Требования к стилистике текста дипломной работы

Текст дипломной работы относится к научному стилю. Для научного текста характерен формально-логический способ изложения, подчиняющий себе все используемые автором языковые средства.

В выпускной квалификационной работе должно быть соблюдено единство стиля изложения, обеспечена орфографическая, синтаксическая и стилистическая грамотность в соответствии с нормами современного русского языка. Письменная научная речь строится согласно определённым правилам: излагаемые мысли должны обосновываться, необходимо соблюдать корректность в изложении концепций, содержащихся в используемых источниках, не должно быть смысловых искажений, искусственных натяжек и фальсификаций.

Научное изложение требует ясности, точности, простоты и строгости. Научный текст отличает прагматическое построение без выражения эмоций. В нём является лишним и ненужным всё то, что прямо не работает на решение поставленных задач и реализацию цели. Текст должен быть сухим, неэстетичным, максимально точным и лаконичным. В работе должна соблюдаться логическая последовательность. Не следует употреблять как излишне пространных и сложно построенных предложений, так и чрезмерно кратких фраз, слабо связанных между собой, допускающих двойное толкование.

Научная речь предполагает использование определённых фразеологических оборотов, служебных слов-связок, вводных слов, назначение которых состоит в том, чтобы показать логическое соотношение данной части изложения с предыдущей и последующей или подчеркнуть рубрикацию текста.

Вводные слова и обороты типа «итак», «таким образом», «заметим», «в заключение подчеркнём …» показывают, что данная часть текста служит как бы обобщением изложенного выше.

Для дополнения и уточнения можно использовать следующие конструкции «помимо этого», «также и», «наряду с …», «в частности», «главным образом», «особенно», «именно».

Слова и обороты типа «следовательно», «вследствие», «свидетельствует о …», «условимся считать, что…», «отсюда следует, что…», «следует подчеркнуть, что …», «вместе с тем», «с другой стороны», «это позволяет сделать вывод о …», «в результате» свидетельствуют о том, что между сказанным выше и тем, что будет сказано сейчас, существуют причинно-следственные отношения.

Обороты типа «рассмотрим подробнее», «возвращаясь к вопросу…» или «теперь перейдём к…» помогают более чёткой рубрикации текста, поскольку подчёркивают переход к невыделенной особой рубрикой части изложения.

Слова и обороты типа «вначале», «как уже указывалось», «во-первых», «во-вторых», «прежде всего», «наконец», «в заключение сказанного», «о чём речь пойдёт ниже» указывают на место излагаемой мысли или факта в логической структуре текста.

Для сопоставления и противопоставления используются следующие слова и обороты «однако», «в то время как», «тем не менее», «как…, так и», «с одной стороны…», «с другой стороны», «не только…, но и», «по сравнению», «в отличие».

Чтобы подчеркнуть степень достоверности информации, можно использовать такие слова и обороты «разумеется», «безусловно», «неоспоримым фактом является то, что», «видимо», «надо полагать», «вероятно», «возможно» и т. п.

При анализе разных точек зрения уместны следующие конструкции: «в работах И. И. Иванова подчёркивается…», «ряд зарубежных авторов … считает», «по данным ВОЗ …», «изучение опыта … свидетельствует о том, что …», «исследования … говорят о том, что …», «в статье рассмотрены…» и т. п.

Установившаяся традиционно форма подачи научного текста предполагает максимальную отстранённость от изложения личности автора с его субъективными предпочтениями, индивидуальными особенностями речи и стиля, эмоциональными оценками. Такой эффект отстранённости, безличного монолога достигается рядом синтаксических и стилистических средств, например: использование безличных и неопределённо-личных конструкций, конструкций с краткими страдательными причастиями типа «выявлено несколько новых принципов» и т.п.

Кроме того, особенностью современного научного текста является почти полное исключение из употребления личного местоимения первого лица единственного числа – «я». Там, где автору нужно назвать себя в первом лице, используется местоимение множественного числа – «мы». Образуются конструкции типа «мы полагаем», «нам представляется», «по нашему мнению». Тем не менее, текст не должен пестреть словом «мы». Для стилистического разнообразия стоит прибегнуть к другим конструкциям, обеспечивающим должный уровень безличного текста, например: «установлено», «подчеркнём также», «можно считать доказанным…», «нетрудно убедиться в том, что …», «на основе выполненного анализ можно утверждать, что …», «проведенное анкетирование подтверждает …», «на основании вышеизложенного можно считать, что…», «приведённые факты доказывают, что…» и т. п..

В тексте дипломной работы допустимы только общепринятые сокращения. Обязательно нужно сокращать слова «век» и «год» при указании конкретных дат, например: 1967 г., XX в. Если речь идёт о нескольких годах или веках, или о периоде, длившемся на протяжении нескольких веков, то первая буква слова «год» или «век» удваивается: 1902 – 1917 гг., X – XV вв.

В конце предложения, но не в середине, принято использовать сокращения нескольких слов и оборотов, например: «и др.», «т. п.», «т. д.», «и пр.». Внутри предложения такие обороты не допускаются.

В тексте дипломной работы допускаются специальные сокращения типа ХПН, ХСН, БКК, но при этом в приложении нужно указать список сокращений.

Текст выпускной квалификационной работы не должен быть многословным, в нём не должно быть дублирования. Её не стоит загромождать витиеватыми канцелярскими оборотами, цифрами, знаками, символами. Никогда не нужно употреблять терминов и слов, точное значение которых автору неизвестно.

Рекомендации по проведению исследовательской части работы

После изучения литературы по теме дипломной работы необходимо приступать к исследовательской части выпускной квалификационной работы. Как уже было указано выше, в медицине широко используются количественные (статистические) методы исследования. Они считаются наиболее достоверными и объективными, направлены на выявление причинно-следственной связи между явлениями. В связи с этим представляется целесообразным рассмотреть некоторые положения статистического метода исследования.

Объект исследования в статистике принято называть статистической совокупностью. Статистическая совокупность – это группа относительно однородных элементов – единиц, объединённых вместе в конкретных условиях времени и пространства, обладающих признаками сходства и различия. Различают два вида статистической совокупности: генеральную и выборочную.

Генеральная совокупность – это 100 % единиц наблюдения. Например: население всего района, города; количество всех больных в ЛПУ; количество всех медицинских сестёр поликлиники и т.п.

Выборочная совокупность – это часть генеральной совокупности. Она должна быть репрезентативной, т. е. представительной по отношению к генеральной совокупности, по количеству и качеству. Например, если в генеральной совокупности удельный вес женщин и мужчин составляет 54% и 46%, то и в выборочной совокупности соотношение должно быть таким же.

Результаты исследований, полученные по выборочной совокупности, можно распространить на всю совокупность (объект исследования). Обычный объём клинико-статистических наблюдений в студенческих исследованиях составляет 100 – 200 единиц.

Единица исследования (наблюдения) – наименьшая составная часть статистической совокупности, подлежащая изучению. Каждая единица характеризуется множеством признаков.

Признак – это то, что характеризует явление в целом или одну из его сторон. Выделяют признаки сходства и признаки различия.

Признаки сходства служат для объединения единиц в совокупность.

Признаки различия называются учётными признаками, они являются предметом анализа, изучения. Перечень этих признаков определяется, исходя из цели и задач исследования.

Например, совокупностью являются пациенты, обратившиеся в «Скорую медицинскую помощь», а единицей наблюдения является каждый больной. Примерами признаков сходства, то есть признаков, общих для всех единиц, могут быть: пол (мужской и женский); возраст; наличие однородного синдрома (острого отравления) и т. п. Примерами признаков различия (учётных признаков) могут быть: отравления различными ядами; тяжесть течения отравления; длительность лечения; различные исходы отравления и т. п.

По роли в совокупности учётные признаки могут быть факторными и результативными.

Факторные признаки – это те, которые влияют на результативные. Это важно учитывать при изучении причинно-следственных взаимосвязей между признаками. Факторные признаки могут быть причиной явления, а результативные – следствием. В связи с этим в круг изучаемых учётных признаков, характеризующих единицу наблюдения, необходимо включать и факторные, и результативные признаки.

Например, демографические показатели здоровья, показатели физического развития, показатели заболеваемости, показатели инвалидности – это типичные результативные признаки. Все они зависят от факторов (факторных признаков) – пола, возраста, образования, условий жизни, условий труда, условий медицинского обслуживания.

По характеру учётные признаки могут быть качественными и количественными. Качественные признаки называют ещё атрибутивными, они выражаются словесно. Например: профессия, образование, состояние больного и т. п. Количественные признаки выражаются цифрами. Более точные результаты исследования получаются при работе именно с количественными признаками. Возможен перевод качественных признаков в количественные путём присвоения баллов. Например: удовлетворительное состояние больного оценивается в 1 балл, состояние средней тяжести – в 2 балла, тяжёлое – в 3 балла, агония – в 4 балла.

Выделяют следующие способы сбора материала:

– по времени – текущий и единовременный;

– по объёму – сплошной и выборочный;

– по методике – непосредственное наблюдение, опрос, анкетирование, тестирование, выкопировка сведений из документов и т. д.

Программа исследования – это перечень учётных признаков и их группировка. При определении учётных признаков нужно исходить из того, что

• это должны быть существенные признаки, непосредственно характеризующие изучаемое явление, его тип, основные черты, свойства, исходя из цели и задач исследования;

• не следует в число учётных признаков включать второстепенные, так как излишества затрудняют сбор данных, их обработку и анализ;

• должна быть возможность получения объективной и достаточно точной информации.

Наметив перечень этих признаков, можно изложить их в виде вопросов и сформулировать разные варианты ответов в анкете (не только «да» или «нет»).

Под группировкой понимают распределение статистической совокупности на однородные группы по одному или нескольким признакам. Различают два вида группировок: типологическую и вариационную.

Типологическая группировка – это группировка атрибутивных (описательных) признаков, выражающаяся словесно (пол, профессия, виды патологии, образование и т.п.) Вариационная группировка – это группировка количественных признаков, имеющих числовое выражение (возраст, рост, уровень дохода и т. п.)

Примеры группировки признаков

Типологическая группировка	Вариационная группировка
Пол: а) мужчина, б) женщина	Возраст: а) до 19 лет, б) 20 – 29 лет, в) 30 – 39 лет, г) 40 – 49 лет д) 50 – 59 лет, е) 60 лет и старше
Семейное положение: а) холост (не замужем), б) женат (замужем)	Стаж работы: а) 1 – 4 года, б) 5 – 9 лет, в) 10 – 14 лет, г) 15 лет и более
Исходы заболевания: а) выздоровление, б) улучшение, в) без улучшения, г) смерть	Рост: а) до 150 см, б) 151 – 155 см, в) 156 – 160 см, г) 161 – 165 см, д) 166 см и выше.

Собранный в процессе исследования материал необходимо обработать, свести в таблицы и составить графические изображения полученного статистического материала. Таблицы и графические изображения способствуют повышению наглядности материала, позволяют углубить анализ. Для решения конкретных задач социально-гигиенических и клинических исследований используются различные методы математико-статистической обработки:

– методы расчёта обобщающих коэффициентов (относительных величин, средних величин, их достоверности);

– методы факторного анализа;

– методы анализа динамики явления.

В медицине и здравоохранении для анализа явлений используются различные статистические показатели, чаще всего абсолютные и относительные величины.

Абсолютные величины дают общие представление о размере изучаемого явления, являются основой для вычисления других показателей, но их не всегда можно сравнивать между собой.

Относительные величины – получаются путём деления одной абсолютной величины на другую. По ним можно судить об уровне, частоте, распространённости явления в определённой среде, о структуре явления. Они позволяют сравнивать, значит и оценивать различные явления между собой.

Средние величины – дают обобщённую характеристику изучаемого явления или признака. В медицине служат в качестве норм, нормативов, стандартов и т. п.

Из относительных величин часто используются интенсивные и экстенсивные показатели.

Интенсивный показатель характеризует частоту (уровень, распространённость) явления в своей среде, непосредственно продуцирующей данное явление. Типичными интенсивными показателями являются показатели рождаемости, смертности, заболеваемости, инвалидности. Интенсивный показатель рассчитывается следующим образом: частное от деления абсолютного размера явления на абсолютный размер среды умножается на 100 (1000, 10000, 100000).

Экстенсивный показатель характеризует структуру явления, показывает долю (удельный вес) признака, распределение признаков в данной совокупности. Экстенсивными показателями являются структура смертности, структура заболеваемости, структура группы людей по возрасту, полу, стажу работы и т. п. Экстенсивный показатель: частное от деления абсолютного размера части явления на абсолютный размер явления в целом умножить на 100.

В студенческих работах часто характеризуются основные свойства изучаемого явления: его размер, внутренняя структура, средний уровень, изменение во времени, взаимосвязь с другими признаками и т. п.

Например, размер явления можно характеризовать с помощью абсолютных величин. Однако сравнение двух явлений с помощью абсолютных величин невозможно, для этого необходимо вычислить интенсивный показатель. Внутренняя структура, составные части явления (распределение признаков) характеризуются экстенсивными показателями, средний уровень признака – средними величинами.

Таким образом, вычисление статистических показателей – не самоцель, а возможность получения ответа на поставленные задачи.

На этапе осмысления полученных материалов исследования формируются умения анализировать, обобщать, сравнивать и т.п. При логическом анализе полученных результатов целесообразно учитывать несколько основных рекомендаций.

▪ Анализ проводится по принципу от общего к частному, то есть, прежде всего, анализу подвергаются наиболее общие показатели, затем из частных показателей отбираются те, которые представляют интерес с точки зрения поставленных задач.

▪ Оценка полученных данных проводится методом сравнения:

– с литературными данными;

– с нормами, нормативами, ГОСТами, стандартами;

– с данными в динамике;

– со средними данными по другим учреждениям и территориям.

▪ Сравнений должно быть несколько, тогда чётко определяется место и роль изучаемого явления среди других аналогичных. При описании и оценке данных целесообразно соблюдать последовательность использования статистических показателей: абсолютные данные – интенсивные показатели – экстенсивные показатели – другие показатели.

▪ Выводы должны соответствовать поставленным задачам. Формулировка их должна быть конкретной, лаконичной, вытекающей из анализируемых материалов.

Знания по основам медицинской статистики достаточно сложны для усвоения, но они носят всеобщий, универсальный характер. Предлагаемые рекомендации призваны дать лишь общие представления о методике исследовательской работы. Более детальная информация представлена в специальной литературе по медицинской статистике.

В исследовательской (практической) части работы могут быть приведены и качественные исследования – письменные наблюдения за пациентами, когда объекты исследования – конкретные пациенты, выписки из истории болезни, а предмет исследования – состояние здоровья пациентов, интерпретация, сравнение и обобщение полученных результатов.