Adobe Systems VÝZKUMNÝ PROCES A JEHO FÁZE Výsledek obrázku pro výzkumný proces obrázek Výsledek obrázku pro výzkumný proces obrázek Výsledek obrázku pro výzkumný proces obrázek Výsledek obrázku pro výzkumný proces obrázek Lékařská fakulta Masarykovy univerzity, Ústav zdravotnických věd 1 Adobe Systems Fáze výzkumného procesu Lékařská fakulta Masarykovy univerzity, Ústav zdravotnických věd 2 PRO VÝZKUM | iVýzkumy.cz Adobe Systems Lékařská fakulta Masarykovy univerzity, Ústav zdravotnických věd 3 1. Fázi koncepčníV první fázi je nutno stanovit oblast výzkumu a jeho téma, formulovat a vymezit problém, zjistit, studovat a analyzovat dostupné bibliografické zdroje, stanovit cíl, formulovat hypotézy a provést operacionalizaci. 2. Fázi návrhů a plánováníVe druhé fázi se tvoří návrh výzkumného plánu, stanovuje se přesná charakteristika zkoumaného objektu, vybírají se vhodné formy sběru dat a provádí se předvýzkum. 3. Fázi empirickouVe třetí fázi se získávají údaje o zkoumaném problému v terénu (např. distribuce dotazníků včetně jejich navrácení) a získané údaje se připraví pro analýzu. 4. Fázi analytickouVe čtvrté fázi je prováděna analýza získaných údajů prostřednictvím statistických metod, kdy po jejich analýze jsou data interpretována a vyvozeny závěry. 5. Fázi diseminačníV poslední fázi zveřejňujeme výsledky výzkumu. Adobe Systems 4 1. koncepční fáze výzkumu V první fázi je nutno stanovit oblast výzkumu a jeho téma, formulovat a vymezit problém, zjistit, studovat a analyzovat dostupné bibliografické zdroje, stanovit cíl, formulovat hypotézy a provést operacionalizaci. Lékařská fakulta Masarykovy univerzity, Ústav zdravotnických věd Adobe Systems Lékařská fakulta Masarykovy univerzity, Ústav zdravotnických věd 5 Vymezení výzkumného problému Prvním krokem fáze koncepční je stanovení oblasti výzkumu. Oblast výzkumu si zpravidla stanovujeme v bakalářské/diplomové práci na základě svého zájmu nebo potřeb zdravotnické praxe. Po stanovení oblasti výzkumu by měl následovat druhý krok fáze koncepční, což je předběžná teoretická analýza. Zahrnuje seznámení se současným stavem poznání ve zvolené oblasti výzkumu, kdy bychom měli prostudovat relevantní bibliografické zdroje, provést konzultace s příslušnými odborníky, vypracovat rešerše apod. Častou chybou studentů je podcenění předběžné teoretické analýzy, přeskočení tohoto kroku a stanovení cílů, hypotéz bez náležitého prostudování bibliografických zdrojů. Nedostatečná příprava teoretických podkladů způsobuje následně v závěrečné práci řadu zbytečných chyb, řešení již vyřešeného, opakování chyb předešlých autorů apod. Po provedení předběžné teoretické analýzy stanovíme téma výzkumu. Tématem výzkumu se v našem případě stává název bakalářské/diplomové práce. V tabulce 8 je uveden příklad oblasti výzkumu a návrh souvisejících témat. Pro účely zpracování bakalářských/diplomových prací si vybíráme pouze jednu oblast, jedno téma. Dalším krokem je formulace problému. Formulace problému je jedním z nejobtížnějších a nejdůležitějších kroků výzkumu. Problém je nutno formulovat jasně, úplně, konkrétně a jednoznačně. Problém se stanovuje nejčastěji v tázací formě. Správně formulovaný výzkumný problém je ve formě otázky nebo souboru otázek. Otázka by měla být formulována na takové úrovni specifičnosti, že jsme schopni rozpoznat, jaká data budeme potřebovat k tomu, abychom otázku zodpověděli.^1 Otázka by v sobě měla zahrnovat možnost empirického ověření. Pokud otázka v sobě nezahrnuje možnost empirického ověření, nemůžeme ji empiricky ověřit a v takovém případě se nejedná o vědecký problém. U kvantitativního výzkumu v diplomové práci by problém měl vždy vyjadřovat vztah mezi dvěma nebo více proměnnými. Proměnná je měřitelný jev nebo vlastnost, která ve výzkumu nabývá konkrétní hodnotu. Proměnné mohou mít například podobu fyzických a demografických vlastností lidí (např. pohlaví, věk, vzdělání) nebo vztahových vlastností jedinců (např. chování všeobecných sester v určité situaci). Příklad formulace výzkumné otázky v diplomové práci: Jaký vliv má nejvyšší dosažené vzdělání všeobecných sester na jejich znalosti v oblasti infekcí spojených se zdravotní péčí? Na základě formulovaného problému stanovujeme cíl/cíle výzkumu. Správně formulovaný cíl říká, co chceme zjistit nebo čeho chceme dosáhnout. Cíl by měl být formulován jasně, srozumitelně a kontrolovatelně. V diplomové práci stanovujeme na základě cílů hypotézy. Hypotéza je předpoklad (predikce) o vztahu mezi dvěma nebo více proměnnými. Nejčastěji používáme hypotézy formulované z pohledu statistiky. Hypotéza říká, že pokud nastane jev A, nastane také jev B. Vztah mezi proměnnými musí být přesně specifikován a mít měřitelnou podobu. Po formulaci hypotéz se někdy doporučuje provést dedukci výsledků hypotéz. To znamená, že aniž bychom měnili již formulované hypotézy, zpětně dedukujeme, jaké problémy nám to z hlediska metodologie přinese. Na základě toho je někdy nutné přeformulovat problém, který jsme si stanovili v úvodu. Určitým problémem, se kterým se studenti při formulaci hypotéz nebo vlastní formulaci problémů setkávají, je operacionalizace. Operacionalizace se týká přechodu od teorie k empirii, kdy se rozhoduje co bude výzkumným záměrem, až po jaká data bude výzkum obsahovat.^2 Operacionalizace slouží k tomu, aby kdokoliv mohl výzkum zopakovat, provést za stejných podmínek, kritérií, metodiky a popsat, vyhodnotit stejným způsobem. Adobe Systems 1. fáze: koncepční – vymezení výzkumného problému Jedná se o tázací větu, která se ptá na vztah mezi dvěma nebo více proměnnými. Výzkumník přesně formuluje, co chce zkoumat, koho chce zkoumat, kdy a v jakých situacích. Jasná definice je stavebním prvkem pro kvalitní výzkum. Obsah výzkumného problému ovlivňuje volbu výzkumné metody. 1.Je proměnná A ve vztahu k proměnné B? 2.Za jakých podmínek vzniká vztah mezi proměnnou A a B? 3.Jaké jsou charakteristiky proměnné? Odpověď na tuto otázku je to, co hledáme výzkumem. Obsah výzkumného problému ovlivňuje formulaci hypotéz a výzkumné otázky. Lékařská fakulta Masarykovy univerzity, Ústav zdravotnických věd 6 V kvalitativním výzkumu může popisovat pouze charakteristiku jevu. Adobe Systems 1. fáze: koncepční – vymezení výzkumného problému ̶Dimenze podstaty ̶Je problém důležitý? ̶Budou mít s jeho vyřešení prospěch ošetřovatelství, pacienti nebo společnost? ̶Lze výsledky uplatnit v ošetřovatelské teorii nebo praxi? ̶Dimenze metodologická ̶Je problém řešitelný? ̶Je možné sledovat jevy a vztahy mezi nimi? ̶Je možné problém zkoumat za využití vědeckých metod? ̶Praktická dimenze ̶Mám dostatečné znalosti a dovednosti potřebné k řešení problému? ̶Stihnu problém vyřešit v rámci časové dotace? ̶Jsou k dispozici osoby, které budou na výzkumu participovat? ̶Jsou dostatečné materiální a finanční zdroje na výzkum? ̶Etická dimenze ̶Je možné problém studovat tak, aby nedošlo k porušení lidských práv a svobod? ̶Jsem schopný ochránit anonymitu výzkumného souboru? ̶ ̶ ̶ ̶ Lékařská fakulta Masarykovy univerzity, Ústav zdravotnických věd 7 Adobe Systems Lékařská fakulta Masarykovy univerzity, Ústav zdravotnických věd 8 CVIČENÍ Oblast výzkumu: Infekce spojené se zdravotní péčí Téma výzkumu: 1.Prevence infekcí spojených se zdravotní péčí ve zdravotnickém zařízení 2.Hygiena rukou v prevenci infekcí spojených se zdravotní péčí 3.Vliv infekcí spojených se zdravotní péčí na mortalitu pacientů 4. Četnost výskytu pneumonií jako důsledek infekcí spojených se zdravotní péčí u hospitalizovaných pacientů Příklad formulace výzkumné otázky v diplomové práci: Jaký vliv má nejvyšší dosažené vzdělání všeobecných sester na jejich znalosti v oblasti infekcí spojených se zdravotní péčí? Adobe Systems Lékařská fakulta Masarykovy univerzity, Ústav zdravotnických věd 9 Jednotlivé kroky koncepční fáze v bakalářské práci – příklad Oblast výzkumu: Infekce spojené se zdravotní péčí Téma výzkumu: Znalosti všeobecných sester v oblasti infekcí spojených se zdravotní péčí Formulace problému/výzkumné otázky: Jaké jsou znalosti všeobecných sester o infekcích spojených se zdravotní péčí? Cíl: Zjistit úroveň znalostí všeobecných sester o infekcích spojených se zdravotní péčí. Adobe Systems Lékařská fakulta Masarykovy univerzity, Ústav zdravotnických věd 10 Výzkum je systematické, řízené, empirické a kritické zkoumání hypotetických tvrzení o předpokládaných vztazích mezi přirozenými jevy. Adobe Systems Lékařská fakulta Masarykovy univerzity, Ústav zdravotnických věd 11 Pojem, konstrukt, proměnná Adobe Systems 1. fáze: koncepční – pojmy, konstrukty, proměnné Lékařská fakulta Masarykovy univerzity, Ústav zdravotnických věd 12 operacionalizace – převod výzk. problému do empir. šetřitelné (testovatelné) podoby, v užším pojetí proces transformace pojmů do podoby empir. indikátorů, znaků. Operacionalizace v sociálních vědách je procedurou překládání pojmů z teoretického do observačního jazyka. Je procesem rozvinutí specifických výzkumných procedur (operací), které vyústí v empirickém pozorování daných abstraktních konceptů v reálném světě. Obecně jde o problém zaměřenosti pozorování, výběru toho, co má být zkoumáno a propojení teoretické a empirické hladiny procesu poznání. Operacionalizace přechází od zadání výzkumu a vymezení jeho předmětu až k technikám sběru a zpracování dat. Jedná se o transformaci výchozích hypotéz do roviny jednotlivých znaků. Výsledkem je operacionální definice jednotlivých pojmů a řešení problematiky měření, ve kterém se rozebírají i vztahy mezi jednotlivými znaky. Ve vědě se ovšem vyskytují i výroky nebo koncepty, které jsou obtížně operacionalizovatelné, jsou těžce měřitelné nebo dosud neprověřené.^[1] Adobe Systems Lékařská fakulta Masarykovy univerzity, Ústav zdravotnických věd 13 Hypotéza Pracovní hypotéza ̶věcný obsah, formulujeme ji pomocí operacionalizovaných pojmů, ̶vznikají bližším určením východiskových hypotéz, ̶lze je verifikovat – ověřovat, ̶je nutné je formulovat tak, aby byly snadno empiricky ověřitelné. ̶ Proměnné v hypotézách: -závislé/nezávislé -Měřitelné (je možné je kvantifikovat/vyčíslit) -Kategoriální (lze je zařadit do tříd/kategorií) Mezi proměnnými se vyjádřují vztahy rozdíly následky Adobe Systems Jak správně stanovit hypotézu - pravidla Pravidla správně stanovené hypotézy: ̶Deskriptivní ̶Relační ̶Kauzální ̶ Rozlišujeme tři typy výzkumných problému: 1.Hypotézy jsou tvrzení, je třeba formulovat je jako oznamovací věty a nezaměňovat je s výzkumnou otázkou (problémem). 2.Hypotézy vyjadřují vztah alespoň dvou proměnných. Tento vztah mezi dvěma jevy je třeba jasně a explicitně vyjádřit. 3.Hypotéza musí být testovatelná, musí se dát potvrdit nebo vyvrátit. https://www.fsps.muni.cz/emuni/data/reader/book-8/08.html Je dobré znát 3 základní druhy výzkumných problémů. Pomůže to při jejich formulaci. Druh problému také značně předurčuje použití výzkumných a statistických metod. a) deskriptivní (popisný) •Klademe si otázku typu „Jaké to je?“ a zjišťujeme a popisujeme situaci, stav, výskyt jevu... •Metody: dotazník, pozorování, interview, škálování… Př. Jaká je proporce jednotlivých vyučovacích činností učitelů vlastivědy? => frekvence, délka činností, jejich poměr (pozorování) Př. Jaké jsou postoje rodičů propadajících žáků k učiteli a vedení školy? => škála (hodnocení různých stránek učitelovy odbornosti (kvalifikace, styl vyučování, hodnocení) •diagnosticko-vyhodnocovací deskriptivní problém (pro praxi, neslouží rozvoji teorie) Př. Jaké učební výsledky dosáhli žáci alternativních škol? => didaktické testy Př. Jaké procento dětí z menšinových skupin navštěvuje školy tohoto okresu? b) relační •Dáváme do vztahu jevy, činitele, a to dva i více. Ptáme se, zda existuje vztah mezi zkoumanými jevy a jak je vztah těsný. V případě tohoto typu problému se nedá přesně stanovit, který jev zapříčiňuje který. Např. dotazníkem obvykle nezjistíme, zda čtení časopisu vedlo k určitému názoru, či zda názor žáka vedl ke čtení určitého časopisu. Příčinu jsme s to určit jen u věcí naprosto jasných, kdy ji víme z vnějšku, ale ne díky datům. K potvrzení kauzálních vztahů slouží experiment. •Statistika: korelace, faktorová analýza,... Př. Jaký je vztah mezi sebepojetím žáka a prospěchem z klíčových předmětů na SŠ? Př. Jaká je závislost mezi výsledkem přijímací zkoušky a výsledkem studia na VŠ? Př. Jaký je vztah mezi užíváním drog dítětem a socioekonomickým statusem rodiny? c) kauzální •Zjišťuje příčinu, která vedla k určitému důsledku, zjišťujeme kauzální, příčinné vztahy. •Provádíme experiment se dvěma skupinami osob. •Statistika - zjištění významnosti rozdílů: Studentův t-test, chí-kvadrát,.. Př. Je nedirektivní výchovný styl efektivnější pro vytvoření pozitivních postojů žáků k učiteli než direktivní? Př. Jaký je vliv změny režimu přestávek v ZŠ na práceschopnost žáků? Adobe Systems 1. fáze: koncepční – pojmy, konstrukty, proměnné Lékařská fakulta Masarykovy univerzity, Ústav zdravotnických věd 15 Adobe Systems Typy dat Data = informace o jednom prvku zkoumaného souboru. Dle charakteristiky lze data dělit. Toto dělení je klíčové pro zpracování dat. Nominálním znakem je například plemeno skotu, fakulta (technická, ekonomická…), odrůda brambor, jde tedy o názvy kategorií. Ordinální veličiny (pořadové) jsou na první pohled podobné nominálním, měli bychom však být schopni je nějakým způsobem seřadit, např. stupeň kouření lze seřadit podle intenzity (silný kuřák > střední > slabý > občasný > nekuřák). Mezi další ordinální proměnné patří například vzdělání, intenzita bolesti atd. Jak si poradíme s proměnnou pohlaví – patří také do této kategorie? Někteří se mohou domnívat, že ano. Z hlediska statistického zpracování dat však tuto proměnnou zařadíme do kategorie Nominální. Pokud můžeme u ordinální proměnné navíc počítat, o kolik je jedna hodnota větší/menší než předchozí, lze hovořit o proměnné rozdílové, případně podílové, přidáme-li možnost spočítat, kolikrát je hodnota větší/menší (počet zaměstnanců v pobočkách). Tyto dvě proměnné jsou v praxi souhrnně definovány jako numerické, resp. kvantitativní. Pro naše potřeby budeme tyto proměnné dělit na diskrétní, které nabývají pouze celočíselných hodnot (počet dětí, počet chyb stroje, počet válců automobilu), a spojité (metrické), které nabývají libovolných hodnot (věk, příjem, teplota, cena). Adobe Systems Lékařská fakulta Masarykovy univerzity, Ústav zdravotnických věd 17 Pojem Proměnná Výzkumný problém Závislá proměnná Nezávislá proměnná Intervenující proměnná Související obrázek Adobe Systems Cvičení ̶Ovlivňuje vzdělání sester znalosti o EBN? ̶ ̶Ovlivňuje délka praxe ve zdravotnictví schopnost aktivního naslouchání? ̶ ̶Zdravotní setry pracující na jednotkách intenzivní péče udávají vyšší zájem o vzdělávání v oblasti péče o centrální venózní vstupy nežli setry pracující na standartních lůžkových zařízeních. ̶ ̶Věk respondentů bude ovlivňovat sebehodnocení v oblasti schopnosti posouzení stavu pacienta. ̶ ̶Počet káv vypitých za směnu sestrou, ovlivňuje typ oddělení, kde sestry pracují. ̶ ̶Sestry pracující na lůžkovém oddělení vykouří za směnu více cigaret, než sestry pracující v ambulantní sféře. ̶ ̶Ovlivňuje aplikace intravenózní terapie vitamínu C výskyt infekcí u příjemců? -Červeně označ nezávislé proměnné. -Zeleně označ závislé proměnné. -Vymysli příklad intervenující proměnné. -Zamysli se, zda lze stanovené proměnné dobře operacionalizovat. -Je výzkumný problém správně formulován? Adobe Systems P - populace I – intervence E – expozice C - srovnání O – co chci zjistit T - čas S - prostředí Vyjádření výzkumné otázky větou Pojmy, které musím operacionalizovat = přesně definovat jejich obsah na základě odborné literatury Výzkumná otázka – kvantitativní výzkum Lékařská fakulta Masarykovy univerzity, Ústav zdravotnických věd 19 Adobe Systems Výzkumná otázka – Kvalitativní výzkum P - populace I – intervence E – expozice C – srovnání – v kvalitativním výzkumu nemusí být O – co chci zjistit T - čas S - prostředí Vyjádření výzkumné otázky větou Pojmy, které musím operacionalizovat = přesně definovat jejich obsah na základě odborné literatury Lékařská fakulta Masarykovy univerzity, Ústav zdravotnických věd 20 Adobe Systems 1. fáze: koncepční – studium teoretických východisek Volba rešeršní strategie ̶Databáze/vyhledávače ̶Klíčová slova ̶Česky ̶Anglicky ̶Vyřazující kritéria ̶Rok publikace ̶Jazyk ̶Strukturovaný abstrakt nebo fulltext ̶Duplicita vyhledaných výsledků - preference primárního zdroje ̶Typ publikace (Hayesova pyramida evidence důkazů) Související obrázek Lékařská fakulta Masarykovy univerzity, Ústav zdravotnických věd 21 Adobe Systems ̶Ovlivňuje vzdělání sester znalosti o EBN? ̶ ̶Ovlivňuje délka praxe ve zdravotnictví schopnost aktivního naslouchání? ̶ ̶Zdravotní setry pracující na jednotkách intenzivní péče udávají vyšší zájem o vzdělávání v oblasti zajištění centrálních venózních vstupů nežli setry pracující na standartních lůžkových zařízeních. ̶ ̶Věk respondentů bude ovlivňovat sebehodnocení v oblasti schopnosti posouzení stavu pacienta. ̶ ̶Počet káv vypitých za směnu sestrou, ovlivňuje typ oddělení, kde sestry pracují. ̶ ̶Sestry pracující na lůžkovém oddělení vykouří za směnu více cigaret než sestry pracující v ambulantní sféře. ̶ ̶Ovlivňuje aplikace intravenózní terapie vitamínu C výskyt infekcí u příjemců? Na základě tvrzení stanov vhodná klíčová slova pro rešeršní strategii. Cvičení Adobe Systems Rešeršní strategie Klíčová slova česky: Klíčová slova anglicky: Vyřazující kritéria: Lékařská fakulta Masarykovy univerzity, Ústav zdravotnických věd 23 Adobe Systems Lékařská fakulta Masarykovy univerzity, Ústav zdravotnických věd 24 Kritické myšlení Kritické myšlení - Centrum celoživotního vzdělávání Adobe Systems Lékařská fakulta Masarykovy univerzity, Ústav zdravotnických věd 25 Kritické myšlení ̶ Adobe Systems Lékařská fakulta Masarykovy univerzity, Ústav zdravotnických věd 26 ̶ Adobe Systems Kritické myšlení ̶ ̶ Myšlenkový proces posuzující adekvátnost informací a adekvátnost a efektivitu postupů získávání informací. Vyznačuje se logikou uvažování a seberegulací. Lékařská fakulta Masarykovy univerzity, Ústav zdravotnických věd 27 Adobe Systems Lékařská fakulta Masarykovy univerzity, Ústav zdravotnických věd 28 Adobe Systems Všeobecná rovina S ohledem na zkoumaný jev S ohledem na výzkumnou činnost Nezávislost, spravedlnost, nadhled, čestnost, vytrvalost, zvědavost, sebejistota, duševní pokora, odvaha riskovat… Kritická analýza, induktivní myšlení, deduktivní myšlení, vyvožení platných závěrů, rozlišení faktů od nepodložených spekulací, hodnocení důvěryhodnosti informačního zdroje, objasnění problému, rozpoznání východisek… Struktura kritického myšlení Lékařská fakulta Masarykovy univerzity, Ústav zdravotnických věd 29 Adobe Systems 30 2. Fáze návrhů a plánování Ve druhé fázi návrhu a plánování se tvoří výzkumný plán, stanovuje se přesná charakteristika zkoumaného objektu, vybírají se vhodné formy sběru dat, provádí se předvýzkum. Lékařská fakulta Masarykovy univerzity, Ústav zdravotnických věd Adobe Systems Lékařská fakulta Masarykovy univerzity, Ústav zdravotnických věd 31 Návrh výzkumného plánu ̶Zvažujeme, jaký čas potřebujeme na jednotlivé fáze výzkumného procesu. ̶Dokončení výzkumu je u bakalářských/diplomových prací limitováno termínem odevzdání práce. ̶Harmonogram jednotlivých fází mohou dále ovlivňovat i povinnosti spojené se studiem např. udělení zápočtu za odevzdání určité části práce. Adobe Systems Lékařská fakulta Masarykovy univerzity, Ústav zdravotnických věd 32 Charakteristika zkoumaného objektu ̶Pro výzkum není možné použít celou populaci. ̶ ̶ ̶požadujeme, aby výběrový soubor byl co možná nejvíce reprezentativní (tj. aby obsahoval skupinu elementů, které jsou významné pro naše zkoumání ve stejném poměru, měl stejné charakteristiky, jaké se nachází v populaci tak, aby nedošlo ke zkreslení výsledku výzkumu). ̶ ̶Pro kvantitativní výzkum používáme pravděpodobnostní výběr (náhodný, systematický, stratifikovaný, kvótní) tak, aby byla zajištěna reprezentativnost výběrového souboru. populace = základní soubor = skupina elementů, které jsou významné pro naše zkoumání. Adobe Systems Lékařská fakulta Masarykovy univerzity, Ústav zdravotnických věd 33 Forma sběru dat ̶Mezi nejčastěji užívané formy sběru dat u kvantitativního výzkumu patří dotazníkové šetření, pozorování, rozhovor. ̶Při výběru formy sběru dat musíme pamatovat na to, že zvolený způsob by měl splňovat požadavky objektivity, reliability a validity měření. Reliabilita -zahrnuje dva pojmy, a to spolehlivost a přesnost měření, tzn. že pokud měření provedeme za stejných podmínek, měli bychom získat stejné nebo velmi podobné výsledky. -Měření by mělo být přesné (zatíženo malým počtem chyb). -Vysoký stupeň reliability je nutnou podmínkou validity měření. -Stupeň reliability lze měřit koeficientem reliability. Validita –měření představuje platnost, tzn. že je měřeno opravdu to, co má být měřeno (co je výzkumným záměrem) Adobe Systems 34 3. Fáze empirická V empirické fázi výzkumu se získávají údaje o zkoumaném problému v terénu (např. distribuce dotazníků včetně jejich návratnosti) a získané údaje se připraví pro analýzu. Lékařská fakulta Masarykovy univerzity, Ústav zdravotnických věd Adobe Systems Lékařská fakulta Masarykovy univerzity, Ústav zdravotnických věd 35 Získávání dat ̶v terénu můžeme realizovat různým způsobem, ale vždy je nutno respektovat etické a právní zásady výzkumu. ̶ ̶ Jakým způsobem údaje získáme závisí na formě sběru dat (dotazník, pozorování, studium dokumentů pomocí obsahové analýzy apod.). ̶ ̶Nezbytným předpokladem je zajištění spolupráce účastníků výzkumu. Adobe Systems Lékařská fakulta Masarykovy univerzity, Ústav zdravotnických věd 36 Distribuce výzkuného nástroje - dotazník ̶U dotazníkového šetření je nejvhodnější zajistit distribuci v terénu osobně nebo prostřednictvím důvěryhodných, dobře instruovaných spolupracovníků, tím dosáhneme nejvyšší návratnost dotazníků. ̶Další možností je rozeslání dotazníků poštou, zde je však návratnost dotazníků velmi nízká (lze ji částečně eliminovat zasláním ofrankované obálky se zpětnou adresou). ̶Další možností je distribuce dotazníku prostřednictvím emailu, sdílením přes sociální sítě nebo prostřednictvím webových stránek k tomu určených. Adobe Systems Lékařská fakulta Masarykovy univerzity, Ústav zdravotnických věd 37 Příprava dat pro analýzu Adobe Systems 38 4. Fáze analytická V analytické fázi je provedena analýza získaných údajů prostřednictvím statistických metod, kdy po analýze jsou data interpretována a vyvozeny závěry. Lékařská fakulta Masarykovy univerzity, Ústav zdravotnických věd Adobe Systems Lékařská fakulta Masarykovy univerzity, Ústav zdravotnických věd 39 Analýza dat (1) ̶prvně je nutno provést třídění dat §třídění je postup, při kterém zjišťujeme, jaké znaky mají jedinci z vybraného souboru respondentů společné (třídění prvního stupně). § ̶Hodnoty vyjadřujeme prostřednictvím absolutních a relativních četností např. „Z 99 respondentů (absolutní četnost) je 32,32 % (relativní četnost) mužů a 67,68 % žen (relativní četnosti)“, případně středních hodnot (průměr, modus a medián). ̶ ̶ Popis dat v závěrečné práci: „Z 99 (100 %) respondentů bylo 32 (32,32 %) mužů a 67 (67,68 %) žen.“ Aritmetický průměr pro daný soubor se počítá jako podíl součtu hodnot znaku rozsahem souboru. •Aritmetický průměr lze spočítat pro intervalové a poměrové znaky. •Nejlépe se hodí k popisu typické hodnoty znaku, který nabývá v daném souboru podobných hodnot bez příliš odlišných extrémů, které by aritmetický průměr vychýlily mimo typické hodnoty. Příklad použití aritmetického průměru – soubor hodnot 122,116,120,118122,116,120,118 znaku „výška dítěte v cm“ má aritmetický průměr 119. Medián dělí řadu vzestupně seřazených hodnot na dvě stejně početné poloviny. •Pro lichý počet hodnot je medián prostřední prvek. •Pro sudý počet hodnot může definici mediánu odpovídat více hodnot, někdy se v takovém případě bere jako medián aritmetický průměr dvou prostředních hodnot (samozřejmě jen pokud lze pro daný znak aritmetický průměr spočítat). •Medián lze určit pro ordinální, intervalové a poměrové znaky. •Narozdíl od aritmetického průměru není ovlivněn extrémními hodnotami. Příklad použití mediánu – soubor hodnot 1,1000,1002,10031,1000,1002,1003 znaku „hmotnost krokodýla v kg“ má medián 10011001 (nebo jakékoli číslo od 10001000 do 10021002). Extrémní malá hodnota 11 způsobí, že aritmetický průměr je 751,5751,5, což neodpovídá typické hodnotě „něco málo přes 1000 kg“. Modus je hodnota znaku, která má v daném souboru největší relativní (i absolutní) četnost. •Takových hodnot může být víc než jedna. •Modus můžeme spočítat pro nominální, ordinální, intervalové a poměrové znaky. Příklad použití – modus souboru hodnot 1,1,1,1,2,21,1,1,1,2,2 znaku „počet hrbů velblouda“ je 11. Adobe Systems Lékařská fakulta Masarykovy univerzity, Ústav zdravotnických věd 40 Analýza dat (2) ̶třídění druhého stupně - hledáme, zda se společný znak objevuje i v dalších podskupinách tj. zda jedinci, kteří odpověděli v jedné otázce stejně, budou v další otázce volit stejnou odpověď. ̶ ̶ Třídění druhého stupně používáme pro testování hypotéz. Pro testování hypotéz jsou využívány různé statistické testy podle zaměření cílů a hypotéz. VÝUKOVÉ MATERIÁLY.COM Adobe Systems Lékařská fakulta Masarykovy univerzity, Ústav zdravotnických věd 41 Sběr – třídění – analýza dat ̶Získaná data jsou zaznamenávána do databázové tabulky tak, aby mohla být analyzována pomocí deskriptivní (popisné) a induktivní (druhostupňové) analýzy. ̶Data je třeba uchovat v případě, že by byla vyžádána třetí stranou k náhledu a zároveň pro možnou zpětnou kontrolu kvality analýzy dat. ̶Data jsou v textu závěrečné práce nejčastěji prezentovávána v tabulkách či grafech s relativní a absolutní četností. U některých položek lze využít i průměry, mediány, modusy a další. ̶ Adobe Systems Lékařská fakulta Masarykovy univerzity, Ústav zdravotnických věd 42 ̶Deskriptivní (popisná statistika) se zabývá uspořádáním souborů, jejich popisem a účelnou sumarizací. ̶ ̶Induktivní statistika (matematické ověření hypotéz) umožňuje ze získaných dat vytvářet obecné závěry s udáním stupně jejich spolehlivosti. Na základě matematických výpočtů s využitím statistických softwarových programů potvrzujeme nebo zamítáme hypotézy. V závěru každé vyhodnocené hypotézy je nutno konkrétně specifikovat výsledek. ̶ Sběr – třídění – analýza dat Adobe Systems Lékařská fakulta Masarykovy univerzity, Ústav zdravotnických věd 43 ̶V bakalářské práci je doporučována deskriptivní analýza dat, v diplomové práci se získaná data zpracovávají pomocí induktivních statistických metod. ̶ ̶V případě, že však student/studentka bude spolupracovat ve výzkumných týmech na pilotních studiích s dopadem na klinickou praxi, tak není třeba využití induktivní statistiky. ̶ Sběr – třídění – analýza dat Adobe Systems Lékařská fakulta Masarykovy univerzity, Ústav zdravotnických věd 44 ̶ Adobe Systems Lékařská fakulta Masarykovy univerzity, Ústav zdravotnických věd 45 Interpretace výsledků ̶Na základě třídění prvního stupně a testování u druhého stupně získáme výsledky výzkumu. ̶Výsledky výzkumu zpracujeme do tabulek a grafů. Adobe Systems Lékařská fakulta Masarykovy univerzity, Ústav zdravotnických věd 46 Tabulky ̶zpracování výsledků výzkumu do tabulek nám pomůže přehledně srovnat větší množství dat. ̶Jednotlivé řádky a sloupce v tabulce by měly být pojmenovány tak, aby čtenář jednoznačně pochopil, jaká data jsou v tabulce prezentována. Tabulka by měla být členěna přehledně, čitelně a měla by obsahovat popis výsledků. Pokud v tabulce interpretujeme pouze jednu proměnnou, používáme běžný typ statistických tabulek. ̶ Příklad: •nesprávný název tabulky: Jaký je Váš věk? •správný název tabulky: Věk respondenta Hendl uvádí, že: „Umožňují prezentovat data s přesností, které nelze prezentovat grafem.“^3 Každá tabulka, kterou zpracujeme a použijeme v bakalářské/diplomové práci, musí mít svoje číslo a název. Pokud již máme tabulky v teoretické části, tak v empirické části navazujeme v číslování tabulek. Název by měl být výstižný a odrážet prezentovanou problematiku, ve formě oznamovací. Nikdy by názvem tabulky nemělo být znění otázky např. z dotazníku. Častou chybou studentů je uvedení otázky dotazníku (jedná se o tzv. redundantní údaje), následně zařazení tabulky s obdobným názvem. Adobe Systems Lékařská fakulta Masarykovy univerzity, Ústav zdravotnických věd 47 ̶ Adobe Systems Lékařská fakulta Masarykovy univerzity, Ústav zdravotnických věd 48 Grafy ̶dodávají textům a tabulkám zajímavý ráz, slouží pro demonstraci cíle, nikoliv jako zdroj číselných materiálů. ̶ ̶Grafy zpravidla u kvantitativního výzkumu zobrazujeme v relativních četnostech (%). Jednotlivé části grafu musí být popsány, opatřeny legendou. ̶ ̶Každý graf by měl mít svůj komentář, pokud není uvedena tabulka s komentářem. ̶Grafů je nepřeberné množství, typ grafu volíme podle toho, jaká data chceme prezentovat. ̶ ̶Pro porovnání dat se nejčastěji používají sloupcové grafy s různou orientací, koláčové/kruhové/výsečové grafy, čárové grafy (např. spojnicové, vektorové) a dvojrozměrné bodové grafy. ̶ ̶Pro ukázku rozložení hodnot se používají sloupcové grafy, krabicové grafy, čárové grafy a dvojrozměrné bodové grafy. ̶U grafů, u kterých chceme objasnit jednotlivé části vůči celku, používáme grafy sloupcové nebo koláčové. Pokud potřebujeme vyjádřit vývoj v čase, je nejvhodnější použít grafy sloupcové nebo čárové. Pro znázornění odchylky od normy lze využít sloupcové a čárové. Adobe Systems Lékařská fakulta Masarykovy univerzity, Ústav zdravotnických věd 49 Graf: -Sloupcový -Pruhový -Výsečový -Spojnicový -Krabicový… Adobe Systems 50 5. Fáze diseminační Veškeré výsledky výzkumu interpretujeme v bakalářské/diplomové práci podle stanovených pravidel a požadavků popsaných v této metodice. Výzkum je vždy cyklický děj. Naše výsledky a závěry by měly ovlivnit oblast výzkumu, na kterou jsme se zaměřili. Lékařská fakulta Masarykovy univerzity, Ústav zdravotnických věd Adobe Systems Lékařská fakulta Masarykovy univerzity, Ústav zdravotnických věd 51 ̶Principy kvantitativního výzkumu | Metodika ke zpracování závěrečné práce pro vybrané nelékařské zdravotnické obory | Lékařská fakulta Masarykovy univerzity (muni.cz) Adobe Systems Zdroje BÁRTLOVÁ S., SADÍLEK P., TÓTHOVÁ V. Výzkum v ošetřovatelství. Brno, Národní centrum ošetřovatelství a nelékařských zdravotnických oborů, 2008. ISBN 978-80-7013-467-2. BRABCOVÁ, J a kol. Skoč! Aneb reálný život, Plzeň: Grafia 2005, ISBN 80 -902340-7-9 http://knihovna.upol.cz/lf (vzdělávání, DSP). DISMAN, M. Jak se vyrábí sociologická znalost. Karolinum, Praha 1993, 2005. FARKAŠOVÁ, D. A kol. Výzkum v ošetrovatelstve. Martin: Osveta, 2006. ISBN 80-80632-286. HENDL, J. Kvantitativní výzkum: základní metody a aplikace. Praha: Portál, 2005. ISBN 80-7367-040-2. HUŠÁK, V. Jak napsat publikaci? Jak připravit prezentaci?, Olomouc: LF UP 2007, ISBN 978-80-44-1736-3. CHRÁSKA, M. Metody pedagogického výzkumu: základy kvantitativního výzkumu. Praha: Grada Publishing, 2007. ISBN 978-80-247-1369-4. KUTNOHORSKÁ, J. Výzkum v ošetřovatelství. Praha: Grada, 2009. ISBN 978-80-247-2713-4. MAZALOVÁ, L. Kapitoly z výzkumu v ošetřovatelství, Olomouc: Fakulta zdravotních věd 2016. Dostupné: http://old.fzv.upol.cz/fileadmin/user_upload/FZV/DSP_Osetrovatelstvi/Skripta/Kapitoly_z_vyzkumu_v_o setrovatelstvi.pdf PLEVOVÁ I, et al. Ošetřovatelství. I Praha: Grada, 2011. ISBN 9788024735573. PUNCH, K. Úspěšný návrh výzkumu. Translated by Jan Hendl. Vyd. 1. Praha: Portál, 2008. 230 s. ISBN 9788073674687. ŽIAKOVÁ, K et al. Ošetrovateľstvo teóra a vedecký výzkum, Martin: Osveta 2003, ISBN 80-8063-131-X http://www.e-metodologia.fedu.uniba.sk/index.php/o-ucebnici/ako-citovat.php https://www.google.cz/search?q=Testov%C3%A9+krit%C3%A9rium&ie=utf-8&oe=utf-8&client=firefox-b-ab&gf e_rd=cr&dcr=0&ei=GEe6WeTHCKGE8QfBkYXoCQ http://home.ef.jcu.cz/~birom/stat/cviceni/09/p_value.pdf https://is.muni.cz/do/rect/el/estud/lf/js19/metodika_zp/web/pages/07-kvantitativni.html Lékařská fakulta Masarykovy univerzity, Ústav zdravotnických věd 52