Pearson's chi-square, naudojamas slaugos tyrimams ar kitiems tyrimams, nustato susijusių kintamųjų reikšmę. Hipotezėje yra trys kintamųjų tipai: Kontrolė, lyginama eksperimento dalis, „norma“; Priklausomas, veiksnys, kuris turėtų būti pakeistas eksperimentu ar bandymu; Nepriklausomas, aspektas, kurį tikimasi keisti eksperimente. Slaugos tyrimų dėmesys skiriamas aukščiausios slaugos priežiūrai. Chi kvadrato testas yra nustatyti, ar nulinė hipotezė yra teisinga, klaidinga ar kintamųjų pokyčių nėra.
$config[code] not foundPearsono Chi aikštė
Nuspręskite hipotezę, kuri turėtų būti išbandyta. Pavyzdžiui, slaugytoja nori išsiaiškinti, ar yra karščiavimas ir šalčiui veikiantys asmenys. Tikimasi, kad 90 pacientų iš 100 sukels karščiavimą nuo šalčio.
Surinkite duomenis. Iš 100 pacientų 75 patiria karščiavimą karščiavimu, o 25 - karščiavimas be šalčio. Tai yra stebimo eksperimento aspektai.
Apskaičiuoti: Pacientų, kuriems karščiavimas stebėtas nuo šalčio, skaičius 75. Atimkite tikėtinų pacientų, sergančių karščiavimu, skaičių: 90. 75-90 = 15, padauginus iš 2 arba kvadrato, 30, ignoruokite neigiamą.
Padalinkite 30 pagal numatomą atvejų skaičių, 90. 0.33.
Nustatykite laisvės laipsnius arba df. Laisvės laipsniai apskaičiuojami padalijus atvejų skaičių, palyginti su palygintų bylų skaičiumi. Šiuo atveju lygtis būtų 100/100 = 1. Tai lemia, ar tikimybė yra reikšminga. Tokiu atveju p = 0,05, p yra chi-square tikimybių lentelėje.
Rasti.01 po p = 0,05 chi kvadratinio paskirstymo lentelėje. Tokiu atveju chi-kvadratas lygus 47,4. Nulinės hipotezės reikšmė yra įrodyta arba šaltojo poveikio priežastis - karščiavimas 47 proc. Laiko.
Patarimas
Chi kvadratas turi būti kruopščiai apskaičiuotas. Lengva praleisti žingsnį ir gauti klaidingą neigiamą arba klaidingą teigiamą.
