例題 コクランの Q 検定による排泄ケアの標本分散の比較
例題
コクランの Q 検定による排泄ケアの標本分散の比較
ある病院では、3つの異なる排泄ケアトレーニングプログラムを実施し、それぞれのプログラムの有効性を調査します。看護師たちに対して、3つのトレーニングプログラムを実施し、それぞれのプログラム後の排泄ケア満足度の分散を調査しました。
データ
•プログラム A 後の排泄ケア満足度（分散） �12=5.0S12=5.0
•プログラム B 後の排泄ケア満足度（分散） �22=4.5S22=4.5
•プログラム C 後の排泄ケア満足度（分散） �32=6.0S32=6.0
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。
コクランの Q 検定を用いて、3つの異なるトレーニングプログラムの排泄ケア満足度の分散が等しい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
data_program_A
= [1, 2, 3, 4, 5] # プログラムAのデータセットを入力してください
data_program_B
= [1, 2, 3, 4, 5] # プログラムBのデータセットを入力してください
data_program_C
= [1, 2, 3, 4, 5] # プログラムCのデータセットを入力してください
#
仮説の設定
null_hypothesis
= "all" # 帰無仮説 3つの標本の分散は等しい
#
分散分析
statistic,
p_value = stats.f_oneway(data_program_A, data_program_B, data_program_C)
#
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 少なくとも1つの標本の分散が他と異なる")
else
print("帰無仮説を採択 3つの標本の分散は等しいとはいえない")出力結果
出力結果
検定統計量 0.0
P値 1.0
帰無仮説を採択 3つの標本の分散は等しいとはいえない
このコードでは、cochrans_q関数を使用してコクランの Q 検定を行っています。帰無仮説は、3つの標本の分散が等しいというものです。結果のP値が有意水準（ここでは0.05）よりも小さい場合、帰無仮説を棄却し、少なくとも1つの標本の分散が他と異なると結論されます。
結果から、3つのプログラム後の排泄ケア満足度の母分散に有意な差があるとは結論できませんでした。有意水準 0.05 で帰無仮説を棄却できなかったことから、各プログラム後の満足度の母分散が等しい可能性があります。有意水準 0.05 で帰無仮説を棄却できなかったことから、3つのプログラム後の排泄ケア満足度の母分散が等しい可能性があります。この結果から、3つのプログラムが満足度に対して異なる分散をもたらすとは言えません。ただし、この検定はサンプルサイズが小さい場合に弱いことがあり、注意が必要です。より強力な検定を行うには、より多くのデータを取得するか、他の統計手法を検討することが考えられます。