看護の仕事

看護研究を攻略しよう! ⑥データ収集

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のぴまゆ
今回はデータ収集についてお話します

データとは?

看護研究にとっては、解釈によって意味をもち、物事の結論を生み出すもの、とでもいいましょうか。

データは①数値 ②カテゴリー(種類、分類) ③言葉 ④音声や映像 などであらわされます。

そして、研究者が自ら収集したデータを一次データといい、

官公庁や研究機関がすでに実施した統計資料などを二次データといいます。

のぴまゆ
データの種類と特徴については詳しくこちらで解説してます
【看護研究】 データの種類と特徴

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研究対象者の選定

研究のデザインによって研究対象者も変わってきます。

研究対象者にインタビューや調査や測定を行っていきますが、量的研究を選んだ場合には特別な注意が必要です。

「看護師の職場でのストレスについての研究」について量的研究を計画しているとしたら

全国の看護師(母集団)の代表として研究対象者を選定(標本)しなくてはなりません。

この標本抽出が研究の質を左右します。

のぴまゆ
量的研究の標本抽出について、詳しくはこちら
【看護研究】量的研究の標本抽出

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看護研究では、信頼性の高いデータを収集することが非常に重要です。

データ収集は研究の質を左右するため、適切な方法を選択し、丁寧に実施する必要があります。

データ収集の期間と場所をきめて、はじめましょう。

 

データ収集の方法

看護研究でよく使用されるデータ収集の方法について解説します。

1. 質問紙調査

2. インタビュー

3. 観察

4. フォーカスグループ

5. 文献レビュー

6. 電子健康記録の分析

1. 質問紙調査

質問紙調査は、特定の質問に対する回答を収集する一般的な方法です。

質問は開放型と閉鎖型の両方があり、研究者は参加者の意見や態度を数値化しやすくなります。

この方法は大規模なサンプルからデータを収集する際に特に有効です。

のぴまゆ
質問紙の作成方法についてはこちら
【看護研究】質問紙を作成するときのポイント

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2. インタビュー(面接法)

インタビューは、参加者との直接的な対話を通じて情報を収集する方法です。

インタビューには構造化、半構造化、非構造化の3種類があり、研究の目的に応じて最適な形式を選択します。

深い洞察を得たい場合や、特定のテーマについて詳細な情報が必要な場合に適しています。

データ収集にあたっては高度な技能が必要となります。

3. 観察法

観察は、参加者の行動や相互作用を直接観察することによってデータを収集する方法です。

観察は参加型と非参加型の観察に分けられ、状況を自然な状態で捉えたいときに有効です。

しかし、インタビューと同様に高度な技能を要し、観察者のバイアスが結果に影響を与える可能性があるため、注意が必要です。

4. フォーカスグループ

フォーカスグループは、特定のトピックについて意見や感想を共有するために選ばれた小グループの参加者を対象としたディスカッションです。

グループのダイナミクスを利用して、多様な視点や深い洞察を得ることができます。

5. 文献レビュー

既存の研究や文献を体系的に分析し、特定の研究トピックに関する知識の集約を試みる方法です。

新たな研究のための基盤を築くことや、既存の研究のギャップを特定するのに役立ちます。

6. 電子健康記録の分析

電子健康記録(EHR)の分析は、医療情報システムから得られる大量のデータを利用して、特定の健康アウトカムやパターンを調査する方法です。

このアプローチは、大規模なデータセットを扱うことができ、時間的、地理的な制約が少ないのが特徴です。

 

まとめ

看護研究でのデータ収集方法は多岐にわたります。

研究の目的や質問、利用可能なリソース、研究対象の特性に応じて、最も適切な方法を選択することが重要です。

信頼性と妥当性の高いデータを収集することで、看護実践に貢献する貴重な知見を提供することが可能になります。

 

頑張っている看護師さん、看護学生さんを応援します。

今日もゆるーりとね💕

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  • この記事を書いた人

のぴまゆ

起業を目指すアラカンナースです。 看護教員をしていた経歴もあり、現役看護師としての知識も併せて、今までの自分の経験をアウトプットすることをお仕事にしたいと思い、電子書籍出版のお仕事をはじめました。看護師としてのキャリアを生かしながら、自立を目指すナースのサポーターとして、起業や副業に有益な情報を電子書籍として出版しています。 もっと豊かに、自分だけでなく、私の周りの人も幸せにしながらゆる~りと自己実現するというのが私のコンセプトです。 ブログでは私の電子書籍の情報や、看護師、看護学生さんにも有益な情報も発信していきたいと思います。

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