サマリー表 (Table 1, 患者背景表) の作成

サマリー表とは、データ分析を行った場合に、そのデータの背景の概要を表にしたものです。 被験者背景の集計表、患者背景、患者背景表、概要表、要約表、データサマリー、概要データ とも呼ばれます。

論文では、多くの場合 表1 (Table 1) として提示されるものです。 学会発表においても、データ集計を行った場合には、Table 1 の提示は必須です。

Table 1 のガイドライン も示されていますので、参考にされるとよいでしょう。

医学統計や生物統計で頻繁に使用されるサマリー表 (概要表, Summary Tables) を、グラフィカルインターフェースを通じて直感的かつ効率的に作成することができます。

作成した表は、クリップボード経由でエクセルなどに貼り付けて利用することができます。

AI を活用した2つの補助機能が搭載されています

• AI がデータの特徴を自動的に分析し、各変数に適した統計検定手法の設定を提案します。 統計の知識が十分でない場合や、多数の変数を扱う場合に、設定の見落としを防ぐことができます。
• Table One の内容を AI が読み取り、論文に記載できる Methods と Results の文例を生成します。 文例はそのままコピーして、論文の下書きとして活用できます。

Table One ユーザーガイドはこちら

データの形式 (連続変数・名義変数) と群数に応じて、適切な統計検定を自動選択し、p値を計算します。 設定パネルから検定手法の切り替えも可能です。

パラメトリック検定 (2群比較)
Welch t検定 (両側検定)	二群間の平均値の差を検定します。等分散性を仮定しないため、頑健な検定です。 平均値 ± SD で要約されます。 Student の t検定は採用していません。等分散性の仮定が不要な Welch t検定は、等分散の場合でも Student t検定とほぼ同等の検出力を持ち、事前の F検定も不要なため、常に Welch t検定を使用します。 詳細: 対応のない群間の検定
パラメトリック検定 (3群以上の比較)
Welch 法による一元配置分散分析 (Welch's ANOVA)	三つ以上の群間で平均値の差を検定します。等分散性を仮定しないため、分散が異なる群間でも適用可能です。 古典的な一元配置分散分析 (ANOVA) は採用していません。古典的 ANOVA は等分散性を仮定しますが、サマリー表の作成時には等分散性の検証を省略するのが一般的です。Welch's ANOVA は等分散の場合でも検出力の低下がわずかであり、常に安全に使用できます。 詳細: 対応のない群間の検定
線形回帰分析 (傾向検定)	順序付き群において線形傾向を検定します。群に明確な順序関係がある場合に使用できます。 設定パネルで有効化できます。
ノンパラメトリック検定 (2群比較)
Brunner-Munzel 検定	二つの独立した群間の確率的優越性を比較するノンパラメトリック検定です。分布や分散の等質性に関する仮定が少なく、外れ値を含むデータに対しても有効です。推奨 詳細: Mann-Whitney U検定ではなく Brunner-Munzel検定を使おう
Mann-Whitney の U検定	二つの独立した群間で中央値に差があるかを検定します。設定パネルで切り替え可能です。 Brunner-Munzel 検定の使用を推奨。Mann-Whitney U検定は等分散性を仮定しますが、Brunner-Munzel 検定はこの仮定が不要で、分布の形状が異なる場合にもロバストです。
ノンパラメトリック検定 (3群以上の比較)
Kruskal-Wallis 検定	三つ以上の独立した群間で分布に差があるかを検定します。中央値 (四分位範囲) で要約されます。 詳細: 対応のない群間の検定
Jonckheere-Terpstra 傾向検定	順序付き群において単調な傾向 (増加・減少) があるかを検定するノンパラメトリック手法です。設定パネルで有効化できます。

分割表の検定
カイ二乗検定	分割表における変数間の独立性を検定します。サンプルサイズが大きく、期待度数が十分な場合に使用します。Yates 補正にも対応しています。 詳細: 分割表
Fisher の正確確率検定	2×2 分割表において、正確な確率に基づいて独立性を検定します。サンプルサイズが小さい場合や期待度数が少ない場合に適しています。2×2 分割表でデフォルト 詳細: 分割表
二項検定	1×2 または 2×1 の分割表で、比率が 0.5 であるかを検定します。単一の二値変数の比率を評価する場合に使用します。
順序変数の傾向検定
Cochran-Armitage 検定	2×k または k×2 の分割表で、一方の変数に順序がある場合に、比率の傾向を検定します。用量反応関係の評価などに有用です。 詳細: 分割表の解説
Spearman の順位相関係数	3×3 以上の分割表で両方の変数に順序がある場合に、順序変数間の単調な関連性を評価します。設定パネルで有効化できます。
Kendall の順位相関係数	3×3 以上の分割表で両方の変数に順序がある場合に、順位の一致度に基づいて関連性を評価します。設定パネルで切り替え可能です。
線形併合カイ二乗検定	3×3 以上の分割表で両方の変数に順序がある場合に、線形関連があるかを検定します。設定パネルで切り替え可能です。