Ihminen ja tekniikka seminaari Käyttäjäkokemuksen kvantitatiivinen analyysi

Koko: px
Aloita esitys sivulta:

Download "Ihminen ja tekniikka seminaari Käyttäjäkokemuksen kvantitatiivinen analyysi"

Transkriptio

1 Ihminen ja tekniikka seminaari Käyttäjäkokemuksen kvantitatiivinen analyysi Luento 5

2 Seuraava etappi Datan keruu alkanut välinäyttönä palautetaan aineisto SPSS-tiedostona palaute tiedostosta

3 Viimeksi jäi faktorianalyysi vaivaamaan jos pudotetaan ei-kelpo muuttuja pois ja tehdään uusi faktorianalyysi, kuinka käy?

4 Rotated Factor Matrix a Rotated Factor Matrix a x390: Kuinka merkitt. tekijä netin käytöss. tällä hetkellä on tiedonhaku? x390_b: Kuinka merkitt. tekijä netin käytöss. tällä hetkellä on verkkolehtien lukeminen? x390_e: Kuinka merkitt. tekijä netin käytöss. tällä hetkellä on musiikin kuuntelu? x390_f: Kuinka merkitt. tekijä netin käytöss. tällä hetkellä on verkkopelaaminen? x390_g: Kuinka merkitt. tekijä netin käytöss. tällä hetkellä on tiedostojen imuroiminen? x390_h: Kuinka merkitt. tekijä netin käytöss. tällä hetkellä on sähköposti? x390_i: Kuinka merkitt. tekijä netin käytöss. tällä hetkellä on Web-surffailu? x390_j: Kuinka merkitt. tekijä netin käytöss. tällä hetkellä on keskustelu- ja uutisryhmät? x390_k: Kuinka merkitt. tekijä netin käytöss. tällä hetkellä on verkko-ostaminen? x390_l: Kuinka merkitt. tekijä netin käytöss. tällä hetkellä on laskujen maksaminen? x390_m: Kuinka merkitt. tekijä netin käytöss. tällä hetkellä on muiden raha-asioiden hoito? x390_n: Kuinka merkitt. tekijä netin käytöss. tällä hetkellä on treffipalvelut? x390_o: Kuinka merkitt. tekijä netin käytöss. tällä hetkellä on omien www-sivujen teko? x390_p: Kuinka merkitt. tekijä netin käytöss. tällä hetkellä on chat- ja irc-palvelut? x390_c: Kuinka merkitt. tekijä netin käytöss. tällä hetkellä on portaaleilla? x390_d: Kuinka merkitt. tekijä netin käytöss. tällä hetkellä on etäopiskelu? Extraction Method: Principal Axis Factoring. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. a. Rotation converged in 10 iterations. Factor ,094,517,053,071,25,162,323,279,149,13,688 -,114,362 -,136,0,562,032,332 -,071,0,618,276,076,051,08,044,551 -,021,199,17,375,441,265,042 -,2,191,383,525 -,026 -,1,391,237,014,208,12 -,039,250,008,495,03,040,026,035,847,10,085,013,473,118,19,282,232,247,067,31,335 -,007,550 -,105,09,306,249,109,070,27 -,001,175,113,081,60 EI selkeyttänyt tulkintaa tällä kertaa! Factor x390: Kuinka merkitt. tekijä netin käytöss. tällä hetkellä on tiedonhaku? x390_d: Kuinka merkitt. tekijä netin käytöss. tällä hetkellä on etäopiskelu? x390_e: Kuinka merkitt. tekijä netin käytöss. tällä hetkellä on musiikin kuuntelu? x390_f: Kuinka merkitt. tekijä netin käytöss. tällä hetkellä on verkkopelaaminen? x390_g: Kuinka merkitt. tekijä netin käytöss. tällä hetkellä on tiedostojen imuroiminen? x390_h: Kuinka merkitt. tekijä netin käytöss. tällä hetkellä on sähköposti? x390_i: Kuinka merkitt. tekijä netin käytöss. tällä hetkellä on Web-surffailu? x390_j: Kuinka merkitt. tekijä netin käytöss. tällä hetkellä on keskustelu- ja uutisryhmät? x390_k: Kuinka merkitt. tekijä netin käytöss. tällä hetkellä on verkko-ostaminen? x390_l: Kuinka merkitt. tekijä netin käytöss. tällä hetkellä on laskujen maksaminen? x390_m: Kuinka merkitt. tekijä netin käytöss. tällä hetkellä on muiden raha-asioiden hoito? x390_n: Kuinka merkitt. tekijä netin käytöss. tällä hetkellä on treffipalvelut? x390_o: Kuinka merkitt. tekijä netin käytöss. tällä hetkellä on omien www-sivujen teko? x390_p: Kuinka merkitt. tekijä netin käytöss. tällä hetkellä on chat- ja irc-palvelut? Extraction Method: Maximum Likelihood. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. a. Rotation converged in 7 iterations.

5 Analyysimenetelmät ja muuttujien mitta-asteikko (vielä kertausta)

6 Luento 5 Kerätyn aineiston laadun arviointi - normaalijakaumatesti Kerätyn aineiston muokkaaminen (transformaatio) uudelleenluokittelu summamuuttujat, uudet muuttujat Menetelmien käyttö SPSS-ohjelmassa Vastauksia kysymyksiin/ongelmiin

7 Laadun arviointi ajetaan kaikista muuttujista jakaumat - minimi, maksimi, graafinen jakauma, keskiarvo, hajonta - Analyze Descriptive statistics Descriptives - miten EOS on tallennettu? (kalvo 21) kammataan läpi ja etsitään selviä mahdottomia arvoja tai todellisia mutta liian poikkeavia arvoja kun tällainen löytyy, se paikannetaan Data viewtilassa hakutoiminnolla

8 Aktivoi ensin se muuttuja jota tarkastat Haku-kuvake (kiikari) Kirjoita Find what kenttään löytämäsi mahdoton lukuarvo ja klikkaa Find next Näin löydät sen vastaajan jonka kohdalla ongelmallinen arvo on. Sinulla on muutama ratkaisuvaihtoehto: 1) selvität mikä on alkuperäinen oikea arvo (tarkista paperilomake) 2) poistat kyseisen arvon kokonaan koska et voi tietää mikä on oikea vastaus 3) korvaat arvon kyseisen muuttujan keskiarvolla (imputointi)

9 Jakauman normaalisuus Jos on epäselvyyttä jakauman normaalisuusehdon toteutumisesta, voi/pitää suorittaa testin: 1-sample Kolmogorov-Smirnov Two-Independent-Samples tests Analyze Nonparametric test 1-sample K-S / 2 independent samples

10 Esim. K-S-testistä Ikäjakaumat sukupuolen mukaan Tässä p-arvon pitää YLITTÄÄ.05 jotta 0-hypoteesi toteutuu (ei eroja) On siis huono, jos arvo jää alle.05. Johtopäätös on, että jakaumat eivät sovellu testeihin sellaisinaan. Niitä pitää muuntaa matemaattisen kaavan mukaan (muuttujamuunnoksista seuraavaksi).

11 Uudelleenluokittelu Miksi? - Tehdään vain perustellusti sillä samalla menetetään informaatiota. Halutaan tiivistää ja hävittää turhaa tietoa (liikaa yksityiskohtia) Jatkuva muuttuja luokitellaan graafista esitystä varten luokkia yhdistellään ristiintaulukointia varten (liian pienet frekvenssit) ei kuitenkaan liikaa! - joitakin luokkia ei voi yhdistää (esim. eronneet ja lesket )

12 Esimerkki: ikäjakauma Alkuperäinen jakauma aivan liian pikkutarkka, vaikea hahmottaa ja hankala raportoida sanallisesti tekstissä.

13 esimerkki jatkuu: uusitaan luokittelua muoto siistiytyy jo Jakauma normalisoituu ja on helposti ilmaistavissa sanallisesti ja nopeasti miellettävissä

14 Sama SPSS:ssä Transform - Recode - Into different variables Keskikenttään valitaan muutettava vanha muuttuja. Annetaan uudelle luokitellulle muuttujalle nimi ja kuvaus Klikataan Old and new values Vasemmalta valitaan vanhat arvot ja oikealle annetaan niitä vastaavat uudet arvot ja klikataan Add, jotta uudelleen luokittelu astuu voimaan. Taulukosta näet miten vanhoista tulee uusia. Klikataan Continue ja sen jälkeen päävalikossa vielä OK. Nyt kone muodosti uuden muuttujan matriisin viimeiseksi (oikea reuna)

15 uuden muuttujan arvojen nimeäminen Uuden muuttujan arvot kannattaa heti määritellä, jotta ne ovat ymmärrettävät esim. pylväsdiagrammeissa Tämä tehdään Variable View tilassa Huom! Voi käyttää myös: Transform Visual Bander

16 Matemaattinen muuttujamuunnos Summamuuttuja Halutaan kääntää muuttujien arvot samansuuntaisiksi (yleensä summamuuttujia varten) Ei-normaali jakauma halutaan normaaliksi Kysytty syntymävuosi, halutaan ikä Painoindeksi Ennen-jälkeen-arvo ryhmien välistä vertailua varten

17 Summamuuttuja Transform - Compute Target: annetaan summamuuttujalle nimi (ole systemaattinen) Numeric expression: Syötetään näppäimistöltä tai valikosta kaava ja halutut muuttujat. Tässä tehdään summamuuttuja Vastaajien kiinnostuksesta pelata rahapelejä eri päätelaitteiden kautta (3 eriä, kaikki asteikolla 1-4) Huom! Summamuuttujan sijaan saattaisi olla fiksua käyttää keskiarvoa näistä kolmesta muuttujasta. Tällöin asteikko pysyisi 1-4 välillä kun se summamuuttujassa on 3-12 Keskiarvo otetaan Function groupista: statistical ja alemmasta kentästä Mean. Sulkujen väliin halutut muuttujat pilkulla erotettuina

18 Milloin summamuuttuja? Muuttujien tulee ehdottomasti mitata samaa asiaa, muuten ei ole tulkinnallisesti tai teoreettisesti mielekäs - niiden välillä on korrelaatio - faktorianalyysin tuloksena voi rakentaa summamuuttujan

19 Muuttujien kääntäminen samansuuntaisiksi Halutaan kun on kysytty samaa asiaa käänteisin kysymyksin - esim. Kännykän käyttäminen on minusta helppoa ja Minun on vaikea oppia käyttämään kännykkää - Jos näihin vastaa asteikolla 4 = olen täysin samaa mieltä niitä ei ole mieltä laskea yhteen koska lukuarvo 8 ei kerro meille mitään. - Ratkaisu: käännetään jommat kummat toiseen suuntaan, esim. negatiiviset mielipiteet samansuuntaisiksi positiivisten kanssa Uusi arvo = 5 vanha arvo (jos asteikko oli 1-4) Tällöin 4 -> 1 3 -> 2 2 -> 3 1 -> 4 Tehdään SPSS:ssä samalla tavoin Transform Compute kuten edellä summamuuttujan kanssa

20 Ei-normaali jakauma normaaliksi tehdään matemaattinen muunnos, uusi muuttuja ln(x) 1 x X jokin näistä Jos mikään ei toimi, ei voida jatkaa parametrisella testillä -> pitää siirtyä nonparametriisiin testeihin (ei käydä tarkemmin tällä kurssilla) Transform Compute Ln = luonnollinen logaritmi, Sqrt=neliöjuuri

21 Uusi muuttuja = kaava(vanha muuttuja) Vuodesta ikä Transform-Compute Ikä = vuosi nyt syntymävuosi Painoindeksi Indeksi = paino (kg) / (pituus * pituus) (m)

22 Ennen-jälkeen-arvo vertailua varten Esim. internet-koulutuksen vaikutus sukupuolten kokemaan käytön miellyttävyyteen - Mitataan koettu miellyttävyys ennen koulutusta ja sen jälkeen (2 muuttujaa) - Tehdään uusi muuttuja: Kurssin tulos = koettu miellyttävyys kurssin jälkeen koettu miellyttävyys ennen kurssia (oletus: näin saadaan plusmerkkisiä arvoja) - Suoritetaan t-testi uudelle muuttujalle sukupuolen suhteen

23 Huomioita suunnitelmistanne! monivaihtoehtoiset muuttujat Jos vastaaja saa rastittaa monta vastausta samaan kysymykseen - esim. valitse kolme sinulle tärkeää ominaisuutta - tällöin vastauksia ei voi käsitellä numeroarvoina eikä tehdä laskutoimituksia! - jokaista vastausta tulee käsitellä omana muuttujanaan

24 EOS:n huomioiminen jos EOS:lle annettu tallennettaessa jokin asteikon ulkopuolinen erillinen numeraalinen arvo, pitää tarkistaa ettei sitä lasketa esim. keskiarvoihin! (luku 9 vaikuttaa erittäin haitallisesti jos asteikko on muuten 1-4) Variable view: asetetaan Missing valueskohtaan haluttu EOS arvo puuttuvaksi ( discrete missing values )

25 Kysymyksiä? Ongelmia? voidaan käydä uudestaan läpi haluamianne vaiheita/menetelmiä Huom! Kun alatte analysoida omaa aineistoanne, annan tarvittaessa ohjausta

TUTKIMUSOPAS. SPSS-opas

TUTKIMUSOPAS. SPSS-opas TUTKIMUSOPAS SPSS-opas Johdanto Tässä oppaassa esitetään SPSS-tilasto-ohjelman alkeita, kuten Excel-tiedoston avaaminen, tunnuslukujen laskeminen ja uusien muuttujien muodostaminen. Lisäksi esitetään esimerkkien

Lisätiedot

OHJ-7600 Ihminen ja tekniikka -seminaari, 4 op Käyttäjäkokemuksen kvantitatiivinen analyysi. Luento 3

OHJ-7600 Ihminen ja tekniikka -seminaari, 4 op Käyttäjäkokemuksen kvantitatiivinen analyysi. Luento 3 OHJ-7600 Ihminen ja tekniikka -seminaari, 4 op Käyttäjäkokemuksen kvantitatiivinen analyysi Luento 3 Tutkimussuunnitelman rakenne-ehdotus Otsikko 1. Motivaatio/tausta 2. Tutkimusaihe/ -tavoitteet ja kysymykset

Lisätiedot

HARJOITUSKERTA 1: SPSS-OHJELMAN PERUSKÄYTTÖ JA MUUTTUJAMUUNNOKSET

HARJOITUSKERTA 1: SPSS-OHJELMAN PERUSKÄYTTÖ JA MUUTTUJAMUUNNOKSET HARJOITUSKERTA 1: SPSS-OHJELMAN PERUSKÄYTTÖ JA MUUTTUJAMUUNNOKSET OHJELMAN KÄYNNISTÄMINEN Käynnistääksesi ohjelman valitse All Programs > > IBM SPSS Statistics 2x, tai käynnistä ohjelma työpöydän kuvakkeesta.

Lisätiedot

ALKUSANAT... 4 ALKUSANAT E-KIRJA VERSIOON... 5 SISÄLLYSLUETTELO... 6

ALKUSANAT... 4 ALKUSANAT E-KIRJA VERSIOON... 5 SISÄLLYSLUETTELO... 6 Sisällysluettelo ALKUSANAT 4 ALKUSANAT E-KIRJA VERSIOON 5 SISÄLLYSLUETTELO 6 1 PERUSASIOITA JA AINEISTON SYÖTTÖ 8 11 PERUSNÄKYMÄ 8 12 AINEISTON SYÖTTÖ VERSIOSSA 9 8 Muuttujan määrittely versiossa 9 11

Lisätiedot

Tilastolliset ohjelmistot 805340A. Pinja Pikkuhookana

Tilastolliset ohjelmistot 805340A. Pinja Pikkuhookana Tilastolliset ohjelmistot 805340A Pinja Pikkuhookana Sisältö 1 SPSS 1.1 Yleistä 1.2 Aineiston syöttäminen 1.3 Aineistoon tutustuminen 1.4 Kuvien piirtäminen 1.5 Kuvien muokkaaminen 1.6 Aineistojen muokkaaminen

Lisätiedot

4.1 Frekvenssijakauman muodostaminen tietokoneohjelmilla

4.1 Frekvenssijakauman muodostaminen tietokoneohjelmilla 4 Aineiston kuvaaminen numeerisesti 1 4.1 Frekvenssijakauman muodostaminen tietokoneohjelmilla Tarkastellaan lasten syntymäpainon frekvenssijakauman (kuva 1, oikea sarake) muodostamista Excel- ja SPSS-ohjelmalla.

Lisätiedot

OHJ-7600 Ihminen ja tekniikka -seminaari, 4 op Käyttäjäkokemuksen kvantitatiivinen analyysi Luento 2

OHJ-7600 Ihminen ja tekniikka -seminaari, 4 op Käyttäjäkokemuksen kvantitatiivinen analyysi Luento 2 OHJ-7600 Ihminen ja tekniikka -seminaari, 4 op Käyttäjäkokemuksen kvantitatiivinen analyysi Luento 2 Luento 2 Kuvailevat tilastolliset menetelmät Käytetyimmät tilastolliset menetelmät käyttäjäkokemuksen

Lisätiedot

Kvantitatiiviset tutkimusmenetelmät maantieteessä

Kvantitatiiviset tutkimusmenetelmät maantieteessä Kvantitatiiviset tutkimusmenetelmät maantieteessä Harjoitukset: 2 Muuttujan normaaliuden testaaminen, merkitsevyys tasot ja yhden otoksen testit FT Joni Vainikka, Yliopisto-opettaja, GO218, joni.vainikka@oulu.fi

Lisätiedot

4 Riippuvuus 1. Esimerkki 4. Korrelaation laskeminen SPSS-ohjelmalla rajatusta aineistosta

4 Riippuvuus 1. Esimerkki 4. Korrelaation laskeminen SPSS-ohjelmalla rajatusta aineistosta 4 Riippuvuus 1 Esimerkki 4. Korrelaation laskeminen SPSS-ohjelmalla rajatusta aineistosta x 2 = sisaruksien luku- Tarkastellaan äidin ja lapsen pituuden välistä riippuvuutta havaintomatriisilla, joka on

Lisätiedot

SPSS ohje. Metropolia Business School/ Pepe Vilpas

SPSS ohje. Metropolia Business School/ Pepe Vilpas 1 SPSS ohje Page 1. Perusteita 2 2. Frekvenssijakaumat 3 3. Muuttujan luokittelu 4 4. Kaaviot 5 5. Tunnusluvut 6 6. Tunnuslukujen vertailu ryhmissä 7 9. Ristiintaulukointi ja Chi-testi 8 10. Hajontakaavio

Lisätiedot

2. Aineiston kuvailua

2. Aineiston kuvailua 2. Aineiston kuvailua Avaa (File/Open/Data ) aineistoikkunaan tiedosto tilp150.sav. Aineisto on koottu Tilastomenetelmien peruskurssilla olleilta. Tiedot osallistumisesta demoihin, tenttipisteet, tenttien

Lisätiedot

IBM SPSS Statistics 21 (= SPSS 21)

IBM SPSS Statistics 21 (= SPSS 21) Tarja Heikkilä IBM SPSS Statistics 21 (= SPSS 21) SPSS = Statistical Package for Social Sciences Ohjelman käynnistys Aloitusikkuna Päävalikot Työkalut Muuttujat (Variables) Tapaukset (Cases) Tyhjä datataulukko

Lisätiedot

SPSS OPAS. Metropolia Liiketalous

SPSS OPAS. Metropolia Liiketalous 1 Metropolia Liiketalous SPSS OPAS Aihe sivu 1. Ohjelman periaate 2 2. Aineistoikkuna 3 3. Frekvenssit 4 4. Muuttujien arvojen luokittelu 5 5. Tunnusluvut 6 6. Ristiintaulukointi 7 7. Hajontakaavio 8 8.Korrelaatio

Lisätiedot

SPSS-pikaohje. Jukka Jauhiainen OAMK / Tekniikan yksikkö

SPSS-pikaohje. Jukka Jauhiainen OAMK / Tekniikan yksikkö SPSS-pikaohje Jukka Jauhiainen OAMK / Tekniikan yksikkö SPSS on ohjelmisto tilastollisten aineistojen analysointiin. Hyvinvointiteknologian ATK-luokassa on asennettuna SPSS versio 13.. Huom! Ainakin joissakin

Lisätiedot

54. Tehdään yhden selittäjän lineaarinen regressioanalyysi, kun selittäjänä on määrällinen muuttuja (ja selitettävä myös):

54. Tehdään yhden selittäjän lineaarinen regressioanalyysi, kun selittäjänä on määrällinen muuttuja (ja selitettävä myös): Tilastollinen tietojenkäsittely / SPSS Harjoitus 5 Tarkastellaan ensin aineistoa KUNNAT. Kyseessähän on siis kokonaistutkimusaineisto, joten tilastollisia testejä ja niiden merkitsevyystarkasteluja ei

Lisätiedot

SPSS-perusteet. Sisältö

SPSS-perusteet. Sisältö SPSS-perusteet Sisältö Ikkunat 3 Päävalikot 5 Valikot 6 Aineiston käsittely 6 Muuttujamuunnokset 7 Aineistojen kuvailu analyysit 8 Havaintomatriisin luominen ja käsittely 10 Muulla sovelluksella tehdyn

Lisätiedot

Teema 3: Tilastollisia kuvia ja tunnuslukuja

Teema 3: Tilastollisia kuvia ja tunnuslukuja Teema 3: Tilastollisia kuvia ja tunnuslukuja Tilastoaineiston peruselementit: havainnot ja muuttujat havainto: yhtä havaintoyksikköä koskevat tiedot esim. henkilön vastaukset kyselylomakkeen kysymyksiin

Lisätiedot

Tilastomenetelmien lopputyö

Tilastomenetelmien lopputyö Tarja Heikkilä Tilastomenetelmien lopputyö Lopputyössä on esimerkkejä erilaisista tilastomenetelmistä. Datatiedosto Harjoitusdata.sav on muokattu tätä harjoitusta varten, joten se ei vastaa kaikkien muuttujien

Lisätiedot

Muuttujien määrittely

Muuttujien määrittely Tarja Heikkilä Muuttujien määrittely Määrittele muuttujat SPSS-ohjelmaan lomakkeen kysymyksistä. Harjoitusta varten lomakkeeseen on muokattu kysymyksiä kahdesta opiskelijoiden tekemästä Joupiskan rinneravintolaa

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

SPSS-ohjeita. Metropolia Pertti Vilpas

SPSS-ohjeita. Metropolia Pertti Vilpas 1 Metropolia Pertti Vilpas SPSS-ohjeita Aihe sivu 1. Ohjelman periaate 2 2. Aineistoikkuna 3 3. Frekvenssit 4 4. Muuttujien arvojen luokittelu 5 5. Tunnusluvut 6 6. Ristiintaulukointi 7 7. Hajontakaavio

Lisätiedot

MONIMUUTTUJAMENETELMISTÄ RAKENNEYHTÄLÖMALLINNUKSEEN MUUTTUJIEN NORMAALISUUS. Statistics

MONIMUUTTUJAMENETELMISTÄ RAKENNEYHTÄLÖMALLINNUKSEEN MUUTTUJIEN NORMAALISUUS. Statistics MONIMUUTTUJAMENETELMISTÄ RAKENNEYHTÄLÖMALLINNUKSEEN 28.4.2016 MANNE KALLIO 2016 MUUTTUJIEN NORMAALISUUS : Frequencies Statistics Output: Skewness ja kurtosis -1 1 < 2 X std.error Skewnessin ja kurtosiksen

Lisätiedot

(Jos et ollut mukana viime viikolla, niin kopioi myös SPSS-havaintoaineistotiedostot Yritys2 ja neljän kunnan tiedot.)

(Jos et ollut mukana viime viikolla, niin kopioi myös SPSS-havaintoaineistotiedostot Yritys2 ja neljän kunnan tiedot.) Tilastollinen tietojenkäsittely / SPSS Harjoitus 2 Kopioi (ÄLÄ SIIS AVAA TIEDOSTOJA VIELÄ!) U-palvelimen hakemiston STAT2100 SPSS kansiosta Aineistoja harjoituksiin 2 tiedosto loputkunnat (SPSS-havaintoaineisto)

Lisätiedot

Ihminen ja tekniikka seminaari Käyttäjäkokemuksen kvantitatiivinen analyysi. Luento 6

Ihminen ja tekniikka seminaari Käyttäjäkokemuksen kvantitatiivinen analyysi. Luento 6 Ihminen ja tekniikka seminaari Käyttäjäkokemuksen kvantitatiivinen analyysi Luento 6 Käytännön asioita seminaariin liittyen Vastaanotto 2.2. -16.3. To 13.00-13.45 huone TF 112 Sähköposti: ihtesem@cs.tut.fi

Lisätiedot

JY / METODIFESTIVAALI 2013 PRE-KURSSI: KYSELYTUTKIMUS DEMOT

JY / METODIFESTIVAALI 2013 PRE-KURSSI: KYSELYTUTKIMUS DEMOT JY / METODIFESTIVAALI 2013 PRE-KURSSI: KYSELYTUTKIMUS DEMOT SPSS-ohjelmiston Complex Samples- toiminto otoksen poiminnassa ja estimaattien laskennassa Mauno Keto, lehtori Mikkelin AMK / Liiketalouden laitos

Lisätiedot

1. Normaalisuuden tutkiminen, Bowmanin ja Shentonin testi, Rankit Plot, Wilkin ja Shapiron testi

1. Normaalisuuden tutkiminen, Bowmanin ja Shentonin testi, Rankit Plot, Wilkin ja Shapiron testi Mat-2.2104 Tilastollisen analyysin perusteet / Ratkaisut Aiheet: Avainsanat: Yhteensopivuuden ja homogeenisuden testaaminen Bowmanin ja Shentonin testi, Hypoteesi, 2 -homogeenisuustesti, 2 -yhteensopivuustesti,

Lisätiedot

Sisällysluettelo ESIPUHE 1. PAINOKSEEN... 3 ESIPUHE 2. PAINOKSEEN... 3 SISÄLLYSLUETTELO... 4

Sisällysluettelo ESIPUHE 1. PAINOKSEEN... 3 ESIPUHE 2. PAINOKSEEN... 3 SISÄLLYSLUETTELO... 4 Sisällysluettelo ESIPUHE 1. PAINOKSEEN... 3 ESIPUHE 2. PAINOKSEEN... 3 SISÄLLYSLUETTELO... 4 1. METODOLOGIAN PERUSTEIDEN KERTAUSTA... 6 1.1 KESKEISTEN KÄSITTEIDEN KERTAUSTA... 7 1.2 AIHEESEEN PEREHTYMINEN...

Lisätiedot

ATH-aineiston tilastolliset analyysit SPSS/PASW SPSS analyysit / Risto Sippola 1

ATH-aineiston tilastolliset analyysit SPSS/PASW SPSS analyysit / Risto Sippola 1 ATH-aineiston tilastolliset analyysit SPSS/PASW 16.2.2011 SPSS analyysit / Risto Sippola 1 Aineiston avaaminen Aineisto on saatu SPSS-muotoon ja tallennettu koneelle sijaintiin, josta sitä voidaan käyttää

Lisätiedot

YLEISKUVA - Kysymykset

YLEISKUVA - Kysymykset INSIGHT Käyttöopas YLEISKUVA - Kysymykset 1. Insight - analysointityökalun käytön mahdollistamiseksi täytyy kyselyn raportti avata Beta - raportointityökalulla 1. Klikkaa Insight välilehteä raportilla

Lisätiedot

Graph. COMPUTE x=rv.normal(0,0.04). COMPUTE y=rv.normal(0,0.04). execute.

Graph. COMPUTE x=rv.normal(0,0.04). COMPUTE y=rv.normal(0,0.04). execute. COMPUTE x=rv.ormal(0,0.04). COMPUTE y=rv.ormal(0,0.04). execute. compute hplib_man_r = hplib_man + x. compute arvokons_man_r = arvokons_man + y. GRAPH /SCATTERPLOT(BIVAR)=hplib_man_r WITH arvokons_man_r

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

MS-A0204 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 (ELEC2) Luento 6: Ääriarvojen luokittelu. Lagrangen kertojat.

MS-A0204 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 (ELEC2) Luento 6: Ääriarvojen luokittelu. Lagrangen kertojat. MS-A0204 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 (ELEC2) Luento 6: Ääriarvojen luokittelu. Lagrangen kertojat. Antti Rasila Matematiikan ja systeemianalyysin laitos Aalto-yliopisto Kevät 2016 Antti Rasila

Lisätiedot

Metsämuuronen: Tilastollisen kuvauksen perusteet ESIPUHE... 4 SISÄLLYSLUETTELO... 6 1. METODOLOGIAN PERUSTEIDEN KERTAUSTA... 8 2. AINEISTO...

Metsämuuronen: Tilastollisen kuvauksen perusteet ESIPUHE... 4 SISÄLLYSLUETTELO... 6 1. METODOLOGIAN PERUSTEIDEN KERTAUSTA... 8 2. AINEISTO... Sisällysluettelo ESIPUHE... 4 ALKUSANAT E-KIRJA VERSIOON... SISÄLLYSLUETTELO... 6 1. METODOLOGIAN PERUSTEIDEN KERTAUSTA... 8 1.1 KESKEISTEN KÄSITTEIDEN KERTAUSTA...9 1.2 AIHEESEEN PEREHTYMINEN...9 1.3

Lisätiedot

... Vinkkejä lopputyön raportin laadintaan. Sisältö 1. Johdanto 2. Analyyseissä käytetyt muuttujat 3. Tulososa 4. Reflektio (korvaa Johtopäätökset)

... Vinkkejä lopputyön raportin laadintaan. Sisältö 1. Johdanto 2. Analyyseissä käytetyt muuttujat 3. Tulososa 4. Reflektio (korvaa Johtopäätökset) LIITE Vinkkejä lopputyön raportin laadintaan Sisältö 1. Johdanto 2. Analyyseissä käytetyt muuttujat 3. Tulososa 4. Reflektio (korvaa Johtopäätökset) 1. Johdanto Kerro johdannossa lukijalle, mitä jatkossa

Lisätiedot

Soveltuvan menetelmän valinta. Kvantitatiiviset menetelmät. Faktorianalyysi. Faktorianalyysi. Faktorianalyysin perusidea.

Soveltuvan menetelmän valinta. Kvantitatiiviset menetelmät. Faktorianalyysi. Faktorianalyysi. Faktorianalyysin perusidea. Kvantitatiiviset menetelmät Soveltuvan menetelmän valinta SELITETTÄVÄ MUUTTUJA Pienryhmäkokoontumisissa tarvitaan EK0- aineiston haastattelulomake. Sen voi tulostaa verkosta. Linkki löytyy kurssin kotisivulta:

Lisätiedot

JYVÄSKYLÄ LICENTIATE THESES IN COMPUTING 12. Ari Kuusio. Tietokannan hallintajärjestelmäportfolion hallinta suurissa asiakasorganisaatioissa

JYVÄSKYLÄ LICENTIATE THESES IN COMPUTING 12. Ari Kuusio. Tietokannan hallintajärjestelmäportfolion hallinta suurissa asiakasorganisaatioissa JYVÄSKYLÄ LICENTIATE THESES IN COMPUTING 12 Ari Kuusio Tietokannan hallintajärjestelmäportfolion hallinta suurissa asiakasorganisaatioissa UNIVERSITY OF JYVÄSKYLÄ JYVÄSKYLÄ LICENTIATE THESES IN COMPUTING

Lisätiedot

, Määrälliset tutkimusmenetelmät 2 4 op

, Määrälliset tutkimusmenetelmät 2 4 op 6206209, Määrälliset tutkimusmenetelmät 2 4 op Jyrki Reunamo, Helsingin yliopisto, Opettajankoulutuslaitos 19.2.2015 1 Varianssianalyysi (Pallant 2007, Tähtinen & Isoaho 2001) Verrataan ryhmien keskiarvoja.

Lisätiedot

Harjoituksessa tarkastellaan miten vapaa-ajan liikunta on yhteydessä..

Harjoituksessa tarkastellaan miten vapaa-ajan liikunta on yhteydessä.. Harjoituksessa tarkastellaan miten vapaa-ajan liikunta on yhteydessä.. TEHTÄVÄ 1 Taulukko 1 Kuvailevat tunnusluvut pääkaupunkiseudun terveystutkimuksesta vuonna 2007 (n=941) Keskiarvo (keskihajonta) Ikä

Lisätiedot

KAHDEN RYHMÄN VERTAILU

KAHDEN RYHMÄN VERTAILU 10.3.2015 KAHDEN RYHMÄN VERTAILU Jouko Miettunen Center for Life-Course and Systems Epidemiology jouko.miettunen@oulu.fi Luennon sisältö Luokitellut muuttujat Ristiintaulukko, prosentit Khiin neliötesti

Lisätiedot

Kvantitatiiviset menetelmät

Kvantitatiiviset menetelmät Kvantitatiiviset menetelmät HUOM! Tentti pidetään tiistaina.. klo 6-8 Vuorikadulla V0 ls Muuttujien muunnokset Usein empiirisen analyysin yhteydessä tulee tarve muuttaa aineiston muuttujia Esim. syntymävuoden

Lisätiedot

Aineistokoko ja voima-analyysi

Aineistokoko ja voima-analyysi TUTKIMUSOPAS Aineistokoko ja voima-analyysi Johdanto Aineisto- eli otoskoon arviointi ja tutkimuksen voima-analyysi ovat tilastollisen tutkimuksen suunnittelussa keskeisimpiä asioita. Otoskoon arvioinnilla

Lisätiedot

Ongelma: Poikkeaako perusjoukon suhteellinen osuus vertailuarvosta?

Ongelma: Poikkeaako perusjoukon suhteellinen osuus vertailuarvosta? Yhden otoksen suhteellisen osuuden testaus Ongelma: Poikkeaako perusjoukon suhteellinen osuus vertailuarvosta? Hypoteesit H 0 : p = p 0 H 1 : p p 0 tai H 1 : p > p 0 tai H 1 : p < p 0 Suhteellinen osuus

Lisätiedot

Tämä on PicoLog Windows ohjelman suomenkielinen pikaohje.

Tämä on PicoLog Windows ohjelman suomenkielinen pikaohje. Tämä on PicoLog Windows ohjelman suomenkielinen pikaohje. Asennus: HUOM. Tarkemmat ohjeet ADC-16 englanninkielisessä User Manual issa. Oletetaan että muuntimen kaikki johdot on kytketty anturiin, käyttöjännite

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

Mat-2.104 Tilastollisen analyysin perusteet. Testit suhdeasteikollisille muuttujille. Avainsanat:

Mat-2.104 Tilastollisen analyysin perusteet. Testit suhdeasteikollisille muuttujille. Avainsanat: Mat-.04 Tilastollise aalyysi perusteet / Ratkaisut Aiheet: Avaisaat: Testit suhdeasteikollisille muuttujille Hypoteesi, Kahde riippumattoma otokse t-testit, Nollahypoteesi, p-arvo, Päätössäätö, Testi,

Lisätiedot

DBN Mitä sillä tekee? Dynaamisten Bayes-verkkojen määrittely aikasarja-analyysissä Janne Toivola jtoivola@iki.fi

DBN Mitä sillä tekee? Dynaamisten Bayes-verkkojen määrittely aikasarja-analyysissä Janne Toivola jtoivola@iki.fi DBN Mitä sillä tekee? Dynaamisten Bayes-verkkojen määrittely aikasarja-analyysissä Janne Toivola jtoivola@iki.fi Historiaa Bayesin kaavan hyödyntäminen BN-ohjelmistoja ollut ennenkin Tanskalaisten Hugin

Lisätiedot

Valitse aineisto otsikoineen maalaamalla se hiirella ja kopioimalla (Esim. ctrl-c). Vaihtoehtoisesti, Lataa CSV-tiedosto

Valitse aineisto otsikoineen maalaamalla se hiirella ja kopioimalla (Esim. ctrl-c). Vaihtoehtoisesti, Lataa CSV-tiedosto Versio k15 Näin laadit ilmastodiagrammin Libre Officen taulukkolaskentaohjelmalla. Ohje on laadittu käyttäen Libre Officen versiota 4.2.2.1. Voit ladata ohjelmiston omalle koneellesi osoitteesta fi.libreoffice.org.

Lisätiedot

Liian taipuisa muovi

Liian taipuisa muovi Muoviteollisuuden laboratoriossa on huomattu, että tuotannosta tullut muovi on liian taipuisaa. Tämän vuoksi laadunvalvontalaboratorio tutkii IR:n avulla eteenin pitoisuuden muovissa. TAUSTAA Polypropeeni

Lisätiedot

Aki Taanila AIKASARJOJEN ESITTÄMINEN

Aki Taanila AIKASARJOJEN ESITTÄMINEN Aki Taanila AIKASARJOJEN ESITTÄMINEN 4.12.2012 Viivakaavio Excelissä voit toteuttaa viivakaavion kaaviolajilla Line (Viiva). Viivakaavio onnistuu varmimmin, jos taulukon ensimmäisessä sarakkeessa ovat

Lisätiedot

Tentti erilaiset kysymystyypit

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

Lisätiedot

Otannasta ja mittaamisesta

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

Lisätiedot

Tekstieditorin käyttö ja kuvien käsittely

Tekstieditorin käyttö ja kuvien käsittely Tekstieditorin käyttö ja kuvien käsittely Teksti- ja kuvaeditori Useassa Kotisivukoneen työkalussa on käytössä monipuolinen tekstieditori, johon voidaan tekstin lisäksi liittää myös kuvia, linkkejä ja

Lisätiedot

I Keskiarvot ja hajonnat muuttujista 3-26 niin, että luokittelevana muuttujana on muuttuja 2 eli sukupuoli

I Keskiarvot ja hajonnat muuttujista 3-26 niin, että luokittelevana muuttujana on muuttuja 2 eli sukupuoli I Keskiarvot ja hajonnat muuttujista 3-26 niin, että luokittelevana muuttujana on muuttuja 2 eli sukupuoli Group Statistics Luk1 Kirj1 Kielt1 Khuol1 Kirjall1 Ilmharj1 äyt1 Viest1 Sanaluokat1 Luk2 Kirj2

Lisätiedot

FoA5 Tilastollisen analyysin perusteet puheentutkimuksessa. 9. luento. Pertti Palo

FoA5 Tilastollisen analyysin perusteet puheentutkimuksessa. 9. luento. Pertti Palo FoA5 Tilastollisen analyysin perusteet puheentutkimuksessa 9. luento Pertti Palo 22.11.2012 Käytännön asioita Eihän kukaan paikallaolijoista tee 3 op kurssia? 2. seminaarin ilmoittautuminen. 2. harjoitustyön

Lisätiedot

Ylläpitoalue - Etusivu

Ylläpitoalue - Etusivu Crasmanager 5.2 Ylläpitoalue - Etusivu Sivut osiossa sisällön selaus ja perussivujen ylläpito. Tietokannat osiossa tietokantojen ylläpito. Tiedostot osiossa kuvien ja liitetiedostojen hallinta. Työkalut

Lisätiedot

Matematiikka ja teknologia, kevät 2011

Matematiikka ja teknologia, kevät 2011 Matematiikka ja teknologia, kevät 2011 Peter Hästö 3. helmikuuta 2011 Matemaattisten tieteiden laitos Sisältö Kurssi koostuu kuudesta (seitsemästä) toisistaan riippumattomasta luennosta. Aihepiirit ovat:

Lisätiedot

Suvi Junes/Pauliina Munter Tietohallinto / Opetusteknologiapalvelut 2014

Suvi Junes/Pauliina Munter Tietohallinto / Opetusteknologiapalvelut 2014 Tiedostojen lisääminen alueelle Vaihtoehto1: Jos käytät Firefox-selainta voit vain raahata tiedoston alueelle. Laita Moodle-alueellasi muokkaustila päälle (Muokkaustila päälle -painike). Avaa koneesi Tiedostot-ikkuna

Lisätiedot

Ellei tutkijalla ole käsitystä mittauksensa validiteetista ja reliabiliteetista, ei johtopäätöksillä

Ellei tutkijalla ole käsitystä mittauksensa validiteetista ja reliabiliteetista, ei johtopäätöksillä Lauri Tarkkonen: Validiteetti ja reliabiliteetti 1 Ellei tutkijalla ole käsitystä mittauksensa validiteetista ja reliabiliteetista, ei johtopäätöksillä ole pohjaa. Rakennevaliditeetin estimoiminen 1. Mitattavan

Lisätiedot

Aki Taanila VARIANSSIANALYYSI

Aki Taanila VARIANSSIANALYYSI Aki Taanila VARIANSSIANALYYSI 18.5.2007 VARIANSSIANALYYSI 1 JOHDANTO...2 VARIANSSIANALYYSI...3 Yksisuuntainen varianssianalyysi...3 Kaksisuuntainen varianssianalyysi ilman toistoja...6 Kaksisuuntainen

Lisätiedot

1. Työpaikan työntekijöistä laaditussa taulukossa oli mm. seuraavat rivit ja sarakkeet

1. Työpaikan työntekijöistä laaditussa taulukossa oli mm. seuraavat rivit ja sarakkeet VAASAN YLIOPISTO/AVOIN YLIOPISTO TILASTOTIETEEN PERUSTEET Harjoituksia 1 KURSSIKYSELYAINEISTO: 1. Työpaikan työntekijöistä laaditussa taulukossa oli mm. seuraavat rivit ja sarakkeet Nimi Ikä v. Asema Palkka

Lisätiedot

KESKUSTANUORTEN NETTISIVUT- OHJEITA PIIRIYLLÄPITÄJÄLLE 1. KIRJAUTUMINEN

KESKUSTANUORTEN NETTISIVUT- OHJEITA PIIRIYLLÄPITÄJÄLLE 1. KIRJAUTUMINEN KESKUSTANUORTEN NETTISIVUT- OHJEITA PIIRIYLLÄPITÄJÄLLE 1. KIRJAUTUMINEN -Mene osoitteeseen keskustanuoret.fi/user - Kirjoita saamasi käyttäjätunnus ja salasana - Klikkaa yllä olevaa piirisi logoa niin

Lisätiedot

II Tilastollisen aineiston ja analyysin edellytysten tarkistaminen

II Tilastollisen aineiston ja analyysin edellytysten tarkistaminen II Tilastollisen aineiston ja analyysin edellytysten tarkistaminen - Tietojen syöttö - Karma&Komulainen aineisto (tutustuminen) - Muuttujien jakauman tarkistus - Puuttuva tieto ja sen käsittely - Muunnokset,

Lisätiedot

Moodle-oppimisympäristö

Moodle-oppimisympäristö k5kcaptivate Moodle-oppimisympäristö Opiskelijan opas Sisältö 1. Mikä on Moodle? 2. Mistä löydän Moodlen? 3. Kuinka muokkaan käyttäjätietojani? 4. Kuinka ilmoittaudun kurssille? 5. Kuinka käytän Moodlen

Lisätiedot

Aloita uusi kartoitus -painikkeesta käynnistyy uuden kartoituksen tekeminen

Aloita uusi kartoitus -painikkeesta käynnistyy uuden kartoituksen tekeminen it-arvi Ohjeet sovelluksen käyttöön KÄYNNISTYS: - Sovellus käynnistetään tuplanapauttamalla kuvaketta Esteettomyysarviointi.exe. ETUSIVU: Aloita uusi kartoitus -painikkeesta käynnistyy uuden kartoituksen

Lisätiedot

VIIKON VINKKI: Kannattaa tutustua ensin koko tehtävänantoon ja tehdä tehtävä vasta sitten.

VIIKON VINKKI: Kannattaa tutustua ensin koko tehtävänantoon ja tehdä tehtävä vasta sitten. Tilastollinen tietojenkäsittely / SPSS Harjoitus 1 VIIKON VINKKI: Kannattaa tutustua ensin koko tehtävänantoon ja tehdä tehtävä vasta sitten. 1. Avaa SPSS-ohjelma. Tarkoitus olisi muodostaa tämän sivun

Lisätiedot

FENG OFFICE -PROJEKTINHALLINTATYÖKALU

FENG OFFICE -PROJEKTINHALLINTATYÖKALU 1(5) FENG OFFICE -PROJEKTINHALLINTATYÖKALU Verkkoprojektissa tarkoituksenmukaisen projektinhallintatyökalun käyttö vähentää viestintään kuluvaa työaikaa merkittävästi, kun projektin osapuolilla on reaaliaikainen

Lisätiedot

Christina Gustafsson. Tilastollinen tietojenkäsittely STAT2100 IBM SPSS Statistics 22 for Windows Osa 3

Christina Gustafsson. Tilastollinen tietojenkäsittely STAT2100 IBM SPSS Statistics 22 for Windows Osa 3 Christina Gustafsson Tilastollinen tietojenkäsittely STAT2100 IBM SPSS Statistics 22 for Windows Osa 3 Kevät 2014 SISÄLLYSLUETTELO 9. REGRESSIOSTA... 2 10. EPÄPARAMETRISIA TESTEJÄ... 7 10.1. Kahden riippumattoman

Lisätiedot

KAAVAT. Sisällysluettelo

KAAVAT. Sisällysluettelo Excel 2013 Kaavat Sisällysluettelo KAAVAT KAAVAT... 1 Kaavan tekeminen... 2 Kaavan tekeminen osoittamalla... 2 Kaavan kopioiminen... 3 Kaavan kirjoittaminen... 3 Summa-funktion lisääminen... 4 Suorat eli

Lisätiedot

TUTKIMUSAINEISTON ANALYYSI. LTKY012 Timo Törmäkangas

TUTKIMUSAINEISTON ANALYYSI. LTKY012 Timo Törmäkangas TUTKIMUSAINEISTON ANALYYSI LTKY012 Timo Törmäkangas LUENNOT Luento Paikka Vko Päivä Pvm Klo 1 L 304 8 Pe 21.2. 08:15-10:00 2 L 304 9 To 27.2. 12:15-14:00 3 L 304 9 Pe 28.2. 08:15-10:00 4 L 304 10 Ke 5.3.

Lisätiedot

Tavanomaisten otostunnuslukujen, odotusarvon luottamusvälin ja Box ja Whisker -kuvion määritelmät: ks. 1. harjoitukset.

Tavanomaisten otostunnuslukujen, odotusarvon luottamusvälin ja Box ja Whisker -kuvion määritelmät: ks. 1. harjoitukset. Mat-.04 Tilastollisen analyysin perusteet Mat-.04 Tilastollisen analyysin perusteet / Ratkaisut Aiheet: Avainsanat: Testit suhdeasteikollisille muuttujille Hypoteesi, Kahden riippumattoman otoksen t-testit,

Lisätiedot

Faktorianalyysi. Tarja Heikkilä. Esimerkki

Faktorianalyysi. Tarja Heikkilä. Esimerkki Tarja Heikkilä on monimuuttujamenetelmä, jonka avulla pyritään löytämään muuttujajoukosta yhteisiä piirteitä tai ulottuvuuksia. Eksploratiivisen faktorianalyysin avulla etsitään keskenään eniten korreloivat

Lisätiedot

3M Online Center sivuston käyttöopas

3M Online Center sivuston käyttöopas 3M Online Center sivuston käyttöopas 1 3M 2015. All Rights Reserved. 3M Online Center -sivuston käyttöopas Tuotteiden tilaaminen...3 1. Tilaa nyt...4 2. Pikatilaus...5 3. Lataa tilaustiedosto...6 4. Ostoslistat

Lisätiedot

Perusnäkymä yksisuuntaiseen ANOVAaan

Perusnäkymä yksisuuntaiseen ANOVAaan Metsämuuronen 2006. TTP Tutkimuksen tekemisen perusteet ihmistieteissä Taulukko.51.1 Analyysiin mukaan tulevat muuttujat Mja selite Merkitys mallissa F1 Ensimmäinen faktoripistemuuttuja Selitettävä muuttuja

Lisätiedot

2.3 Juurien laatu. Juurien ja kertoimien väliset yhtälöt. Jako tekijöihin. b b 4ac = 2

2.3 Juurien laatu. Juurien ja kertoimien väliset yhtälöt. Jako tekijöihin. b b 4ac = 2 .3 Juurien laatu. Juurien ja kertoimien väliset yhtälöt. Jako tekijöihin. Toisen asteen yhtälön a + b + c 0 ratkaisukaavassa neliöjuuren alla olevaa lauseketta b b 4ac + a b b 4ac a D b 4 ac sanotaan yhtälön

Lisätiedot

VAAKAPESÄSEURANNAN KÄYTTÖOHJEET

VAAKAPESÄSEURANNAN KÄYTTÖOHJEET VAAKAPESÄSEURANNAN KÄYTTÖOHJEET Sisällys 1 Lyhyesti vaakapesäsovelluksesta... 1 2 Vaakapesätietojen selaus... 1 3 Kirjautuminen tunnuksilla... 5 4 Omien tietojen tarkistus... 5 5 Omat vaakapesät... 6 1

Lisätiedot

SEM1, työpaja 2 (12.10.2011)

SEM1, työpaja 2 (12.10.2011) SEM1, työpaja 2 (12.10.2011) Rakenneyhtälömallitus Mplus-ohjelmalla POLKUMALLIT Tarvittavat tiedostot voit ladata osoitteesta: http://users.utu.fi/eerlaa/mplus Esimerkki: Planned behavior Ajzen, I. (1985):

Lisätiedot

TUTKIMUSAINEISTON ANALYYSI. LTKY012 Timo Törmäkangas

TUTKIMUSAINEISTON ANALYYSI. LTKY012 Timo Törmäkangas TUTKIMUSAINEISTON ANALYYSI LTKY012 Timo Törmäkangas OTOSTAMISEEN LIITTYVIÄ ONGELMIA Otostamisen ongelmat liittyvä satunnaistamisen epäonnistumiseen Ongelmat otantakehyksen määrittämisessä Väärän otantamenetelmän

Lisätiedot

r = 0.221 n = 121 Tilastollista testausta varten määritetään aluksi hypoteesit.

r = 0.221 n = 121 Tilastollista testausta varten määritetään aluksi hypoteesit. A. r = 0. n = Tilastollista testausta varten määritetään aluksi hypoteesit. H 0 : Korrelaatiokerroin on nolla. H : Korrelaatiokerroin on nollasta poikkeava. Tarkastetaan oletukset: - Kirjoittavat väittävät

Lisätiedot

FSD2501. Nuorisobarometri 2009: 50-55-vuotiaiden vertailuaineisto. Koodikirja

FSD2501. Nuorisobarometri 2009: 50-55-vuotiaiden vertailuaineisto. Koodikirja FSD2501 Nuorisobarometri 2009: 50-55-vuotiaiden vertailuaineisto Koodikirja TIETOARKISTO Tämän koodikirjan viittaustiedot: Nuorisobarometri 2009 : 50-55-vuotiaiden kysely [koodikirja]. Tampere : Yhteiskuntatieteellinen

Lisätiedot

Kaisa Kirves. kaisa.kirves@uta.fi. Tampereen yliopisto, YKY, psykologia

Kaisa Kirves. kaisa.kirves@uta.fi. Tampereen yliopisto, YKY, psykologia Ma a ra lliseen aineistoon perustuvien tutkielmien menetelma opas Kaisa Kirves kaisa.kirves@uta.fi Tampereen yliopisto, YKY, psykologia Esipuhe Ohjasin kevään 2013 aikana Tampereen yliopiston psykologian

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

1 (5) VUOKRALISENSSIN KÄYTTÖÖNOTTO JA PILVIPISTEET AUTODESK ACCOUNTISSA. Milloin vuokra-aika alkaa?

1 (5) VUOKRALISENSSIN KÄYTTÖÖNOTTO JA PILVIPISTEET AUTODESK ACCOUNTISSA. Milloin vuokra-aika alkaa? 1 (5) VUOKRALISENSSIN KÄYTTÖÖNOTTO JA PILVIPISTEET AUTODESK ACCOUNTISSA Milloin vuokra-aika alkaa? Vuokra-aika alkaa sinä päivänä, kun saat Autodeskilta tilausvahvistuksen sähköpostilla. Mitä tarkoittaa

Lisätiedot

AJANVARAUKSEN TEKEMINEN (YLEISEEN RESURSSIIN)

AJANVARAUKSEN TEKEMINEN (YLEISEEN RESURSSIIN) OHJE 1(10) AJANVARAUKSEN TEKEMINEN (YLEISEEN RESURSSIIN) Tavastiassa on muutama yleinen resurssi, joiden varauksen voi tehdä GroupWisen kalenteriin. Merkinnän tekeminen ei edellytä oman kalenterin käyttämistä.

Lisätiedot

MS-A0202 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 (SCI) Luento 4: Ketjusäännöt ja lineaarinen approksimointi

MS-A0202 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 (SCI) Luento 4: Ketjusäännöt ja lineaarinen approksimointi MS-A0202 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 (SCI) Luento 4: Ketjusäännöt ja lineaarinen approksimointi Antti Rasila Aalto-yliopisto Syksy 2015 Antti Rasila (Aalto-yliopisto) MS-A0202 Syksy 2015 1

Lisätiedot

WCONDES OHJEET ITÄRASTEILLE (tehty Condes versiolle 8)

WCONDES OHJEET ITÄRASTEILLE (tehty Condes versiolle 8) WCONDES OHJEET ITÄRASTEILLE (tehty Condes versiolle 8) 1 UUDEN KILPAILUTIEDOSTON AVAUS Avaa Wcondes ohjelma tuplaklikkaamalla wcondes.lnk ikonia. Ohjelma avaa automaattisesti viimeksi tallennetun kilpailutiedoston.

Lisätiedot

LIIAN TAIPUISA MUOVI TAUSTAA

LIIAN TAIPUISA MUOVI TAUSTAA LIIAN TAIPUISA MUOVI Muoviteollisuuden laboratoriossa on huomattu, että tuotannosta tullut muovi on liian taipuisaa. Tämän vuoksi laadunvalvontalaboratorio tutkii IR:n avulla eteenin pitoisuuden muovissa.

Lisätiedot

Basic Raster Styling and Analysis

Basic Raster Styling and Analysis Basic Raster Styling and Analysis QGIS Tutorials and Tips Author Ujaval Gandhi http://google.com/+ujavalgandhi Translations by Kari Salovaara This work is licensed under a Creative Commons Attribution

Lisätiedot

031021P Tilastomatematiikka (5 op) kertausta 2. vk:een

031021P Tilastomatematiikka (5 op) kertausta 2. vk:een 031021P Tilastomatematiikka (5 op) kertausta 2. vk:een Jukka Kemppainen Mathematics Division 2. välikokeeseen Toinen välikoe on la 5.4.2014 klo. 9.00-12.00 saleissa L1,L3 Koealue: luentojen luvut 7-11

Lisätiedot

SSH Secure Shell & SSH File Transfer

SSH Secure Shell & SSH File Transfer SSH Secure Shell & SSH File Transfer TIETOHALLINTO Janne Suvanto 1.9 2002 Sisällysluettelo Sisällysluettelo... 1 Yleistä... 2 SSH Secure Shell ohjelman asetukset... 3 POP3 tunnelin asetukset... 6 Yhteyden

Lisätiedot

Mittaaminen menettely (sääntö), jolla tilastoyksikköön liitetään tiettyä ominaisuutta kuvaava luku, mittaluku.

Mittaaminen menettely (sääntö), jolla tilastoyksikköön liitetään tiettyä ominaisuutta kuvaava luku, mittaluku. 1/11 4 MITTAAMINEN Mittaaminen menettely (sääntö), jolla tilastoyksikköön liitetään tiettyä ominaisuutta kuvaava luku, mittaluku. Mittausvirhettä johtuen mittarin tarkkuudesta tai häiriötekijöistä Mittarin

Lisätiedot

Ohjelmoinnin peruskurssi Y1

Ohjelmoinnin peruskurssi Y1 Ohjelmoinnin peruskurssi Y1 CSE-A1111 30.9.2015 CSE-A1111 Ohjelmoinnin peruskurssi Y1 30.9.2015 1 / 27 Mahdollisuus antaa luentopalautetta Goblinissa vasemmassa reunassa olevassa valikossa on valinta Luentopalaute.

Lisätiedot

Usean selittävän muuttujan regressioanalyysi

Usean selittävän muuttujan regressioanalyysi Tarja Heikkilä Usean selittävän muuttujan regressioanalyysi Yhden selittävän muuttujan regressioanalyysia on selvitetty kirjan luvussa 11, jonka esimerkissä18 muodostettiin lapsen syntymäpainolle lineaarinen

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

031021P Tilastomatematiikka (5 op) kertausta 2. vk:een

031021P Tilastomatematiikka (5 op) kertausta 2. vk:een 031021P Tilastomatematiikka (5 op) kertausta 2. vk:een Jukka Kemppainen Mathematics Division 2. välikokeeseen Toinen välikoe on la 31.03.2012 klo. 9.00-12.00 saleissa L1,L3 Jukka Kemppainen Mathematics

Lisätiedot

AC-huoneen ulkonäkö ja käyttö poikkeaa ipadissa oleellisesti tietokoneen AC-huoneesta.

AC-huoneen ulkonäkö ja käyttö poikkeaa ipadissa oleellisesti tietokoneen AC-huoneesta. KIPAn opintoihin osallistuminen ipadilla AC-YHTEYDEN KÄYTTÖ AC edellyttää erillisen ohjelman asentamista ipadille. Ohjelman saa ilmaiseksi esim. itunesista. Ohjelman pääsee hakemaan joko etsimällä sen

Lisätiedot

StatCrunch -laskentasovellus

StatCrunch -laskentasovellus StatCrunch -laskentasovellus Yleistä sovelluksesta StatCrunch on Integrated Analytics LLC:n valmistama sovellus tilastotieteellisten analyysien tuottamista varten. Se on verkon yli käytettävä analyysisovellus,

Lisätiedot

Valokuvilla on väliä

Valokuvilla on väliä Valokuvilla on väliä Kuvan koko ja muoto Alkuperäinen kuva 1. Klikkaa hiirellä kuvaa, jolloin saat näkyviin muokkauskehikon 3. Säilyttää oikean kuvasuhteen 2. Vie hiiri pikkuneliön päälle ja pidä painike

Lisätiedot

Tarkista vielä ennen analysoinnin aloittamista seuraavat seikat:

Tarkista vielä ennen analysoinnin aloittamista seuraavat seikat: Yleistä Tilastoapu on Excelin sisällä toimiva apuohjelma, jonka avulla voit analysoida tilastoaineistoja. Tilastoapu toimii Excelin Windows-versioissa Excel 2007, Excel 2010 ja Excel 2013. Kun avaat Tilastoavun,

Lisätiedot

https://njr.yap.fi/cgi-bin/soj2/dispat.exe

https://njr.yap.fi/cgi-bin/soj2/dispat.exe Jäsenrekisteriin kirjautuminen Avaa internet ja kirjoita selaimen osoitekenttään: https://njr.yap.fi/cgi-bin/soj2/dispat.exe Kirjoita käyttäjätunnus ja salasana, ja paina Sisäänkirjaus. Kirjauduttua avautuu

Lisätiedot