स्रोत निष्कर्ष नहीं है
चिकित्सा रिकॉर्ड, रजिस्टर और अन्य स्रोत उपयोगी डेटा रख सकते हैं। कच्चा डेटा खुद प्रभाव का प्रमाण नहीं है। आबादी, संपर्क, तुलना, परिणाम और विश्लेषण पद्धति स्पष्ट चाहिए।
उद्देश्य के अनुसार गुणवत्ता
देखभाल के लिए जुटा डेटा शोध के जरूरी चर छोड़ सकता है। तारीख, कोडिंग और अनुवर्ती जाँचने चाहिए। उपयोग का वर्णन करने वाली अच्छी आधार-सामग्री सुरक्षा या प्रभावशीलता तुलना के लिए अपर्याप्त हो सकती है।
कैसे समझें
चयनों का औचित्य, गायब डेटा का प्रबंधन और कन्फाउंडिंग का मूल्यांकन देखें। साक्ष्य दूसरे शोध का पूरक और कम पढ़े संदर्भ स्पष्ट कर सकता है। निष्कर्ष वही कहें जिसकी स्रोत और डिजाइन अनुमति देते हैं।
व्याख्या की सीमाएँ
वास्तविक परिस्थितियों का लेबल प्रतिनिधित्व, गुणवत्ता या कारणात्मक वैधता की गारंटी नहीं है।
मूल संदर्भ
अन्वेषण जारी रखें
शोध प्रश्न
विधि, आबादी और उद्देश्य के अनुसार उपकरण चुनें। विषयगत संबंध हर परिस्थिति में उपयोग की वैधता सिद्ध नहीं करता।
शोध प्रश्न बनाने और संदर्भ समझने के लिए शैक्षिक सामग्री। निष्कर्ष की व्याख्या से पहले मूल दस्तावेज़, अध्ययन की आबादी और कार्यप्रणाली देखें। कार्यप्रणाली