Research of Screen Time and Sleeping Behavior

[Ma. Josielyn Silapan]

Paano po ito gawin kung Title research ng mga estudyante ko
“Impact of Screen Time on Sleeping Behavior of Senior High Students”

[Kevin Gil]

Pag sinabi mo kasing impact it could be “effect” or “relationship” eh. Tapos ang basic ideas sa research na ito ay yung varaibles mo ay Screen Time (independent variable or predictor) tapos yung sleeping behavior (dependent variable/ response).

PAANO MO IMEMEASURE YUNG VARIABLES
Ang unang una talagang pinoproblema sa research ay kung paano mo ime-measure yung mga variable eh. At least yung screen time, medyo direct na time lang eh. Pero yung Sleeping Behavior, medyo problematic. Una mong pwedeng gawin, eh maghanap ka ng mga related studies (kaya may review of related literature para mapakinabangan hindi for compliance. hahaha!) na mineasure yun parehong attribute. Pwede kang magpaalam sa kanila para gamitin yung instrument, or kung sinabi naman nilang opensource yung material, icredit mo na lang sila. Ngayon, kung hindi uubrar yung parehas na method, sabihin mong madamot sila tapos hindi opensourced yung instrument, pwede kayo gumawa ng sarili mong instrument tapos itest mo yung reliability against doon sa kanila (kasi valid and reliable na yung kanila). Tanong tanong na lang sa adviser kung paano mo iva-validate yung instrument mo.

Sa scenario na to, may dalawang option na pwede maganap. Given na steady na si screen time na continuous variable (pero pwede mo din gawing categorical pero baba yung predictive power eh), ngayon yung measurement mo ng sleeping behavior could be categorical or a series of categorical variables (kasi hindi lang naman isa ang pwede mong pangmeasure ng behavior) or a complex series of categorical and numerical variables. Sa ganitong instance na dumai yung pwede mangyari sa response mo, medyo yari ka kung senior high ka pa lang kasi more likely na di ka pa familiar sa mga pwede mong statistical treatment kung ganito ang kaso.

Ang pinaksafe mong scenario ay mameasure into a numeric scale yung sleeping behavior mo (0-pangit ka sleeping habits mo.. 100- maganda sleeping habits mo) or mameasure siya in terms of nominal or ordinal categories (panget matulog, sakto lang, maganda matulog pero depende pa din siyempre sa magiging instrument mo).

SAAN MO KUKUNIN ANG DATOS MO
Sabihin nating ready na ang instruments mo, validated na lahat ng gamit mo pang measure ng trait (questionnaire, mga tests, or observation guides/rubrics), ang next mo ng poproblemahin ay kung saan mo kukunin ang datos mo. Dito pumapasok yung tanong na “kanino mo gusto i-apply ang results ng study mo”. Kung pagbabasihan ko yung title mo, parang gusto mo igeneralize yung results sa lahat ng senior high students. Pag ganito yung scenario, ang population mo ay ang LAHAT NG SENIOR HIGH STUDENTS. So ang appropriate na samples mo ay dapat representative ng population na ito, implying na dapat may mga samples ka ng Senior High sa lahat ng panig ng Bansa (or kung tinutukoy mo pa nga ay senior high sa buong mundo, dapat pati sa ibang bansa may susulpot sa sampling distribution mo).

Mahirap to pag ganito kasi gagastos, so ang suggestion naman lagi diyan is to trim down the target population. Baka gusto mo ilimit lang yung population mo sa lahat ng senior high students ng Montalban or ng isang particular school.

ILAN ANG KAILANGAN MONG SAMPLES
Ganito yan, kung meron kang target na minimum margin of error kapag nirun mo yung analysis, gamitin mo yung idea ng confidence interval para makadevelop ka ng desired sample size lalo na kung may idea ka naman sa ilang population parameters. Kung wala talaga, tsaka ka lang gumamit ng slovin’s formula (last resort to lagi pag wala ng choice).

PAANO MO KUKUNIN YUNG SAMPLES MO
Pinaka safe siyempre yung simple random sampling. Siguro kung yung school mo ang napili mong population, ilista mo yung mga pangalan nila sa excel tapos lapatan mo ng number bawat isa, then generate random numbers corresponding to your desired sample size. Then yan, para ka ng nagroleta. Malaking problema nga lang diyan kung yung simple random sample eh ayaw magrespond. Pwede din namang iopen mo yung instrument mo sa lahat ng estudyante sa school mo tapos mula sa nagrespons, dun ka kumuha ng random sample.. Yun nga lang, given this situation, nilimit mo lalo yung population mo to those who are willing to respond. Hindi mo siya pwede igeneralize sa lahat kasi ang sampling distribution mo ay dun lang galing. Pwede ka ding magstratified, pick up ka kunwari ng tig 20 na simple random sample bawat section.

In short, maraming ways pero bottom line, required ang randomization kung gusto mong mageneralize yung findings mo.

PAANO MO IAANALYZE DATOS MO
Nakadepende sa kung anong level ng data mo. Kung parehong numeric (halimbawa: screen time na oras, tapos may score yung sleeping behavior), definitely correlation at regression ending mo. Kaso medyo mahirap assumptions neto kaya iready mo rin yung kaalaman mo sa spearman rho if ever na walang linear relationship. What if gawin mong categorical yung screen time, tapos numeric pa din yung response (sobrang adik sa cp at di adik sa cp against sleeping behavior score), need mo na ng t-test or ANOVA kung parametric yung distribution pero pag hindi, gamit ka ng nonparametric alternative neto such as H-test or Wilcoxon test. Kapag categorical naman pareho, gamit lang kayo ng kung anong appropriate na variant ng chi-square. Ang medyo taghirap ka lang kung senior high ka kapag numeric-categorical yung combination kasi malamang zero idea ka pa sa logistic regression.

ANO BOTTOM LINE NETO
SIyempre ang goal mo ay to determine whether the two variables are either related, or one is a factor of the other depende sa design mo.

[Ma. Josielyn Silapan]

How about “Impact of Smartphone on Sleeping time of Senior High Students”?

• This reply was modified 2 years, 1 month ago by Ma. Josielyn Silapan.

[Kevin Gil]

This is more straightforward at mas gusto to ng mga advisers kasi di mo na masyado kailangan idefine yung mga variables mo. Ang medyo icoconstruct mo na lang yung operational definition, yung concept ng “kung anong aspect ng pagkakaroon ng smartphone”. Sa kahit anong research, mas madali yung maraming options ng independent variable kasi pwede ka magtanggal tangal along the way at it’s better to have a single, definitive dependent variable such as sleeping time (kasi wala ka ng ibang choice kundi imeasure ng oras)

Dalawa choice mo dito: Gawin mong observational study wherein ang results mo ay relation or experiment kung gusto mo magtest ng particular trend as impact, say, ang hypothesis mo ay “MAS MAHABA TULOG NG MGA WALANG CP”

Kahit ano pa yung choice mo sa dalawa, ito yung easiest way to resolve this: simply set the smartphone variable into a binary variable na either “meron” or “wala”. Note: For experimental study, sapilitan yang wala kung dun ma-aassign sa control group yung participant at kung by default ay wala ding CP yung maassign sa experimental, need niyo magprovide sa kanya ng CP. 🙂

[Author]

Posts