新しい排泄ケアの導入が患者の排泄成功または失敗に与える影響を調査

 例題

2×2分割表の独立性の検定（カイ二乗検定）の例題です。この例では、新しい排泄ケアの導入が患者の排泄成功または失敗に与える影響を調査します。

 

import numpy as np

from scipy.stats import chi2_contingency

# 仮想的なデータ生成

np.random.seed(42)

# A群（新しい介入あり）　 排泄が成功した患者数と失敗した患者数

group_a_success = np.random.randint(0, 21)  # 0から20の間のランダムな整数を生成

group_a_failure = 30 - group_a_success

# B群（現行の介入のみ）　 排泄が成功した患者数と失敗した患者数

group_b_success = np.random.randint(0, 21)  # 0から20の間のランダムな整数を生成

group_b_failure = 30 - group_b_success

# 2x2分割表の作成

observed_data = np.array([[group_a_success, group_a_failure], [group_b_success, group_b_failure]])

# 独立性の検定（カイ二乗検定）

chi2_stat, p_value, dof, expected = chi2_contingency(observed_data)

# 結果の表示

print("カイ二乗統計量　", chi2_stat)

print("p値　", p_value)

# 有意水準を設定

alpha = 0.05

# p値の有意水準との比較

if p_value < alpha　

    print("帰無仮説を棄却　 介入が排泄成功率に有意な影響を与えている可能性があります。")

else　

    print("帰無仮説を採択　 介入が排泄成功率に有意な影響を与えているとは言えません。")

出力結果

カイ二乗統計量　 9.874285714285714

p値　 0.0016760465035296384

帰無仮説を棄却　 介入が排泄成功率に有意な影響を与えている可能性があります。

 

この例では、2×2の分割表を作成し、新しい排泄ケアの導入が排泄の成功または失敗に与える影響を検定しています。帰無仮説は、「介入が排泄の成功または失敗に独立している」というものです。帰無仮説を棄却する場合、介入が排泄の成功率に有意な影響を与えている可能性があります。

 

2×2分割表の独立性の検定で、新しい排泄ケアの導入が排泄の成功または失敗に与える影響を検定していますが、独立性の検定の例題における前提条件についての詳細な説明を加えます。

 

背景としては、新しい排泄ケアの導入が患者の排泄の成功または失敗に与える影響を調査する場合、以下の背景が考えられます。

 

排泄ケアの介入は、新しい排泄ケアが現行の介入と比較して、患者の排泄の成功率に変化をもたらす可能性があります。

 

目的は、新しい介入が患者の排泄の成功率に影響を与えるかどうかを検証し、介入の有効性を評価することが研究の目的です。

 

研究仮説は、「新しい排泄ケアの導入が排泄の成功または失敗に与える影響があるかどうか」に関する研究仮説を以下に示します。

 

帰無仮説 (H0)　 新しい排泄ケアの導入と排泄の成功または失敗は独立している（介入が排泄の成功率に影響を与えない）。

対立仮説 (H1)　 新しい排泄ケアの導入と排泄の成功または失敗は関連しており、独立ではない（介入が排泄の成功率に影響を与える可能性がある）。

 

標本選定方法は、ランダムに選ばれた患者を対象に、新しい排泄ケアの導入を行った群Aと既存の介入を行った群Bの2つの標本を用意する。

 

データ収集は、各患者の排泄が成功したか失敗したかを記録する。

 

データ整理として、2×2の分割表を作成し、介入と排泄の成功または失敗のクロス集計表を作成する。

 

独立性の検定は、カイ二乗検定を使用して、介入と排泄の成功または失敗が独立しているかどうかを検定する。

 

結果の解釈については、検定結果に基づいて帰無仮説を採択または棄却し、新しい排泄ケアの導入が排泄の成功率に与える影響を判断する。

 

この研究デザインを通じて、新しい排泄ケアの導入が排泄の成功または失敗に独立しているかどうかを検証し、介入の効果を評価します。