Takeshi Minakawa* Charapla Inc., Yokohama, Japan
*Correspondence: [info-www.charapla.net]
November 19, 2025
[日本語]
Permanent Archive (Internet Archive)
https://archive.org/details/osf-registrations-46ag8-v1
Abstract
Background: The belief that the frequency of births increases during the full moon or new moon (the so-called “lunar effect”) persists among the general public and some medical professionals, despite a lack of established medical evidence.
Objective: The purpose of this study is to verify whether lunar phases have a statistical influence on birth rates using a large-scale dataset of over 100,000 Japanese individuals.
Methods: We analyzed birth data from 135,748 individuals collected via the entertainment web service “charapla.net” between 2010 and 2017. The lunar age (0–29) at birth was calculated for each individual. The goodness-of-fit to a uniform distribution was analyzed using the Chi-square test and Cramér’s V for effect size.
Results: The distribution of births across lunar ages was extremely flat. No specific increase in births was observed around the full moon or new moon. Although a statistically significant difference was detected (χ2(29) = 62.99 , p < 0.001), the effect size was negligible (V = 0.004).
Conclusion: The results suggest that there is no substantial association between lunar phases and birth rates in the contemporary Japanese population.
- Introduction
The belief that the phases of the moon influence human physiology, particularly the timing of childbirth, has existed globally since ancient times. The theory that “more births occur on full or new moon nights” is still shared as anecdotal evidence among some midwives and obstetricians and remains widely recognized in society.
Numerous studies have attempted to verify this “lunar effect” over the past half-century. A comprehensive review by Kelly and Martens [5] reported that the majority of studies deny any association between lunar phases and birth rates. Notably, Arliss et al. [1], in an analysis of over 500,000 births, concluded that there were no significant differences in birth frequency or complications across any lunar phase. Studies by Morton-Pradhan et al. [2] and Abell et al. [3] have shown similarly negative results.
In Japan, Wake et al. [4] analyzed data from a midwifery facility in Kyoto and reported no association between lunar phases and birth frequency, although they suggested a potential link with gravitation.
However, due to some small-scale studies showing positive results and the propagation of myths through confirmation bias, a definitive scientific consensus has not fully permeated the general public. Furthermore, verification using large-scale Japanese data exceeding 100,000 records, particularly using non-medical, web-based self-reported data, is limited.
Therefore, this study aims to statistically re-examine the influence of lunar phases on birth rates using birth data from approximately 130,000 users of an entertainment web service.
2. Materials and Methods
2.1 Dataset
This study utilized registered user data from “charapla.net,” a web service operated by Charapla Inc. that provides daily horoscopes and personality analysis based on Western astrology. Because the service delivers personalized content derived directly from birth data, users have a strong incentive to input accurate birth information.
The data collection period was from 2010 to 2017. We performed data cleaning to exclude duplicate registrations and invalid dates (e.g., births before 1900), resulting in a final sample size of n=135,748 for analysis.
Regarding user demographics, the user base was approximately 80% female and 20% male, with about 5% not stating their gender. As the primary focus of this study is the correlation between birth date and lunar age, no stratified analysis by gender was performed. Although the birth information is self-reported, preliminary analysis of this dataset showed no bias in the distribution of “Moon Signs” (which change position approximately every 2.5 days). This lack of bias empirically supports the randomness and reliability of the birth dates used in this study.
2.2 Calculation of Lunar Age
Based on each subject’s birth date (Japan Standard Time), the time elapsed since the preceding New Moon was calculated as the “Lunar Age.” Using an astronomical calculation algorithm, the calculated values were rounded to integers from 0 to 29 (30 categories). Here, Lunar Age 0 corresponds to the New Moon, and Lunar Age 15 corresponds to the Full Moon.
2.3 Statistical Analysis
The null hypothesis was set as “births occur uniformly across all lunar ages from 0 to 29 (following a uniform distribution).”
To test the divergence between the observed frequency distribution and the theoretical uniform distribution, the Chi-square goodness-of-fit test was used with a significance level of 5%.
Furthermore, given the extremely large sample size (n > 100,000), even minute deviations tend to result in remarkably small p-values (over-detection). Therefore, to evaluate the practical significance of the results, Cramér’s V was calculated as a measure of effect size. Generally, a value of V < 0.1 is judged as a “negligible” effect.
3. Results
3.1 Data Comprehensiveness and Homogeneity
The relationship between birth dates and lunar age in the collected data is shown in Figure 1 (Scatter Plot).
As shown in the figure, data points are uniformly distributed across the entire period as a blue band, without bias toward specific lunar ages or periods. This suggests that the dataset is not strongly affected by specific seasonal or cohort effects and possesses high comprehensiveness suitable for analysis.
[Figure 1]
3.2 Distribution of Births by Lunar Age
The aggregated birth counts for the 30 intervals from Lunar Age 0 (New Moon) to 29 are shown in Figure 2 (Bar Chart).
The shape of the graph is visually extremely flat. The specific increases (peaks) in births around the Full Moon (Lunar Age ~14-16) or New Moon (Lunar Age ~0-1, 28-29), often claimed by proponents of the lunar effect, were not observed in this graph. The number of births for each lunar age fluctuates randomly around the mean (approx. 4,525 births), with no concentration on any specific lunar age.
[Figure 2]
3.3 Statistical Analysis
The results of the Chi-square goodness-of-fit test showed a statistic of χ2(29) = 62.99 and a p-value of p = 0.00026 (p < 0.001), statistically rejecting the null hypothesis (perfect uniform distribution).
However, upon verifying the effect size (Cramér’s V) to exclude the influence of sample size, the value was V = 0.004.
In statistical standards, a value of 0.004 indicates that the correlation is substantially zero, confirming that the statistical significance is attributable solely to the large sample size.
4. Discussion
The results of this study found no substantial association between lunar phases and birth rates in a dataset of over 130,000 Japanese individuals. No concentration of births on full or new moons was observed; the distribution was uniform.
This result is entirely consistent with previous large-scale studies by Arliss et al. [1] and Morton-Pradhan et al. [2], which denied such correlations using datasets of over 500,000 births. Furthermore, Wake et al. [4], using smaller Japanese data, also reported no significant difference based on lunar phases, and this study strongly reinforces that finding with large-scale data. As pointed out by Abell et al. [3], human cognitive bias linking natural random fluctuations to the full moon is likely a factor in the persistence of this myth.
Although a statistically significant result (p < 0.001) was obtained in this analysis, the low effect size (V = 0.004) indicates this has no practical meaning. In massive datasets, even accidental noise is detected as “significant” by tests, making it dangerous to judge by p-values alone. The data in this study mathematically demonstrate that lunar age does not function as a determinant of birth timing.
A limitation of this study is that the data is based on self-reports from a web service. However, the sample size of 130,000 from a single platform is sufficient to offset small biases from specific regions or facilities and to capture macro trends.
In conclusion, the necessity of considering lunar phases for staffing in medical settings or guidance for pregnant women is statistically denied.
Data Availability Statement
The data that support the findings of this study are available from the corresponding author upon reasonable request. The raw data are not publicly available due to privacy restrictions containing information that could compromise the privacy of research participants.
Acknowledgments
I would like to express my sincere gratitude to Hiroaki Arakawa, Hideaki Sato, and Makoto Konishi for their foundational contributions to the “Charapla” project and their generous support in data collection.
References
- Arliss, J. M., Kaplan, E. N., & Galvin, S. L. (2005). The effect of the lunar cycle on frequency of births and birth complications. American Journal of Obstetrics and Gynecology, 192(5), 1462–1464.
- Morton-Pradhan, S., Bay, R. C., & Coonrod, D. V. (2005). Birth rate and its correlation with the lunar cycle and specific atmospheric conditions. American Journal of Obstetrics and Gynecology, 192(6), 1970–1973.
- Abell, G. O., & Greenspan, B. (1979). Human births and the phase of the moon. New England Journal of Medicine, 300(2), 96.
- Wake, R., Misugi, T., Shimada, K., & Yoshiyama, M. (2010). The Effect of the Gravitation of the Moon on Frequency of Births. Environmental Health Insights, 4, 55–59.
- Kelly, I. W., & Martens, R. (1994). Lunar Phase and Birthrate: A 50-Year Critical Review. Psychological Reports, 75(1), 507–521.
大規模出生データにおける月齢と出生数の関連性の欠如：13万人の日本人を対象とした統計的検証
皆川剛志*、株式会社キャラプラ、横浜
*Correspondence: [info-www.charapla.net]
2025年11月19日
要旨
背景: 「満月や新月の日に出産が増える」という説（ルナ・エフェクト）は、医学的根拠が乏しいにもかかわらず、一般社会や一部の医療従事者の間で信じられている。
目的: 本研究の目的は、10万件を超える大規模な日本人出生データセットを用い、月齢が出生数に統計的な影響を与えているかを検証することである。
方法: 2010年から2017年にかけて運営されたエンターテインメント系Webサービス「charapla.net」において収集された、135,748名の出生データを使用した。各生年月日における月齢（0～29）を算出し、一様分布に対する適合度をカイ二乗検定および効果量（Cramér’s V）を用いて解析した。
結果: 月齢ごとの出生数分布は極めて平坦であり、満月や新月付近での特異的な増加は確認されなかった。統計的には有意な差が検出されたが（p < 0.001）、効果量は V = 0.004 と無視できるほど小さかった。
結論: 本研究の結果、現代の日本人集団において、月齢と出生数の間に実質的な関連性は存在しないことが示唆された。
1. 緒言 (Introduction)
月の満ち欠け（月齢）が人間の生理機能、特に出産のタイミングに影響を与えるという信念は、古くから世界各地に存在している。「満月や新月の夜には出産が多い」という説は、現在でも助産師や産科医といった医療従事者の間での経験則として語られることがあり、社会的に広く認知されている。
この「ルナ・エフェクト」の真偽については、過去半世紀にわたり数多くの検証が行われてきた。KellyとMartensによる包括的なレビュー[5]では、大多数の研究が月齢と出生率の関連を否定していると報告されている。特に、Arlissら[1]は50万件を超える大規模データを用いた調査において、月齢のどのフェーズにおいても出生数や分娩合併症に有意差は見られないと結論付けており、Morton-Pradhanら[2]やAbellら[3]の研究も同様に否定的な結果を示している。
日本においては、Wakeら[4]が京都の助産施設データを分析し、引力との関連については示唆しつつも、月齢（月の満ち欠け）そのものと出生数の間には関連が見られないことを報告している。
しかしながら、依然として肯定的な結果を示す小規模研究も散見されることや、確証バイアスによる俗説の流布により、決定的な科学的コンセンサスが一般大衆に浸透しているとは言い難い。また、10万件を超える規模の日本人データを対象とした検証、特に医療機関由来ではないWebベースの自己申告データを用いた検証は限られている。
そこで本研究では、エンターテインメント系Webサービスの利用者から得られた約13万件の出生データを用い、月齢が出生数に与える影響の有無を統計的に再検証することを目的とする。
2. 対象と方法 (Materials and Methods)
2.1 データセット
本研究では、株式会社キャラプラが運営するWebサービス「charapla.net」の登録ユーザーデータを使用した。同サービスは西洋占星術に基づく毎日の運勢や性格診断を提供するものであり、出生データに基づいてパーソナライズされたコンテンツが提供されるため、ユーザーには正確な出生情報を入力する強い動機（インセンティブ）が存在する。
データ収集期間は2010年から2017年である。重複登録や無効な日付（1900年以前の出生など）を除外するデータクリーニングを行い、最終的に n=135,748 名のデータを解析対象とした。
ユーザー属性に関しては、約80%が女性、20%が男性であり、約5%が性別無回答であった。なお、本研究の主眼は出生日と月齢の相関にあるため、性別による層別解析は行っていない。 出生情報は自己申告に基づくものであるが、本データセットを用いた予備解析において「月サイン（約2.5日ごとに位置が変わる）」の分布に偏りが見られなかったことは、本研究で使用する出生日のランダム性と信頼性を経験的に裏付けている。
2.2 月齢の算出
各対象者の生年月日（日本標準時）に基づき、直前の新月（New Moon）からの経過時間を計算し、これを「月齢（Lunar Age）」とした。計算には天文計算アルゴリズムを用い、算出された数値を四捨五入して0から29までの整数値（30区分）に分類した。ここで、月齢0は新月、月齢15は満月に相当する。
2.3 統計解析
帰無仮説を「出生は月齢0から29のすべての期間において均等に発生する（一様分布に従う）」と設定した。
観測された頻度分布と理論的な一様分布との乖離を検定するために、カイ二乗適合度検定（Chi-square goodness-of-fit test）を用いた。有意水準は 5% とした。
さらに、本研究のようにサンプルサイズが極めて大きい場合（n > 100,000）、微小な偏差であってもp値が著しく小さくなる傾向がある（過剰検出）。そのため、結果の実質的な意味（Effect Size）を評価するために、Cramér’s V（クラメールのV）を算出した。一般に、V < 0.1 の場合、その効果は「無視できるほど小さい（Negligible）」と判定される。
3. 結果 (Results)
3.1 データの網羅性と均質性
収集されたデータにおける出生日と月齢の関係を Figure 1（散布図）に示す。
図に示される通り、データ点は特定の月齢や期間に偏ることなく、全期間にわたり青色の帯状に均一に分布している。これは、本データセットが特定の季節や年代の偏り（コホート効果）の影響を強く受けていないことを示唆しており、解析に適した高い網羅性を有しているといえる。
3.2 月齢別出生数の分布
月齢0（新月）から29までの30区間における出生数の集計結果を Figure 2（棒グラフ）に示す。
グラフの形状は視覚的に極めて平坦（フラット）である。ルナ・エフェクト肯定説において頻繁に主張される「満月（月齢14～16付近）」や「新月（月齢0～1、28～29付近）」における特異的な出生数の増加（ピーク）は、本グラフにおいては確認されなかった。各月齢の出生数は平均値（約4,525人）の周辺でランダムに変動しており、特定の月齢への集中は見られない。
3.3 統計学的解析
カイ二乗適合度検定の結果、統計量は χ2(29) = 62.99 、p値は p = 0.00026 (p < 0.001) であり、帰無仮説（完全な一様分布）は統計学的に棄却された。
しかし、サンプルサイズの影響を排除した効果量（Cramér’s V）を確認したところ、その値は V = 0.004 であった。
統計学的な基準において、0.004 という数値は「相関が実質的にゼロである」ことを示しており、統計的な有意差はあくまでサンプルサイズの大きさに起因するものであることが確認された。
4. 考察 (Discussion)
本研究の結果、13万件を超える日本人の出生データにおいて、月齢と出生数の間に実質的な関連性は認められなかった。満月や新月に出産が集中するという現象は観測されず、分布は一様であった。
この結果は、50万件規模のデータを用いて相関を否定したArlissら[1]や、Morton-Pradhanら[2]の先行研究と完全に一致するものである。また、日本の小規模データを用いたWakeら[4]の研究においても月齢（Phase）による有意差は確認されておらず、本研究はそれを大規模データによってより強固に裏付けるものとなった。Abellら[3]が指摘したように、自然界のランダムな変動を満月と結びつけてしまう人間の認知バイアスが、俗説が存続する一因であると考えられる。
本解析では p < 0.001 という統計的に有意な結果が得られたが、効果量（V=0.004）の低さが示す通り、これは実質的な意味を持たない。巨大なデータセットにおいては、偶然のノイズさえも検定上は「有意」として検出されるため、p値のみで判断することは危険である。本研究のデータは、月齢が出産のタイミングを決定づける要因としては機能していないという事実を数学的に示している。
本研究の限界として、データがWebサービスの自己申告に基づく点が挙げられる。しかし、単一のプラットフォームから収集された13万件というサンプルサイズは、地域や施設ごとの小さな偏りを相殺し、マクロな傾向を捉える上で十分な強度を持っているといえる。
結論として、医療現場における人員配置や妊婦への指導において、月の満ち欠けを考慮する必要性は統計学的に否定される。
謝辞 (Acknowledgments)
本研究に使用したデータの収集にご協力いただいた、Webサービス「charapla.net」の全ユーザー、ならびにプロジェクトの基礎となるシステム開発を行った荒川広成氏、佐藤秀昭氏、小西慎氏に深く感謝の意を表する。
参考文献 (References)
- Arliss, J. M., Kaplan, E. N., & Galvin, S. L. (2005). The effect of the lunar cycle on frequency of births and birth complications. American Journal of Obstetrics and Gynecology, 192(5), 1462–1464.
- Morton-Pradhan, S., Bay, R. C., & Coonrod, D. V. (2005). Birth rate and its correlation with the lunar cycle and specific atmospheric conditions. American Journal of Obstetrics and Gynecology, 192(6), 1970–1973.
- Abell, G. O., & Greenspan, B. (1979). Human births and the phase of the moon. New England Journal of Medicine, 300(2), 96.
- Wake, R., Misugi, T., Shimada, K., & Yoshiyama, M. (2010). The Effect of the Gravitation of the Moon on Frequency of Births. Environmental Health Insights, 4, 55–59.
- Kelly, I. W., & Martens, R. (1994). Lunar Phase and Birthrate: A 50-Year Critical Review. Psychological Reports, 75(1), 507–521.