研究参加者はどこで減った？ 除外と追跡不能を伝えるフロー図の設計
研究の開始人数と解析人数が違うとき、読者が知りたいのは人数だけではなく、どの段階で、なぜ減ったかです。CONSORT、PRISMA、STROBEなどの報告指針をもとに、除外・追跡不能・解析対象を混同させないフロー図の作り方を解説します。
研究の開始人数と解析人数が違うとき、読者が知りたいのは人数だけではなく、どの段階で、なぜ減ったかです。CONSORT、PRISMA、STROBEなどの報告指針をもとに、除外・追跡不能・解析対象を混同させないフロー図の作り方を解説します。
バックファイア効果（訂正すると逆に信じ込む）は、130人の実験から広まった説です。1万100人・52争点の追試で逆効果はゼロでした。訂正は効くが誤りは残る——メタ分析が示す条件と、届く訂正の型を解説します。
会議に「反対役」を置く悪魔の代弁者は本当に効くのか。1990年のメタ分析、本物の異論と比べたネメスらの実験、201人の管理職実験、AI反対役の2024年研究をたどり、形だけの反対役にしない4つの設計を示します。
俳優のでたらめ講義に専門家が高評価をつけた「ドクター・フォックス効果」。2014年の追試では高評価は再現された一方、「学んだ」と答えた人は3割前後でした。話し方が評価と学習のどちらに効くのかを、原典と追試から整理します。
研究図表のキャプションは、図の名前を書く欄ではありません。何を、どう比べ、色や記号が何を示し、どこまで結論づけられるかを、本文へ戻らなくても判断できる形に整える方法を解説します。
「ストーリーは事実の22倍記憶に残る」の出典をたどると、査読論文は見つかりません。3万3千人のメタ分析が示した実際の差（効果量0.55）と、説明文のほうが強い条件、数字と物語の配分を解説します。
専門用語を日常語へ置き換えるだけでは、研究の大切な条件まで消えてしまいます。一般向け要約で、研究目的、方法、結果、不確かさ、読み手との関係を、やさしく正確に伝える設計を整理します。
さきがけの提案書は「領域の方針に合う理由」を最初に渡せるかで読まれ方が変わります。JST公式概要をもとに、書き出し・骨格・図解の3点から「伝わる形」の設計を解説します。
ユーモアは適切で笑いが起きたときに話し手の有能さと地位の評価を上げますが、概念の説明例を面白くすると学習は13〜17％下がりました。研究が示す「笑いの置き場所」の原則を解説します。
プレプリントを「研究」とだけ紹介すると、読み手は査読済み論文と区別できないことがあります。速く共有する価値を保ちながら、査読前であること、分かったこと、まだ分からないこと、最新版への導線を一緒に示す方法を整理します。