Læserbrev: Hvor er den kvantitative tilgangs plads i sygeplejen?

Vores hverdag som sygeplejersker er i høj grad præget af medicinske teknologier og naturvidenskabelige tal, som uundgåeligt også vil fylde meget i fremtidig sygepleje i takt med den teknologiske udvikling. Dermed mener vi, at der er behov for, at vores færdigheder er tilsvarende udviklingen, hvilket vi mener kan opnås gennem uddannelse. Vi har selv som nyuddannede stået i situationer, hvor vores kendskab til f.eks. blodprøver og medicinregning var utilstrækkeligt, og vi forestiller os, at andre sygeplejersker har haft lignende oplevelser.

Indenfor forskning er vi efterhånden gode til at undersøge sygeplejersker og patienters oplevelser med en kvalitativ tilgang, og det skal vi blive ved med at være. I klinisk praksis er der dog også brug for sygeplejersker, som kan forstå og anskue kvantitative problemstillinger, da det kan understøtte vores daglige arbejde samt forbedre kvaliteten af patientforløb. Spørgeskemaer anvendes ofte af sygeplejersker og er et eksempel på, at det også er nødvendigt med kvantitative færdigheder. Derudover bliver der også skrevet mange kvantitative artikler, hvor der netop er brug for sygeplejersker, som kan forholde sig kritisk til de statistiske metoder for at kunne vurdere, om resultaterne kan implementeres i klinisk praksis. Derfor bør vi nu kæmpe for sygeplejens plads inden for kvantitativ forskning.

Vi vil appellere til, at vi som sygeplejersker også skal have mulighed for at udvikle vores kvantitative kompetencer bl.a. under sygeplejerskeuddannelsen, Kandidat i Sygepleje samt i klinisk praksis.

Sygeplejersker mangler erfaring med statistik og tal.
18
2018
1
Debat
Forskning
Statistik
Teknologi
Debat
DSR-C
Sygeplejersken
Alle
Artikel
Magazine 
Sygeplejersken
Web article 

5 faglige minutter: Ad fontes

Jeg er lidt presset. Er fire måneder henne. Ikke i en graviditet, men i det kandidatstudie i sygepleje, som jeg begyndte på i september 2013. Årsagen til min uro er således ikke endnu en fødsel, men den nært forestående eksamen i bl.a. epidemiologi og biostatistik, som jeg skal være klar til at barsle med indenfor de nærmeste uger. Opgaven går i korte træk ud på, at jeg sammen med min studiegruppe i bedste Agatha Christie-stil skal gå bag om to engelske forskningsartikler, en kvalitativ og en kvantitativ.

Efter bedste evne skal vi forsøge at finde ud af, hvor godt artiklernes forfattere er kommet af sted med at redegøre for bl.a. multiple logistiske regressionsanalyser, odds ratioer samt ikke mindst statistisk signifikante konfidensintervaller. Ingen let udfordring, når nu ens ydmyge 41-årige sygeplejehjerne hidtil har været nærmest uprøvet udi den slags manøvrer, og den i øvrigt tilsyneladende er meget bedre til at barbere de kameler, som går rundt ovre i den kvalitative forskningsartikel.

Refleksionerne omkring den kvalitative forskningsartikel ligger mere til højrebenet, og jeg har sjovt nok hele tiden lyst til at gribe ud efter den artikel og det pensum, der handler om hermeneutik, forforståelse og kvalitative forskningsinterview a la Kvale.

Det duer bare ikke. Denne gang er det et ”no go” at læse ud fra devisen ”jeg – springer – bare – alle – de – underlige – begreber – over – som – jeg alligevel – nærmest – ikke – kan – udtale”. Og læsereglen ”tabeller og statistikker er nok ikke så vigtige, hvis man ellers læser teksten”, er også dømt ude. Der er ingen vej udenom, jeg må bid for bid gnave mig igennem både det sure og det søde.

Yderligere inspiration til denne umiddelbare ørkenvandring finder jeg den 10. januar 2014 i en kronik i Kristeligt Dagblad. Her filosoferer Morten Thomsen Højsgaard, ph.d. og generalsekretær i Bibelselskabet, over den stigende tendens til, at vi moderne og fortravlede mennesker ofte forsømmer selv at gå til kilderne, ad fontes.

Han mener at spore en kedelig tendens til, at mange af os har hang til at læne os op ad forskellige eksperters mere eller mindre lødige og tilbundsgående konklusioner og ikke selv dykke ned i tingene. En tendens, Morten Thomsen Højsgaard kraftigt plæderer for, at vi lægger på hylden til fordel for en mere offensiv strategi, hvor vi selv i højere grad går ad fontes, når vi søger svar på forskellige vigtige spørgsmål.

Dejligt at opleve, når overspringshandlinger som avislæsning nogle gange viser sig at være nyttige og inspirerende.
En medstuderende skrev på Facebook ”Hvad vil denne eksamen mig?” og jeg bliver glad, da jeg mærker, at jeg faktisk godt ved, hvad den vil mig. Denne eksamen vil mig nemlig alt muligt godt.

Den vil give mig et venligt skub og lære mig at gå ad fontes, også når det gælder forskningsartikler med tabeller, statistikker og svære kvantitative begreber. Jeg ved, at det vil kræve timers slid at nå frem til bare den mindste flig af forståelse, men jeg kan fornemme, at lysten er der. Sygeplejen hviler tungt på det kvalitative såvel som det kvantitative ben, og logistiske regressionsanalyser, odds ratioer og statistisk signifikante konfidensintervaller er ikke bare kedelige dele af min faglighed, som jeg kan tillade mig at negligere.

Kvantitativ sygeplejeforskning, Mixed Methods og metodetriangulering er spændende realiteter, og hvis ikke jeg som en humpende etbenet krøbling vil vakle uvidende ind i sygeplejens forskningsmæssige fremtid, må jeg se at komme fra start, og det kan kun gå for langsomt.

”5 faglige minutter” er en personlig tekst, som gør rede for sit indhold ved hjælp af fortællinger, skrøner, citater m.m. En klummeskriver skal ikke følge almindelige journalistiske krav om saglig, objektiv gengivelse af kendsgerninger

Refleksionerne omkring den kvalitative forskningsartikel ligger mere til højrebenet, og jeg har sjovt nok hele tiden lyst til at gribe ud efter den artikel og det pensum, der handler om hermeneutik, forforståelse og kvalitative forskningsinterview a la Kvale.
27
2014
2
I HVERT NUMMER
Efter- og videreuddannelse
Statistik
Debat
DSR-C
Sygeplejersken
Artikel
Magazine 
Sygeplejersken
Magazine tags  Fem faglige minutter

Sygdomsidentitet fastholdes af risiko for tilbagefald

”Nu kendte jeg jo en del ude på Skejby, som også skulle over og transplanteres. Så kunne jeg tælle det på fingrene. Okay – hvis vi nu siger, at hver fjerde får et tilbagefald. Så kunne jeg tælle. Martin var død, så døde Simone, så døde Jacob – det var tre. Så må Sally jo klare den. Men så var der Nocole indimellem – nå, tænkte jeg. Men så måtte de to jo klare den. Når der nu var tre, der var døde. Hele tiden talte jeg – så faldt der én der, så var der to, der klarede den, og endnu én, der døde – hver gang der var én, der døde, tænkte jeg, at det forbedrede mine chancer.”

Således opsummerer en mor til en pige, der i dag er otte år, sine overvejelser i forbindelse med håndteringen af tilbagefaldsrisiko. Hun og hendes datter var indlagt i i alt ni måneder på Skejby Sygehus i forbindelse med behandlingen af datterens leukæmi.

Statistikkens regelmæssighed

Den læsning af statistikkens regler, som den omtalte moder gav udtryk for, afspejlede præcision og forudsigelighed. En sådan omgang med statistiske informationer var et fælles vilkår hos stort set samtlige forældre; i statistikkens tænkte verden sker ting med regelmæssige intervaller, og den rytmiske orden, som karakteriserer de statistiske opgørelser, blev på flere måder retningsanvisende for forældrenes måde at forholde sig til verden på.

Hvis der var en statistisk opgørelse, der sagde, at 20 pct. med en given cancerdiagnose ikke ville overleve, blev det for mange forældre omsat til, at hver gang, der gik fire færdigbehandlede børn ud ad døren, skulle der dø én.

I nogle diagnosekategorier er der ifølge denne tænkning flere gode pladser end i andre. Disse opgivelser var samtlige forældre endog særdeles bekendte med, og tommelfingerreglerne lød, at for Akut Myeloid Leukemi (AML)’s vedkommende sagde statistikken, at kun to ud af tre ville overleve de første fem år efter diagnosticeringen. For Akut Lymfoblastisk Leukemi (ALL) hed det, at fire ud af fem vil overleve.

Dette blev omsat til en oplevelse af, at der var flere gode pladser i ALL-statistikken. Effekten af denne tænkning var, at hvis man selv var forældre til et udskrevet barn, havde man taget en af de gode pladser, hvilket medførte, at der var færre overlevelseschancer for den næste.

At forlade afdelingen med et færdigbehandlet barn var derfor ensbetydende med skyldfølelse over for de tilbageværende, idet statistikken skulle have sine dødsfald, og den enes udskrivelse var ensbetydende med en andens død.

”Vi føler enormt meget for hinandens børn, og alles antenner er i den grad slået ud. Vi lægger mærke til et udtryk i øjnene hos en far, der har fået en forfærdelig besked, og vi føler med forældrene, og vi kan sagtens græde og virkelig føle dyb, dyb sorg over for de børn, der får det dårligere og dårligere. Det er fælles børn, forstår du. Sådan er det. Når så et barn forlader afdelingen med en raskmelding, ja … det får alligevel én til at spørge, om statistikken så taler for, at det er mit barn, der ikke skal blive rask … vi tæller jo, vi tæller helt vildt alle sammen. Dén kræftform, ét offer, og statistikken siger sådan og sådan, så er der måske en større chance for mit barn. Vi griber alle de strå, der vajer foran os. Et barn, der udskrives, er et andet, der dør. Det ved dem, der bliver udskrevet, og det reagerer man på. Ved at føle skyld, fordi man statistisk set levner de tilbageværende en mindre chance.”

Afhængige og uafhængige trækninger

For at forstå den tænkning, som forældrene gav udtryk for, kan det være lærerigt at kigge på den induktive statistiks grundregler. Ved induktion forstås den bevægelse, der går fra at iagttage et enkelt eller få tilfælde og brede iagttagelserne ud til at omfatte samtlige tilfælde (1).

Denne type tænkning er helt essentiel for statistiske beregninger; hen over en årrække registreres kræftbørns helbredelsesfrekvens, og denne udbredes til en prognose, der omfatter de børn, der i fremtiden måtte blive ramt af kræft.

Vi skal forestille os to forskellige scenarier, nemlig uafhængige og afhængige udfaldssituationer. Den første uafhængige spillesituation er for så vidt ikke interessant i denne sammenhæng, idet den drejer sig om en spillesituation, f.eks. ved et roulettebord, hvor hvert nyt udfald er uafhængigt af de forrige udfald. Dette ændrer ikke ved det forhold, at udfaldene sort/rød med tiden vil fordele sig med lige mange tilfælde af hver farve. Men roulettehjulet har evigheden til sin rådighed til at ordne sig inden for disse sandsynlighedsberegninger.

Det andet spillescenarie er det afhængige udfald. Hverken det uafhængige eller det afhængige spillescenarium er gældende for de statistiske perspektiver, der kommer til udtryk i medicinske cancerstatistikker. Grunden til, at det betaler sig at gøre en indsats for at udrede den sidstnævnte, er, at den kan medvirke til at give et indblik i det tænkningsunivers, som forældrene befinder sig i, og som er karakteriseret af at være et nulsumsspil, hvor der kun er et begrænset antal raskmeldinger, fordi tallene determinerer virkeligheden.

Den afhængige trækning

Den afhængige trækning er karakteriseret ved, at hver trækning er afhængig af den forrige trækning i større eller mindre grad, hvilket afhænger af antallet af lodder, der trækkes af.

Billedligt kan det anskueliggøres ved en beholder, indeholdende et lige antal røde og hvide kugler. En ad gangen trækkes en kugle, som lægges væk, inden den næste trækkes. I dette tilfælde vil den næste trækning være afhængig af den forrige, idet tre røde kugler trukket ved de første tre træk vil øge chancen for en hvid, af den simple grund, at der nu er flere hvide kugler tilbage i beholderen (1).

Omsat til de medindlagte forældres univers betyder dette, at de udfaldsmuligheder, der er herskende for deres børn, former en lukket beholder med udfaldsmuligheder indeni, hvorfra der trækkes én, hver gang et barn forlader afdelingen. I stedet for en farve er disse imaginære kugler mærket med én af to udfaldsmuligheder (død/levende), og samtidig er der en forskel i antallet af kugler.

I stedet for 50/50-fordeling af hvide/røde – eller overlevelse/død – er fordelingen i overensstemmelse med de statistiske overlevelseschancer. For ALL’s vedkommende betyder det, at der er fire overlevelseskugler, hver gang der er en dødskugle, mens der for AML’s vedkommende er to overlevelseskugler, hver gang der er en dødskugle.

De forældre, der holder øje med de børn, der forlader afdelingen, forsøger således at tælle sig til, hvor mange død/levende-udfald der er tilbage af hver slags.

Den tænkning, der forudsætter en balance i regnskabet med overlevende/døde, fortsætter hos mange forældre, efter at barnet er færdigbehandlet og udskrevet. Hos disse forældre bliver tilbagefaldsrisikoen til en permanent trussel, som forhindrer, at barnet kan genindtænkes i de raskes rækker.

”Der er nogle reaktioner, jeg skal at lære at leve med og få styr på – bl.a. den panik, jeg bliver grebet af, når han siger, at han har mavepine. Vi er blevet medlemmer af et kræftfællesskab, som vi aldrig slipper ud af. Jeg ved godt, at tilbagefaldsrisikoen bliver mindre, som tiden går, men jeg ved også, at den aldrig forsvinder. Vi vil altid være i statistikken over tilbagefald, den ligger ligesom en forventning, som ikke vil slippe os. Jeg tjekker ham stadigvæk, mærker jævnligt efter i hans mave, om der er knuder. Det er jeg nødt til. Det er enormt angstfremkaldende.”

Vidnesbyrd om gruppen
Ingen statistik kan sige noget om et enkelt barns chancer for overlevelse, og det uhensigtsmæssige i, at forældrene har så tæt et forhold til statistikken, er i høj grad et erkendt problem hos de læger, der behandler børnene på Skejby Sygehus.

På et tidspunkt blev de tre overlæger på Pædiatrisk Onkologisk afdeling faktisk enige om ikke at bringe disse statistiske informationer op. Men denne beslutning havde en slagside i form af en risiko for, at det så ud, som om forældrene blev afskåret fra at få nogle vigtige informationer. Men det er ikke hensigtsmæssige informationer, og når de alligevel beder om at få dem, er det ifølge overlæge Niels Clausen ud fra et ønske om at få at vide, at deres barn har det godt, at udsigterne for barnet er gode.

”Når vi udskriver et barn, er der nogle, der spørger, er barnet så raskmeldt? Og når vi så siger, at der jo stadigvæk er en lille risiko, men at den bliver mindre og mindre – og vi tegner kurver – så siger de, jamen, kan du så sige et tidspunkt, hvornår er barnet rask? Jeg kan jo ikke sige, nu er jeres barn i samme tilbagefaldskategori som naboens søn, der aldrig har været i kræftbehandling. For går man ind i de store statistikker, er der stadigvæk en lille tilbagefaldsrisiko. Men somme tider siger jeg jo, at på det og det tidspunkt er tilbagefaldsrisikoen så lille, at jeg anser barnet for rask; for ligesom at skære igennem og give dem de ord – jeg anser barnet for rask. Man kan sige, at jeg forsøger at slippe dem ud af statistikken,” siger overlæge Niels Clausen.

At være indeholdt i beholderen

Mens det er et faktum, at der ud af 10 mennesker vil være tre med rødt hår, så garanterer tallene ikke, at for hver 10, der opholder sig i et givent rum, vil der være tre med rødt hår. Statistiske informationer er netop loven om store tal og ikke om de enkelte situationer.

Virkeligheden har evigheden til sin rådighed til at rette sig ind efter statistikken, som er de store tals orden, og statistikken kan derfor intet sige om det næste udfald. Selvom vi vender en terning hundrede gange uden at få en sekser, vil chancen for at få en sekser næste gang stadigvæk kun være 1/6 (1).

Men netop evighedskonceptet gør knuder i forældrenes bevidsthed. Idéen om, at statistikken kan afsløre, at det ene barns udfald får indflydelse på det andet barns, hviler på et fejlagtigt grundlag, hvilket mange af forældrene i øvrigt udmærket er klar over. Men tænkningen er ikke desto mindre et virkeligt fænomen, som er med til at forme forældrenes oplevelse af verden.

Effekten af denne tænkning er en samhørighed mellem de kræftdiagnosticerede, forankret i den statistiske nulsumstænkning. Afdelingen bliver således sammenlignelig med den beholder, der trækkes kugler op af; uanset de parametre, der i øvrigt måtte spille ind på helbredelseschancerne, så skal statistikken have sine dødsfald.
At slippe dem ud af statistikken, som Niels Clausen meget præcist formulerer det, er i sin enkelthed det, der er på spil; så længe de er en del af den kræftstatistiske virkelighed, kan de ikke blive en del af andre virkeligheder.

Statistikkens fødsel i starten af 1800-tallets Frankrig

Statistik som redskab til aflæsning af virkeligheden er ikke noget nyt fænomen, men blev introduceret i begyndelsen af 1800-tallet. Frankrig var epicentret for udviklingen af denne nye måde at forstå hændelser på, og det anomale udgjorde det primære mål for den første generation af statistikere. Selvmord, forbrydelser og pludselig død var målet for de første optællinger (2).

Boks 1. Forstå statistikken

Et eksempel, man kan bruge i informationen af de pårørende for at øge forståelsen af statistiske opgørelser over kræfthelbredelser: Hvis vi har inviteret til børnefødselsdag og gerne vil vide, hvordan vejret arter sig i morgen, finder vi ikke svaret ved at gå ind i de store nationale statistikker, der viser de gennemsnitlige nedbørsmængder for den aktuelle måned hen over de sidste 50 år. I stedet kigger vi ud ad vinduet og ræsonnerer os frem på basis af de tegn, der viser sig for os i den aktuelle situation, og allierer os med fagfolk, der er uddannede i at læse vejrtegn, nemlig meteorologerne.

Ligesom de seneste 50 års akkumulerede nedbørsdata ikke kan sige noget meningsfuldt om morgendagens vejr, kan store mængder statistiske data ikke sige noget om det enkelte barns udsigter.

Barnets helbredelseschance er afhængig af individuelle forhold, der varierer fra barn til barn – f.eks. hvordan barnet reagerer på behandlingen, hvor fremskreden kræften er, samt barnets alder.

Alle begivenheder, store som små, blev skrevet i mandtal, og bagved denne fremkomst af statistisk information opererede en dybereliggende teknologi, der sorterede og kategoriserede (2). Kategorier, som mennesker kunne ordnes efter, blev introduceret, og nye sammenhænge begyndte at tage form. Et eksempel til illustration af den nye tænknings muligheder blev præsenteret i 1828, hvor Adolphe Quetelet kunne påvise en sammenhæng imellem fattigdom, sygdom og tidlig død.

Hvor Gud tidligere havde haft den afgørende indflydelse på livsforløbet, blev jordiske årsagssammenhænge introduceret. Det nye, som dette bibragte, var, at der blev sat spørgsmåltegn ved naturverdenens helt regulerede regelmæssighed (2).

Chancen, tilfældigheden og tallenes lov var blevet en del af den virkelighed, som 1900-tallets menneske indtænkte sig selv i. Det, der med ét stod offentligheden klart, var, at den frie vilje var sat ud af spillet; hvis alle handlinger var determineret af de foregående handlinger, var den frie vilje en illusion og troen på menneskelig bevidsthed en fejlbefængt forfængelighed.

Hvis det var blevet bevist, numerisk fastslået, at så og så mange i et givent parisisk kvarter ville begå selvmord hen over det næste år, hvordan kunne man så undslippe denne skæbne og tale om personlig frihed?

Hvad gik galt? 1870’ernes debattører forsømte at sondre imellem det gennemsnitlige udfald og det individuelle tilfælde.
I dag er det en udbredt antagelse, at denne diskussion dog blot var en midlertidig forvildelse, som gik forud for den mestring af statistiske mekanismer, som vi har i dag (3).

Det er imidlertid denne artikels hensigt at påvise, at vi er lige så dårlige som 1800-tallets parisiske borgere til at indtænke statistik på en hensigtsmæssig måde, når katastrofer truer os og dem, vi holder af, på livet.

En mulig fremadrettet indsats

Tænkningen har alvorlige konsekvenser. Forældre til børn med kræft har en højere forekomst af psykosocial belastning i form af depression, angst, og posttraumatisk stressbelastning end forældre til raske børn (4).

Også i forhold til deres genindtræden på arbejdsmarkedet efter udskrivelsen er forældrene en udsat gruppe, begrundet i faglige problemer efter års fravær, men i høj grad også i den følelsesmæssige belastning, som angsten for tilbagefald forårsager (4,5).

Kræft og angst går hånd i hånd i en grad, så kræft er trængt ind i vores sprog. En af de mest kraftfulde eder i det danske sprog bekriver kræft som noget, der æder os op.

Der er gode grunde til, at vi bliver bange, når vi selv eller de mennesker, vi holder af, får konstateret kræft. Men der er lige så gode grunde til, at vi arbejder på at holde håbet oppe, og dette gælder i særdeleshed på det pædiatriske område, hvor behandlingsmulighederne, og derved overlevelsesprognoserne, er blevet markant forbedret de sidste årtier.

Det må derfor have en høj prioritet, at forældrene får assistance til at håndtere den angst, som de sendes hjem med efter udskrivelsen.

Når forældrene inddrages i behandlingsfasen, vil der være forhold, som de ikke har den nødvendige viden til at forstå, og som derfor vil påvirke dem negativt, og statistiske opgørelser er et af disse områder.

I stedet for at slå deres bekymringer hen eller forsøge at forhindre, at de statistiske informationer kommer til deres kendskab – begge løsninger er selvsagt umulige – vil det være hensigtsmæssigt, at f.eks. sygeplejersker informerer om, hvad statistikken kan, og hvad den ikke kan, samt giver nogle retningslinjer for, hvordan den bør læses.

I sygeplejerskens dialog med forældrene er det vigtigt at slå fast, at det enkelte barns fremtidsudsigter ikke kan aflæses ved at gå ind i de store nationale statistikker. Statistikker kan intet sige om det enkelte barns chancer for at overleve (se boks 1).

En mere hensigtsmæssig håndtering af de statistiske informationer er ikke en løsning på forældrenes bekymringer, men det er et skridt i den rigtige retning.

Lone Maribo er ansat som undervisningsassistent på Danmarks Pædagogiske Universitetsskole, Århus.  

Litteratur

  1. Hacking Ian, Introduction to probability and inductive logic.  London: Cambridge University Press; 2001.
  2. Hacking Ian, TheTaming of Chance. London: Cambridge University Press; 1990.
  3. Hacking Ian, The emergence of Probability. A Philosophical Study of Early Ideas about Probability Induction and Statistical Inference. London: Cambridge University Press; 1975.
  4. Eiser, Cristine, Children with cancer. The quality of Life. London: Lawrence Erbaum Ass.; 2004. 
  5. ”Mor, far og cancer” – En vejledning for pårørende. Foreningen Cancerramte Børn; 2008.
English abstract

Maribo L. When the disease identity is maintained by the risk of relapse. Sygeplejersken 2012;(05):94-7.

Every year, approximately 150 children are diagnosed with cancer in Denmark, and their admission to an oncology department results in one of the parents receiving a leave of absence from work and being co-admitted. In practice, this means that the parent, usually the mother, but in many cases the mother and father take turns, is co-admitted from one to up to 18 months. 

In the new social world that forms around these families, statistical information has a presence; in addition to providing solidarity among the group of family members, thoughts surrounding what the statistics imply about the risk of recurrence may keep the patient and family members in a disease-defined reality and prevent the patient from re-acquiring an identity of a healthy person after completion of treatment. 

The article is based on discussions with a total of 33 informants who have participated in a qualitative survey. The study is part of an anthropological dissertation concerning the co-admitted parents’ reactions when their child is being treated for cancer.

Key words: Identity, statistics, parents, co-admission.

Artiklen handler om medindlagte forældres reaktioner, når børn er i kræftbehandling. Den indeholder et eksempel fra meterologien som vejledning for sygeplejersker, som arbejder med denne gruppe. Undersøgelsen indgår i et antropologisk speciale.
94-97
2012
5
Fag
Identitet
Statistik
Barn
Kræft
Forskning
Sygeplejefaglige artikler
DSR-C
Sygeplejersken
Artikel
Magazine 
Sygeplejersken

Find årsager og sammenhænge

Enhver sygeplejerske vil reagere, hvis pulsen hos en patient stiger markant, og blodtrykket falder. Alle ved, at der er sammenhæng mellem de to variable, og ved, hvornår udsvingene i tallene afviger fra normalen.

Denne artikel handler om at fokusere på sammenhænge mellem to variable og teste, om der er statistisk sammenhæng (1). Der er tale om en korrelationsanalyse. Formålet er at finde årsager og sammenhænge, så man kan reflektere og handle professionelt.

Sygeplejersker er en gruppe i samfundet, som via deres job observerer de utroligste hændelser i folks liv, hændelser, som er ganske ukendte for andre, og som andre slet ikke kan forholde sig til, for de tror ikke, at bestemte skæbner kan forekomme. Og hvad lægfolk slet ikke ved, er, at sygeplejersker faktisk handler og agerer sammen med folk i disse øjeblikke.

F.eks. kan sygeplejersken udføre en række instrumentelle opgaver hos en patient, samtidig med at hun håndterer en motiverende samtale, en vanskelig samtale eller lytter til familiens frustrationer og afmagt. I samme situation kan hun observere, at der er brug for socialrådgiverens kompetencer, eller at ægtefællens håndtering af insulin kunne trænge til hjemmesygeplejerskens vejledning.

Når sygeplejersker har mulighed for at få indblik i unikke sekvenser i menneskers liv, kan de med fordel reflektere med udvikling og forskning for øje og stille spørgsmålet:

  • Er der en statistisk sammenhæng mellem overvægtige børn og forældrenes socialgruppe? Det er relevant viden for sundhedsplejerskerne, hvis de skal intervenere.
  • Sygeplejersken på hospitalet kan spørge om sammenhængen mellem sufficient ernæring og god nattesøvn? 
  • Hjemmesygeplejerskerne kan interessere sig for, om der er forbindelse mellem borgerens skinnebenssår og hans tidligere erhverv?

Disse overvejelser om statistiske sammenhænge ses meget sjældent, hverken når de forekommer, eller når der skal perspektiveres i klinikken.

Alting er individuelt

Derimod fremhæves det, at hændelser og reaktioner hos patienter er individuelle. Sygeplejersker argumenterer ofte for, at alt er individuelt. Har man dette syn, kan man ikke handle forebyggende. Man må vente, til skaden er sket.

Der vil naturligvis altid være individuelle variationer, men der vil være et mønster i disse variationer; et generelt mønster i, hvordan patienter reagerer på sorg og kriser, eller hvordan en familie håndterer et pludseligt, voldsomt vægttab.

Pædagogerne interesserer sig ikke meget for, om der kan være sammenhæng mellem forældres uddannelsesniveau og børns skoleforløb. Selv sundhedsplejersker har vi ikke i vores undervisning hørt undre sig over, om der er sammenhæng mellem overvægtige børn og forældrenes vægt, eller om børnene er overvægtige, fordi de bor i et ulige husnummer. Det er individuelt.

Sygeplejersker arbejder i en kultur, hvor tal, budgetter, effektivitet, krav om evidens, takster, medicinske teknologier og naturvidenskabelig forskning er i fokus. De er indsvøbt i tal. Derfor er det mystisk, at sygeplejersker kan gå i sort, når de kommer på kursus og ser et tal eller en formel. Sygeplejersker kan have utrolig meget gavn af simpel og basal korrelationsanalyse, som kan understøtte deres daglige arbejde.

Svøbt i tal

Studerende elsker undervisning i hjertestop, farmakologi og andre tekniske fagområder, som alle er fyldt med tal.

Statistikundervisningen går mere trægt. Men en studerende havde fanget pointen og præsenterede et oplæg til eksamen om overvægt, hvor hun anvendte korrelationsanalyse. Hun foreslog at se på, om der var en statistisk sammenhæng mellem børns højde og vægt. Bagefter ville hun vurdere, om denne sammenhæng var tilfældig. Elegant præsenterede hun de basale delelementer i en korrelationsanalyse:

Korrelationskoefficienten siger noget om en enkel sammenhæng mellem to variable. Hvis høje værdier på variable x ledsages af høje værdier på variable y, samtidig med at lave værdier på x ledsages af lave værdier på y, siger man, at der er positiv korrelation eller sammenhæng mellem de to variable.

Resultatet af en korrelationsanalyse bliver altid udtrykt i et decimaltal mellem -1 og +1, og man ser resultatet afbildet i en graf. Får man resultatet 0,8 af sin korrelationsanalyse, skal det tolkes som, at der er meget stærk korrelation.

Inden for korrelationskoefficienter er man så heldig, at resultatet af ens analyse er tolket (se boks 1).

Den studerende forklarede, at hvis hun i undersøgelsen kom frem til et resultat, der hed +0,8, ville det betyde, at der var en meget stærk positiv korrelation mellem vægt og højde hos børnene.

Den statistiske analyse i dette eksempel bekræfter, at højde og vægt er korrelerede. Sammenhængen ser således ud: jo højere, jo tungere, jo lavere, jo lettere. Vi kan nu se en samvariation, men vi har ikke identificeret en årsagssammenhæng.

Hvad en korrelation fortæller

En korrelationskoefficient siger alene noget om en sammenhæng eller en samvariation mellem to undersøgte variable. Korrelationskoefficienten fortæller ikke noget om en årsagssammenhæng eller et hændelsesforløb.

Hvis man vil sige noget om kausalitet eller årsagssammenhæng, skal følgende være opfyldt:

  1. der skal være korrelation
  2. en tidsmæssig rækkefølge, hvor årsag kommer før virkning (det lyder banalt, men det er der faktisk mange, der glemmer)
  3. man skal undersøge, at andre faktorer ikke har forårsaget hændelsen, og
  4. man skal have en teori, der understøtter tankegangen.

Det statistiske resultat er aldrig endeligt, derfor skal statistik underkastes faglige perspektiver.

Hvis det er sundhedsplejersken, der skal anvende de statistiske analyser i praksis, vil det være op til hendes faglige vurdering at tolke data og analysere sig frem til et resultat. Her kommer den faglige viden i spil med de statistiske data.

Den pågældende studerende ville gerne vide, om det kun var i et tilfældigt område, at der var sammenhæng mellem overvægt og højde, eller om der var en statistisk begrundelse for at være bekymret for alle børn i den pågældende kommune, som hun havde som case. Interventionen er forskellig, alt efter om det kun er få områder, som har problemet, eller om de er generelle for kommunen.

Det var et flot og anderledes oplæg, hun præsenterede til eksamen.

ØVELSE

Næste gang, du skal på biblioteket, kan du prøve at søge efter bestemte metoder frem for en bestemt problemstilling. Søgningen kunne f.eks. rettes mod korrelationsanalyse og et givent sygeplejefagligt emne. Du vil her få præsenteret en undersøgelse, der er udført meget anderledes end de klassiske interviewundersøgelser.

Gitte Lindermann er ekstern lektor på Institut for Statskundskab, Københavns Universitet, og konsulent i Sundhedsforvaltningen, Københavns Kommune.

Litteratur

  1. Agresti A., Finlay B. Statistical Methods for Social Sciences. 3. ed. New Jersey: Prentice-Hall, Inc.; 1997.
  2. Boolsen MW. Fra spørgeskema til statistisk analyse. 1. ed. København: C.A. Reitzels Forlag; 2004.
ENGLISH ABSTRACT

Lindermann G. Find causes and correlations. Sygeplejersken 2006;(23):54-5.

The main message of the article is that quantative data is significant in nurses' daily lives and that it is legitimate for clinical interventions to rely on statistical surveys. Nurses tend to prefer qualitative studies and forget to focus on quantative data and methods.

The article provides a concrete example of correlation analysis between height and weight.

Key words: method, statistics, quantative data, correlation analysis.

Artiklen henvender sig til sygeplejersker med tal- og statistikskræk. Hovedbudskabet er, at begrebet korrelationsanalyse med fordel kan anvendes af sygeplejersker, der ønsker at reflektere og handle professionelt. Artiklen viser eksempler på korrelationsanalyse.
54-55
2006
23
Fag
Forskning
Metode
Statistik
Sygeplejefaglige artikler
DSR-C
Sygeplejersken
Artikel
Magazine 
Sygeplejersken
Web article 

Se verden i et andet perspektiv

Denne artikel handler om socialkonstruktivismen, fordi dette videnskabsteoretiske paradigme giver mulighed for at se på sin sygeplejefaglige verden i et andet og nyttigt perspektiv. Socialkonstruktivismen giver mulighed for at få ny viden om f.eks. egen praksis, patienternes virkelighed og samspillet mellem patient og system. Det er en tilgang, som sygeplejersker meget sjældent er optaget af. Når vi underviser, er det et emne, der giver anledning til livlige diskussioner, for socialkonstruktivismen kan virke provokerende på mange.

Ud fra et socialkonstruktivistisk perspektiv er virkeligheden konstrueret, den er ikke givet på forhånd, og mennesket har heller ikke en forudbestemt og iboende natur. Hermed siges også, at vores opfattelse af virkeligheden er et produkt af sociokulturelle processer (1).

Ofte anvendes diskursanalysen som den praktiske metodiske tilgang. Diskursbegrebet stammer fra den lingvistiske forskningstradition, hvor begrebet henviser til sproglige udsagns struktureringer i systemer. Omdrejningspunktet er menneskers anvendelse af sproget, når vi kommunikerer med hinanden samt de magtrelationer, der udspiller sig i kommunikationsprocessen. Identitet og relationer skabes derfor gennem sproget. Diskurs er en social konstruktion, som hjælper med at systematisere en fælles virkelighed ud fra sproget (2).

Prøv for eksempel at udføre en litteratursøgning på Susanne Højlund, som er sygeplejerske og forsker i børn. Hendes udgangspunkt er, at barndommen er en social konstruktion, dvs. at barndommen ikke er givet i sig selv, men er en konstruktion, som vi alle italesætter og handler på dagligt.

Højlund (3) peger bl.a. på, at diagnosen hos syge børn ikke alene vejleder den medicinske behandling, men den konstruerer også den sociale relation til barnet. Den medicinske diagnose er determinerende for sundhedspersonalets adfærd over for børnene og forældrene.

Et andet eksempel er, at syge børn ikke definerer sig selv i en patientrolle (4). Børn konstruerer et sygehusophold i forskellige situationer; det sjove, det kedelige, det spændende, det svære osv., mens fagpersoner meget ofte kategoriserer syge børn efter de udviklingspsykologiske perspektiver.

Som et tredje eksempel på diskursiv konstruktion af virkeligheden kan nævnes vulkanudbrud.

I den gældende diskurs er et vulkanudbrud selvfølgelig et naturfænomen, der opstår som følge af naturlige processer i jordens indre. Når et vulkanudbrud truer, evakuerer vi de mennesker, der ellers vil blive ramt af lavastrømme og kraftige askenedfald. Men sådan har det ikke altid været. Tidligere har vulkanudbrud været udtryk for, at guderne var vrede på mennesker. Et vulkanudbrud blev derfor efterfulgt af særlige rituelle handlinger, der havde til formål at gøre guderne milde og gode igen.

Vulkanudbrud er altså et fænomen, der har haft forskellig betydning til forskellige tider. De fleste af os vil hævde, at de, der troede, vulkanudbrud skete, fordi guderne var vrede, tog fejl, og at vi med den nuværende forklaring har fundet ud af, hvad et vulkanudbrud faktisk er.

Vi kan ofre et lam eller evakuere folk

I socialkonstruktivistisk terminologi er begge eksempler imidlertid gyldige forklaringer på, hvad et vulkanudbrud er. Set med socialkonstruktivistiske briller er den ene udgave ikke mere rigtig eller sand end den anden. Det kan ikke lade sig gøre at afdække den objektive sandhed om, hvad et vulkanudbrud er. En sådan sandhed findes ikke.

Fænomener som vulkanudbrud er til stede eller forekommer. Men hvad et fænomen er, hvordan vi skal reagere på det, og hvilken plads det indtager i vores samfund, er et resultat af en diskursiv social konstruktion. Det er et resultat af menneskelig italesættelse og indgivelse af mening, altså en social konstruktion. Sagt på en anden måde er forklaringerne eksempler på, hvilken mening vi har givet fænomenet.

Når vi ved, hvad noget er, ved vi også, hvordan vi skal forholde os til det. Det betyder, at alt efter hvilken forklaring der er den gældende, indtager vulkanudbruddet en bestemt plads i vores bevidsthed og samfund og skal efterfølges af bestemte handlinger. I eksemplet ovenfor skal vi enten evakuere folk, der bor tæt på, eller ofre tre lam og en høne.

Sådan er det også med sygdom og sygepleje. Hvad der defineres som sygdom, og hvad der ikke gør, er resultatet af menneskelig, social konstruktion. Og det har betydning i det daglige arbejde.

Det er kort sagt os mennesker, der har konstrueret det således, at diabetes type II er en sygdom, mens overvægt ikke er. Det er følgesygdommene, der er sygdomme, ikke overvægten i sig selv. I hvert fald indtil videre. Og det har konsekvenser for plejen og behandlingen af de syge. Over tid kan nye sygdomme komme til - eller rettere sagt - fænomener, som ikke tidligere var italesat som sygdomme, kan blive konstrueret som sygdomme og indtage en plads i sygdomslæren. Sådan vil det måske gå med overvægt. Allerede nu taler man om fedmeepidemien. Førhen har epidemier som social konstruktion været noget, der smittede.

Anvendt socialkonstruktivisme og diskursanalyse

Hvis man ser på alle de forskellige arbejdstitler, sygeplejersker kan titulere sig med, lægger det klart op til en diskursanalyse. For år tilbage kunne man på bagsiden af tidsskriftet Sygeplejersken krydse af, hvilken titel man havde, og så kunne fagforeningen registrere det. Den side er nu væk. Og forklaringen kan være, at der simpelthen ikke er plads på én enkelt side mere.

Sygeplejersker har konstrueret utrolig mange titler for sig selv som faggruppe. Klinisk vejleder, sygeplejefaglig vejleder, VIPS-ansvarlig, gadesygeplejerske, uddannelsesansvarlig, ernæringsansvarlig, sårsygeplejerske m.fl. Denne mængde af titler er blevet konstrueret af mennesker, som har knyttet en bestemt identitet til deres arbejde som sygeplejerske, og gennem ekspertviden bliver nye områder identificeret, og fænomenerne får tillagt en værdi i sygeplejen.

Sagt på en anden måde: Hvorfor har vi specialet geriatri for ældre mennesker, når et andet speciale, f.eks. hjertemedicinsk afdeling, er identificeret efter et organ. Og tropemedicinsk afdeling er kategoriseret efter, hvor i verden man er blevet syg. Er dette en logisk kategorisering? Nej, hvis man er positivist, og ja, hvis man er socialkonstruktivist.

En socialkonstruktivist vil sige, at det er mennesker (eksperter), som har italesat fænomener, beskrevet dem og fået samfundet til at adoptere og reproducere budskabet. Eksperterne har f.eks. fået italesat overvægt som en epidemi og et samfundsproblem, og havde vi ikke eksperterne, som kunne se problematikken eller konstruere problemet, ville det ikke være til stede. Kunne man forestille sig, at det næste skilt, der sættes op på sygehusene, viser hen mod afdelingen for adipositas? Samtidig ser man i andre dele af verden overvægt konstrueret som værende ensbetydende med høj social status.

Disse eksempler skulle gerne skærpe opmærksomheden på ens egen tænkning, talen og handlen som sygeplejerske i forhold til at skabe og vedligeholde den verden, man agerer i. Dette kan igen skærpe opmærksomheden i forhold til, om man ønsker at reproducere de strukturer, man befinder sig i og er en del af.

Bliver man rask af snak?

Man kan f.eks. undre sig over, hvorfor der blandt sygeplejersker er en fasttømret diskurs om, at den gode pleje handler om tid til patienten, og at denne tid er en mangelvare, da sygeplejersker har travlt. Hvorfor er der ingen, som analyserer denne diskurs og italesætter den gode pleje som hurtig og effektiv?

Gælder det ikke om at få patienterne raske og hjem? Bliver man rask af snak? Det er ikke alle, der synes, det er dejligt at være i kontakt med sundhedsvæsenet. Befolkningen generelt modtager sundhedsprofessionernes ekspertise, fordi det er nødvendigt. Andre offentlige ydelser modtages i højere grad af lyst og glæde. F.eks. mødet med bibliotekaren, hvor folk kommer af sig selv og nyder bibliotekets mange muligheder og tilbud.

Her kommer vi af lyst og interesse (5). Få borgere møder sygeplejersker, fordi de synes, de er flinke og rare at være sammen med. Befolkningen møder sygeplejersker, fordi der er et behov. Et behov, de fleste gerne ville undgå (3). Eller handler tidsdiskussionen om, at sygeplejersker har konstrueret et behov hos patienterne, som de måske ikke har? Handler det om patienternes eller sygeplejerskernes perspektiv?

Dorthe Stadsgaard er ansat på Suhrs Seminarium som International Education Consultant.
Gitte Lindermann er ekstern lektor på Institut for Statskundskab, Københavns Universitet, og konsulent i Sundhedsforvaltningen i Københavns Kommune.

Litteratur

  1. Riis-Hansen M, Simonsen DM. Når værdier sættes på skrift. 1. ed. København: Forlaget Politologiske Studier; 2004.
  2. Fairclough N. Language and Power. 2. ed. Essex: Peason Education Limited; 2001.
  3. Højlund S. Diagnosen - navnet på en social relation, Tidsskrift for Sygeplejeforskning 2002;2:11-6.
  4. Højlund S. Børns fortolkning af patientrollen, Tidsskrift for Sygeplejeforskning 1998;2: 8-27.
  5. Lindermann G, Jørgensen TB. På besøg: typiske offentlige organisationer og deres værdier. In: Torben Beck Jørgensen. På Sporet af en offentlig identitet. København: Aarhus Universitetsforlag; 2003.
ENGLISH ABSTRACT


Stadsgaard D, Lindermann G. See the world in a different perspective. Sygeplejersken 2006;(21):44-5.

The article presents social constructivism as a scientific paradigm. From a social-constructive perspective, reality is constructed and the most common methodological approach is discourse analysis.

The article investigates, among other things, the phenomena sick children, volcanic eruptions and obesity from a social-constructivist perspective.

In relation to nursing, the discourse looks into the statement "good care is all about having time for the patient". The authors ask why patients should be given time rather than getting them well and back off home in a hurry.

If nurses began to reflect on their professional discourse they would soon be confronted with the fact that things they consider natural and obvious are actually verbal constructions. Social constructions affect practice. Thinking social-contructivistically demands extremely good analytical skills.

Keywords: Scientific theory, method, social constructivism, discourse, verbalisation.

Artiklen henvender sig til sygeplejersker, der ønsker at anskue verden på nye måder gennem et socialkonstruktivistisk perspektiv. Hovedbudskabet er, at mange af de antagelser, vi tager for givet, er temmelig absurde i et sådant perspektiv. Artiklen er den fjerde i en serie på i alt seks artikler.
44-45
2006
21
Fag
Forskning
Metode
Statistik
Sygeplejefaglige artikler
DSR-C
Sygeplejersken
Artikel
Magazine 
Sygeplejersken

Frygt ikke teori

Et fag udvikler sig i takt med påvirkninger udefra og reaktioner indefra. Evnen til at overskue og kunne vurdere spørgsmål, svar, forudsætninger og konsekvenser er af stor betydning for den udvikling, der finder sted, dens indhold, retning, hastighed mv. Formålet med denne artikel er at pege på teori og analyse som vigtige værktøjer i forbindelse med faglig udvikling.

Teori er et vidt begreb

Teori er et vidt begreb, som af mange betragtes som uanvendeligt, meningsløst eller distancerende. Vi tror, at begrebet forskrækker, og vil gerne opfordre til frygtløshed. Teori er ikke nødvendigvis svært. Det er det blik, som vi har på verden; det vil sige den sammenhæng, som vi ser tingene i. Hvis man f.eks. har den teori, at sygdom x er nedarvet eller genetisk betinget, vil man forholde sig anderledes til behandlingen af den, end hvis man har den teori, at sygdommen skyldes miljøfaktorer.

Man skal gøre sin teori tydelig, så man kan sige: "Jeg ved, hvorfor jeg handler, som jeg gør."

Inden for det naturvidenskabelige paradigme stilles seks krav til idealteorien. Den skal være

  • eksplicit
  • universel
  • abstrakt
  • diskret
  • systematisk
  • fuldstændig 
  • kunne anvendes til at gøre forudsigelser.

Når man ser disse krav, er der ikke noget at sige til, at nogle finder, at det med teori er ret indviklet.

Inden for det hermeneutiske paradigme vil Sokrates' seks punkter se anderledes ud, når vi er praktisk arbejdende inden for sundhedsvidenskaberne. Vibeke Ankersborg (1) har et bud på, hvordan idealteorien kunne se ud med hermeneutiske øjne:

Det empiriske arbejde skal være:

  • eksplicit, dvs. udlagt klart og detaljeret med fortolkning eller intuition og forforståelse
  • historisk, dvs. gældende til bestemt tid og sted
  • konkret, dvs. med henvisning til konkrete eksempler
  • indiskret, dvs. kontekstafhængigt
  • komplekst, dvs. et hele, hvor elementerne hænger sammen uden regler eller love
  • forstående, dvs. søgende efter mening i elementerne og deres interaktion med mennesker gennem intellektuel og/eller emotionel forståelse.

Det kan man bruge teori til

Man kan bruge teori til mange ting. Nogle bruger teori som mulige svar på svære spørgsmål: "Hvis vi nu forestiller os, at der er sket a, b og c, så vil teori x betyde ..., mens teori y vil medføre ..."

Andre bruger teorier som begrebsapparater, fordi præcision og entydighed er vigtige dimensioner, når viden skal formidles. Teorier kan også bruges til at disponere et projekt eller som basis for diskussion.

I forbindelse med sygdomsbekæmpelse vil teorien om årsagen til sygdom x hjælpe med at pege på en strategi i forbindelse med sygdomsbekæmpelse. Teorien anvendes tydeligt, når man kan sige: "Jeg ved, hvor jeg vil hen."

Det gode ved teorier er, at de har konsekvenser. Når man tænker forskelligt, handler man også forskelligt, forskelle skaber forskelle. Det betyder f.eks., at sygeplejersken, socialrådgiveren, pædagogen, læreren, terapeuten osv. handler i forlængelse af en overbevisning eller en teori om, hvordan verden hænger sammen og kan forstås. Når man indsamler data i en forskningsproces, tænker man i forlængelse af sin metodiske teori, det videnskabsteoretiske udgangspunkt og sin faglige teori.

Det følger heraf, at den kvantitativt, naturvidenskabeligt, positivistisk funderede praktiker og den kvalitativt, fortolkende, hermeneutisk funderede praktiker vil handle og handler meget forskelligt.

I forbindelse med sygdom x og bekæmpelsen af den i boligområde y vil en miljøorienteret teori være med til, at man f.eks. kan opstille mål for, hvor meget man vil arbejde på, at tilfælde af sygdom x reduceres inden for de næste fem år. Teorien er således med til, at man kan gøre sine mål tydelige og sige: "Jeg ved, hvilke resultater jeg vil frembringe."

Teori og analyse er vigtigt

Man skal vide og forstå, før man kan anvende sin viden i nye sammenhænge. At analysere handler om at kunne afdække forholdet mellem de enkelte dele i f.eks. et projekt. Den modsatte øvelse: At sammenfatte, dvs. skabe syntese mellem de enkelte dele, er også vigtigt. Og til sidst skal man kunne foretage en selvstændig vurdering og perspektivering af det stof, man arbejder med. I den faglige proces, hvor man bevæger sig fra refleksion til handling, er analyse et vigtigt værktøj.

Ved at arbejde teori-baseret i sundhedsvidenskabeligt arbejde skabes en direkte sammenhæng mellem teori og praksis, hvilket kan give anledning til opgør med eller revision af myter, adfærd, arbejdsgange, tænkemåder mv.

I forbindelse med arbejdet omkring reduktion af tilfælde af sygdom x vil teorien om årsagerne til sygdommen koblet med viden om særlige forhold i boligområde y have indflydelse på den praksis, der vil være hensigtsmæssig. Gør konteksten for teorien og praksis tydelig, så det bliver muligt at sige:

"Jeg ved, hvordan resultaterne kan frembringes."

Fra refleksion til handling er en lang sammenhængende og logisk proces, der kræver bevidste og kompetente valg på alle niveauer, såfremt den skal lykkes.

Men processen er sjov og spændende, fordi man udfordrer sig selv med det konstante spørgsmål: Hvordan gør jeg det, jeg vil gøre?

Lad os tage et eksempel fra sygeplejen.

Sygeplejersker observerer dagligt patienter og inddrager teori i disse observationer. Den teoretiske basis er vigtig, for som vi har skrevet, har teori konsekvenser, og man handler forskelligt, forskelle skaber forskelle.

Spørgsmål til artiklen

  • Har du oplevet at stå i situationer, hvor patientens symptomer giver dig et billede af forskellige problemer?
  • Har patienten f.eks. en normal sorgreaktion, eller er der tale om en depression?
  • Har patienten en akut konfusion, demens, eller er der tale om dehydrering?
  • Har patienten en colonobstipation eller en rectumobstipation?

I de tilfælde, hvor fænomenerne i et kort øjeblik kan minde om hinanden, kommer teorien til at spille en central rolle. Det er empirien, der afgør, hvordan du klassificerer fænomenet teoretisk. Og det er teorien, der afgør, hvilken faglig handling der skal søsættes.

Der findes megen teori om sorgreaktioner og depressioner, og et teoretisk studie vil pege på tydelige forskelle i fænomenerne. Når der er tydelige forskelle på sorgreaktioner og depressioner, skal sygeplejerskernes handlinger naturligvis også være forskellige.

Når sygeplejerskens handlinger udvælges, sker det på baggrund af en analyse. Den teoretiske viden perspektiveres i forhold til patientens andre fysiske, psykiske og sociale kendetegn og patientens egen fortælling, og sygeplejerskens observationer inddrages i en beslutningsproces, for at der kan træffes et korrekt valg af sygeplejehandlinger. I en analyse sættes de teoretiske aspekter og empiriske fund i spil, og en tolkning af disse fund bliver retningsgivende.

Ingen kunne vel forestille sig denne beslutningsproces uden at inddrage teori, fordi det er teorien, der gør forskellen.

Merete Watt Boolsen er lektor i sociologi og metode på Institut for Statskundskab, Københavns Universitet.
Gitte Lindermann er ekstern lektor på Institut for Statskundskab, Københavns Universitet, og konsulent i Sundhedsforvaltningen, Københavns Kommune.

Litteratur

  1. Ankersborg V. I Erslevs fodspor. København: Forlaget Politiske Studier; 2002.
English abstract

Boolsen MW, Lindermann G. Don't let the theory scare you. Sygeplejersken 2006;(20):58-9.

The main message is that theory and analysis are important tools in relation to the development of the nursing profession. The article describes how theory has consequences for actions implemented.
Conceptions as to what theory involves are presented; the classic scientific ideal and the concept of ideals seen from a hermeneutic angle.
Analysis is all about putting one's knowledge to good use in new contexts.
A concrete example is provided from the realm of clinical regarding nurses' use of theory and analysis.
Clinical nursing would be able to develop if clinical nurses improved their practical skills in the application of theory and analysis by means of assignments, articles, in-service training, etc.

Keywords: Professional development, theory, analysis, natural sciences, hermeneutics.

Artiklen henvender sig til teoriforskrækkede sygeplejersker, og dens hovedbudskab er en opfordring til frygtløshed over for teori og analyse tilsat eksempler på brug af teori. Artiklen er den tredje i en serie på i alt seks.
58-59
2006
20
Fag
Forskning
Metode
Statistik
Sygeplejefaglige artikler
DSR-C
Sygeplejersken
Artikel
Magazine 
Sygeplejersken

Sådan finder du tal

NYE VEJE TIL TAL OG TEORI

Af Jette Bagh, sygeplejefaglig medarbejder

Sygeplejersker er mest tilbøjelige til at benytte kvalitative forskningsmetoder, når de skriver opgaver, udarbejder projekter eller mindre undersøgelser. Det kan vi ved selvsyn konstatere på Sygeplejerskens redaktion, hvor rigtig mange af de artikler, vi modtager, beskriver interview med meget få patienter.
Det kan være vanskeligt at udlede brugbare resultater af den type undersøgelser.

For at inspirere sygeplejersker til at benytte kvantitative metoder og nye teoretiske indfaldsvinkler bringer Sygeplejersken en serie på i alt seks artikler om følgende emner:

  • Kombination mellem kvalitative og kvantitative data
  • Hvor er det bedst at finde tal
  • Brug af teori og analyse i klinisk praksis
  • Socialkonstruktivisme
  • Kommunikation og tekstanalyse
  • Korrelationsanalyse.

Artiklerne er korte og forsynet med konkrete eksempler fra dagligdagen. Enkelte afsluttes med øvelser eller studiespørgsmål, der kan bruges i praksis.

Hvor vil du finde data, hvis du skal bruge en statistik på det antal personer, der har fået en personskade i trafikken i Danmark?

Vil du søge i skadestuernes statistik, hos politiet eller i databasen hos Rådet for Større Trafiksikkerhed?

Eller hvis du skulle bruge en statistik på antallet af kvinder, der hvert år bliver ramt af brystkræft? Skal vi hente oplysningerne i Sundhedsstyrelsen, Danmarks Statistik, Kræftens Bekæmpelse eller i "Alt for Damerne?"

De fleste vil nok fravælge "Alt for Damerne," hvis der skrives opgaver eller artikler, men hvorfor det? Tal er vel tal, og tal er neutrale og objektive.

Formålet med denne artikel er at vise, at tal ikke bare er tal, og bruger man forskellige kilder på det samme fænomen, får man forskellige oplysninger.

Sygeplejersker og sygeplejerskestuderende er gode til at anvende og præsentere kvantitative kilder, som kan understøtte deres sygeplejefaglige problemstilling. Det er helt naturligt at inddrage tal, når sygdomme beskrives. Hvis man beskæftiger sig med brystkræft, præsenteres antallet af kvinder, der er ramt af denne sygdom. Hvis det drejer sig om lungekræft, findes dette tal frem for at illustrere omfanget af sygdommen. Men ofte diskuteres kilden til tallene ikke. Om det er fra Kræftens Bekæmpelse, Sundhedsstyrelsen, Cancerregisteret eller ...

Det kan have stor betydning, fordi de metoder, der bliver brugt til at kategorisere og registrere store mængder data, kan være bygget op på forskellige måder, kan arbejde med forskellige definitioner af sygdommene, og dermed bliver de endelige tal/data også forskellige.

Leder man efter en bestemt type data i forskellige databaser, får man typisk forskellige svar. Derfor kan man med god grund spørge: Hvilken kilde er mest sand? Hvor kan vi finde de rigtige tal? Og her er ikke et entydigt svar. Man må vurdere sine kilder meget nøje, når man får dem præsenteret.

Antallet af trafikdræbte er usikkert

Et eksempel: Hvis vi skal have kvantitative data omkring antal personskader i trafikken, er det bestemt ikke ligegyldigt, hvor data kommer fra.

Historisk set har færdselsuheldsstatistikken baseret sig på politiets indberetninger. Denne statistik indeholder tal over dræbte og tal over tilskadekomne. Men det er ikke alle tilskadekomne i trafikken, der kommer til politiets kendskab, og derfor vil politiets statistik indeholde et mindre antal end skadestuernes indberetninger til Landspatientregistret. I virkeligheden vil antallet af tilskadekomne nok være højere end Landspatientregistrets tal, fordi nogle (mange?) mennesker slet ikke registreres, men kommer hjem selv.

Alt andet lige vil man kunne argumentere for, at antallet af dræbte i trafikken vil være et relativt pålideligt tal, uanset hvilken statistik man kigger i.

Men også her kan man overraskes. For år tilbage begyndte skadestuerne at indberette om personskader til Lands Patient Registeret, men ud fra et hvilket-tal-er-mest-rigtigt-perspektiv var problemet, at de mennesker, som døde i trafikken, blev registreret som døde på skadestuen og ikke som dræbte i trafikken.

Dette betyder naturligvis forskellige tal afhængigt af, om man søger hos politiet eller i skadestuerne.

I midten af 1990'erne gennemførte Danmarks Statistik en undersøgelse, hvor data om skadestuebesøg på grund af færdselsuheld blev inddraget. Undersøgelsen viste, at det samlede antal personskader var cirka fem gange større end det antal, der blev registreret ved politiet. Det vil sige, at ca. 82 pct. af personskaderne ikke kom til politiets kendskab (1).

Det kan jo ikke passe. Enten må den ene kilde have for høje tal eller den anden for lave; måske er der fejl i begge kilder, eller måske henviser tallene til forskellige ting. Kun grundige undersøgelser af registrene kan fortælle, om de observerede forskelle er reelle forskelle.

Det handler bl.a. om, hvordan man definerer en personskade, og hvordan man registrerer en personskade. Undersøgelsen fra Danmarks Statistik viser, at de såkaldte mørke-tal kan få indhold og mening, når der foretages samkørsler og analyser af de forskellige statistikker.

Danskernes alkoholforbrug

Et andet eksempel er danskernes forbrug af alkohol.

Slår man op i Tiårsoversigten fra Danmarks Statistik (2), kan man læse, hvad danskerne har købt af vin, øl og spiritus. Men hvad fortæller tallene? Skal man blive nervøs over befolkningens forbrug eller eget forbrug og tage et glas vin mere til aftensmaden? Inden tallene bliver underkastet en refleksion, kan man tænke på afsenderen. Det er Danmarks Statistik, og det betyder data indsamlet i Danmark. Altså en registrering af, hvor meget alkohol der er købt i Danmark. På den ene side kan man sige, at tallene er minimumstal, for de siger intet om, hvad danskerne har købt af alkohol i udlandet, brygget i kælderen eller drukket i udlandet. På den anden side kan man sige, at det er maksimumstal, fordi de også indeholder den mængde alkohol, som udlændinge har købt i Danmark.

Grund til at være skeptisk

Sygeplejersker kan med god grund have skepsis over for tal. Tal er jo ikke bare tal, og det er der utallige andre eksempler på.

Nogle af de tal, vi arbejder med, kommer fra spørgeskemaundersøgelser. Her opdager man, at som man spørger, får man svar, forstået på den måde, at forskelligt udformede spørgsmål om det samme fænomen vil give helt forskellige tal at arbejde med. Et banalt eksempel er alder: Hvis man vil kende sine patienters alder, kan man spørge til CPR-nummeret. Så får man den nøjagtige alder. Man kan også spørge: Hvilket år er du født i? Men hvis man blot spørger: Hvor gammel er du? så vil man ofte få tal frem, der er delelige med 5 eller 10, alene af den grund at de fleste foretrækker at oplyse deres alder på den måde, der rundes nedad.

Hvor mærkeligt det end kan lyde, så vil det enkle spørgsmål "Hvor mange børn har du?" også blive besvaret meget forskelligt. Lidt poppet kan man sige, at det ser ud, som om kvinder som regel ved, hvor mange børn de har, mens mænd vil spekulere på, om spørgsmålet drejer sig om biologiske børn, børn de bor sammen med o.l. Hvis vi ikke kan spørge forældrene, hvad kan Danmarks Statistik så fortælle? Ja, her vil man opdage, at antallet af børn kan være en højst foranderlig størrelse. Nogle tabeller vil indeholde fodnoter, der angiver, at børnenes alder eksempelvis er afgørende for, om de er børn. Børneantallet kan også ses i relation til husstandsbegrebet og familiedefinitionen. Og det enkle kan forekomme meget kompliceret, når man læser nedennævnte definition i en af Danmarks Statistiks publikationer:

"Alle personer, der er tilmeldt samme adresse i CPR, regnes for én husstand, uanset relationerne imellem dem. En husstand kan bestå af én eller flere familier. En familie udgøres enten af et par eller af en enlig. Hjemmeboende børn under 18 år regnes med til familien. Hjemmeboende børn over 18 år udgør hver især deres egen familie i statistisk henseende. Den lille gruppe af ikke hjemmeboende børn under 18 år udgør ligeledes deres egne familier."

Her kan man se definitioner af husstande, familier og børn, der handler om deres alder (3).

Vær varsom med fortolkninger

Eksemplerne viser, at man skal kende sine tal. Man kommer rigtig langt med sund fornuft, og hvis man sørger for ikke at blande forskellige enheder sammen, finder man nyttig viden. Vi er nærmest opdraget til at være varsomme i arbejdet med at fortolke kvalitative data, og vi håber at have illustreret, at der er god grund til også at være det, når man arbejder med de kvantitative data.

Sygeplejersker lærer gennem deres uddannelse og erhverv at lede efter forståelse og foretage fortolkninger af kvalitative data. Og det gør de meget kompetent. Denne metodiske kompetence kan med fordel også anvendes ved de kvantitative data. Læg mærke til, at tal også tolkes; 10 pct. af et eller andet bliver ofte omtalt ved hjælp af supplerende adverbier: kun, så meget som, næsten osv. Kvantitative data bliver først anvendelige, efter de har været underkastet en kvalitativ bearbejdning og er blevet sat i perspektiv.

Data med blinde vinkler

Det er svært at betragte tal som objektive størrelser, de er data, som indeholder lige så mange blinde vinkler, som kvalitative data gør.

Er en person ude i et politisk ærinde, kan det være, at vedkommende vælger at benytte den kilde, der understøtter hendes/hans hypotese, og glemmer at undre sig over, hvorfor en anden kilde viser noget andet.

Prøv bare at tænke på kommunal- eller folketingsvalg, hvor politikerne argumenterer med tal, som understøtter deres politiske visioner. De faglige professioner gør som politikerne, finder de kilder, som taler til deres faglige hjerter og faglige budskaber.

Det er vigtigt, at man har kildekritisk sans og kan gennemskue tal og argumenter, der bliver præsenteret, som om de er den objektive sandhed. Den gyldne regel om sund fornuft kan med fordel anvendes, uanset om man anvender kvalitative eller kvantitative kilder.

En vigtig videnskabelig pointe, som også bør anvendes, når man arbejder med forskning og udviklingsarbejde i et praksisrelateret perspektiv, er at lede efter data, som fortæller det modsatte af, hvad man tror på, eller hvad de fleste kilder siger.

Dvs. at man også skal arbejde mod sin egen problemstilling eller lede efter det modsatte bevis; dvs. data, der modsiger hypotesen.

Det betyder nemlig, at man kan blive overrasket og eventuelt finde nye sammenhænge, som man ikke har tænkt på - eller endnu værre: Ikke kan lide. Man skal være modig, når man forsker.

Gitte Lindermann er ekstern lektor på Institut for Statskundskab, Københavns Universitet, og konsulent i Sundhedsforvaltningen, Københavns Kommune.
Merete Watt Boolsen er lektor i sociologi og metode på Institut for Statskundskab, Københavns Universitet.

Litteratur

  1. Danmarks Statistik. Færdselsuheld 2004. København: Danmarks Statistik; 2005.

  2. Danmarks Statistik. Statistisk Tiårsoversigt 2004. København: Danmarks Statistik; 2004.

  3. Danmarks Statistik. Kvinder & Mænd 1995. København: Arbejdsmarkedsstyrelsen, Danmarks Statistik, Ligestillingsrådet. 1995.

OPGAVE

Prøv at spørge din ægtefælle, hvor mange venner I har Er I enige om, hvem der er jeres venner? Hvad der karakteriserer en ven? Begges venner - kun den enes venner?

Læg mærke til, at der bag tallene er mange skjulte vurderinger.

English abstract

Lindermann G, Boolsen MW. How to find the right statistics. Sygeplejersken 2006;(19):48-50.

The point of this article is that you have to be just as wary about using and interpreting quantative data as you are about qualitative data.
The main message is that nurses must critically appraise their use of statistics. Quantative data can be extremely useful to nurses, so the purpose of the article is to show that numbers are not simply numbers, and that if you use different sources you will get different information. One source of information can be just as correct as another, but it is important that quantative data is subjected critical appraisal. You must be aware of how a given phenomenon has been recorded and whether the figures involved are so-called underreported figures.
The article gives an empirical example of personal traffic injuries and injuries recorded at emergency rooms, as well as an analysis of the Danes' purchase of wine and spirits.
It will be possible for clinical nursing to develop if nurses are more critical about quantative data and include them in their day-to-do clinical work. Quantative data provides a lot of knowledge.

Gitte Lindermann: Nurse, MA Political Science, External Lecturer.
Merete Watt Boolsen: Associate Professor, Doctor in Sociology.

Keywords: Quantative data, critical use of data, method.

Artiklen henvender sig til sygeplejersker med interesse for forskning, statistik og metode. Artiklens hovedbudskab er, at sygeplejersker skal være kritiske talbrugere, for tal er ikke bare tal. Artiklen er den anden i en serie på seks.
48-50
2006
19
Fag
Forskning
Metode
Statistik
Sygeplejefaglige artikler
DSR-C
Sygeplejersken
Artikel
Magazine 
Sygeplejersken

5 faglige minutter: Tal skal der til

Smarte Martin fra computerfirmaet skal sælge nogle flere computere og noget mere blæk. Han ringer ved 17.30-tiden ligesom alle de andre sælgere og analyseinstitutter, der systematisk misbruger min tid. Martin fortæller om en ny maxiblæk, der sætter mig i stand til at spare 30 pct. på min blækregning. "Du kan da lige skrive det ned," foreslår han med ungdommelig kækhed og en udpræget mangel på respekt.

Jeg afslutter samtalen med en kontant udmelding om, at nu kan det være nok, for han bliver ved med sine tal og sine opfordringer, mens kartoflerne lystigt koger over og truer med selv at slukke for gassen. Bagefter tænker jeg på, at Martin alligevel har fat i noget. Tal taler deres tydelige sprog. Det må jeg give ham ret i.

Sygeplejersker skal ikke tage telefonen hver aften mellem 17.00 og 18.00 for at hverve kunder, men Martins tilbøjelighed for tal kan vi godt bruge uden at blues.

Sygeplejersker har i den grad taget kvalitativ forskning til sig, og resultatet er mange interview, mange udsagn og mange tendenser. Tidligere undersøgelser om evnerne udi medicinregning viser, at tal og beregninger ikke er sygeplejerskers stærke side, og måske slår det igennem, når det kommer til forskning. Vi er bange for tal og dårlige til at håndtere dem. Vi er erklærede humanister. Desværre gælder det ikke politikere, beslutningstagere og journalister. De vil have tal på bordet for at blive overbevist om noget som helst.

Hvis en specialeskrivende sygeplejerske spørger fem patienter om, hvordan det er at leve med en kolostomi, og herefter konkluderer, at 50 pct. mener, at kontaktsygeplejersken ikke lytter til patienten, men følger sin egen dagsorden, er det ikke godt nok. Materialet er for lille, budskabet for diffust, og det er vanskeligt, grænsende til det umulige, at handle på konklusionen. Resultatet af undersøgelsen bliver aldrig en kioskbasker.

Der skal mere end tendenser og enkelte patienters meninger og oplevelser til, hvis forskning i sygepleje skal have en chance for at få konsekvenser for praksis og nå dem, der sidder på pengekassen.

Hvorfor ikke gribe lidt dybere i metodeværktøjskassen og erkende, at metodevalg afhænger af den problemstilling, der er udgangspunktet.

Der skal både kvalitativ og kvantitativ forskning til, og det ene udelukker ikke nødvendigvis det andet. En kombination af metoder kan være hjælpsom og fortælle mere end tendenser og subjektive oplevelser hos ganske få personer.

Tænk på en helt almindelig tv-avis. Den ruller ikke over skærmen uden et søjlediagram, en lagkage i farver eller et hus med procenter på skorstenen. Hvorfor? Fordi de grafiske virkemidler tydeligt fortæller noget om et problems størrelse og giver klar besked om et emne på ganske kort tid.

Forskning i sygepleje skal også give klar besked, som praksis og politikere kan handle direkte på.

Når den amerikanske forsker, sygeplejerske Linda Aiken, kan vise, at der er sammenhæng mellem sygeplejerskenormering og patienters overlevelse, gør det indtryk, fordi hun taler ud fra et stort materiale, og fordi hun taler i tal. Danske forskere og forskere in spe skal demonstrere samme kyndighed, hvis resultaterne skal nå ud over universitetsbibliotekernes samlinger af støvede rapporter.

Et uklart og vævende citat fra en patient med en speciel tilstand eller sygdom vil aldrig flytte noget som helst op imod et søjlediagram, hverken i praksis, i en avis eller i en nyhedsudsendelse, og meningen må da være, at det arbejde, en forsker bruger tid og ressourcer på, får betydning for nogen. Skaber overblik.

Martins maxiblæk køber jeg ikke. Under ingen omstændigheder. Selv om 30 pct. selvfølgelig er en del. For en husstand på fem vil det blive til rigtig meget på et år. Tal er bedre end tendenser, det har smarte Martin ret i, og faktisk gjorde jeg, som han sagde. Skrev ned.

Du kan læse mere om Linda Aiken i Sygeplejersken nr. 24/2005 side 16.

Klummen ”5 faglige minutter” er en personlig tekst, som gør rede for sit indhold ved hjælp af fortællinger, skrøner, citater m.m. En klummeskriver skal ikke følge almindelige journalistiske krav om saglig, objektiv gengivelse af kendsgerninger.

Tidligere undersøgelser om evnerne udi medicinregning viser, at tal og beregninger ikke er sygeplejerskers stærke side, og måske slår det igennem, når det kommer til forskning. Vi er bange for tal og dårlige til at håndtere dem.
32
2005
26
I HVERT NUMMER
Statistik
Debat
DSR-C
Sygeplejersken
Artikel
Magazine 
Sygeplejersken
Magazine tags  Fem faglige minutter

Sådan skrives redelige tabeller

SY-1999-11-24aPrincipielt er der ingen forskel på konstruktionen af tabeller med få eller mange observationer, men observationsmængden gør en forskel, når man giver sig til at regne videre – eksempelvis oversætte til procenter eller anvende statistiske test. Illustration: Claus Bigum.

'Sygeplejersken' publicerer i stigende omfang artikler, der omhandler undersøgelser af sygeplejerskers iagttagelser af patienter, sig selv, kolleger, 'systemet', osv. Denne mulighed for at få videregivet egne erfaringer med henblik på, at andre kan nyde godt af dem, er indlysende rigtig og samtidig inspirerende.

Paradokset er blot, at det, som man har beskæftiget sig med og været intenst optaget af i månedsvis, pludselig ikke lader sig formulere i ord, tal og tabeller. Hvordan kan man skabe orden i kaos og præsentere sine data så redeligt, at de kan vurderes af læseren på flere dimensioner: Pålidelighed, gyldighed og anvendelighed?

Sygeplejefaglige undersøgelser kan være meget forskellige, men arbejdsgangen eller metodikken omfatter almindeligvis følgende fire faser:

  • problemformulering
  • planlægning af undersøgelsen
  • indsamling af data
  • analyse, status og evaluering.

Resumé af undersøgelsens væsentligste resultater skal naturligvis rummes i artiklen til 'Sygeplejersken' – men læserens vurdering af resultaterne – herunder hvorvidt de kan anvendes i praksis, vil være afhængig af mange forskellige forhold – eksempelvis videnskabsteoretisk udgangspunkt, forforståelse og personlige faktorer. Undersøgelsens forfatter og projektleder arbejder naturligvis også ud fra en faglig referenceramme, der har været afgørende for forvaltningen af spændingsfeltet mellem problemformuleringen og den anvendte metode.

Derfor skal en redelig artikel suppleres med oplysninger af metodemæssig art fra de forskellige faser i en undersøgelse – eksempelvis:

  • hvad var problemet? hvem var det et problem for?
  • hvordan planlagdes undersøgelsen?
  • hvordan samledes oplysningerne ind?
  • hvor var der afvigelser mellem det planlagte og det, der faktisk skete? hvilken betydning har det for analysen? mv.

Læs tal og tabeller

Den daglige avis og tv-avis er fyldt med tal. Der argumenteres ved hjælp af tal og statistik. De fleste undersøgelser inden for det medicinske og sygeplejefaglige felt indeholder tal. Vi er med andre ord omgivet af tal – og dermed også en eller anden form for systematisering     

​Side 25  

af oplysninger (eksempelvis gennemsnit, typetal, varians). Faktisk er opgaven med at skrive tabeller ikke så vanskelig endda – blot man går systematisk og logisk til værks, og da systematik og logik er helt centrale begreber, når medicinske eller sygeplejefaglige undersøgelser foretages, skal tankegangen blot fortsættes, når tabellerne konstrueres og tallene skrives. De fleste tabeller udformes efter samme princip, og når man har forstået det, er det relativt nemt både at læse og også skrive en tabel. 

En redelig tabel skal se ud – og omfatte så mange oplysninger, at den kan læses for sig selv, dvs. uafhængig af teksten i artiklen. I tabellen i figur 1 ses en traditionel tabelskabelon, der indeholder en forspalte og et hoved samt nogle oplysninger, der er knyttet til disse. Endvidere er den forsynet med en overskrift, der siger, hvilke data, der indgår. I tabellens fodnoter, anmærkninger mv. kan anføres yderligere oplysninger.

Overskriften på tabellen i figur 2 fortæller, at den omhandler kvindelige og mandlige præster fordelt efter ægteskabelig stilling. I forspalten kan man se, at alle civilstandskategorier indgår: ugift, gift/samlevende, fraskilt/separeret og enke(mand). Tallene i tabellen er procenttal, og procentbasis, dvs. det totale antal personer, der er grundlag for procentberegningerne, er anført i sidste linie. Der indgår således 177 kvindelige præster og 167 mandlige præster. Anmærkningen fortæller, at en enkelt kvindelig præst har undladt at besvare spørgsmålet.

Når man skal læse tabellen, er det en god idé at se efter evt. mønstre i tabellen – hvor er det største tal, hvor er det mindste, er der et særligt mønster i fordelingen (fx stigninger i tallene for den ene gruppe og fald for den anden gruppe), er fordelingen den samme for kvinderne og for mændene – eller er der forskel?

De største tal i tabellen i figur 2 fortæller, hvad der er det mest almindelige, og de mindste fortæller, hvad der er det sjældneste. Rækkefølgen er ens for de to køn, selv om der er forskel på hyppighederne. I undersøgelsen konkluderes følgende: ''De allerfleste præster er gifte (eller samlevende), men det gælder i væsentlig højere grad for de mandlige præsters vedkommende. Her er den enlige præst næsten et særsyn. Blandt de kvindelige præster er der fire gange så mange ugifte og tre gange så mange fraskilte som blandt de mandlige præster.''

Figur 1. Tabelskabelonen

SY-1999-11-24c
Anmærkning: (eksempelvis generelle, nødvendige oplysninger)
Noter: (eksempelvis specifik information om indholdet i de enkelte kategorier)
Kilder: (eksempelvis hvorfra kommer tabellens materiale?)

Figur 2. Eksempel på en simpel tabel

Fordeling af kvindelige og mandlige præster efter ægteskabelig stilling. Procent. (Boolsen, 1990)

SY-1999-11-24b
Anmærkning: Tabellen er taget fra en bog, der handler om ligestillingen mellem kvindelige og mandlige præster i den danske folkekirke. 200 kvindelige og 200 mandlige præster indgik i undersøgelsen; i tabellens sidste linie er anført, hvor mange henholdsvis kvindelige og mandlige præster, der besvarede det tilsendte spørgeskema.

Note: Der mangler oplysninger fra 1 kvindelig præst.

Kilde: Boolsen, Merete Watt: Ligestilling i folkekirken? Socialforskningsinstituttet, 1990.

Pas på procenterne

Der er ingen regler for, hvor små eller hvor store tal en tabel kan indeholde, men hvis datamaterialet alene omfatter en håndfuld personer, kan det godt virke noget besværligt eller kunstigt at se disse (få) personer sat ind i en tabel. Principielt er der ingen forskel på konstruktionen af tabeller med få eller mange observationer, men observationsmængden gør en forskel, når man giver sig til at regne videre – eksempelvis oversætte til procenter eller anvende statistiske test.

Antallet af personer, cases eller tilsvarende må som sagt godt være lille i en tabel – men det er ikke nødvendigt at oversætte et lille talmateriale til procenter. Faktisk er det ofte direkte misvisende; undersøgelsens resultater læses forkert, når én person eksempelvis fylder fem-ti procent eller mere.

Eksempel (figur 3, side 26): Hvis 60 procent af en gruppe patienter reagerer på en bestemt måde (A) på en behandling og de resterende 40 procent reagerer på en anden måde (B), vil man være tilbøjelig til at konkludere, at A er langt den almindeligste reaktion. Men hvis datasættet kun består af ti personer, betyder det, at seks personer reagerer med A og fire med B – og det giver et helt andet indtryk, selv om procenttallene er de samme. (Hvis målingerne på blot en eneste af patienterne med A-reaktionen er usikker, er det ensbetydende med, at der bliver lige mange i hver gruppe).

Nu tænker vi os, at de ti patienter forøges med én til 11 (kolonne 4 og 5). Den nye ekstra patient reagerer med B, og straks ser tallene

Side 26

noget anderledes ud – på de absolutte tal er der alene én patient til forskel, men i procenttallene er der ti procent forskel mellem tallene. (Den typiske reaktion er stadigvæk A i de to grupper – men det faktiske talgrundlag for denne konklusion er én patient). I tilfælde af at den nye patient reagerer med A, ser forskellen mellem A og B endnu større ud, når procenttallene betragtes: 64 procent over for 36 procent – eller 2/3 over for 1/3 (kolonne 6 og 7).

Én ekstra patient kan med andre ord forrykke hele procent-billedet, når det samlede antal patienter er meget lille.

I en redelig tabel, skal der være mere end 100 personer, førend procenter introduceres. (Læg mærke til, at mange – i fagtidsskrifter, aviser o.a. – er uenige med mig i denne betragtning. Prøv i fortsættelse heraf at vurdere ovennævnte argumentation på det konkrete materiale).

Figur 3

SY-1999-11-24e

Læsevenlige tabeller

Det er bestemt ikke ligegyldigt, hvilken måde man præsenterer sine tal på. Store talmængder bliver lettere at håndtere, når de er procentfordelt, men måden at procentfordele på, er afhængig af den problematik, der er til drøftelse. Derfor skal man tænke sig godt om, inden man vælger blandt nedennævnte tre muligheder:

  1. horisontal procentfordeling med basis i rækkesumtallene
  2. vertikal procentfordeling med basis i søjlesumtallene
  3. procentfordeling med basis i totalsummen.

I en redelig tabel med procenter, skal procentbasis angives. Procentberegninger giver nemlig ofte anledning til mange misforståelser, og det er derfor vigtigt at angive procentbasis tydeligt, således at læseren kan udlede, hvad der har stået i tælleren, og hvad der har stået i nævneren, når procentberegningerne er udført.

Men procenter og procentberegninger giver anledning til at sige andre ting. I det følgende eksempel, har forfatterne procentfordelt 30 tilfælde af fysisk magtanvendelse over for otte børn. Materialet er næsten stillet op i en tabel, de 30 situationer er defineret på forskellig måde i teksten og derefter fordelt efter begrundelse for indgrebet:

Markere grænser: 43,33 procent Bremse handling: 36,66 procent Konflikt med andet barn: 20,01 procent.

Ud over at der (efter min vurdering, når vi taler om en redelig præsentation af undersøgelser) bør være mere end 30 tilfælde, når procenter beregnes, kan man også sige, at decimalerne er overflødige. Naturligvis er 43,33 procent en mere præcis angivelse end 43 procent, men i sammenhængen kan man sige, at det er ligegyldigt, om der står det ene eller det andet. Set ud fra et læsevenlighedssynspunkt er de afrundede tal at foretrække.

Procenter giver ikke altid præcis 100, når tallene lægges sammen. Sommetider er der tale om næsten 100 (99 procent) eller godt 100 (101 procent). I eksemplet her fordeler de 30 tilfælde sig med 13, 11 og 6. Procentberegningen giver 43,33, 36,66 og 20,0. Sammenlagt bliver det til 99,99 procent. Når de 20 procent har fået føjet 0,1 procent på, kan det skyldes forfatterens ønske om, at sammentællingen af procenterne skal give præcis 100. Ideologierne på området er forskellige. Personligt har jeg den opfattelse, at hvis sammenlægningerne af de beregnede tal ikke giver præcist 100, så gør det heller ikke noget.

Analyser og hypoteser

Når man beskriver analysens resultater, er det en god idé også her at gå systematisk og logisk til værks – og beskrive de enkelte metoder og rækkefølgen af dem – eksempelvis:

• hvordan er analysen gennemført? hvilke hypoteser kunne formuleres? hvilke hypoteser blev testet? hvilke statistiske test har været anvendt (og er forudsætningerne opfyldte)? hvilke konklusioner kan drages? hvor stor er usikkerheden på resultaterne? hvilke andre grupper kan analysens resultater generaliseres til?

Hypotesetestning er et større kapitel i enhver undersøgelse, ideologierne er mange, og derfor må en redelig præsentation omfatte oplysninger, der gør det muligt for læseren at vurdere metoderne og drage sine egne konklusioner.

Her vil jeg nøjes med at nævne nogle selvfølgeligheder, der nemt kan overses af begyndere – nemlig at de generelle retningslinier ved en redelig anvendelse af statistiske test handler om, at der skal være overensstemmelse mellem datas egenskaber og testens forudsætninger. Der er mange forskellige test til rådighed, og det gælder derfor om at vælge en test, hvis forudsætninger kan opfyldes af det foreliggende materiale. De hurtige små regnemaskiner har gjort det nemt at teste et materiale, men ofte viser det sig, at der overtestes – dvs. at der anvendes test, der ikke kan anvendes, fordi de er udviklet med henblik på andre situationer. Testresultaterne bliver derfor blot meningsløse tal i sammenhængen.

Det hænder også, at der gennemføres test- eller korrelationsberegninger på meget små data-materialer (eksempelvis færre end 30). Her skal man igen vurdere, om det giver mening. Tallene kan beregnes, men resultatet kan være behæftet med så stor usikkerhed, at den hypotese, som man tester, hverken kan af- eller bekræftes.

Udvælgelsesmetode

Statistiske test forudsætter ofte store talmængder, og det virker umiddelbart logisk at antage, at jo større det talmateriale er, der ligger til grund for beregningerne, desto mere sikkert kan vi udtale os.

Side 27

Det hænder, at jeg får stillet spørgsmål som ''hvor mange skal stikprøven omfatte for at være repræsentativ?'' Men det er faktisk et vrøvlet spørgsmål, fordi repræsentativitet og stikprøvestørrelse har ikke noget med hinanden at gøre.

Repræsentativitet har noget med udvælgelsesmetoden at gøre. En repræsentativ stikprøve er et minibillede af den befolkning, som den er taget fra, og hensigten med en repræsentativ stikprøve er, at resultaterne af undersøgelsen kan generaliseres til hele den befolkning, stikprøven er taget fra.

Undersøgelser, hvor personerne er udvalgt repræsentativt, er behæftet med en statistisk usikkerhed, der bliver større, jo mindre udsnittet er og omvendt mindre, jo større udsnittet er. – Læg mærke til, at udvælgelsesmetoden (igen) er afgørende for den statistiske (u)sikkerhed. Derfor er udvælgelsesmetoden central, når et materiale beskrives redeligt. Der hersker ofte stor tvivl om dette emne. Tabellen i figur 4 indeholder den statistiske usikkerhed på en række resultater (tabellens forspalte). Der er (i tabellens hoved) angivet forskellige stikprøvestørrelser.

Ved hjælp af tabellen kan man beregne, hvor stor den statistiske usikkerhed er på et givet resultat. Sikkerhedsgrænsen eller signifikansniveauet i den viste tabel er på 95 procent, dvs. der er 95 procent sandsynlighed for at have ret og fem procent sandsynlighed for at tage fejl. (Andre sikkerhedsgrænser kan naturligvis vælges – men denne anvendes ofte inden for samfundsvidenskaberne).

Tabellen i figur 4 kan bruges på følgende måde: Man ved fra en undersøgelse af 1.000 personer (der er udvalgt repræsentativt), at 25 procent har været syge inden for den seneste måned. Man er nu interesseret i at vide, hvor stor en del af hele befolkningen der med 95 procent sandsynlighed kan siges at have været syge i den pågældende periode.

Denne andel af befolkningen udtrykkes ved et interval omkring de 25 procent fra stikprøven. I tabellens forspalte vælger man den procent, der svarer til den andel, man har fundet i stikprøven, i dette tilfælde 25 procent. I denne vandrette linie aflæser man under 1.000 personer, som står i tabelhovedet, at intervallet hedder 2,7 procent.

I eksemplet vil den andel af befolkningen, der har været syge inden for den sidste måned således med 95 procent sikkerhed ligge mellem 22,3 procent og 27,7 procent (2,7 procent på begge sider af 25 procent).

Hvis man derimod kun har undersøgt 100 personer (ligeledes repræsentativt udvalgt) og konstateret, at 25 procent har været syge inden for den seneste måned, ser tallene noget anderledes ud. I tabellens forspalte vælger man igen den procent, der svarer til den andel, man har fundet i stikprøven, i dette tilfælde 25 procent. I denne vandrette linie aflæser man under 100 personer, som står i tabelhovedet, at intervallet hedder 8,5 procent.

I det nye eksempel vil den andel af befolkningen, der har været syge inden for den sidste måned således med 95 procent sikkerhed ligge mellem 16,5 procent og 33,5 procent (8,5 procent på begge sider af 25 procent).

Den statistiske usikkerhed på den fundne fordeling af syge er med andre ord større, jo mindre stikprøven er – og omvendt mindre, jo større stikprøven er. Men forudsætningen for at kunne anvende tabellen er, at stikprøven er udvalgt tilfældigt, således at den kan antages at udgøre et minibillede af hele befolkningen.

Afslutningsvis skal siges, at man naturligvis skal kende sit data-materiale for at kunne præsentere det redeligt, det kan efter min vurdering ske ved, at man oplyser om de anvendte metoder og de fundne resultater. Ovennævnte pointer kan være med til at præsentere materialet overskueligt, præcisere sammenhænge og forudsætninger – alt sammen præmisser, der er nødvendige for den læser, der ønsker at tage stilling til undersøgelsens pålidelighed, gyldighed og anvendelsesområde.

Figur 4. Den statistiske usikkerhed

SY-1999-11-24d
Merete Watt Boolsen er ansat på Danmarks Lærerhøjskole og har et eksternt lektorat i faget 'Metode' på Københavns Universitet.

Vi er omgivet af tal i aviser og inden for det medicinske og sygeplejefaglige felt. Vi argumenterer ved hjælp af tal og statistik – men det er bestemt ikke ligegyldigt, hvordan tallene bliver regnet ud og præsenteret for læserne. Her gives en vejledning i, hvordan datamateriale bør præsenteres i artikler til 'Sygeplejersken'. Artiklen er et led i uddannelsesserien, denne gang med stof hentet hos en sociolog.
24-27
1997
11
Fag
Forskning
Metode
Statistik
Sygeplejefaglige artikler
DSR-C
Sygeplejersken
Artikel
Magazine 
Sygeplejersken
Web article