エディテージ x ユサコの論文執筆ヒント集
Vol.90:グラフィカルアブストラクトとインフォグラフィックの違い
- 視覚的に情報を提示することは、複雑な主題を効率的、かつ効果的に読者が理解するのに役立ちます。グラフィカルアブストラクトとインフォグラフィックの両方がこれに当てはまります。特にインフォグラフィックは、ソ
コラム：質的研究
質的データ分析：構造化データと非構造化データの違い
- このページでは、質的データ分析における構造化データと非構造化データの違いについて解説しています。構造化データは、統計学者が使用するカテゴリ化とランキングを可能にするデータであり、非構造化データは、研究
エディテージ x ユサコの論文執筆ヒント集
Vol.89:研究と出版におけるバイアスを避けるための盲検化（ブラインディング）の重要な役割
- バイアス（先入観、偏見）は、研究の立ち上げから研究計画、研究プロセスのすべての段階、さらには査読や出版物の発行、引用に至るまで、研究に影響を及ぼします。研究者は、自分の経験や考え、偏見に基づいた早急な
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Vol.88:質の高い学会論文の書き方
- セミナーや学会で論文を発表したり投稿したりすることは、特に若手研究者にとっては、学術生活の重要な一部です。学会は参加する研究者同士が交流し、自分の研究についてのアイデアや見解を交換する絶好の機会を提供
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Vol.87:分野別グラフィカルアブストラクト サンプル・事例集
- グラフィカルアブストラクトの需要は、年々高まっています。学会などでいただくサンプルが見たいという声にお応えし、ここで各分野のグラフィカルアブストラクトのサンプルをご紹介します。ご自身で作られる際は、ぜ
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Vol.86:研究がひと目でわかる－グラフィカルアブストラクトの持つ力
- 昨今、皆さまの研究分野のジャーナルでも、グラフィカルアブストラクトを求められることが増えてきているのではないでしょうか。Editageではこのニーズに合わせ、この度ジャーナルのガイドラインに合わせた2
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Vol.85:学術的な情報源とは何か？ どこで見つけられるのか？
- 学術的な情報源は、一般的に学術的な読者を対象としており、主に科学的で証拠に基づいた研究、熟考されたアイデアや理論に基づいています。これらの情報源は、その正式な構造、権威、厳密さ、目的の点で、一般的な情
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Vol.84:アカデミックライティングとは？：学生へのアドバイス
- 学生やキャリアの浅い研究者は、学術的な文書と非学術的な一般の文書の執筆スタイルを明確に区別する必要があります。どちらのタイプもそれぞれのスタイル、構造、基本的なガイドラインがあり、ライターは内容や対象
コラム：質的研究
隠された洞察の発見：強力なQDAソフトウェアと統計ソフトウェアを併用して従業員の幸福度を理解する
- 公開日: 2024年2月1日センチメント分析から統計的有意性まで、このケーススタディではNVivoとXLSTATを組み合わせた強力な分析手法を紹介します。調査データはしばしば貴重な情報を豊富に含んでい
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Vol.83:剽窃を避けるには？ 研究者のためのヒントとアドバイス
- 剽窃は文章を書く上で重要な概念であり、あらゆる種類の文書を出版するすべての著者に関係します。では、剽窃とは何でしょうか？引用や謝辞によって正式に謝意を示すことなく、他人の著作物を自分の著作物として発表
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Vol.82:図表の「アクセシビリティ」を向上させる方法
- 研究のインパクトを高めるには、図表が欠かせません。新素材の顕微鏡的特徴について聴衆に伝える際、どんなに言葉を尽くしてページを書いても、大きくて鮮明な走査型電子顕微鏡写真で意味を示すことほど魅力的なもの
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Vol.81:生存分析のベストプラクティス: 生物医学研究者のための手引き
- 科学者は、さまざまな統計ツールを使うことができます。回帰分析は独立変数とその共変量の関係を理解するのに役立ちますが、生存分析では、グループ内またはグループ間の事象（イベント）発生までの生存時間データを
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Vol.80:研究デザインにおける検定力の重要性
- 統計学では、「検定力（“power”）」とは、重要な関心事の効果を発見する、研究の力を意味します。基本的には、研究のデザインを行う時に、以下で挙げる重要な要因4つを考慮しなければなりません。 1. サ
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Vol.79:ビッグデータはグッドデータか？ ビッグデータ処理時に研究者が直面する5つの課題
- ビッグデータは科学の各分野において、かつてないほど研究法を変えてしまいました。研究者が使うツールは専門分野の特殊性に限定されていましたが、今ではビッグデータが学問分野を超えた共通ツールになりつつありま
