例題 1標本母比率検定による排泄ケアの効果評価

例題

1標本母比率検定による排泄ケアの効果評価

ある病院では、新しい排泄ケアトレーニングプログラムが導入され、その結果として看護師の排泄ケア満足度が向上したかどうかを調査します。トレーニング後の看護師全体の排泄ケア満足度についてのデータがあります。

データ

•看護師全体でのトレーニング後の排泄ケアに満足している人数　 30人

•看護師全体でのトレーニング後の総数　 40人

この例題の解析手順をPythonコードで作成し、結果の解釈を示してください。

 

1標本母比率検定を用いて、トレーニング後の看護師全体の排泄ケアに対する満足度に有意な変化があるかどうかを評価するPythonコードを以下に示します。

import scipy.stats as stats

# データ

satisfied_count = 30  # 満足している看護師の人数

total_count = 40  # 看護師の総数

# 仮説の設定

null_hypothesis = 0.5  # 帰無仮説　 満足度が変化していない（母比率は0.5）

# 1標本母比率検定

statistic, p_value = stats.binom_test(satisfied_count, total_count, null_hypothesis)

# 結果の出力

print(f"検定統計量　 {statistic}")

print(f"P値　 {p_value}")

# 有意水準 0.05 での検定

alpha = 0.05

if p_value < alpha　

    print("帰無仮説を棄却　 有意な差がある")

else　

    print("帰無仮説を採択　 有意な差がない")

出力結果

 

このコードでは、binom_test関数を使用して1標本母比率検定を行っています。帰無仮説は、トレーニング後の看護師全体の排泄ケアに対する満足度が変化していないというものです。結果のP値が有意水準（ここでは0.05）よりも小さければ、帰無仮説を棄却し、有意な変化があると結論されます。