नर्सिंग में सांख्यिकी का महत्व (उदाहरण सहित)

सांख्यिकी का क्षेत्र डेटा के संग्रह, विश्लेषण, व्याख्या और प्रस्तुति से संबंधित है।

नर्सिंग में, आँकड़े निम्नलिखित कारणों से महत्वपूर्ण हैं:

तर्क 1 : सांख्यिकी नर्सों को यह समझने की अनुमति देती है कि माध्य, माध्यिका, मानक विचलन, सीमा और प्रतिशतक जैसे वर्णनात्मक आँकड़ों की व्याख्या कैसे करें।

तर्क 2 : आँकड़े नर्सों को यह समझने की अनुमति देते हैं कि हाल के नैदानिक परीक्षणों के परिणामों की व्याख्या कैसे करें और उन परिणामों को रोगियों तक कैसे पहुँचाएँ।

तर्क 3 : आँकड़े नर्सों को यह समझने की अनुमति देते हैं कि विषम अनुपात की व्याख्या कैसे की जाए, जो रोगियों को विभिन्न दवाओं या जीवन शैली विकल्पों से संबंधित जोखिम कारकों का अंदाजा दे सकता है।

इस लेख के शेष भाग में, हम इनमें से प्रत्येक कारण का विकास करेंगे।

कारण 1: समझें कि वर्णनात्मक आँकड़ों की व्याख्या कैसे करें

डेटा का वर्णन करने के लिए वर्णनात्मक सांख्यिकी का उपयोग किया जाता है।

चिकित्सा संदर्भ में, एक नर्स के पास रोगी के लिए निम्नलिखित वर्णनात्मक आंकड़ों तक पहुंच हो सकती है:

• एक निश्चित समय अंतराल के दौरान रोगी का औसत वजन।
• एक निश्चित समय अंतराल के दौरान रोगी के वजन का मानक विचलन।
• मरीज की ऊंचाई, वजन, रक्तचाप और हृदय गति का प्रतिशत।

इन मापों का उपयोग करके, नर्स किसी मरीज की समग्र स्वास्थ्य स्थिति को बेहतर ढंग से समझ सकती है और उनके स्वास्थ्य में सुधार के लिए सिफारिशें प्रदान कर सकती है।

उदाहरण के लिए, मान लीजिए कि एक नर्स यह देख सकती है कि एक मरीज अपने आयु वर्ग के लिए 93वें वजन प्रतिशत में है।

सांख्यिकी पाठ्यक्रम लेने से, एक नर्स को पता चल जाएगा कि इसका मतलब है कि व्यक्ति का वजन समान आयु वर्ग के सभी व्यक्तियों की तुलना में 93% अधिक है।

यह एक स्पष्ट संकेत है कि व्यक्ति का वजन स्वस्थ नहीं है और नर्स एक निश्चित दवा या जीवनशैली में बदलाव की सिफारिश कर सकती है जिसका व्यक्ति पर सकारात्मक प्रभाव पड़ सकता है।

कारण 2: समझें कि नैदानिक परीक्षण परिणामों की व्याख्या कैसे करें

नर्सों द्वारा आँकड़ों को समझने का एक अन्य महत्वपूर्ण कारण यह जानना है कि नैदानिक परीक्षण के परिणामों की व्याख्या कैसे की जाए।

उदाहरण के लिए, मान लीजिए कि शोधकर्ता यह निर्धारित करने के लिए एक नया नैदानिक परीक्षण कर रहे हैं कि क्या कोई नई दवा वजन घटाने को प्रभावित करती है।

मान लीजिए कि किसी मेडिकल जर्नल में परीक्षण से निम्नलिखित परिणाम सामने आए हैं:

नई दवा (एम = 5.75, एसडी = 1.25) और प्लेसिबो (एम = 0.23, एसडी = 0.97) के बीच औसत वजन घटाने में महत्वपूर्ण अंतर था; पी = 0.021.

एक नर्स जिसने सांख्यिकी पाठ्यक्रम लिया है, उसे पता होगा कि परिणामों में दिखाया गया पी दो-नमूना टी परीक्षण के पी मान का प्रतिनिधित्व करता है।

और क्योंकि यह पी-वैल्यू 0.05 से कम है, उन्हें पता चल जाएगा कि अध्ययन के परिणाम सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण हैं, यह दर्शाता है कि नई दवा लेने वाले और वही दवा लेने वाले रोगियों के बीच वजन घटाने में सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण अंतर है। एक प्लेसिबो.

इन परिणामों की व्याख्या करने के तरीके को समझकर, वे यह जानकारी उन रोगियों तक पहुंचा सकते हैं जो वजन घटाने की नई दवा लेने पर विचार कर रहे हैं।

ध्यान दें : यह एक सांख्यिकीय परीक्षण का सिर्फ एक उदाहरण है जिसे नैदानिक परीक्षणों में किया जा सकता है। अन्य सामान्य परीक्षणों में एक-नमूना टी-परीक्षण , युग्मित-नमूना टी-परीक्षण , एक-तरफ़ा एनोवा और दो-तरफ़ा एनोवा शामिल हैं।

कारण 3: समझें कि विषम अनुपात की व्याख्या कैसे करें

नर्सों द्वारा आँकड़ों को समझने का एक अन्य महत्वपूर्ण कारण यह जानना है कि विषम अनुपात की व्याख्या कैसे की जाए।

विषम अनुपात हमें उपचार समूह में घटित होने वाली किसी घटना की संभावना और नियंत्रण समूह में घटित होने वाली घटना की संभावना का अनुपात बताता है।

उदाहरण के लिए, मान लीजिए कि शोधकर्ता मां की उम्र और स्वस्थ जन्म वजन वाले बच्चे के होने की संभावना के बीच संबंध को समझना चाहते हैं।

इसका पता लगाने के लिए, वे भविष्यवक्ता चर के रूप में उम्र और प्रतिक्रिया चर के रूप में स्वस्थ जन्म वजन (नहीं = 0, हाँ = 1) का उपयोग करके लॉजिस्टिक रिग्रेशन करते हैं।

मान लीजिए कि वे 200 माताओं पर डेटा एकत्र करते हैं और एक लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल फिट करते हैं। यहाँ परिणाम हैं:

भविष्यवक्ता परिवर्तनीय आयु के लिए बाधाओं का अनुपात 1 से कम है। इसका मतलब यह है कि उम्र में प्रत्येक अतिरिक्त एक वर्ष की वृद्धि इस संभावना में कमी के साथ जुड़ी हुई है कि एक माँ के पास एक स्वस्थ बच्चा होगा।

विशेष रूप से, हम बाधाओं के विकास को मापने के लिए निम्नलिखित सूत्र का उपयोग कर सकते हैं:

संभावना परिवर्तन %: (OR-1) * 100

उदाहरण के लिए, आयु के लिए विषम अनुपात (OR) 0.92 है। इस प्रकार, हम गणना कर सकते हैं:

संभावना परिवर्तन %: (0.92 – 1) * 100 = -8%

इसका मतलब यह है कि उम्र में प्रत्येक अतिरिक्त एक वर्ष की वृद्धि एक माँ के स्वस्थ बच्चे को जन्म देने की संभावना में 8% की कमी के साथ जुड़ी हुई है।

इस विषम अनुपात की व्याख्या करने के तरीके को समझकर, एक नर्स संभावित मां को इस परिणाम के बारे में स्पष्ट रूप से बता सकती है।

अतिरिक्त संसाधन

निम्नलिखित लेख अन्य क्षेत्रों में सांख्यिकी के महत्व को समझाते हैं:

व्यवसायों में सांख्यिकी का महत्व
शिक्षा में सांख्यिकी का महत्व
अर्थशास्त्र में सांख्यिकी का महत्व
शोध में सांख्यिकी का महत्व
स्वास्थ्य देखभाल में सांख्यिकी का महत्व