Treść wpisu

Analiza ankiety w pielęgniarstwie, od kwestionariusza do tabel

Ankieta wśród pielęgniarek zwykle odpowiada na trzy różne pytania naraz, i każde z nich wymaga innej analizy. Promotor pyta o wszystkie trzy osobno, więc warto wiedzieć, gdzie kończy się jedna warstwa, a zaczyna następna, zanim usiądziesz do liczenia.

Przykład poniżej jest w całości symulowany, żeby pokazać strukturę analizy, nie prawdziwe badanie. Dziewięćdziesiąt pielęgniarek, dwie zmiany po czterdzieści pięć osób, ośmiopozycyjna skala wypalenia zawodowego i skala satysfakcji z pracy. Liczby policzył skrypt docs/dane/przyklady-b4.py z ustalonym ziarnem losowym.

Warstwa pierwsza: charakterystyka próby

Pierwsza tabela w rozdziale z wynikami opisuje, kto brał udział w badaniu, zanim pojawi się jakikolwiek test. Wiek, staż pracy, rodzaj oddziału, rodzaj zmiany, ewentualnie wykształcenie: zmienne ilościowe jako średnia i odchylenie standardowe, zmienne kategorialne jako liczebność i procent.

Zmienna	Wynik
Wiek (lata)	M = 34,2; SD = 6,0
Staż pracy (lata)	M = 10,0; SD = 5,3
Zmiana dzienna	n = 45 (50%)
Zmiana nocna	n = 45 (50%)

Częsty błąd na tym etapie to traktowanie charakterystyki próby jako formalności do przeklikania. To pierwsza rzecz, którą recenzent czyta, i jedyne miejsce w pracy, gdzie widać wprost, czy próba w ogóle nadaje się do odpowiedzi na pytanie badawcze.

Format tabeli ma znaczenie równie duże jak jej zawartość. Wytyczne APA dotyczące tabel i rysunków każą trzymać liczby w kolumnach wyrównanych do przecinka dziesiętnego, tytuł tabeli nad nią, a wszelkie skróty rozwinąć w notatce pod spodem. Tabela, która wygląda jak zrzut ekranu z SPSS wklejony bez zmian, jest jednym z sygnałów, po których od razu widać, że część statystyczna nie przeszła redakcji.

Warstwa druga: skale i podskale

Wynik skali wypalenia to nie odpowiedź na jedno pytanie, tylko suma ośmiu pozycji, z czego cztery są sformułowane przecząco względem reszty i wymagają odwrócenia przed zsumowaniem. Pominięcie tego kroku daje wynik bez sensu, bo część pozycji ciągnie sumę w przeciwną stronę niż powinna.

Po odwróceniu właściwych pozycji rzetelność skali wyniosła α = 0,78 na całej próbie dziewięćdziesięciu osób, wartość zadowalająca dla skali badawczej. Rzetelność liczy się osobno dla każdej podskali, jeśli kwestionariusz ma więcej niż jedną, nie dla sumy wszystkich pozycji naraz.

Warstwa trzecia: porównania grup

Trzecia warstwa pyta, czy wynik różni się między podgrupami: stażem, oddziałem, rodzajem zmiany. To jest moment, w którym wchodzi test t, ANOVA albo ich nieparametryczne odpowiedniki, zależnie od tego, ile grup się porównuje i czy dane spełniają założenia.

Pielęgniarki pracujące na zmianie nocnej zgłosiły wyższy poziom wypalenia (M = 24,0; SD = 5,2) niż pracujące na zmianie dziennej (M = 21,1; SD = 5,8), t(88) = 2,48; p = 0,015; d = 0,52, co odpowiada efektowi umiarkowanemu. Trzy i więcej grup, na przykład trzy rodzaje oddziału, wymaga już analizy wariancji, nie kolejnych testów t liczonych parami, bo powtarzanie testu t dla każdej pary grup podnosi ryzyko fałszywie istotnego wyniku.

Warstwa czwarta: związki między zmiennymi

Osobne pytanie od porównania grup to związek między dwiema zmiennymi ilościowymi, na przykład czy wyższe wypalenie wiąże się z niższą satysfakcją z pracy. Wypalenie i satysfakcja skorelowały ujemnie, r = −0,54; p < 0,001, związek umiarkowany do silnego.

Wybór między korelacją Pearsona a rangową Spearmana zależy od skali obu zmiennych i kształtu ich rozkładu, nie od tego, który współczynnik brzmi bardziej naukowo. Dwie sumowane skale, obie w miarę symetryczne, to zwykle Pearson. Pojedyncza pozycja kwestionariusza albo wyraźnie skośny rozkład przesuwają wybór w stronę Spearmana.

Czego promotor zwykle nie zaakceptuje

Cztery rzeczy wracają regularnie na liście uwag do części statystycznej prac pielęgniarskich. Suma nieodwróconych pozycji podana jako wynik skali, bez adnotacji, że odwrócenie w ogóle nastąpiło. Test t powtórzony osobno dla każdej pary z trzech i więcej grup zamiast jednej analizy wariancji. Korelacja między zmienną ilościową a zmienną kategorialną, na przykład oddziałem, tam gdzie właściwym testem jest porównanie grup, nie współczynnik korelacji. Wnioskowanie o przyczynie z samej korelacji, mimo że współczynnik korelacji nie mówi nic o kierunku ani mechanizmie zależności.

Każdą z tych czterech rzeczy da się sprawdzić przed oddaniem pracy, bez dostępu do żadnego dodatkowego narzędzia poza samym arkuszem danych i wiedzą, które pytanie zadaje który test.