「どの統計手法を使えばいいかわからない」「論文みたいな表（Table 1）をサクッと作りたい」 そんな時に役立つのが、SARU統計のオールインワン統計機能です。
変数を選ぶだけで、データの種類に応じて最適な統計手法を自動で選択し、結果を三段表形式で一括出力します。
この機能の特色
- 全自動: 連続変数かカテゴリ変数かを自動で判別し、適切な要約統計量（平均値 or 中央値 or 度数）と検定手法を選択します。
- 論文形式: 結果は学会発表や論文でよく使われる「三段表」形式で出力されるため、そのままコピーして利用できます。
- 柔軟な変更: 自動で選ばれた検定手法は、結果表示後にドロップダウンリストから簡単に変更できます。
1. ⚙️ 独立した群の比較
**「A群とB群の平均年齢に差はあるか？」「治療法によって効果があった人の割合は違うか？」**といった、互いに独立したグループ間の比較に使います。
使い方
- 群変数: 比較したいグループ分けの変数（例：治療群、性別）を1つ選びます。
- 目的変数: 比較したい項目（例：年齢、効果の有無）を複数選びます。
- 数値データは「平均値±SD」または「中央値[IQR]」のエリアに。
- 文字データは「度数(n,%)」のエリアに追加します。
- **「▶ 解析実行」**ボタンを押します。
出力結果
- 2群の比較: 各群の要約統計量と、t検定・Mann-WhitneyのU検定・Fisherの正確確率検定などのP値が表示されます。
- 3群以上の比較: 各群の要約統計量と、分散分析(ANOVA)・Kruskal-Wallis検定などのP値に加えて、どの群間に差があるかを示すための多重比較の結果も表示されます。
2. ⚙️ 対応のある比較
「治療の前後で数値は変化したか？」「同じ人がAとBの両方の課題を行った時のスコアを比較したい」といった、同じ対象者から繰り返し測定されたデータの比較に使います。
使い方
- 比較したい変数のペア（例：「体重_前」と「体重_後」）を同じグループに追加していきます。
- 比較したい時点が3つ以上ある場合も、同じグループに追加します。
- 「▶ 解析実行」ボタンを押します。
出力結果
- 2時点の比較: 各時点の要約統計量と、対応のあるt検定・Wilcoxon符号付順位和検定・McNemar検定などのP値が表示されます。
- 3時点以上の比較: 各時点の要約統計量と、反復測定分散分析(RM-ANOVA)・Friedman検定・CochranのQ検定などのP値、そしてどの時点間に差があるかを示す多重比較の結果が表示されます。
3. ⚙️ 相関解析
「身長が高い人ほど体重も重い傾向があるか？」といった、2つの数値変数の間に直線的な関係があるかどうかを調べます。
使い方
- メイン変数: 関係性の軸となる変数を1つ選びます（例：身長）。
- ターゲット変数: メイン変数との関係を見たい変数を複数選びます（例：体重、BMI）。
- 相関係数の種類: デフォルトでは「ピアソンの積率相関係数」が選択されています。順序の相関を見たい場合は「スピアマンの順位相関」に変更できます。
- 「▶ 解析実行」ボタンを押します。
出力結果
- メイン変数と各ターゲット変数の組み合わせごとに、相関係数(r)とP値が一覧で表示されます。
- 相関係数(r): -1から1までの値をとり、1に近いほど「強い正の相関」、-1に近いほど「強い負の相関」、0に近いほど「相関が弱い」ことを示します。
💡 結果の活用方法
- 検定手法の変更: 結果の表の右側にあるドロップダウンリストから、別の検定手法を選んでその場で再計算させることができます。
- Excelへコピー: 結果エリアの下にある「📋 Excel用にコピー」ボタンを押すと、表示されている表がクリップボードにコピーされ、Excelに直接貼り付けることができます。数値と記号（±など）が別々のセルにコピーされるため、Excelでの並べ替えやグラフ作成がとても簡単です。
- 研究ノートに保存: 「💾 ノートに保存」ボタンで、現在の結果をスナップショットとして保存し、後から見返したり、レポートとしてまとめることができます。
