7,239 matches
-
încerca să încaseze impozitul de la unitatea falimentară sau lichidată; sindromul „Companiilor multiple” - apare în cazul în care sunt înregistrate mai multe firme, printre care și una fantomă. Aceasta din urmă solicită rambursarea TVA fără a fi participat la plata celei colectate, după care dispare; manipulări insignifiante - se concretizează în efectuarea unei serii de modificări mărunte în contabilitate ca, de exemplu: omiterea de la însumare a unor pagini, înregistrarea repetată a unor facturi de intrare, reportare greșită etc. Toate acestea conduc la întocmirea
Finanțe publice by Florin Franț () [Corola-publishinghouse/Science/194_a_137]
-
din 24 ore Colectarea urinii din 24 ore se face după un anumit tipic: - Prima urină de dimineață este aruncată și se notează ora micțiunii; - Ulterior, toată urina din 24 ore se colectează Într-un vas de sticlă; - Ultima urină colectată trebuie să fie la aceeași oră În ziua următoare; - Vasul cu urina colectată trebuie păstrat la rece și trebuie adus la laborator cât mai repede posibil, după ultima micțiune; - Pacientul va urina Înainte de fiecare defecație pentru a nu pierde urina
LITIAZA RENALĂ GHIDUL PACIENTULUI ŞI AL MEDICULUI by CĂTĂLIN PRICOP () [Corola-publishinghouse/Science/91500_a_93180]
-
tipic: - Prima urină de dimineață este aruncată și se notează ora micțiunii; - Ulterior, toată urina din 24 ore se colectează Într-un vas de sticlă; - Ultima urină colectată trebuie să fie la aceeași oră În ziua următoare; - Vasul cu urina colectată trebuie păstrat la rece și trebuie adus la laborator cât mai repede posibil, după ultima micțiune; - Pacientul va urina Înainte de fiecare defecație pentru a nu pierde urina; - Pentru conservarea urinii se va introduce În vasul colector 10ml din soluție 5
LITIAZA RENALĂ GHIDUL PACIENTULUI ŞI AL MEDICULUI by CĂTĂLIN PRICOP () [Corola-publishinghouse/Science/91500_a_93180]
-
distincte. În prima etapă noi suntem cei care propunem lumii opinia noastră, oferind niște reprezentări abstracte care prezintă concepția noastră despre modul în care se manifestă fenomenele. Apoi, ascultăm răspunsul lumii și aplicăm convențiile științei pentru a descoperi dacă datele colectate susțin sau nu presupunerile avansate inițial de noi. Cu alte cuvinte, scopul științei nu este doar să colecteze date și să însumeze fapte. Faptele în sine nu ne spun prea multe; fiind bazate pe teorie, ne învață ceva doar în măsura în care
[Corola-publishinghouse/Science/2240_a_3565]
-
a pune o problemă sau o întrebare care este relevantă și are sens, apoi o specificăm aplicându-i un model compus din variabile și conexiuni ipotetice între aceste variabile. În continuare, operaționalizăm și testăm ipotezele, căutând relații sistematice în datele colectate. Pe această bază tragem concluzii privind probabilitatea validității presupunerilor noastre inițiale și a concepției despre lume pe care s-au bazat acestea. Procesul de verificare empirică este complex întrucât nimic nu este niciodată, pur și simplu, evident din date. Noi
[Corola-publishinghouse/Science/2240_a_3565]
-
se axează pe probleme de colectare de date și testare, fapt ce constituie partea sintetică a cercetării empirice. Acestea vor indica tehnici de operaționalizare a variabilelor și de selectare a observațiilor, precum și de descoperire a unor paternuri sistematice în datele colectate și de realizare a unor inferențe care să susțină validitatea ipotezelor propuse. Vor fi discutate atât metodele calitative, cât și cele cantitative de testare, inclusiv experimentele, cvasi-experimentele și studiile de caz. Cursul final din această serie va oferi concluzii, recapitulând
[Corola-publishinghouse/Science/2240_a_3565]
-
de colectarea de date și de testarea empirică (vezi Cursurile 9-12). Fiecare variabilă trebuie operaționalizată astfel încât valorile ei să poată fi măsurate concret și codificate. Observațiile trebuie selectate, de obicei printr-o eșantionare a populației pe cazuri eligibile. Apoi trebuie colectate date pentru fiecare variabilă din studiu, la fiecare observație selectată, acordându-se atenție potențialelor surse de erori de măsurare. În continuare, se cere elaborată o strategie de testare care să acorde cercetătorului maximă libertate de manipulare a datelor. Este necesar
[Corola-publishinghouse/Science/2240_a_3565]
-
sistemul suedez de asistență socială, politicile de privatizare din Europa de Est, Alianța NATO, revoluția din Cuba -, dar întotdeauna se urmărește ceva în particular. Nu totul este la fel de relevant. Este pură iluzie să credem că e suficient doar să avem destule date colectate pentru ca adevărurile să iasă singure la iveală. Tot ce am putea produce în această situație ar fi un șir lung de enunțuri disparate, utile în cel mai bun caz pentru a ne exersa memoria, dar cu siguranță nu și pentru
[Corola-publishinghouse/Science/2240_a_3565]
-
să fim cetățeni angajați activ în promovarea reformelor sociale. Totuși, în același timp trebuie să fim angajați în activitatea de dezvoltare a cunoașterii științifice, care prevede luarea în considerare a unei perspective teoretice ample și acordarea de atenție scrupuloasă datelor colectate. Din fericire, cele două sunt legate, căci capacitatea de înțelegere necesară, pentru a putea aduce contribuții sociale, poate fi sporită doar dacă aceasta este bazată pe teorii și date concrete. O abordare științifică riguroasă, care să fie capabilă să îmbunătățească
[Corola-publishinghouse/Science/2240_a_3565]
-
poate capta trăsăturile esențiale pe care vrem să le izolam. Un model trebuie să fie coerent intern, în caz contrar nefiind o reprezentare validă a realității. Mai mult chiar, un model are implicații empirice care pot fi testate cu ajutorul datelor colectate. Unui model propus i se respinge calitatea de reprezentare legitimă dacă rezultatele testării arată că implicațiile ipotetice principale nu sunt adevărate. Nu există reguli care să determine nivelul potrivit de simplicitate al unui model formal. Cu cât un model este
[Corola-publishinghouse/Science/2240_a_3565]
-
variabilă este, prin definiție, o grupare conceptuală care poate lua valori observabile diferite în situații diferite. Cu alte cuvinte, o variabilă trebuie în mod necesar să prezinte o variație. Aceasta trebuie construită astfel încât să poată cataloga diferențele posibile din cadrul datelor colectate. Este surprinzător cât de des întâlnesc tot felul de încercări de argumentație în care variabilele nu prezintă variație. De exemplu, am citit de curând undeva că sărăcia într-o anume țară a constituit cauza unei revoluții. Dar sărăcia, în acest
[Corola-publishinghouse/Science/2240_a_3565]
-
votanții dintre limitele unui venit mediu și superior nu vor prefera partidul Republican. În mod evident, cele două ipoteze se contrazic reciproc. Dar nu se poate ști care ipoteză se confirmă, sau dacă se confirmă vreuna, decât după testarea datelor colectate. În mod similar, poate fi reprezentată grafic și relația cauzală liniară bivariată între două variabile continue. Aceasta este, de fapt, forma generală a modelului cauzal; celelalte variante pot fi deduse din ea. Pentru orice creștere cu o unitate a lui
[Corola-publishinghouse/Science/2240_a_3565]
-
interpretare diferită a relațiilor sociale. Trebuie, de aceea, să încercăm să determinămdacă propunerile noastre pot fi susținute, dacă sunt, cu o bună probabilitate, adevărate sau false. Partea sintetică a procesului de cercetare are două componente esențiale. În primul rând, trebuie colectate datele. Trebuie să decidem ce fel de date să colectăm, unde să le colectăm și cum să le colectăm. Aceasta este tema prezentului curs. Aceasta se referă la probleme legate de operaționalizare, de selectarea observațiilor și de tehnicile de colectare
[Corola-publishinghouse/Science/2240_a_3565]
-
posibil. Cea de-a doua componentă a părții sintetice este design-ul testului, care constituie tema următoarelor trei cursuri. Testarea științifică este un proces de derivare a unor adevăruri generale din fapte particulare. Aceasta încearcă să identifice tiparele specifice datelor colectate, făcând diferența între variația aleatorie și cea sistematică și făcând inferențe din datele respective cu privire la relațiile mai ample care există în lume. Pe această bază putem compara constatările noastre cu ipoteza inițială și adăuga încă o probă la susținerea (sau
[Corola-publishinghouse/Science/2240_a_3565]
-
fie minimalizarea volumului de distorsiune generat de un eșantion care s-ar putea să fie diferit de populația eligibilă și cunoașterea distorsiunilor inevitabile care apar odată cu inferența din date. Un design adecvat poate fi de mare ajutor. Observațiile nu trebuiesc colectate niciodată în scopul ilustrării ipotezei propuse. Un test trebuie să permită întotdeauna ca o ipoteză propusă să poată fi dovedită și ca eronată. Un studiu întocmit nu este un test. În mod similar, o cercetare care restrânge, din motive arbitrare
[Corola-publishinghouse/Science/2240_a_3565]
-
codifică valorile fiecărei observații pentru setul de variabile operaționalizate definite cu atenție din studiu, aplicându-se tehnici care să maximizeze șansele de a se face inferențe solide și să minimalizeze distorsiunile posibile. Există convenții unanim acceptate cu privire la ce date trebuiesc colectate, unde trebuiesc colectate și cum trebuiesc colectate, dar ideea centrală a mesajului acestui curs este aceea că în acest stadiu al proiectului de cercetare apare necesitatea unor alegeri critice care trebuie să fie justificate din punctul de vedere al teoriei
[Corola-publishinghouse/Science/2240_a_3565]
-
observații pentru setul de variabile operaționalizate definite cu atenție din studiu, aplicându-se tehnici care să maximizeze șansele de a se face inferențe solide și să minimalizeze distorsiunile posibile. Există convenții unanim acceptate cu privire la ce date trebuiesc colectate, unde trebuiesc colectate și cum trebuiesc colectate, dar ideea centrală a mesajului acestui curs este aceea că în acest stadiu al proiectului de cercetare apare necesitatea unor alegeri critice care trebuie să fie justificate din punctul de vedere al teoriei și logicii de la
[Corola-publishinghouse/Science/2240_a_3565]
-
variabile operaționalizate definite cu atenție din studiu, aplicându-se tehnici care să maximizeze șansele de a se face inferențe solide și să minimalizeze distorsiunile posibile. Există convenții unanim acceptate cu privire la ce date trebuiesc colectate, unde trebuiesc colectate și cum trebuiesc colectate, dar ideea centrală a mesajului acestui curs este aceea că în acest stadiu al proiectului de cercetare apare necesitatea unor alegeri critice care trebuie să fie justificate din punctul de vedere al teoriei și logicii de la baza proiectului. Cercetătorul trebuie
[Corola-publishinghouse/Science/2240_a_3565]
-
în acest stadiu al proiectului de cercetare apare necesitatea unor alegeri critice care trebuie să fie justificate din punctul de vedere al teoriei și logicii de la baza proiectului. Cercetătorul trebuie să-și asume responsabilitatea pentru validitatea, siguranța și relevanța datelor colectate. Calitatea datelor afectează calitatea concluziilor derivate din acestea. Un test corect poate produce concluzii complet eronate, dacă datele folosite nu sunt exacte. În cercetare trebuie asigurată posibilitatea de a avea încredere în date. Mesajul acesta este simplu, dar absolut esențial
[Corola-publishinghouse/Science/2240_a_3565]
-
de covariație cu X și măsura în care suntem siguri că comportamentul lui Y, descris în funcție de covariația sa dependentă de X, constituie într-adevăr o descriere ce trebuie preferată față de altele posibile. Un test reușit își efectuează prezentarea de date colectate astfel încât să obțină un randament maxim în aceste trei aspecte. Testarea constituie stadiul final al unui proiect de cercetare. Întrebarea relevantă din punct de vedere teoretic este de acum formulată, modelul analizat, implicațiile sale empirice au fost explorate, ipoteza a
[Corola-publishinghouse/Science/2240_a_3565]
-
Testarea constituie stadiul final al unui proiect de cercetare. Întrebarea relevantă din punct de vedere teoretic este de acum formulată, modelul analizat, implicațiile sale empirice au fost explorate, ipoteza a fost specificată, variabilele sunt operaționalizate, observațiile sunt selectate și datele colectate. Tot ce ne mai rămâne de făcut este să extragem semnificația corectă din date. O sală plină de date nu ne spune, în sine, nimic. Dovada nu este făcută pur și simplu de cantitata probelor acumulate, ci de organizarea acestor
[Corola-publishinghouse/Science/2240_a_3565]
-
celelalte nu rămân constante. După cum am susținut în Cursul 2, nici verificarea și nici dovedirea falsității nu se bazează doar pe rețete mecanice; nici una dintre acestea nu poate fi susținută cu convingere apodictică. Cercetătorul trebuie să decidă, pe baza datelor colectate, dacă ipoteza oferită merită a fi susținută, sau nu. Încrederea în această decizie este sporită atunci când cercetătorul se bazează pe reguli logice solide de inferență și când încearcă mai ales să contrazică, și nu să apere poziția pe care o
[Corola-publishinghouse/Science/2240_a_3565]
-
mai greu de respins posibilitatea ca concluziile să fie doar sub influența unui caz excepțional, sau a unor fapte întâmplătoare. Un test bine conceput este astfel construit încât să permită maximizarea capacității cercetătorului de a sesiza relațiile plauzibile din datele colectate și de a face din aceste date generalizări aplicabile la lume în general. Testele mai diferă și în ceea ce privește rolul cercetătorului. Uneori este posibil să avem un control complet asupra situației de testare. Aceasta se poate referi nu doar la selectarea
[Corola-publishinghouse/Science/2240_a_3565]
-
proprii din cadrul datelor studiate. Tendința centrală constituie cel mai simplu și direct răspuns la întrebarea: „ce ne indică aceste date?”. Aceasta prezintă, în modul cel mai succint posibil, nucleul esențial al datelor, fenomenul principal care poate fi sesizat din datele colectate și codificate. Tendința centrală înregistrează care este înfățișarea cazului tipic (atunci când se examinează o singură variabilă) și care este expresia ce reprezintă relația de covariație tipică (atunci când avem de-a face cu asocieri de două sau mai multe variabile). Orice
[Corola-publishinghouse/Science/2240_a_3565]
-
asupra aranjamentului de date, cât de mult sau de puțin din distribuția totală se manifestă în tiparul tipic. Cu cât tendința centrală este mai puternică, cu atât această tendință slujește mai bine ca descriere suficientă a distribuției observate în datele colectate. Cu cât tendința centrală este mai slabă, cu atât este mai probabil ca alți factori să fie necesari la realizarea unei explicații complete. O relație puternică nu este mai bună din punct de vedere moral decât una slabă. Măsura puterii
[Corola-publishinghouse/Science/2240_a_3565]