Jak používat velké vzorky pro výzkum v ošetřovatelství

Když se provádět ošetřovatelský výzkum , pečlivě zvolte vzorek populace , aby se zabránilo plýtvání času výzkumu , úsilí pacienta a náklady na podporu . V ideálním případě , klinické studie by měla být dostatečně velká, aby spolehlivě detekovat i ty nejmenší rozdíly v primární výsledku mezi pacienty . Při práci s velkým vzorkem , využívat výběrová kritéria, která konkrétně definujípopulace být studován . Stejně tak , využívají kritéria pro vyloučení , aby se zabránilo nesprávné alokaci zdrojů nebo poškození předmětů . Konečně , může zejména velké vzorky možné studovat v čase a rozpočtových omezení ; V takovém případě , může si vybrat podmnožinu vzorku pracovat. Věci, které budete potřebovat
začlenění kritéria
Kritéria pro vyloučení
Zobrazit další instrukce dovolená 1

Ujistěte se, že váš velký vzorek má klinické charakteristiky - známý jako kritéria pro začlenění do informační společnosti - budete muset dokončit své studium . Věk je často rozhodujícím faktorem . Při testování léku na obyvatelstvo , například , může si vybrat zaměřit se na ženy v jejich třicátých let s odůvodněním, žepoměr přínosů k poškození , je nejvyšší u žen kolem třicítky a méně prominentní v jiných věkových skupinách . Případně , pokud vaše velikost vzorku je opravdu velký, by mohly testovat různé věkové skupiny , kreslení statisticky významné závěry o každé věkové skupině .
2

Ujistěte se , také, žestudie má za následek získáte od vzorku mohou být vedle sebe na větší populaci -druhým typem kritérií pro zařazení . Použití větších vzorků se může zdát o tom, že výsledky jsou více pravděpodobné, že popisovat obecné populaci ; je však třeba zvážit , jak jste našli vaše předměty . Pacienti na své vlastní nemocnici , může býtk dispozici a levný zdroj subjektů . Zvláštnosti místních pacientů nebo pacientů v nemocnici , i když by mohly interferovat s zobecnění výsledků pro jiné populace . Žádný jednotlivý postup je jednoznačně správné nebo špatné , a možná budete muset učinit rozhodnutí , které se týkají kompromisy mezi vědeckými a praktickými cíly .
3

Stanovit kritéria pro vyloučení . Jinými slovy , identifikovat podskupiny jedinců v rámci svého vzorku , který by se vešly vaše kritéria pro zařazení , pokud není pro určité vlastnosti , které by mohly rušit s úspěchem navazujících úsilí , kvality údajů , nebo přijatelnosti randomizované léčby . Například , je-lipacient je alkoholik , nebo plánujete stěhování ze státu , který vykonává Navazující procesy s ním by mohlo být obtížné . Kromě toho, pokud má pacient v anamnéze mrtvici , je pravděpodobné , že by se nežádoucí účinky v důsledku této studie .
4

Vyberte podskupinu vzorku , pokud váš vzorek příliš velký studovat každý předmět pod času a rozpočtových omezení . Náhodný výběr , který zahrnuje výběr podmnožiny náhodně , poskytuje přísnou základ pro zobecnění použitelnost výsledků studie na populaci jako celek . Výzkumníci také často používají vzorkování pohodlí , které zahrnuje použití lidi, kteří splňují vstupní kritéria a jsou snadno přístupné pro vyšetřovatele . Pohodlí vzorkování má zjevné výhody z hlediska nákladů a logistiky . Určete , ačkoli , zda můžete používat pohodlí odběru vzorků a stále spolehlivě odpovědět na vědeckou otázku, na dosah ruky .