医療研究におけるグループ間の統計的差異を検定する方法：ライフサイクル委員会の統計的標準とガイドライン

医療研究において、独立変数がカテゴリー（すなわち、グループを分ける）である場合、統計分析が必要とされることがよくあります。この状況は、複数の患者グループを有する無作為化比較試験や観察研究において主に発生します。また、単一の患者グループにおける連続的な独立変数を分析する際には、いくつかのグループに分類するためのブレークポイントを設定することができます。グループ間の統計的差異を検定するには、主に従属変数（すなわち、結果）の種類とコンテキストに基づいて適切な統計手法を選択する必要があります。最も一般的に使用される検定には、t検定、分散分析（ANOVA）、ノンパラメトリック検定、カイ二乗検定、ポストホック分析が含まれます。本記事では、著者が統計手法とどの手法を選択すべきかを説明します。この論文を通じて、研究者は統計手法を理解し、統計分析の選択と実施時に支援を受けることができるようになります。また、研究者が研究結果を発表する際に統計的アプローチを正当化するための参考としても使用できます。