Pīrsona chi-kvadrāts, ko izmanto medmāsu pētījumos vai citos pētījumos, nosaka saistīto mainīgo nozīmīgumu. Hipotēzē ir trīs veidu mainīgie: kontrole, salīdzināmā eksperimenta daļa, “norma”; Atkarīgs, faktors, kas eksperimentam vai testam jāmaina; Neatkarīgs, aspekts, kas, domājams, mainīsies eksperimentā. Māsu izpētes uzmanības centrā ir augstākās aprūpes aprūpe. Chi-kvadrāta tests nosaka, vai nulles hipotēze ir patiesa, nepareiza vai nav mainījusies mainīgie.
$config[code] not foundPearson's Chi-Square
Pieņemiet lēmumu par hipotēzi, kas būtu jāpārbauda. Piemēram, medmāsa vēlas uzzināt, vai pastāv korelācija vai attiecības starp drudzi un personām, kas pakļautas aukstumam. Paredzamais rezultāts ir tāds, ka 90 pacienti no 100 attīstīs drudzi no aukstuma.
Apkopojiet datus. No 100 pacientiem 75 pacienti ir drudzis, ja tie ir pakļauti aukstumam, savukārt 25 pacientiem ir drudzis bez aukstuma. Tie ir novērotā eksperimenta aspekti.
Aprēķināt: Pacientu skaits, kas novērojami drudzis no aukstuma, 75. Atņemt paredzamo pacientu skaitu ar drudzi, 90. 75-90 = 15, reizinot ar 2 vai kvadrātu, 30, ignorējiet negatīvo.
Sadaliet 30 pret paredzamo gadījumu skaitu, 90. 0.33.
Noteikt brīvības pakāpes vai df. Brīvības pakāpes ir aprēķinātas, dalot lietu skaitu salīdzinājumā ar salīdzināto lietu skaitu. Šajā gadījumā vienādojums būtu 100/100 = 1. Tas nosaka, vai varbūtība ir nozīmīga. Šajā gadījumā p = 0,05, p ir atrodams chi-square varbūtības tabulā.
Atrodiet.01 zem p = 0,05 uz chi-square izplatīšanas tabulas. Šajā gadījumā či kvadrāts ir vienāds ar 47,4. Nulles hipotēze ir pierādīta, vai aukstuma iedarbība izraisa drudzi 47% laika.
Padoms
Chi-square ir rūpīgi jāaprēķina. Ir viegli palaist garām soli un saņemt nepatiesu negatīvu vai nepatiesu pozitīvu.
