Covid-19パンデミック時の経済収入が異なるラテンアメリカ諸国のメンタルヘルス。

サンプリング：

被験者はソーシャルネットワークの呼び出しによって研究に来るため、ボランティア被験者による非実験的サンプリングが実行されます。

データ管理計画:

データ ディクショナリの設計

トレーニングが提供され、データ型などの変数のプロパティを記述するデータ ディクショナリが開発されます (例: 文字列と数値)、変数サイズ、データ エンコーディング、および特定の変数に付加された制約と検証 (別紙)。

データ収集

調査データは、安全な HTTPS 接続を介して送信され、ユーザー ログインが TLS によって保護されているため、ベスト プラクティスとセキュリティを満たす「SOC 2」認定を取得した Survey Monkey アプリケーションを通じて取得されます。 さらに、データは業界標準および研究標準の暗号化アルゴリズムを使用して暗号化されます。

データ保持

データベースは R スタジオでさらに分析するために Excel で生成され、データ セキュリティのために大学で暗号化された USB スティックに保管され、このスティックのパスワードはプロジェクト マネージャーのみが保持します。

データの完全性、正確性、一貫性を提供する基準

国際疾病分類 (ICD-11) は、メンタルヘルス エンティティの最適な定義を通じて、データの一貫性、正確性、および完全性を示すために使用されます。 一方、グローバルヘルストレーニングセンターが推奨するデータ使用基準は次のとおりです。

(a) 列見出し (変数) はデータ間で変更されません。 b) すべての変数に対して同じ用語が維持されます。 c) 被験者の識別には、一貫したフォーマットと標準的な定義があります。

d) データセットの名前は常に同じです。 e) フォーム/CRF セクションの名前、例えば、人口統計データ f) データオブジェクトのリスト (名前と定義) g) 自然言語によるデータ要素の説明 h) データ要素の詳細なプロパティ (データタイプ、サイズ、 nullability、オプション性、インデックス) i) 応答オプション、例えば、チェックボックス、ラジオボタン、テキスト j) 検証規則、例えば、必須フィールド、範囲チェック k) データ要素と他のデータ要素との関係。 l) 保護された医療情報ステータスなど、要素に関連付けられる必要があるプライバシーとセキュリティの制限に関する詳細。

シナリオ：

評価は、Survey Monkey というアプリケーションで実行され、ソーシャル ネットワークを通じて配布されます。

試験の盲検化手順:

Parker & Berman (2014) の推奨に基づいて、二重盲検試験が実施されます。これには、この目的のために 2 つの段階が実施されることが記載されています。

1. 最初のサンプルに除外基準を適用し、データ アナリストが受け取る USB メモリ スティックの暗号化のためにそれをシステムに送信する心理学者がいます。
2. 使用するデータの抽象化と分析に参加する心理学者がいて、収集データを方法論者に送信し、データ辞書で解釈します。

研究を報告するための方法論的ガイドライン:

CHERRIE と呼ばれる横断的オンライン研究の方法論的報告の質を向上させるためのガイドが使用されます。

サンプルサイズ：

順序変数を使用するため、質的変数の無限母集団式が使用されます。 観測単位の総数が不明である、または人口が 100,000 を超える場合に加えて。

100,000 人のサンプル サイズは、国ごとに 384 人である必要があります。これにより、測定されるデータの 95% が、評価で観察されたデータに対して ±5% の間隔内に収まるようになります。

データ分析：

記述統計を使用して、参加者の特性の中心傾向周波数を分析します。 関連するサンプルにパラメトリックまたはノンパラメトリック統計を適用するかどうかを決定するために、データの均一性とサンプル分布の分析が適用されます。