Słownik metodologiczny · Projekt badania

Schemat obserwacyjny

Pełne wyjaśnienie, zastosowanie naukowe i praktyczne, przykład, dobre praktyki oraz gotowy zapis wyniku w APA 7.

Strona główna / Słownik / Schemat obserwacyjny

Opracowanie merytoryczne: · Opublikowano: · Aktualizacja:

Co oznacza Schemat obserwacyjny?

W schemacie obserwacyjnym badacz rejestruje naturalnie występujące zachowania, ekspozycje lub dane archiwalne, nie przydzielając jednostek do warunków. Zakres wniosku zależy od sposobu pomiaru, selekcji do ekspozycji oraz kontroli możliwych zmiennych zakłócających.
Co odróżnia to pojęcie? Schemat obserwacyjny oznacza, że ekspozycje i warunki nie są przydzielane przez badacza. Obejmuje badania przekrojowe, kohortowe, kliniczno-kontrolne i część analiz rejestrowych. Jego opis powinien wskazać mechanizm doboru, kolejność czasową, potencjalne zakłócenia i strategię identyfikacji. Nie jest synonimem biernej obserwacji zachowania ani przeciwieństwem każdego pomiaru kwestionariuszowego.

Zastosowanie, warunki i dobre praktyki

Najważniejsze zastosowanie: Wykorzystuj do badania naturalnie występujących zachowań, ekspozycji albo danych rejestrowych, gdy badacz nie przydziela warunków. Analiza powinna odtwarzać proces selekcji do ekspozycji i wskazać zakłócenia, których nie dało się zmierzyć lub kontrolować.

W badaniu obserwacyjnym pierwszym zadaniem jest odtworzenie procesu, który doprowadził do różnych ekspozycji i do włączenia osób do danych. Diagram przyczynowy lub jawna lista zakłóceń pomaga uzasadnić korektę, ale nie rozwiązuje problemu czynników niezmierzonych ani odwróconej kolejności czasowej.

Jak poprawnie stosować i interpretować hasło „Schemat obserwacyjny”?

W odniesieniu do „Schemat obserwacyjny” najpierw trzeba wskazać populację, jednostkę przydziału lub obserwacji, momenty pomiaru oraz sposób powstawania porównywanych warunków. W analizie dotyczącej hasła „Schemat obserwacyjny” to projekt, a nie późniejszy wybór testu, wyznacza możliwość wnioskowania o zmianie, związku lub przyczynie. Dla interpretacji hasła „Schemat obserwacyjny” należy też nazwać zagrożenia dla trafności, takie jak selekcja, odpływ, historia, efekt pomiaru czy brak zaślepienia.

Ocena pojęcia „Schemat obserwacyjny” wymaga sprawdzenia, czy realizacja badania odpowiada planowi: czy randomizacja faktycznie zadziałała, czy pomiary wykonano w tej samej kolejności i czy utrata uczestników różniła się między grupami. W odniesieniu do hasła „Schemat obserwacyjny” odstępstwa trzeba opisać wraz z ich konsekwencjami. Przy ocenie hasła „Schemat obserwacyjny” analiza statystyczna może ograniczyć niektóre problemy, ale nie odtwarza kontroli, której zabrakło w projekcie.

Co trzeba opisać w raporcie?

Opis pojęcia „Schemat obserwacyjny” powinien pozwolić odtworzyć rekrutację, przydział, kolejność procedur, liczbę pomiarów i reguły wyłączeń. W analizie dotyczącej hasła „Schemat obserwacyjny” warto podać diagram przepływu uczestników, moment ustalenia hipotez oraz informację, które analizy były planowane. Dla interpretacji hasła „Schemat obserwacyjny” zakres wniosku należy dopasować do tego, co projekt rzeczywiście identyfikuje.

Zakres raportowania dla hasła „Schemat obserwacyjny”: Opisz jednostkę, czas, przydział, kontrolę, utratę obserwacji i zagrożenia trafności.

Przykład praktyczny i gotowa interpretacja

Sytuacja: Z rejestru szpitalnego pobrano wyniki osób leczonych dwiema metodami wybranymi przez lekarzy. Różnice mogą odzwierciedlać stan pacjentów przed leczeniem, a nie samą metodę.

Jak ją zinterpretować: Różnice mogą odzwierciedlać zarówno badaną ekspozycję, jak i wcześniejsze różnice między osobami lub kontekstami. Korekta statystyczna ogranicza tylko zmierzone zakłócenia i nie zastępuje projektu przyczynowego.

Najczęstsza pułapka i granica interpretacji

Różnice między naturalnie powstałymi grupami mogą wynikać z niezmierzonych czynników doboru.

Nawet poprawnie przeprowadzony „Schemat obserwacyjny” nie usuwa błędu pomiaru ani nie gwarantuje reprezentatywności. W odniesieniu do hasła „Schemat obserwacyjny” trafność wewnętrzna i możliwość uogólnienia są odrębnymi pytaniami, które wymagają osobnego uzasadnienia.

Definicje, zalecenia interpretacyjne i sposób raportowania oparto na literaturze metodologicznej wskazanej w bibliografii (Appelbaum et al., 2018).

Powiązane hasła

Schemat eksperymentalnySchemat korelacyjnySchemat podłużnySchemat przekrojowySchemat quasi-eksperymentalnyCzynnik międzyobiektowy

Poradniki, w których użyjesz tego pojęcia

Poradnik

Wartość p: co naprawdę oznacza i jak ją poprawnie interpretować

Wartość p bez mitów: definicja, interpretacja, typowe błędy oraz sposób raportowania wraz z wielkością efektu i przedziałem ufności.

Czytaj →Poradnik

Regresja logistyczna: założenia, interpretacja i raportowanie modelu

Regresja logistyczna w praktyce: założenia, iloraz szans, diagnostyka, kalibracja, AUC oraz zasady rzetelnego raportowania modelu.

Czytaj →Poradnik

Modelowanie równań strukturalnych (SEM): od teorii do raportu

SEM bez skrótów myślowych: model pomiarowy i strukturalny, CB-SEM a PLS-SEM, dopasowanie, założenia oraz raportowanie wyników.

Czytaj →

Potrzebujesz wsparcia w analizie danych?

Wybierz ofertę dopasowaną do pracy dyplomowej albo profesjonalnego projektu naukowego.

Oferta dla badaczyOferta dla studentów

Bibliografia i dalsza literatura naukowa (APA 7)

  1. Appelbaum, M., Cooper, H., Kline, R. B., Mayo-Wilson, E., Nezu, A. M., & Rao, S. M. (2018). Journal article reporting standards for quantitative research in psychology: The APA Publications and Communications Board task force report. American Psychologist, 73(1), 3–25. https://doi.org/10.1037/amp0000191
  2. Wilkinson, L., & Task Force on Statistical Inference. (1999). Statistical methods in psychology journals: Guidelines and explanations. American Psychologist, 54(8), 594–604. https://doi.org/10.1037/0003-066X.54.8.594
  3. Lang, T. A., & Altman, D. G. (2015). Basic statistical reporting for articles published in biomedical journals: The SAMPL guidelines. International Journal of Nursing Studies, 52(1), 5–9. https://doi.org/10.1016/j.ijnurstu.2014.09.006
  4. Altman, D. G. (2015). Making research articles fit for purpose: Structured reporting of key methods and findings. Trials, 16, 53. https://doi.org/10.1186/s13063-015-0575-7
  5. von Elm, E., Altman, D. G., Egger, M., Pocock, S. J., Gøtzsche, P. C., & Vandenbroucke, J. P. (2007). The Strengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology (STROBE) statement. PLoS Medicine, 4(10), e296. https://doi.org/10.1371/journal.pmed.0040296
  6. Kelley, K., Clark, B., Brown, V., & Sitzia, J. (2003). Good practice in the conduct and reporting of survey research. International Journal for Quality in Health Care, 15(3), 261–266. https://doi.org/10.1093/intqhc/mzg031

Cytowania BibTeX

@article{appelbaum2018jars, author={Appelbaum, Mark and Cooper, Harris and Kline, Rex B. and Mayo-Wilson, Evan and Nezu, Arthur M. and Rao, Stephen M.}, title={Journal article reporting standards for quantitative research in psychology}, journal={American Psychologist}, year={2018}, volume={73}, number={1}, pages={3--25}, doi={10.1037/amp0000191}}
@article{wilkinson1999statistical, author={Wilkinson, Leland and {Task Force on Statistical Inference}}, title={Statistical methods in psychology journals: Guidelines and explanations}, journal={American Psychologist}, year={1999}, volume={54}, number={8}, pages={594--604}, doi={10.1037/0003-066X.54.8.594}}
@article{lang2015sampl, author={Lang, Thomas A. and Altman, Douglas G.}, title={Basic statistical reporting for articles published in biomedical journals: the SAMPL guidelines}, journal={International Journal of Nursing Studies}, year={2015}, volume={52}, number={1}, pages={5--9}, doi={10.1016/j.ijnurstu.2014.09.006}}
@article{altman2015reporting, author={Altman, Douglas G.}, title={Making research articles fit for purpose: structured reporting of key methods and findings}, journal={Trials}, year={2015}, volume={16}, pages={53}, doi={10.1186/s13063-015-0575-7}}
@article{vonelm2007strobe, author={von Elm, Erik and others}, title={The STROBE statement}, journal={PLoS Medicine}, year={2007}, volume={4}, number={10}, pages={e296}, doi={10.1371/journal.pmed.0040296}}
@article{kelley2003survey, author={Kelley, Kate and Clark, Belinda and Brown, Vivienne and Sitzia, John}, title={Good practice in the conduct and reporting of survey research}, journal={International Journal for Quality in Health Care}, year={2003}, volume={15}, number={3}, pages={261--266}, doi={10.1093/intqhc/mzg031}}
R