任せておくのも得策．ただし，使用方法を間違えるとでたらめな評価になるので，「ｔ検定とはどういう理屈なのか」ということも知っておくべきであろう．詳しい友達とか学者さんに聞くのでもいいかもしれない．
このブログでは，「論文に役立ったアプリ」の７）検定力分析ソフト「G* Power」８）フリー統計ソフト「EZR(Easy R) 」を書いている．もし興味があれば，ＷＥＢで検索してみてください．
16-Feb. 2021
