3-НДФЛ
- Скачать 3-НДФЛ
- Заполнить 3-НДФЛ
- Налоговые вычеты
- Кто заполняет
- Как заполнить 3-НДФЛ в 1С
- Как сдать 3-НДФЛ через интернет
- Полезная информация
- Справочная информация
- Вопросы и ответы по 3-НДФЛ
- 3-НДФЛ за 2021 правила заполнения
- 3-НДФЛ за 2020
- 3-НДФЛ за 2019
- 3-НДФЛ за 2018
- 3-НДФЛ за 2017
- 3-НДФЛ за 2016
- 3-НДФЛ за 2015
- 3-НДФЛ за 2014
- 3-НДФЛ за 2013
- 3-НДФЛ за 2012-2011
- 3-НДФЛ за 2010
- 3-НДФЛ за 2009
- Самозанятые — налог на профессиональный доход
- Квитанция Сбербанка
Сайт посвящен налоговой декларации по налогу на доходы физических лиц
(форме 3-НДФЛ) и порядку её заполнения. Этот сайт не является коммерческим, не представляет какую-либо организацию
и не предлагает какие-либо платные сервисы, в том числе по заполнению 3-НДФЛ.
ФНС России внесла изменения в форму Декларации 3-НДФЛ за 2021 год, которую нужно заполнять в 2022 году.
Новую форму Декларации 3-НДФЛ за 2021 год можно увидеть в Приказе ФНС России от 15.10.2021 N ЕД-7-11/903@ (Зарегистрировано в Минюсте России 28.10.2021 N 65631).
Изменения вступают в силу начиная с представления налоговой декларации по налогу на доходы физических лиц за налоговый период 2021 год,
т.
Срок подачи 3-НДФЛ за 2021 год (для тех лиц, кому подавать декларацию обязательно) до 30 апреля 2022 года. Однако подать декларацию 3-НДФЛ для получения налогового вычета можно в любое время и после этого срока.
Также на нашем сайте вы можете найти официально утвержденный исчерпывающий перечень причин, по которым могут отказать в приеме декларации 3-НДФЛ.
В 2022 году 3-НДФЛ за 2021 год сдается по новой форме
Форма налоговой декларации 3-НДФЛ о доходах, полученных в 2021 году, изменилась, и она отличается от формы за 2020 год. Новую форму Декларации 3-НДФЛ за 2021 год можно увидеть в Приказе ФНС России от 15.10.2021 N ЕД-7-11/903@. Изменения вступают в силу начиная с представления налоговой декларации по налогу на доходы физических лиц за 2021 год, т.е. с 01.01.2022 года.
..
Отличия и новая форма декларации 3-НДФЛ за 2020 год
Изменения, внесенные в 3-НДФЛ в последние годы были связаны, в том числе, с необходимостью определения кадастровой стоимости объекта недвижимости. Часто задают вопрос, как узнать кадастровую стоимость объекта недвижимости, где можно получить информацию о кадастровой стоимости…
Как узнать кадастровую стоимость?
Скачать форму 3-НДФЛ
В этом разделе Вы сможете скачать форму налоговой декларации по налогу на доходы физических лиц 3-НДФЛ 2021 в различных форматах: TIF, PDF или Excel, а так же найти ссылки на нормативные источники.
Скачать декларацию 3-НДФЛ
Заполнить форму 3-НДФЛ 2021
Этот раздел сайта посвящен заполнению формы 3-НДФЛ, здесь можно найти ссылки
на бесплатные программы для заполнения в 2021 году
формы налоговой декларации 3-НДФЛ за 2021 год или за 2020, 2019, 2018, 2017, 2016, 2015, 2014, 2013, 2012, 2011, 2010 и 2009 годы.
ФНС России выпустила бесплатную программу Декларация 2021, с помощью
которой можно заполнить в 2022 году декларацию 3-НДФЛ 2021 на компьютере по соответствующей этому году форме.
Как заполнить форму 3-НДФЛ на компьютере
Заполнить и сдать 3-НДФЛ 2021 через интернет
Заполнить и сдать декларацию 3-НДФЛ через интернет можно абсолютно бесплатно в личном кабинете на сайте ФНС.
Как заполнить и сдать 3-НДФЛ через интернет
Кто должен заполнять 3-НДФЛ
Обязанность представления налоговой декларации по налогу на доходы определена Налоговым Кодексом Российской Федерации. Узнать подробнее кто должен заполнять налоговую декларацию 3-НДФЛ, а так же найти ссылки на соответствующие статьи НК РФ, можно в этом разделе нашего сайта.
Кто должен заполнять налоговую декларацию 3-НДФЛ
Полезная информация
Подавать декларацию 3-НДФЛ при продаже старых авто, квартир, дач, земельных участков и т.д., находившихся в собственности более минимального предельного срока владения, больше не нужно…
3-НДФЛ — полезная информация
Как узнать свою задолженность по налогам через интернет …
Как узнать долг по налогам online
Примеры заполнения 3-НДФЛ
Если возникают трудности с заполнением декларации или не понятно, что писать, на каком листе или вообще, нужно ли заполнять тот или иной лист,
а если нужно, то в каком случае, то ответить на эти вопросы помогут примеры заполнения декларации 3-НДФЛ.
Мы также подготовили наглядную шпаргалку, какие листы заполнять в декларации 3-НДФЛ, и в каком порядке.
Образцы заполнения декларации 3-НДФЛ
Какие листы заполнять в декларации 3-НДФЛ
Как заполнить декларацию 3-НДФЛ в 1С
Пользователи программных продуктов 1С могут заполнить декларацию 3-НДФЛ 2021 прямо из регламентированной отчетности. Подробнее о том, где найти и как заполнить 3-НДФЛ за 2021 год в программах 1С, можно узнать в этом разделе нашего сайта.
Как заполнить 3-НДФЛ в 1С
Фотография к резюме: как понравиться немецким кадровикам
Учеба и карьераКонечно, это не конкурс красоты. Однако и при приеме на работу внешность кандидата является одним из критериев. На что обращают внимание немецкие кадровики?
Селфи, сделанное сидя за компьютером, фотография из отпуска или — другая крайность — снимок на паспорт со взглядом, направленным в пустоту и полным отсутствием каких-либо эмоций на лице, — что только не получают сотрудники немецких отделов персонала вместе с заявками на вакансии! Между тем фото на резюме играет роль при отборе кандидатов.
На что обращают внимание кадровики?
Недооцененное значение фотографии
Вообще-то размещать фотографию на документах для подачи заявки на вакансию в немецкую компанию не обязательно. Более того, согласно закону против дискриминации (Allgemeines Gleichbehandlungsgesetz), вступившему в силу в 2006 году, работодатель не имеет права требовать этого от соискателя. Но многие претенденты все же предпочитают не оставлять резюме безликим. И в этом есть смысл.
Взгляд, прическа, одежда, задний фон, освещение — все эти аспекты являются источниками дополнительной информации для кадровиков, которые ими охотно пользуются. В этом фирмы в Германии существенно отличаются от английских или американских компаний, для которых фото к резюме превратилось в архаизм.
Фото: Fotolia- detailblick«Роль фотографии нельзя недооценивать. Внешний вид претендента может определить его судьбу», — подчеркивает консультант по вопросам трудоустройства и автор многочисленных книг Дорис Бреннер (Doris Brenner).
В особенности это касается кандидатов на должность, требующую постоянной работы с клиентами.
Резюме как рекламная кампания
Поэтому к фотоснимку для резюме следует отнестись серьезно. Интернет пестрит рекомендациями сотрудников порталов по трудоустройству, да и самих фотографов, а также конкретными примерами снимков с их подробным анализом. «Резюме — это же реклама для вас. А фотография к нему — это то же, что и иллюстрации на рекламных плакатах», — подчеркивают фотодизайнеры из Мюнхена Тассило Хофман (Tassilo Hofmann) и Ева Кубинска (Eva Kubinska).
С фотографии должен смотреть дружелюбный, открытый и позитивно настроенный человек с прямым целеустремленным взглядом. Легкая приветливая улыбка также поможет расположить к себе сотрудников отдела кадров. Постарайтесь выглядеть как можно естественнее, подчеркните свою компетентность и уверенность в своих силах, рекомендуют специалисты.
Ваш внешний вид имеет большое значение. «Неаккуратная прическа, потрепанная физиономия, помятая одежда.
Такие резюме сразу же приземлятся в стопке с отказами. Немецкие работодатели обращают внимание на опрятность», — отмечает Дорис Бреннер. Значение дресс-кода также не стоит преуменьшать.
Так, для претендента с дипломом о высшем образовании лучше всего подходит костюм с галстуком. Претендентам на руководящую должность следует прийти на фотосессию в консервативном и элегантном облачении. Даме, которая устраивается на должность в сфере экономики или промышленности, также следует проявить сдержанность.
А вот претендентке, подающей заявку на вакансию в одну из фирм из мира моды, можно не бояться показаться слегка кокетливой. Абсолютное табу для представительниц женского пола — блузка с вызывающим вырезом или пышными рюшами, украшения, бросающиеся в глаза, и слишком яркая косметика. У мужчин негативное впечатление произведет расстегнутый ворот рубашки, выставляющий напоказ заросшую волосами грудь.
Удачный формат
В один голос специалисты советуют оговорить с фотографом заранее, на какую должность вы подаете документы.
В творческих профессиях приветствуются креативный подход к фотографии. Скажем, сейчас в моде снимки, на которых верхняя часть головы слегка срезана. Такое фото выглядит эффектно, претендент кажется живым и энергичным человеком. Также популярны горизонтальные фотографии. Но здесь необходимо учитывать особенности телосложения. Скажем, такой формат сыграет против полного человека.
Цветные фотографии считаются более выразительными. Но и черно-белое фото может быть сделано очень удачно. Например, Дорис Бреннер рекомендует делать черно-белые портреты мужчинам в возрасте от 20 до 30 лет. Тогда черты лица кажутся более взрослыми, претендент создает впечатление зрелого человека.
«Главное — чтобы фотография была выполнена в одном стиле с остальными документами», — отмечают Тассило Хофман и Ева Кубинска. Если вы размещаете снимок на обложке к резюме либо на странице с контактными данными, то он вполне может быть размером с визитную карточку. К резюме, оформленному в виде таблицы, можно прикрепить фото поменьше: 5×7 или 4×6 сантиметров.
Практический совет
Цены на фотографию для резюме в немецких ателье расходятся от 20 до 200 евро. Одни предлагают несколько снимков с применением легкой ретуши, другие — часовую фотосессию со сменой гардероба, услугами стилиста и визажиста, а также с доскональной цифровой обработкой снимков. Некоторые фотографы включают в стоимость компактный диск с фотографиями, другие просят за эту услугу дополнительную плату. Конечно, фотографию можно сделать в автомате, будет и дешево, и оперативно, но резюме — это как раз тот случай, когда не стоит экономить.
И напоследок — совет от Дорис Бреннер: сделайте несколько фотографий в разных форматах и посмотрите, как вы на них выглядите. Для объективности восприятия лучше всего на помощь призвать кого-то из знакомых с хорошим эстетическим вкусом и способностью дать критическую оценку.
Смотрите также:
__________
Хотите читать нас регулярно? Подписывайтесь на наши VK-сообщества «DW на русском» и «DW Учеба и работа» и на Telegram-канал «Что там у немцев?» или читайте нас в WhatsApp.
Петрозаводский автотранспортный техникум. Рекомендации по написанию резюме
Работу сейчас не может найти только ленивый. И неважно, есть ли у вас опыт работы, городская прописка и престижный техникум за плечами. Вопрос в том, как найти лучшую для себя работу из имеющихся вариантов. А варианты есть всегда. И понятно, что нет единственного рецепта, как и единственно правильного пути. Есть несколько слагаемых, которые приведут к успеху.
Поиск работы надо начинать с грамотного составления резюме. Это Ваше первое деловое письмо. И рассматриваться оно будет работодателем именно под этим углом. И если его не выбросили в корзину, считайте, Ваша первая цель достигнута. Проблема, с которой сталкиваются некоторые кандидаты, — писать нечего, текста нет. Нет опыта работы, профессиональных достижений, служебного роста, нет семейного положения и личного автомобиля. И дабы компенсировать бескрайние белые поля резюме в дополнение к нему высылают копии дипломов и похвальных грамот.
Резюме (от фр. résumé или лат. curriculum vitae — жизнеописание, часто сокращают до CV) — документ, одностраничное (реже двухстраничное) изложение вашей «трудовой биографии», сведений о полученном образовании, а также квалификации и навыках, относящихся к работе, на которую вы претендуете.
Резюме — это краткая профессиональная самооценка кандидата на какую-либо вакансию.
Основное назначение резюме — предоставить потенциальному работодателю удобный и эффективный способ быстро определить, стоит ли вообще продолжать с Вами разговор на эту тему. Удачное резюме способствует личной встрече с работодателем или его представителем. Необходимо твердо осознавать, что резюме — это еще не гарантия работы. Его цель — добиться, чтобы читающий захотел встретиться с Вами лично.
Резюме это «одежка», по которой Вас встретят.
Но, не путайте резюме с автобиографией.
Автобиография – это описание человеком в произвольной форме основных этапов его жизни. (Пример: родился я в городе Петрозаводске, в семье учителя и рабочего)
Обычно её просят составить при приеме на работу в государственные учреждения или в крупные коммерческие компании. Чаще она требуется для того, чтобы укомплектовать пакет документов личного дела и, фактически, особого внимания к ней нет.
Перейдём к самой сути резюме. После рассмотрения Вашего резюме специалист кадрового агентства или работодатель определит Вас в категорию «перспективных» или «неперспективных» соискателей.
Существует 3 типа резюме:
- хронологическое
- функциональное
- комбинированное
Тип резюме — это не общий вид резюме (цвет бумаги, шрифт), это способ его организации, последовательность изложения информации и расстановка акцентов в сведениях, включаемых в резюме.
Хронологическое резюме:
трудовые достижения расположены в хронологической последовательности (в прямой или обратной). Сегодня это самый распространенный тип резюме.
Преимущества хронологического резюме: удобно для работодателя, так как дает удобную картину Вашей трудовой биографии. Работодатель может сравнить, чем Вы занимаетесь в настоящее время (на данном этапе карьеры) — в противоположность тому, чем Вы занимались лет 5 тому назад.
Хронологический тип резюме особенно рекомендуется, если вы принадлежите к одной из следующих категорий кандидатов на получение рабочих мест:
а) место, которое Вы хотели бы получить, относится к сфере деятельности, в которой у вас отмечается устойчивый и впечатляющий прогресс;
б) сильная сторона Вашего трудового опыта отражается Вашим последним местом работы.
Недостатки хронологического резюме: в определенных ситуациях хронологического типа резюме может представить Вас в невыгодном свете.
Это может произойти в следующих случаях:
а) Вы собираетесь изменить свою карьеру, а последнее место работы не связано с той деятельностью, которой Вы хотели бы себя посвятить;
б) Вы хотели бы занять какую — то рядовую должность и у Вас нет никакого практического опыта;
в) В Вашей трудовой биографии полно «больших» дыр — значительных периодов времени, когда Вы не работали.
Функциональное резюме:
представляет ваши профессиональные навыки, опыт и достижения, а не конкретный перечень работ, которыми вам приходилось заниматься на различных этапах своей карьеры.
Его выгоднее писать, если:
а) Вы хотите получить рядовую должность, а о предыдущем трудовом опыте сказать практически нечего.
б) Вы возвращаетесь к данной сфере деятельности после длительного перерыва.
Преимущество резюме функционального типа концентрирует внимание на Ваших трудовых достижениях.
Недостатки: некоторые работодатели относятся к такому типу резюме с большим предубеждением (вероятно, Вам есть что скрывать).
Резюме комбинированного типа:
функционально-хронологическое резюме не только демонстрирует Вашу квалификацию, но и достижения и позволяет читателю получить более отчетливое представление о Вашей трудовой биографии.
Преимущества: позволит обратить внимание работодателя на Ваши реальные достижения и рассеивает подозрения, которые могут быть вызваны трудовой биографией.
Чтобы пополнить ряды «перспективных» при составлении резюме, руководствуйтесь следующими правилами.
Правила составления резюме:
Целью резюме — добиться работодатель хотел встретиться с Вами лично. Из этого следует
Правило первое – краткость.
Резюме должно занимать не более 1 страницы (в крайнем — случае 2 страницы) формата А4.
Излагайте главное, избегайте второстепенных деталей. И помните — резюме читают один раз.
Второе правило – конкретность.
Не используйте общие фразы. Тщательно продумайте и конкретно опишите задачи, которые Вы решали на предыдущих местах работы. Если у Вас нет опыта работы, то укажите те достоинства, которые Вы готовы продемонстрировать при выполнении функциональных обязанностей на новом рабочем месте. Побольше фактов и никаких оценок. Следует подробно излагать только «голые» факты, избегая лестных самооценок наподобие «большой опыт работы», «хорошие организаторские способности» и т.п. Резюме составляется так, чтобы менеджер сам сделал нужные Вам выводы.
Третье правило – правдивость.
Помните: «все тайное становится явным».
Приведите результаты Вашей последней работы, используя числа и проценты, покажите реальный результат Вашей деятельности (если Вы заинтересовали работодателя, факты из резюме будут проверены, например, позвонят на предыдущее место работы).
Четвёртое правило — активность и энергичность.
Описывая свой опыт, используйте глаголы действия (устроил, организовал, наладил). Фразу: «я проработал три года», лучше заменить «получил повышение в должности и два повышения оплаты».
Пятое правило – официальность.
Не стоит указывать сведений личного характера (Ваш вес, рост, имена жены и детей), демонстрировать остроумие, коммуникабельность, использовать жаргонные термины.
Шестое правило — избирательность — информацию для резюме следует отбирать, исходя из его целей. Другими словами, в резюме стоит включать описание именно тех аспектов Вашего опыта, которые значимы для позиции, на которую Вы претендуете. Если Вы отсылаете резюме в несколько мест на соискание разных должностей, то и Ваши резюме должны быть разные, т.е. соответствовать функциональным обязанностям должности.
Требования к оформлению резюме.
а) Структурированность
Резюме должно иметь ярко выраженную структуру и простой язык изложения.
В тексте должны выделятся Ваши ключевые способности, достижения, опыт.
б) Правильное оформление, читабельность, внешняя привлекательность. Не пишите связного текста. С ним неудобно работать. Необходимо сочетать аккуратные промежутки, ровные поля и не пренебрегать абзацами. Шрифт должен быть хорошо читаемым, как правило, в диапазоне от 12 до 14. Печатать резюме лучше на лазерном принтере — так ваш текст будет выглядеть более презентабельно. Используйте качественную бумагу, желательно белую или кремовую.
в) Простота, краткие формулировки.
Не увлекайтесь графическими рисунками, вычурными рамками. Полностью пишите названия школ, других учебных учреждений, городов. Пользуйтесь краткими фразами и не увлекайтесь витиеватыми словосочетаниями. Не используйте специфические технические термины.
г) Грамотность.
Не доверяйте компьютерному редактору. Обязательно перечитайте текст вслух после написания, чтобы убедиться в отсутствии ошибок и двусмысленностей.
Для создания анкеты можете использовать конструктор современного резюме, где есть стильные дизайнерские шаблоны, а также все необходимые разделы и функции. Для повышения эффективности читайте профессиональный мануал «Как составить резюме на работу» и другие статьи блога.
Содержание резюме.
Как такового идеального шаблона для написания резюме не существует, но для удобства восприятия информации, которую Вы хотите сообщить потенциальному работодателю или кадровику, она должна быть определенным образом структурирована и содержать несколько стандартных блоков.
Первый блок — Анкетные данные.
Они обычно указываются в верхней части страницы и включают в себя:
Фамилию, Имя, Отчество
Дату рождения
Указывать ли свой возраст?
Это скорее принято, а не обязательно. Решайте сами. Преимущества в получении работы есть у людей в возрасте от 25 до 45 лет.
Контактная информация (электронный адрес, телефоны)
В этот же блок может входить семейное положение, наличие детей.
Семейное положение стоит писать в соответствии с Вашими паспортными данными. Не стоит упоминать о гражданском браке, даже если Вы в нем состоите. Никто не посягает на Вашу личную свободу, но в глазах работодателя это выглядит несколько инфантильно. Если человек может быть «немножко женат», вполне возможно что, придя на работу, он будет «как бы работать».
Можно поместить в резюме сверху свое фото «официального вида» (лицо или по плечи).
Второй блок – Цель.
Укажите точное название должности, которую хотите получить. Ее формулировка должна точно совпадать с тем, как она заявлена в объявлении или на сайте. Если Вы указываете несколько должностей, то необходимо, чтобы они соответствовали друг другу, роду Вашей профессии и не были слишком разнообразны по интересам. Можно указать 1-2 должности, но лучше – 1.
Для двух профессий лучше написать 2 разных резюме.
Нелепые цели.
- Найти работу, где я смогу применить свои знания и умения.
- Реализовать свой потенциал.
- Получить работу с достойной заработной платой и реализовать себя.
- Поиск интересной работы, не боюсь трудности. Могу сказать точно, что такой сотрудник, как я, никогда вас не подведет.
- Получение удовольствия от работы, которая приносит результат.
Третий блок — Образование.
Этот блок обычно делится на основное и дополнительное образование. Учебные заведения указываются в обратном хронологическом порядке.
Основное образование: второе высшее образование, институт, техникум, училище.
Школу, как правило, не указывают, кроме случая, если она специализированная по Вашему профилю работы (например, языковая). Или если вы свежеиспечённый выпускник школы, техникума.
Укажите период обучения, название учебного заведения, которое Вы окончили, факультет, специализацию, тему диплома, если она непосредственно касается работы, на которую Вы претендуете.
Аббревиатуры требуют расшифровки. Если у Вас незаконченное образование, укажите, сколько курсов Вы закончили, но приготовьтесь к тому, что у работодателя могут быть вопросы по этому поводу.
Дополнительное образование: стажировки, курсы повышения квалификации, тренинги, семинары.
Вашим плюсом являются всевозможные награды различных конкурсов, олимпиад, участие в конференциях, публикации.
Не занимайтесь перечислением всех «корочек», которые Вам удалось собрать. Курсы по имиджу, массажу, рекламе и ценным бумагам интересны только в том случае, если прямо связаны с должностью, которую Вы хотите получить. Не стоит также писать, что Вы были старостой класса и пели в хоре. К образованию это не имеет отношения и не прибавит Вам очков.
Четвёртый блок — Профессиональный опыт.
Обычно в резюме этот блок располагается перед блоком «Образование» (за исключением тех случаев, когда кандидат является выпускником и не имеет опыта работы по данной специальности).
Это самый важный и самый длинный раздел резюме, который по объему должен превышать все вместе взятые остальные разделы.
Если опыт работы у Вас есть, непременно стоит указать стаж работы в этой должности. Но, если он небольшой (менее года), лучше ограничиться фразой «есть опыт работы».
Перечислять места работы нужно в обратном хронологическом порядке, начиная с последнего. Время поступления на работу и окончания надо отмечать с точностью до месяца. После этого идет название организации (можно указать направление ее деятельности), название Вашей должности и обязанности, которые Вам приходилось исполнять.
Если Вы работали по специальности, изложите свои функциональные обязанности, по возможности, более полно, поскольку именно то, что Вы умеете делать, больше всего интересует работодателя. Если Ваша работа носила проектный характер (программист, дизайнер), то перечислите все Ваши проекты, длившиеся свыше одного месяца. Если работа однородная или не носит проектный характер (менеджер, продавец), то выделите в Вашей работе какие-то задачи и виды работы (например, работу с определенным крупным заказчиком или поставщиком).
Постарайтесь вспомнить все, что Вам доводилось когда-то делать, может быть, даже давно или немного, но о чем Вы имеет представление и что может заинтересовать работодателя.
Понятно, что, будучи студентом, Вы не могли работать продолжительное время. Не бойтесь указывать непродолжительный опыт работы, даже если Вы проработали всего 2-3 месяца, это надо отразить в резюме. Возможно, будучи студентом, Вы проходили практику в какой-то компании. Это тоже можно указать, даже если это не отражено в трудовой книжке. Выпускник, который уже работал по специальности некоторое время, имеет преимущество по сравнению со своим собратом, имеющим, возможно, лучшие оценки, но не имеющим опыта.
Если, несмотря на бурное течение нашей жизни, Вам удалось поработать на одном месте, возможно, это будет оценено работодателем как показатель Вашей стабильности и надежности. Упоминать об этом в резюме или нет — решать Вам, но это должно быть изящно сформулировано (никак не в виде фразы «весь стаж — одно место»).
Пятый блок — Успехи и Достижения.
Информацию в данном блоке нужно указывать, по возможности, более конкретно, в цифрах (естественно, не раскрывая коммерческую тайну компании, где Вы работали или работаете).
|
не следует писать: |
следует писать: |
|
— занимался обучением, |
— обучил двух новых служащих, |
|
— отвечал за выполнение. |
— выполнил…, |
|
— улаживал жалобы на…, |
— помогал клиентам в…, |
|
— проработал там три года, |
— получил повышение в должности и два повышения оплаты, |
..,
Это слова, которые можно использовать при описании своих достижений: активизировал, внедрил, завершил, запустил, инициировал, отрегулировал, перевыполнил, реорганизовал, систематизировал, создал, сократил, подготовил, предложил, привел в порядок, применил, провел, разработал, способствовал, стимулировал, сформировал.
Шестой блок — Профессиональные знания и навыки.
Если этого требует специфика будущей работы, то обязательно укажите:
Владение иностранным языком. Упоминая о знании иностранного языка, не забывайте отдельно отмечать уровень разговорной и письменной речи. Обычно принята следующая градация: начальный уровень, хорошее знание, свободное владение.
Работа с компьютером. Помимо стандартных пакетов MS Office указывается владение программами. Также необходимо отметить «знание Интернет».
Седьмой блок — Дополнительная Информация.
Имеется в виду все то, что может повысить Ваши шансы на успех при рассмотрении определенных вакансий: наличие водительских прав, стажа вождения, личного автомобиля, загранпаспорта.
Здесь же можно написать Ваши личные качества, значимые для данной должности.
Личные качества. Ошибка часто состоит в том, что в этом разделе напирают на свою обучаемость и открытость новому опыту. Качества, безусловно, хорошие и полезные для любой работы, но в резюме читается примерно так: «Я особенно ничего не умею, но за небольшую зарплату готов научиться». Подумайте, какие личные качества важны в профессии, которую Вы выбрали. Это может быть аналитический склад ума, умение работать с большими объемами информации, целеустремленность, умение доводить начатое до конца, пунктуальность.
Хобби (при желании): лучше указать активные увлечения (например, спорт), а не бытовые.
Дата составления резюме.Указание даты составления резюме добавляет ему четкость и конкретность. Желательно, чтобы представляемое резюме всегда имело свежую дату.
И последний совет. Запаситесь терпением, поиски работы — это почти всегда длительный процесс. И не надо отчаиваться, если Вам сразу не предлагают что-то стоящее. Не старайтесь ухватиться за первое попавшееся более или менее приличное предложение. Это иллюзия, что на рынке труда полно предложений и мало вакансий. Поверьте, что работодателю также трудно найти сотрудника, как и Вам работу. И помните, что удача улыбается только настойчивым и целеустремленным.
Ошибки при составлении резюме.
Оформление резюме в виде единой безликой многостраничной таблицы — анкеты, состоящей из неких оценок кандидата, которые он выставил себе сам. Главный недостаток этого решения состоит в том, что анкеты обычно берутся в Интернете с сайта какой-нибудь конкретной организации, у которой свои особенности и специфические требования к кандидату. Если Вы хотите написать самостоятельно своё «особенное» резюме, то Вы можете посмотреть несколько вариантов резюме в Интернете и из них выбираете те, что подходит именно Вам, то есть скомпоновать и написать Ваше. Но есть и организации, предлагающие свою форму резюме, тогда нужно обязательно оформлять резюме в представленной форме и не забывайте, что такое резюме требуется только в этой организации, для другой компании такое резюме будет неприемлемо.
Излишне объемное резюме. Если Вы представляете резюме не по предварительной договоренности, а в ответ на объявление о вакансии, то идеальным объемом является одна страница.
Рукописное резюме. Вы обязаны найти возможность красиво и аккуратно отпечатать Ваше резюме. Не пройдя этого теста, Вы вряд ли будете рассматриваться как серьезный кандидат.
Резюме с излишней информацией. Например, дворянское происхождение, знак зодиака, даты рождения близких родственников, многочисленные увлечения. Рост, вес и достоинства фигуры, при этом претендуя не на должность фотомодели, а совсем на другую работу.
Резюме, являющееся выпиской из трудовой книжки. Подробно перечисляются все предприятия и должности, даже сведения о занесенных в трудовую книжку благодарностях. И ничего о конкретной работе и достижениях. А именно эти сведения из резюме характеризуют квалификацию претендента и являются очень важными для работодателя.
Небрежно и неграмотно составленные резюме. Ошибки и опечатки допускаются в доброй половине случаев. Но если Вы будете соблюдать указанные выше основные требования и избегать приведенных выше типичных ошибок, то это уже будет хорошо.
Составив вариант резюме, попробуйте войти в роль потенциального работодателя и посмотреть на Ваше резюме его глазами. И, возможно, Вам станет ясным, как улучшить резюме и сделать его более эффективным.
12 непростительных ошибок при написании резюме:
- непрофессионализм (цвет, размер бумаги, шрифт, исправления)
- небрежность (грязь, нет знаков препинания, помятое, сложенное)
- остроумие (остроты, смешные поговорки и фразы и пр.: «Умею рисовать руками (карандаш, мел), ногами еще не пробовал. С уважением, Электроник Проволкин, трудяга сайта по трудоустройству»
- пустословие и болтливость (вода)
- неточность (несоответствие дат, названия должностей)
- попытки ввести в заблуждение (враньё)
- перегибы (преувеличения достоинств или недостатков)
- недомолвки (недостаток информации в изложении)
- велеречивость (высокий слог, заумные фразы)
- комментирование (оценка вместо констатации)
- чрезмерные подробности личной жизни (в 2005 году женился, дочку назвали Аня)
- жаргон («железо», «меня с работы попросили», разговорные фразы)
Сопроводительное письмо.
Вы составили резюме и разослали его в различные организации. После рассмотрения резюме специалист кадрового агентства или менеджер по персоналу определит вас в категорию «перспективных» или «неперспективных» соискателей.
Но если по почте работодателю придёт документ с заголовком «резюме», а он знает, что в его фирме нет вакансий, то ваше резюме окажется в корзине. А если перед резюме будет размещено сопроводительное письмо, которое поясняет, зачем Вы беспокоите работодателя, то отношение к Вашему письму изменится.
Достойный кандидат направляет резюме по электронной почте с короткой сопроводительной запиской и вложением в виде документа с именем в виде собственной фамилии. Дело в том, что менеджер после прочтения обычно размещает файл с резюме у себя на компьютере, как правило, под фамилией кандидата. Поэтому не стоит посылать файл с другими названиями — ведь такой файл обязательно придется переименовывать. Его не следует архивировать, заставляя менеджера тратить драгоценное время на распаковку. Тем более, менеджер может вообще не распаковать Ваш файл, если пользуется другим архиватором, чем Вы.
Ваше сопроводительное письмо – это первое, что работодатели видят, когда получают материалы по электронной почте. Это самые важные первые секунды сражения за внимание и расположение к Вам работодателя!
В письме Вы можете расставить акценты на опыте в удобной форме, отличной от «телеграфного» текста резюме. Вы можете объяснить свою мотивацию. И, что особенно важно, будет уместным добавить эмоций и выразить восхищение компанией – словом, достучаться до сердца работодателя!
Писать или не писать? Вот в чем вопрос…
Ответ очевидный: писать! И уделить его написанию столько же внимания (если не больше) сколько уделили составлению резюме.
При написании сопроводительного письма легко приобрести дополнительные очки! Если Ваше сопроводительное письмо написано логично, грамотно и содержит важную для работодателя информацию, не сомневайтесь, что это будет весомым плюсом! Нужно просто научиться составлять этот документ
Структура сопроводительного письма.
Начнем с главного. Зачем мы пишем сопроводительное письмо?
Задача этого документа — привлечь внимание к Вашему резюме, заставить сотрудника отдела кадров внимательно прочесть его и заинтересоваться вашей кандидатурой. Важно понимать, что это тоже деловое письмо и все формулировки должны укладываться в рамки общепринятых представлений о деловой переписке.
О чем нужно писать в сопроводительном письме.
Очень важно корректное обращение к адресату. Как правило, Вам нужно будет узнать, кто непосредственно курирует работу по подбору кадров. Лучше всего адресовать сопроводительное письмо именно ему. «Уважаемый Игорь Анатольевич!» — обычные формулировки вполне подойдут. Если конкретный сотрудник не указан, можно использовать стандартные «формулы вежливости»: «Здравствуйте!». Неформальные обращения, не свойственные деловому стилю письма, к примеру, «Доброго времени суток, работники ООО «Метёлки — веники»!» и т. п.
Также в сопроводительном письме принято указывать источник информации о вакансии: «На страничке Вашей компании в социальной сети сообщается, что Вам требуется менеджер по продажам»; «От Вашего сотрудника, специалиста по IT Сергея Сергеева, я узнал, что у Вас открыта вакансия программиста 1С».
Теперь переходим к сути. В нескольких предложениях (коротко и ясно) вам нужно изложить, кто Вы такой и почему хотите работать именно в этой компании. При этом не нужно пересказывать свое резюме – важно лишь подчеркнуть самое главное – то, что выгодно отличает Вас от других кандидатов. Как правило, это опыт работы и профессиональные достижения. Например: «Мой опыт работы в PR-сфере составляет 4 года. На моем нынешнем месте работы мне удалось вдвое увеличить количество публикаций о компании в СМИ в рамках прежнего бюджета. Работа у Вас привлекает меня масштабом поставленных задач и возможностью трудиться в креативной команде».
Не стоит в сопроводительном письме писать о своих карьерных амбициях, типа «через 2 года я с удовольствием возглавлю вашу компанию», а фразу: «Работа в Вашей компании привлекает меня возможностью карьерного роста» — лучше вычеркнуть. Не нужно акцентировать внимание и на сомнительных местах. К примеру, объяснить, почему Вы не работали в течение полугода, лучше на собеседовании, при личном контакте. Сопроводительное письмо – это не исповедь и не автобиография, а короткая деловая самопрезентация.
Избегайте банальностей. «Я легкообучаем, коммуникабелен и стрессоустойчив» — об этом говорится во множестве резюме и сопроводительных писем, поэтому на такие шаблонные фразы многие работодатели не обращают внимания.
В конце письма не забудьте добавить, что в случае заинтересованности вашей кандидатурой Вы готовы приехать на собеседование и ответить на все оставшиеся к вам вопросы. Кроме того, необходимо указать свои контакты. И обязательно поблагодарить за внимание («С уважением, Петров Иван, благодарю за внимание», «заранее благодарен»).
Примеры.
Итак, как должно выглядеть хорошее сопроводительное письмо? Например, кандидат на должность менеджера по продажам может составить его следующим образом:
«Добрый день, Екатерина Валерьевна!
Из раздела «Карьера» на сайте Вашей компании я узнал об открытой вакансии менеджера по продажам.
Возможно, Вас заинтересует мой опыт в этой сфере: в течение пяти лет я занимаюсь продажами программного обеспечения в компании «КарелКомпьютер». В числе моих личных достижений – крупные контракты на поставку программных продуктов с рядом фирм, повышение уровня продаж компании на 40% ежегодно.
Работа в Вашей компании привлекает меня возможностью применить свой опыт и знания в масштабах более крупного бизнеса. Если мое резюме (см. во вложении) Вас заинтересует, я буду рад ответить на Ваши вопросы на собеседовании.
С уважением, Иван Иванов, тел. +7 (910) 333-22-11».
Последние штрихи.
Прежде чем отправить написанное письмо и резюме адресату, трезво оцените его объем. Следует руководствоваться простым правилом: краткость – сестра таланта. 2-3 небольших абзаца – этого будет вполне достаточно, чтобы заинтересовать работодателя, но не утомить его.
Наконец, не забудьте проверить Ваше творение на грамотность. Орфографические и пунктуационные ошибки способны свести на нет все ваши труды, особенно, если позиция, на которую Вы претендуете, подразумевает высокий уровень общего развития. Заголовок «сопроводительное письмо» не пишется.
И о формальностях. Если Вы отправляете резюме по электронной почте, то сопроводительное письмо должно быть внутри Вашего сообщения (в одном электронном письме). Если по факсу – на отдельной страничке, которую нужно послать первой, перед резюме и обязательно пронумеровать страницы – 1 стр. сопроводительное письмо, 2 стр. резюме. На порталах по трудоустройству для сопроводительного письма, как правило, предусмотрено специальное окошко.
Вывод: в сопроводительном письме не следует акцентировать внимание на том, что Вы хотите и что Вас интересует. Основное внимание надо уделить тому, какую пользу могут принести компании Ваш профессиональный опыт и квалификация.
Правила составления сопроводительного письма:
- Знайте Ваших адресатов (стиль и личные качества конкретного адресата).
- Заинтересовывайте. Замечательно, если письмо начинается с цитаты опубликованных высказываний адресата. («Фирма «ОнегоПицца» завоевала достойное внимание своих клиентов качественной продукцией и высоким уровнем обслуживания»).
- Описывая успехи и опыт кратко, избегайте повторений Я! Я! Я!
- Добивайтесь абсолютной ясности в изложении цели. Перефразируйте информацию, не вставляйте куски резюме.
- Бейте в одну точку, Ваша цель — убедить читающего, что Вы нужны.
- Кратко объяснить свою нынешнюю ситуацию: работаете ли Вы в настоящее время, являетесь ли безработным или у вас какая-то временная работа.
- Сообщить читателю, какая работа Вам нужна и почему у Вас вызывает интерес та должность, на которую вы претендуете.
- Привлечь внимание к каким-то моментам резюме, добавить что-то, о чем Вы не сообщили в резюме.
- Объяснить (если необходимо) те аспекты своего резюме или трудовой биографии, которые недостаточно очевидны и которые, возможно, могут говорить не в Вашу пользу.
- Не ксерокопии, а оригинал.
- Письма лучше писать в стиле делового письма, письмо должно иметь аккуратный профессиональный вид.
- Должно быть отпечатано, а не написано от руки.
- Текст визуально должен быть разбит на блоки.
- Цвет сопроводительного письма и резюме должны быть одинаковыми.
Желаем удачи в написании Вашего резюме!
Нужна помощь в создании резюме или сопроводительного письма?
Приходите в Центр трудоустройства выпускников ПАТТ.
Мы Вам поможем.
Форматированная сводная статистика и сводные таблицы данных с помощью qwraps2
Для рукописи обычно требуется сводная таблица данных. Таблица может включать простую сводную статистику для всей выборки и для подгрупп. Существует несколько инструментов для построения таких таблиц. Однако, на мой взгляд, у большинства этих инструментов есть нюансы, навязанные создателями/авторами, так что другим пользователям нужно не только понимать инструмент, но и думать, как авторы. Я написал этот пакет как можно более гибким и общим. Надеюсь, вам понравятся эти инструменты и вы сможете использовать их в своей работе.
В этой виньетке показано использование функций summary_table`,` qsummary , и qable для быстрого построения сводных таблиц данных. Мы будем использовать функции сводной статистики, mean_sd`, median_iqr , ` n_perc , и другие, из qwraps2 `.
1.1 Предпосылки Пример набора данных
библиотека (qwraps2)
Мы будем использовать набор данных mtcars2 для примеров в этой виньетке Набор данных для примеров в этой виньетке. mtcars2 является модифицированной и расширенной версией базового набора данных R mtcars` .` Для получения подробной информации о построении набора данных mtcars2 см. виньетку: виньетка («mtcars», package = «qwraps2») «
данные (mtcars2) улица (mtcars2) ## 'data.frame': 32 набл. из 19 переменных: ## $ make : chr "Мазда" "Мазда" "Датсун" "Хорнет" ... ## $ модель: chr "RX4" "RX4 Wag" "710" "4 Drive" ... ## $ миль на галлон: число 21 21 22,8 21,4 18,7 18,1 14,3 24,4 22,8 19.2 ... ## $ disp : число 160 160 108 258 360 ... ## $ л.с.: число 110 110 93 110 175 105 245 62 95 123 ... ## $ drat : число 3,9 3,9 3,85 3,08 3,15 2,76 3,21 3,69 3,92 3,92 ... ## $ вес: число 2,62 2,88 2,32 3,21 3,44 ... ## $ qsec : число 16,5 17 18,6 19,4 17 ... ## $ cyl : число 6 6 4 6 8 6 8 4 4 6 ... ## $ cyl_character: chr "6 цилиндров" "6 цилиндров" "4 цилиндра" "6 цилиндров" ... ## $ cyl_factor : Фактор с 3 уровнями "6 цилиндров",..: 1 1 2 1 3 1 3 2 2 1 ... ## $ vs : число 0 0 1 1 0 1 0 1 1 1 .
Цель: построить таблицу со сводной статистикой для некоторых переменных в mtcars2 data.frame в целом и внутри подгрупп. Мы начнем
Давайте сообщим минимальное, максимальное и среднее значение (sd) для непрерывных переменных и n (%) для категориальных переменных. Мы сообщим мили на галлон, рабочий объем (disp), вес (вес ), и передачи в целом, и по количеству цилиндров, и по типу трансмиссии.
ВИДИМОЕ ИЗМЕНЕНИЕ ДЛЯ КОНЕЧНОГО ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ: для версии qwraps2 до 0.4.2 метод summary_table опирался на *[dplyr](https://cran. глаголов для реализация и спецификации конечного пользователя. Это создало несколько ограничений и потребовало того, что можно было бы считать неинтуитивным API из-за использования местоимения данных rlang r-project.org/package=dplyr)* .data`. Создание таблицы со сводкой на основе группировки, например, миль на галлон по количеству цилиндров, достигается за счет использования dplyr::group_by , чтобы указать группу. В дальнейшем поддерживалась только одна группирующая переменная. Начиная с версии 0.5.0 реализация summary_table и qsummary основана на базовых методах R. Изменение в реализации упростит работу для всех пользователей, поскольку использование tidyverse больше не требуется и не предполагается. Использование dplyr::group_by« по-прежнему поддерживается и было улучшено.
В API есть два изменения: 1. Использование местоимения данных 9.0005 .data`.` больше не рекомендуется. На самом деле, сейчас это обескуражен. В версии 0.5.0 есть тест, который выдаст сообщение об этом. 2. Новый аргумент функции на был добавлен в метод summary_table , так что использование dplyr::group_by« больше не требуется.
Использование таблицы summary_table для определения сводки, т. е. списка списков формул для суммирования data.frame.
Внутренние списки названы формула e определение требуемой сводки. Имена важны, так как они используются для маркировки групп строк и имен строк в таблице.
наш_резюме1 <-
list("Миль на галлон" =
список("мин" = ~ мин(миль на галлон),
«макс» = ~ макс (миль на галлон),
"среднее (sd)" = ~ qwraps2::mean_sd(миль на галлон)),
"Перемещение" =
список("мин" = ~ мин(дисп),
«медиана» = ~ медиана (дисп),
"макс" = ~ макс(дисп),
"среднее (sd)" = ~ qwraps2::mean_sd(disp)),
«Вес (1000 фунтов)» =
список("мин" = ~ мин(вес),
«макс» = ~ макс (вес),
"среднее (sd)" = ~ qwraps2::mean_sd(wt)),
"Передние передачи" =
list("Три" = ~ qwraps2::n_perc0(шестерня == 3),
"Четыре" = ~ qwraps2::n_perc0(шестерня == 4),
"Пять" = ~ qwraps2::n_perc0(шестерня == 5))
) Построение таблицы выполняется вызовом summary_table
### Всего целое <- summary_table (mtcars2, our_summary1) всего
| миль на галлон | |
| мин. | 10,4 |
| макс. | 33,9 |
| среднее (стандартное отклонение) | 20,09 ± 6,03 |
| Рабочий объем | |
| мин. | 71,1 |
| медиана | 196,3 |
| макс. | 472 |
| среднее (стандартное отклонение) | 230,72 ± 123,94 |
| Вес (1000 фунтов) | |
| мин. | 1,513 |
| макс. | 5.424 |
| среднее (стандартное отклонение) | 3,22 ± 0,98 |
| Шестерни переднего хода | |
| Три | 15 (47) |
| Четыре | 12 (38) |
| Пять | 5 (16) |
Если grouped_df , созданный вызовом dplyr::group_by , передается в summary_table , то результирующая таблица будет иметь по одному столбцу для каждой группы.
### По количеству цилиндров by_cyl <-summary_table(dplyr::group_by(mtcars2, cyl_factor), our_summary1) by_cyl
| миль на галлон | |||
| мин. | 17,8 | 21,4 | 10,4 |
| макс. | 21,4 | 33,9 | 19,2 |
| среднее (стандартное отклонение) | 19,74 ± 1,45 | 26,66 ± 4,51 | 15,10 ± 2,56 |
| Рабочий объем | |||
| мин. | 145 | 71,1 | 275,8 |
| медиана | 167,6 | 108 | 350,5 |
| макс. | 258 | 146,7 | 472 |
| среднее (стандартное отклонение) | 183,31 ± 41,56 | 105,14 ± 26,87 | 353,10 ± 67,77 |
| Вес (1000 фунтов) | |||
| мин. | 2,62 | 1,513 | 3,17 |
| макс. | 3,46 | 3,19 | 5.424 |
| среднее (стандартное отклонение) | 3,12 ± 0,36 | 2,29 ± 0,57 | 4,00 ± 0,76 |
| Шестерни переднего хода | |||
| Три | 2 (29) | 1 (9) | 12 (86) |
| Четыре | 4 (57) | 8 (73) | 0 (0) |
| Пять | 1 (14) | 2 (18) | 2 (14) |
Если вы не работаете в tidyverse, вы можете явно определить переменные в data. frame для группировки, например,
summary_table(mtcars2, summaries = our_summary1, by = c("cyl_factor")) | миль на галлон | |||
| мин. | 17,8 | 21,4 | 10,4 |
| макс. | 21,4 | 33,9 | 19,2 |
| среднее (стандартное отклонение) | 19,74 ± 1,45 | 26,66 ± 4,51 | 15,10 ± 2,56 |
| Рабочий объем | |||
| мин. | 145 | 71,1 | 275,8 |
| медиана | 167,6 | 108 | 350,5 |
| макс. | 258 | 146,7 | 472 |
| среднее (стандартное отклонение) | 183,31 ± 41,56 | 105,14 ± 26,87 | 353,10 ± 67,77 |
| Вес (1000 фунтов) | |||
| мин. | 2,62 | 1,513 | 3,17 |
| макс. | 3,46 | 3,19 | 5.424 |
| среднее (стандартное отклонение) | 3,12 ± 0,36 | 2,29 ± 0,57 | 4,00 ± 0,76 |
| Шестерни переднего хода | |||
| Три | 2 (29) | 1 (9) | 12 (86) |
| Четыре | 4 (57) | 8 (73) | 0 (0) |
| Пять | 1 (14) | 2 (18) | 2 (14) |
Благодаря рефакторингу метода summary_table в версии 0. 5.0 группировать по нескольким переменным стало проще. Например, получение столбца для комбинации цилиндров и типа трансмиссии:
by_cyl_am <- summary_table(mtcars2, summaries = our_summary1, by = c("cyl_factor", "am"))
by_cyl_am
##
##
## | |6 цилиндров.0 (N = 4) |4 цилиндра.0 (N = 3) |8 цилиндров.0 (N = 12) |6 цилиндров.1 (N = 3) |4 цилиндра.1 (N = 8) |8 цилиндров.1 (N = 2) |
## |:------------------------------------|:---------------------| :----------------------------------|:-------------------------------------|:-- -------------------|:---------------------|:------ ---------------|
## |**Мили на галлон** | | | | | | |
## | мин |17,8 |21,5 |10,4 |19.7 |21,4 |15 |
## | макс |21,4 |24,4 |19,2 |21 |33,9 |15,8 |
## | среднее (стандартное отклонение) |19,12 ± 1,63 |22,90 ± 1,45 |15,05 ± 2,77 |20,57 ± 0,75 |28,07 ± 4,48 |15,40 ± 0,57 |
## |**Смещение** | | | | | | |
## | мин |167,6 |120,1 |275,8 |145 |71,1 |301 |
## | медиана |196,3 |140,8 |355 |160 |87,05 |326 |
## | макс |258 |146,7 |472 |160 |121 |351 |
## | среднее (стандартное отклонение) |204,55 ± 44,74 |135,87 ± 13,97 |357,62 ± 71,82 |155,00 ± 8,66 |93,61 ± 20,48 |326,00 ± 35,36 |
## |**Вес (1000 фунтов)** | | | | | | |
## | мин |3,215 |2,465 |3,435 |2,62 |1,513 |3,17 |
## | макс |3,46 |3,19|5,424 |2,875 |2,78 |3,57 |
## | среднее (стандартное отклонение) |3,39 ± 0,12 |2,94 ± 0,41 |4,10 ± 0,77 |2,75 ± 0,13 |2,04 +плюс; 0,41 |3,37 ± 0,28 |
## |**Передние передачи** | | | | | | |
## | Три |2 (50) |1 (33) |12 (100) |0 (0) |0 (0) |0 (0) |
## | Четыре |2 (50) |2 (67) |0 (0) |2 (67) |6 (75) |0 (0) |
## | Пять |0 (0) |0 (0) |0 (0) |1 (33) |2 (25) |2 (100) | Быстрая проверка показывает, что множественная группировка через dplyr такая же, как и выше.
all.equal(summary_table(dplyr::group_by(mtcars2, cyl_factor, am), summaries = our_summary1),
by_cyl_am)
## [1] TRUE Еще одно замечание: если вы передадите grouped_df в summary_table при указании аргумента на , будет выдано предупреждение, и группы grouped_df будут иметь приоритет.
summary_table (dplyr:: group_by (mtcars2, carb), summaries = our_summary1, by = c («cyl_factor», «am»)) ## Предупреждение в summary_table.grouped_df(dplyr::group_by(mtcars2, carb), summaries = ## our_summary1, : вы передали grouped_df в summary_table и указали ## аргумент. Аргумент by будет игнорироваться.
| миль на галлон | ||||||
| мин. | 18,1 | 15,2 | 15,2 | 10,4 | 19,7 | 15 |
| макс. | 33,9 | 30,4 | 17,3 | 21 | 19,7 | 15 |
| среднее (стандартное отклонение) | 25,34 ± 6,00 | 22,40 ± 5,47 | 16,30 ± 1,05 | 15,79 ± 3,91 | 19,70 ± нет данных | 15,00 ± нет данных |
| Рабочий объем | ||||||
| мин. | 71,1 | 75,7 | 275,8 | 160 | 145 | 301 |
| медиана | 108 | 143,75 | 275,8 | 350,5 | 145 | 301 |
| макс. | 258 | 400 | 275,8 | 472 | 145 | 301 |
| среднее (стандартное отклонение) | 134,27 ± 75,90 | 208,16 ± 122,50 | 275,80 ± 0,00 | 308,82 ± 132,06 | 145,00 ± НП | 301,00 ± нет данных |
| Вес (1000 фунтов) | ||||||
| мин. | 1,835 | 1,513 | 3,73 | 2,62 | 2,77 | 3,57 |
| макс. | 3,46 | 3,845 | 4,07 | 5.424 | 2,77 | 3,57 |
| среднее (стандартное отклонение) | 2,49 ± 0,62 | 2,86 ± 0,83 | 3,86 ± 0,18 | 3,90 ± 1,05 | 2,77 ± нет данных | 3,57 ± н/д |
| Шестерни переднего хода | ||||||
| Три | 3 (43) | 4 (40) | 3 (100) | 5 (50) | 0 (0) | 0 (0) |
| Четыре | 4 (57) | 4 (40) | 0 (0) | 4 (40) | 0 (0) | 0 (0) |
| Пять | 0 (0) | 2 (20) | 0 (0) | 1 (10) | 1 (100) | 1 (100) |
Чтобы составить отчет о таблице, содержащей как сводку всей выборки, так и условные столбцы вместе:
оба <- cbind(whole, by_cyl) оба
| миль на галлон | ||||
| мин. | 10,4 | 17,8 | 21,4 | 10,4 |
| макс. | 33,9 | 21,4 | 33,9 | 19,2 |
| среднее (стандартное отклонение) | 20,09 ± 6,03 | 19,74 ± 1,45 | 26,66 ± 4,51 | 15,10 ± 2,56 |
| Рабочий объем | ||||
| мин. | 71,1 | 145 | 71,1 | 275,8 |
| медиана | 196,3 | 167,6 | 108 | 350,5 |
| макс. | 472 | 258 | 146,7 | 472 |
| среднее (стандартное отклонение) | 230,72 ± 123,94 | 183,31 ± 41,56 | 105,14 ± 26,87 | 353,10 ± 67,77 |
| Вес (1000 фунтов) | ||||
| мин. | 1,513 | 2,62 | 1,513 | 3,17 |
| макс. | 5.424 | 3,46 | 3,19 | 5,424 |
| среднее (стандартное отклонение) | 3,22 ± 0,98 | 3,12 ± 0,36 | 2,29 ± 0,57 | 4,00 ± 0,76 |
| Шестерни переднего хода | ||||
| Три | 15 (47) | 2 (29) | 1 (9) | 12 (86) |
| Четыре | 12 (38) | 4 (57) | 8 (73) | 0 (0) |
| Пять | 5 (16) | 1 (14) | 2 (18) | 2 (14) |
Если вы хотите изменить имена столбцов, сделайте это с помощью аргумента cnames на qable с помощью метода печати для объектов qwraps2_summary_table . Любой аргумент, который вы хотите отправить на qable , может быть отправлен туда при явном использовании метода print для qwraps2_summary_table объектов.
печать (оба,
rtitle = "Сводная статистика",
cnames = c("Колонка 0", "Колонка 1", "Колонка 2", "Колонка 3")) | Мили на галлон | ||||
| мин. | 10,4 | 17,8 | 21,4 | 10,4 |
| макс. | 33,9 | 21,4 | 33,9 | 19,2 |
| среднее (стандартное отклонение) | 20,09 ± 6,03 | 19,74 ± 1,45 | 26,66 ± 4,51 | 15,10 ± 2,56 |
| Рабочий объем | ||||
| мин. | 71,1 | 145 | 71,1 | 275,8 |
| медиана | 196,3 | 167,6 | 108 | 350,5 |
| макс. | 472 | 258 | 146,7 | 472 |
| среднее (стандартное отклонение) | 230,72 ± 123,94 | 183,31 ± 41,56 | 105,14 ± 26,87 | 353,10 ± 67,77 |
| Вес (1000 фунтов) | ||||
| мин. | 1,513 | 2,62 | 1,513 | 3,17 |
| макс. | 5.424 | 3,46 | 3,19 | 5.424 |
| среднее (стандартное отклонение) | 3,22 ± 0,98 | 3,12 ± 0,36 | 2,29 ± 0,57 | 4,00 ± 0,76 |
| Шестерни переднего хода | ||||
| Три | 15 (47) | 2 (29) | 1 (9) | 12 (86) |
| Четыре | 12 (38) | 4 (57) | 8 (73) | 0 (0) |
| Пять | 5 (16) | 1 (14) | 2 (18) | 2 (14) |
1"> 3.1 Простое создание сводок
Задача построения сводок списков списков может быть утомительной. Функция qummaries предназначена для облегчения. qummaries будет использовать набор предопределенных функций для суммирования числовых столбцов data.frame, набор аргументов для передачи в n_perc для категориальных (символьных и факторных) переменных.
По умолчанию при вызове summary_table будут использоваться сводные метрики по умолчанию, определенные параметром qsummary`.` Целью qsummary является предоставление одной и той же сводки для всех числовых переменных в data.frame и единого стиля сводки для категориальные переменные в data.frame. Например, сводка по умолчанию для набора переменных из набора данных mtcars2`` имеет вид
qsummary(mtcars2[ c("mpg", "cyl_factor", "wt")])
## $миль на галлон
## Минимум $mpg$
## ~qwraps2::frmt(мин(мили на галлон))
##
## $mpg$`медиана (IQR)`
## ~qwraps2::median_iqr(миль на галлон)
##
## $mpg$`среднее (sd)`
## ~qwraps2::mean_sd(миль на галлон)
##
## Максимум $mpg$
## ~qwraps2::frmt(max(mpg))
##
##
## $cyl_фактор
## $cyl_factor$`6 цилиндров`
## ~qwraps2::n_perc(cyl_factor == "6 цилиндров", digits = 0, show_symbol = FALSE)
##
## $cyl_factor$`4 цилиндра`
## ~qwraps2::n_perc(cyl_factor == "4 цилиндра", digits = 0, show_symbol = FALSE)
##
## $cyl_factor$`8 цилиндров`
## ~qwraps2::n_perc(cyl_factor == "8 цилиндров", digits = 0, show_symbol = FALSE)
##
##
## $вес
## $wt$минимум
## ~qwraps2::frmt(мин(вес))
##
## $wt$`медиана (IQR)`
## ~qwraps2::median_iqr(wt)
##
## $wt$`среднее (стандартное отклонение)`
## ~qwraps2::mean_sd(wt)
##
## $вес$максимум
## ~qwraps2::frmt(max(wt)) Эта сводка по умолчанию используется для таблицы следующим образом:
summary_table(mtcars2[ c("миль на галлон", "cyl_factor", "wt")]) | миль на галлон | |
| минимум | 10,40 |
| медиана (IQR) | 19,20 (15,43, 22,80) |
| среднее (стандартное отклонение) | 20,09 ± 6,03 |
| максимум | 33,90 |
| cyl_factor | |
| 6 цилиндров | 7 (22) |
| 4 цилиндра | 11 (34) |
| 8 цилиндров | 14 (44) |
| Вес | |
| минимум | 1,51 |
| медиана (IQR) | 3,33 (2,58, 3,61) |
| среднее (стандартное отклонение) | 3,22 ± 0,98 |
| максимум | 5,42 |
Теперь предположим, что мы хотим сообщать только минимум и максимум для каждой из числовых переменных, а для категориальных переменных мы хотим, чтобы две отображали знаменатель для каждой категории и для процента, до одной цифры с символом процента в стол. Обратите внимание, что при определении списка numeric_summaries в качестве заполнителя аргумента используется символ %s .
new_summary <-
qsummary(mtcars2[ c("миль на галлон", "cyl_factor", "вес")],
numeric_summaries = list("Минимум" = "~ мин(%s)",
"Максимум" = "~ макс(%s)"),
n_perc_args = список (цифры = 1, show_symbol = TRUE, show_denom = «всегда»))
ул (new_summary)
## Список из 3
## $ миль на галлон: список из 2
## ..$ Минимум:Класс 'formula' language ~min(mpg)
## .. .. ..- attr(*, ".Environment")=<среда: R_GlobalEnv>
## ..$ Максимум:Класс 'формула' language ~max(mpg)
## .. .. ..- attr(*, ".Environment")=<среда: R_GlobalEnv>
## $ cyl_factor:Список из 3
## ..$ 6 цилиндров:Класс 'формула' языка ~qwraps2::n_perc(cyl_factor == "6 цилиндров", цифры = 1, show_symbol = TRUE, show_denom = "всегда")
## .. .. ..- attr(*, ".Environment")=<среда: R_GlobalEnv>
## ..$ 4 цилиндра:Класс 'формула' языка ~qwraps2::n_perc(cyl_factor == "4 цилиндра", цифры = 1, show_symbol = TRUE, show_denom = "всегда")
## . . .. ..- attr(*, ".Environment")=<среда: R_GlobalEnv>
## ..$ 8 цилиндров:Класс 'формула' языка ~qwraps2::n_perc(cyl_factor == "8 цилиндров", цифры = 1, show_symbol = TRUE, show_denom = "всегда")
## .. .. ..- attr(*, ".Environment")=<среда: R_GlobalEnv>
## $ вес :Список из 2
## ..$ Минимум:Класс 'формула' языка ~min(wt)
## .. .. ..- attr(*, ".Environment")=<среда: R_GlobalEnv>
## ..$ Максимум:Класс 'формула' языка ~max(wt)
## .. .. ..- attr(*, ".Environment")=<среда: R_GlobalEnv> Результирующая таблица:
summary_table(mtcars2, new_summary)
| миль на галлон | |
| Минимум | 10,4 |
| Максимум | 33,9 |
| cyl_factor | |
| 6 цилиндров | 7/32 (21,9%) |
| 4 цилиндра | 32. 11 (34,4%) |
| 8 цилиндров | 14/32 (43,8%) |
| Вес | |
| Минимум | 1,513 |
| Максимум | 5.424 |
Сводку можно легко использовать с аргументом на
4243.2 Добавление P-значений в сводную таблицу
Существует множество различных способов форматирования сводных таблиц данных. Добавление p-значений в таблицу — это всего лишь одна вещь, которую можно сделать более чем одним способом. Например, если группа строк сообщает количество и проценты для каждого уровня категориальной переменной в нескольких группах (столбцах), то я бы сказал, что значение p, полученное из теста хи-квадрат или точного теста Фишера, будет лучше всего помещено в строке таблицы, обозначающей группу строк. Однако, скажем, мы сообщили минимум, медиану, среднее значение и максимум в группе строк для одной переменной. Я бы предложил, чтобы значение p из t-теста или другого значимого теста для разницы в среднем сообщалось в строке сводной таблицы для среднего, а не в самой группе строк.
Имея так много возможностей, я зарезервировал построение столбца p-значения на случай непредвиденных обстоятельств. Возможно, дополнительный столбец не будет использоваться, а p-значения редактируются, например, в метках групп строк.
Если вы хотите добавить столбец p-value в объект qwraps2_summary_table , вы можете сделать это с некоторой легкостью. Обратите внимание, что объектов qwraps2_summary_table — это просто символьные матрицы.
ул(оба) ## 'qwraps2_summary_table' chr [1:13, 1:4] "10.4" "33.9"... ## - attr(*, "dimnames")=Список из 2 ## ..$ : chr [1:13] "min" "max" "mean (sd)" "min" ... ## ..$ : chr [1:4] "mtcars2 (N = 32)" "6 цилиндров (N = 7)" "4 цилиндра (N = 11)" "8 цилиндров (N = 14)" ## - attr(*, "rgroups")= Named int [1:4] 3 4 3 3 ## ..- attr(*, "names")= chr [1:4] "Мили на галлон" "Перемещение" "Вес (1000 фунтов)" "Передачи переднего хода"
Добавим p-значения для проверки разницы в среднем между тремя группами цилиндров.
# разница в средствах
mpvals <-
сочный(
список (lm (миль на галлон ~ cyl_factor, данные = mtcars2),
lm(disp ~ cyl_factor, data = mtcars2),
lm(wt ~ cyl_factor, данные = mtcars2)),
Extract_fpvalue)
# тест Фишера
fpval <- frmtp(fisher. test(table(mtcars2$gear, mtcars2$cyl_factor))$p.value) Добавление столбца p-значения выполняется следующим образом:
оба <- cbind(оба, "P-значение" = "")
оба[grepl("значение \\(sd\\)", имена строк(оба)), "P-значение"] <- mpvals
а <- захват. вывод (печать (оба))
a[grepl("Передние передачи", a)] <-
sub(" \\ \\|$", paste(fpval, "|"), a[grepl("Forward Gears", a)]) и результирующая таблица:
cat(a , sep = "\n")
| миль на галлон | |||||
| мин. | 10,4 | 17,8 | 21,4 | 10,4 | |
| макс. | 33,9 | 21,4 | 33,9 | 19,2 | |
| среднее (стандартное отклонение) | 20,09 ± 6,03 | 19,74 ± 1,45 | 26,66 ± 4,51 | 15,10 ± 2,56 | Р < 0,0001 |
| Рабочий объем | |||||
| мин. | 71,1 | 145 | 71,1 | 275,8 | |
| медиана | 196,3 | 167,6 | 108 | 350,5 | |
| макс. | 472 | 258 | 146,7 | 472 | |
| среднее (стандартное отклонение) | 230,72 ± 123,94 | 183,31 ± 41,56 | 105,14 ± 26,87 | 353,10 ± 67,77 | Р < 0,0001 |
| Вес (1000 фунтов) | |||||
| мин. | 1,513 | 2,62 | 1,513 | 3,17 | г. |
| макс. | 5.424 | 3,46 | 3,19 | 5.424 | |
| среднее (стандартное отклонение) | 3,22 ± 0,98 | 3,12 ± 0,36 | 2,29 ± 0,57 | 4,00 ± 0,76 | Р < 0,0001 |
| Шестерни переднего хода | Р < 0,0001 | ||||
| Три | 15 (47) | 2 (29) | 1 (9) | 12 (86) | |
| Четыре | 12 (38) | 4 (57) | 8 (73) | 0 (0) | |
| Пять | 5 (16) | 1 (14) | 2 (18) | 2 (14) |
Другим вариантом, который вы можете рассмотреть, является наличие p-значения в имени группы строк. Рассмотрим следующую конструкцию. P-значения добавляются к именам групп строк при построении сводной таблицы.
gear_summary <-
list("Передние передачи" =
list("Три" = ~ qwraps2::n_perc0(шестерня == 3),
"Четыре" = ~ qwraps2::n_perc0(шестерня == 4),
"Пять" = ~ qwraps2::n_perc0(шестерня == 5)),
"Передача" =
list("Автоматически" = ~ qwraps2::n_perc0(am == 0),
"Вручную" = ~ qwraps2::n_perc0(am == 1))
)
gear_summary <-
setNames (gear_summary,
с(
paste("Forward Gears: ", frmtp(fisher.test(xtabs(~ gear + cyl_factor, data = mtcars2))$p.value)),
paste("Передача: ", frmtp(fisher.test(xtabs(~ am + cyl_factor, data = mtcars2))$p.value)))
)
сводная_таблица (mtcars2, gear_summary, by = "cyl_factor") | Передние передачи: P < 0,0001 | |||
| Три | 2 (29) | 1 (9) | 12 (86) |
| Четыре | 4 (57) | 8 (73) | 0 (0) |
| Пять | 1 (14) | 2 (18) | 2 (14) |
| Трансмиссия: P = 0,0091 | |||
| Автоматический | 4 (57) | 3 (27) | 12 (86) |
| Руководство | 3 (43) | 8 (73) | 2 (14) |
3"> 3.3 Использование меток переменных
Некоторые парадигмы управления данными будут использовать атрибуты для сохранения метки, связанной с переменной в data.frame. Яркими примерами являются *[Hmisc](https://cran.r-project.org/package=Hmisc)* и *[sjPlot](https://cran.r-project.org/package=sjPlot)*. Если связать метку с переменной во фрейме данных, эта метка будет использоваться при построении сводной таблицы. Эта функция была предложена https://github.com/dewittpe/qwraps2/issues/74 и реализована следующим образом:
new_data_frame <-
data.frame(возраст = c(18, 20, 24, 17, 43),
эду = с(1, 3, 1, 5, 2),
rt = с (0,01, 0,04, 0,02, 0,10, 0,06))
# Установить метку для переменных
attr(new_data_frame$age, "метка") <- "Возраст в годах"
attr(new_data_frame$rt, "метка") <- "Время реакции"
# ошибочно установили для атрибута имя вместо метки
attr(new_data_frame$edu, "имя") <- "Образование" При вызове qsummary будут использоваться метки предоставления для переменных age и rt. Поскольку для переменной edu не существует атрибута «метка», в выводе будет использоваться edu.
qsummary(new_data_frame) ## $`Возраст в годах` ## $`Возраст в годах`$минимум ## ~qwraps2::frmt(мин(возраст)) ## ## $`Возраст в годах`$`медиана (IQR)` ## ~qwraps2::median_iqr(возраст) ## ## $`Возраст в годах`$`средний (sd)` ## ~qwraps2::mean_sd(возраст) ## ## $`Возраст в годах`$максимум ## ~qwraps2::frmt(max(возраст)) ## ## ## $edu ## $edu$минимум ## ~qwraps2::frmt(мин(обучение)) ## ## $edu$`медиана (IQR)` ## ~qwraps2::median_iqr(обучение) ## ## $edu$`значит (sd)` ## ~qwraps2::mean_sd(обучение) ## ## $edu$максимум ## ~qwraps2::frmt(max(edu)) ## ## ## $`Время реакции` ## $`Время реакции`$минимум ## ~qwraps2::frmt(мин(рт)) ## ## $`Время реакции`$`медиана (IQR)` ## ~qwraps2::median_iqr(rt) ## ## $`Время реакции`$`среднее (sd)` ## ~qwraps2::mean_sd(rt) ## ## $`Время реакции`$максимум ## ~qwraps2::frmt(max(rt))
Это поведение также наблюдается при вызове summary_table
summary_table(new_data_frame)
| Возраст в годах | |
| минимум | 17. 00 |
| медиана (IQR) | 20.00 (18.00, 24.00) |
| среднее (стандартное отклонение) | 24,40 ± 10,74 |
| максимум | 43,00 |
| edu | |
| минимум | 1,00 |
| медиана (IQR) | 2,00 (1,00, 3,00) |
| среднее (стандартное отклонение) | 2,40 ± 1,67 |
| максимум | 5,00 |
| Время реакции | |
| минимум | 0,01 |
| медиана (IQR) | 0,04 (0,02, 0,06) |
| среднее (стандартное отклонение) | 0,05 ± 0,04 |
| максимум | 0,10 |
Пять советов по составлению сводных таблиц полезной литературы для написания обзорных статей
Текст статьи
Меню статьи
- Статья
Текст - Артикул
инфо - Цитата
Инструменты - Поделиться
- Быстрое реагирование
- Статья
метрик - Оповещения
Исследование стало проще
Пять советов по разработке полезных сводных таблиц литературы для написания обзорных статей
- http://orcid. org/0000-0003-0157-5319Ахтишам Юнас1,2,
- http://orcid.org/0000-0002-7839-8130Парвин Али3,4
- Соответствие Ахтишам Юнас, Мемориальный университет Ньюфаундленда, Сент-Джонс, NL A1C 5C4, Канада; ay6133{at}mun.ca
http://dx.doi.org/10.1136/ebnurs-2021-103417
Статистика с сайта Altmetric.com
Запрос разрешений
приведет вас к службе RightsLink Центра защиты авторских прав. Вы сможете получить быструю цену и мгновенное разрешение на повторное использование контента различными способами.
Введение
Обзоры литературы предлагают критический синтез эмпирической и теоретической литературы для оценки убедительности доказательств, разработки руководящих принципов для практики и разработки политики, а также определения областей для будущих исследований.1 Часто это необходимая и обычно первая задача в любом исследовании усилий, особенно в магистратуре или докторантуре. Для эффективного извлечения данных и строгого синтеза в обзорах использование сводных таблиц литературы имеет первостепенное значение. Сводная таблица литературы содержит краткий обзор включенной статьи. В нем кратко представлены его цель, методы, выводы и другая соответствующая информация, относящаяся к обзору. Целью разработки этих сводных таблиц литературы является предоставление читателю информации с первого взгляда. Поскольку существует несколько типов обзоров (например, систематические, интегративные, обзорные, критические и смешанные методы) с различными целями и методами2, могут быть различные подходы к разработке сводных таблиц литературы, что делает это сложной задачей для начинающих исследователей или рецензентов. . Здесь мы предлагаем пять советов для авторов обзорных статей, актуальных для всех типов обзоров, по созданию полезных и релевантных сводных таблиц литературы. Мы также приводим примеры из наших опубликованных обзоров, чтобы проиллюстрировать, как могут быть разработаны полезные сводные таблицы литературы и какая информация должна быть предоставлена.
Совет 1: предоставьте подробную информацию о схемах и методах
Сводные таблицы литературы предназначены не только для предоставления обзора основной информации (авторы, страна, цель и выводы) о включенных статьях, но и для предоставления подробной информации о теоретические и концептуальные основы и методы, использованные во включенной статье. На рис. 1 приведен пример сводной таблицы литературы из предварительного обзора3.
Рисунок 1
Табличные сводки литературных источников из обзорного обзора. Источник: Рашид и др. .3
Предоставление информации о концептуальных и теоретических основах и методах полезно по нескольким причинам. Во-первых, в количественных (обзорах, обобщающих результаты количественных исследований) и смешанных обзорах (обзорах, обобщающих результаты как качественных, так и количественных исследований для ответа на смешанный вопрос обзора) это позволяет читателям оценить соответствие основных результатов и методов с адаптированная структура и проверенные предположения. В качественных обзорах (обзорах, синтезирующих результаты качественных исследований) эта информация полезна для читателей, поскольку позволяет распознать основополагающую философскую и парадигматическую позицию авторов включенных статей. Например, представьте, что авторы статьи, включенной в рецензию, использовали феноменологический запрос для своего исследования. В этом случае авторы обзора и читатели обзора должны знать, какой философской позицией (трансцендентальной или герменевтической) руководствовалось исследование. Таким образом, авторы обзоров должны включать философскую позицию в свое литературное резюме для конкретной статьи. Во-вторых, информация об основах и методах позволяет авторам обзоров и читателям судить о качестве исследования, что позволяет определить сильные и слабые стороны статьи. Например, если авторы включенной статьи намеревались разработать новую шкалу и проверить ее психометрические свойства. Для достижения этой цели они использовали удобную выборку из 150 участников и провели исследовательский (EFA) и подтверждающий факторный анализ (CFA) той же выборки. Такой подход указывал бы на несовершенство методологии, поскольку EFA и CFA не должны проводиться на одной и той же выборке. Авторы обзора должны включить эту информацию в свою сводную таблицу. Исключение этой информации из резюме может привести к включению в рецензию ошибочной статьи, что поставит под угрозу строгость рецензии.
Совет 2: указывайте достоинства и недостатки каждой статьи
Критическая оценка отдельных статей, включенных в обзор, имеет решающее значение для повышения строгости обзора. Несмотря на использование различных шаблонов для критической оценки, авторы часто не предоставляют подробной информации о достоинствах и недостатках каждой рецензируемой статьи. Просто отметить показатель качества, основанный на стандартизированных шаблонах критической оценки, недостаточно, поскольку читатели должны быть в состоянии определить причины присвоения слабого или умеренного рейтинга. Многие недавние контрольные списки критической оценки (например, Инструмент оценки смешанных методов) не рекомендуют авторам обзора присваивать показатель качества и рекомендуют отмечать основные сильные стороны и ограничения включенных исследований. Также крайне важно указать методологические и концептуальные ограничения и сильные стороны статей, включенных в обзор, поскольку не все обзорные статьи включают эмпирические исследовательские работы. Скорее некоторый обзор синтезирует теоретические аспекты статей. Предоставление информации о концептуальных ограничениях также важно для читателей, чтобы судить о качестве основы исследования. Например, если вы включили в обзор исследование смешанных методов, сообщение о методологических и концептуальных ограничениях в отношении «интеграции» имеет решающее значение для оценки силы исследования. Предположим, что авторы собрали только качественные и количественные данные и не указали цель и сроки интеграции. В этом случае сила исследования слабая. Интеграция происходила только на уровнях сбора данных. Однако интеграция может не произойти на уровнях анализа, интерпретации и отчетности.
Совет 3: напишите концептуальный вклад каждой рецензируемой статьи
При чтении и оценке обзорных статей мы заметили, что многие авторы обзоров предоставляют только основные результаты статьи, включенной в обзор, и не объясняют концептуальный вклад, предлагаемый включенными статья. Мы называем концептуальный вклад описанием того, как ключевые результаты статьи способствуют разработке потенциальных кодов, тем или подтем, или формирующихся моделей, о которых сообщается в качестве результатов обзора. Например, авторы обзорной статьи отметили, что одна из исследовательских статей, включенных в их обзор, продемонстрировала полезность тематических исследований и рефлексивных журналов в качестве стратегий воспитания сострадания у студентов-медсестер. Концептуальный вклад этой исследовательской статьи может заключаться в том, что эмпирическое обучение является одним из способов научить состраданию студентов-медсестер, что подтверждается примерами из практики и журналами размышлений. Этот концептуальный вклад статьи следует упомянуть в сводной таблице литературы. Определение концептуального вклада каждой рецензируемой статьи особенно полезно в качественных обзорах, обзорах с использованием смешанных методов и критических обзорах, которые часто сосредоточены на разработке моделей и описании или объяснении различных явлений. На рис. 2 представлен пример сводной таблицы литературы.4
Рисунок 2
Табличные сводки литературы из критического обзора. Источник: Юнас и Мэддиган.4
Совет 4: составляйте потенциальные темы из каждой статьи во время написания резюме
При составлении сводных таблиц литературы многие авторы используют темы или подтемы, изложенные в данных статьях, в качестве ключевых результатов своего собственного обзора. Такой подход не позволяет авторам обзора понять концептуальный вклад статьи, разработать строгий синтез и сделать разумные интерпретации результатов отдельной статьи. В конечном счете, это влияет на получение новых результатов обзора. Например, в одной из статей о поведении женщин в развивающихся странах, обращающихся за медицинской помощью, была затронута тема «социально-культурные детерминанты здоровья как предвестники задержек». Вместо того, чтобы использовать эту тему в качестве одного из выводов обзора, рецензенты должны читать и интерпретировать за пределами данного описания в статье, сравнивать и сопоставлять темы, выводы из одной статьи с выводами и темами из другой статьи, чтобы найти сходства и различия и понять и объяснить большую картину для своих читателей. Поэтому, разрабатывая сводные таблицы литературы, подумайте дважды, прежде чем использовать заранее разработанные темы. Включение ваших тем в сводные таблицы (см. рисунок 1) демонстрирует читателям, что использовался надежный метод извлечения и синтеза данных.
Совет 5: создайте свой индивидуальный шаблон для сводки литературы
Часто доступны шаблоны для извлечения данных и разработки сводных таблиц литературы. Доступные шаблоны могут быть в виде таблицы, диаграммы или структурированной структуры, которая извлекает важную информацию о каждой статье. Обычно используемая информация может включать авторов, цель, методы, ключевые результаты и показатели качества. Хотя извлечение всей соответствующей информации важно, такие шаблоны должны быть адаптированы для удовлетворения потребностей проверки отдельных лиц. Например, для обзора эффективности медицинских вмешательств сводная таблица литературы должна включать информацию о вмешательстве, его типе, сроках содержания, продолжительности, обстановке, эффективности, негативных последствиях, а также опыте получателей и исполнителей его использования. Точно так же сводные таблицы литературы для статей, включенных в метасинтез, должны включать информацию о характеристиках участников, исследовательском контексте и концептуальном вкладе каждой рецензируемой статьи, чтобы помочь читателю принять обоснованное решение о полезности или бесполезности статьи. отдельная статья в обзоре и весь обзор.
В заключение, описательные или систематические обзоры почти всегда проводятся в рамках любого образовательного проекта (диссертации или диссертации), академического или клинического исследования. Обзоры литературы являются основой исследования по заданной теме. Надежные и высококачественные обзоры играют важную роль в направлении исследований, практики и разработки политики. Тем не менее, качество обзоров также зависит от тщательного извлечения и синтеза данных, что требует составления резюме литературы. Мы выделили пять советов, которые могут повысить качество процесса извлечения и синтеза данных путем разработки полезных обзоров литературы.
Ссылки
- ↵
- Ароматарис Е ,
- Пирсон А
. Систематический обзор: обзор. Am J Nurs 2014;114:53–8.doi:10.1097/01.NAJ.0000444496.24228.2c пмид: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/24572533
- ↵
- Грант МДж ,
- Стенд А
.
Типология обзоров: анализ 14 типов обзоров и связанных с ними методологий. Health Info Libr J 2009;26:91–108.doi:10.1111/j.1471-1842.2009.00848.x
пмид: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/194- ↵
- Рашид СП ,
- Юнас А ,
- Сундус А
. Самосознание в сестринском деле: предварительный обзор. J Clin Nurs 2019;28:762–74.doi:10.1111/jocn.14708 пмид: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/30362645
- ↵
- Юнас А ,
- Мэддиган Дж.
. Предложение рамок политики в области сестринского образования для воспитания сострадания у студентов-медсестер: критический обзор. J Adv Nurs 2019;75:1621–36.doi:10.1111/jan.13946 пмид: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/30644122
Footnotes
Twitter @Ahtisham04, @parveenazamali
Финансирование Авторы не объявили о предоставлении специального гранта для данного исследования от какого-либо государственного, коммерческого или некоммерческого финансирующего агентства.
Конкурирующие интересы Не заявлено.
Согласие пациента на публикацию Не требуется.
Происхождение и рецензирование Не введен в эксплуатацию; рецензируется внешними экспертами.
Прочитать полный текст или скачать PDF:
Подписаться
Войти под своим именем пользователя и паролем
Пароль *
Забыли данные для входа? Зарегистрировать новую учетную запись?
Забыли имя пользователя или пароль?
Самый простой способ создания сводных таблиц в R
Самый простой способ создать сводные таблицы в R — использовать функции описать() и описатьBy() из библиотеки psych .
библиотека (психология) #создать сводную таблицу описать (дф) #создать сводную таблицу, сгруппированную по определенной переменной описатьBy(df, группа=df$имя_переменной)
Следующие примеры показывают, как использовать эти функции на практике.
Пример 1. Создание базовой сводной таблицыПредположим, у нас есть следующий фрейм данных в R:
#create фрейм данных df <- data.frame(team=c('A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C'), баллы=с(15, 22, 29, 41, 30, 11, 19), подборы=c(7, 8, 6, 6, 7, 9, 13), ворует = с (1, 1, 2, 3, 5, 7, 5)) #просмотреть фрейм данных дф командные очки подборы перехваты 1 А 15 7 1 2 А 22 8 1 3 Б 296 2 4 Б 41 6 3 5 С 30 7 5 6 С 11 9 7 7 C 19 13 5Мы можем использовать функцию описать() для создания сводной таблицы для каждой переменной во фрейме данных:
библиотека (псих) #создать сводную таблицу описать (дф) вары n среднее sd медиана усечено mad min max диапазон косой эксцесс команда* 1 7 2,14 0,90 2 2,14 1,48 1 3 2 -0,22 -1,90 баллы 2 7 23,86 10,24 22 23,86 10,38 11 41 30 0,33 -1,41 подборов 3 7 8,00 2,45 7 8,00 1,48 6 13 7 1,05 -0,38 ворует 4 7 3,43 2,30 3 3,43 2,97 1 7 6 0,25 -1,73 се команда* 0,34 баллы 3,87 подборы 0,93 ворует 0,87Вот как интерпретировать каждое значение в выводе:
- vars : номер столбца
- n : Количество действительных случаев
- среднее : Среднее значение
- медиана : Медианное значение
- усеченный : усеченное среднее (по умолчанию обрезается 10% наблюдений с каждого конца)
- mad : Среднее абсолютное отклонение (от медианы)
- мин : Минимальное значение
- макс : максимальное значение
- диапазон : Диапазон значений (макс. – мин.)
- перекос : перекос
- эксцесс : эксцесс
- se : Стандартная ошибка
Важно отметить, что любая переменная со звездочкой (*) рядом с ней является категориальной или логической переменной, которая была преобразована в числовую переменную со значениями, которые представляют числовой порядок значений.
В нашем примере переменная team была преобразована в числовую переменную, поэтому сводную статистику для нее не следует интерпретировать буквально.
Также обратите внимание, что вы можете использовать аргумент fast=TRUE только для расчета наиболее часто используемых сводных статистических данных:
#создать меньшую сводную таблицу описать (df, быстро = TRUE) vars n среднее значение sd min max диапазон se команда 1 7 NaN NA Inf -Inf -Inf NA баллы 2 7 23,86 10,24 11 41 30 3,87 подборы 3 7 8,00 2,45 6 13 7 0,93 кражи 4 7 3,43 2,30 1 7 6 0,87Мы также можем вычислить сводную статистику только для определенных переменных во фрейме данных:
# создать сводную таблицу только для столбцов «очки» и «подборы» описать(df[ c('точки', 'подборы')], fast=TRUE) vars n среднее значение sd min max диапазон se баллы 1 7 23,86 10,24 11 41 30 3,87 rebounds 2 7 8,00 2,45 6 13 7 0,93Пример 2. Создание сводной таблицы, сгруппированной по определенной переменной , сгруппировано по переменной «команда»:
# создать сводную таблицу, сгруппированную по переменной «команда» descriptionBy(df, group=df$team, fast=TRUE) Описательная статистика по группам группа: А vars n среднее значение sd min max диапазон se команда 1 2 NaN NA Inf -Inf -Inf NA баллы 2 2 18,5 4,95 15 22 7 3,5 подборы 3 2 7,5 0,71 7 8 1 0,5 ворует 4 2 1,0 0,00 1 1 0 0,0 -------------------------------------------------- ---------- группа: Б vars n среднее значение sd min max диапазон se команда 1 2 NaN NA Inf -Inf -Inf NA баллы 2 2 35,0 8,4929 41 12 6,0 подборы 3 2 6,0 0,00 6 6 0 0,0 ворует 4 2 2,5 0,71 2 3 1 0,5 -------------------------------------------------- ---------- группа: С vars n среднее значение sd min max диапазон se команда 1 3 NaN NA Inf -Inf -Inf NA баллы 2 3 20,00 9,54 11 30 19 5,51 подборы 3 3 9,67 3,06 7 13 6 1,76 ворует 4 3 5,67 1,15 5 7 2 0,67Выходные данные показывают сводную статистику для каждой из трех команд во фрейме данных.