効果量の計算ツール（無料）t検定・検出力分析・サンプルサイズ設計

2群比較・事前事後・相関の t 検定と効果量（Cohen's d・Hedges' g・d_z/d_av・r）を95%CIつきで算出し、Cohen と Plonsky & Oswald（L2研究）の目安で解釈。G*Powerと同じ方法でサンプルサイズ設計（検出力分析）も。

効果量・検出力・サンプルサイズ計算とは

英語教育・SLA・教育学の研究者向けに、t検定・効果量・検出力分析をブラウザだけで行える無料ツールです。得点を貼るか平均・SD・nを入れると、Welch／Studentのt検定、Cohen's dの95%信頼区間（非心t分布）、Hedges' g、Mann–Whitney検定などを一度に表示。2つの分布が重なる図で効果の大きさを示し、Cohen (1988) とL2研究向けのPlonsky & Oswald (2014) の目安で解釈します。必要人数の計算はG*Power 3と同じ結果になることを確認済みです。

主な機能

2群の比較（対応なし）：Welch／Studentのt検定、Cohen's d（非心t分布による95%CIと正規近似のCI）、Hedges' g（正確な補正係数）、GlassのΔ、平均差のCI

生データ入力時はMann–WhitneyのU検定（順位双列相関）とBrown–Forsythe／Levene検定も表示

対応あり（事前・事後）：対応のあるt検定、d_z（95%CI）・d_av・d_rmと、どれを報告すべきかの解説、Wilcoxonの符号付順位検定

相関：rのp値、Fisherのz変換による95%CI、r²、2つの独立した相関の比較、散布図のイメージ

検出力分析：2群・対応あり・相関について必要な人数、検出力、検出できる最小の効果量を計算し、検出力曲線を表示（G*Power 3と同じ非心t分布・正確法）

効果量の変換：d・r・η²・オッズ比・f・U3・優越率（CL）を相互に変換（Borenstein et al., 2009）

2つの正規分布が重なる図（重なり・U3・CL）、Cohen と Plonsky & Oswald (2014) の目安、APA形式の英文報告文のコピー、CSV、計算式・文献つきレポートの印刷

使い方（3ステップ）

タブ（2群の比較・対応あり・相関・検出力・効果量の変換）を選び、「📋 サンプル」で動作を確認する

Excelの得点列を貼り付けるか、平均・SD・n（検出力分析では効果量・α・検出力）を入力する

結果と分布の図を確認し、「📋 APA報告文をコピー」「📥 CSV」「🖨 レポート」で書き出す

授業での活用アイデア

授業実践研究の効果検証に新しい指導法を取り入れたクラス（実験群）と従来のクラス（統制群）の事後テストを比較。Welchのt検定とCohen's dの95%信頼区間を確認し、L2研究向けの目安（群間 d = .40／.70／1.00）で効果の大きさを解釈できます。

事前・事後テストの伸びの報告に同じ学生の事前・事後の得点を2列で貼るだけで、対応のあるt検定とd_z・d_av・d_rmを算出。論文にはd_av（またはd_rm）、研究計画やメタ分析用にはd_zと相関rを併記する、といった使い分けも画面で説明しています。

研究計画・科研費申請のサンプルサイズ設計に想定する効果量・α・検出力から必要な人数を計算し、検出力曲線で「何人いれば足りるか」を示せます。方法セクション用の英文（a priori power analysis の記述例）もコピーできます。

統計の授業・ゼミでの説明に効果量の変換タブでdのスライダーを動かすと、2つの分布の重なり・U3・優越率がリアルタイムに変わります。プロジェクターで「効果量 d = 0.5 とはどのくらいの差か」を直感的に説明できます。

よくある質問

無料で使えますか？登録は必要ですか？

無料で、登録やログインも不要です。ブラウザで開くだけで使えます。

入力したデータはどこかに送信されますか？

いいえ。計算はすべてお使いのブラウザ内で行われ、入力内容はこのブラウザ（localStorage）にだけ保存されます。外部に送信されることはありません。

G*Powerと同じ結果になりますか？

t検定の検出力は非心t分布、相関は二変量正規分布の正確な分布で計算しており、例えば2群・両側α = .05・検出力.80で d = 0.50 なら各群64人、d = 0.80 なら26人、対応あり d_z = 0.50 なら34人、相関 ρ = .30 なら84人と、G*Power 3 と同じ値になることを確認しています。

効果量の目安はどの基準を使っていますか？

Cohen (1988) の一般的な目安（d = .20／.50／.80、r = .10／.30／.50）と、L2研究のメタ分析に基づく Plonsky & Oswald (2014) の目安（群間 d = .40／.70／1.00、群内 d = .60／1.00／1.40、r = .25／.40／.60）を並べて表示します。いずれも機械的な基準ではなく、文脈とあわせて解釈するための参考値です。

結果を論文やレポートに使えますか？

APA第7版の形式に沿った英文の報告文をコピーでき、計算式と文献リストつきのレポートを印刷スタジオからPDF・Wordで保存できます。数値はscipyなどの統計ソフトの結果と照合していますが、最終的な分析の選択と解釈はご自身の研究デザインに合わせて判断してください。