Sisällön analyysi ja laadullisen aineiston koodaaminen. Tutkimusmenetelmät Hanna Weselius 2016

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Koko: px
Aloita esitys sivulta:

Download "Sisällön analyysi ja laadullisen aineiston koodaaminen. Tutkimusmenetelmät Hanna Weselius 2016"

Transkriptio

1 Sisällön analyysi ja laadullisen aineiston koodaaminen Tutkimusmenetelmät Hanna Weselius 2016

2 1. Sisällön analyysi 2. Laadullisen aineiston koodaaminen (3. Tuntiharjoitus: koodeista analyysiin)

3 1.Sisällön analyysi "Kuinka lasketaan sitä, mitä (oletat että) näet" ("Counting what you [think you] see") Gillian Rose: Visual Methodologies. An Introduction to the Interpretation of Visual Materials. (2001)

4 Sisällön analyysi menetelmänä kehitettiin alun perin I ja II maailmansodan välisenä aikana puhutun ja kirjoitetun tekstin analysoimiseen. Yhteiskuntatieteellinen, merkityksiin nojaava tutkimus koettiin huterana ja kulttuurisia sisältöjä haluttiin ryhtyä tutkimaan"luonnontieteellisesti". Sisällön analyysi siis poikkeaa tulkinnallisesta kuva-analyysistä siten, että se perustuu lukuihin ja on menetelmällisesti läpinäkyvää.

5 Sisällön analyysi auttaa isojen kokonaisuuksien hahmottamisessa. Toisaalta: se keskittyy vain visuaalisen materiaalin pinnalla näkyviin asioihin. Se ei auta, jos haluamme tietää jotain esimerkiksi tuotannosta tai vastaanotosta. Jos lehdessä on iso omena ja iso kirjain A, niihin voidaan sisällön analyysissä liittää kategoriat ("hedelmä" ja "vokaali"). Mutta sitä ei saada tietää, miksi ja miten omena ja A on sivulle laitettu, eikä sitä, miten lukija niitä tulkitsee.

6 Sisällön analyysi luokitellaan nykyisin lähinnä kvalitatiiviseksi aineistonanalyysimenetelmäksi, jolla kuvataan kirjoitetun ja puhutun kielen (tai kuvallisen aineiston) muotoa ja sisältöä. Veikko Pietilä (1973/76): sisällön analyysiksi katsotaan sellaiset tutkimukset, joissa joko sanallisesti (käsitteellisesti) tai tilastollisesti pyritään kuvailemaan dokumenttien sisältöä. Pietilän mukaan dokumentteja voivat olla "kaikki inhimillisen toiminnan tai käyttäytymisen tuotteet, joita voidaan pitää esittävinä", esim. haastattelunauhat, kirjeet, laulut, sarjakuvat, mainokset, lehtiartikkelit, päiväkirjat, muistiot, esseet ym.

7 Sisällön analyysissa kuvataan analysoitavan materiaalin sisältöä, rakennetta tai molempia. Sisällöllä tarkoitetaan aineiston aihetta tai teemaa, ja rakenteen analyysiin sisältyy aineiston sijainti (esim. mainoksen paikka lehden sivulla), muotoilu, kuvien ja tekstin käyttö jne.

8 Sisällön analyysin pätevyys ja luotettavuus Validiteetti (validity) = pätevyys, perusteltavuus Kuinka hyvin valittu tutkimusmenetelmä ja aineisto vastaavat tutkimusongelmaan ja -kysymyksiin? 1) Sisäinen validiteetti (aineisto, menetelmät) 2) Ulkoinen validiteetti ("suhde todellisuuteen") Miten käsitteet ja muuttujat määritellään?

9 Sisällön analyysin pätevyys ja luotettavuus Reliabiliteetti (reliability) = luotettavuus Tutkimustulosten säännönmukaisuus, ei-sattumanvaraisuus Tutkimustulosten toistettavuus: 1) Arvioijien välillä (luokittelu/koodaaminen) 2) Tutkimuskertojen välillä (aika)

10 Otanta: miten valikoit sen, mitä tutkit Satunnaisotanta, ositettu otanta, systemaattinen eli tasavälinen otanta tai edellisten yhdistelmät. Tavoitteena on aina otoksen edustavuus. "Tutkijan on aina pystyttävä sanomaan, missä hänen tulkintansa pätevät ja millä tavoin." (Seppänen 2005.)

11 Havaintoyksikkö Havaintoyksikkö = yksikkö, johon liittyvänä tiedot tutkittavista ilmiöistä merkitään muistiin ja/tai johon liittyvinä niitä jatkossa käsitellään (Pietilä, 102) Esim. haastattelu, keskustelu, lehti, uutinen, kuva. Määrä ilmaistaan kirjaimella N.

12 Analyysiyksikkö Analyysiyksikkö = jokin tutkimusasetelmaan sopiva merkityssisällön mukaan määräytyvä sisällön osa. Analyysiyksikkö voi olla sana, sanayhdistelmä, lause, lausuma tai ajatuskokonaisuus, ilmaisu, kirjain, sivujen määrä, pääotsikoiden koko ym. riippuen tutkimustehtävästä. Tutkimuskysymykselle epäolennainen sisältö karsiutuu pois.

13 Luokitus- eli koodausyksikkö Luokitusyksikkö = se osa havaintoyksikköä, jonka perusteella havaintoyksikkö saa tietyn muuttujan arvon (Seppänen 2005). Esim. jokin tutkimuksen kannalta olennainen kuvan tai lauseen osa, sävy tai äänenpaino. Luokitusyksikkö koodataan numeerisessa muodossa. "Koodausyksikkö kertoo sen, mihin jokaisessa havaintoyksikössä kiinnitetään huomiota muuttujan arvoa koodattaessa." (Seppänen 2005)

14 Muuttuja Mikä tahansa määrällisesti tai laadullisesti vaihteleva suure, joka saa koodauksessa jonkin arvon. Muuttuja (= sisältöluokka): esim. aikakauslehden kannessa "mies", "nainen", "muu", "lapsi" tai "ei ihmistä ollenkaan" (Seppänen 2005.) Muuttujien arvojen keskinäisiä suhteita voidaan kuvata esim. nominaali- eli laatueroasteikolla (esim. mies/nainen/muu; omena/appelsiini) tai ordinaali- eli järjestysasteikolla (esim. täysin eri mieltä/melko eri mieltä jne).

15 Yksinkertainen esimerkki (Seppänen 2005): Muuttuja 1: Päähine Arvot: baskeri, pipo, lippalakki, muu, ei päähinettä. Muuttuja 2: Jalkineet Arvot: bootsit, lenkkitossut, aamutossut, muu, ei jalkineita. Muuttujat ovat yleensä tätä hankalampia määritellä: esim. muuttujan "henkilön rooli kuvassa" analysoiminen saattaa vaatia havaintoyksikköön mukaan kuvatekstin.

16 Muuttujien on oltava sellaisia, että niiden arvot ovat samasta paradigmasta. "Päähineen" arvo ei voi olla "lenkkitossut". Muuttujaa voi testata kokeilemalla, onko sen jokainen arvo loogisesti korvattavissa jokaisella saman muuttujan arvolla. Muuttujalla "sukupuoli" ei voi olla arvoa "johtaja". Jos aineisto ehdottaa arvoa "johtaja", sitä ei voi liittää muuttujaan "sukupuoli vaan täytyy luoda muuttuja nimeltä "asema yhteisössä". Luokittelurunko: luettelo tutkimuksen kaikista muuttujista. Tiedot muuttujista voidaan kerätä havaintomatriiseihin.

17 Seppänen 2005: Luonnon biodiversiteettiä käsittelevien lehtijuttujen kuvat

18 CASE: Catherine Lutz & Jane Collins: Reading National Geography (1993) Sisällön analyysi noin 600 National Geography -lehdessä noin 30 vuoden ajanjaksolla julkaistusta valokuvasta "Sisällön analyysi voi aluksi vaikuttaa rikkaan aineiston typistämiseltä muutamiin koodeihin. Määrällinen analyysi ei korvaa laadullista analyysiä. Mutta se auttaa löytämään aineistosta kuvioita, jotka ovat liian hienovaraisia tullakseen löydetyiksi ison aineiston selailulla, ja suojaa tutkijaa siltä, ettei tämä tule vain etsineeksi aineistosta vahvistusta omille pohjaoletuksilleen." (Lutz ja Collins, 89.)

19 Lutzin ja Collinsin mukaan sisällön analyysin käyttäminen suojelee tutkijaa, koska menetelmä pakottaa olemaan eksplisiittinen oman prosessinsa suhteen. Kun luvut näyttävät yhtä, ei voi ilman perusteluja väittää toista vain siksi, että itsestä siltä tuntuu. Lutzin ja Collinsin tyyppinen sisällön analyysi linkittyy tulkitsevuudessaan diskurssianalyysiin. (Diskurssianalyysiä on kritisoitu siitä, ettei se aina muista kyseenalaistaa tutkijan omaa tulkintaa. Rinnakkaisena metodina käytetty sisällön analyysi auttaa tähän ongelmaan.)

20 Sisällön analyysin 4 vaihetta (Rose 2001) 1. Aineiston löytäminen, rajaaminen ja valinta 2. Aineistokategorioiden määrittäminen 3. Koodaaminen 4. Analysoiminen

21 1. Aineiston löytäminen, rajaaminen ja valinta Lutz ja Collins: Tutkimuksen pääkysymys oli se, miten kuvia ei-länsimaisesta maailmasta tehdään ja tulkitaan. Kysymys liittyy valtaan, rotuun ja historiaan. "Halusimme tietää, mitä suosittu lehti (NG) kertoo amerikkalaisille ei-amerikkalaisista: keitä he ovat, mitä he haluavat ja mikä meidän suhteemme heihin on."

22 Sisällön analyysin pitää ulottua kaikkeen tutkimuskysymyksen kannalta olennaiseen materiaaliin: onko otanta edustava? Aineistot sisältävät kuitenkin eri syistä harvoin aivan kaikkea asiaan liittyvää materiaalia. Koska materiaalia on usein paljon, on tehtävä rajauksia ja valintoja.

23 Otanta 1. Satunnaisotanta. Numeroi kaikki materiaali (esim. kuvat) ja valitse sitten satunnaisen numerosarjan avulla ne, jotka otat mukaan analyysiin. 2. Lajitteleva otanta. Käytä valinnassa apuna materiaalissa jo olevia luokkia (kuvissa esim. kansikuvat tai muut toistuvat kuvatyypit) ja valikoi analysoitava materiaali niistä.

24 3. Systemaattinen otanta. Ota mukaan analyysiin esimerkiksi joka kolmas lehden numero, joka kuudes henkilökuva tms. 4. Klusteriotanta. Ota aineistosta sattumanvaraisia ryhmiä ("klo 18 julkaistut jutut" tms.) ja tee sitten valintasi niiden sisältämästä materiaalista.

25 Otannan valitsemisen tavat eivät ole kiveen hakattuja. Tutkijan tulee käyttää järkeä. Lutzin ja Collinsin valinta: Vuosina National Geographicissa julkaistiin 594 ei-länsimaisia ihmisiä käsittelevää artikkelia. Jokaisesta valittiin satunnaisesti yksi valokuva sisällön analyysiin. N=594

26 2. Aineistokategorioiden määrittäminen Kategorioiden määrittäminen on tärkeä vaihe sisällön analyysissä, koska se ohjaa myös analyysin tuloksia. Klassisimmillaan kategoriat pitäisi määrittää tiukasti sen mukaan, mitä aineistossa on (esim. kuvissa "omenoita"). Myöhemmät tutkijat ovat antaneet teoreettisen taustansa ja tutkimuskysymystensä määrittää kategorioita.

27 Puhtaassa sisällön analyysissä kategorioiden täytyy olla 1. Tyhjentäviä. Jokaisen asian, jota halutaan tutkia, täytyy näkyä kategorioissa. 2. Poissulkevia. Kategoriat eivät saa olla päällekkäisiä. 3. Kuvaavia. Kategorioiden täytyy valaista aineiston luonne.

28 Jotta kategorioista / koodeista tulee valideja (eli toimivia), on pohdittava kuvan (tai muun tekstin) suhdetta laajempaan kontekstiin ja teoriaan, jota tutkimuksessa aiotaan käyttää. Mitkä näistä eivät olisi olleet valideja koodeja Lutzin ja Collinsin tutkimuksessa: vuorokaudenaika, sukupuoli, teknologia, rakennukset, alastomuus, ihonväri, henkilöiden lukumäärä kuvassa, hedelmät, aseet ja sotilaat, katsekontakti, ilme, pukeutuminen, asento, etäisyys kamerasta?

29 Lutzin ja Collinsin koodit: sijainti, artikkelin kohde (alue, valtio, etninen ryhmä, muu), länsimaista ihmistä esittävien kuvien määrä artikkelissa, hymyileminen, sukupuoli, ikä, sotilaat/aseet, etualan henkilöiden toiminnan määrä, etualan henkilöiden toiminnan laatu, katsekontakti, ympäristö, rituaali, ryhmän koko, länsimaisten ihmisten määrä kuvassa, urbaani/maaseutuympäristö, terveyden ja hyvinvoinnin merkit kuvassa, ihonväri, pukeutuminen (länsimainen/muu), miesten alastomuus, naisten alastomuus, teknologia, kameran kuvakulma. (22)

30 Koodit voivat muodostua aineistosta ja/tai teoriasta; Lutz ja Collins hyödyntävät esim. Goffmania (1979), joka tutki laajan aineiston pohjalta mainoskuvia ja niiden representaatioita erilaisista sukupuolittuneista performansseista. Goffman jakaa mainoskuvien sukupuolitetut representaatiot eleiden, osallistujien ja näyttämöllepanon perusteella kuuteen luokkaan, jotka ovat suhteellinen koko, feminiininen kosketus, toiminnan arvottaminen, perhe, alisteisuuden ritualisoiminen sekä sallittu vetäytyminen.

31 Koodien valintaan vaikuttavat ainakin: tutkimuskysymys teoria intressit aiempi tieto ja kokemus intuitio Koodeja on testattava pitkin matkaa (kunnes ne ovat mahdollisimman tyhjentäviä, poissulkevia ja kuvaavia).

32 3. Koodaaminen (Rose, 2001) Koodien on oltava niin yksiselitteisiä, että useampikin koodaaja tulkitsee ne samoin. Tällöin voidaan olla varmoja, että sisältö tulkitaan mahdollisimman oikein. Sisällön analyysissä käytetäänkin usein kahden koodaajan menetelmää. Koodaaminen on mekaanista työtä.

33 4. Analyysi Kun aineisto on koodattu, seuraava vaihe on laskeminen. Esimerkki 1: esiintymistiheydet ja ajallinen vertailu. Lutz ja Collins laskivat, paljonko länsimaisia ihmisiä kuvissa esiintyy. Sitten he vertailivat eri vuosien esiintymistiheyksiä. Tulos/tulkinta: länsimaisten ihmisten määrä ei-länsimaisia ihmisiä käsittelevien National Geographic artikkelien kuvissa oli romahtanut 60-luvun puolivälissä.

34 Esimerkki 2: esiintymistiheydet ja paikallinen vertailu. Lutz ja Collins laskivat, miten monta kertaa eri maailmankolkat esiintyvät kuvissa. Tulos/tulkinta: eri paikat ja etnisyydet eivät esiintyneet kuvissa populaation mukaan, vaan noudattivat USA:n geopoliittisia intressejä. (Afrikasta väkimäärään nähden vähän artikkeleja, Lähi-Idästä ja Etelä-Amerikasta paljon.)

35 Varsinainen analyysi on useimmiten laadullinen, vaikka aineiston käsittely olisikin ollut määrällistä. Lutzin ja Collinsin keskeinen tulos: Kolmannen maailman ihmiset esitettiin National Geographicissa eksoottisina, idealisoituina, luonnollistettuina ja seksualisoituina. Mikään mainituista neljästä attribuutista ei ollut tutkijoiden sisällön analyysin koodi/kategoria, vaan tulkinta on muodostettu vapaasti yhdistelemällä.

36 Attribuutti "idealisoitu" on muodostunut hymyilemisestä, terveyden indikaattoreista, ryhmän koosta ja toiminnan laadusta (myös aseiden ja sotilaiden puutteesta). Tällä tavalla tulkinnassa päästään kulttuuriselle ja symboliselle tasolle. Sisällön analyysi onkin menetelmä, jonka tuloksia täytyy tulkita sen kautta, miten aineistossa esiintyvät koodit yhdistyvät siihen laajempaan kontekstiin, jossa aineisto saa merkityksensä. Esimerkiksi: mitä National Geographicin kuvat merkitsevät osana lehteä ja osana visuaalista kulttuuria.

37 Menetelmän kritiikkiä: 1) Numeroita on joskus vaikea muuttaa merkitykseksi. Sisällön analyysin perusteella tulee helposti väitetyksi, että se, mikä toistuu usein, on tärkeää. Mitä se tietenkään ei aina ole. 2) Heikkoja ja vahvoja esiintymisiä ei voi erottaa sisällön analyysillä. Siihen tarvitaan hienovaraisempaa tulkintaa ja tutkijan päätöksiä.

38 3) Sisällön analyysi ei huomioi konteksteja eikä koodattujen asioiden keskinäisiä suhteita. 4) Sisällön analyysi ei huomioi ilmaisua. Esimerkiksi kuvan tunnelmaa ei voi kuvailla koodeilla. 5) Sisällön analyysi ei huomioi tuotantoa eikä vastaanottoa. 6) Sisällön analyysi unohtaa usein olla itsekriittinen, koska pitää itseään objektiivisena.

39 2. Laadullisen aineiston koodaaminen Johnny Saldaña (2009): The Coding Manual for Qualitative Researchers You have just finished typing the fieldnotes from your final observation of the study and you proceed to file them. There, facing you, is all the material you have diligently collected. An empty feeling comes over you as you ask, Now what do I do? (Bogdan and Knopp Biklen, Qualitative Research for Education: An Introduction to Theories and Methods, 2007)

40 I code, therefore I am. (Anonymous, written on a seminar room chalkboard)

41 Aineiston koodaaminen voidaan ymmärtää yksinkertaisesti analysoitavaan tekstiin tehtävinä muistiinpanoina (memoina) ja tekstiin liittyvinä tulkintoina. Koodaaminen on siirtymävaihe aineiston keräämisen ja sen syvemmän analysoimisen välillä. Aineiston analysoiminen on siis aineiston koodausta, jäsentämistä ja valikoimista. Aineistoa jäsennetään analysoitavaan tekstiin tehtyjen koodien avulla, ja koodit mahdollistavat haluttuihin teemoihin (kategorioihin) liittyvien tekstipätkien (tai muiden koodausyksiköiden) poiminnan halutuilla ehdoilla. Eli: koodi on väline.

42 Laadullisessa tutkimuksessa koodi tarkoittaa yleensä sanaa tai lyhyttä fraasia, joka symbolisesti osoittaa aineiston osalle jonkin kokoavan, kattavan, olemusta ilmentävän ja/tai kuvaavan attribuutin.

43 Ensimmäisen kierroksen koodaaminen Grammatical Methods: Attribute Coding, Magnitude Coding, Simultaneous Coding Elemental Methods: Structural Coding, Descriptive Coding, In Vivo Coding, Process Coding, Initial Coding Affective Methods: Emotion Coding, Values Coding, Versus Coding, Evaluation Coding

44 Literary and Language Methods: Dramaturgical Coding, Motif Coding, Narrative Coding, Verbal Exchange Coding Exploratory Methods: Holistic Coding, Provisional Coding, Hypothesis Coding Procedural Methods: OCM (Outline of Cultural Materials) Coding, Protocol Coding, Domain and Taxonomic Coding Themeing the Data

45 Toisen kierroksen koodaaminen Pattern Coding Focused Coding Axial Coding Theoretical Coding Elaborative Coding Longitudinal Coding Kuten ensimmäisenkin kierroksen koodaustapoja, näitä voi sekoittaa eräänlaiseksi "eklektiseksi koodaamiseksi". Osa näistä kuuluu lähinnä Grounded Theoryyn. (Saldaña, ).

46 Esimerkki 1. kierroksen koodaamisesta: hypoteesikoodaaminen Koodit määrittyvät etukäteen tutkijalähtöisesti sen mukaan, mitä tutkija olettaa aineistostaan löytyvän. Hypoteesikoodaaminen soveltuu hyvin sääntöjen, syiden ja selitysten hakemiseen aineistosta. Sitä voi myös käyttää myöhemmin tutkimuksessa matkan varrella syntyneiden työhypoteesien testaamiseen.

47 Hypoteesikoodaaminen (Saldaña, 125)

48 Esimerkki 1. kierroksen koodaamisesta: kuvaileva koodaaminen (myös: aihekoodaaminen, topic coding) Koodi summaa yksinkertaisella sanalla, yleensä substantiivilla, sen mistä aineistokappaleessa on kysymys, mistä asiasta siinä puhutaan/mitä se käsittelee. Sopii hyvin kaikenlaisiin laadullisiin aineistoihin, koska erittelee aineiston sisältöä tehokkaasti esim. toisen kierroksen koodaamista tai aineiston jaottelua varten.

49 Kuvaileva koodaaminen (Saldaña, 71)

50 Kuvaileva koodaaminen (Saldaña, 72)

51 Esimerkki 1. kierroksen koodaamisesta: arvokoodaaminen Koodit viittaavat tutkittavien arvoihin, asenteisiin ja uskomuksiin, jotka heijastavat heidän maailmankatsomustaan. Sopii kaikkiin laadullisiin tutkimuksiin, erityisesti sellaisiin, jotka keskittyvät kulttuurisiin arvoihin, kohteiden omaan kokemukseen ja henkilöiden välisiin suhteisiin. Koodi voi olla substantiivin sijaan arvottava lause.

52 Arvokoodaaminen

53 Esimerkki 2. kierroksen koodaamisesta: toistuvien kuvioiden koodaaminen Toistuvien kuvioiden koodit luovat metakoodin: ne yhdistävät samalla tavalla koodatut aineiston osat, järjestävät aineistoa ja pyrkivät merkityksellistämään sitä. Sillä voi esimerkiksi osoittaa aineistosta pääteemoja tai etsiä sääntöjä, syitä ja selityksiä. Sillä voi löytää sosiaalisia verkostoja ja ihmissuhdekuvioita tai luoda aineiston pohjalta käsitteellistyksiä/teoretisointeja.

54 Toistuvien kuvioiden koodaaminen (Saldaña, 153)

55 Tapausaineisto 1: Maria Sidin sandaali

56 3 aineiston koodausprosessi (Weselius 2014) Tapausaineisto 1:n (Maria Sid-aineisto) analyysillä haluttiin selvittää kuvien tuotannon yksityiskohtia ja määritellä aikakauslehden henkilökuvaa. Hypoteesit: 1) aikakauslehden visuaaliset työprosessit ovat konseptilähtöisiä ja niissä on tapahtunut suuria muutoksia. 2) Aikakauslehden valokuvien merkitykset muodostuvat kontekstin ja funktion mukaan sekä rakentavat kontekstejaan ja funktioitaan. 3) Henkilökuvat ovat performanssimaisia.

57 Ensimmäisen koodauskierroksen jälkeen saatiin konkreettista tietoa siitä, mitä studioissa ja toimituksissa tapahtuu ja kuka mitäkin tekee. Toisella koodauskierroksella aineistoon mentiin syvemmälle ja haettiin eri kategorioista teemoja, jotka läpäisevät aineiston. Koodien nimet pysyivät hypoteesien mukaisina. Toista ja kolmatta aineistoa käytettiin ensimmäisen aineiston avulla olemassaoleviksi osoitettujen asioiden kuvailemiseen ja tarkentamiseen. Kuvailevuuteen pääsemiseksi toisen ja kolmannen tapauksen aineistot koodattiin ilman vahvoja hypoteesejä.

58 "[S]e on kuitenki sit semmonen määrätynlainen kaunis valo mitä tehään viikost toiseen, niin se käy aina, stailaus vaihtuu, [naurua] ja ihminen." (J 19) "Ja sit näytetään se, et me ollaan niinku välissä siinä, et me ollaan niinku tavattu tämä ihminen lukijalle." (J 21)

59

60

61 Tapausaineistot 2 ja 3: Meidän Perhe ja Suomen Kuvalehti

62 Kun Maria Sid -aineiston avulla oli selvitetty, millaista aikakauslehden henkilökuvatuotanto on ja miten kuvista puhutaan, Meidän Perheen aineiston koodauksessa tarkasteltiin, miten kuvista puhutaan ja miten puhe konkretisoidaan valokuvaamiseksi ja henkilökuviksi. Kun Meidän Perheestä oli kuvapuheen ja toiminnan analyysin avulla hahmotettu tuotannon diskursseja, Suomen Kuvalehden aineistoa lähestyttiin kysymällä, millaiset erilaiset diskurssit vaikuttivat sen henkilökuvien tuotantoprosessissa. Näin aineistoja voitiin jo koodausvaiheessa vertailla keskenään.

63 "Mä ottasin kuitenkin [lehden 3]. [Lehti 4] on niin epätodellinen, todellisen ihmisen kuvat on mauttomuuden rajoilla." "[Lehti 5] on miellyttävämpi koska ei todistele. [Lehden 4] 'naiset voimavuosina' näyttää kakskymppisiltä." "[Lehden 1] tyyli on perinteinen ja tietolähtöinen. Perusvire on etäinen lasten ja vanhempien suuntaan, kun taas me ollaan saappaat savessa samassa suossa lukijoiden kanssa. Neuvot meillä tulee vertaistukena, ei ylhäältä alas."

64

65 "Missäs sun toinen sukka on? [Naurua.] Tosi kivaa kun on vaan yks sukka. Ehdottomasti yks sukka vaan." "Meillä saa sit hei kuvissa olla sellasta elämän makua. Että voi olla esimerkiks vaikka vaan toinen sukka jalassa." "Pitää kattoa kameraan ja näin. Mulla on nyt sellainen fiilis, että se on niin kiva. Mä tykkään niin paljon tästä hameesta ja sitten toinen sukka jalassa. Pysyttäis tässä hommassa" "Nyt kun saadaan näin ihana, tällanen aito. Ja sit kun on vaan se toinen sukka, niin siitä tulee se juttu. Mun mielestä toi pusero on ihana. Just semmonen aivan. Ei liian."

66 "[O]lennaista on se, et ne kuvataan täsmälleen samalla tavalla, ja otsikot on samassa kohassa samalla koolla. Eli ne on identtiset kannet. Ja tosi olennaista on, että se kuva ei kommentoi. Lähtökohta on et ne on hienoja kasvotutkielmia, mut niis ei saa olla selvää tämmöstä visuaalist kommenttii. Ja kun ne istuu tuolissa tai nojatuolissa tai missä ne istuukin, niin sekään ei saa olla semmonen et siitä syntyy joku vaikutelma. Et jos me esimerkiks laitetaan joku poliitikko mukavasti laiskanlinnaan, niin se heti henkii valtaa. Semmost ei, et se pitää olla mahollisimman neutraali, missä se istuu. Eikä se toisaalta saa olla epämukavan näkönen se ilme, koska seki sit viestii jotain. Et aika vaikee rasti [kuvaajalle], mutta tohon kuitenki pyritään." (J 9)

67 " [J]a tää on niinku tätä, [poliitikot] tuotteistuvat, samalla tavalla kuin nuo, autot ja kaikki vaatteet, niin poliitikot tuotteistuu, ja se on tietenki selvää, että se on myöskin vaarallinen kohta, koska tuota mehän ei saatas mennä siihen, että me ollaan pelkästään sen tuotteen armoilla, vaan me katsotaan, mitä paketissa on sisällä, ja se on Suomen Kuvalehden tehtävä avata se paketti, mutta toisaalta me voimme myös näyttää sen paketin." (J 11)

68 "[Naistenlehtikuvat] tehään niin paljo enemmän sen kuvattavan ehdoilla. [Suomen] Kuvalehdessä on paljon enemmän kuvaajalla vastuuta ja vapautta sen kuvan suhteen. Että [naistenlehdissä] pyritään et ne [henkilöt] näyttää kauniilta tai jotenki, sen lehden maailman mukaselta, et se lehden maailma on niinku kaunis ja raikas ja pehmeä ja muuta. Mut sit taas [Suomen] Kuvalehden maailmankuva on niinku pistää asiat enemmänki seinää vasten ja sit analysoida niitä, et kukaa ei saa mitään niinku ilmaseks, ja tietyl taval kuvanki pitää olla vapaa analysoinnille, ja sen pitää olla niinku, jotenki neutraali, mikä se sit on se neutraali emmätiiä." (J 10)

69 Kuvaileva koodaaminen (descriptive coding), jota kutsutaan myös aihekoodaamiseksi (topic coding), sopii monimuotoisiin etnografisiin aineistoihin, joilta halutaan kysyä, mistä tutkittavassa ilmiössä on kyse (Saldaña 2009,70). MP:n ja SK:n aineistoihin sovellettiin ensin tätä. Myös arvoihin, asenteisiin ja uskomuksiin tarttuva arvokoodaaminen (values coding, emt., 89 93) olisi sopinut aineistoihin, joissa journalismin ammattilaiset puhuivat sisäistämistään arvoista ja ideologioista tietoisesti ja jossain määrin puolitietoisesti. Puhdasta arvokoodaamista ei kuitenkaan lopulta sovellettu, koska puheesta löytyviä arvoja ei haluttu määritellä koodausvaiheessa liian tiukasti.

70 MP:n ja SK:n aineistot käytiin 2. kierroksella läpi tavalla, jota Johnny Saldaña nimittää toistuvien kuvioiden koodaamiseksi (pattern coding) (emt., ). Näin oli mahdollista verrata kahta tapausaineistoa ja löytää olennaiset erot ja yhtenevyydet. Toistuvien kuvioiden koodit ovat tyypillisesti metaforisia ja kiteyttävät jonkin aineistossa toistuvan asian (emt., 154). Tällainen on esimerkiksi SK:n aineistosta noussut, monesta ensimmäisen tason koodista yhdistynyt neutraaliuskategoria, jonka koodisanat ja luonnehdinnat toistuivat erittäin paljon haastateltujen puheissa ja joka samalla viittaa laajasti koko kuvatun työprosessin arvorakenteeseen.

71

72

73

74 Kolme tapausaineistoa analysoitiin hieman eri tavoilla, ja analyyseissä otettiin hieman eri näkökulmia tutkimusaiheeseen. Kenttätyön ja analyysin ajallisen lomittaisuuden takia analyysivaiheessa oleva aineisto vaikutti seuraavan aineiston hankinnan painotuksiin ja esim. haastattelukysymyksiin. Kentällä eteen tulleet uudet tilanteet taas ohjasivat aiemmin kerättyjen aineistojen analyysiä ja koodaamista. Tällainen vuorotteleva tutkimustapa on melko työläs jatkuvan aineistosta ja vaiheesta toiseen hyppäämisen takia. Prosessi pakottaa katsomaan aineistoja tarkkaan. Aineistoja on koodattava ja luettava ehkä enemmän kuin jos analyysi etenisi aineisto kerrallaan yhtäjaksoisesti aineiston keruun päättymisestä lopullisiin kategorioihin.

75 Koodausmetodeja voi soveltaa vapaasti, koska jokainen aineisto on erilainen. Aineistoista ei ole tarkoitus muodostaa täydellisen hierarkkisia kategorialistauksia. Laadullinen tutkimus on kuin koottava pöytä. Yksityiskohtaista kokoamisohjetta noudattamalla pöydästä tulee ohjeen mukainen. Jos ohjetta ei noudateta, tuloksena on jotain muuta kuin toivottu pöytä. Jos laadullinen tutkimus olisi koottava pöytä, ensimmäisen kierroksen koodaamisen jälkeen osat olisi laskettu ja levitetty lattialle. Toinen koodauskierros olisi osien ryhmittelyä loogisella ja käytännöllisellä tavalla. Tiettyyn pisteeseen asti kaikki täytyy tehdä ohjeen mukaan. Mutta pöydän (tai tutkimuksen) lopullinen olemus lisäosat, maalaaminen, hiominen tai pöytäliinat on luovaa työtä, johon pakkauksessa ei ole ohjetta. (Saldaña, 150.)

Suunnitellut hetket Ihanteet ja työ valokuvaajan arjessa. Hanna Weselius, Ph. D.! hanna.weselius@aalto.fi!

Suunnitellut hetket Ihanteet ja työ valokuvaajan arjessa. Hanna Weselius, Ph. D.! hanna.weselius@aalto.fi! Suunnitellut hetket Ihanteet ja työ valokuvaajan arjessa Hanna Weselius, Ph. D.! hanna.weselius@aalto.fi! "Missäs sun toinen sukka on? [Naurua.] Tosi kivaa kun on vaan yks sukka. Ehdottomasti yks

Lisätiedot

Viestinnän mentelmät I: sisällön erittely. Sisällönanalyysi/sisällön erittely. Sisällön erittely. Juha Herkman

Viestinnän mentelmät I: sisällön erittely. Sisällönanalyysi/sisällön erittely. Sisällön erittely. Juha Herkman Viestinnän mentelmät I: sisällön erittely Juha Herkman 10.1.008 Helsingin yliopisto, viestinnän laitos Sisällönanalyysi/sisällön erittely Sisällönanalyysi (SA), content analysis Veikko Pietilä: Sisällön

Lisätiedot

Viestinnän mentelmät I: sisällön erittely. Sisällönanalyysi/sisällön erittely. Sisällön erittely. Juha Herkman

Viestinnän mentelmät I: sisällön erittely. Sisällönanalyysi/sisällön erittely. Sisällön erittely. Juha Herkman Viestinnän mentelmät I: sisällön erittely Juha Herkman 25.11.2010 Helsingin yliopisto, viestinnän laitos Sisällönanalyysi/sisällön erittely Sisällönanalyysi (SA), content analysis Veikko Pietilä: Sisällön

Lisätiedot

Sisällönanalyysi. Sisältö

Sisällönanalyysi. Sisältö Sisällönanalyysi Kirsi Silius 14.4.2005 Sisältö Sisällönanalyysin kohde Aineistolähtöinen sisällönanalyysi Teoriaohjaava ja teorialähtöinen sisällönanalyysi Sisällönanalyysi kirjallisuuskatsauksessa 1

Lisätiedot

Aiheesta tutkimussuunnitelmaan

Aiheesta tutkimussuunnitelmaan Aiheesta tutkimussuunnitelmaan Aihepiiri Kiinnostaa, mutta ei ole liian tuttu oppii jotain uutta Mikä on se kysymys tai asia, jonka haluan selvittää? Miten jalostan pähkäilyni tieteellisesti tarkasteltavaksi

Lisätiedot

Laadullisen tutkimuksen piirteitä

Laadullisen tutkimuksen piirteitä Laadullisen aineiston luotettavuus Kasvatustieteiden laitos/ Erityispedagogiikan yksikkö Eeva Willberg 16.2.09 Laadullisen tutkimuksen piirteitä Laadullisessa tutkimuksessa tutkitaan ihmisten elämää, tarinoita,

Lisätiedot

Analyysi: päättely ja tulkinta. Hyvän tulkinnan piirteitä. Hyvän analyysin tulee olla. Miten analysoida laadullista aineistoa

Analyysi: päättely ja tulkinta. Hyvän tulkinnan piirteitä. Hyvän analyysin tulee olla. Miten analysoida laadullista aineistoa Analyysi: päättely ja tulkinta Analyysin - tai tulkinnan - pitää viedä tutkimus kuvailevan otteen ohi mielellään ohi ilmiselvyyksien KE 62 Ilpo Koskinen 20.11.05 Aineiston analyysi laadullisessa tutkimuksessa

Lisätiedot

Tietokoneohjelmien käyttö laadullisen aineiston analyysin apuna

Tietokoneohjelmien käyttö laadullisen aineiston analyysin apuna Tietokoneohjelmien käyttö laadullisen aineiston analyysin apuna Laadullinen, verbaalinen, tulkinnallinen aineisto kootaan esimerkiksi haastattelemalla, videoimalla, ääneenpuhumalla nauhalle, yms. keinoin.

Lisätiedot

TUTKIMUSOTTEITA TIEDONINTRESSIN NÄKÖKULMA

TUTKIMUSOTTEITA TIEDONINTRESSIN NÄKÖKULMA TUTKIMUSOTTEITA TIEDONINTRESSIN NÄKÖKULMA Hanna Vilkka KVANTITATIIVINEN ANALYYSI ESIMERKKINÄ TEKNISESTÄ TIEDONINTRESSISTÄ Tavoitteena tutkittavan ilmiön kuvaaminen systemaattisesti, edustavasti, objektiivisesti

Lisätiedot

ATLAS.ti -ohjelma laadullisen analyysin tukena Miten me sitä on käytetty?

ATLAS.ti -ohjelma laadullisen analyysin tukena Miten me sitä on käytetty? ATLAS.ti -ohjelma laadullisen analyysin tukena Miten me sitä on käytetty? Sanna Karhunen, FM, tohtorikoulutettava viestintätieteiden laitos, Jyväskylän yliopisto Emma Kostiainen, FT, lehtori opettajankoulutuslaitos,

Lisätiedot

Käsitteistä. Reliabiliteetti, validiteetti ja yleistäminen. Reliabiliteetti. Reliabiliteetti ja validiteetti

Käsitteistä. Reliabiliteetti, validiteetti ja yleistäminen. Reliabiliteetti. Reliabiliteetti ja validiteetti Käsitteistä Reliabiliteetti, validiteetti ja yleistäminen KE 62 Ilpo Koskinen 28.11.05 empiirisessä tutkimuksessa puhutaan peruskurssien jälkeen harvoin "todesta" ja "väärästä" tiedosta (tai näiden modernimmista

Lisätiedot

LAADULLISEN TUTKIMUKSEN OMINAISLAATU

LAADULLISEN TUTKIMUKSEN OMINAISLAATU LAADULLINEN TUTKIMUS Hanna Vilkka 1 LAADULLISEN TUTKIMUKSEN OMINAISLAATU Hermeneuttinen tieteenihanne: intentionaaliset selitykset, subjektiivisuus, sanallinen/käsitteellinen tarkastelutapa, metodien moneus.

Lisätiedot

PSY181 Psykologisen tutkimuksen perusteet, kirjallinen harjoitustyö ja kirjatentti

PSY181 Psykologisen tutkimuksen perusteet, kirjallinen harjoitustyö ja kirjatentti PSY181 Psykologisen tutkimuksen perusteet, kirjallinen harjoitustyö ja kirjatentti Harjoitustyön ohje Tehtävänäsi on laatia tutkimussuunnitelma. Itse tutkimusta ei toteuteta, mutta suunnitelman tulisi

Lisätiedot

Fenomenografia. Hypermedian jatko-opintoseminaari Päivi Mikkonen

Fenomenografia. Hypermedian jatko-opintoseminaari Päivi Mikkonen Fenomenografia Hypermedian jatko-opintoseminaari 12.12.2008 Päivi Mikkonen Mitä on fenomenografia? Historiaa Saksalainen filosofi Ulrich Sonnemann oli ensimmäinen joka käytti sanaa fenomenografia vuonna

Lisätiedot

Koodaus. Koodaus ja memojen kirjoittaminen on kaiken laadullisen tutkimuksen perusta. Mutta miten koodaus oikein tapahtuu. Koodaus

Koodaus. Koodaus ja memojen kirjoittaminen on kaiken laadullisen tutkimuksen perusta. Mutta miten koodaus oikein tapahtuu. Koodaus Laadullisen aineiston analyysi ja memojen kirjoittaminen on kaiken laadullisen tutkimuksen perusta. Mutta miten koodaus oikein tapahtuu. 25. maaliskuuta 2003 Jyväskylän yliopisto Page 1 Kvantitatiivisen

Lisätiedot

Laadullinen tutkimus. KTT Riku Oksman

Laadullinen tutkimus. KTT Riku Oksman Laadullinen tutkimus KTT Riku Oksman Kurssin tavoitteet oppia ymmärtämään laadullisen tutkimuksen yleisluonnetta oppia soveltamaan keskeisimpiä laadullisia aineiston hankinnan ja analysoinnin menetelmiä

Lisätiedot

TIETOINEN HAVAINTO, TIETOINEN HAVAINNOINTI JA TULKINTA SEKÄ HAVAINNOLLISTAMINEN

TIETOINEN HAVAINTO, TIETOINEN HAVAINNOINTI JA TULKINTA SEKÄ HAVAINNOLLISTAMINEN TIETOINEN HAVAINTO, TIETOINEN HAVAINNOINTI JA TULKINTA SEKÄ HAVAINNOLLISTAMINEN Hanna Vilkka Mikä on havainto? - merkki (sana, lause, ajatus, ominaisuus, toiminta, teko, suhde) + sen merkitys (huom. myös

Lisätiedot

Tutkimussuunnitelmaseminaari. Kevät 2011 Inga Jasinskaja-Lahti

Tutkimussuunnitelmaseminaari. Kevät 2011 Inga Jasinskaja-Lahti Tutkimussuunnitelmaseminaari Kevät 2011 Inga Jasinskaja-Lahti Osa II Tämän kurssin tutkimussuunnitelma Tehdään gradun toteuttamista varten Kohderyhmänä kurssin osanottajat, kurssin vetäjä ja gradun ohjaaja

Lisätiedot

PÄIVI PORTAANKORVA-KOIVISTO

PÄIVI PORTAANKORVA-KOIVISTO 7.4.2013 PÄIVI PORTAANKORVA-KOIVISTO HARRY SILFVERBERG: Matematiikka kouluaineena yläkoulun oppilaiden tekemien oppiainevertailujen paljastamia matematiikkakäsityksiä Juho Oikarinen 7.4.2013 PÄIVI PORTAANKORVA-KOIVISTO

Lisätiedot

VAIN NAISASIAKKAITA VARTEN Asunnottomien naisten tulkintoja naiserityisestä asunnottomuustyöstä

VAIN NAISASIAKKAITA VARTEN Asunnottomien naisten tulkintoja naiserityisestä asunnottomuustyöstä VAIN NAISASIAKKAITA VARTEN Asunnottomien naisten tulkintoja naiserityisestä asunnottomuustyöstä Diakonian tutkimuksen päivä 7.11.2008 Riikka Haahtela, YTM, jatko-opiskelija sosiaalipolitiikan ja sosiaalityön

Lisätiedot

asiakas työntekijä suhde pitkäaikaistyöttömän identiteetti Outi Välimaa Tampereen yliopisto Sosiaalipolitiikan ja sosiaalityön laitos

asiakas työntekijä suhde pitkäaikaistyöttömän identiteetti Outi Välimaa Tampereen yliopisto Sosiaalipolitiikan ja sosiaalityön laitos asiakas työntekijä suhde pitkäaikaistyöttömän identiteetti Outi Välimaa Tampereen yliopisto Sosiaalipolitiikan ja sosiaalityön laitos asiakas työntekijä suhde työn ydin on asiakkaan ja työntekijän kohtaamisessa

Lisätiedot

Johdatus tilastotieteeseen Tilastollisten aineistojen kerääminen ja mittaaminen. TKK (c) Ilkka Mellin (2005) 1

Johdatus tilastotieteeseen Tilastollisten aineistojen kerääminen ja mittaaminen. TKK (c) Ilkka Mellin (2005) 1 Johdatus tilastotieteeseen Tilastollisten aineistojen kerääminen ja mittaaminen TKK (c) Ilkka Mellin (2005) 1 ja mittaaminen Tilastollisten aineistojen kerääminen Mittaaminen ja mitta-asteikot TKK (c)

Lisätiedot

Mitä on laadullinen tutkimus? Pertti Alasuutari Tampereen yliopisto

Mitä on laadullinen tutkimus? Pertti Alasuutari Tampereen yliopisto Mitä on laadullinen tutkimus? Pertti Alasuutari Tampereen yliopisto Määritelmiä Laadullinen tutkimus voidaan määritellä eri tavoin eri lähtökohdista Voidaan esimerkiksi korostaa sen juuria antropologiasta

Lisätiedot

Haastattelijan arki. Tässä paketissa keskitytään käytännön vinkkeihin. Lisäksi on syytä kaivaa esille haastatteluja käsitteleviä metodikirjoja

Haastattelijan arki. Tässä paketissa keskitytään käytännön vinkkeihin. Lisäksi on syytä kaivaa esille haastatteluja käsitteleviä metodikirjoja Haastattelijan arki Tässä paketissa keskitytään käytännön vinkkeihin. Lisäksi on syytä kaivaa esille haastatteluja käsitteleviä metodikirjoja Arviointikriteerit laadullisessa tutkimusotteessa tutkija lähestyy

Lisätiedot

ESIPUHE... 3 SISÄLLYSLUETTELO... 4 1. JOHDANTO... 6

ESIPUHE... 3 SISÄLLYSLUETTELO... 4 1. JOHDANTO... 6 Sisällysluettelo ESIPUHE... 3 SISÄLLYSLUETTELO... 4 1. JOHDANTO... 6 2. LAADULLISEN TUTKIMUKSEN KÄSITTEITÄ... 9 1.1 TUTKIMUKSEN TEKEMISEN TAUSTAFILOSOFIAT... 10 1.2 LAADULLINEN TUTKIMUS VS. MÄÄRÄLLINEN

Lisätiedot

Aineistoista. Laadulliset menetelmät: miksi tarpeen? Haastattelut, fokusryhmät, havainnointi, historiantutkimus, miksei videointikin

Aineistoista. Laadulliset menetelmät: miksi tarpeen? Haastattelut, fokusryhmät, havainnointi, historiantutkimus, miksei videointikin Aineistoista 11.2.09 IK Laadulliset menetelmät: miksi tarpeen? Haastattelut, fokusryhmät, havainnointi, historiantutkimus, miksei videointikin Muotoilussa kehittyneet menetelmät, lähinnä luotaimet Havainnointi:

Lisätiedot

Fakta- ja näytenäkökulmat. Pertti Alasuutari Tampereen yliopisto

Fakta- ja näytenäkökulmat. Pertti Alasuutari Tampereen yliopisto Fakta- ja näytenäkökulmat Pertti Alasuutari Tampereen yliopisto Mikä on faktanäkökulma? sosiaalitutkimuksen historia: väestötilastot, kuolleisuus- ja syntyvyystaulut. Myöhemmin kysyttiin ihmisiltä tietoa

Lisätiedot

Äi 8 tunti 6. Tekstin rakenne, sitaattitekniikka

Äi 8 tunti 6. Tekstin rakenne, sitaattitekniikka Äi 8 tunti 6 Tekstin rakenne, sitaattitekniikka Tekstin kirjoittaminen on prosessi Ensimmäinen versio sisältää ne asiat, mitä tekstissäsi haluat sanoa. Siinä ei vielä tarvitse kiinnittää niin paljon huomiota

Lisätiedot

Väitöskirjan kirjoittaminen ja viimeistely

Väitöskirjan kirjoittaminen ja viimeistely 1 Väitöskirjan kirjoittaminen ja viimeistely Pekka Kohti tohtorin tutkintoa 19.4.2017 UniOGS 2 Ensimmäinen versio väitöskirjasta Käytä Acta -kirjoituspohjaa Aloita väitöskirjan / yhteenvedon tekeminen

Lisätiedot

Laadullisen tutkimuksen luonne ja tehtävät. Pertti Alasuutari professori, Laitoksen johtaja Yhteiskuntatieteiden tutkimuslaitos

Laadullisen tutkimuksen luonne ja tehtävät. Pertti Alasuutari professori, Laitoksen johtaja Yhteiskuntatieteiden tutkimuslaitos Laadullisen tutkimuksen luonne ja tehtävät Pertti Alasuutari professori, Laitoksen johtaja Yhteiskuntatieteiden tutkimuslaitos Mitä on tieteellinen tutkimus? Rationaalisuuteen pyrkivää havainnointia ja

Lisätiedot

Tentti erilaiset kysymystyypit

Tentti erilaiset kysymystyypit Tentti erilaiset kysymystyypit Monivalinta Monivalintatehtävässä opiskelija valitsee vastauksen valmiiden vastausvaihtoehtojen joukosta. Tehtävään voi olla yksi tai useampi oikea vastaus. Varmista, että

Lisätiedot

Aineiston keruun suunnittelu ja toteutus. Tero Vahlberg

Aineiston keruun suunnittelu ja toteutus. Tero Vahlberg Aineiston keruun suunnittelu ja toteutus Tero Vahlberg Tutkimuksen vaiheet 1. Tutkimusongelma syntyy 2. Tutkimuksen suunnittelua 3. Havaintoaineiston hankinta 4. Tietojen talletus, muokkaus ja tarkastaminen

Lisätiedot

KVANTITATIIVINEN TUTKIMUS

KVANTITATIIVINEN TUTKIMUS KVANTITATIIVINEN TUTKIMUS Hanna Vilkka 1 MITÄ KASVATUSTIETEISSÄ HALUTAAN TIETÄÄ, JOS TUTKITAAN KVANTITATIIVISESTI? halutaan ennakoida tulevaa teknisesti ohjata tulevaa strategisesti ja välineellisesti

Lisätiedot

Ma Tänään rapistelemme ja mittailemme sanomalehteä.

Ma Tänään rapistelemme ja mittailemme sanomalehteä. Ma Tänään rapistelemme ja mittailemme sanomalehteä. 3. Kuinka monta sivua tämän päivän lehdessä on? 2. Kumpaan suuntaan sanomalehti repeää paremmin, alhaalta ylös vai sivulta sivulle? Laita rasti oikean

Lisätiedot

Politiikka-asiakirjojen retoriikan ja diskurssien analyysi

Politiikka-asiakirjojen retoriikan ja diskurssien analyysi Politiikka-asiakirjojen retoriikan ja diskurssien analyysi Perustuu väitöskirjaan Sukupuoli ja syntyvyyden retoriikka Venäjällä ja Suomessa 1995 2010 Faculty of Social Sciences Näin se kirjoitetaan n Johdanto

Lisätiedot

Tilastollisten aineistojen kerääminen ja mittaaminen

Tilastollisten aineistojen kerääminen ja mittaaminen Ilkka Mellin Tilastolliset menetelmät Osa 1: Johdanto Tilastollisten aineistojen kerääminen ja mittaaminen TKK (c) Ilkka Mellin (2007) 1 ja mittaaminen >> Tilastollisten aineistojen kerääminen Mittaaminen

Lisätiedot

Psykologia tieteenä. tieteiden jaottelu: TIETEET. EMPIIRISET TIETEET tieteellisyys on havaintojen (kr. empeiria) tekemistä ja niiden koettelua

Psykologia tieteenä. tieteiden jaottelu: TIETEET. EMPIIRISET TIETEET tieteellisyys on havaintojen (kr. empeiria) tekemistä ja niiden koettelua Psykologia tieteenä tieteiden jaottelu: FORMAALIT TIETEET tieteellisyys on tietyn muodon (kr. forma) seuraamista (esim. logiikan säännöt) matematiikka logiikka TIETEET LUONNON- TIETEET fysiikka kemia biologia

Lisätiedot

Haastattelututkimus ja tekstianalyysi. Janne Matikainen Yliopistonlehtori

Haastattelututkimus ja tekstianalyysi. Janne Matikainen Yliopistonlehtori Haastattelututkimus ja tekstianalyysi Janne Matikainen Yliopistonlehtori Laadulliset aineistotyypit luonnollinen - kerätty aineisto puhe - kirjallinen - visuaalinen - havainto-aineisto yksilö - ryhmäaineisto

Lisätiedot

MONISTE 2 Kirjoittanut Elina Katainen

MONISTE 2 Kirjoittanut Elina Katainen MONISTE 2 Kirjoittanut Elina Katainen TILASTOLLISTEN MUUTTUJIEN TYYPIT 1 Mitta-asteikot Tilastolliset muuttujat voidaan jakaa kahteen päätyyppiin: kategorisiin ja numeerisiin muuttujiin. Tämän lisäksi

Lisätiedot

YHTEISET TYÖPAIKAT TUTKIMUS-, VALVONTA- JA VIESTINTÄHANKKEEN TUTKIMUSOSIO YHTEISET TYÖPAIKAT KOKOUS 4/2016, PÄIVI KEKKONEN, SUUNNITTELIJA

YHTEISET TYÖPAIKAT TUTKIMUS-, VALVONTA- JA VIESTINTÄHANKKEEN TUTKIMUSOSIO YHTEISET TYÖPAIKAT KOKOUS 4/2016, PÄIVI KEKKONEN, SUUNNITTELIJA YHTEISET TYÖPAIKAT TUTKIMUS-, VALVONTA- JA VIESTINTÄHANKKEEN TUTKIMUSOSIO YHTEISET TYÖPAIKAT KOKOUS 4/2016, 6.9.2016 PÄIVI KEKKONEN, SUUNNITTELIJA TUTKIMUSOSION TOTEUTUS Ajoittuu aikavälille heinäkuu-joulukuu

Lisätiedot

Diskurssianalyysi. Tutkimusmenetelmät Hanna Weselius 2017

Diskurssianalyysi. Tutkimusmenetelmät Hanna Weselius 2017 Diskurssianalyysi Tutkimusmenetelmät Hanna Weselius 2017 hanna.weselius@aalto.fi 1. Diskurssianalyysin perusteita 2. Case: miten löydettiin aineistoista yhteisödiskurssi, neutraaliusdiskurssi ja feminiinen

Lisätiedot

(d) 29 4 (mod 7) (e) ( ) 49 (mod 10) (f) (mod 9)

(d) 29 4 (mod 7) (e) ( ) 49 (mod 10) (f) (mod 9) 1. Pätevätkö seuraavat kongruenssiyhtälöt? (a) 40 13 (mod 9) (b) 211 12 (mod 2) (c) 126 46 (mod 3) Ratkaisu. (a) Kyllä, sillä 40 = 4 9+4 ja 13 = 9+4. (b) Ei, sillä 211 on pariton ja 12 parillinen. (c)

Lisätiedot

Muotoilumaailman hahmottaminen - Tuotesemantiikka

Muotoilumaailman hahmottaminen - Tuotesemantiikka TUOTESEMANTIIKAN TEORIA kreik. semeion = merkki Tuotesemantiikka kiinnostaa tutkimusmielessä monia erilaisia tuotteiden kanssa tekemisiin joutuvia elämänalueita. Sellaisia ovat esimerkiksi Markkinointi,

Lisätiedot

Kandityön kirjoittaminen. Opinnäyteseminaari

Kandityön kirjoittaminen. Opinnäyteseminaari Kandityön kirjoittaminen Opinnäyteseminaari Lue ja kirjoita Ajatukset eivät kasva tyhjästä. Ruoki niitä lukemalla ja kirjoittamalla lukemastasi. Älä luota muistiisi Merkitse alusta asti muistiinpanoihin

Lisätiedot

Lefkoe Uskomus Prosessin askeleet

Lefkoe Uskomus Prosessin askeleet Lefkoe Uskomus Prosessin askeleet 1. Kysy Asiakkaalta: Tunnista elämästäsi jokin toistuva malli, jota et ole onnistunut muuttamaan tai jokin ei-haluttu käyttäytymismalli tai tunne, tai joku epämiellyttävä

Lisätiedot

TIEDOTUSOPIN VALINTAKOE

TIEDOTUSOPIN VALINTAKOE TAMPEREEN YLIOPISTO TIEDOTUSOPIN VALINTAKOE 12.6.2006 Tiedotusopin valintakoe koostuu neljästä tehtäväkokonaisuudesta. Valintakokeesta voi saada yhteensä 60 pistettä. Kokeen eri osat tuottavat pisteitä

Lisätiedot

Tilastollisten aineistojen kerääminen ja mittaaminen. Tilastollisten aineistojen kerääminen ja mittaaminen

Tilastollisten aineistojen kerääminen ja mittaaminen. Tilastollisten aineistojen kerääminen ja mittaaminen TKK (c) Ilkka Mellin (2004) 1 ja mittaaminen Johdatus tilastotieteeseen ja mittaaminen TKK (c) Ilkka Mellin (2004) 2 ja mittaaminen: Mitä opimme? 1/3 Tilastollisen tutkimuksen kaikki mahdolliset kohteet

Lisätiedot

Johdatus tilastotieteeseen Tilastollisten aineistojen kerääminen ja mittaaminen. TKK (c) Ilkka Mellin (2004) 1

Johdatus tilastotieteeseen Tilastollisten aineistojen kerääminen ja mittaaminen. TKK (c) Ilkka Mellin (2004) 1 Johdatus tilastotieteeseen Tilastollisten aineistojen kerääminen ja mittaaminen TKK (c) Ilkka Mellin (2004) 1 ja mittaaminen Tilastollisten aineistojen kerääminen Mittaaminen ja mitta-asteikot TKK (c)

Lisätiedot

4.luento MATHM-57550 Kvalitatiiviset tutkimusmenetelmät 5 op.

4.luento MATHM-57550 Kvalitatiiviset tutkimusmenetelmät 5 op. 4.luento MATHM-57550 Kvalitatiiviset tutkimusmenetelmät 5 op. Kirsi Silius & Anne-Maritta Tervakari 25.2.2008 Aiheet Laadullisen aineiston analyysin periaatteet Haastatteluaineiston analysointi Laadullisten

Lisätiedot

Hyvin suunniteltu on puoliksi tehty. Tutkimussuunnitelma. Miten se tehdään?

Hyvin suunniteltu on puoliksi tehty. Tutkimussuunnitelma. Miten se tehdään? Hyvin suunniteltu on puoliksi tehty Tutkimussuunnitelma Miten se tehdään? 2016 Tutkimussuunnitelma Tutkimussuunnitelma on käsikirjoitus, joka kuvaa tutkimuksen olennaisimmat asiat. Sitä seuraamalla tutkija

Lisätiedot

Otannasta ja mittaamisesta

Otannasta ja mittaamisesta Otannasta ja mittaamisesta Tilastotiede käytännön tutkimuksessa - kurssi, kesä 2001 Reijo Sund Aineistot Kvantitatiivisen tutkimuksen aineistoksi kelpaa periaatteessa kaikki havaintoihin perustuva informaatio,

Lisätiedot

SUBSTANTIIVIT 1/6. juttu. joukkue. vaali. kaupunki. syy. alku. kokous. asukas. tapaus. kysymys. lapsi. kauppa. pankki. miljoona. keskiviikko.

SUBSTANTIIVIT 1/6. juttu. joukkue. vaali. kaupunki. syy. alku. kokous. asukas. tapaus. kysymys. lapsi. kauppa. pankki. miljoona. keskiviikko. SUBSTANTIIVIT 1/6 juttu joukkue vaali kaupunki syy alku kokous asukas tapaus kysymys lapsi kauppa pankki miljoona keskiviikko käsi loppu pelaaja voitto pääministeri päivä tutkimus äiti kirja SUBSTANTIIVIT

Lisätiedot

Liite A: Kyselylomake

Liite A: Kyselylomake 1/4 2/4 3/4 4/4 Liite B: Kyselyyn liitetty viesti 1/1 Hei, olen Saija Vuorialho Helsingin yliopiston Fysikaalisten tieteiden laitokselta. Teen Pro gradu tutkielmaani fysiikan historian käytöstä lukion

Lisätiedot

Tentti erilaiset kysymystyypit

Tentti erilaiset kysymystyypit Tentti erilaiset kysymystyypit Kysymystyyppien kanssa kannatta huomioida, että ne ovat yhteydessä tentin asetuksiin ja erityisesti Kysymysten toimintatapa-kohtaan, jossa määritellään arvioidaanko kysymykset

Lisätiedot

Yhtälönratkaisusta. Johanna Rämö, Helsingin yliopisto. 22. syyskuuta 2014

Yhtälönratkaisusta. Johanna Rämö, Helsingin yliopisto. 22. syyskuuta 2014 Yhtälönratkaisusta Johanna Rämö, Helsingin yliopisto 22. syyskuuta 2014 Yhtälönratkaisu on koulusta tuttua, mutta usein sitä tehdään mekaanisesti sen kummempia ajattelematta. Jotta pystytään ratkaisemaan

Lisätiedot

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B Sovellettu todennäköisyyslaskenta B Antti Rasila 11. lokakuuta 2007 Antti Rasila () TodB 11. lokakuuta 2007 1 / 15 1 Johdantoa tilastotieteeseen Peruskäsitteitä Tilastollisen kuvailun ja päättelyn menetelmiä

Lisätiedot

Suomen suosituimmat remontit järjestyksessä

Suomen suosituimmat remontit järjestyksessä Suomen suosituimmat remontit järjestyksessä Remonttien kilpailutuspalvelu urakkamaailma.fi on tilastoinut ja analysoinut tuhansien remonttitarjouspyyntöjen perusteella Suomen suosituimmat remontit. Nyt

Lisätiedot

Ongelma 1: Onko datassa tai informaatiossa päällekkäisyyttä?

Ongelma 1: Onko datassa tai informaatiossa päällekkäisyyttä? Ongelma 1: Onko datassa tai informaatiossa päällekkäisyyttä? 2012-2013 Lasse Lensu 2 Ongelma 2: Voidaanko dataa tai informaatiota tallettaa tiiviimpään tilaan koodaamalla se uudelleen? 2012-2013 Lasse

Lisätiedot

NÄYTÖN ARVIOINTI: SYSTEMAATTINEN KIRJALLISUUSKATSAUS JA META-ANALYYSI. EHL Starck Susanna & EHL Palo Katri Vaasan kaupunki 22.9.

NÄYTÖN ARVIOINTI: SYSTEMAATTINEN KIRJALLISUUSKATSAUS JA META-ANALYYSI. EHL Starck Susanna & EHL Palo Katri Vaasan kaupunki 22.9. NÄYTÖN ARVIOINTI: SYSTEMAATTINEN KIRJALLISUUSKATSAUS JA META-ANALYYSI EHL Starck Susanna & EHL Palo Katri Vaasan kaupunki 22.9.2016 Näytön arvioinnista Monissa yksittäisissä tieteellisissä tutkimuksissa

Lisätiedot

Silmänliike kertoo totuuden. Otavamedian asiakastilaisuuden esitys Musiikkitalossa 29.10.2013 Tiivistelmä Mikko Puosi

Silmänliike kertoo totuuden. Otavamedian asiakastilaisuuden esitys Musiikkitalossa 29.10.2013 Tiivistelmä Mikko Puosi Silmänliike kertoo totuuden Otavamedian asiakastilaisuuden esitys Musiikkitalossa 29.10.2013 Tiivistelmä Mikko Puosi Silmänliiketutkimus Ruudulla, lukulaitteella tai älypuhelimella näytetään tutkittava

Lisätiedot

Hoitotieteen laitos. VALINTAKOE , Kysymykset ja arviointikriteerit

Hoitotieteen laitos. VALINTAKOE , Kysymykset ja arviointikriteerit Kysymys 1. Nimeä tieteellisen tiedon kriteerit ja määrittele niiden sisältö (5 pistettä) (sivut 24-29) Eriksson K, Isola A, Kyngäs H, Leino-Kilpi H, Lindström U, Paavilainen E, Pietilä A-M, Salanterä S,

Lisätiedot

Talent Partners Group / Forma & Furniture lukijatutkimus 2007 LUKIJATUTKIMUS 2007

Talent Partners Group / Forma & Furniture lukijatutkimus 2007 LUKIJATUTKIMUS 2007 LUKIJATUTKIMUS 2007 Lukijoiden ammattiryhmät Ammati Otos (kpl) %-koko otannasta Vähittäiskauppias 141 kpl. 70,5 % Sisäänostaja 7 kpl. 3,4 % Sisustussuunnittelija 11 kpl. 5,7 % Muu 41 kpl. 20,5 % Yhteensä

Lisätiedot

EDUTOOL 2010 graduseminaari

EDUTOOL 2010 graduseminaari EDUTOOL 2010 graduseminaari tutkimussuunnitelma, kirjallisuus ja aiheen rajaaminen Sanna Järvelä Miksi tutkimussuunnitelma? Se on kartta, kompassi, aikataulu ja ajattelun jäsentäjä Tutkimussuunnitelma

Lisätiedot

Johnson, A Theoretician's Guide to the Experimental Analysis of Algorithms.

Johnson, A Theoretician's Guide to the Experimental Analysis of Algorithms. Kokeellinen algoritmiikka (3 ov) syventäviä opintoja edeltävät opinnot: ainakin Tietorakenteet hyödyllisiä opintoja: ASA, Algoritmiohjelmointi suoritus harjoitustyöllä (ei tenttiä) Kirjallisuutta: Johnson,

Lisätiedot

Aiheen rajaus Tutkimussuunnitelma

Aiheen rajaus Tutkimussuunnitelma Aiheen rajaus Tutkimussuunnitelma Digitaalisen kulttuurin tutkimusmenetelmät 5.2. 2008 Aiheen rajaaminen Aihepiirin täsmentäminen ja supistaminen Aihetta helpompi tutkia Mahdollistaa syvemmän analyysin

Lisätiedot

Taidekasvatuksen tutkimusmenetelmät

Taidekasvatuksen tutkimusmenetelmät Taidekasvatuksen tutkimusmenetelmät Tiina Pusa 12.9.2015 Aalto-yliopisto Taiteiden ja suunnittelun korkeakoulu Kurssiohjelma 12.9. Orientaatio. Kurssin sisällöt, tavoitteet ja tehtävät. 19.9. Arkistotutkimuksen

Lisätiedot

DIPLOMITYÖ. Ajatuksia ja kokemuksia valvojan näkökulmasta

DIPLOMITYÖ. Ajatuksia ja kokemuksia valvojan näkökulmasta DIPLOMITYÖ Ajatuksia ja kokemuksia valvojan näkökulmasta Luennoija Esko Niemi Tuotantotekniikan professori Valvottuja d-töitä useita kymmeniä Myös ohjaajana teollisuudessa ja yliopistoissa Oma diplomityö

Lisätiedot

Kandidaatintutkielman arviointikriteerit

Kandidaatintutkielman arviointikriteerit Kandidaatintutkielman arviointikriteerit Kandidaatintutkielman laajuus on 10 op, josta kypsyysnäyte 1 op ja tieteellinen tiedonhankinta 2 op. Kuvataidekasvatuksen koulutusohjelmassa tieteellinen tiedonhankinta

Lisätiedot

Mittariston laatiminen laatutyöhön

Mittariston laatiminen laatutyöhön Mittariston laatiminen laatutyöhön Perusopetuksen laatukriteerityö Vaasa 18.9.2012 Tommi Karjalainen Opetus- ja kulttuuriministeriö Millainen on hyvä mittaristo? Kyselylomaketutkimuksen vaiheet: Aiheen

Lisätiedot

TUTKIMUSAINEISTON ANALYYSI. LTKY012 Timo Törmäkangas

TUTKIMUSAINEISTON ANALYYSI. LTKY012 Timo Törmäkangas TUTKIMUSAINEISTON ANALYYSI LTKY012 Timo Törmäkangas JAKAUMAN MUOTO Vinous, skew (g 1, γ 1 ) Kertoo jakauman symmetrisyydestä Vertailuarvona on nolla, joka vastaa symmetristä jakaumaa (mm. normaalijakauma)

Lisätiedot

Analyysimenetelmien kuvaus

Analyysimenetelmien kuvaus Analyysimenetelmien kuvaus HAASTATTELUAINEISTON KVALITATIIVINEN JA KVANTITATIIVINEN ANALYYSI. Hypermedian jatko-opintoseminaari 15.4.2005 Maija Lakio-Haapio Yleisiä piirteitä kvantitatiivisessa ja kvalitatiivisessa

Lisätiedot

Harjoitus 7: NCSS - Tilastollinen analyysi

Harjoitus 7: NCSS - Tilastollinen analyysi Harjoitus 7: NCSS - Tilastollinen analyysi Mat-2.2107 Sovelletun matematiikan tietokonetyöt Syksy 2006 Mat-2.2107 Sovelletun matematiikan tietokonetyöt 1 Harjoituksen aiheita Tilastollinen testaus Testaukseen

Lisätiedot

Voiko hiipiminen olla tanssia? - Esiripun noustessa. Ninni Heiniö ja Pia Puustelli

Voiko hiipiminen olla tanssia? - Esiripun noustessa. Ninni Heiniö ja Pia Puustelli Voiko hiipiminen olla tanssia? - Esiripun noustessa Ninni Heiniö ja Pia Puustelli Esiripun noustessa Sekä esiintyjillä että yleisöllä on aktiivinen rooli esitystapahtumassa -> vuorovaikutus Esitystilanteessa

Lisätiedot

Kyselytutkimus. Yleistä lomakkeen laadinnasta ja kysymysten tekemisestä - 1. Yleistä lomakkeen laadinnasta ja kysymysten tekemisestä - 2

Kyselytutkimus. Yleistä lomakkeen laadinnasta ja kysymysten tekemisestä - 1. Yleistä lomakkeen laadinnasta ja kysymysten tekemisestä - 2 Kyselytutkimus Graduryhmä kevät 2008 Leena Hiltunen 29.4.2008 Yleistä lomakkeen laadinnasta ja kysymysten tekemisestä - 1 Kysymysten tekemisessä kannattaa olla huolellinen, sillä ne luovat perustan tutkimuksen

Lisätiedot

Moniasiakkuus ja osallisuus palveluissa -seminaari 4.10.2012 Moniammatillinen yhteistyö ja asiakaskokemukset

Moniasiakkuus ja osallisuus palveluissa -seminaari 4.10.2012 Moniammatillinen yhteistyö ja asiakaskokemukset Moniasiakkuus ja osallisuus palveluissa -seminaari 4.10.2012 Moniammatillinen yhteistyö ja asiakaskokemukset Riikka Niemi, projektipäällikkö ja Pauliina Hytönen, projektityöntekijä, Jyväskylän ammattikorkeakoulu

Lisätiedot

ASCII-taidetta. Intro: Python

ASCII-taidetta. Intro: Python Python 1 ASCII-taidetta All Code Clubs must be registered. Registered clubs appear on the map at codeclubworld.org - if your club is not on the map then visit jumpto.cc/18cplpy to find out what to do.

Lisätiedot

2.4. Oppimistyyleistä

2.4. Oppimistyyleistä 2.4. Oppimistyyleistä 1. Käytännölliset Näin ajattelevilla todellisuus koostuu siitä, mitä he aistivat näkemällä, koskettamalla, kuulemalla, haistamalla ja maistamalla. He huomaavat ja pystyvät palauttamaan

Lisätiedot

ASUNNOTTOMIEN NAISTEN OSALLISUUS JA IDENTITEETIT DIAKONIATYÖN PALVELUKETJUSSA

ASUNNOTTOMIEN NAISTEN OSALLISUUS JA IDENTITEETIT DIAKONIATYÖN PALVELUKETJUSSA ASUNNOTTOMIEN NAISTEN OSALLISUUS JA IDENTITEETIT DIAKONIATYÖN PALVELUKETJUSSA Diakonian tutkimuksen päivä 9.11.2007 Riikka Haahtela Sosiaalipolitiikan ja sosiaalityön laitos Tampereen yliopisto NAISTYÖN

Lisätiedot

Tekstianalyysi Lotta Lounasmeri Viestinnän laitos

Tekstianalyysi Lotta Lounasmeri Viestinnän laitos Viestinnän menetelmät I Tekstianalyysi 03.12. 2008 Lotta Lounasmeri Viestinnän laitos Tekstintutkimuksen konstruktivistinen lähtl htökohta Sosiaalinen konstruktivismi -> > todellisuuden sosiaalinen rakentuminen.

Lisätiedot

TUTKIMUSAINEISTON ANALYYSI. LTKY012 Timo Törmäkangas

TUTKIMUSAINEISTON ANALYYSI. LTKY012 Timo Törmäkangas TUTKIMUSAINEISTON ANALYYSI LTKY012 Timo Törmäkangas KURSSIN SISÄLTÖ Johdanto Mittaaminen ja aineiston hankinta Mitta-asteikot Otanta Aineiston esittäminen ja data-analyysi Havaintomatriisi Yksiulotteisen

Lisätiedot

Sanomalehtiviikko. KAUKOPUTKI LÖYTÄÄ UUTISET Tehtäväpaketti 1. 2.-luokkalaisille. Lähde uutisseikkailuun toimittaja Simo Siiven opastuksella

Sanomalehtiviikko. KAUKOPUTKI LÖYTÄÄ UUTISET Tehtäväpaketti 1. 2.-luokkalaisille. Lähde uutisseikkailuun toimittaja Simo Siiven opastuksella Sanomalehtiviikko KAUKOPUTKI LÖYTÄÄ UUTISET Tehtäväpaketti 1. -luokkalaisille Lähde uutisseikkailuun toimittaja Simo Siiven opastuksella MA Tänään katsomme ja kuuntelemme sanomalehteä. 1. Paljonko sanomalehti

Lisätiedot

KASVATETTAVAN OSALLISTAMINEN JA KASVUN ARVIOINTI

KASVATETTAVAN OSALLISTAMINEN JA KASVUN ARVIOINTI KASVATETTAVAN OSALLISTAMINEN JA KASVUN ARVIOINTI VTT/ Sosiologi Hanna Vilkka Opetusmenetelmät ja opetuksen arviointi -seminaari/ Turun kesäyliopisto 11.12.2010 RAKENTEISTA TOIMIJAAN Oma kasvu merkityksissä,

Lisätiedot

MONOGRAFIAN KIRJOITTAMINEN. Pertti Alasuutari

MONOGRAFIAN KIRJOITTAMINEN. Pertti Alasuutari MONOGRAFIAN KIRJOITTAMINEN Pertti Alasuutari Lyhyt kuvaus Monografia koostuu kolmesta pääosasta: 1. Johdantoluku 2. Sisältöluvut 3. Päätäntäluku Lyhyt kuvaus Yksittäinen luku koostuu kolmesta osasta

Lisätiedot

Työhyvinvointi. Aktiivista toimijuutta ja valintoja verkostossa. Heli Heikkilä ja Laura Seppänen. Työterveyslaitos www.ttl.fi

Työhyvinvointi. Aktiivista toimijuutta ja valintoja verkostossa. Heli Heikkilä ja Laura Seppänen. Työterveyslaitos www.ttl.fi Työhyvinvointi Aktiivista toimijuutta ja valintoja verkostossa Heli Heikkilä ja Laura Seppänen ESIMERKKI 1: Raideliikenteen hallinta 1/2 Liikenneohjaajasta kalustonkäytönohjaajaksi Liikenteenohjaus ei

Lisätiedot

Lukijaprofiili Suomen Kuvalehti 2013

Lukijaprofiili Suomen Kuvalehti 2013 Lukijaprofiili Suomen Kuvalehti 2013 Suomen Kuvalehti Viikoittain ilmestyvä ajankohtaislehti: reportaaseja, haastatteluja ja uutisanalyyseja Lukijoita 303 000 Lukuminuutit 91 87 Lukukerrat 2,8 Mies 49

Lisätiedot

Sisällysluettelo ESIPUHE... 4 ALKUSANAT E-KIRJA VERSIOON... 5 SISÄLLYSLUETTELO... 6 1. JOHDANTO... 8

Sisällysluettelo ESIPUHE... 4 ALKUSANAT E-KIRJA VERSIOON... 5 SISÄLLYSLUETTELO... 6 1. JOHDANTO... 8 Sisällysluettelo ESIPUHE... 4 ALKUSANAT E-KIRJA VERSIOON... 5 SISÄLLYSLUETTELO... 6 1. JOHDANTO... 8 2. LAADULLISEN TUTKIMUKSEN KÄSITTEITÄ... 11 2.1 TUTKIMUKSEN TEKEMISEN TAUSTAFILOSOFIAT... 12 2.2 LAADULLINEN

Lisätiedot

Aineiston analysointi. Edutool gradutapaaminen 5.9.2010

Aineiston analysointi. Edutool gradutapaaminen 5.9.2010 Aineiston analysointi Edutool gradutapaaminen 5.9.2010 Tutkimuskysymykset Tutkimusongelmien vähittäinen muotoutuminen Rajauksen tarkistaminen Ovatko ongelmat sellaisia, että niihin on vastaus löydettävissä!

Lisätiedot

Kuvattu ja tulkittu kokemus. Kokemuksen tutkimus -seminaari, Oulu VTL Satu Liimakka, Helsingin yliopisto

Kuvattu ja tulkittu kokemus. Kokemuksen tutkimus -seminaari, Oulu VTL Satu Liimakka, Helsingin yliopisto Kuvattu ja tulkittu kokemus Kokemuksen tutkimus -seminaari, Oulu 15.4.2011 VTL Satu Liimakka, Helsingin yliopisto Esityksen taustaa Tekeillä oleva sosiaalipsykologian väitöskirja nuorten naisten ruumiinkokemuksista,

Lisätiedot

Tietotekniikan valintakoe

Tietotekniikan valintakoe Jyväskylän yliopisto Tietotekniikan laitos Tietotekniikan valintakoe 2..22 Vastaa kahteen seuraavista kolmesta tehtävästä. Kukin tehtävä arvostellaan kokonaislukuasteikolla - 25. Jos vastaat useampaan

Lisätiedot

Tottumukset. Tarpeet ja tunteet. Kontekstit. Printti & Digi. Aikakauslehtihetki. Tutkimus. Aikakausmedia & 15/30

Tottumukset. Tarpeet ja tunteet. Kontekstit. Printti & Digi. Aikakauslehtihetki. Tutkimus. Aikakausmedia & 15/30 Tottumukset Tarpeet ja tunteet Kontekstit Tutkimus Aikakauslehtihetki Printti & Digi Aikakausmedia & 15/30 3 Vaihe 1.1 Kvalitatiivinen Vaihe 1.2 Kvalitatiivinen Vaihe 2.0 Kvantitatiivinen Haastattelut

Lisätiedot

Kvantitatiivisen aineiston analyysi

Kvantitatiivisen aineiston analyysi Kvantitatiivisen aineiston analyysi Liiketalouden tutkimusmenetelmät SL 2014 Kvantitatiivinen vs. kvalitatiivinen? tutkimuksen lähtökohtana ovat joko tiedostetut tai tiedostamattomat taustaoletukset (tieteenfilosofiset

Lisätiedot

Text Mining. Käyttöopas

Text Mining. Käyttöopas Text Mining Käyttöopas Webropol Analytics: Text Mining Mitä tarkoittaa kun asiakkaat tai henkilöstö antavat arvosanan 3.1 Keskiarvoa informatiivisempaa ovat taustalla olevat syyt Onko sinulla aikaa lukea

Lisätiedot

15 askelta kohti. Parempia kyselyitä ja tutkimuksia

15 askelta kohti. Parempia kyselyitä ja tutkimuksia 15 askelta kohti Parempia kyselyitä ja tutkimuksia Onnittelut! Lataamalla Webropol-tutkimusoppaan olet ottanut ensimmäisen askeleen kohti entistä parempien kyselyiden ja tutkimusten tekoa. Tämä opas tarjoaa

Lisätiedot

1. Johdanto Todennäköisyysotanta Yksinkertainen satunnaisotanta Ositettu otanta Systemaattinen otanta...

1. Johdanto Todennäköisyysotanta Yksinkertainen satunnaisotanta Ositettu otanta Systemaattinen otanta... JHS 160 Paikkatiedon laadunhallinta Liite III: Otanta-asetelmat Sisällysluettelo 1. Johdanto... 2 2. Todennäköisyysotanta... 2 2.1 Yksinkertainen satunnaisotanta... 3 2.2 Ositettu otanta... 3 2.3 Systemaattinen

Lisätiedot

Osallisuuden ja kokemuksen prosessointia tehtävän avulla

Osallisuuden ja kokemuksen prosessointia tehtävän avulla Osallisuuden ja kokemuksen prosessointia tehtävän avulla POIMU Sosiaalityön käytännönopettajien koulutus Kirsi Nousiainen 13.11.2014 Lahti 13.11.2014 Kirsi Nousiainen 1 Kolme näkökulmaa ohjaukseen 1. Ihminen

Lisätiedot

Vuorovaikutusta arjessa näkökulmana palaute

Vuorovaikutusta arjessa näkökulmana palaute Vuorovaikutusta arjessa näkökulmana palaute 28.5.2013 Minna Lappalainen, TtM, TRO, työnohjaaja minna.lappalainen@apropoo.fi Tavoitteena: Erilaisten näkökulmien ja työvälineiden löytäminen arjen vuorovaikutustilanteisiin:

Lisätiedot

Diskurssianalyysi. Tutkimusmenetelmät Hanna Weselius 2016

Diskurssianalyysi. Tutkimusmenetelmät Hanna Weselius 2016 Diskurssianalyysi Tutkimusmenetelmät Hanna Weselius 2016 hanna.weselius@aalto.fi 1. Diskurssianalyysin perusteita 2. Case: miten löydettiin aineistoista yhteisödiskurssi, neutraaliusdiskurssi ja feminiinen

Lisätiedot

K6 Kvalitatiiviset tutkimusmenetelmät. Janne Matikainen

K6 Kvalitatiiviset tutkimusmenetelmät. Janne Matikainen K6 Kvalitatiiviset tutkimusmenetelmät Janne Matikainen Tavoite Opintojakson suoritettuaan opiskelijalla on perustiedot viestinnän tutkimuksissa käytettävistä kvalitatiivisista tutkimusmenetelmistä ja niiden

Lisätiedot

Kuinka laadin tutkimussuunnitelman? Ari Hirvonen I NÄKÖKULMIA II HAKUILMOITUS

Kuinka laadin tutkimussuunnitelman? Ari Hirvonen I NÄKÖKULMIA II HAKUILMOITUS Kuinka laadin tutkimussuunnitelman? Ari Hirvonen 15.9.2014 I NÄKÖKULMIA II HAKUILMOITUS I NÄKÖKULMIA Hyvä tutkimussuunnitelma Antaa riittävästi tietoa, jotta ehdotettu tutkimus voidaan arvioida. Osoittaa,

Lisätiedot

Kieli merkitys ja logiikka. 2: Helpot ja monimutkaiset. Luento 2. Monimutkaiset ongelmat. Monimutkaiset ongelmat

Kieli merkitys ja logiikka. 2: Helpot ja monimutkaiset. Luento 2. Monimutkaiset ongelmat. Monimutkaiset ongelmat Luento 2. Kieli merkitys ja logiikka 2: Helpot ja monimutkaiset Helpot ja monimutkaiset ongelmat Tehtävä: etsi säkillinen rahaa talosta, jossa on monta huonetta. Ratkaisu: täydellinen haku käy huoneet

Lisätiedot