Hemşirelikte i̇statistiğin önemi (örneklerle)

İstatistik alanı verilerin toplanması, analizi, yorumlanması ve sunumuyla ilgilidir.

Hemşirelikte istatistikler aşağıdaki nedenlerden dolayı önemlidir:

Gerekçe 1 : İstatistik, hemşirelerin ortalama, medyan, standart sapma, aralık ve yüzdelikler gibi tanımlayıcı istatistikleri nasıl yorumlayacaklarını anlamalarını sağlar.

Gerekçe 2 : İstatistikler, hemşirelerin son klinik deneylerin sonuçlarını nasıl yorumlayacaklarını ve bu sonuçları hastalara nasıl ileteceklerini anlamalarına olanak tanır.

Gerekçe 3 : İstatistikler, hemşirelerin olasılık oranlarını nasıl yorumlayacaklarını anlamalarına olanak tanır; bu da hastalara farklı ilaçlar veya yaşam tarzı seçimleriyle ilgili risk faktörleri hakkında fikir verebilir.

Bu makalenin geri kalanında bu nedenlerin her birini açıklayacağız.

Sebep 1: Tanımlayıcı istatistiklerin nasıl yorumlanacağını anlamak

Tanımlayıcı istatistikler verileri tanımlamak için kullanılır.

Tıbbi bağlamda bir hemşire, bir hasta için aşağıdaki tanımlayıcı istatistiklere erişebilir:

• Belirli bir zaman aralığında hastanın ortalama ağırlığı.
• Belirli bir zaman aralığında hastanın ağırlığının standart sapması.
• Hastanın boyunun, kilosunun, kan basıncının ve kalp atış hızının yüzdelik değeri.

Bu ölçümleri kullanarak hemşire, belirli bir hastanın genel sağlık durumunu daha iyi anlayabilir ve sağlıklarını iyileştirmek için önerilerde bulunabilir.

Örneğin, bir hemşirenin bir hastanın kendi yaş grubuna göre ağırlık yüzde 93’ünde olduğunu görebildiğini varsayalım.

Bir hemşire istatistik dersi alarak, bunun bireyin aynı yaş grubundaki tüm bireylerden %93 daha fazla ağırlığa sahip olduğu anlamına geldiğini bilir.

Bu, bireyin sağlıklı bir kiloda olmadığının açık bir göstergesidir ve hemşire, birey üzerinde olumlu etki yaratabilecek belirli bir ilacı veya yaşam tarzı değişikliğini önerebilir.

Sebep 2: Klinik deney sonuçlarının nasıl yorumlanacağını anlayın

Hemşirelerin istatistikleri anlamalarının bir diğer önemli nedeni de klinik araştırma sonuçlarını nasıl yorumlayacaklarını bilmektir.

Örneğin, araştırmacıların yeni bir ilacın kilo kaybını etkileyip etkilemediğini belirlemek için yeni bir klinik araştırma yürüttüğünü varsayalım.

Bir tıp dergisinde denemeden aşağıdaki sonuçların bildirildiğini varsayalım:

Yeni ilaç (M = 5,75, SD = 1,25) ile plasebo (M = 0,23, SD = 0,97) arasında ortalama kilo kaybı açısından anlamlı bir fark vardı; p = 0,021.

İstatistik dersi almış bir hemşire, sonuçlarda gösterilen p’nin iki örnekli t testinin p değerini temsil ettiğini bilecektir.

Ve bu p değeri 0,05’ten küçük olduğu için, çalışma sonuçlarının istatistiksel olarak anlamlı olduğunu bilecekler; bu da yeni ilacı alan hastalarla aynı ilacı kullanan hastalar arasında kilo kaybı açısından istatistiksel olarak anlamlı bir fark olduğunu gösterecek. bir plasebo.

Bu sonuçların nasıl yorumlanması gerektiğini anlayarak, bu bilgiyi yeni kilo verme ilacını almayı düşünen hastalara aktarabilirler.

Not : Bu, klinik araştırmalarda gerçekleştirilebilecek istatistiksel testlerden yalnızca bir örnektir. Diğer yaygın testler arasında tek örnekli t testi , eşleştirilmiş örnekli t testi , tek yönlü ANOVA ve iki yönlü ANOVA yer alır.

Sebep 3: Olasılık oranlarının nasıl yorumlanacağını anlayın

Hemşirelerin istatistikleri anlamalarının bir diğer önemli nedeni, olasılık oranlarının nasıl yorumlanacağını bilmektir.

Olasılık oranı bize, bir tedavi grubunda meydana gelen bir olayın olasılığının, bir kontrol grubunda meydana gelen bir olayın olasılığına oranını belirtir.

Örneğin, araştırmacıların annenin yaşı ile sağlıklı doğum ağırlığına sahip bir bebek sahibi olma olasılığı arasındaki ilişkiyi anlamak istediklerini varsayalım.

Bunu araştırmak için, öngörücü değişken olarak yaşı ve yanıt değişkeni olarak sağlıklı doğum ağırlığını (hayır = 0, evet = 1) kullanarak lojistik regresyon uyguluyorlar.

200 anne hakkında veri topladıklarını ve lojistik regresyon modeline uyduklarını varsayalım. Sonuçlar burada:

Yordayıcı değişken yaş için olasılık oranı 1’den azdır. Bu, yaştaki her ilave bir yıllık artışın, annenin sağlıklı bir bebeğe sahip olma ihtimalindeki azalmayla ilişkili olduğu anlamına gelir.

Oranların gelişimini ölçmek için özellikle aşağıdaki formülü kullanabiliriz:

Oran Değişim %’si: (VEYA-1) * 100

Örneğin, yaş için olasılık oranı (OR) 0,92’dir. Böylece şunu hesaplayabiliriz:

Oran Değişim %’si: (0,92 – 1) * 100 = -8%

Bu, yaştaki her bir yıllık artışın, annenin sağlıklı bir bebek sahibi olma şansında %8’lik bir azalma ile ilişkili olduğu anlamına gelir.

Bir hemşire, bu olasılık oranının nasıl yorumlanacağını anlayarak bu sonucu potansiyel bir anneye açıkça iletebilir.

Ek kaynaklar

Aşağıdaki makaleler istatistiğin diğer alanlardaki önemini açıklamaktadır:

İşletmelerde istatistiğin önemi
Eğitimde istatistiğin önemi
Ekonomide istatistiğin önemi
Araştırmada istatistiğin önemi
Sağlıkta istatistiğin önemi