【統計エラー10選】査読で指摘される前に確認すべき統計的問題

問題: Shapiro-Wilk検定やQ-Qプロットによる正規性確認なしにt検定・ANOVAを使用
影響: 特に小サンプル（n<30）では誤った結論につながる

修正: 統計的仮定の確認ガイドに従い、正規性を確認してから検定を選択。非正規分布にはMann-Whitney U検定等を使用。

問題: P値のみ報告し、効果量（Cohen’s d、η²、OR等）と95% CIを記載しない
影響: NEJM、JAMA、Lancet等の高インパクトジャーナルでは必須報告事項の欠如とみなされる

修正: すべての統計的比較に効果量と95% CIを添付。「t(58) = 3.89, P < 0.001, Cohen’s d = 0.98, 95% CI [0.62, 1.34]」の形式で報告。

問題: 複数のアウトカムや比較を行いながら、α = 0.05をそのまま使用
影響: 偽陽性率が大幅に膨張（20回検定で64%の確率で偽陽性が発生）

修正: 多重比較補正ガイドに従い、Bonferroni/Holm（確証的研究）またはBenjamini-Hochberg FDR（探索的研究）を適用。

問題:

• 「P = 0.000」と表記（P < 0.001 が正しい）
• 「P = NS」と記載（正確な値を報告すべき）
• 「P値が小さいほど効果が大きい」と主張
• 「有意な傾向（P = 0.07）」という表現使用

修正: P値の正しい解釈ガイドを参照。P < 0.001の場合は「P < 0.001」と記述。P > 0.05の場合は正確な値（例: P = 0.234）を報告。

問題: 事前検出力分析なしに研究を開始。サンプルサイズの根拠が「過去の慣例」や「募集可能な人数」のみ
影響: 低検出力研究は真の効果を見逃す（Type II error）か、効果量を過大推定する

修正: 検出力分析ガイドに従い、G*Powerで事前計算。Methods に計算根拠（効果量の出典、α水準、検出力）を明記。

問題:

• 非正規データに Mean ± SD を使用（Median (IQR) が正しい）
• SD と SEM の混同（SEM は平均の精度、SD はデータのばらつき）
• カテゴリデータに平均値を使用

問題: 欠測データの数や理由を報告せず、完全データだけで分析（Complete Case Analysis）
影響: 欠測がランダムでない場合（MAR, MNAR）、完全ケース分析は偏ったバイアスを生む

修正:

• 欠測データの数と欠測メカニズムを報告（MCAR、MAR、MNARの判断）
• 多重代入法（Multiple Imputation）の使用とその報告
• 感度分析として完全ケース分析との比較

問題: 横断研究・相関研究で「Aが Bを引き起こす」と結論付ける
典型例: 「血中ビタミンD低値が骨折リスクを高める（相関研究）」→「ビタミンD補充で骨折を予防できる」と過剰解釈

修正: 横断・コホート研究では「関連（associated with）」を使用。「cause」「result in」は介入研究（RCT）のみ使用可。交絡因子を調整した多変量解析の実施と報告。

統計エラーを防ぐための投稿前チェック

統計エラーの多くは、学術英語表現の問題ではなく、メソッドセクションの記述内容の問題です。また投稿規程でジャーナルが要求する統計基準を事前に確認することも重要です。

問題: 使用した統計ソフトウェアの名称・バージョン・パッケージ名を記載しない
影響: 研究の再現性が担保できない

修正例（英語）: “Statistical analyses were performed using R version 4.3.1 (R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria) with the ‘lme4’ package (version 1.1-34) for mixed-effects models and ‘effectsize’ package (version 0.8.3) for effect size calculations.”

問題:

• 事前に計画していないサブグループ解析を「探索的」と断りなく報告
• サブグループ間の交互作用検定を実施しない
• 多重比較補正なしでサブグループ解析を報告

修正:

• 事前登録済みのサブグループ解析と探索的解析を明確に区別
• 交互作用（interaction）検定を実施・報告
• 多重比較補正を適用
• サブグループ解析結果は「仮説生成」として解釈

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