統計結果表を文章でわかりやすく解釈する

統計の解釈をAIに丸投げすると、表の数値を客観的に説明するのではなく、勝手な結論まで飛躍した文章が返ってきがちです。例えば「学習時間が成績に有意な影響を与えているため、学習時間を増やすことが効果的である」といった表現ですが、後半部分は表にはない主張です。表が示しているのは「2つの値が連動している」という事実までであり、どちらが原因かまでは語っていません。このプロンプトは、そうした過剰解釈を防ぐためのブレーキとなります。

2段落目で作業を3つのステップに分けているのは、順序が崩れると解釈が破綻するからです。まず記号の意味を書き出させることで、標準化係数（β）と非標準化係数（B）を取り違えるといった初心者にありがちなミスを第1段階で防げます。数値を文章化する作業と、その限界を明記する作業を分けたのも同じ理由です。一度に指示すると解釈と結論が混ざり合い、どこまでがデータに基づく記述なのか区別がつかなくなります。

4段落目の制約は、p値の解釈でAIが最も陥りやすい落とし穴を封じるためのものです。「有意水準なしで『有意』と書かない」「因果関係を断定しない」「係数の大きさと有意性を混同しない」というルールを課しています。特に最後は重要で、「p値が小さい＝効果が大きい」と誤読されやすいですが、サンプルサイズが大きければ小さな係数でもp値は小さくなります。

結果表を """ で囲んでいるのは、表に含まれる変数名や脚注が指示文の一部として誤認されるのを防ぐためです。統計ソフトの出力結果は改行や列が崩れた状態でコピーされることが多いため、境界線を明示することで入力データの範囲が正確に伝わります。

論文の結果セクションのように整った文章が出力されますが、表からは読み取れない結論が自然と混ざり込んでしまいます。例えば睡眠時間のp値は.152ですが、「影響がないことが確認された」のように断定されてしまうリスクがあります（実際には「この標本では有意な差が見出せなかった」という意味に過ぎません）。どの文が表に基づくもので、どの文がAIの推測なのかが区別できないため、発表や試問で質問された際に根拠を説明できなくなります。

表を画像としてアップロードすると、数値の誤認識（OCRエラー）が起きる場合があります。ステップ1の出力結果に記載された数値が元のデータと一致しているか、必ず目視で確認してから次のステップに進んでください。