Vantagens e Desvantagens do Projeto de Pesquisa Integrado

Tradicionalmente, os cientistas ver um fenômeno que ocorre , criar uma hipótese – com base no conhecimento prévio – e prevê o fenômeno afeta ou é afetada por uma coisa particular, em seguida, cria uma causa simples (variável independente) e efeito teste (variável dependente) . Mas o que acontece quando um cientista não tem conhecimento prévio suficiente para chegar a uma hipótese convincente? Escolher uma única variável para testar nesta situação estaria tomando um tiro no escuro. Faz mais sentido para encontrar uma maneira de testar mais variáveis ​​ao mesmo tempo. Estudos incorporado ou nested- caso são estudos em que um pesquisador utiliza um grupo de indivíduos (ou grupo ) para o estudo múltiplas variáveis ​​que podem estar associadas a um fenômeno. Existem várias vantagens para projeto de pesquisa integrado, mas tem desvantagens. Cria uma imagem mais completa da situação

incorporado ou nested- caso projeto de pesquisa é especialmente adequado para estudos descritivos , que estão focados em compreender a situação geral em torno de um fenômeno , e descobrir possíveis correlações entre esse fenômeno e outros. Por exemplo; o objetivo de um estudo descritivo sobre o tabagismo pode ser para descobrir se existem hábitos , fatores ambientais, ou as características pessoais que se correlacionam com o tabagismo. Ele poderia responder simultaneamente múltiplas questões como: ? Não fumantes assistir mais filmes do que os não-fumantes; São fumantes mais propensos a possuir peixinho do que não fumantes ? . O objetivo de estudos descritivos é descobrir o máximo possível sobre as circunstâncias de uma situação, e incorporado ajuda estudos em que , basicamente, por permitindo que os pesquisadores olhar mais do que uma variável independente de cada vez. Correlações recolhidos em estudos descritivos são normalmente mais estudada em estudos controlados, mais focado, clínicos na esperança de determinar a causa.

Reduz os esforços de coleta de dados

Porque os pesquisadores podem utilizar um grupo de indivíduos (ou grupo ) para estudar múltiplas variáveis ​​e possíveis correlações , o tempo eo dinheiro gasto em recrutamento assunto pode ser significativamente reduzido. Mesmo o tempo gasto com o próprio processo de coleta de dados pode ser reduzido , uma vez que todos os testes necessários para um determinado período de tempo pode ser dado ao assunto dentro de uma visita.

Cria um Bem definido Amostra estudo

Se você, como um pesquisador, concentrar sua pesquisa em apenas uma coorte , você não precisa se preocupar com as muitas variáveis ​​de confusão que poderiam afetar os resultados da população geral . Quanto menor o tamanho da amostra pode trabalhar para você , especialmente se o grupo que estudar é bem definida. Por exemplo; você poderia realizar um estudo descritivo de fumar em pacientes atuais no Hospital St. Ann em Springville, Idaho. O grupo de controle para o seu estudo podem ser os pacientes atuais não fumantes nesse mesmo hospital. Desta forma , as diferenças de confusão entre o grupo de estudo e grupo controle pode ser significativamente reduzido , em comparação com um estudo onde; por exemplo, o grupo de estudo é hospitalizado eo grupo controle não é.

resultados podem não se aplica a qualquer população maior

Infelizmente, com essa amostra bem definida , especialmente se o tamanho da amostra é pequeno , os resultados do estudo podem não ser aplicáveis ​​a qualquer grupo do lado de fora a estudada . Por exemplo; correlações para o comportamento de fumar em pacientes atuais de St. Ann , em Idaho pode ser muito diferente do que as correlações com o comportamento de fumar por toda a população de os EUA Os resultados podem até ser diferentes do que os resultados que você encontra a partir de pacientes atuais em St. Ann , em Miami . As diferenças entre as populações podem ser devido a influências culturais , recursos disponíveis, factores ambientais locais , ou qualquer número de outras razões . Seja qual for a razão, é importante lembrar que qualquer variável não especificamente responsável por não podem ser incluídos em sua amostra.