Hoe te gebruiken Grote Monsters voor onderzoek in de verpleegkunde

Wanneer u verpleegkundig onderzoek uit te voeren , selecteert zorgvuldig steekproefpopulaties om te voorkomen dat het verspillen van onderzoekstijd , patiënt moeite en kosten voor ondersteuning . Idealiter klinische proeven groot genoeg om betrouwbaar detecteren de kleinste verschillen in primaire outcome bij patiënten . Wanneer u werkt met een grote steekproef , gebruik maken van selectiecriteria die specifiek bepalen de bevolking te bestuderen . Als goed, gebruiken uitsluitingscriteria te voorkomen dat ten onrechte het toewijzen van middelen of zelfbeschadiging onderwerpen . Tenslotte kan bijzonder grote steekproeven onmogelijk om te studeren onder tijd en budget beperkingen zijn; in een dergelijk geval kunt u een subset van de steekproef te werken met plukken . Wat je
Inclusie criteria
uitsluitingscriteria nodig
Toon meer instructies
1

Zorg ervoor dat uw grote steekproef heeft de klinische kenmerken - bekend als inclusie criteria - - je nodig hebt om je studie af te ronden. Leeftijd is vaak een cruciale factor . Bij het testen van een geneesmiddel op een populatie , bijvoorbeeld , kunt u ervoor kiezen zich te richten op vrouwen in de dertig , redenerend dat het voordeel - naar -kwaad -ratio is het hoogst bij vrouwen in de dertig en minder prominent in andere leeftijdsgroepen . Als alternatief, als je steekproefomvang is echt groot , je zou kunnen testen verschillende leeftijdsgroepen , tekenen statistisch significante conclusies over de verschillende leeftijdsgroepen . Kopen van 2

Zorg , maar ook, dat de studie de resultaten die u krijgt uit je monster kan worden geplaatst naast de grotere bevolking - een tweede soort van inclusiecriteria . Het gebruik van grotere steekproeven lijkt te suggereren dat de resultaten meer kans om de algemene bevolking te beschrijven ; echter nagaan hoe u uw onderwerpen gevonden . Patiënten in uw eigen ziekenhuis kan een beschikbare en goedkope bron van onderwerpen zijn. Eigenaardigheden van de lokale patiënten of patiënten in uw ziekenhuis , hoewel, kunnen interfereren met het veralgemenen van de resultaten naar andere populaties. Geen enkele manier van handelen is duidelijk goed of fout , en je zou kunnen hebben om keuzes te maken die trade- offs tussen wetenschappelijke en praktische doelen te betrekken maken .
3

Vaststellen uitsluitingscriteria . Met andere woorden , identificeren subsets van individuen binnen uw steekproef die zou passen bij uw inclusie criteria , zo niet voor bepaalde kenmerken die kunnen interfereren met het succes van de follow- up inspanningen , kwaliteit van de gegevens , of de aanvaardbaarheid van gerandomiseerde behandeling . Bijvoorbeeld , als een patiënt alcoholische of van plan zich uit staat , het uitvoeren van follow - up studies met hem moeilijk zou kunnen zijn. Bovendien , als een patiënt een beroerte , is het waarschijnlijk dat ze nadelige gevolgen zou ondervinden als gevolg van het onderzoek .
4

Selecteer een subset van het monster als je monster te groot om elk onderwerp te bestuderen onder tijdsdruk en budget beperkingen . Waarschijnlijkheid van steekproeven, die bestaat uit het selecteren van een deelverzameling willekeurig , zorgt voor een rigoureuze basis voor het generaliseren van de toepasbaarheid van de studie resultaten aan de bevolking als geheel. Onderzoekers ook vaak gebruik van het gemak van steekproeven, die gaat met behulp van mensen die voldoen aan de toelatingscriteria en zijn gemakkelijk toegankelijk voor de onderzoeker . Gemak bemonstering heeft duidelijke voordelen in termen van kosten en logistiek. Bepalen , hoewel, of je gemak sampling kunt gebruiken en nog steeds betrouwbaar antwoord op de wetenschappelijke vraag bij de hand .