PRÁCE S ODBORNOU LITERATUROU Petra Mandysová, MSN 2011/2012

1. Projekt Zdravotnické studijní programy v inovaci na FZS Univerzity Pardubice CZ.1.07/2.2.00/15.0357 PRÁCE S ODBORNOU LITERATUROU Petra Mandysová, MSN 2011/2012

2. Projekt Zdravotnické studijní programy v inovaci na FZS Univerzity Pardubice CZ.1.07/2.2.00/15.0357 Kvantitativní výzkum Petra Mandysová, MSN KAPITOLA Č. 4 2011/2012

3. Analýza kvantitativního článku a jeho kvality • 1. Problém • Jaký problém si studie dala za úkol vyřešit? • Proč se jedná o důležitý problém pro ošetřovatelství? • 2. Účel studie • Co je účelem studie? • 3. Výzkumné otázky • Jaké VO studie obsahuje? Pokud žádné neobsahuje, jaké myslíte, že by obsahovala? • 4. Hypotézy • Jaké hypotézy studie obsahuje? Pokud žádné neobsahuje, jaké myslíte, že by obsahovala? Popř. je možné, že studie • hypotézy nemůže obsahovat vzhledem k typu studie?

4. Analýza kvantitativního článku a jeho kvality (2) • 5. Proměnné • Jaké nezávislé a závislé proměnné studie obsahuje? Popř. je • možné, že studie tyto proměnné nemůže obsahovat vzhledem • k typu studie? • 6. Teoretický rámec • Jaký teoretické rámec nebo model byl ve studii použit? • 7. Přehled literatury • Jakým způsobem přehled literatury podporuje potřebu • provést tuto studii? • 8. Výzkumný design • Jaký výzkumný design studie použila? Jednalo se o vhodný • design? Jaké existují hrozby pro interní validitu? (zkreslení • výsledků z důvodu zavlečení systematické chyby, např. selekční • bias, maturace atd.). Jaké existují hrozby pro externí validitu? • ( např. zobecňování výsledků na jiné skupiny lidí, efekt novoty)

5. Analýza kvantitativního článku a jeho kvality (3) • 9. Vzorek • Jednalo se o dostatečně velký vzorek? • Jednalo se o reprezentativní vzorek? • Jednalo se o vhodné prostředí? • 10. Vnější proměnné • Jaké vnější proměnné ve studii existovaly? Byl vliv vnějších proměnných omezen? • 11. Byly ve studii použity vhodné výzkumné nástroje? • 12. Byla data sbírána správným způsobem a byla ochráněna práva • respondentů? • 13. Byla analýza provedena vhodným způsobem a pomohla • nalézt odpovědi na VO?

6. Podstata kvantitativního výzkumu • Zkoumání vztahů mezi proměnnými – přináší numerická data měřením proměnných • Hodnoty proměnných se zjišťují měřením a cílem je zjistit, jak jsou proměnné rozloženy, jaké jsou mezi nimi vztahy a proč tomu tak je • Účel? • Odklon od experimentálních metod a manipulace s jednou či více proměnnými + studiem dopadu na další proměnné…směrem k neexperimentálním metodám – používá se přirozená variabilita proměnných • Proměnné? • Průřezové šetření spíše než longitudinální • Jednotkou je jedinec nebo skupina lidí (např. třída dětí)

7. Vztah mezi proměnnými • Příčina…důsledek • nezávisle proměnná…závisle proměnná • Příklady tohoto vztahu pomocí výzkumných otázek: • Jaký je vztah mezi motivací (NP) a úspěchem (ZP) u žáků základní školy? • Jaký je vztah mezi odměnami (NP) a uspokojením v zaměstnání (ZP) u jednotlivých zaměstnání? • Jaký je vztah mezi pohlavím (NP) a profesionálními ambicemi (ZP) u studentů univerzity? • Jaký je vztah mezi inteligencí, sociálním statusem a motivací (NP) a výsledky žáků na základní škole (ZP)? • Ale opatrně s deklarací příčiny, je možné, že roli hrají i jiné faktory!!!

8. Proměnné dle Rosenberga (1968) • Sociální vlastnosti afektivní proměnné behaviorální • proměnné • Jaké jsou rozdíly mezi vdanými a svobodnými sestrami (sociální vlastnosti) v jejich postojích k celoživotnímu vzdělávání sester (afektivní proměnná) a v jejich volbě vzdělávacích kurzů v rámci celoživotního vzdělávání (behaviorální proměnná)?

9. Proměnné dle Rosenberga (2) (1968) • Rozdělení o sociální vlastnosti: kolik lidí patří do jednotlivých kategorií, např. 43 % respondentů jsou muži, 57 % jsou ženy • Rozdělení o dispozici nebo afektivní vlastnosti…kolik lidí si myslí, že… • Rozdělení o jednání…

10. Tři hlavní typy studií dle vztahu mezi proměnnými

11. Tři hlavní typy studií dle vztahu mezi proměnnými • Popisný výzkum – ztráta příležitosti; většina studií může pokročit dále a měla by se věnovat vztahům mezi proměnnými…zde sice stále přítomen popis vztahu, ale částečně i vysvětlení – zachycujeme variabilitu, popisujeme, jak se mění ve vztahu k ostatním proměnným – vede nás k otázce, jak a proč vznikl tento vztah mezi proměnnými a jak se může v různých kontextech měnit • Znalost vztahu mezi proměnnými umožňuje predikci (predikce a explanace jsou dvě strany jedné mince) • Jaký proces je příčinou vztahu? • Studium proměnných začíná definováním cílů a VO…kolik proměnných budeme měřit, jak budeme získávat data, od koho, jak je budeme analyzovat

12. Základní prvky výzkumného šetření • Cíle • Výzkumné otázky • Vzorek • Strategie sběru dat • Strategie analýzy dat • Zpráva

13. Základní prvky výzkumného šetření: cíle • Existuje důležité propojení mezi cíli a VO • Cíle výzkumu jsou tvrzení – na vhodné úrovni obecnosti a abstrakce – co chce šetření zkoumat • Určují celkové cíle a účel výzkumu • Příklad: „prozkoumat vztah mezi ….“

14. Základní prvky výzkumného šetření: VO • Vycházejí z obecného určení cílů a přetvářejí je do specifičtější a konkrétnější podoby • VO: • Organizují projekt a dávají mu směr a koherenci • Vymezují projekt a určují jeho hranice • Udržují zaměření výzkumníka na vlastní cíle projektu • Popisují rámec pro sepsání zprávy o projektu • Řídí sběr dat a analýzu dat • Kontrola, jak je každá VO formulována: určení dat, která jsou potřeba pro její zodpovězení

15. Hierarchie konceptů • Hierarchie • Oblast výzkumu • Téma • Cíle • VO • Příklad • Výsledky studenta ve škole • Determinanty úspěchu ve škole • Prozkoumat vztah mezi duševními schopnostmi, dobou věnovanou úkolu a výsledky ve škole • Jaký je vztah mezi duševními schopnostmi a dobou věnovanou úkolu coby NP a výsledky ve škole coby ZP? • Atd.

16. Hypotézy • Hypotéza je pokus předpovědět vztah mezi dvěma nebo více proměnnými • Hypotéza přeměňuje VO do předpovědi očekávaných výsledků • Př.: • VO: Ovlivňuje bazální stimulace svalové napětí u pacientů? • Hypotéza: Svalové napětí u pacientů podstupujících BS bude nižší než u pacientů, kteří BS nebudou podstupovat. • Někdy hypotézy vycházejí přímo z teorie, některé z dřívějších studií nebo z osobního pozorování

17. Hypotézy (2) • Hypotézy vycházející z teorie nebo z dřívějších studií jsou nejvíce obhajitelné • Hypotézy vycházející z osobního pozorování nebo logického uvažování, pokud se jedná o novou, ještě ne příliš prozkoumanou oblast • Pokud hypotéza ve studii není uvedena, často známkou toho, že výzkumný pracovník např. se nezamyslel nad tím, co je již o problematice známo (studie obsahuje pouze VO – v nich nejsou obsaženy předpokládané vztahy mezi proměnnými)

18. Hypotézy (3) • Testovatelné hypotézy: prohlášení o vztahu mezi NP (předpokládaná příčina) a ZP (předpokládaný výsledek, dopad) v dané populaci. • Které hypotéza je testovatelná: • „Těhotné ženy, které obdrží od porodní asistentky informaci o šestinedělí pravděpodobně nebudou mít postpartální depresi“ • „Těhotné ženy, které obdrží od porodní asistentky informaci o šestinedělí mají menší pravděpodobnost, že budou mít postpartální depresi, než ženy, které tuto informaci neobdrží.“ • NP:? • ZP: ?

19. Hypotézy - výzkumné (4) • Nižší míra fyzické aktivity v šestinedělí…je ve vztahu k nižšímu….úbytku tělesné váhy. • Existuje vztah mezi úrovní fyzické aktivity v šestinedělí a úbytkem váhy. • Čím větší fyzická aktivita v šestinedělí, tím větší úbytek na váze. • Ženy s rozdílnou úrovní fyzické aktivity v šestinedělí se liší svým úbytkem na váze. • Ženy, které jsou v šestinedělí fyzicky aktivní, mají větší úbytek na váze, než ženy, které fyzicky aktivní nejsou. • NP? • ZP? • Směrová hypotéza vs. „nesměrová“ hypotéza?

20. Hypotézy (5) • Nesměrová hypotéza: • Neočekává směr • Např. pokud není žádný výzkum nebo výsledky výzkumů jsou v konfliktu či pozorování nebyla jednoznačná • Někteří vědci tvrdí, že nesměrové hypotézy jsou vhodnější – nejsou zaujaté, neutrální (naopak směrové by mohly výzkumníka ovlivnit, je zavázán určitému typu výsledku) • Směrová hypotéza: • Nejen o existenci vztahu mezi proměnnými, ale i o očekávaném směru (např. něco bude nižší, vyšší, apod.) • Hypotézy vycházející z teorie nebo z existujícího výzkumu jsou obvykle směrové • Známkou toho, že výzkumník o vztahu přemýšlel • Kauzální hypotéza: • Snaží se identifikovat příčinu a dopad

21. Hypotézy (6)

22. Hypotézy - statistické (7) • Statistické hypotézy – k testování statistickou metodou • Nulová hypotéza H0: předpokládá, že neexistuje vztah mezi NP a ZP • Př.: Úbytek na váze nemá vztah vůči úrovni fyzické aktivity v šestinedělí. • Výzkumná šetření typicky obsahují výzkumné hypotézy, pokud jsou provedeny statistické testy, nulová hypotéza se předpokládá (i když v šetření není výslovně uvedena)

23. Hypotézy - statistické (8) • Kromě nulové hypotézy je třeba vymezit, s jakou možností počítáme v případě, že nulová hypotéza neplatí – tou je alternativní hypotéza H1 • Rozhodnutí o správnosti či nesprávnosti nulové hypotézy není nikdy 100% spolehlivé, vždy existuje riziko chybného rozhodnutí - hypotézy nikdy nejsou prokázány nebo vyvráceny, ale jsou podpořeny nebo zamítnuty – rozhodovací postup mezi nulovou a alternativní analýzou je statistický test významnosti

24. Hypotézy - statistické (9) • Situace, které mohou nastat při testování statistické analýzy: • Chyba 1. druhu – pravděpodobnost zamítnutí správné hypotézy H0 - hladina významnosti (hladina testu) • v praxi požadujeme pravděpodobnost chyby např. do 5 %: α < 0,05…výsledek je statisticky signifikantní (významný)

25. Teoretický rámec Př.: • Oremová – Model deficitu sebepéče: • hlavní myšlenka: sebepéče jsou aktivity, které člověk provádí, aby si udržel zdraví, cílem ošetřovatelství je pomoci lidem zvládat vlastní potřeby v oblasti sebepéče • studium ošetřovatelských intervencí pro podporu sebepéče a jejich vlivu na zdravotní stav pacienta (Kreulen a Braden, 2004) • Leiningerová – Teorie kulturní péče: • hlavní myšlenka: péče je celosvětový fenomén, ale existují kulturní rozdíly v péči • studium hodnot péče při péči o starší pacienty v Nizozemí a Turecku (Van den Brink, 2003)

26. Př.: • Oremová – Model deficitu sebepéče: studium ošetřovatelských intervencí pro podporu sebepéče a jejich vlivu na zdravotní stav pacienta (Kreulen a Braden, 2004) • Leiningerová – Teorie kulturní péče - studium hodnot péče při péči o starší pacienty v Nizozemí a Turecku (Van den Brink, 2003)

27. Výzkumný design • Rozhodnutí o strategii, jak se bude postupovat, aby se získaly přesné a interpretovatelné informace • Nutno rozhodnout o celé řadě otázek: • Bude ve studii nějaká intervence? (rozdíl mezi experimentální a neexperimentální metodou) • výzkumník manipuluje s jednou nebo více proměnnými, aby zkoumal efekty na jiné proměnné • výzkumník používá přirozeně se vyskytující variabilitu proměnných, aby zkoumal vztahy mezi nimi • Jaký typ porovnání bude prováděn? • Mezi skupinami • Před a po intervenci nebo pouze po intervenci • Jak budou kontrolovány vnější proměnné? • Kdy a jak často budou sbírána data? • V jakém prostředí studie proběhne?

28. Výzkumný design – typ pozorování • Analyzujeme v rámci určitých dimenzí: • kontrola nad NP? • Pozorování NP a ZP? • Typ porovnání ve skupině? • Časová dimenze? • Např.: experimentální design může být mezi respondenty („between subjects“) …před a po („before / after“), longitudinální („longitudinal“) nebo průřezový („cross-sectional“), atd.

29. Výzkumný design (3)

30. Výzkumný design (4) • Experimentální: výzkumník není pasivní pozorovatel • Manipulace: výzkumník dělá „něco“ účastníkům výzkumu; manipulace NP a zkoumá se dopad na ZP – někdy manipulace více NP • Kontrola: použití kontrolní skupiny, kontrola situace – proč? Př.“ studium nutriční suplementace (NP) na hmotnostní nárůst u novorozenců (ZP), např. za 2 týdny – ale novorozenci i bez nutriční suplementace přibývají na váze (vliv zrání – „maturation effect“) – proto kontrolní skupina • Randomizace: náhodné rozdělení účastníků výzkumu do experimentální a kontrolní skupiny – každý má stejnou šanci, není systematická chyba („bias“) • Počítače nebo tabulky náhodných čísel

31. Výzkumný design (5) • Výhoda experimentálního designu: nejlepší design na studium vztahů mezi příčinami a důsledky • Nevýhody: • Celá řada NP se nedá manipulovat (i z etických důvodů) • Často nepraktické • Hawthornův efekt: ať je změna jakákoliv, účastník výzkumu ví, že je ve výzkumu a chová se jinak – často se řeší tak, že dvojitě zaslepená studie: ani účastník výzkumu ani ten, kdo manipuluje (výzkumník) ví, kdo je v experimentální a kdo v kontrolní skupině • Kvaziexperimentální: ne tak dobrý design, ale praktičtější - již nepoužíváme termín „kontrolní“ skupina, ale skupina,s e kterou porovnáváme (pokud je použita)

32. Příklad kvaziexperimentální studie v ošetřovatelství – nebyla randomizace skupiny http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2837872/

33. Výzkumný design (6) • Neexperimentální studie – někdy nazývané observační studie (pozorování) – není manipulace (např. studium vdovectví a jeho vliv na ADL) 1. Korelační – výzkum poté, co již došlo k variaci NP, sice studujeme vztah mezi proměnnými, ale velmi těžce se určuje příčina (nebyla kontrolována NP) – Korelace není důkazem příčiny • Retrospektivní – současné fenomény se studují v asociaci s proměnnými z minulosti (př. Pacienti s karcinomem plic a studium jejich chování v minulosti, porovnáno s lidmi bez karcinomu plic) • Prospektivní (kuřáci / nekuřáci – později porovnání incidence rakoviny • Dražší, ale lepší, je možno použít kontroly

34. Výzkumný design (7)

35. Výzkumný design (8) • Observační studie (pozorování) • 2. Deskriptivní – cílem je pozorovat, popsat a zdokumentovat určité aspekty situace • Hlavní nevýhody neexperimentální studie: není schopna s jistotou zjistit vztahy, u korelačních studií často chybná interpretace • Výhody korelačních studií – je možný sběr mnoha informací najednou, kdežto u experimentální studie se zaměřujeme jen na vybrané aspekty

36. Výzkumný design (9)

37. Výzkumný design (10)

38. Výzkumný design (11) • Longitudinální: vhodný na: • Studium jevů, které se vyvíjejí – rozvoj, růst, učení, hojení, atd. • Studium jevů, které po sobě následují – např. neplodnost a deprese – důležité zjistit, zda deprese nebyl přítomna již před neplodností • Pokud je účelem komparace – komparace jevů s postupem času – např. zda změna, ke které postupně dojde, se dá vztáhnout k intervenci • K podpoře kontroly – podpoře interpretability výsledků – např. sběr dat před intervencí pomůže zjistit a kontrolovat rozdíly mezi skupinami • Problém: ztráta účastníků výzkumu • Průřezový: téměř všechny retrospektivní studie jsou průřezové, data ohledně NP a ZP jsou sbírána současně • Slabší než longitudinální, pokud se studují jevy, které závisí na čase – např. chování k podoře zdraví u 7-10-letých dětí (nevíme, jak by 10-leté děti bývaly odpovídaly před 3 lety) • Není finančně tak náročný, ale těžko studuje trendy,

39. Vnější (intervenující) proměnné • Proměnné nezařazené do výzkumu či dokonce neznámé proměnné, které mají vliv na ZP • Maximální úsilí minimalizovat vliv vnějších proměnných (kontaminace) • Např. prostředí ovlivňuje emoce a chování – nejsnazší kontrola je v laboratoři, menší kontrola v přirozeném prostředí, ale je možno do jisté míry kontrolovat (např. sběr dat u respondenta, doma) • Druhý vnější faktor: doba – vliv denní doby nebo roční doby – hraje roli např. při studii únavy – sběr dat ve stejnou denní dobu • Stálost komunikace s respondenty – formální protokoly; léky podány stejným způsobem, atd.

40. Vnější proměnné (2) • Příklad kontroly a minimalizace vnějších proměnných: • Všechna měření ráno • Všichni respondenti byli poučeni, že nemají jíst asi pít • Odebrána krev na lačno • Poté všichni stejnou snídani • Poté odpočinek na lůžku 30 minut, ležící • Poté testování (měření kyslíku ve tkáních) • Vnější proměnné jsou i věk, pohlaví, kouření atd. – pokud např. studium efektu cvičení na kardiovaskulární zdraví – tyto vnější proměnné mohou ovlivnit výsledek

41. Metody ke kontrole vnějších proměnných • Randomizace – tím porovnatelné skupiny, ale není to vždy možné • Homogenita – např. ve studii pouze ženy nebo pouze určitá věková skupina – jednoduchá metoda, ale není možná generalizace např. i na muže či na lidi jiné věkové skupiny • Párování – zařazení v daných charakteristikách podobných jedinců do obou skupin – ale obtížné vždy najít podobné jedince pokud je těchto vyžadovaných charakteristik více najednou (žena, určitý věk, určité vzdělání, ….) • Statistické metody – analýza kovariance (ANCOVA)

42. Interní (vnitřní) validita • Stupeň jistoty, že závěry výzkumu jsou platné a že NP opravdu ovlivňuje ZP – a ne další faktory • Ohrožení interní validity: • Historie – jiná událost, současně s NP – např. studium efektivnosti edukačního programu týkajícího se prospěšnosti očkování …a zároveň pořad v televizi na toto téma • Výběr (selekční bias) – již předem existující rozdíly mezi skupinami, není randomizace při zařazování do skupin, dotazníky např. někdy vyplňují spíše nespokojené sestry, apod. • Maturace – růst, únava, jakákoliv funkční změna v čase (hojení ran, pooperační rekonvalescence) • Mortalita – ztráta respondentů – z důvodů rozdílů v zájmu, motivaci… • Spolehlivost nástrojů a procedur – dostanou všichni respondenti stejné instrukce, atd.? • Malý vzorek

43. Externí (vnější) validita • Vypovídá o možnosti zobecnit výsledky mimo realizovaný výzkum • Týká se populace – výsledky platné mimo lidi, kteří byli ve výzkumu • Týká se prostředí – výsledky platné v jiném prostředí, než ve kterém proběhl výzkum • Týká se času – výsledky platné v jiné době • Záleží především na reprezentativnosti vzorku – vždy nás zajímá – můžeme výsledky výzkumu použít i my – v jiném prostředí, s jinými pacienty? • Příklad problematické externí validity: studuji spokojenost veřejnosti s prostorem, který mají při cestování v letadle – v mém vzorku je tým basketbalistů • Ohrožení externí validity: • Hawthornský efekt – změny v chování, protože vědí, že jsou ve výzkumu

44. Metody výběru vzorku (1) • Záměrné – nenáhodné – optimalizují reprezentativnost vzorku v několika určitých známých proměnných • Pravděpodobnostní – náhodné – k dosažení reprezentativnosti ve všech známých i neznámých proměnných 0. Nulové strategie – samovýběr: přiřazení osob do vzorku dle charakteristiky, se kterou výzkumník nemanipuloval (kuřák / nekuřák)

45. Metody výběru vzorku (2) • Pravděpodobnostní strategie – • prostý náhodný výběr – každý prvek má stejnou šanci dostat se do vzorku, je třeba mít výběrový rámec – např. všichni lidé v daném telefonním seznamu pro danou oblast – pro náhodnost – generátor náhodných čísel, tabulky náhodných čísel • Systematický náhodný výběr – též výběrový rámec, pak např, seřadíme dle abecedy a vybereme každou k-tou osobu • Záměrné (nepravděpodobnostní) strategie • Kvótní výběr – záměrný výběr s cílem dosáhnout předem stanoveného rozložení určitých znaků ve vzorku • Lavinový výběr (snow ball technique) – respondenti zprostředkovávají kontakt na další respondenty • Kombinované strategie – např. • Stratifikovaný náhodný výběr – nejprve rozdělení subpopulace dle určitých charakteristik, pak uvnitř každé náhodný výběr

46. Velikost vzorku • Použití celé populace (pokud méně než 200, ale může být nákladné) • Použít stejnou velikost jako obdobné studie již publikované (ale pozor – může se stát, že budete opakovat chybu; proto projít více studií) • Existují tabulky – viz http://research-advisors.com/tools/SampleSize.htm • Použití vzorců • Avšak záleží i na metodě výběru vzorku či jakou statistickou analýzu chceme provádět

47. Velikost vzorku – Žiaková a kol. (2009)

48. Dotazník • Je určen výzkumnými otázkami, slouží ke sběru dat • 6 aspektů: • Jeho vztah k výzkumným otázkám • Definice proměnných • Odkud se berou dotazníky • Vícepoložkové škály • Role pilotního přezkoušení • Omezení při návrhu dotazníku

49. Dotazník: vztah k VO • VO nám ukazují, jaká data potřebujeme pro provedení šetření- jsou orientační mapou pro sestavení dotazníku • VO představují seznam proměnných, které potřebujeme dotazníkem změřit – je nutno si seznam proměnných vytvořit

50. Dotazník: Definice proměnných • Dvě úrovně proměnných: konceptuální úroveň, operační úroveň • Konceptuální definice: výše – definice pomocí abstraktnějších pojmů – např. strach = „nepříjemný prožitek vázaný na určitý předmět nebo situaci, které vyvolávají obavy z ohrožení“ • Otázky v dotazníku pro sběr dat pro danou proměnnou - operační definice této proměnné – strach může být měřen x položkami v dotazníku: • Samostudium: Knotek (2009) Dotazník strachu a pozorování bolesti: • http://www.tigis.cz/images/stories/Bolest/2009/01/07_Knotek_bolest_1_09_web_zabezp.pdf