Chi-pătratul lui Pearson utilizat în cercetarea medicală sau în orice altă cercetare identifică semnificația variabilelor asociate. Există trei tipuri de variabile într-o ipoteză: Control, partea de experiment care este comparată, "norma"; Dependent, factorul care trebuie modificat prin experiment sau test; Independent, aspectul care se așteaptă să se schimbe în experiment. Accentul cercetării în îngrijire medicală oferă asistență medicală superioară. Testul chi-square determină dacă ipoteza nulă este adevărată, falsă sau nu se schimbă variabilele.
$config[code] not foundPiața Chi-Pearson
Decideți asupra unei ipoteze care ar trebui testată. Cum ar fi, o asistentă medicală dorește să descopere dacă există o corelație sau o legătură între febră și persoanele expuse la frig. Rezultatul așteptat este că 90 de pacienți din 100 vor dezvolta o febră de a fi expuși la frig.
Colectați date. Din 100 de pacienți, 75 au o febră când sunt expuși la frig, în timp ce 25 au febră fără a fi expuși la frig. Acestea sunt aspectele experimentului care au fost observate.
Calculați: Numărul de pacienți observat cu febră de la rece, 75. Se scade numărul pacienților așteptați cu febră, 90. 75-90 = 15, înmulțiți cu 2 sau cu pătrat, 30, ignorați negativul.
Împărțiți 30 față de numărul estimat de cazuri, 90. 0.33.
Determinați gradele de libertate sau df. Gradul de libertate este calculat prin împărțirea numărului de cazuri în comparație cu numărul de cazuri comparate. În acest caz, ecuația ar fi 100/100 = 1. Aceasta determină dacă probabilitatea este semnificativă sau nu. În acest caz, p = 0,05, p se găsește în tabelul cu probabilități chi-pătrat.
Aflați.01 sub p = 0,05 pe tabela de distribuție chi-pătrată. În acest caz, chi-square este egal, 47,4. În sensul că ipoteza nulă este dovedită adevărată sau expunerea la frig provoacă febră 47% din timp.
Bacsis
Chi-pătratul trebuie calculat cu atenție. Este ușor să pierdeți un pas și să primiți un fals negativ sau fals pozitiv.
