論文執筆で避けるべき6つのミス(前半)

ジャーナルに投稿する論文を書くことは、ストレスがつきまとうものです。句読点や校正、文体や書式など、気をつけるべき点を挙げたら枚挙にいとまがありません！著者が犯しがちなミスを誰かが教えてくれて、同じミスを避けることができたら、ありがたいと思いませんか？エディテージのベテラントレーナーを務めるJohn McDonaldが、論文執筆でよくあるミスをリストアップし、その避け方を解説します。

前半では、数字や記号の使い方でよくあるミスを、原稿を見直すことで簡単に防げる方法をご紹介します。

後半もお楽しみに！

 

論文執筆で避けるべき6つのミス(前半) は元々 Editage Insightsに掲載されました。

論文執筆で避けるべき6つのミス(後半)

本ビデオの前半では、エディテージのベテラントレーナーJohn McDonaldが、論文執筆時に著者が犯しがちな、数字に関する3つのミスを紹介しました。後半の今回は、その他の3つのタイプのミスを紹介します。
 

·         原稿内の図表を参照するときの時制

·         主語と動詞の一致

·         単文の使いすぎによる、伝達情報の重複 

また、'respectively'という単語を使う際の役立つヒントもご紹介しています。本シリーズ記事での説明から明らかなように、校正は、原稿準備に欠かせない作業です。徹底的な校正を行なって、安易なミスや明らかなミスをなくしましょう。

論文執筆で避けるべき6つのミス(後半) は元々 Editage Insightsに掲載されました。

5 Basic mistakes in manuscript writing that can lead to rejection

Every author wants to see their paper published. However, even papers with novel and path breaking findings might face rejection due to basic mistakes in manuscript writing. To avoid this, authors can take care of the following common problems in the introduction, experiment, result, discussion, and conclusion sections:

1. Introduction lacks important references:  Most references appear in the introduction. Normally, the number of references in a research paper is limited to a certain number by journals; some request 60 while some request 30. Also, many authors fail to cite new publications and focus on old literature—at times decade-old publications. If reviewers find the information outdated and lacking novelty, the paper might get rejected. Therefore, some journals clearly mention that 50% of referenced literature should be from recent papers i.e. published in the past three years. To better connect your research with major research work in the field, apart from citing major research findings, you should also cite important review papers because by doing this, you would indirectly be citing other related research findings.

2. Incomplete methods section: Many researchers feel that they need to highlight positive results and do not place enough emphasis on the experimental procedure. When reviewers receive such papers, they might find that the results are not credible as the experiment process lacks some vital details. The methods section should be detailed so that another researcher is able to reproduce the results by following it. Some reviewers may recommend revision, but others may recommend rejection because if an experiment lacks clarity or accurate details, it will render incorrect results.

3. Manipulating the results: A research paper is usually accepted for publication mainly because of its novel findings. As it is known that most journals are predisposed towards publishing positive results, some authors try to manipulate their findings to publish their papers through exaggeration or distortion of their results. Authors may also plagiarize others’ results. In some cases, authors have been found to “select” results i.e. they include only the positive results and do not mention negative results. If an author is found to have indulged in any of these acts of misconduct, the outcome could be highly undesirable.

4. Insufficient result analysis: Often when I review papers, I find that the paper is written like a report and not a manuscript. Authors should progress beyond describing the findings and should also provide the evidence that the findings are reliable. Moreover, they should explain the importance of the findings for their field which is vital because a good research paper relates the findings to those of previous studies and explains how the study adds to the previous knowledge. Thus, papers lacking sufficient depth might be rejected. As a rule of thumb, the discussion section should take up one third of a paper.

5. Inappropriate conclusion: The conclusion should reiterate the learnings from the study. However, at times, authors provide suggestions or derive conclusions that their research doesn’t really support, which can be misleading. Ensure that the conclusion is directly related to your research question and stated purpose of the study, and is based on your results. A more damaging prospect is the conclusion overlapping with the abstract . Such a paper would not be accepted by most journals.

Authors should be aware of and avoid making these mistakes while writing the different sections of the manuscript in order to get published successfully.

You might also be interested in reading Manuscript structure: How to convey your most important ideas through your paper.

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3 Crucial mistakes researchers should avoid while conducting research

A series of unplanned events led me to a copy of Charlie Munger’s famous speech titled “The Psychology of Human Misjudgment” and got my brain whirring. In the speech he lists “24 Standard Causes of Human Misjudgment.” As someone who handles research manuscripts for a profession, the concepts Munger discusses in his speech made me think of their possible applications in research. So in this article, I want to present the three mistakes that I think researchers should be aware of while conducting their study.

Let me begin by giving a brief background about Charlie Munger. He is an American businessman and philanthropist who holds the position of vice chairman in Berkshire Hathaway. Munger delivered several speeches of which “The Psychology of Human Misjudgment” is well-known.

In this speech, Munger lists several illogical mistakes in our thinking (referred to as misjudgments) that lead us to false conclusions. He uses those concepts to explain various phenomena around us, for instance, why planes crash and what makes people stay in terrible marriages. He even gives the example of B.F. Skinner, who despite his ingeniousness, was criticized for behaving like a “man with a hammer” to whom every problem was a nail.

As you go over the transcript, you can’t help but relate those misjudgments to your personal life and to the people around you. For example, that one summer you came home from college and everybody but you saw how much weight you had gained (or lost)—well, that was contrast effect at play. And if a researcher like B.F. Skinner was prone to misjudgments, as Munger has described, then it’s probable that researchers across fields might be faced with similar challenges leading them to making mistakes.

In fact, the past decade has seen quite a few failures in replicating published studies. Ethical oversights aside, where might the researchers be going wrong? This question made me go over Munger’s transcript once more, this time with the goal of relating misjudgments to research.

Now, I have drawn these parallels based on my perception, so as you read on, think of me as someone who has tried to apply what she read, and had fun all the while. I do hope that this discussion encourages you to think about these mistakes when you are conducting your research, and it helps you as much as it has helped me in my personal and professional life.

Let’s now look at the three mistakes researchers might fall prey to.

1. Commitment and consistency can sometimes do more harm than good!

Did you ever catch yourself saying “That’s two hours of my life I’m never getting back,” or something to that effect, while walking out of a movie? If so, then you were probably a victim of the commitment and consistency principle. According to this principle, once we make a commitment, we stick to it, or in other words, we carry on despite having an inkling of unfavorable results. Why? Throwing away what we have invested (in the given example, the price of the movie ticket) seems a bigger loss than the loss we’ll incur eventually if we continue along that path. Besides, we don’t want to look fickle-minded and change our beliefs or decisions every now and then, so we stay consistent.

Can a researcher become the victim of this erroneous thought pattern? Is it possible that despite their research clearly heading nowhere, researchers might simply lose sight of when to stop or change their track? Objectively speaking, it’s possible.

Imagine you are at an advanced stage of your research, and one random click on a database has led you to a paper that completely refutes your hypothesis. If you accept the possibility that you might be on a wrong track, would you not consider persisting on your project regardless, and see if it might get accepted? The pull of staying committed and not abandoning the project might be strong, preventing you from exploring the other end of the possibility. So beware!

2. Picking cherries is fun but cherry picking is not!

Let’s begin with an example: Jack has completed his study only to find that a mere 50% of the results support his hypothesis. He is disappointed. But instead of presenting the results in their entirety, he decides to present only the positive results and sweep the negative results under the carpet. This behavior of selectively picking the parts that one thinks are the best while ignoring the others is known as cherry picking.

A researcher is expected to have an objective outlook where he/she should present data transparently and honestly. If cherry-picking creeps in when a researcher is analyzing or presenting data, he or she may manipulate it, harming science.

Science is “the slaying of a beautiful hypothesis by an ugly fact.” So when faced with unexpected results, it is best to find faults with your theory and try to fix them. If that does not work, you should present the results as they are.

3. Anchor correctly and your boat won’t sink!

How would you calculate the number of hours between, say, 8 a.m. and 5 p.m.? Perhaps you would use 12 p.m. as the basis since it serves as an anchor, a familiar point, where we can get a head start.

So when does anchoring become a mistake? That is when we choose the wrong anchor. Let’s say you are looking at shopping deals in a market. As a point of comparison, you might check the prices on an online shopping app, which means the prices on the app become the anchor to your decision. But what if the prices on the app itself may be too inflated? Being unaware of how reliable your anchor is might lead you to making an incorrect decision.    

Now let’s relate this principle to academia. As a researcher, if you rely too heavily on the first study you come across, or on any study for that matter without checking its credibility, and use it to design your own study, then that anchoring will only block your research project from succeeding.

Conclusion

It is possible that researchers might face situations where they might commit the mistakes we discussed. So they need to be mindful of these mistakes influencing their decisions while conducting research or interpreting results. After all, science builds upon itself, so it’s vital that every piece of published research is accurate; the cumulative effect of studies being riddled with mistakes can be disastrous. So be aware and steer clear of these mistakes that may cloud your judgment!  

Did you find this article interesting? Have you made any of these mistakes at any point? Do comment and let us know.

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8 Reasons why journals reject manuscripts

6 Mistakes to avoid when writing your research paper (Part 1)

6 Mistakes to avoid when writing your research paper (Part 2)

 

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回避可能なミストップ10

ジャーナルに論文を投稿してから最終判定を受けるまでには、長い時間を要します。著者は、よくある単純なミスをなくすことで、このプロセスを速めることができます。これらのミスが具体的にどのようなものか、ご存知ですか？

米国医師会（AMA）のスタイルマニュアルを編集したジャーナル編集者委員会が、投稿論文でよく目にするミスのトップ10リストを作成しました。以下の図は、トップ10のミスと、その避け方をまとめたものです。これらのミスを解消できればリジェクトを避けられるというわけではありませんが、出版プロセスの無用な遅延は、間違いなく防げるでしょう。

※こちらの図はPDF版のダウンロードが可能です。プリントするなどして参考資料としてお気軽にご利用ください。

回避可能なミストップ10（ジャーナル編集者によるリスト）
 

1.     ジャーナルの投稿規定を無視している

• 字数制限、ページの余白、ページ番号の振り方、スペーシング、引用方法、（参考文献やアブストラクトなどの）フォーマットなど、すべての投稿規定に従いましょう。
• カバーレターの中に、投稿規定を読んでいないことやそれに従っていないことを示唆するような文言を含めないよう注意しましょう。

2.     データが矛盾している

• 本文中のデータの数値や単位が、図表と一致していることを確認しましょう。
• 投稿前に、引用したデータに誤りがないことを必ず確認しましょう。

3.     参考文献・引用に関するジャーナルの規定を無視している

• 参考文献に抜けがないか、記載した参考文献に不正確な部分がないか、フォーマットに誤りがないかを確認しましょう。
• 引用箇所に番号を振って、参考文献リストと対応させましょう。引用回数に関係なく、それぞれの固有の番号を変更しないようにしてください。

4.     被験者の個人情報を晒す

• 被験者が特定される可能性のある情報が論文に含まれている場合は、インフォームドコンセントを得る必要があります。
• 被験者と連絡が取れない、同意が得られないなどの場合は、除外すべき個人情報について編集者と相談しましょう。

5.     結論を誇張している

• 結論は、得られたデータのみから導くものです。研究のインパクトを過度に主張しないようにしましょう。
• 選択的に結果を解釈するのは控えましょう。ネガティブまたはニュートラルな結果を無視して、ポジティブな結果だけに目を向けることのないようにしてください。

6.     句読点や書式にミスがある

• 間違えやすい句読点のミスに気を付けましょう。emダッシュ、カンマ、括弧を使用すべき箇所など、正しい句読点の使い方をマスターしましょう。
• 略語は正式名称で記します。同じ用語が複数回登場する場合は、表記の揺れがないか確認しましょう。

7.     補足説明が不足している

• 著者にとって自明なことが、読者にとっても自明とは限りません。説明を怠らないようにしましょう。
• 補足説明（例 「表に示したデータは丸めた数値である」など）は脚注で行いましょう。

8.     必要書類に記入漏れや誤りがある

• ジャーナルが求めるすべての書類（オーサーシップや利益相反についてなど）に、誤りや記入漏れがないか確認しましょう。
• 不足している書類がないか確認しましょう。ここを確実にすれば、出版プロセスのむやみな遅延を防げるでしょう。

9.     二重投稿の可能性がある

• 同じ論文、または論文の一部を2誌以上のジャーナルに同時に投稿してはいけません。このような行為は、出版倫理違反とみなされます。
• 投稿先が国内誌でも国際誌でも、また読者層が異なっていても、二重投稿であることに変わりはありません。

10. 編集者による変更を理解していない

• 編集者が変更を加えた理由を理解しないまま、変更の理由を問い合わせるのはやめましょう。
• 変更について慌てて質問する前に、編集済みの論文と編集者からのカバーレターをよく読みましょう。

 

関連記事:
論文投稿における著者によるミストップ10

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論文タイトルをつけるための5つのヒント

論文のもっとも大事な要素の1つが、タイトルです。それは、論文を前にした読者、ジャーナル編集者、査読者が、最初に目にするものだからです。タイトルは、目を引くものであるだけでなく、研究のエッセンスを捉えたものでなければなりません。こちらのビデオで、パーフェクトな論文タイトルのつけ方を学びましょう。

体系的な原稿のまとめ方についてもっと詳しく知りたいという方は、論文の枠組みの作り方について解説した、こちらのビデオをご覧ください。

また、原稿の執筆や出版について分からないことがある方は、こちらからお気軽にご質問をお寄せください。

論文タイトルをつけるための5つのヒント は元々 Editage Insightsに掲載されました。

科学論文で"I"や"We"を使うことは許されるか？

若手研究者は、一人称の"I" と"we" を論文の中で使わないよう指示されることが多いようです。科学とは客観性がすべてなのに、一人称で書くと主観的な文章と思われるかもしれないということが、一番の理由です。けれども、科学的な文章で一人称を使ってはいけないとする普遍的なルールはありません。

『Eloquent Science』¹　の著者であるデイヴィッド・シュルツ（David Schultz）博士は、 科学的文章で一人称を使ってもよいかどうかの調査に着手し、論文執筆に関する書籍を何冊も調べました。シュルツ博士によると 、科学的文章での一人称の使用を推奨しているガイドもいくつかあったということです。

たとえば『How to Write and Publish a Scientific Paper』という書籍で、ロバート・デイ（Robert Day）とバーバラ・ガステル（Barbara Gastel）は次のように述べています。

『The Craft of Scientific Writing』で指摘されているように、世界的に著名な科学者にも一人称を使った人は大勢います。

一人称を使用する最も良い理由の一つが、『The Science Editor’s Soapbox』に述べられています。

一方、『The Scientist’s Handbook for Writing Papers and Dissertations』 によれば、三人称を使った場合、同じ証拠を誰が検討しても全員同じ結論に至ることを示唆することになるとしています。個人的見解を述べる際には、一人称を使うべきと述べています。

『Good Style: Writing for Science and Technology』² は一人称の使用に反対の立場を取っており、「科学的論文の読者の関心は、主として科学的な事実にあって、それを明らかにした人にあるわけではない」と述べています。しかしながら、この本は同時に、ある特定の行為を誰が行ったかを示す必要がある場合には、科学的文章でも一人称の使用は問題ないと指摘しています。

シュルツ博士は『Eloquent Science』の中で、「科学的文章における一人称代名詞は、それが限定的に用いられ、かつ使用することで意味が明確になる場合には、認められるべきだろう」と結論づけています。言い換えると、論文中で"I"や"We"をそう頻繁に使用するなということです。ですが、一人称の使用を絶対に避けるということではありません。たとえば、広く認められている仮定とは異なる見解を示すときには（“Unlike Day and Gastel, I assumed that…”（デイやガステルとは異なり、私は・・・と想定する））、一人称を用います。また、個人的行為や観察を述べるときときにも（“We decided not to include…”（・・・を含めないよう私たちは決定した））、一人称を使います。最後に、自分の専門分野の慣習に従うことも忘れずに。とりわけ、投稿を考えているジャーナルが一人称の使用を禁じていないかチェックしておきましょう（そうしているジャーナルがいくつかあります）。

 

参考文献

¹ Schultz D M. 2009. Eloquent Science, p. 412. Boston, Massachusetts: American Meteorological Society. <http://eloquentscience.com>

² Kirkman J. 2005. Good Style: Writing for Science and Technology, 2nd edn, p. 49. London: Routledge. 160 pp.

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科学的文章の書き方: 文の冒頭を数字や省略形にしない

スタイルに関して、多くのジャーナルでは、数字や省略形で文を始めないよう勧告しています。けれども、laser や radar のように、頭字語そのものがすでに単語として広く認められているか、もしくは組織名 (たとえばNASA やCERN) を表している場合には、一般的には頭字語が冒頭にきても良いとされています。

 

典型的な研究論文の「結果（Results）」のセクションでは、“15% of the plants survived” や “48% of the patients recovered”のように、数字で文を始めたほうが書きやすいと感じる方もいるでしょう。こういう場合には、“Fifteen per cent of the plants . . .” や“Forty-eight per cent of the patients . . .”と数字のスペルを書くか、“Of the treated plants, 15% survived” や“Nearly half (48%) the patients recovered”のように文を言い換えます。ちなみに、イギリスの出版社では“per cent” (二語) がよく使われますが、アメリカの出版社では “percent”の方が好まれます。

 

文頭に来る省略形の場合も同じことが言えます。スペルを書くか、言い換えましょう。学名の場合、初出時は属名をすべて書きますが、それ以降は属名を一文字目だけに省略します (たとえばAspergillus niger（黒色アスペルギルス）の場合、初出時にはAspergillus niger と書きますが、それ以降は属名のAspergillus を略してA. niger と書きます)。けれども文頭では、属名のスペルをすべて書いたほうがよいでしょう。

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研究論文での過去形と現在形の使い方

英語には精巧な時制システムがありますが、研究論文で一番よく見られる時制は単純過去形と単純現在形で、次が現在完了形と過去完了形です。この場合の「完了形」というのは、「完成した」とか「完全に終了した」という意味で、「完了」形は、2つの出来事を述べたり、それらがいかに時間という点で関連しあっているか明らかにしたりするときに使われます。
 

典型的な研究論文は IMRaD 形式にもとづいており、ある時制がどのくらいの頻度で使われるかは、論文の節によって違ってきます。例えば、「序」では現在形と過去形がどちらも使われますが、「結果」では過去形しか使われません。以下では、単純過去、単純現在、現在完了、過去完了、これら4つの使用法について簡単に説明します。  
 

単純過去: 過去に起こった特定の行為あるいは出来事で、同じ文の中の現在とつながりのないことについて書くときは単純過去を使います。いくつか例を挙げましょう。

• We selected 5 plants at random.
• Tanaka reported that 1000 grains of wheat weighed 40 grams.
• Watson and Crick published their landmark paper on the structure of DNA in 1953.

 

単純現在: 一般に言って真であることや、変化しそうにないことを述べる時は現在形を使います。
例)

• The sun rises in the east.
• Human babies generally start speaking when they are two years old.
• In July and August, it rains in most parts of India.

また、書き手が真と考える研究結果や、当の研究に関係がある研究結果を示すときにも現在形を使います。
例）Robinson maintains that soaking seeds in strong acids help in breaking seed dormancy.

最後に、当の論文に書かれている研究について語るときも現在形が使われます。
例）Section 2.3 discusses the advantages of soaking seeds before sowing them.

 

現在完了形: 現在完了形を使うのは、現在につながっている過去の出来事について語る時、傾向について語る時、最近終わるか始まるかしたばかりの出来事、または今も続いている出来事について書く時です。

例）

• The use of cell phones or mobile phones to access the Internet has increased recently
   
• Multi-megawatt turbines have been used in Europe for offshore sites.

 

過去完了形: 過去完了形は、過去の別々の時点で起きた2つの関連のある出来事について述べる時に使われます。

• By the time they were sown, the seeds had already germinated.
• Those candidates that had been exposed to radiation earlier were excluded. 

 

関連記事：

研究論文だけを書くのはなぜ？もっと幅広い読者に向けて書いてみよう

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"namely"を使うか、それとも"such as" や "including"を使うか

“for example”、 “for instance”、"such as"、“including” のような表現を正しく使うことが重要です。これらの表現に共通するのは、ある分類(class)のすべての構成要員ではなく、その中のいくつかを指しているということです。それに対し、”namely”はリストで網羅する場合にそのリストの前につけます。

 

農薬をテストするという実験を考えて見ましょう。A、B、C、いずれも接触中毒剤（口から摂取しなければならない消化中毒剤に対し、接触中毒剤は、対象となる害虫の体に直接触れると効果が出る）といわれるタイプの農薬をテストするとします。また、テストしたのはその3つだけだったとします。

農薬について言及するためには、“three pesticides were tested, namely A, B, and C.” と書かなければなりません。けれども、もし“the pesticides tested included contact poisons A, B, and C”と述べたならば、ある分類のすべての要員が挙げられているときに“include”という動詞を使うことはないので、4つ以上の農薬をテストしたという印象を与えます。

 

同様に、“such as”、 "for example"、"for instance"という表現は、その後に続くリストが網羅的ではなく、一例に過ぎないということを示すものです。結果を考察するときは、その他のいくつかの農薬に言及する可能性があり、“Contact poisons such as A, B, and E are more effective than stomach poisons such as X, Y and Z are in controlling caterpillars.”と書くかもしれません。 

 

“such as”を使うときは、リストに“etc.”をつけてはいけないということにも注意しましょう。ちなみに、現在たいていの出版社は、“viz”（ラテン語のvidelicetで、zは短縮形etを意味する古い記号）のかわりに”namely”の使用を勧めています。

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科学論文の書き方: "About"、"Around"、"Approximately"の意味の違い

科学は測定と計算がすべてです。与えられた図（量）が正確な値か、四捨五入されているかを示す表現は、すべての科学的文章で共通しています。こうしたいくつかの表現は多かれ少なかれ同じ意味を有していますが、ちょっとした違いもあり、文章を書く人が慎重であれば、そうした違いを考慮に入れて学術的な文章の執筆に取りかかります。

About と Approximately: 指の数（それぞれの手に5本ずつ）に関連した理由から、数値は5か10の倍数に丸められるのが普通です。こうした特性からみると、次のような文だと変な感じがします："Each plot contained about 17 trees." 。ここで明らかに矛盾しているのは、5の倍数でも10の倍数でもない17という数値が、四捨五入されaboutという表現によって限定された数字には見えないことです。同時に、上の文を書いた人は、数字が正確ではないことを強調したいと思っています。そういう場合により適しているのはapproximately という語でしょう。この違いについて Use the Right Word という本に何と書いてあるかご紹介しましょう:「aboutはapproximatelyと区別せずに使われることが多いが、approximatelyほどは正確な値に近づけることに重きを置いていない」。

About とAround: The difference between aboutとaroundの違いはもっと簡単で、大まかに言うと、好みの問題です: about はイギリス英語でよく使われ、around はアメリカ英語でよく使われます(Pocket Fowler's Modern English Usage, p. 8)。

 

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科学論文の書き方："A number of" と"The number of"

数字を複数形と結びつけるのは当たり前のことです。2つ以上あるもの（例えば、days、samples、experimentsなど）について話すとき、"The days were short"、"the samples were dried"、
"The experiments were repeated"のように、動詞も複数形が使われます。

"a number of" という表現も同じカテゴリーに入ります。
"a number of days passed" とか"a number of people were present"のように、"a number of"の後には複数形がきます。不定冠詞 a がついているからといって間違えないようにしてください。"a number of"は、2つ以上ある物を指すときに使う表現なので、後に続く名詞も動詞も複数形になります。

一方、"the number of" は"a number of" と異なり、後に続く名詞は複数形ですが、動詞は単数形になります。なぜかというと、"the number of"は、1つの集まりや集団が正確にはいくつで構成しているかという数を指すときに使われるからです。ぴったりの数を重視し、単にたくさんあるということではなく、数の方が重要な時に使われる表現なのです。

例えば、"The number of plants in each plot was 25" 、"The number of participants was greater in summer than in winter"のように使います。

 

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本文中で引用する際の"et al." の使い方

 

[1] Day R A and Gastel B. 2006. How to Write and Publish a Research Paper, 6th edn. Westport, Connecticut: Greenwood Press. 320 pp.

[2] University of Chicago Press. 2010. The Chicago Manual of Style, 16th edn. 1026 pp.

[3] https://authornet.cambridge.org/information/productionguide/stm/text.asp

[4] American Psychological Association. 2009. Publication Manual of the American Psychological Association, 6th edn. Washington, DC: APA Press. 272 pp.

 

 

 

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ラテン語フレーズ：イタリック体にするか、しないか

科学的な文章では、ラテン語の表現が、省略された形(etc. for et ceteraの略語etc.やet aliiの略語et al.)か、あるいは略さない形(in vitro, in vivo, in situ)で使われることがよくあります。ラテン語の表現はイタリック体で書いた方がよいでしょうか？　こうした疑問によくあることですが、1つの正解（あるいは誤答）はありません。ただし傾向としては、徐々にイタリック体にはしなくなっています。出版社やスタイルガイドの多くも、ラテン語の表現にイタリック体を使うよう指示してはいません。例をあげると、スプリンガーとエルゼビアでは"in vitro"、"in vivo"、"in situ" は通常フォントかローマン体で書くよう強く求めています。Chicago Manual of Styleと Scientific Style and Formatも同様です。

 

これに対し、アメリカ鳥学会（The American Ornithologists' Union）発行の論文雑誌Aukの投稿規程では、イタリック体の使用について非常に具体的に記されています。「以下のラテン語の表現はイタリックにしなければならない。すなわち、in vivo、in vitro、in utero、in situ、ad libitum、a priori、a posterioriである。その他のラテン語の用語(学名を除く)は、イタリック体にしない」The Oxford Dictionary for Scientific Writers and Editorsでも、in vivoとin vitroはイタリック体にするように求めています。

 

ですから、この件に関する常識的なアドバイスは、投稿先のジャーナルの慣例に従いなさいということです。なお、イタリック体を使うと判断した場合、ちょっとした印刷上の問題があります。単語や句をイタリック体にするときは、単語・句の前にスペースを入れ、単語・句の後にはスペースを入れません。そうすると、イタリック体にした部分の両側の間隔がそろっているように見えます

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Question: 不等号、等号の前後にスペースは必要？

Question Description:

お世話になります。

例えば、
p = 0.05、p=0.05、p =0.05
p < 0.01、p<0.01、p <0.01
n = 100、n=100、n =100
11.0 < Hb < 14.0、11.0<Hb<14.0、11.0 <Hb <14.0、11.0< Hb <14.0

など、どれが好ましいのでしょうか。

相談する上司によって考えが異なるようで、毎回本質とは違う上記の修正に時間を強いられてしまいます。
また、単語数が変わってくるので、単語数制限のある抄録を作成するときに悩んでしまうこともあります。

一般的な決まりはあるのでしょうか。

米国医師会(AMA)のスタイルマニュアルでは、等号と不等号の前後にはシングルスペースを入れるべきとされています。ですので、AMAのスタイルマニュアルに従うジャーナルに論文を投稿するのであれば、このルールに従うとよいでしょう。この場合、ご質問の例では、それぞれ最初の表記が好ましいということになります。

p = 0.05

p < 0.01

n = 100

11.0 < Hb < 14.0

エディテージインサイトに掲載されたものです。

指示の言葉として"See Table 2"、"Refer to Figure 6"は使わない

研究論文では本文に付属した図表（の使用）がよく見られます。これらは本文を補う働きをします。たとえば、図は言葉では伝えられない情報を伝え、表は文章よりも効率よくデータを表します。研究論文の読者はこのことをよくわかっています。事実、論文に目を通すとき、読者は、その論文が何について書いてあるのかを大まかに理解するため、図表で目を止めることが多いです。

図、表、付録などの付属物には番号が付いており、本文の中では番号によって参照されます。読者はこうした慣習になれているので、はっきりした指示により付属物を吟味するよう、とりたてて言われる必要はありません。

論文の著者は、関連した発見に言及するときは、"See Table 2"、"Refer to Figure 6"、"Turn to Appendix A"のような表現を使うよりも、"Seeds germinated faster when incubated at temperatures higher than 25 °C (Table 2)" とか "One of the adverse side effect of the drug was skin rash (Figure 6)" のようにして図表に言及し、残りは読者に任せるのが賢明です。

エディテージインサイトに掲載されたものです。

正確にp値を報告していますか？

一般的に、p値はグループや関係性における違いが、偶然によるものなのか、あるいは研究対象の変数によるものなのかを読者に指し示すものです。


ネイチャーを含むほとんどの統計ガイドラインによると、“有意”であると考えられる変化や差異、あるいは関連性にはp値を提供する必要があります。さらに、有意水準（有意か否かを決定する際のp値）は.05、.001 、あるいは.01でもありうるため、自分の論文のメソッドのセクションで、研究に使用された有意水準をはっきりと述べることが賢明です。「有意水準は.05と定めた」という一文があれば十分です。
 

しかしながら、p値は効果や変化、あるいは関係性の強さや大きさを読者に伝えるものではありません。したがって、ただp値のみを報告することは避けたほうが良いでしょう。検定統計量（t, F, Uなど）、相関関係、回帰係数（ピアソンの相関係数r、スピアマンの順位相関係数rhoなど）、あるいは効果量の尺度（イータ2乗、偏イータ2乗、オメガ2乗など）を一緒に提供することおすすめします。

                                                               

「仕事の満足度と不安の間に有意な関係を発見した(p < .05)」という文を見てみましょう。

この場合、あなたが読者に伝えていることは、この関係性が偶然によるものとは考えにくいというに足る証拠を見つけたということのみです。
読者は、この関係性が正の関係なのか、逆の関係なのか（つまり、高い不安感を持つ被験者は仕事にも高い満足度を持つのか、あるいは不安感をあまり持たない被験者が仕事に高い満足度を持つのか）わかりません。

また、この関係性が強いものなのか弱いものかもわかりません。読者のために、相関係数をp値と共に報告しなければなりません。もしあなたが上記の文の最後に括弧で“r = -.78”と付け加えるなら、この関係が強い逆の関係であると読者は理解できるでしょう。その結果、彼らはあなたの研究成果をより良く理解できます。
 

「事前テストと事後テストの間にスコアの有意を発見した」という文はどうでしょう。この場合、(a)この差異を検証するためにあなたがどんな統計テストを実施したかがわかるよう、統計テストの方法と、(b)この差異がどれほど大きいなものか読者が理解できるよう、効果量の尺度の2点を報告することをおすすめします。事前テストと事後テストそれぞれの平均値でさえ、あなたが発見した効果量を理解するのに十分の場合もあります。

 

さらに、厳密なp値を報告することは良いアイデアです。というのも、こうした実践は科学をより厳密なものにすることに貢献するといえます。

p < .05とあれば、このp値は“.048”かもしれません。この値は厳密には“.05”以下という意味ですが、.05に非常に近いため、統計的に有意とは言えないp値0.51のように扱う必要があるかもしれないからです。典型的には、もし厳密なp値が.001以下であれば、ただ“p < .001”と提示するだけでよいです。そうでなければ、厳密なp値を報告すべきだし、とりわけ研究における主要な結果に対してはそうすべきでしょう。

 

ここで、私がよくお目にかかるp値に関する基本的な間違いをいくつか挙げてみましょう。

1. “p =  .00” or “p < .00”

厳密に言って、p値が0と等しくなることはない。統計プログラムの中には、.000のp値を出すものがあるが、これは自動的な四捨五入によるものか、あるいは小数点以下の表示されているところで省略されているためです。したがって、”p=.000”を“p< .001”に表記し直してはどうでしょう。後者の方がより好ましいとされるし、報告されたp値の重要性を大きく変えるものでもないからだ。また、p値は常に0と1の間にあり、マイナスになることはないでしょう。

2. “p < .03”

多くのジャーナルは、“p < .05” 、“p < .01”、あるいは“p < .001” といったようにアルファ値（統計的有意水準）との関係で表示されるp値を受け入れているでしょう。これらは、“p = .03” または “p = .008”といったように絶対値として表現することもできます。しかしながら、不等式(>あるいは<)に続く値がアルファ値ではない時には、通常、p値はこうした記号とともには使われません。

以上、ｐ値について解説しました。p値の報告の仕方を改善できるか、論文の結果報告部分をチェックすることをおすすめします。もしご意見・ご感想がありましたら、コメント欄より質問を受け付けます！


 

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エディテージインサイトに掲載されたものです。

研究の有意性とは？p値に頼るべきでない理由

研究論文でもっともよく使われている統計値は、もっとも誤解され、誤用されているかもしれません。―その統計値とは、p値のことです。

アメリカ統計学会(American Statistical Association, ASA)は最近、「統計的優位性とp値に関する声明」を発表し、p値の適切な利用と解釈に関する6つの原則を挙げています。

ASAの言う6つの原則とはどのようなものか、そしてそれを研究にどう生かすべきなのかを、1つずつ確認して行きましょう。

1. p値は、特定の統計モデルに対してデータがどれぐらい整合しないかを示すことができるものである。

ここで重要なのは、「特定の」という言葉です。どのような研究や分析でも、研究者が統計モデルを作成するときは、特定の前提を想定するはずです。統計学者らによると、p値=0.05とは、その仮定が正しい確率が95%であるということではありません。そうではなく、この値は、もし帰無仮説が真であり、その他の前提もすべて有効であるならば、現在得られている結果と同程度の結果が得られる確率が5%であるということです。

2. p値は、「調べた仮説が真である確率」や「データが偶然の結果得られたものである確率」を示すものではない。

「p値が比較的小さい場合は帰無仮説が偽である」という誤った解釈が行なわれることがよくあります。実際のところ、p値が示しているのは、「帰無仮説が真であった場合に得られた結果と少なくとも同程度の結果が得られる確率」を示しているに過ぎません。

3. 科学的結論やビジネス／政策上の決定は、p値が一定の基準に達しているかどうかだけを根拠に下すべきではない。

「P < .05」は何かが真であることを保証しているわけではありません。つまるところ、p値は単なる統計値に過ぎず、天のお告げではないのです。P値は、研究の様々な側面、とくにサンプルサイズなどの影響を受けます。サンプルサイズがきわめて大きければ、影響がまったくのゼロでない限り、p値はほぼ常に有意でしょう（効果量はごくわずかかもしれませんが）。ですから、p値のみに基づいて実際的な決定を下すことはできない、というのが妥当な考え方です。

4. 正しい推論を行うためには、詳細な情報と透明性が必要である。

研究で報告されるのはp値が .05未満の結果のみ、ということがよくあります。ASAはこのような「間引き」行為を強く戒めており、検討されたすべての仮説、実施したすべての統計分析、そして、有意か否かにかかわらず、得られたすべてのp値を報告するよう勧告しています。そのようにして初めて、データから有効な結論を導き出すことができるのです。

5. p値／統計的有意性は、効果の量や結果の重要性を示すものではない。

P値が非常に小さい場合(<.001)の結果を、「有意性が高い」あるいは「きわめて有意である」と考える研究者もいます。しかし、p値が低いからといって、結果に実用性や臨床的重要性があるとはいえません。

仮に、エナジードリンクの消費量を増やすと、若い女性の身体イメージがポジティブなものになる、という統計的に有意な相関関係があることが分かったとしましょう。これは必ずしも、身体イメージを改善するために、女性たちに無料のエナジードリンクを配る介入方法を考えるべきだ、ということにはなりません。注目すべきなのは、関係性の強さ（例えば相関係数や回帰係数など）です。関係性が弱い場合は（例えば相関係数がたった0.1）、身体イメージと強い関係を持つほかの因子（例えば適度な自尊心や、肥満を話題にする頻度）について考慮すれば、介入の効果はより高まるでしょう。

結果の重要性を左右する実際の状況について考えることも重要です。大きなグループ間の小さな違いは統計的には有意かもしれませんが、実質的には重要でないこともあります。逆に、小さいグループ間の大きな違いは、統計的に有意でなくても実際には重要だということもあります。例えば、教育的介入を行なった後に、100点満点の数学のテストの平均点が1.5点上がったという場合、統計的には有意かもしれませんが、実生活において特別なメリットや有益性があるとは言えそうにありません。

6. p値そのものは、研究モデルや仮説に関する証拠を適切に測定するものではない。

p値のみの研究結果を報告することは、避けるべきです。P値が小さいからといって帰無仮説が偽であるとは限りませんし、p値が大きいからといって帰無仮説が真であるとも限りません。研究では、得られた結果と辻褄の合う様々な仮説があり得ます。したがって、p値は実験した研究モデルや理論を統計的に裏付ける唯一のものではなく、研究の価値をp値にのみ帰することはできないのです。

 

まとめ： p値は便利なものではありますが、研究の価値や重要性を決める物差しではないですし、またそのようなものとして扱うべきでもありません。統計的有意性は、科学的・実際的・臨床的な重要性と同義ではないのです。

エディテージインサイトに掲載されたものです。