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

Koko: px
Aloita esitys sivulta:

Download "OHJ-7600 Ihminen ja tekniikka -seminaari, 4 op Käyttäjäkokemuksen kvantitatiivinen analyysi"

Transkriptio

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

2 Seminaarin rakenne Luento 1 Johdanto seminaariin. Kvantitatiivinen ja kvalitatiivinen tutkimus Yleistä tilastoista ja tilastotieteestä: mihin tilastollisia menetelmiä tarvitaan? mitta-asteikot käsitteistö Tutkimuksen suunnittelu: tutkimusprosessin vaiheet ongelman operationalisointi tutkimushypoteesit otos, datan keruu, reliabiliteetti kysymysten asettelu käyttäjäkokemuksen tutkimuksessa

3 Luento 2 SPSS-ohjelmaan tutustuminen ja aineiston syöttäminen Kuvailevat tilastolliset menetelmät Käytetyimmät tilastolliset menetelmät käyttäjäkokemuksen tutkimuksessa: non-parametriset: Ristiintaulukointi khi2-testi Menetelmien käyttö SPSS-ohjelmassa

4 Luento 3 Käytetyimmät tilastolliset menetelmät käyttäjäkokemuksen tutkimuksessa: T-testit Varianssianalyysi Menetelmien käyttö SPSS-ohjelmassa Luento 4 Käytetyimmät tilastolliset menetelmät käyttäjäkokemuksen tutkimuksessa: Korrelaatio Faktorianalyysi Tilastollisten tulosten tulkinta ja johtopäätökset Menetelmien käyttö SPSS-ohjelmassa

5 Luento 5 Kerätyn aineiston muokkaaminen kerätyn aineiston laadun arviointi normaalijakaumatesti aineistonmuutokset transformaatio summamuuttujat, uudet muuttujat Menetelmien käyttö SPSS-ohjelmassa Käytön opastusta

6 Luento 6 Tulosten esittäminen kuvaajat, taulukot raportti Menetelmien käyttö SPSS-ohjelmassa Luennot 7 & 8 Harjoitustöiden esittely

7 Mihin tarvitaan tilastollisia menetelmiä? Ilmiön kuvaus numeerisen tiedon pohjalta (Tilastolliset vuosikirjat, Tilastokatsauksia, kuvaajat, taulukot) tiivis tulkinta ja ennusteiden tekeminen Päätöksenteon tuki Riskien pienentäminen Sattuma vai ilmiö Count Q3: sukupuoli? Total Nainen Mies haluan käyttää uusimpia m-puh.malleja? täysin eri jokseenkin jokseenkin täysin samaa mieltä eri mieltä samaa mieltä mieltä ei tiedä Total

8 Kvantitatiivinen ja kvalitatiivinen tutkimus Kvantti Yleistettävyys Toistettavuus Erojen merkitsevyyden arviointi Usein: selittäminen, syyseuraus-suhde Mikä? Missä? Paljonko? Kuinka usein? Numeerisesti suuri, edustava otos Heikkous: syiden selvittäminen, tutkijan tulkinta, löydetään sitä mitä tiedettiin hakea Kvali Ymmärtäminen Kuvaaminen Hiljaiset viestit Miksi? Miten? Millainen? Suppea, harkinnanvaraisesti koottu näyte Toisiaan täydentävät: Ideaalissa tilanteessa syklimäisesti molempia

9 Datankeruu Kvantitatiivinen Lomakekyselyt, surveyt www-kyselyt Strukturoidut haastattelut Systemaattinen havainnointi Kokeelliset tutkimukset Kvalitatiivinen Henkilökohtaiset haastattelut Ryhmähaastattelut Osallistuva havainnointi Eläytymismenetelmä Valmiit aineistot ja dokumentit

10 Keruumenetelmien vertailua ominaisuus henkilökohtainen haastattelu puhelinhaastattelu postikysely www-kysely vastausprosentti yleensä korkea yleensä korkea usein alhainen riippuu kohteesta haastattelijan tarve suuri selvästi pienempi kuin henkilökoht. ei tarvita ei tarvita haastattelijan vaikutus suuri pieni vältetään vältetään vastausten saannin nopeus melko nopea nopea hidas (karhukirjeet) nopea pitkän kyselylomakkeen käyttömahdollisuus hyvä melko huono (max15-20 min) hyvä, mutta kato lisääntyy lomakkeen pituuden kasvaessa hyvä, mutta kato lisääntyy kysymysten määrän lisääntyessä arkaluontoisten kysymysten mahdollisuus huono huono hyvä hyvä avointen kysymysten mahdollisuus hyvä melko hyvä huono (jätetään usein vastaamatta) jätetään helposti vastaamatta vastausten tarkkuus hyvä hyvä kyseenalainen kyseenalainen väärinkäsitysmahdollisuus pieni melko pieni suuri suuri mahdollisuus tietää kuka on vastannut kyllä kyllä ei ei Oheismateriaalin käyttömahdollisuus hyvä ei ole hyvä hyvä lisähavaintojen tekomahdollisuus hyvä melko hyvä ei ole ei ole Tarja Heikkilä: Tilastollinen tutkimus. Edita 2001

11 Mitä tutkimuksella arvioidaan? Mittaaminen Observointi, tutkijan havainnot Vastaajan antama täsmälliset tosiasiatiedot Arvionvaraiset tosiasiakysymykset (miten usein, milloin viimeksi, alkoholin kulutus) Vastaajan suorittama itsearviointi, mielipiteet

12 Kysymykset Kysymyksen muoto lomakkeessa Avoin kysymys Suljettu kysymys Skaalattu kysymys Ei vastausohjetta Lisätietoja pyytävä, syventävä Yksinkertaistava kaksiarvoinen kysymys Vaihtoehdot luetteleva suljettu kysymys Tutkijan skaalaama ilman tulkintaa Skaalattu, jossa Vaihtoehdot tulkittu verbaalisesti

13 Hyvä kysymys Kysyy vain yhtä asiaa Tuleeko talouteenne Aamulehti tai Hesari? On tarpeellinen ja hyödyllinen Käyttää selkeää ymmärrettävää kieltä On kohteliaasti esitetty Ei ole johdatteleva Ei ole liian pitkä tai monimutkainen (varsinkin puhelimessa) Sisältää tarvittaessa tyylikeinoja (lihavointi, alleviivaus) olennaisen korostamiseksi Ei sisällä kaksoisnegatiivia ( En usko, että internet ei ole hyödyllinen ) Ei ole anonymiteettiä uhkaava

14 Sosiaalisesti suotavat vastaukset Ylikorostetaan sosiaalisesti arvostettuja piirteitä/toimintaa ja vähätellään sosiaalisesti eitoivottuja Halu antaa itsestä positiivinen kuva (ehkä myös itselle) Arkaluontoiset kysymykset Virhelähteen ehkäisy: Luottamuksellisuus, rehellisyyden korostaminen, anonyymisyys, miten luulette muiden suhtautuvan tähän (tai tyypillisesti), hankalien kysymysten peittäminen helppojen keskelle ja kyselyn loppupuolelle

15 Skaalatut kysymykset Likert Asenteiden mittaamiseen Järjestää vastaajat samanmielisyyden määrän mukaan 1= täysin samaa mieltä 2= jokseenkin samaa mieltä 3= ei samaa muttei eri mieltäkään 4= jokseenkin eri mieltä 5= täysin eri mieltä 6= ei osaa sanoa - Tulkitaan yleensä välimatka-asteikolliseksi (erot yhtä suuret): keskiarvo, mediaani -> t-testit, faktorianalyysi - Jos halutaan pakottaa mielipide, jää keskimmäinen arvo pois - Samanlainen asteikko useassa kysymyksessä helpottaa vastaamista ja nopeuttaa tutkimusta

16 Esim. Likertin liukuhihnakäytöstä Kertokaa kuinka samaa mieltä olette väittämän kanssa asteikolla 1-4, 1= täysin eri mieltä, 2= hieman eri mieltä, 3= jokseenkin samaa mieltä, 4=täysin samaa mieltä. Internetin käyttö on vaikeaa. Internet pelottaa minua. Yhteiskunnan pitäisi taata kaikille internet-koulutus. Internet ei tarjoa minulle mitään kiinnostavaa. Yleisiä kaikille avoimia internet-päätteitä on riittävästi saatavilla esim. kirjastoissa. Epäilen että internetistä on enemmän haittaa kuin hyötyä.

17 Osgoodin semanttinen differentiaali Asenteiden ja käsitysten mittaaminen Annetaan merkityksiä joihin vastaaja reagoi Luodaan vastakohtaparit, jotka sijoitetaan asteikon ääripäihinm asteikko esim. 1-5, 1-7 tai 1-9. Arvioivat adjektiivit (hyvä-paha) Voimakkuutta osoittavat adjektiivit (vahva-heikko) Toimintaa osoittavat adjektiivit (aktiivinen-passiivinen) Esim. Tehokas Tehoton Kaunis Ruma Helppo Vaikea

18 Kysymysten pohdinta jatkuu Saman kysymyksen voi usein tehdä eri tavoin mieti miten haluat esittää tulokset. Mieti myös datan syöttövaihetta: miten tiedot saa helpoimmin ja nopeimmin (vähiten virheitä) syötettyä SPSS:ään. Joskus kannattaa etukäteen luokitella vastausvaihtoehdot (ammatti), joskus ei (ikä). Jälkikäteen luokittelua ei enää voi purkaa. Kohdistetut kysymykset: kaikkea ei tarvitse kysyä kaikilta. Esim. Internetkysymykset kohdistetaan vain niille, joilla on kokemusta sen käytöstä -> Synnyttää hyppyjä lomakkeeseen, ole tarkkana!! Kysymyksissä tulee olla looginen järjestys: ennen TV-ohjelmakysymyksiä tulisi kysyä onko vastaajalla tv ja jos niin millainen ja minkä verran katsoo. Saatekirje on ratkaisevan tärkeä vastaajan motivaation kannalta! Sen tulee olla kohtelias, vakuuttava ja sopivan tiivis. Haastattelussa vastaavat asiat kerrotaan suullisesti.

19 Kvantissa kysymysrungon suunnittelu on kaikkein tärkein vaihe! Yleensä tarkennuksiin ja täydennyksiin ei ole mahdollisuutta, kun kone käynnistyy se on vietävä loppuun Kysymykset on esitettävä kaikille vastaajille samassa muodossa Tee pilotteja ei-ammattilaisilla toimivuuden testaamiseksi Huonosti toimiva runko syö aikaa ja resursseja, voi johtaa keskeytyksiinkin Tarkista kaikki hyppypolut! Huono kysymysrunko voi tuottaa vain mittausvirhettä ja sattumaa

20 Hengähdys? vielä käsitteistöä, otantaa ja tutkimusprosessin kuvausta jäljellä! Kirjallisuus: Lauri Nummenmaa: Käyttäytymistieteiden tilastolliset menetelmät Tarja Heikkilä: Tilastollinen tutkimus Holopainen,Tenhunen,Vuorinen: Tutkimusaineiston analysointi ja SPSS

21 Mitta-asteikot Tärkeitä myöhempien testien käytön kannalta! Luokittelu- eli laatuero- eli nominaaliasteikko (nominal) Kvalitatiiviset erot (samanlainen/erilainen) EI SAA käyttää numeerisena muuttujana vaikka SPSS mahdollistaa sen Niukasti testimenetelmiä Järjestys- eli ordinaaliasteikko (ordinal) Toisensa pois sulkevat kategoriat (pituusjärjestys) Välimatka- eli intervalliasteikko (scale) Yhteenlaskuominaisuus, keskiarvo ->testit Suhdeasteikko (scale) Kaikki laskutoimitukset sallittuja

22 Käsitteet Muuttuja: mikä tahansa mitattava ominaisuus tai suure, jossa esiintyy vaihtelua (ikä, sukupuoli, paino, suoriutuminen) Riippuva muuttuja (selitettävä, tulosmuuttuja, vastemuuttuja, response variable) Riippumaton muuttuja (selittävä, ennustemuuttuja) Reliabiliteetti: mittarin luotettavuus, kyky tuottaa eisattumanvaraisia tuloksia (toistettaessa saadaan sama tulos). Ulkoinen reliabiliteetti: tulokset toistettavissa myös muissa tutkimuksissa ja tilanteissa Validiteetti: mittauksen oikeellisuus. Mitataanko todella sitä mitä on haluttu? Vastaavatko mittaukset teoriaosassa esitettyjä käsitteitä? Tulkitsevatko myös muut tutkijat tulokset samoin? Frekvenssi: havaintojen lukumäärä

23 käsitteistöä Tutkimusongelma: usein kysymyksen muotoon puettu asia, johon tutkimuksella pyritään saamaan ratkaisu -> ohjaa menetelmien valintaa Aineisto, havaintoaineisto, tutkimusaineisto: Empiiristä tutkimusta varten hankitut käsittelemättömät tiedot. Myös havaintomatriisi (vaakarivi edustaa yhtä tilastoyksikköä, pystyrivit ovat muuttujia) Älä tallenna yhden vastaajan tietoja usealle riville tai samalle riville usean vastaajan tietoja! Objektiivisuus: puolueettomuus, tutkijan oman vaikutuksen minimoiminen, muiden datan kerääjien huolellinen kouluttaminen ja ohjeistaminen

24 Otantatutkimukset Kokonaistutkimuksessa tutkitaan populaation jokainen jäsen Otantatutkimukseen päädytään, jos perusjoukko on hyvin suuri Populaation tutkiminen tulisi liian kalliiksi Tiedot halutaan nopeasti Tutkiminen on monimutkaista Ei-otantavirheet saadaan pienenemään Otos on edustava pienoiskuva perusjoukosta Samoja ominaisuuksia samassa suhteessa

25 Otanta Otantamenetelmät Todennäköisyyteen perustuvat Harkintaan perustuvat Yksinkertainen satunnaisotanta Systemaattinen otanta Ositettu otanta Ryväsotanta Harkinnanvarainen otanta Kiintiöotanta

26 Otoskoko Otoskoon valinnassa usein edessä kompromissi aikataulun, tarkkuuden ja kustannusten välillä. Koon on oltava sitä suurempi mitä heterogeenisempi populaatio (suurempi hajonta) Karkeiden erojen selvittämiseen riittää pieni aineisto, yksityiskohtaisuuteen vaaditaan suurempi koko. Jos aineisto jaetaan ryhmiin, tulee kaikkien otosten olla riittäviä. Mitä varmempia halutaan olla, sitä suurempi otoksen on oltava. 99%:n taso vaatii suuremman otoksen kuin 95%:n varmuustaso. Mitä pienempi virhemarginaali on tavoitteena, sitä suurempi otos. Usein vasta analyysivaiheessa todetaan että esim. ristiintaulukoitaessa jokin solu jää liian pieneksi, jolloin tulosten yleistettävyys kärsii. Käytännössä alle 50 hengen aineistosta ei enää saa kovin luotettavia tuloksia, varsinkaan jos ilmiötä vielä tarkastellaan alaryhmien kautta. Riittävä otoskoko on haaste käyttötutkimuksessa!! (kvalitatiivisen tutkimuksen pitkä perinne)

27 Otoksen koko ja tulosten merkitsevyys Mitä suurempi otos on, sitä enemmän se todennäköisesti muistuttaa populaatiota. Suurten otosten perusteella voidaan tehdä tarkempia populaatiota koskevia päätelmiä. Mitä pienempi otos on, sitä todennäköisemmin siinä havaittuihin ilmiöihin vaikuttaa otantavirhe. Pienissä aineistoissa havaitun efektin (esim. keskiarvojen ero) on oltava huomattavan suuri, jotta se ei hukkuisi otantavirheeseen.

28 Esimerkkejä otoksen koosta <15 esitutkimus jossa testataan alustavasti jonkin menetelmän tai asetelman toimivuutta : kokeellinen tutkimus, jossa mitataan jotain sellaista ominaisuutta, joka on melko voimakkaasti biologisesti määräytynyt (tarkkaavaisuus) : erilaisten hoitomuotojen tehokkuus suomalaisten masennuksen hoidossa : kyselytutkimus, jossa selvitetään eri ammateissa toimivien suomalaisten aikuisten kokemuksia työssä jaksamisesta >1000: suuri kansainvälinen vertailututkimus erilaisten terveysongelmie yleisyydestä Lauri Nummenmaa: Käyttäytymistieteiden tilastolliset menetelmät

29 Kokonaisvirhe Tutkimuksen virhelähteet Otantavirhe Muu kuin otantavirhe Vastaamiseen liittyvä virhe Vastaamattomuudesta johtuva virhe Tavoittamattomuudesta johtuva virhe Vastaajasta johtuva virhe Haastattelijasta johtuva virhe Tutkijasta johtuva virhe

30 Tutkimusprosessin vaiheet Tutkimusongelma -> tutkimussuunnitelma Mitä tutkitaan ja miksi Mitä aineistoa käytetään ja miten tiedot hankitaan Miten tiedot käsitellään ja miten tutkimustulokset raportoidaan Aikataulutus ja budjetointi Tutkimusasetelma koostuu kolmesta elementistä: tutkimusongelmasta, aineistosta ja menetelmä/istä. Tutkimusongelman rajaaminen ja paloittelu pienempiin osiin, alaongelmiin, jotka puetaan yhden tai useamman kysymyksen muotoon ja joihin esitetään vastaukset raportin eri luvuissa. Tyypillisiä paloiteltuja tutkimusongelmia: Käyttäjät ja XX:n mobiilipalvelut: Kuinka tyytyväisiä XX:n asiakkaat ovat uuteen mobiilipalveluun? Kuinka paljon he ovat valmiita maksamaan siitä? Vaikuttaako uutisnälkä halukkuuteen käyttää mobiilipalveluita? Osaongelmat voidaan rakentaa väittämien muotoon, jolloin niitä sanotaan tutkimushypoteeseiksi.

31 Tutkimusprosessi jatkuu.. Lomakkeen laadinta (tai koeasetelman suunnittelu) Pilotti (ei aina) Aihealueen haltuunotto, kysymysten sisällön ja muodon täsmentäminen 5-10 henkeä, erilaisia ihmisiä Aineiston kerääminen Tietojen käsittely ja analysointi Raportointi

32 Operationalisointi Kvantitatiivinen tutkimus edellyttää käsitteiden määrittelemistä sellaisiksi analyyttisiksi käsitteiksi, joita voidaan mitata. Monet käsitteet ovat hyvin abstrakteja. Mitä on onnellisuus? Miten sitä voi mitata? Mitä on helppokäyttöisyys, mihin konkreettisiin osatekijöihin se jakaantuu? 1. Käsitteen yleinen hahmottaminen ja määrittäminen 2. Käsitteen osa-alueiden määritteleminen 3. Siirtyminen teoreettisesta kielestä konkreettiseen arkikieleen ja indikaattoreihin 4. Operationalisoinnin tarkka kuvaaminen (Alkula) Tutkija on osoitettava mitä käsite hänen tutkimuksessaan tarkoittaa! Tarkista tutkimusongelmasi (ja hypoteesit) ja pidä huoli että niiden ja lomakekysymystesi välillä on selvä yhteys. Esim. Onnellinen määritellään tässä tutkimuksessa siten, että vastaaja saa vähintään 15p onnellisuusinventorista.

33 Tutkimushypoteesit Hypoteesi on tulosta koskevat ennakko-oletus Hypoteesin testaaminen on menetelmä, jonka avulla arvioidaan kuinka luotettavia koko populaatiota koskevia päätelmiä voidaan tehdä otoksen avulla Nollahypoteesi (H 0 ): aineiston ilmiö EI esiinny populaatiossa ( mitään ei tapahdu ) Vaihtoehtoinen hypoteesi (H 1 ) olettaa, että aineiston ilmiö esiintyy myös populaatiossa Tilastollisella testillä ratkaistaan kumpi hypoteesi jää voimaan (vain toinen) P-arvot (havaitut merkitsevyystasot) P-arvojen avulla arvio hypoteesien paikkansapitävyydestä numeerisessa muodossa (tietyllä todennäköisyydellä). Vaihtelevat välillä 0-1. Ilmoittavat kuinka suurella todennäköisyydellä vaihtoehtoinen hypoteesi on väärä. Mitä lähempänä arvo on ykköstä,sitä suuremmalla todennäköisyydellä nollahypoteesi on oikea. Jos p-arvo on lähellä nollaa, vaihtoehtoinen hypoteesi on asetettu oikein.

34 Hypoteesien testaaminen (kuvitteellinen esimerkki) Tutkija olettaa miesten pitävän viihdetekniikasta enemmän kuin naisten. Tutkimushypoteesit: (H 0 ):Miehet ja naiset eivät eroa toisistaan viihdetekniikasta pitämisen suhteen. (H 1 ):Miehet ja naiset eroavat toisistaan viihdetekniikan pitämisen suhteen. Otokseen valitaan 20 miestä ja 20 naista. Kaikki arvioivat viihdetekniikan kiinnostavuutta ja miellyttävyyttä asteikollisin kysymyksin. Saatujen tulosten keskiarvoja verrataan toisiinsa. SPSS:n mukaan p-arvoksi tulee.23. Eli 23 % todennäköisyydellä H 1 on väärä, 77 %:n todennäköisyydellä oikea. Tämä ei kuitenkaan riitä H 1 :n hyväksymiseksi! Ns. kriittiset p-arvot: p=.05 (tilastollisesti melkein merkitsevä) p=.01 (tilastollisesti merkitsevä) p=.001 (tilastollisesti erittäin merkitsevä) yleensä.01:tä pienemmät arvot ilmoitetaan p<.01» Huom! SPSS esittää erittäin pienet arvot potensseina: 1.23E-04 (=1.23* 10-4 eli )

35 Haastattelun/surveyn eteneminen Anna vastaajalle mahdollisimman realistinen kuva aikataulusta Kerro mihin tarkoitukseen tulokset tulevat, ihmiset arvostavat jos kokevat vastauksistaan olevan hyötyä esim. tuotekehittelyssä tai palveluiden parantamisessa. Kyselylomakkeen tulee olla HOUKUTTELEVA, ellet tarjoa motivaattoriksi palkkiota tai arvontaa. Aloita haastattelu keveämmillä, vastaajalle helpoilla kysymyksillä. Samoin haastattelu on syytä lopettaa johonkin helppoon tai miellyttävään teemaan. Jos mahdollista sijoita samaa asteikkoa käyttävät kysymykset peräkkäin/lähekkäin. Samaa teemaa koskevat kysymykset on hyvä sijoittaa yhteen (jopa otsikolla). Kirjoitettujen vastausohjeiden tulee olla erittäin selkeät ja yksiselitteiset ja lomakkeen siisti ja vakuuttava. Tärkeistä aiheista on syytä käyttää kontrollikysymyksiä (ei kuitenkaan liian monta)

36

Populaatio tutkimusobjektien muodostama joukko, johon tilastollinen tutkimus kohdistuu, koko N

Populaatio tutkimusobjektien muodostama joukko, johon tilastollinen tutkimus kohdistuu, koko N 11.9.2018/1 MTTTP1, luento 11.9.2018 KERTAUSTA Populaatio tutkimusobjektien muodostama joukko, johon tilastollinen tutkimus kohdistuu, koko N Populaation yksikkö tilastoyksikkö, havaintoyksikkö Otos populaation

Lisätiedot

Mittariston laatiminen laatutyöhön

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

Lisätiedot

Luentokalvoja tilastollisesta päättelystä. Kalvot laatinut Aki Taanila Päivitetty 30.11.2012

Luentokalvoja tilastollisesta päättelystä. Kalvot laatinut Aki Taanila Päivitetty 30.11.2012 Luentokalvoja tilastollisesta päättelystä Kalvot laatinut Aki Taanila Päivitetty 30.11.2012 Otanta Otantamenetelmiä Näyte Tilastollinen päättely Otantavirhe Otanta Tavoitteena edustava otos = perusjoukko

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

Tilastollisten aineistojen kerääminen ja mittaaminen

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

Lisätiedot

Kvantitatiivisen aineiston analyysi

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

Lisätiedot

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

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

Lisätiedot

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

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

Lisätiedot

KVANTITATIIVINEN TUTKIMUS

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

Lisätiedot

Kandidaatintutkielman aineistonkeruu ja analyysi

Kandidaatintutkielman aineistonkeruu ja analyysi Kandidaatintutkielman aineistonkeruu ja analyysi Anna-Kaisa Ylitalo M 315, anna-kaisa.ylitalo@jyu.fi Musiikin, taiteen ja kulttuurin tutkimuksen laitos Jyväskylän yliopisto 2018 Kirjallisuutta mm. Vehkalahti,

Lisätiedot

Tilastollisten aineistojen kerääminen ja mittaaminen. Tilastollisten aineistojen kerääminen ja mittaaminen

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

Lisätiedot

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

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

Harjoitus 7: NCSS - Tilastollinen analyysi

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

Lisätiedot

Ohjeita kvantitatiiviseen tutkimukseen

Ohjeita kvantitatiiviseen tutkimukseen 1 Metropolia ammattikorkeakoulu Liiketalouden yksikkö Pertti Vilpas Ohjeita kvantitatiiviseen tutkimukseen Osa 1 Sisältö: 1. Kvantitatiivisen tutkimuksen perusteita.2 2. Määrällisen tutkimusprosessin vaiheet..3

Lisätiedot

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

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

Lisätiedot

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

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

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

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

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

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

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

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

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B

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

Lisätiedot

Mitä tarvitsee tietää biostatistiikasta ja miksi? Matti Uhari Lastentautien klinikka Oulun yliopisto

Mitä tarvitsee tietää biostatistiikasta ja miksi? Matti Uhari Lastentautien klinikka Oulun yliopisto Mitä tarvitsee tietää biostatistiikasta ja miksi? Matti Uhari Lastentautien klinikka Oulun yliopisto Tutkimusaineistomme otantoja Hyödyt Ei tarvitse tutkia kaikkia Oikein tehty otanta mahdollistaa yleistämisen

Lisätiedot

Webropol-kyselyt. Tarja Heikkilä

Webropol-kyselyt. Tarja Heikkilä Webropol-kyselyt Tarja Heikkilä Internet-kyselyt Soveltuvat kyselyihin, joissa kaikilla perusjoukon jäsenillä on mahdollisuus internetin käyttöön, toisin sanoen on mahdollisuus edustavan aineiston saamiseen.

Lisätiedot

MTTTP1 Tilastotieteen johdantokurssi Luento JOHDANTO

MTTTP1 Tilastotieteen johdantokurssi Luento JOHDANTO 8.9.2016/1 MTTTP1 Tilastotieteen johdantokurssi Luento 8.9.2016 1 JOHDANTO Tilastotiede menetelmätiede, joka käsittelee - tietojen hankinnan suunnittelua otantamenetelmät, koejärjestelyt, kyselylomakkeet

Lisätiedot

Matemaatikot ja tilastotieteilijät

Matemaatikot ja tilastotieteilijät Matemaatikot ja tilastotieteilijät Matematiikka/tilastotiede ammattina Tilastotiede on matematiikan osa-alue, lähinnä todennäköisyyslaskentaa, mutta se on myös itsenäinen tieteenala. Tilastotieteen tutkijat

Lisätiedot

Tilastollinen testaus. Vilkkumaa / Kuusinen 1

Tilastollinen testaus. Vilkkumaa / Kuusinen 1 Tilastollinen testaus Vilkkumaa / Kuusinen 1 Motivointi Viime luennolla: havainnot generoineen jakauman muoto on usein tunnettu, mutta parametrit tulee estimoida Joskus parametreista on perusteltua esittää

Lisätiedot

Tilastollisen tutkimuksen vaiheet

Tilastollisen tutkimuksen vaiheet Tilastollisen tutkimuksen vaiheet Jari Päkkilä Johdatus tilastotieteeseen Matemaattisten tieteiden laitos TILASTOLLISEN TUTKIMUKSEN TARKOITUS Muodostaa mahdollisimman hyvä mielikuva havaintoaineistosta,

Lisätiedot

Sisältö. Perusteiden Kertaus. Tilastollinen analyysi. Peruskäsitteitä. Peruskäsitteitä. Kvantitatiivinen metodologia verkossa

Sisältö. Perusteiden Kertaus. Tilastollinen analyysi. Peruskäsitteitä. Peruskäsitteitä. Kvantitatiivinen metodologia verkossa Sisältö Kvantitatiivinen metodologia verkossa Perusteiden Kertaus Pekka Rantanen Helsingin yliopisto Tilastollinen analyysi Tilastotieteen tavoitteet Kvantitatiivisen tutkimuksen peruskäsitteitä Tilastollisten

Lisätiedot

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

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

Lisätiedot

Til.yks. x y z

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

Lisätiedot

Tutkiva ja kehittävä osaaja (3 op) Kyselyaineisto keruumenetelmänä opinnäytetyössä Ismo Vuorinen

Tutkiva ja kehittävä osaaja (3 op) Kyselyaineisto keruumenetelmänä opinnäytetyössä Ismo Vuorinen Tutkiva ja kehittävä osaaja (3 op) Kyselyaineisto keruumenetelmänä opinnäytetyössä Ismo Vuorinen 29.10.2009 Survey aineistot (lomaketutkimukset) Kyselyaineistot posti(kirje)kysely informoitu kysely tietokoneavusteinen

Lisätiedot

Mat Tilastollisen analyysin perusteet, kevät 2007

Mat Tilastollisen analyysin perusteet, kevät 2007 Mat-2.2104 Tilastollisen analyysin perusteet, kevät 2007 2. luento: Tilastolliset testit Kai Virtanen 1 Tilastollinen testaus Tutkimuksen kohteena olevasta perusjoukosta esitetään väitteitä oletuksia joita

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

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B Sovellettu todennäköisyyslaskenta B Antti Rasila 8. marraskuuta 2007 Antti Rasila () TodB 8. marraskuuta 2007 1 / 18 1 Kertausta: momenttimenetelmä ja suurimman uskottavuuden menetelmä 2 Tilastollinen

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

Luento-osuusosuus. tilasto-ohjelmistoaohjelmistoa

Luento-osuusosuus. tilasto-ohjelmistoaohjelmistoa Kurssin suorittaminen Kvantitatiiviset menetelmät Sami Fredriksson/Hanna Wass Yleisen valtio-oppi oppi Kevät 2010 Luento-osuusosuus Tentti to 4.3. klo 10-12, 12, U40 P674 Uusintamahdollisuus laitoksen

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

Estimointi. Estimointi. Estimointi: Mitä opimme? 2/4. Estimointi: Mitä opimme? 1/4. Estimointi: Mitä opimme? 3/4. Estimointi: Mitä opimme?

Estimointi. Estimointi. Estimointi: Mitä opimme? 2/4. Estimointi: Mitä opimme? 1/4. Estimointi: Mitä opimme? 3/4. Estimointi: Mitä opimme? TKK (c) Ilkka Mellin (2004) 1 Johdatus tilastotieteeseen TKK (c) Ilkka Mellin (2004) 2 Mitä opimme? 1/4 Tilastollisen tutkimuksen tavoitteena on tehdä johtopäätöksiä prosesseista, jotka generoivat reaalimaailman

Lisätiedot

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

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

Lisätiedot

Tutkimuksellinen vai toiminnallinen opinnäytetyö

Tutkimuksellinen vai toiminnallinen opinnäytetyö Tutkimuksellinen vai toiminnallinen opinnäytetyö (Salonen 2013.) (Salonen (Salonen 2013.) Kajaanin ammattikorkeakoulun opinnäytetyön arviointi (opettaja, opiskelija ja toimeksiantaja) https://www.kamk.fi/opari/opinnaytetyopakki/lomakkeet

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

Rastita se vaihtoehto, joka parhaiten kuvaa omaa mielipidettä asiasta

Rastita se vaihtoehto, joka parhaiten kuvaa omaa mielipidettä asiasta Rastita se vaihtoehto, joka parhaiten kuvaa omaa mielipidettä asiasta A. Vastaajan taustatiedot Mikä on asemasi organisaatiossa? 1. Ylempi toimihenkilö 2. Työnjohtaja 3. Toimihenkilö 4. Työntekijä Minkä

Lisätiedot

Testejä suhdeasteikollisille muuttujille

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

Lisätiedot

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

Tausta tutkimukselle

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

Lisätiedot

Testit järjestysasteikollisille muuttujille

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

Lisätiedot

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

Mittaamisen maailmasta muutamia asioita. Heli Valkeinen, erikoistutkija, TtT TOIMIA-verkoston koordinaattori

Mittaamisen maailmasta muutamia asioita. Heli Valkeinen, erikoistutkija, TtT TOIMIA-verkoston koordinaattori Mittaamisen maailmasta muutamia asioita Heli Valkeinen, erikoistutkija, TtT TOIMIA-verkoston koordinaattori SISÄLTÖ 1. Mittari vs. indikaattori vs. menetelmä - mittaaminen 2. Luotettavat mittarit 3. Arvioinnin

Lisätiedot

Johdatus tilastotieteeseen Estimointi. TKK (c) Ilkka Mellin (2005) 1

Johdatus tilastotieteeseen Estimointi. TKK (c) Ilkka Mellin (2005) 1 Johdatus tilastotieteeseen Estimointi TKK (c) Ilkka Mellin (2005) 1 Estimointi Todennäköisyysjakaumien parametrit ja niiden estimointi Hyvän estimaattorin ominaisuudet TKK (c) Ilkka Mellin (2005) 2 Estimointi:

Lisätiedot

Mat Tilastollisen analyysin perusteet, kevät 2007

Mat Tilastollisen analyysin perusteet, kevät 2007 Mat-2.2104 Tilastollisen analyysin perusteet, kevät 2007 4. luento: Jakaumaoletuksien testaaminen Kai Virtanen 1 Jakaumaoletuksien testaamiseen soveltuvat testit χ 2 -yhteensopivuustesti yksi otos otoksen

Lisätiedot

P5: Kohti Tutkivaa Työtapaa Kesä Aritmeettinen keskiarvo Ka KA. Painopiste Usein teoreettinen tunnusluku Vähintään välimatka-asteikko.

P5: Kohti Tutkivaa Työtapaa Kesä Aritmeettinen keskiarvo Ka KA. Painopiste Usein teoreettinen tunnusluku Vähintään välimatka-asteikko. Aritmeettinen keskiarvo Ka KA Painopiste Usein teoreettinen tunnusluku Vähintään välimatka-asteikko x N i 1 N x i x s SD ha HA Kh KH Vaihtelu keskiarvon ympärillä Käytetään empiirisessä tutkimuksessa Vähintään

Lisätiedot

LAADULLISEN TUTKIMUKSEN OMINAISLAATU

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

Lisätiedot

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

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

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

Lisätiedot

Anna tutki: Naisen asema työelämässä

Anna tutki: Naisen asema työelämässä Anna tutki: Naisen asema työelämässä 2 Tutkimuksen tausta ja toteutus Tavoitteena selvittää naisten asemaa työelämässä Tutkimuksen teettäjä Yhtyneet Kuvalehdet Oy / Anna-lehti, toteutus Iro Research Oy

Lisätiedot

ABHELSINKI UNIVERSITY OF TECHNOLOGY

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

Lisätiedot

Ohjeita kvantitatiiviseen tutkimukseen

Ohjeita kvantitatiiviseen tutkimukseen 1 Metropolia ammattikorkeakoulu Liiketalouden yksikkö Pertti Vilpas Ohjeita kvantitatiiviseen tutkimukseen Osa 1 Sisältö: 1. Kvantitatiivisen tutkimuksen perusteita.2 2. Määrällisen tutkimusprosessin vaiheet..3

Lisätiedot

Tutkimuksen alkuasetelmat

Tutkimuksen alkuasetelmat Tutkimuksen alkuasetelmat Ihan alussa yleensä epämääräinen kiinnnostus laajaan aiheeseen ( muoti, kulutus, nuoriso, luovuus, värit, sukupuoli )... Kiinnostusta kohdennetaan (pilotit, kirjallisuuden haravointi)

Lisätiedot

Poimi yrityksistä i) neljän, ii) kymmenen suuruinen otos. a) yksinkertaisella satunnaisotannalla palauttaen, b) systemaattisella otannalla

Poimi yrityksistä i) neljän, ii) kymmenen suuruinen otos. a) yksinkertaisella satunnaisotannalla palauttaen, b) systemaattisella otannalla 806109P TILASTOTIETEEN PERUSMENETELMÄT I Hanna Heikkinen Harjoitus 2, viikko 38, syksy 2012 1. Tutustu liitteen 1 kuvaukseen Suuresta bränditutkimuksesta v. 2009. Mikä tämän kuvauksen perusteella on ko.

Lisätiedot

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

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

Lisätiedot

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

ESOMAR-terveiset. Maris Tuvikene. Tuvikene Maris 24.10.2015. Julkinen 1

ESOMAR-terveiset. Maris Tuvikene. Tuvikene Maris 24.10.2015. Julkinen 1 ESOMAR-terveiset Maris Tuvikene Julkinen 1 Taustaa Markkinatutkimuksessa tunnistetaan kahdenlaista tietoa: Subjektiivinen: mielipiteet, tunteet, aikomukset, harkinta, preferenssi Objektiivinen: käyttäytyminen

Lisätiedot

Väliestimointi (jatkoa) Heliövaara 1

Väliestimointi (jatkoa) Heliövaara 1 Väliestimointi (jatkoa) Heliövaara 1 Bernoulli-jakauman odotusarvon luottamusväli 1/2 Olkoon havainnot X 1,..., X n yksinkertainen satunnaisotos Bernoulli-jakaumasta parametrilla p. Eli X Bernoulli(p).

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

Kyselylomakkeiden käyttötapoja:

Kyselylomakkeiden käyttötapoja: Kyselylomakkeen laatiminen FSD / Yhteiskuntatieteellinen tietoarkisto Menetelmäopetuksen tietovaranto / KvantiMOTV http://www.fsd.uta.fi/menetelmaopetus/kyselylomake/laatiminen.html Tiivistelmän keskeiset

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

Mat Tilastollisen analyysin perusteet, kevät 2007

Mat Tilastollisen analyysin perusteet, kevät 2007 Mat-.04 Tilastollisen analyysin perusteet, kevät 007 4. luento: Jakaumaoletuksien testaaminen Kai Virtanen Jakaumaoletuksien testaamiseen soveltuvat testit χ -yhteensopivuustesti yksi otos otoksen vertaaminen

Lisätiedot

TUTKIMUSAINEISTON ANALYYSI. LTKY012 Timo Törmäkangas

TUTKIMUSAINEISTON ANALYYSI. LTKY012 Timo Törmäkangas TUTKIMUSAINEISTON ANALYYSI LTKY012 Timo Törmäkangas KAKSIULOTTEISEN EMPIIRISEN JAKAUMAN TARKASTELU Jatkuvat muuttujat: hajontakuvio Koehenkilöiden pituus 75- ja 80-vuotiaana ID Pituus 75 Pituus 80 1 156

Lisätiedot

OHJE 1 (5) 16.12.2011 VALMERI-KYSELYN KÄYTTÖOHJEET. Kyselyn sisältö ja tarkoitus

OHJE 1 (5) 16.12.2011 VALMERI-KYSELYN KÄYTTÖOHJEET. Kyselyn sisältö ja tarkoitus OHJE 1 (5) VALMERI-KYSELYN KÄYTTÖOHJEET Kyselyn sisältö ja tarkoitus Valmeri-kysely on työntekijöille suunnattu tiivis työolosuhdekysely, jolla saadaan yleiskuva henkilöstön käsityksistä työoloistaan kyselyn

Lisätiedot

TUTKIMUSAINEISTON ANALYYSI. LTKY012 Timo Törmäkangas

TUTKIMUSAINEISTON ANALYYSI. LTKY012 Timo Törmäkangas TUTKIMUSAINEISTON ANALYYSI LTKY012 Timo Törmäkangas f 332 = 3 Kvartiilit(302, 365, 413) Kvartiilit: missä sijaitsee keskimmäinen 50 % aineistosta? Kvartiilit(302, 365, 413) Keskiarvo (362.2) Keskiarvo

Lisätiedot

Ohjeita kvantitatiiviseen tutkimukseen

Ohjeita kvantitatiiviseen tutkimukseen 1 Metropolia ammattikorkeakoulu Liiketalouden yksikkö Pertti Vilpas Ohjeita kvantitatiiviseen tutkimukseen Osa 1 Sisältö: 1. Kvantitatiivisen tutkimuksen perusteita.2 2. Määrällisen tutkimusprosessin vaiheet..3

Lisätiedot

15 askelta kohti. Parempia kyselyitä ja tutkimuksia

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

Lisätiedot

Mitä on laadullinen tutkimus? Pertti Alasuutari Tampereen yliopisto

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

Lisätiedot

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

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

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

Lisätiedot

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

Kynä-paperi -harjoitukset. Taina Lehtinen Taina I Lehtinen Helsingin yliopisto

Kynä-paperi -harjoitukset. Taina Lehtinen Taina I Lehtinen Helsingin yliopisto Kynä-paperi -harjoitukset Taina Lehtinen 43 Loput ratkaisut harjoitustehtäviin 44 Stressitestin = 40 s = 8 Kalle = 34 pistettä Ville = 5 pistettä Z Kalle 34 8 40 0.75 Z Ville 5 8 40 1.5 Kalle sijoittuu

Lisätiedot

Til.yks. x y z 1 2 1 20.3 2 2 1 23.5 9 2 1 4.7 10 2 2 6.2 11 2 2 15.6 17 2 2 23.4 18 1 1 12.5 19 1 1 7.8 24 1 1 9.4 25 1 2 28.1 26 1 2-6.2 33 1 2 33.

Til.yks. x y z 1 2 1 20.3 2 2 1 23.5 9 2 1 4.7 10 2 2 6.2 11 2 2 15.6 17 2 2 23.4 18 1 1 12.5 19 1 1 7.8 24 1 1 9.4 25 1 2 28.1 26 1 2-6.2 33 1 2 33. Tehtävien ratkaisuja. a) Tilastoyksiköitä ovat työntekijät: Vatanen, Virtanen, Virtanen ja Voutilainen; muuttujina: ikä, asema, palkka, lasten lkm (ja nimikin voidaan tulkita muuttujaksi, jos niin halutaan)

Lisätiedot

Kuluttajien tutkiminen 23C580 Kuluttajan käyttäytyminen Emma Mäenpää

Kuluttajien tutkiminen 23C580 Kuluttajan käyttäytyminen Emma Mäenpää Kuluttajien tutkiminen 23C580 Kuluttajan käyttäytyminen Emma Mäenpää Case New Coke Vuonna 1985 Coca-Cola Company päätti tuoda markkinoille uuden kolajuoman New Cola Makeampi versio perinteisestä Coca Colasta

Lisätiedot

Tutkimusasetelma, mittaaminen ja otanta

Tutkimusasetelma, mittaaminen ja otanta Statistical Analysis with Statgraphics This two-day one-credit course is a hands-on introduction to the interactive statistical software Statgraphics for students who have a basic knowledge of statistics.

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

PSY181 Psykologisen tutkimuksen perusteet, kirjallinen harjoitustyö ja kirjatentti

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

Lisätiedot

Tilastollisen analyysin perusteet Luento 3: Epäparametriset tilastolliset testit

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

Lisätiedot

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

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

Lisätiedot

Kliininen arviointi ja kliininen tieto mikä riittää?

Kliininen arviointi ja kliininen tieto mikä riittää? Kliininen arviointi ja kliininen tieto mikä riittää? Riittävä tutkimuksen otoskoko ja tulos Timo Partonen LT, psykiatrian dosentti, Helsingin yliopisto Ylilääkäri, Terveyden ja hyvinvoinnin laitos Tutkimuksen

Lisätiedot

Suhtautuminen digitaaliseen televisioon. Puhelinhaastattelu maaliskuussa 2005

Suhtautuminen digitaaliseen televisioon. Puhelinhaastattelu maaliskuussa 2005 Suhtautuminen digitaaliseen televisioon Puhelinhaastattelu maaliskuussa 2005 Tausta Tutkimuksella selvitettiin, mitä tiedetään digitaaliseen televisioon siirtymisestä sekä miten muutokseen suhtaudutaan

Lisätiedot

b6) samaan perusjoukkoon kohdistuu samanaikaisesti useampia tutkimuksia.

b6) samaan perusjoukkoon kohdistuu samanaikaisesti useampia tutkimuksia. 806109P TILASTOTIETEEN PERUSMENETELMÄT I 1. välikoe 11.3.2011 (Jari Päkkilä) VALITSE VIIDESTÄ TEHTÄVÄSTÄ NELJÄ JA VASTAA VAIN NIIHIN! 1. Valitse kohdissa A-F oikea (vain yksi) vaihtoehto. Oikeasta vastauksesta

Lisätiedot

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

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

Lisätiedot

Valitaan testisuure, jonka jakauma tunnetaan H 0 :n ollessa tosi.

Valitaan testisuure, jonka jakauma tunnetaan H 0 :n ollessa tosi. 9.10.2018/1 MTTTP1, luento 9.10.2018 KERTAUSTA TESTAUKSESTA, p-arvo Asetetaan H 0 H 1 Valitaan testisuure, jonka jakauma tunnetaan H 0 :n ollessa tosi. Lasketaan otoksesta testisuureelle arvo. 9.10.2018/2

Lisätiedot

Tutkimusaineistot. Aineistotyypit

Tutkimusaineistot. Aineistotyypit Tutkimusaineistot Liiketalouden tutkimusmenetelmät SL 2014 Aineistotyypit A) Tutkijan itsensä keräämät eli primaariaineistot A1. Havainnointi (ulkopuolinen, osallistuva, etnografia) A2. Survey -aineistot

Lisätiedot

TUTKIMUSAINEISTON KVANTITATIIVINEN ANALYYSI LTKY012. Timo Törmäkangas

TUTKIMUSAINEISTON KVANTITATIIVINEN ANALYYSI LTKY012. Timo Törmäkangas TUTKIMUSAINEISTON KVANTITATIIVINEN ANALYYSI LTKY012 Timo Törmäkangas TEOREETTISISTA JAKAUMISTA Usein johtopäätösten teko helpottuu huomattavasti, jos tarkasteltavan muuttujan perusjoukon jakauma noudattaa

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

Tehtävä 9. (pienryhmissä)

Tehtävä 9. (pienryhmissä) Tehtävä 9. (pienryhmissä) Murtonen Lehtinen Olkinuora 191 Yliopisto-opiskelijoiden näkemykset tutkimustaitojen tarpeellisuudesta työelämässä ja näiden näkemysten yhteys tutkimusmenetelmien oppimisessa

Lisätiedot

Aineiston keruun suunnittelu ja toteutus. Tero Vahlberg

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

Lisätiedot

Tutkimuksen suunnittelu / tilastolliset menetelmät. Marja-Leena Hannila Itä-Suomen yliopisto / Terveystieteiden tdk 25.8.2011

Tutkimuksen suunnittelu / tilastolliset menetelmät. Marja-Leena Hannila Itä-Suomen yliopisto / Terveystieteiden tdk 25.8.2011 Tutkimuksen suunnittelu / tilastolliset menetelmät Marja-Leena Hannila Itä-Suomen yliopisto / Terveystieteiden tdk 25.8.2011 Kvantitatiivisen tutkimuksen vaiheet Suunnittelu Datan keruu Aineiston analysointi

Lisätiedot