Лекционный комплекс. Лекционный комплекс
 Скачать 186.36 Kb.
|
|
Тема 28 Генеральная совокупность (1 час) Тезисы лекции Важнейшее место на этапе организации исследования принадлежит выбору способа проведения исследования. В зависимости от степени охвата объекта ис‐ следования принято различать сплошное и выборочное наблюдение. Сплошным называется такое наблюдение, при котором изучаются все еди‐ ницы наблюдения объекта исследования, т.е. так называемая генеральная сово‐ купность (population). Определение генеральной совокупности направлено на выявление объектов исследования. В зависимости от задач исследования, фор‐ мируются условия, на основе которых определяется генеральная совокупность. Популяция может представлять собой все население (обычно таковы популяции в эпидемиологических исследованиях причин заболеваний) или же состоять из пациентов, госпитализированных в определенную клинику, или из пациентов с определенным заболеванием (что чаще имеет место в клинических исследова‐ ниях). Таким образом, можно говорить об общей популяции или популяции па‐ циентов с конкретным заболеванием. Как правило, популяция, представляющая интерес для исследования, столь велика, что объять ее целиком в исследовании не представляется возможным или целесообразным, поэтому применяют выборочное наблюдение. Выборочное наблюдение (sample observation) – один из наиболее широко применяемых видов несплошного наблюдения, при проведении которого обсле‐ дуются не все единицы генеральной совокупности, а лишь некоторая, отобран‐ ная по определенным принципам, часть этих единиц. Однако наблюдение орга‐ низовано таким образом, что эта часть отобранных единиц в уменьшенном мас‐ штабе представляет всю совокупность. Сформированная таким образом совокуп‐ ность называется выборочной или выборкой (sample). При выборочном исследо‐ вании изучается сравнительно небольшая часть генеральной совокупности (5‐ 10%, реже 20‐25% объема ее единиц). Тема 29 Основа выборочного наблюдения. (1 час) Тезисы лекции Выборочный метод имеет ряд преимуществ: Меньше стоимость. Затраты на получение данных лишь относительно неболь‐ шой части всей совокупности меньше, чем при сплошном исследовании. Короче сроки. По тем же причинам данные выборочного исследования можно собрать и обобщить быстрее. Это особенно важно, когда сведения нужны срочно. Шире область применения. При некоторых видах обследований для сбора данных необходимо привлечь высококвалифицированный персонал или вос‐ пользоваться специальным оборудованием; как правило, и то и другое огра‐ ничено. В этих случаях сплошное исследование невозможно. Выборочные ис‐ следования имеют более широкую область применения и дают большую воз‐ можность получать сведения самого разнообразного характера. Больше достоверность. Это утверждение может показаться парадоксальным, однако... Если общий объем работы меньше, то можно привлечь более квали‐ фицированный персонал, лучше его подготовить, более тщательно контроли‐ ровать проведение исследования и обработку его результатов. Поэтому выбо‐ рочное исследование может дать более достоверные сведения, чем соответ‐ ствующее сплошное. Все эти достоинства проявляются лишь при условии правильного решения проблем выборочного наблюдения. К ним относятся: разработка дизайна и плана исследования; определение основы для проведения выборки — списка единиц генеральной совокупности, сведений об их размещении и т.д.; установление допустимого размера погрешности и определение объема вы‐ борки; определение вида выборочного наблюдения; установление сроков проведения наблюдения; определение потребности в кадрах для проведения выборочного наблюдения, их подготовка; оценка точности и достоверности данных выборки, определение порядка их распространения на генеральную совокупность. Отрицательные стороны выборочного метода: неизбежна ошибка в исследовании, связанная с тем, что не все единицы наблюдения подвергаются отбору; метод может быть нежелательным, если по официальным предписаниям необходимо регистрировать каждую единицу наблюдения; для редких событий малые выборки могут не накопить достаточного числа случаев. Создание выборки регламентируется рядом обязательных требований, нарушение которых может привести к ошибочным выводам из результатов ис‐ следования. Во‐первых, важен размер выборки, во‐вторых, ее репрезентатив‐ ность. Тема 30 Основные характеристики выборки. (1 час) Тезисы лекции Размер выборки (sample size) – число единиц, образующих выборочную со‐ вокупность. Необходимый размер (объем) выборки определяется: задачами исследования; степенью однородности генеральной совокупности, которую данная выборка репрезентирует; величиной доверительной вероятности, при которой гарантируется достовер‐ ность результатов исследований; требуемой точностью результатов, т.е. величиной допускаемой ошибки ре‐ презентативности. При определении объема выборки учитывается совокупность технических приемов, применяемых для ее качественного и статистического анализа. Объем выборки определяется с помощью статистических таблиц больших чисел, по но‐ мограммам достаточно больших чисел (таблица 1), а также с помощью специ‐ альных расчетов. Репрезентативность (sample reliability) — представительность выборочной совокупности по отношению к генеральной совокупности. Репрезентативность определяет, насколько возможно обобщать результаты исследования с привле‐ чением определённой выборки на всю генеральную совокупность, из которой она была собрана. При этом репрезентативность должна быть количественной и качественной. Репрезентативность количественная — достаточная численность единиц наблюдения выборочной совокупности. Репрезентативность качественная — соответствие (однотипность) призна‐ ков, характеризующих единицы наблюдения выборочной совокупности по отно‐ шению к генеральной. Иными словами, выборочная совокупность должна быть по качественной характеристике возможно ближе к генеральной совокупности. Оценка репрезентативности выводится на основе анализа и расчета ошибок: процедурных (допущенных при регистрации признаков) и случайных (зависящих от степени изменчивости изучаемого признака). Тема 31 Анализ полученных данных при исследованиях. (1 час) Тезисы лекции После сбора данных проводится их обработка, выявляются ошибки заполне‐ ния анкет и опросников, осуществляется кодирование данных, т.е. перевод сло‐ весной информации в категориальную или цифровую. На этом же этапе прово‐ дится оцифровка задокументированных данных для того, чтобы можно было провести компьютерный анализ собранной информации. Анализ количественных данных. Анализ полученных в количественных ис‐ следованиях данных обычно проводится с использованием определенных стати‐ стических процедур, которые позволяют исследователю сокращать, суммиро‐ вать, систематизировать и передавать цифровые данные, полученные при иссле‐ довании совокупностей и выборок. Суть измерений состоит в распределении данных по отдельным категориям. Существует четыре уровня измерений, применимых к данным, а именно: номи‐ нальный, порядковый, интервальный и пропорциональный. В измерении номинального уровня данные можно отнести к определенной категории только по их названию. При реализации номинального уровня изме‐ рения ни одна из категорий не котируется выше или ниже другой, несмотря на то, что каждая их них имеет свой цифровой код или величину. Например: пол (мужской, женский), группа крови (0(1)) резус‐положительный, 0(1) резус‐ отрицательный, А (II) резус‐положительный и т.д.). В измерении порядкового уровня распределение данных по категориям находится в зависимости от их ранжирования, а также названия. Вместе с тем, разница в ранжировании не поддается точному количественному выражению. В данном случае можно использовать для примера классификацию боли как: сла‐ бую = 1, умеренную = 2 и сильную = 3. Несмотря на то, что сильная боль превы‐ шает умеренную боль, нельзя сказать с точностью, насколько она больше. Измерение интервального уровня. Согласно такому подходу существует фиксированный цифровой интервал между всеми точками на измерительной шкале при отсутствии значимой нулевой точки. Коэффициент умственного разви‐ тия (как и многие варианты образовательных и психологических тестов) опреде‐ ляется по интервальной шкале. Лицо с оценкой в 120 баллов имеет более высо‐ кую оценку, чем лицо с оценкой в 110 баллов, которое, в свою очередь, имеет более высокую оценку, чем лицо с оценкой в 100 баллов. Оценка в 110 баллов является равноудаленной от более высокой и более низкой оценки, однако при этом на шкале измерения отсутствует значимый ноль (средний уровень интел‐ лектуального развития соответствует 100 баллам). Измерение пропорционального уровня относится к наивысшему уровню проведения измерений. Этот уровень измерения аналогичен интервальному, за исключением того, что на шкале измерения имеется значимый ноль. Возраст можно представить как отдельную категорию с помощью измерения пропорцио‐ нального уровня, то есть лицо в возрасте 35 лет в два раза моложе 70‐летнего че‐ ловека. Пропорциональные сопоставления такого рода невозможны в отноше‐ нии интервальных данных. Отличительные особенности разных уровней измерения имеют большое значение в виду того, что они предопределяют возможный характер статистиче‐ ских испытаний с использованием конкретных данных. Плотность распределения играет важную роль, поскольку с ее помощью можно определить целесообразность использования методов параметрической или непараметрической статистики в отношении полученных данных. Плотность распределения — это систематический разброс всех значений переменной от самого низкого до самого высокого с указанием того, сколько раз (частота) наблюдалось каждое значение. Плотность распределения может быть представ‐ лена в форме таблицы или графика. Вместе с тем, данные плотности распреде‐ ления можно представить в соответствии с рядом других форматов, важнейшим из которых является кривая плотности распределения. Многие физические пара‐ метры организма человека, как, например, рост, вес, окружность головы и сила сжатия кисти, соответствуют данной характеристике. Тема 32 Компоненты в отчете по исследованию. (1 час) Тезисы лекции Статистика бывает двух основных типов: описательная статистика и статисти‐ ка, лежащая в основе получения выводов. Описательная статистика используется для характеристики и обобщения со‐ бранных данных. Эта задача главным образом выполняется путем: определения процентного соотношения; измерения среднего значения распределения (средней величины, медианы и моды распределения); измерения дисперсии (широты распределения, интерквартильной широты и среднего квадратичного отклонения (SD)). Например, возрастно‐половую структуру респондентов, участвующих в об‐ следовании, можно охарактеризовать следующим образом: 114 (29%) респон‐ дентов были мужчины и 276 (71%) — женщины. Средний возраст респондентов соответствовал 58 годам (SD = 17,2, размах варьирования 21‐92 года). Среднее значение распределения складывается из средних величин разного типа. Средняя величина или среднее арифметическое определяется путем сум‐ мирования всех величин и их последующего деления на количество слагаемых, например: 2 + 4 + 3 + 4 + + 7 + 4 = 24/6 = 4. Медиана — это показатель или точка в распределении, выше которой нахо‐ дится половина показателей. Например: в простой совокупности показателей 1, 3 и 5 медиана равна 3. Если добавить еще один показатель, например 7, медиана будет равна значению, лежащему между 3 и 5, т.е. 4. В этом примере 50% пока‐ зателей находится выше значения 4, и 50% — ниже этого значения. Модой является величина, которая наиболее часто встречается в распреде‐ лении значений, например: для 8, 12, 13, 13, 13, 17, 19, 19, 20, 21 модой является 13. Решения относительно использования средней величины, медианы или моды находятся в прямой зависимости от принципов, касающихся уровней измерения и плотности распределения. Исследователям необходимо придерживаться следующих правил: для измерения номинального уровня используется мода; для измерения порядкового уровня используется мода или медиана; в измерениях интервального или пропорционального уровней используется мода, медиана или средняя величина; в случае данных, не соответствующих кривой нормального распределения, скорее всего, используется медиана, а не средняя величина. Характеристики среднего значения распределения, как и все статистические параметры, основаны на математических расчетах, которые выполняются вруч‐ ную или (что наиболее распространено в наше время) — с использованием тако‐ го пакета прикладных программ, как SPSS (Statistical Package for the Social Sciences — Пакет прикладных программ для обработки статистических данных в области общественных наук). Описательная статистика может также использоваться для демонстрации соотношения двух наборов данных, например, возраста ребенка и окружности его головы. Это можно сделать посредством нанесения двух наборов данных вдоль осей корреляционной диаграммы и выявления последующей положи‐ тельной или отрицательной корреляции между ними. Тема 33 Оформление результатов исследования. (1 час) Тезисы лекции Использование результатов исследования очень ограничено до тех пор, пока они не доведены до сведения других специалистов. Поэтому следующей, не ме‐ нее важной, задачей исследователя является подготовка исследовательского от‐ чета, который будет служить источником информации об исследовании для лю‐ дей, не принимавших в нем участия. Исследовательская журнальная статья — это отчет по исследованию, в кото‐ ром кратко представлены наиболее важные этапы и аспекты исследования. Ста‐ тья проходит предварительный отбор и подвергается критическому анализу. Публикация статьи в журнале не означает того, что результаты проведенного ис‐ следования должны приниматься как непререкаемая истина, т.к. достоверность результатов во многом зависит от того, как было проведено исследование. Исследовательские отчеты, публикуемые в профессиональных журналах, имеют определенный формат представления материала и некоторые стилисти‐ ческие особенности языка в зависимости от конкретной страны. Ниже приводят‐ ся содержание и формат исследовательской журнальной статьи, принятые во многих странах. Аннотация к статье (абстракт от англ. «abstract» — аннотация) — краткое (100 ‐ 200 слов) описание исследования, расположенное в самом начале статьи (если краткое описание исследования помещено в конце статьи, то оно называ‐ ется резюме статьи). В аннотации обычно дается представление вопроса иссле‐ дования, использовавшихся методах, а также результатах исследования. С по‐ мощью аннотации (резюме) можно в кратчайшие сроки получить представление о том, имеет ли тот или иной документ прямое отношение к тематике научной работы или к специфике клинической практики. Введение знакомит читателя с проблемой исследования и контекстом, в ко‐ тором должна рассматриваться эта проблема и состоит из четырех элементов: 1. Формулировка цели исследования, его вопросов или гипотезы. 2. Обзор литературы по проблеме исследования. 3. Теоретическое обоснование проблемы. 4. Обоснованность актуальности проблемы и необходимости проведения исследования. Описание использовавшихся методов. Задача этого раздела состоит в том, чтобы донести до читателя, какие действия были предприняты исследователем для решения проблемы или получения ответов на поставленные вопросы и опи‐ сываются: исследуемая генеральная совокупность, методика формирования выборочной совокупности, а также число единиц наблюдения и их характеристики; дизайн исследования, включая методы контроля; методы сбора данных и измерения переменных; описание процедур и вмешательств, применявшихся и/или изучавшихся в ходе исследования. В этом разделе исследователь имеет возможность не только описать, что им было сделано, но и обосновать, почему это было сделано так, а не иначе. Описание результатов исследования. В этом разделе представлены наибо‐ лее значимые и интересные результаты, полученные в ходе исследования. В качественных исследованиях, в разделе результатов исследования дается описание отдельных тем, которые были получены в результате анализа повест‐ вовательных материалов, вместе с интеграцией полученных данных в теоретиче‐ ский контекст. Исследователь обычно цитирует слова участников исследования для иллюстрации важных моментов. В количественных исследованиях исследователь начинает с описания глав‐ ных переменных, используя дескриптивные статистические данные, и приводит следующую информацию: названия использовавшихся статистических методов, при помощи которых проводилась оценка уровня вероятности полученных результатов; рассчитанные значения различных показателей; уровни значимости полученных статистических показателей, определяющие валидность полученных результатов. Если в данном разделе представлены буквально все данные, полученные в ходе количественного исследования, то это принято отождествлять с надлежа‐ щей практикой. Такой подход не позволяет исследователям утаивать те результа‐ ты, которые могут противоречить взятой за основу научной гипотезе, выдвину‐ тым в процессе дискуссии. Ценным является также предоставление сведений о методике сбора дан‐ ных. Рекомендуется давать информацию о показателях отклика при проведении опросов. Низкий процент ответивших (менее 50%) может негативно сказаться на обобщаемости полученных данных даже тогда, когда выборка была репрезента‐ тивной и достаточно объемной. При изложении сведений такого рода рекомен‐ дуется указывать характеристику популяции, выборки и охваченных респонден‐ тов (с точки зрения их возрастно‐половой структуры, социально‐экономического статуса). Приветствуется графическое представление полученных результатов, кото‐ рое способствует лучшему восприятию данных и повышению заинтересованно‐ сти читателей к научной документации. Обсуждение результатов исследования. В разделе обсуждения результатов исследователь делает выводы о полученных в ходе исследования результатах и исследовании в целом. Элементы, входящие в этот раздел, обычно включают: интерпретацию полученных результатов; обсуждение ограничений исследования; значение исследования для практической деятельности и дальнейших иссле‐ дований. Описанные выше этапы более характерны для количественных исследова‐ ний, нежели качественных. Последовательность действий исследователя при вы‐ полнении качественного исследования имеет следующие особенности: исследователь собирает данные, беседуя с людьми, которые имеют опыт в изучаемой области, или наблюдая за их поведением; анализ и интерпретация данных выполняются в непрерывном режиме; процесс анализа данных предполагает группировку информации в логически последовательную систему; во время непрерывного процесса анализа и интерпретации данных определя‐ ются соответствующие категории для построения описательной теории изуча‐ емого феномена; выбор количества участников исследования определяется собираемыми дан‐ ными. |