1 / 30

Kaj je dobro vedeti, preden se lotimo raziskovalne naloge?

Kaj je dobro vedeti, preden se lotimo raziskovalne naloge?. Janko Kersnik. Namen predavanja. Raziskovalno vprašanje Izvedljivost raziskave Metode Vzorčenje Velikost vzorca Analiza podatkov Statistične metode Prikaz rezultatov. Raziskovalno vprašanje.

ashton
Download Presentation

Kaj je dobro vedeti, preden se lotimo raziskovalne naloge?

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript


  1. Kaj je dobro vedeti, preden se lotimo raziskovalne naloge? Janko Kersnik

  2. Namen predavanja • Raziskovalno vprašanje • Izvedljivost raziskave • Metode • Vzorčenje • Velikost vzorca • Analiza podatkov • Statistične metode • Prikaz rezultatov

  3. Raziskovalno vprašanje • Domneva (ZDM delajo na hitro, zato je vedno več napotitev h kliničnim specialistom.), hipoteza: • Raziskovalna hipoteza (H): Bolniki, napoteni h kliničnemu specialistu imajo krajši čas obravnave kot nenapoteni. • Ničelna hipoteza (H0): • Bolniki, napoteni h kliničnemu specialistu imajo enak čas obravnave kot nenapoteni.

  4. H&M Pavza za kavo H0: Moški in ženske se pri nakupovanju ne razlikujejo. ON ONA H: Moški in ženske se pri nakupovanju razlikujejo.

  5. Izvedljivost • Zadostno število enot v vzorcu • Ustrezna merilna orodja • Ustrezna metodologija • Čas • Sredstva • Znanje

  6. Oblike raziskav • Prospektivne in retrospektivne (longitudinal) • Intervencijske (randomizirane, neradnomizirane) • Opazovalne (observational) • Presečne (cross-sectional) • Opisne • Diagnostika • Zdravljenje

  7. Metode - Vzorčenje • Vzorec nadomešča celotno populacijo. • Določitev populacije • Odločitev za vrsto vzorca: • Kr’neki • Sistematični • Naključni • Velikost vzorca

  8. Metode – Spremenljivke in zbiranje podatkov • Kaj bo enota opazovanja? • Lastnosti enot v vzorcu opisujejo odvisne/neodvisne spremenljivke (=variable). • Določitev spremenljivk: • Nominalne (klasificirajo), npr. moški/ženske, da/ne • Ordinalne (rangirajo), npr. dober, boljši, najboljši • Kontinuirne (kvantitativne), npr. teža • Orodja za merjenje podatkov • Orodja za zbiranje podatkov

  9. H&M Pavza za kavo Enota opazovanja = človek; Neodvisna spremenljivka = spol Spremenljivka? Čas: 12 min Stroški:50,00 € Stroški: 650,00 € Čas: 199 min Odvisna? ON ONA

  10. Metode – Analiza podatkov • Klinični pomen razlik! Interpretacija naivnega moškega : - Stroški ženske : 650 €  - Stroški moškega : 50 €  • Statistično značilna razlika.

  11. Metode – Statistične metode 1 • Razpršitev vrednosti spremenljivk: • normalna • ni normalna • Narava spremenljivk: • Kategorične (nominalne, ordinalne) • Kontinuirane • Razpršenost podatkov - frekvence (1/ povprečna vrednost = aritmetična sredina; 2/ standardni odklon...)

  12. Metode – Statistične metode 2 • t-test (za kontinuirane): • p vrednost nam pove, ali je razlika med aritmetičnima sredinama statistično značilna, ali ne • Razlika nam pomaga oceniti, ali je statistično značilna razlika tudi klinično pomembna. • hi-kvadrat (za kategorične): • p vrednost nam pove, ali so razlike med kategorijami statistično značilne, ali ne • 2 x 2 tabela nam pomaga pojasniti smer in velikost razlik • Neparametrični testi (ANOVA = analiza variance)

  13. Prikaz rezultatov 1 • Opis vzorca: • Število enot v vzorcu, % odgovorov pri anketah • Lastnosti enot v vzorcu: spol, starost, izobrazba, prebivališče, zakonski stan, socioekonomski stan... • Opis opazovanih lastnosti (predmeta raziskovanja): telesna višina, vrednost sistoličnega krvnega tlaka, vrednost holesterola, čas pregleda...

  14. Prikaz rezultatov 2 • Statistična analiza lastnosti vzorca (preverimo, če so te lastnosti med seboj povezane = korelacija): telesna višina, vrednost sistoličnega krvnega tlaka, vrednost holesterola, čas pregleda... Če so korelacije statistično značilne, moramo v nadaljevanju podatke analizirati po posameznih kategorijah, tj. lastnostih vzorca, sicer jih lahko analiziramo kot celoto.

  15. Prikaz rezultatov 3 • Statistična analiza opazovanih lastnosti (predmeta raziskovanja): telesna višina, vrednost sistoličnega krvnega tlaka, vrednost holesterola, čas pregleda... • Z ANOVO, s t-testom (za kontinuirane) in s hi-kvadratom (za kategorične) spremenljivke želimo potrditi, da so opazovane razlike statistično značilne in s tem ovreči ničelno hipotezo.

  16. Prikaz rezultatov 4 • grafično ali • tabelarično ali • v besedilu

  17. Bolj zapletene analize • Moški vidi nakupovanje takole: Stroški ženske : Stroški moškega = 650 € : 50 € • Ekonomsko in seveda statistično obveščena ženska vidi tosituacijo praviloma takole: • Stroški moškega na minuto:4,16 € • Stroški ženske na minuto: 3,26 €

  18. Normalna razporeditev

  19. Normalna razporeditev

  20. Mere centralne tendence

  21. Pozitivna korelacija

  22. Negativna korelacija

  23. Ni korelacije

  24. Korelacija k = y/x

  25. Razpršenost podatkov - frekvence

  26. Razlika v času posveta med napotenimi in nenapotenimi test: p vrednost Napoteni: 9,1 min Nenapoteni: 7,9 min

  27. Razprava Zavrnemo H0: Moški in ženske se pri nakupovanju ne razlikujejo. • SKLEP moškega: Ženske porabijo za nakupovanje veliko več časa in denarja kot moški. • SKLEP ženske: Če bi ženska tako malomarno ravnala z denarjem kot moški, bi lahko v tem času zapravila celo 829 €. Tako je prihranila veliko količino denarja in si lahko zato kupi še par čevljev, da bi na ta način prihranila še več denarja… Sprejmemo H: Moški in ženske se pri nakupovanju razlikujejo.

  28. Povzetek • Raziskovalno vprašanje • Izvedljivost raziskave • Metode • Vzorčenje • Velikost vzorca • Analiza podatkov • Statistične metode • Prikaz rezultatov

  29. Brez volje, dobre ideje, nekaj vloženega dela in dobrega mentorja je napor nesorazmeren rezultatu. Srečen, kdor bo začel v tem uživati.

More Related