Demotehtävä + liitteet (muuttujaluettelo, käytettävät analyysimenetelmät hypoteeseineen, osa SPSS-ohjelman tulostuslistasta)

Koko: px
Aloita esitys sivulta:

Download "Demotehtävä + liitteet (muuttujaluettelo, käytettävät analyysimenetelmät hypoteeseineen, osa SPSS-ohjelman tulostuslistasta)"

Transkriptio

1 1 KTE.139 Tutkimusaineiston analyysi Demot 5 ja 6 ( ) Ritva Sakari-Rantala (sakari@sport.jyu.fi, puh ) Demotehtävä + liitteet (muuttujaluettelo, käytettävät analyysimenetelmät hypoteeseineen, osa SPSS-ohjelman tulostuslistasta) Fyysisen aktiivisuus, koettu terveys ja kävelynopeus iäkkäillä jyväskyläläisillä naisilla 1. Johdanto Liikkumiskyvyn heikentyminen, esimerkiksi kävelynopeuden hidastuminen, on tavallista iäkkäillä ihmisillä (Kerrigan ym. 1998). Liikkumisvaikeuksiin liittyy usein terveydentilan ongelmia kuten pitkäaikaissairauksia sekä fyysisen aktiivisuuden vähäisyyttä (Picavet & van den Bos 1997, Visser ym. 2002). Iäkkäistä naisista suuri osa asuu leskeytymisen takia yksin. Yksin asuminen ei usein ole mahdollista, jos terveydentila on heikentynyt. Toisaalta yksin asuminen voi edellyttää suurempaa fyysistä aktiivisuutta, koska kauppa- ym. asiat on hoidettava itse. Tämän tutkimuksen tarkoitus on selvittää 80-vuotiaiden jyväskyläläisten naisten fyysisen aktiivisuuden, koetun terveyden ja kävelynopeuden välisiä yhteyksiä sekä yksinasumisen yhteyttä fyysiseen aktiivisuuteen ja koettuun terveyteen. Tutkimusongelmat ovat: 1. Onko fyysisellä aktiivisuudella yhteyttä 80-vuotiaiden naisten koettuun terveydentilaan? 2. Onko yksin asumisella yhteyttä fyysiseen aktiivisuuteen ja koettuun terveyteen? 3. Onko fyysisesti aktiivisten ja inaktiivisten henkilöiden maksimaalisessa kävelynopeudessa eroja? 4. Onko koetulla terveydentilalla yhteyttä maksimaaliseen kävelynopeuteen? 2. Aineisto ja menetelmät Tutkimus on osa Jyväskylän yliopiston ja Jyväskylän kaupungin Ikivihreät-projektia. Vuonna 1990 tutkimukseen kutsuttiin kaikki v syntyneet jyväskyläläiset henkilöt (80-vuotiaat). Tutkimus sisälsi haastattelun tutkittavien kotona sekä laboratoriomittaukset, jotka tehtiin Jyväskylän yliopiston liikuntatieteellisen tiedekunnan liikunta- ja terveyslaboratoriossa. Tässä raportissa käsitellään vain tutkimuksiin osallistuneiden naisten tuloksia. Haastatteluihin osallistui yli 90 % tutkituista (taulukko 1). Taulukko 1. Tutkimuksen eri vaiheisiin kutsutut ja osallistuneet jyväskyläläiset v syntyneet naiset n (%) Kutsutut 213 Tavoitettavissa olleet 207 (100,0) Haastattelu 188 (90,8) Kävelynopeustesti 137 (66,2)

2 2 Koettua terveydentilaa selvitettiin 5-luokkaisella kysymyksellä (liite 1). Fyysisen aktiivisuuden määrää selvitettiin kysymyksellä, jossa haastateltavaa pyydettiin valitsemaan sopivin vaihtoehto kuvaamaan hänen toimintaansa kuluneen vuoden ajalta (Grimby ym. 1992, liite 1). Vastausvaihtoehdoissa otettiin huomioon sekä liikuntaharrastusten määrä että muu fyysinen aktiivisuus, kuten päivittäiset toiminnot. Myös yksinasuminen selvitettiin haastattelukysymyksellä. Maksimaalinen kävelynopeus mitattiin laboratorion käytävällä 10 m:n matkalla (Aniansson ym. 1980). Testi suoritettiin lentävällä lähdöllä eli radan alkukohtaa edelsi noin 5 m:n matka, jonka aikana tutkittava kiihdytti kävelynopeutensa. Radan loppukohdan jälkeen oli vastaavan pituinen jarrutusmatka. Aika mitattiin sekuntikellolla siten, että testattavan vierellä kävelevä mittaaja käynnisti ja pysäytti kellon 10 m:n alku- ja loppumerkkien kohdalla. Luokittelu- ja järjestysasteikollisten muuttujien jakaumia tarkasteltiin absoluuttisina ja suhteellisina frekvensseinä. Koska koetun terveyden kysymyksen luokkiin erittäin hyvä ja erittäin huono tuli vain vähän vastauksia, yhdistettiin ne luokkiin hyvä ja huono, niin että saatiin 3-luokkainen muuttuja. Tutkittavat luokiteltiin fyysisen aktiivisuuden kysymyksen vastausten perusteella fyysisesti aktiivisiin (kohtuullista ruumiillista toimintaa vähintään 3 tuntia viikossa, luokat 3-5) ja inaktiivisiin (vain kevyttä ruumiillista toimintaa, luokat 1 ja 2). Luokittelu- ja järjestysasteikollisten muuttujien yhteyksiä tarkasteltiin ristiintaulukoinnin ja P 2 -testin avulla. Järjestysasteikollisten muuttujien välisiä yhteyksiä selvitettiin Spearmanin järjestyskorrelaatiokertoimen avulla. Kävelynopeusmuuttujan jakauman normaalisuus testattiin Kolmogorov-Smirnovin testillä ja kävelynopeuden keskiarvot ja hajonnat laskettiin. Ryhmittäisiä eroja alkututkimuksessa mitatussa kävelynopeudessa selvitettiin Studentin t-testin ja yksisuuntaisen varianssianalyysin avulla. Varianssianalyysin jälkitarkasteluun käytettiin Bonferronin monivertailutestiä, jonka avulla selvitettiin tarkemmin, missä ryhmittelevän muuttujan luokissa kävelynopeuden keskiarvot poikkesivat tilastollisesti merkitsevästi toisistaan. Tilastollisen merkitsevyyden rajoina pidettiin merkitsevyystasoja p < 0,05 (melkein merkitsevä, *), p<0,01 (merkitsevä, **) ja p< 0,001 (erittäin merkitsevä, ***). Tilastolliset testit tehtiin kaksisuuntaisina. 3. Tulokset Haastatelluista naisista 66 (37 %) ilmoitti, että heidän fyysinen aktiivisuutensa viimeisen vuoden ajalta oli sisältänyt pääasiassa tekemistä paikallaan istuen tai korkeintaan kevyttä ruumiillista toimintaa (taulukko 2). Vain kaksi henkilöä ilmoitti harrastavansa aktiivista urheilua. Taulukko 2. Fyysinen aktiivisuus viimeisen vuoden aikana 80-vuotiailla jyväskyläläisillä naisilla Aktiivisuuden taso n (%) Pääasiassa tekemistä paikallaan istuen 25 (14,0) Kevyttä ruumiillista toimintaa 41 (23,0) Kohtalaista ruumiillista toimintaa noin 3 tuntia viikossa 55 (30,9) Kohtalaista ruumiillista toimintaa yli 3 tuntia viikossa 55 (30,9) Aktiivista urheilua yli 3 tuntia viikossa 2 (1,1) Yht. 178 (100,0)

3 3 Suurin osa naisista (113, 63 %) arvioi terveydentilansa olevan tyydyttävä (taulukko 3). Erittäin hyväksi arvioi terveytensä kolme henkilöä kuten myös erittäin huonoksi. Naisista 131 (72 %) asui yksin. Maksimaalisen kävelynopeuden keskiarvo kymmenen metrin matkalla oli 1,25 m/s (" 0,33). Taulukko 3. Itsearvioitu terveydentila 80-vuotiailla jyväskyläläisillä naisilla Arvio terveydentilasta n (%) Erittäin hyvä 3 (1,7) Hyvä 24 (13,3) Tyydyttävä 113 (62,8) Huono 37 (20,6) Erittäin huono 3 (1,7) Yht. 180 (100,0) Terveydentilan ja fyysisen aktiivisuuden välillä oli kohtalainen ja tilastollisesti merkitsevä korrelaatio niin, että hyvä koettu terveys oli yhteydessä suurempaan fyysiseen aktiivisuuteen. Spearmanin järjestyskorrelaatio oli -0,354 (p<0,001, korrelaation negatiivisuus johtui koetun terveyden muuttujan asteikosta, jossa suuremmat lukuarvot edustivat huonoa terveyttä). Terveytensä hyväksi kokevista 89 % oli fyysisesti aktiivisia mutta terveytensä huonoksi kokevista vain 38 % (P 2 -testissä p<0,001, taulukko 4). Terveytensä hyväksi kokevista vain noin joka kymmenennellä fyysinen aktiivisuus oli vähäistä ja korkeintaan kevyesti kuormittavaa. Taulukko 4. Fyysisen aktiivisuuden taso 80-vuotiailla jyväskyläläisillä naisilla itsearvoidun terveydentilan mukaan luokiteltuna Itsearvioitu terveydentila Hyvä Tyydyttävä Huono Fyysisen aktiivisuuden taso n (%) n (%) n (%) Aktiivinen (vähintään kohtalaista 24 (88,9) 73 (66,4) 15 (37,5) fyysistä aktiivisuutta) Inaktiivinen (korkeintaan kevyttä 3 (11,1) 37 (33,6) 25 (62,5) fyysistä aktiivisuutta) Yht. 27 (100,0) 110 (21,8) 40 (100,0) Yksin asumisella ei ollut yhteyttä fyysiseen aktiivisuuteen. Sen sijaan ei-yksinasuvista naisista suurempi osa (38 %) arvioi terveytensä huonoksi kuin yksin asuvista (16 %, P 2 -testissä p=0,007, taulukko 5).

4 4 Taulukko 5. Itsearvioitu terveydentila yksinasuvilla ja ei-yksinasuvilla 80-vuotiailla jyväskyläläisillä naisilla Asuu yksin Ei asu yksin Arvio terveydentilasta n (%) n (%) Hyvä 22 (17,1) 5 (10,6) Tyydyttävä 86 (66,7) 24 (51,1) Huono 21 (16,3) 18 (38,3) Yht. 129 (100,0) 47 (100,0) Fyysisesti aktiivisilla henkilöillä, jotka olivat ilmoittaneet viikottaisen toimintansa sisältävän vähintään 3 tuntia kohtalaisesti kuormittavaa aktiivisuutta, oli suurempi kävelynopeus kuin inaktiivisilla henkilöillä, jotka olivat ilmoittaneet kevyemmin kuormittavaa fyysistä aktiivisuutta (t-testissä p<0,001, kuva 1). Kuva 1. Fyysisesti aktiivisten (vähintään kohtalaista aktiivisuutta) ja inaktiivisten (korkeintaan kevyttä aktiivisuutta) 80-vuotiaiden jyväskyläläisten naisten maksimaalinen kävelynopeus (keskiarvot ja -hajonnat) Kävelynopeus m/s *** Fyysisesti aktiiviset Fyysisesti inaktiiviset Koetulla terveydentilalla oli yhteyttä kävelynopeuteen (yksisuuntaisessa varianssianalyysissä p<0,001, kuva 2). Bonferronin monivertailutestillä tehdyissä jälkitarkasteluissa ilmeni, että sekä terveydentilansa hyväksi kokevien että terveydentilansa tyydyttäväksi kokevien kävelynopeus oli suurempi verrattuna terveydentilansa huonoksi kokevien kävelynopeuteen.

5 5 Kuva 2. Kävelynopeus (keskiarvot ja -hajonnat) terveydentilansa hyväksi, tyydyttäväksi ja huonoksi kokeneilla 80-vuotiailla jyväskyläläisillä naisilla Kävelynopeus m/s *** *** Hyvä Tyydyttävä Huono Itsearvioitu terveydentila 4. Pohdinta Iäkkäät naiset, jotka arvioivat terveydentilansa hyväksi, ilmoittivat fyysisen aktiivisuuden tasonsa olevan suuremman kuin naiset, joiden oma arvio terveydentilastaan oli huono. Sekä vähäisempi fyysisen aktiivisuuden taso että oma arvio terveydentilasta olivat yhteydessä maksimaaliseen kävelynopeuteen. Tulokset olivat samansuuntaiset kuin aikaisemmissa tutkimuksissa (Picavet & van den Bos 1997, Visser ym. 2002). Jonkin verran pienempi osuus jyväskyläläisistä 80-vuotiaista naisista arvioi terveydentilansa hyväksi verrattuna Terveys2000-tutkimuksen vuotiaisiin naisiin (15 % vs. 29 %, Koskinen & Aromaa 2002). Syynä on todennäköisesti kysymysten erilaiset sanamuodot, esimerkiksi positiiviset arviot sisälsivät Terveys2000-tutkimuksessa vaihtoehdot hyvä ja melko hyvä kun ne tässä tutkimuksessa olivat erittäin hyvä ja hyvä. Maksimaalisen kävelynopeuden keskiarvo oli jonkin verran parempi kuin Terveys200-tutkimuksessa mitatuilla vuotiailla naisilla (Koskinen ym. 2002), mikä voi johtua siitä, että Terveys2000-tutkimuksessa kävelymatka oli lyhyempi (6.1 m). Tulokset osoittavat, että inaktiivisten tai vain kevyttä fyysistä aktiivisuutta ilmoittaneiden naisten samoin kuin terveydentilansa huonoksi kokevien naisten maksimaalinen kävelynopeus oli hitaampi kuin valo-ohjatuissa risteyksissä valojen vaihtumisnopeuden kriteerinä käytetty kävelynopeus 1,2 m/s. Yksinasuminen oli tutkituilla iäkkäillä naisilla yleistä ja liittyy siihen, että naiset elävät miehiä pitempään. Yksinasumisella ei ollut yhteyttä ilmoitettuun fyysisen aktiivisuuden tasoon, mutta yhteys itsearvioituun terveydentilaan oli tilastollisesti merkitsevä. Tämä johtunee ainakin osittain siitä, että huono terveydentila edellyttää runsaasti hoitoa, jolloin yksinasuminen ei ole mahdollista. Leskeytyminen voi liittyä myös elämänlaadun heikkenemiseen, mikä saattaisi ilmetä itsearvioidun terveydentilan heikkenemisenä. Tällaista ei kuitenkaan tullut esiin tässä tutkimuksessa.

6 6 Mahdollisuuksia fyysisen aktiivisuuden lisäämiseen ja sitä kautta elämänlaadun parantamiseen tulisi selvittää ja edistää myös iäkkäillä, pitkäaikaissairauksia sairastavilla ja toimintakyvyltään heikentyneillä naisilla. Lähteet Aniansson A, Rundgren Å, Sperling L: Evaluation of functional capacity in activities of daily living in 70-year-old men and women. Scand J Rehabil Med 12: , 1980 Grimby G, Grimby A, Frändin K ym.: Physically fit and active elderly people have a higher quality of life. Scand J Med Sci Sports 2: , 1992 Koskinen S, Aromaa A: Koettu terveys ja pitkäaikaissairastavuus. Kirjassa: Aromaa A, Koskinen S (toim.) Terveys ja toimintakyky Suomessa. Terveys 2000-tutkimuksen perustulokset. Kansanterveyslaitoksen julkaisuja B3/2002. Helsinki: Kansanterveyslaitos 2002, s Koskinen S, Sainio P, Gould R, Suutama T, Aromaa A ja toimintakykytyöryhmä: Toimintakyky ja työkyky. Kirjassa: Aromaa A, Koskinen S (toim.) Terveys ja toimintakyky Suomessa. Terveys 2000-tutkimuksen perustulokset. Kansanterveyslaitoksen julkaisuja B3/2002. Helsinki: Kansanterveyslaitos 2002, s Kerrigan DC, Todd MK, Della Croce U, Lipsitz LA, Collins JJ: Biomechanical gait alterations independent of speed in the healthy elderly: evidence for specific limiting impairments. Arch Phys Med Rehabil 79: , 1998 Picavet HSJ, van den Bos GAM: The contribution of six chronic conditions to the total burden of mobility disability in the Dutch population. Am J Public Health 87: , 1997 Visser M, Pluijm SMF, Stel VS, Bosscher RJ, Deeg DJH: Physical activity as a determinant of change in mobility performance: the longitudinal aging study Amsterdam. J Am Geriatr Soc 50: , 2002

7 7 1. Millaiseksi arvioisitte nykyisen terveydentilanne yleisesti? Liite 1 erittäin hyvä 1 hyvä 2 tyydyttävä 3 huono 4 erittäin huono JOS AJATTELETTE KULUNUTTA VUOTTA, MIKÄ SEURAAVISTA SOPII PARHAITEN KUVAAMAAN VAPAA-AJAN TOIMINTAANNE? 1. PÄÄASIASSA TEKEMISTÄ PAIKALLAANISTUEN Istutte yleensä lukemassa, katsotte televisiota ja vietätte aikaa puuhaillen istualtaan. Ainoat fyysiset toimintonne liittyvät päivittäisten tehtävien suorittamiseen (pesu, pukeminen) 2. KEVYTTÄ RUUMIILLISTA TOIMINTAA Teette kevyitä taloustöitä (esim. lämmitätte ruokaa, pyyhitte pölyjä) tai puutarhatöitä ja/tai käytte kävelyllä kerran tai kahdesti viikossa 3. KOHTUULLISTA RUUMIILLISTA TOIMINTAA NOIN 3 TUNTIA VIIKOSSA Teette tavallisia kotitöitä (esim. lattioiden puhdistus, nurmikon leikkaaminen ruohonleikkuukoneella) ja/tai käytte pidemmillä kävelyretkillä tai pyöräilette 4. KOHTUULLISTA RUUMIILLISTA TOIMINTAA ENEMMÄN KUIN 4 TUNTIA VIIKOSSA TAI RASKASTA RUUMIILLISTA TOIMINTAA ENINTÄÄN 4 TUNTIA VIIKOSSA Harrastatte kohtuullista ruumiillista toimintaa (katso yllä) vähintään 4 tuntia, tai harrastatte liikuntaa 1-2 tuntia viikossa, tai raskaampia puutarha/kotitöitä, sillä seurauksella että hikoilette tai hengästytte 5. HARRASTATTE AKTIIVISESTI URHEILUA VÄHINTÄÄN 3 TUNTIA VIIKOSSA Juoksette, uitte, pelaatte tennistä tai sulkapalloa vähintään 3 tuntia viikossa. Jos ette urheile, mutta teette yhtä usein raskaita puutarha- tai vapaa-ajan töitä, kuulutte myös tähän ryhmään 6. HARRASTATTE KILPAURHEILUA

8 8 Ikivihreät-projekti 1990 MUUTTUJALUETTELO NIMI VAIHTELUVÄLI SELITTEET Kh Havaintotunnus (koehenkilönumero) Fyak 1-5 Fyysinen aktiivisuus 1 = tekeminen paikallaanistuen 2 = kevyt ruumiillinen toiminta 3 = kohtalainen ruumiillinen toiminta korkeintaan 3 tuntia viikossa 4 = kohtalainen ruumiillinen toiminta yli 4 tuntia viikossa 5 = aktiivinen urheilu yli 3 tuntia /vk 6 = kilpaurheilu Kote 1-5 Koettu terveys 1 = erittäin hyvä 2 = hyvä 3 = tyydyttävä 4 = huono 5 = erittäin huono Yksinas 1-2 Yksin asuminen 1 = kyllä 2 = ei Kavnop 0,32-2,04 Maksimaalinen kävelynopeus 10 m:n matkalla (m/s)

9 9 Tilastolliset menetelmät ja hypoteesit tutkimusongelmittain 1. fyak kote Spearmanin järjestyskorrelaatio H 0 : D = 0 (muuttujat ovat riippumattomia) H 1 : D 0 (muuttujat riippuvat toisistaan) fyak2lk kote3lk (uudelleen luokitellut muuttujat) Ristiintaulukointi ja P 2 -testi H 0 : f ij = e ij (muuttujat ovat riippumattomia) H 1 : f ij e ij (muuttujat riippuvat toisistaan) 2. yksinas fyak2lk Ristiintaulukointi ja P 2 -testi H 0 : f ij = e ij (muuttujat ovat riippumattomia) H 1 : f ij e ij (muuttujat riippuvat toisistaan) yksinas kote3lk Ristiintaulukointi ja P 2 -testi H 0 : f ij = e ij (muuttujat ovat riippumattomia) H 1 : f ij e ij (muuttujat riippuvat toisistaan) 3. fyak2lk kavnop Fyysisesti inaktiivisten ja aktiivisten naisten kävelynopeuden keskiarvon vertailu Studentin t-testi H 0 : : 1 = : 2 (keskiarvot samansuuruiset) H 1 : : 1 : 2 (keskiarvot poikkeavat toisistaan) H 0 : : inakt = : akt (keskiarvot samansuuruiset) H 1 : : inakt : akt (keskiarvot poikkeavat toisistaan) 4. kote3lk kavnop Terveytensä hyväksi, tyydyttäväksi ja huonoksi kokevien kävelynopeuden keskiarvojen vertailu Yksisuuntainen varianssianalyysi H 0 : : 1 = : 2 = : 3 (ryhmien keskiarvot samansuuruiset) H 1 : vähintään yhden ryhmän keskiarvo poikkeaa muista H 0 : : hyvä = : tyydyttävä = : huono (ryhmien keskiarvot samansuuruiset) H 1 : vähintään yhden ryhmän keskiarvo poikkeaa muista

10 10 GET FILE='D:\Oma\Tilastot\demo2005.sav'. FREQUENCIES VARIABLES=fyak kote yksinas kavnop /STATISTICS=STDDEV MINIMUM MAXIMUM MEAN /HISTOGRAM NORMAL /ORDER= ANALYSIS. Frequencies Statistics fyak Fyysinen aktiivisuus kote Koettu terveys yksinas Yksin asuminen kavnop Maks. kävelynopeus (m/s) N Valid Missing Mean 2,82 3,07 1,28 1,2496 Std. Deviation 1,058,685,448,33263 Minimum 1 1 1,32 Maximum ,04 Frequency Table fyak Fyysinen aktiivisuus Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid 1 tekeminen paikallaan istuen 25 13,3 14,0 14,0 2 kevyt ruumiill. toiminta 41 21,8 23,0 37,1 3 koht. ruumiill. toim. 3 t/vko 55 29,3 30,9 68,0 4 koht. ruumiill. toim. >4t/vko 55 29,3 30,9 98,9 5 aktiivinen urheilu >3t/vko 2 1,1 1,1 100,0 Total ,7 100,0 Missing System 10 5,3 Total ,0 kote Koettu terveys Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid 1 eritt{in hyv{ 3 1,6 1,7 1,7 2 hyv{ 24 12,8 13,3 15,0 3 tyydytt{v{ ,1 62,8 77,8 4 huono 37 19,7 20,6 98,3 5 eritt{in huono 3 1,6 1,7 100,0 Total ,7 100,0 Missing System 8 4,3 Total ,0

11 11 yksinas Yksin asuminen Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid 1 kyll{ ,7 72,4 72,4 2 ei 50 26,6 27,6 100,0 Total ,3 100,0 Missing System 7 3,7 Total ,0 Histogram Maks. kävelynopeus (m/s) Frequency ,50 1,00 1,50 2,00 2,50 Maks. kävelynopeus (m/s) Mean = 1,2496 Std. Dev. = 0,33263 N = 137

12 12 EXAMINE VARIABLES=kavnop /PLOT BOXPLOT STEMLEAF NPPLOT /COMPARE GROUP /STATISTICS DESCRIPTIVES /CINTERVAL 95 /MISSING LISTWISE /NOTOTAL. Explore Case Processing Summary Cases Valid Missing Total N Percent N Percent N Percent kavnop Maks. kävelynopeus (m/s) ,9% 51 27,1% ,0% Descriptives kavnop Maks. kävelynopeus (m/s) Statistic Std. Error Mean 1,2496, % Confidence Lower Bound 1,1934 Interval for Mean Upper Bound 1,3058 5% Trimmed Mean 1,2550 Median 1,2821 Variance,111 Std. Deviation,33263 Minimum,32 Maximum 2,04 Range 1,72 Interquartile Range,42 Skewness -,313,207 Kurtosis,016,411 Tests of Normality Kolmogorov-Smirnov(a) Shapiro-Wilk Statistic df Sig. Statistic df Sig. kavnop Maks. kävelynopeus (m/s), ,081, ,279 a Lilliefors Significance Correction

13 13 NONPAR CORR /VARIABLES=fyak kote /PRINT=SPEARMAN TWOTAIL NOSIG /MISSING=PAIRWISE. Nonparametric Correlations Correlations RECODE fyak (1=1) (2=1) (3=2) (4=2) (5=2) INTO fyak2lk. VARIABLE LABELS fyak2lk 'Fyys.aktiivisuus 2-luokkaisena'. EXECUTE. RECODE kote (1=1) (2=1) (3=2) (4=3) (5=3) INTO kote3lk. VARIABLE LABELS kote3lk 'Koettu terveys 3-luokkaisena'. EXECUTE. FREQUENCIES VARIABLES=fyak2lk kote3lk /ORDER= ANALYSIS. Frequencies Statistics N fyak Fyysinen aktiivisuus kote Koettu terveys Spearman's rho fyak Fyysinen aktiivisuus Sig. (2-tailed).,000 Correlation Coefficient 1,000 -,354(**) N kote Koettu terveys Correlation Coefficient -,354(**) 1,000 Sig. (2-tailed),000. N ** Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). fyak2lk Fyys.aktiivisuu s 2-luokkaisena kote3lk Koettu terveys 3- luokkaisena Valid Missing 10 8

14 14 Frequency Table fyak2lk Fyys.aktiivisuus 2-luokkaisena Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid 1,00 inaktiivinen (luokat 66 35,1 37,1 37,1 1-2) 2,00 aktiivinen (luokat 3-5) ,6 62,9 100,0 Total ,7 100,0 Missing System 10 5,3 Total ,0 kote3lk Koettu terveys 3-luokkaisena Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid 1,00 hyvä 27 14,4 15,0 15,0 2,00 tyydyttävä ,1 62,8 77,8 3,00 huono 40 21,3 22,2 100,0 Total ,7 100,0 Missing System 8 4,3 Total ,0 CROSSTABS /TABLES=fyak2lk BY kote3lk /FORMAT= AVALUE TABLES /STATISTIC=CHISQ /CELLS= COUNT COLUMN /COUNT ROUND CELL. Crosstabs Case Processing Summary fyak2lk Fyys.aktiivisuus 2-luokkaisena * kote3lk Koettu terveys 3- luokkaisena Cases Valid Missing Total N Percent N Percent N Percent ,1% 11 5,9% ,0%

15 15 fyak2lk Fyys.aktiivisuus 2-luokkaisena * kote3lk Koettu terveys 3-luokkaisena Crosstabulation fyak2lk Fyys.aktiivisuus 2-luokkaisena 1,00 inaktiivinen (luokat 1-2) 2,00 aktiivinen (luokat 3-5) Count kote3lk Koettu terveys 3-luokkaisena 2,00 tyydyttävä 3,00 1,00 hyvä huono Total % within kote3lk Koettu terveys 3-luokkaisena 11,1% 33,6% 62,5% 36,7% Count % within kote3lk Koettu terveys 3-luokkaisena 88,9% 66,4% 37,5% 63,3% Total Count % within kote3lk Koettu terveys 3-luokkaisena 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% Chi-Square Tests Value df Asymp. Sig. (2-sided) Pearson Chi-Square 19,511(a) 2,000 Likelihood Ratio 20,490 2,000 Linear-by-Linear Association 19,226 1,000 N of Valid Cases 177 a 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 9,92. CROSSTABS /TABLES=fyak2lk kote3lk BY yksinas /FORMAT= AVALUE TABLES /STATISTIC=CHISQ /CELLS= COUNT COLUMN /COUNT ROUND CELL. Crosstabs Case Processing Summary fyak2lk Fyys.aktiivisuus 2-luokkaisena * yksinas Yksin asuminen kote3lk Koettu terveys 3- luokkaisena * yksinas Yksin asuminen Cases Valid Missing Total N Percent N Percent N Percent ,6% 14 7,4% ,0% ,6% 12 6,4% ,0%

16 16 fyak2lk Fyys.aktiivisuus 2-luokkaisena * yksinas Yksin asuminen Crosstab yksinas Yksin asuminen fyak2lk Fyys.aktiivisuus 2- luokkaisena Total 1,00 inaktiivinen (luokat 1-2) 2,00 aktiivinen (luokat 3-5) 1 kyll{ 2 ei Total Count % within yksinas Yksin asuminen 33,9% 40,4% 35,6% Count % within yksinas Yksin asuminen 66,1% 59,6% 64,4% Count % within yksinas Yksin asuminen 100,0% 100,0% 100,0% Chi-Square Tests Value df Asymp. Sig. (2-sided) Exact Sig. (2-sided) Exact Sig. (1-sided) Pearson Chi-Square,645(b) 1,422 Continuity Correction(a),391 1,532 Likelihood Ratio,638 1,424 Fisher's Exact Test,477,265 Linear-by-Linear Association,641 1,423 N of Valid Cases 174 a Computed only for a 2x2 table b 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 16,75. kote3lk Koettu terveys 3-luokkaisena * yksinas Yksin asuminen Crosstab yksinas Yksin asuminen kote3lk Koettu terveys 3- luokkaisena Total 1,00 hyvä 2,00 tyydyttävä 3,00 huono 1 kyll{ 2 ei Total Count % within yksinas Yksin asuminen 17,1% 10,6% 15,3% Count % within yksinas Yksin asuminen 66,7% 51,1% 62,5% Count % within yksinas Yksin asuminen 16,3% 38,3% 22,2% Count % within yksinas Yksin asuminen 100,0% 100,0% 100,0%

17 17 Chi-Square Tests Value df Asymp. Sig. (2-sided) Pearson Chi-Square 9,803(a) 2,007 Likelihood Ratio 9,144 2,010 Linear-by-Linear Association 7,478 1,006 N of Valid Cases 176 a 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 7,21. T-TEST GROUPS = fyak2lk(1 2) /MISSING = ANALYSIS /VARIABLES = kavnop /CRITERIA = CI(.95). T-Test Group Statistics kavnop Maks. kävelynopeus (m/s) fyak2lk Fyys.aktiivisuus 2-luokkaisena N Mean Std. Deviation Std. Error Mean 1,00 inaktiivinen (luokat 1-2) 42 1,0064,33284, ,00 aktiivinen (luokat 3-5) 93 1,3608,26680,02767

18 18 Independent Samples Test kavnop Maks. kävelynopeus (m/s) Levene's Test for Equality of Variances F Sig. t df Sig. (2-tailed) t-test for Equality of Means Mean Difference 95% Confidence Interval of the Difference Std. Error Difference Lower Upper Equal variances assumed 5,968,016-6, ,000 -,35443, , ,24824 Equal variances not assumed -6,076 65,779,000 -,35443, , ,23795 ONEWAY kavnop BY kote3lk /STATISTICS DESCRIPTIVES HOMOGENEITY /MISSING ANALYSIS /POSTHOC = BONFERRONI ALPHA(.05). Oneway Descriptives kavnop Maks. kävelynopeus (m/s) 95% Confidence Interval for Mean N Mean Std. Deviation Std. Error Lower Bound Upper Bound Minimum Maximum 1,00 hyvä 18 1,3490,31368, ,1930 1,5050,63 1,89 2,00 tyydyttävä 88 1,3306,27176, ,2730 1,3882,66 2,04 3,00 huono 30,9767,34425,06285,8482 1,1052,32 1,72 Total 136 1,2550,32796, ,1993 1,3106,32 2,04

19 19 Test of Homogeneity of Variances kavnop Maks. kävelynopeus (m/s) Levene Statistic df1 df2 Sig. 1, ,217 kavnop Maks. kävelynopeus (m/s) ANOVA Sum of Squares df Mean Square F Sig. Between Groups 2, ,493 17,212,000 Within Groups 11, ,087 Total 14, Post Hoc Tests Dependent Variable: kavnop Maks. kävelynopeus (m/s) Bonferroni Multiple Comparisons 95% Confidence Interval (I) kote3lk Koettu terveys 3-luokkaisena (J) kote3lk Koettu terveys 3-luokkaisena Mean Difference (I-J) Std. Error Sig. Lower Bound Upper Bound 1,00 hyvä 2,00 tyydyttävä,01842, ,000 -,1663,2031 3,00 huono,37231(*),08780,000,1594,5852 2,00 tyydyttävä 1,00 hyvä -,01842, ,000 -,2031,1663 3,00 huono,35390(*),06226,000,2029,5049 3,00 huono 1,00 hyvä -,37231(*),08780,000 -,5852 -,1594 2,00 tyydyttävä -,35390(*),06226,000 -,5049 -,2029 * The mean difference is significant at the.05 level.

Harjoittele tulkintoja

Harjoittele tulkintoja Harjoittele tulkintoja Syksy 9: KT (55 op) Kvantitatiivisen aineiston keruu ja analyysi SPSS tulosteiden tulkintaa/til Analyysit perustuvat aineistoon: Haavio-Mannila, Elina & Kontula, Osmo (1993): Suomalainen

Lisätiedot

voidaan hylätä, pienempi vai suurempi kuin 1 %?

voidaan hylätä, pienempi vai suurempi kuin 1 %? [TILTP1] TILASTOTIETEEN JOHDANTOKURSSI, Syksy 2011 http://www.uta.fi/~strale/tiltp1/index.html 30.9.2011 klo 13:07:54 HARJOITUS 5 viikko 41 Ryhmät ke 08.30 10.00 ls. C8 Leppälä to 12.15 13.45 ls. A2a Laine

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

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

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

Frequencies. Frequency Table

Frequencies. Frequency Table GET FILE='C:\Documents and Settings\haukkala\My Documents\kvanti\kvanti_harjo'+ '_label.sav'. DATASET NAME DataSet WINDOW=FRONT. FREQUENCIES VARIABLES=koulv paino /ORDER= ANALYSIS. Frequencies [DataSet]

Lisätiedot

1. a) Luettele hyvän kvantitatiivisen tutkimuksen perusvaatimukset. b) Miten tutkimusraportissa arvioit tutkimuksen luotettavuutta?

1. a) Luettele hyvän kvantitatiivisen tutkimuksen perusvaatimukset. b) Miten tutkimusraportissa arvioit tutkimuksen luotettavuutta? 1. a) Luettele hyvän kvantitatiivisen tutkimuksen perusvaatimukset. b) Miten tutkimusraportissa arvioit tutkimuksen luotettavuutta? 2. Tehtävät 2-4 sekä 6 10 liittyvät keväällä 2002 suoritettuun ammattikorkeakoulusta

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

Data-analyysi II. Sisällysluettelo. Simo Kolppo [Type the document subtitle]

Data-analyysi II. Sisällysluettelo. Simo Kolppo [Type the document subtitle] Data-analyysi II [Type the document subtitle] Simo Kolppo 26.3.2014 Sisällysluettelo Johdanto... 1 Tutkimuskysymykset... 1 Aineistojen esikäsittely... 1 Economic Freedom... 1 Nuorisobarometri... 2 Aineistojen

Lisätiedot

voidaan hylätä, pienempi vai suurempi kuin 1 %?

voidaan hylätä, pienempi vai suurempi kuin 1 %? [MTTTP1] TILASTOTIETEEN JOHDANTOKURSSI, Syksy 2017 http://www.uta.fi/sis/mtt/mtttp1/syksy_2017.html HARJOITUS 5 viikko 42 6.10.2017 klo 10:42:20 Ryhmät: ke 08.30 10.00 LS C6 Paajanen ke 10.15 11.45 LS

Lisätiedot

Lisätehtäviä ratkaisuineen luentomonisteen lukuun 6 liittyen., jos otoskeskiarvo on suurempi kuin 13,96. Mikä on testissä käytetty α:n arvo?

Lisätehtäviä ratkaisuineen luentomonisteen lukuun 6 liittyen., jos otoskeskiarvo on suurempi kuin 13,96. Mikä on testissä käytetty α:n arvo? MTTTP5, kevät 2016 15.2.2016/RL Lisätehtäviä ratkaisuineen luentomonisteen lukuun 6 liittyen 1. Valitaan 25 alkion satunnaisotos jakaumasta N(µ, 25). Olkoon H 0 : µ = 12. Hylätään H 0, jos otoskeskiarvo

Lisätiedot

Esim Brand lkm keskiarvo keskihajonta A ,28 5,977 B ,06 3,866 C ,95 4,501

Esim Brand lkm keskiarvo keskihajonta A ,28 5,977 B ,06 3,866 C ,95 4,501 Esim. 2.1.1. Brand lkm keskiarvo keskihajonta A 10 251,28 5,977 B 10 261,06 3,866 C 10 269,95 4,501 y = 260, 76, n = 30 SS 1 = (n 1 1)s 2 1 = (10 1)5, 977 2 321, 52 SS 2 = (n 2 1)s 2 2 = (10 1)3, 8662

Lisätiedot

Raija Leppälä. Ohjeita tilastollisen tutkimuksen toteuttamiseksi IBM SPSS Statistics -ohjelmiston avulla

Raija Leppälä. Ohjeita tilastollisen tutkimuksen toteuttamiseksi IBM SPSS Statistics -ohjelmiston avulla Raija Leppälä Ohjeita tilastollisen tutkimuksen toteuttamiseksi IBM SPSS Statistics -ohjelmiston avulla TAMPEREEN YLIOPISTO INFORMAATIOTIETEIDEN YKSIKÖN RAPORTTEJA 55/2017 TAMPERE 2017 TAMPEREEN YLIOPISTO

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

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

1 Johdanto 2. 2 Aineistot 2. 3 Henkilöstön koulutustausta ja työkokemus 3. 4 Aikuissosiaalityön sisältö 5. 5 Henkilöstön osaaminen 12

1 Johdanto 2. 2 Aineistot 2. 3 Henkilöstön koulutustausta ja työkokemus 3. 4 Aikuissosiaalityön sisältö 5. 5 Henkilöstön osaaminen 12 Sisällysluettelo 1 Johdanto 2 2 Aineistot 2 3 Henkilöstön koulutustausta ja työkokemus 3 4 Aikuissosiaalityön sisältö 5 5 Henkilöstön osaaminen 12 6 Asiakkaiden elämäntilanteisiin vastaaminen 20 7 Asiakkaiden

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

Kandidaatintutkielman aineistonhankinta ja analyysi

Kandidaatintutkielman aineistonhankinta ja analyysi Kandidaatintutkielman aineistonhankinta ja analyysi Anna-Kaisa Ylitalo M 315, anna-kaisa.ylitalo@jyu.fi Musiikin, taiteen ja kulttuurin tutkimuksen laitos Jyväskylän yliopisto 2018 2 Havaintomatriisi Havaintomatriisi

Lisätiedot

BIOSTATISTIIKKAA ESIMERKKIEN AVULLA. Kurssimoniste (luku 2) Janne Pitkäniemi. Helsingin Yliopisto Kansanterveystieteen laitos

BIOSTATISTIIKKAA ESIMERKKIEN AVULLA. Kurssimoniste (luku 2) Janne Pitkäniemi. Helsingin Yliopisto Kansanterveystieteen laitos BIOSTATISTIIKKAA ESIMERKKIEN AVULLA Kurssimoniste (luku 2) Janne Pitkäniemi Helsingin Yliopisto Kansanterveystieteen laitos Helsinki, 2005 Biostatistiikkaa esimerkkien avulla 1 Janne Pitkäniemi, syksy

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

MTTTP5, luento Luottamusväli, määritelmä

MTTTP5, luento Luottamusväli, määritelmä 23.11.2017/1 MTTTP5, luento 23.11.2017 Luottamusväli, määritelmä Olkoot A ja B satunnaisotoksen perusteella määriteltyjä satunnaismuuttujia. Väli (A, B) on parametrin 100(1 - ) %:n luottamusväli, jos P(A

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 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

Estimointi. Luottamusvälin laskeminen keskiarvolle α/2 α/2 0.1

Estimointi. Luottamusvälin laskeminen keskiarvolle α/2 α/2 0.1 Estimointi - tehdään päätelmiä perusjoukon ominaisuuksista (keskiarvo, riskisuhde jne.) otoksen perusteella - mitä suurempi otos, sitä tarkemmat estimaatit Otokseen perustuen määritellään otantajakaumalta

Lisätiedot

Tutkimus peliohjaimen käytöstä Super Smash Bros. Melee pelissä. Aleksanteri Karanka

Tutkimus peliohjaimen käytöstä Super Smash Bros. Melee pelissä. Aleksanteri Karanka Tutkimus peliohjaimen käytöstä Super Smash Bros. Melee pelissä Aleksanteri Karanka Sisällysluettelo Johdanto... 3 Aikaisemmat tutkimukset... 3 Tutkimuksen toteutus... 3 Taitotaso-ongelma... 3 Tutkimustulokset...

Lisätiedot

TUTKIMUSAINEISTON KVANTITATIIVINEN ANALYYSI LTKY012. Timo Törmäkangas

TUTKIMUSAINEISTON KVANTITATIIVINEN ANALYYSI LTKY012. Timo Törmäkangas TUTKIMUSAINEISTON KVANTITATIIVINEN ANALYYSI LTKY012 Timo Törmäkangas Itse arvioidun terveydentilan ja sukupuolen välinen riippuvuustarkastelu. Jyväskyläläiset 75-vuotiaat miehet ja naiset vuonna 1989.

Lisätiedot

TKMS7a-f/LRS20a-f/MAS2/KVS2/TMS82a-f/JOM/TJM/YRM Monimuuttujamenetelmien soveltaminen taloustieteissä. Tentti

TKMS7a-f/LRS20a-f/MAS2/KVS2/TMS82a-f/JOM/TJM/YRM Monimuuttujamenetelmien soveltaminen taloustieteissä. Tentti TKMS7a-f/LRS20a-f/MAS2/KVS2/TMS82a-f/JOM/TJM/YRM Monimuuttujamenetelmien soveltaminen taloustieteissä Tentti 13.5.2014 Moduuli a: Faktorianalyysi Jos olet samaa mieltä esitetyn väitteen kanssa vastaa K,

Lisätiedot

1. YKSISUUNTAINEN VARIANSSIANALYYSI: AINEISTON ESITYSMUODOT

1. YKSISUUNTAINEN VARIANSSIANALYYSI: AINEISTON ESITYSMUODOT Mat-2.104 Tilastollisen analyysin perusteet / Ratkaisut Aiheet: Avainsanat: Yksisuuntainen varianssianalyysi Bartlettin testi, Bonferronin menetelmä, F-testi, Jäännösneliösumma, χ 2 -testi, Kokonaiskeskiarvo,

Lisätiedot

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

Ratkaisuja luvun 15 tehtäviin

Ratkaisuja luvun 15 tehtäviin Tarja Heikkilä 1. Luettele hyvän tutkimuksen perusvaatimukset ja riskitekijät. Katso Hyvän tutkimuksen perusvaatimukset luvusta 1 ja Tutkimusraporttien arviointi luvusta 4. Esimerkkejä riskitekijöistä

Lisätiedot

Tässä harjoituksessa käydään läpi R-ohjelman käyttöä esimerkkidatan avulla. eli matriisissa on 200 riviä (havainnot) ja 7 saraketta (mittaus-arvot)

Tässä harjoituksessa käydään läpi R-ohjelman käyttöä esimerkkidatan avulla. eli matriisissa on 200 riviä (havainnot) ja 7 saraketta (mittaus-arvot) R-ohjelman käyttö data-analyysissä Panu Somervuo 2014 Tässä harjoituksessa käydään läpi R-ohjelman käyttöä esimerkkidatan avulla. 0) käynnistetään R-ohjelma Huom.1 allaolevissa ohjeissa '>' merkki on R:n

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

Ohjeita kvantitatiiviseen tutkimukseen

Ohjeita kvantitatiiviseen tutkimukseen 1 Metropolia ammattikorkeakoulu Liiketalouden yksikkö Pertti Vilpas Ohjeita kvantitatiiviseen tutkimukseen Osa 2 KVANTITATIIVISEN TUTKIMUSAINEISTON ANALYYSI Sisältö: 1. Frekvenssi- ja prosenttijakaumat.2

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

Muuttujien väliset riippuvuudet esimerkkejä

Muuttujien väliset riippuvuudet esimerkkejä Tarja Heikkilä Muuttujien väliset riippuvuudet esimerkkejä Sisältö MUUTTUJIEN VÄLISTEN YHTEYKSIEN TUTKIMINEN TILASTOLLINEN TESTAUS MERKITSEVYYSTASO MUUTTUJIEN VÄLISTEN YHTEYKSIEN TUTKIMINEN SPSS-OHJELMALLA

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

Teema 9: Tilastollinen merkitsevyystestaus

Teema 9: Tilastollinen merkitsevyystestaus Teema 9: Tilastollinen merkitsevyystestaus Tärkeä päättelyn osa-alue on tilastollinen merkitsevyystestaus, johon päästään luontevasti edellisen teeman aiheista: voidaan kysyä, menevätkö kahden vertailtavan

Lisätiedot

Kvantitatiivinen genetiikka moniste s. 56

Kvantitatiivinen genetiikka moniste s. 56 Kvantitatiivinen genetiikka moniste s. 56 - määrällisten ominaisuuksien periytymisen hallinta - mendelismi oli aluksi vastatuulessa siksi että darwinistit, joilla oli paljon valtaa Britanniassa, olivat

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

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

1. PÄÄTTELY YHDEN SELITTÄJÄN LINEAARISESTA REGRESSIOMALLISTA

1. PÄÄTTELY YHDEN SELITTÄJÄN LINEAARISESTA REGRESSIOMALLISTA Mat-2.104 Tilastollisen analyysin perusteet / Ratkaisut Aiheet: Avainsanat Päättely yhden selittäjän lineaarisesta regressiomallista Ennustaminen, Ennuste, Ennusteen luottamusväli, Estimaatti, Estimaattori,

Lisätiedot

Estimointi. Otantajakauma

Estimointi. Otantajakauma Otantajakauma Otantajakauma kuvaa jonkin parametrin arvojen (esim. keskiarvon) jakauman kaikille tietyn kokoisille otoksille. jotka perusjoukosta voidaan muodostaa Histogrammissa otantajakauman parametrin

Lisätiedot

BIOSTATISTIIKKAA ESIMERKKIEN AVULLA. Kurssimoniste (luku 4) Janne Pitkäniemi. Helsingin Yliopisto Kansanterveystieteen laitos

BIOSTATISTIIKKAA ESIMERKKIEN AVULLA. Kurssimoniste (luku 4) Janne Pitkäniemi. Helsingin Yliopisto Kansanterveystieteen laitos BIOSTATISTIIKKAA ESIMERKKIEN AVULLA Kurssimoniste (luku 4) Janne Pitkäniemi Helsingin Yliopisto Kansanterveystieteen laitos Helsinki, 005 Biostatistiikkaa esimerkkien avulla 1 Janne Pitkäniemi, syksy 005

Lisätiedot

Mediaanikorko on kiinteäkorkoiselle lainalle korkeampi. Tämä hypoteesi vastaa taloustieteen käsitystä korkojen määräytymismekanismista.

Mediaanikorko on kiinteäkorkoiselle lainalle korkeampi. Tämä hypoteesi vastaa taloustieteen käsitystä korkojen määräytymismekanismista. Mat-2.04 Tilastollisen analyysin perusteet / Ratkaisut Aiheet: Avainsanat: Testit järjestysasteikollisille muuttujille Testit laatueroasteikollisille muuttujille Hypoteesi, Mannin ja Whitneyn testi (Wilcoxonin

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

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

USEAN RYHMÄN VERTAILU

USEAN RYHMÄN VERTAILU 11.3.2015 USEAN RYHMÄN VERTAILU Jouko Miettunen Center for Life-Course and Systems Epidemiology jouko.miettunen@oulu.fi Usean ryhmän vertailu Potilasryhmä Ikäryhmä Koulutusaste Sairaala Siviilisääty Hoitomenetelmä

Lisätiedot

TUTKIMUSAINEISTON KVANTITATIIVINEN ANALYYSI LTKY012. Timo Törmäkangas

TUTKIMUSAINEISTON KVANTITATIIVINEN ANALYYSI LTKY012. Timo Törmäkangas TUTKIMUSAINEISTON KVANTITATIIVINEN ANALYYSI LTKY012 Timo Törmäkangas NORMAALIJAKATUNEISUUDEN TESTAUS H 0 : Muuttuja on perusjoukossa normaalisti jakautunut. H 1 : Muuttuja ei ole perusjoukossa normaalisti

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

Christina Gustafsson. Tilastollinen tietojenkäsittely STAT2100 IBM SPSS Statistics 22 for Windows Osa 2

Christina Gustafsson. Tilastollinen tietojenkäsittely STAT2100 IBM SPSS Statistics 22 for Windows Osa 2 Christina Gustafsson Tilastollinen tietojenkäsittely STAT2100 IBM SPSS Statistics 22 for Windows Osa 2 Kevät 2014 SISÄLLYSLUETTELO 5. YKSIULOTTEISET JAKAUMAT... 2 5.1. Frequencies-proseduuri... 2 5.2.

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

liikenteessä Merja Rantakokko, TtM, ft Suomen gerontologian tutkimuskeskus Jyväskylän yliopisto Merja.rantakokko@jyu.fi

liikenteessä Merja Rantakokko, TtM, ft Suomen gerontologian tutkimuskeskus Jyväskylän yliopisto Merja.rantakokko@jyu.fi Iäkkäiden turvallisuuskokemus liikenteessä Merja Rantakokko, TtM, ft Suomen gerontologian tutkimuskeskus Jyväskylän yliopisto Merja.rantakokko@jyu.fi Iäkkäiden liikenneturvallisuus Iäkkäiden aiheuttamat

Lisätiedot

VARIANSSIANALYYSI ANALYSIS OF VARIANCE

VARIANSSIANALYYSI ANALYSIS OF VARIANCE VARIANSSIANALYYSI ANALYSIS OF VARIANCE 1 Suomalaisten aikuisten pituusjakauma:.8.7.6.5.4.3.2.1 14 15 16 17 18 19 2 21 Jakauma ei ole normaali, sen olettaminen sellaiseksi johtaa virheellisiin päätelmiin.

Lisätiedot

Tutkimusmenetelmät I Määrällisen tutkimuksen osuus (2.5 op)

Tutkimusmenetelmät I Määrällisen tutkimuksen osuus (2.5 op) Tutkimusmenetelmät I Määrällisen tutkimuksen osuus (.5 op) Taina I. Lehtinen PL 9 Siltavuorenpenger 3A (. kerros), 00014 Helsingin yliopisto E-mail:Taina.Lehtinen@Helsinki.FI Valokuva: Ida Pimenoff 1 Kuvaus

Lisätiedot

A130A0650-K Tilastollisen tutkimuksen perusteet 6 op Tentti / Anssi Tarkiainen & Maija Hujala

A130A0650-K Tilastollisen tutkimuksen perusteet 6 op Tentti / Anssi Tarkiainen & Maija Hujala Kaavakokoelma, testinvalintakaaviot ja jakaumataulukot liitteinä. Ei omia taulukoita! Laskin sallittu. Tehtävä 1 a) Konepajan on hyväksyttävä alihankkijalta saatu tavaraerä, mikäli viallisten komponenttien

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

Tutkimusmenetelmät I

Tutkimusmenetelmät I Tutkimusmenetelmät I Määrällisen tutkimuksen osuus (2.5 op) Taina I. Lehtinen PL 9 Siltavuorenpenger 3A (2. kerros), 00014 Helsingin yliopisto E-mail:Taina.Lehtinen@Helsinki.FI Valokuva: Ida Pimenoff 1

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

Kaksisuuntaisen varianssianalyysin tilastollisessa malli voidaan esittää seuraavassa muodossa:

Kaksisuuntaisen varianssianalyysin tilastollisessa malli voidaan esittää seuraavassa muodossa: Mat-.03 Koesuunnittelu ja tilastolliset mallit Mat-.03 Koesuunnittelu ja tilastolliset mallit / Ratkaisut Aiheet: Avainsanat: Kaksisuuntainen varianssianalsi Aritmeettinen keskiarvo, Estimointi, F-testi,

Lisätiedot

Sisällysluettelo SISÄLLYSLUETTELO...6 LYHYT SANASTO VASTA-ALKAJILLE...7 1. JOHDATUS PARAMETRITTOMIIN MENETELMIIN...9

Sisällysluettelo SISÄLLYSLUETTELO...6 LYHYT SANASTO VASTA-ALKAJILLE...7 1. JOHDATUS PARAMETRITTOMIIN MENETELMIIN...9 Sisällysluettelo SISÄLLYSLUETTELO...6 LYHYT SANASTO VASTA-ALKAJILLE...7 1. JOHDATUS PARAMETRITTOMIIN MENETELMIIN...9 1.1 PARAMETRITTOMIEN MENETELMIEN LYHYT HISTORIA 11 1.2 PARAMETRITTOMAT MENETELMÄT IHMISTIETEISSÄ

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

Pertti Vilpas Metropolia 1. KVANTITATIIVINEN TUTKIMUS

Pertti Vilpas Metropolia 1. KVANTITATIIVINEN TUTKIMUS 1 Pertti Vilpas Metropolia 1. KVANTITATIIVINEN TUTKIMUS Tutkimuksen aineiston keräämisessä voidaan käyttää joko laadullista tai määrällistä tutkimusmenetelmää. Tutkimusmenetelmiä voidaan myös yhdistää,

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

Sisällysluettelo 6 VARIANSSIANALYYSI. Metsämuuronen: Monimuuttujamenetelmien perusteet SPSS-ympäristössä ALKUSANAT... 4 ALKUSANAT E-KIRJA VERSIOON...

Sisällysluettelo 6 VARIANSSIANALYYSI. Metsämuuronen: Monimuuttujamenetelmien perusteet SPSS-ympäristössä ALKUSANAT... 4 ALKUSANAT E-KIRJA VERSIOON... Sisällysluettelo ALKUSANAT... 4 ALKUSANAT E-KIRJA VERSIOON...5 SISÄLLYSLUETTELO... 6 LYHYT SANASTO VASTA-ALKAJILLE... 7 1. MONIMUUTTUJAMENETELMÄT IHMISTIETEISSÄ... 9 1.1 MONIMUUTTUJA-AINEISTON ERITYISPIIRTEITÄ...

Lisätiedot

Supplementary Table S1. Material list (a) Parameters Sal to Str

Supplementary Table S1. Material list (a) Parameters Sal to Str Tooth wear as a means to quantify intra-specific variations in diet and chewing movements - Scientific Reports 2016, 6:3037 Ivan Calandra, Gaëlle Labonne, Ellen Schulz-Kornas, Thomas M. Kaiser & Sophie

Lisätiedot

BIOSTATISTIIKKAA ESIMERKKIEN AVULLA. Kurssimoniste (luku 3) Janne Pitkäniemi. Helsingin Yliopisto Kansanterveystieteen laitos

BIOSTATISTIIKKAA ESIMERKKIEN AVULLA. Kurssimoniste (luku 3) Janne Pitkäniemi. Helsingin Yliopisto Kansanterveystieteen laitos BIOSTATISTIIKKAA ESIMERKKIEN AVULLA Kurssimoniste (luku 3) Janne Pitkäniemi Helsingin Yliopisto Kansanterveystieteen laitos Helsinki, 005 Biostatistiikkaa esimerkkien avulla 1 Janne Pitkäniemi, syksy 005

Lisätiedot

Tilastotieteen johdantokurssin harjoitustyö. 1 Johdanto...2. 2 Aineiston kuvaus...3. 3 Riippuvuustarkastelut...4

Tilastotieteen johdantokurssin harjoitustyö. 1 Johdanto...2. 2 Aineiston kuvaus...3. 3 Riippuvuustarkastelut...4 TILTP1 Tilastotieteen johdantokurssin harjoitustyö Tampereen yliopisto 5.11.2007 Perttu Kaijansinkko (84813) perttu.kaijansinkko@uta.fi Pääaine matematiikka/tilastotiede Tarkastaja Tarja Siren 1 Johdanto...2

Lisätiedot

[MTTTA] TILASTOMENETELMIEN PERUSTEET, KEVÄT 209 https://coursepages.uta.fi/mttta/kevat-209/ HARJOITUS 5 viikko 8 RYHMÄT: ke 2.5 3.45 ls. C6 Leppälä to 08.30 0.00 ls. C6 Korhonen to 2.5 3.45 ls. C6 Korhonen

Lisätiedot

Tilastollisten menetelmien perusteet II TILTP3 Luentorunko

Tilastollisten menetelmien perusteet II TILTP3 Luentorunko Tilastollisten menetelmien perusteet II TILTP3 Luentorunko Raija Leppälä 29. helmikuuta 2012 Sisältö 1 Johdanto 2 1.1 Jatkuvista jakaumista 2 1.1.1 Normaalijakauma 2 1.1.2 Studentin t-jakauma 3 1.2 Satunnaisotos,

Lisätiedot

Teema 10: Regressio- ja varianssianalyysi

Teema 10: Regressio- ja varianssianalyysi Teema 1: Regressio- ja varianssianalyysi Regressioanalyysi lienee t-testin ohella maailman eniten käytetty tilastollinen menetelmä. Sitä sivuttiin jo alustavasti Teemassa 4. Varianssianalyysi liittyy useallakin

Lisätiedot

The relationship between leisuretime physical activity and work stress with special reference to heart rate variability analyses

The relationship between leisuretime physical activity and work stress with special reference to heart rate variability analyses The relationship between leisuretime physical activity and work stress with special reference to heart rate variability analyses Teisala Tiina, TtM, tohtorikoulutettava Jyväskylän yliopisto Terveystieteiden

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

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

Luentotesti 3. Kun tutkimuksen kävelynopeustietoja analysoidaan, onko näiden tutkittavien aiheuttama kato

Luentotesti 3. Kun tutkimuksen kävelynopeustietoja analysoidaan, onko näiden tutkittavien aiheuttama kato Tehtävä 1 Osana laajempaa tutkimusprojektia mitattiin kävelynopeutta yli 80-vuotiaita tutkittavia. Osalla tutkittavista oli lääkärintarkastuksen yhteydessä annettu kielto osallistua fyysistä rasitusta

Lisätiedot

1 TILASTOJEN KÄYTTÖ 7. Mitä tilastotiede on 7 Historiaa 8 Tilastotieteen nykyinen asema 9 Tilastollisen tutkimuksen vaiheet 10

1 TILASTOJEN KÄYTTÖ 7. Mitä tilastotiede on 7 Historiaa 8 Tilastotieteen nykyinen asema 9 Tilastollisen tutkimuksen vaiheet 10 SISÄLTÖ 1 TILASTOJEN KÄYTTÖ 7 Mitä tilastotiede on 7 Historiaa 8 Tilastotieteen nykyinen asema 9 Tilastollisen tutkimuksen vaiheet 10 Tilastoaineisto 11 Peruskäsitteitä 11 Tilastoaineiston luonne 13 Mittaaminen

Lisätiedot

I Tilastollisen aineiston ja analyysin edellytysten tarkistaminen. - Muunnokset, uudelleen koodaaminen, summamuuttujien luominen

I Tilastollisen aineiston ja analyysin edellytysten tarkistaminen. - Muunnokset, uudelleen koodaaminen, summamuuttujien luominen I Tilastollisen aineiston ja analyysin edellytysten tarkistaminen - Muuttujien jakauman tarkistus - Muunnokset, uudelleen koodaaminen, summamuuttujien luominen - Puuttuva tieto ja sen käsittely - Kuvaileva

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

Ohjeita tilastollisen tutkimuksen toteuttamiseksi SPSS for Windows -ohjelmiston avulla

Ohjeita tilastollisen tutkimuksen toteuttamiseksi SPSS for Windows -ohjelmiston avulla 1 Ohjeita tilastollisen tutkimuksen toteuttamiseksi SPSS for Windows -ohjelmiston avulla Raija Leppälä Opetusmoniste B 53 3. uudistettu painos Matematiikan, tilastotieteen ja filosofian laitos Toukokuu

Lisätiedot

Opinnäytetyön ja harjoitustöiden tekijöille

Opinnäytetyön ja harjoitustöiden tekijöille SPSS-OPAS Opinnäytetyön ja harjoitustöiden tekijöille Petri Kainulainen 15.5.2008 Iisalmen tulosalue Opas SISÄLTÖ 1 YLEISTÄ... 3 2 AINEISTON TALLENNUS... 3 3 MUUTTUJIEN MITTA-ASTEIKOT... 7 4 MUUTTUJIEN

Lisätiedot

MS-C2{04 Tilastollisen analyysin perusteet

MS-C2{04 Tilastollisen analyysin perusteet MS-C2{04 Tilastollisen analyysin perusteet Tentti 7.4.20 4A/irtanen Kirjoita selvästi jokaiseen koepaperiin alla mainitussa järjestyksessä: OHlprrn (i) (ii) MS-C204 TAP 7.4.204 opiskelijanumero + kirjain

Lisätiedot

Toimittaja 1 2 3 Erä 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 2 1 1 0 1 0 2 2 1 3 1 3 0 4 2 4 0 3 4 0 1 2 0 4 1 0 3 2 2 2 0 2 2 1

Toimittaja 1 2 3 Erä 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 2 1 1 0 1 0 2 2 1 3 1 3 0 4 2 4 0 3 4 0 1 2 0 4 1 0 3 2 2 2 0 2 2 1 Mat-.03 Koesuunnittelu ja tilastolliset mallit / Ratkaisut Aiheet: Avainsanat: Hierarkkiset koeasetelmat -faktorikokeet Vastepintamenetelmä Aritmeettinen keskiarvo, Estimaatti, Estimaattori, -testi, aktorikokeet,

Lisätiedot

Opetus talteen ja jakoon oppilaille. Kokemuksia Aurajoen lukion tuotantoluokan toiminnasta Anna Saivosalmi 9.9.2011

Opetus talteen ja jakoon oppilaille. Kokemuksia Aurajoen lukion tuotantoluokan toiminnasta Anna Saivosalmi 9.9.2011 Opetus talteen ja jakoon oppilaille Kokemuksia Aurajoen lukion tuotantoluokan toiminnasta Anna Saivosalmi 9.9.2011 Aurajoen lukio ISOverstaan jäsen syksystä 2010 lähtien ISOverstas on maksullinen verkko-oppimisen

Lisätiedot

Frequencies. [DataSet1] C:\Documents and Settings\kurssi\Työpöytä\Kurssin.sav. Page 1. Notes. 14-maalis :56:17. Output Created Comments Data

Frequencies. [DataSet1] C:\Documents and Settings\kurssi\Työpöytä\Kurssin.sav. Page 1. Notes. 14-maalis :56:17. Output Created Comments Data FREQUECIES VARIABLES=sukup sivsaa ika alki koulv bdi_ paino q6 q t upi3 /STATISTICS=STDDEV RAGE MIIMUM MAXIMUM MEA MEDIA MODE /HISTOGRAM ORMAL /ORDER=AALYSIS. Frequencies otes Input Value Handling Resources

Lisätiedot

TUTKIMUSAINEISTON ANALYYSI. LTKY012 Timo Törmäkangas

TUTKIMUSAINEISTON ANALYYSI. LTKY012 Timo Törmäkangas TUTKIMUSAINEISTON ANALYYSI LTKY012 Timo Törmäkangas RIIPPUVUUS ALARYHMISSÄ Riippuvuus saattaa olla erilaista jos samassa aineistossa on esim. tutkittavia molemmista sukupuolista Yhteys saattaa olla erilaista

Lisätiedot

Yhteiskuntatieteiden tiedekunta (terveystieteet) ja Gerontologian tutkimuskeskus, Tampereen yliopisto. Tervaskannot 90+

Yhteiskuntatieteiden tiedekunta (terveystieteet) ja Gerontologian tutkimuskeskus, Tampereen yliopisto. Tervaskannot 90+ Tervaskannot 90+ Pauliina Halonen Tampereen yliopisto, Yhteiskuntatieteiden tiedekunta (terveystieteet) ja Gerontologian tutkimuskeskus (GEREC) MIKSI TERVASKANNOT? Pitkäikäisyys yleistyy 90 vuotiaiden

Lisätiedot

1. KAKSISUUNTAINEN VARIANSSIANALYYSI: TULOSTEN TULKINTA

1. KAKSISUUNTAINEN VARIANSSIANALYYSI: TULOSTEN TULKINTA Mat-2.104 Tilastollisen analyysin perusteet / Ratkaisut Aiheet: Avainsanat: Kaksisuuntainen varianssianalyysi Bonferronin menetelmä, F-testi, Jäännösneliösumma, Kaksisuuntainen varianssianalyysi Kokonaiskeskiarvo,

Lisätiedot

Ravitsemusinterventio kotona asuvilla iäkkäillä kuopiolaisilla FT Irma Nykänen, Itä-Suomen yliopisto

Ravitsemusinterventio kotona asuvilla iäkkäillä kuopiolaisilla FT Irma Nykänen, Itä-Suomen yliopisto Ikääntyneiden ravitsemusfoorumi 10. 11.11.2011 Ravitsemusinterventio kotona asuvilla iäkkäillä kuopiolaisilla FT Irma Nykänen, Itä-Suomen yliopisto Geriatrisen hoidon tutkimuskeskus Gerho http://www.uef.fi/gerho/etusivu

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

Toimintakykytestien tulosten tulkinta

Toimintakykytestien tulosten tulkinta Toimintakykytestien tulosten tulkinta ASKO-hanke Erkka Huhtinen & Linnea lahtinen 1/2016 Sosiaali-, terveys- ja liikunta-ala Fysioterapian tutkinto-ohjelma 1 Sisältö Johdanto... 2 1 SPPB-testin tulosten

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

TUTKIMUSAINEISTON KVANTITATIIVINEN ANALYYSI LTKY012. Timo Törmäkangas

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

Lisätiedot

Ikääntyminen ja toimintakyky - kestääkö toimintakyky koko elämän

Ikääntyminen ja toimintakyky - kestääkö toimintakyky koko elämän Ikääntyminen ja toimintakyky - kestääkö toimintakyky koko elämän Miksi tutkia pitkäikäisyyttä ja vanhuuden toimintakykyä? Ihmiset toivovat elävänsä pitkään ja toimintakykyisinä hyötyvanhuus Pitkäikäisyys

Lisätiedot

E80. Data Uncertainty, Data Fitting, Error Propagation. Jan. 23, 2014 Jon Roberts. Experimental Engineering

E80. Data Uncertainty, Data Fitting, Error Propagation. Jan. 23, 2014 Jon Roberts. Experimental Engineering Lecture 2 Data Uncertainty, Data Fitting, Error Propagation Jan. 23, 2014 Jon Roberts Purpose & Outline Data Uncertainty & Confidence in Measurements Data Fitting - Linear Regression Error Propagation

Lisätiedot

Ihminen ja tekniikka seminaari Käyttäjäkokemuksen kvantitatiivinen analyysi

Ihminen ja tekniikka seminaari Käyttäjäkokemuksen kvantitatiivinen analyysi Ihminen ja tekniikka seminaari Käyttäjäkokemuksen kvantitatiivinen analyysi Luento 5 Seuraava etappi Datan keruu alkanut 9.2.2005 2.välinäyttönä palautetaan aineisto SPSS-tiedostona 14.2. palaute tiedostosta

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

Osaaminen osana työkykyä 21.1.2010

Osaaminen osana työkykyä 21.1.2010 Osaaminen osana työkykyä 21.1.2010 Kommenttipuheenvuoro Anu Polvinen, Eläketurvakeskus Koulutusta kuvaava mittari (5 ryhmää): 1. Akateeminen korkea-aste 2. Ammatillinen korkea-aste 3. Keskiasteen koulutus

Lisätiedot

EWA-HYVINVOINTIPROFIILIEN YHTEENVETO VUOTIAIDEN HYVINVOINTIA EDISTÄVÄT KOTIKÄYNNIT

EWA-HYVINVOINTIPROFIILIEN YHTEENVETO VUOTIAIDEN HYVINVOINTIA EDISTÄVÄT KOTIKÄYNNIT EWA-HYVINVOINTIPROFIILIEN YHTEENVETO 2017-75-VUOTIAIDEN HYVINVOINTIA EDISTÄVÄT KOTIKÄYNNIT Sisällysluettelo Kuva-, kuvio- ja taulukkoluettelo... 3 1 JOHDANTO... 4 2 TOIMINTAKYKY... 6 2.1 Itsenäisyys...

Lisätiedot

TUTKIMUSAINEISTON ANALYYSI. LTKY012 Timo Törmäkangas

TUTKIMUSAINEISTON ANALYYSI. LTKY012 Timo Törmäkangas TUTKIMUSAINEISTON ANALYYSI LTKY012 Timo Törmäkangas Ilman Ruotsia: r = 0.862 N Engl J Med 2012; 367:1562-1564. POIKKEAVAN HAVAINNON VAIKUTUS PAIRWISE VAI LISTWISE? Kun aineistossa on muuttujia, joilla

Lisätiedot