Figwise

実験デザイン図ジェネレーター

群、処理、タイムライン、評価指標を記述するだけで——手描きせずにすっきりした実験デザイン図が手に入ります。無料でダウンロード可能。

01使用例

分野をまたぐ実験デザイン図の例

本ツールが実際に生成した4例:動物実験、圃場試験、行動実験、前臨床クロスオーバー試験。

4処理群の動物実験

対照・ビヒクル対照・低用量・高用量の4群(各n=10)。各ボックスの下にサンプルサイズを表示し、4つの測定時点をタイムラインに配置。

乱塊法による圃場試験

3段階の施肥量を4つのブロック内でそれぞれ無作為に割り付け、圃場の土壌勾配をブロックで制御する設計。

前後比較(pre-test/post-test)の行動実験

同一群を介入前・介入直後・フォローアップ時点で測定し、効果が持続するかを確認する設計。

前臨床クロスオーバー試験

12匹の被験動物が2期にわたり両方の製剤を投与され、期間の間にウォッシュアウト期間を挟むことで各個体が自身の対照となる設計。

02概要

実験デザイン図とは?

実験デザイン図とは、研究の構造を一枚に要約した図です。どんな群があるか、各群がどの処理・介入を受けるか、測定がいつ行われるか、各群の被験対象数はいくつかを示します。方法セクションの文章を、査読者が一目で確認できるボックス・矢印・タイムラインに変換します。

結果のグラフとは異なり、示すのはデータではなく計画そのものです。ジャーナルや研究費の審査者は方法セクションや研究デザインの項でこの図を探します。比較群・無作為化・測定タイミングが仮説と一致しているかを最も速く確認できるからです。

この図は研究ごとに固有です。2群の臨床パイロット試験と4群の動物実験では、似た仮説を検証していても必要なボックスとタイムラインは異なります。汎用テンプレートではなく自分の群数と測定時点から組み立てることが、査読に耐える図につながります。

処理群と測定タイムラインを含む実験デザイン図を描く研究者
03特徴

実験デザイン図の要素をまとめて自動生成

処理群とサンプルサイズのラベルを自動配置する実験デザイン図ジェネレーター
GROUPS · N=

群・処理・サンプルサイズをまとめて配置

研究内容を一度記述するだけで、各群をラベル付きボックスとして配置し、矢印で対応する処理と結び付け、各群の下に n= を表示します。ラベル付けを別途行う必要はありません。

ベースライン・フォローアップ・エンドポイントの測定アイコンを示す実験デザイン図のタイムライン
TIMELINE

測定時点付きのタイムラインを描画

ベースライン・フォローアップ・エンドポイントの各時点を横方向のタイムライン上に配置し、評価が行われる位置を小さなアイコンで示します。誰が処理を受けたかだけでなく、いつ評価されたかも図で分かります。

被験対象プールが対照群と処理群に分岐する無作為化を示す実験デザイン図
RANDOMIZED

対照群と無作為化を分岐で表現

記述内容に無作為割り付けが含まれる場合、被験対象のプールが各群へ分岐する形で描画し、無処置群やビヒクル対照群を処理群と区別して表示します。査読者が期待する対照デザインの読み方に合わせています。

04仕組み

実験デザイン図の作り方

研究内容の記述から出力可能な図まで、4つのステップ。

  1. 01

    群と処理を記述する

    各群または処理アームの名称、受ける処理・介入、サンプルサイズを書きます。方法セクションに書く内容と同じです。

  2. 02

    タイムラインと評価指標を追加する

    ベースライン・フォローアップ・エンドポイントなど、測定がいつ行われるか、各時点で何を測定するかを記述すると、生成器がタイムライン上に配置します。

  3. 03

    ジェネレーターに図を描かせる

    実験デザイン図ジェネレーターが群・処理・測定時点を分類し、ボックス・矢印・タイムラインを一度に配置します。

  4. 04

    群数を確認してエクスポートする

    矢印の向きとサンプルサイズがプロトコルと一致しているか確認し、高解像度PNGとして方法セクションや研究費申請書用にダウンロードします。

* 高解像度PNGを書き出します。

05デザインの種類

よくある実験デザインの種類

6つの構造で大半の研究デザインをカバーします。自分の研究がどれに当たるかを先に把握すると、記述しやすくなります。

完全無作為化デザイン

被験対象をブロック化やマッチングを行わず純粋に無作為で処理群へ割り付けます。同一系統の実験動物や同一ロットの製造品など、群間で調整すべき既知の交絡要因がない均質なサンプルに向いています。

乱塊法(randomized block)デザイン

圃場の土壌勾配や同時期に生まれた動物のロットなど、既知の変動要因ごとに先にブロックへ分け、各ブロック内で処理を無作為に割り付けます。ブロック化によって、その変動をノイズとして残さず処理比較から切り離します。

要因(factorial)デザイン

2つ以上の処理要因を組み合わせ、一方の各水準がもう一方の各水準と組み合わされるようにします。1回の実験で各要因の効果と交互作用を推定できます。用量と食事を検証する2×2要因デザインなら、独立した2回の実験ではなく4群で済みます。

クロスオーバーデザイン

各被験対象がウォッシュアウト期間を挟みながら全ての処理を順に受けるため、各対象が自身の対照となり、個体間のばらつきが比較から除かれます。可逆的で短時間の効果を持つ処理に向き、持続的な変化を起こす処理には向きません。

前後比較(pre-test/post-test)デザイン

同一群を介入前後で測定し、変化が持続するかを確認するフォローアップを追加することもあります。群内の経時変化は示せますが、独立した対照群がないため、介入以外の要因が差の原因である可能性を排除できません。

時系列デザイン

同一群または単位を、介入導入の前後にわたり繰り返し測定し、2時点の比較ではなく結果の推移を追跡します。人口全体に導入される政策変更のように、対照群を無作為に設定するのが難しい状況に適しています。

06FAQ

実験デザイン図のよくある質問

自分の方法セクションを書く前に、方法論に関する疑問を解消しておきましょう。

07関連ツール

あなたのプロトコルを図に変える

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