统计在护理中的重要性（附示例）

统计学领域涉及数据的收集、分析、解释和呈现。

在护理领域，统计数据非常重要，原因如下：

理由 1 ：统计学使护士能够了解如何解释描述性统计数据，例如平均值、中位数、标准差、极差和百分位数。

理由 2 ：统计数据使护士能够了解如何解释最近的临床试验结果以及如何将这些结果传达给患者。

理由 3 ：统计数据使护士能够了解如何解释比值比，这可以让患者了解与不同药物或生活方式选择相关的风险因素。

在本文的其余部分中，我们将逐一阐述这些原因。

原因 1：了解如何解释描述性统计数据

描述性统计用于描述数据。

在医疗环境中，护士可以访问患者的以下描述性统计数据：

• 给定时间间隔内患者的平均体重。
• 给定时间间隔内患者体重的标准差。
• 患者身高、体重、血压和心率的百分位。

通过这些测量，护士可以更好地了解特定患者的整体健康状况，并提供改善其健康的建议。

例如，假设护士可以看到一名患者的体重处于其年龄组的第 93 个百分位。

通过参加统计学课程，护士会知道这意味着该人的体重比同一年龄段的所有人重 93%。

这清楚地表明该人的体重不健康，护士可能会建议某种药物或改变生活方式，这可能会对个人产生积极的影响。

原因2：了解如何解释临床试验结果

护士了解统计学的另一个重要原因是知道如何解释临床试验结果。

例如，假设研究人员正在进行一项新的临床试验，以确定一种新药是否会影响减肥。

假设医学杂志上报道了以下试验结果：

新药（M = 5.75，SD = 1.25）和安慰剂（M = 0.23，SD = 0.97）之间的平均体重减轻存在显着差异； p = 0.021。

学过统计学课程的护士会知道结果中显示的p代表两个样本 t 检验的p 值。

而且因为这个 p 值小于 0.05，他们就会知道研究结果具有统计显着性，表明服用新药的患者和服用相同药物的患者之间的体重减轻存在统计显着性差异。安慰剂。

通过了解如何解释这些结果，他们可以将这些信息传达给正在考虑服用新减肥药物的患者。

注意：这只是临床试验中可能进行的统计测试的一个示例。其他常见检验包括单样本 t 检验、配对样本 t 检验、单向方差分析和双向方差分析。

原因 3：了解如何解释比值比

护士了解统计学的另一个重要原因是知道如何解释比值比。

优势比告诉我们治疗组中发生事件的几率与对照组中发生事件的几率之比。

例如，假设研究人员想要了解母亲的年龄与生育健康出生体重婴儿的可能性之间的关系。

为了探索这一点，他们使用年龄作为预测变量和健康出生体重（否 = 0，是 = 1）作为响应变量进行逻辑回归。

假设他们收集 200 名母亲的数据并拟合逻辑回归模型。结果如下：

预测变量年龄的优势比小于 1。这意味着年龄每增加一岁，母亲生出健康婴儿的几率就会降低。

特别是，我们可以使用以下公式来量化赔率的演变：

赔率变化%：(OR-1) * 100

例如，年龄的优势比 (OR) 为 0.92。因此，我们可以计算：

赔率变化%：(0.92 – 1) * 100 = -8%

这意味着母亲的年龄每增加一岁，生育健康婴儿的机会就会减少 8% 。

通过了解如何解释这一比值比，护士可以清楚地将这一结果传达给潜在的母亲。

其他资源

以下文章解释了统计在其他领域的重要性：

统计在企业中的重要性
统计在教育中的重要性
统计学在经济学中的重要性
统计在研究中的重要性
统计在医疗保健中的重要性