W piel\u0119gniarstwie statystyki s\u0105 wa\u017cne z nast\u0119puj\u0105cych powod\u00f3w:<\/span><\/p>\n Uzasadnienie 1<\/strong> : Statystyka pozwala piel\u0119gniarkom zrozumie\u0107, jak interpretowa\u0107 statystyki opisowe, takie jak \u015brednia, mediana, odchylenie standardowe, zakres i percentyle.<\/span><\/p>\n Uzasadnienie 2<\/strong> : Statystyki pozwalaj\u0105 piel\u0119gniarkom zrozumie\u0107, jak interpretowa\u0107 wyniki ostatnich bada\u0144 klinicznych i jak przekazywa\u0107 te wyniki pacjentom.<\/span><\/p>\n Uzasadnienie 3<\/strong> : Statystyki pozwalaj\u0105 piel\u0119gniarkom zrozumie\u0107, jak interpretowa\u0107 iloraz szans, co mo\u017ce da\u0107 pacjentom wyobra\u017cenie o czynnikach ryzyka zwi\u0105zanych z r\u00f3\u017cnymi lekami lub wyborami dotycz\u0105cymi stylu \u017cycia.<\/span><\/p>\n W pozosta\u0142ej cz\u0119\u015bci tego artyku\u0142u om\u00f3wimy ka\u017cdy z tych powod\u00f3w.<\/span><\/p>\n Statystyki opisowe<\/a> s\u0142u\u017c\u0105 do opisu<\/em> danych.<\/span><\/p>\n W kontek\u015bcie medycznym piel\u0119gniarka mo\u017ce mie\u0107 dost\u0119p do nast\u0119puj\u0105cych statystyk opisowych dotycz\u0105cych pacjenta:<\/span><\/p>\n Korzystaj\u0105c z tych pomiar\u00f3w, piel\u0119gniarka mo\u017ce lepiej zrozumie\u0107 og\u00f3lny stan zdrowia danego pacjenta i udzieli\u0107 zalece\u0144 w celu poprawy jego stanu zdrowia.<\/span><\/p>\n Za\u0142\u00f3\u017cmy na przyk\u0142ad, \u017ce piel\u0119gniarka widzi, \u017ce pacjent znajduje si\u0119 w 93. percentylu masy cia\u0142a w swojej grupie wiekowej.<\/span><\/p>\n Bior\u0105c udzia\u0142 w kursie statystycznym, piel\u0119gniarka wiedzia\u0142aby, \u017ce oznacza to, \u017ce dana osoba wa\u017cy o 93% wi\u0119cej ni\u017c wszystkie osoby w tej samej grupie wiekowej.<\/span><\/p>\n Jest to wyra\u017ana wskaz\u00f3wka, \u017ce dana osoba nie ma prawid\u0142owej masy cia\u0142a i piel\u0119gniarka mo\u017ce zaleci\u0107 okre\u015blone leki lub zmian\u0119 stylu \u017cycia, kt\u00f3ra mo\u017ce mie\u0107 pozytywny wp\u0142yw na t\u0119 osob\u0119.<\/span><\/p>\n Innym wa\u017cnym powodem, dla kt\u00f3rego piel\u0119gniarki rozumiej\u0105 statystyki, jest umiej\u0119tno\u015b\u0107 interpretacji wynik\u00f3w bada\u0144 klinicznych.<\/span><\/p>\n Za\u0142\u00f3\u017cmy na przyk\u0142ad, \u017ce badacze prowadz\u0105 nowe badanie kliniczne w celu ustalenia, czy nowy lek wp\u0142ywa na utrat\u0119 wagi.<\/span><\/p>\n Za\u0142\u00f3\u017cmy, \u017ce w czasopi\u015bmie medycznym opublikowano nast\u0119puj\u0105ce wyniki badania:<\/span><\/p>\n Stwierdzono istotn\u0105 r\u00f3\u017cnic\u0119 w \u015bredniej utracie masy cia\u0142a pomi\u0119dzy nowym lekiem (M = 5,75, SD = 1,25) a placebo (M = 0,23, SD = 0,97); p = 0,021.<\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n Piel\u0119gniarka, kt\u00f3ra uko\u0144czy\u0142a kurs statystyki, b\u0119dzie wiedzia\u0142a, \u017ce p<\/em> pokazane w wynikach reprezentuje warto\u015b\u0107 p<\/a> testu t dla dw\u00f3ch pr\u00f3bek.<\/span><\/p>\n A poniewa\u017c ta warto\u015b\u0107 p jest mniejsza ni\u017c 0,05, b\u0119d\u0105 wiedzie\u0107, \u017ce wyniki badania s\u0105 istotne statystycznie, co wskazuje, \u017ce istnieje statystycznie istotna r\u00f3\u017cnica w utracie masy cia\u0142a pomi\u0119dzy pacjentami, kt\u00f3rzy przyjmowali nowy lek, a pacjentami, kt\u00f3rzy przyjmowali ten sam lek. placebo.<\/span><\/p>\n Rozumiej\u0105c, jak interpretowa\u0107 te wyniki, mog\u0105 przekaza\u0107 t\u0119 informacj\u0119 pacjentom, kt\u00f3rzy rozwa\u017caj\u0105 przyj\u0119cie nowego leku odchudzaj\u0105cego.<\/span><\/p>\n Uwaga<\/strong> : to tylko jeden przyk\u0142ad testu statystycznego, kt\u00f3ry mo\u017cna przeprowadzi\u0107 w badaniach klinicznych. Inne popularne testy obejmuj\u0105 test t dla jednej pr\u00f3bki<\/a> , test t dla par pr\u00f3bek<\/a> , jednoczynnikow\u0105 analiz\u0119 ANOVA<\/a> i dwuczynnikow\u0105 analiz\u0119 ANOVA<\/a> .<\/span><\/p>\n Innym wa\u017cnym powodem, dla kt\u00f3rego piel\u0119gniarki rozumiej\u0105 statystyki, jest umiej\u0119tno\u015b\u0107 interpretacji iloraz\u00f3w szans.<\/span><\/p>\n Iloraz szans<\/strong> m\u00f3wi nam, jaki jest stosunek szans na wyst\u0105pienie zdarzenia w grupie badanej do szans na wyst\u0105pienie zdarzenia w grupie kontrolnej.<\/span><\/p>\n Za\u0142\u00f3\u017cmy na przyk\u0142ad, \u017ce badacze chc\u0105 zrozumie\u0107 zwi\u0105zek mi\u0119dzy wiekiem matki a prawdopodobie\u0144stwem urodzenia dziecka z prawid\u0142ow\u0105 mas\u0105 urodzeniow\u0105.<\/span><\/p>\n Aby to zbada\u0107, przeprowadzaj\u0105 regresj\u0119 logistyczn\u0105, wykorzystuj\u0105c wiek jako zmienn\u0105 predykcyjn\u0105 i zdrow\u0105 mas\u0119 urodzeniow\u0105 (nie = 0, tak = 1) jakozmienn\u0105 odpowiedzi<\/a> .<\/span><\/p>\n Za\u0142\u00f3\u017cmy, \u017ce zbieraj\u0105 dane na temat 200 matek i dopasowuj\u0105 model regresji logistycznej. Oto wyniki:<\/span> <\/p>\n Iloraz szans dla zmiennej predykcyjnej wiek<\/em> jest mniejszy ni\u017c 1. Oznacza to, \u017ce ka\u017cdy dodatkowy wzrost wieku o jeden rok wi\u0105\u017ce si\u0119 ze spadkiem szansy, \u017ce matka urodzi zdrowe dziecko.<\/span><\/p>\n W szczeg\u00f3lno\u015bci mo\u017cemy u\u017cy\u0107 nast\u0119puj\u0105cego wzoru do ilo\u015bciowego okre\u015blenia ewolucji kurs\u00f3w:<\/span><\/p>\n Zmiana kursu %: (OR-1) * 100<\/span><\/p>\n Na przyk\u0142ad iloraz szans (OR) dla wieku wynosi 0,92. W ten spos\u00f3b mogliby\u015bmy obliczy\u0107:<\/span><\/p>\n Zmiana kursu %: (0,92 \u2013 1) * 100 = -8%<\/strong><\/span><\/p>\n Oznacza to, \u017ce ka\u017cdy dodatkowy rok wzrostu wieku wi\u0105\u017ce si\u0119 ze zmniejszeniem o 8%<\/strong> szans matki na urodzenie zdrowego dziecka.<\/span><\/p>\n Rozumiej\u0105c, jak interpretowa\u0107 ten iloraz szans, piel\u0119gniarka mo\u017ce jasno przekaza\u0107 ten wynik potencjalnej matce.<\/span><\/p>\n Poni\u017csze artyku\u0142y wyja\u015bniaj\u0105 znaczenie statystyki w innych dziedzinach:<\/span><\/p>\n Znaczenie statystyki w przedsi\u0119biorstwach<\/a> Dziedzina statystyki zajmuje si\u0119 gromadzeniem, analiz\u0105, interpretacj\u0105 i prezentacj\u0105 danych. W piel\u0119gniarstwie statystyki s\u0105 wa\u017cne z nast\u0119puj\u0105cych powod\u00f3w: Uzasadnienie 1 : Statystyka pozwala piel\u0119gniarkom zrozumie\u0107, jak interpretowa\u0107 statystyki opisowe, takie jak \u015brednia, mediana, odchylenie standardowe, zakres i percentyle. Uzasadnienie 2 : Statystyki pozwalaj\u0105 piel\u0119gniarkom zrozumie\u0107, jak interpretowa\u0107 wyniki ostatnich bada\u0144 klinicznych i jak przekazywa\u0107 te […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[3],"tags":[],"class_list":["post-3569","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-przewodnik"],"yoast_head":"\n Pow\u00f3d 1: Zrozum, jak interpretowa\u0107 statystyki opisowe<\/strong><\/span><\/h2>\n
\n
Pow\u00f3d 2: Zrozum, jak interpretowa\u0107 wyniki bada\u0144 klinicznych<\/strong><\/span><\/h2>\n
\n
Pow\u00f3d 3:<\/strong><\/span> Zrozum, jak interpretowa\u0107 iloraz szans<\/strong><\/span><\/h2>\n
![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/cotesmoins1.png\")
<\/p>\n Dodatkowe zasoby<\/strong><\/span><\/h2>\n
Znaczenie statystyki w edukacji<\/a>
Znaczenie statystyki w ekonomii<\/a>
Znaczenie statystyki w badaniach<\/a>
Znaczenie statystyki w ochronie zdrowia<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"