Kako uporabljati velike vzorce za raziskave na področju zdravstvene nege

Ko opravljajo medicinske sestre, raziskave , skrbno izbrati vzorčne populacije, da bi se izognili zapravljaš raziskovalnega časa , truda bolnikov in stroške podpore . Idealno bi bilo, klinična preskušanja biti dovolj velika, da zanesljivo zaznati najmanjše razlike v osnovnem rezultatu med bolniki . Ko delate z velikim vzorcem , uporabi merila za izbor , ki izrecno določajo , da lahko prebivalstvo študiral . Kot je dobro , uporabi merila za izključitev , da se prepreči nepravilno dodelitev sredstev, ali škodi predmete. Končno, lahko še posebej velike vzorce mogoče študirati na podlagi časa in proračunskih omejitev; V takem primeru lahko izberete podskupino vzorca delati. Tisto, kar potrebujete Neomejeno meril za vključitev Neomejeno Merila za izključitev
Proste Prikaži več navodil

1

Poskrbite, da bo velik vzorec klinične značilnosti - znan kot meril - vključenosti , kar potrebujete za dokončanje svojega študija . Starost je pogostoodločilen dejavnik . Pri preskušanju zdravila na prebivalstvo , na primer, lahko izberete , da se osredotoči na ženske v svojih tridesetih letih , argumentiranje , da je razmerje medkoristmi in da se tveganja, najvišja pri ženskah v tridesetih in manj izrazita v drugih starostnih skupinah . Druga možnost je, če je vaša velikost vzorca resnično velika, da bi lahko potencialno preizkušanje različnih starostnih skupin , risanje statistično pomembnih ugotovitev o vsaki starostni skupini .
2

Zagotovite , kot tudi, darezultati študij dobite iz svojega vzorca, lahko se primerja z večjo populacijo -druga vrsta meril za vključitev . Uporaba večjih vzorcev se zdi, da kažejo , da so rezultati bolj verjetno, da opisuje splošno populacijo; Vendar pa razmisliti, kako si našel svoje teme . Bolniki so pri svojem bolnišnici je lahkodostopna in poceni vir predmetov. Posebnosti lokalnih ali bolniki v bolnišnico , čeprav lahko motijo ​​posploševanja rezultatov na druge populacije. Nobena posamezna postopanje je očitno prav ali narobe , in boste morda morali sprejeti odločitve, ki vključujejo kompromise med znanstvenimi in praktičnih ciljev.
3

Vzpostaviti merila za izključitev . Z drugimi besedami , opredeliti podskupine posameznikov v vašem vzorcu , ki bi ustrezali vašim kriterijem vključevanja , če ne celo za nekatere značilnosti , ki lahko vplivajo na uspeh nadaljnjih prizadevanjih , kakovosti podatkov, ali sprejemljivosti randomizirani zdravljenja. Na primer, čebolnik je alkoholik ali načrtujete o selitvi iz države , izvajanje poskusov SPREMLJANJE z njim bi bilo težko . Poleg tega, če imabolnik doživeli možgansko kap , je verjetno, da bi se ji pojavijo neželeni učinki, kot posledica študije.
4

Izberite podskupino vzorca , če je vaš vzorec prevelik proučiti vsako zadevo v skladu s časom in proračunskih omejitev . Vzorčenje verjetnost , ki vključuje izbiro podmnožice naključno , predvideva strog podlago za posplošitev uporabnost rezultatov študije za prebivalstvo kot celoto . Raziskovalci so prav tako pogosto uporabljajo vzorčenje udobje, ki vključuje uporabo ljudi, ki izpolnjujejo kriterije za vstop in so lahko dostopni za raziskovalca. Vzorčenje udobje ima očitne prednosti v smislu stroškov in logistike . Ugotovite , čeprav, ali lahko uporabljate vzorčenje udobje in še vedno zanesljivo odgovoriti na znanstveno vprašanje pri roki .