O qui-quadrado de Pearson usado em pesquisas de enfermagem ou qualquer outra pesquisa identifica a significância de variáveis relacionadas. Existem três tipos de variáveis em uma hipótese: Controle, a parte do experimento que está sendo comparada, a “norma”; Dependente, o fator que deve ser alterado pelo experimento ou teste; Independente, o aspecto que se espera mudar no experimento. O foco da pesquisa em enfermagem é fornecer um cuidado de enfermagem superior. O teste do qui-quadrado é determinar se a hipótese nula é verdadeira, falsa ou nenhuma mudança nas variáveis.
$config[code] not foundQui-Quadrado de Pearson
Decida sobre uma hipótese que deve ser testada. Tal como, uma enfermeira quer descobrir se existe uma correlação ou relação entre febre e pessoas expostas ao frio. O resultado esperado é que 90 pacientes em 100 desenvolverão febre por estarem expostos ao frio.
Reunir dados. Dos 100 pacientes, 75 experimentam febre quando expostos ao frio, enquanto 25 experimentam febre sem serem expostos ao frio. Estes são os aspectos do experimento que foram observados.
Calcular: O número de pacientes observados com uma febre do frio, 75. Subtraia o número de pacientes esperados com febre, 90. 75-90 = 15, multiplique por 2 ou quadrado, 30, ignore o negativo.
Divida 30 contra o número esperado de casos, 90. 0.33.
Determine os graus de liberdade ou df. Graus de liberdade são calculados dividindo-se o número de casos em comparação com o número de casos comparados. Nesse caso, a equação seria 100/100 = 1. Isso determina se a probabilidade é significativa ou não. Nesse caso, p = 0,05, p é encontrado na tabela de probabilidade do qui-quadrado.
Encontre 0,01 sob p = 0,05 na tabela de distribuição qui-quadrado. Nesse caso, o qui-quadrado é igual a 47,4. Ou seja, a hipótese nula é comprovada ou a exposição ao frio causa febre em 47% das vezes.
Gorjeta
O qui-quadrado deve ser calculado com cuidado. É fácil perder um passo e receber um falso negativo ou falso positivo.
