- Share on Facebook. This will open a new window.
- Share on Twitter. This will open a new window.
- Share on LinkedIn. This will open a new window.
- Share via Email. This will open a new window.
Analysts have words for things that no one else even thinks need words. A couple of my favorite terms in analyst-speak are unit of analysis and unit of observation. I use them a lot and people stare at me when I do.
Not just jargon
The unit of analysis is the entity being studied; the unit of observation is the entity you are collecting data from. They can be the same thing, but often are not. Here is an example:
Study question: De ce este nevoie pentru a crește conformitatea furnizorilor cu un nou ghid de îngrijire clinică?
Un exemplu de când unitatea de analiză este aceeași cu unitatea de observație: Furnizorii raportează opiniile lor despre ghidul de îngrijire și dorința lor de a-l respecta în cadrul unui sondaj sau al unui grup de discuții.
Un exemplu de când unitatea de analiză NU este aceeași cu unitatea de observație: Datele sunt extrase din Epic pe baza vizitelor la clinică, a pacienților sau a procedurilor pentru a evalua dacă ghidul de îngrijire clinică a fost sau nu a fost respectat în fiecare caz. Observațiile sunt agregate până la nivelul furnizorului, astfel încât fiecare furnizor are propria sa rată de conformitate. Furnizorul este unitatea de analiză, deoarece comportamentul său este cel despre care dorim să aflăm.
Unitatea de observare este sursa de date care descrie unitatea dumneavoastră de analiză. În diagrama de mai jos, există patru niveluri de observare și analiză posibile – individul, furnizorul, clinica și spitalul. Am putea adăuga mai multe niveluri, cu siguranță. Dar în activitatea de cercetare și de îmbunătățire a calității, ne deplasăm adesea între aceste niveluri de activitate.
Fig. 1: Posibile unități de analiză și de observație în multe dintre proiectele noastre de cercetare sau de îmbunătățire a calității
De ce este util să cunoaștem diferența
În primul rând, pe măsură ce efectuați teste statistice, dimensiunea eșantionului de care aveți nevoie se bazează pe unitatea de analiză, nu pe unitatea de observație. În exemplul nostru despre respectarea de către furnizori a ghidurilor de îngrijire clinică, ar trebui să colectăm date despre cincizeci de furnizori pentru a judeca dacă schimbăm comportamentul furnizorilor. Dar datele pentru cei cincizeci de furnizori ar putea fi agregarea a mii de vizite ale pacienților. Dacă obiectivul nostru este să știm dacă pacienții noștri se confruntă cu respectarea ghidurilor de îngrijire clinică, atunci este adecvată o rată globală (nu trebuie să știm ce fac furnizorii individuali).
În al doilea rând, atunci când unitatea de analiză și unitatea de observație sunt diferite și suntem confuzi cu privire la acestea, se pot face anumite greșeli:
(a) Am alcătuit un set de date care nu poate fi analizat deloc, deoarece amestecă diferite unități de analiză într-un mod nesistematic. Există proceduri statistice care funcționează cu date „amestecate”, dar seturile de date trebuie să fie configurate corect de la început.
(b) Tragem concluzii bazate doar pe unitatea de observare și, deoarece dimensiunea eșantionului pentru acest grup tinde să fie foarte mare, concluziile noastre statistice sunt înșelătoare (adică ar fi mai probabil să fie semnificative din punct de vedere statistic decât constatările bazate pe unitatea de analiză).
(c) Săvârșim ceea ce se numește „greșeala ecologică”, în care tragem concluzii despre unitățile de observare prin studierea unității de analiză. De exemplu, dacă un furnizor respectă în proporție de 70 % liniile directoare privind îngrijirea clinică, iar 30 % din vizitele pacienților săi au avut loc la clinici îndepărtate din punct de vedere geografic, am putea dori să tragem concluzia că, în cea mai mare parte, vizitele la clinicile îndepărtate au fost cele pentru care nu au fost respectate liniile directoare. Dar nu am avea nicio dovadă în acest sens. Ar trebui să analizăm observațiile individuale pentru a determina dacă acest lucru este adevărat. Eroarea ecologică apare atunci când presupunem lucruri despre indivizi pe baza unor date la nivel de grup.
Oh, și apoi lucrurile se încurcă
Figura 1 sugerează o distincție clară între diferite unități posibile de analiză și unități de observație. Dar aceasta presupune că diferitele niveluri de unități de analiză sunt cu adevărat independente una de cealaltă. De obicei, această ipoteză nu este valabilă.
Figura 2 demonstrează o perspectivă asupra ierarhiei sociale din jurul copiilor pe măsură ce aceștia se dezvoltă (aceasta este utilizată de Teoria sistemelor de dezvoltare). Pentru a studia copilul, ați putea fi interesat să folosiți familia sau grupul de colegi ca unitate de analiză. Și nu este greu de imaginat o interacțiune între toate aceste niveluri.
Fig. 2: Modelul teoriei sistemelor de dezvoltare a dezvoltării copilului
De exemplu, într-un studiu la care am avut norocul să lucrez, minunatul meu coleg, David Henry, a folosit grupurile de colegi ca unitate de analiză pentru a studia comportamentul agresiv la copii. Am adunat date de la copii de clasa a treia din mai multe clase. Copiii au fost chestionați cu privire la propriul lor comportament și la normele clasei lor (sau ale grupului de colegi). David a reușit să demonstreze că nivelul comportamentului agresiv al copiilor era determinat în mod semnificativ de normele grupului de colegi și că, dacă puteai schimba normele grupului de colegi, puteai schimba într-o anumită măsură comportamentul copilului.
El a numit acest lucru „potențialul de întoarcere a agresivității”, adică unele grupuri recompensează comportamentul agresiv și, în acest fel, îi motivează pe copii să acționeze mai agresiv unii față de alții decât ar fi făcut-o altfel – a existat o interacțiune clară între grupul de colegi și copilul individual. Dacă studiul ar fi tratat copilul ca unitate de analiză, am fi ratat această constatare cu adevărat importantă.
Așadar, o parte a provocării în alegerea unității de analiză pe care o folosiți este să vă luptați cu locul în care se află acțiunea – al cui comportament încercați să îl schimbați, ce declanșatori încearcă proiectul dvs. de îmbunătățire a calității și cine ar fi responsabil pentru a reacționa la aceștia – știind că, în realitate, există acțiune la mai mult de un „nivel” și, probabil, o anumită interacțiune între ele. David a avut o bănuială foarte educată că se întâmpla ceva în grupul de colegi care nu fusese încă explorat pe deplin și care conducea comportamentul individual, așa că s-a concentrat asupra acestui aspect.
Câteva studii încearcă să măsoare fiecare nivel și să determine care loc de acțiune este cel mai eficient sau interesant după aceea. Un studiu pe care l-am supervizat cu ani în urmă a fost exact așa – a avut loc în școli și am colectat date de la elevi, profesori și școli. Unitatea noastră inițială de analiză a fost elevul, dar acest lucru s-a schimbat odată ce am avut datele noastre. Planul de eșantionare ne-a permis să trecem la utilizarea școlii ca unitate de analiză, deoarece era foarte robustă și, într-adevăr, acolo am găsit cele mai interesante diferențe. Am putut apoi să „controlăm” anumite caracteristici ale profesorilor și elevilor și să explorăm modul în care diferite tipuri de școli permit un proces de predare mai bun pentru profesori și un proces de învățare mai bun pentru elevi. A fost foarte interesant.
Evident, aceste modele imbricate pot deveni complexe rapid. Și de aceea este atât de important să aveți clar în minte și să specificați în planul dvs. analitic care este unitatea dvs. de analiză și în ce fel aceasta este aceeași sau diferită de unitatea dvs. de observație. Este una dintre acele decizii dificile și complicate cu care vă veți lupta atât dumneavoastră, cât și analistul dumneavoastră. Trecerea prin această luptă aduce mari dividende atunci când vă aflați în chinurile încercării de a vă da seama ce au de spus datele.
.