Http://www.ricoh.com/r_dc/r/r8/sampleimage.html Uzorkovanje.

Slides:



Advertisements
Similar presentations
Predavanje br. 7 Formiranje GIS-a II Relacione klase.
Advertisements

Genetičko savjetovanje Mario Malički Medicinski fakultet
Programi zasnovani na prozorima
محيط پژوهش محيط پژوهش كه قلمرو مكاني نيز ناميده مي شود عبارت است از مكاني كه نمونه هاي آماري مورد مطالعه از آنجا گرفته مي شود .
PONAVLJANJE CheckBox Koristi se za rešavanje zadataka gde je potrebno omogućiti uključivanje ili isključivanje jedne ili više opcija. Važna svojstva: –Checked.
Compression Plus Nonsteroidal Antiinflammatory Drugs, Aspiration, and Aspiration With Steroid Injection for Nonseptic Olecranon Bursitis ; RCT Joon Yub.
Uvod u projekte Rijeka,
Rod Plasmodium Plasmodium falciparum Malaria tropica
Projekat strukturnog kabliranja.
Dvodimenzionalno polje
Upitni jezik SQL.
Microsoft Office 2007 MS Office je programski paket koji sadrži više programa: MS Word – program za obradu teksta MS Excel – program za izradu tabela sa.
Petlje FOR - NEXT.
DOBRODOŠLI 2007.
Klauzule GROUP BY i HAVING
MEĐUNARODNI MARKETING
Reference ćelije i opsega
Armin Teskeredzic Zagreb, Hrvatska,
LAPLACEOVA TRANSFORMACIJA
Dizajniranje upitnika
Sveučilište u Splitu Medicinski fakultet
Upravljanje projektima za rast zajednice
Sveučilište u Zagrebu Filozofski fakultet Odsjek za psihologiju
Prikupljanje podataka Planiranje istraživanja
OBLIKOVANJE KONSTRUKCIJA
Page Layout Podešavanje stranica.
Element form Milena Kostadinović.
MessageBox.
predavanja v.as.mr. Samir Lemeš
DISKRETNI DINAMIČKI SUSTAVI –LOGISTIČKI MODEL -KAOS-
FP7 - People.
Pojmovi digitalnog zapisa
Uzorci i pogreška uzorkovanja
Prikupljanje podataka Planiranje istraživanja
Kvantitativne metode istraživanja dr. sc. Dario Pavić
Office Graph development ili kako iskoristi Delve za svoje aplikacije
PROGRAMSKI JEZIK PASCAL
EPIDEMIOLOGIJA HIV INFEKCIJE U HRVATSKOJ
MATEMATIČKI FAKULTET, UNIVERZITET U BEOGRADU
ELEKTRONIČKA POŠTA ( ) OTVARANJE RAČUNA.
Osnovni simboli jezika Pascal
FAKULTET KEMIJSKOG INŽENJERSTVA I TEHNOLOGIJE
Virtualizacija poslovnih procesa metodom „Swimlane“ dijagrama
Present and future tenses
Programiranje – Small Basic
Informatičko – engleska radionica
Analiza varijance prof. dr. sc. Nikola Šakić.
Medicina utemeljena na dokazima
Klasifikacija i stablo odlučivanja uz r
Clinical Evaluation of the Nose: A Cheap and Effective Tool for the Nasal Fracture Diagnosis Martina Sučić.
Digital Jobs Hrvoje Balen, predsjednik upravnog vijeća Visokog učilišta Algebra National Contact Point in Croatia.
Strukture podataka i algoritmi 5. VRIJEME IZVRŠAVANJA ALGORITMA
Odgovorna provedba istraživanja (Responsible Conduct of Research, RCR)
Analiza varijance prof. dr. sc. Nikola Šakić.
Naredbe u php-u.
Medicina utemeljena na dokazima
Priprema prezentacije
KURIKULUM HRVATSKE NASTAVE
VAŽNOST ČITANJA U NIŽIM RAZREDIMA OSNOVNE ŠKOLE
MANAGEMENT OF NASAL INJURIES BY UK ACCIDENT AND EMERGENCY CONSULTANS
Kratkotrajne veze žena i muškaraca
HODITI U SVJETLU Odreći se svjetovnosti ADAPT it! Teaching Approach
LimeSurvey Uvjetni prikaz pitanja Internetska istraživanja
Pristupni rad KOMPARATIVNI POREZNI SUSTAVI
7. Baze podataka Postavke MS Accessa.
Analiza varijance prof. dr. sc. Nikola Šakić.
Ponavljanje Pisana provjera
Utvrđivanje kvalitete oblikovanih pričuva šteta – run off analiza
INTERPOLACIJA PO DIJELOVIMA POLINOMIMA
Kako zaštititi privatnost na facebooku
Presentation transcript:

http://www.ricoh.com/r_dc/r/r8/sampleimage.html Uzorkovanje

Uvod Osnovni pojmovi Vrste uzoraka Uzorkovanje Vježba http://www.qualtrics.com/blog/calculating-sample-size/

Osnovni pojmovi Populacija Ciljna populacija – ona koju istražujemo Uzorak iz ciljne populacije Dovoljno velik (slučajna pogreška) Dovoljno reprezentativan Prihvatljiv novčano i vremenski Izvor za sliku: http://www.bi.no/forskning/research-centres/Centre-for-Corporate-Communication-CCC/

Osnovni pojmovi Sve osobe na svijetu koje vole čokoladu – ukupna populacija Osobe koje vole čokoladu koje žive u Splitu 2013. g. – ciljna populacija Osobe koje vole čokoladu koje žive u Splitu 2013. g. i koje su pacijenti 10 liječnika dentalne medicine – uzorak iz ciljne populacije Izvor za sliku: http://simon.cs.vt.edu/SoSci/converted/Sampling/

Osnovni pojmovi Poopćavanje rezultata: korak: Osobe koje JAKO vole jesti čokoladu i koje su uključene u istraživanje, a žive u Splitu 2013. g. i koje su pacijenti 10 liječnika stomatologa imaju povećani rizik za razvoj karijesa – rezultat dobiven na uzorku http://www.slashfood.com/2008/09/12/chocolate-prevents-tooth-decay/

2. korak: Sve osobe koje vole čokoladu i žive u Splitu 2013. g. imaju povećani rizik za razvoj karijesa? – poopćavanje rezultata na ciljnu populaciju 3. korak: Sve osobe na svijetu koje vole čokoladu imaju povećani rizik za razvoj karijesa? – rezultat poopćen na ukupnu populaciju Izvor za sliku: http://www.chocolate.com/products/milk-chocolate-sweet-tooth/

Reprezentativnost Ključ za poopćavanje rezultata Uzorak je reprezentativan kada ima ista «svojstva» kao i populacija (raspodjela karakteristika kakvu ima i ciljna populacija) npr. ista dobna i spolna struktura, socio-ekonomske karakteristike, zdravstveni pokazatelji, itd. Reprezentativnost uzorka postiže se pravilnim metodama uzorkovanja Izvor za sliku: http://blog.vovici.com/blog/bid/18223/Good-and-Bad-Sampling-Techniques

Vrste uzoraka Jednostavan slučajni uzorak (simple random sample) Stratificirani slučajni uzorak (stratified random sample) Uzorak podskupina, grozdasti (cluster sample) Sustavno odabran uzorak (systematic sample) Prigodan uzorak (convenient sample) Uzorak “lavine” (snowballing sample) Izvor za sliku: http://www.surveygizmo.com/survey-blog/significant-differences-and-convenience-samples/

Jednostavan slučajni uzorak Svaki element u uzorku ima jednaku vjerojatnost biti odabran Velika vjerojatnost dobivanja reprezentativnog uzorka Koristi se kad nam je dostupna čitava ciljna populacija, ali nam nije potreban toliki broj ispitanika Potrebno je “poznavati” sve članove ciljne populacije Izvor za sliku: http://asia.olympus-imaging.com/products/dslr/e30/sample/

Stratificirani slučajni uzorak Ovakvo uzorkovanje jamči veću vjerojatnost dobivanja reprezentativnog uzorka Istraživanu populaciju najprije podijelimo u homogene skupine iz kojih onda izvlačimo slučajne uzorke http://mcguiresl.wordpress.com/page/2/

Uzorak iz podskupine Cilj uzorkovanja nije pojedinac, već skupine koje se grupiraju prema nekim zakonitostima (djeca u školama, radnici u tvornicama, osobe u kartoteci nekog liječnika….) http://www.restore.ac.uk/srme/www/fac/soc/wie/research-new/srme/modules/mod1/2/index.html

Uzorak iz podskupine istraživanje o učestalosti pranja zuba među srednjoškolcima prikupljanje podataka o svim učenicima iz svih srednjih škola je prilično složeno ekonomičnije i praktičnije je načiniti slučajan odabir od primjerice 10 srednjih škola, te iz svake škole odabrati po 100 učenika Izvor za sliku: http://agelessbeautyblog.blogspot.com/2011/07/cleansing-quick-tip.html

Sustavan uzorak Primjena sustavnog načina u dobivanju uzorka (npr. odabir svakog trećeg ili petog pacijenta koji dođe u bolnicu) Ovakav način uzorkovanja sličan je jednostavnom slučajnom uzorkovanju, ali ne koristimo "pravu" randomizaciju http://faculty.elgin.edu/dkernler/statistics/ch01/4-2.html

Sustavan uzorak Ako u skupini od 600 pacijenata želimo odabrati njih 100, postupit ćemo na sljedeći način: Uzmemo listu od 600 pacijenata S obzirom da nam treba njih 100, odabrat ćemo svakog 6-og pacijenta (600/100 = 6) Odabrat ćemo slučajni broj od 1 do 6 (npr. 2) Za istraživanje ćemo s liste pacijenata odabrati 2-og pacijenta po redu, a zatim 8., 14., 20., itd.

Prigodan uzorak Uglavnom ne osigurava reprezentativnost, ali u nekim istraživanjima to nije niti bitno Ipak, najčešće korišten način uzorkovanja u kliničkim istraživanjima, kao i u terenskim epidemiološkim istraživanjima (npr. kod istraživanja uzroka neke epidemije) Uzastopni uzorak – podvrsta prigodnog uzorka Izvor za sliku: http://www.floodlightsurveys.com/blog/2011/06/sampling-stratified/

Uzorak “lavine” Koristi se kod istraživanja teško dostupnih populacija MSM Korisnici intravenskih droga Izvor za sliku: http://explorable.com/snowball-sampling

Uzorkovanje Napisati detaljan protokol za prikupljanje uzorka (sukladno istraživačkom pitanju) Zemljopisne i vremenske odrednice Demografske i kliničke karakteristike – praktičnost i reprezentativnost Kriteriji za odabir ispitanika za isključenje ispitanika za uključenje ispitanika http://rmsbunkerblog.wordpress.com/2011/01/19/market-research-and-probabilistic-sampling-methods/

Uzorkovanje - primjer Kriteriji za odabir ispitanika – istraživanje o rodnoj težini i dužini zdrave novorođenčadi na području Zagreba i Zagrebačke županije Kriteriji za uključenje: All newborns from Zagreb area (City of Zagreb and Zagreb County), delivered at the Department of Obstetrics and Gynecology in the year 2001 Kriteriji za isključenje: To obtain a sample of healthy newborns from Zagreb area, we excluded (i) all newborns from parts of Croatia other than Zagreb and Zagreb County, (ii) stillbirths, neonatal deaths, multiple pregnancies and malformations that could have severely affected intrauterine growth (heart, kidney, brain or alimentary tract malformations, and severe genetic disorders), and (iii) pregnancies of unknown or uncertain gestational age Kolcic I, et al. Coll. Antropol. 2005: 257–262

Uzorkovanje Dodatni kriteriji za uključenje: The categories of complications during pregnancy that were retained in the sample included newborns with confirmed fetal growth retardation, according to previously accepted standards, but without malformations, and the newborns from pregnancies with diabetes mellitus, gestational diabetes or hypertension Kolcic I, et al. Coll. Antropol. 2005: 257–262

Uzorkovanje Odabir ispitanika ? iz opće populacije ili klinički slučajevi http://www.soapboxsample.com/what-we-do/sampling/

Uzorkovanje Postotak odziva (response rate) Osobe koje odbiju sudjelovati (non-responders) – mogu se sustavno razlikovati od osoba koje budu uključene u istraživanje (non-response bias); obično su bolesniji, lošijeg socioekonomskog statusa ili deprivirani na drugi način Pokušati prikupiti osnovne pokazatelje od osoba koje odbiju sudjelovati Izvor za sliku: http://www.everydoordirectmail.com/blog/2013-direct-mail-response-rates-helpful-tips/

Uzorkovanje Pristup za smanjivanje postotka ne-odziva: Ponovljeni (različiti) pokušaji kontaktiranja osoba Povećanje privlačnosti istraživanja – manje invazivne i neugodne metode Osobni kontakt istraživača i ispitanika Knjižica s informacijama Povrat troškova, npr. za prijevoz Ispitanicima se daju rezultati pretraga ………….. Izvor za sliku: http://www.allegiance.com/blog/6-ways-to-increase-survey-response-rates/6096

Veličina uzorka!!! Dovoljan broj ispitanika! – izračunati unaprijed! Kalkulatori za izračun veličine uzorka: http://www.stat.ubc.ca/~rollin/stats/ssize/ Izvor za sliku: http://www.gifted.uconn.edu/siegle/research/Samples/instructornotessamples.htm