Limitations in statistical significance testing are an issue of ongoing debate in many academic disciplines. Moving away from a reliance on their use in quantitative research is seen as an important step towards improving the quality of such research. One area that can help here is graphical data analysis, both as an exploratory and explanatory tool. This paper presents an overview of graphical techniques for quantitative data analysis. After outlining the rationale for the use of graphical data analysis, consideration of the appropriate types of graphs to use is provided. A number of useful graphs, created using the R statistical package, are introduced, along with a link to the full code to reproduce the examples. Suggestions are presented for how graphical techniques can help with both the exploration and confirmation stages in research.
統計的有意差検定の限界は、多くの学術分野で継続的に議論されている問題である。量的研究における統計的有意差検定への使用依存から脱却することは、研究の質を向上させるための重要なステップであると考えられる。ここで役立つのが、探索的・説明的なツールとしてのグラフデータ分析である。本稿は、定量的なデータ分析のためのグラフ技術の概要を説明する。グラフィカルなデータ分析を使用する理由を説明した後、使用するグラフの適切な種類について検討する。R統計パッケージを用いて作成された便利なグラフの数々を紹介し、例題を再現するための完全なコードへのリンクも掲載する。グラフィカルな技術が、研究における探索と確認の両方の段階でどのように役立つかを提案する。
