護理研究抽樣方法演講人：日期:目錄01020304抽樣基礎概念概率抽樣方法非概率抽樣方法樣本量計算規范0506抽樣質量控制倫理與實施要點01抽樣基礎概念研究總體界定標準根據研究目的，確定總體范圍，包括目標人群、時間、地點等。明確總體范圍明確總體中的基本單位，如個體、家庭、社區等。確定總體單位確保總體的邊界清晰，避免模糊或重疊。澄清總體邊界樣本代表性要求樣本量足夠大的樣本量可以提高樣本的代表性，降低抽樣誤差。03樣本應涵蓋總體的所有重要特征，以反映總體的真實情況。02覆蓋性隨機性確保每個總體單位都有被選中的機會，避免主觀偏見。01抽樣誤差控制原則抽樣誤差與樣本量關系抽樣誤差隨著樣本量的增加而減小，但成本也會相應增加。誤差來源誤差控制抽樣誤差可能來源于抽樣方法、樣本量、總體分布等多種因素。通過合理的抽樣設計、樣本量計算和抽樣實施，將抽樣誤差控制在可接受范圍內。12302概率抽樣方法簡單隨機抽樣操作01抽簽法將總體中的N個個體編號，把號碼寫在號簽上，將號簽放在一個容器中，攪拌均勻后，每次從中抽取一個號簽，連續抽取n次。02隨機數字表法將總體中的N個個體編號，然后使用隨機數字表來隨機選擇樣本，從隨機數字表的任意位置開始，讀取數字并選取對應的個體。分層抽樣實施步驟根據總體中個體之間的特征差異，將總體劃分為若干層，使每層內的個體差異盡可能小，層與層之間的差異盡可能大。劃分層次確定每層抽樣數量隨機抽取樣本根據各層的權重或大小，確定每層應抽取的樣本數量，可以采用比例分配或最優分配等方法。在每層內使用簡單隨機抽樣方法抽取樣本，可以使用抽簽法或隨機數字表法等方法。整群抽樣適用場景當總體中的個體之間差異較大，而群體內部的差異相對較小，且群體數量不多時，可以考慮使用整群抽樣。群體內部差異大當無法事先確定總體中的全部個體，或者總體中的個體數量非常大，而群體數量相對較少時，可以采用整群抽樣。抽樣框難以確定當研究的目的不在于比較群體之間的差異，而在于了解總體的情況時，可以使用整群抽樣。例如，在研究某種疾病的發病率時，如果群體之間的發病率差異不大，則可以采用整群抽樣。群體間差異不影響研究03非概率抽樣方法方便抽樣優缺點方便抽樣能夠節省時間和資源，并且容易實施。此外，由于被調查者自愿參與，因此可以提高調查的響應率。優點方便抽樣可能導致樣本代表性不足，因為無法確定被遺漏的人群是否與研究主題相關。此外，這種抽樣方法容易產生偏差，因為調查者可能會選擇那些更容易接觸或更符合自己偏好的人群。缺點0102與研究主題的相關性。在選擇樣本時，應確保所選樣本與研究主題密切相關，能夠反映研究問題的本質和特征。目的抽樣篩選標準篩選標準一樣本的異質性。目的抽樣強調選擇具有不同特點和背景的樣本，以更全面地反映研究現象的多樣性和復雜性。篩選標準二信息的豐富性。在選擇樣本時，應考慮其能夠提供豐富信息的能力，包括與研究主題相關的經歷、觀點和行為等。篩選標準三策略一持續抽樣直到新信息不再出現。在理論飽和抽樣中，研究者會繼續抽樣并分析數據，直到新信息不再出現或出現的頻率非常低為止。這可以確保研究的全面性和深度。理論飽和抽樣策略策略二同時分析數據與抽樣。研究者在進行理論飽和抽樣時，需要同時分析已經收集到的數據，并根據分析結果來調整抽樣策略。這有助于確保樣本的多樣性和代表性，同時及時發現并糾正可能存在的偏差。策略三靈活調整抽樣標準。在理論飽和抽樣過程中，研究者需要根據實際情況靈活調整抽樣標準，以確保樣本的多樣性和全面性。這包括根據需要增加或減少樣本數量，或者調整篩選標準以更好地反映研究主題。04樣本量計算規范效應量參數設定根據研究目的和預期效應，選擇合適的主要效應量指標。效應量選擇通過查閱文獻、預實驗或專家咨詢等方法，確定效應量的具體數值。效應量數值計算效應量的標準誤，以便進行樣本量估算。效應量標準誤檢驗效能計算模型假設檢驗根據研究目的和效應量，建立假設檢驗的模型。01檢驗效能通過計算檢驗效能，確定樣本量是否能夠滿足研究要求。02置信區間計算置信區間，以評估樣本量對研究結果的影響。03損耗率補償方案樣本量調整在研究實施過程中，根據實際情況對樣本量進行適時調整，以保證研究的科學性和可行性。03根據損耗率估計結果，適當增加樣本量或采取其他措施進行補償，以確保最終樣本量滿足研究要求。02補償方案損耗率估計根據以往研究經驗或實際情況，估計樣本在研究過程中可能出現的損耗率。0105抽樣質量控制偏倚風險識別在抽樣前，需識別并避免選擇偏倚，確保抽樣方法能夠全面覆蓋目標總體。選擇偏倚證實偏倚信息偏倚通過對比不同抽樣方法所得結果，評估并控制證實偏倚的影響。在抽樣過程中，要確保信息收集的準確性和完整性，避免主觀因素導致的偏倚。根據研究目的，設定明確的入選標準，確保樣本符合研究要求。設定入選標準針對可能干擾研究結果的樣本，設定合理的排除標準。設定排除標準在抽樣過程中，要嚴格執行入選和排除標準，確保樣本的代表性和有效性。嚴格執行標準入選排除標準執行數據完整性校驗數據清洗對收集到的數據進行清洗，去除重復、無效和錯誤的數據。01數據驗證通過對比不同來源的數據，驗證數據的準確性和一致性。02數據完整性評估評估數據的完整性，確保數據能夠支持研究分析和結論。0306倫理與實施要點知情同意流程尊重參與者權利參與者有權隨時退出研究，且不會因此受到任何影響。03確保所有參與者簽署知情同意書，并存檔以備查。02獲取書面同意詳細說明研究目的向參與者清晰解釋研究目的、過程和可能的風險，確保其理解并自愿參與。01隱私保護措施確保研究數據的安全，采取適當措施防止數據泄露。數據保密匿名處理遵循法律法規在研究和報告中，對參與者的個人信息進行匿名處理，保護其隱私。嚴