AIによるデータ分析

🔄 Quick Recall: 前のレッスンで研究ギャップの特定、仮説生成、研究デザインを学んだ。このレッスンでは研究が生み出すデータをAIで分析する——コードを書く場合も、会話型ツールを使う場合も対応する。

問いからコードへ、コードから結果へ

データ分析は多くの研究者にとってボトルネックになる。どんな問いを立てているか知っている、どんな検定が必要か知っている、でもコードのデバッグに何時間もかかる。AIはこのボトルネックを解消する——正しく使い方を知っていれば。

2つのアプローチ：コードベースとノーコード

コードベース（Python/R）： AIが分析コードの作成、デバッグ、説明を行う。

ノーコード（Julius、Databot、ChatGPT）： データをアップロードし、分析を日本語で説明すれば結果が得られる。

どちらのアプローチでも研究者に求められることは同じ：分析がデータに適切かどうかの判断。AIがコードを書き、あなたがロジックを評価する。

AI支援コーディング：PythonとR

コードを書く（または書き始めたい）研究者にとって、AIはワークフローを一変させる：

以下の変数を持つデータセットがあります：
- [変数1]：[型、範囲、説明]
- [変数2]：[型、範囲、説明]
- [アウトカム変数]：[型、範囲、説明]

研究課題：[あなたの課題]
研究デザイン：[実験、観察等]
サンプルサイズ：[N]

[Python/R]コードを書いてください：
1. データの読み込みとクリーニング（欠損値処理、データ型確認）
2. 記述統計の生成と分布の確認
3. [計画している統計検定]の前提条件の検証
4. 分析の実行
5. 結果の投稿レベルの図の作成
6. 結果をAPA形式で報告

✅ Quick Check: なぜプロンプトに研究デザインと変数型を含めるか？——同じ研究課題でもこれらの要因で必要な統計検定が異なるから。「治療はアウトカムに影響するか？」は2群なら独立t検定、3群以上ならANOVA、反復測定なら混合効果モデルが必要。AIが正しく選択するには研究の詳細が必要。

PythonとRの選択

実践的な回答： フィールドで使われていて共同研究者が読めるものを使う。AIはどちらの言語でも同様に書ける。

検証プロトコル

AI生成コードは結果を信頼する前に体系的な検証が必要：

ステップ1：ロジックチェック

• データ型とデザインに対して正しい統計検定を使っているか？
• 変数が正しく指定されているか（従属 vs. 独立、固定 vs. ランダム）？
• カテゴリ変数が正しくコーディングされているか？

ステップ2：前提条件チェック

• 前提条件（正規性、等分散性、独立性）の検定を行っているか？
• 前提条件が満たされない場合、適切な代替手法を使っているか？

ステップ3：出力チェック

• 記述統計がデータから期待される値と一致するか？
• サンプルサイズが正しいか（暗黙のデータドロップがないか）？
• 結果が理論的に意味をなすか？

以下の[Python/R]分析コードを研究についてレビューしてください：

[コードを貼り付け]

チェック項目：
1. [研究デザイン]に対して正しい統計検定か？
2. 前提条件が適切に検証されているか？
3. 変数指定に誤りはないか？
4. データ処理ステップが暗黙に観測値をドロップする可能性はないか？
5. 結果は正しく報告されているか？

ノーコード分析ツール

コードを書かない研究者向け——または素早い探索的分析に：

ノーコードワークフロー：

1. データセットをアップロード（CSV、Excel）
2. 「このデータセットを説明してください——どんな変数があり、分布はどうで、欠損値はあるか？」
3. 「[X]が[Y]に影響するか検定したい。このデータに適した分析は何か？」
4. 「その分析を実行して結果を見せてください」
5. 「これらの結果を示す図を作成してください」

✅ Quick Check: ノーコードツールは統計を理解する必要をなくすか？——いいえ。コードを書く必要をなくすが、分析が適切かどうかの評価は必要。Juliusが非正規・不等分散のデータにt検定を実行した場合、Welchのt検定やMann-Whitney U検定がより適切だと知っている必要がある。

投稿レベルの可視化

AIで素早く可視化を生成し、投稿用の図に仕上げるには具体的な調整が必要：

[ジャーナル名]向けの投稿レベルの図を作成してください：
- 寸法：[幅] x [高さ] インチ
- 解像度：最低300 DPI
- フォント：Arial/Helvetica、ラベルは[サイズ]pt
- カラーパレット：色覚多様性対応（viridis等）
- 含む：エラーバー（95% CI）、p < 0.05の有意性マーカー
- 形式：投稿用PDF（ベクター）、レビュー用PNG
- スタイル：[ジャーナル]の図ガイドラインに準拠

AIで修正できる一般的な図の問題：

• ラベルの重なり → 間隔と回転を調整
• 印刷サイズで読めない → フォントサイズ拡大、簡略化
• 色覚多様性非対応 → viridis、cividisなどに変更
• 低解像度 → 300+ DPIで再エクスポート
• スタイルの不統一 → 全図共通のスタイルテンプレートを作成

AIで結果を解釈する

分析後、AIが解釈とコンテキスト化を支援する：

以下が分析結果です：
[統計出力を貼り付け]

解釈してください：
1. これらの結果は平易な言葉で何を意味するか？
2. 効果量はどの程度で、実践的に有意か（統計的有意性だけでなく）？
3. この分析の限界は何か？
4. [分野]における一般的な知見と比較してどうか？
5. これらの知見を強化するフォローアップ分析は何か？

重要な区別： AIは数値を解釈する。あなたは意味を解釈する。統計的に有意でも効果量が極めて小さい結果は重要でないかもしれない。検出力不足の研究で非有意な結果は効果が存在しないことを意味しない。これらの判断にはドメイン専門知識が必要。

Key Takeaways

• AIはPython/Rで分析コードを書くが、コードが実行されるかだけでなく統計的ロジックの検証が必須
• Python/Rの選択はAIのデフォルト推奨ではなく、分野の慣習と分析ニーズに基づいて判断する
• ノーコードツール（Julius、Databot）はコーディングの壁を除くが、統計的理解は依然として必要
• 投稿レベルの図には特定のフォーマット：300+ DPI、色覚多様性対応パレット、ジャーナル準拠の寸法
• AIは数値を解釈し、あなたは意味を解釈する——効果量、実践的有意性、理論的含意にはあなたの専門知識が必要

Up Next: 次のレッスンではAIによる論文執筆——学術的な文体を維持しながらジャーナル基準を満たす原稿セクションの作成を学ぶ。