Viherseinien efekti Tilastoanalyysi

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Koko: px
Aloita esitys sivulta:

Download "Viherseinien efekti Tilastoanalyysi"

Transkriptio

1 Viherseinien efekti Tilastoanalyysi Risto Heikkinen

2 Tutkimuskysymykset Seinän vaikutus koettuun haittoihin työympäristössä? Seinän vaikutus oireiden määrään? Mitkä tekijät selittävät viherseinän jatkokäytön suosimista?

3 Muuttujat ja menetelmä Selitettävänä vastemuuttujana Tutkimuskysymykset 1-2 käytettiin osion kysymyksistä muodostettua keskiarvomuuttujaa, joka voi saada Arvoja Väliltä 0-2. Alkuperäisissä kysymyksissä vaihtoehdot olivat: 0 = EiKoskaan, 1=KylläJoskus, 2=KylläJokaViikko Analyysimenetelmänä käytettiin lineaarista sekamallia, jossa vastemuuttujan arvoja selitetään Mittauskerralla (hypoteesina, että oireet vähenevät jälkimmäisissä kyselyissä) ja sekoittavilla tekijöillä (esim. sukupuoli) joilla näyttää olevan yhteys vastemuuttujaa Sekamalli huomio aineiston klusteroituneisuuden työpaikoittain toisin, kun esim. regressiomalli Henkilöt joista tiedettiin, ettei heillä ole ollut seinää, poistettiin datasta

4 Työympäristön koetut haitat R-ohjelmiston tuloste kiinteille vaikutuksille Value Std.Error DF t-value p-value (Intercept) MittausJalkeen MittausJalkeenToinen SPMies Tyovuodet AL_mean Haitat vähenevät keskimäärin 0.15 yksikköä jälkimmäisillä kyselykerroilla, tulos tilastollisesti erittäin merkitsevä Miehet kokevät naisia vähemmän haittoja (keskimäärin 0.18 yks) Kauan työskennelleet kokevat enemmän haittoja (km /työvuosi) Allergikot kokevat enemmän haittoja (keskimäärin 0.1 yks)

5 Oireet R-ohjelmiston tuloste kiinteille vaikutuksille Value Std.Error DF t-value p-value (Intercept) MittausJalkeen MittausJalkeenToinen SPMies Tyovuodet AL_mean Oireet vähenevät keskimäärin 0.1 yksikköä jälkimmäisillä kyselykerroilla, tulos tilastollisesti merkitsevä Miehet kokevät naisia vähemmän haittoja (keskimäärin 0.2 yks) Kauan työskennelleet kokevat niukasti enemmän haittoja (km /tv) Allergikot kokevat enemmän haittoja

6 Oireet työpaikoittain Satunanisefektit: (Intercept) JAMK JAO/Cygnaeus lukio JAO/Harju JAO/Kyllonmaki JAO/Lyseon lukio JAO/Sepan lukio JAO/SepanLukio JAO/Tapionkatu JAO/Viitaniemi Kiinanmyllyn koulu Mikkelin kaupunki, liikunta ja nuorisopalvelut, Olkkari Nuorten taidetyopaja PIEKSAMAKI/Kontipuiston koulu RUUKKI/Teollisuusoppilaitos RUUKKI_Metals Suomen jalometallikierratys OY TAMK/TAOKK Tapiolan koulu Tyoterveys Aalto Eniten oireita Mikkelin kaupungilla ja Nuorten taidetyöpajalla Vähiten oireita JAO/Viitaniemessä Huom! Koodausvirheen vuoksi Sepän Lukio kahtena eri paikkana

7 Viherseinän jatko Valtaosa käyttäjistä haluaisi jatkaa viherseinän käyttämistä Jatkamisen kannattamisen taustatekijöitä karkoitettiin karkealla logistisella regressiolla (ei huomioi aineiston klusteroituneisuutta) Vanhuus nostaa kannattamisen todennäköisyyttä Koetut työympäristön haitat (viherseinän käytön jälkeen) laskevat kannattamisen todennäköisyyttä Estimate Std. Error z value Pr(> z ) (Intercept) * Syntymavuosi * TY_mean ***

8 Kritiikki ja jatkotutkimukset Jos päämääränä akateemisesti pätevää tutkimus, enemmän voisi vielä kiinnittä huomiota eri tekijöiden yhdysvaikutusten tutkimiseen ja mallidiagnostiikkaan. Nyt nämä vaiheet on tehty pikaisesti Nyt on tutkittu yleisiä kysymysosion keskiarvomuuttujia. Jatkossa voitaisiin tutkia yksittäisten muuttujien muutoksia ennen->jälkeen: a) Toimeksiantajan määrittelmien mielenkiintoisten kysymysten testaaminen tällä aineistolla b) Tiedonlouhinta-tyyppisesti automatisoiden kaikki kysymykset läpi, ja tuloksien varmennus seuraavissa kyselyissä Oireissa voitaisiin tutkia erikseen niitä, jotka koetaan johtuvan työympäristöstä Kyselyn vuodenaika kannattaisi vielä ottaa mukaan tutkimukseen (nyt olisi pudottanut yli puolet havainnoista pois analyysistä) Muita toimeksiantajalle mielenkiintoisia jatkotutkimuskysymyksiä?

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

ATH-koulutus: R ja survey-kirjasto THL 16.2.2011. 16. 2. 2011 ATH-koulutus / Tommi Härkänen 1

ATH-koulutus: R ja survey-kirjasto THL 16.2.2011. 16. 2. 2011 ATH-koulutus / Tommi Härkänen 1 ATH-koulutus: R ja survey-kirjasto THL 16.2.2011 16. 2. 2011 ATH-koulutus / Tommi Härkänen 1 Sisältö Otanta-asetelman kuvaaminen R:llä ja survey-kirjastolla Perustunnusluvut Regressioanalyysit 16. 2. 2011

Lisätiedot

Ilmoittaudu Weboodissa klo (sali L4) pidettävään 1. välikokeeseen!

Ilmoittaudu Weboodissa klo (sali L4) pidettävään 1. välikokeeseen! 8069 TILASTOTIETEEN PERUSMENETELMÄT I Harjoitus 7, viikko 9, kevät 2013 (Muut kuin taloustieteiden tiedekunnan opiskelijat) MUISTA MIKROLUOKKAHARJOITUKSET VIIKOLLA 9! Ilmoittaudu Weboodissa 4.3.2013 klo

Lisätiedot

Suhtautuminen Sukupuoli uudistukseen Mies Nainen Yhteensä Kannattaa Ei kannata Yhteensä

Suhtautuminen Sukupuoli uudistukseen Mies Nainen Yhteensä Kannattaa Ei kannata Yhteensä 806109 TILASTOTIETEEN PERUSMENETELMÄT I Harjoitus 7, viikko 9, kevät 2011 (Muut kuin taloustieteiden tiedekunnan opiskelijat) MUISTA MIKROLUOKKAHARJOITUKSET VIIKOILLA 8 JA 9! 1. Eräässä suuressa yrityksessä

Lisätiedot

(d) Laske selittäjään paino liittyvälle regressiokertoimelle 95 %:n luottamusväli ja tulkitse tulos lyhyesti.

(d) Laske selittäjään paino liittyvälle regressiokertoimelle 95 %:n luottamusväli ja tulkitse tulos lyhyesti. 2. VÄLIKOE vuodelta -14 1. Liitteessä 1 on esitetty R-ohjelmalla saatuja tuloksia aineistosta, johon on talletettu kahdenkymmenen satunnaisesti valitun miehen paino (kg), vyötärön ympärysmitta (cm) ja

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

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

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 2 12,999,976 km 9,136,765 km 1,276,765 km 499,892 km 245,066 km 112,907 km 36,765 km 24,159 km 7899 km 2408 km 76 km 12 14 16 1 12 7 3 1 6 2 5 4 3 11 9 10 8 18 20 21 22 23 24 25 26

Lisätiedot

Usean selittävän muuttujan regressioanalyysi

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

Lisätiedot

xi = yi = 586 Korrelaatiokerroin r: SS xy = x i y i ( x i ) ( y i )/n = SS xx = x 2 i ( x i ) 2 /n =

xi = yi = 586 Korrelaatiokerroin r: SS xy = x i y i ( x i ) ( y i )/n = SS xx = x 2 i ( x i ) 2 /n = 1. Tutkitaan paperin ominaispainon X(kg/dm 3 ) ja puhkaisulujuuden Y (m 2 ) välistä korrelaatiota. Tiettyä laatua olevasta paperierästä on otettu satunnaisesti 10 arkkia ja määritetty jokaisesta arkista

Lisätiedot

Regressioanalyysi. Vilkkumaa / Kuusinen 1

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

Lisätiedot

Jakaumien merkitys biologisissa havaintoaineistoissa: Löytyykö ratkaisu Yleistetyistä Lineaarisista (Seka)Malleista?

Jakaumien merkitys biologisissa havaintoaineistoissa: Löytyykö ratkaisu Yleistetyistä Lineaarisista (Seka)Malleista? 1 Hydrobiologian tutkijaseminaari 20.3.2000 Jakaumien merkitys biologisissa havaintoaineistoissa: Löytyykö ratkaisu Yleistetyistä Lineaarisista (Seka)Malleista? Jari Hänninen Turun yliopisto Saaristomeren

Lisätiedot

Hirsitaloasukkaiden terveys ja

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

Lisätiedot

Otanta-aineistojen analyysi (78136, 78405) Kevät 2010 TEEMA 3: Frekvenssiaineistojen asetelmaperusteinen analyysi: Perusteita

Otanta-aineistojen analyysi (78136, 78405) Kevät 2010 TEEMA 3: Frekvenssiaineistojen asetelmaperusteinen analyysi: Perusteita Otanta-aineistojen analyysi (78136, 78405) Kevät 2010 TEEMA 3: Frekvenssiaineistojen asetelmaperusteinen analyysi: Perusteita risto.lehtonen@helsinki.fi OHC Survey Tilastollinen analyysi Kysymys: Millä

Lisätiedot

Harjoituksessa tarkastellaan miten vapaa-ajan liikunta on yhteydessä..

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

Lisätiedot

2. Tietokoneharjoitukset

2. Tietokoneharjoitukset 2. Tietokoneharjoitukset Demotehtävät 2.1 Jatkoa kotitehtävälle. a) Piirrä aineistosta pistediagrammi (KULUTUS, SAIRAST) ja siihen estimoitu regressiosuora. KULUTUS on selitettävä muuttuja. b) Määrää estimoidusta

Lisätiedot

Residuaalit. Residuaalit. UK Ger Fra US Austria. Maat

Residuaalit. Residuaalit. UK Ger Fra US Austria. Maat TAMPEREEN YLIOPISTO Tilastollisen mallintamisen harjoitustyö Teemu Kivioja ja Mika Helminen Epätasapainoisen koeasetelman analyysi Worksheet 5 Matematiikan, tilastotieteen ja filosofian laitos Tilastotiede

Lisätiedot

Dynaamiset regressiomallit

Dynaamiset regressiomallit MS-C2128 Ennustaminen ja Aikasarja-analyysi, Lauri Viitasaari Matematiikan ja systeemianalyysin laitos Perustieteiden korkeakoulu Aalto-yliopisto Syksy 2016 Tilastolliset aikasarjat voidaan jakaa kahteen

Lisätiedot

Verkostoanalyysi yritysten verkostoitumista tukevien EAKRhankkeiden arvioinnin menetelmänä. Tamás Lahdelma ja Seppo Laakso

Verkostoanalyysi yritysten verkostoitumista tukevien EAKRhankkeiden arvioinnin menetelmänä. Tamás Lahdelma ja Seppo Laakso Verkostoanalyysi yritysten verkostoitumista tukevien EAKRhankkeiden arvioinnin menetelmänä Tamás Lahdelma ja Seppo Laakso Euroopan aluekehitysrahasto-ohjelmien arviointi alueellisten osaamisympäristöjen

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

1. Tutkitaan tavallista kahden selittäjän regressiomallia

1. Tutkitaan tavallista kahden selittäjän regressiomallia TA7, Ekonometrian johdantokurssi HARJOITUS 5 RATKAISUEHDOTUKSET 232215 1 Tutkitaan tavallista kahden selittäjän regressiomallia Y i = β + β 1 X 1,i + β 2 X 2,i + u i (a) Kirjoita regressiomalli muodossa

Lisätiedot

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B

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

Lisätiedot

Harjoitukset 4 : Paneelidata (Palautus )

Harjoitukset 4 : Paneelidata (Palautus ) 31C99904, Capstone: Ekonometria ja data-analyysi TA : markku.siikanen(a)aalto.fi & tuuli.vanhapelto(a)aalto.fi Harjoitukset 4 : Paneelidata (Palautus 7.3.2017) Tämän harjoituskerran tarkoitus on perehtyä

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

Load

Load Tampereen yliopisto Tilastollinen mallintaminen Mikko Alivuotila ja Anne Puustelli Lentokoneiden rakennuksessa käytettävien metallinkiinnittimien puristuskestävyys Matematiikan, tilastotieteen ja filosofian

Lisätiedot

Liite artikkeliin Intohimo tasa-arvoon

Liite artikkeliin Intohimo tasa-arvoon Liite artikkeliin Intohimo tasa-arvoon Menetelmäkuvaus Artikkelissa käytetty regressiomalli on ns. binäärinen logistinen monitasoregressiomalli. Monitasoanalyysien ideana on se, että yksilöiden vastauksiin

Lisätiedot

Suomalais- ja maahanmuuttajataustaisten nuorten tulevaisuusodotukset

Suomalais- ja maahanmuuttajataustaisten nuorten tulevaisuusodotukset Suomalais- ja maahanmuuttajataustaisten nuorten tulevaisuusodotukset Kasvatustieteen päivät Liila Holmberg Helsingin yliopisto Käyttäytymistieteellinen tiedekunta Liila Holmberg 7.. Tutkimushanke ja aineisto

Lisätiedot

Harjoitukset 2 : Monimuuttujaregressio (Palautus )

Harjoitukset 2 : Monimuuttujaregressio (Palautus ) 31C99904, Capstone: Ekonometria ja data-analyysi TA : markku.siikanen(a)aalto.fi & tuuli.vanhapelto(a)aalto.fi Harjoitukset 2 : Monimuuttujaregressio (Palautus 24.1.2017) Tämän harjoituskerran tarkoitus

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

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

SELVITTÄJÄN KOMPETENSSISTA

SELVITTÄJÄN KOMPETENSSISTA OTM, KTM, Mikko Hakola, Vaasan yliopisto, Laskentatoimen ja rahoituksen laitos Helsinki 20.11.200, Helsingin kauppakorkeakoulu Projekti: Yrityksen maksukyky ja strateginen johtaminen SELVITTÄJÄN KOMPETENSSISTA

Lisätiedot

Korson koulun uimahallirakennuksessa työskentelevien työntekijöiden sisäilmastokyselyn lausunto

Korson koulun uimahallirakennuksessa työskentelevien työntekijöiden sisäilmastokyselyn lausunto LAUSUNTO SK17002 Vantaan kaupunki, tilakeskus Ulla Lignell Kielotie 13 01300 Vantaa TAUSTA Korson koulun uimahallirakennuksessa työskentelevien työntekijöiden sisäilmastokyselyn lausunto Korson koulun

Lisätiedot

ABHELSINKI UNIVERSITY OF TECHNOLOGY

ABHELSINKI UNIVERSITY OF TECHNOLOGY Johdatus regressioanalyysiin Regressioanalyysin idea Oletetaan, että haluamme selittää jonkin selitettävän muuttujan havaittujen arvojen vaihtelun selittävien muuttujien havaittujen arvojen vaihtelun avulla.

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

Kuluttajan ostopäätökseen vaikuttavat tekijät matkapuhelinta hankittaessa

Kuluttajan ostopäätökseen vaikuttavat tekijät matkapuhelinta hankittaessa Kuluttajan ostopäätökseen vaikuttavat tekijät matkapuhelinta hankittaessa MIIKA MANNINEN VALVOJA: DOS. KALEVI KILKKI 22.9.2016 ESPOO Sisältö - Työn tausta ja motivaatio - Tutkimusaineisto ja -menetelmät

Lisätiedot

Näistä standardoiduista arvoista laskettu keskiarvo on nolla ja varianssi 1, näin on standardoidulle muuttujalle aina.

Näistä standardoiduista arvoista laskettu keskiarvo on nolla ja varianssi 1, näin on standardoidulle muuttujalle aina. [MTTTP1] TILASTOTIETEEN JOHDANTOKURSSI, Syksy 2017 http://www.uta.fi/sis/mtt/mtttp1/syksy_2017.html HARJOITUS 3 viikko 40 Joitain ratkaisuja 1. Suoritetaan standardointi. Standardoidut arvot ovat z 1 =

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

Regressioanalyysi. Kuusinen/Heliövaara 1

Regressioanalyysi. Kuusinen/Heliövaara 1 Regressioanalyysi Kuusinen/Heliövaara 1 Regressioanalyysin idea ja tavoitteet Regressioanalyysin idea: Oletetaan, että haluamme selittää jonkin selitettävän muuttujan havaittujen arvojen vaihtelun joidenkin

Lisätiedot

Kieliryhmien väliset työkyvyttömyysriskin ja koetun terveyden erot. Sakari Suominen, LT, dosentti Turun Yliopisto Folkhälsanin tutkimuskeskus

Kieliryhmien väliset työkyvyttömyysriskin ja koetun terveyden erot. Sakari Suominen, LT, dosentti Turun Yliopisto Folkhälsanin tutkimuskeskus Kieliryhmien väliset työkyvyttömyysriskin ja koetun terveyden erot Sakari Suominen, LT, dosentti Turun Yliopisto Folkhälsanin tutkimuskeskus Suomenruotsalaiset Suomessa asuvia henkilöitä, jotka puhuvat

Lisätiedot

YLEISKUVA - Kysymykset

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

Lisätiedot

Tilastollisen analyysin perusteet Luento 7: Lineaarinen regressio

Tilastollisen analyysin perusteet Luento 7: Lineaarinen regressio Tilastollisen analyysin perusteet Luento 7: Lineaarinen regressio Sisältö Regressioanalyysissä tavoitteena on tutkia yhden tai useamman selittävän muuttujan vaikutusta selitettävään muuttujaan. Sen avulla

Lisätiedot

Peltolan koulun henkilökunnan sisäilmastokyselyn tulos

Peltolan koulun henkilökunnan sisäilmastokyselyn tulos LAUSUNTO SK17004 Vantaan kaupunki, tilakeskus Ulla Lignell Kielotie 13 01300 Vantaa Peltolan koulun henkilökunnan sisäilmastokyselyn tulos TAUSTA Peltolan koulun työntekijöille tehtiin huhtikuussa 2017

Lisätiedot

Harjoitukset 3 : Monimuuttujaregressio 2 (Palautus )

Harjoitukset 3 : Monimuuttujaregressio 2 (Palautus ) 31C99904, Capstone: Ekonometria ja data-analyysi TA : markku.siikanen(a)aalto.fi & tuuli.vanhapelto(a)aalto.fi Harjoitukset 3 : Monimuuttujaregressio 2 (Palautus 7.2.2017) Tämän harjoituskerran tehtävät

Lisätiedot

Harjoitus 9: Excel - Tilastollinen analyysi

Harjoitus 9: Excel - Tilastollinen analyysi Harjoitus 9: Excel - Tilastollinen analyysi Mat-2.2107 Sovelletun matematiikan tietokonetyöt Syksy 2006 Mat-2.2107 Sovelletun matematiikan tietokonetyöt 1 Harjoituksen aiheita Tutustuminen regressioanalyysiin

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

Lectio praecursoria. Satunnaistusalgoritmeja tiedonlouhinnan tulosten merkitsevyyden arviointiin. Markus Ojala. 12.

Lectio praecursoria. Satunnaistusalgoritmeja tiedonlouhinnan tulosten merkitsevyyden arviointiin. Markus Ojala. 12. Lectio praecursoria Satunnaistusalgoritmeja tiedonlouhinnan tulosten merkitsevyyden arviointiin Markus Ojala 12. marraskuuta 2011 Käsitteet Satunnaistusalgoritmeja tiedonlouhinnan tulosten merkitsevyyden

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

Huumeiden käytön haitat muille ihmisille internetkyselyn haasteita ja tuloksia. Marke Jääskeläinen Alkoholitutkimussäätiö

Huumeiden käytön haitat muille ihmisille internetkyselyn haasteita ja tuloksia. Marke Jääskeläinen Alkoholitutkimussäätiö Huumeiden käytön haitat muille ihmisille internetkyselyn haasteita ja tuloksia Marke Jääskeläinen Alkoholitutkimussäätiö 1 Johdanto Esitys perustuu artikkeleihin Hakkarainen, P & Jääskeläinen, M (2013).

Lisätiedot

Iän vaikutus itsetuntoon

Iän vaikutus itsetuntoon 1 Iän vaikutus itsetuntoon Alppilan lukion psykologian tutkimuskurssi, psykologian ja matematiikan ilmiökurssi Hilla Sarlin Noora Varonen Oona Montonen 2 Sisällysluettelo 1. Tutkimuskysymyksen asettelu

Lisätiedot

proc glm data = ex61; Title2 "Aliasing Structure of the 2_IV^(5-1) design"; model y = A B C D E /Aliasing; run; quit;

proc glm data = ex61; Title2 Aliasing Structure of the 2_IV^(5-1) design; model y = A B C D E /Aliasing; run; quit; Title "Exercises 6"; Data ex61; input A B C D E y @@; Label A = "Furnance Temperature" B = "Heating Time" C = "Transfer Time" D = "Hold Down Time" E = "Quench of Oil Temperature" y = "Free Height of Leaf

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

Aki Taanila YHDEN SELITTÄJÄN REGRESSIO

Aki Taanila YHDEN SELITTÄJÄN REGRESSIO Aki Taanila YHDEN SELITTÄJÄN REGRESSIO 26.4.2011 SISÄLLYS JOHDANTO... 1 LINEAARINEN MALLI... 1 Selityskerroin... 3 Excelin funktioita... 4 EKSPONENTIAALINEN MALLI... 4 MALLIN KÄYTTÄMINEN ENNUSTAMISEEN...

Lisätiedot

Transformationaalinen johtajuus ja työntekijän depressio-oireet: yhteyttä välittävät psykologiset tekijät

Transformationaalinen johtajuus ja työntekijän depressio-oireet: yhteyttä välittävät psykologiset tekijät Transformationaalinen johtajuus ja työntekijän depressio-oireet: yhteyttä välittävät psykologiset tekijät Kaisa Perko (1), Ulla Kinnunen (1) & Taru Feldt (2) (1) Tampereen yliopisto (2) Jyväskylän yliopisto

Lisätiedot

MS-C2103 Koesuunnittelu ja tilastolliset mallit (5 op)

MS-C2103 Koesuunnittelu ja tilastolliset mallit (5 op) MS-C2103 Koesuunnittelu ja tilastolliset mallit (5 op) Aalto-yliopisto 2017 Käytännön järjestelyt Luennot: Luennot maanantaisin (sali E) ja keskiviikkoisin (sali U4) klo 10-12 Luennoitsija: (lauri.viitasaari@aalto.fi)

Lisätiedot

Naisten syrjintä miesenemmistöisissä työyhteisöissä

Naisten syrjintä miesenemmistöisissä työyhteisöissä Naisten syrjintä miesenemmistöisissä työyhteisöissä Tuija Koivunen & Satu Ojala Tampereen yliopisto Työsuojelurahaston projekti Työssä koettu syrjintä ja myöhempi työura (2015 2017) 1. Tutkimuksessa analysoidaan

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

Isoverstaan opiskelijakysely. Jari Kukkonen

Isoverstaan opiskelijakysely. Jari Kukkonen Isoverstaan opiskelijakysely Jari Kukkonen Jari.kukkonen@uef.fi Vastaajat N=1070 Sukupuoli Mies Count Nainen Row N %Count Row N % Iisalmen lyseo ja aikuislukio 24 43,6% 31 56,4% Ilomantsin lukio 22 34,9%

Lisätiedot

Lähijohtajuus ja työntekijän työuupumusja depressio-oireet selittävätkö johtajuuden piirteet myöhempää oireilua?

Lähijohtajuus ja työntekijän työuupumusja depressio-oireet selittävätkö johtajuuden piirteet myöhempää oireilua? Lähijohtajuus ja työntekijän työuupumusja depressio-oireet selittävätkö johtajuuden piirteet myöhempää oireilua? Kaisa Perko & Ulla Kinnunen Tampereen yliopisto Yhteiskunta- ja kulttuuritieteiden yksikkö

Lisätiedot

TA7, Ekonometrian johdantokurssi HARJOITUS 4 1 RATKAISUEHDOTUKSET

TA7, Ekonometrian johdantokurssi HARJOITUS 4 1 RATKAISUEHDOTUKSET TA7, Ekonometrian johdantokurssi HARJOITUS 4 1 RATKAISUEHDOTUKSET 16..015 1. a Poliisivoimien suuruuden lisäksi piirikuntien rikostilastoihin vaikuttaa monet muutkin tekijät. Esimerkiksi asukkaiden keskimääräinen

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

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

Sisällysluettelo 6 REGRESSIOANALYYSI. 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

USEAN MUUTTUJAN REGRESSIOMALLIT JA NIIDEN ANA- LYYSI

USEAN MUUTTUJAN REGRESSIOMALLIT JA NIIDEN ANA- LYYSI TEORIA USEAN MUUTTUJAN REGRESSIOMALLIT JA NIIDEN ANA- LYYSI Regressiomalleilla kuvataan tilanteita, jossa suureen y arvot riippuvat joukosta ns selittäviä muuttujia x 1, x 2,..., x p oletetun funktiomuotoisen

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

1. Tutkitaan regressiomallia Y i = β 0 + β 1 X i + u i ja oletetaan, että tavanomaiset

1. Tutkitaan regressiomallia Y i = β 0 + β 1 X i + u i ja oletetaan, että tavanomaiset TA7, Ekonometrian johdantokurssi HARJOITUS 7 RATKAISUEHDOTUKSET 16.3.2015 1. Tutkitaan regressiomallia Y i = β 0 + X i + u i ja oletetaan, että tavanomaiset regressiomallin oletukset pätevät (Key Concept

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

Huoneakustiikan yhteys koettuun meluun avotoimistoissa

Huoneakustiikan yhteys koettuun meluun avotoimistoissa Huoneakustiikan yhteys koettuun meluun avotoimistoissa Annu Haapakangas 1,2, Valtteri Hongisto 1,2, Mervi Eerola 3 ja Tuomas Kuusisto 3 1 Työterveyslaitos, 2 Turun ammattikorkeakoulu, 3 Turun yliopisto

Lisätiedot

A250A0050 Ekonometrian perusteet Tentti

A250A0050 Ekonometrian perusteet Tentti A250A0050 Ekonometrian perusteet Tentti 28.9.2016 Tentissä ei saa käyttää laskinta. Tentistä saa max 80 pistettä. Hyväksytysti suoritetusta harjoitustyöstä saa max 20 pistettä. Huom. Merkitse vastauspaperin

Lisätiedot

R: mikä, miksi ja miten?

R: mikä, miksi ja miten? R: mikä, miksi ja miten? Ilmari Ahonen Matematiikan ja tilastotieteen laitos, Turun yliopisto SSL R-Webinaari 2015 Vähän minusta Valmistuin maisteriksi Turun yliopistossa 2012 Teen neljättä vuotta väitöskirjaa

Lisätiedot

Kuolevuusseminaari

Kuolevuusseminaari Kuolevuusseminaari 19.03.2013 K2012: Henkivakuutuksen kuolevuustutkimus Henkivakuutettujen pitkän ajan kuolevuusennuste 1 Aihealueet Taustaa Kuolevuusennuste: menetelmän valinta Kuolevuusennuste: lähtöaineiston

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

naaraat < read.table('http://cs.joensuu.fi/pages/whamalai/dm13/naaraatvalikoitu.csv', head=t, sep=',')

naaraat < read.table('http://cs.joensuu.fi/pages/whamalai/dm13/naaraatvalikoitu.csv', head=t, sep=',') naaraat < read.table('http://cs.joensuu.fi/pages/whamalai/dm13/naaraatvalikoitu.csv', head=t, sep=',') printf < function(...) { print(sprintf(...)) c_by_method < NULL # Listataan ne muuttujaparit, joilla

Lisätiedot

LONKKAMURTUMASTA KUNTOUTUVAN IKÄÄNTYNEEN HENKILÖN SOSIAALINEN TOIMINTAKYKY. Näöntarkkuuden yhteys sosiaaliseen osallistumiseen

LONKKAMURTUMASTA KUNTOUTUVAN IKÄÄNTYNEEN HENKILÖN SOSIAALINEN TOIMINTAKYKY. Näöntarkkuuden yhteys sosiaaliseen osallistumiseen LONKKAMURTUMASTA KUNTOUTUVAN IKÄÄNTYNEEN HENKILÖN SOSIAALINEN TOIMINTAKYKY Näöntarkkuuden yhteys sosiaaliseen osallistumiseen Hoitotyön tutkimuspäivä 31.10.2016 Minna Kinnunen, oh, TtM Johdanto: Ikääntyneiden

Lisätiedot

Helsinkiläisten toimeentulotuen asiakkaiden terveyspalvelujen käyttö v. 2014

Helsinkiläisten toimeentulotuen asiakkaiden terveyspalvelujen käyttö v. 2014 Helsinkiläisten toimeentulotuen asiakkaiden terveyspalvelujen käyttö v. 2014 Keskeiset tulokset: Terveyspalveluja käyttäneillä toimeentulotuen asiakkailla on ikävakioituna muita terveyspalveluja käyttäneitä

Lisätiedot

Syyskylvön onnistuminen Lapissa

Syyskylvön onnistuminen Lapissa Metsänuudistaminen pohjoisen erityisolosuhteissa Loppuseminaari 15.03.2012, Rovaniemi Syyskylvön onnistuminen Lapissa Mikko Hyppönen ja Ville Hallikainen / Metsäntutkimuslaitos Skogsforskningsinstitutet

Lisätiedot

Johdatus regressioanalyysiin. Heliövaara 1

Johdatus regressioanalyysiin. Heliövaara 1 Johdatus regressioanalyysiin Heliövaara 1 Regressioanalyysin idea Oletetaan, että haluamme selittää jonkin selitettävän muuttujan havaittujen arvojen vaihtelun selittävien muuttujien havaittujen arvojen

Lisätiedot

Sosiaalityöntekijöiden työhyvinvointi Suomessa ja muissa Pohjoismaissa

Sosiaalityöntekijöiden työhyvinvointi Suomessa ja muissa Pohjoismaissa Arttu Saarinen Yliopistonlehtori Sosiologian oppiaine, Turun yliopisto Sosiaalityöntekijöiden työhyvinvointi Suomessa ja muissa Pohjoismaissa Miksi tutkia työhyvinvointia Pohjoismaissa Pohjoismainen sosiaalityön

Lisätiedot

pitkittäisaineistoissa

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

Lisätiedot

MS-C2103 Koesuunnittelu ja tilastolliset mallit (5 op)

MS-C2103 Koesuunnittelu ja tilastolliset mallit (5 op) MS-C2103 Koesuunnittelu ja tilastolliset mallit (5 op) Aalto-yliopisto 2016 Käytannön järjestelyt Luennot: Luennot ma 4.1. (sali E) ja ti 5.1 klo 10-12 (sali C) Luennot 11.1.-10.2. ke 10-12 ja ma 10-12

Lisätiedot

Hyvinvointikysely 2017 Yläkoulu ja toinen aste Joensuun kaupunki

Hyvinvointikysely 2017 Yläkoulu ja toinen aste Joensuun kaupunki Hyvinvointikysely 2017 Yläkoulu ja toinen aste Joensuun kaupunki Tulkintaohjeita Tässä raportissa käytetty seuraavia värikoodeja: - Suorat jakaumat (kaikki vastaajat), keskiarvot 1,0 2,99 Heikko taso 3,0

Lisätiedot

Varhaiskasvatus ja opintie mitä me todella tiedämme. Jani Erola

Varhaiskasvatus ja opintie mitä me todella tiedämme. Jani Erola Varhaiskasvatus ja opintie mitä me todella tiedämme Jani Erola Taustaa Suomessa päivähoito-oikeus ollut yksi maailman vahvimmista Päivähoidon käyttö huomattavasti vähäisempää kuin muissa Pohjoismaissa

Lisätiedot

Yleinen lineaarinen malli eli usean selittäjän lineaarinen regressiomalli

Yleinen lineaarinen malli eli usean selittäjän lineaarinen regressiomalli MS-C2128 Ennustaminen ja aikasarja-analyysi 1. harjoitukset / Tehtävät Kotitehtävät: 2 Aiheet: Aluksi Yleinen lineaarinen malli eli usean selittäjän lineaarinen regressiomalli Tällä kurssilla käytetään

Lisätiedot

Liito-oravan elinympäristöjen mallittaminen Tampereen seudulla

Liito-oravan elinympäristöjen mallittaminen Tampereen seudulla Liito-oravan elinympäristöjen mallittaminen Tampereen seudulla Ari Nikula Metsäntutkimuslaitos Rovaniemen toimintayksikkö Ari.Nikula@metla.fi / Metsäntutkimuslaitos Skogsforskningsinstitutet Finnish Forest

Lisätiedot

Havaintoja varusmiesten loppukyselyistä 2011-2012

Havaintoja varusmiesten loppukyselyistä 2011-2012 Havaintoja varusmiesten loppukyselyistä 2011-2012 Esityksen sisältö Merkinnät 1-10, 2-10, 1-11 ja 2-11 tarkoittavat seuraavaa: 1-10 = vuoden 2010 heinäkuussa kotiutuneiden varusmiesten vastaukset = kesä

Lisätiedot

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

Sisällysluettelo ESIPUHE KIRJAN 1. PAINOKSEEN...3 ESIPUHE KIRJAN 2. PAINOKSEEN...3 SISÄLLYSLUETTELO...4 Sisällysluettelo ESIPUHE KIRJAN 1. PAINOKSEEN...3 ESIPUHE KIRJAN 2. PAINOKSEEN...3 SISÄLLYSLUETTELO...4 1. JOHDANTO TILASTOLLISEEN PÄÄTTELYYN...6 1.1 INDUKTIO JA DEDUKTIO...7 1.2 SYYT JA VAIKUTUKSET...9

Lisätiedot

Lapsen oman orientaation merkitys liikunnallisen elämäntavan rakentumisessa

Lapsen oman orientaation merkitys liikunnallisen elämäntavan rakentumisessa Lapsen oman orientaation merkitys liikunnallisen elämäntavan rakentumisessa Jyrki Reunamo, Helsingin yliopisto, Opettajankoulutuslaitos Nuori Suomi, 5.10.12. klo 11 www.helsinki.fi/yliopisto 3.10.2012

Lisätiedot

pitkittäisaineistoissa

pitkittäisaineistoissa Puuttuvan tiedon ongelma p. 1/18 Puuttuvan tiedon ongelma pitkittäisaineistoissa Tapio Nummi tan@uta.fi Matematiikan, tilastotieteen ja filosofian laitos Tampereen yliopisto mtl.uta.fi/tilasto/sekamallit/puupitkit.pdf

Lisätiedot

Kartanonkosken koulun ja päiväkodin henkilökunnan sisäilmastokyselyn tulos

Kartanonkosken koulun ja päiväkodin henkilökunnan sisäilmastokyselyn tulos LAUSUNTO SK17005 Vantaan kaupunki, tilakeskus Ulla Lignell Kielotie 13 01300 Vantaa Kartanonkosken koulun ja päiväkodin henkilökunnan sisäilmastokyselyn tulos TAUSTA Kartanonkosken koulussa ja päiväkodissa

Lisätiedot

2 k -faktorikokeet. Vilkkumaa / Kuusinen 1

2 k -faktorikokeet. Vilkkumaa / Kuusinen 1 2 k -faktorikokeet Vilkkumaa / Kuusinen 1 Motivointi 2 k -faktorikoe on k-suuntaisen varianssianalyysin erikoistapaus, jossa kaikilla tekijöillä on vain kaksi tasoa, matala (-) ja korkea (+). 2 k -faktorikoetta

Lisätiedot

MS-C2128 Ennustaminen ja aikasarja-analyysi 2. harjoitukset / Tehtävät Kotitehtävä: 3,4

MS-C2128 Ennustaminen ja aikasarja-analyysi 2. harjoitukset / Tehtävät Kotitehtävä: 3,4 MS-C2128 Ennustaminen ja aikasarja-analyysi 2. harjoitukset / Tehtävät Kotitehtävä: 3,4 Tehtävä 2.1. Jatkoa tietokonetehtävälle 1.2: (a) Piirrä aineistosta pisteparvikuvaaja (KULUTUS, SAIRAST) ja siihen

Lisätiedot

Tuulivoima ja järvisuomalaiset maisemat - alustavia tuloksia 18.12.2014

Tuulivoima ja järvisuomalaiset maisemat - alustavia tuloksia 18.12.2014 Tuulivoima ja järvisuomalaiset maisemat - alustavia tuloksia 18.12.2014 1. Yleistä tutkimuksesta Lappeenrannan teknillisellä yliopistolla (LUT) työskentelevä monitieteinen tutkimusryhmä postitti lokakuussa

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

Helsingin yliopisto Sosiaalitieteiden laitos Seppo Tammikuu 2013 Surveymetodiikan koe

Helsingin yliopisto Sosiaalitieteiden laitos Seppo Tammikuu 2013 Surveymetodiikan koe Helsingin yliopisto Sosiaalitieteiden laitos Seppo Tammikuu 2013 Surveymetodiikan koe Päätä viimeistään silloin kun jätät vastauksesi, kuinka moneen opintopisteeseen pyrit. Jos haluat saavuttaa perusmäärän,

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

Sanajärjestyksen ja intensiteetin vaikutus suomen intonaation havaitsemisessa ja tuotossa

Sanajärjestyksen ja intensiteetin vaikutus suomen intonaation havaitsemisessa ja tuotossa Sanajärjestyksen ja intensiteetin vaikutus suomen intonaation havaitsemisessa ja tuotossa Martti Vainio, Juhani Järvikivi & Stefan Werner Helsinki/Turku/Joensuu Fonetiikan päivät 2004, Oulu 27.-28.8.2004

Lisätiedot

MS-C2103 Koesuunnittelu ja tilastolliset mallit (5 op)

MS-C2103 Koesuunnittelu ja tilastolliset mallit (5 op) MS-C2103 Koesuunnittelu ja tilastolliset mallit (5 op) Aalto-yliopisto 2017 Todennäköisyyslaskennan kertaus Satunnaismuuttujat ja tn-jakaumat Tunnusluvut χ 2 -, F- ja t-jakauma Riippumattomuus Tilastotieteen

Lisätiedot

Osuva-loppuseminaari

Osuva-loppuseminaari Osuva-loppuseminaari Mistä syntyy työntekijän ja työyhteisön innovatiivisuus? Kyselyn tuloksia 15/12/14 Timo Sinervo 1 Mitä tutkittiin Mitkä johtamiseen, työyhteisöön ja työhön liittyvät tekijät johtavat

Lisätiedot

1. Tietokoneharjoitukset

1. Tietokoneharjoitukset 1. Tietokoneharjoitukset Aluksi Tällä kurssilla käytetään R-ohjelmistoa, jonka käyttämisestä lienee muutama sana paikallaan. R-ohjelmisto on laajasti käytetty vapaassa levityksessä oleva ammattimaiseen

Lisätiedot

MITEN MENEE, UUSI OPISKELIJA?

MITEN MENEE, UUSI OPISKELIJA? MITEN MENEE, UUSI OPISKELIJA? Raportti syksyn 2012 kyselystä Nyyti ry Opiskelijoiden tukikeskus 2 SISÄLLYS 1. JOHDANTO... 3 2. TULOKSET... 4 2.1 Vastaajien taustatiedot... 4 2.2 Asuinpaikan muutos ja uusi

Lisätiedot

KURSSIKYSELYAINEISTO: HUOM! Aineiston tilastoyksikkömäärä 11 on kovin pieni oikean tilastotieteen tekemiseen, mutta Harjoitteluun se kelpaa kyllä!

KURSSIKYSELYAINEISTO: HUOM! Aineiston tilastoyksikkömäärä 11 on kovin pieni oikean tilastotieteen tekemiseen, mutta Harjoitteluun se kelpaa kyllä! VAASAN YLIOPISTO/KESÄYLIOPISTO TILASTOTIETEEN PERUSTEET Harjoituksia A KURSSIKYSELYAINEISTO: HUOM! Aineiston tilastoyksikkömäärä 11 on kovin pieni oikean tilastotieteen tekemiseen, mutta Harjoitteluun

Lisätiedot

Lähtökohta: k faktoria, kullakin kaksi tasoa ("high", "low"). tulee katettua (complete replicate). Havaintojen

Lähtökohta: k faktoria, kullakin kaksi tasoa (high, low). tulee katettua (complete replicate). Havaintojen 6. 2 k faktorikokeet Lähtökohta: k faktoria, kullakin kaksi tasoa ("high", "low"). Vähintään 2 k havaintoa, jotta kaikki vaihtoehdot tulee katettua (complete replicate). Havaintojen kokonaismäärä N = 2

Lisätiedot