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Visualization of Multidimensional Data in Nursing Science

机译:护理科学中多维数据的可视化

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摘要

Nursing scientists have long been interested in complex, context-dependent questions addressing individual- and population-level challenges in health and illness. These critical questions require multilevel data (e.g., genetic, physiologic, biologic, behavioral, affective, and social). Advances in data-gathering methods have resulted in the collection of large sets of complex, multifaceted, and often non-comparable data. Scientific visualization is a powerful methodological tool for facilitating understanding of these multidimensional data sets. Our purpose is to demonstrate the utility of scientific visualization as a method for identifying associations, patterns, and trends in multidimensional data as exemplified in two studies. We describe a brief history of visual analysis, processes involved in scientific visualization, and opportunities and challenges in the use of visualization methods. Scientific visualization can play a crucial role in helping nurse scientists make sense of the structure and underlying patterns in their data to answer vital questions in the field.
机译:长期以来,护理科学家一直对解决与个人和人群在健康和疾病方面面临的挑战相关的复杂且取决于上下文的问题感兴趣。这些关键问题需要多层次的数据(例如,遗传,生理,生物学,行为,情感和社会)。数据收集方法的进步已导致收集大量复杂,多方面且通常不可比较的数据。科学可视化是一种功能强大的方法工具,可促进对这些多维数据集的理解。我们的目的是证明科学可视化作为识别多维数据中的关联,模式和趋势的方法的效用,如两项研究所示。我们描述了可视化分析的简要历史,科学可视化所涉及的过程以及使用可视化方法的机遇与挑战。科学可视化在帮助护士科学家了解其数据的结构和基本模式以回答该领域的重要问题方面可以发挥至关重要的作用。

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