Dizajn psihološkog istraživanja. Planiranje i organizacija. Psihologija i dizajn. Principi za razumijevanje dizajna pilot studije korisnika

Izvod iz matične knjige umrlih je važan medicinski dokument kojim se potvrđuje činjenica smrti osobe za državnu registraciju u matičnim službama i predstavlja osnovu za statistiku o uzrocima smrti.

U skladu sa Federalnim zakonom "O aktima civilnog stanja" od 15.11.97. br. 143-FZ registracija smrti osobe vrši se na osnovu dokumenta utvrđenog obrasca "Medicinska umrlica". Registracija djeteta rođenog mrtvo ili živo rođenog, a umrlog u prvoj sedmici života vrši se na osnovu dokumenta „Ljekarsko uvjerenje o perinatalnoj smrti“. Ove dokumente izdaje medicinska organizacija ili privatni lekar.

Prethodna revizija Ljekarskog uvjerenja o smrti (obračun 106/u-98) i Ljekarskog uvjerenja o perinatalnoj smrti (konta obrazac 106/2u-98) izvršena je 1998. godine. Ovi obrasci (ustanovljenog uzorka) odobreni su naredbom Ministarstva zdravlja Rusije od 07.08.98. br. 241.

U međunarodnoj praksi, izvod iz matične knjige umrlih se pregleda nakon otprilike 10 godina. Svrha revizije je prilagođavanje obrazaca promijenjenim uslovima, uzimajući u obzir dostignuća domaćeg i stranog zdravstva.

U proteklih 10 godina stečeno je određeno iskustvo u radu sa važećim umrlicama i perinatalnim umrlicama.

Cilj našeg istraživanja bio je da se razviju prijedlozi za poboljšanje pouzdanosti i međunarodne uporedivosti statistike mortaliteta.

Ciljevi istraživanja:

Ispitati postojeći sistem za prikupljanje i obradu statistike mortaliteta i primjenu standarda za medicinske potvrde o smrti.
Analizirati kompletiranje i obradu ljekarskih uvjerenja o smrti i perinatalnoj smrti i na osnovu stručne procjene utvrditi pouzdanost dobijenih statističkih podataka o mortalitetu na istraživanim područjima.
Izraditi prijedloge za poboljšanje evidencije mortaliteta.
Razviti sistem obuke specijalista o metodološkim osnovama za postizanje pouzdanosti uzroka smrti.
Razviti i implementirati metodološki paket programa za korištenje MKB-10 (RUTENDON).
Razviti set programa "Monitoring mortaliteta" sa automatizovanim odabirom i kodiranjem početnog uzroka smrti.

Materijali, metode i istraživačke baze.

Analizirali smo 120715 medicinskih potvrda o smrti i 1093 lekarska uverenja o perinatalnoj smrti za različite godine od 2000. do 2006. u Tulskoj, Vladimirskoj, Kurganskoj, Tjumenskoj oblasti, Stavropoljskoj i Krasnojarskoj teritoriji i Republici Burjatiji.

Ova studija je koristila kontinuirane metode i metode uzorka, peer review i softverski paket za praćenje plodnosti i mortaliteta.

Korišteni materijali, baze podataka i metode omogućili su nam rješavanje zadataka.

Kao rezultat studije, ustanovljeno je da je postojeći sistem u Rusiji za evidentiranje, obradu i prezentaciju informacija o mortalitetu u osnovi usklađen sa preporukama SZO. Istovremeno, u državnoj statistici smrtnosti postoje odstupanja od međunarodnih definicija.

Analiziran je kvalitet popunjavanja uvjerenja i utvrđeni nedostaci u samom uvjerenju, greške u popunjavanju, šifriranju i izboru izvornog uzroka smrti.

U ljekarskom uvjerenju o smrti (tačke 14, 15 i 18) pronađeni su duplikati, što dovodi do grešaka i nedosljednosti prilikom popunjavanja uvjerenja u slučaju povreda i trovanja. U stavu 8. kičme i paragrafu 18. "Uzrok smrti" potvrde, međulinijski su nepotrebni, tj. tačne su samo u slučajevima kada ima dovoljno informacija za sva tri reda. Ako postoje informacije u jednom ili dva reda, tada se krše pravila za popunjavanje certifikata, tj. treći red se popunjava sa prvim i drugim praznim.

Utvrđene, iako izolovane, povrede registracije smrti. Na primjer, u regionu Tula, ovi prekršaji su iznosili 0,4%, u Stavropoljskoj teritoriji - 5,5%.

Stručna ocjena popunjavanja ljekarske umrlice pokazala je da su u osnovi popunjene sve tačke uvjerenja. Istovremeno, stavka 12 "Obrazovanje" popunjena je samo u 36,1% slučajeva, stavka 13 "Gdje i kod koga je radio" - u 50% slučajeva, au ostalim slučajevima podatak je nepoznat. Istovremeno, ova informacija je veoma važna, jer objašnjavaju društveni status umrlih i naširoko se koriste u analizi mortaliteta.

Utvrđene su greške prilikom popunjavanja tačke 18 "Uzrok smrti": od 23,6 do 47,4% na različitim teritorijama, pri izboru početnog uzroka smrti - od 5,9 do 15,4% i kod šifriranja: od 27,9 do 52,9%.

Dakle, problem leži u činjenici da je pouzdanost informacija o mortalitetu općenito za subjekte Ruske Federacije oko 50%.

Ove greške iskrivljuju stvarnu strukturu uzroka ukupne smrtnosti u istraživanim regijama i daju pogrešnu predstavu o medicinskim i demografskim procesima.

Ozbiljni nedostaci i izobličenja u pokazateljima uzroka smrti objašnjavaju se nedostatkom jedinstvenih metoda za obuku specijalista za popunjavanje ljekarskih uvjerenja o smrti i perinatalnoj smrti.

Nepostojanje Uputstva o postupku popunjavanja i izdavanja medicinske umrlice značajno umanjuje njen kvalitet.

Rešavajući zadatke studije, od 1999. do 2006. godine izvođeni su sledeći radovi:

Održano je 106 seminara o korišćenju MKB-10, pravilima za popunjavanje lekarske izvode iz matične knjige umrlih i šifrovanju, na kojima je obuhvaćeno 6977 slušalaca;
razvijen je i implementiran metodološki paket programa za upotrebu MKB-10 „RUTENDON“ na 87 lokacija (30 u subjektima Ruske Federacije, 51 u NIS-u, 6 u zemljama istočne Evrope);
razvijen je i implementiran u zdravstvu u 19 subjekata Ruske Federacije (Tula, Vladimir, Brjansk, Kirov, Sverdlovsk, Kurgan, Tjumenj) set programa „Monitoring plodnosti i mortaliteta“ sa automatizovanim odabirom i kodiranjem početnog uzroka smrti. Belgorodska, Saratovska, Jaroslavska oblast, Krasnojarsk i Stavropoljski regioni, republike Burjatija, Dagestan, Tiva, Udmurtija i Čuvašija, Jamalo-Nenec i Hanti-Mansijski autonomni okrug). Uvođenje ovog kompleksa programa u zdravstvenu praksu omogućava povećanje pouzdanosti uzroka smrti za 18%.

Smatramo relevantnom odluku Ministarstva zdravlja i socijalnog razvoja Ruske Federacije o reviziji ljekarskog uvjerenja o smrti i perinatalne smrti uz istovremenu izradu uputstava za nove potvrde.

Istovremeno, smatramo da nacrti novih sertifikata i uputstva koji se dostavljaju na raspravu zahtevaju reviziju, jer komplikovali su i nisu ispravljali nedostatke postojećih dokumenata.

Predlažemo da se u nacrt nove medicinske izvode o smrti izvrši sljedeće izmjene:

ukloniti „proživjevši __ godina, __ mjeseci, __ dana“, jer ne komplikuju računovodstveni statistički dokument ako su evidentirani datumi rođenja i smrti;
ukloniti evidenciju o rokovima prijevremenog, punog roka i dospijeća, prenijeti ova objašnjenja u uputstvo;
promeniti evidenciju termina donošene trudnoće sa (37-42 nedelje) na (37-41 nedelja), jer u skladu sa MKB-10, punoletnom trudnoćom se smatra od 37 navršenih sedmica do manje od 42 navršene sedmice (259-293 dana);
zamijeniti datum rođenja majke starošću majke (pune godine);
brisati stavove 13 i 15, jer duplira tačku 19, koja je informativnija;
iz tačke 19. „Uzroci smrti“ izbaciti podnapise i prenijeti ih u uputstva, gdje su pravila za popunjavanje ove klauzule detaljno opisana;
zamijeniti u paragrafu 19. „Uzroci smrti“ engleska slova u naslovu redova a), b), c), d) ruskim slovima a), b), c), d);
uključiti u klauzulu 19 "Uzroci smrti" dodatnu kolonu "Približno vremensko razdoblje između početka patološkog procesa i smrti", koju preporučuje ICD-10;
smanjiti paragraf 20 na prethodnu veličinu, ograničavajući informacije o trenutnoj trudnoći i trudnoći tokom godine koja je prethodila smrti, tj. u Rusiji se sprovodi praćenje smrtnosti majki, gde možete dobiti sve informacije u paragrafu 20.

Uputa „O postupku popunjavanja i izdavanja medicinske potvrde o smrti, odobrena naredbom Ministarstva zdravlja SSSR-a od 19. novembra 1984. br. 1998. godine, registracioni obrazac br. 106 / y-98 odobren naredbom Ministarstva zdravlja Rusije od 07.08.98 br. 241.

Relevantna je izrada i široka primjena Uputstva o postupku popunjavanja i izdavanja ljekarske umrlice, jer. će smanjiti 10% grešaka i pomoći će u povećanju pouzdanosti uzroka smrti stanovništva Ruske Federacije.

Nacrt Uputstva pripremljen je na osnovu Uputstva o postupku popunjavanja i izdavanja medicinske potvrde o smrti, izrađene u Centralnom istraživačkom institutu za zdravstvo Ministarstva zdravlja Ruske Federacije 1998. godine, i općenito je u skladu sa zahtjevima iz MKB-10.

Istovremeno, u cilju povećanja pouzdanosti uzroka smrti iu skladu sa preporukama SZO, predlažemo da se u nacrt Uputstva unesu temeljne izmjene:

dozvoliti medicinskom osoblju (bolničar, babica) da izda ljekarsko uvjerenje o smrti u odsutnosti ljekara i zamijeni unos „nemaju poziciju medicinskog osoblja u medicinskoj organizaciji“ unosom „nemaju medicinsko osoblje u medicinska organizacija”, jer moguć je slučaj kada postoji mjesto doktora u državi, a on fizički nije tu, na odmoru je, u bolnici itd.;
prenijeti definicije „prerano“, „punovremeno“ i zakasnelo iz potvrde u uputstvo, ispravljajući termine u 37-41 sedmici trudnoće;
ispraviti upis „uključujući kao rezultat nesreće, trovanja i ozljede“ u predmetu koji se odnosi na trudnoću na unos „osim nesreće, trovanja i ozljede, HIV infekcije i akušerskog tetanusa“, jer smrt od ovih uzroka nije uključena u smrtnost majki;
ispravne kodove u primjerima 5, 7, 10 i 13

Tokom istraživanja detaljno su proučavana ljekarska uvjerenja o perinatalnoj smrti kako bi se utvrdila ispravnost popunjavanja dokumenta, šifriranje i odabir glavne bolesti (stanja) djeteta koje je dovelo do smrti, te glavne bolesti majke. što je negativno uticalo na dete. Stručna procjena je izvršena posebno za živorođenu i mrtvorođenu djecu. Značajno više grešaka nađeno je prilikom popunjavanja uzroka smrti i obrade podataka mrtvorođene djece.

Greške u paragrafu 18 "Uzroci smrti" kod mrtvorođene djece grupirane su u 5 grupa (regija Tula i Stavropoljska teritorija, respektivno):

prilikom popunjavanja ljekarskog uvjerenja o perinatalnoj smrti” (18,9-40,5%),
pri izboru osnovne bolesti kod djeteta (10,8-20,3%),
pri izboru glavne bolesti majke, koja je nepovoljno uticala na dijete (62,2-60,8%),
u izboru šifre za osnovnu bolest djeteta (73-77%),
u izboru šifre glavne bolesti majke (67,5-91,9%)

Dakle, kao rezultat studije, utvrđeno je da postojeći sistem prikupljanja i obrade medicinskih potvrda o perinatalnoj smrti u Tulskoj regiji i Stavropoljskom teritoriju ne pruža pouzdanost statističkih pokazatelja uzroka smrti.

Jedan od važnih faktora koji utiče na povećanje pouzdanosti statistike perinatalnog mortaliteta je restrukturiranje računovodstvenog sistema i njegovo usklađivanje sa međunarodnim pravilima.

Nacrt ljekarskog uvjerenja o perinatalnoj smrti koji je predložilo Ministarstvo zdravlja i razvoja Ruske Federacije označio je prijelaz u novi perinatalni period, a dodao je i posebne stavke o znakovima života koje preporučuje SZO i odgovaraju MKB-10.

Prelazak u novi perinatalni period malo će pogoršati naše pokazatelje perinatalnog mortaliteta, s obzirom da se u našoj zemlji rađa do 2% fetusa tjelesne težine od 500g do 999g, ali će osigurati uporedivost naših pokazatelja sa onima razvijenih zemlje.

Istovremeno, predlažemo da se u nacrt ljekarskog uvjerenja o perinatalnoj smrti unesu neke izmjene:

brisati unos „popunjen za mrtvorođenče i živorođene umrle tokom prvih 0-6 dana (169 sati) nakon rođenja” i ovaj unos prenijeti u uputstvo;
isključiti riječi “fetus” iz svih tačaka dokaza, ostavljajući u onim tačkama koje se odnose na prethodne trudnoće, tj. za fetuse se ne popunjavaju ljekarska uvjerenja o perinatalnoj smrti;
u stavu 30. brisati riječi “od strane ljekara koji je konstatovao smrt”, na osnovu “pregleda leša” i “obdukcijski podaci se mogu dobiti naknadno”, a u uputstvu je potrebno objasniti da su svi slučajeve perinatalne smrti treba izvršiti obdukciju, a ako su potrebne dodatne studije, onda se izdaje preliminarno uvjerenje.

Smatramo da je svrsishodno da se istovremeno izradi novo ljekarsko uvjerenje o perinatalnoj smrti i uputstvo „O postupku popunjavanja i podnošenja matičnim organima ljekarskog uvjerenja o perinatalnoj smrti i evidentiranja smrti djece u perinatalnom periodu“

Novina predloženog projekta je prelazak na novi perinatalni period sa 22 navršene sedmice fetalnog života na 7 navršenih dana nakon rođenja, što je u skladu sa preporukama SZO.

Prijelaz u novi perinatalni period povlači za sobom prijelaz na novu definiciju pojma djeteta i fetusa. A to znači da će se prethodno razmatrani fetusi tjelesne težine od 500 do 999 g smatrati djecom i podliježu univerzalnoj registraciji kao djeca, uključujući one koji su umrli prije 7 dana nakon rođenja i mrtvorođene.

Kako bi se povećala pouzdanost statistike perinatalnog mortaliteta, predlažemo da se u uputstva uključe sljedeće definicije pojmova "dijete" i "fetus", ako uzmemo u obzir perinatalni period od 22 navršene sedmice fetalnog života do 7 navršenih dana nakon rođenja.

Dijete je proizvod ljudskog začeća nakon potpunog izbacivanja ili uklanjanja iz tijela majke s porođajnom težinom od 500 g ili više, s gestacijskom dobi od 22 sedmice ili više, dužine tijela od 25 cm ili više od vrha kruna do peta, bez obzira na jednoplodne ili višestruke porođaje.

Fetus je proizvod ljudskog začeća nakon potpunog izbacivanja ili vađenja iz majčinog tijela s porođajnom težinom od 499 g ili manje, sa gestacijskom dobi manjom od 22 sedmice, dužinom tijela manjom od 25 cm od tjemena glave do pete, bez obzira na jednorodje ili višestruko rođenje.

Vodeći kriterij u određivanju "djeteta" ili "fetusa" je tjelesna težina, ali ako je tjelesna težina na rođenju nepoznata, treba koristiti odgovarajuće kriterije za određivanje gestacijske dobi ili se fokusirati na dužinu tijela od vrha tjemena do peta.

Predlažemo izmenu nacrta uputstva:

dodati riječi „popunjava ljekarsko uvjerenje o perinatalnoj smrti (f.106/2u-98) za djecu, mrtvorođenče i živorođene koji su umrli u roku od 0-6 dana (169 sati) nakon rođenja”;
isključiti riječi “fetus” iz uputstava, osim u slučajevima koji se odnose na prethodne trudnoće;
dodati sledeći utvrđeni redosled papirologije:
za “fetus” se ne izdaje ljekarsko uvjerenje o rođenju i perinatalne smrti, jer "voće" ne podliježe registraciji;
mrtvorođenom "djetetu" se izdaje ljekarsko uvjerenje o perinatalnoj smrti, a ne izdaje mu se ljekarsko uvjerenje o rođenju;
za "dijete" koje je živo rođeno i umrlo u prvoj sedmici života istovremeno se izdaju ljekarski izvod iz matične knjige rođenih i ljekarsko uvjerenje o perinatalnoj smrti;
popraviti kodove kongenitalne anomalije na Q00-Q99;
pojasniti tekst i ispraviti kodove u primjerima 4 i 5.

Dakle, poboljšanje evidencije statistike mortaliteta jedan je od faktora koji može povećati pouzdanost za 10%, a prelazak na perinatalni period koji preporučuje SZO omogućiće međunarodno poređenje demografskih pokazatelja. Nakon prelaska u novi perinatalni period važno je definisati pojmove "dijete" i "fetus".

Pregledi: 99840

Molimo ostavite komentare samo na temu.
Svoj komentar možete ostaviti u bilo kojem pretraživaču osim Internet Explorera starijeg od 6.0

UI/UX, dizajn

Neki ljudi misle da je dizajn apsolutno kreativna profesija. Ali inspiracija i osjećaj za ljepotu nisu dovoljni za kreiranje profesionalnog dizajna.

Da bi efikasno obavljali svoj posao, profesionalci ne samo da moraju savladati umjetnost dizajna, već i primijeniti mnoge principe iz različitih područja djelatnosti. Psihologija je jedna od osnovnih nauka koja pomaže dizajnerima da bolje razumiju korisnike i analiziraju njihovo ponašanje. Danas ćemo saznati kakvu ulogu psihologija igra u području dizajna, a također ćemo saznati koje je njene principe važno uzeti u obzir u procesu dizajna.

Uloga psihologije u dizajnu

Zbog trenda dizajna usmjerenog na korisnika, stručnjaci su počeli preispitivati pristupe radu, pokušavajući bolje razumjeti ciljnu publiku. Donald Norman je u svojoj knjizi The Design of Everyday Things definisao koncept dizajna kao čin komunikacije koji uključuje duboko razumijevanje osobe s kojom dizajner komunicira.

Da bi razumjeli zahtjeve korisnika, dizajneri se ohrabruju da pogledaju psihološke principe koji oblikuju ljudsko ponašanje, težnje i motivaciju. Primjenom psiholoških principa prilikom kreiranja dizajna možete poboljšati rezultat, jer proizvod postaje mnogo bliži stvarnim zahtjevima svojih korisnika. Osim toga, poznavanje psihologije pomaže u stvaranju dizajna koji potiče ljude da poduzmu radnje koje se od njih očekuju, na primjer, da kupe proizvod ili kontaktiraju kompaniju.

Dizajnerima psihologija može izgledati prilično komplikovano i dosadno, pa se dešava da preskoče fazu analize ciljne publike, odlučujući se da se oslone samo na svoje instinkte. Ali da bi se principi psihologije efektivno primijenili, nije potrebno biti doktor nauka u ovoj oblasti. Za pozitivan rezultat važno je proučiti glavne pozicije koje utječu na pokazatelje interakcije. Na osnovu praktičnog iskustva i istraživanja o ovom pitanju, identifikovali smo šest efikasnih psiholoških principa koji se često primenjuju prilikom kreiranja dizajna.

Geštalt principi

Ova teorija iz oblasti psihologije stara je više od stotinu godina, ali ne gubi na svojoj aktuelnosti. Riječ "gestalt" znači "jedna cjelina", a sama teorija istražuje vizualnu percepciju elemenata u međusobnom odnosu. Drugim riječima, principi geštalta pokazuju sklonost ljudi da kombinuju pojedinačne elemente u grupe. Principi po kojima korisnici formiraju grupe uključuju:

Sličnost. Kada korisnici primjete neku sličnost između objekata, oni ih automatski percipiraju kao da pripadaju istoj grupi. Sličnost objekata obično je određena njihovim oblikom, bojom, veličinom ili teksturom. Princip sličnosti daje korisnicima osjećaj koherentnosti između elemenata dizajna.

Kontinuitet. Ovaj princip kaže da ljudi imaju tendenciju da tumače vizuelne elemente kao kontinuirani lanac informacija. Čak i kada su elementi raspoređeni u isprekidanoj liniji, naše oči prirodno prate od jednog objekta do drugog.

Zatvaranje. Ovaj zakon se zasniva na težnji ljudskog oka da završi nedovršene figure. Kada vidimo nedovršenu figuru, automatski je percipiramo kao cjelinu. Princip je našao čestu primjenu u dizajnu logotipa.

Blizina. Kada se objekti nalaze u blizini, ljudi će ih verovatnije percipirati kao grupu nego kao pojedinačne objekte, čak i ako su potpuno različiti.

figura i pozadina. Ovaj princip pokazuje sklonost ljudskog oka da odvoji objekte od pozadine. Postoji mnogo primjera slika koje se različito percipiraju ovisno o objektu na koji je oko fokusirano.

Geštalt principi u praksi potvrđuju da se naš mozak nastoji igrati s našom vizualnom percepcijom. Stoga dizajneri moraju uzeti u obzir ove faktore prilikom kreiranja digitalnih proizvoda kako bi izbjegli moguće nesporazume.

Visceralna reakcija

Jeste li ikada imali osjećaj da ste se zaljubili u web stranicu čim ste je otvorili? Ili vam se možda neka aplikacija zgadila nakon što ste je samo pogledali? Ako da, onda ste već upoznati s visceralnom reakcijom. Ova vrsta odgovora dolazi iz dijela našeg mozga koji se naziva "stari mozak". On je odgovoran za instinkte i reaguje brže od naše svesti. Visceralne reakcije su ukorijenjene u ljudskoj DNK i prilično ih je lako predvidjeti.

Kako dizajneri koriste ovo znanje? Prije svega, nastoje izazvati pozitivne estetske senzacije. Nije tako teško predvidjeti šta izgleda dobro ako poznajete svoju ciljnu publiku i njihove potrebe. Stoga trend korištenja kvalitetnih lijepih fotografija ili lijepih slika u boji na odredišnim stranicama, web stranicama i drugim digitalnim proizvodima nije slučajan.

Psihologija boja

Nauka koja proučava utjecaj boja na ljudsku svijest, ponašanje i reakcije naziva se psihologija boja. Danas nećemo ulaziti u sve njegove aspekte, jer je prilično složen i obiman, te stoga zaslužuje poseban članak (koji, inače, već možete pronaći u engleskoj verziji naše stranice).

Ukratko, glavna ideja je da boje imaju značajan utjecaj na korisničko iskustvo. Iz tog razloga, dizajneri moraju biti svjesni pri odabiru boja za svoje projekte kako bi na pravi način prenijeli poruku i raspoloženje svakog od njih.

Sastavili smo listu osnovnih boja i značenja s kojima se obično povezuju.

Crveni. Boja je povezana sa strastvenim, snažnim i agresivnim osećanjima. Može simbolizirati i pozitivne i negativne emocije, uključujući ljubav, samopouzdanje, strast i ljutnju.
Narandžasta. Energična i topla boja koja izaziva osećaj prijatnog uzbuđenja.
Žuta. Ovo je boja sreće. Simbolizira sunčevu svjetlost, radost i toplinu.
Zeleno. Boja prirode. Donosi osjećaj smirenosti i obnove. To također može biti povezano s neiskustvom.
Plava.Često predstavlja korporativne slike. Obično znači smirenost, ali pošto je hladna boja, povezuje se i sa rastanakom i tugom.
Violet. Dugo se povezivalo s kraljevskom obitelji i bogatstvom, jer su mnogi kraljevi nosili ljubičaste haljine. Nazivaju je i bojom misterije i magije.
Crno. Ova boja je veoma raznovrsna. Često povezan sa tragedijom i smrću, takođe označava misteriju. Može se smatrati i tradicionalnim i modernim. Sve zavisi od toga kako ga koristite i sa kojim bojama kombinujete.
Bijelo. Boja čistoće i nevinosti.

Prepoznatljivi uzorci

Možda ste primijetili da web stranice i aplikacije koje dijele istu temu često koriste slične obrasce dizajna. Sve je u psihologiji korisnika: kada posjete web stranicu ili koriste aplikaciju, ljudi očekuju da vide određene elemente koji su svojstveni toj vrsti proizvoda.

Na primjer, kada posjećuju stranicu strogo luksuzne brijačnice, malo je vjerovatno da će korisnici očekivati da će vidjeti svijetle boje, slike mačaka ili nešto slično. Takvi elementi će samo uplašiti kupce, jer će izgledati čudno i neprikladno.

Ali ne radi se samo o bojama ili slikama. Takvi očigledni i uobičajeni elementi kao što je lista članaka na blogu ili filteri na komercijalnim stranicama također su važni za uspješnu navigaciju. Korisnici se brzo naviknu na određene obrasce, a u nedostatku nekih standardnih elemenata, ljudi se mogu osjećati neugodno.

Obrasci skeniranja teksta

U našem članku “Savjeti za primjenu kopiranog sadržaja u korisničkim sučeljima” već smo govorili o tome: prije čitanja teksta na web stranici, ljudi ga brzo skeniraju (skeniraju) kako bi shvatili da li im je zanimljiv ili ne. Prema različitim studijama, uključujući publikacije Nielsen Norman grupe, UXPin tima i drugih, postoji nekoliko popularnih obrazaca indeksiranja weba, uključujući "F" i "Z" obrasce.

F-model se smatra najčešćim uzorkom indeksiranja, posebno za web stranice s puno sadržaja. Korisnik prvo vidi horizontalnu liniju na vrhu ekrana, gdje se obično nalaze naslovi i druge važne informacije. Zatim se malo pomiče niz stranicu i horizontalno skenira kraće područje. Na kraju, oči korisnika klize niz okomitu liniju, pokrivajući lijevu stranu teksta, gdje čitaoci mogu pronaći ključne riječi u prvim rečenicama svakog pasusa. Ovaj obrazac se često koristi na stranicama s puno teksta, kao što su blogovi.

Z-model se primjenjuje na stranicama koje nisu fokusirane na tekst. Korisnik prvo skenira vrh stranice, počevši od gornjeg lijevog ugla, gdje se nada da će pronaći važne informacije, a zatim prelazi u suprotni ugao dijagonalno dolje. Završava skeniranje duž horizontalne linije na dnu stranice, opet slijeva na desno. Ovaj model je tipičan za web stranice koje nisu opterećene tekstom i ne zahtijevaju pomicanje stranica, gdje su svi glavni podaci vidljivi odjednom.

U UX dizajnu, istraživanje je temeljni dio rješavanja relevantnih problema i/ili svođenja na “prave” probleme s kojima se korisnici suočavaju. Posao dizajnera je razumjeti svoje korisnike. To znači prevazići početne pretpostavke da se stavite u kožu drugih ljudi kako biste kreirali proizvode koji zadovoljavaju ljudske potrebe.

Dobro istraživanje se ne završava samo dobrim podacima, već se završava dobrim dizajnom i funkcionalnošću koju korisnici vole, žele i trebaju.

Istraživanje dizajna se često zanemaruje jer se dizajneri fokusiraju na to kako dizajn izgleda. To vodi do površnog razumijevanja ljudi kojima je namijenjena. Imati takav način razmišljanja je u suprotnosti sa onim što jesteUX. Usmjeren je na korisnika.

UX dizajn je fokusiran na istraživanje kako bi se razumjele potrebe ljudi i kako će im proizvodi ili usluge koje kreiramo pomoći.

Evo nekoliko istraživačkih tehnika koje bi svaki dizajner trebao znati kada započinje projekt, a čak i ako ne istražuje, može bolje komunicirati s UX istraživačima.

Primary Research

Primarno istraživanje se u suštini svodi na nove podatke kako biste razumjeli za koga dizajnirate i šta planirate dizajnirati. To nam omogućava da testiramo naše ideje s našim korisnicima i razvijemo smislenija rješenja za njih. Dizajneri obično prikupljaju ovu vrstu podataka kroz intervjue sa pojedincima ili malim grupama, kroz ankete ili upitnike.

Važno je razumjeti šta želite istražiti prije nego što prestanete tražiti ljude, kao i vrstu ili kvalitet podataka koje želite prikupiti. U članku sa Univerziteta u Surreyu, autor skreće pažnju na dvije važne tačke koje treba uzeti u obzir prilikom provođenja primarnog istraživanja: validnost i praktičnost.

Valjanost podataka se odnosi na istinu, to je ono što govori o predmetu ili fenomenu koji se proučava. Moguće je da podaci budu pouzdani bez opravdanja.

Praktične aspekte studije treba pažljivo razmotriti prilikom dizajniranja dizajna studije, na primjer:

Troškovi i budžet
- vrijeme i razmjer
- veličina uzorka

Bryman u svojoj knjizi Metode društvenog istraživanja(2001) identifikuje četiri tipa validnosti koje mogu uticati na dobijene rezultate:

Valjanost mjerenja ili valjanost dizajna: da li mjera koja se mjeri koristi ono što tvrdi.

Odnosno, da li statistika posjećenosti crkve zaista mjeri snagu vjerskih uvjerenja?

Interna valjanost: odnosi se na uzročnost i određuje da li je zaključak studije ili teorije razvijeni pravi odraz uzroka.

Odnosno, da li je nezaposlenost zaista uzrok kriminala ili postoje druga objašnjenja?

Vanjska valjanost: razmatra da li se rezultati određene studije mogu generalizirati na druge grupe.

Odnosno, ako se u ovom regionu koristi jedna vrsta pristupa razvoju zajednice, da li će to imati isti uticaj na drugim mestima?

Otpornost na životnu sredinu: razmatra da li su “...društveno-naučni rezultati prikladni za svakodnevno prirodno okruženje ljudi” (Bryman, 2001.)

Odnosno, ako se situacija posmatra u lažnom okruženju, kako to može uticati na ponašanje ljudi?

Sekundarna istraživanja

Sekundarna istraživanja koriste postojeće podatke kao što su Internet, knjige ili članci da podrže vaše izbore dizajna i kontekst koji stoji iza vašeg dizajna. Sekundarne studije se također koriste kao sredstvo za dalju validaciju informacija iz primarnih studija i stvaranje jačeg argumenta za cjelokupni dizajn. Po pravilu, sekundarne studije su već sumirale analitičku sliku postojećih studija.

U redu je koristiti samo sekundarna istraživanja za procjenu vašeg dizajna, ali ako imate vremena, ja bih definitivno Preporučuje se obavljanje primarnog istraživanja zajedno sa sekundarnim istraživanjem kako biste zaista razumjeli za koga dizajnirate i prikupili uvide koji su relevantniji i uvjerljiviji od postojećih podataka. Kada prikupite korisničke podatke specifične za vaš dizajn, to će generirati bolje ideje i bolji proizvod.

Evaluacijske studije

Studije evaluacije opisuju specifičan problem kako bi se osigurala upotrebljivost i opravdala potrebama i željama stvarnih ljudi. Jedan od načina za provođenje evaluacijskog istraživanja je da korisnik koristi vaš proizvod i daje mu pitanja ili zadatke za razmišljanje naglas dok pokušavaju izvršiti zadatak. Postoje dvije vrste evaluacijskih studija: sažimanje i oblikovanje.

Studija sumativne evaluacije. Sumarna evaluacija ima za cilj razumijevanje rezultata ili efekata nečega. Više naglašava rezultat nego proces.

Sumarna studija može procijeniti stvari kao što su:

finansije: uticaj u smislu troškova, ušteda, profita, itd.
Uticaj: široki efekat, pozitivan i negativan, uključujući dubinu, širenje i vremenski faktor.
rezultate: Bilo da se postižu željeni ili neželjeni efekti.
Sekundarna analiza: analiza postojećih podataka za više informacija.
Meta-analiza: integracija rezultata nekoliko studija.

Formativno evaluacijsko istraživanje. Formativno ocjenjivanje se koristi kako bi se ojačala ili poboljšala osoba ili stvar koja se testira.

Formativno istraživanje može procijeniti stvari kao što su:

Implementacija: praćenje uspjeha procesa ili projekta.
Potrebe: pogled na vrstu i nivo potreba.
Potencijal: sposobnost korištenja informacija za formiranje cilja.

Istraživačka istraživanja

Kombiniranje dijelova podataka i njihovo razumijevanje dio je istraživačkog procesa

Istraživačka istraživanja se provode oko teme o kojoj malo ili niko ne zna. Cilj istraživačkog istraživanja je da se stekne duboko razumijevanje i poznavanje teme, uranjajući se u nju što je više moguće, kako bi se stvorio smjer za potencijalnu upotrebu ovih podataka u budućnosti.

Uz istraživačko istraživanje imate priliku da dobijete nove ideje i kreirate dostojna rješenja za najvažnije probleme.

Istraživačka istraživanja nam omogućavaju da potvrdimo naše pretpostavke o temi koja se često zanemaruje (npr. zatvorenici, beskućnici), pružajući priliku za generiranje novih ideja i razvoja za postojeće probleme ili prilike.

Na osnovu članka sa Univerziteta Lynn, istraživačka istraživanja nam govore da:

Dizajn je zgodan način za dobijanje osnovnih informacija o određenoj temi.
Istraživačka istraživanja su fleksibilna i mogu se baviti svim vrstama istraživačkih pitanja (šta, zašto, kako).
Pruža mogućnost definiranja novih pojmova i pojašnjenja postojećih koncepata.
Istraživačka istraživanja se često koriste za stvaranje formalnih hipoteza i razvoj preciznijih istraživačkih problema.
Istraživačko istraživanje pomaže u određivanju prioriteta istraživanja.

Dizajn eksperimenta (DOE , DOX ili eksperimentalni dizajn) je razvoj nekog zadatka koji nastoji opisati ili objasniti promjenu informacija pod uvjetima za koje se pretpostavlja da odražavaju promjenu. Termin se obično povezuje sa eksperimentima u kojima dizajn uvodi uslove koji direktno utiču na promene, ali se takođe može odnositi na dizajn kvazi eksperimenata u kojima se prirodni uslovi koji utiču na promene biraju za posmatranje.

U svom najjednostavnijem obliku, eksperiment ima za cilj predviđanje ishoda uvođenjem promjene u preduslove, što je predstavljeno jednom ili više nezavisnih varijabli, koje se također nazivaju "ulazne varijable" ili "prediktori". Obično se pretpostavlja da promjena jedne ili više nezavisnih varijabli rezultira promjenom jedne ili više zavisnih varijabli, koje se također nazivaju "izlazne varijable" ili "varijable odgovora". Pilot dizajn također može definirati kontrolne varijable koje treba održavati konstantnim kako bi se spriječilo da vanjski faktori utječu na rezultate. Dizajn eksperimenta uključuje ne samo odabir odgovarajućih nezavisnih, zavisnih i kontrolnih varijabli, već i planiranje izvođenja eksperimenta pod statistički optimalnim uslovima, uzimajući u obzir ograničenja raspoloživih resursa. Postoji nekoliko pristupa za određivanje skupa projektnih tačaka (jedinstvene kombinacije postavki eksplanatornih varijabli) koje će se koristiti u eksperimentu.

Glavni problemi u razvoju uključuju kreiranje akcije, pouzdanost i ponovljivost. Na primjer, ovi problemi se mogu djelomično riješiti pažljivim odabirom nezavisnih varijabli, smanjenjem rizika od greške u mjerenju i osiguravanjem da je dokumentacija metoda dovoljno detaljna. Srodni izazovi uključuju postizanje odgovarajućih nivoa statističke moći i osjetljivosti.

Pravilno osmišljeni eksperimenti unapređuju znanje u prirodnim i društvenim naukama i inženjerstvu. Ostale aplikacije uključuju marketing i razvoj politike.

priča

Sistematska klinička ispitivanja

Godine 1747., dok je služio kao hirurg na HMS-u Salisbury, James Lind je sproveo sistematsko kliničko ispitivanje kako bi uporedio lijekove za skorbut. Ova sistematska klinička studija je vrsta ME.

Lind je sa broda odabrao 12 ljudi koji su svi bolovali od skorbuta. Lind je ograničio svoje podanike na muškarce koji su "izgledali kao da mogu", odnosno odobrio je stroge uslove za ulazak kako bi smanjio vanjske promjene. Podijelio ih je u šest parova, dajući svakom paru drugačiji dodatak njihovoj osnovnoj ishrani tokom dvije sedmice. Procedure su bile sva sredstva koja su predložena:

Četvrtina jabukovače svaki dan.
Dvadeset i pet guta (kapi) vitriola (sumporne kiseline) tri puta dnevno na prazan želudac.
Pola litre morske vode svaki dan.
Mešavina belog luka, senfa i hrena u grudvici veličine muškatnog oraščića.
Tri puta dnevno po dve kašike sirćeta.
Svaki dan dvije narandže i jedan limun.

Tretmani citrusima su prestali nakon šest dana kada im je ponestalo voća, ali do tada je jedan mornar bio sposoban za dužnost, a ostali su se skoro oporavili. Osim toga, samo jedna grupa (jabukovača) pokazala je neki učinak njegovog tretmana. Ostatak posade je vjerovatno služio kao kontrola, ali Lind nije prijavio rezultate bilo koje kontrolne (netretirane) grupe.

Statistički eksperimenti, sljedeći C. Pierce

Teoriju statističkog zaključivanja razvio je Ch. Peirce u Ilustracijama logike nauke (1877-1878) i The Theory of Probable Inferences (1883), dva izdanja koja su naglasila važnost randomizacije zasnovane na zaključivanju u statistici.

randomizirani eksperimenti

C. Pierce randomizirane volontere na slijepo, ponovljeno mjerenje kako bi se procijenila njihova sposobnost razlikovanja težine. Peirceov eksperiment inspirisao je druge istraživače u psihologiji i obrazovanju, koji su razvili istraživačku tradiciju nasumičnih eksperimenata u laboratorijama i specijalizovanim udžbenicima 1800-ih.

Optimalni dizajni za regresijske modele

poređenje U nekim oblastima istraživanja nije moguće imati nezavisna mjerenja na sljedivom metrološkom etalonu. Poređenja između tretmana su mnogo vrednija i generalno su poželjna i često se upoređuju sa naučnim kontrolama ili tradicionalnim tretmanima koji deluju kao polazna linija. Slučajnost Randomizacija je proces dodjeljivanja pojedinaca u nasumične grupe ili različite grupe u eksperimentu tako da svaka osoba u populaciji ima iste šanse da postane učesnik studije. Nasumično raspoređivanje pojedinaca u grupe (ili stanja unutar grupe) razlikuje rigorozni, "pravi" eksperiment od opservacijskih studija ili "kvazi-eksperimenta". Postoji opsežna matematička teorija koja istražuje posljedice odluka da se jedinice dodijele tretmanu nekim slučajnim mehanizmom (kao što su tablice slučajnih brojeva ili korištenje nasumičnih uređaja kao što su karte za igranje ili kockice). Dodjela jedinica liječenju je nasumična, obično da bi se ublažio zbunjujući efekat koji stvara efekte zbog drugih faktora osim tretmana, vjerovatno kao rezultat tretmana. Rizici povezani sa nasumičnom distribucijom (npr. velika neravnoteža u ključnim karakteristikama između tretiranih i kontrolnih grupa) se mogu izračunati i stoga se njima može upravljati do prihvatljivog nivoa korištenjem dovoljnog broja eksperimentalnih jedinica. Međutim, ako je populacija podijeljena na nekoliko subpopulacija koje su na neki način različite, a studija zahtijeva da svaka subpopulacija bude jednake veličine, može se koristiti stratificirano uzorkovanje. Dakle, jedinice u svakoj podpopulaciji su nasumične, ali ne i cijeli uzorak. Rezultati eksperimenta mogu se pouzdano generalizirati sa eksperimentalnih jedinica na veću statističku populaciju jedinica samo ako su eksperimentalne jedinice slučajni uzorak iz veće populacije; verovatna greška takve ekstrapolacije zavisi, između ostalog, od veličine uzorka. Statistička replikacija Mjerenja su općenito podložna varijacijama i mjernoj nesigurnosti; Stoga se oni ponavljaju i kompletni eksperimenti se repliciraju kako bi se pomoglo u identifikaciji izvora varijabilnosti, kako bi se bolje procijenili stvarni efekti tretmana, kako bi se dodatno poboljšala pouzdanost i valjanost eksperimenta i kako bi se dodalo postojeće znanje o temi. Međutim, moraju biti ispunjeni određeni uvjeti prije nego što se započne eksperiment replikacije: izvorno istraživačko pitanje je objavljeno u recenziranom časopisu ili je široko citirano, istraživač je neovisan o originalnom eksperimentu, istraživač mora prvo pokušati replicirati originalne podatke koristeći originalne podatke, i Pregled bi trebao naznačiti da je sprovedena studija replikacijska studija koja je pokušala da prati originalnu studiju što je bliže moguće. blokiranje Blokiranje je nenasumični raspored eksperimentalnih jedinica u grupe (blokove/lotove) koje se sastoje od jedinica koje su međusobno slične. Blokiranje smanjuje poznate, ali irelevantne izvore međublokovske varijabilnosti i stoga pruža veću preciznost u procjeni izvora varijacije koji se proučava. Ortogonalnost Ortogonalnost se odnosi na oblike poređenja (kontrast) koji se mogu legitimno i djelotvorno primijeniti. Kontrasti se mogu predstaviti vektorima, a skupovi ortogonalnih kontrasta su nekorelirani i nezavisno raspoređeni ako su podaci normalni. Zbog ove nezavisnosti, svaka ortogonalna obrada daje različite informacije drugima. Ako ima T- procedure i T- 1 ortogonalni kontrast, sve informacije koje se mogu uhvatiti iz eksperimenta mogu se dobiti iz skupa kontrasta. Faktorski eksperimenti Koristite faktorske eksperimente umjesto metode jednog faktora po jednom. Oni su efikasni u procjeni efekata i mogućih interakcija nekoliko faktora (nezavisnih varijabli). Analiza dizajna eksperimenta izgrađena je na temelju ANOVA, kolekcije modela, Podjela posmatrane varijanse na komponente, prema tome koje faktore eksperiment treba ocijeniti ili testirati.

primjer

Ovaj primjer se pripisuje Hotellingu. On prenosi neke od aroma ovih aspekata teme, koji uključuju kombinatorne konstrukcije.

Težina osam objekata se mjeri pomoću pomicanja ravnoteže i skupa standardnih utega. Svaki uteg mjeri razliku u težini između objekata u lijevom tiganju u odnosu na bilo koji objekt u desnom tiganju, dodajući kalibriranu težinu za lakši tiganj, sve dok ravnoteža nije u ravnoteži. Svako mjerenje ima slučajnu grešku. Prosječna greška je nula; o standardnim devijacijama prema distribuciji vjerovatnoće greške poklapa se sa brojem σ na različitim ponderima; greške pri različitim vaganjima su nezavisne. Označimo prave težine sa

θ 1 , ... , θ 8 , (\displaystyle \theta _(1),\dots,\theta _(8).\)

Razmotrit ćemo dva različita eksperimenta:

Izvagajte svaki predmet u jednoj posudi, dok je druga tava prazna. Neka X I izmjeriti težinu predmeta, I = 1, ..., 8.
Postoji osam vaganja prema sljedećem grafikonu i neka Y I razlika koju treba izmjeriti I = 1, ..., 8:

lijevo vaganje desna tava Prvo vaganje: 1 2 3 4 5 6 7 8 (prazno) drugo: 1 2 3 8 4 5 6 7 treće: 1 4 5 8 2 3 6 7 četvrto: 1 6 7 8 2 3 4 5 peti: 2 4 6 8 1 3 5 7 šestine: 2 5 7 8 1 3 4 6 sedmine: 3 4 7 8 1 2 5 6 osmine: 3 5 6 8 1 2 4 7 (\displaystyle (\ (početni niz) (lcc) &(\text(lijevo pomicanje))&(\text(desno pomicanje))\\\hline(\text(1 ponderiranje:))&1\2\3\4\5\6\7\8&(\ text( (prazno))) \\ (\ tekst(2)) & 1 \ 2 \ 3 \ 8 \ & 4 \ 5 \ 6 \ 7 \\ (\ tekst (3.: )) & 1 \ 4 \ 5 \ 8 \ & 2 \ 3 \ 6 \ 7 \\ (\ tekst (4. :)) & 1 \ 6 \ 7 \ 8 \ & 2 \ 3 \ 4 \ 5 \\ (\ tekst (5. :)) : )) & 2 \ 4 \ 6 \ 8 \ & 1 \ 3 \ 5 \ 7 \\ (\text(6.:)) & 2 \ 5 \ 7 \ 8 \ & 1 \ 3 \ 4 \ 6 \ \ (\ tekst (7.: )) & 3 \ 4 \ 7 \ 8 \ & 1 \ 2 \ 5 \ 6 \\ (\ tekst (8.:)) & 3 \ 5 \ 6 \ 8 \ & 1 \ 2 \ 4 \ 7 \ kraj (niz ))) Zatim izračunata vrijednost težine θ 1 je θ ^ 1 = Y 1 + Y 2 + Y 3 + Y 4 - Y 5 - Y 6 - Y 7 - Y 8 8 , (\displaystyle (\widehat (\theta))_(1)=(\frac( Y_ (1) + Y_ (2) + Y_ (3) + Y_ (4) -Y_ (5) -Y_ (6) - Y_ (7) -Y_ (8)) (8)).) Slične procjene mogu se naći i za težine drugih stavki. Na primjer θ ^ 2 = Y 1 + Y 2 - Y 3 - Y 4 + Y 5 + Y 6 - Y 7 - Y 8 8 , θ ^ 3 = Y 1 + Y 2 - Y 3 - Y 4 - Y 5 - Y 6 + Y 7 + Y 8 8 , θ ^ 4 = Y 1 - Y 2 + Y 3 - Y 4 + Y 5 - Y 6 + Y 7 - Y 8 8 , θ ^ 5 = Y 1 - Y 2 + Y 3 - Y 4 - Y 5 + Y 6 - Y 7 + Y 8 8 , θ ^ 6 = Y 1 - Y 2 - Y 3 + Y 4 + Y 5 - Y 6 - Y 7 + Y 8 8 , θ ^ 7 = Y 1 - Y 2 - Y 3 + Y 4 - Y 5 + Y 6 + Y 7 - Y 8 8 , θ ^ 8 = Y 1 + Y 2 + Y 3 + Y 4 + Y 5 + Y 6 + Y 7 + Y 8 8 , (\displaystyle (\(počni poravnati)(\widehat (\theta)) _(2)=(&\frac(Y_(1)+Y_(2)-Y_(3 )-Y_(4)+ (5 Y_)+Y_(6)-Y_(7)-Y_(8))(8)).\\(\widehat(\theta))_(3)&=(\ lomljenje (Y_ (1) + Y_ (2) -Y_ (3) -Y_ (4) -Y_ (5) -Y_ (6) + Y_ (7) + (Y_ 8)) (8)).\\ ( \widehat(\theta)) _(4)&=(\r hidrauličko frakturiranje (Y_ (1) -Y_ (2) + Y_ (3) -Y_ (4) + Y_ (5) -Y_ (6) + Y_ (7) (-Y_ 8)) (8)). \\(\widehat(\theta))_(5)&=(\frac(Y_(1)-Y_(2)+Y_(3)-Y_(4)-Y_(5)+Y_(6)-) Y_ (7) + (Y_ 8)) (8)). \\(\widehat(\theta))_(6)&=(\frac(Y_(1)-Y_(2)-Y_(3)+Y_(4)+Y_(5)-Y_(6)-)) Y_ (7) + (Y_ 8)) (8)) \\. (\widehat(\theta))_(7)&=(\frac(Y_(1)-Y_(2)-Y_(3)+Y_(4)-Y_(5)+Y_(6)+(7) ) Y_ ) -Y_ (8)) (8)). \\(\widehat(\theta))_(8)&=(\frac(Y_(1)+Y_(2)+Y_(3)+Y_(4)+Y_(5)+Y_(6)+) Y_ (7) + (Y_ 8)) (8)). \ (kraj opravdan)))

Pitanje dizajna eksperimenta: Koji je eksperiment najbolji?

Varijanca procjene X 1 od & thetas 1 je σ 2 ako koristimo prvi eksperiment. Ali ako koristimo drugi eksperiment, varijansa gornje procjene je σ 2 /8. Dakle, drugi eksperiment nam daje 8 puta više od tačnosti za procjenu jednog elementa, a procjenjuje sve elemente u isto vrijeme, sa istom preciznošću. Ono što drugi eksperiment postiže sa osam zahtijeva 64 vaganja ako se predmeti vagaju odvojeno. Međutim, napominjemo da procjene za elemente dobivene u drugom eksperimentu imaju greške koje su međusobno povezane.

Mnogi problemi eksperimentalnog dizajna uključuju kombinatorne dizajne, kao u ovom primjeru i drugima.

Da biste izbjegli lažne pozitivne rezultate

Lažno pozitivni rezultati, često rezultat pritiska objavljivanja ili pristrasnosti autora potvrde, predstavljaju inherentnu opasnost u mnogim područjima. Dobar način da se spriječi iskrivljenje koje bi potencijalno moglo dovesti do lažnih pozitivnih rezultata tokom faze prikupljanja podataka je korištenje dvostruko slijepog dizajna. Kada se koriste dvostruko slijepi dizajni, učesnici su nasumično raspoređeni u eksperimentalne grupe, ali istraživač nije svjestan da učesnici pripadaju kojoj grupi. Dakle, istraživač ne može uticati na reakciju učesnika na intervenciju. Eksperimentalni uzorci s neotkrivenim stupnjevima slobode predstavljaju problem. Ovo može dovesti do svjesnog ili nesvjesnog "p-hackinga": isprobavanja više stvari dok ne dobijete željeni rezultat. Ovo obično uključuje manipulaciju - možda nesvjesno - tokom statističke analize i stupnjeva slobode dok ne vrate cifru ispod p<.05 уровня статистической значимости. Таким образом, дизайн эксперимента должен включать в себя четкое заявление, предлагающие анализы должны быть предприняты. P-взлом можно предотвратить с помощью preregistering исследований, в которых исследователи должны направить свой план анализа данных в журнал они хотят опубликовать свою статью прежде, чем они даже начать сбор данных, поэтому никаких манипуляций данных не возможно (https: // OSF .io). Другой способ предотвратить это берет двойного слепого дизайна в фазу данных анализа, где данные передаются в данном-аналитик, не связанный с исследованиями, которые взбираются данные таким образом, нет никакого способа узнать, какие участник принадлежат раньше они потенциально отняты, как недопустимые.

Jasna i potpuna dokumentacija eksperimentalne metodologije je također važna kako bi se podržalo repliciranje rezultata.

Teme za diskusiju prilikom kreiranja razvojnih projekata

Razvojno ili randomizirano kliničko ispitivanje zahtijeva pažljivo razmatranje nekoliko faktora prije nego što se eksperiment zaista izvede. Eksperimentalno osmišljavanje polaganja detaljnog eksperimentalnog plana unaprijed za izvođenje eksperimenta. Neke od sljedećih tema su već razmatrane u odjeljku Principi eksperimentalnog dizajna:

Koliko faktora ima dizajn i da li su nivoi ovih faktora fiksni ili slučajni?
Da li su uslovi kontrole neophodni i koji bi trebali biti?
Provjere manipulacije; da li je manipulacija zaista uspjela?
Šta su pozadinske varijable?
Koja je veličina uzorka. Koliko jedinica se mora prikupiti da bi eksperiment bio generaliziran i imao dovoljnu snagu?
Kakav je značaj interakcije između faktora?
Kakav je uticaj dugoročnih efekata glavnih faktora na rezultate?
Kako promjene odgovora utiču na mjere samoizvještavanja?
Koliko je realno uvođenje istih mjernih uređaja u iste jedinice, u različitim slučajevima, uz post-test i naknadna ispitivanja?
Šta je sa korištenjem proxy predtestiranja?
Postoje li skrivene varijable?
Treba li klijent/pacijent, istraživač ili čak analitičar podataka biti uslovno slijep?
Koja je mogućnost naknadne primjene različitih uslova na istu jedinicu?
Koliko od svake kontrole i faktora buke treba uzeti u obzir?

Nezavisna varijabla studije često ima mnogo nivoa ili različite grupe. U pravom eksperimentu, istraživači mogu dobiti eksperimentalnu grupu u kojoj se vrši njihova intervencija radi testiranja hipoteze i kontrolnu grupu koja ima sve iste elemente u eksperimentalnoj grupi, bez elementa intervencije. Dakle, kada se sve ostalo osim jedne intervencije drži konstantnim, istraživači mogu sa izvjesnim stepenom sigurnosti potvrditi da je ovaj element ono što uzrokuje uočenu promjenu. U nekim slučajevima, imati kontrolnu grupu nije etički. Ponekad se to rješava korištenjem dvije različite eksperimentalne grupe. U nekim slučajevima, nezavisnim varijablama nije moguće manipulirati, kao na primjer kada se testira razlika između dvije grupe koje imaju različite bolesti, ili kada se testira razlika između muškaraca i žena (očigledno varijabla koju bi bilo teško ili neetički dodijeliti sudioniku) . U tim slučajevima može se koristiti kvazi-eksperimentalni dizajn.

uzročne atribucije

U čistom eksperimentalnom dizajnu, nezavisnom varijablom (prediktorom) manipuliše istraživač – to jest – svaki učesnik u studiji je nasumično odabran iz populacije, a svaki učesnik je nasumično dodijeljen uslovima nezavisne varijable. Tek kada se to uradi, moguće je sa visokim stepenom verovatnoće verificirati da su razlike u varijablama ishoda uzrokovane različitim uslovima. Stoga bi istraživači trebali odabrati dizajn eksperimenta u odnosu na druge tipove dizajna kad god je to moguće. Međutim, priroda nezavisne varijable ne dozvoljava uvijek manipulaciju. U slučajevima, istraživači bi trebali biti svjesni da ne potvrđuju uzročnu atribuciju kada njihov dizajn to ne dozvoljava. Na primjer, u opservacijskim projektima, učesnici nisu nasumično dodijeljeni uvjetima, i stoga, ako postoje razlike u varijablama ishoda između uvjeta, vjerovatno je da postoji nešto drugo osim razlika između uslova što uzrokuje razlike u ishodima, što je treća varijabla. Isto važi i za studije sa korelacionim dizajnom. (Ader & Mellenbergh, 2008).

Statistička kontrola

Najbolje je da proces bude pod razumnom statističkom kontrolom prije izvođenja dizajniranih eksperimenata. Ako to nije moguće, pravilno blokiranje, replikacija i randomizacija omogućavaju pažljivo provođenje dizajniranih eksperimenata. Za kontrolu interferirajućih varijabli, istraživač utvrđuje kontrolne provjere kao dodatne mere. Istraživači moraju osigurati da nekontrolirani utjecaji (npr. percepcija izvora povjerenja) ne iskrive rezultate istraživanja. Provjera manipulacije je jedan primjer kontrolne provjere. Testiranje manipulacije omogućava istraživačima da izoluju ključne varijable kako bi pojačali podršku da te varijable rade kako je predviđeno.

Neki efektivni dizajni za procjenu nekoliko glavnih efekata pronađeni su nezavisno iu skorom nizu Raja Chandre Bosea i K. Kishena 1940. godine, ali su ostali malo poznati sve dok Plackett-Burmanski dizajn nije objavljen u Biometrija 1946. Otprilike u isto vrijeme, CR Rao je uveo koncept ortogonalnih nizova kao eksperimentalnih uzoraka. Ovaj koncept je bio centralni za razvoj Taguchi metoda od strane Taguchija, koji se dogodio tokom njegove posjete Indijskom statističkom institutu početkom 1950-ih. Njegove metode su uspješno primijenile i usvojile japanska i indijska industrija, a potom i američka industrija, ali uz određene rezerve.

Godine 1950. Gertrude Mary Cox i William Gemmell Cochran objavili su knjigu Eksperimentalni dizajni, koji je mnogo godina nakon toga postao glavni referentni rad za dizajn eksperimenata na statističarima.

Razvoj teorije linearnih modela obuhvatio je i nadmašio slučajeve koji su se bavili ranim autorima. Danas se teorija oslanja na složene teme

Teorijska validacija u sociološkim istraživanjima: metodologija i metode

U društvenim naukama postoje različite vrste istraživanja i, shodno tome, mogućnosti za istraživača. Poznavanje njih pomoći će vam da riješite najteže probleme.

0 Kliknite ako je korisno =ʺ

Istraživačke strategije
U društvenim naukama uobičajeno je izdvojiti dvije najčešće istraživačke strategije – kvantitativnu i kvalitativnu.
Kvantitativna strategija uključuje korištenje deduktivnog pristupa za testiranje hipoteza ili teorija, oslanja se na pozitivistički pristup prirodnih nauka i inherentno je objektivistička. Kvalitativna strategija se, s druge strane, fokusira na induktivni pristup razvoju teorija, odbacuje pozitivizam, fokusira se na individualnu interpretaciju društvene stvarnosti i konstruktivističke je prirode.
Svaka od strategija uključuje korištenje specifičnih metoda prikupljanja i analize podataka. Kvantitativna strategija se zasniva na prikupljanju numeričkih podataka (kodiranja podataka masovnog istraživanja, agregiranih podataka testiranja, itd.) i korištenju metoda matematičke statistike za njihovu analizu. Zauzvrat, kvalitativna strategija se zasniva na prikupljanju tekstualnih podataka (tekstovi pojedinačnih intervjua, podataka posmatranja učesnika, itd.) i njihovom daljem strukturiranju kroz posebne analitičke tehnike.
Od početka 90-ih godina počinje se aktivno razvijati mješovita strategija koja se sastoji u integraciji principa, metoda za prikupljanje i analizu podataka iz kvalitativnih i kvantitativnih strategija kako bi se dobili razumniji i pouzdaniji rezultati.

Istraživački dizajni
Kada se odredi svrha studije, mora se odrediti odgovarajuća vrsta projekta. Dizajn studije je kombinacija zahtjeva za prikupljanje podataka i analize neophodnih za postizanje ciljeva studije.
Glavne vrste dizajna:
Dizajn poprečnog presjeka uključuje prikupljanje podataka o relativno velikom broju jedinica posmatranja. Po pravilu, uključuje korištenje metode uzorkovanja kako bi se predstavila opća populacija. Podaci se prikupljaju jednokratno i kvantitativni su. Nadalje, izračunavaju se deskriptivne i korelacijske karakteristike, izvode se statistički zaključci.
Longitudinalni dizajn se sastoji od ponovljenih intervjua poprečnih presjeka kako bi se utvrdile promjene tokom vremena. Podijeljena je na panel studije (isti ljudi učestvuju u ponovljenim anketama) i kohortne studije (različite grupe ljudi koje predstavljaju istu opštu populaciju učestvuju u ponovljenim anketama).
Eksperimentalni dizajn uključuje identifikaciju uticaja nezavisne varijable na zavisnu varijablu nivelisanjem pretnji koje mogu uticati na prirodu promene zavisne varijable.
Dizajn studije slučaja ima za cilj da detaljno prouči jedan ili mali broj slučajeva. Akcenat nije na distribuciji rezultata na cjelokupnu populaciju, već na kvalitetu teorijske analize i objašnjenja mehanizma funkcionisanja određene pojave.

Ciljevi istraživanja
Među ciljevima društvenih istraživanja su opis, objašnjenje, evaluacija, poređenje, analiza odnosa, proučavanje uzročno-posledičnih veza.
Deskriptivni zadaci rješavaju se jednostavnim prikupljanjem podataka pomoću jedne od metoda koje su prikladne u datoj situaciji – upitnika, zapažanja, analize dokumenata itd. Jedan od glavnih zadataka u ovom slučaju je takva fiksacija podataka, koja će u budućnosti omogućiti njihovu agregaciju.
Za rješavanje problema objašnjenja koristi se niz istraživačkih pristupa (na primjer, istorijske studije, studije slučaja, eksperimenti), koji omogućavaju bavljenje analizom složenih podataka. Njihov cilj nije samo jednostavno prikupljanje činjenica, već i identifikacija značenja velikog skupa društvenih, političkih, kulturnih elemenata povezanih s problemom.
Opšta svrha evaluacijskih studija je testiranje programa ili projekata u smislu svijesti, djelotvornosti, postizanja ciljeva, itd. Dobijeni rezultati se obično koriste za njihovo poboljšanje, a ponekad jednostavno za bolje razumijevanje funkcionisanja dotičnih programa i projekata.

Komparativna istraživanja se koriste za dublje razumijevanje fenomena koji se proučava identifikujući njegove zajedničke i karakteristične karakteristike u različitim društvenim grupama. Najveći od njih održavaju se u međukulturalnim i međunacionalnim kontekstima.
Studije za uspostavljanje odnosa između varijabli nazivaju se i studije korelacije. Rezultat takvih studija je primanje specifičnih deskriptivnih informacija (na primjer, vidjeti o analizi parnih odnosa). Ovo je u osnovi kvantitativno istraživanje.
Uspostavljanje uzročno-posledičnih veza uključuje provođenje eksperimentalnih studija. U društvenim i bihevioralnim naukama postoji nekoliko varijanti ove vrste istraživanja: randomizirani eksperimenti, pravi eksperimenti (koji uključuju stvaranje posebnih eksperimentalnih uslova koji simuliraju potrebne uslove), sociometrija (naravno, kako ju je shvatio J. Moreno), Garfinkeling.