이 블로그 게시물은 JMP 사례 연구 및 사례의 구조를 검토합니다.나의 첫 번째 게시물 사례 연구를 통해 개인의 기술을 발전시키는 데 중점을 두고 있으며, 두번째 수업 신청에.
사례 연구 구조
내가 Patricia Schaffer와 함께 쓴 최근 사례집, JMP를 사용한 데이터 관리 및 분석: 건강 관리 사례 연구 실제 문제 해결을 모델링하는 프레임워크를 사용하고 성공을 위해 실무자와 학생을 포지셔닝합니다.
문제 해결 프로세스는 아래와 같이 세 단계로 나뉩니다.
분석 준비 신중한 문제 구성을 강조합니다. 너무 자주 문제 사양이 부적절하면 이해관계자의 요구를 충족하지 못하는 분석 결과로 이어져 재작업이 필요합니다. 데이터 수집 및 준비는 이 첫 번째 단계의 또 다른 핵심 부분입니다. 경험에 따르면 프로젝트는 분석을 위해 데이터를 수집, 정리 및 준비하는 데 필요한 시간을 과소평가하는 경우가 많습니다.
그만큼 분석 단계는 데이터 탐색 및 요약으로 시작되며, 이는 분석가와 궁극적으로 이해 관계자가 의사 결정을 지원하는 데 사용되는 데이터에 익숙해지는 데 필요합니다. JMP Graph Builder 및 Tabulate 플랫폼은 분석가에게 테이블 및 시각화를 생성하는 데 있어 유연성을 제공합니다.
우리는 종종 학생과 초보 실무자가 적절한 분석 방법을 선택하는 데 어려움을 겪는 것을 봅니다. 우리의 사례는 방법 선택을 용이하게 하는 3단계 접근 방식을 제공합니다.
- 종속 변수와 측정 수준을 식별합니다.
- 예측 변수와 해당 측정 수준을 식별합니다.
- 고객이 필요로 하는 것을 결정합니다: 설명적 분석, 통계 모델, 질문에 대한 답변(가설 테스트) 또는 추정치(신뢰 구간)만.
이 정보를 기반으로 아래에 표시된 요약 표는 실무자를 적절한 통계 방법 및 JMP 플랫폼으로 안내합니다.
마지막으로, 결과 전파 단계는 의사 결정 프로세스에 가치를 더하는 문제 맥락에서 결과를 제시하는 데 집중합니다. 문제 맥락의 언어로 의도된 청중에게 의사 소통을 목표로 하는 것이 영향력 있는 분석의 핵심입니다.
사례 연구 시놉시스: 증거 기반 진료에 대한 간호사의 인식: 조직 수준에 따라 다른가요?
이 경우 450개 병상을 갖춘 병원에서 간호 문화의 변화, 특히 증거 기반 관행의 도입에 대한 간호사의 인식을 평가하기 위해 설문 조사를 실시했습니다. 문제는 간호사 전문가(간호사)와 리더(간호사 관리자)가 이러한 문화적 변화의 구현을 인식하는 방식에 차이가 있는지 확인하는 것입니다. 설문조사 데이터 준비에는 JMP Recode 기능을 사용하여 변수를 집계하고 누락된 데이터 패턴을 평가해야 했습니다.
"지금까지의 모든 관행 변경 사항은 실용적이었고 단위의 워크플로에 잘 맞았습니다"라는 평가 질문에 대한 응답 패턴은 아래와 같이 소비자 조사 > 범주를 사용하여 시각화됩니다.
지도자들은 이 진술에 대해 더 높은 수준의 동의를 보이는 반면, 간호사 전문가들은 중립적으로 가장 자주 응답합니다. 카이 제곱 테스트는 이 두 그룹 간의 일치 패턴에서 통계적으로 유의미한 차이를 보여줍니다.
조사 결과에 따라 병원은 증거 기반 관행의 수용을 개선하기 위해 여러 가지 조치를 취할 수 있습니다. 예를 들어, 리더가 더 많은 교육을 받았습니까, 아니면 업무 책임으로 인해 증거 기반 실습에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니까? 자기 선택 편향 및 누락된 데이터 패턴과 같은 설문 조사 제한 사항은 설문 조사 결과의 해석에 적용되므로 논의됩니다.
다음은 전체 케이스 .
