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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。