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時々受講生の方から、

調査に必要な対象者数や、すでに行っている

調査の対象者数の妥当性について質問を受けることがあります。

そのような際、「被験者が20名で統計分析を行います」といった声を聞くこともあり、被験者数の重要性が軽視されていることが危惧される場合があります。

実際にはどの程度のサンプルサイズが必要なのでしょうか。

今回は、特に相関分析を例に、

必要な被験者数について解説します。

【１】相関分析に必要な被験者数の目安

相関分析における必要な被験者数は、

効果量の大きさ、

信頼水準、

検出力（通常は80％）

によって異なります。一般的なガイドラインは以下の通りです：

1. 効果量が中程度 (r = 0.30) の場合80％の検出力を確保するには、約85名以上の被験者が必要。
2. 効果量が大きい (r = 0.50) 場合40名程度の被験者がいれば、大きな効果を検出するのに十分。
3. 効果量が小さい (r = 0.10) 場合、有意に検出するためには約780名の被験者が必要。

【２】効果量とは？

効果量とは、統計的な分析で観察される効果の大きさや強さを示す指標です。

相関分析では、効果量として相関係数 (r) が使われ、変数間の関連の強さを示します。

単に「相関があるかどうか」だけでなく、

「その相関がどれほど強いか」を判断するために役立ちます。

例えば、

「相関係数が0.10あれば関連があると言いたい」という場合、

統計的に有意な結果を得るためには

約780名の被験者が必要となります。

これは、一般的な80％の検出力と5％の有意水準に基づく目安です。

【３】サンプルサイズと統計的検出力

相関が小さい場合、サンプルサイズが十分に大きくなければ有意な結果を得るのが難しくなります。

統計的検出力を確保し、研究結果が信頼できるものであることを示すためには、

効果量に応じた適切な被験者数を設定することが重要です。

統計分析を計画する際には、

必要なサンプルサイズを正確に見積もることが、信頼できる分析結果を得るための鍵となります。

修士論文・博士論文・投稿論文の個人指導を専門とするリサーチコンサルタント「ムーンサークル」は、創業以来１５周年を迎えました。

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修士論文・博士論文・投稿論文の計画立案、資料収集、データ解析など、研究執筆の段階から論文完成までのサポートを必要とする方

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サポートする学問領域 ：

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セッション時間 ：

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1. フリーセッション（１５分）：サポート内容の確認と学術領域の確認。
2. お申込みと予約：申込後、１週間以内に第１回セッションを開始。
3. お支払い：銀行振り込み。
4. Skype、またはZoomの登録。
5. 予約時間にオンライン個人指導。

先日サポートご依頼のあった論文を見せていただくと、あまり見ない構成で、構成の半分以上が

背景、結果、考察が混在しており、これらが区別されていない状態でした。

章や節のタイトルは「かっこいい」ものがつけられていたものの、

そもそもまだ結果の分析が終わっていない段階で、そのタイトルがどう導かれたのか、つかみどころがなく、一つひとつ丁寧に確認していく必要があると感じました。

大学院によっては、論文の構成が慣習的に様式が決まっている場合もあるので、そういう形式と指示があったのか確認すると、

「ネットにあった論文の構成テンプレートを参考にした」ととのこと。

さらに意味が通らない文言もあり、一つ一つ確認していくと、

「私が書いたのではなくテンプレートにそう書いてあった」とのこと。

その結果的に文脈が成り立っていない箇所も多く散見されました。

何よりも、調査結果の分析がまだできていない段階では、論文の「材料」が揃っていないため、しっかりとした論文を作成することはできません。

料理に例えるなら、食材が揃っていない状態で料理を始めるようなものです。

その段階で、結果が書かれている部分の章や節のタイトルが決まることはなく、

自分で理解できていない構成とそれっぽく見えるタイトルの旗のもと、焦って書き進めても、感想文や記録の羅列に終わる可能性が高くなります。

とりあえず、今まで書かれた部分を活かしつつ、

全面的に構成の大改築を行い、並行して結果の分析と論文としての文章を書く作業を進めて、

論文の体裁をまずは整える作業に取り掛かりました

現在は、軌道に戻って、順調に分析を終えて書き進められているところです。

現代は、ネットが普及し、さまざまな情報を簡単に収集できる時代です。

しかし、その情報の正確さを見極めることが重要です。

安易に情報を鵜呑みにして使うと、論文がまとまりを欠いてしまい、混乱を招くばかりです。

AIの活用についても同じことが言えます。

AIは効率的なツールではありますが、すべてをそのまま信じて右から左へと流用してしまうと、

見た目は整った文章になっても、内容のある論文にはなりえません。

情報社会において、研究のプロセスは格段に効率化が進んでいますが、

集めた情報の検討や取捨選択を行うのは

自分自身です。

その認識をしっかり持っておかないと、

自分が何をやっているのかわからなくなり、あるいはわからなくなっていることにすら気づかず、

情報化社会に埋没してしまいます。

自分が何をしているのかを見失わず、論文執筆は、自分自身の手で進めるものだという意識を忘れずに持って、焦らず、一歩一歩確実に進めていきましょう。

【修論提出にむけての第一ハードル】

「修士論文は提出すれば通る」という話をよく耳にします。

確かに、提出できればほとんどの場合合格しますが、

その前に重要な関門があることを忘れてはいけません。

実際、論文の提出許可を得るまでに、指導教官や主査・副査による厳しいチェックが行われ、多くの学生が

この段階でふるいにかけられます。

多くの大学院では、１１月末から１２月にかけて仮提出が行われ、ここで論文の完成度が確認されます。

この段階で

「提出しても通らない」と判断されれば、正式な提出を許されないこともあります。

仮提出とはいえ、指導教官や査読者の指摘に真摯に対応し、質を高める努力をすることが、最終的な合格に繋がります。

このプロセスは非常に重要であり、

実質的に提出前の最終審査と考えることができます。

【提出後の厳しい審査】

仮に提出できたとしても、完成度が低ければ不合格になることは珍しくありません。

例えば、指導教官が良しとしても、

口頭試問や副査からの厳しい指摘で、論文の修正を求められ、不合格になるケースもあります。

実際、私たちのところにも毎年４月や５月頃になると、１月に不合格になった修士論文の再提出に向けたサポート依頼が多く寄せられます。

大学院によっても審査の基準は異なり、同じ完成度の論文でも、大学院によっては通る場合もあれば、厳しく評価される場合もあります。

【過去に不合格になった一事例】

以前、提出２か月前に認知心理学の実験論文のサポート依頼を受けたことがあります。

実験の仮説や目的が思い付きに近く、実験そのものが未完成の状態でした。

時間も限られていたため、とにかく実験を行い、結果と考察で体裁を整えて急ぎまとめる形で進めました。

結果的に、実験の結果は当たり前の内容であり、仮説の新規性も欠けていました。

しかし、この方は「とにかく出せば通るので形が出来上がっていればよい」というスタンスで、大学院ん名前を言いたくないとのこと、また、提出の段階で大学側が仮評価を行わない方針だったため、そのまま提出されました。

後日、口頭試問において

「仮説の論理性が薄いこと」

「実験自体が学部レベルであること」

が厳しく指摘されました。

この結果、厳しい評価を受け、不合格となったのです。

このレベルでも実験を行い考察していれば合格となるパターンが多いのですが、今回は厳しい評価でした。

大学院名が入った書類で、トップレベルの研究大学院であることがこちらも把握でき、「それなら納得」と思ったケースでした。

大学院名を明かしたくない方もいらっしゃいますが、最初からわかっていれば「この研究計画では通らない」とアドバイスできたと思います。

こういった事例からもわかるように、

論文の質が大学院によって異なる基準で評価されることを理解することが重要です。

【出せば通るという考えのリスク】

「修士論文は提出すれば通る」という考え方は、やはり危険です。

確かに一部の大学院では、提出後に最低限の基準をクリアすれば通る場合もありますが、それを期待してはなりません。

むしろ、論文の質をできる限り高め、完成度を上げるための努力を惜しまずに取り組むことが、合格への最も確実な道です。

秋も深まり、修士論文や卒業論文の提出が迫ってくるこの時期、多くの学生から

「まだ修論の形ができていなくてどうすればいいかわからない」

というご相談をいただきます。

論文の進捗やデータの有無は一人ひとり異なりますが、共通して重要なのは、

何よりも提出期限内に完成させることです。

そのためには、まずは全体の流れや構成、

言い換えれば「論文の体裁を整える」ことが最優先になります。

先行研究からどのような論点が導き出され、そこからどんな目的や仮説を立てたのか。

その仮説を検証するためにどのような方法を選び、どんな結果を得たのか。

そして、それを基にどのような考察を行ったのか

──このように、論文全体に一貫した論理の流れがあれば、

最低限「完成した形」にはなります。

あとは、残りの時間で

その骨組みを磨き、精度を高めるだけです。

特に注意が必要なのは、最近よく見られる

AIを部分的に利用してパッチワークのように組み立てられた論文です。

部分的には完成しているように見えても、全体の流れが急に変わったり滞ったりして、

論文としての一貫性が失われてしまうことが多いです。

最も大きな問題は、理解が不十分なまま書かれているため、ゼミでのディスカッションや

口頭試問に耐えられないケースが増えていることです。

「なぜその方法を選んだのか？」「なぜその考察に至ったのか？」といった

基本的な質問に答えられず、論文が破綻してしまう危険があります。

進捗が思わしくなくて焦りを感じる時期かもしれませんが、

まずは冷静に論文全体の構成を整え、一貫した論理の流れを作ることに集中しましょう。

Slow and steady wins the raceで、

焦らず着実に進めることが成功への鍵です。

今の時期、多くの方がデータ分析を終えて、論文執筆、特に考察部分に取り組んでいるかと思います。

統計分析を行った結果、

仮説通りの有意な結果が得られなかった…

そんな経験をされた方も多いのではないでしょうか。

パニックになってしまうこともあるかもしれませんが、

それも一つの結果です。

重要なのは、冷静にその結果を受け止め、

「なぜ仮説通りの結果が得られなかったのか」を考えること。これが「考察」です。

仮説が実証されるかどうかは論文全体に大きな影響を与えますが、

仮説に関連する小さな結果が予測通りにいかないこともよくあります。

多くの方は「ただの付随結果」として流してしまいがちですが、

そこにこそ重要な学びがあります。

以前、ある発表会で、付随する結果をスルーされた発表がありましたが、聴衆にいた有名な教授が指摘しました。

「小さなことにも目を向け、なぜそうなったかを考えることが、今後の研究者としての質を左右する」と。

私はその言葉に深く感銘を受けました。

予測から外れた結果には、思いもよらない発見が隠れているかもしれません。

がっかりせず、またスルーせず、

なぜそのような結果になったのかを改めて考える姿勢を大切にしてください。

修論や卒論で実験や調査のデータの収集が終わったものの、

最初に設定した目的や仮説に合致しなかった、とか、

とりあえずデータを取ることを優先して、そこから何が言えるかを考えたい

（＝目的をちゃんと考えてなかった＼(◎o◎)／！）、とか、

データー収集は完了したものの、そ迷子になっている方が少なからず毎年おられます。
どうすればよいかはケースバイケースですが、今日はこのような場合に

論文の初心者の方々に共通してる考えられる解決策を３つまとめたいともいます。

まずは、
（１）データの再検討
データに誤りや異常値がないかの確認、

統計分析の間違いがないかの確認、

まず、落ち着いてここからの検討です、

それでも、仮説や目的に合致しないデータであったならば、

（２）仮説の再評価
最初に立てた仮説が妥当であったかを再検討し、

仮説がそもそも間違っていたならば、

新たな仮説を立て直します。

先に立てた仮説を結果出てからか変えても良いの？

よくある質問ですが新たな仮説が妥当であるならば、

とりあえずOK！
何かしら後出しじゃんけんのようですが、

卒論や修論ならばこれも有りかと思います。

次に考えられる方策としては
（３）得られたデータから新たな知見を引き出す
仮説の書き直しという点では（２）と似ていますが、

（２）が元の仮説の延長上で仮設を書き直すとすれば、

（３）は全く別の視点で、得られたデータをとらえなおし、結論を導きだすことを検討するということです、

視点を変えて得られた知見が新たな洞察や研究の方向性を示すことがあります。
あるいは、得られたデータを詳細に分析し、新たなパターンや関連性を見つけるということも考えられますし、

最初の分析に使った方法とは異なる分析手法を試みるということも有効です。

データを取ったもののここから何がいえるのかわからなくなった・・・・・

大丈夫です。

あの手この手で色々な方向からデータを見直せば必ず解決策は見えてきます。

焦らずに落ち着いて取り組んでいきましょうね。