t-検定から相関分析まで: 2変数関連の解明【ChatGPT統計解析】
2変数間の関連を分析する手法には、t-検定を用いた有意性の検定、散布図の作成、相関分析があります。t-検定では、統計量を臨界値と比較して統計的に有意な関連の存在を判断します。散布図を用いると、2変数間の関連の有無を視覚的に確認できます。相関分析では、変数間の関係の強さと方向性を数値で表します。例えば、自閉症における多感覚機能障害と自閉症の深刻度の関連研究では、104名の自閉症診断者を対象に感覚プロフィールを作成し、異なる感覚要素間に有意な相関が見られました。しかし、この関連性は年齢集団によって異なり、子どもでは相関が見られるものの、青年や成人では相関が認められませんでした。これは自閉症における感覚処理の機能不全が普遍的であることを示唆しています。
▼▼▼▼▼▼▼▼
チャンネル登録はこちら
2変数間の関連を分析する手法
変数間の関連については、t-検定を用いて有意性の検定がなされます。
統計量に関するどんな有意性の検定もそうであるように、得られた値を臨界値と比較することで、統計的に有意な関連があるかどうかが決定されます。
散布図を作成してみれば、２変数の間に関連があるかどうかをどのように確かめることができるか、わかるでしょう。
自閉症は、今では自閉症スペクトラムというより広い定義の一部ですが、成人にも子どもたちにも多くみられる障害です。
t-検定・散布図・相関分析
ここで例としてとりあげる研究で、研究者たちは、自閉症における多感覚機能障害（聴覚、視覚、触覚、および口唇感覚の機能不全）と、自閉症の深刻度との関連を検討しています。
これはまさに相関分析を使用するのに最適の状況です。
自閉症の診断が下された104名の対象者（3-56歳）について、感覚プロフィールが作成されました。
結果を分析したところ、プロフィールに含まれる異なる要素間に有意な相関が示されました。
異なる年齢集団について分析した結果、感覚障害と自閉症の深刻度は、子どもにおいては相関しましたが、青年、成人では相関しませんでした。
対象者においてすべての主な感覚モダリティと多感覚処理が影響を受けていることから、自閉症における感覚処理の機能不全は本質的に普遍的であると、研究者たちは指摘しています。
関連リンク
