La rédaction d'un protocole de recherche est une étape cruciale dans le processus de réalisation d'une étude scientifique. Que ce soit pour un mémoire, une thèse de doctorat ou une recherche professionnelle, la qualité du protocole de recherche est un critère déterminant pour la réussite de l'étude. C'est pourquoi nous avons élaboré une formation dédiée à cet aspect essentiel de la recherche. Destinée à toute personne évoluant dans le domaine de la recherche, cette formation s'adresse plus particulièrement aux étudiants préparant leur mémoire ou leur thèse de doctorat. Nous vous proposons ainsi de découvrir les différents éléments à prendre en compte pour rédiger un protocole de recherche solide et efficace. Grâce à cette formation, vous pourrez acquérir les compétences nécessaires pour mener à bien votre étude et obtenir des résultats pertinents et fiables.
This document provides an overview of a qualitative analysis boot camp session covering topics such as qualitative research introduction, data collection, coding and analysis, reporting, and resources. The session includes a coding practice exercise and time for questions. Presenters will discuss qualitative vs quantitative research, applications in health education and promotion, sample methodologies like interviews and focus groups, online data collection methods, grounded theory, coding with software assistance, visualizing data, and reporting trends and themes from qualitative analysis.
This presentation, presented to senior thesis students at UC Berkeley, reviews the uses of qualitative research methods such as ethnography in public health, walking students through methods, sampling, ensuring rigor, and analysis with CAQDAS software such as Atlas.ti
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This presentation, presented to senior thesis students at UC Berkeley, reviews the uses of qualitative research methods such as ethnography in public health, walking students through methods, sampling, ensuring rigor, and analysis with CAQDAS software such as Atlas.ti
Mixed methods research involves collecting and analyzing both quantitative and qualitative data within a single study or series of studies. This approach allows researchers to understand research problems more fully than using either quantitative or qualitative methods alone. Researchers can collect quantitative data through methods like questionnaires, surveys, and attendance records, and qualitative data through interviews, observations, and document analysis. The mixed methods design considers the priority and sequence of quantitative and qualitative data collection and analysis. Reasons for using a mixed methods approach include explaining and interpreting results, exploring phenomena, and developing and testing new instruments.
A presentation to the UC Berkeley D-Lab on the basics of using CAQDAS software for qualitative analysis, plus an introductory walkthrough of the features of Atlas.ti.
Types of data in a qualitative research for slideshare upload.pptxNeha Deo
In qualitative research different types of data are collected. Data are of four types. data are collected through interviews, observations, documents & audio visual material.
This document provides an overview of case study research. It defines case study research as a qualitative approach that uses various data sources to conduct an in-depth analysis of a case or cases. It explores the aims, definition, design, data collection, and analysis aspects of case study research. Examples of case studies are also provided. The document concludes with a group activity asking readers to consider how a case study approach could be applied to their own research areas and what units of analysis and design they may use.
This document provides an overview of narrative research. It discusses how narrative research is concerned with how individuals make sense of the world through stories. It outlines the history of narrative psychology, including influential books in the field. It describes key characteristics of narrative research such as flexibility, focusing on individual experiences, collecting stories, and collaborating with participants. It also discusses types of narrative designs, data collection methods, analyzing narratives, and addressing ethical concerns regarding story authenticity and memory accuracy.
This document discusses the differences between explanatory models, predictive models, and descriptive models. Explanatory models aim to understand causal relationships by examining regression coefficients and testing theories. Predictive models focus on predicting future observations without considering causality, and addressing overfitting. Descriptive models simply capture data structures. While the goals differ, the document notes problems like generalizability and model misspecification are common challenges. It provides examples of epidemiological and medical prediction models and emphasizes the need for external validation of predictive performance.
Presentation of the paper "The Systematic Review of Literature in LIS: an approach" in TEEM 2016 track on New publishing and scientific communication ways: Electronic edition, digital educational resources
Validity and Reliability in Qualitative Legal ResearchPreeti Sikder
This document discusses key concepts of validity in qualitative research. It explains that research design should be reflexive and iterative at all stages. Validity is ensured through techniques like prolonged engagement, thick description, peer debriefing, examining rival explanations, and triangulation of data, theories, methods, and analysts. While qualitative research focuses on depth over breadth, external validity is based on developing theories that can potentially explain other cases rather than statistical generalization. Reliability means using accepted qualitative methods, while confirmability involves researcher reflexivity and maintaining an auditable analysis process. There are no set rules for qualitative research as the appropriate methods depend on the specific research questions, context and phenomena being studied.
演講-Meta analysis in medical research-張偉豪Beckett Hsieh
This document provides an overview of meta-analysis. It defines meta-analysis as a quantitative approach to systematically combining results from previous studies to arrive at conclusions about the body of research. It discusses key aspects of planning and conducting a meta-analysis such as defining the research question, searching for relevant literature, determining study eligibility, extracting data, analyzing effect sizes, assessing heterogeneity, and addressing publication bias. Software for performing meta-analyses and specific effect sizes like risk ratio and odds ratio are also mentioned.
Mixed methods research involves collecting and analyzing both quantitative and qualitative data within a single study or series of studies. This approach allows researchers to understand research problems more fully than using either quantitative or qualitative methods alone. Researchers can collect quantitative data through methods like questionnaires, surveys, and attendance records, and qualitative data through interviews, observations, and document analysis. The mixed methods design considers the priority and sequence of quantitative and qualitative data collection and analysis. Reasons for using a mixed methods approach include explaining and interpreting results, exploring phenomena, and developing and testing new instruments.
A presentation to the UC Berkeley D-Lab on the basics of using CAQDAS software for qualitative analysis, plus an introductory walkthrough of the features of Atlas.ti.
Types of data in a qualitative research for slideshare upload.pptxNeha Deo
In qualitative research different types of data are collected. Data are of four types. data are collected through interviews, observations, documents & audio visual material.
This document provides an overview of case study research. It defines case study research as a qualitative approach that uses various data sources to conduct an in-depth analysis of a case or cases. It explores the aims, definition, design, data collection, and analysis aspects of case study research. Examples of case studies are also provided. The document concludes with a group activity asking readers to consider how a case study approach could be applied to their own research areas and what units of analysis and design they may use.
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This document discusses the differences between explanatory models, predictive models, and descriptive models. Explanatory models aim to understand causal relationships by examining regression coefficients and testing theories. Predictive models focus on predicting future observations without considering causality, and addressing overfitting. Descriptive models simply capture data structures. While the goals differ, the document notes problems like generalizability and model misspecification are common challenges. It provides examples of epidemiological and medical prediction models and emphasizes the need for external validation of predictive performance.
Presentation of the paper "The Systematic Review of Literature in LIS: an approach" in TEEM 2016 track on New publishing and scientific communication ways: Electronic edition, digital educational resources
Validity and Reliability in Qualitative Legal ResearchPreeti Sikder
This document discusses key concepts of validity in qualitative research. It explains that research design should be reflexive and iterative at all stages. Validity is ensured through techniques like prolonged engagement, thick description, peer debriefing, examining rival explanations, and triangulation of data, theories, methods, and analysts. While qualitative research focuses on depth over breadth, external validity is based on developing theories that can potentially explain other cases rather than statistical generalization. Reliability means using accepted qualitative methods, while confirmability involves researcher reflexivity and maintaining an auditable analysis process. There are no set rules for qualitative research as the appropriate methods depend on the specific research questions, context and phenomena being studied.
演講-Meta analysis in medical research-張偉豪Beckett Hsieh
This document provides an overview of meta-analysis. It defines meta-analysis as a quantitative approach to systematically combining results from previous studies to arrive at conclusions about the body of research. It discusses key aspects of planning and conducting a meta-analysis such as defining the research question, searching for relevant literature, determining study eligibility, extracting data, analyzing effect sizes, assessing heterogeneity, and addressing publication bias. Software for performing meta-analyses and specific effect sizes like risk ratio and odds ratio are also mentioned.
Tutoriel sur l'Evidence-Based Medicine (EBM) Cochrane par la Bibliothèque interuniversitaire de Santé, Paris. Médecine factuelle, médecine fondée sur les preuves
Dans ce module, il sera question du contexte, des éléments clés et des principales étapes de l’analyse multi-incidents, lesquels feront l’objet d’une description, d’une discussion et d’une application. Des exemples pratiques et des études de cas permettront de faire le lien entre la théorie et la pratique.
Impact des Critères Environnementaux, Sociaux et de Gouvernance (ESG) sur les...mrelmejri
J'ai réalisé ce projet pour obtenir mon diplôme en licence en sciences de gestion, spécialité management, à l'ISCAE Manouba. Au cours de mon stage chez Attijari Bank, j'ai été particulièrement intéressé par l'impact des critères Environnementaux, Sociaux et de Gouvernance (ESG) sur les décisions d'investissement dans le secteur bancaire. Cette étude explore comment ces critères influencent les stratégies et les choix d'investissement des banques.
M2i Webinar - « Participation Financière Obligatoire » et CPF : une opportuni...M2i Formation
Suite à l'entrée en vigueur de la « Participation Financière Obligatoire » le 2 mai dernier, les règles du jeu ont changé !
Pour les entreprises, cette révolution du dispositif est l'occasion de revoir sa stratégie de formation pour co-construire avec ses salariés un plan de formation alliant performance de l'organisation et engagement des équipes.
Au cours de ce webinar de 20 minutes, co-animé avec la Caisse des Dépôts et Consignations, découvrez tous les détails actualisés sur les dotations et les exonérations, les meilleures pratiques, et comment maximiser les avantages pour les entreprises et leurs salariés.
Au programme :
- Principe et détails de la « Participation Financière Obligatoire » entrée en vigueur
- La dotation : une opportunité à saisir pour co-construire sa stratégie de formation
- Mise en pratique : comment doter ?
- Quelles incidences pour les titulaires ?
Webinar exclusif animé à distance en coanimation avec la CDC
Conseils pour Les Jeunes | Conseils de La Vie| Conseil de La JeunesseOscar Smith
Besoin des conseils pour les Jeunes ? Le document suivant est plein des conseils de la Vie ! C’est vraiment un document conseil de la jeunesse que tout jeune devrait consulter.
Voir version video:
➡https://youtu.be/7ED4uTW0x1I
Sur la chaine:👇
👉https://youtube.com/@kbgestiondeprojets
Aimeriez-vous donc…
-réussir quand on est jeune ?
-avoir de meilleurs conseils pour réussir jeune ?
- qu’on vous offre des conseils de la vie ?
Ce document est une ressource qui met en évidence deux obstacles qui empêchent les jeunes de mener une vie épanouie : l'inaction et le pessimisme.
1) Découvrez comment l'inaction, c'est-à-dire le fait de ne pas agir ou d'agir alors qu'on le devrait ou qu'on est censé le faire, est un obstacle à une vie épanouie ;
> Comment l'inaction affecte-t-elle l'avenir du jeune ? Que devraient plutôt faire les jeunes pour se racheter et récupérer ce qui leur appartient ? A découvrir dans le document ;
2) Le pessimisme, c'est douter de tout ! Les jeunes doutent que la génération plus âgée ne soit jamais orientée vers la bonne volonté. Les jeunes se sentent toujours mal à l'aise face à la ruse et la volonté politique de la génération plus âgée ! Cet état de doute extrême empêche les jeunes de découvrir les opportunités offertes par les politiques et les dispositifs en faveur de la jeunesse. Voulez-vous en savoir plus sur ces opportunités que la plupart des jeunes ne découvrent pas à cause de leur pessimisme ? Consultez cette ressource gratuite et profitez-en !
En rapport avec les " conseils pour les jeunes, " cette ressource peut aussi aider les internautes cherchant :
➡les conseils pratiques pour les jeunes
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➡Quels sont les bienfaits de la jeunesse ?
➡Quels sont les 3 qualités de la jeunesse ?
➡Comment gérer les problèmes des adolescents ?
➡les conseils de jeunes
➡guide de conseils de jeunes
3. Introduction
• Introduit le sujet
oDe quoi s’agit –il?
oImportance au niveau global (en terme de risque, de frein pour
l’atteinte des ODD etc …
oBut de l’étude
oPlan du document
4. Problématique
• Enoncé du problème
oPrésente le problème (comment se manifeste le problème en terme
d’ampleur, gravité, cibles touchées, conséquences, vulnérabilité, gaps
de connaissance et donc intérêt du sujet);
oAller de l’international au local; du général au particulier
• Question de recherche
• Cadre conceptuel (cadre théorique)
• Hypothèses
• Objectifs
oObjectif général
oObjectifs spécifiques
5. 5
Composante du système de surveillance
Relation entre les composantes du système de surveillance
Figure 1 : Cadre conceptuel d’un système de surveillance en santé publique
Environnement : Lois et règlementations nationales
PERFORMANCE DU SYSTÈME
- Utilité - Simplicité - Flexibilité
- Représentativité - Réactivité - Acceptabilité
- Complétude - Exhaustivité - Stabilité
FONCTIONS ESSENTIELLES
‐ Stratégie de surveillance
‐ Détection des cas
‐ Collecte des données
‐ Analyse des données
‐ Interprétation des résultats
‐ Diffusion des informations
FONCTION DE SUPPORT
Formation
Communication
P
R
O
C
E
S
S
U
S
STRUCTURE
- Ressources normatives (existence des
documents normatifs)
- Ressources humaines (disponibilité en quantité
et en qualité)
- Ressources matérielles (disponibilité des outils
de collecte, réseaux intranet/internet)
- Financement
- Flux de données entre les niveaux
- Partenaires
6. Facteurs liés à l’organisation des soins et
services
- Disponibilité de la ressource humaine
- Déploiement de la ressource humaine
- Disponibilité des médicaments et du
matériel
- Niveau de référence de la FS
Facteurs liés au prestataire de soins
- Connaissance des directives de PEC du paludisme grave
- Application des directives de PEC du paludisme grave
- Ancienneté du prestataire
- Qualification du prestataire
- Remplissage du dossier ou de la fiche du malade
Facteurs externes au patient et au système de
santé (socio-économique)
- Appréciation du répondant sur les
relations avec le prestataire
- niveau d’instruction du répondant
- revenu moyen du répondant
- sa connaissance sur le paludisme
Facteurs liés au patient
- Sexe
- Age
- Signes présentés à l’admission en hospitalisation
- Tableau (statut) de co-infection
- Statut drépanocytaire
- Itinéraire thérapeutique
- Délai avant recours à la FS
Qualité de la PEC du paludisme grave :
Diagnostic/
traitement/surveillance/conseil/suivi
7.
8.
9.
10. Généralités
• Définition opératoire des concepts
• Revue de la littérature
oPar thématique (guidé par le cadre conceptuel)
oClassées par années
Qu’est ce qui est connu sur le sujet??
Qu’est ce qui n’est pas connu??
13. Rappels
• Tableau de contingence
oM= Maladie
M+ = Malades
M- = Non Malades
oE= Exposition
E+ = Exposés
E- = Non Exposés
oA+B+C+D= Total échantillon
M+ M-
E+ A B A+B
E- C D C+D
A+C B+D A+B+C+D
14. Rappels
A= nombre de personnes exposées ayant été malades ou nombre de
personnes malades ayant été exposées
B = nombre de personnes exposées n’ayant pas été malades, ou nombre
de personnes non - malades ayant été exposées
C= nombre de personnes non-exposées ayant pas été malades ou
nombre de personnes malades n’ayant pas été exposées
D = nombre de personnes non-exposées n’ayant pas été malades ou
nombre de personnes non-malades n’ayant pas été exposées
• Tableau de contingence
oSelon le type d’étude
15. Rappels
A + B = nombre total de personnes exposées, qu’ils soient, ou aient été
malades ou non
C+D = nombre total de personnes non- exposées, qu’ils soient, ou aient
été malades ou non
A+C= nombre de personnes malades, qu’ils soient, ou aient été
exposées ou non
B+D = nombre de personnes non-malades exposées qu’ils soient, ou
aient été exposées ou non
• Tableau de contingence
18. Méthodes
1.Type
oEtudes Observationnelles
Analytiques
‣ Comparaison de deux groupes selon l’exposition et le
phénomène de santé
‣ Etudes transversales analytiques (exposition et phénomène de
santé identifiés en même temps)
‣ Etudes cas – témoins (on identifie des malades et des non
malades (témoins) et on recherche l’exposition dans leur passé)
‣ Etudes de cohorte (On choisit un groupe exposé et un groupe
non exposé, et on recherche l’apparition ou non de la maladie)
34. Epidémiologie Analytique
• Finalité de ces études
oMise en évidence d’une association
oA distinguer d’une relation causale
nécessite des critères de causalité
34
35. Méthodes
2. Période de collecte de données
3.Populations d’étude
i. Cibles primaires
ii. Cibles secondaires
37. Méthodes
5. Echantillonnage
i. Méthode et technique d’Echantillonnage
ii. Taille de l’échantillon
»Formule de Schwartz (Zα²pq)/i²
• Zα est une constante = 1,96
• P = prevalence
• Q = 1 –p
• i=précision (0,05)
39. Méthodes
5. Echantillonnage
i. Méthode et technique d’Echantillonnage
» Méthodes non probabilistes
• E. exhaustif
• E. par commodité (Choix accidentel)
• Choix raisonné
• Volontariat
• Boule de neige
• Par quota
40. Méthodes
5. Echantillonnage
i. Méthode et technique d’Echantillonnage
» Méthodes probabilistes
• Choix aléatoire simple (avec ou sans remise)
• Choix systématique (fait appel à un pas de sondage)
• Choix stratifié
• Echantillonnage par grappe
• Techniques itinéraires
41. Méthodes
6. Variables
i. Variable dépendante (Composante principale)
ii. Variables indépendantes ou explicatives (Composantes
explicatives)
7.Aspect opérationnel des variables
42. Méthodes
8. Techniques et outils de collecte de données
Objectifs
spécifiques
Variables Données Sources Technique Outils
OS1 V1.1
V1.2
OS2 V2.1
V2.2
43. Méthodes
9. Organisation de la collecte de données
10. Traitement et Analyse des données
11. Aspects administratifs et considérations éthiques