データを解析したことのある方なら、恐らく一度は目にしたことのあるT検定。
“統計と言えば平均値”というイメージがあるように、“統計学的検定＝T検定”というイメージを持っている方も少なくありません。
私も生まれて初めて統計学的検定を実施したのは、T検定でした。
今日の記事は、そんなT検定をEZRで実施する方法。
同じデータでT検定と分散分析（ANOVA）をしたら本当に結果は同じになるの！？というところまで解説します。
Contents
EZRでT検定を実施するために必要となるデータは？2群間の比較！
まずは、T検定を実施するために必要なデータを解説します。
T検定は、2群の母平均を検定する方法の1つでした。
ということは、用意するデータは以下の2つを満たす必要があります。
EZRでT検定をする今回の記事で使用するデータ：2群のデータ
ということで、今回の記事で使うデータです。
今回はA群、B群の2つの群で、LDHの平均値を比較してみます。
（データは架空のデータです。）
実際には、EZRで分散分析（ANOVA）を実施したデータに関してC群を削除し、A群とB群の2群だけのデータにしたものです。
LDHが連続データで、Groupが群を示した変数です。
A群13例、B群11で、計24症例分のデータがあります。
EZRにT検定を実施する基となるデータを読み込む
ではここから、EZRにデータを取り込みます。
まずは、サンプルデータを適切な場所に保存しておきましょう。
EZRを開き、「ファイル」→「データのインポート」→「ファイルまたはクリップボード, URLからテキストデータを読み込む」を選択します。
データセット名は「ttest」にしましょう（実際はなんでもよい）。
そして「ローカルファイルシステム」と「カンマ」にチェックを入れてOKを押します。
データセットが「ttest」になっていることを確認し、「表示」を押してデータが正しく表示されれば取り込み完了です。
EZRでT検定を実践する！
解析するための準備が整いましたので、早速T検定を実施してみましょう。
T検定を実施するには、以下の手順で行います。
「統計解析」→「連続変数の解析」→「2群間の平均値の比較（t検定）」
目的変数（1つ選択）で「LDH」を選択します。
比較する群（1つ以上選択）で「Group」を選択します。
グラフは「箱ひげ」を選択します。
等分散と考えますか？については「はい（t検定）」を選択します。
他は、いじらなくてOKです。
これで解析を実行すると、以下の解析を自動で行ってくれます。
- T検定の結果（P値や差の信頼区間などの結果を含む）
- 各群の平均と標準偏差の要約
- 各群の箱ひげ図の作成
EZRでのT検定結果の解釈をしよう
実際にT検定が実施できました。
では、結果の解釈をしていきましょう。
T検定の結果解釈
まずはT検定の解析結果です。
Data: LDH by factor(Group)とあります。
これは、GroupごとにLDHを比較したという意味です。
そして次の行にはt値、自由度、p値が表示されています。
自由度がなぜ22になるのかは理解できますか？
T検定の自由度は「データの数-群の数」だからですよね。
＞＞T検定での自由度がなぜ「データの数-群の数」になるのか！？
P値が0.05より小さいため、有意水準を0.05に設定していた場合には、有意差ありという結論になります。
次の行には対立仮説が表示されていますね。
T検定の帰無仮説は「2群の母平均に差がない」であり、対立仮説は「2群の母平均に差がある」です。
そのため対立仮説を言い換えると、「2群の母平均の差は0ではない」ということなので、結果に表示されている通りです。
その次には、2群間の差の95%信頼区間が表示されていますね。
95%信頼下限も上限もどちらもマイナスの値です。
つまり、0を含んでいないということ。
95%信頼区間が0を含んでいないことは、有意水準5%の検定結果が有意になることと同じ解釈ですので、ここからも有意差ありと分かります。
各群の平均と標準偏差の要約の結果解釈
その次に、各群の平均値と標準偏差が要約されています。
これはいいですよね。
平均値と標準偏差は、要約統計量の基本です。
EZRでT検定を実施すると箱ひげ図も出力される
設定の際に、グラフは「箱ひげ」を出力するようにチェックを入れたので、箱ひげ図が作成されています。
箱ひげ図は、箱の部分とひげの部分がある、かなり特徴的なグラフです。
箱が四分位範囲を示しています。
ひげは箱の1.5倍（それぞれ上側に1.5倍、下側に1.5倍の意味）の長さまでのデータの範囲を示しています。
ひげから外れたデータは、外れ値として示されています。
これを見るだけでも、データの分布がA群とB群で異なっていることが分かります。
2群間の比較で分散分析を実施するとどうなるのか？
分散分析に関する記事で、「ちょっとした知識」として掲載しておいた疑問。
2群のデータで分散分析を実施すると、T検定と同じ結果が出るって本当！？
ということを、実践してみます。
本当に同じ結果が出るのでしょうか？
それを検証するため、今回の2群のLDHのデータに対して分散分析を適用してみます。
分散分析をEZRで実施する手順としてはこちらの記事をご参照くださいね。
得られた結果がこちらです。
簡単のため、P値だけご紹介しますね。
すると、分散分析でP=0.00496が得られました。
これはT検定の結果と同じですね。
一応、T検定をした時の結果をもう一度貼り付けておきます。
ということで、2群のデータで分散分析を実施すると、本当にT検定と同じ結果が出力されました。
EZRでT検定を実施する方法まとめ
今回は、EZRでT検定を実施しました。
同じ2群のデータで分散分析をしても、T検定と同じ結果が出力されました。
こちらの内容は動画でもお伝えしていますので、併せてご確認くださいませ。
第1章：臨床研究ではなぜ統計が必要なのか？計画することの重要性
第2章：研究目的をどれだけ明確にできるのかが重要
第3章：p値で結果が左右される時代は終わりました
第4章：多くの人が統計を苦手にする理由
第5章：統計を使えるようになるために今日から何をすれば良いか？
第6章：統計を学ぶために重要な環境
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