サマリー表 (Table 1, 患者背景表) 統計手法選択ロジック

連続変数の統計手法選択

連続変数の統計手法は、以下の要素によって決定されます：

• パラメトリック/ノンパラメトリックの指定
• 比較する群の数
• 群に順序があるかどうか
• 特定の検定方法の設定

パラメトリック/ノンパラメトリックの決定

各連続変数について、パラメトリック手法とノンパラメトリック手法のどちらを使用するかは、以下のルールで決定されます：

1. カラム固有の設定が優先：各カラムに個別の設定がある場合、その設定が優先されます
2. 全体設定の適用：個別設定がない場合、全体設定（「デフォルト統計手法」）が適用されます

パラメトリック検定とノンパラメトリック検定の選択は、データの分布を「ミニヒストグラム」で確認してユーザーが指示します。 詳細についてはこちらを参照してください。

パラメトリック検定（連続変数）

パラメトリック手法が選択された場合の検定方法：

Welch t検定について: 従来のStudent's t検定とは異なり、Welch t検定は2群間の分散が等しくない場合でも信頼性の高い結果を提供します。等分散性を仮定しないため、より幅広いデータに適用でき、分散の不均一性がある場合でもロバストな検定結果が得られます。これによりデータの特性にかかわらず信頼性の高い統計分析が可能になります。

ノンパラメトリック検定（連続変数）

ノンパラメトリック手法が選択された場合の検定方法：

カテゴリカル変数の統計手法選択

カテゴリカル変数の統計手法は、以下の要素によって決定されます：

• 分割表の行数と列数
• 行または列に順序があるかどうか
• 特定の検定方法の設定

カテゴリカル変数の場合、複数の条件が階層的にチェックされ、最初に一致した条件に対応する検定方法が選択されます：

両方に順序のある3x3以上の分割表

一方に順序のある2xkまたはkx2分割表

3.3 特殊な分割表サイズに対する検定

前述の条件に一致しない場合、分割表のサイズに基づいて以下の検定が適用されます：

デフォルトの検定方法

上記のいずれの条件にも一致しない場合、カイ二乗検定が適用されます：