TUTKIMUSAINEISTON KVANTITATIIVINEN ANALYYSI LTKY012
|
|
- Antero Heikkilä
- 7 vuotta sitten
- Katselukertoja:
Transkriptio
1 TUTKIMUSAINEISTON KVANTITATIIVINEN ANALYYSI LTKY012 Timo Törmäkangas
2 LUENNOT KEVÄT 2015 Luento Paikka Vko Päivä Pvm Klo 1 Ag. Auditorio 1 7 Ma :15-12:00 2 L To :15-14:00 3 L Pe :15-12:00 4 L Ma :15-12:00 5 L Pe :15-12:00 6 L Ti :15-10:00 7 L To :15-14:00 8 L Ti :15-14: L Pe :15-12:00
3 SUORITUS(PAKOLLISET) Luennon jälkeiset nettitestit Soveltavia tehtäviä Puolet vastauksista oikein Luennoille osallistuminen parantaa onnistumismahdollisuuksia Hyväksytty luentotentin suoritus Soveltavia tehtäviä 2-3 kpl (ks. verkkosivu) Tenttipäivät: ja Tulostetut luentodiatja luentomonisteen saa ottaa tenttiin mukaan Laskin (EI KÄNNYKKÄ tms., jolla on puhelin-tai verkkoyhteyksiä tenttisalin ulkopuolelle) Hyväksytty suoritus: vähintään HYVÄT TIEDOT Harjoitukset: osallistuminen vähintään neljälle harjoituskerralle kuudesta
4 HARJOITUKSET Harjoitusryhmien ajat ja paikat löytyvät Korpista Osallistuminen yhteen ryhmään Ryhmävaihtoja harjoituksen vetäjän suostumuksella Jos harjoitukset on suoritettu hyväksytysti aikaisemmin, ei niihin tarvitse osallistua uudestaan
5 KURSSIN INTERNET-SIVU Luentomoniste (ei jaeta kurssilla) Tiedotteet Linkit (mm. nettitesteihin) Kysymyksiä ja vastauksia Lisämateriaalia ja oheiskirjallisuutta Palautteet (nettitestit ja tentit)
6 Miksi menetelmiä opiskellaan? Lähde: Motivaation tärkeys Lähde:
7 KURSSIN SISÄLTÖ Johdanto Mittaaminen ja aineiston hankinta Mitta-asteikot Otanta Aineiston esittäminen ja data-analyysi Havaintomatriisi Yksiulotteisen empiirisen jakauman esittäminen Frekvenssijakauma Luokittelu Kuviot Tunnusluvut Kaksiulotteisen jakauman esittäminen ja riippuvuus Ristiintaulukko ja kuviot Riippuvuuden tunnusluvut Vähän todennäköisyydestä Otantajakauma Tilastollinen päätöksenteko Estimointi Hypoteesien testaus Perustestejä Keskiarvotestit, varianssianalyysit Riippuvuuden testit
8 Marko: Aineisto: Kaksi ryhmää (koe ja kontrolli) Kolme muuttujaa: Kävelynopeus (metri/sekunti) Polven ojennusvoima (Newton) Bergin tasapainotesti (summapistemäärä) Tutkimuskysymys: 1)Onko ryhmien keskiarvoissa eroa perusjoukossa? 2)Onko keskiarvoeroja itse arvioidun terveyden suhteen (hyvä / keskinkertainen / huono). Sari: Aineisto: Ryhmä naisia Kolme muuttujaa: Kehon painoindeksi (kg/m 2 ) Fyysinen aktiivisuus (MET, energiankulutus suhteessa lepotilaan) Kävelynopeus (m/s) Tutkimuskysymys: Onko painoindeksi riippuvainen fyysisen aktiivisuuden määrästä ja / tai kävelynopeudesta? Elina: Aineisto: Ryhmä satunnaisesti valittuja viidesluokkalaisia kolmesta koulusta Kaksi muuttujaa: Ruokavalio (vähärasvainen, vähälaktoosinen, normaali) Itse arvioitu terveys (hyvä / keskinkertainen / huono). Tutkimuskysymys: Riippuuko oma arvio terveyden tilasta ruokavaliosta? Kurssin aikana tarkastellaan näitä kolmea tutkijaa ja pyritään löytämään keinoja tutkimuskysymysten analysointiin ja tulosten raportointiin.
9 KVANTITATIIVINEN TUTKIMUS Kvantitatiivisessa tutkimuksessa tarkastellaan teoreettista mallia(engl. model) suhteessa kerättyyn aineistoon Esim. malli: parempi motivaatio johtaa keskimäärin korkeampiin arvosanoihin Malli-pohjaista tutkimusajattelua voi yksinkertaistaa seuraavasti: Teoria Operationalistaminen Empiirisen aineiston keruu ja analysointi Tulkinta Tutkimuksen tarkoitus on selvittää, onko empiirinen aineisto johdonmukainen teorian kanssa Erotus: Havaittu odotettu Hypoteettis-deduktiivinen lähestymistapa
10 KVANTITATIIVINEN TUTKIMUS Mallin tarkoitus on yleistää tarkasteltavan ilmiön piirteitä niin, että keskitytään vain ilmiöön olennaisesti vaikuttaviin tekijöihin Usein joudutaan tekemään oletuksia siitä, mitkä ovat huomionarvoisia tekijöitä Tulosten suhteellisuus: tulokset eivät absoluuttisia totuuksia, ehdollisia teorian pätevyydelle ja oletusten voimassaololle Tutkimuskysymysten toistettu tutkinta Jos samaa tutkimuskysymystä tutkitaan eri tutkittavilla (saman perusjoukon eri otokset) ja saadaan saman suuntaisia tuloksia, teorian pätevyydestä saadaan parempaa osoitusta
11 Mitä malleja liittyy Markon tutkimukseen? Marko: Aineisto: Kaksi ryhmää (koe ja kontrolli) Kolme muuttujaa: Kävelynopeus (metri/sekunti) Polven ojennusvoima (Newton) Bergin tasapainotesti (summapistemäärä) Tutkimuskysymys: 1)Onko ryhmien keskiarvoissa eroa perusjoukossa? 2)Onko keskiarvoeroja itse arvioidun terveyden suhteen (hyvä / keskinkertainen / huono). Entä Sarin tutkimukseen? Sari: Aineisto: Ryhmä naisia Kolme muuttujaa: Kehon painoindeksi (kg/m 2 ) Fyysinen aktiivisuus (MET, energiankulutus suhteessa lepotilaan) Kävelynopeus (m/s) Tutkimuskysymys: Onko painoindeksi riippuvainen fyysisen aktiivisuuden määrästä ja / tai kävelynopeudesta?
12 KVANTITATIIVINEN TUTKIMUS Yleisesti kvantitatiivisen tarkastelun kohteena on selvittää, mikä aiheuttaa eroa (tai samanlaisuutta) tutkittavien välillä: hajonta Tarkastellaan yksilöitä osana ryhmiä; tulokset koskevat ryhmiä, eivät niinkään yksittäisiä tutkittavia Erotellaan systemaattisen vaihtelun osuus satunnaisesta Keskeistä: yksilöiden väliset erot systemaattisten vaikutusten takia vs. satunnaisen vaikutuksen takia Esim. systemaattinen ero kävelynopeudessa intervention takia + satunnainen ero (muut tekijät, mittausvirheet jne.) Luodaan teoreettinen malli siitä, mitkä vaikutukset aiheuttavat systemaattisia eroja tutkittavien kesken Esim. kävelynopeus yli 70-vuotiailla on keskimäärin korkeampi miehillä kuin naisilla.
13 Miten hajonta ilmenee Markon tutkimuksessa? Marko: Aineisto: Kaksi ryhmää (koe ja kontrolli) Kolme muuttujaa: Kävelynopeus (metri/sekunti) Polven ojennusvoima (Newton) Bergin tasapainotesti (summapistemäärä) Tutkimuskysymys: 1)Onko ryhmien keskiarvoissa eroa perusjoukossa? 2)Onko keskiarvoeroja itse arvioidun terveyden suhteen (hyvä / keskinkertainen / huono).
14 TILASTOLLISEN TUTKIMUKSEN KOHDE Millaisia ongelmia tilastollinen tutkimus tarkastelee? Tutkimuksen kohde on empiirinen, kvantitatiivinen ja toistuva Konkreettinen, aistein havaittava Numeeriseen tietoon liittyvä kohteesta saadaan mittalukuja, joita voidaan analysoida matemaattisesti Ilmiö koskettaa useampaa yksilöä (poikkileikkausasetelma) tai yhdestä yksilöstä voidaan tarkastella ilmiötä useammin kuin kerran (pitkittäisasetelma) Mikä on keskimääräinen tila? Onko kahden asian välillä riippuvuutta? Onko ryhmien välillä eroa?
15 TILASTOTIEDE Tavoitteena kehittää menetelmiä, joilla voidaan analysoida eritavoin kerättyjä aineistoja testataan teoreettisia hypoteeseja lasketaan arvioita erilaisten vaikutusten suuruuksista määrittää erilaisten tapausten todennäköisyyksiä tehdä johtopäätöksiä Käytetään useiden tieteiden aputieteenä (väestötiede, taloustiede, lääketiede, yhteiskuntatieteet, arkielämä: esim. vakuutustoiminta, urheilutilastot, gallupit) Tutkijan työväline tietoa tiivistävä raportointi usein tieteellisesti perusteltu johtopäätösten teko
16 KVANTITATIIVISTEN MENETELMIEN HYVÄT JA HUONOT PUOLET Hyvää Tutkittava ilmiö saadaan eksaktin käsitejärjestelmän puitteisiin Ilmiöön liittyvä malli voidaan yksinkertaistaa Huonoa Kaikki ilmiöt eivät ole mitattavissa Tieto yksilön erityispiirteistä häviää
17 ESIMERKKI PÄÄTTELYSTÄ KVANTITATIIVISESSA TUTKIMUKSESSA Herra X haluaa selvittää, voiko hän saapua arkipäivänä bussipysäkille 5 minuuttia myöhemmin? Hän tarkkailee viikon ajan bussin lähtöaikoja. Bussin lähtöajaksi on merkitty 8:00, ja Herra X havaitsee seuraavat lähtöajat Ma 8:02 Ti 8:04 Ke 8:03 To 8:09 Pe 8:03 Herra X muuntaa aineisto siten, että hän tarkastelee minuuttimäärää yli klo 8:00
18 ESIMERKKI Aineisto Ma 8:02 Ti 8:04 Ke 8:03 To 8:09 Pe 8:03 Keskimääräinen lähtöaika on 4.2 minuuttia (yli klo 8:00). Keskiarvoon vaikuttaa kuitenkin kovasti torstain poikkeuksellisen myöhäiseltä vaikuttava lähtöaika (8:09). (Täsmällisen) keskimääräisen lähtöajan perusteella herra X olisi siis myöhästynyt jokaisena aamuna, paitsi torstaina. Jos herra X ei halua myöhästyä bussista, hänen kannattaa keskiarvon sijasta tarkastella bussin aikaisinta lähtöaikaa (maanantain 2 minuuttia) ja mennä bussipysäkille ennen kuin kello on 8:02.
19 ESIMERKKI Herra X:n päätelmän käyttökelpoisuuteen vaikuttavat kuitenkin monet tekijät. Onko 2 minuuttia sittenkään varma päätös sille, ettei myöhästy bussista? Aineistossa yksikään havainto ei alita 2 min. Onko tämä vain sattumaa? Onko viikko tyypillinen? Ovatko tässä havaitut ajat poikkeuksellisen korkeita tai alhaisia? Onko lähtöaikojen vaihtelu todellisuudessa suurempaa? Ajaako linjaa sama kuljettaja vastaisuudessa? Aineisto Ma 8:02 Ti 8:04 Ke 8:03 To 8:09 Pe 8:03 Oliko herra X:n kello viisarikello vai digitaalikello ja miten hän pyöristi minuutit?
20 YLEISTÄMISEN ONGELMIA Yhden aineiston analyysin pohjalta voidaan tehdä tilastollisia johtopäätöksiä, kun käytetään tilastotieteen matemaattisia menetelmiä Ongelmia ilmenee siinä vaiheessa, kun tuloksia yleistetään kattamaan laajempaa joukkoa Mallin ja kerätyn aineiston välillä voi olla liian suuria eroja, jotka johtavat harhapäätelmiin Huonon tilastomenetelmän valinta Oletusten huomiotta jättäminen Objektiivisuus: aineiston keruussa keskeistä ottaa huomioon se, että tutkija ei saisi vaikuttaa siihen, millaisia mittaustuloksia saadaan (puolueettomuus, eettisyys)
21 YLEISTÄMISEN ONGELMIA Ongelmia voidaan havaita tilastollisen päättelyketjun eri vaiheissa Onko teoria riittävän yleinen, mutta ei silti liian yksinkertainen? Puuttuuko mallista jotain tärkeää? Oliko mittarit tai mitattavat valittu oikein? Oliko ominaisuutta mitattu oikealla mittarilla? Oliko ongelmia mittauksessa? Jos käytettiin useampia mittaajia, mittasivatko he samalla tavalla? Oliko ongelmia aineiston käsittelyssä? Tallennettiinko aineisto oikein tietokoneelle? Tulkittiinko tuloksia oikein? Liioiteltiinko vähäisen tuloksen merkitystä? Oliko johtopäätös oikeutettu suhteessa tarkasteltujen tutkittavien määrään? Useisiin näistä ongelmista liittyy subjektiivisuutta ja riippuvaisuutta tieteenalan käytännöistä
22 Eri maiden ravitsemussuositukset ovat ristiriidassa HYVINVOINTI Helsingin Sanomat Rajoita perunan syömistä ja vältä rypsiöljyä, neuvotaan Kreikassa. Suomessa taas peruna on klassikko ja rypsiöljy suositeltua. Eri maiden suositusten erot ovat synnyttäneet runsaasti salaliittoteorioita. Perunoita ei pitäisi syödä useammin kuin kolmesti viikossa, koska perunan syömisen on todettu lisäävän tyypin 2 diabeteksen riskiä. Ruuanlaitossa kannattaa käyttää aina mieluummin oliiviöljyä kuin esimerkiksi rypsiöljyä, jossa on runsaasti monityydyttymättömiä rasvahappoja. Niiden on nimittäin tutkimuksissa havaittu aiheuttavan syöpää eläimille, jopa ihmisille. Oliiviöljynpuolestaan on todettu ehkäisevän muun muassa rintasyöpää. Sen käyttöä ei olekaan syytä rajoittaa, jos painoindeksi on alle 25. Alkoholin kohtuullinen käyttö, etenkin punaviinin juominen, ehkäisee sydän-ja verisuonitauteja. Siksi on terveydelle hyväksi juoda viiniä aterialla. Naisille terveellinen päiväannos on puolitoista pientä lasillista, miehille kolme lasillista. Edellä mainitut ohjeet on poimittu Kreikan terveysministeriön ravitsemussuosituksista. Suositukset perustuvat tutkimustietoon. Niin perustuvat suomalaisetkin. Silti suosituksissa on ristiriitaisia ohjeita. Suomalaisenmittapuun mukaan kreikkalaisten terveellisenä pitämä viinin päiväannos hipoo jo riskirajoja. Meikäläisessä lautasmallissa peruna on klassikko. Ohjeiden mukaan se on suositeltava: siitä saadaan kasvisten, marjojen ja hedelmien tapaan hiilihydraatteja ja ravintokuituja, mutta vain vähän energiaa, vähemmän kuin esimerkiksi riisistä tai pastasta. Suomalaisten suositusten mukaan rasvojen, myös terveellisten öljyjen, määrä on syytä pitää kohtuullisena. Monityydyttymättömät rasvahapot ovat välttämättömiä, ja niiden tärkeimmät lähteet ovat rypsiöljy ja kasvirasvalevitteet. Ote:
23 Ravitsemussuositukset on ymmärretty väärin KOTIMAA Helsingin Sanomat Koko väestöä koskevat tavoitteet ovat tärkeimpiä, eikä suositusten päätarkoituksena ole antaa ohjeita yksittäisten ihmisten valintoihin. Uudet suomalaiset ravitsemussuositukset julkistettiin viime viikolla. Sen jälkeen käydyn vilkkaan keskustelun perusteella vaikuttaa siltä, että moni suositusten kohta on ymmärretty väärin. Valtion ravitsemusneuvottelukunnan asiantuntijoiden laatimat ravitsemussuositukset perustuvat viime syksynä julkaistuihin pohjoismaisiin ravitsemussuosituksiin. : Monet ovat ihmetelleet ja arvostelleet sitä, etteivät suositukset ota huomioon ravintoaineiden tarpeen tai makumieltymysten yksilöllisiä eroja. Eri ravintoaineita koskevat ravitsemussuositukset perustuvat kymmeniin tai jopa satoihin tutkimuksiin. Yksilöllinen vaihtelu vaikuttaa tietenkin tutkimusten tuloksiin. Ravitsemussuosituksetkertovat todennäköisyyksistä eli siitä, että syömällä suositusten mukaisesti hyvän terveyden todennäköisyys on suurempi kuin suosituksista huomattavasti poikkeavaa ruokavaliota noudattamalla. Suosituksissa ei väitetä, ettei joku voisi pysyä terveenä toisenlaisillakin ruokatottumuksilla. Jotkut tupakoijatkin elävät terveinä, eikä tämä todista tupakan terveyshaittoja yleisesti vääriksi. Ravitsemussuositukset ilmaisevat ensisijaisesti koko väestöä koskevia tavoitteita, eikä niiden päätavoitteena ole yksittäisten ihmisten valintojen ohjaaminen. Väestöllä tarkoitetaan koko maan asukkaiden ohella myös väestöryhmiä, kuten vanhuksia tai koululaisia. Tarkoituksena on, että suositusten vaikutuksia seurataan ja että suositukset ohjaavat terveyspoliittista päätöksentekoa. Seurantaan osallistuu myös Terveyden ja hyvinvoinnin laitos (THL). : Ote:
24 Keventäjät Istuminen tappaa Moni asia on vaarallista. Tupakoida ei saa, eikä juoda liikaa viinaa. Kova rasva tukkii sepelvaltimot. Lihavuus on terveysriski. Nyt tiedetään lisäksi, että istuminenkin tappaa. Istuminen vaatii vastapainoksi paljon liikuntaa. Liikunnan harrastaja tietää, että kuntoilu tekee hyvää sydämelle, terveydelle, mielelle. Parhaassa tapauksessa rasva palaa, paino laskee, mutta lihakset kasvavat. Voi kuitenkin olla, että modernin maailman pienimuotoinen liikunnan harrastelu ei riitä, kun muuten istumme lähes koko päivän. Suositeltu vähimmäismäärä, puolen tunnin liikunta on vain 3% valveillaoloajasta! Lopun aikaa teemme jotain paljon vähemmän rasittavaa, yleensä istumme. Amerikan Syöpäsäätiössä tutkittiin istumiseen ja liikkumiseen käytetyn ajan yhteyttä kuolleisuuteenhttp://aje.oxfordjournals.org/cgi/content/abstract/kwq miestä ja naista vastasivat kyselyihin, joissa he ilmoittivat päivittäisen istumisen ja liikunnan määrän miestä ja 7923 naista kuoli 14-vuoden seuranta-aikana. Jos istui yli 6 tuntia päivässä, kuolleisuusriski oli 17% suurempi miehillä ja 34% suurempi naisilla verrattuna niihin tutkittaviin, jotka istuivat alle 3 tuntia päivässä. Istuminen oli yhteydessä kuolleisuuteen niilläkin, jotka liikkuivat, mutta erityisen suuri kuolleisuus oli niillä, jotka sekä istuivat yli 6 tuntia päivässä että liikkuivat alle 25 MET-tuntia viikossa (esim. alle 3.5 tuntia hölkkää viikossa). Tällaisilla eiliikkuvilla istujilla kuolleisuus oli lähes kaksinkertainen. Mutta kukapa meistä ei istuisi kuutta tuntia päivässä?!? Ja kuinka moni hölkkää yli 30 min päivässä?!? Tällaisia riskihenkilöitä löytyy joukostamme vaikka kuinka paljon, joten meistä itse kunkin tulisi terästäytyä! Peppu ylös tuolista puolen tunnin välein ja puoli tuntia liikuntaa päivässä! Tässä meille minimivaatimukset. Mitä vähemmän istumista, sen parempi. Jo seisominen on parempi vaihtoehto kuin istuminen. : Ote:
25 Mitä ihmettä? Outo tilasto: Suomen terveydenhuoltoko Albanian tasolla? Brittiläinen Business Insider uutisoi verkkosivuillaan tilastosta, johon on listattu Euroopan terveydenhuoltojärjestelmät paremmuusjärjestykseen. Suomea on turha hakea kärkikymmeniköstä. Yllättäen asiallisesti uutisoidusta tilastosta käy ilmi, että hyvinvointivaltiomme terveydenhuolto junnaa sijalla 16. Olemme vain yhden sijan Albanian yläpuolella, ja aivan Liettuan alapuolella. Tilasto kertoo ranskalaisen terveydenhuollon olevan Euroopan huippua. Suomalaista terveydenhuoltoa kehuviin artikkeleihin tottunut saattaakin hieraista silmiään. Pienen tarkastelun jälkeen näyttää kuitenkin siltä, että laadukkaana julkaisuna tunnettu Business Insider on sotkeutunut tilastotieteen perusteisiin. Siteeratun tilaston on laatinut Numbeo, jonka tilastot perustuvat joukkoistamalla kerättyyn dataan. Terveydenhuoltojärjestelmiä vertaileva data on kerätty satunnaisilta ja vapaaehtoisilta Numbeonsivuille syystä tai toisesta päätyneiltä henkilöitä, jotka haluavat jakaa omia kokemuksiaan terveydenhuollostaan. Tämänkin tilaston luvut pohjautuvat siis käyttäjien arvioihin, eivät mihinkään satunnaisotantaan tai tutkimukseen. Kysymyksissä pyydetään arvioimaan esimerkiksi terveydenhuollon välineistön nykyaikaisuus, henkilökunnan ammattitaito ja ystävällisyys sekä laitoksen sijainnin sopivuus. Vastausvaihtoehtoja on viisi, tyytyväisestä tyytymättömään, sekä en osaa sanoa. Lähde:
26 Sarjataulukko Kaikkien otteluiden sarjataulukko Ottelun IFK Mariehamn-VPS (13.4.) lopputulos on sääntörikkomuksen vuoksi muutettu 0-3:ksi. Seura O V T H TM PM ME P HJK SJK FC Lahti VPS IFK Mariehamn FF Jaro KuPS MYPA FC Inter RoPS FC Honka TPS Selitykset: O = pelatut ottelut, V = voitot, T = tasapelit, H = häviöt, TM = tehdyt maalit, PM = päästetyt maalit, ME = maaliero, P = pisteet. Helmikuu / 2015 Lähde:
27
28
29 KURSSILLA KÄSITELTÄVIEN AIHEIDEN RAJAUKSIA Kokeelliset tutkimukset, epidemiologia, havaintotutkimukset (useimmat asetelmat) Yksinkertainen satunnaisotanta Ääretön / suuri perusjoukko Yksinkertaiset tutkimuskysymykset Pääasiassa poikkileikkaustutkimukset
TUTKIMUSAINEISTON ANALYYSI. LTKY012 Timo Törmäkangas
TUTKIMUSAINEISTON ANALYYSI LTKY012 Timo Törmäkangas LUENNOT Luento Paikka Vko Päivä Pvm Klo 1 L 304 8 Pe 21.2. 08:15-10:00 2 L 304 9 To 27.2. 12:15-14:00 3 L 304 9 Pe 28.2. 08:15-10:00 4 L 304 10 Ke 5.3.
LisätiedotTUTKIMUSAINEISTON KVANTITATIIVINEN ANALYYSI LTKY012. Timo Törmäkangas
TUTKIMUSAINEISTON KVANTITATIIVINEN ANALYYSI LTKY012 Timo Törmäkangas LUENNOT 2017 Luento Paikka Vko Päivä Pvm Klo 1 L 304 3 To 19.1.2016 12:15-14:00 2 MaA 103 3 Pe 20.1.2016 10:15-12:00 3 MaA 103 4 Ke
LisätiedotTUTKIMUSAINEISTON KVANTITATIIVINEN ANALYYSI. LTKY012 Timo Törmäkangas Gerontologian tutkimuskeskus
TUTKIMUSAINEISTON KVANTITATIIVINEN ANALYYSI LTKY012 Timo Törmäkangas Gerontologian tutkimuskeskus LUENNOT Luento Paikka Vko Päivä Pvm Klo 1 L 303 3 ke 16.1.2013 10:15-12:00 2 L 303 3 pe 18.1.2013 10:15-12:00
LisätiedotTUTKIMUSAINEISTON KVANTITATIIVINEN ANALYYSI LTKY012. Timo Törmäkangas
TUTKIMUSAINEISTON KVANTITATIIVINEN ANALYYSI LTKY012 Timo Törmäkangas MUITA HAJONNAN TUNNUSLUKUJA Varianssi, variance (s 2, σ 2 ) Keskihajonnan neliö Käyttöä enemmän osana erilaisia menetelmiä (mm. varianssianalyysi),
LisätiedotTUTKIMUSAINEISTON 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
LisätiedotTUTKIMUSAINEISTON 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)
LisätiedotTUTKIMUSAINEISTON KVANTITATIIVINEN ANALYYSI LTKY012. Timo Törmäkangas
TUTKIMUSAINEISTON KVANTITATIIVINEN ANALYYSI LTKY012 Timo Törmäkangas KURSSIN SISÄLTÖ Johdanto Mittaaminen ja aineiston hankinta Mitta-asteikot Otanta Aineiston esittäminen ja data-analyysi Havaintomatriisi
LisätiedotTUTKIMUSAINEISTON KVANTITATIIVINEN ANALYYSI LTKY012. Timo Törmäkangas
TUTKIMUSAINEISTON KVANTITATIIVINEN ANALYYSI LTKY012 Timo Törmäkangas AINEISTON TARKASTELU JA MUOKKAUS AINA ennen varsinaista analyysia suoritetaan aineiston tarkastelu ja muokkaus, data-analyysi Tavoitteena:
LisätiedotTUTKIMUSAINEISTON KVANTITATIIVINEN ANALYYSI LTKY012. Timo Törmäkangas
TUTKIMUSAINEISTON KVANTITATIIVINEN ANALYYSI LTKY012 Timo Törmäkangas TEOREETTISISTA JAKAUMISTA Usein johtopäätösten teko helpottuu huomattavasti, jos tarkasteltavan muuttujan perusjoukon jakauma noudattaa
LisätiedotTUTKIMUSAINEISTON ANALYYSI. LTKY012 Timo Törmäkangas
TUTKIMUSAINEISTON ANALYYSI LTKY012 Timo Törmäkangas KAKSIULOTTEISEN EMPIIRISEN JAKAUMAN TARKASTELU Jatkuvat muuttujat: hajontakuvio Koehenkilöiden pituus 75- ja 80-vuotiaana ID Pituus 75 Pituus 80 1 156
LisätiedotTUTKIMUSAINEISTON 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
LisätiedotTUTKIMUSAINEISTON ANALYYSI. LTKY012 Timo Törmäkangas
TUTKIMUSAINEISTON ANALYYSI LTKY012 Timo Törmäkangas RIIPPUVUUS ALARYHMISSÄ Riippuvuus saattaa olla erilaista jos samassa aineistossa on esim. tutkittavia molemmista sukupuolista Yhteys saattaa olla erilaista
LisätiedotTUTKIMUSAINEISTON 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
LisätiedotTUTKIMUSAINEISTON ANALYYSI LTKY012. Timo Törmäkangas
TUTKIMUSAINEISTON ANALYYSI LTKY012 Timo Törmäkangas KVANTITATIIVISEN TUTKIMUKSEN VAIHEET (EI VALMISTA AINEISTOA) 1. Tutkimusongelman määrittäminen Kirjallisuuteen perehtyminen 2. Suunnitteluvaihe Ongelman
LisätiedotTUTKIMUSAINEISTON ANALYYSI. LTKY012 Timo Törmäkangas
TUTKIMUSAINEISTON ANALYYSI LTKY012 Timo Törmäkangas Marko: Aineisto: Kolme muuttujaa: Tutkimuskysymys: Kaksi ryhmää (koe ja kontrolli), liikuntainterventio Kävelynopeus (metri/sekunti) Polven ojennusvoima
LisätiedotTUTKIMUSAINEISTON KVANTITATIIVINEN ANALYYSI LTKY012
TUTKIMUSAINEISTON KVANTITATIIVINEN ANALYYSI LTKY012 Timo Törmäkangas AINEISTON KERÄÄMINEN Tärkein vaihe tutkimuksen tekemisessä, koska mitatessa tulleita virheitä ei välttämättä voi huomata eikä niitä
LisätiedotMatemaatikot ja tilastotieteilijät
Matemaatikot ja tilastotieteilijät Matematiikka/tilastotiede ammattina Tilastotiede on matematiikan osa-alue, lähinnä todennäköisyyslaskentaa, mutta se on myös itsenäinen tieteenala. Tilastotieteen tutkijat
LisätiedotTUTKIMUSAINEISTON KVANTITATIIVINEN ANALYYSI LTKY012. Timo Törmäkangas
TUTKIMUSAINEISTON KVANTITATIIVINEN ANALYYSI LTKY012 Timo Törmäkangas NORMAALIJAKATUNEISUUDEN TESTAUS H 0 : Muuttuja on perusjoukossa normaalisti jakautunut. H 1 : Muuttuja ei ole perusjoukossa normaalisti
LisätiedotTUTKIMUSAINEISTON ANALYYSI. LTKY012 Timo Törmäkangas
TUTKIMUSAINEISTON ANALYYSI LTKY012 Timo Törmäkangas OTOSTAMISEEN LIITTYVIÄ ONGELMIA Otostamisen ongelmat liittyvä satunnaistamisen epäonnistumiseen Ongelmat otantakehyksen määrittämisessä Väärän otantamenetelmän
LisätiedotTUTKIMUSAINEISTON ANALYYSI. LTKY012 Timo Törmäkangas
TUTKIMUSAINEISTON ANALYYSI LTKY012 Timo Törmäkangas Ilman Ruotsia: r = 0.862 N Engl J Med 2012; 367:1562-1564. POIKKEAVAN HAVAINNON VAIKUTUS PAIRWISE VAI LISTWISE? Kun aineistossa on muuttujia, joilla
LisätiedotTilastollisen tutkimuksen vaiheet
Tilastollisen tutkimuksen vaiheet Jari Päkkilä Johdatus tilastotieteeseen Matemaattisten tieteiden laitos TILASTOLLISEN TUTKIMUKSEN TARKOITUS Muodostaa mahdollisimman hyvä mielikuva havaintoaineistosta,
LisätiedotTUTKIMUSAINEISTON 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
LisätiedotMTTTA1 Tilastomenetelmien perusteet 5 op Luento , osa 1. 1 Kokonaisuudet johon opintojakso kuuluu
5.3.2018/1 MTTTA1 Tilastomenetelmien perusteet 5 op Luento 5.3.2018, osa 1 1 Kokonaisuudet johon opintojakso kuuluu https://www10.uta.fi/opas/opintojakso.htm?rid=14600 &idx=1&uilang=fi&lang=fi&lvv=2017
LisätiedotFORMARE 2015. Ravinnon merkitys hyvinvoinnille - ja ohjeet terveelliseen ruokavalioon
FORMARE 2015 Ravinnon merkitys hyvinvoinnille - ja ohjeet terveelliseen ruokavalioon Sisältö Kalorit ja kulutus Proteiini Hiilihydraatti Rasva Vitamiinit Kivennäis- ja hivenaineet Vesi ja nesteytys Ravintosuositukset
Lisätiedotr = 0.221 n = 121 Tilastollista testausta varten määritetään aluksi hypoteesit.
A. r = 0. n = Tilastollista testausta varten määritetään aluksi hypoteesit. H 0 : Korrelaatiokerroin on nolla. H : Korrelaatiokerroin on nollasta poikkeava. Tarkastetaan oletukset: - Kirjoittavat väittävät
LisätiedotTUTKIMUSAINEISTON ANALYYSI. LTKY012 Timo Törmäkangas
TUTKIMUSAINEISTON ANALYYSI LTKY012 Timo Törmäkangas KATO (MISSING DATA, ATTRITION) Kun otostetuista havaintoyksiköistä saavutetaan (mitataan) vain osa, tarkoittaa kato sitä osaa tutkittavista tai mittauksista,
LisätiedotMS-C2103 Koesuunnittelu ja tilastolliset mallit (5 op)
MS-C2103 Koesuunnittelu ja tilastolliset mallit (5 op) Aalto-yliopisto 2016 Käytannön järjestelyt Luennot: Luennot ma 4.1. (sali E) ja ti 5.1 klo 10-12 (sali C) Luennot 11.1.-10.2. ke 10-12 ja ma 10-12
LisätiedotMS-C2103 Koesuunnittelu ja tilastolliset mallit (5 op)
MS-C2103 Koesuunnittelu ja tilastolliset mallit (5 op) Aalto-yliopisto 2017 Käytännön järjestelyt Luennot: Luennot maanantaisin (sali E) ja keskiviikkoisin (sali U4) klo 10-12 Luennoitsija: (lauri.viitasaari@aalto.fi)
LisätiedotLuento-osuusosuus. tilasto-ohjelmistoaohjelmistoa
Kurssin suorittaminen Kvantitatiiviset menetelmät Sami Fredriksson/Hanna Wass Yleisen valtio-oppi oppi Kevät 2010 Luento-osuusosuus Tentti to 4.3. klo 10-12, 12, U40 P674 Uusintamahdollisuus laitoksen
LisätiedotMTTTA1 Tilastomenetelmien perusteet 5 op Luento Kokonaisuudet johon opintojakso kuuluu
10.1.2019/1 MTTTA1 Tilastomenetelmien perusteet 5 op Luento 10.1.2019 1 Kokonaisuudet johon opintojakso kuuluu https://www10.uta.fi/opas/opintojakso.htm?rid=14600 &idx=1&uilang=fi&lang=fi&lvv=2018 10.1.2019/2
LisätiedotMS-A0502 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi
MS-A0502 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi 3B Tilastolliset datajoukot Lasse Leskelä Matematiikan ja systeemianalyysin laitos Perustieteiden korkeakoulu Aalto-yliopisto Syksy 2016,
LisätiedotEstimointi. Estimointi. Estimointi: Mitä opimme? 2/4. Estimointi: Mitä opimme? 1/4. Estimointi: Mitä opimme? 3/4. Estimointi: Mitä opimme?
TKK (c) Ilkka Mellin (2004) 1 Johdatus tilastotieteeseen TKK (c) Ilkka Mellin (2004) 2 Mitä opimme? 1/4 Tilastollisen tutkimuksen tavoitteena on tehdä johtopäätöksiä prosesseista, jotka generoivat reaalimaailman
Lisätiedotpitkittäisaineistoissa
Puuttuvan tiedon käsittelystä p. 1/18 Puuttuvan tiedon käsittelystä pitkittäisaineistoissa Tapio Nummi tan@uta.fi Matematiikan, tilastotieteen ja filosofian laitos Tampereen yliopisto Puuttuvan tiedon
LisätiedotMS-A0503 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi
MS-A0503 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi 3B Tilastolliset datajoukot Lasse Leskelä Matematiikan ja systeemianalyysin laitos Perustieteiden korkeakoulu Aalto-yliopisto Lukuvuosi 2016
LisätiedotMONISTE 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
LisätiedotMS-A0503 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi
MS-A0503 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi 3B Tilastolliset datajoukot Lasse Leskelä Matematiikan ja systeemianalyysin laitos Perustieteiden korkeakoulu Aalto-yliopisto Lukuvuosi 2016
LisätiedotTUTKIMUSAINEISTON ANALYYSI. LTKY012 Timo Törmäkangas
TUTKIMUSAINEISTON ANALYYSI LTKY012 Timo Törmäkangas f 332 = 3 Kvartiilit(302, 365, 413) Kvartiilit: missä sijaitsee keskimmäinen 50 % aineistosta? Kvartiilit(302, 365, 413) Keskiarvo (362.2) Keskiarvo
LisätiedotTutkimustiedonhallinnan peruskurssi
Tutkimustiedonhallinnan peruskurssi Hannu Toivonen, Marko Salmenkivi, Inkeri Verkamo hannu.toivonen, marko.salmenkivi, inkeri.verkamo@cs.helsinki.fi Helsingin yliopisto Hannu Toivonen, Marko Salmenkivi,
LisätiedotRavitsemuksen ABC. Kuopion Reippaan Voimistelijat Ry Ravitsemustieteen opiskelija Noora Mikkonen
Ravitsemuksen ABC Kuopion Reippaan Voimistelijat Ry Ravitsemustieteen opiskelija Noora Mikkonen Tulossa La 25.10. La 8.11. La 15.11. La 22.11. La 29.11. Energiaravintoaineiden kirjo: energian tarve ja
LisätiedotTUTKIMUSAINEISTON 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
LisätiedotKynä-paperi -harjoitukset. Taina Lehtinen Taina I Lehtinen Helsingin yliopisto
Kynä-paperi -harjoitukset Taina Lehtinen 43 Loput ratkaisut harjoitustehtäviin 44 Stressitestin = 40 s = 8 Kalle = 34 pistettä Ville = 5 pistettä Z Kalle 34 8 40 0.75 Z Ville 5 8 40 1.5 Kalle sijoittuu
LisätiedotYhteistyöaineiden edustajan puheenvuoro
Yhteistyöaineiden edustajan puheenvuoro Professori Ilkka Virtanen Talousmatematiikka Johdatus laskentatoimen ja rahoituksen tutkielmatyöskentelyyn 21.10.2002 Vaasan yliopisto Johdatus laskentatoimen ja
LisätiedotOtannasta ja mittaamisesta
Otannasta ja mittaamisesta Tilastotiede käytännön tutkimuksessa - kurssi, kesä 2001 Reijo Sund Aineistot Kvantitatiivisen tutkimuksen aineistoksi kelpaa periaatteessa kaikki havaintoihin perustuva informaatio,
LisätiedotJohdatus tilastotieteeseen Estimointi. TKK (c) Ilkka Mellin (2005) 1
Johdatus tilastotieteeseen Estimointi TKK (c) Ilkka Mellin (2005) 1 Estimointi Todennäköisyysjakaumien parametrit ja niiden estimointi Hyvän estimaattorin ominaisuudet TKK (c) Ilkka Mellin (2005) 2 Estimointi:
LisätiedotGeoGebra tutkivan oppimisen välineenä: havainto-hypoteesi-testaus
GeoGebra tutkivan oppimisen välineenä: havainto-hypoteesi-testaus Mitä jäi mieleen viime viikosta? Mitä mieltä olet tehtävistä, joissa GeoGebralla työskentely yhdistetään paperilla jaettaviin ohjeisiin
LisätiedotHAVAITUT JA ODOTETUT FREKVENSSIT
HAVAITUT JA ODOTETUT FREKVENSSIT F: E: Usein Harvoin Ei tupakoi Yhteensä (1) (2) (3) Mies (1) 59 28 4 91 Nainen (2) 5 14 174 193 Yhteensä 64 42 178 284 Usein Harvoin Ei tupakoi Yhteensä (1) (2) (3) Mies
LisätiedotMittaustekniikka (3 op)
530143 (3 op) Yleistä Luennoitsija: Ilkka Lassila Ilkka.lassila@helsinki.fi, huone C319 Assistentti: Ville Kananen Ville.kananen@helsinki.fi Luennot: ti 9-10, pe 12-14 sali E207 30.10.-14.12.2006 (21 tuntia)
LisätiedotHarjoitus 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
LisätiedotRuuasta vauhtia ja virtaa työhön ja vapaa-aikaan
Ruuasta vauhtia ja virtaa työhön ja vapaa-aikaan Espoon Technopolis Business Breakfast 13.2.2014 ETM, Laillistettu ravitsemusterapeutti Päivi Manni-Pettersson Päivi Manni-Pettersson 11.2.2014 1 TÄMÄN AAMUN
LisätiedotNäistä standardoiduista arvoista laskettu keskiarvo on nolla ja varianssi 1, näin on standardoidulle muuttujalle aina.
[MTTTP1] TILASTOTIETEEN JOHDANTOKURSSI, kevät 2019 https://coursepages.uta.fi/mtttp1/kevat-2019/ HARJOITUS 3 Joitain ratkaisuja 1. x =(8+9+6+7+10)/5 = 8, s 2 = ((8 8) 2 + (9 8) 2 +(6 8) 2 + (7 8) 2 ) +
LisätiedotJohdatus 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)
LisätiedotLuentokalvoja tilastollisesta päättelystä. Kalvot laatinut Aki Taanila Päivitetty 30.11.2012
Luentokalvoja tilastollisesta päättelystä Kalvot laatinut Aki Taanila Päivitetty 30.11.2012 Otanta Otantamenetelmiä Näyte Tilastollinen päättely Otantavirhe Otanta Tavoitteena edustava otos = perusjoukko
LisätiedotTilastollisten 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
LisätiedotSovellettu 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
LisätiedotMTTTP1 Tilastotieteen johdantokurssi Luento JOHDANTO
8.9.2016/1 MTTTP1 Tilastotieteen johdantokurssi Luento 8.9.2016 1 JOHDANTO Tilastotiede menetelmätiede, joka käsittelee - tietojen hankinnan suunnittelua otantamenetelmät, koejärjestelyt, kyselylomakkeet
LisätiedotTilastollinen testaus. Vilkkumaa / Kuusinen 1
Tilastollinen testaus Vilkkumaa / Kuusinen 1 Motivointi Viime luennolla: havainnot generoineen jakauman muoto on usein tunnettu, mutta parametrit tulee estimoida Joskus parametreista on perusteltua esittää
LisätiedotNÄYTÖN 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
LisätiedotNäistä standardoiduista arvoista laskettu keskiarvo on nolla ja varianssi 1, näin on standardoidulle muuttujalle aina.
[MTTTP1] TILASTOTIETEEN JOHDANTOKURSSI, Syksy 2017 http://www.uta.fi/sis/mtt/mtttp1/syksy_2017.html HARJOITUS 3 viikko 40 Joitain ratkaisuja 1. Suoritetaan standardointi. Standardoidut arvot ovat z 1 =
LisätiedotMTTTP1, luento KERTAUSTA
25.9.2018/1 MTTTP1, luento 25.9.2018 KERTAUSTA Varianssi, kaava (2) http://www.sis.uta.fi/tilasto/mtttp1/syksy2018/kaavat.pdf n i i n i i x x n x n x x n s 1 2 2 1 2 2 1 1 ) ( 1 1 Mittaa muuttujan arvojen
LisätiedotMS-A0501 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi
MS-A0501 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi 3B Tilastolliset datajoukot Lasse Leskelä Matematiikan ja systeemianalyysin laitos Perustieteiden korkeakoulu Aalto-yliopisto Syksy 2016,
Lisätiedotpitkittäisaineistoissa
Puuttuvan tiedon ongelma p. 1/18 Puuttuvan tiedon ongelma pitkittäisaineistoissa Tapio Nummi tan@uta.fi Matematiikan, tilastotieteen ja filosofian laitos Tampereen yliopisto mtl.uta.fi/tilasto/sekamallit/puupitkit.pdf
LisätiedotKäsitteistä. 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
LisätiedotRuokavalion henkilökohtaiset vaikutukset esiin data-analytiikalla
Ruokavalion henkilökohtaiset vaikutukset esiin data-analytiikalla Jari Turkia CGI Itä-Suomen yliopisto 1 2 Ruokavalion henkilökohtaisten vaikutusten ennustaminen Itä-Suomen yliopiston Kansanterveystieteen
LisätiedotMitä tarvitsee tietää biostatistiikasta ja miksi? Matti Uhari Lastentautien klinikka Oulun yliopisto
Mitä tarvitsee tietää biostatistiikasta ja miksi? Matti Uhari Lastentautien klinikka Oulun yliopisto Tutkimusaineistomme otantoja Hyödyt Ei tarvitse tutkia kaikkia Oikein tehty otanta mahdollistaa yleistämisen
LisätiedotMove! laadun varmistus arvioinnissa. Marjo Rinne, TtT, erikoistutkija UKK instituutti, Tampere
Move! laadun varmistus arvioinnissa Marjo Rinne, TtT, erikoistutkija UKK instituutti, Tampere Fyysisen toimintakyvyn mittaaminen Tarkoituksena tuottaa luotettavaa tietoa mm. fyysisestä suorituskyvystä
LisätiedotLuento KERTAUSTA Kaksiulotteinen jakauma Pisteparvi, Toyota Avensis -farmariautoja
1 Luento 23.9.2014 KERTAUSTA Kaksiulotteinen jakauma Pisteparvi, Toyota Avensis -farmariautoja 2 Ristiintaulukko Esim. Toyota Avensis farmariautoja, nelikenttä (2x2-taulukko) 3 Esim. 5.2.6. Markkinointisuunnitelma
LisätiedotTERVEYSTIETEIDEN KANDIDAATIN JA MAISTERIN TUTKINNON VALINTAKOE 15.5.2012
Turun yliopisto Lääketieteellinen tiedekunta Hoitotieteen laitos 1 TERVEYSTIETEIDEN KANDIDAATIN JA MAISTERIN TUTKINNON VALINTAKOE 15.5.2012 Vastaa selkeällä käsialalla kysymyspaperiin varattuun viivoitettuun
LisätiedotKvantitatiivisen aineiston analyysi
Kvantitatiivisen aineiston analyysi Liiketalouden tutkimusmenetelmät SL 2014 Kvantitatiivinen vs. kvalitatiivinen? tutkimuksen lähtökohtana ovat joko tiedostetut tai tiedostamattomat taustaoletukset (tieteenfilosofiset
LisätiedotTerveyden edistäminen - valintakoe , kello
1 (7) Terveyden edistäminen - valintakoe 22.5.2017, kello 12.00-16.00 alintakoetehtävien vastaukset ja pisteytys Tehtävä 1. ikein väärin väittämät Perehdy artikkeliin 1. uori I. Elintapojen terveysvaikutukset.
LisätiedotAineistoista. 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:
LisätiedotTässä PowerPoint -esityksessä esitellään syksyllä talvella 2016 kerätyn DAGIS - tutkimuksen kartoituksen tuloksia
Tässä PowerPoint -esityksessä esitellään syksyllä 2015 - talvella 2016 kerätyn DAGIS - tutkimuksen kartoituksen tuloksia 1 2 3 4 5 Eniten henkilökunta koki ongelmaksi lasten liiallisen ruutuajan. Lisäksi
Lisätiedot1. Tilastollinen malli??
1. Tilastollinen malli?? https://fi.wikipedia.org/wiki/tilastollinen_malli https://en.wikipedia.org/wiki/statistical_model http://projecteuclid.org/euclid.aos/1035844977 Tilastollinen malli?? Numeerinen
LisätiedotValio Oy TYÖIKÄISEN RAVITSEMUS JA TERVEYS
TYÖIKÄISEN RAVITSEMUS JA TERVEYS MONIPUOLISEN RUOKAVALION PERUSTA Vähärasvaisia ja rasvattomia maitotuotteita 5-6 dl päivässä sekä muutama viipale vähärasvaista ( 17 %) ja vähemmän suolaa sisältävää juustoa.
LisätiedotRuokavalinnoilla on merkitystä. s. 8 15
Ruokavalinnoilla on merkitystä s. 8 15 1 Tavoitteet Ruokavalintoihin vaikuttavat tekijät Taito tunnistaa elintarvikkeiden terveellisyydestä kertovia piirteitä 2 Pohdittavaksi Kuka perheessäsi vastaa siitä,
LisätiedotTESTIPALAUTE Miltä tilanne näyttää nyt, mitä tulokset ennustavat ja miten niihin voit vaikuttaa.
Suomalaisten miesten aktivoimiseksi. TESTIPALAUTE Miltä tilanne näyttää nyt, mitä tulokset ennustavat ja miten niihin voit vaikuttaa. Testitulosten yhteenveto Miten tulkitsen kuntoluokkia? Kuntoluokitus
LisätiedotTerveelliset elämäntavat
Terveelliset elämäntavat (lyhyt ohje/ Duodecim Terveyskirjasto) Ravinto Kasviksien, hedelmien ja marjojen runsas käyttö Viljatuotteet kuitupitoisia täysjyvävalmisteita Maito- ja lihatuotteet rasvattomina
LisätiedotPSY181 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
LisätiedotKirsi Englund RATKAISUJA ARKIRUOKAAN. 4 askelta helppoon hyvinsyömiseen
Kirsi Englund RATKAISUJA ARKIRUOKAAN 4 askelta helppoon hyvinsyömiseen Osa 2: ASKELEET PAREMPAAN ARKIRUOKAAN Panosta oikeisiin asioihin, ruokavalion perusteet kuntoon Arkiruoka kuntoon mikä on oleellista
LisätiedotPalauteluento. 9. elokuuta 12
Palauteluento Kehonkoostumus Paino (Weight) Koko kehon mitattu paino. Painoindeksi (Bmi)! Paino (kg) jaettuna pituuden neliöillä (m2). Ihanteellinen painoindeksi on välillä 20-25. Rasvaprosentti (Fat%)!!
LisätiedotMS-A0501 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi
MS-A050 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi B Satunnaismuuttujat ja todennäköisyysjakaumat Lasse Leskelä Matematiikan ja systeemianalyysin laitos Perustieteiden korkeakoulu Aalto-yliopisto
LisätiedotFoA5 Tilastollisen analyysin perusteet puheentutkimuksessa. Luentokuulustelujen esimerkkivastauksia. Pertti Palo. 30.
FoA5 Tilastollisen analyysin perusteet puheentutkimuksessa Luentokuulustelujen esimerkkivastauksia Pertti Palo 30. marraskuuta 2012 Saatteeksi Näiden vastausten ei ole tarkoitus olla malleja vaan esimerkkejä.
LisätiedotPopulaatio tutkimusobjektien muodostama joukko, johon tilastollinen tutkimus kohdistuu, koko N
11.9.2018/1 MTTTP1, luento 11.9.2018 KERTAUSTA Populaatio tutkimusobjektien muodostama joukko, johon tilastollinen tutkimus kohdistuu, koko N Populaation yksikkö tilastoyksikkö, havaintoyksikkö Otos populaation
LisätiedotKliininen arviointi ja kliininen tieto mikä riittää?
Kliininen arviointi ja kliininen tieto mikä riittää? Riittävä tutkimuksen otoskoko ja tulos Timo Partonen LT, psykiatrian dosentti, Helsingin yliopisto Ylilääkäri, Terveyden ja hyvinvoinnin laitos Tutkimuksen
LisätiedotTilastollisten 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
Lisätiedothttps://www10.uta.fi/opas/opintojakso.htm?rid=11585 &idx=2&uilang=fi&lang=fi&lvv=2015
25.10.2016/1 MTTTP5, luento 25.10.2016 1 Kokonaisuudet, joihin opintojakso kuuluu https://www10.uta.fi/opas/opintojakso.htm?rid=11585 &idx=2&uilang=fi&lang=fi&lvv=2015 2 Osaamistavoitteet Opiskelija osaa
LisätiedotRavitsemus- ja liikuntasuositukset ja painonhallinta
Ravitsemus- ja liikuntasuositukset ja painonhallinta Mikael Fogelholm, ravitsemustieteen professori Elintarvike- ja ympäristötieteiden laitos Maatalous-metsätieteellinen tiedekunta Elintarvike- ja ympäristötieteiden
LisätiedotMTTTP1, luento KERTAUSTA
26.9.2017/1 MTTTP1, luento 26.9.2017 KERTAUSTA Varianssi, kaava (2) http://www.sis.uta.fi/tilasto/mtttp1/syksy2017/kaavat.pdf n i i n i i x x n x n x x n s 1 2 2 1 2 2 1 1 ) ( 1 1 Mittaa muuttujan arvojen
LisätiedotMittaaminen menettely (sääntö), jolla tilastoyksikköön liitetään tiettyä ominaisuutta kuvaava luku, mittaluku.
1/11 4 MITTAAMINEN Mittaaminen menettely (sääntö), jolla tilastoyksikköön liitetään tiettyä ominaisuutta kuvaava luku, mittaluku. Mittausvirhettä johtuen mittarin tarkkuudesta tai häiriötekijöistä Mittarin
LisätiedotJohdatus 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)
LisätiedotTUTKIMUSAINEISTON KVANTITATIIVINEN ANALYYSI LTKY012. Timo Törmäkangas
TUTKIMUSAINEISTON KVANTITATIIVINEN ANALYYSI LTKY012 Timo Törmäkangas Itse arvioidun terveydentilan ja sukupuolen välinen riippuvuustarkastelu. Jyväskyläläiset 75-vuotiaat miehet ja naiset vuonna 1989.
LisätiedotItsensä tuntemisen ja johtamisen -kurssi Liikunta, istuminen ja ergonomia 17.3.2016. Vastaava fysioterapeutti Kati Kauppala
Itsensä tuntemisen ja johtamisen -kurssi Liikunta, istuminen ja ergonomia 17.3.2016 Vastaava fysioterapeutti Kati Kauppala Sisältö: 1) Liikunnan vaikutus hyvinvointiin 2) Istumisen vaarat 3) Hyvä ergonomia
LisätiedotNuorten liikunta ja liikkumattomuus -tietovisa
Nuorten liikunta ja liikkumattomuus -tietovisa Tavoite Tämän tehtävän tavoitteena on tuoda esille liikkumiseen ja liikkumattomuuteen liittyviä perustietoja suomalaisten nuorten näkökulmasta. Tehtävän tavoitteena
LisätiedotTeoreettisen viitekehyksen rakentaminen
Teoreettisen viitekehyksen rakentaminen Eeva Willberg Pro seminaari ja kandidaatin opinnäytetyö 26.1.09 Tutkimuksen teoreettinen viitekehys Tarkoittaa tutkimusilmiöön keskeisesti liittyvän tutkimuksen
LisätiedotSurveytutkimusksen Suunnittelu ja Teoreettisten Konstruktioiden Validointi. Seppo Pynnönen Vaasan yliopisto Menetelmätieteiden laitos
Surveytutkimusksen Suunnittelu ja Teoreettisten Konstruktioiden Validointi Seppo Pynnönen Vaasan yliopisto Menetelmätieteiden laitos Teoreettiset konstruktiot Todellisuus Teoria Todellisuuden jäsentely
LisätiedotOPETUSSUUNNITELMALOMAKE
OPETUSSUUNNITELMALOMAKE Tällä lomakkeella dokumentoit opintojaksoasi koskevaa opetussuunnitelmatyötä. Lomake on suunniteltu niin, että se palvelisi myös Oodia varten tehtävää tiedonkeruuta. Voit siis dokumentoida
LisätiedotOPETUSSUUNNITELMALOMAKE
OPETUSSUUNNITELMALOMAKE Tällä lomakkeella dokumentoit opintojaksoasi koskevaa opetussuunnitelmatyötä. Lomake on suunniteltu niin, että se palvelisi myös Oodia varten tehtävää tiedonkeruuta. Voit siis dokumentoida
LisätiedotTilastollisia peruskäsitteitä ja Monte Carlo
Tilastollisia peruskäsitteitä ja Monte Carlo Hannu Toivonen, Marko Salmenkivi, Inkeri Verkamo Tutkimustiedonhallinnan peruskurssi Tilastollisia peruskäsitteitä ja Monte Carlo 1/13 Kevät 2003 Tilastollisia
LisätiedotTUTKIMUSAINEISTON ANALYYSI. LTKY012 Timo Törmäkangas
TUTKIMUSAINEISTON ANALYYSI LTKY012 Timo Törmäkangas Keskivirheyksiköllä ilmaistuna voidaan erottaa otantajakaumalta kriittisiä kohtia: Keskimmäinen 95 % otoskeskiarvoista välillä [-1.96,+1.96] Keskimmäinen
LisätiedotLuottamisvälin avulla voidaan arvioida populaation tuntematonta parametria.
6.10.2016/1 MTTTP1, luento 6.10.2016 KERTAUSTA JA TÄYDENNYSTÄ Luottamisvälin avulla voidaan arvioida populaation tuntematonta parametria. Muodostetaan väli, joka peittää parametrin etukäteen valitulla
LisätiedotMittaamisen maailmasta muutamia asioita. Heli Valkeinen, erikoistutkija, TtT TOIMIA-verkoston koordinaattori
Mittaamisen maailmasta muutamia asioita Heli Valkeinen, erikoistutkija, TtT TOIMIA-verkoston koordinaattori SISÄLTÖ 1. Mittari vs. indikaattori vs. menetelmä - mittaaminen 2. Luotettavat mittarit 3. Arvioinnin
Lisätiedot