t検定計算機
各グループの平均、標準偏差、サンプルサイズを入力すると、t統計量と自由度を計算します。
最終更新日： September 5, 2026
よくある質問
t統計量は何を教えてくれますか？
2つのグループの平均が何標準誤差分離れているかを測定します。|t|が大きいほど、帰無仮説（実際の差がない）が真であると仮定した場合、グループ間の差が偶然だけで発生した可能性が低くなります。
結果が統計的に有意かどうかはどうやってわかりますか？
計算した|t|を、自由度と選択した有意水準（一般的に0.05）を使用してt分布表の臨界値と比較します。|t|が臨界値を超える場合、その水準で結果は有意です。
これと対応のあるt検定の違いは何ですか？
この計算機は2つの独立したグループ（異なる人々の治療群と対照群など）を想定しています。対応のあるt検定は代わりに同じ被験者の2つの測定値（前後など）を比較します。そのためには、差の平均と標準偏差を計算し、ゼロに対する1標本t検定として扱います。
なぜこれは「プール」標準偏差を使用するのですか？
プーリングは両方のグループの分散を単一の加重推定値に結合します。これは、両方のグループが同様の基礎となる分散を持っていると合理的に仮定できる場合の標準的なアプローチです。どちらか一方のグループの分散だけに頼るよりも多くのデータを使用します。
tが負の値になるのはどういう意味ですか？
負のtは単に、グループ1の平均がグループ2の平均より低いことを意味します。符号は方向を表すもので、強さを表すものではありません。グループ間の差の大きさを判断する際に重要なのは、その大きさ（|t|）のみです。
この検定で自由度はどう計算されますか？
プールされた2標本t検定の場合、自由度 = n1 + n2 − 2です。各グループに30人いる場合、30 + 30 − 2 = 58自由度となります。
2つのグループのサンプルサイズが大きく異なる場合はどうなりますか？
プールされた標準偏差の公式は、それぞれのグループの分散をそのサンプルサイズで既に重み付けしているため、n1とn2が異なっていても正しく処理されます。ただし、グループの分散も大きく異なる場合は、このプール版よりも等分散を仮定しないt検定（ウェルチのt検定）の方が適切な場合があることに注意してください。