Pearson-féle ápolási kutatásban vagy más kutatásban használt chi-négyzet azonosítja a kapcsolódó változók jelentőségét. Hipotézisben háromféle változó létezik: a kontroll, az összehasonlítható kísérlet része, a „norma”; Függő, a kísérlet vagy a teszt által módosítandó tényező; Független, a szempont, amely várhatóan megváltozik a kísérletben. Az ápolási kutatások középpontjában kiemelkedő ápolási ellátás áll. A chi-négyzet tesztje azt határozza meg, hogy a nullhipotézis igaz-e, hamis vagy nem változik-e a változók.
$config[code] not foundPearson's Chi-tér
Döntse el, hogy melyik hipotézist kell tesztelni. Mint például, a nővér felfedezni akarja, hogy van-e összefüggés vagy kapcsolat a láz és a hidegnek kitett személyek között. A várt eredmény az, hogy a 100-ból kilencven beteg 90 lázból alakul ki a hideg hatásának.
Adatgyűjtés. A 100 beteg közül 75-en láz jelentkezik, amikor hidegnek van kitéve, míg a 25-ös láz anélkül jelentkezik, hogy ki van téve a hidegnek. Ezek a megfigyelt szempontok.
Számítsuk ki: A hidegből lázzal megfigyelt betegek száma 75. Kivonja a lázzal várt betegek számát, 90. 75-90 = 15, szorozva 2-gyel vagy négyzetméterrel, 30, figyelmen kívül hagyja a negatív értéket.
Osztjuk 30 a várt esetek számához képest, 90. 0,33.
Határozza meg a szabadság fokát vagy df-t. A szabadság fokát az esetek számának megosztásával számítják ki az összehasonlított esetek számához viszonyítva. Ebben az esetben az egyenlet 100/100 = 1. Ez meghatározza, hogy a valószínűség jelentős-e. Ebben az esetben a p = 0,05, p a chi-négyzet valószínűségi táblán található.
Keresse meg a.01 értéket a p = 0,05 alatt a chi-négyzet elosztóasztalon. Ebben az esetben a chi-négyzet egyenlő, 47,4. Ez azt jelenti, hogy a nullhipotézis igaz, vagy a hidegnek való kitettség a láz 47 százalékát okozza.
Tipp
A Chi-négyzetet gondosan kell kiszámítani. Könnyen kihagyhat egy lépést, és hamis negatív vagy hamis pozitív.
