Adobe Systems FÁZE ANALYTICKÁ ̶Sběr dat ̶Interpretace dat Lékařská fakulta Masarykovy univerzity, Ústav zdravotnických věd 1 Adobe Systems Interpretace dat – Kvantitativní 1.Tvorba datové tabulky 2.Tvorba tabulek a grafů 3.Deskriptivní popis výsledků 4.Induktivní ověřování platnosti hypotéz 5.Induktivní popis výsledků 6.Sumarizace zjištění, tvorba závěrů ̶ ̶ Interpretace dat probíhá po jejich sběru. Lékařská fakulta Masarykovy univerzity, Ústav zdravotnických věd 2 Adobe Systems Typy dat Data = informace o jednom prvku zkoumaného souboru. Dle charakteristiky lze data dělit. Toto dělení je klíčové pro zpracování dat. Adobe Systems Analýza dat – MS Excel Lékařská fakulta Masarykovy univerzity, Ústav zdravotnických věd 4 Adobe Systems Tvorba datových tabulek -Každý sloupec představuje jednu položku v dotazníku/záznamovém archu. -Označení sloupce musí být jednoznačné a výstižné – generuje se tabulkách. -V prvním řádku nesmí být vynechána pole – problémy s generací tabulek a grafů. Lékařská fakulta Masarykovy univerzity, Ústav zdravotnických věd 5 Adobe Systems Filtrování položek -Nastavení filtru umožňuje pracovat pouze s určitými respondenty – vybrat např. jen ženy. -Filtr lze nastavit pouze při označení příslušných polí (sloupce – příkazového řádku. -Při další práci s daty nezapomeňte vypnout nepotřebné filtry. -Klikni na trojúhelníček -Vyber skupinu dat -Filtr můžeš rozšířit i na další pole např. věk – lze např. ženy ve věku 18 let https://www.youtube.com/watch?v=TJ4HXI-fC3U Lékařská fakulta Masarykovy univerzity, Ústav zdravotnických věd 6 Adobe Systems Vyjádření centrální tendence a variability – data spojitá ̶Aritmetický Průměr - PRŮMĚR ̶Medián – MEDIAN ̶Střední hodnota ̶Modus – MODE ̶Nejčastěji se vyskytující hodnota ̶Minimální hodnota – MIN ̶Nejmenší hodnota ̶Maximální hodnota – MAX ̶Největší hodnota ̶Směrodatná odchylka –SMODCH ̶určuje jak moc jsou hodnoty rozptýleny od průměru ̶ Výběr výpočtu -Napsat do buňky znaménko =. -Označit/dát do bloku buňky, že kterých má být počítáno. -Zmáčknout v příkazovém řádku fx. -Vybrat co chci počítat. -Pozor, aby v bloku byla pouze požadovaná data. - https://www.youtube.com/watch?v=TPlKHRlibUw Lékařská fakulta Masarykovy univerzity, Ústav zdravotnických věd 7 Adobe Systems Vizualizace dat spojitých – krabicový graf https://www.youtube.com/watch?v=gOj9wBv-IfM Krabicový graf = boxplot = krabicový diagram Vizualizace dat spojitých pomocí jejich kvartilů Výsledek obrázku pro krabicový graf popis https://office.lasakovi.com/excel/grafy/krabicovy-graf-boxplot-excel/popis-krabicovy-graf.jpg Pokud jsou body okolo, tak znázorňují odlehlé hodnoty Lékařská fakulta Masarykovy univerzity, Ústav zdravotnických věd 8 Adobe Systems Grafy a tabulky – rady pro tvorbu ̶Na každý zařazený objekt (tabulka, graf, obrázek, schéma) musí být odkaz v textu (graf č. 1 prezentuje…viz tab. 1). ̶Použitý styl písma sjednotit s textem práce, velikost písma může být menší min. 8 bodů – zachování čitelnosti. ̶Dodržujte jednotné schéma (barevnost, jeden typ koláčového grafu, jeden typ sloupcového grafu…) ̶Každá objekt musí být označen podpiskem. ̶Každý zařazený objekt pochopit za 5 – 10 sekund. ̶Zvolte tabulku, nebo graf (duplicitní informace). ̶Tabulky by neměly obsahovat více než 18 buněk, jinak se stávají nepřehledné. ̶Grafy by neměly obsahovat více než 15 datových bodů, jinak se stávají nepřehledné. ̶Zvolte vhodný graf vzhledem k prezentované veličině. ̶Popisky v grafech umístěte mimo barevné výseče/sloupce – navýšení čitelnosti. ̶Legendy pište horizontálně-vertikálně psaný text je špatně čitelný. Lékařská fakulta Masarykovy univerzity, Ústav zdravotnických věd 9 Adobe Systems Tvorba kontingenční tabulky a grafů – data kategoriální Pole, ze kterých má být kontingenční tabulka/graf vytvořená musí být označena v bloku. Označení řádků. Přetažení dat do řádků a sloupců tabulek. https://www.youtube.com/watch?v=kUYlh68HXuA Lékařská fakulta Masarykovy univerzity, Ústav zdravotnických věd 10 Adobe Systems Tabulky Tabulka jednoduchá Jednoduché třídění dat Popisky mimo barevné výseče čitelnější Graf výsečový Graf koláčový Graf skládaný sloupcový Tabulka jednoduchá doplněná o relativní četnosti (%) Jednoduché třídění dat Dělení základní skupiny na podskupiny Grafy Lékařská fakulta Masarykovy univerzity, Ústav zdravotnických věd 11 Graf sloupcový Adobe Systems Tabulky Kombinační třídění dat Grafy Kombinační třídění dat Dělení základní skupiny na podskupiny s ohledem na dvě či více charakteristik Tabulka kontingenční Tabulka čtyřpolní = dva řádky a dva sloupce (4 políčka) Graf pruhový (vhodný u dlouhých legend) Graf sloupcový skupinový Graf sloupcový skládaný K vizualizaci NELZE využít koláčový graf Lékařská fakulta Masarykovy univerzity, Ústav zdravotnických věd 12 Adobe Systems Analýza dat – statistická https://www.spss-tutorials.com/ Lékařská fakulta Masarykovy univerzity, Ústav zdravotnických věd 13 Adobe Systems Základní pojmy Pojem Zkratka Charakteristika Hladina významnosti a Vyjadřuje pravděpodobnost zamítnutí nulové hypotéza ačkoliv je platná. a= 0,05 = 5 % (95 % jistota správného přijetí/zamítnutí hypotézy). Chyba 1. typu: H0 platí a je zamítnuta. Chyba 2. typu: H0 neplatí a je nezamítnuta. Signifikace p Sig. p p-value Vypočítává se převedením testovací statistiky do pravděpodobnostní škály. p > 0,05 – není statisticky významný závislost (H0) = nezamítáme nulovou hypotézu. P ≤ 0,05 – je statisticky významná závislost (HA) = zamítáme nulovou hypotézu ve prospěch alternativní. P ≤ 0,01 – silná statisticky významná závislost (HA) = zamítáme nulovou hypotézu ve prospěch alternativní. Signifikace p zaokrouhlujeme na tři desetinná místa (nedosahuje nuly pokud je menší než 0,001 značíme p<0,001 (chyba je, pokud je zaznačeno p = 0,000). Testové kritérium T (t) Vypočtená hodnota na základě dat. Kritické hodnoty/obor W Hodnota nalezená v tabulce (dle hladiny významnosti a počtu stupňů volnosti). Pokud vypočtené testové kritérium spadá do kritického oboru přijímáme (HA). Stupně volnosti - degrees of freedom df Parametr, který ovlivňuje tvar rozdělení pravděpodobnosti Počet pozorování (n-1). Adobe Systems Statistická analýza za využití programu SPSS - Načtení datové tabulky z EXCEL do SPSS Vhodné je uložit soubor Excel pouze s kompletovanou jednou datovou tabulkou a ten načítat – odpadá složité dohledávání listu Excelu. Data by němla obsahovat českou diakritiku (háčky, čárky…) Lékařská fakulta Masarykovy univerzity, Ústav zdravotnických věd 15 Adobe Systems Testy neparametrické ̶Hypotéza se týká dat diskrétních (slova). ̶Přesnější jsou testy parametrické. Statistická analýza za využití programu SPSS Testy parametrické ̶Hypotéza se týká dat spojitých (čísla). ̶Zkoumá náhodnost rozdělení např. aritmetického průměru, směrodatné odchylky. ̶Vyžadují normální rozdělení veličiny = musí se ověřit testem. 1 2 3 2 3 Lékařská fakulta Masarykovy univerzity, Ústav zdravotnických věd 16 1 Adobe Systems Statistická analýza za využití programu SPSS t- test Příklad hypotézy: Proměnná „spojitá“ statisticky významně ovlivňuje výskyt proměnné „spojité“. Věk jedince statisticky významně ovlivňuje jeho hmotnost. Jedná se o test parametrický. Nutno ověřit normální rozložení dat. Pokud nebude normální rozložení dat, musí být použit test neparametrický. Shapiro–Wilk test (ověření normálního rozložení) Zobrazit zdrojový obrázek Ověření normálního rozložení Zobrazit zdrojový obrázek Zobrazit zdrojový obrázek T - test Proměnná A (nezávislá) Proměnná B (závislá) Věk v letech Hmotnost v kilogramech Adobe Systems Statistická analýza za využití programu SPSS Pearsonův chí kvadrát test Příklad hypotézy: Proměnná „diskrétní“ statisticky významně ovlivňuje výskyt proměnné „diskrétní“. Nejvyšší dosažené vzdělání jedince statisticky významně ovlivňuje výskyt kouření. Jedná se o test NEparametrický. Zobrazit zdrojový obrázek Proměnná A Proměnná B Proměnná A (nezávislá) Proměnná B (závislá) Základní škola Kuřák Středoškolské bez maturity Nekuřák Středoškolské s maturitou Výsokoškolské Adobe Systems Zobrazit zdrojový obrázek Statistická analýza za využití programu SPSS Mann Whitney U tet Příklad hypotézy: Proměnná „ dichotomická diskrétní“ statisticky významně ovlivňuje výskyt proměnné „spojité“. Pohlaví jedince statisticky významně ovlivňuje počet vykouřených cigaret. Jedná se o test NEparametrický. Zobrazit zdrojový obrázek Kategorie (muž, žena) musí být převedena na čísla v datové tabulce (např. 1; 2). Pokud se neprovede, test se nespočítá. Proměnná A (nezávislá) Proměnná B (závislá) Muž Počet vykouřených cigaret Žena Adobe Systems Statistická analýza za využití programu SPSS Kruskal Walis Příklad hypotézy: Proměnná „ polynomická diskrétní“ statisticky významně ovlivňuje výskyt proměnné „spojité“. Nejvyšší dosažené vzdělání jedince statisticky významně ovlivňuje počet vykouřených cigaret. Jedná se o test NEparametrický. Kategorie musí být převedena na čísla v datové tabulce (např. 1; 2; 3). Pokud se neprovede, test se nespočítá. https://statistics.laerd.com/spss-tutorials/img/kruskal-wallis-h-test-1.png Proměnná A (nezávislá) Proměnná B (závislá) Základní škola Počet vykouřených cigaret Středoškolské bez maturity Středoškolské s maturitou Výsokoškolské Adobe Systems Analýza: kvalitativní výzkum ̶Sběr dat ̶Interpretace dat Lékařská fakulta Masarykovy univerzity, Ústav zdravotnických věd 21 Adobe Systems Interpretace dat – kvalitativní ̶Kategorizování dat ̶Třízení dat do kategorizačního systému ̶Úpravy kategorizačního sytému ̶Doplňování informací od informátorů dle nových zjištění ̶Sumarizace zjištění, tvorba závěrů - teorie ̶ ̶ ̶ Interpretace a sběr dat probíhá paralelně. Lékařská fakulta Masarykovy univerzity, Ústav zdravotnických věd 22 Adobe Systems Lékařská fakulta Masarykovy univerzity, Ústav zdravotnických věd 23 Jak má dnes vypadat žena, která je hezká? Která je společností považována za krásnou? Adobe Systems Názor společnosti (1) Pozn. (znaménko + ztotožnění, znaménko – nesouhlas) Vzhled (1.A) Vnitřní krása (1.B) Osobní preference (2) Vzhled (2.A) Vnitřní krása (2.B) Kategorizační systém Lékařská fakulta Masarykovy univerzity, Ústav zdravotnických věd 24 Adobe Systems Přepis rozhovoru Marie Jak má dnes vypadat žena, která je hezká? Která je společností považována za krásnou? Podle mě je společnost nyní tak zaměřená na ten model krásy tím způsobem, že krásná holka je taková, co nejvíc umělá, co nejvíc blonďatá, má dlouhé vlasy, vlnité, vysoká, 50 kilo… Žádné křivky, hubená. Čím víc je namalovaná, tím je pro muže víc okouzlující. Myslím si, že je to důsledek deformace, kterou mají mladé holky v hlavě, že už se nevidí takové, jak vypadají a nevidí, že jsou hezké. Lékařská fakulta Masarykovy univerzity, Ústav zdravotnických věd 25 Adobe Systems Přepis rozhovoru Beáta Jak má dnes vypadat žena, která je hezká? Která je společností považována za krásnou? To je těžký říct, když to řeknu tak nějak povrchně, tak pro mě je to nějaká souměrnost v obličeji, hodně se mi líbí, když má žena delší vlasy. I když je třeba žena, která má hezký obličej, tak to na mě nepůsobí až tak hezky, ale o tom to samozřejmě není. Další věc je určitě nějaké to kouzlo osobnosti, nebo charisma. Častokrát, když vejde holka do dveří a nemusí být přímo krásná, ale něco z ní vyzařuje, tak se na ní všichni podívají a ani neví, čím to je, co je na ní zvláštního. Ale vyzařuje z ní pozitivní energie, úsměv na rtech. Ale je tedy důležité, aby o sebe dbala. Třeba že hezky voní, má umyté vlasy, nemusí být ani tolik nalíčená, třeba jen řasenku a lesk na rtech. Nesmí mít odrbaný oblečení a vypadat, že přišla támhle z hospody. Kdybych to tak shrnula, tak na vzhledu nezáleží tolik, jde o věci okolo. Lékařská fakulta Masarykovy univerzity, Ústav zdravotnických věd 26 Adobe Systems Přepis rozhovoru Květa Jak má dnes vypadat žena, která je hezká? Která je společností považována za krásnou? Jejda, to je těžká otázka. Krásná žena je hlavně v prvé řadě upravená, vyzařovat čistotou, to je základ. Upravená znamená nejen lehce nalíčený obličej, ale i hezké oblečení. Měla by být třeba společensky namalovaná, aby byla výraznější. Samozřejmě ale každá žena má svou přirozenou krásou, ale pomocí líčidel a trochy toho make-upu vypadá daleko zajímavěji. S přibývajícím věkem se obličej mění, protože kůže ochabuje, takže to líčení by se nemělo přehánět a mělo by být přiměřené věku. Co se týče denní úpravy, tak by líčení i oblečení mělo být střídmější. I starší ženy mohou být krásné, často pořád chtějí vypadat atraktivně a chtějí se líbit okolí, samozřejmě v prvé řadě se chtějí líbit samy sobě. Pak třeba už přistupují k nějakým mírným kosmetickým, plastickým úpravám, ale jsou taky ženy mladšího věku, které nejsou spokojeny se svou vizáží a v dnešní době, když už ta možnost úpravy je, třeba zmenšit nos, nebo zvětšit kontury rtů nebo přišít uši, tak má možnost si nechat svůj problém upravit i v tom mladším věku. Lékařská fakulta Masarykovy univerzity, Ústav zdravotnických věd 27 Adobe Systems Přepis rozhovoru Monika Jak má dnes vypadat žena, která je hezká? Která je společností považována za krásnou? Myslím si, že je to rozdělené na takové dva typy ženy. Ten první typ, který se mi třeba osobně líbí, je ženská přirozenost. A právě těmi plastikami si ta žena ty věci, které si myslí, že jsou na ní špatné nebo se kvůli nim necítí dobře, nemá sebedůvěru a sebevědomí, tím to nahradí. Asi by neměla být ani moc štíhlá, ani moc tlustá, takový zlatý střed. Samozřejmě chlapi mají rádi hezká prsa, opět ani ne malé ani velké, klasika, střed. Vlasy určitě přirozené, já si myslím, že by měla být asi hnědovláska, což je přirozenější. Jinak by měla i zaujmout tím, jaká je. Nejen vizáží, ale jak působí na okolí. A pak je tady ta druhá stránka. Je kolem nás spousta žen, které jsou už přemrštěné a vypadají nepřirozeně. Ale ta nepřirozenost kolikrát ty muže přitahuje. Prodloužené vlasy, umělé nehty, plastika, čím víc extravagantnější, tím víc upozorňuje. Každý muž se za ní otočí, ale nevím, jestli by takovou ženu chtěl na rodinný život, do budoucna. Možná že na pobavení asi ano. Ale jsou i ženy extravagantní od přírody, které jsou dominantní a které jsou takového rázu, ale to je zase jiné odvětví ženy. Lékařská fakulta Masarykovy univerzity, Ústav zdravotnických věd 28 Adobe Systems Zdroje BÁRTLOVÁ S., SADÍLEK P., TÓTHOVÁ V. Výzkum v ošetřovatelství. Brno, Národní centrum ošetřovatelství a nelékařských zdravotnických oborů, 2008. ISBN 978-80-7013-467-2. BRABCOVÁ, J a kol. Skoč! Aneb reálný život, Plzeň: Grafia 2005, ISBN 80 -902340-7-9 http://knihovna.upol.cz/lf (vzdělávání, DSP). DISMAN, M. Jak se vyrábí sociologická znalost. Karolinum, Praha 1993, 2005. FARKAŠOVÁ, D. A kol. Výzkum v ošetrovatelstve. Martin: Osveta, 2006. ISBN 80-80632-286. HENDL, J. Kvantitativní výzkum: základní metody a aplikace. Praha: Portál, 2005. ISBN 80-7367-040-2. HUŠÁK, V. Jak napsat publikaci? Jak připravit prezentaci?, Olomouc: LF UP 2007, ISBN 978-80-44-1736-3. CHRÁSKA, M. Metody pedagogického výzkumu: základy kvantitativního výzkumu. Praha: Grada Publishing, 2007. ISBN 978-80-247-1369-4. KUTNOHORSKÁ, J. Výzkum v ošetřovatelství. Praha: Grada, 2009. ISBN 978-80-247-2713-4. MAZALOVÁ, L. Kapitoly z výzkumu v ošetřovatelství, Olomouc: Fakulta zdravotních věd 2016. Dostupné: http://old.fzv.upol.cz/fileadmin/user_upload/FZV/DSP_Osetrovatelstvi/Skripta/Kapitoly_z_vyzkumu_v_o setrovatelstvi.pdf PLEVOVÁ I, et al. Ošetřovatelství. I Praha: Grada, 2011. ISBN 9788024735573. PUNCH, K. Úspěšný návrh výzkumu. Translated by Jan Hendl. Vyd. 1. Praha: Portál, 2008. 230 s. ISBN 9788073674687. ŽIAKOVÁ, K et al. Ošetrovateľstvo teóra a vedecký výzkum, Martin: Osveta 2003, ISBN 80-8063-131-X http://www.e-metodologia.fedu.uniba.sk/index.php/o-ucebnici/ako-citovat.php https://www.google.cz/search?q=Testov%C3%A9+krit%C3%A9rium&ie=utf-8&oe=utf-8&client=firefox-b-ab&gf e_rd=cr&dcr=0&ei=GEe6WeTHCKGE8QfBkYXoCQ http://home.ef.jcu.cz/~birom/stat/cviceni/09/p_value.pdf Lékařská fakulta Masarykovy univerzity, Ústav zdravotnických věd 29 Adobe Systems Hodně zdaru při výzkumu Lékařská fakulta Masarykovy univerzity, Ústav zdravotnických věd 30