例題 トレーニングプログラムの導入前と導入後で看護師の排泄ケア時間に差があるかどうかを調査
例題
トレーニングプログラムの導入前と導入後で同じ10人の看護師の排泄ケア時間に差があるかどうかを調査する。
•トレーニングプログラム導入前のランダムな10人の看護師の排泄ケア時間データX=[28,32,25,30,35,28,29,31,27,33]
•トレーニングプログラム導入後の同じ10人の看護師の排泄ケア時間データ
Y=[24,30,22,28,31,26,27,29,23,32]
以上のデータを対応のあるt検定を使用したPythonコードを示して、検定統計量を計算し、結果を解釈してください。
対応のあるt検定（ペアサンプルt検定）を使用して、トレーニングプログラムの導入前後で同じ10人の看護師の排泄ケア時間に差があるかどうかを検定するPythonコードを以下に示します。
from
scipy.stats import ttest_rel
#
データセット
before_program
= [28, 32, 25, 30, 35, 28, 29, 31, 27, 33]
after_program
= [24, 30, 22, 28, 31, 26, 27, 29, 23, 32]
#
対応のあるt検定を実行
t_statistic,
p_value = ttest_rel(before_program, after_program)
#
結果の表示
print("対応のあるt検定（ペアサンプルt検定）")
print("t統計量＝", t_statistic)
print("p値＝", p_value)
出力結果
対応のあるt検定（ペアサンプルt検定）
t統計量＝ 7.648529270389177
p値＝ 3.163508346837849e-05
計算結果の解釈として、t統計量は、2つの対応したサンプルの平均値の差を検定するための値であり、その絶対値が大きいほど差がある可能性が高まります。p値は、帰無仮説「トレーニングプログラムの導入前後で看護師の排泄ケア時間に差がない」が正しい確率を示します。p値が有意水準（通常は0.05）よりも小さい場合、帰無仮説を棄却し、差があると結論できます。
結果を確認すると、p値が有意水準よりも小さいので、「トレーニングプログラムの導入前後で看護師の排泄ケア時間には統計的に有意な差がある」と結論できます。
つまり、トレーニングプログラムの導入後、看護師の排泄ケア時間は統計的に有意に減少したことが示唆されます。しかし、トレーニングプログラムが看護師のスキル向上や効率化に寄与したとまでは言うことはできない。なぜならば、検定結果から導き出される結論は統計的な差があるというものであり、因果関係や具体的な要因に関しては直接的には言及できません。したがって、トレーニングプログラムが看護師のスキル向上や効率化に寄与したかどうかを明確に断定するには、追加の情報や分析が必要です。
そこで、可能なアプローチや考慮すべき点は以下に示します。
①
他の要因の影響を考慮する。例えば、トレーニングプログラムの導入以外にも時間帯の変化や他の介入があったかもしれません。これらの要因も考慮することが重要です。
②
実地での観察やフィードバックとして、看護師や管理職との面談やアンケートを通じて、トレーニングプログラムの導入がどのように受け入れられ、どのような影響があったかを確認することが有益です。
③
データの長期的なトレンドの検討として、トレーニングプログラムの導入後、時間の経過とともにどのような変化が見られるかを追跡することが重要です。短期的な変化だけでなく、長期的な効果も評価することが重要です。
④
臨床的な意味の検討として、統計的に有意な差があっても、それが臨床的に有益であるかどうかを考えることが必要です。統計的な有意差があるからといって、その差が臨床的に意味のある差であるかどうかは留意する必要があります。
⑤
総合的に、統計的な結果をもとにした推論に加え、現場の実情や他の要因も考慮して判断することが重要です。