初めての看護研究で統計学が必要で混乱してます

内服自己管理のインシデントが多いため、内服自己管理のインシデント低減に向けて研究に取り組んでいます。
A群：当院で使用している内服管理選択アセスメントシート（期間：昨年度9月～11月）
Ｂ群：内服管理選択ＭＡＰ（期間：今年度9月～11月）
としました。Ａ群とＢ群の内服自己管理のインシデント件数を比較し、
内服管理選択ＭＡＰが、内服自己管理のインシデント低減に有効であるか検証したいと考えています。
帰無仮説をＡ群とＢ群ではインシデントに差がないとし、Ｔ検定をすすめていこうと思ったのですが、内服管理選択ＭＡＰの有効性を検証するのに、Ｔ検定があっているのか悩んでいます。またＴ検定で問題なければ、どのように進めていくべきか、ぜひアドバイスをお願いします。苦手な統計学で余計混乱しています。わかりにくい文章で恐縮ですが、よろしくお願いします。

No.3 回答者： kgu-2 回答日時： 2011/12/14 14:43

　検定で主張できるのは、「有意差あり」だけ。

有意差は、全例を対象に行えば、必ず差はあります。ですから、対象を病院内に限定すれば、検定の必要はありません。

　一般化するには、検定が必要です。検定が難しそうに見えますが、現実社会の人を対象にするには、サンプリングが鍵になりますが、初心者は検定法にばかり目がいき、サンプリングへの注意は散漫です。すなわち、A群とB群は、同等の条件にしないと意味がありません。例えば、A群は50歳以下、B群は50歳以上では、検定しても無意味です。性別、年齢、その他、影響しそうな因子は、同等にする(マッチング)が不可欠です。マッチングしていないと、どんな検定も意味がありません。

　検定の目的は、「有意差をだすこと」。有意差は、情報量が多いほど出しやすい(ついでに書くと、データ数が多いほど)。
インシデントも、有ったか無かったか、ではカイ2乗検定でしょう。しかし、インシデントの程度のデータがあれば、U検定ができます。U検定の方が、カイ2乗検定よりは情報量が多いので、有意差は出やすくなります。カイ2乗検定で有意差が認められなくても、「U検定なら有意は有りそう」と突っ込まれるかも。
　専門的になりますが、インデントのデータが、間隔尺度または比例尺度ならt検定ができます。ただし、t検定は、データが正規分布(あるいはt分布)していることが前提になります。

No.2 回答者： alwen25 回答日時： 2011/12/12 22:20

ｔ検定ではなくχ２乗検定を使うような

気がしますが。（私にもどちらかは分からないが
少なくとも相関分析ではない）

統計学は、幾何学と違い王道のある学問です。
高校のときの数学の先生に相談してみるのも
いいでしょう。

この回答へのお礼

早速回答していただきありがとうございまた。
いただいたアドバイスを参考にし研究に取り組んでいきたいと思います。

お礼日時：2011/12/13 09:59

No.1 回答者： DJ-Potato 回答日時： 2011/12/12 21:47

分母を３か月の延べ患者数にして、インシデント件数を分子にして、発生頻度をパーセンテージで求めて、その95%信頼区間を求めたらいいんじゃないですか？

いずれにしても、交絡因子が多すぎて、ちょっとあやしい統計になると思いますが。

この回答へのお礼

早速、回答していただきありがとうございます。いただいた、助言を参考にして研究に取り組んでいこうと思います。

お礼日時：2011/12/13 10:03