간호학에서 통계의 중요성(예제 포함)

통계 분야는 데이터의 수집, 분석, 해석 및 표현과 관련이 있습니다.

간호학에서 통계는 다음과 같은 이유로 중요합니다.

근거 1 : 통계를 통해 간호사는 평균, 중앙값, 표준 편차, 범위 및 백분위수와 같은 기술 통계를 해석하는 방법을 이해할 수 있습니다.

근거 2 : 통계를 통해 간호사는 최근 임상 시험 결과를 해석하는 방법과 그 결과를 환자에게 전달하는 방법을 이해할 수 있습니다.

근거 3 : 통계를 통해 간호사는 승산비를 해석하는 방법을 이해할 수 있으며, 이는 환자에게 다양한 약물 또는 생활 방식 선택과 관련된 위험 요인에 대한 아이디어를 제공할 수 있습니다.

이 기사의 나머지 부분에서는 이러한 각 이유를 설명합니다.

이유 1: 기술통계를 해석하는 방법을 이해하세요

기술 통계는 데이터를 설명하는 데 사용됩니다.

의학적 맥락에서 간호사는 환자에 대한 다음과 같은 기술 통계에 접근할 수 있습니다.

• 주어진 시간 간격 동안 환자의 평균 체중.
• 주어진 시간 간격 동안 환자 체중의 표준 편차입니다.
• 환자의 키, 몸무게, 혈압, 심박수의 백분위수입니다.

이러한 측정값을 사용하여 간호사는 해당 환자의 전반적인 건강 상태를 더 잘 이해하고 건강 개선을 위한 권장 사항을 제공할 수 있습니다.

예를 들어, 간호사가 환자가 자신의 연령 그룹에 대해 93번째 체중 백분위수에 속한다는 것을 알 수 있다고 가정합니다.

통계 과정을 수강함으로써 간호사는 개인의 체중이 같은 연령 그룹의 모든 개인보다 93% 더 크다는 것을 의미한다는 것을 알게 됩니다.

이는 개인의 체중이 건강하지 않다는 분명한 표시이며 간호사는 개인에게 긍정적인 영향을 미칠 수 있는 특정 약물이나 생활 방식의 변화를 권장할 수 있습니다.

이유 2: 임상시험 결과를 해석하는 방법을 이해하세요

간호사가 통계를 이해하는 또 다른 중요한 이유는 임상시험 결과를 해석하는 방법을 아는 것입니다.

예를 들어, 연구자들이 신약이 체중 감소에 영향을 미치는지 여부를 확인하기 위해 새로운 임상 시험을 수행하고 있다고 가정해 보겠습니다.

임상시험에서 다음과 같은 결과가 의학 저널에 보고되었다고 가정해 보겠습니다.

신약(M = 5.75, SD = 1.25)과 위약(M = 0.23, SD = 0.97) 사이에는 평균 체중 감소에 유의한 차이가 있었습니다. p = 0.021.

통계학 강좌를 수강한 간호사는 결과에 표시된 p가 2표본 t 검정의 p 값을 나타냄을 알 수 있습니다.

그리고 이 p-값이 0.05 미만이므로 연구 결과가 통계적으로 유의하다는 것을 알 수 있을 것입니다. 즉, 신약을 복용한 환자와 동일한 약을 복용한 환자 사이에 체중 감소에 통계적으로 유의한 차이가 있음을 나타냅니다. 위약.

이러한 결과를 해석하는 방법을 이해함으로써 새로운 체중 감량 약물 복용을 고려 중인 환자에게 이 정보를 전달할 수 있습니다.

참고 : 이는 임상 시험에서 수행될 수 있는 통계 테스트의 한 예일 뿐입니다. 다른 일반적인 테스트에는 일표본 t-검정 , 대응표본 t-검정 , 일원 분산 분석 및 양방향 분산 분석이 포함됩니다.

이유 3: 승산비 해석 방법 이해

간호사가 통계를 이해하는 또 다른 중요한 이유는 승산비를 해석하는 방법을 아는 것입니다.

승산비는 처리 그룹에서 사건이 발생할 확률과 대조 그룹에서 사건이 발생할 확률의 비율을 나타냅니다.

예를 들어, 연구자가 산모의 나이와 건강한 출생 체중의 아기를 낳을 가능성 사이의 관계를 이해하고 싶다고 가정해 보겠습니다.

이를 탐색하기 위해 연령을 예측 변수로 사용하고 건강한 출생 체중(아니요 = 0, 예 = 1)을 응답 변수 로 사용하여 로지스틱 회귀 분석을 수행했습니다.

200명의 엄마에 대한 데이터를 수집하고 로지스틱 회귀 모델을 적합하다고 가정합니다. 결과는 다음과 같습니다.

예측 변수 연령 에 대한 승산비는 1보다 작습니다. 이는 연령이 추가로 1년 증가할 때마다 산모가 건강한 아기를 출산할 확률이 감소함을 의미합니다.

특히 다음 공식을 사용하여 배당률의 변화를 정량화할 수 있습니다.

확률 변화 %: (OR-1) * 100

예를 들어 연령에 대한 승산비(OR)는 0.92입니다. 따라서 우리는 다음을 계산할 수 있습니다.

확률 변화 %: (0.92 – 1) * 100 = -8%

이는 나이가 1년 더 늘어날 때마다 산모가 건강한 아기를 가질 확률이 8% 감소 한다는 의미입니다.

이 교차비를 해석하는 방법을 이해함으로써 간호사는 이 결과를 예비 엄마에게 명확하게 전달할 수 있습니다.

추가 리소스

다음 기사에서는 다른 분야에서 통계의 중요성을 설명합니다.

비즈니스에서 통계의 중요성
교육에서 통계의 중요성
경제학에서 통계의 중요성
연구에서 통계의 중요성
의료에서 통계의 중요성