간호연구에서 두 집단 간 평균 차이를 검정하고자 할 때, 다음 중 가장 적절한 통계 분석 방법은?

두 독립집단 간 연속변수의 평균 차이를 검정할 때는 독립표본 t-검정을 사용한다. 정규분포와 등분산성 가정이 만족되므로 가장 적절한 방법이다.

두 집단 간 평균 차이 검정은 간호연구에서 중재의 효과를 평가하거나 집단 간 특성을 비교할 때 가장 기본적이고 중요한 통계 분석 방법이다.

독립표본 t-검정(Independent samples t-test)은 두 개의 독립된 집단에서 연속변수의 평균값을 비교하는 모수적 통계 방법이다. 이 검정법은 두 집단의 모집단 평균이 같다는 귀무가설(H₀: μ₁ = μ₂)을 검정하며, 집단 간 유의한 차이가 있는지를 판단한다.

독립표본 t-검정의 적용 조건은 다음과 같다. 첫째, 종속변수가 연속변수(구간척도 또는 비율척도)여야 한다. 둘째, 두 집단이 서로 독립적이어야 한다. 셋째, 각 집단의 자료가 정규분포를 따라야 한다. 넷째, 두 집단의 분산이 동일해야 한다(등분산성). 다섯째, 관찰값들이 서로 독립적이어야 한다.

제시된 연구 상황에서는 실험군과 대조군이라는 두 개의 독립된 집단이 있고, 통증 점수라는 연속변수를 측정하였으며, 정규분포와 등분산성 조건을 모두 만족한다고 명시되어 있다. 따라서 독립표본 t-검정이 가장 적절한 분석 방법이다.

간호연구에서 독립표본 t-검정은 다양한 상황에서 활용된다. 예를 들어, 새로운 간호중재의 효과 검증, 성별에 따른 건강 지표 차이 분석, 교육 프로그램 전후 지식 점수 비교, 병원 간 환자 만족도 차이 분석 등에서 널리 사용된다.

t-검정 결과의 해석에서는 t값, 자유도, p값을 확인해야 한다. 일반적으로 p

중환자실에서 근무하는 김 간호사는 새로운 구강간호 프로토콜이 인공호흡기 관련 폐렴(VAP) 발생률에 미치는 영향을 연구하고자 한다.

연구 설계는 무작위 대조군 실험연구로, 인공호흡기를 적용받는 환자 60명을 무작위로 실험군 30명과 대조군 30명으로 배정하였다. 실험군에는 새로운 구강간호 프로토콜을 적용하고, 대조군에는 기존의 표준 구강간호를 시행하였다.

주요 결과변수는 구강간호 시행 후 7일째 구강 내 세균 집락 수(CFU/mL)로 측정하였다. 실험군의 평균 세균 집락 수는 2.3×10⁴ CFU/mL(표준편차 0.8×10⁴), 대조군은 4.7×10⁴ CFU/mL(표준편차 1.2×10⁴)로 나타났다.

정규성 검정 결과 두 집단 모두 정규분포를 따르는 것으로 확인되었고(Shapiro-Wilk test, p>0.05), Levene의 등분산 검정에서도 등분산성이 확인되었다(p=0.312).

이러한 조건에서 김 간호사는 두 집단 간 세균 집락 수의 평균 차이가 통계적으로 유의한지 검정하기 위해 독립표본 t-검정을 수행해야 한다. 이는 간호중재의 효과를 객관적으로 평가하고 근거기반 간호실무를 구축하는 데 필수적인 분석 방법이다.