Praca magisterska z pielęgniarstwa niemal w każdym przypadku wiąże się z przeprowadzeniem badań. Zazwyczaj do realizacji tego celu wykorzystuje się metodę sondażu diagnostycznego z techniką ankietowania. W specjalnie skonstruowanym, autorskim kwestionariuszu ankiety umieszcza się pytania związane z problematyką badawczą. Respondenci odpowiadają na nie w sposób pisemny, zaznaczając jedną lub wiele odpowiedzi (mogą wpisać ją także samodzielnie). Wszystko to zależy od tego, jaką prośbę zawrzemy w instrukcji.
Statystyka do pracy magisterskiej z pielęgniarstwa: ankieta, hipotezy i wyniki
Analiza statystyczna zaczyna się przed zebraniem ankiety. Problem badawczy, hipotezy i pytania ankietowe muszą tworzyć spójny układ. Zdarza się, że nawet zatwierdzony kwestionariusz nie bada problemu postawionego w pracy: pytania są niejednoznaczne, nie odpowiadają hipotezom albo brakuje metryczki potrzebnej do porównania grup.
Dlatego przed rozpoczęciem badania trzeba sprawdzić:
- czy każde pytanie ma uzasadnioną rolę wobec problemów i hipotez;
- czy odpowiedzi można zakodować i poddać właściwemu testowi;
- czy metryczka zawiera zmienne potrzebne do porównań.
Od jakości narzędzia zależy wiarygodność części badawczej; błędnej ankiety nie naprawi późniejsza statystyka. Po zebraniu danych przedstawia się liczebności (n/N) i odsetki, dobiera odpowiedni test, a przy weryfikacji hipotez podaje wartość p. W dalszej części pokazujemy ten proces na przykładzie testu chi-kwadrat i tabel krzyżowych.
Ankieta, hipotezy, tabele, wykresy i dyskusja
Najwięcej stresu w pracy magisterskiej z pielęgniarstwa pojawia się wtedy, gdy ankieta już jest, odpowiedzi są zebrane, a trzeba jeszcze policzyć wyniki, opisać tabele, wykresy, hipotezy i napisać dyskusję.
Sama analiza statystyczna jest możliwa od 2 500 zł, jeśli dane i metodologia są uporządkowane. Szersza część badawcza, ankieta, hipotezy, tabele, opisy wyników, wnioski i dyskusja, zaczyna się od 3 500 zł.
- najpierw sprawdzam, czy pytania ankiety da się powiązać z hipotezami,
- potem dobieram sposób prezentacji wyników,
- na końcu trzeba połączyć liczby z opisem, wnioskami i wymaganiami promotora.
Dowód zaufania: 111 opinii 5.0 w Google. Kontakt: 790 88 00 85.
Rozdział w pracy magisterskiej zatytułowany „Analiza wyników badań własnych” składa się zazwyczaj z dwóch podrozdziałów. W pierwszym z nich dokonujemy graficznej i opisowej prezentacji wyników badań własnych, w drugim zaś, statystycznej weryfikacji hipotez badawczych. Ta część, razem z metodologią badań, decyduje o wartości całej pracy.
Wyniki przedstaw w formie dopasowanej do rodzaju danych i celu analizy. Nie każde pytanie wymaga osobnego wykresu. Przy tabelach i wykresach zadbaj o czytelne podpisy, opis wyników oraz wskazanie, do jakiej grupy odnoszą się procenty. Można to zrobić na dwa sposoby:
Sposób 1:
Sposób 2:
Wykres 1. Problemy z poruszaniem się
Podstawa procentowania: wszyscy respondenci (N = 120)
Źródło: opracowanie własne
Pamiętaj o tym, że: Każdy wykres powinien być dokładnie opisany. Nie można wstawić tylko samych wykresów bez ich omówienia.
Przykład: Jak wynika z wykresu 1. 70% ankietowanych nie ma problemów z poruszaniem się. Niewielkie trudności w tym zakresie deklaruje 20% respondentów. Co dziesiąty badany odczuwa je w znacznym stopniu.
W poprzedniej części pracy, w rozdziale „Materiał i metoda”, zostały postawione określone hipotezy badawcze. Dla przypomnienia: hipoteza badawcza to stwierdzenie, co do którego istnieje prawdopodobieństwo, że stanowi odpowiedź na sformułowany uprzednio problem badawczy; to przypuszczalne twierdzenie dotyczące relacji (związku) między dwoma zmiennymi. Potwierdza się je lub odrzuca na drodze badań naukowych. Wzmiankowany zabieg dokonywany jest w części rozdziału trzeciego, nazywanej statystyczną weryfikacją hipotez badawczych.
Przykład poniżej dotyczy testu niezależności chi-kwadrat. Nie jest to test odpowiedni do każdej ankiety i każdej hipotezy. Przed obliczeniami trzeba sprawdzić rodzaj zmiennych, sposób zebrania danych i założenia wybranej metody.
Do przetestowania zależności pomiędzy dwoma zmiennymi wyrażonymi na skali nominalnej wykorzystuje się test niezależności chi-kwadrat (χ2). Wyniki przedstawia się zazwyczaj w postaci tabeli krzyżowej, w której umieszcza się częstość oraz % odpowiedzi w danych kategoriach, jak również wynik przeprowadzonego testu.
Przykład:
Na telefonie przesuń tabelę w bok, aby zobaczyć wszystkie kolumny.
| Stopień odczuwania bólu | Płeć | |||||
| Kobieta | Mężczyzna | Ogółem | ||||
| N | % | N | % | N | % | |
| Znaczny | 27 | 45,0% | 18 | 30,0% | 45 | 37,5% |
| Umiarkowany | 18 | 30,0% | 20 | 33,3% | 38 | 31,7% |
| Niewielki | 15 | 25,0% | 22 | 36,7% | 37 | 30,8% |
| Razem | 60 | 100,0% | 60 | 100,0% | 120 | 100,0% |
| Wartość chi-kwadrat: 3,2296 | ||||||
Źródło przykładu: dotychczasowy artykuł serwisu; przykład edukacyjny.
Postawiona w pracy hipoteza badawcza jest hipotezą alternatywną. Będziemy ją oznaczać jako H1. Jest ona zaprzeczeniem hipotezy zerowej (oznaczanej jako H0). W H1, cechy X i Y są od siebie zależne, w hipotezie H0, cechy X i Y są od siebie niezależne. W podrozdziale o weryfikacji hipotez badawczych, sprawdzeniu poddajemy właśnie hipotezę zerową, zakładającą brak związku miedzy zmiennymi. Test statystyczny służy sprawdzeniu, czy dane dają podstawy do odrzucenia hipotezy zerowej przy przyjętym poziomie istotności. Wyniku nie zakładamy z góry. Brak podstaw do odrzucenia hipotezy zerowej nie oznacza udowodnienia jej prawdziwości.
Wyjaśnijmy sobie to na przykładzie. Załóżmy, że jedna z hipotez badawczych postawiona w pracy magisterskiej miała następujące brzmienie: H1: Istnieje związek pomiędzy stopniem odczuwania bólu a płcią badanych. Oznaczymy ją jako H1, gdyż zakładamy istnienie związku pomiędzy zmiennymi.
W opozycji do niej stoi hipoteza zero, zaprzeczająca istnieniu tego związku: H0: Nie istnieje związek pomiędzy stopniem odczuwania bólu a płcią badanych.
Test niezależności chi kwadrat można przeprowadzić za pomocą różnych programów statystycznych lub MS Excel. Ale co zrobić, jeśli nie posiadamy do nich dostępu lub nie potrafimy z nich skorzystać? Wówczas należy posiłkować się gotowym wzorem, pod który podstawiamy określone dane.
Wzór na test niezależności chi kwadrat przedstawia się następująco:
gdzie przez:
χ2: należy rozumieć test chi kwadrat
Oj: należy rozumieć liczebność obserwowaną dla danej grupy
Ej: należy rozumieć liczebność oczekiwaną dla danej grupy.
Liczebność oczekiwaną w komórce tabeli obliczamy, mnożąc sumę jej wiersza przez sumę jej kolumny i dzieląc wynik przez liczebność całej próby. Ta sama zasada obowiązuje przy grupach równolicznych i nierównolicznych.
Na telefonie przesuń tabelę w bok, aby zobaczyć wszystkie kolumny.
| Stopień odczuwania bólu | Wartości obserwowane | Wartości oczekiwane | |||
| Kobiety | Mężczyźni | Ogółem | Kobiety | Mężczyźni | |
| Znaczny | 27 | 18 | 45 | 22,5 | 22,5 |
| Umiarkowany | 18 | 20 | 38 | 19 | 19 |
| Niewielki | 15 | 22 | 37 | 18,5 | 18,5 |
Źródło przykładu: dotychczasowy artykuł serwisu; przykład edukacyjny.
Następnie należy od wartości obserwowanej odjąć wartości oczekiwane, czyli obliczyć różnicę. Potem obliczamy jej kwadrat (czyli podnosimy jej wartość do potęgi drugiej, pamiętając, że dwa minusy pomnożone przez siebie, dadzą wynik dodatni).
Na telefonie przesuń tabelę w bok, aby zobaczyć wszystkie kolumny.
| Płeć | Stopień odczuwania bólu | Wartości obserwowane | Wartości oczekiwane | Różnica | Kwadrat różnicy |
|---|---|---|---|---|---|
| Kobiety | Znaczny | 27 | 22,5 | 4,5 | 20,25 |
| Umiarkowany | 18 | 19 | -1 | 1 | |
| Niewielki | 15 | 18,5 | -3,5 | 12,25 | |
| Mężczyźni | Znaczny | 18 | 22,5 | -4,5 | 20,25 |
| Umiarkowany | 20 | 19 | 1 | 1 | |
| Niewielki | 22 | 18,5 | 3,5 | 12,25 |
Źródło przykładu: dotychczasowy artykuł serwisu; przykład edukacyjny.
Kolejnym etapem naszych wyliczeń jest ustalenie, ile wynosi iloraz kwadratu różnicy i wartości oczekiwanej dla każdego wiersza. W praktyce oznacza to tyle, co dokonanie dzielenia znajdujących się w nich wartości.
Na telefonie przesuń tabelę w bok, aby zobaczyć wszystkie kolumny.
| Płeć | Stopień odczuwania bólu | Wartości oczekiwane | Kwadrat różnicy | Ilorazu kwadratu różnicy i wartości oczekiwanej |
|---|---|---|---|---|
| Kobiety | Znaczny | 22,5 | 20,25 | 0,90000 |
| Umiarkowany | 19 | 1 | 0,05263 | |
| Niewielki | 18,5 | 12,25 | 0,66216 | |
| Mężczyźni | Znaczny | 22,5 | 20,25 | 0,90000 |
| Umiarkowany | 19 | 1 | 0,05263 | |
| Niewielki | 18,5 | 12,25 | 0,66216 |
Źródło przykładu: dotychczasowy artykuł serwisu; przykład edukacyjny.
Aby uzyskać wynik testu chi kwadrat należy zsumować kolumnę iloraz kwadratu różnicy i wartości oczekiwanej, czyli: 0,90000 + 0,05263 + 0,66216 + 0,90000 + 0,05263 + 0,66216 ≈ 3,2296.
Wynik testu chi kwadrat ( χ2) to 3,2296
Następnie możemy obliczyć stopnie swobody (df) według następującego wzoru:
df = (r-1) (c-1)
df, stopień swobody
r, będzie oznaczała liczbę wierszy w tabeli krzyżowej, czyli w naszym przypadku stopień odczuwania bólu
c, będzie oznaczała liczbę kolumn w tabeli krzyżowej, czyli w naszym przypadku płeć
Biorąc pod uwagę analizowany przykład, obliczenia będą następujące:
(3-1)(2-1) = 2 stopień swobody
Na tym etapie należy już skorzystać z tablic rozkładu chi kwadrat.
W tym przykładzie statystyka chi-kwadrat wynosi około 3,2296 przy 2 stopniach swobody, a wartość p około 0,1989. Przy przyjętym poziomie istotności α = 0,05 nie uzyskano podstaw do odrzucenia hipotezy niezależności. Nie jest to dowód, że związek między zmiennymi nie istnieje.
***
Weźmy teraz inny przykład. Kolejna hipoteza postawiona w pracy magisterskiej niech ma następujące brzmienie:
H1: Istnieje związek pomiędzy poziomem wiedzy na temat rozwoju dziecka a płcią badanych.
Stawiamy do niej hipotezę przeciwną, którą poddamy weryfikacji (testowaniu).
H0: Nie istnieje związek pomiędzy poziomem wiedzy na temat rozwoju dziecka a płcią badanych.
Następnie w tabeli krzyżowej umieszczamy częstości odpowiedzi dla każdej kategorii wraz z ich wyliczeniem procentowym. To są nasze wartości obserwowane, czyli zaznaczone przez respondentów w kwestionariuszu ankiety.
Na telefonie przesuń tabelę w bok, aby zobaczyć wszystkie kolumny.
| Poziom wiedzy | Płeć | |||||
| Kobieta | Mężczyzna | Ogółem | ||||
| N | % | N | % | N | % | |
| Wysoki | 31 | 56,4% | 11 | 24,4% | 42 | 42,0% |
| Przeciętny | 14 | 25,5% | 16 | 35,6% | 30 | 30,0% |
| Niski | 10 | 18,2% | 18 | 40,0% | 28 | 28,0% |
| Razem | 55 | 100,0% | 45 | 100,0% | 100 | 100,0% |
| Wartość chi kwadrat:11,05339 | ||||||
Źródło przykładu: dotychczasowy artykuł serwisu; przykład edukacyjny.
Teraz, biorąc pod uwagę wartości obserwowane, obliczamy wartości oczekiwane (proszę zauważyć, że mają one inne proporcje niż 50% do 50%).
Na telefonie przesuń tabelę w bok, aby zobaczyć wszystkie kolumny.
| Poziom wiedzy | Wartości obserwowane | Wartości oczekiwane | |||
| Kobiety | Mężczyźni | Ogółem | Kobiety | Mężczyźni | |
| Wysoki | 31 | 11 | 42 | 23,1 | 18,9 |
| Przeciętny | 14 | 16 | 30 | 16,5 | 13,5 |
| Niski | 10 | 18 | 28 | 15,4 | 12,6 |
Źródło przykładu: dotychczasowy artykuł serwisu; przykład edukacyjny.
Kiedy już mamy zestawione ze sobą wartości obserwowane i wartości oczekiwane, musimy wyliczyć ich różnicę oraz jej kwadrat.
Na telefonie przesuń tabelę w bok, aby zobaczyć wszystkie kolumny.
| Płeć | Poziom wiedzy | Wartości obserwowane | Wartości oczekiwane | Różnica | Kwadrat różnicy |
|---|---|---|---|---|---|
| Kobiety | Wysoki | 31 | 23,1 | 7,9 | 62,41 |
| Przeciętny | 14 | 16,5 | -2,5 | 6,25 | |
| Niski | 10 | 15,4 | -5,4 | 29,16 | |
| Mężczyźni | Wysoki | 11 | 18,9 | -7,9 | 62,41 |
| Przeciętny | 16 | 13,5 | 2,5 | 6,25 | |
| Niski | 18 | 12,6 | 5,4 | 29,16 |
Źródło przykładu: dotychczasowy artykuł serwisu; przykład edukacyjny.
Analogicznie, jak w poprzednim przykładzie, na tym etapie wyliczmy już iloraz kwadratu różnicy i wartości oczekiwanej.
Na telefonie przesuń tabelę w bok, aby zobaczyć wszystkie kolumny.
| Płeć | Poziom wiedzy | Wartości oczekiwane | Kwadrat różnicy | Ilorazu kwadratu różnicy i wartości oczekiwanej |
|---|---|---|---|---|
| Kobiety | Wysoki | 23,1 | 62,41 | 2,70173 |
| Przeciętny | 16,5 | 6,25 | 0,37879 | |
| Niski | 15,4 | 29,16 | 1,89351 | |
| Mężczyźni | Wysoki | 18,9 | 62,41 | 3,30212 |
| Przeciętny | 13,5 | 6,25 | 0,46296 | |
| Niski | 12,6 | 29,16 | 2,31429 |
Źródło przykładu: dotychczasowy artykuł serwisu; przykład edukacyjny.
Teraz, aby uzyskać wynik testu chi kwadrat (χ2), należy już tylko zsumować kolumnę ilorazu kwadratu różnicy i wartości oczekiwanej, czyli: 2,70173 + 0,37879 + 1,89351 + 3,30212 + 0,46296 + 2,31429 ≈ 11,05339.
Wynik testu chi kwadrat ( χ2) to 11,05339
Nadeszła pora na obliczenie stopni swobody. W naszym przykładzie będzie to 2, gdyż wynika to z zaprezentowanego uprzednio wzoru: (r-1)(c-1) = (3-1)(2-1) = 2
Znowu musimy skorzystać z tablic rozkładu chi kwadrat.
Dla przyjętego poziomu istotności α = 0,05 i 2 stopnia swobody wartość krytyczna (odczytana z tablic) wynosi 5,991. W naszym przykładzie wartość statystyki to 11,05339. Jej wartość przekracza wartość krytyczną statystyki, więc na poziomie α = 0,05 można odrzucić hipotezę zerową. Ponieważ zaszła relacja chi>chi α, istnieje istotna statystycznie zależność pomiędzy poziomem wiedzy na temat rozwoju dziecka a płcią badanych.
Wyliczenia końcowe należy umieścić w pracy w części zwanej „statystyczna weryfikacja hipotez badawczych”. W jaki sposób to zrobimy, w dużej mierze zależy od nas samych (chyba, że wytyczne są z góry narzucone przez konkretną uczelnię lub promotora, wówczas trzeba się do nich dostosować).
Wyniki obliczeń możesz pokazać na przykład tak:
Na telefonie przesuń tabelę w bok, aby zobaczyć wszystkie kolumny.
| Zmienna zależna poziom wiedzy | χ2 | df | Poziom istotności α | p |
|---|---|---|---|---|
| Zmienna niezależna płeć | 11,05339 | 2 | 0,05 | 0,0040 |
Źródło przykładu: dotychczasowy artykuł serwisu; przykład edukacyjny.
albo
Na telefonie przesuń tabelę w bok, aby zobaczyć wszystkie kolumny.
| Poziom wiedzy | Płeć | |||||
| Kobieta | Mężczyzna | Ogółem | ||||
| N | % | N | % | N | % | |
| Wysoki | 31 | 56,4% | 11 | 24,4% | 42 | 42,0% |
| Przeciętny | 14 | 25,5% | 16 | 35,6% | 30 | 30,0% |
| Niski | 10 | 18,2% | 18 | 40,0% | 28 | 28,0% |
| Razem | 55 | 100,0% | 45 | 100,0% | 100 | 100,0% |
| Wartość chi-kwadrat: 11,05339; stopień swobody: 2; α: 0,05 | ||||||
Źródło przykładu: dotychczasowy artykuł serwisu; przykład edukacyjny.
Pamiętaj o tym, aby zweryfikować wszystkie hipotezy badawcze postawione w pracy magisterskiej. Sprawdź również zasady pisania pracy w Akademii Humanistyczno-Ekonomicznej w Łodzi.
Czy problem dotyczy obliczeń, czy samego materiału?
Nie każda trudność wymaga ponownego zbierania ankiet. Czasem trzeba uporządkować odpowiedzi, sprawdzić sposób liczenia procentów albo poprawić opis. W innym przypadku w danych brakuje informacji potrzebnej do planowanego porównania.
Przykładowo: chcesz sprawdzić związek opinii ze stażem pracy, ale ankieta nie pytała o staż. Tego braku nie uzupełni wybór innego programu statystycznego. Trzeba ocenić, na jakie pytania zebrany materiał pozwala odpowiedzieć i omówić dalszy zakres pracy z promotorem.
Odróżnienie tych sytuacji chroni przed poprawianiem samych tabel, gdy przyczyna leży wcześniej.
Co sprawdzam w ankiecie i danych?
Zgodność z celem i pytaniami badawczymi
Porównuję temat, cel, pytania badawcze i hipotezy z tym, o co rzeczywiście zapytano respondentów. Dzięki temu wiadomo, które analizy mają podstawę w materiale, a które wymagałyby informacji, których nie zebrano.
Znaczenie odpowiedzi i użytej skali
Sprawdzam, czy pytanie pozwalało wybrać jedną odpowiedź, kilka wskazań, ocenę na skali czy własny tekst. Jeśli wykorzystano gotowe narzędzie, ważna jest jego konkretna wersja i instrukcja obliczania wyniku. Z nazwy kwestionariusza nie da się odtworzyć sposobu oceny.
Liczbę osób, wskazań i brakujących odpowiedzi
Różne liczebności w tabelach nie muszą od razu oznaczać błędu. Przy wielokrotnym wyborze jedna osoba może zaznaczyć kilka odpowiedzi. Z kolei część uczestników mogła pominąć dane pytanie. Najpierw trzeba sprawdzić instrukcję i ustalić, co jest liczone.
Prosty przykład: ankietę wypełniło 100 osób, ale na jedno pytanie odpowiedziało 80. Jeśli 40 osób wskazało daną odpowiedź, jest to 50% odpowiadających na to pytanie i 40% całej grupy. Opis musi wskazać, do której podstawy odnosi się procent, oraz uwzględnić brakujące odpowiedzi.
To przykład sposobu liczenia, nie wynik konkretnego badania. Pokazuje, dlaczego sam procent bez informacji o grupie może być niejasny.
Spójność tabel, tekstu i wniosków
Jeżeli tabela pokazuje coś innego niż opis lub streszczenie, trzeba porównać te miejsca z danymi. Przyczynę rozbieżności trzeba dopiero ustalić. Sprawdzam również, czy wnioski odpowiadają temu, co rzeczywiście zbadano.
Co można zrobić z gotowymi odpowiedziami?
Po przejrzeniu materiału można ustalić zakres pomocy. Może obejmować uporządkowanie danych, analizę statystyczną, tabele i wykresy, opis wyników albo szersze opracowanie części badawczej wraz z dyskusją i wnioskami.
Nie dopisuję odpowiedzi, których nie zebrano, i nie zakładam wyniku testu przed obliczeniami. Jeśli materiał ma ograniczenia, trzeba je nazwać i uwzględnić w sposobie opracowania pracy. Nie każdą planowaną analizę da się wykonać na dowolnych danych.
Samo poprawienie opisu metodologii także nie może zmieniać historii badania. Powinno wyjaśniać to, co rzeczywiście zrobiono.
Kiedy sama statystyka nie wystarczy?
Jeżeli ankieta jest słabo zbudowana, hipotezy nie pasują do pytań albo promotor wymaga rozbudowanej dyskusji, sama tabela z wynikiem testu chi-kwadrat nie rozwiąże problemu. Wtedy trzeba poprawić całą logikę części badawczej.
Przed wyceną najlepiej wysłać ankietę, plik z odpowiedziami, temat pracy, hipotezy i wymagania promotora. Wtedy wiadomo, czy wystarczy analiza statystyczna, czy potrzebna jest szersza pomoc przy części badawczej.
Analiza statystyczna, wyniki badań i ich opis zaczynają się u mnie od 2 500 zł. Ostateczna wycena zależy od materiału, zakresu opracowania, wymagań promotora i terminu. Szerszą współpracę ustalam osobno. Aktualne informacje znajdziesz w cenniku prac z pielęgniarstwa i statystyki.
Masz ankietę, odpowiedzi albo uwagi promotora? Wybierz wygodny sposób kontaktu: