本記事ではExcelだけで統計解析を行っていきます。しかし、Excelで統計解析しても論文や学会発表では使えません。そんな悩みを少しでも解消できるツールを作りました！よかったら使ってください。
ダウンロードしていない方は、下記からE統計とデータをダウンロードしてください
それぞれの説明が必要な場合は下記からどうぞ
エクセル（E統計）でやるスチューデントのｔ検定
検定手法の概要です。スチューデントのｔ検定は対応のない平均値の差の検定を行うパラメトリック検定です。
では、「対応なしデータ」の基本統計量の表を見ながら、どこにスチューデントのｔ検定が適用できるか確認していきましょう。
まずは、パラメトリック検定なのでｎ数に注目します。リア充グループも非リア充グループも30名以上いるので問題はなさそうです。
また、パラメトリック検定なので間隔・比例尺度にしか使えません。「年齢」と「BMI」は間隔・比例尺度なので、この差の検定にスチューデントのｔ検定が使用可能です。
E統計のスチューデントのｔ検定の使い方です。
グループ変数にはグループ分けの変数のデータを入力します。「対応なしデータ」の場合、リアルや性別の名義尺度が入ります。また、幸福度の順序尺度を入力して、不幸グループと幸福グループで検定することもできます。
グループ変数を入力したら、グループ１とグループ２にグループ変数の値を入力します。「対応なしデータ」の場合、リアルの変数はリア充は０、非リア充は１となっているので、それぞれ０と１を入力します。幸福度のような順序尺度（１～５）は、比較したいグループの数値を入力します。例えば不幸グループと幸福グループを比較したいときはそれぞれ１と５を入力します。
検定変数には、差を調べたい変数のデータを入力します。「対応なしデータ」の場合、年齢やBMIを入力します。
E統計にデータをコピペするときに、値貼り付けを行うと、書式を崩すことなく貼り付けることができます。
もし、書式を崩してしまったり、間違えて変なところを消したり編集してしまった場合は、また新しいファイルをダウンロードしてください。これが一番確実ですね。
それでは、リア充と非リア充のBMIの差を検定していましょう！「対応なしデータ」から上記の手順で「E統計」に数値をコピペしてみましょう！
それでは結果を見てみましょう。グループ０はリア充、グループ１は非リア充ですね。BMIの差は0.6でしたが、P値は0.004（0.4%）と有意水準0.05（5%）を下回っているので、有意差ありと判断できます。
論文等では「リア充のBMIの平均値は20.8±1.4、非リア充は21.4±1.8であり、非リア充で有意に大きい値であった（P = 0.004）」と表現することができます。
さらに挑戦してみよう！スチューデントのｔ検定
さて、もう少し練習してみたいという人は、下記からファイルをダウンロードしてください（ほか記事のE統計練習用ファイルと同じです）
使用するデータセットは同じです。
