排泄ケアに関する内容で推測統計を学ぶ例題と計算手順をPythonプログラムで示します。
排泄ケアに関する内容で推測統計を学ぶ例題と計算手順をPythonプログラムで示します。
例題
ある病院で行われた排泄ケアに関する調査で、看護師の施設全体での平均時間を知りたいとします。無作為に選ばれた10人の看護師に対して、1週間の排泄ケアに費やす平均時間（分）が以下の通りです。
28,32,25,30,35,28,29,31,27,3328,32,25,30,35,28,29,31,27,33
このデータを使用して、母平均の95%信頼区間を求めるpythonコードを示して母平均の95%信頼区間の求めてください。
Pythonコードを以下に示します。
# 必要なライブラリのインポート
import numpy as np
from scipy import stats
# データセット
data = np.array([28, 32,
25, 30, 35, 28, 29, 31, 27, 33])
# 平均と標準偏差の計算
mean = np.mean(data)
std_dev = np.std(data,
ddof=1) # 不偏標準偏差
# 標準誤差の計算
std_error = std_dev /
np.sqrt(len(data))
# 信頼区間の計算
confidence_interval =
stats.t.interval(0.95, len(data) - 1, loc=mean, scale=std_error)
# 結果の表示
print("平均＝",
mean)
print("信頼区間 (95%)＝", confidence_interval)
出力結果
平均＝ 29.8
信頼区間 (95%)＝ (27.645995537089288,
31.954004462910714)
このコードは、データセットの平均、不偏標準偏差、標準誤差を計算し、stats.t.intervalを使用して95%信頼区間を求めています。結果は平均と信頼区間が表示されます。
サンプルであるデータセットをもとに、看護師の施設全体での1週間の平均排泄ケア時間の母平均が、95%の確信度で 27.64分から 31.95分の間に存在すると推定してよいことになります。信頼区間は、母平均がその区間に含まれる確率を示すものであり、95%信頼区間が与えられています。信頼区間は [27.64分, 31.95分] です。したがって、95%の確信度で、母平均がこの区間に存在すると推定できます。
統計的には、95%信頼区間が含まれているとされる範囲内で平均が存在する可能性が高いですが、確定的な結論を出すには他の要因も考慮する必要があります。そこで、統計的な結果だけでなく、確定的な結論を導くには他の要因も考慮する必要があります。次に考慮すべき要因を紹介します。
①
サンプルの代表性として、与えられた標本が、全体のポピュレーションを適切に代表しているかどうかが重要です。もし標本が偏っていたり、特定のグループが欠けていたりすると、結論が歪む可能性があります。
②
調査の設計として、調査や実験の設計が適切でない場合、結果が正確で信頼性があるものであるかどうかが問題になります。ランダム化やコントロールの不足、バイアスの影響を排除するための努力が大切です。
③
他の外部要因が、結果に影響を与えている可能性があります。例えば、施設内での施策の変更、看護師のトレーニングの差異、患者の状態などが挙げられます。
④
使用された統計モデルが問題に適しているかどうかも重要です。正確なモデルの選択や前提条件の確認が必要です。
⑤
サンプルサイズが小さい場合、統計的な力が低くなり、結論が弱まる可能性があります。大規模なサンプルサイズが望ましいことがあります。
これらの要因を考慮せずに、単に統計的な結果だけで意思決定を行うと、適切な結論を得ることが難しくなります。統計的手法はあくまでデータの一側面を示すものであり、全体の理解を深めるためには他の要因も考慮する必要があります。
今回のような仮想データを使用した場合、それが実際の状況を正確に反映しているかどうかは確認が難しいことがあります。リアルなデータでの検証や、他の情報源との比較などを行うことで、結論の信頼性を向上させることができます。