Questo post del blog è l'ultimo di una serie su JMP casi di studio e esaminerà la struttura di un caso. Mio primo post incentrato sul progresso delle competenze individuali con studi di casi, e il secondo sull'applicazione in classe.
Struttura del case study
Il casebook recente che ho scritto con Patricia Schaffer, Gestione e analisi dei dati con JMP: Case study sull'assistenza sanitaria impiega una struttura che modella la soluzione dei problemi del mondo reale e posiziona i professionisti e gli studenti per il successo.
Il processo di risoluzione dei problemi è suddiviso in tre passaggi come mostrato di seguito.
Preparazione per l'analisi sottolinea l'attenta formulazione del problema. Troppo spesso, una specifica del problema inadeguata porta a risultati di analisi che non soddisfano i bisogni delle parti interessate e richiedono una rielaborazione. L'acquisizione e la preparazione dei dati sono un'altra parte fondamentale di questo primo passo. L'esperienza ha dimostrato che i progetti spesso sottovalutano il tempo necessario per acquisire, pulire e preparare i dati per l'analisi.
Il Analisi Il passo inizia con l'esplorazione e il riepilogo dei dati, qualcosa che è necessario per familiarizzare l'analista e in ultima analisi le parti interessate con i dati utilizzati per supportare il processo decisionale. Le piattaforme JMP Graph Builder e Tabulate offrono all'analista la flessibilità nella produzione di tabelle e visualizzazioni.
Spesso vediamo studenti e principianti iniziare a lottare per selezionare metodi di analisi appropriati. I nostri casi offrono un approccio in tre fasi per facilitare la selezione del metodo:
- Identificare la variabile dipendente e il livello di misurazione.
- Identificare le variabili predittive e i loro livelli di misurazione.
- Determinare le esigenze del cliente: solo un'analisi descrittiva, un modello statistico, la risposta a una domanda (test di ipotesi) o una stima (intervallo di confidenza).
Sulla base di queste informazioni, una tabella riassuntiva, riportata di seguito, indirizza il professionista ai metodi statistici appropriati e alle piattaforme JMP.
Finalmente, il Disseminare i risultati passo si concentra sulla presentazione di risultati nel contesto del problema che aggiunge valore al processo decisionale. Targeting della comunicazione con il pubblico previsto nella lingua del contesto problematico è la chiave per un'analisi di impatto.
Case study sinossi: percezione delle percezioni basate sull'evidenza degli infermieri: è diversa dal livello di organizzazione?
In questo caso, un ospedale di 450 letti ha condotto un sondaggio per valutare la percezione da parte degli infermieri dei cambiamenti nella loro cultura infermieristica, in particolare l'introduzione di pratiche basate sull'evidenza. Il problema è vedere se ci sono differenze nel modo in cui i professionisti dell'infermiere (personale infermieristico) e i dirigenti (dirigenti infermiere) percepiscono l'implementazione di questi cambiamenti culturali. La preparazione dei dati del sondaggio richiedeva l'aggregazione di variabili utilizzando la funzione Recode di JMP e la valutazione dei modelli di dati mancanti.
Il modello delle risposte alla domanda di valutazione "Tutte le modifiche della pratica finora sono state pratiche e si adattano bene al flusso di lavoro dell'unità" sono visualizzate utilizzando la Ricerca del consumatore> Categorico come mostrato di seguito.
I leader mostrano livelli più alti di accordo con questa affermazione mentre i professionisti dell'infermiera rispondono più spesso in modo neutrale. Un test chi quadrato mostra una differenza statisticamente significativa nei modelli di accordo tra questi due gruppi.
Sulla base dei risultati, l'ospedale può intraprendere una serie di azioni per migliorare l'accettazione della pratica basata sull'evidenza. Ad esempio, i leader hanno ricevuto una maggiore formazione o le loro responsabilità lavorative consentono loro più tempo per dedicarsi alla pratica basata sull'evidenza? I limiti del sondaggio come i bias di auto-selezione e i modelli di dati mancanti sono discussi in quanto si applicano all'interpretazione dei risultati del sondaggio.
Ecco un link al caso pieno .
