📖 解析くん 機能・統計アルゴリズム公式ガイド
「解析くん（Kaiseki-kun）」は、生命科学・医学・薬学・行動神経科学・農学などの基礎および臨床研究現場において、実験データの分布特性に応じた適切な統計手法の選択と、国際学術誌への論文投稿品質（300 dpi PNG / ベクターSVG / 統計根拠PDFレポート）のグラフ作成を自動化する統合統計解析Webアプリケーションです。
1. 横断データ（単発測定・棒グラフ＋個体ドット）の統計決定ツリー
| 比較デザイン |
データの分布・分散条件 |
適用される主検定 |
事後多重比較（Post-hoc） |
| 2群比較（WT vs KO） |
正規分布・不等分散（推奨） / 非正規分布 |
Welchのt検定 / Mann-WhitneyのU検定 |
ー（2群のため不要） |
| 3群以上の多群比較（One-way） |
正規分布・等分散 / 非正規分布 |
One-way ANOVA / Kruskal-Wallis検定 |
Tukey-Kramer法 / Dunn検定（Holm補正） |
✍️ 論文執筆時の「Statistical Analysis（統計解析）」セクション記載例
国際学術誌へ投稿する際のMaterials and Methods記載テンプレートです。
All statistical analyses were performed using Python (SciPy, Statsmodels libraries). Normality was assessed using the Shapiro-Wilk test. Group comparisons were conducted using Student's t-test, Welch's t-test, or Mann-Whitney U test for two groups, and one-way ANOVA or Kruskal-Wallis test for multiple groups. Data are presented as mean ± SEM. p < 0.05 was considered significant.
❓ よくある質問（FAQ）
Q1. アップロードした研究データが外部に漏洩する心配はありませんか？
一切ありません。ブラウザ内WebAssembly技術（Stlite）により、ファイル読み込みや統計計算はお使いの端末のローカルメモリ内で完結します。外部サーバーにデータが送信されることはシステム構造上ありません。
🛡️ 利用規約・オープンソースライセンス
本ツールはPyodide、Stlite、Pandas、SciPy、Matplotlib等の優れたオープンソースライブラリ（MIT/BSD/Apache 2.0等）を活用して構築されています。
📄 プライバシーポリシー・広告配信に関する詳細ページを見る