Minna Mäntylä. Ryanairin matkustajia koskeva survey-tutkimus Tampere-Pirkkalan lentokentällä PRO GRADU -TUTKIELMA

Koko: px
Aloita esitys sivulta:

Download "Minna Mäntylä. Ryanairin matkustajia koskeva survey-tutkimus Tampere-Pirkkalan lentokentällä PRO GRADU -TUTKIELMA"

Transkriptio

1 PRO GRADU -TUTKIELMA Matematiikan ja tilastotieteen laitos Tilastotiede Kesäkuu 2010 Minna Mäntylä Ryanairin matkustajia koskeva survey-tutkimus Tampere-Pirkkalan lentokentällä

2 Tampereen yliopisto Matematiikan ja tilastotieteen laitos MÄNTYLÄ, MINNA: Ryanairin matkustajia koskeva survey-tutkimus Tampere-Pirkkalan lentokentällä Pro gradu -tutkielma, 53 s., 25 liites. Tilastotiede Kesäkuu 2010 Tiivistelmä Niin sanotun halpalentoliikenteen mukaantulo matkailun kansainvälisille markkinoille ja sen nopeasti kasvava matkustajamäärä vaikuttavat suuresti tämän hetken matkailukohteiden vetovoimaan ja matkailijoiden motiiveihin matkustaa kohteisiin. Tutkielmassa tuodaan esiin matkailijoiden motiiveja ja vertaillaan eri kohteiden vetovoimaisuutta sekä eri ratkaisuihin päätyneiden matkustajien ominaisuuksia tilastollisten menetelmien avulla. Kyselytutkimusaineisto kerättiin Ryanairin Suomesta lähteviltä matkustajilta Tampere- Pirkkalan lentokentällä kesän 2009 aikana. Hyväksyttyjä vastauksia saatiin Menetelminä analyysissa käytettiin riippuvuussuhteiden tarkasteluissa χ 2 - riippumattomuustestiä, kontingenssikertoimia ja keskiarvotestausta. Logistisella regressioanalyysilla tarkasteltiin Tampereella ja Pirkanmaalla yöpyneiden matkustajien ominaisuuksia ja log-lineaarisilla malleilla mallinnettiin muuttujien välistä riippuvuutta. Henkilökohtaiset asiat ja suomen luonto olivat suurimpia syitä siihen, miksi matkustajat tulivat matkalle juuri Suomeen. Kaupungit, kunnat ja alueet sekä Suomen luonto olivat suurimpia vetovoimakohteita, kun taas Suomen hintataso ja Pirkkalan lentokenttään ja Ryanairiin liittyvät seikat olivat useimmiten matkailijan mainitsemien parannuskohteiden listalla. Havaittiin myös, että matkailijan mielipiteet ja mieluisimmat aktiviteetit matkan aikana riippuivat usein matkailijan kansallisuudesta. Asiasanat: kyselytutkimus, logistinen regressioanalyysi, log-lineaariset mallit, χ 2 - riippumattomuustesti 2

3 Sisältö 1 Johdanto Taustaa Tutkimuksen lähtökohta Tutkielman tavoitteet Tutkielman rakenne Aineisto Aineiston kerääminen Aineiston kuvailu Kyselyaineiston tilastollinen analyysi Tutkimusmenetelmät χ 2 -riippumattomuustesti ja kontingenssikerroin Logistinen regressioanalyysi Log-lineaariset mallit Tutkimustuloksia Riippuvuussuhteiden tarkastelua Matkan syyt Majoitustyyppi Keskeisimmät vierailukohteet ja aktiviteetit matkalla Tyytyväisyydet hinta-laatu -suhteisiin, palveluihin ja matkaan yleensä Logistinen regressio Tampereella yöpyneet Pirkanmaalla yöpyneet Log-lineaariset mallit Kahden muuttujan log-lineaarinen malli Usean muuttujan log-lineaarinen malli Yhteenveto 49 3

4 Lähdeluettelo 52 A Kyselylomake Ryanairin matkustajille B SPSS: Logistinen regressioanalyysi, Tampereella yöpyneet matkustajat C SPSS: Logistinen regressioanalyysi, Pirkanmaalla yöpyneet matkustajat D SPSS: Log-lineaarinen analyysi, kahden muuttujan mallit E SPSS: Log-lineaarinen analyysi, usean muuttujan malli Kuvioluettelo Kuvio 2.1. Vastaajien ikäjakauma Kuvio 2.2. Vastaajien kansallisuusjakauma Kuvio 2.3. Kotitalouden arvioidut bruttotulot kuukaudessa... 9 Kuvio 2.4. Jakauma vastaajien syistä matkaan Kuvio 2.5. Suomeen tulon syyn jakauma Kuvio 2.6. Vastaajien yöpymispaikat maakunnittain jaoteltuna Kuvio 2.7. Kaupungit, joissa matkailijat olivat Suomessa yöpyneet Kuvio 2.8. Matkailijoiden keskeisimmät aktiviteetit tai vierailukohteet Suomen matkan aikana Kuvio 2.9. Minimit, mediaanit, maksimit ja kvartiilit tyytyväisyyden summamuuttujalle, vaikutelmalle hintatasosta ja keskustelunsävylle Kuvio Matkailijoiden mainitsemat parannuskohteet luokiteltuina Kuvio 4.1. Matkailijoiden matkojen syyt kansallisuuksien mukaan Kuvio 4.2. Matkailijoiden yöpymiskaupunkien jakaumat matkan syiden mukaan

5 1 Johdanto 1.1 Taustaa Matkoista saadut ja niihin liittyvät kokemukset ovat turistien kannalta osa matkailun keskeisintä sisältöä (Aho, Honkanen & Saarinen 2001, s. 11). Matkailukokemusten tutkiminen ja niiden tarkastelu eri puhetapojen ja kertomusten näkökulmasta antaa tietoa samaan matkailutuotteeseen (esim. matkakohteeseen) liittyvistä tulkinnoista. Näin pystytään paremmin ymmärtämään kokemusten merkityssisältö ja se, miksi turistit toimivat niin kuin toimivat ja mitkä heidän omat kokemuksensa matkailusta tai matkakohteesta ovat. Kokemusmaailman ymmärtämisestä on matkailuelinkeinolle hyötyä turisteille suurien painoarvojen tunnistamisessa sekä niiden elinkeinon kontrollin ulkopuolella olevien elementtien kartoittamisessa, joissa kielteisten kokemusten riski on suuri. (Aho et al. 2001, s. 25) Matkailijan motiivit ja tarpeet sekä kohdealueen vetovoima matkustamisessa vaikuttavat matkailijan valitsemiin matkustusreitteihin ja kohdealueisiin (Aho et al. 2001, s.127; Rämet, Saarinen & Kauppila 2004, s. 17). Nykyään yksi huomionarvoinen matkailijoiden motiiveihin ja kohdealueen vetovoimaan vaikuttava tekijä on ns. halpalentoliikenne. Alalla avautunut vapaa kilpailu sekä lentoliikenteen sääntelyn purkaminen ovat aiheuttaneet halpalentoyhtiöiden mukaantulon markkinoille ja täten suuren kehitystrendin kansainvälisessä matkailussa. Halpalentoyhtiöiden liikeidea perustuu mahdollisimman matalaan kustannusrakenteeseen, jonka vuoksi yhtiöiden on mahdollista tarjota asiakkailleen tavanomaista edullisempia lentolippuja. Tämän johdosta alan markkinoille on saatu kokonaan uusia asiakasryhmiä kuten esimerkiksi ensikertaa matkustavat henkilöt ja henkilöt, jotka lähtevät matkalle varta vasten sen edullisuuden tähden sekä lyhyelle kaupunkilomalle lähteneet matkustajat. (Talonen & Laiho 2004, s. 39) Tämä kehitystrendi on näkynyt myös Tampereen ja Pirkanmaan kansainvälisessä matkailussa. Tampere-Pirkkalan lentokentän low cost -terminaalissa vuonna 2003 lennot aloittanut Ryanair toi vuoden sisällä lentokentälle noin uutta matkustajaa ja vuoteen 2009 mennessä lentokentän matkustajien määrä oli yli kaksinkertaistunut vuoteen 5

6 2003 verrattuna (Talonen & Laiho 2004, s. 40; Finavia a; Finavia b; Finavia c). Ryanairin osuus Tampere-Pirkkalan lentokentän matkustajamääristä oli vuonna % (Finavia c; Sipilä 2010). Tutkielman edetessä huomataankin Tampere-Pirkkalan lentokentältä lähtevien Ryanairin lentojen edullisuuden olevan yksi vetovoimatekijöistä Suomen matkailussa. 1.2 Tutkimuksen lähtökohta Kyselytutkimus Ryanairin matkustajille Tampere-Pirkkalan lentokentällä ja tämä tutkielma ovat osa Tampereen yliopiston Kauppakorkeakoulun Tutkimus- ja koulutuskeskus Synergosin tuottamaa Market Sensing -projektia. Projektilla kehitetään matkailuyritysten markkinaherkkyyttä toteuttamalla tutkimuksia osallistuvien yritysten ja arvoketjujen henkilöstöstä sekä nykyisistä ja mahdollisista asiakkaista. Myös yhteistyö- ja innovaatioverkoston toiminnat kuuluvat tutkimuksen piiriin. Matkailualan market sensing - ajattelusta lähtöisin olevien innovaatioprosessien ymmärtäminen sekä niihin yhdistyvän akateemisen tutkimustiedon roolin hahmottaminen ovat tutkimushankkeen päätavoitteita. Hankkeeseen osallistuvia yrityksiä ovat Tallink Silja Oy, Airpro Oy (halpalentoliikenne), Go Tampere Oy, Ikaalisten Kylpylä, Ikaalisten Matkatoimisto sekä Tampereen kaupungin elinkeinotoimi. Hanke kokonaisuudessaan on TEKES-rahoitteinen ja projektista valmistuu useita pro gradu -tutkielmia eri painopisteiltä. 1.3 Tutkielman tavoitteet Tutkimuksen lähtökohtana on halpalentoliikenteen kehityksen vaikutus Tampereen ja Pirkanmaan matkailuun ja sitä kautta kiinnostus matkailijoiden motiiveihin matkustaa Suomeen sekä heidän kokemuksiinsa ja näkemyksiinsä heille täällä tarjolla olevista matkailualan palveluista ja vetovoimatekijöistä. Matkailijoille kohdistetulla kyselytutkimuksella päästäänkin tutustumaan parhaiten näihin kiinnostuksen kohteisiin ja näkemään Suomi matkailukohteena heidän näkökulmastaan. 6

7 Tutkielman tarkoituksena on selvittää tilastollisesta näkökulmasta matkailijoiden käyttämiä palveluita ja matkailukohteita ja sitä, miten he arvioivat Suomen tarjontaa turisteille. Tavoitteisiin sisältyy myös analyysi Suomen ja etenkin Pirkanmaan ja Tampereen vetovoimaisuudesta matkailukohteena sekä eri tekijöiden vaikutukset matkailijan yöpymispaikan valintaan, kiinnostuksen kohteisiin ja syihin matkustaa Suomeen. 1.4 Tutkielman rakenne Luvun 1 johdannon jälkeen tutkielmassa tutustutaan aineistoon kertomalla sen keräämiseen liittyvistä yksityiskohdista ja hahmottamalla sen rakennetta kuvailevan analyysin ja kuvioiden avulla. Luvussa 2 aineistoa kuvaillaan tutkielman kannalta tärkeimpien ja mielenkiintoisimpien muuttujien avulla ja hahmotetaan muuttujien jakaumia graafisin esityksin. Aineiston esittelyn jälkeen luvussa 3 syvennytään tarkemmin analyyseissa käytettyihin menetelmiin, joita ovat χ 2 -riippumattomuustesti ja kontingenssikerroin, logistinen regressioanalyysi ja log-lineaariset mallit. Teoreettisen osan jälkeen luvussa 4 sovelletaan edellä mainittuja menetelmiä kyselytutkimuksesta saatuun aineistoon. Menetelmillä tutkitaan muuttujien välisiä riippuvuussuhteita sekä etsitään parhaita mahdollisia malleja kuvaamaan aineistoa. Lukuun 5 on tiivistetty yhteenveto tutkielmasta ja analyysin tuloksista. Lähdeluettelo on sivulla 52 ja tutkielman lopussa ovat liitteinä kyselytutkimuslomake ja SPSS-ajot valituille malleille. 7

8 % 2 Aineisto 2.1 Aineiston kerääminen Tutkimus toteutettiin Tampere-Pirkkalan lentokentällä touko syyskuussa 2009 lomakekyselynä. Lomakkeita jaettiin Ryanairin terminaalissa lähteville ulkomaisille matkustajille noin yhdeksän vuorokauden ajan joka kuukausi satunnaisotannalla. Matkustajilla oli mahdollisuus täyttää lomakkeita myös oma-aloitteisesti lomakkeiden palauttamista varten pystytetyillä pisteillä. Kyselylomakkeiden kielinä olivat englanti, italia ja saksa. Kielien valinta selittyy Ryanairin lentokohteilla ja oletuksesta, että suurin osa kohteisiin matkaavista on kyseisen maan kansalainen tai ainakin osaa nimenomaista kieltä. Yhteistyökumppanina tutkimuksen toteuttamisessa oli Airpro Oy:n henkilökunta. Liitteessä A on kyselylomakkeen sisältö suomenkielisenä. 2.2 Aineiston kuvailu Taustamuuttujat Kyselylomakkeita palautettiin kappaletta, joista hyväksyttiin (84,9 %). Vastaajista miehiä oli 57 % ja naisia 43 % (yhteensä n = 1 463). Naimattomia oli 51 %, naimisissa tai avoliitossa 42 % ja muita 7 % (yhteensä n = 1 437). Nuorin vastaajista oli 7- vuotias ja vanhin 85-vuotias. Alla olevasta diagrammista (kuvio 2.1) näkyy koko aineiston ikäjakauma (n = 1 454), josta nähdään, että suurin osa vastaajista oli alle 35-vuotiaita Vastaajien ikäjakauma alle 25 vuotta yli 64 vuotta Kuvio 2.1. Vastaajien ikäjakauma. 8

9 % % Vastaajista (n = 1 442) noin 92 % oli eurooppalaisia, joista 22 % oli saksalaisia, 16 % italialaisia, 14 % brittejä ja 12 % venäläisiä. Briteillä tarkoitetaan tässä tutkielmassa niitä matkailijoita, jotka ilmoittivat olevansa Yhdistyneen kuningaskunnan kansalaisia. Ulkomailla asuvia suomalaisia oli 3 % vastaajista. Alla olevasta diagrammista (kuvio 2.2) nähdään kansallisuusjakauma tarkemmin Vastaajien kansallisuudet Kuvio 2.2. Vastaajien kansallisuusjakauma. Kysymykseen vastanneista vastaajista (n = 1 286) noin neljännes ilmoitti olevansa opiskelija, millä selittyy osin myös kotitalouden bruttotulojakauma, jossa neljännes vastaajista arvioi kotitaloudessa tienattavan alle kuukaudessa (kuvio 2.3) Vastaajien bruttotulot kuukaudessa alle yli Kuvio 2.3. Kotitalouden arvioidut bruttotulot kuukaudessa. 9

10 % Matkailijoiden syyt matkaan sekä kokemukset ja yöpyminen Suomessa Vastaajat matkustivat suurimmaksi osaksi ystävien ja avio- tai avopuolison kanssa. Vastaajilla oli mahdollisuus valita yksi tai useampia vaihtoehtoja matkaseurasta ja tuloksena oli, että 28 % matkusti ainakin ystävän tai ystävien kanssa ja samoin ainakin avio-tai avopuolison kanssa matkustavia oli 28 %. 20 % vastaajista matkusti ainakin osan matkasta yksin, 11 % lasten tai lastenlasten kanssa ja 10 % tyttö- tai poikaystävän seurassa. Muista matkaseuralaisista suurimman osan muodostivat vanhemmat tai isovanhemmat, työyhteisön jäsen/jäsenet, muut sukulaiset ja yhdistys tai seura. Vastaajat valitsivat keskimäärin 1,2 matkaseuravaihtoehtoa henkilöä kohden. Matkan syyn jakauma nähdään alla olevasta kuviosta (kuvio 2.4). Vastaajat valitsivat keskimäärin 1,1 vaihtoehtoa henkilöä kohden ja kaikista vastaajista (n = 1 593) 48 % ilmoitti matkansa syyksi vapaa-ajanmatkan. 32 % matkalaisista oli sukulais- tai tuttavavierailulla ja 14 % työhön liittyvällä matkalla. Läpikulkumatkalla oli 3 % vastaajista. Muuksi matkan syyksi vastaajat olivat ilmoittaneet muun muassa opiskelun, kalastuksen, opintomatkan, konsertit, häät, tutkimustyön, Nuorten Olympialaiset, turismin, rallin, kansanmusiikkifestivaalit sekä interrailin Vastaajien ilmoittama syy matkaan vapaa-ajanmatka sukulais- tai tuttavavierailu 7 7 muu työmatka kokous- tai kongressimatka 3 läpikulkumatka 12 muu Kuvio 2.4. Jakauma vastaajien syistä matkaan. 10

11 Henkilökohtaiset syyt olivat suurin syy matkustajilla tulla matkalle juuri Suomeen ja heitä oli 40 % vastaajista. Henkilökohtaiset syyt sisältävät muun muassa seuraavia tekijöitä: perhe, ystävät, sukulaiset, häät, hautajaiset, muut perhejuhlat, entinen asuinpaikka, kutsu ja tyttö- tai poikaystävä asuu täällä. Kaikkiaan kysymykseen vastasi matkustajaa. Suomalaisen luonnon vetovoima oli matkailijoiden toiseksi suurin syy Suomeen tulolle (32 %). Suomalaisen luonnon vetovoimaksi luokiteltiin muun muassa seuraavia asioita: järvet, puhdas luonto, kalastus, melonta, uiminen, maaseutu, vaellus, maisemat, talvi, metsät, kesämökki, aurinko, ulkoilma-aktiviteetit, purjehdus, saaristo, marjat, kävely, Karhunkierros ja rauha. Kolmas vahva vetovoimatekijä oli suomalaisuuteen liittyvät asiat (30 %). Suomalaisuuteen liittyviin asioihin luokiteltiin muun muassa sauna, karjalanpiirakka, ruoka, kieli, historia, turvallisuus, uteliaisuus, ensimmäinen kerta Suomessa, muumit, lohi, makkara, vieraanvaraisuus, juhannus, design, eri yhtyeet, artistit ja henkilöt (Nightwish, Ville Valo, Räikkönen, Stratovarius, Children of Bodom), ruisleipä ja kaunis maa. Seuraavasta kuviosta (kuvio 2.5) nähdään Suomeen tulon syyn yksiulotteinen jakauma. Tässä kysymyksessä matkailijat mainitsivat keskimäärin 1,8 asiaa vastaajaa kohden. Suomeen tulon syy Henkilökohtaiset syyt (mm. perhe, ystävät, häät) Suomalaisen luonnon vetovoima (mm. järvet, Suomalaisuuteen liittyvät asiat Irtiotto arjesta Kulttuuri ja tapahtumat (sis. liikunta ja urheilu) Työ, opiskelu ja yhdistystoiminta Matkustamisen helppous ja edullisuus Matkailukohteet, kaupungit ja alueet Muu syy Kuvio 2.5. Suomeen tulon syyn jakauma % 11

12 Matkailijat olivat varanneet matkansa pääosin yli 2 kuukautta ennen matkaa tai vähintään 1-2 kuukautta ennen matkan alkua. Vajaa neljännes vastaajista (23 %) varasi matkan alle kuukautta ennen matkaa ja 7 % lähti matkalle alle viikko varauksen jälkeen. Matkan keston keskiarvo oli koko aineistossa 12,84 vuorokautta, mutta suuret poikkeavat havainnot vääristävät jakaumaa. Tämän vuoksi tässä tilanteessa otetaankin huomioon ainoastaan vastaajat, joiden matkojen kestot ovat olleet korkeintaan 90 vuorokautta, mikä vastaa suurinpiirtein monien vakuutusyhtiöiden määritelmää lomamatkasta. Tällöin matkan keston keskiarvoksi saatiin noin kahdeksan vuorokautta. Vapaa-ajan matkailijoilla sekä sukulaisvierailijoilla keskiarvo oli lähes sama kuin koko aineiston keskiarvo, kun taas muilla työmatkalaisilla keskiarvo kohosi noin 10 vuorokauteen. Kongressi- ja kokousmatkalaisilla keskiarvo oli muita pienempi (5,75 vrk). Vastaajista 46 % yöpyi ainakin yhden yön hotellissa ja 39 % sukulaisten tai tuttavien luona. Seuraavaksi suurin majoitustyyppi vastaajien keskuudessa oli vaihtoehto muu 18 %. Näistä vastauksista suurin osa oli hostelleja ja opiskelija-asuntoloita. Vuokramökissä yöpyneitä oli 11 % ja muita yöpymispaikkoja olivat muun muassa leirintäalue (8 %), laiva (3 %) ja maatila (2 %). Keskimäärin vastaajat yöpyivät 1,3 eri majoitustyypissä matkansa aikana. Yöpymispaikkaa kysyttäessä vastaajilla oli mahdollisuus mainita kuusi eri kaupunkia tai kuntaa yöpymispaikakseen. Keskimäärin vastauksia saatiin 1,8 vastaajaa kohden. Vastaukset luokiteltiin maakunnittain ja Pirkanmaalla oli vähintään yhden yön yöpyneitä 64 % vastaajista. Seuraavaksi suosituin yöpymismaakunta oli Uusimaa, jossa yöpyneitä oli 37 % vastaajista. Hämeessä tai Kymenlaaksossa yöpyi ainoastaan 5 % vastaajista. Kuviosta 2.6 nähdään muuttujan koko jakauma. Vertailun ja Tampereen alueen kiinnostuksen vuoksi yöpymispaikoista tarkasteltiin vielä rinnakkain Tamperetta, Helsinkiä ja muuta maata. Tässä tilanteessa on otettu huomioon vain yksi vaihtoehto kutakin luokkaa kohden vertailun helpottamiseksi. Kuviosta 2.7 huomataan, että noin puolet vastaajista yöpyi ainakin yhden yön Tampereella, mutta vaikka Ryanairin lentokenttä sijaitseekin Tampereen kupeessa, useimmat matkustajat viettivät yönsä Tampereen ulkopuolella. 12

13 % Maakunta, jossa vastaaja yöpyi matkallaan Pirkanmaa Uusimaa Pohjanmaa Savo, Karjala, Kainuu Varsinais-Suomi Keski-Suomi Lappi Satakunta Muu Päijät-Häme Häme Kymenlaakso % Kuvio 2.6. Vastaajien yöpymispaikat maakunnittain jaoteltuna Vastaajien yöpymiskaupungit Suomessa (vain yksi/luokka/vastaaja) Helsinki Tampere Muu paikkakunta Kuvio 2.7. Kaupungit, joissa matkailijat olivat Suomessa yöpyneet. 13

14 Seuraava kuvio 2.8 havainnollistaa matkailijoiden aktiviteetit ja mielenkiinnon kohteet Suomessa. Vastauksia tähän kysymykseen saatiin :ltä vastaajalta eli jokainen vastaaja mainitsi keskimäärin 2,5 vaihtoehtoa keskeisimmäksi aktiviteetikseen. Kaikki matkailijat ilmoittivat ainakin yhdeksi keskeisimmäksi vierailukohteekseen kaupungin, kunnan tai alueen. Luokka sisältää nimensä mukaan eri kunnat ja kaupungit, kaupunkien alueet esimerkiksi keskustat, torit ja satamat sekä Lapin ja napapiirin. Myös ulkomaiset kaupungit (mm. Tallinna) luokiteltiin mukaan tähän ryhmään. Puolet vastaajista mainitsi luonnon ja luontoon liittyvien aktiviteettien olleen keskeisiä asioita loman aikana. Tämä luokka pitää sisällään selvästi luontoon liittyvät alueet kuten Rauhaniemi, Viikinsaari, Seurasaari, Pyynikki, Pispala, Saimaa, leirintäalueet, puistot, maaseutu, saaristo, rannikko ja Itämeri. Näiden lisäksi muun muassa seuraavat luontoon liittyvät aktiviteetit ja kohteet sisältyvät tähän luokkaan: kalastus, vaellus, purjehdus, veneily, marjanpoiminta, kävely, melonta, keskiyön aurinko, linnut, luonto, piknik, patikointi, retkeily, joet, mäet, järvet, mökkeily, uiminen, karhujen tarkkailu ja huskyt. Matkailukohteet, kulttuurikohteet sekä viihde ja vapaa-aika olivat suurinpiirtein yhtä suosittuja aktiviteetteja matkailijoiden keskuudessa. Matkailukohteet sisältävät muun muassa laskettelukeskukset, Turun, Suomen-, Savon ja Hämeen linnat, näkötornit, eläintarhat, huvipuistot, nähtävyydet, kylpylät, ametistikaivoksen, joulupukin kylän sekä Haverin kultakaivoksen. Kulttuurikohteisiin luokiteltiin kirkot, museot, oopperat, teatterit, eduskuntatalo, Presidentinlinna sekä taidenäyttelyt ja galleriat. Viihde ja vapaa-aika luokiteltiin sisältämään muun muassa seuraavia asioita: ravintolat, baarit, pubit, juhliminen, laulaminen, tax free, minigolf, risteilyt, olut, matkustelu, syöminen ja juominen, yöelämä, tytöt, kahvilat, vapaa-aika, rapujuhlat, markkinat sekä auringonotto ja karaoke. Vajaa kolmannes vastaajista (27 %) oli viehtynyt suomalaisuuteen liittyviin asioihin, liikuntaan ja urheiluun tai tapahtumiin. Suomalaisuuteen liittyviin asioihin luokiteltiin muun muassa juhannus, joulupukki, lohi, makkara, sauna, ruoka, joulu, suomalaiset, laavu, Alvar Aalto, kauneus, siisteys, muumit, avantouinti ja historia. Liikunta ja urheilu sisältävät muun muassa geokätkennän, ratsastuksen, hiihdon, pyöräilyn, golfin, stadionit, vesiurheilun, juoksemisen ja lumilautailun. Urheilutapahtumat, kuten Veteraaniyleisurheilun MM-kilpailut ja Nuorten Olympialaiset luokiteltiin luokkaan 14

15 tapahtumat, joka näiden lisäksi sisältää muun muassa erilaiset messut, musiikkifestivaalit, partiolaisten tapaamisen, Super Rallyn, leirit ja suviseurat. Ostokset, työ ja opiskelu sekä henkilökohtaiset asiat olivat yhtä suosittuja aktiviteetteja matkan aikana. Jokainen näistä kolmesta luokasta sai 5 %:n osuuden matkailijoiden vastauksista. Henkilökohtaisilla asioilla tarkoitetaan tässä tutkimuksessa muun muassa ystävien tapaamista, perhettä ja sukulaisia, häitä ja muita sukujuhlia, vierailua, asuntokauppoja ja oleskelua perheen kanssa. Keskeisin aktiviteetti tai vierailukohde matkan aikana Kaupungit, kunnat, alueet Luonto ja luontoon liittyvät aktiviteetit Matkailukohteet Kulttuurikohteet Viihde ja vapaa-aika Suomalaisuuteen liittyvät asiat Liikunta ja urheilu Tapahtumat Ostokset, kaupat, tax free Työ, opiskelu ja yhdistystoiminta Henkilökohtaiset asiat Muut asiat % Kuvio 2.8. Matkailijoiden keskeisimmät aktiviteetit tai vierailukohteet Suomen matkan aikana. Tyytyväisyys majoituksen ja ravintoloiden hinta-laatu -suhteisiin, palvelun tasoon ja matkaan yleisesti Vastaajat olivat suhteellisen tyytyväisiä majoituksen ja ravintolapalveluiden hinta-laatu - suhteisiin, palvelun tasoon ja matkaan yleisesti. Yleistä tyytyväisyyttä mitattiin neljän 15

16 edellä mainitun muuttujan summamuuttujalla, josta saatiin keskiarvoksi 7,19. Tässä käytettiin myös asteikkoa 1 10, missä 1 = hyvin tyytymätön ja 10 = hyvin tyytyväinen. 95 %:n luottamusvälillä yleinen tyytyväisyys palveluun, hintoihin ja matkaan sai arvosanaksi 7,10 7,28. Vastaajien mielestä hintataso Suomessa vaikuttaa suhteellisen kalliilta. Asteikolla 1 10, missä 1 = hyvin kallis ja 10 = hyvin halpa, hintatason keskiarvoksi saatiin 3, %:n luottamusvälillä hintatason vaikutelma liikkuu 3,71 ja 3,95 välillä. Vastaajat siis mielsivät Suomen hintatason ennemmin kalliiksi kuin halvaksi. Suomesta matkakohteena puhutaan kuitenkin positiiviseen sävyyn ystäville ja tuttaville. Keskiarvoksi muodostui 8,00 (1 = hyvin negatiivinen, 10 = hyvin positiivinen) ja 95 % luottamusvälillä keskustelunsävyn arvosanat olivat 7,90 8,10. Alla oleva kuvio (kuvio 2.9) havainnollistaa rinnakkain matkailijoiden tyytyväisyyksien jakaumien rakennetta eri tilanteissa Tyytyväisyys palveluun, hintoihin ja matkaan yleensä Tyytyväisyys ja vaikutelmat Suomesta matkakohteena Vaikutelma hintatasosta Suomessa Keskustelunsävy Suomesta puhuttaessa Kuvio 2.9. Minimit, mediaanit, maksimit ja kvartiilit tyytyväisyyden summamuuttujalle, vaikutelmalle hintatasosta ja keskustelunsävylle. Matkustajien mielipiteet Suomen hintatason kalleudesta ilmenevät myös palveluiden parannuskohteita kysyttäessä. 35 % vastaajista oli sitä mieltä, että kallis hintataso oli ainakin yksi asia mihin he kaipasivat parannusta. Selkeä parannuskohde oli myös Pirkkalan 16

17 lentokenttään ja Ryanairiin liittyvät asiat, kuten aikataulut, henkilökunnan ystävällisyys, terminaali 2 ja tilat lentoasemalla, matkustaminen Pirkkalan lentoasemalle (bussiyhteydet ja aikataulut) ja informaatio busseista. Kolmas voimakkaasti esiin tullut parannuskohde oli turisteille kohdistettu matkailuinformaatio. Matkailijat kaipasivat muun muassa lisää tieviitoituksia, englannin osaamista (bussikuskit), enemmän tietoa englanniksi, opasteita turistikohteisiin ja supermarketteihin sekä enemmän informaatiopisteitä. Keskimäärin vastauksia saatiin 1,3 vastaajaa kohden, kun n oli 572. Parannuskohteiden jakauma nähdään seuraavasta kuviosta Matkailijoiden mainitsemat parannuskohteet Hintataso Suomessa Pirkkalan lentokenttään ja Ryanairiin liittyvät asiat Matkailuinformaatio turisteille Kulttuuriset asiat Palvelut matkailijoille Majoitus ja ravintolat Palvelun taso Julkinen liikenne Yleinen siisteys ja julkiset tilat Muut asiat Ei parannettavaa % Kuvio Matkailijoiden mainitsemat parannuskohteet luokiteltuina. 2 % vastaajista oli sitä mieltä, että parannettavaa itse palveluissa ei ollut, mutta palvelutilanteissa parannusta kaipasi 20 % vastaajista (n = 1 157). Eniten parannusta matkailijat kaipasivat Pirkkalan lentokenttään ja Ryanairiin liittyviin palveluihin (35 %). Toiseksi eniten parannusta toivottiin palvelun tasoon (15 %) ja kolmanneksi matkailuinformaatioon turisteille (11 %). Tämä muuttuja luokiteltiin samoin perustein kuin edellä mainittu palveluiden parannuskohteet ja havaintojen määrä tässä tapauksessa oli

18 Tiedonhaku ja internetin käyttö vastaajasta 84 % käytti internetiä suunnitellessaan matkaa Suomeen näistä matkustajista oli määritellyt tarkemmin mitä sivustoja he matkan suunnittelussa ja tiedonhaussa käyttivät ja huomataan, että heistä 63 % suunnitteli matkaansa Ryanairin internetsivujen avulla. Toiseksi suosituin sivusto oli kohdekaupungin tai -alueen internetsivut (34 %) ja kolmanneksi suurin luokka oli Suomen maaportaali (www.visitfinland.com) 27 %:n osuudella. Vastaajat olivat hakeneet tietoa keskimäärin 2,1 sivustolta suunnitellessaan matkaa. Seuraava vaakadiagrammi (kuvio 2.10) havainnollistaa tilannetta. Jos matkan suunnittelussa käytettiin internetiä, mitä sivustoja käytettiin? Ryanairin internetsivut kohdekaupunki/-alue Suomen maaportaali hotellivarausjärjestelmät yksittäinen matkailukohde/tapahtuma joku muu internetin keskustelupalstat/sosiaaliset laivayhtiö lentoyhtiö suomalainen matkanjärjestäjä/matkatoimisto oman alan kokous-/kongressisivusto lähtömään matkanjärjestäjä/matkatoimisto % Kuvio Matkan suunnittelussa käytetyt internetsivustot. Matkustajilta tiedusteltiin myös heidän tyytyväisyyttään internetistä saamaansa ennakkoinformaatioon Suomesta ja Tampereen alueesta asteikolla yhdestä kymmeneen. Suomesta saatuun ennakkotietoon oltiin suhteellisen tyytyväisiä keskiarvolla 7,25 (n = 18

19 1018). Tampereen alueesta saatuun tietoon oltiin myös tyytyväisiä vaikkakin keskiarvoksi tuli hieman koko Suomea heikompi 6,88 (n = 875). 326 vastaajaa olivat maininneet myös kohteita, joista he olisivat halunneet löytää enemmän tietoa internetistä. Eniten tietoa kaivattiin tapahtumista ja aktiviteeteista (21 %) sekä Suomesta ja suomalaisuudesta (21 %). Havainnot olivat hyvin tasaisesti jakautuneet ja prosentuaaliset erot eri luokkien kesken olivat suhteellisen pienet. 20 % vastaajista olisi halunnut lisätietoa majoituksista ja ravintoloista, 19 % toivoi lisätietoa hinnoista ja aukioloajoista ja 18 % ei löytänyt tarpeeksi tietoa matkailukohteista ja palveluista matkailijoille. Keskimäärin matkailijat mainitsivat 1,4 kohdetta, joista he olisivat halunneet löytää ennakkotietoa internetistä. Pirkkalan lentokenttään ja Ryanairiin liittyviin asioihin liittyvä informaatio kiinnosti 15 prosenttia vastaajista ja julkinen liikenne 13 prosenttia. 8 % toivoi löytäneensä internetistä kaupunkien ja aluieden karttoja ja sijaintitietoja. 19

20 3 Kyselyaineiston tilastollinen analyysi 3.1 Tutkimusmenetelmät Tässä tutkielmassa käytetään tutkimusmenetelminä logistista regressioanalyysia, loglineaarisia malleja ja riippuvuustarkasteluissa χ 2 -testiä sekä keskiarvojen testausta. Tässä luvussa esitellään menetelmien teoriaa sekä analyysien lähtökohtia ja perusteita χ 2 -riippumattomuustesti ja kontingenssikerroin χ 2 -riippumattomuustesti (Chi-Square) mittaa valittujen muuttujien välistä tilastollista riippuvuutta. Oletuksena eli nollahypoteesina mallissa on, että muuttujat ovat riippumattomia keskenään. Nollahypoteesi hylätään, jos χ 2 -testisuureen arvo ylittää annetun kriittisen arvon. Testisuureen arvo saadaan odotetuista ja havaituista frekvensseistä kaavalla (3.1) χ 2 =, missä k = rivien lukumäärä, l = sarakkeiden lukumäärä, O ij = i:nnen rivin j:nnen sarakkeen havaitu frekvenssi ja E ij = i:nnen rivin ja j:nnen sarakkeen odotettu frekvenssi. Testisuure (3.1) noudattaa χ 2 -jakaumaa vapausastein (k-1)(l-1). (Heikkilä 1998, s ) P-arvolla määritellään havaittujen ja odotettujen frekvenssien poikkeaman tilastollinen merkitsevyys eli sattumasta johtuvan riippuvuuden riski. Raja-arvona tässä käytetään esimerkiksi 5 %:n merkitsevyystasoa. Kun p-arvo on suurempi kuin 0,05, nollahypoteesi jää voimaan ja muuttujien todetaan olevan riippumattomia toisistaan. (Heikkilä 1998, s. 212) 20

21 χ 2 -testisuureen avulla pystytään laskemaan luokitteluasteikollisten muuttujien välistä riippuvuutta kuvaava kontingenssikerroin (Contingency Coefficient). Kertoimen arvo on aina pienempi kuin 1 mutta suurempi tai yhtä suuri kuin 0. Heikkous kertoimen käytössä on se, että kertoimia ei voi vertailla keskenään, jos niiden arvot on laskettu eri kokoisista taulukoista. Kontingenssikerroin lasketaan kaavalla (3.2) C =, missä n = havaintojen lukumäärä. (FSD) Logistinen regressioanalyysi Logistinen regressioanalyysi on yleistettyjen lineaaristen mallien (GLM) erikoistapaus, jossa selitettävän ja selittävän muuttujan välinen riippuvuus ei ole tavallisen regressioanalyysin tapaan lineaarinen, vaan se noudattaa S-käyrää (Agresti 1996, s. 77; Hosmer & Lemeshow 2000, s. 5). Se on vakiintunut käytettäväksi malliksi kategoriselle aineistolle silloin, kun selitettävänä muuttujana on kaksi- tai useampiluokkainen diskreetti muuttuja (Hosmer & Lemeshow 2000, s. 1). Useimmiten tämä selitettävä muuttuja on dikotominen eli muuttuja saa kaksi arvoa, joista toinen kuvaa onnistumista ja toinen epäonnistumista. Logistisella regressioanalyysilla mallinnetaankin tämän onnistumisen todennäköisyyttä. Todennäköisyyksien mallintamiseen käytetään kaavaa: (3.3) π(x) =, 21

22 missä α on vakio, β regressiokerroin ja x selittävä muuttuja. (Agresti 1996, s. 103, 122) Logistisen regressioanalyysin tuloksia on usein helpointa tulkita vetojen (odds) ja vedonlyöntisuhteen (odds ratio) avulla. Vedonlyöntisuhteella ennustetaan tapahtuman todennäköisyyden kasvua tai laskua, kun selittävän muuttujan arvo kasvaa yhdellä yksiköllä. Tällöin regressiokertoimen β etumerkki kertoo väheneekö vai kasvaako tapahtuman todennäköisyys. Kun β = 0, vedonlyöntisuhde pysyy samana vaikka selittävän muuttujan arvo muuttuu. Veto määritellään seuraavasti: (3.4) odds = = exp(α + βx). Silloin vedon logaritmi eli (3.5) logit = log = α + βx on lineaarinen. Usean selittävän muuttujan logit-malli on muotoa (3.6) logit = α +, missä ovat selittäviä muuttujia ja k selittäjien lukumäärä. (Agresti 1996, s , 122). 22

23 3.1.3 Log-lineaariset mallit Log-lineaarisilla malleilla etsitään sopivaa mallia selittämään luokitteluasteikollisten muuttujien välistä riippuvuutta solufrekvenssien avulla. Kun muuttujat ovat kategorisia ja toisistaan riippumattomia, kaksisuuntaisen kontingenssitaulukon solujen yhteinen todennäköisyys noudattaa muotoa (3.7) π ij = π i+ π +j, i = 1,,I, j = 1,,J. Log-lineaarisissa malleissa käytetään solutodennäköisyyksien {π ij } sijasta odotettuja frekvenssejä {μ ij }, jotka ovat muotoa μ ij = nπ i+ π +j kaikilla i:n ja j:n arvoilla, missä n on havaintojen lukumäärä. (Agresti 1996, s ) Kahden muuttujan (X ja Y) tilanteessa log-lineaarinen riippumattomuuden malli määritellään seuraavasti: (3.8) log μ ij = λ + +, missä on luokittelun vaikutus X:ään i. rivillä ja on luokittelun vaikutus Y:hyn j. sarakkeella. Mitä suuremmat vaikutukset ovat, sitä suuremmat ovat odotetut frekvenssit kyseisellä rivillä tai sarakkeella. (Agresti 1996, s ) Log-lineaarisen mallin hyvyys mitataan χ 2 -testisuureen (Pearson chi-squared statistic) ja G 2 -testisuureen (likelihood-ratio chi-squared statistic) avulla. Testisuureet lasketaan kaavoilla 23

24 (3.9) G 2 = 2, (3.10.) χ 2 =. Mitä pienempiä testisuureet ovat, sitä paremmin malli sopii aineistoon ja näin ollen testisuureiden p-arvot kasvavat (Agresti 1996, s , s. 154; Mauranen, a.). Saturoidussa log-lineaarisessa mallissa näkyy myös muuttujien välinen vuorovaikutustermi ja malli saa muodon (3.11) log μ ij = λ + + +, missä kuvaa muuttujien X ja Y välistä riippuvuutta ja malli kokonaisuudessaan vastaa täydellistä havaittujen frekvenssien vastaavuutta odotettuihin frekvensseihin. Saturoitussa mallissa ovat mukana kaikki IJ parametria ja siten malli sopii aina täydellisesti aineistoon. (Agresti 1996, s ) Kolmen muuttujan tapauksessa malli muodostuu saturoitua kahden muuttujan mallia vastaavasti siten, että mallissa ovat mukana kaikkien kolmen muuttujan omavaikutukset sekä yhdysvaikutukset. Täydellinen kolmen muuttujan log-lineaarinen malli näyttää seuraavalta: (3.12) log μ ijk = λ

25 Kolmen muuttujan, esimerkiksi (XY, XZ, YZ), yhdysvaikutustermien ehdollinen vedonlyöntisuhde (conditional odds ratio) θ XY(k) kuvaa muuttujien X ja Y välistä yhteyttä siten, että esimerkiksi 2*2*K -taulukolle suhde näyttää seuraavalta: (3.13) log θ XY(k) = log = + - -, missä k = 1,, K. Malli 3.13 seuraa mallin 3.12 tapauksesta, jossa ei ole kolmen muuttujan yhdysvaikutusta. Kuten kaavasta 3.13 huomataan ehdollinen vedonlyöntisuhde ei riipu muuttujasta Z, joten suhde pysyy samana kaikilla Z:n tasoilla. Samoin määräytyy myös muuttujien X ja Z vedonlyöntisuhde eli suhde pysyy samana kaikilla Y:n tasoilla. Tämä pätee kaikille kolmen muuttujan malleille, missä ei ole mukana kolmen tekijän vuorovaikutustermiä. (Agresti 1996, s ) Useamman muuttujan tapauksessa malli muodostetaan kahta edellä mainittua tapausta vastaavasti muuttujien omavaikutuksista ja yhdysvaikutuksista. Mitä useammanasteista yhdysvaikutus on, sitä hankalampaa on mallin tulkinta. Sen vuoksi suositellaankin mahdollisimman yksinkertaista mallia, vaikka mallin hyvyystestit osoittaisivatkin monimutkaisen mallin olevan aineistoon sopivuudeltaan paras. (Agresti 1996, s ). 25

26 4 Tutkimustuloksia Aloitetaan aineiston analysointi riippuvuussuhteiden tarkastelulla, jossa tulkinnan apuna käytetään χ 2 -riippumattomuustestiä, kontingenssikertoimia ja keskiarvojen testausta. Tämän jälkeen etsitään aineistoon sopivia malleja logistisella regressioanalyysilla ja loglineaarisilla malleilla. Aineiston analysoinnit suoritettiin SPSS- ja Tixel-ohjelmistoilla. 4.1 Riippuvuussuhteiden tarkastelua Seuraavissa neljässä alaluvussa tarkastellaan mielenkiintoisimpien muuttujien jakaumia ja niiden välisiä riippuvuuksia χ 2 -riippumattomuustestin, ristiintaulukoiden, p-arvojen ja kontingenssilukujen avulla. Luvussa käytetään myös keskiarvojen testausta F- testisuureen avulla, kun mitataan matkailijoiden tyytyväisyyttä eri ryhmittelymuuttujilla. Otoksien oletetaan olevan riippumattomia toisistaan, mikä on edellytys sille, että keskiarvojen testaus voidaan suorittaa (Heikkilä 1998, s. 224). Merkitsevyystasoksi asetetaan 5 %. Riippuvuuksien tarkasteluissa selitettäviä muuttujia ovat matkan syyt, majoitustyyppi, keskeisimmät aktiviteetit matkalla sekä matkailijoiden tyytyväisyydet palveluihin ja matkaan yleensä Matkan syyt Kuviosta 4.1 nähdään matkailijoiden syyt matkalle lähtöön kansallisuuksittain. P-arvon (0,00) mukaan ero eri kansallisuuksien matkan syiden välillä on tilastollisesti erittäin merkitsevä, jolloin tulkitaan, että matkailijan mainitsema matkan syy riippuu hänen kansallisuudestaan. Kontingenssikerroin (0,338) (χ 2 = 205,56; df = 20) ilmaisee riippuvuuden olevan kohtalaista. 26

27 Matkan syy kansallisuuksien mukaan saksa britannia italia venäjä muu 0 % 10 % 20 % 30 % 40 % 50 % 60 % 70 % 80 % 90 % 100 % vapaa-ajanmatka sukulais- tai tuttavavierailu kokous- tai kongressimatka muu työmatka läpikulkumatka muu Kuvio 4.1. Matkailijoiden matkojen syyt kansallisuuksien mukaan. Kaikista kansallisuuksista suurin osa matkailijoista tuli Suomeen joko vapaa-ajan matkalle tai sukulais- tai tuttavavierailulle. Briteistä yli 10 % kävi täällä myös kokous- tai kongressimatkalla. Venäläisistä matkailijoista vajaa 20 % oli Suomessa läpikulkumatkalla, mikä on huomattavasti enemmän kuin muilla kansallisuuksilla. Pietarin maantieteellinen läheisyys, sieltä lähtevien lentojen kalliit hinnat ja helppokulkuisuus Suomeen olivat todennäköisiä syitä sille, miksi niin monet venäläiset olivat ainoastaan läpikulkumatkalla Suomessa. Seuraavassa ristiintaulukoinnissa asetettiin yöpymispaikka selitettäväksi muuttujaksi, koska halutaan tarkastella vaikuttaako matkan syy siihen, missä kaupungissa matkailija on yöpynyt. Kun tarkastellaan yöpymispaikkaa matkan syyn perusteella, niin kontingenssikertoimen 0,183 (χ 2 = 69,53; df = 10) perusteella voidaan todeta, että matkan syyllä ja yöpymispaikalla on heikkoa riippuvuutta (p-arvo = 0,00). Käytännössä yöpymispaikka, esimerkiksi Helsinki, riippuu heikosti siitä, mikä on ollut matkailijan syy matkustaa Suomeen. Seuraava kuvio 4.2 havainnollistaa tilannetta graafisesti. Kuviosta nähdään, että läpikulkumatkalla olleista ja kokous- tai kongressimatkalaisista suurin osa yöpyi Tampereella. Sukulais- ja tuttavavierailut vetivät matkailijoita oletettavastikin myös Helsingin ja Tampereen ulkopuolelle. Muulla työmatkalla olleet yöpyivät paljon 27

28 Tampereella sekä muualla Suomessa. Vapaa-ajan matkalaisten yöpymispaikat olivat jakautuneet melko tasaisesti vaikka heistäkin suurin osa yöpyi muualla kuin Helsingissä. Yöpymispaikka- muuttujassa tässä tilanteessa huomioitiin matkailijalta ainoastaan yksi maininta luokkaa kohden. Esimerkiksi jos henkilö mainitsi yöpyneensä Kotkassa ja Järvenpäässä, niin luokkaan muu kaupunki kirjattiin vain yksi havainto. Näin toimittiin sen vuoksi, että tässä oli kiinnostuksen kohteena ennemminkin yöpymispaikkojen jakauma kuin vietettyjen öiden määrä eri kaupungeissa. vapaa-ajanmatka sukulais- tai tuttavavierailu kokous- tai kongressimatka muu työmatka läpikulkumatka muu Yöpymiskaupunki matkan syyn mukaan 0 % 20 % 40 % 60 % 80 % 100 % Helsinki Tampere Muu paikkakunta Kuvio 4.2. Matkailijoiden yöpymiskaupunkien jakaumat matkan syiden mukaan Majoitustyyppi Majoitustyypin ja matkaseuran ristiintaulukoinnista saatiin p-arvoksi 0,00 sekä kontingenssikertoimeksi 0,321 (χ 2 = 239,34; df = 54). Luvuista havaitaan, että matkailijan matkaseura vaikutti siihen, minkä majoitustyypin matkailija oli valinnut. Kollegoiden mukana matkustaneista yli 70 % yöpyi hotellissa, kun taas yksin matkustaneista suurin osa sai majapaikan sukulaisten tai tuttavien luota. Leirintäalueet olivat suhteellisen suosittua yöpymisaluetta silloin, kun matkaseurana oli muita kuin perheenjäseniä, ystäviä tai työyhteisön tai yhdistyksen jäseniä. Useimmiten nämä muut matkaseuralaiset olivat harrastusryhmiä, partiolaisia tai muita ryhmien jäseniä, joiden mukana vastaajat matkallaan 28

29 olivat. He yöpyivät myös paljon muun muassa hostelleissa ja asuntoloissa, jotka kuuluvat luokkaan muu majoitus. Ystävien ja perheen seurassa matkustettaessa yövyttiin paljon hotelleissa sekä sukulaisten ja tuttavien luona. Perheen, ystävien ja yhdistyksen jäsenien kanssa yövyttiin jonkin verran myös vuokramökeissä. Kuviosta 4.3 nähdään miten majoitustyypit jakautuivat vastaajien ilmoittaman matkaseuran mukaan. Majoitustyyppi matkaseuran mukaan avio- tai avopuoliso lapset tai lapsenlapset vanhemmat tai isovanhemmat muut sukulaiset tyttö- tai poikaystävä ystävä tai ystävät työyhteisön jäsen tai jäsenet yhdistys tai seura yksin muu 0 % 10 % 20 % 30 % 40 % 50 % 60 % 70 % 80 % 90 % 100 % hotelli vuokramökki laiva leirintäalue maatila sukulaiset muu Kuvio 4.3. Majoitustyyppien jakauma sen mukaan kenen kanssa vastaaja on ollut matkalla. Kuviosta 4.4 voidaan tarkastella tarkemmin eri majoitustyyppien jakaumaa Tampereella, Helsingissä sekä muualla Suomessa. Kontingenssikertoimen 0,183 (χ 2 = 88,31; df = 12) ja p-arvon (0,00) perusteella matkailijan yöpymiskaupungin valinta vaikutti matkailijan majoittumistapaan. Kaupunkien sisäiset prosenttiosuudet ylittävät sata prosenttia sen vuoksi, että vastaajan oli mahdollista mainita useampi kuin yksi matkan aikana käytetty majoitustyyppi, mutta kaupunkiluokittelussa on huomioitu vastaajalta ainoastaan yksi havainto luokkaa kohden. 29

30 Helsingissä ja Tampereella hotellit olivat suosituimpia yöpymispaikkoja, kun taas muualla Suomessa yöpyneet yöpyivät useimmiten sukulaisten ja tuttavien luona. Tämä tulos on oletettavasti linjassa sen kanssa mitä aiemmin havaittiin, että kun matkan syynä oli sukulais- tai tuttavavierailu, yöpyminen tapahtui pääosin Tampereen ja Helsingin ulkopuolella. Vaihtoehtoiset yöpymispaikat, kuten hostellit, asuntolat, junat ja omat asunnot, olivat kolmanneksi suurin majoittumismuoto niin Helsingissä, Tampereella kuin muuallakin Suomessa. Majoitustyypit eri yöpymiskaupungeissa % hotelli vuokramökki laiva leirintäalue maatila sukulaiset muu 0 Helsinki Tampere Muu paikkakunta Kuvio 4.4. Majoitustyypit sen mukaan missä kaupungissa matkailija on yöpynyt Keskeisimmät vierailukohteet ja aktiviteetit matkalla Matkan keskeisimpien vierailukohteiden ja aktiviteettien riippuvuus matkailijan kansallisuudesta oli kohtalaista (kontingenssikerroin 0,325 ja χ 2 = 232,38; df = 44) ja merkitsevää (p-arvo = 0,00). Tässä tapauksessa yöpymiskaupunkien lailla vastaajalta on otettu huomioon ainoastaan yksi havainto luokkaa kohden. Esimerkkinä mainitaan tilanne, jossa vastaaja mainitsi kaksi eri kaupunkia keskeisimmiksi vierailukohteikseen. Tällöin häneltä on huomioitu ainoastaan yksi havainto luokkaan kaupungit, kunnat ja alueet. Näin päästään paremmin käsiksi aktiviteettien ja vierailukohteiden yleisempään 30

31 vetovoimaisuuden jakaumaan eikä niinkään kohteiden vierailukerroista koostuvaan jakaumaan. Kuviosta 4.5 nähdään muun muassa, että italialaisia kiehtoivat muita enemmän kaupungit, kunnat ja alueet. Venäläisistä matkailijoista kukaan ei maininnut tapahtumia tai työmatkoja keskeisimmiksi aktiviteeteikseen. Tämä varmasti selittyy ainakin osin sillä, että suurin osa kyselyyn vastanneista venäläisistä matkailijoista oli ainoastaan läpikulkumatkalla, jonka vuoksi oleellisimmat vierailukohteet ja aktiviteetit liittyivät ajomatkan varrelle sijoittuneisiin kaupunkeihin, nähtävyyksiin ja luontoon sekä ostoshetkiin. Keskeinen vierailukohde tai aktiviteetti kansallisuuden mukaan saksa britannia italia venäjä muu 0 % 20 % 40 % 60 % 80 % 100 % Kaupungit, kunnat, alueet Tapahtumat Liikunta ja urheilu Henkilökohtaiset asiat Suomalaisuuteen liittyvät asiat Muut asiat Matkailukohteet Luonto ja luontoon liittyvät aktiviteetit Työ, opiskelu ja yhdistystoiminta Kulttuurikohteet Viihde ja vapaa-aika Ostokset, kaupat, tax free Kuvio 4.5. Keskeisimpien vierailukohteiden ja aktiviteettien jakauma kansallisuuksittain. Seuraavassa kuviossa (kuvio 4.6) hahmottuu keskeisen aktiviteetin tai vierailukohteen ja matkan syyn välinen yhteys. Kontingenssikertoimen 0,4 (χ 2 = 401,51; df = 55) perusteella riippuvuus on kohtalaista ja p-arvo 0,00 kertoo vastaajien matkan syyn selittävän matkailijan keskeisiä tekemisiä matkan aikana. Kaupungit, kunnat ja alueet erottuivat tässäkin selvästi ensisijaisiksi kokemuksiksi oli matkan syy mikä tahansa. Selkeästi erottuu myös kokous-, kongressi- tai muulla työmatkalla olleiden ilmoitus työn olleen matkan 31

32 keskeinen tarkoitus kaupunkien, kuntien ja alueiden lisäksi. Vapaa-ajan matkalaiset ja läpikulkumatkalaiset kiinnostuivat matkailukohteista ja muun matkan syyn valinneet liikunnasta ja urheilusta. Suomalaisuuteen liittyvät asiat kiehtoivat eniten muulla matkalla olleita ja sukulais- tai tuttavavierailulla olleita matkustajia. Läpikulkumatkalaiset ja kokoustai kongressimatkalaiset valitsivat muita useammin yhdeksi keskeisimmäksi aktiviteetikseen kulttuurikohteet. Läpikulkumatkalaisille ostokset olivat myös mainittavassa osassa matkalla Suomeen. Keskeinen vierailukohde tai aktiviteetti matkan syiden mukaan vapaa-ajanmatka sukulais- tai tuttavavierailu kokous- tai kongressimatka muu työmatka läpikulkumatka muu 0 % 20 % 40 % 60 % 80 % 100 % Kaupungit, kunnat, alueet Tapahtumat Liikunta ja urheilu Henkilökohtaiset asiat Suomalaisuuteen liittyvät asiat Muut asiat Matkailukohteet Luonto ja luontoon liittyvät aktiviteetit Työ, opiskelu ja yhdistystoiminta Kulttuurikohteet Viihde ja vapaa-aika Ostokset, kaupat, tax free Kuvio 4.6. Keskeisimmät vierailukohteet ja aktiviteetit matkailijan matkan syyn mukaan tarkasteltuna Tyytyväisyydet hinta-laatu -suhteisiin, palveluihin ja matkaan yleensä Matkailijoiden tyytyväisyyttä mitattiin asteikolla yhdestä kymmeneen (1 10). Vastaajilta tiedusteltiin tyytyväisyyttä majoituksen ja ravintoloiden hinta-laatu suhteeseen, 32

33 suomalaisen palvelun tasoon ja matkaan yleensä sekä mielipidettä keskustelunsävyyn ja yleiseen hintatasoon. Asteikolla 1 10 tyytyväisyydessä (kuvio 4.7, kohdat 1-4 sekä kuvio 4.8) 1 on erittäin tyytymätön ja 10 erittäin tyytyväinen. Vaikutelmassa hintatasossa (kuvio 4.7, kohta 5) 1 on erittäin kallis ja 10 erittäin halpa ja keskustelunsävyssä (kuvio 4.7, kohta 6) vastaavasti 1 on erittäin negatiivinen ja 10 erittäin positiivinen. Tyytyväisyys matkaan kansallisuuksien mukaan Seuraavassa kuviossa (kuvio 4.7), jossa on boxplot-kuviot kuudelle eri tyytyväisyyden mittarille, havainnollistuu tiivistettynä tyytyväisyyksien mittarit matkailijoiden kansallisuuksien mukaan. Boxplotissa mustat pisteet kuvaavat havaintojen minimejä ja maksimeja, laatikon alareuna alakvartiilia, yläreuna yläkvartiilia, musta pieni neliö laatikon keskellä kuvaa havaintojen mediaania ja viikset eli pystyjanat näyttävät havaintojen vaihteluvälin (Heikkilä 1998, s. 174). Yleisellä tasolla voidaan sanoa matkailijoiden olleen suhteellisen tyytyväisiä kansallisuudesta huolimatta niin majoituksen ja ravintoloiden hinta-laatu -suhteesiin, palvelun tasoon kuin matkaan yleensä. Eri kansallisuuksien välillä oli testauksessa kuitenkin eroja siinä miten tyytyväisiä he kyseistä asiaa kohtaan olivat. Keskiarvojen testauksissa vaiheissa 1 4 kaikissa kansallisuuksien väliset erot olivat tilastollisesti joko merkitseviä tai erittäin merkitseviä 5 %:n riskitasolla (1: p = 0,0029; 2: p = 0,00; 3: p = 0,00; 4: p = 0,00001). Kohdassa 1 saksalaisten tyytyväisyys jakautuu hieman isommalle alueelle kuin muilla kansallisuuksilla. 50 % havainnoista sijoittuu välille [4, 9). Italialaiset vaikuttivat olleen suhteellisen yksimielisiä majoituksen hinta-laatu -suhteesta, sillä puolet havainnoista kuuluu välille [6, 8) mediaanin ollessa 7. Kohdassa 2 mitattiin tyytyväisyyttä ravintoloiden hinta-laatu -suhteeseen ja siihen saksalaiset vaikuttivat olleen hieman tyytymättömämpiä kuin muiden maiden vastaajat. Heillä 75 % havainnoista oli pienempiä kuin 7 ja mediaani sai arvon 5. Briteillä ja 33

34 venäläisillä puolestaan tyytyväisyyden mediaani oli 7 ja 50 % havainnoista sijoittui briteillä välille [5, 8) ja venäläisillä välille [6, 8). Kohdasta 3 huomataan, että suomalaisen palvelun tasoon matkailijat olivat hyvinkin tyytyväisiä. Varsinkin venäläiset pitivät suomalaisesta palvelusta, sillä mediaani heillä oli 9 ja puolet havainnoista sijoittui välille [8,10). Italialaisilla mediaani oli 8, neljännes antoi arvosanaksi 9 tai 10 ja puolet arvosanoista sijoittui välille [7, 9). Yleinen tyytyväisyys matkaan nähdään kohdasta 4, jossa kaikilla kansallisuuksilla arvosanat olivat arvojen 7 ja 10 välillä. Suomea pidettiin yleisesti ottaen kalliina maana, joka näkyy vastaajien vaikutelmissa hintatasossa (kohta 5). Venäläisten näkemys Suomen hintatasosta oli hieman edullisempi kuin muiden kansallisuuksien. Puolet venäläisten arvosanoista sijoittui välille [4, 7), kun taas saksalaisten arvosanoista 50 % sijoittui välille [2, 4). Myös tässä tilanteessa tyytyväisyyden arvosanat riippuivat matkailijan kansallisuudesta (p = 0,00). Toisin kuin edellä mainituissa tilanteissa keskustelunsävyssä, kun matkailija puhuu Suomesta tuttavilleen, ei ollut eroja eri kansallisuuksien välillä (p = 0,18169) ja yleisesti ottaen keskustelunsävyä pidettiin positiivisena. Kuvion 4.7 kohdasta 6 nähdään, että arvosanat jakautuivat suhteellisen samankaltaisesti kaikilla kansallisuuksilla ja suurin osa vastaajista antoi keskustelunsävylle arvosanan 7 tai siitä paremman. Saksalaisista 75 % antoi arvosanaksi 8, 9 tai

35 Tyytyväisyys majoituksen hinta-laatu - suhteeseen Tyytyväisyys ravintoloiden hinta-laatu - suhteeseen saksa britannia italia venäjä muu saksa britannia italia venäjä muu 3. Tyytyväisyys suomalaisen palvelun tasoon 4. Tyytyväisyys matkaan yleensä saksa britannia italia venäjä muu saksa britannia italia venäjä muu 5. Vaikutelma hintatasosta 6. Keskustelunsävy saksa britannia italia venäjä muu saksa britannia italia venäjä muu Kuvio 4.7. Laatikkojanakuviot eri maiden matkailijoiden tyytyväisyydestä majoitukseen, palveluihin, ravintoloihin, hintoihin, keskustelun sävyyn ja matkaan yleensä. Tampereella yöpyneiden tyytyväisyys Seuraavassa tarkastellaan Tampereella yöpyneiden eri ammattiryhmien edustajien jakaumaa boxplot-kuvion avulla (kuvio 4.8). Eri tyytyväisyyttä mittaavista muuttujista (tyytyväisyys majoituksen hinta-laatu -suhteeseen, ravintoloiden hinta-laatu -suhteeseen, suomalaisen palvelun tasoon ja matkaan yleensä) muodostettiin tyytyväisyyttä kaiken 35

36 kaikkiaan kuvaava summamuuttuja, joka tiivistää muuttujista saatua informaatiota. Keskiarvotestauksen perusteella tyytyväisyyden arvosana riippuu vastaajan edustamasta ammattiryhmästä. Testauksessa käytettiin 5 %:n merkitsevyystasoa ja p-arvoksi saatiin 0, Työttömillä yleinen tyytyväisyys sai minimissään arvon 4,5 ja mediaani oli 7. Eläkeläisillä ja johtajilla arvosanat jakautuivat laajemmin asteikolle kuin muilla ammattiryhmillä. Tässä tulee kuitenkin huomioida se, että tyytyväisyyden arvosanat eivät välttämättä koske ainoastaan Tampereen aluetta vaikka analyysissa olivat mukana vain Tampereella yöpyneet, sillä monet matkailijat yöpyivät myös muissa kaupungeissa, tutustuivat Suomeen laajemmaltikin ja näin ollen antoivat arvosanat tyytyväisyydestä matkasta kokonaisuudessaan. Vastaavissa analyyseissa Helsingissä ja muualla Suomessa yöpyneille matkustajille ei ilmennyt merkitsevyyseroja verrattuna Tampereella yöpyneisiin, joten yöpymiskaupungilla ei ole mainittavaa merkitystä siihen, miten tyytyväisiä matkailijat palveluihin, hinta-laatu - suhteisiin ja matkaan olivat johtaja tai ylempi toimihenkilö Tampereella yöpyneiden tyytyväisyys kokonaisuudessaan palveluun, hinta-laatu - suhteisiin ja matkaan yleensä asiantuntija yrittäjä työntekijä tai alempi toimihenkilö opiskelija eläkeläinen työtön muu Kuvio 4.8. Tampereella yöpyneiden matkustajien tyytyväisyysmuuttujien summamuuttujan jakauma eri ammattiryhmillä. 36

37 4.2 Logistinen regressio Seuraavaksi analysoidaan aineistoa logistisen regressioanalyysin avulla. Selitettäviksi muuttujiksi valittiin Tampereella ja Pirkanmaalla yöpyneet matkustajat. Analyyseissa käytettiin taaksepäin askeltavaa menetelmää, jolloin aluksi olivat mukana kaikki valitut mahdolliset selittäjät ja jokaisella iterointikierroksella mallista poistettiin automaattisesti se muuttuja, jolla oli vähiten vaikutusta selitysasteeseen (Agresti 1996, s. 127; Christensen 1997, s ). Tässä tutkimuksessa valittiin taaksepäin askeltava menetelmä sen vuoksi, että sen avulla saavutettiin analyyseissa parhaimmat selitysasteet malleille. Menetelmässä malleihin otettiin mukaan muuttujat, joiden pistetodennäköisyys oli suurempi kuin 0,01 ja mallista poistettiin muuttujat, joiden pistetodennäköisyys ylitti 0,05. Alun perin malliin syötetyistä muuttujista suurin osa oli koodattu dikotomisiksi mallin selkeyttämiseksi ja tulosten tulkitsemisen helpottamiseksi. Tarkemmat tiedot SPSS-ajoista on annettu liitteissä B ja C Tampereella yöpyneet Ensiksi analysoidaan Tampereella yöpyneitä matkustajia. Viimeisellä iterointikierroksella malliin jäi vakiotermin lisäksi 11 muuttujaa, joiden p-arvo oli alle 0,05. Merkitään näitä selittäjiä mallissa seuraavasti: x 1 = matkaseurana lapset, x 2 = matkaseurana sukulaiset, x 3 = matkan syynä sukulaisvierailu, x 4 = majoitustyyppinä hotelli, x 5 = majoitustyyppinä laiva, x 6 = majoitustyyppinä sukulaiset, x 7 = majoitustyyppinä muu majoitus, x 8 = majoitus varattiin paikan päällä, x 9 = keskeisin aktiviteetti liikunta ja urheilu, x 10 = tyytyväisyys majoituksen hinta-laatu -suhteeseen ja x 11 = tyytyväisyys matkaan yleensä. Kun yöpymisen todennäköisyydelle estimoitiin logit-malli, saatiin logit = 1,989 0,809 +2,546 1,625 1,504 2,230 +0,919 +1,311 +1,192 +1,196 0,158 +0,342, 37

38 missä on Tampereella yöpymisen todennäköisyys. Malli tulkitaan siis siten, että todennäköisyys matkailijan yöpymiselle Tampereella muodostui edellä mainituista tekijöistä α ja x 1, x 2,, x 11 ja niiden regressiokertoimista. Esimerkiksi sellaisen matkailijan, joka tuli Suomeen sukulaistensa kanssa, yöpyi hotellissa ja varasi hotellin paikan päällä sekä oli suhteellisen tyytyväinen matkaansa yleensä (arvosanalla 6), todennäköisyys Tampereella yöpymiseen oli = 0, %. Nagelkerken selitysaste mallille oli 30,1 %. Nagelkerken selitysastetta käytetään tässä sen vuoksi, että se ottaa huomioon sen, että logistisella regressiomallilla ei ole edes teoriassa mahdollista päästä 100 % selitykseen (Mauranen, b). Selkeämmin logistista regressioanalyysia kannattaa kuitenkin tulkita vedonlyöntisuhteiden avulla (ks. taulukko 4.1). Näiden lukujen perusteella esimerkiksi lasten kanssa matkustavien todennäköisyys yöpyä Tampereella oli 55,5 % pienempi kuin niiden, jotka matkustivat jossain muussa seurassa. Suomeen sukulaisvierailulle tulleen matkailijan todennäköisyys yöpyä Tampereella oli 80,3 % pienempi kuin muista syistä Suomeen tulleiden. Hotellissa yöpyneen matkailijan todennäköisyys yöpyä Tampereella oli yli neljä kertaa suurempi verrattuna muun yöpymistavan valinneisiin ja sukulaisille majoittuneen matkailijan todennäköisyys Tampereella yöpymiseen oli noin 2,5-kertainen muualle majoittuneisiin verrattuna. Vahvin vaikutus Tampereella yöpymisen todennäköisyyteen oli matkailijoilla, jotka matkustivat sukulaistensa kanssa. Heidän todennäköisyytensä yöpyä Tampereella oli yli 12 kertaa suurempi kuin muussa seurassa matkustaneiden. Yli kolminkertaisesti muita todennäköisemmin Tampereella yöpyi ne matkailijat, jotka mainitsivat keskeisimmäksi aktiviteetikseen liikunnan ja urheilun, valitsivat muun majoituksen (esim. hostellin) sekä he, jotka varasivat majoituksen vasta paikan päällä. 38

39 Tyytyväisyydet tulkitaan siten, että aina kun matkailijan tyytyväisyys majoituksen hintalaatu -suhteeseen kasvaa yhden yksikön (asteikolla 1 10), todennäköisyys yöpyä Tampereella laskee 14,6 %. Kun taas tyytyväisyys matkaan yleensä kasvaa yksikön verran, hänen todennäköisyytensä yöpyä Tampereella kasvaa 59,2 %. Taulukko 4.1. Logistisen regressiomallin tilastollisesti merkitsevät muuttujat ja niihin liittyvät regressiokertoimet, p-arvot ja vedonlyöntisuhteet, kun selitettävänä muuttujana on yöpyminen Tampereella. Muuttuja p-arvo Vedonlyöntisuhde (odds ratio) -0,809 0,024 0,445 2,546 0,017 12,756 X 1 =matkaseurana lapset X 2 =matkaseurana sukulaiset X 3 =matkan syynä sukulaisvierailu X 4 =majoituksena hotelli X 5 =majoituksena laiva X 6 =majoituksena sukulaiset X 7 =majoituksena muu majoitus X 8 =majoitus varattu paikan päällä X 9 =keskeisin aktiviteetti liikunta ja urheilu X 10 =tyytyväisyys majoituksen hinta-laatu -suhteeseen X 11 =tyytyväisyys matkaan yleensä Vakio -1,625 1,504-2,230 0,919 1,311 1,192 1,196-0,158 0,342-1,989 0,000 0,000 0,000 0,027 0,001 0,031 0,028 0,025 0,000 0,004 0,197 4,499 0,108 2,506 3,711 3,295 3,308 0,854 1,408 0, Pirkanmaalla yöpyneet Tässä logistisen regressioanalyysin selitettävänä muuttujana oli matkailijan yöpyminen Pirkanmaalla. Selvitetään mallintamisen avulla, mitkä muuttujat selittivät parhaiten matkailijan todennäköisyyttä yöpyä Pirkanmaalla. Tässä tilanteessa käytettiin samaa 39

40 taaksepäin askeltavaa menetelmää kuin edelläkin ja alkuperäiset selittävät muuttujat ovat pääosin samat näiden kahden eri tilanteen välisen vertailun helpottamiseksi. Viimeisellä iterointikierroksella malliin hyväksyttiin 12 muuttujaa sekä vakiotermi. Kaikkien muuttujien p-arvo oli alle 0,05. Muuttujia merkitään mallissa seuraavasti: x 1 = matkaseurana avio- tai avopuoliso, x 2 = matkaseurana lapset, x 3 = matkaseurana sukulaiset, x 4 = matkan syynä sukulaisvierailu, x 5 = Suomeen tulon syynä kulttuuri, tapahtumat ja liikunta, x 6 = majoituksena hotelli, x 7 = majoituksena muu majoitus, x 8 = keskeisenä aktiviteettina tapahtumat, x 9 = keskeisenä aktiviteettina liikunta ja urheilu, x 10 = majoitus varattiin paikan päällä, x 11 = tyytyväisyys matkaan yleensä ja x 12 = majoituksena laiva. Kun yöpymisen todennäköisyydelle estimoitiin logit-malli, saatiin: logit = 2,276 0,808 +0,942 +2,105 1,401 0,803 +0,992 +1,005 +1,487 +1,354 1,275 +0,305 1,287, missä on Pirkanmaalla yöpymisen todennäköisyys. Nagelkerken selitysaste tässä mallissa oli 26,8 %. Tulkitaan tätäkin mallia selkeämmin vedonlyöntisuhteiden avulla, joiden luvut löytyvät taulukosta 4.2. Henkilöt, jotka matkasivat avio- tai avopuolison kanssa, yöpyivät Pirkanmaalla kaksi kertaa todennäköisemmin kuin muut. Todennäköisyys Pirkanmaalla yöpymiseen taas pieneni 61 %, jos matkaseurana oli lapset. Sukulaisvierailulla olleiden todennäköisyys Pirkanmaalla yöpymiseen oli 75,4 % pienempi kuin muusta syystä matkalla olleiden. Hotellin majoitustyypikseen valinneet päätyivät yöpymään Pirkanmaalla yli kaksi kertaa todennäköisemmin kuin muut matkailijat, kun taas laivalla yöpyneiden todennäköisyys yöpyä Pirkanmaalla laski 72,4 % muihin verrattuna. Sukulaiset matkaseurana vaikuttivat tässäkin vahvimmin Pirkanmaalla yöpymisen todennäköisyyteen, sillä se on yli kahdeksankertainen siihen matkailijaan nähden, jolla oli matkaseurana muita kuin sukulaisia. Matkailijat, jotka olivat kiinnostuneita tapahtumista aktiviteettina, viettivät yönsä Pirkanmaalla yli nelinkertaisesti todennäköisemmin kuin 40

41 muista aktiviteeteista kiinnostuneet ja liikunnasta ja urheilusta kiinnostuneet melkein nelinkertaisesti muita todennäköisemmin. Kun matkailijan syy tulla Suomeen oli kulttuuri, tapahtumat ja liikunta, todennäköisyys yöpyä Pirkanmaalla laski 55,2 % verrattuna muista syystä tänne tulleisiin. Pirkanmaalla yöpyivät yli kolme kertaa todennäköisemmin ne, jotka varasivat majoituksen paikan päällä verrattuna etukäteen varanneisiin matkailijoihin. Tyytyväisyyden mittari tulkitaan siten, että aina kun matkailijan tyytyväisyys matkaan yleensä kasvaa yhdellä yksiköllä (asteikolla 1 10), kasvaa hänen todennäköisyytensä yöpyä Pirkanmaalla 47,3 %. Taulukko 4.2. Logistisen regressiomallin tilastollisesti merkitsevät muuttujat ja niihin liittyvät regressiokertoimet, p-arvot ja vedonlyöntisuhteet, kun selitettävänä muuttujana on yöpyminen Pirkanmaalla. Muuttuja p-arvo Vedonlyöntisuhde (odds ratio) X 1 =matkaseurana avio- tai avopuoliso X 2 =matkaseurana lapset X 3 =matkaseurana sukulaiset X 4 =matkan syynä sukulaisvierailu X 5 =Suomeen tulon syynä kulttuuri, tapahtumat ja liikunta X 6 =majoituksena hotelli X 7 =majoituksena muu majoitus X 8 =keskeisenä aktiviteettina tapahtumat X 9 =keskeisenä aktiviteettina liikunta ja urheilu X 10 =majoitus varattu paikan päällä X 11 =tyytyväisyys matkaan yleensä X 12 =majoituksena laiva Vakio 0,808-0,942 2,105-1,401-0,803 0,992 1,005 1,487 1,354 1,275 0,305-1,287-2,276 0,008 0,016 0,015 0,000 0,038 0,001 0,007 0,022 0,017 0,021 0,000 0,001 0,001 2,243 0,390 8,204 0,246 0,448 2,695 2,731 4,425 3,873 3,578 1,356 0,276 0,103 41

42 Molemmissa edellä tutkituissa malleissa oli useita samoja tilastollisesti merkitseviä muuttujia, mutta esimerkiksi tapahtumat keskeisimpänä aktiviteettina lisäsi matkailijan todennäköisyyttä yöpyä Pirkanmaalla, mutta ei Tampereella. Varovasti voidaankin pohtia, johtuivatko erot tapahtumien sijainnista, kulkuyhteyksistä tapahtumiin, majoitusmahdollisuuksista kaupungissa tapahtumien aikaan vai muista syistä, jotka johtivat siihen, että kesäajan tapahtumat eivät vaikuttaneet matkailijan valintaan yöpyä Tampereella matkansa aikana. Avio- tai avopuolison kanssa matkanneilla oli suurempi todennäköisyys yöpyä Pirkanmaalla kuin muussa seurassa matkanneilla, mutta Tampereella yöpymiseen avio- tai avopuolison seuralla ei ollut vaikutusta. Matkailijan valinnalla majoittua sukulaisilleen ei ollut vaikutusta Pirkanmaalla yöpymiseen, mutta taas Tampereella yöpymisen todennäköisyyteen se vaikutti 2,5-kertaisesti muun majoittumisvaihtoehdon valinneisiin verrattuna. Tiivistetysti voidaan todeta, että Tampeella yövyttiin sukulaisten luona todennäköisemmin muussa seurassa kuin avio- tai avopuolison seurassa, kun taas laajemmalti Pirkanmaalla avio- tai avopuolisot yöpyivät yhdessä todennäköisimmin joko hotellissa tai muussa majoituksessa (mm. hostellit, oma asunto). 4.3 Log-lineaariset mallit Log-lineaarisilla malleilla mallinnetaan aineiston muuttujien välistä riippumattomuutta. Menetelmä sopii tähän kyselyaineistoon, koska suurin osa aineiston muuttujista on luokitteluasteikollisia Kahden muuttujan log-lineaarinen malli Aineistosta etsittiin SPSS-ajoilla tilastollisesti merkitseviä kahden muuttujan log-lineaarisia malleja, joista valittiin kolme tarkempaa analyysia varten. Analyysit suoritettiin siten, että ensin valittiin malliin tilastollisesti merkitsevät termit taaksepäin askeltavalla menetelmällä 42

43 saturoidusta mallista alkaen, joiden löytymisen jälkeen haettiin termeille selkeämmät parametriestimaatit yleisellä log-lineaarisella SPSS-mallinnuksella. Muuttujista muodostettiin useita kahden muuttujan log-lineaarisia malleja, joissa missään ei ollut muuttujien välillä yhdysvaikutusta eli ne noudattivat log-lineaarista riippumattomuusmallia (3.8). Tämä tarkoittaa käytännössä sitä, että muuttujien solufrekvenssit eivät vaikuttaneet toisen muuttujan solufrekvensseihin vaan ne olivat täysin riippumattomia toisistaan. Muodostetuista malleista valittiin analyysin esimerkeiksi kolme, jotka sopivat Pearsonin testisuureen (3.10) perusteella hyvin aineistoon. Kaikkien kolmen mallin molemmissa ajoissa iterointikertoja oli korkeintaan 10 ja merkitsevyystasona käytettiin 5 %:a. SPSS-ajot eivät lue malliin mukaan muuttujan referenssiluokkia, sillä niitä vasten verrataan luokkien parametriestimaateilla vaikutuksen muutosta siirryttäessä luokasta toiseen (Garson 2010, s. 9). SPSS:stä tulostuu parametriestimaattien lisäksi myös standardoidut parametriestimaatit (Z), jotka ovat parametriestimaatteja jaettuna hajonnoillaan. Kaikkien kolmen mallin merkitsevien termien parametriestimaatit, standardoidut estimaatit sekä merkitsevyydet nähdään taulukosta 4.3. SPSS-ajojen tulosteet kokonaisuudessaan ovat annettu liitteessä D. Ensimmäisessä mallissa termeiksi valittiin muuttujat S = Käytettiinkö internetiä matkan suunnittelussa (kyllä/ei) ja V = Kuinka kauan etukäteen matka varattiin (alle viikkoa aiemmin, alle kuukautta aiemmin, 1 2 kuukautta etukäteen tai yli 2 kuukautta etukäteen). Mallin χ 2 -testisuure sai p-arvon 0,289 eli malli sopi hyvin aineistoon. Malliksi muodostui = + +. Esimerkkitilanteessa, jossa vastaaja käytti internetiä matkan suunnittelussa ja varasi matkansa alle kuukautta ennen matkaa, estimoidun solufrekvenssin logaritmi on + + = 4, ,639 0,490 = 5,495 43

44 ja odotettu solufrekvenssi on = 243,47. Taulukosta 4.3 nähdään termeille myös standardoitujen estimaattien arvot (Z). Z:n arvo kertoo, miten voimakkaasti termi vaikuttaa malliin. Mitä suurempi Z:n arvo on, sitä enemmän sen poistaminen mallista heikentää mallin selitysastetta (Garson 2010, s. 8). Standardoitujen estimaattien perusteella huomataan, että muuttujan Käytettiinkö internetiä matkan suunnittelussa luokka 1 (kyllä) sai suurimman Z:n arvon ja täten sen poisto mallista vaikuttaisi eniten mallin hyvyyteen. Toisessa mallissa muuttujina olivat O = Keskeisin aktiviteetti ostokset, kaupat ja tax free (kyllä/ei) ja I = Ikä (alle 25-vuotias, 25 34, 35 44, 45 54, ja yli 64-vuotias). Tämän mallin χ 2 -testisuure sai p-arvon 0,606, joten malli on hyvä. Malliin otettiin merkitsevyyksien perusteella muuttujien kaikki luokat referenssiluokkia lukuunottamatta. Hyväksytty malli näyttää seuraavalta: = + +. Tapauksessa, jossa matkailija oli vuotias eikä pitänyt ostosten tekoa keskeisimpänä aktiviteettinaan matkan aikana, estimoidun solufrekvenssin logaritmiksi saatiin = + + = 0, ,632 = 1,426 ja odotetuksi solufrekvenssiksi = 4,16. Kolmannessa tapauksessa malliin valikoituivat muuttujat P = Yöpymispaikkana Pirkanmaa (kyllä/ei) ja L = Keskeisin aktiviteetti: Luonto ja luontoon liittyvät aktiviteetit (kyllä/ei). Mallin χ 2 -testisuureen p-arvo oli 0,643 eli saatu malli sopi hyvin aineistoon. Tässä tapauksessa malli näyttää seuraavalta: 44

45 = + + ja log-lineaarisen mallin estimoidun solufrekvenssin logaritmiksi tuli 5,543 silloin, kun matkailija yöpyi muualla kuin Pirkanmaalla ja keskeisin aktiviteetti hänellä oli jokin muu kuin luontoon liittyvät asiat. Odotettu solufrekvenssi oli täten = 255,44. Taulukko 4.3. Kaksisuuntaisten log-lineaaristen mallien parametriestimaatit, standardoidut estimaatit ja merkitsevyydet Parametri Estimaatti Standardoitu Merkitsevyys (Sig.) estimaatti (Z) Vakio λ 1 4,346 55,683 0,000-1,664-14,472 0,000-0,490-6,582 0,000 1,639 21,742 0,000 Vakio λ 2 0,794 3,921 0,000 1,986 12,069 0,000 1,973 11,979 0,000 1,386 8,036 0,000 1,253 7,160 0,000 0,632 3,308 0,001 2,889 20,859 0,000 Vakio λ 3 5,382 92,078 0,000-0,375-5,802 0,000 0,536 8,149 0,000 45

46 4.3.2 Usean muuttujan log-lineaarinen malli Useiden SPSS-ajojen jälkeen löytyi malli, joka selitti hyvin muuttujien frekvenssivaihteluita. Muuttujat valittiin malliin taaksepäin askeltavalla menetelmällä. Löydetyssä mallissa olivat mukana muuttujat M = kansallisuus maittain (Saksa, Britannia, Italia, Venäjä ja muut), K = parannuskohteena kulttuuriset asiat (kyllä/ei), R = parannuskohteena Pirkkalan lentokenttään ja Ryanairiin liittyvät asiat (kyllä/ei), PT = parannuskohteena palvelun taso (kyllä/ei), P = parannuskohteena palvelut matkailijoille (kyllä/ei) ja S = sukupuoli. Liitteessä E on tarkemmat tiedot analyysin SPSS-tulostuksesta. Taulukosta 4.4 nähdään mallin termit, niiden χ 2 -testisuureet, vapausasteet, p-arvot ja iterointikerrat. Huomataan, että kaikki termit olivat tilastollisesti merkitseviä ja näin ollen olivat mallissa mukana. Tämän jälkeen merkitseville termeille ajettiin SPSS:llä erikseen yleinen log-lineaarinen mallinnus (general loglinear analysis), jolla saatiin esiin parametriestimaatit termeille. Taulukossa 4.5 on esitetty mallin termien tilastollisesti merkitsevät parametriestimaatit, standardoidut estimaatit (Z) ja merkitsevyydet (p-arvo). Itse malli sai p-arvokseen 0,845, mikä kertoo mallin sopineen aineistoon ja selittäneen hyvin muuttujien frekvenssivaihtelut. Mallissa on päävaikutukset muuttujista S, P ja PT sekä muuttujien M ja K sekä M ja R yhdysvaikutukset. Tämä tarkoittaa tilannetta, jossa naispuolinen matkailija ei maininnut parannusehdotukseksi palvelun tasoa eikä palveluja matkailijoille, mutta jonka kansalaisuus vaikutti hänen mielipiteeseensä kulttuuristen asioiden sekä Pirkkalan lentokenttään ja Ryanairiin liittyvien asioiden parantamisesta. Loglineaariseksi malliksi saatiin: =

47 Taulukon 4.5 sarakkeelta Z nähdään kunkin termin standardoidut estimaatit. Huomataan, että palvelun taso ja palvelut matkailijoille parannusehdotuksina tuottivat suurimmat standardoidut estimaatit ja näin ollen olivat tärkeimpiä muuttujia tässä mallissa. Taulukko 4.4. Log-lineaarinen malli kuuden muuttujan tapauksessa Mallin termit χ 2 Vapausasteet Merkitsevyys Iterointikerrat M*K M*R PT S P 9,864 23, ,323 6, , ,043 0,000 0,000 0,011 0, Malli χ 2 Vapausasteet Merkitsevyys (T, S, P, M*K, M*R) 124, ,845 47

48 Taulukko 4.5. Usean muuttujan log-lineaarisen mallin parametriestimaatit, standardoidut estimaatit ja merkitsevyydet. Parametri Estimaatti Standardoitu Merkitsevyys (Sig.) estimaatti (Z) Vakio λ -4,405-12,976 0,000-0,218-2,549 0,011 2,755 15,348 0,000 2,422 15,570 0,000 1,506 4,516 0,000-1,026-2,082 0,037 2,222 7,512 0,000-0,945-1,979 0,048-1,886-2,682 0,007 2,351 10,048 0,000 1,199 4,932 0,000 0,448 2,374 0,018 1,856 5,459 0,000 2,367 3,920 0,000 1,231 7,806 0,000 48

49 5 Yhteenveto Tässä tutkielmassa sovellettiin tilastollisia menetelmiä kyselytutkimusaineistoon, joka kerättiin Ryanairin Suomesta lähteviltä matkustajilta kesän 2009 aikana Tampere-Pirkkalan lentokentällä. Tutkielman tarkoituksena oli kartoittaa matkailijoita kiinnostavia matkailukohteita ja aktiviteetteja sekä heidän kokemuksiaan ja näkemyksiään Suomen tarjonnasta matkailijoille. Käsiteltävä aineisto oli hyvin laaja, joten tämä tutkielma rajoittui tutkimaan matkailijoiden syitä matkustamiseen, heidän kokemuksiaan matkan aikana sekä heidän arviointejaan palveluista, tarjonnasta ja parannuskohteista. Kiinnostuksen kohteina olivat myös Tampereen ja Pirkanmaan vetovoimat yöpymiskaupunkeina. Aineisto koostui pääosin luokitteluasteikollisista muuttujista, joiden vuoksi analyysin menetelmiksi valikoituivat kuvailevan analyysin lisäksi logistinen regressioanalyysi, log-lineaariset mallit sekä χ 2 -riippumattomuustesti ja kontingenssikerroin. Aineiston kuvailuvaiheessa huomattiin, että matkustajat tulivat Suomeen pääasiassa henkilökohtaisten syiden kuten häiden tai sukulaisten vuoksi sekä suomalaisen luonnon ja suomalaisuuteen liittyvien asioiden vetovoimasta. Luonto ja siihen liittyvät aktiviteetit olivat selkeästi kärkisijoilla myös matkailijoiden mainitsemissa keskeisimmissä aktiviteeteissa. Kaupungit ja kunnat myös kiehtoivat Suomessa olleita matkustajia. Matkailijoiden ehdotuksia parannuskohteiksi olivat muun muassa kallis hintataso sekä Pirkkalan lentokenttään ja Ryanairiin liittyvät asiat. Riippuvuuksia tutkielmassa tutkittiin χ 2 -riippumattomuustestillä, kontingenssikertoimilla ja keskiarvotestauksilla. Riippuvuutta löytyi muun muassa eri kansallisuuksien ja matkan syiden välillä. Matkailijan yöpymiskaupunki riippui myös hänen matkansa syystä. Majoitustyyppi riippui taas siitä, missä seurassa vastaaja oli matkalle lähtenyt sekä siitä, missä kaupungissa matkustaja yöpyi. Keskeiset vierailukohteet ja aktiviteetit riippuivat matkailijan kansallisuudesta ja matkan syistä. Matkailijan kansallisuus vaikutti myös siihen, miten tyytyväinen matkailija oli majoituksen hinta-laatu -suhteeseen, ravintoloiden hinta-laatu -suhteeseen, suomalaiseen palvelun tasoon ja hintatasoon. Kaiken kaikkiaan matkailijat olivat suhteellisen tyytyväisiä 49

50 matkaansa vaikkakin hintatasoa pidettiin kalliina. Tampereella yöpyneiden yleinen tyytyväisyys riippui jonkin verran matkailijan ammatillisesta asemasta, mutta tyytyväisyydessä eri kaupunkien kesken ei ollut havaittavaa eroa. Yöpymiskaupunkien vetovoimia tutkittiin logistisella regressioanalyysilla etsien niille parhaita mahdollisia malleja selittämään yöpymisen todennäköisyyttä kyseisellä alueella. Huomattiin, että useat samat muuttujat selittävät yöpymisiä molemmissa, Tampereella ja Pirkanmaalla, mutta eroavaisuuksiakin löytyi. Esimerkiksi tapahtumat matkailijan keskeisimpinä aktiviteetteina eivät vaikuttaneet Tampereella yöpymisen todennäköisyyteen, mutta Pirkamaalla yöpymiseen ne vaikuttivat positiivisesti. Mallin muodostamisen lisäksi tuloksia tulkittiin vedonlyöntisuhteiden avulla, joista huomattiin muun muassa se, että sukulaisten oleminen vastaajan matkaseurana nostatti huimasti todennäköisyyttä yöpyä niin Tampereella kuin Pirkanmaallakin. Log-lineaarisilla malleilla tutkittiin muuttujien riippumattomuuksia odotettujen ja havaittujen solufrekvenssien kautta. Tutkielmassa esiteltiin kolme yksinkertaista kahden muuttujan log-lineaarista mallia, joissa tutkittiin ainoastaan muuttujien omavaikutuksia. Esimerkkinä otettiin mukaan myös yksi usean muuttujan malli, jossa on mukana muuttujien omavaikutusten lisäksi myös niiden yhdysvaikutuksia. Kahden muuttujan tilanteissa löydetyt mallit sopivat hyvin aineistoon ja muuttujien omavaikutukset olivat merkitseviä. Usean muuttujan esimerkkitapauksessa saatiin merkitseväksi malliksi sellainen tilanne, että naispuolinen matkailija mainitsee parannusehdotukseksi jonkun muun asian kuin palvelun tason tai palvelut matkailijoille, mutta hänen kansalaisuutensa vaikuttaa hänen mielipiteeseensä kulttuuristen asioiden sekä Pirkkalan lentokenttään ja Ryanairiin liittyvien asioiden parantamisesta. Tässä tutkielmassa saatiin tilastollisen analyysin avulla tietoa Suomeen ja Tampereen alueelle saapuvan matkustajakunnan rakenteesta sekä matkustajien motiiveista matkustaa juuri Suomeen. Kerätyssä aineistossa olisi laajasti mielenkiintoisia aiheita tutkittavaksi ja analysoitavaksi jatkossakin. Matkailijoiden kokemukset ja näkemykset antavat suomalaisille matkailualan yrittäjille konkreettista tietoa Suomen matkailutarjonnan vetovoimasta sekä kehittämiskohteista. Varsinkin halpalentoliikenteen yleistyessä on tärkeää pohtia, mitkä tekijät matkailijoita Suomessa kiehtovat, mitä asioita tulisi kehittää ja 50

51 mihin maihin ja keihin markkinointia kannattaisi suunnata, että Suomen vetovoima matkailukohteena vahvistuisi. Lopuksi haluan kiittää ohjaajaani professori Erkki Liskiä arvokkaista neuvoista ja erinomaisesta ohjauksesta. Erityiskiitokset kuuluvat myös Tutkimus- ja koulutuskeskus Synergosin johtajalle Harri Taloselle, jonka ansiosta sain mahdollisuuden osallistua tutkimuksen eri vaiheisiin sekä toteuttaa pro gradu -tutkielman tekemisen mielenkiintoisesta aiheesta. Kiitokset myös läheisilleni tuesta ja ymmärryksestä projektin aikana. 51

52 Lähdeluettelo Agresti, A. (1996), An Introduction to Categorical Data Analysis, John Wiley & Sons, Inc., New York. Aho, S., Honkanen, A. & Saarinen, J. (2001), Matkailuelämykset tutkimuskohteina, Suomalaisen matkailututkijaverkoston 10-vuotisjulkaisu, Lapin Yliopistopaino, Rovaniemi. Christensen, R. (1997), Log-Linear Models and Logistic Regression, Springer-Verlag New York, Inc., New York. Heikkilä, T. (1998), Tilastollinen tutkimus, Edita Prima Oy, Helsinki. Hosmer, D. W. & Lemeshow, S. (2000), Applied Logistic Regression, John Wiley & Sons, Inc, New York. Rämet, J., Saarinen, J. & Kauppila, P. (2004). Matkailijat maantieteellisen tutkimuksen kohteena: matkailijatyyppien ja kohdealueiden suhde ja muutos. Terra 116:1, Talonen, H. & Laiho, M. (2004), Pirkanmaan matkailun ennakoiva kilpailuanalyysi, Pirkanmaan TE-keskuksen julkaisuja 12. Tampereen yliopisto: Liiketaloudellinen tutkimus- ja koulutuskeskus, Tampere. Verkkolähteet: Finavia a, matkustajamäärät lentoasemittain vuonna 2003, luettu Finavia b, matkustajamäärät lentoasemittain vuonna 2004, luettu Finavia c, matkustajamäärät lentoasemittain vuonna 2009, luettu

53 FSD. Menetelmäopetuksen tietovaranto. KvantiMOTV, Korrelaatio ja riippuvuusluvut, luettu Garson, D. Log-Linear, Logit, and Probit Models, luettu Mauranen, K., a, Log-lineaarisista malleista, luettu Mauranen, K., b, Regressioanalyysistä, luettu Sipilä, Markku 2010, sähköpostiviesti Tampere-Pirkkalan lentokentän terminaali 2:n Station Managerilta Markku Sipilältä

54 Liite A Kyselylomake Ryanairin matkustajille TAMPEREEN YLIOPISTON KAUPPAKORKEAKOULU TUTKIMUS JA KOULUTUSKESKUS SYNERGOS Luottamuksellinen Matkailijatutkimus Tampere-Pirkkalan lentokentällä Palautus laatikkoon lähtöportille Matkailijatutkimuksella pyritään selvittämään matkailijoiden käyttämiä palveluita ja arvioita suomalaisesta matkailutarjonnasta. Tämä kysely on osa laajaa tutkimushanketta, jonka avulla kehitetään matkailun toimintaedellytyksiä Tampereen seudulla. Voitte palauttaa kyselyn lähtöportilla sijaitsevaan laatikkoon. Kaikkien vastanneiden kesken arvotaan viikonloppumatka majoituksineen Ryanairilla Tampereelle sekä tuotepalkintoja. Vastatkaa kysymyksiin rastittamalla/ympyröimällä oikea vaihtoehto ja/tai kirjoittamalla vastauksenne sille varattuun tilaan. Monivalintakysymyksissä valitkaa vain yksi vaihtoehto, ellei muuta ole ilmoitettu. Jokainen vastaus käsitellään Tampereen yliopiston kauppakorkeakoulun Tutkimus- ja koulutuskeskus Synergosissa ehdottoman luottamuksellisesti. Tutkimustulokset laaditaan siten, etteivät yksittäisen vastaajan antamat vastaukset ole niistä yksilöitävissä. A. TAUSTATIEDOT A1. Ikänne? vuotta A2. Sukupuolenne? A)Nainen B)Mies A3. Siviilisäätynne? A)Naimaton B)Naimisissa / avoliitossa C)Eronnut D)Leski E)Muu A4. Kansallisuutenne? A5. Asuinkaupunkinne? Asuinmaanne? A6. Arvioikaa koko kotitaloutenne keskimääräiset bruttokuukausitulot vuoden 2009 aikana? (ennen verotusta) A)alle B) C) D) E) F) G) H)yli

Ulkomaiset matkailijat Suomessa ja Kymenlaaksossa

Ulkomaiset matkailijat Suomessa ja Kymenlaaksossa Ulkomaiset matkailijat Suomessa ja Kymenlaaksossa Tutkimus- ja Analysointikeskus TAK Oy tuhatta matkaa 2 Ulkomaalaiset matkailijat Suomessa 2015 ULKOMAALAISET MATKAILIJAT SUOMESSA ASUINMAITTAIN 3 000 2

Lisätiedot

MATKAILUN TALOUDELLISET VAIKUTUKSET KIVIJÄRVELLÄ KESÄ 2013 TALVI 2014. 29.8.2014 Mika Niskanen

MATKAILUN TALOUDELLISET VAIKUTUKSET KIVIJÄRVELLÄ KESÄ 2013 TALVI 2014. 29.8.2014 Mika Niskanen MATKAILUN TALOUDELLISET VAIKUTUKSET KIVIJÄRVELLÄ KESÄ 2013 TALVI 2014 Toimeksiantaja Kivijärven kunta KÄYTETTY MENETELMÄ Menomenetelmä Tulomenetelmä Asukaskyselyt (keskiarvot) Kuntatilastot Mökkikyselyt

Lisätiedot

HAVAITUT JA ODOTETUT FREKVENSSIT

HAVAITUT 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

Lisätiedot

TAK Rajatutkimus tuloksia Kouvolan seutu

TAK Rajatutkimus tuloksia Kouvolan seutu TAK Rajatutkimus 2014 tuloksia Kouvolan seutu 2 Suomessa / Ruotsissa vierailleet ulkomaalaiset matkailijat vuonna 2012 Venäjä Viro Ruotsi/Suomi Saksa Iso-Britannia Norja USA Japani Ranska Kiina Tanska

Lisätiedot

Ulkomaiset matkailijat Suomessa ja pääkaupunkiseudulla v. 2015

Ulkomaiset matkailijat Suomessa ja pääkaupunkiseudulla v. 2015 Ulkomaalaiset matkailijat Suomessa ja pääkaupunkiseudulla 2015 Ulkomaiset matkailijat Suomessa ja pääkaupunkiseudulla v. 2015 Tutkimus ja Analysointikeskus TAK Oy 2 Ulkomaalaiset matkailijat Suomessa 2015

Lisätiedot

RUOTSI. Visit Finland matkailijatutkimus Visit Finland tutkimuksia. Finpro, Visit Finland Helsinki 2016

RUOTSI. Visit Finland matkailijatutkimus Visit Finland tutkimuksia. Finpro, Visit Finland Helsinki 2016 Visit Finland matkailijatutkimus 2015 RUOTSI Visit Finland tutkimuksia Finpro, Visit Finland Helsinki 2016 3 RUOTSI Väkiluku 9,8 miljoonaa BKT / asukas 34 900 Joka kymmenes matka Ruotsista Matkailijat

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

Japani. Visit Finland matkailijatutkimus Visit Finland tutkimuksia. Finpro, Visit Helsinki Helsinki 2016

Japani. Visit Finland matkailijatutkimus Visit Finland tutkimuksia. Finpro, Visit Helsinki Helsinki 2016 Visit Finland matkailijatutkimus 2015 Japani Visit Finland tutkimuksia Finpro, Visit Helsinki Helsinki 2016 3 Japani Väkiluku BKT / asukas Ulkomaanmatkat (2015) 1 127 miljoonaa 34 300 EUR 15,8 miljoonaa

Lisätiedot

Majoitusliikekysely 2009

Majoitusliikekysely 2009 Lappeenranta ja Imatra Valtakatu 49 :: FIN 53100 LAPPEENRANTA :: GSM +358 45 137 5099 :: info@takoy.fi :: www.takoy.fi Sisällysluettelo Tiivistelmä... 1 Johdanto... 2 Hotellivierailijoiden matkustaminen...

Lisätiedot

Tilastollisen analyysin perusteet Luento 8: Lineaarinen regressio, testejä ja luottamusvälejä

Tilastollisen analyysin perusteet Luento 8: Lineaarinen regressio, testejä ja luottamusvälejä Tilastollisen analyysin perusteet Luento 8: Lineaarinen regressio, testejä ja luottamusvälejä arvon Sisältö arvon Bootstrap-luottamusvälit arvon arvon Oletetaan, että meillä on n kappaletta (x 1, y 1 ),

Lisätiedot

Selvitys Joensuun lentosaavutettavuudesta

Selvitys Joensuun lentosaavutettavuudesta Selvitys Joensuun lentosaavutettavuudesta 2 JOHDANTO JA YHTEENVETO Korkeatasoinen ja toimiva lentoliikenne on merkittävä osa alueiden kilpailukykyä. Tämän vuoksi Pohjois- Karjalan maakuntaliitto osallistuu

Lisätiedot

806109P TILASTOTIETEEN PERUSMENETELMÄT I Hanna Heikkinen Esimerkkejä estimoinnista ja merkitsevyystestauksesta, syksy (1 α) = 99 1 α = 0.

806109P TILASTOTIETEEN PERUSMENETELMÄT I Hanna Heikkinen Esimerkkejä estimoinnista ja merkitsevyystestauksesta, syksy (1 α) = 99 1 α = 0. 806109P TILASTOTIETEEN PERUSMENETELMÄT I Hanna Heikkinen Esimerkkejä estimoinnista ja merkitsevyystestauksesta, syksy 2012 1. Olkoon (X 1,X 2,...,X 25 ) satunnaisotos normaalijakaumasta N(µ,3 2 ) eli µ

Lisätiedot

Hirsitaloasukkaiden terveys ja

Hirsitaloasukkaiden terveys ja Hirsitaloasukkaiden terveys ja tyytyväisyys y Altti-tutkimukseen perustuva selvitys Fil. yo. Mira Anttila, FM Maria Pekkonen, Dos. Ulla Haverinen-Shaughnessy Asumisterveyden ja rakennusten terveellisyyden

Lisätiedot

TAK Rajatutkimus 2015

TAK Rajatutkimus 2015 Vuosiraportin liite: Ulkomaalaiset matkailijat pääkaupunkiseudulla Valtakatu 51 :: FIN-53100 LAPPEENRANTA :: GSM +358 45 137 5099 :: info@tak.fi :: www.tak.fi SISÄLLYSLUETTELO Johdanto... 2 TAK Rajatutkimus

Lisätiedot

Iso-Britannia. Visit Finland matkailijatutkimus Visit Finland tutkimuksia. Finpro, Visit Helsinki Helsinki 2016

Iso-Britannia. Visit Finland matkailijatutkimus Visit Finland tutkimuksia. Finpro, Visit Helsinki Helsinki 2016 Visit Finland matkailijatutkimus 2015 Iso-Britannia Visit Finland tutkimuksia Finpro, Visit Helsinki Helsinki 2016 Loma Tuttavat Työ Muu HKI vaihto Muut kauttakulku 3 Iso-Britannia Väkiluku BKT / asukas

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

Markkinakatsaus. Hollantilaismatkailijat Suomessa trendit ja profiili

Markkinakatsaus. Hollantilaismatkailijat Suomessa trendit ja profiili Markkinakatsaus Hollantilaismatkailijat Suomessa trendit ja profiili 1.8.2015 KOOTTUA TILASTOTIETOA HOLLANTILAISTEN MATKAILUSTA SUOMEEN HOLLANTILAISMATKAILUN TRENDIT 3 Rekisteröidyt yöpymiset 4 Matkailijamäärä

Lisätiedot

Rajahaastattelututkimukset

Rajahaastattelututkimukset Rajahaastattelututkimukset www. mek.fi Talvi 1998-1999 - Talvi 2001-2002 Yhteenveto tuloksista ja tapahtuneesta kehityksestä Saapuneet matkan tarkoituksen mukaan... 2 Saapuneet vapaa-ajan matkailijat matkan

Lisätiedot

SPOT- profiilitutkimusraportti. Naurunappula Syyskuu 2015

SPOT- profiilitutkimusraportti. Naurunappula Syyskuu 2015 SPOT- profiilitutkimusraportti Naurunappula Syyskuu 2015 Yleistä tutkimuksesta Naurunappula.com- sivuston kävijäprofiilitutkimus on toteutettu 16.- 30. syyskuuta 2015 välisenä aikana. Vastauksia tutkimukseen

Lisätiedot

Matkailun kehitys maakunnissa

Matkailun kehitys maakunnissa Matkailun kehitys maakunnissa 2014 1.12.2015 PÄÄKAUPUNKISEUTU JÄRVI- SUOMI RANNIKKO JA SAARISTO LAPPI JA KUUSAMO Uusimaa 1 (vain pk- seutu) Lappi Etelä- Karjala Ahvenanmaa Varsinais- Suomi Pirkanmaa Etelä-

Lisätiedot

Regressioanalyysi. Vilkkumaa / Kuusinen 1

Regressioanalyysi. Vilkkumaa / Kuusinen 1 Regressioanalyysi Vilkkumaa / Kuusinen 1 Regressioanalyysin idea ja tavoitteet Regressioanalyysin idea: Halutaan selittää selitettävän muuttujan havaittujen arvojen vaihtelua selittävien muuttujien havaittujen

Lisätiedot

Kaupunki- ja kuntapalvelut Espoossa 2014

Kaupunki- ja kuntapalvelut Espoossa 2014 Kaupunki- ja kuntapalvelut Espoossa 0 Valtuustoseminaari..0 Kaupunkikehitysyksikkö Tuula Miettinen/Teuvo Savikko Lähde: FCG Kaupunkilaisten tyytyväisyys palveluihin kasvussa Espoolaisten tyytyväisyys kaupungin

Lisätiedot

The Baltic Guide -julkaisut

The Baltic Guide -julkaisut The Baltic Guide julkaisut The Baltic Guide matkailulehti on ilmestynyt jo 23 vuotta. Tavoita ostovoimaiset Viron matkailijat suomen, englannin, venäjän ja vironkielisten julkaisujemme kautta. Lehtien

Lisätiedot

Facebookin käyttäjien iän, sukupuolen ja asuinpaikan vaikutus. matkailumotivaatioihin ja aktiviteetteihin Juho Pesonen

Facebookin käyttäjien iän, sukupuolen ja asuinpaikan vaikutus. matkailumotivaatioihin ja aktiviteetteihin Juho Pesonen ASIAKKAAN ODOTTAMA ARVO MAASEUTUMATKAILUN SEGMENTOINNIN JA TUOTEKEHITYKSEN PERUSTANA Facebookin käyttäjien iän, sukupuolen ja asuinpaikan vaikutus matkailumotivaatioihin ja aktiviteetteihin 25.11.2011

Lisätiedot

Tietoja ulkomaalaisista lääkäreistä Suomessa. Lääkäriliitto, Terveyden ja hyvinvoinnin laitos, Työterveyslaitos ja Työsuojelurahasto

Tietoja ulkomaalaisista lääkäreistä Suomessa. Lääkäriliitto, Terveyden ja hyvinvoinnin laitos, Työterveyslaitos ja Työsuojelurahasto Tietoja ulkomaalaisista lääkäreistä Suomessa Lääkäriliitto, Terveyden ja hyvinvoinnin laitos, Työterveyslaitos ja Työsuojelurahasto Kyselytutkimuksen tausta Lääkäriliitto, Terveyden ja hyvinvoinnin laitos

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

Biathlon World Championships Kontiolahti TAPAHTUMATUTKIMUS

Biathlon World Championships Kontiolahti TAPAHTUMATUTKIMUS Biathlon World Championships Kontiolahti 4.-15.3.2015 TAPAHTUMATUTKIMUS Aineisto ja tulokset Tulokset sisältävät vastaukset tapahtuman jälkeen verkkokyselynä kerätystä aineistosta Yhteensä vastauksia 178

Lisätiedot

YLLÄKSEN JA LEVIN MATKAILIJOIDEN

YLLÄKSEN JA LEVIN MATKAILIJOIDEN YLLÄKSEN JA LEVIN MATKAILIJOIDEN KÄSITYKSIÄ KAIVOSTOIMINNASTA YLLÄS JAZZ-BLUES SEMINAARI 1.2.2013, ÄKÄSLOMPOLO Mikko Jokinen & Liisa Tyrväinen Metsäntutkimuslaitos, Kolari & Rovaniemi AINEISTO Kerättiin

Lisätiedot

ABHELSINKI UNIVERSITY OF TECHNOLOGY

ABHELSINKI UNIVERSITY OF TECHNOLOGY Tilastollinen testaus Tilastollinen testaus Tilastollisessa testauksessa tutkitaan tutkimuskohteita koskevien oletusten tai väitteiden paikkansapitävyyttä havaintojen avulla. Testattavat oletukset tai

Lisätiedot

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B Sovellettu todennäköisyyslaskenta B Antti Rasila 22. marraskuuta 2007 Antti Rasila () TodB 22. marraskuuta 2007 1 / 17 1 Epäparametrisia testejä (jatkoa) χ 2 -riippumattomuustesti 2 Johdatus regressioanalyysiin

Lisätiedot

Matkailun kehitys maakunnissa

Matkailun kehitys maakunnissa Matkailun kehitys maakunnissa 2015 15.3.2015 Helsingin seudulla liki puolet matkailijoista ulkomaisia Ulkomaisten yöpymisten määrä ja osuus kaikista alueen yöpymisistä sekä muutos edellisvuoteen matkailun

Lisätiedot

Tilastollisen analyysin perusteet Luento 2: Tilastolliset testit

Tilastollisen analyysin perusteet Luento 2: Tilastolliset testit Tilastollisen analyysin perusteet Luento 2: Tilastolliset testit Sisältö Tilastollisia testejä tehdään jatkuvasti lukemattomilla aloilla. Meitä saattaa kiinnostaa esimerkiksi se, että onko miesten ja

Lisätiedot

Kvantitatiiviset menetelmät

Kvantitatiiviset menetelmät Kvantitatiiviset menetelmät HUOM! Tentti pidetään tiistaina.. klo 6-8 V ls. Uusintamahdollisuus on rästitentissä.. ke 6 PR sali. Siihen tulee ilmoittautua WebOodissa 9. 8.. välisenä aikana. Soveltuvan

Lisätiedot

Asukaskysely Tulokset

Asukaskysely Tulokset Yleiskaava 2029 Kehityskuvat Ympäristötoimiala Kaupunkisuunnittelu Kaavoitusyksikkö 1.9.2014 Asukaskysely Tulokset Sisällys VASTAAJIEN TIEDOT... 2 ASUMINEN... 5 Yhteenveto... 14 LIIKKUMINEN... 19 Yhteenveto...

Lisätiedot

Ulkomaiset matkailijat Suomessa

Ulkomaiset matkailijat Suomessa Ulkomaiset matkailijat Suomessa Tutkimus- ja Analysointikeskus TAK Oy tuhatta matkaa 2 Ulkomaalaiset matkailijat Suomessa 2015 ULKOMAALAISET MATKAILIJAT SUOMESSA ASUINMAITTAIN 3 000 2 500 2 000 1 500 2

Lisätiedot

Markkinakatsaus. Profiili- ja trenditietoa majoitustilastoista ja Rajahaastattelututkimuksen tuloksista

Markkinakatsaus. Profiili- ja trenditietoa majoitustilastoista ja Rajahaastattelututkimuksen tuloksista Markkinakatsaus Profiili- ja trenditietoa majoitustilastoista ja Rajahaastattelututkimuksen tuloksista 26.5.2013 , 131 000 yöpymistä Matkustaminen pähkinänkuoressa Pohjoismaiden osuudet italialaisten yöpymisistä

Lisätiedot

Rekisteröidyt yöpymiset vähenivät hieman. Kasvua vapaa-ajan matkustajissa. Majoitusmyynti 22 miljoonaa euroa. Tax free myynti kasvoi 12 prosenttia

Rekisteröidyt yöpymiset vähenivät hieman. Kasvua vapaa-ajan matkustajissa. Majoitusmyynti 22 miljoonaa euroa. Tax free myynti kasvoi 12 prosenttia HELSINGIN MATKAILUTILASTOT LOKAKUU 2016 Rekisteröidyt yöpymiset vähenivät hieman Lokakuussa 2016 Helsingissä kirjattiin 298 000 yöpymistä, joista suomalaisille 159 000 ja ulkomaalaisille 138 000 yötä.

Lisätiedot

Tilastollisen analyysin perusteet Luento 11: Epäparametrinen vastine ANOVAlle

Tilastollisen analyysin perusteet Luento 11: Epäparametrinen vastine ANOVAlle Tilastollisen analyysin perusteet Luento 11: Epäparametrinen vastine ANOVAlle - Sisältö - - - Varianssianalyysi Varianssianalyysissä (ANOVA) testataan oletusta normaalijakautuneiden otosten odotusarvojen

Lisätiedot

VALTIOTIETEELLINEN TIEDEKUNTA TILASTOTIETEEN VALINTAKOE Ratkaisut ja arvostelu < X 170

VALTIOTIETEELLINEN TIEDEKUNTA TILASTOTIETEEN VALINTAKOE Ratkaisut ja arvostelu < X 170 VALTIOTIETEELLINEN TIEDEKUNTA TILASTOTIETEEN VALINTAKOE 4.6.2013 Ratkaisut ja arvostelu 1.1 Satunnaismuuttuja X noudattaa normaalijakaumaa a) b) c) d) N(170, 10 2 ). Tällöin P (165 < X < 175) on likimain

Lisätiedot

TAK Rajatutkimus 2015

TAK Rajatutkimus 2015 Valtakatu 51 :: FIN-53100 LAPPEENRANTA :: GSM +358 45 137 5099 :: info@tak.fi :: www.tak.fi SISÄLLYSLUETTELO Johdanto ja tiivistelmä... 3 Matkojen määrä, viipymä ja kohteet... 6 Matkan tarkoitus ja matkustustiheys...

Lisätiedot

FoA5 Tilastollisen analyysin perusteet puheentutkimuksessa. 6. luento. Pertti Palo

FoA5 Tilastollisen analyysin perusteet puheentutkimuksessa. 6. luento. Pertti Palo FoA5 Tilastollisen analyysin perusteet puheentutkimuksessa 6. luento Pertti Palo 1.11.2012 Käytännön asioita Harjoitustöiden palautus sittenkin sähköpostilla. PalautusDL:n jälkeen tiistaina netistä löytyy

Lisätiedot

Suunnitteluapua asiakkailta Maaseutumatkailun asiakastutkimus

Suunnitteluapua asiakkailta Maaseutumatkailun asiakastutkimus 37. Valtakunnallinen maaseutumatkailuseminaari, Kauhava 22.-23.3.2011 Suunnitteluapua asiakkailta Maaseutumatkailun asiakastutkimus Juho Pesonen, Itä-Suomen yliopisto, Matkailualan opetus- ja tutkimuslaitos,

Lisätiedot

Suomalaisten matkailu Viroon

Suomalaisten matkailu Viroon Haastattelututkimuksen tuloksia 1 2 Viron ja Suomen välinen laivaliikenne 4 laivayhtiötä TallinkSilja, VikingLine, Eckerö ja LindaLine Syyskuun 2015 ja elokuun 2016 välisenä aikana Helsingistä Tallinnan

Lisätiedot

Tilastollinen testaaminen tai Tilastollinen päättely. Geneettinen analyysi

Tilastollinen testaaminen tai Tilastollinen päättely. Geneettinen analyysi Tilastollinen testaaminen tai Tilastollinen päättely Geneettinen analyysi Tilastollisen testaamisen tarkoitus Tilastollisten testien avulla voidaan tutkia otantapopulaatiota (perusjoukkoa) koskevien väittämien

Lisätiedot

FoA5 Tilastollisen analyysin perusteet puheentutkimuksessa. Luentokuulustelujen esimerkkivastauksia. Pertti Palo. 30.

FoA5 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.

Lisätiedot

Testit järjestysasteikollisille muuttujille

Testit järjestysasteikollisille muuttujille Ilkka Mellin Tilastolliset menetelmät Osa 3: Tilastolliset testit Testit järjestysasteikollisille muuttujille TKK (c) Ilkka Mellin (2007) 1 Testit järjestysasteikollisille muuttujille >> Järjestysasteikollisten

Lisätiedot

RANSKA. Visit Finland matkailijatutkimus Visit Finland tutkimuksia. Finpro, Visit Finland Helsinki 2016

RANSKA. Visit Finland matkailijatutkimus Visit Finland tutkimuksia. Finpro, Visit Finland Helsinki 2016 Visit Finland matkailijatutkimus 2015 RANSKA Visit Finland tutkimuksia Finpro, Visit Finland Helsinki 2016 Loma Tuttavat Opiskelu Työ tai kongressi HKI vaihto Muu kauttakulku Muu 3 RANSKA Väkiluku 1 62,8

Lisätiedot

Todennäköisyyden ominaisuuksia

Todennäköisyyden ominaisuuksia Todennäköisyyden ominaisuuksia 0 P(A) 1 (1) P(S) = 1 (2) A B = P(A B) = P(A) + P(B) (3) P(A) = 1 P(A) (4) P(A B) = P(A) + P(B) P(A B) (5) Tapahtuman todennäköisyys S = {e 1,..., e N }. N A = A. Kun alkeistapaukset

Lisätiedot

Rajahaastattelututkimus 1.1.-31.12.2011

Rajahaastattelututkimus 1.1.-31.12.2011 Alueelliset tulostukset: Ulkomaiset matkustajat pääkaupunkiseudulla Tulostuksen alueellinen rajaus: Helsingin, Espoon, Vantaan ja Kauniaisten kaupungit Rajaustiedot ja niiden käyttäminen: Matkan pääkohde

Lisätiedot

ZA5478. Flash Eurobarometer 328 (Survey on the Attitudes of Europeans Towards Tourism in 2011) Country Questionnaire Finland

ZA5478. Flash Eurobarometer 328 (Survey on the Attitudes of Europeans Towards Tourism in 2011) Country Questionnaire Finland ZA5478 Flash Eurobarometer 328 (Survey on the Attitudes of Europeans Towards Tourism in 2011) Country Questionnaire Finland Questions for Eurobarometer FLASH-survey (February 2011) Q1. Kuinka monta matkaa

Lisätiedot

ZA4889. Flash Eurobarometer 258 (Attitudes of Europeans towards tourism) Country Specific Questionnaire Finland

ZA4889. Flash Eurobarometer 258 (Attitudes of Europeans towards tourism) Country Specific Questionnaire Finland ZA4889 Flash Eurobarometer 258 (Attitudes of Europeans towards tourism) Country Specific Questionnaire Finland Eurobarometer FLASH- 258 D2. Minkä ikäinen olet? [_][_] vuotta vanha [ 9 9 ] [KIELTÄYTYMINEN/EI

Lisätiedot

Kulttuuri- ja vapaa-aikapalvelujen käyttötutkimus 2011 - lasten, nuorten ja lapsiperheiden osalta

Kulttuuri- ja vapaa-aikapalvelujen käyttötutkimus 2011 - lasten, nuorten ja lapsiperheiden osalta Kulttuuri- ja vapaa-aikapalvelujen käyttötutkimus 2011 - lasten, nuorten ja lapsiperheiden osalta Pauliina Mattinen 1 Tutkimuksesta yleensä Tutkimuksen aineistonkeruun toteutti Innolink Research Oy. Tutkimus

Lisätiedot

HELSINGIN MATKAILUTILASTOT HELMIKUU 2016

HELSINGIN MATKAILUTILASTOT HELMIKUU 2016 HELSINGIN MATKAILUTILASTOT HELMIKUU 2016 Yöpymiset lisääntyivät 5 prosenttia Helmikuussa 2016 Helsingissä kirjattiin 218 000 yöpymistä, joista suomalaisille 113 000 ja ulkomaalaisille 104 000 yötä (venäläiset

Lisätiedot

HELSINGIN MATKAILUTILASTOT MAALISKUU 2016

HELSINGIN MATKAILUTILASTOT MAALISKUU 2016 HELSINGIN MATKAILUTILASTOT MAALISKUU 2016 Yöpymiset lisääntyivät 4 prosenttia Maaliskuussa 2016 Helsingissä kirjattiin 240 000 yöpymistä, joista suomalaisille 118 000 ja ulkomaalaisille 122 000 yötä (venäläiset

Lisätiedot

HELSINGIN MATKAILUTILASTOT HUHTIKUU 2016

HELSINGIN MATKAILUTILASTOT HUHTIKUU 2016 HELSINGIN MATKAILUTILASTOT HUHTIKUU 2016 Yöpymiset lisääntyivät 14 prosenttia Huhtikuussa 2016 Helsingissä kirjattiin 247 000 yöpymistä, joista suomalaisille 128 000 ja ulkomaalaisille 119 000 yötä (venäläiset

Lisätiedot

Yöpymiset vähenivät 4 prosenttia. Vähenemistä sekä työmatkalaisissa että vapaa-ajan matkustajissa. Majoitusmyynti 24 miljoonaa euroa

Yöpymiset vähenivät 4 prosenttia. Vähenemistä sekä työmatkalaisissa että vapaa-ajan matkustajissa. Majoitusmyynti 24 miljoonaa euroa HELSINGIN MATKAILUTILASTOT HEINÄKUU 2016 Yöpymiset vähenivät 4 prosenttia Heinäkuussa 2016 Helsingissä kirjattiin 422 000 yöpymistä, joista suomalaisille 185 000 ja ulkomaalaisille 237 000 yötä. Sekä suomalaisten

Lisätiedot

pitkittäisaineistoissa

pitkittäisaineistoissa Puuttuvan tiedon käsittelystä p. 1/18 Puuttuvan tiedon käsittelystä pitkittäisaineistoissa Tapio Nummi tan@uta.fi Matematiikan, tilastotieteen ja filosofian laitos Tampereen yliopisto Puuttuvan tiedon

Lisätiedot

Ilkka Mellin Tilastolliset menetelmät. Osa 3: Tilastolliset testit. Tilastollinen testaus. TKK (c) Ilkka Mellin (2007) 1

Ilkka Mellin Tilastolliset menetelmät. Osa 3: Tilastolliset testit. Tilastollinen testaus. TKK (c) Ilkka Mellin (2007) 1 Ilkka Mellin Tilastolliset menetelmät Osa 3: Tilastolliset testit Tilastollinen testaus TKK (c) Ilkka Mellin (2007) 1 Tilastolliset testit >> Tilastollinen testaus Tilastolliset hypoteesit Tilastolliset

Lisätiedot

TUTKIMUSAINEISTON ANALYYSI. LTKY012 Timo Törmäkangas

TUTKIMUSAINEISTON 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

Lisätiedot

Kaksisuuntainen varianssianalyysi. Vilkkumaa / Kuusinen 1

Kaksisuuntainen varianssianalyysi. Vilkkumaa / Kuusinen 1 Kaksisuuntainen varianssianalyysi Vilkkumaa / Kuusinen 1 Motivointi Luennot 6 ja 7: yksisuuntaisella varianssianalyysilla testataan ryhmäkohtaisten odotusarvojen yhtäsuuruutta, kun perusjoukko on jaettu

Lisätiedot

Testejä suhdeasteikollisille muuttujille

Testejä suhdeasteikollisille muuttujille Ilkka Mellin Tilastolliset menetelmät Osa 3: Tilastolliset testit Testejä suhdeasteikollisille muuttujille TKK (c) Ilkka Mellin (007) 1 Testejä suhdeasteikollisille muuttujille >> Testit normaalijakauman

Lisätiedot

FISKARSIN RUUKIN KYSELYN ANALYYSI 2015

FISKARSIN RUUKIN KYSELYN ANALYYSI 2015 FISKARSIN RUUKIN KYSELYN ANALYYSI 2015 Analyysin on suorittanut Fiskars Oyj 1 Sisällysluettelo 1. Johdanto... 3 2. Tulokset... 3 2.1 Taustatietoa vastaajista... 3 2.1.1Vastaajien vuokratilat... 4 2.2.

Lisätiedot

Suomalaiset kuluttajina Virossa

Suomalaiset kuluttajina Virossa Suomalaiset kuluttajina Virossa - Kuluttajakysely Maaliskuu 2011 Kuluttajille kohdennettu kysely on toteutettu yhdessä Innolink Research Oy:n kanssa Suomalaisten vapaa-ajan matkailu Viroon Päivämatkat

Lisätiedot

SINKUT LOMALLA: Joka neljäs sinkku lähtisi sokkotreffilomalle tuntemattoman kanssa

SINKUT LOMALLA: Joka neljäs sinkku lähtisi sokkotreffilomalle tuntemattoman kanssa Veikkaus toteutti matka-aiheisen kyselytutkimuksen ajalla 7.4. 15.4.2016 Kyselyyn vastasi 1 033 henkilöä Veikkauksen 1,8 miljoonasta kanta-asiakkaasta Yli tuhat asiakasta on kattava otos Veikkauksen kanta-asiakkaista.

Lisätiedot

Tilastollisen analyysin perusteet Luento 3: Epäparametriset tilastolliset testit

Tilastollisen analyysin perusteet Luento 3: Epäparametriset tilastolliset testit Tilastollisen analyysin perusteet Luento 3: Epäparametriset tilastolliset testit s t ja t kahden Sisältö t ja t t ja t kahden kahden t ja t kahden t ja t Tällä luennolla käsitellään epäparametrisia eli

Lisätiedot

Opetusmateriaali. Tutkimustehtävien tekeminen

Opetusmateriaali. Tutkimustehtävien tekeminen Opetusmateriaali Tämän opetusmateriaalin tarkoituksena on opettaa kiihtyvyyttä mallintamisen avulla. Toisena tarkoituksena on hyödyntää pikkuautoa ja lego-ukkoa fysiikkaan liittyvän ahdistuksen vähentämiseksi.

Lisätiedot

Visit Finland matkailijatutkimus

Visit Finland matkailijatutkimus 2 Visit Finland matkailijatutkimus Kesä 2016 (touko-lokakuu) Visit Finland tutkimuksia 7 Finpro, Visit Finland Helsinki 2016 3 Sisällysluettelo Johdanto... 5 Matkat Suomeen ulkomailta... 6 Matkan kesto

Lisätiedot

Suomalaiset kuluttajina Virossa

Suomalaiset kuluttajina Virossa Suomalaiset kuluttajina Virossa - Kuluttajakysely Maaliskuu 2012 Kuluttajille kohdennettu kysely on toteutettu yhdessä Innolink Research Oy:n kanssa 500 Suomalaisten matkailumenot Viroon 2002-2011 Milj.

Lisätiedot

Q1 Sukupuolesi. Foreca.fi kävijätutkimus syksy / 27. Answered: 4,024 Skipped: 0. Mies. Nainen 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

Q1 Sukupuolesi. Foreca.fi kävijätutkimus syksy / 27. Answered: 4,024 Skipped: 0. Mies. Nainen 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% Q1 Sukupuolesi Answered: 4,024 Skipped: 0 Mies Nainen Mies Nainen 64.81% 2,608 35.19% 1,416 Total 4,024 1 / 27 Q2 Kuinka vanha olet Answered: 4,024 Skipped: 0 alle 16 vuotta 16-24 vuotta 25-34 vuotta 35-44

Lisätiedot

Määrällisen aineiston esittämistapoja. Aki Taanila

Määrällisen aineiston esittämistapoja. Aki Taanila Määrällisen aineiston esittämistapoja Aki Taanila 7.11.2011 1 Muuttujat Aineiston esittämisen kannalta muuttujat voidaan jaotella kolmeen tyyppiin: Kategoriset (esimerkiksi sukupuoli, koulutus) Asteikolla

Lisätiedot

Venäläiset kuluttajat Suomessa

Venäläiset kuluttajat Suomessa Venäläiset kuluttajat Suomessa - Poimintoja tuloksista - Verottomat ostokset, maahantulot ja yöpymiset - Rajahaastattelututkimus syyskuu 2015 elokuu 2016 Rajahaastattelut on tehnyt Tutkimus- ja Analysointikeskus

Lisätiedot

Tutkimuksesta Tiivistelmä Kotkassa vierailu motiivit Osallistuminen minä päivinä oli tapahtumassa Osallistumisen motiivit...

Tutkimuksesta Tiivistelmä Kotkassa vierailu motiivit Osallistuminen minä päivinä oli tapahtumassa Osallistumisen motiivit... SISÄLLYS Tutkimuksesta... 2 Tiivistelmä... 3 Kotkassa vierailu motiivit... 7 Osallistuminen minä päivinä oli tapahtumassa... 8 Osallistumisen motiivit... 9 Tiedonsaanti... 10 Ohjelma... 11 Palvelut ja

Lisätiedot

Tilastotieteen kertaus. Vilkkumaa / Kuusinen 1

Tilastotieteen kertaus. Vilkkumaa / Kuusinen 1 Tilastotieteen kertaus Vilkkumaa / Kuusinen 1 Motivointi Reaalimaailman ilmiöihin liittyy tyypillisesti satunnaisuutta ja epävarmuutta Ilmiöihin liittyvien havaintojen ajatellaan usein olevan peräisin

Lisätiedot

Yksityishammaslääkärikysely lokakuussa 2015

Yksityishammaslääkärikysely lokakuussa 2015 Yksityishammaslääkärikysely lokakuussa 2015 Yksityishammaslääkärikysely lokakuussa 2015 Kyselytutkimus kaikille Hammaslääkäriliiton Suomessa toimiville yksityishammaslääkärijäsenille, joiden sähköpostiosoite

Lisätiedot

Messututkimus. RAKSA 2014, Lahden Messukeskus 7.-9.3.2014

Messututkimus. RAKSA 2014, Lahden Messukeskus 7.-9.3.2014 Messututkimus RAKSA, Lahden Messukeskus 7.-9.3. RAKSA, Lahden Messukeskus 7.-9.3. Yhteenveto RAKSA, Lahden Messukeskus 7.-9.3. Messututkimus sisältö Kokonaiskävijämäärä 21 000 1 Kansi Kävijäperheen koko

Lisätiedot

HELSINGIN MATKAILUTILASTOT JOULUKUU 2016

HELSINGIN MATKAILUTILASTOT JOULUKUU 2016 HELSINGIN MATKAILUTILASTOT JOULUKUU 2016 Rekisteröidyt yöpymiset lisääntyivät kaksi prosenttia Joulukuussa 2016 Helsingissä kirjattiin 264 000 yöpymistä, joista suomalaisille 122 500 ja ulkomaalaisille

Lisätiedot

TAK Rajatutkimus 2015

TAK Rajatutkimus 2015 Vuosiraportin liite: Ulkomaalaiset matkailijat Porvoon-Loviisan seudulla Valtakatu 51 :: FIN-53100 LAPPEENRANTA :: GSM +358 45 137 5099 :: info@tak.fi :: www.tak.fi SISÄLLYSLUETTELO Yöpymiset ja matkat...

Lisätiedot

Pirkanmaan ja Keski-Suomen alueprofiili Kulttuurimatkailufoorum 17.5.2011 Liisa Hentinen

Pirkanmaan ja Keski-Suomen alueprofiili Kulttuurimatkailufoorum 17.5.2011 Liisa Hentinen Pirkanmaan ja Keski-Suomen alueprofiili Kulttuurimatkailufoorum 17.5.2011 Liisa Hentinen MEKin Strategia 2010-2015 ETENEMINEN Ulkomailla 1.Matkailumaabrändin rakentaminen 2.Alueiden strateginen profilointi

Lisätiedot

Tilastollisen analyysin perusteet Luento 6: Korrelaatio ja riippuvuus tilastotieteessä

Tilastollisen analyysin perusteet Luento 6: Korrelaatio ja riippuvuus tilastotieteessä Tilastollisen analyysin perusteet Luento 6: Korrelaatio ja riippuvuus tilastotieteessä Sisältö Riippumattomuus Jos P(A B) = P(A)P(B), niin tapahtumat A ja B ovat toisistaan riippumattomia. (Keskustelimme

Lisätiedot

Tausta tutkimukselle

Tausta tutkimukselle Näin on aina tehty Näyttöön perustuvan toiminnan nykytilanne hoitotyöntekijöiden toiminnassa Vaasan keskussairaalassa Eeva Pohjanniemi ja Kirsi Vaaranmaa 1 Tausta tutkimukselle Suomessa on aktiivisesti

Lisätiedot

Rekisteröidyt yöpymiset lisääntyivät viisi prosenttia. Kasvua työmatkalaisten yöpymisissä. Majoitusmyynti 25 miljoonaa euroa

Rekisteröidyt yöpymiset lisääntyivät viisi prosenttia. Kasvua työmatkalaisten yöpymisissä. Majoitusmyynti 25 miljoonaa euroa HELSINGIN MATKAILUTILASTOT SYYSKUU 2016 Rekisteröidyt yöpymiset lisääntyivät viisi prosenttia Syyskuussa 2016 Helsingissä kirjattiin lähes 308 000 yöpymistä, joista suomalaisille 133 000 ja ulkomaalaisille

Lisätiedot

RISTIINTAULUKOINTI JA Χ 2 -TESTI

RISTIINTAULUKOINTI JA Χ 2 -TESTI RISTIINTAULUKOINTI JA Χ 2 -TESTI Kvantitatiiviset tutkimusmenetelmät maantieteessä Ti 27.10.2015, To 2.11.2015 Miisa Pietilä & Laura Hokkanen miisa.pietila@oulu.fi laura.hokkanen@outlook.com KURSSIKERRAN

Lisätiedot

Suomalaiset kuluttajina Virossa

Suomalaiset kuluttajina Virossa Suomalaiset kuluttajina Virossa Suomalaiset kuluttajina Virossa Selvitys perustuu Eurostatin, Statistics Estonian ja Tilastokeskuksen tilastoihin sekä kahteen otospohjaiseen kuluttajakyselyyn: TNS Gallup:

Lisätiedot

Odotusarvoparien vertailu. Vilkkumaa / Kuusinen 1

Odotusarvoparien vertailu. Vilkkumaa / Kuusinen 1 Odotusarvoparien vertailu Vilkkumaa / Kuusinen 1 Motivointi Viime luennolta: yksisuuntaisella varianssianalyysilla testataan nollahypoteesia H 0 : μ 1 = μ 2 = = μ k = μ Jos H 0 hylätään, tiedetään, että

Lisätiedot

Messututkimus. RAKSA 2015, Lahden Messukeskus 13.-15.3.2015

Messututkimus. RAKSA 2015, Lahden Messukeskus 13.-15.3.2015 Messututkimus RAKSA, Lahden Messukeskus 13.-15.3. RAKSA, Lahden Messukeskus 13.-15.3. Yhteenveto RAKSA, Lahden Messukeskus 13.-15.3. Messututkimus sisältö Kokonaiskävijämäärä 19 000 1 Kansi Kävijäperheen

Lisätiedot

Suomalaisten matkailu Viroon. Ossi Nurmi The Baltic Guide seminaari,

Suomalaisten matkailu Viroon. Ossi Nurmi The Baltic Guide seminaari, Suomalaisten matkailu Viroon The Baltic Guide seminaari, 13.1.216 Esityksen teemat 1. Suomalaisten matkat Viroon eri tietolähteet 2. Matkailijakohtainen rahankäytön profiili 3. Suomalaisten matkailijoiden

Lisätiedot

Matkailutilasto Syyskuu 2016

Matkailutilasto Syyskuu 2016 Matkailutilasto Syyskuu 2016 1 YHTEENVETO Rekisteröidyt yöpymiset nousivat 6,6 prosenttia Oulussa Syyskuussa 2016 Oulussa yövyttiin 50 000 yötä, joista suomalaiset yöpyivät 41 000 yötä ja ulkomaalaiset

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

KESÄTYÖNTEKIJÄT JA LOMAT PK-YRITYKSISSÄ

KESÄTYÖNTEKIJÄT JA LOMAT PK-YRITYKSISSÄ tutkimus KESÄTYÖNTEKIJÄT JA LOMAT PK-YRITYKSISSÄ 2009 1 Tiivistelmä Yrittäjien lomat Suomen Yrittäjien maaliskuun 2009 lopussa tekemässä jäsenkyselyssä tiedusteltiin yrittäjiltä lomista ja lomatoiveista

Lisätiedot

Taxfree myynti kasvoi, kasvua odotettavissa myös vuodenvaihteen venäläismatkailuun

Taxfree myynti kasvoi, kasvua odotettavissa myös vuodenvaihteen venäläismatkailuun 1 Rekisteröidyt yöpymiset vähenivät 19,9 prosenttia n seudulla Lokakuussa 2016 n seudulla yövyttiin 10 000 yötä, joista suomalaiset yöpyivät 7 800 yötä ja ulkomaalaiset 2 200 yötä (venäläiset 922 yötä).

Lisätiedot

Teema 5: Ristiintaulukointi

Teema 5: Ristiintaulukointi Teema 5: Ristiintaulukointi Kahden (tai useamman) muuttujan ristiintaulukointi: aineiston analysoinnin ja tulosten esittämisen perusmenetelmä usein samat tiedot esitetään sekä taulukkona että kuvana mahdollisen

Lisätiedot

Venäläiset kuluttajat Suomessa

Venäläiset kuluttajat Suomessa Venäläiset kuluttajat Suomessa - Pietarin alueen kuluttajakysely Kesä-syyskuu 2011 Kuluttajille kohdennettu kysely on toteutettu yhdessä Innolink Research Oy:n kanssa Venäläisten matkailu Suomessa Yleistä

Lisätiedot

Tehtävät. 1. Ratkaistava epäyhtälöt. a) 2(4 x) < 12, b) 5(x 2 4x + 3) < 0, c) 3 2x 4 > 6. 1/10. Sukunimi (painokirjaimin)

Tehtävät. 1. Ratkaistava epäyhtälöt. a) 2(4 x) < 12, b) 5(x 2 4x + 3) < 0, c) 3 2x 4 > 6. 1/10. Sukunimi (painokirjaimin) 1/10 Tehtävä 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Yhteensä Pisteet (tarkastaja merkitsee) Kokeessa on kymmenen tehtävää, joista jokainen on erillisellä paperilla. Jokaisen tehtävän maksimipistemäärä on 6 pistettä. Ratkaise

Lisätiedot

Aalto-yliopisto, Matematiikan ja systeemianalyysin laitos /Malmivuori MS-A0501 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi,

Aalto-yliopisto, Matematiikan ja systeemianalyysin laitos /Malmivuori MS-A0501 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi, Aalto-yliopisto, Matematiikan ja systeemianalyysin laitos /Malmivuori MS-A0501 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi, kesä 2016 Laskuharjoitus 5, Kotitehtävien palautus laskuharjoitusten

Lisätiedot

Helsingin kaupunki Pöytäkirja 3/ (5) Kaupunkisuunnittelulautakunta Lsp/

Helsingin kaupunki Pöytäkirja 3/ (5) Kaupunkisuunnittelulautakunta Lsp/ Helsingin kaupunki Pöytäkirja 3/2017 1 (5) 38 Helsinkiläisten liikkumistottumukset 2016 HEL 2017-000445 T 08 00 00 Hankenumero 0861_8 Päätös päätti merkitä tiedoksi tutkimuksen, jossa on selvitetty helsinkiläisten

Lisätiedot

Messututkimus. Rakenna & Remontoi -messut 2012, Myyrmäki-halli Vantaa 27.-29.1.2012

Messututkimus. Rakenna & Remontoi -messut 2012, Myyrmäki-halli Vantaa 27.-29.1.2012 Messututkimus Rakenna & Remontoi -messut 2012, Myyrmäki-halli Vantaa 27.-29.1.2012 Yhteenveto Rakenna & Remontoi -messut 2012, Myyrmäki-halli Vantaa 27.-29.1.2012 Messututkimus sisältö Kokonaiskävijämäärä

Lisätiedot

YHDYSVALLAT. Visit Finland matkailijatutkimus Visit Finland tutkimuksia. Finpro, Visit Finland Helsinki 2016

YHDYSVALLAT. Visit Finland matkailijatutkimus Visit Finland tutkimuksia. Finpro, Visit Finland Helsinki 2016 Visit Finland matkailijatutkimus 2015 YHDYSVALLAT Visit Finland tutkimuksia Finpro, Visit Finland Helsinki 2016 3 YHDYSVALLAT osana laajempaa matkakokonaisuutta Matkan tarkoitus Vain Väkiluku 322 miljoonaa

Lisätiedot

SAKSA. Visit Finland matkailijatutkimus Visit Finland tutkimuksia. Finpro, Visit Finland Helsinki 2016

SAKSA. Visit Finland matkailijatutkimus Visit Finland tutkimuksia. Finpro, Visit Finland Helsinki 2016 Visit Finland matkailijatutkimus 2015 SAKSA Visit Finland tutkimuksia Finpro, Visit Finland Helsinki 2016 3 SAKSA matkat lisääntyivät 6 prosenttia vuoteen 2014 verrattuna. Neljänneksi eniten lomamatkoja

Lisätiedot

Messututkimus. Rakenna & Remontoi -messut, Myyrmäki-halli Vantaa 25.-27.1.2013

Messututkimus. Rakenna & Remontoi -messut, Myyrmäki-halli Vantaa 25.-27.1.2013 Messututkimus Rakenna & Remontoi -messut, Myyrmäki-halli Vantaa 25.-27.1.213 Yhteenveto Rakenna & Remontoi -messut, Myyrmäki-halli Vantaa 25.-27.1.213 Messututkimus sisältö Kokonaiskävijämäärä 14 548 1

Lisätiedot

Til.yks. x y z

Til.yks. x y z Tehtävien ratkaisuja. a) Tilastoyksiköitä ovat työntekijät: Vatanen, Virtanen, Virtanen ja Voutilainen; muuttujina: ikä, asema, palkka, lasten lkm (ja nimikin voidaan tulkita muuttujaksi, jos niin halutaan)

Lisätiedot