Kunnskap og oppfatning av evidensbasert psykologi hos latinamerikanske psykologer

Sampling:

En ikke-eksperimentell prøvetaking utføres av frivillige forsøkspersoner, siden forsøkspersonene kommer til studiet ved en utlysning.

Prøvestørrelse

Formelen for uendelig populasjon av kvalitative variabler vil bli brukt, fordi vi skal jobbe med ordinalvariabler og fordi det totale antallet observasjonsenheter som integrerer den er ukjent eller når populasjonen er større enn 100 000 og formelen er følgende:

Utvalgsstørrelsen for 100 000 personer bør være 384 personer, slik at 95 % av tiden dataene du ønsker å måle er i intervallet ±5 % i forhold til dataene observert i evalueringen.

Databehandlingsplan:

Dataordbokdesign

Opplæring vil bli gitt og dataordbok vil bli utviklet som beskriver egenskapene til variabler som datatype (f.eks. streng og tall), variabel størrelse, datakoding og begrensninger og valideringer knyttet til en gitt variabel (vedlegg).

Datainnsamling

Forskningsdataene vil bli innhentet gjennom Google-skjemaene, som har "SOC 2"-akkreditering som oppfyller beste praksis og sikkerhet, ettersom de overføres over en sikker HTTPS-tilkobling og at brukerpålogginger ble beskyttet gjennom TLS. Videre er data kryptert ved hjelp av industri- og forskningsstandard krypteringsalgoritmer.

Oppbevaring av data

Databasen vil bli generert i Excel for videre analyse i R studio, som vil bli oppbevart ved Universitetet på en kryptert USB-pinne for datasikkerhet og passordet til denne pinnen vil kun oppbevares av prosjektleder.

Standarder som gir dataintegritet, nøyaktighet og sammenheng

International Classification of Diseases (ICD-11) vil bli brukt til å presentere datakonsistens, nøyaktighet og fullstendighet gjennom den optimale definisjonen av mentale helseenheter. På den annen side vil standardene for databruk anbefalt av The Global Health Training Center bli brukt:

(a) Kolonneoverskriften (variabel) endres ikke mellom data. b) Den samme terminologien opprettholdes for alle variabler. c) Det er et konsistent format og standarddefinisjon for fagidentifikasjon.

d) Navnet på datasettene er alltid det samme. e) Navn på skjemaet / CRF-seksjonen, f.eks. demografiske data f) En liste over dataobjekter (navn og definisjoner) g) Beskrivelse av dataelementet på naturlig språk h) Detaljerte egenskaper for dataelementene (datatype, størrelse, nullbarhet, opsjonalitet, indekser) i) Svaralternativer, f.eks. avkrysningsboks, alternativknapp, tekst j) Valideringsregel(er), f.eks. obligatorisk felt, områdekontroll k) Relasjon mellom dataelementer og andre dataelementer. l) Detaljer om personvern- og sikkerhetsrestriksjonene som skal knyttes til elementet, f.eks. status for beskyttet helseinformasjon.

Metodiske retningslinjer for rapportering av studien:

Veiledningen for å forbedre kvaliteten på metodisk rapportering av tverrsnittsstudier på nett kalt CHERRIE vil bli brukt.

Dataanalyse

Deskriptiv statistikk ble brukt for å analysere de sentrale tendensfrekvensene til deltakernes egenskaper. Ikke-parametriske analyser vil bli brukt fordi dataene ikke oppfyller kriteriene for normalitet i analysen av deres fordeling, type variabel og antall deltakere; derfor vil Spearman-korrelasjoner bli brukt for å kontrastere ordinære data. På den annen side planlegger vi å bruke odds ratio-analyse for å fastslå muligheten for at kunnskap om evidensbasert psykologi er tilstede i én befolkningsgruppe med flere studier enn i en annen.