护理选题之“问题转化”：根据收集的数据适当调整方案。（绝招）

人是不能太闲的，闲久了，努力一下就以为是拼命。

今天有位老师提了一个比较有意思的问题，我把它发布出来，大家看懂的可以参考一下。

问题描述

作者拿了一个新的量表（成为变量X）去做护士的调查，看一下临床护士变量X的现状，并分析其影响因素。

数据收集完之后，做分析时发现，变量X的总分为（19.0±13.0）（量表X的分值为0-70分，即最低分为0，最高分为70）

作者问：①数值这么低，是不是这个研究设计不好？②如果按照19分这个结果来描述，结果应该怎么写？——是说“变量X的水平偏低”吗？

我是这样回答的：

首先，第一个问题：①数值这么低，是不是这个研究设计不好？

分值低的问题我们一般要去验证一下：既然，得分越高表示变量X水平越高... ...按道理来说，这就好比一张试卷，既然满分是100分，那就说明，肯定有人应该是高分，有人是低分，为什么会出现分值这么低？你有没有做一个数据分布图先看一下，大家的数据集中在哪里？怎么样分布？（见下图）如果真的很低，那就说明大家变量X水平不高，正常描述即可。这是一种情况。

第二种情况，如果分值低，你可以去跟同事或者要研究对象去访谈，按照条目的内容自己做一个访谈提纲，去访谈一下。看看主观层面是不是真的没有变量X，如果确实没有，那就是得分低是正常的。如果访谈中主观层面表现出较高水平的变量X，那就说明调查过程（收集数据的时候）出了问题。

第二个问题：现状的描述。②如果按照19分这个结果来描述，结果应该怎么写？——是说“变量X的水平偏低”吗？

我们是需要真实描述的，如果量表X事先有说明，什么分值代表水平高，什么分值代表水平低，那就按照这个描述。如果没有，那最后不要这么描述。不过在讨论部分是可以说，现状良好或者现状不容乐观等，但是不要用水平这个问题就行了。这个是个人的一个建议。

我们最近公众号和课堂上在讲的“问题转化”部分，最后一个问题转化就是指的这个问题。即：我们开始设想的方案，包括研究问题和研究对象，可能不一定能够顺利的做下去。比如说，你拿了一个量表X去做调查，你从数据上，有没有看出研究对象在这个问题上的分布如何？？比如。你发现，越年轻的护士越存在这个问题，得分比较高那。你的研究对象就需要改成年轻护士。所以，发现问题或者差异就要去改进，不能一下做到底。

简单说就是，我们在设想一个方案的时候，刚开始的研究对象是全科护士或全体护士，但是当我们去做一个变量X的调查的时候，发现这个问题在年轻护士群体中表现比较突出，那么我们就需要考虑要不要把研究对象替换为“年轻护士”。

能看懂的简单看一下，看不懂的可以略过。

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