検討の前提条件をChatGPTに相談した結果

提出課題の概要を箇条書きにまとめて、ChatGPT-4にアドバイスを求めてみた：
プロンプトの内容：
以下が検討内容です。アドバイスをお願いいたします。
目的 ：天候が睡眠の質に影響するか否かをt検定を用いて検討する
方法：スマートウォッチから得られた、夜の睡眠時間、睡眠スコア、深い睡眠時間、浅い睡眠時間、REM睡眠時間を34日分ピックアップした 気温、湿度、天候（雨の記録がある日vs雨の記録がない日）を過去1か月の東京の気象データからピックアップする 天候の上記定義で層別して、上記各睡眠パラメータ間で対応のないｔ検定（等分散性の想定）を行う
前提条件：スマートウォッチで日々記録される睡眠時間、睡眠の種類、睡眠スコアは適切に測定されているものとした。
天候の睡眠への影響を検討するため、朝➞昼➞夜の天候がそれに続く睡眠となる想定のため、天候と睡眠は異なる日付とした。
睡眠時間は〇時間〇分であったが、数値に換算した（例：1時間15分➞1.25時間）
仮説：各タイプの睡眠時間はその日就寝前までの天候の影響を受け、雨の記録がある日と雨の記録がない日で差がある。

ChatGPTの回答：
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ありがとうございます。画像から提供された情報を基に、あなたが実施しようとしているt検定についていくつかポイントを挙げてみましょう。

1. 目的: あなたは天候が睡眠の質にどのように影響するかを調査することを目的としています。

2. 方法: あなたはスマートウォッチから得られる睡眠データ（夜の睡眠時間、睡眠スコア、深い睡眠時間、浅い睡眠時間、REM睡眠時間）を34日分収集し、それに気温、湿度、天候（雨の記録の有無）という気象データを組み合わせています。

3. 分析: 対応のないt検定を用いて、雨の記録のある日とない日での睡眠データに統計的に有意な違いがあるかを調べる予定です。データは等分散性の想定のもとで分析されるとのことです。

4. 前提条件: スマートウォッチの記録が正確であると仮定し、天候の影響を前日の睡眠に対して検討するため、天候と睡眠のデータは異なる日付で対応づけられています。また、睡眠時間は時間単位で数値に換算されています（例：1時間15分は1.25時間として扱う）。

5. 仮説: 雨が記録された日とそうでない日の睡眠時間に差が出ることを予測しています。

t検定を実施する前に、以下のチェックリストを確認してみてください：

• データの正規性：t検定はデータが正規分布に従っていることを前提としています。データの正規性を確認するために、シャピロ・ウィルク検定などの正規性テストを行うことを検討してください。

• 外れ値の検討：睡眠データに外れ値が含まれていないか、グラフィカルな方法（例えば箱ひげ図）や統計的手法（例えばZスコア）を用いて検討することが重要です。

• 等分散性の検証：t検定を実施する前に、レーベン検定などの等分散性テストを行って、異なるグループ間での分散が等しいという前提が妥当かどうかを確認する必要があります。

• t検定の選択：対応のないt検定を行う場合、2つの独立したグループ（例えば、雨の日と雨が降らなかった日）を比較することになります。対応のあるt検定は、同じサンプルに対して2回測定を行った場合に用います。

これらの点を確認した上で、Pythonなどの統計ソフトウェアを使ってt検定を実施することができます。
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➞　こうした回答をくれるまでに1分ほどだった。
誤った回答もあるかもしれないが、ざっくり作成したこちらの前提条件も、ほぼこちらの意図したとおりに受け取っていてくれたので、人間よりもこういうことは得意だということがよくわかったし、統計学の知識もそれなりにあることがわかった。壁打ち的相談相手としては十分だと思う。

明日はさらに、各パラメータについて、Excelで求めたt値やｐ値に基づいて仮説の採否の解釈を整理してみようと思う。

生成ＡＩを使いこなす側にいるためには

恐ろしく優秀な相談相手を手に入れてしまったように感じるが、試してみて感じたのは、検討のアイデア、計画立案、さまざまなパラメータの組み合わせを検討するのは人間の役割だと今のところ自分は思う。まずはこのような形でたくさん試行してみれば、得手不得手もわかり、コラボのコツがわかってゆくのかと思う。

課題図書の抜き書き

「忍耐力とは、変えることができるものを変える勇気、変えること が でき ないもの を 受け入れる 潔 さ、この二つの違いをわきまえる知恵、以上の三つである」

ナポレオン・ヒル. 私たちはできていないが、成功者はやっている52のこと (Kindle の位置No.604-605). KIKOSHOBO. Kindle 版.