例題 同等性試験による排泄ケア時間の比較
例題
同等性試験による排泄ケア時間の比較
ある病院で、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時間が変化したかどうかを調査します。10人の看護師がトレーニング前とトレーニング後の排泄ケア時間に関するデータを提供しました。同等性試験により、トレーニング前とトレーニング後の平均時間が同等であるかどうかを検討します。
トレーニング前のデータX=[28,32,25,30,35,28,29,31,27,33]
トレーニング後のデータY=[24,30,22,28,31,26,27,29,23,32]
帰無仮説 0H0 トレーニング前とトレーニング後の平均排泄ケア時間が同等である
対立仮説 1H1 トレーニング前とトレーニング後の平均排泄ケア時間が同等でない
ここでは同等性試験により、帰無仮説を検討するが、その手順をPythonコードで作成し、結果の解釈を示してください。
同等性試験には様々な手法がありますが、ここでは2群のt検定による同等性試験（等分散性を仮定した場合）を行うPythonコードを示します。なお、この例では等分散性を仮定していますが、実際のデータによっては等分散でない場合もあるため、その場合はWelchのt検定やLeveneの検定などを検討する必要があります。
from
scipy.stats import ttest_ind
#
トレーニング前のデータ
before_training
= [28, 32, 25, 30, 35, 28, 29, 31, 27, 33]
#
トレーニング後のデータ
after_training
= [24, 30, 22, 28, 31, 26, 27, 29, 23, 32]
#
帰無仮説と対立仮説
#
帰無仮説 トレーニング前とトレーニング後の平均排泄ケア時間が同等である
#
対立仮説 トレーニング前とトレーニング後の平均排泄ケア時間が同等でない
null_hypothesis
= "トレーニング前とトレーニング後の平均排泄ケア時間が同等である"
alternative_hypothesis
= "トレーニング前とトレーニング後の平均排泄ケア時間が同等でない"
#
2群のt検定（等分散を仮定）
t_statistic,
p_value = ttest_ind(before_training, after_training, equal_var=True)
#
結果の表示
print("2群のt検定（等分散を仮定） ")
print("t統計量 ", t_statistic)
print("p値 ", p_value)
#
有意水準との比較
alpha
= 0.05
if
p_value < alpha
print(f"帰無仮説を棄却し、{alternative_hypothesis}と結論できます。")
else
print(f"帰無仮説を採択し、{null_hypothesis}と結論できます。")
出力結果
2群のt検定（等分散を仮定）
t統計量
1.8027756377319957
p値
0.08819202918610555
帰無仮説を採択し、トレーニング前とトレーニング後の平均排泄ケア時間が同等であると結論できます。
このコードでは、ttest_ind関数を使用して2群のt検定を実行し、p値を有意水準と比較しています。p値が有意水準よりも小さい場合、帰無仮説を棄却し、対立仮説を採択します。