統計用語・概念解説

メタアナリシスとは何かを医療従事者向けにわかりやすく解説。システマティックレビューとの違い、エビデンスレベルが高い理由、フォレストプロットの見方、異質性（I²）、出版バイアスまで初心者向けに説明します。

帰無仮説（H₀）と対立仮説（H₁）の意味を初心者向けに解説。なぜ仮説検定では「差がない」という前提から始めるのか、背理法との違いやt検定・相関分析・回帰分析の具体例を交えてわかりやすく説明します。

交互作用とは何かを統計初心者向けに解説。相乗効果との違い、平行線プロットの見方、分散分析（ANOVA）や回帰分析での検出方法をグラフと医療・臨床例を使ってわかりやすく説明します。

正規分布とは何かを、図解とインタラクティブなグラフでわかりやすく解説。μ（平均）とσ（標準偏差）の意味、68-95-99.7則、z変換、t検定や回帰分析との関係、非正規データへの対処まで医療統計の視点で丁寧に説明します。

中心極限定理（CLT）をわかりやすく解説。なぜ「サンプルサイズ30でt検定が使える」と言われるのか？どんな分布でも標本平均が正規分布に近づく理由を、図とインタラクティブシミュレーターで直感的に理解できます。

ベイズ統計とは何かを、統計が苦手な医療従事者向けにやさしく解説。頻度主義との違い、p値との関係、ベイズ統計のメリット・デメリット、医療研究との相性まで数式なしで直感的に学べます。

有意差なし＝効果なし、とは限りません。第二種の過誤（βエラー）やサンプルサイズとの関係、「有意差なし」の正しい読み方、事前検出力分析の考え方までわかりやすく説明します。

回帰直線とは何かを初心者向けに解説。予測の意味、傾きの解釈、残差と最小二乗法の考え方を、自分で直線を動かしながら直感的に理解できます。

95%信頼区間とは何かを、統計初心者向けにわかりやすく解説。よくある誤解や正しい意味に加え、動く図を使って体験的に理解できるよう丁寧に説明します。