{"id":308,"date":"2008-05-17T19:29:40","date_gmt":"2008-05-17T18:29:40","guid":{"rendered":"http:\/\/www.zdravstvena.info\/vsznj\/uvod-v-raziskovanje-v-zn-merski-instrumenti-zanesljivost-vprasalniki-vzorcenje-vzorec-rezultati-raziskave-meta-analiza-primarni-dokument-naslov-avtor-izvlecek-abstrakt-kljucne-besede-eti\/"},"modified":"2010-06-16T07:04:24","modified_gmt":"2010-06-16T06:04:24","slug":"uvod-v-raziskovanje-v-zn-merski-instrumenti-zanesljivost-vprasalniki-vzorcenje-vzorec-rezultati-raziskave-meta-analiza-primarni-dokument-naslov-avtor-izvlecek-abstrakt-kljucne-besede-eti","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.zdravstvena.info\/vsznj\/uvod-v-raziskovanje-v-zn-merski-instrumenti-zanesljivost-vprasalniki-vzorcenje-vzorec-rezultati-raziskave-meta-analiza-primarni-dokument-naslov-avtor-izvlecek-abstrakt-kljucne-besede-eti\/","title":{"rendered":"Uvod v raziskovanje v ZN: merski in\u0161trumenti, zanesljivost, vpra\u0161alniki, vzor\u010denje, vzorec, rezultati raziskave, meta analiza, primarni dokument, naslov, avtor, izvle\u010dek, abstrakt, klju\u010dne besede, etika v raziskovanju,"},"content":{"rendered":"

\"medicinske-sestre.jpg\"Thurstonova lestvica za merjenje stali\u0161\u010d
\n– raziskovalci najprej zberejo ve\u010dje \u0161tevilo pozitivnih in negativnih trditev, ki izra\u017eajo stali\u0161\u010da do tistega dru\u017ebenega pojava, za katerega bi radi ugotovili stali\u0161\u010de ljudi.
\n– Nato dajo trditve velikemu \u0161tevilu ocenjevalcev. Vsak\u00a0 ocenjevalec razporedi vsako trditev v enega izmed predal\u010dkov, pri \u010demer naj bi bile v predal\u010dku \u0161tevilka 1 trditve, ki po mnenju ocenjevalca izra\u017eajo najbolj pozitivno stali\u0161\u010de, ostale trditve pa v vmesne predal\u010dke.
\n– Za vsako trditev posebej zapi\u0161ejo vrednosti teh predal\u010dkov. Tiste trditve, pri katerih so bile velike razlike med ocenjevalci se izlo\u010dijo. Za vsako preostalo trditev pa nato izra\u010dunajo mediano njenih vmesnih vrednosti in mero razpr\u0161enosti).
\n<\/p>\n

ZNA\u010cILNOSTI MERSKIH IN\u0160TRUMENTOV
\n– 1. Veljavnost
\n\u2013 instrument je veljaven, \u010de res meri tisto zna\u010dilnost, ki mislimo, da jo meri.
\n\u2013 Poznamo 2. na\u010dina za ugotavljanje veljavnosti:
\n– na osnovi skladnosti med teoreti\u010dno in operacionalno definicijo; \u010dim ve\u010dja je skladnost, tem bolj veljaven je test.
\n– na osnovi skladnosti med meritvami testa, katerega veljavnost preizku\u0161amo in meritvami drugih testov, ki so sestavljeni za merjenje iste lastnosti.
\n– 2. Objektivnost
\n\u2013 instrument je objektiven, \u010de je rezultat merjenja odvisen le od lastnosti, ki jo merimo, ne pa od lastnosti tistega, ki merjenje izvaja.
\n– 3. Zanesljivost
\n\u2013 instrument je zanesljiv, \u010de se od enega merjenja do drugega ne spreminja.<\/p>\n

ZANESLJIVOST IN VELJAVNOST
\n– Razvidna veljavnost
\n\u2013 Ali so instrumenti ali njegove postavke verodostojne
\n– Konvergentna veljavnost
\n\u2013 Potrditev s primerjavo instrumenta z drugimi neodvisnimi procedurami merjenja
\n– Veljavnost znane skupine
\n\u2013 Veljavnost znane skupine, za katero vemo, da se razlikuje v dejavniku, o katerem spra\u0161ujemo
\n– Zanesljivost: stabilnost instrumentarija, ekvivalentna zanesljivost \u2013 stopnja, do katere so razli\u010dne postavke namenjene merjenju iste stvari \u2013 Chrombahov alfa mora biti najmanj 0,6, za psihologijo pa 0,9.
\n– Teste zanesljivosti in veljavnosti delamo na pilotni stopnji raziskave !<\/p>\n

SPLO\u0160NA NA\u010cELA PRI PRIPRAVI VPRA\u0160ALNIKA:
\n– Prepri\u010dajmo se, da je vpra\u0161anje jasno
\n– Izogibajmo se \u017eargona ali strokovnih izrazov
\n– Izogibajmo se negativne oblike
\n– Izogibajmo se osebnim vpra\u0161anjem
\n– Ne postavljamo dveh vpra\u0161anj v eni postavki
\n– Izogibajmo se vpra\u0161anj, ki posredno nakazujejo, kak\u0161en bi bil lahko pravilen odgovor
\n– Anonimnost, intimnost glede na \u017eivljenjski nazor
\n– Spo\u0161tljivost, ob\u010dutljivost pri oblikovanju vpra\u0161anj<\/p>\n

PRAVILA PRI OBLIKOVANJU VPRA\u0160ALNIKA
\n– Preprosti za izpolnjevanje
\n– Prilo\u017eimo kratko spremno pismo, ki razlaga namen raziskave in zakaj\/kako je bil vpra\u0161alnik izbran
\n– Vpra\u0161alnik za\u010dnite s kratkimi navodili, kako ga izpolniti
\n– Ob\u010dasno menjajte tipe vpra\u0161anj, toda podobne tipe vpra\u0161anj ohranite skupaj v skupinah
\n– Za\u010dnite z enostavnimi dejanskimi vpra\u0161anji, nato pa se premaknite na postavke o mnenjih ali vrednotah
\n– Lo\u010dimo v obliki pisave med navodili in vpra\u0161anji
\n– Vpra\u0161alnik vedno preizkusimo na manj\u0161i skupini
\n\u2013 razumljivost, dol\u017eina, vrstni red vpra\u0161anj, ob\u010dutljiva vpra\u0161anja, ali podatke lahko analiziramo, smisel rezultatov idr<\/p>\n

ODPRTA VPRA\u0160ANJA:
\n– nestrukturirano vpra\u0161anje,
\n– besedna asociacija,
\n– dopolnjevanje stavka,
\n– dopolnjevanje zgodbe,
\n– dopolnjevanje slike,
\n– preizkus tematske zaznave.<\/p>\n

DOLO\u010cITEV OBLIKE ODGOVOROV
\nZaprta vpra\u0161anja
\nanketiranci odgovorijo tako, da izbirajo med v naprej pripravljenimi odgovori
\nodgovori morajo biti med seboj izklju\u010dujo\u010di in morajo obsegati ve\u010dji spekter verjetnih odgovorov
\nvrstni red odgovorov lahko sistemati\u010dno vpliva na anketirance
\nodgovore na zaprta vpra\u0161anja je la\u017eje razlo\u017eiti in razvrstiti<\/p>\n

Zaprto vpra\u0161anje je lahko:
\ndihotomno \u2013 ponujeni sta dve povsem nasprotni smeri: da \u2013 ne; malo \u2013 veliko
\nvpra\u0161anje z ve\u010d mo\u017enimi odgovori \u2013 mo\u017ena je izbira ene ali ve\u010d ponujenih mo\u017enosti
\nLikertova lestvica ( izra\u017eanje stopnje strinjanja ali nestrinjanja z danim stali\u0161\u010dem
\nocenjevalna lestvica \u2013 postavki se pripi\u0161e oceno med slabo in odli\u010dno
\nrangiranje po pomembnosti \u2013 stopnja pomembnosti se ozna\u010di z zaporednimi \u0161tevilkami<\/p>\n

VZOR\u010cENJE
\n– \u010ce je populacija manj\u0161a kot 500, vpra\u0161alnik po\u0161ljemo vsem (cenzus)
\n– Vzor\u010denje izvedemo:
\n\u2013 kadar je populacija velika (ve\u010d kot 500 enot),
\n\u2013 kadar \u017eelimo ugotoviti le \u0161tevil\u010dne odnose v populaciji in nas ne zanima kdo so posamezniki s posebnimi zna\u010dilnostmi.
\n– Stratificirani vzorec: 20% vzorec ali manj (10%), \u010de ta zna\u0161a ve\u010d kot 500 anketirancev
\n– Kvotno vzor\u010denje: izberemo po neki specifi\u010dni zna\u010dilnosti v populaciji, \u010dasu, poklicni skupini idr.<\/p>\n

LOGIKA VZOR\u010cENJA IN LASTNOSTI VZOR\u010cNIH OCEN
\n– Zamisel vzor\u010denja uporabljamo, kadar iz manj\u0161ega \u0161tevila posameznih primerov sklepamo na zna\u010dilnosti celotne kategorije, ki ji ti primeri pripadajo.
\n– Za vzor\u010denje se odlo\u010dimo kadar ne \u017eelimo ali ne moremo prou\u010diti celotne populacije parametrov, populacije ne poznamo; popisati bi morali celotno populacijo, da bi vedeli ali je vzorec dober.
\n– Ko sestavljamo vzorec ne moremo nikdar ugotoviti ali je verna slika populacije, ker bi to predstavljajo, da poznamo parametre populacije, ki jih \u0161ele \u017eelimo oceniti z vzorcem.
\n– Ve\u010dje ali manj\u0161e zaupanje v to\u010dnost vzor\u010dnih ocen pa temelji na poznavanju logike postopka vzor\u010denja, lastnosti vzorca in izra\u010dunavanja ocen.<\/p>\n

SLU\u010cAJNOSTNI VZORCI
\n– so vzorci, ki zadostujejo naslednjemu bistvenemu pogoju:
\n\u2013 na\u010din izbora vzor\u010dnih enot mora biti tak, da ima vsaka enota\u00a0\u00a0\u00a0 populacije enako verjetnost, da bo izbrana v vzorcu.<\/p>\n

1. Enostavni slu\u010dajnostni vzorec (primer: loterijsko \u017erebanje 3×3- Najprej opravimo \u017erebanje, sledi vzor\u010denje s ponavljanjem: iz\u017erebano enoto vrnemo nazaj v boben. Vsaka enota ima ves \u010das enako verjetnost, da bo izbrana \u2013 nrp 1: 900
\n– Prednosti: postopek izbranih enot je preprost in lahko razumljiv, ni potrebno poznati zna\u010dilnosti populacije preden za\u010dnemo vzor\u010diti, lahko je izra\u010dunati to\u010dnost ocen.
\n– Pomanjkljivosti: pred vzor\u010denjem je potrebno pre\u0161teti in o\u0161tevil\u010diti vse enote populacije, kar zahteva veliko \u010dasa in stro\u0161kov; je dolo\u010dena verjetnost, da dobimo slab in reprezentativen vzorec. Slu\u010dajni vzorec ka\u017ee redno in nekoliko manj\u0161o to\u010dnost ocen kot enako velik stratificiran vzorec.<\/p>\n

\u2013\u00a0\u00a0\u00a0 2. Sistemati\u010dni vzorec \u2013 pri tej obliki vzor\u010denja izberemo iz seznama vseh enot populacije n-to enote. Najprej izdelamo spisek vseh enot populacije. Odlo\u010dimo se za velikost vzorca. Izra\u010dunamo razmerje med velikostjo celotne populacije in velikostjo vzorca v intervalu, ki vklju\u010duje enoto od prve na seznamu do n-te, pri tem moramo biti pozorni, da se v seznamu enot populacije kaka razli\u010dnost ne ponavlja periodi\u010dno in to v enakem intervalu kot je vzor\u010dni.<\/p>\n

3. Stratificiran vzorec
\n– Prednosti: bolje predstavlja populacijo kot enako velik enostavni slu\u010danjostni vzorec, vklju\u010duje majhne subpopulacije, ki bi lahko pri enostavnem slu\u010dajnostnem vzorcu izpade ali bile slabo predstavljene v vzorcu, daje to\u010dnej\u0161e elemente parametrov.
\n– Pomanjkljivosti: imeti moramo predhodne podatke o populaciji, o njeni strukturi. Sestavljanje delovnih vzorcev je zamudno, ko\u00a0 razvr\u0161\u010damo enote v posamezne sisteme, se lahko zmotimo in uvrstimo enote v napa\u010dni sloj.<\/p>\n

SLOJEVIT, STRATIFICIRAN VZOREC
\npopulacijo razdelimo na sloje ( razrede, razdelke ) oz. upo\u0161tevamo obstoje\u010do delitev
\nsestavimo sezname enot po slojih
\nizra\u010dunamo vzor\u010dno razmerje in dolo\u010dimo velikost vzorca ( npr. 10% )
\niz vsakega sloja izberemo 10% enot ( proporcionalni izbor ) oz. iz vsakega sloja enako abs. \u0161tevilo = druga\u010den %; ( disproporcionalni izbor ) s sistemati\u010dnim ali enostavnim slu\u010dajnostnim izborom<\/p>\n

NESLU\u010cAJNI VZORCI
\n– 1. Priro\u010dni vzorec \u2013 \u0161tevilne raziskave so izvedene na skupinah ljudi, ki so raziskovalcem najbolj dostopne. Te skupine niso na kak poseben na\u010din izbrane iz \u0161ir\u0161e populacije, zato je vpra\u0161anje, katero populacijo predstavljajo in kako je mogo\u010de ugotovitve iz teh vzorcev posplo\u0161evati na \u0161ir\u0161o populacijo.<\/p>\n

– 2. Namenski vzorec \u2013 recimo, da prou\u010dujemo organiziranost bolni\u0161nic. Namesto, da bi zbrali slu\u010dajnostni vzorec bolni\u0161nic, prou\u010dimo le nekaj bolni\u0161nic, ki pa so tipi\u010dni predstavniki te vrste javnih zavodov po kadrovski strukturi, po strukturi zadev, ki jih obravnavajo. Tak\u0161en na\u010din nam prihrani precej stro\u0161kov, seveda pa moramo dobro poznati zna\u010dilnosti posameznih enot populacije in delnih populacij.<\/p>\n

– 3. Kvotni vzorec izberemo podobno kot stratificiran vzorec. Populacijo razdelimo na stratume glede na zna\u010dilnost, ki je pomembna za raziskavo. Nato pa iz vsakega stratuma izberemo dolo\u010deno \u0161tevilo enot. Pri tem pa ne izbiramo slu\u010dajno ali sistemati\u010dno, pa\u010d pa po na\u010dinu priro\u010dnega vzorca. Vsakemu anketarju nato dolo\u010dimo koliko oseb ali kolik\u0161no kvoto z odlo\u010deno izobrazbeno stopnjo moramo anketirati, nato pa mu prepustimo izbor oseb.
\nSLIDE 205<\/p>\n

ETAPE ZRD \u2013 ZNANSTVENO RAZISKOVALNEGA DELA (Polit, stran 71)
\n1. Definiranje raziskovalnega problema
\n\u2013 Izku\u0161nje, literatura, intuicija vodijo v oblikovanje ene ali ve\u010d delovnih hipotez
\n\u2013 Ni\u010delna hipoteza je negacija delovne hipoteze
\n\u2013 Zavrnitev ni\u010delne hipoteze na ravni tveganja P<0,01 pove o signifikantnem vplivu prou\u010devanega dejavnika
\n\u2013\u00a0\u00a0\u00a0 P<0,05 je sumljiva signifikantnost
\n2. Iskanje in kriti\u010dni \u0161tudij literature
\n\u2013 Obvezna etapa ZRD
\n\u2013 Ocena ali je nameravano raziskovanje smiselno
\n\u2013 ? Preoblikovanje problema in hipotez
\n\u2013 Smotrno na\u010drtovanje ZRD
\n3. Na\u010drtovanje raziskovanja
\n\u2013 objekt raziskovanja,
\n\u2013 populacija in vzorec,
\n\u2013 metode in tehnike,
\n\u2013 opredelitev neodvisnih in odvisnih variabel,
\n\u2013 pripomo\u010dki,
\n\u2013 tehnike zapisovanja rezultatov,
\n\u2013 statisti\u010dne metode,
\n\u2013 prostori, sodelavci, organizacija dela,
\n\u2013 \u010dasovnica,
\n\u2013 finan\u010dna sredstva
\n4. Izvajanje raziskovanja
\n\u2013 pilotsko
\n\u2013 definitivno
\n5. Obdelava in interpretacija rezultatov
\n\u2013 Zgostitev rezultatov
\n\u2013 Primerjava rezultatov za razli\u010dne skupine
\n\u2013 Kvalitativna analiza
\n\u2013 Kvantitativna analiza
\n\u2013 Sinteza
\n\u2013 Sklepanje o mo\u017enostih zavra\u010danja ni\u010delnih hipotez
\n\u2013 Primerjanje ugotovitev z obstoje\u010dimi teorijami
\n\u2013 Razmi\u0161ljanje o teoreti\u010dnem pomenu in prakti\u010dni uporabnosti ugotovitev
\n\u2013 Odpiranje novih problemov
\n\u2013 Modificiranje obstoje\u010dih ali formuliranje novih teorij
\n6. Objava rezultatov
\n\u2013 Pisna: raziskovalno poro\u010dilo, \u010dlanki, diplomsko ali magistrsko delo, doktorska disertacija
\n\u2013 Ustna: predavanje
\n\u2013 Brez objave ZRD ni kon\u010dano in so rezultati brez vrednosti
\n\u2013 Poznavanje na\u010del objavljanja<\/p>\n

OBJAVA REZULTATOV RAZISKAVE<\/p>\n

– Primarni dokument
\n\u2013 Primarni raziskovalni \u010dlanek
\n\u2013 diplomska, magistrska, doktorska naloga
\n– Sekundarni dokument
\n\u2013 meta-analiza, meta-sinteza
\n\u2013 priporo\u010dila za delo, klini\u010dne smernice
\n\u2013 pregledni \u010dlanek
\n– Terciarni dokument
\n\u2013 u\u010dbenik
\n\u2013 Priro\u010dnik
\n– Ostali prispevki
\n\u2013 Uvodnik
\n\u2013 Pismo uredni\u0161tvu
\n\u2013 Novice
\n\u2013 Itd.<\/p>\n

ZNA\u010cILNOSTI PRIMARNEGA DOKUMENTA
\n– PREDNOSTI
\n\u2013 Originalno, neobjavljeno delo
\n\u2013 Vir novega znanja
\n\u2013 Osnova znanstvenega razvoja
\n– SLABOSTI
\n\u2013 Veliko \u0161tevilo prispevkov
\n\u2013 Pogosto razdrobljeni rezultati<\/p>\n

ZNA\u010cILNOSTI SEKUNDARNEGA DOKUMENTA
\n– PREDNOSTI
\n\u2013 Pregled ve\u010dih primarnih dokumentov
\n\u2013 Najpogosteje citirani \u010dlanki
\n\u2013 Prakti\u010dnost in uporabnost
\n– SLABOSTI
\n\u2013 Nejasni kriteriji izbora
\n\u2013 Zamuda od rezultatov do objave<\/p>\n

META \u2013 ANALIZA
\nJe kvantitativna integracija. Vsaka raziskava je sestavni del statisti\u010dne obdelave. Je eden izmed klju\u010dnih virov dokazov za EBP ( uporaba najbolj\u0161ih klini\u010dnih dokazov pri sprejemanju odlo\u010ditev v ZN ). In je ena izmed sistemati\u010dnih oblik pregledov dokazov.
\nPo strukturi je\u00a0 podobna primarnemu dokumentu. Gre za analizo podatkov iz \u017ee objavljenih \u010dlankov in njihovo skupno obdelavo. Je zelo natan\u010den protokol. Rezultat meta \u2013 analize je odlo\u010ditev o tem ali je dolo\u010den ukrep koristen. Ima pa tudi nekaj te\u017eav oz. slabih strani: ni protokola analize, pomanjkljiv je opis izbora literature, homogenost rezultatov ni prikazana s testi, statisti\u010dne analize so neustrezne, ni jasnih sklepov, v primeru statisti\u010dno pomembnih razlik, ni razlo\u017eena mo\u017enost pristranosti razli\u010dnih objav.<\/p>\n

PRIPORO\u010cILA, SMERNICE
\n– Obi\u010dajno nadaljevanje meta-analize
\n– Vsebuje rezultate testiranja v praksi in njihove prakti\u010dne izvedljivosti
\n– Rezultat konsenza v stroki ali med strokami
\n– Predstavljajo strokovno doktrino
\nNAPAKE:
\n– Ne izpolnjujejo vseh pogojev in gre za pregledne \u010dlanke
\n– Neustrezno sklepanje iz enega podro\u010dja na drugega (npr. ZDA Slovenija, specialisti\u010dna dejavnost \u2013osnovna zdravstvena dejavnost)
\n<\/p>\n

OSTALI PRISPEVKI
\nUvodnik
\nPismo uredni\u0161tvu
\nNovice
\nPoro\u010dila s kongresov
\nOsebna mnenja
\nItd.
\nPREDNOSTI
\n– Aktualnost
\n– Berljivost
\n– Poljudnost
\nSLABOSTI
\n– Subjektivnost
\n– Prispevki se ne citirajo*<\/p>\n

PISMO UREDNI\u0160TVU
\n– Aktualen, kratek strokoven prispevek (obi\u010dajno do 1500 besed)
\n– Ni to\u010dno predpisane strukture<\/p>\n

UVODNIK
\n– Obi\u010dajno naro\u010den prispevek
\n– Kratek opis dolo\u010denega problema oz. stanja znanja na tem podro\u010dju<\/p>\n

FAZE RAZISKOVALNEGA DELA
\nPoznavanje podro\u010dja
\nIdeja
\n\u0161tudij literature
\nPredlog raziskave
\nAnaliza
\nPisanje
\nObjava in predstavitev<\/p>\n

POZNAVANJE PODRO\u010cJA
\n– Kaj znamo bolje kot drugi?
\n– V \u010dem se razlikujemo?
\n– Kaj so problemi?<\/p>\n

IDEJA
\n– Opazovanje
\n– Prebiranje literature
\n– Neformalni stiki
\n– Kvalitativne raziskave<\/p>\n

\u0160TUDIJ LITERATURE
\n– Sistemati\u010dno branje literature
\n– Ciljano branje literature<\/p>\n

RANGIRANJE REVIJ
\n– Recenzirane revije
\n– Indeksiranje revije
\n– Medline
\n– SCI: sciencecitationindex,
\n– SSCI: social sciencecitationindex
\n– IF: impactfactor<\/p>\n

PRIPRAVA PREDLOGA ZA RAZISKAVE
\nPriprava predloga raziskave
\nPregled znanega
\nNamen raziskave
\nCilj(i) raziskave
\nHipoteza(e)
\nMetodologija
\nVzor\u010denje
\nMetode
\nviri<\/p>\n

Zbiranje podatkov
\nNamensko zbrani podatki\/ \u017ee obstoje\u010di podatki
\nNajpogostej\u0161a vpra\u0161anja in dileme:
\n–\u00a0\u00a0\u00a0 Reprezentativnost podatkov
\n–\u00a0\u00a0\u00a0 Potrebno \u0161tevilo
\n–\u00a0\u00a0\u00a0 Zanesljivost
\n–\u00a0\u00a0\u00a0 Pristranosti pri vzor\u010denju<\/p>\n

Analiza podatkov
\nVnos podatkov
\nAnalize
\n\u2013 1. ANALIZA: preveri zanesljivost
\n\u2013 2. ANALIZA: preproste analize
\n\u2013 3. ANALIZA: usmerjene analize
\nNajpogostej\u0161a vpra\u0161anja in dileme
\nKdo naj vna\u0161a podatke?
\nKak\u0161ne analize naj naredim?
\nKdo naj jih naredi?
\nKdaj rabim pomo\u010d statistika?<\/p>\n

Poro\u010danje o rezultatih raziskave
\nNaslov
\nKazalo
\nIzvle\u010dek
\nUvod
\nNamen, cilji, hipoteza
\nMetode in preiskovanci
\nRezultat
\nRazprava
\nSklepi in predlogi
\nZahvala
\nLiteratura
\nPriloge<\/p>\n

OBLIKOVANJE PRIMARNEGA DOMUKENTA
\n– PRIMARNI DOKUMENT: pisno delo, ki prikazuje izvirni raziskovalni prispevek
\n\u2013 Raziskovalna poro\u010dila, diplomska, specialisti\u010dna, magistrska dela, doktorske\u00a0 disertacije, strokovni in znanstveni \u010dlanki
\n– Cilj: informirati zainteresiranega bralca o avtorjevem raziskovalnem delu..
\nBesedna zgradba dokumenta \u2013 splo\u0161no:
\nNatan\u010dne besede, dolo\u010dne, enostavne, potrebne, znane
\nOmejevanje kratic (ne v naslovu)
\nMednarodne kratice fizikalnih koli\u010din (brez razlage)
\nRazlo\u017eiti vse kratice, ki jih prvi\u010d uporabimo
\nSeznam kratic
\nKratki, logi\u010dni stavki
\nVsak stavek izra\u017ea eno misel, ki jih povezujemo v zaokro\u017eene celote
\nPoglavja: uvod
\n\u2013 Uvod (kaj je vpra\u0161anje, na katero \u017eelimo odgovoriti)
\n\u2013 Material in metode (opi\u0161emo na\u010din iskanja odgovora)
\n\u2013 Rezultati (navedemo, kaj smo na\u0161li z raziskavo)
\n\u2013 Diskusija (na za\u010detku povemo odgovor do katerega smo pri\u0161li z
\nraziskavo n o tem razpravljamo)<\/p>\n

– I = INTRODUCTION uvod
\n– M = METHODS materiali in metode
\n– R = RESULTS rezultati
\n– D = DISCUSSION razprava<\/p>\n

ZGRADBA PRIMARNEGA DOKUMENTA
\nNaslov
\nIme in priimek avtorja \/avtorice
\nIzvle\u010dek
\nKlju\u010dne besede ali deskriptorji
\nPrevod naslova, izvle\u010dka in klju\u010dnih besed
\nUvod
\nMaterial in metode
\nRezultati
\nDiskusija
\nZahvala (ni nujno)
\nReference ali literatura
\nPriloge
\n\u017divljenjepis avtorja<\/p>\n

NASLOV
\nVsi ga preberejo
\n– Mora biti zanimiv
\n– Mora biti to\u010den in jasen
\n– Ne sme biti predolg
\n– Ozna\u010di bistveno vsebino, to je objekt raziskave
\n– Vidne metode in tehnike in odnosi med spremenljivkami
\n– Natan\u010den, popoln, jedrnat, specifi\u010den
\n– Dve tipkani vrstici, 140 znakov
\n– Podnaslov \u2013 pri seriji \u010dlankov<\/p>\n

AVTOR
\n– Polno ime in priimek
\n– Ve\u010d avtorjev
\n\u2013 zaporedje, ki odra\u017ea dele\u017e njihovega prispevka k znanstveni informaciji
\n\u2013 Avtorji z bistvenim dele\u017eem morajo biti navedeni do tretjega mesta, vsi\u00a0 pomembnej\u0161i do \u0161estega mesta
\n\u2013 Abecedno zaporedje ni priporo\u010dljivo
\n\u2013 Prvi avtor je avtor, ki je naveden na prvem mestu
\n\u2013 Vodilni avtor je raziskavo zasnoval in vodil in ni nujno prvi avtor, kar mora biti ozna\u010deno kot koresponden\u010dni avtor, ali pa je med avtorji naveden na zadnjem mestu z veznikom \u201cin\u201d ali \u201cand\u201d<\/p>\n

IZVLE\u010cEK ALI ABSTRAKT
\nBistveni podatki raziskovalnega dokumenta
\nVpra\u0161anja na katera raziskava odgovarja
\nMateriali in metode
\nRezultati
\nOdgovori na vpra\u0161anja in pomen le teh
\nOmejen besedno, polni stavki, ne citiramo literature, opustimo podrobnosti,\u00a0\u00a0 tretja oseba ednine ali mno\u017eine
\nNapisan v sloven\u0161\u010dini in angle\u0161\u010dini<\/p>\n

KLJU\u010cNE BESEDE
\nOzna\u010dujejo vsebino dokumenta, najve\u010d 5
\nDeskriptorji \u2013 standardiziran geslovnik, sinonimi za en pojem
\nUniverzalna decimalna klasifikacija
\nUDK je s \u0161tevilkami ozna\u010dena vsebina dokumenta, dolo\u010di bibliotekar
\nPrevod sekundarne opreme primarnega dokumenta
\nPrevod naslova, izvle\u010dka in klju\u010dnih besed v angle\u0161\u010dino<\/p>\n

Predgovor
\nRazlogi za raziskavo, ustanova raziskovanja
\nzahvala mentorjem, sodelavcem v raziskavi, institucijam
\nZahvale so lahko tudi pred navedbo literature<\/p>\n

Vsebina
\nPregled vsebine, naslovi, podnaslovi poglavij, podpoglavja
\nHierarhija naslovov in podnaslovov<\/p>\n

Seznam kratic
\n– Urejen abecedno, slovenske, angle\u0161ke kratice<\/p>\n

Uvod
\nBistvo problema, jasnost, informativnost
\nKaj o problemu \u017ee znanega in kaj \u0161e ni
\nCitiramo najpomembnej\u0161a dela, \u010de jih je veliko, citiramo tista, ki so nastala prva ali citiramo pregledne \u010dlanke
\nTeoreti\u010dna izhodi\u0161\u010da problema
\nPisanje v smislu lijaka, od \u0161ir\u0161ega, bolj znanega, k o\u017ejemu, manj znanemu \u2013 dedukcija ali obratno indukcija
\nNa koncu natan\u010dno oblikovano vpra\u0161anje raziskave, formuliran problem, hipoteze<\/p>\n

Materiali in metode
\nOpi\u0161emo uporabljeno metodologijo, da smo pri\u0161li do odgovorov na zastavljene hipoteze
\nOdnos med odvisnimi in neodvisnimi spremenljivkami
\nCitiramo \u017ee uporabljeno metodologijo, v koliko smo jo \u017ee uporabili
\nOpis mora biti tako natan\u010den, da se lahko na\u0161e delo preveri
\nNatan\u010den opis vzorca, in\u0161trumentarij (tehnik opazovanja, merjenja,\u00a0 zapisovanja rezultatov), na\u010din zbiranja podatkov
\nUporabljene statisti\u010dne metode za obdelavo podatkov
\nSoglasja eti\u010dne komisije<\/p>\n

Rezultati:
\nNavajanje ugotovitev raziskave
\nKvantitativne podatke navajamo statisti\u010dno analizirane
\n–\u00a0 Povpre\u010dne vrednosti, standardne deviacije, t testi, ANOVA, korelacije,\u00a0 faktorska\u00a0\u00a0 analiza, regresijska analiza \u2026
\nSklicevanje na tabele, podatkov ne ponavljamo, tabelo komentiramo
\nTabela: naslov, glavo, zbirni stolpec, zbirna vrstica, stolpi\u010de in vrstice
\n– Navedene enote merjenja v tabeli, vsa polja morajo biti polna, \u010de podatka\u00a0 nismo uspeli dobiti, napi\u0161emo \u2026, \u010de je podatek ni\u010d,\u00a0 napi\u0161emo 0, \u010de pojava ni, napi\u0161emo \u2013
\nPi\u0161emo v preteklem \u010dasu
\nUporaba slik, grafikonov: podnapis, jasnost,oznake<\/p>\n

Razprava:
\nOdgovarja na vpra\u0161anja v uvodu
\nPojasni, kako rezultati podpirajo odgovore in koliko se odgovori ujemajo z obstoje\u010dim znanjem
\nNikoli ne me\u0161amo rezultatov in diskusije v istem poglavju
\nV diskusiji rezultatov ne ponavljamo
\nPi\u0161emo v sedanjem \u010dasu
\nPoudarimo omejitve na\u0161ih ugotovitev in nasprotujo\u010de si rezultate v raziskavi
\nNavedemo, kako na\u0161 odgovor podpirajo rezultati drugih raziskav, enako, kadar drugi avtorji odkrijejo nasprotno, pojasnimo razhajanja
\nNa koncu poka\u017eemo pomen na\u0161e raziskave, njeno aplikativnost, sklepe, ki jih je potrebno \u0161e nadalje raziskovati<\/p>\n

Reference ali literatura:
\nSeznam vseh citiranih del drugih avtorjev in lastnih del
\nNa\u010dini citiranja:
\n– Harvardski (priimek, letnica)
\n– Vancouvrski (oznaka s \u0161tevilko)
\n– Kombinacija H in V<\/p>\n

Priloge:
\nInformacije, ki so nujno potrebne za razumevanje besedila
\nvpra\u0161alniki<\/p>\n

ETI\u010cNI PROBLEMI NA PODRO\u010cJU RAZISKOVANJA
\n– Potvarjanje ali prirejanje rezultatov.
\n\u2013 V grobih primerih se to le poredko dogaja, \u010deprav so poznani primeri tudi popolnih izmislekov \u010dastihlepnih znanstvenikov.
\n\u2013\u00a0 izlo\u010danje “neustreznih” primerkov iz obdelave, da dobimo dobro statistiko.
\n\u2013 V\u010dasih recenzent zahteva za objavo dolo\u010dene podatke, do katerih avtor ne more ve\u010d priti. Tedaj je avtor pred preizku\u0161njo, da si jih preprosto izmisli ali ponaredi (priredi).<\/p>\n

– Kraja rezultatov in dela.
\n\u2013 To je pogosto zlasti pri poskusih objave, ko recenzent dela na istem polju kot avtor, pri \u010demer je pred slednjim v zaostanku. Znani so primeri, ko zadr\u017euje ali zavrne \u010dlanek oziroma ga da v dopolnitev, sam pa se poslu\u017ei v njem opisanih rezultatov. \u010cedalje bolj velja, da v znanosti ne smemo zaupati nikomur izven kroga preverjenih prijateljev in sodelavcev.<\/p>\n

– Nemarno delo.
\n\u2013\u00a0\u00a0\u00a0 Slaba izvedba eksperimenta: gre za pozabljanje na za potek eksperimenta pomembne parametre. Prakti\u010dno nemogo\u010de je pri poskusih nadzirati vse vsaj malo relevantne parametre, saj postanejo lahko s tem poskusi prezapleteni. Prisiljeni smo torej zmanj\u0161ati nadzor eksperimentalne situacije, vendar je ravno tu past, da gremo v ekonomiziranju predale\u010d.<\/p>\n

– Pristranska interpretacija rezultatov.
\n\u2013 Interpretacija rezultatov (ponavadi napisana v diskusiji \u010dlankov) je praviloma obarvana z nazorom avtorja. To je pravzaprav ena od redkih svobod avtorja, da izrazi svoje mi\u0161ljenje. Vendar je tudi tu potrebno ohranjati objektivnost, saj lahko s svojevoljno interpretacijo zavajamo recenzente oziroma druge bralce na\u0161ih objavljenih del.
\n\u2013 Potrebna je sposobnost raziskovalca, da se ne nave\u017ee na svoja pri\u010dakovanja. To mu da stabilnost in treznost.<\/p>\n

– Apriorno odbijanje druga\u010dnih teoreti\u010dnih izsledkov.
\n\u2013 Ozkost je eden od najve\u010djih sovra\u017enikov znanosti.
\n\u2013 Znanost v svojem osnovnem namenu produkcije znanja zahteva odprt um za\u00a0 novosti, za sve\u017ee poglede in odkritja.
\n\u2013 \u0160irina uma je bila tudi ena od prvih eti\u010dnih vrlin<\/p>\n

Najbolj pogosti eti\u010dni problemi v okviru znanosti kot dru\u017ebene dejavnosti
\n– nepravi\u010dno razporejanje sredstev.
\n\u2013 Vpliv politike
\n\u2013 Vpliv recenzentov
\n\u2013 Zveze in poznanstva<\/p>\n

– pristranska uredni\u0161ka politika.
\n\u2013 Uredni\u0161ki odbor revije ali analogno telo za pripravo kongresa lahko zavrne ali zavla\u010duje z objavo \u010dlanka,\u00a0 s katere vsebino (idejno\u00a0 snovo) se ne strinja, \u010deprav je sicer v redu napisan. Avtorju v takem primeru ponavadi preostane le iskren pogovor z urednikom ali pa poskus objave v sorodni reviji. Primeri neutemeljenih, zgolj ideolo\u0161ko pogojenih zavra\u010danj so relativno pogosti.<\/p>\n

– nepravi\u010dno ocenjevanje (recenziranje) poro\u010dil raziskovalnih
\nnalog.
\n\u2013 negativna recenzija namesto pozitivne,
\n\u2013 pozitivna recenzija namesto negativne
\n\u2013 ta pojav je zlasti raz\u0161irjen v de\u017eelah z majhnim znanstvenim zaledjem. V tem primeru si je potrebno pomagati s \u010dimbolj neodvisnimi tujimi recenzenti.<\/p>\n

– formalisti\u010dno pretiravanje v to\u010dkovanju znanstvenih skupin ali
\nposameznikov glede na objave in odmevnost.
\n\u2013 obrobne – a zato ne nujno manj zahtevne ali kakorkoli manj vredne
\nznanstvene panoge.
\n\u2013 Primer: dva ali ve\u010d raziskovalcev med seboj zmeni, da se bodo ne glede na dejansko potrebo medsebojno citirali.<\/p>\n

– onemogo\u010danje napredovanja bolj nadarjenim ali bolj originalnim raziskovalcem.
\n\u2013 V tej zvezi je precej pogosta negativna selekcija naslednikov.<\/p>\n

– siljenje podrejenih raziskovalcev k potvarjanju rezultatov ali k
\nnemoralnim eksperimentom.
\n\u2013 Ta pojav je pogost zlasti na podro\u010dju uporabnih raziskav. Prikriva se na primer ekolo\u0161ka nevarnost raziskovanega projekta.<\/p>\n

Raziskovanje in etika v zdravstveni negi<\/p>\n

Kodeksi etike
\n– Vsaka disciplina si ustvari svoj kodeks etike
\n– ICN kodeks etike za medicinske sestre (2002)
\n– Slovenski kodeks etike v zdravstveni negi<\/p>\n

ETI\u010cNI PRINCIPI ZA ZA\u0160\u010cITO UDELE\u017dENCEV PREISKAVE
\n– Izogibanje, prepre\u010devanje, minimiziranje \u0161kode za paciente
\n\u2013 \u0160koda: fizi\u010dna, psihi\u010dna, socialna, finan\u010dna
\n\u2013 Raziskave izvajajo usposobljeni posamezniki
\n\u2013 Vsa zdravila morajo biti predhodno preizku\u0161ena na \u017eivalih
\n\u2013 Vse informacije o udele\u017eencih raziskave so zaupne
\n– Za\u0161\u010dita pred izkori\u0161\u010danjem
\n\u2013 Za\u0161\u010dita podatkov in povedanega s strani raziskovancev se ne sme uporabiti njim v \u0161kodo
\n\u2013 Zaupanje med raziskovalcem in raziskovancem ne sme biti izrabljeno<\/p>\n

– Pravica o samoodlo\u010danju
\n\u2013 Pacient se sam odlo\u010di ali bo sodeloval v R, brez tveganja za nadaljnjo obravnavo
\n\u2013 Nevarno siljenje bolnika s strani osebe, ki ima avtoriteto<\/p>\n

– Pravica vedeti vse o raziskavi
\n\u2013 Informacije o naravi raziskave, pravice udele\u017eencev, mo\u017enosti odklonitve sodelovanja, odgovornosti raziskovalcev, tveganja in koristi za udele\u017eence R
\n\u2013 Izjemoma dovoljeno prikrito zbiranje podatkov pri ob\u010dutljivem raziskovanju: vedenje pri jemanju mamil, seksualno vedenje, nedovoljeno vedenje idr
\n\u2013 Problemi:
\n– Uporaba prevare, da dobimo dovoljenje za sodelovanje
\n– Za\u0161\u010dita posameznika pri raziskovanju preko interneta<\/p>\n

– Pravica do po\u0161tenega zdravljenja
\n\u2013 Pravilna randomizacija, vzor\u010denje
\n\u2013 POZOR \u0161ibkej\u0161e skupine v populaciji in njihovo vklju\u010devanje \u2013 izkori\u0161\u010danje?
\n\u2013\u00a0\u00a0\u00a0 Odnos do tistih, ki odklonijo sodelovanje v raziskavi<\/p>\n

– Pravica do zasebnosti
\n\u2013 Varovanje podatkov in osebnostne integritete<\/p>\n

POSTOPKI ZA ZA\u0160\u010cITO UDELE\u017dENCEV RAZISKAVE
\n– Opis koristi in tveganj v R
\n\u2013 Koristi
\n– Razlaga koristi glede na stanje udele\u017eenca
\n– Zakaj je sodelovanje pomembno iz vidika posameznika in skupine s podobnimi te\u017eavami
\n\u2013 Tveganja
\n– Fizi\u010dno trpljenje, stranski u\u010dinki, diskomfort, slabost, stres
\n– Socialno tveganje, stigmatizacija, izguba zasebnosti, \u010dasa, morebitni stro\u0161ki<\/p>\n

– Informiran pristanek o sodelovanju v raziskavi s podpisom
\nRazumevanje razlik med ute\u010denim postopkom in postopkom raziskave
\nCilji \u0161tudije
\nVrste podatkov, ki se zbirajo
\nOpis vseh postopkov v raziskavi v kateri sodeluje raziskovanec
\n\u0160tevilo sre\u010danj z raziskovalcem
\nSponzorji raziskave
\nIzbor udele\u017eencev raziskave
\nPotencialne nevarnosti R in koristi R
\nDrugi na\u010dini, ki so primerni za obravnavo raziskovanca
\nPla\u010dilo?, zasebnost obravnave
\nProstovoljni pristop za sodelovanje
\nIzstop iz raziskave med potekom le te
\nKontaktna oseba<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Thurstonova lestvica za merjenje stali\u0161\u010d – raziskovalci najprej zberejo ve\u010dje \u0161tevilo pozitivnih in negativnih trditev, ki izra\u017eajo stali\u0161\u010da do tistega dru\u017ebenega pojava, za katerega bi radi ugotovili stali\u0161\u010de ljudi. – Nato dajo trditve velikemu \u0161tevilu ocenjevalcev. Vsak\u00a0 ocenjevalec razporedi vsako trditev v enega izmed predal\u010dkov, pri \u010demer naj bi bile v predal\u010dku \u0161tevilka 1 trditve, … Preberi ve\u010d o Uvod v raziskovanje v ZN: merski in\u0161trumenti, zanesljivost, vpra\u0161alniki, vzor\u010denje, vzorec, rezultati raziskave, meta analiza, primarni dokument, naslov, avtor, izvle\u010dek, abstrakt, klju\u010dne besede, etika v raziskovanju,<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":336,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[365],"tags":[373,370,421],"class_list":["post-308","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-1-letnik-uvod-v-raziskovanje-v-zdravstveni-negi","tag-1letnik-uvod-v-raziskovanje-v-zdravstveni-negi","tag-uvod-v-raziskovanje-v-zn","tag-uvod-v-raziskovanju"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.zdravstvena.info\/vsznj\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/308","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.zdravstvena.info\/vsznj\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.zdravstvena.info\/vsznj\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.zdravstvena.info\/vsznj\/wp-json\/wp\/v2\/users\/336"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.zdravstvena.info\/vsznj\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=308"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.zdravstvena.info\/vsznj\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/308\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.zdravstvena.info\/vsznj\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=308"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.zdravstvena.info\/vsznj\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=308"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.zdravstvena.info\/vsznj\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=308"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}