看護研究:量的研究編その3
看護研究:量的研究編の第3回。
1.質×量
2.質×質
3.量×量
4.量×質
(説明変数×従属変数)
5.その他
このうち、1と3は終わりました。
ということで残りを行ってみたいと思います。
2.質×質
質×質=クロス表の検定
項目別にカウントしてその表を検定。
2×2で1つのマスあたりの数が少ないときはフィッシャーの直接確率検定。
前後など対応がある場合、マクネマー検定らしい。
4.量×質
この場合はロジスティック回帰分析。
ただ、説明変数と従属変数を入れ替えるとt検定なども可能。
質的変数の内容によっては、具体的に差を示せる点で優位性があるかも。
5.その他
1.一般化線形モデル
ポアソン分布など特殊な分布を背景とする検定が可能。
ロジスティック回帰分析はこれに含まれる。
2.生存時間分析
医学分野では治療法の生存率の分析などに用いられる。
看護の分野では転倒などの事故発生率の分析に使えそう。
3.時系列分析
長期間の変化を見るもので回帰分析ができないもの向き。
病床稼働率の変化などに使えそう。
☆結論
めっちゃ久しぶりですが、地味に看護研究で検索されており、
更新してみました。
個人的には生存時間分析とか時系列分析をしてみたいかな。