ある小児循環器専門医は、5～15歳の小児と青年の無作為サンプルにおいて、体組成と血圧の間に関係があるかどうかを調べることにした。 彼は標準的な手順で、体重、身長、股関節周囲径（HC）、ウエスト周囲径（WC）を含む人体計測値を収集した。 収縮期血圧（SBP）と拡張期血圧（DBP）の測定は、参加者が着席した後、5分間隔で少なくとも3回行い、これらの測定値に基づいてSBPとDBPの平均値を算出した。 WCと平均DBPの間に関係があるかどうかを判定するのに適切な統計検定はどれか。
A.
分散分析
(5%)
B.
カイ二乗検定
(9%)
C.
相関分析
(55%)
D.
メタ分析
(1%)
E.
二標本のt検定
(27%)
変数は、測定の尺度に基づき、質的変数（すなわち、カテゴリー変数）と量的変数（すなわち、連続変数）に大別される。 質的変数（たとえば、治療のタイプ、血液型）は、カテゴリまたはグループを表すのに対し、量的変数（たとえば、体温、グルコース値）は、数値を表す。 研究における従属変数（例：結果）と独立変数（例：暴露、危険因子）の測定尺度は、どのような状況でも正しい統計的検定を決定する。
相関分析は、2つの量的変数（多くの場合、従属変数と独立変数であるが、必ずしもそうではない）の間の線形関係の強さと方向を評価するために使用される統計的手法である。 この研究では
量的従属変数は拡張期血圧（DBP）であった。
量的独立変数はウエスト周囲径（WC）であった。
相関分析は、DBPとWCの間に関係があるかどうかを決定することができます。 統計的に有意な相関係数は、DBP と WC が正（WC が増加すると DBP が増加する）または負（WC が増加すると DBP が減少する）の直線関係にある（すなわち、帰無仮説が棄却される）ことを示します。
(選択肢 A) 分散分析(ANOVA)検定は、子供(0-12 歳)、青年(13-17 歳)、成人(18-59 歳)、高齢者(60 歳以上)の血清フェリチン濃度(つまり量的変数)を比較する研究のように、3 つ以上の独立したグループの量的変数の平均を比較する。
(選択肢 B) カイ二乗検定は、性別(すなわち、「男性」と「女性」)と心筋梗塞(すなわち、心筋梗塞の有無)との関連を評価する研究のように、2 つのカテゴリー変数間の関連を評価する。
(選択肢D）メタアナリシスとは、個々の研究よりも統計的検出力の高い解析を行うために、複数の研究のデータを組み合わせて解析するために用いられる定量的統計手法である。
(選択肢 E） 2 標本の t 検定は、男性患者と女性患者の血清フェリチン濃度（つまり量的変数）を比較する研究のように、2 群間の量的変数の平均を比較する。
教育目的
相関分析は、2つの量的変数の間の線形関係の強さと方向を記述するために使用される統計的手法である。