目次
1. はじめに
統計解析を行う際、「t検定」「カイ二乗検定」「ANOVA（分散分析）」のどれを使えばいいのか迷ったことはありませんか？ それぞれの手法には適用できるデータや目的が異なります。
結論から言うと、
- t検定 → 2つのグループの平均を比較するとき
- カイ二乗検定 → カテゴリデータの関係を調べるとき
- ANOVA（分散分析） → 3つ以上のグループの平均を比較するとき
この記事では、それぞれの検定の特徴や使いどころをわかりやすく解説します。
2. t検定とは？
t検定の概要
t検定（t-test）は、2つのグループの平均値が統計的に有意な差があるかを検定する方法です。例えば、「男性と女性の身長に差があるか？」を調べるときに使われます。
t検定の種類
- 対応のないt検定（独立サンプルt検定）
- 2つの独立したグループの平均を比較する。
- 例：「新しい薬を服用したグループと服用していないグループの血圧の違い」
- 対応のあるt検定（対応のあるサンプルt検定）
- 同じ対象で測定を2回行い、前後の変化を比較する。
- 例：「ダイエット前後の体重変化」
t検定の使いどころ
- 平均値を比較したいとき
- 比較するグループが2つのとき
- データが連続値（数値データ）のとき
3. カイ二乗検定とは？
カイ二乗検定の概要
カイ二乗検定（chi-square test）は、カテゴリデータ（名義尺度）における2つの変数の関連性を調べる手法です。例えば、「喫煙習慣と肺がんの発生に関係があるか？」を分析する際に使います。
カイ二乗検定の種類
- 独立性のカイ二乗検定
- 2つのカテゴリ変数の関連性を検定する。
- 例：「性別とスマホのブランド選択に関係があるか？」
- 適合度のカイ二乗検定
- 観測データが期待値（理論値）と一致するかを検定する。
- 例：「サイコロを振ったときに6つの目が均等に出るか？」
カイ二乗検定の使いどころ
- データがカテゴリ（例：性別、職業、アンケートの選択肢）
- 2つの変数の関連性を知りたいとき
- 期待値と実測値の違いを検証したいとき
4. ANOVA（分散分析）とは？
ANOVAの概要
ANOVA（Analysis of Variance、分散分析）は、3つ以上のグループの平均を比較する手法です。例えば、「A、B、Cの3つのダイエット方法で体重減少に差があるか？」を分析する際に使います。
ANOVAの種類
- 一元配置分散分析（One-way ANOVA）
- 1つの要因によるグループ間の平均の差を検定する。
- 例：「3つの異なる学習法によるテスト成績の違い」
- 二元配置分散分析（Two-way ANOVA）
- 2つの要因が結果に与える影響を分析する。
- 例：「学習法と性別がテスト成績に与える影響」
ANOVAの使いどころ
- 比較するグループが3つ以上あるとき
- データが連続値（数値データ）のとき
- 複数の要因の影響を分析したいとき（二元配置分散分析）
5. どの検定を使うべき？
どの検定を選べばよいか迷ったときは、以下の基準で考えましょう。
| 目的 | データの種類 | 比較するグループ数 | 使用する検定 |
|---|---|---|---|
| 2つのグループの平均を比較 | 連続値（数値データ） | 2つ | t検定 |
| 3つ以上のグループの平均を比較 | 連続値（数値データ） | 3つ以上 | ANOVA |
| カテゴリデータの関連を調べる | カテゴリデータ | 2つ以上 | カイ二乗検定 |
例えば、
- 「男性と女性の平均身長を比較したい」→ t検定
- 「3つの学習方法の成績を比較したい」→ ANOVA
- 「血液型と性格の関係を調べたい」→ カイ二乗検定
このように、それぞれの目的に合った手法を選択することが大切です。
6. まとめ
- t検定は2つのグループの平均値を比較する手法。
- カイ二乗検定はカテゴリデータの関連性を調べる手法。
- ANOVA（分散分析）は3つ以上のグループの平均を比較する手法。
- データの種類（連続値 or カテゴリ）と比較するグループ数に応じて適切な検定を選ぶことが重要。
統計解析を行う際には、「何を知りたいのか？」を明確にして、適切な手法を選びましょう！