Partiotoiminnan laatuun vaikuttavat tekijät vuosiselostedatan perusteella Uudenmaan Partiopiirissä
|
|
- Joel Lehtonen
- 7 vuotta sitten
- Katselukertoja:
Transkriptio
1 Mat Sovelletun matematiikan erikoistyöt 15. toukokuuta 2009 Partiotoiminnan laatuun vaikuttavat tekijät vuosiselostedatan perusteella Uudenmaan Partiopiirissä Teknillinen korkeakoulu Teknillisen fysiikan ja matematiikan osasto Pekka Urhonen 52669B
2
3 Sisältö 1 Johdanto 1 2 Tausta Partiotoiminta Partion termit Vuosiseloste Vuosi Partiotoiminnan laatu Sudenpentutoiminnan tavoitteet ja laatu lukuina Vartiotoiminnan tavoitteet ja laatu lukuina Vaeltajatoiminnan tavoitteet ja laatu lukuina Koko lippukunnan toiminnan laatu lukuina Teoria Usean muuttujan lineaarinen regressioanalyysi Selitysasteen merkitsevyyden testaus Yksittäisen selittäjän merkitsevyyden testaus Regressiomallin etsiminen alaspäin askelluksella Kruskal Wallisin testi Hypoteesit Sudenpentutoiminnan laatua selittävät tekijät Sudenpentutoiminnan laatuun vaikuttavat tekijät Sudenpentujen merkkisuorituksiin vaikuttavat tekijät Vartiotoiminnan laatua selittävät tekijät Vartiotoiminnan laatuun vaikuttavien tekijöiden vaikuttavuus Vartiolaisten merkkisuorituksiin vaikuttavat tekijät Vaeltajatoiminnan laatua selittävät tekijät Lippukunnan koon vaikutus toiminnan laatuun Lippukunnan kouluttautumisen vaikutus toiminnan laatuun Partionjohtajan peruskurssille osallistumisen vaikutus toiminnan laatuun Muun johtajakoulutuksen vaikutus toiminnan laatuun ii
4 5 Tulokset Sudenpentutoiminnan laatuun vaikuttavat tekijät Sudenpentujen merkkisuorituksiin vaikuttavat tekijät Vaihemerkit Taitomerkit Vartiotoiminnan laatuun sekä vartiolaisten suorittamien luokka- ja taitomerkkien määrään vaikuttavat tekijät Lineaarinen regressioanalyysi Kruskal-Wallisin testi Valtermannin vaikutus vaeltajatoiminnan laatuun Lippukunnan jäsenmäärän vaikutukset lippukunnan laatuun Koulutuksen vaikutus lippukunnan laatuun Johtopäätökset Laumojen koko ja laumanjohtajien määrä vaikuttavat sudenpentutoiminnan laatuun VJN ja sampo vaikuttavat vartiotoiminnan laatuun Valtermannin vaikutus vaeltajatoiminnan laatuun Lippukunnan koko vaikuttaa toiminnan laatuun Koulutuksen vaikutukset toiminnan laatuun Lineaaristen regressiomallien selitysasteet A Sudenpentutoiminnan laatuun vaikuttavat tekijät 19 A.1 Tilasto A.2 Sudenpentutoiminnan laadun ensimmäinen regressioanalyysi A.3 Sudenpentutoiminnan laadun toinen regressioanalyysi A.4 Sudenpentutoiminnan laadun kolmas regressioanalyysi A.5 Sudenpentutoiminnan laadun neljäs regressioanalyysi A.6 Sudenpentujen vaihemerkkien ensimmäinen regressioanalyysi A.7 Sudenpentujen vaihemerkkien toinen regressioanalyysi A.8 Sudenpentujen vaihemerkkien kolmas regressioanalyysi A.9 Sudenpentujen vaihemerkkien neljäs regressioanalyysi A.10 Sudenpentujen taitomerkkien regressioanalyysi iii
5 B Vartiotoimintaan vaikuttavat tekijät 25 B.1 Tilasto B.2 Vartiotoiminnan laadun lineaarinen regressioanalyysi B.3 Vartiolaisten luokkasuoritusten lineaarinen regressioanalyysi B.4 Vartiolaisten taitomerkkisuoritusten lineaarinen regressioanalyysi B.5 Kruskal-Wallisin testi vartiotoiminnan laadulle B.6 Kruskal-Wallisin testi vartiolaisten suorittamille luokkamerkeille B.7 Kruskal-Wallisin testi vartiolaisten suorittamille taitomerkeille C Valtermannin olemassaolon vaikutus vaeltajatoiminnan laatuun 31 C.1 Tilasto C.2 Kruskal Wallis D Lippukunnan koko ja toiminnan laatu 33 D.1 Tilasto D.2 Kruskal Wallis kaikille kokoluokille D.3 Kruskal Wallis kokoluokille 2, 3 ja D.4 Kruskal Wallis kokoluokille 3 ja E Lippukunnan vuosittaisen koulutuksen vaikutus toiminnan laatuun 36 E.1 Tilasto E.2 Kruskal Wallisin testi partionjohtajan peruskurssin käymisen vaikutukselle lippukunnan toiminnan laadulle E.3 Kruskal Wallisin testi jatkokoulutuksen vaikutukselle lippukunnan toiminnan laadulle iv
6 1 Johdanto Jokaisella lapsella ja nuorella tulisi olla mahdollisuus osallistua partiotoimintaan kotikunnassaan. Suomen Partiolaiset - Finlands Scouter ry on asettanut valtakunnalliseksi tavoitteeksi, että 9 prosenttia ikäluokasta kuuluu partioon. Uudenmaan Partiopiirissä prosenttiosuus on tällä hetkellä 4,3. Kasvun välttämätön edellytys on laatu. Partiotoiminnan menestyksen takaavat laadukas toiminta, hyvä maine ja toimivat paikallisyksiköt. Partiotoiminnan tilastoja kerätään lippukunnittain, piireittäin ja valtakunnallisesti vuosittain ja jo monen vuoden ajan. Tilastoista tehdään vuosittain julkaisu, jossa kerrotaan tarkat numerot toiminnasta. Mitään todellisia riippuvaisuuksia ja syy-seuraus-suhteita ei kuitenkaan kerrota. Tämä aikaansaa suuren määrän uskomuksia ja epäilyjä, joita kukaan ei sen suuremmin tutki. Vanhat uskomukseen perustuvat tulkinnat ovat yleisiä. Uudenmaan Partiopiirin tavoitteena on laatu ja kasvu. Tilastojen tutkimisen avulla on tarkoituksena löytää painopisteitä, joilla laatu ja sitä myötä kasvu saadaan nousuun. Lisäksi tarvitaan tietoa onko suurempi lippukunta parempi. Piirin kannalta suuremmat lippukunnat mahdollistavat suuremman jäsenmaksukertymän johdosta paremmat toimintaedellytykset. Tilastot kuuluvat Uudenmaan Partiopiirissä taloudesta vastaavan piirihallituksen jäsenen toimenkuvaan. Olen toiminut Uudellamaalla piirihallituksessa vuodesta 2006 lähtien ja tällä hetkellä olen talousministeri. Oman tehtäväni myötä heräsi mielenkiinto tutkia tarkemmin mitä numerojen takana on? Millaisia päätelmiä vuosiselostedatan perusteella voidaan tehdä lippukuntien laadusta? Mitkä tekijät vaikuttavat eri ikäkausien ohjelmatoimintaan? Miten partiopiiri voi ohjata lippukuntia kohti laadukkaampaa partio-ohjelman toteutusta? Tässä työssä määritellään yleisiin keskusteluihin perustuen partiotoiminnan laadulle kokonaisuudessaan ja ikäkausittain helposti laskettavat arvot. Partiotoiminnan laatua arvioidaan perustuen partio-ohjelman toteuttamiseen ja toteutumiseen lippukunnissa. Selvitettävinä asioina ovat ikäkausikohtaisesti mahdollisuuksien mukaan ryhmäkoon, johtajamäärän sekä johtajien tuen vaikutukset ikäkauden toiminnan laatuun. Koko lippukunnan laadusta selvitetään lippukunnan koon vaikutus sekä lippukunnan koulutuksiin osallistumisen vaikutus. Työn tuloksia käytetään hyväksi Uudenmaan Partiopiirin toimintaa suunnitellessa sekä tulevien vuosien strategiaa tehtäessä. Tuloksista on poistettu lippukuntia yksilöivät tunnistetiedot, jotta tuloksia voidaan käyttää yleisesti muidenkin piirien toiminnassa. 2 Tausta 2.1 Partiotoiminta Partiotoiminta on lähtenyt liikkeelle Robert Baden-Powellin 1907 pitämästä koeleiristä ja tämän kokemuksien pohjalta kirjoittamasta ensin pieninä vihkoina julkaistusta kirjasta Scouting for Boys. Suomeen partioliike rantautui vuonna Suomessa partiolaisia on noin ja koko maailmassa [1] Vuosina (2010) käytössä olleessa ohjelmassa partion kohderyhmänä olivat 7 17-vuotiaat nuoret, jotka jaettiin kolmeen ikäkauteen: sudenpennut (7 10), vartiolaiset (10 1
7 14) ja vaeltajat (14 17). Kullekin ikäkaudelle oli tarjolla valmis ikäkausiohjelma. Jokainen partiotoiminnan paikallisosasto, lippukunta, sovelsi kuitenkin ikäkausirajoja omaan toimintaansa. Sudenpentujen ja vartiolaisten ohjelma jaettiin suoritusluetteloihin ja taitomerkkeihin. Suorituksista ja taitomerkeistä muodostui sudenpentujen vaihe- ja vartiolaisten luokkasuoritukset, joita kummassakin ikäkaudessa oli kolme. Vaeltajien toiminta perustui ryhmän omaan tavoitteelliseen toimintaan. Vaeltajaryhmät toteuttivat projektiluonteisia hankkeita. Perinteisesti kaikissa ikäluokissa olennaisena osana toimintaan kuuluvat myös retket, leirit ja partiotaitokilpailut, joita ryhmät, lippukunnat, piirit ja keskusjärjestö järjestävät erilaisella tahdilla.[4] Partiotoiminnan laatu määritellään ohjelman toteutumisen perusteella. Yksittäistä lippukuntaa tutkittaessa tutkitaan partioaatteen ja kasvatustavoitteiden toteutumista. Suurempaa määrää analysoitaessa keskitytään vuosittain kerättäviin tilastotietoihin. Tässä työssä käytetyt lähtökohdat tavoitemäärille ovat tulosta keskusteluista Uudenmaan Partiopiirin piirihallituksessa vuosina ja lippukunnanjohtajatapaamisessa vuonna Partiotoiminta tapahtuu paikallisosastoissa, lippukunnissa, jotka muodostavat maakunnittain jaetut partiopiirit 1. Partiopiirit muodostavat keskusjärjestön Suomen Partiolaiset Finlands Scouter ry.[1] 2.2 Partion termit LPK Lippukunta, partiotoiminnan paikallisosasto LPKJ Lippukunnanjohtaja, johtaa lippukuntaa, rekisteröityneen yhdistyksen hallituksen puheenjohtaja. sudenpentu 7 10-vuotias partiolainen. lauma Sudenpentujen toimintayksikkö. LJ Laumanjohtaja, johtaa laumaa, vähintään 16-vuotias. LJN Laumanjohtajaneuvosto, kokoontuu säännöllisin väliajoin. Informaatiota, vertaistukea ja apua laumanjohtajille. akela Laumaosaston johtaja, vastaa lippukunnan sudenpentutoiminnasta ja LJN:ista. vaihe(merkki) Sudenpentuohjelma jakaantuu kolmeen vaiheeseen, joista jokaisen suorittamisesta saa vaihemerkin taitomerkki Sudenpentu- ja vartio-ohjelman valinnaiset suoritukset. vartiolainen vuotias partiolainen vartio Vartiolaisten toimintayksikkö, jota VJ johtaa. 1 Vuoden 2004 jäsenkokouksen aloittaman järjestön kehittämishankkeen tuloksena maakunnittaisia partiopiirejä on yhdistynyt toisiinsa. Piirit ovat kuitenkin näiden yhdistelmiä. Vuonna 2007 partiopiirejä oli 17 ja tarkoituksena on vähentää niiden määrä yhdeksään 2
8 VJ Vartionjohtaja, vartiolaisiaan hieman vanhempi lähijohtaja, yleensä vaeltaja VJN Vartiojohtajaneuvosto, koulutusta, vertaistukea, apua ja informaatiota vartionjohtajille. sampo Vartio-osaston johtaja, vastaa lippukunnan vartiotoiminnan laadusta ja VJN:jen toiminnasta luokka(merkki) vartio-ohjelma jakaantuu kolmeen luokkaan, joiden suorittamisesta saa luokkamerkin. vaeltaja vuotias partiolainen valtermanni Vaeltajaosaston johtaja, vastaa lippukunnan vaeltajatoiminnasta. 2.3 Vuosiseloste Vuosiselosteen avulla seurataan partiotoimintaa lippukunnissa ja partiopiireissä. Vuosiselostedata ja siitä koottu tilastojulkaisu ovat ainoat vuosittaiset valtakunnalliset tiedot partiotoiminnan lukuarvoista. Vuosiseloste perustuu lippukuntien ja partiopiirien omiin ilmoituksiin, jotka lippukunnan johtaja tai piirin työntekijä käy toimintavuotta seuraavan tammikuun aikana merkitsemässä internetissä olevan lomakkeen avulla. Luonteestaan johtuen vuosiselosteiden tiedot eivät ole tarkkoja eivätkä täsmällisiä, mutta ovat parhaat ja ainoat olemassa olevat tiedot Vuosi 2007 Suomen Partiolaisissa tehtiin vuosina kattava ohjelmauudistus, joka lisäsi ikäkausien määrää kolmesta viiteen ja uudisti johtamismallit. Uusien ikäkausien ja uusien ohjelmien käyttöönotto vaihtelee lippukunnittain. Siirtymäaika uuteen ohjelmaan kestää vuoden 2010 syksyyn, joskin osa lippukunnista käyttää vielä nykyäänkin vanhempia ohjelmia historiallisista syistä.[1] Vuoden 2007 tilastot ovat viimeiset, joissa kaikki lippukunnat ovat vastanneet vanhan, silloisen ohjelman mukaan. Uudemmissa, vuoden 2008 tilastoissa osa lippukunnista on vastannut uudemman ohjelman mukaan. Palautusprosentti vuoden 2007 vuosiselostekyselyssä oli koko maan osalta 76 % ja Uudenmaan Partiopiirin osalta 92 % [2]. Uudenmaan Partiopiirissä muuta maata korkeampaa palauteprosenttia selittää toimihenkilöpanos, sillä kaikilta lippukunnilta, joissa on toimintaa tiedot on kysytty erikseen, jos palautusta ei ole määräaikaan mennessä tehty. Tästä johtuen näitä tilastoja voidaan pitää kattavampina. Lisäksi Uudenmaan Partiopiiri koostuu varsin tasalaatuisesta alueesta ilman suuria kaupunkeja, koska Uudenmaan ja Itä-Uudenmaan maakunnasta pääkaupunkiseudun lippukunnat muodostavat Pääkaupunkiseudun Partiolaiset ry:n. 3
9 2.4 Partiotoiminnan laatu Partiotoiminnan tavoitteena on kasvattaa 7 22-vuotiaista (vuosiselosteiden käsittelemässä vanhassa ohjelmassa 7 17) lapsista ja nuorista kunnon kansalaisia. Sanomattakin on selvää, ettei tätä tavoitetta voi mitenkään suoraan mitata. Toiminnan laatua onkin tapana mitata partio-ohjelman toteutumisen määränä. Partio-ohjelmasta pystyy määrittämään tason erilaisten suoritusten ja aktiviteettien määrälle, joka tietyn ikäkauden partiolaiselle tulisi olla tarjolla. Pieniä painotuseroja lippukuntien välillä toki on, mutta tavoitteet ovat varsin selvästi numeroilla mitattavissa.[3] Sudenpentutoiminnan tavoitteet ja laatu lukuina Kolmen vuoden sudenpentuajan aikana sudenpennun tulisi suorittaa kolme vaihemerkkiä: pikkuhukka, hukka ja susi. Lisäksi vuosittain tulisi suorittaa 3 taitomerkkiä, osallistua leirille, kahdelle retkelle ja yksiin sudenpentukilpailuihin.[4] Sudenpentutoiminnan laatua mitattaessa suurin paino on merkeillä, varsinkin vaihemerkeillä, jotka tuovat ohjelmaan sisällytetyt suoritukset ja aktiviteetit mukaan. Todellisena minimitavoitteena sudenpentutoiminnalle onkin usein juuri yksi vaihemerkki vuodessa. Tästä johtuen vaihemerkille annetaan puolet painosta kokonaislaadun mittarissa. Taitomerkit ovat vapaasti valittavissa ja kuuluvat usein retkien ja leirien ohjelmaan. Tästä johtuen niille annetaan vain kaksinkertainen määrä painoa verrattuna retkiin taikka leireihin, jotta niiden merkitys ei ylikorostuisi. Kilpailuille annetaan painoarvoa saman verran kuin retkille tai leireille. Näiden laadun mittareiden arvottamisen jälkeen saadaan eri osa-alueille painokertoimet taulukon 1 mukaisesti, joten sudenpentutoiminnan laadulle lippukunnassa saadaan seuraavanlainen kaava y supe = 0,5y vaihe + 0,2y taito + 0,1y leiri + 0,1y retki + 0,1y kisa = 0,5 y vaihey HT N supe + 0,2 y taitoy HT 3N supe + 0,1 y leiriy HT N supe + 0,1 y retkiy HT 2N supe + 0,1 y kisay HT N supe, (1) jossa N supe on sudenpentujen määrä lippukunnassa, y vaihey HT vaihemerkkien yhteismäärä lippukunnassa, y taitoy HT sudenpentujen suorittamien taitomerkkien yhteismäärä lippukunnassa, y leiriy HT sudenpentujen leiriosallistumisten yhteismäärä lippukunnassa, y retkiy HT sudenpentujen retkiosallistumisten yhteismäärä lippukunnassa sisältäen sekä päivä- että yöretket ja y kisay HT sudenpentukisaosallistujien yhteismäärä lippukunnassa sisältäen kaikki sudenpentukisat järjestäjästä riippumatta. 4
10 Taulukko 1: Sudenpentutoiminnan laadun osa-alueet ja niiden laskentakaavat sekä painokertoimet. Muuttuja Suure Laskentakaava Painokerroin y vaihe Vaihemerkkejä Suoritetut merkit / sudenpentuja 0,5 y taito Taitomerkkejä Suoritetut merkit / (3 * sudenpentuja) a 0,2 y leiri Leiriosallistumisia Leiriosallistumisia/ sudenpentuja 0,1 y retki Retkiosallistumisia Retkiosallistumisia/ (2 * sudenpentuja) b 0,1 y kisa Kilpailuosallistumisia Kilpailuosallistumisia/ sudenpentuja 0,1 a kolme taitomerkkiä vuodessa b kaksi retkeä vuodessa Vartiotoiminnan tavoitteet ja laatu lukuina Kuten sudenpennuilla, vartiolaistenkin tulisi osallistua vuoden aikana vähintään leirille, kahdelle retkelle ja kisoihin. Neljän vuoden aikana tulisi suorittaa kolme luokkaa ja vuosittain keskimäärin 2 taitomerkkiä.[4] Vaikka vartiolaisillakin peruspaino toiminnassa on luokka- ja taitomerkkisuorituksilla, vartiotoiminnan laatu esiintyy varsinaisesti muussa partiotoiminnassa: retkissä, leireissä ja kisaosallistumisissa. Tehdyn tutkimuksen mukaan varsinkin partiosta eroamisessa liian vähäinen toiminta on varsin merkittävä syy [5]. Vartiotoiminnan laadun arvottamisessa käytetyt mittarit ja näiden painokertoimet löytyvät taulukosta 2, joten vartiotoiminnan laadulle lippukunnassa saadaan seuraavanlainen kaava y vart = 0,2y luokka + 0,2y taito + 0,2y leiri + 0,2y retki + 0,2y kisa = 0,2 4y luokkay HT 3N vart + 0,2 y taitoy HT 2N vart + 0,2 y leiriy HT N vart + 0,2 y retkiy HT 2N vart + 0,2 y kisay HT N vart, (2) jossa N vart on vartiolaisten määrä lippukunnassa, y luokkay HT luokkamerkkien yhteismäärä lippukunnassa, y taitoy HT vartiolaisten suorittamien taitomerkkien yhteismäärä lippukunnassa, y leiriy HT vartiolaisten leiriosallistumisten yhteismäärä lippukunnassa, y retkiy HT vartiolaisten retkiosallistumisten yhteismäärä lippukunnassa sisältäen sekä päivä- että yöretket ja y kisay HT vartioiden partiotaitokilpailuiden osallistujien yhteismäärä lippukunnassa sisältäen kaikki vartiolaisten partiotaitokilpailut järjestäjästä riippumatta. Taulukko 2: Vartiotoiminnan laadun osa-alueet ja niiden laskentakaavat sekä painokertoimet. Muuttuja Suure Laskentakaava Painokerroin y vaihe Luokkamerkkejä 4 * Suoritetut merkit / (3 * vartiolaisia) a 0,2 y taito Taitomerkkejä Suoritetut merkit / (2 * vartiolaisia) b 0,2 y leiri Leiriosallistumisia Leiriosallistumisia/ vartiolaisia 0,2 y retki Retkiosallistumisia Retkiosallistumisia/ (2 * vartiolaisia) c 0,2 y kisa Kilpailuosallistumisia Kilpailuosallistumisia/ vartiolaisia 0,2 a kolme luokkamerkkiä neljässä vuodessa b kaksi taitomerkkiä vuodessa c kaksi retkeä vuodessa 5
11 2.4.3 Vaeltajatoiminnan tavoitteet ja laatu lukuina Vaeltajatoiminnassa ei ole tarkkoja suorituksia kuten sudenpentu ja vartiotoiminnassa [4]. Vuosiselosteessa mitattavia tietoja ovat hankkeiden lukumäärä, vaeltajien määrä hankkeissa sekä osallistumiset retkille, leireille ja kilpailuihin. Hankkeisiin osallistumista pidetään usein varsinaisen vaeltajatoiminnan mittarina, joka kertoo, onko todellista vaeltajatoimintaa vai vaeltajia, jotka toimivat johtajatehtävissä, kuten vartioiden ja laumojen johtajina sekä muissa järjestelytehtävissä. Retket, leirit ja partiotaitokilpailut ovat kuitenkin hyvin tärkeä osa vaeltajatoimintaa, joten hankkeisiin osallistumiselle ei pidä antaa liian suurta painoa. Vaeltajatoiminnan laadun arvottamisessa käytetyt mittarit ja näiden painokertoimet löytyvät taulukosta 3, joten vaeltajatoiminnan laadulle lippukunnassa saadaan seuraavanlainen kaava y vael = 0,4y hanke + 0,2y leiri + 0,2y retki + 0,2y kisa = 0,4 y hankey HT N vael + 0,2 y leiriy HT N vael + 0,2 y retkiy HT 2N vael + 0,2 y kisay HT N vael, (3) jossa N vael on vaeltajien määrä lippukunnassa, y hankey HT hankkeissa mukana olevien vaeltajien yhteismäärä lippukunnassa, y retkiy HT vaeltajien retkiosallistumisten yhteismäärä lippukunnassa sisältäen sekä päivä- että yöretket ja y kisay HT vaeltajien partiotaitokilpailuiden osallistujien yhteismäärä lippukunnassa sisältäen kaikki vaeltajien partiotaitokilpailut järjestäjästä riippumatta. Taulukko 3: Vaeltajatoiminnan laadun osa-alueet ja niiden laskentakaavat sekä painokertoimet. Muuttuja Suure Laskentakaava Painokerroin y hanke Hankkeita Hankkeisiin osallistujia / vaeltajia 0,4 y leiri Leiriosallistumisia Leiriosallistumisia/ vaeltajia 0,2 y retki Retkiosallistumisia Retkiosallistumisia/ (2 * vaeltajia) a 0,2 y kisa Kilpailuosallistumisia Kilpailuosallistumisia/ vaeltajia 0,2 a kaksi retkeä vuodessa Koko lippukunnan toiminnan laatu lukuina Koko lippukunnan toiminnan laatua tarkastellaan kohderyhmän kannalta. Toiminnassa keskitytään ohjelmatoiminnan laatuun, eikä tässä kiinnitetä huomiota hallinnon, talouden tai muiden resurssien ja tukitoimintojen laatuun. Koko lippukunnan toiminnan laatu saadaan yhdistämällä kohdissa lasketut eri ikäkausien toimintojen laadut. Toimivassa partiolippukunnassa on edustettuina kaikki ikäkaudet, joten laskelmissa ei tarvitse ottaa huomioon järjestääkö lippukunta toimintaa kaikille ikäkausille. Ikäkaudet, joille ei järjestetä toimintaa, laskevat oikeutetusti laatua.[3] Kaikki ikäkaudet ovat partion tavoitteiden kannalta yhtä tärkeitä, joten painotuksia eri ikäkausien laaduille ei tarvita. Yksinkertaisena koko lippukunnan laadun numeroarvo saadaan seuraavalla lausekkeella y lpk = y supe + y vart + y vaelt, (4) 3 6
12 jossa summa jaetaan vielä kolmella, jotta suuruus olisi samaa luokkaa ikäkausikohtaisten laatujen kanssa. 3 Teoria 3.1 Usean muuttujan lineaarinen regressioanalyysi Usean muuttujan lineaarisessa regressioanalyysissä mallinnetaan ja analysoidaan vähintään yhden selitettävän ja useamman selittävän muuttujan havaintoaineistoa. Regressioanalyysissä selvitetään havaintoaineiston avulla selittävien muuttujien arvojen muutosten vaikutusta selitettävän muuttujan arvojen vaihteluun. Lineaarisessa regressioanalyysissä selitettävää muuttujaa Y kuvataan selittävien muuttujien X i lineaarisella mallilla Y = β i X i. (5) i Lineaarista mallia etsittäessä havaintoaineiston havainnot sijoitetaan regressioanalyysin hypoteesiin y j,x 1j,x 2j,...,x pj,j = 1,...,n y j = β 0 + i β i x ij + e j,i = 1,...,p,j = 1,...,n, (6) jossa e j on havaintokohtainen satunnaisjakautunut residuaali, p selittävien muuttujien määrä ja n havaintojen määrä. Mallin kertoimet estimoidaan pienimmän neliösumman menetelmällä minimoimalla havaintoaineistossa kohdefunktio. Q = n (y j β 0 j=1 p β i x ij ) 2. (7) Minimoinnin ratkaisuna saadaan estimaatit, jotka määräävät estimoidun regressioyhtälön i=1 ˆβ j = b j,j = 1,...,p (8) ŷ = b 0 + b 1 x b p x p. (9) Residuaalien neliösummaa kutsutaan jäännösneliösummaksi (SSE) ja voidaan määrittää myös SSE = n n e 2 j = (y j ŷ j ) 2, (10) j=i j=i jonka vapausasteeksi muodostuu df E = ν E = n p 1 ja jäännösvarianssiksi ˆσ 2 = MSE = SSE ν E. (11) 7
13 Selitysasteella R 2 kuvataan havaintojen ja regressioyhtälön yhteensopivuutta. Selitysaste määritellään selitettävän neliösumman S yy = n j=1 (y j ȳ j ) 2 ja selitettävän neliösumman SSDR = S yy SSE avulla R 2 = SSDR, (12) S yy vapausasteiden ollessa ν yy = n 1 ja df DR?ν DR = ν yy ν E = p. [6][7] Selitysasteen merkitsevyyden testaus Regressioanalyysin ensimmäisessä testauksessa tarkastellaan selitysasteen tilastollista merkitsevyyttä eli voidaanko selittävillä X-muuttujilla kuvata Y :n vaihteluita. Nollahypoteesina on H 0 : β 1 =... = β p = 0. (13) Jos nollahypoteesi hyväksytään, yhdelläkään selittävällä tekijällä X ei voi selittää Y :n vaihteluita merkitsevästi. Nollahypoteesin hylkäys puolestaan tarkoittaa vähintään yhden selittävän tekijän vaikuttavan tilastollisesti merkitsevästi. Hypoteesin testaus tapahtuu F-testillä F 0 = SSDR/ν DR = n p 1 SSE/ν e p 1 R 2 (14) osoittajan vapausasteparametrin ollessa p ja nimittäjän n p 1.[7] R Yksittäisen selittäjän merkitsevyyden testaus Yksittäisen selittäjän X i merkitsevyyttä testattaessa tutkitaan nollahypoteesia H 0 : β i = 0, (15) jonka pätiessä regressiokertoimen estimaatti b i jaettuna keskivirheellään se[b i ] on t-jakautuneen satunnaismuuttujan arvo vapausasteilla n p 1 [7] t 0 = b i χ,df = n p 1. (16) se[b i ] Regressiomallin etsiminen alaspäin askelluksella Alaspäin askelluksessa regressiomallia etsitään kaikista mahdollisista selittäjistä. Ensimmäiseksi suoritetaan regressioanalyysi. Jos selitysaste on tilastollisesti merkitsevä, voidaan selittäjistä muodostaa regressiomalli, muuten mallia ei voi muodostaa. Regressiomalliyritelmästä poistetaan aina vähiten merkitsevä selittäjä (P-arvo on suurin), kunnes kaikki selittäjät ovat tilastollisesti merkitseviä ja regressiomalli on valmis.[7] 8
14 3.2 Kruskal Wallisin testi Kruskal Wallisin testi vertailee useampaa riippumatonta otosta havaintojen suuruusjärjestyksessä. Tällöin se toimii varianssin jakaumasta riippumattomana epäparametrisena varianssianalyysinä. Kaikki havainnot laitetaan suuruusjärjestykseen ja niille annetaan järjestysnumero. Useamman havainnon saadessa saman arvon niiden arvo on näiden järjestysnumeroiden keskiarvo. Ryhmien havaintojen järjestysnumeroiden keskiarvo, rankikeskiarvo lasketaan ja niiden avulla lasketaan Kruskal Wallisin testisuure H = 12 N(N + 1) k ( n i i=1 T i N + 1 ) 2, (17) 2 missä T i on ryhmän i rankisumma, n i ryhmän i havaintojen määrä, N kaikkien havaintojen määrä ja k ryhmien lukumäärä. Suuri H:n arvo tarkoittaa nollahypoteesin H 0 hylkäämistä. Jakauman monimutkaisuuden johdosta käytetään χ 2 -jakauma-approksimaatiota vapausasteella k 1.[6][7] 4 Hypoteesit 4.1 Sudenpentutoiminnan laatua selittävät tekijät Vuosiselosteessa sudenpentutoiminnasta kerrotaan laatua kuvaavien tekijöiden lisäksi myös sudenpentujen määrä, sudenpentulaumojen määrä, laumanjohtajien määrä, onko lippukunnan sudenpentuosastolla johtajaa, akelaa, kokoontuuko laumanjohtajista muodostettu laumanjohtajaneuvosto ja montako uutta laumanjohtajaa vuosittain koulutetaan. Vaikuttavina tekijöinä pidetään usein sudenpentujen määrä laumassa, sudenpentujen määrää laumanjohtajaa kohti sekä akelan ja laumanjohtajaneuvoston toimintaa sekä olemassaoloa. Vuosittainen koulutus laumanjohtaa kohti on myös mielenkiintoinen. Kertooko se laumanjohtajan pestissä toimivien vaihtuvuudesta tai yleensä laumanjohtajien kouluttautumisesta? Sudenpentutoiminnan laatua selittävät tekijät on koottu yhteen taulukossa 4.[3] Taulukko 4: Sudenpentutoiminnan laatua selittävät tekijät Tekijä Selite Määritelmä x lauma Sudenpentuja laumassa Sudenpentuja / laumojen määrä x LJ Sudenpentuja LJ:tä kohti Sudenpentuja / LJ:ia x akela Akela Lippukunnalla on akela a x LJN Toimiva LJN LJN toimii a x kurssi Vuodessa koulutettuja LJ:tä käytyjä kursseja/lj:ia a indikaattorimuuttuja Sudenpentutoiminnan laatuun vaikuttavat tekijät Strategiatyön ja lyhyemmän tähtäimen suunnittelun takia on hyödyllistä selvittää mitkä tekijät vaikuttavat sudenpentutoiminnan laatuun. Tästä johtuen selvitetään sudenpentutoiminnan laatua selittävien tekijöiden vaikuttavuus. 9
15 Nollahypoteesina H 0 on, että mikään taulukon 4 tekijöistä ei tilastollisesti merkitsevästi vaikuta sudenpentutoiminnan laatuun. Jos nollahypoteesi osoitetaan pätemättömäksi, etsitään alaspäinaskelluksella vuosiselosteesta löytyvistä sudenpentutoiminnan laatua mahdollisesti selittävistä tekijöistä regressiomalli Sudenpentujen merkkisuorituksiin vaikuttavat tekijät Vaihemerkkien määrä on ollut Uudenmaan Partiopiirissä erityisen kiinnostava asia, koska vaihemerkkien määrä on konkreettinen mittari sudenpentujen määrätietoisesta ja suunnitellusta toiminnasta lippukunnissa. Tästä johtuen merkkien riippuvuus selittävistä tekijöistä on mielenkiintoinen. Lisäksi näiden määrien kasvun avulla on helppo mainostaa ja perustella erilaisia kehittämistoimia ja tapahtumia. Sudenpentujen merkkisuorituksista, niin taito- kuin vaihemerkeistä, luodaan mahdollisimman hyvin selittävä regressiomalli, jolla voidaan mahdollisimman hyvin perustella selittävien tekijöiden merkitystä. 4.2 Vartiotoiminnan laatua selittävät tekijät Vuosiselosteessa vartiotoiminnasta kerrotaan laatua kuvaavien tekijöiden lisäksi myös vartiolaisten määrä, vartioiden määrä, vartiojohtajien määrä, onko lippukunnan vartio-osastolla johtajaa, sampoa, kokoontuuko vartionjohtajista muodostettu vartionjohtajaneuvosto ja montako uutta vartionjohtajaa vuosittain koulutetaan. Vaikuttavina tekijöinä usein pidetään vartion sopivaa kokoa, vartionjohtajien riittävää määrää sekä sammon ja vartionjohtajaneuvoston toimintaa sekä olemassaoloa. Vartionjohtajat ovat vertaisjohtajia, joilla suositeltu iän yläraja tulee nopeasti vastaan, joten vartionjohtajien vuosittainen koulutus kertoo tilanteen vartionjohtajien yleisestä koulutustasosta. Vartionjohtajien kouluttautumisen määrä on hyvä suhteuttaa vartioiden määrään. Vartiotoiminnan laatua selittävät tekijät on koottu yhteen taulukossa 5.[3] Taulukko 5: vartiotoiminnan laatua selittävät tekijät Tekijä Selite Määritelmä x V artio Vartiolaisia vartiossa Vartiolaisia / vartioiden määrä x V J Vartionjohtajia vartiota kohti VJ:tä / vartioita x sampo Sampo Lippukunnalla on sampo a x V JN Toimiva VJN VJN toimii a x kurssi Vuodessa koulutettuja VJ:tä käytyjä kursseja/vartioita a indikaattorimuuttuja Vartiotoiminnan laatuun vaikuttavien tekijöiden vaikuttavuus Kuten sudenpentutoiminnasta myös vartiotoiminnasta halutaan löytää mitkä tekijät vaikuttavat toiminnan laatuun ja kuinka paljon, jotta tätä voitaisiin käyttää hyväksi tulevan toiminnan suunnittelussa ja strategiatyössä. 10
16 4.2.2 Vartiolaisten merkkisuorituksiin vaikuttavat tekijät Vaikka vartiotoiminnan laadun mittauksessa merkkisuorituksille annettiinkin pienempi paino, kuvaavat ne varsin hyvin itse ohjelman suoritusta ja antavat siten kuvan selittävien tekijöiden vaikutuksesta. Vaikutuksen selvittämiseksi luodaan merkkisuorituksista regressiomallit. 4.3 Vaeltajatoiminnan laatua selittävät tekijät Vuosiselosteista voidaan laadullisten tekijöiden lisäksi vaeltajatoiminnasta löytää vaeltajien määrä vaeltajaryhmissä, onko vaeltajaosastolla johtajaa, valtermannia, sekä viimeisen vuoden aikana koulutettujen valtermannien ja hankeohjaajien määrä. Valtermannien ja hankeohjaajien tarve ja vaihtuvuus on kuitenkin varsin pientä, joten näitä ei tarvitse lippukunnissa vuosittain kouluttaa. Vaeltajatoiminnassa vaeltajaryhmän käsite ei ole lippukunnilla useasti selvillä eikä välttämättä suurikaan määrä vaeltajia kuulu vaeltajaryhmään, joten vaeltajien määrää ryhmässä ei saa vuosiselostedatan avulla selville. Tämän takia vaeltajatoiminnan laatua selittämään jää vain valtermannin olemassaolo.[3] 4.4 Lippukunnan koon vaikutus toiminnan laatuun Elinvoimaisen lippukunnan rajana pidetään noin 80 jäsentä. Suuren lippukunnan kokona pidetään yli 120 jäsentä. Alle 40 jäsenen lippukuntia on, vaikka niiden toimintaedellytykset ovat heikot.[3] Koon vaikutusta lippukunnan toiminnan laatuun mitataan yksisuuntaisella varianssianalyysillä jakaen lippukunnat neljään luokkaan taulukon 6 mukaisesti. Koska ei ole mitään syytä olettaa lippukuntatoiminnan laatua normaalijakautuneeksi, luokkien eroavaisuuden tilastollista merkitsevyyttä tutkitaan Kruskal Wallisin testillä. Nollahypoteesina on, että kokoluokasta riippumatta toiminnan laadut ovat samasta populaatiosta eli ne eivät poikkea toisistaan tilastollisesti merkitsevästi. Jos nollahypoteesi ei päde, tutkitaan onko alle 40 jäsenen lippukuntien laatu muita huonompaa, vaikuttaako elinvoimaisen lippukunnan rajana pidetty 80 jäsentä toimintaan ja onko eroa ja vähintään 120 jäsenen lippukuntien välillä. Nollahypoteeseiksi tulevat siten varsinainen nollahypoteesi H 0 ja sen ollessa epätosi kolmen tutkittavan asian nollahypoteesit. H 0 : M 1 = M 2 = M 3 = M 4 H 10 : M 1 = M j, j {2,3,4} H 20 : M 2 = M j, j 3,4 H 30 : M 3 = M Lippukunnan kouluttautumisen vaikutus toiminnan laatuun Johtajien koulutus jakaantuu partiojohtajan peruskurssiin, tehtäväkohtaiseen koulutukseen sekä partiojohtajan jatkokurssiin. Partiojohtajan peruskurssi on vaatimuksena partiojohtaja- 11
17 Taulukko 6: Lippukuntien jako kokoluokkiin jäsenmäärän perusteella. Kokoluokka Luokka Koko 1 Hyvin pieni 39 2 Pieni Elinkykyinen Suuri 120 valtakirjalle, jota vaaditaan johtajilta tietyissä tehtävissä. Lisäksi peruskurssi toimii ennakkotietona muille johtajakursseille. Tästä johtuen tutkitaan erikseen partiojohtajan peruskurssin ja jatkokoulutuksen vaikutusta toiminnan laatuun Partionjohtajan peruskurssille osallistumisen vaikutus toiminnan laatuun Partionjohtajan peruskurssin osallistujamäärät ovat pienentyneet, joten onkin hyvä tarkastella, vaikuttaako kurssille osallistuminen toiminnan laatuun. Kruskal Wallisin testillä tutkitaan vaikuttaako PJ-kurssin käyminen lippukunnan toiminnan yleiseen laatuun Muun johtajakoulutuksen vaikutus toiminnan laatuun Muuksi koulutukseksi lasketaan tässä osastonjohtajakoulutus (akela, sampo ja valtermanni), lippukunnanjohtajakoulutus ja partionjohtajien jatkokoulutus eli Ko-Gi. Tarvetta kaikille ei ole vuosittain, mutta yhdelle tai kahdelle tarvetta usein on. Tutkitaan vaihtoehtoja osallistumisia ei ole lainkaan sekä osallistuminen yhdelle tai vähintään kahdelle eri kurssille. Kruskal Wallisin testillä tutkitaan muuhun johtajakoulutukseen osallistumisen vaikutusta lippukunnan toiminnan laatuun. 5 Tulokset 5.1 Sudenpentutoiminnan laatuun vaikuttavat tekijät Tutkitaan päteekö kohdassa määritelty nollahypoteesi H 0. Statistix-ohjelmistoon sijoitettiin liitteessä A.1 löytyvä taulukko, jonka tietoihin tehtiin lineaarinen regressioanalyysi, jonka tulokset löytyvät liitteestä A.2. Lineaarisen regressioanalyysin P-arvosta 0,0038, joka on selvästi alle 0,05:n havaitaan selitysasteen olevan merkitsevä, joten sudenpentutoiminnan laatua voidaan selittää ainakin yhdellä tekijöistä. Nollahypoteesi H 0 hylätään, joten sudenpentutoimintaan vaikuttavista tekijöistä muodostetaan lineaarinen regressiomalli. Alaspäinaskellus aloitetaan jo tehdystä regressioanalyysistä, jossa selittävistä tekijöistä poimitaan pois tekijöitä, jotka eivät ole tilastollisesti merkitseviä. Ensimmäisenä poistetaan indikaattorimuuttuja X LJN, jonka P-arvo on suurin 0,6149. Seuraavan regressioanalyysin tulokset näkyvät liitteessä A.3. 12
18 supelaatu RES FIT (a) Y supe vs FIT FIT (b) RES vs FIT RES RES Laumoja (c) RES vs X lauma LJ (d) RES vs X LJ Kuva 1: Sudenpentutoiminnan laadun lineaarisen regressiomallin diagnostiikkaa: (a)y supe vastaan sijoitus, (b) residuaalit vastaan sijoitus, (c) residuaalit vastaan X lauma, (d) residuaalit vastaan X LJ Selittäjän X V JN poistamisen havaitaan parantaneen hieman korjattua selitysastetta ja P- arvoa. Seuraavaksi mallista poistetaan tekijä X kurssi, jonka P-arvo on 0,2999. Seuraavan lineaarisen regressioanalyysin tulokset näkyvät liitteessä A.4. Selittäjän X kurssi poistaminen pienensi korjattua selitysastetta juuri ja juuri havaittavasti mutta paransi P-arvoa. Mallista poistetaan vielä tekijä X akela, jonka jälkeisen regressioanalyysin tulokset näkyvät liitteessä A.5. Tulokseksi saatiin 90 %:n luottamusvälillä tilastollisesti merkitsevä regressiomalli, jonka selitysaste on 30 % ja diagnostiikka kuvassa 1, sudenpentutoiminnan laadulle: Y supe = 0, ,67792 X LJ 1,3810 X lauma. (18) Kuvista katsottuna mallista löytyy puutteita, mikä oli myös selitysasteen perusteella havaittavissa. Sudenpentutoiminna laatu Y supe ei asetu lineaarisesti sovitettujen pisteiden kanssa vaan siinä on huomattavaa neliöllisyyttä ja jakaumaa. Residuaalikuvat ovat kuitenkin varsin hyvin kohinaa, joten selittäjien suhteen ei suurempia ongelmia ole. 13
19 5.2 Sudenpentujen merkkisuorituksiin vaikuttavat tekijät Kuten sudenpentujen toiminnan laatua, myös sudenpentujen merkkisuorituksia tutkittiin lineaarisella regressioanalyysillä ja tarvittaessa etsittiin regressiomalli alaspäinaskelluksella. Lähtötietoina merkkisuorituksissa käytetään liitteenä A.1 olevaa tilastoa Vaihemerkit Ensimmäisen regressioanalyysin tulokset löytyvät liitteestä A.6. Selityskertoimen P-arvo on 0,0096, joten nollahypoteesi hylätään. Ensimmäisenä mallista poistetaan selittäjä X kurssi. Toisen regressioanalyysin tulokset löytyvät liitteestä A.7, jonka perusteella mallista pudotetaan tekijä X LJN. Kolmannen analyysin tulokset löytyvät liitteestä A.8 ja näiden perusteella poistetaan mallista selittäjä X akela. Liitteestä A.9 löytyy viimeisen analyysin tulokset, joiden perusteella vuodessa suoritettavien taitomerkkien sudenpentukohtaisen määrän malliksi muodostuu Y Taito = 0, ,30002 X LJ 2,96268 X lauma. (19) Taitomerkit Sudenpentujen taitomerkkisuorituksiin vaikuttavien tekijöiden regressioanalyysi on esitetty liitteessä A.10. P-arvosta 0,1361 johtuen mikään selittäjistä ei ole tilastollisesti merkitsevä, joten nollahypoteesi pitää. 5.3 Vartiotoiminnan laatuun sekä vartiolaisten suorittamien luokka- ja taitomerkkien määrään vaikuttavat tekijät Vartiotoiminnan laatu, suoritetut merkit sekä mahdolliset niihin vaikuttavat tekijät on esitetty liitteessä B Lineaarinen regressioanalyysi Vartiotoiminnan laadun, luokkasuoritusten ja taitomerkkien osalta tehtiin lineaariset regressioanalyysit Statistix-ohjelmistolla. Tulokset ovat liitteissä B.2, B.3 ja B.4. Kuten tuloksista huomataan, P-arvot selittävien tekijöiden vaikutukselle ovat 0,1106, 0,16688 ja 0,8375. Selittävillä tekijöillä ei ole lineaarisen regressioanalyysin perusteella tilastollista merkitsevyyttä vartiotoiminnan laatuun tai suoritettujen merkkien määrään. Selittäviä tekijöitä tarkemmin tutkiessa voidaan selittäjät jakaa kahteen luokkaan. Vartiotoiminta muuttuu ohjelmauudistusten aikana ja vartiokoot ja lähijohtajakäsitys uudistuu. Tällä perusteella vartioiden koon ja vartionjohtajien määrän ja koulutusten tarkastelulla ei ole enää suurta merkitystä. Vartionjohtajaneuvosto ja ikäkausijohtajan asema jatkuu enemmän samanlaisena, näiden laatu jopa korostuu jatkossa. Siitä syystä selittäjät X V JN ja X sampo on syytä ottaa syvempään tarkasteluun. 14
20 5.3.2 Kruskal-Wallisin testi Selittäjät X V JN ja X sampo ovat indikaattorimuuttujia, joilla on vain yksi taso. Niin vartiotoiminnan laadulle kuin suoritetuille luokka- ja taitomerkeillekin suoritetaan Kruskal-Wallisin testi selittäjien X V JN ja X sampo suhteen. Liitteestä B.5 nähdään millä luottamustasolla sammon olemassaolo ja VJN:n toiminta vaikuttavat vartiotoiminnan laatuun. Sammon vaikutuksen luottamustaso on yli 98 % ja vartionjohtajaneuvoston vaikutuksen lähes 92 %. Sammon ja vartionjohtajaneuvoston toiminnan vaikutus luokkamerkkisuorituksiin on esitetty liitteessä B.6. VJN:n vaikutus luokkamerkkisuorituksiin on tilastollisesti merkitsevää luottamustasolla 98 % ja sammon vaikutus lähes tasolla 95 %. Taitomerkkien osalta liitteen B.7 mukaisesti vartionjohtajaneuvoston toiminta ei ole tilastollisesti merkitsevää ja sammon toiminta ei ole aivan tilastollisesti merkitsevää luottamustasolla 95 %. 5.4 Valtermannin vaikutus vaeltajatoiminnan laatuun Liitteessä C.2 on esitettyvaeltajatoiminnan tilastoille (liite C.1 tehty Kruskal Wallisin testi. Testin P-arvosta 0,2009 havaitsemme, että valtermannin olemassaololla ei ole tilastollista merkitsevyyttä vaeltajatoiminnan laatuun. 5.5 Lippukunnan jäsenmäärän vaikutukset lippukunnan laatuun Lippukunnat jaettiin neljään luokkaan kohdassa 4.4 kuvatun mukaisesti, jolloin saatiin liitteessä D.1 esitetty kokotilasto. Jakamalla taulukko koon perusteella neljään ryhmään, joille suoritettiin Kruskal Wallisin testi, saadaan liitteessä D.2 esitetyt tulokset. Tulosten perusteella testisuureen P arvo on 0,0107, joka on selvästi pienempi kuin 0,05, joten kokoluokkien välillä on tilastollisesti merkitseviä eroja eli hypoteesi H 0 ei päde ja vähintään 120 jäsenisten lippukuntien rankikeskiarvo on selvästi yli alle 40 jäsenisten ja jäsenisten lippukuntien rankikeskiarvon. Seuraavakaan nollahypoteesi H 10 ei siis päde. Kun Kruskal Wallisin testi tehdään kokoluokille 2, 3 ja 4 saadaan liitteen D.3 mukaiset tulokset, joissa P arvo on 0,373 eli kokoluokkien välillä on edelleen tilastollisesti merkitseviä eroja. Kokoluokan 2 eli jäsentä rankikeskiarvo on selvästi muita pienempi, joten kokoluokka 2 on tilastollisesti merkitsevästi eri kuin kokoluokat 3 ja 4. Hypoteesi H 20 ei siis päde. Kruskal Wallisin testi tehdään vielä kokoluokille 3 ja 4, jolloin saadaan liitteessä D.4 esitetyt tulokset, joista nähdään P arvon olevan 0,5676 eli kokoluokat 3 ja 4 eivät enää eroa tilastollisesti merkitsevästi toisistaan. Hypoteesi H 30 pätee. 5.6 Koulutuksen vaikutus lippukunnan laatuun Lippukunnan kokokotiedot, laatu sekä koulutustiedot löytyvät liitteestä E.1. Tilastoa tutkittaessa huomataan, että koulutusmäärät eri kokoluokissa ovat huomattavan erilaiset, joten lippukunnan koon ja koulutuksen välillä havaitaan yhteyttä. 15
21 Ensimmäisenä tutkitaan partionjohtajan peruskurssin käymisen vaikutusta toiminnan laatuun Kruskal Wallisin menetelmällä, jonka tulokset löytyvät liitteestä E.2. Tuloksista huomataan rankisummien olevan varsin lähellä toisiaan ja P-arvon ollessa 0,9456 voidaan todeta, että vuosittainen osallistuminen partiojohtajan peruskoulutukseen ei vaikuta merkittävästi toiminnan laatuun. Seuraavana tutkitaan jatkokoulutuksen vaikutusta toiminnan laatuun, minkä tulokset löytyvät liitteestä E.3. Tuloksista havaitaan P-arvon olevan 0,0254, joten jako luokkiin on tilastollisesti merkitsevä. Rankisummia tutkittaessa havaitaan vähintään kahdelle kurssille osallistuneiden rankisumman olevan huomattavasti suurempi kuin korkeintaan yhdelle osallistuneiden vaihtoehtojen 0 ja 1. Vähintään 2 kurssille osallistuvien lippukuntien laatu on siis parempaa. 6 Johtopäätökset 6.1 Laumojen koko ja laumanjohtajien määrä vaikuttavat sudenpentutoiminnan laatuun Kuten kohdassa 5.1 havaittiin, laumanjohtajien määrä vaikuttaa sudenpentutoiminnan laatuun 99,99 prosentin varmuudella. Pienemmällä 90 prosentin varmuudella lauman pieni koko laskee sudenpentutoiminnan laatua, sillä laumojen määrä sudenpentua kohden vaikutti negatiivisesti toiminnan laatuun. Kohdassa havaitaan lauman koon ja laumanjohtajien määrän lisäävän selvästi vaihemerkkien suoritusta, jopa merkitsevämmin kuin sudenpentutoiminnan laatua. Tilastojen perusteella voidaan siis havaita, että laumanjohtajia kannattaa olla useampia ja sudenpentulaumojen suuria. Tämä havainto tukee ajatusta, että yhden laumanjohtajan sudenpentulaumoja kannattaa yhdistää keskenään kahden laumanjohtajan laumaksi ja suuriin yhden laumanjohtajan laumoihin tulee rekrytoida lisää laumanjohtajia. Kohdan perusteella nämä tekijät eivät kuitenkaan vaikuta taitomerkkien määrään, kuten eivät muutkaan vuosiselosteessa analysoidut tekijät. 6.2 VJN ja sampo vaikuttavat vartiotoiminnan laatuun Kohdassa 5.3 esitettyjen tulosten perusteella vartionjohtajaneuvoston ja sammon toiminta ja olemassaolo parantavat vartiotoiminnan laatua ja lisäävät luokkamerkkisuoritusten määrää. Lisäksi sammon olemassaolo vaikuttaa taitomerkkisuorituksia lisäävästi. Tästä voidaankin päätellä lähijohtajien vertaistuen ja ikäkausijohtajien olemassaolon parantavan heidän johtamansa ikäkauden toimintaa. Vaikutusta on vartiotoiminnassa toisin kuin sudenpentutoiminnassa. Vartiotoiminnan ikäkausijohtajat ovat sudenpentujen johtajia nuorempia, joten jatkossa voidaan keskittyä tukemaan nuorempia johtajia. 6.3 Valtermannin vaikutus vaeltajatoiminnan laatuun Kohdassa 5.4 havaittiin, ettei valtermannin olemassaololla ole tilastollsita merkitsevyyttä vaeltajatoiminnan laatuun. Koska johtajilla on muissa ikäkausissa havaittu olevan vaikutusta laatuun, on syytä jatkossa kiinnittää huomiota vanhimmankin ikäkauden johtajan koulutukseen 16
22 ja tukeen. Vaeltajatoimintaan kun ei monissakaan lippukunnissa panosteta nuorempien ikäkausien vertaa. 6.4 Lippukunnan koko vaikuttaa toiminnan laatuun Kohdassa 5.5 havaittiin lippukunnan koon vaikuttavan toiminnan laatuun. Elinvoimaisen lippukunnan tunnusmerkkinä pidetty yli 80 jäsentä osoittautui toiminnan laadun kannalta tilastollisesti merkitseväksi rajaksi. Sen sijaan tilastollisesti ei enää ollut merkitsevää, onko jäseniä vai vähintään 120. Lisäksi havaittiin alle 40 jäsenen lippukuntien toiminnan olevan merkitsevästi vähemmän laadukasta kuin jäsenen lippukuntien toiminnan. Tilastojen perusteella on siis järkevää panostaa pienten lippukuntien jäsenmäärän kasvattamiseen yli 80 jäsenen ja ainakin yli 40 jäsenen sen ollessa muilta realiteeteilta mahdollista. 6.5 Koulutuksen vaikutukset toiminnan laatuun Kappaleessa 5.6 havaittiin, että vuosittainen partionjohtajan peruskurssille osallistuminen ei vaikuta toiminnan laatuun, mutta useammalle jatkotason kurssille osallistuminen parantaa toiminnan laatua. Todennäköisenä selittäjänä vuosittaisen partionjohtajan peruskurssin merkitsemättömyyteen on koulutuksen tarve. Lippukunnilla on erilaisia vuosia ja joinain kursseille osallistuu enemmän joinain vähemmän ihmisiä. Jos koulutettuja partionjohtajia on, he osaavat toimia, eikä heitä tarvita välttämättä joka vuosi lisää. Jatkokoulutuksen merkitsevyys puolestaan korostaa tehtävään johtavan koulutuksen tärkeyttä ja johtajien vaihtuvuuden merkittävyyttä. Kurssit tuovat uusia ideoita toimintaan ja vertaistukea pestissä. Strategian ja toiminnansuunnittelun kannalta on siis tärkeää mainostaa ja panostaa jatkokoulutukseen. Peruskurssin osalta jyrkkiä johtopäätöksiä ei kannata tehdä, sillä peruskurssin käyminen on vaatimus moniin vakuutusteknisiin etuihin. 6.6 Lineaaristen regressiomallien selitysasteet Kuten lineaaristen regressiomallien selitysasteista nähdään, vuosiselosteissa mitatut asiat eivät selitä suurinta osaa toiminnan laadusta. Vaikka vuosiselosteiden vakiokysymykset antavatkin hyvän kuvan muutoksesta ajan kuluessa, uudet ideat selittävistä tekijöistä olisivat tarpeen. Mitä enemmän selittäviä tekijöitä löytyy, sitä helpompi on etsiä kehityksen kohteita yleisen laadun parantamiselle. Viitteet [1] A.Niilo-Rämä: Partiojohtajan käsikirja, Suomen Partiolaiset Finlands Scouter ry, Helsinki (2008) [2] S.Iho: Tilastot 2007, Suomen Partiolaiset Finlands Scouter ry, Helsinki (2008) 17
23 [3] J.Juhola, R.Eela: Toimiva lippukunta, 2. painos, Suomen Partiolaiset Finlands Scouter ry, Helsinki (2002) [4] K.Ilomäki, E.Kuusela, T.Tulkki: Partio-ohjelma, 3. painos, Suomen Partiolaiset Finlands Scouter ry, Helsinki (2005) [5] J.Heinonen, A.Juote, T.Schildt, A.Veikkolainen: Partio toiveiden herättäjä ja pettymysten tuottaja, Kooste vuonna 2005 toteutetuista järjestökuva- ja eroamisen syyt tutkimuksista, Suomen Partiolaiset Finlands Scouter ry, Helsinki (2006) [6] J.S.Milton, J.C.Arnold: Introduction to Probability and Statistics, 3rd ed., CGraw Hill, inc., New York (1995) [7] P.Laitinen: Tilastollisen analyysin perusteet, Otatieto, Helsinki (2000) 18
24 A Sudenpentutoiminnan laatuun vaikuttavat tekijät A.1 Tilasto laumoja per LJ per kurssi/lj LJN Akela supelaatu v-merkit/supe t-merkit/supe
25 A.2 Sudenpentutoiminnan laadun ensimmäinen regressioanalyysi Statistix 8.1 Sudenpentulaatu, , 2:31:45 Unweighted Least Squares Linear Regression of SupeLaatu Predictor Variables Coefficient Std Error T P VIF Constant ,21 0,2320 LJ ,63 0,0008 1,2 Laumoja ,50 0,1429 1,2 Akela ,03 0,3084 1,2 Kurssi ,97 0,3377 1,0 LJN ,51 0,6149 1,3 R-Squared 0,3496 Resid. Mean Square (MSE) Adjusted R-Squared 0,2662 Standard Deviation Regression ,19 0,0038 Residual Total Cases Included 45 Missing Cases 0 A.3 Sudenpentutoiminnan laadun toinen regressioanalyysi Statistix 8.1 Sudenpentulaatu, , 2:32:45 Unweighted Least Squares Linear Regression of SupeLaatu Predictor Variables Coefficient Std Error T P VIF Constant ,30 0,2002 LJ ,83 0,0004 1,2 Laumoja ,58 0,1216 1,1 Akela ,35 0,1859 1,1 Kurssi ,05 0,2999 1,0 R-Squared 0,3453 Resid. Mean Square (MSE) Adjusted R-Squared 0,2798 Standard Deviation Regression ,27 0,0017 Residual Total
26 Cases Included 45 Missing Cases 0 A.4 Sudenpentutoiminnan laadun kolmas regressioanalyysi Statistix 8.1 Sudenpentulaatu, , 2:33:17 Unweighted Least Squares Linear Regression of SupeLaatu Predictor Variables Coefficient Std Error T P VIF Constant ,54 0,1314 LJ ,83 0,0004 1,2 Laumoja ,62 0,1128 1,1 Akela ,39 0,1724 1,0 R-Squared 0,3272 Resid. Mean Square (MSE) Adjusted R-Squared 0,2780 Standard Deviation Regression ,65 0,0009 Residual Total Cases Included 45 Missing Cases 0 A.5 Sudenpentutoiminnan laadun neljäs regressioanalyysi Statistix 8.1 Sudenpentulaatu, , 2:34:34 Unweighted Least Squares Linear Regression of SupeLaatu Predictor Variables Coefficient Std Error T P VIF Constant ,96 0,0566 LJ ,19 0,0001 1,1 Laumoja ,71 0,0943 1,1 R-Squared 0,2956 Resid. Mean Square (MSE) Adjusted R-Squared 0,2620 Standard Deviation Regression ,81 0,0006 Residual Total
Regressioanalyysi. Vilkkumaa / Kuusinen 1
Regressioanalyysi Vilkkumaa / Kuusinen 1 Regressioanalyysin idea ja tavoitteet Regressioanalyysin idea: Halutaan selittää selitettävän muuttujan havaittujen arvojen vaihtelua selittävien muuttujien havaittujen
LisätiedotRegressioanalyysi. Kuusinen/Heliövaara 1
Regressioanalyysi Kuusinen/Heliövaara 1 Regressioanalyysin idea ja tavoitteet Regressioanalyysin idea: Oletetaan, että haluamme selittää jonkin selitettävän muuttujan havaittujen arvojen vaihtelun joidenkin
LisätiedotTilastot 2011 Pääkaupunkiseudun Partiolaiset ry.
Tilastot 2011 Pääkaupunkiseudun Partiolaiset ry. 29.6.2012 Jarno Hakulinen Sisällys 1. Piirikohtaiset tilastot... 3 2. Vuosiselosteen palautuminen... 3 3. Tilastoissa käytettyjä termejä... 4 4. Jäsenistö...
LisätiedotToimintakilpailun säännöt. Etelä-Karjalan Partiolaiset ry
Toimintakilpailun säännöt Etelä-Karjalan Partiolaiset ry SISÄLLYSLUETTELO Partio-ohjelma Kilpailutoimintaan osallistuminen Koulutukset Kasvu Muut Säännöt astuvat voimaan 1.1.015 alkaen. 1 PARTIO-OHJELMA
Lisätiedot1. PÄÄTTELY YHDEN SELITTÄJÄN LINEAARISESTA REGRESSIOMALLISTA
Mat-2.104 Tilastollisen analyysin perusteet / Ratkaisut Aiheet: Avainsanat Päättely yhden selittäjän lineaarisesta regressiomallista Ennustaminen, Ennuste, Ennusteen luottamusväli, Estimaatti, Estimaattori,
LisätiedotTilastollisen analyysin perusteet Luento 8: Lineaarinen regressio, testejä ja luottamusvälejä
Tilastollisen analyysin perusteet Luento 8: Lineaarinen regressio, testejä ja luottamusvälejä arvon Sisältö arvon Bootstrap-luottamusvälit arvon arvon Oletetaan, että meillä on n kappaletta (x 1, y 1 ),
Lisätiedotxi = 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
LisätiedotSovellettu 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
LisätiedotYksisuuntainen varianssianalyysi (jatkoa) Heliövaara 1
Yksisuuntainen varianssianalyysi (jatkoa) Heliövaara 1 Odotusarvoparien vertailu Jos yksisuuntaisen varianssianalyysin nollahypoteesi H 0 : µ 1 = µ 2 = = µ k = µ hylätään tiedetään, että ainakin kaksi
LisätiedotTOIMINTASUUNNITELMA 2005
Partiolippukunta Susiveikot ry TOIMINTASUUNNITELMA 2005 Yleistä Partiolippukunta Susiveikot toimii vuonna 2005 Suomen Partiolaisten ohjelmaa toteuttaen. Vuoden päätapahtumana on lippukunnan kesäleiri,
LisätiedotYksisuuntainen varianssianalyysi (jatkoa) Kuusinen/Heliövaara 1
Yksisuuntainen varianssianalyysi (jatkoa) Kuusinen/Heliövaara 1 Odotusarvoparien vertailu Jos yksisuuntaisen varianssianalyysin nollahypoteesi H 0 : µ 1 = µ 2 = = µ k = µ hylätään, tiedetään, että ainakin
Lisätiedot-Toimii omalla tavallaan ja omien mahdollisuuksiensa mukaisesti, kuitenkin noudattaen arvoja ja toimintamalleja
Ikäkaudet Perhepartio -Uusin lisäys partiotoimintaan -Toimii omalla tavallaan ja omien mahdollisuuksiensa mukaisesti, kuitenkin noudattaen arvoja ja toimintamalleja -Perhepartio ei käytä vielä partio-ohjelmaa
LisätiedotVäliestimointi (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).
LisätiedotESITYKSEN KULKU. Ensiksi yleistä ikäkausista. Seuraavaksi ikäkaudet järjestyksessä. Todella nopea katsaus perhepartioon ja sisupartioon.
PARTION IKÄKAUDET ESITYKSEN KULKU Ensiksi yleistä ikäkausista. Seuraavaksi ikäkaudet järjestyksessä. Todella nopea katsaus perhepartioon ja sisupartioon. Esityksen päättäminen. YLEISTÄ IKÄKAUSISTA, PARTIOPOLUSTA
LisätiedotMenestyminen valintakokeissa ja todennäköisyyslaskussa
21.5.21 Menestyminen valintakokeissa ja todennäköisyyslaskussa Esa Pursiheimo 45761L 1 JOHDANTO...2 2 LÄHTÖTIEDOT JA OTOS...3 3 PÄÄSYKOETULOKSIEN YHTEISJAKAUMA...4 4 REGRESSIOANALYYSI...9 4.1 MALLI JA
LisätiedotOdotusarvoparien vertailu. Vilkkumaa / Kuusinen 1
Odotusarvoparien vertailu Vilkkumaa / Kuusinen 1 Motivointi Viime luennolta: yksisuuntaisella varianssianalyysilla testataan nollahypoteesia H 0 : μ 1 = μ 2 = = μ k = μ Jos H 0 hylätään, tiedetään, että
LisätiedotTilastollinen 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
LisätiedotSovellettu todennäköisyyslaskenta B
Sovellettu todennäköisyyslaskenta B Antti Rasila 16. marraskuuta 2007 Antti Rasila () TodB 16. marraskuuta 2007 1 / 15 1 Epäparametrisia testejä χ 2 -yhteensopivuustesti Homogeenisuuden testaaminen Antti
LisätiedotHarjoitus 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
LisätiedotJohdatus regressioanalyysiin. Heliövaara 1
Johdatus regressioanalyysiin Heliövaara 1 Regressioanalyysin idea Oletetaan, että haluamme selittää jonkin selitettävän muuttujan havaittujen arvojen vaihtelun selittävien muuttujien havaittujen arvojen
LisätiedotHarjoitus 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
LisätiedotMat Tilastollisen analyysin perusteet, kevät 2007
Mat-.14 Tilastollisen analyysin perusteet, kevät 7 7. luento: Tarina yhden selittään lineaarisesta regressiomallista atkuu Kai Virtanen 1 Luennolla 6 opittua Kuvataan havainnot (y, x ) yhden selittään
LisätiedotTILASTOT Ikäryhmät Ikäkausien suhteelliset osuudet Ikäkausien suhteellisten osuuksien muutos
TILASTOT 2015 4 Yhteenveto 7 Jäsenistö Suomen Partiolaisten jäsenet Jäsenmäärän muutos edellisvuoteen verrattuna: Jäsenmaksun maksaneet jäsenet Rekisteriin kirjatut jäsenet Ikäryhmät Ikäkausien suhteelliset
LisätiedotTilastollisen analyysin perusteet Luento 11: Epäparametrinen vastine ANOVAlle
Tilastollisen analyysin perusteet Luento 11: Epäparametrinen vastine ANOVAlle - Sisältö - - - Varianssianalyysi Varianssianalyysissä (ANOVA) testataan oletusta normaalijakautuneiden otosten odotusarvojen
LisätiedotTilastollisen 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
Lisätiedot1. YKSISUUNTAINEN VARIANSSIANALYYSI: AINEISTON ESITYSMUODOT
Mat-2.104 Tilastollisen analyysin perusteet / Ratkaisut Aiheet: Avainsanat: Yksisuuntainen varianssianalyysi Bartlettin testi, Bonferronin menetelmä, F-testi, Jäännösneliösumma, χ 2 -testi, Kokonaiskeskiarvo,
LisätiedotTA7, 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
LisätiedotTilastollisen analyysin perusteet Luento 10: Johdatus varianssianalyysiin
Tilastollisen analyysin perusteet Luento 10: Sisältö Varianssianalyysi Varianssianalyysi on kahden riippumattoman otoksen t testin yleistys. Varianssianalyysissä perusjoukko koostuu kahdesta tai useammasta
Lisätiedot1. REGRESSIOMALLIN SYSTEMAATTISEN OSAN MUOTO
Mat-2.104 Tilastollisen analyysin perusteet / Ratkaisut Aiheet: Avainsanat: Regressiodiagnostiikka Cooken etäisyys, Funktionaalinen muoto, Diagnostinen grafiikka, Diagnostiset testit, Heteroskedastisuus,
LisätiedotMat Tilastollisen analyysin perusteet. Painotettu PNS-menetelmä. Avainsanat:
Mat-2.104 Tilastollisen analyysin perusteet / Ratkaisut Aiheet: Avainsanat: Mallin valinta Painotettu PNS-menetelmä Alaspäin askellus, Askellus, Askeltava valikointi, Diagnostinen grafiikka, Diagnostiset
LisätiedotTilastollisen analyysin perusteet Luento 9: Moniulotteinen lineaarinen. regressio
Tilastollisen analyysin perusteet Luento 9: lineaarinen lineaarinen Sisältö lineaarinen lineaarinen lineaarinen Lineaarinen Oletetaan, että meillä on n kappaletta (x 1, y 1 ), (x 2, y 2 )..., (x n, y n
Lisätiedot1. USEAN SELITTÄJÄN LINEAARINEN REGRESSIOMALLI JA OSITTAISKORRELAATIO
Mat-2.104 Tilastollisen analyysin perusteet / Ratkaisut Aiheet: Avainsanat Usean selittäjän lineaarinen regressiomalli Estimaatti, Estimaattori, Estimointi, Jäännösneliösumma, Jäännöstermi, Jäännösvarianssi,
LisätiedotTestaa onko myrkkypitoisuus eri ryhmissä sama. RATK. Lasketaan kaikkien havaintoarvojen summa: k T i = = 486.
Mat-.103 Koesuunnittelu ja tilastolliset mallit Harjoitus 8, kevät 004 Esimerkkiratkaisut. 1. Myrkyllistä ainetta oli kaadettu jokeen, joka johtaa suurelle kalastusalueelle. Tie- ja vesirakennusinsinöörit
LisätiedotJohdatus varianssianalyysiin. Vilkkumaa / Kuusinen 1
Johdatus varianssianalyysiin Vilkkumaa / Kuusinen 1 Motivointi Luento 4: kahden riippumattoman otoksen odotusarvoja voidaan vertailla t-testillä H 0 : μ 1 = μ 2, T = ˉX 1 ˉX 2 s 2 1 + s2 2 n 1 n 2 a t(min[(n
LisätiedotKaksisuuntainen varianssianalyysi. Heliövaara 1
Kaksisuuntainen varianssianalyysi Heliövaara 1 Kaksi- tai useampisuuntainen varianssianalyysi Kaksi- tai useampisuuntaisessa varianssianalyysissa perusjoukko on jaettu ryhmiin kahden tai useamman tekijän
LisätiedotMat 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
LisätiedotABHELSINKI UNIVERSITY OF TECHNOLOGY
Tilastollinen testaus Tilastollinen testaus Tilastollisessa testauksessa tutkitaan tutkimuskohteita koskevien oletusten tai väitteiden paikkansapitävyyttä havaintojen avulla. Testattavat oletukset tai
LisätiedotHAVAITUT 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
LisätiedotYhden selittäjän lineaarinen regressiomalli (jatkoa) Ensi viikolla ei pidetä luentoa eikä harjoituksia. Heliövaara 1
Yhden selittäjän lineaarinen regressiomalli (jatkoa) Ensi viikolla ei pidetä luentoa eikä harjoituksia Heliövaara 1 Regressiokertoimien PNS-estimaattorit Määritellään havaintojen x j ja y j, j = 1, 2,...,n
LisätiedotKaksisuuntainen varianssianalyysi. Vilkkumaa / Kuusinen 1
Kaksisuuntainen varianssianalyysi Vilkkumaa / Kuusinen 1 Motivointi Luennot 6 ja 7: yksisuuntaisella varianssianalyysilla testataan ryhmäkohtaisten odotusarvojen yhtäsuuruutta, kun perusjoukko on jaettu
LisätiedotABHELSINKI UNIVERSITY OF TECHNOLOGY
Johdatus regressioanalyysiin Regressioanalyysin idea Oletetaan, että haluamme selittää jonkin selitettävän muuttujan havaittujen arvojen vaihtelun selittävien muuttujien havaittujen arvojen vaihtelun avulla.
LisätiedotTilastollisen analyysin perusteet Luento 2: Tilastolliset testit
Tilastollisen analyysin perusteet Luento 2: Tilastolliset testit Sisältö Tilastollisia testejä tehdään jatkuvasti lukemattomilla aloilla. Meitä saattaa kiinnostaa esimerkiksi se, että onko miesten ja
Lisätiedot54. 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
Lisätiedot1. 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
LisätiedotYleistetyistä lineaarisista malleista
Yleistetyistä lineaarisista malleista Tilastotiede käytännön tutkimuksessa -kurssi, kesä 2001 Reijo Sund Klassinen lineaarinen malli y = Xb + e eli E(Y) = m, jossa m = Xb Satunnaiskomponentti: Y:n komponentit
LisätiedotKorrelaatiokertoinen määrittely 165
kertoinen määrittely 165 Olkoot X ja Y välimatka- tai suhdeasteikollisia satunnaismuuttujia. Havaintoaineistona on n:n suuruisesta otoksesta mitatut muuttuja-arvoparit (x 1, y 1 ), (x 2, y 2 ),..., (x
LisätiedotTOIMINTASUUNNITELMA 2006
Partiolippukunta Susiveikot ry TOIMINTASUUNNITELMA 2006 Yleistä Partiolippukunta Susiveikot toimii vuonna 2006 Suomen Partiolaisten ohjelmaa toteuttaen. Vuoden päätapahtumana on lippukunnan kesäleiri,
LisätiedotSovellettu 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
LisätiedotMat Tilastollisen analyysin perusteet, kevät 2007
Mat-.104 Tilastollisen analyysin perusteet, kevät 007 8. luento: Usean selittäjän lineaarinen regressiomalli Kai Virtanen 1 Usean selittäjän lineaarinen regressiomalli Selitettävän muuttujan havaittujen
LisätiedotPartiolippukunta Ryttylän Eräveikot ry
1 Partiolippukunta Ryttylän Eräveikot ry Partiovuoden 2003 toiminta oli monipuolista ja aktiivista. Jokaisella laumalla ja vartiolla oli osaavat ja innostuneet johtajat, mistä tuloksena oli lukuisat suoritetut
LisätiedotSisällysluettelo 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
LisätiedotAalto-yliopisto, Matematiikan ja systeemianalyysin laitos /Malmivuori MS-A0501 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi,
Aalto-yliopisto, Matematiikan ja systeemianalyysin laitos /Malmivuori MS-A0501 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi, kesä 2016 Laskuharjoitus 5, Kotitehtävien palautus laskuharjoitusten
LisätiedotTOIMINTASUUNNITELMA
Partiolippukunta Susiveikot ry TOIMINTASUUNNITELMA 15.8.2011-14.8.2012 Yleistä Partiolippukunta Susiveikot toimii toimintakaudella 15.8.2011-14.8.2012 partio-ohjelmaa toteuttaen. Toimintakauden päätapahtuma
Lisätiedot1. 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
LisätiedotLohkoasetelmat. Vilkkumaa / Kuusinen 1
Lohkoasetelmat Vilkkumaa / Kuusinen 1 Motivointi 1/3 Kaksisuuntaisella varianssianalyysilla voidaan tutkia kahden tekijän A ja B vaikutusta sekä niiden yhdysvaikutusta tutkimuksen kohteeseen Kaksisuuntaisessa
LisätiedotLPKJ-BAROMETRI Jarno Hakulinen. Suomen Partiolaiset Finlands Scouter ry
LPKJ-BAROMETRI 213 21.1.213 Jarno Hakulinen SISÄLLYSLUE TTE LO 1. Yleistä... 3 2. Taustaa... 3 2.1. Vastanneet piireittäin... 3 2.2. Lippukunnanjohtajan ikä... 4 2.3. Lippukunnanjohtajan toimikaudet lippukunnassa...
LisätiedotToimintasuunnitelma 2016
Partiolippukunta Vihterä ry Toimintasuunnitelma 2016 Mahdollistamme alueen lapsille ja nuorille laadukasta ja mielekästä partiotoimintaa Yleistä toiminnasta Partiolippukunta Vihterä ry:n tarkoituksena
LisätiedotVARIANSSIANALYYSI 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.
Lisätiedot10. laskuharjoituskierros, vko 14, ratkaisut
10. laskuharjoituskierros, vko 14, ratkaisut D1. Eräässä kokeessa verrattiin kahta sademäärän mittaukseen käytettävää laitetta. Kummallakin laitteella mitattiin sademäärät 10 sadepäivän aikana. Mittaustulokset
Lisätiedot2. 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
LisätiedotTOIMINTASUUNNITELMA 2009
Partiolippukunta Susiveikot ry TOIMINTASUUNNITELMA 2009 Yleistä Partiolippukunta Susiveikot toimii vuonna 2009 uutta partiohjelmaa toteuttaen. Vuoden päätapahtuma on Susiveikkojen oma 30-vuotisjuhlakesäleiri.
LisätiedotKvantitatiiviset 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
Lisätiedot2. TILASTOLLINEN TESTAAMINEN...
!" # 1. 1. JOHDANTO... 3 2. 2. TILASTOLLINEN TESTAAMINEN... 4 2.1. T-TESTI... 4 2.2. RANDOMISAATIOTESTI... 5 3. SIMULOINTI... 6 3.1. OTOSTEN POIMINTA... 6 3.2. TESTAUS... 7 3.3. TESTIEN TULOSTEN VERTAILU...
Lisätiedot[MTTTA] TILASTOMENETELMIEN PERUSTEET, KEVÄT 209 https://coursepages.uta.fi/mttta/kevat-209/ HARJOITUS 5 viikko 8 RYHMÄT: ke 2.5 3.45 ls. C6 Leppälä to 08.30 0.00 ls. C6 Korhonen to 2.5 3.45 ls. C6 Korhonen
LisätiedotToimintasuunnitelma vuodelle 2008
MANKKAAN ERÄSUDET RY Sivu 1/5 Partiolippukunta Mankkaan Eräsudet ry Mankkaan Eräsusien viidettätoista toimintavuotta leimaavat uudistuksen tuulet. Tavoitteena on ottaa syksyllä 2008 käyttöön Suomen Partiolaisten
LisätiedotJos nyt on saatu havaintoarvot Ü ½ Ü Ò niin suurimman uskottavuuden
1.12.2006 1. Satunnaisjakauman tiheysfunktio on Ü µ Üe Ü, kun Ü ja kun Ü. Määritä parametrin estimaattori momenttimenetelmällä ja suurimman uskottavuuden menetelmällä. Ratkaisu: Jotta kyseessä todella
LisätiedotTilastollisen analyysin perusteet Luento 6: Korrelaatio ja riippuvuus tilastotieteessä
Tilastollisen analyysin perusteet Luento 6: Korrelaatio ja riippuvuus tilastotieteessä Sisältö Riippumattomuus Jos P(A B) = P(A)P(B), niin tapahtumat A ja B ovat toisistaan riippumattomia. (Keskustelimme
LisätiedotSudenpentuluotsi (Yliakela) Sudenpentuluotsi johtaa sudenpentuosastoa ja vastaa sen toiminnasta.
Sudenpentuluotsi (Yliakela) Sudenpentuluotsi johtaa sudenpentuosastoa ja vastaa sen toiminnasta. Sudenpentuosaston johtaminen: - seuraa laumojen toimintaa ja huolehtii, että se on sudenpentuohjelman mukaista,
Lisätiedot1. Tilastollinen malli??
1. Tilastollinen malli?? https://fi.wikipedia.org/wiki/tilastollinen_malli https://en.wikipedia.org/wiki/statistical_model http://projecteuclid.org/euclid.aos/1035844977 Tilastollinen malli?? Numeerinen
Lisätiedot¼ ¼ joten tulokset ovat muuttuneet ja nimenomaan huontontuneet eivätkä tulleet paremmiksi.
10.11.2006 1. Pituushyppääjä on edellisenä vuonna hypännyt keskimäärin tuloksen. Valmentaja poimii tämän vuoden harjoitusten yhteydessä tehdyistä muistiinpanoista satunnaisesti kymmenen harjoitushypyn
LisätiedotSusiveikkojen toiminnan painopisteitä ovat laadukas peruspartiotoiminta kokouksissa, retkillä ja leireillä johtajahuolto jäsenmäärän kasvattaminen
Partiolippukunta Susiveikot ry TOIMINTASUUNNITELMA 15.8.2010 14.8.2011 Yleistä Partiolippukunta Susiveikot toimii toimintakaudella 15.8.2010-14.8.2011 partio-ohjelmaa toteuttaen. Toimintakauden päätapahtuma
LisätiedotLohkoasetelmat. Kuusinen/Heliövaara 1
Lohkoasetelmat Kuusinen/Heliövaara 1 Kiusatekijä Kaikissa kokeissa kokeen tuloksiin voi vaikuttaa vaihtelu, joka johtuu kiusatekijästä. Kiusatekijä on tekijä, jolla on mahdollisesti vaikutusta vastemuuttujan
LisätiedotLAHDEN ALUEEN PARTIOLAISET RY
LAHDEN ALUEEN PARTIOLAISET RY TOIMINTASUUNNITELMA JA TALOUSARVIO 2017 Sisältö YLEISTÄ... 2 LAHTELAISTEN LIPPUKUNTIEN TOIMINTA... 2 TOIMINTAA KAIKILLE IKÄKAUSILLE... 3 Muistelemispäivä... 3 Ryhmänohjaajakoulutus...
LisätiedotSusiveikkojen toiminnan painopisteitä ovat laadukas peruspartiotoiminta kokouksissa, retkillä ja leireillä johtajahuolto jäsenmäärän kasvattaminen.
Partiolippukunta Susiveikot ry TOIMINTASUUNNITELMA 15.8.2012-14.8.2013 Yleistä Partiolippukunta Susiveikot toimii toimintakaudella 15.8.2011-14.8.2012 partio-ohjelmaa toteuttaen. Toimintakauden päätapahtuma
LisätiedotVuonna 2013 on tarkoitus rekrytoida uusia vartion- ja laumanjohtajia lippukuntaan.
TOIMINTASUUNNITELMA 1. YLEISTÄ Lippukunnan tarkoituksena on edistää partiolaisen myönteistä kokonaiskehitystä. Se pyrkii kasvattamaan terveitä, sosiaalisen vastuunsa tuntevia yksilöitä. Tähän sisältyy
LisätiedotSovellettu todennäköisyyslaskenta B
Sovellettu todennäköisyyslaskenta B Antti Rasila 15. marraskuuta 2007 Antti Rasila () TodB 15. marraskuuta 2007 1 / 19 1 Tilastollisia testejä (jatkoa) Yhden otoksen χ 2 -testi varianssille Kahden riippumattoman
LisätiedotSovellettu todennäköisyyslaskenta B
Sovellettu todennäköisyyslaskenta B Antti Rasila 8. marraskuuta 2007 Antti Rasila () TodB 8. marraskuuta 2007 1 / 15 1 Tilastollisia testejä Z-testi Normaalijakauman odotusarvon testaus, keskihajonta tunnetaan
LisätiedotTavoitteena on, että vanhempia kutsutaan lippukunnan tapahtumiin. Tavoitteena on, että lippukuntaan perustetaan vanhempainneuvosto.
1 Yleistä Partiolippukunta Lapin Kiehiset ja Kivekkäät toimii Sodankylän alueella ja kuuluu Lapin partiopiiriin. Taustayhteisönä toimii Sodankylän seurakunta. Lippukunta pitää sodankyläistä partioperinnettä
LisätiedotPARTIOLIPPUKUNTA SUSIVEIKOT ry
PARTIOLIPPUKUNTA SUSIVEIKOT ry TOIMINTAKERTOMUS 2008 PARTIOLIPPUKUNTA SUSIVEIKOT ry TOIMINTAKERTOMUS 2008 Yleistä Partiolippukunta Susiveikot toimi vuonna 2008 kevätkauden Suomen Partiolaiset - Finlands
Lisätiedot1. YKSISUUNTAINEN VARIANSSIANALYYSI: AINEISTON ESITYSMUODOT
imat-2.104 Tilastollisen analyysin perusteet / Tehtävät Aiheet: Avainsanat: Ysisuuntainen varianssianalyysi Bartlettin testi, Bonferronin menetelmä, F-testi, Jäännösneliösumma, χ 2 -testi, Koonaisesiarvo,
LisätiedotSovellettu todennäköisyyslaskenta B
Sovellettu todennäköisyyslaskenta B Antti Rasila 30. marraskuuta 2007 Antti Rasila () TodB 30. marraskuuta 2007 1 / 19 1 Lineaarinen regressiomalli ja suurimman uskottavuuden menetelmä Minimin löytäminen
LisätiedotNäistä standardoiduista arvoista laskettu keskiarvo on nolla ja varianssi 1, näin on standardoidulle muuttujalle aina.
[MTTTP1] TILASTOTIETEEN JOHDANTOKURSSI, kevät 2019 https://coursepages.uta.fi/mtttp1/kevat-2019/ HARJOITUS 3 Joitain ratkaisuja 1. x =(8+9+6+7+10)/5 = 8, s 2 = ((8 8) 2 + (9 8) 2 +(6 8) 2 + (7 8) 2 ) +
LisätiedotSisällysluettelo ESIPUHE... 4 ALKUSANAT E-KIRJA VERSIOON... 5 SISÄLLYSLUETTELO... 6 1. JOHDANTO TILASTOLLISEEN PÄÄTTELYYN... 8 2. TODENNÄKÖISYYS...
Sisällysluettelo ESIPUHE... 4 ALKUSANAT E-KIRJA VERSIOON... 5 SISÄLLYSLUETTELO... 6 1. JOHDANTO TILASTOLLISEEN PÄÄTTELYYN... 8 1.1 INDUKTIO JA DEDUKTIO... 9 1.2 SYYT JA VAIKUTUKSET... 11 TEHTÄVIÄ... 13
LisätiedotVastepintamenetelmä. Kuusinen/Heliövaara 1
Vastepintamenetelmä Kuusinen/Heliövaara 1 Vastepintamenetelmä Vastepintamenetelmässä pyritään vasteen riippuvuutta siihen vaikuttavista tekijöistä approksimoimaan tekijöiden polynomimuotoisella funktiolla,
LisätiedotTilastollisen analyysin perusteet Luento 4: Testi suhteelliselle osuudelle
Tilastollisen analyysin perusteet Luento 4: Sisältö Testiä suhteelliselle voidaan käyttää esimerkiksi tilanteessa, jossa tarkastellaan viallisten tuotteiden osuutta tuotantoprosessissa. Tilanne palautuu
LisätiedotAki 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...
LisätiedotVuonna 2012 on tarkoitus rekrytoida uusia vartion- ja laumanjohtajia lippukuntaan.
TOIMINTASUUNNITELMA 1. YLEISTÄ Lippukunnan tarkoituksena on edistää partiolaisen myönteistä kokonaiskehitystä. Se pyrkii kasvattamaan terveitä, sosiaalisen vastuunsa tuntevia yksilöitä. Tähän sisältyy
LisätiedotLohkoasetelmat. Heliövaara 1
Lohkoasetelmat Heliövaara 1 Kiusatekijä Kaikissa kokeissa, kokeen tuloksiin voi vaikuttaa vaihtelu joka johtuu kiusatekijästä. Kiusatekijä on tekijä, jolla mahdollisesti on vaikutusta vastemuuttujan arvoon,
LisätiedotVALTIOTIETEELLINEN TIEDEKUNTA TILASTOTIETEEN VALINTAKOE Ratkaisut ja arvostelu < X 170
VALTIOTIETEELLINEN TIEDEKUNTA TILASTOTIETEEN VALINTAKOE 4.6.2013 Ratkaisut ja arvostelu 1.1 Satunnaismuuttuja X noudattaa normaalijakaumaa a) b) c) d) N(170, 10 2 ). Tällöin P (165 < X < 175) on likimain
LisätiedotToimintakertomus!vuodelle!2008!
TÖÖLÖNSINISETRY TOIMINTAKERTOMUS 12.3.2009 Toimintakertomusvuodelle2008 Yleistä Vuosi 2008 oli partiolippukunta Töölön Siniset ry:n 75. toimintavuosi. Toimipaikkamme on edelleentöölöjakolotöölönkatu34:ssä.uusirakenteillaolevaeräkämppäonkirkkonummella,
LisätiedotToimintasuunnitelma vuodelle 2007
MANKKAAN ERÄSUDET RY Sivu 1/5 Partiolippukunta Mankkaan Eräsudet ry Mankkaan Eräsusien neljättätoista toimintavuotta leimaavat lukuisat tapahtumat. Vuosi 2007 on partioliikkeen 100-vuotis juhlavuosi ja
LisätiedotMat Tilastollisen analyysin perusteet
/ Mat-2.21 04 Tilastollisen analyysin perusteet Tentti 24.5.2013/Virtanen Kirjoita selvasti jokaiseen koepaperiin alia mainitussa jarjestyksessa: Mat-2.2104 Tap 24.5.2013 opiskelijanumero kirjain TEKSTATEN
LisätiedotNäistä 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 =
LisätiedotTOIMINTASUUNNITELMA 2014
1 TOIMINTASUUNNITELMA 2014 n Partiolaiset ry toteuttaa partiotoimintaa lapsille ja nuorille n kunnassa. Lippukunta on Lounais-Suomen Partiopiiri ry:n ja Suomen Partiolaiset ry:n jäsen. Vuonna 2014 lippukunta
Lisätiedotedellyttää valintaa takaisinpanolla Aritmeettinen keskiarvo Jos, ½ Ò muodostavat satunnaisotoksen :n jakaumasta niin Otosvarianssi Ë ¾
ËØÙ ÓØÓ Ø Mitta-asteikot Nominaali- eli laatueroasteikko Ordinaali- eli järjestysasteikko Intervalli- eli välimatka-asteikko ( nolla mielivaltainen ) Suhdeasteikko ( nolla ei ole mielivaltainen ) Otos
LisätiedotMTTTA1 Tilastomenetelmien perusteet 5 op Luento , osa 1. 1 Kokonaisuudet johon opintojakso kuuluu
5.3.2018/1 MTTTA1 Tilastomenetelmien perusteet 5 op Luento 5.3.2018, osa 1 1 Kokonaisuudet johon opintojakso kuuluu https://www10.uta.fi/opas/opintojakso.htm?rid=14600 &idx=1&uilang=fi&lang=fi&lvv=2017
LisätiedotTöölön Siniset ry. Vanhempainilta
Töölön Siniset ry Vanhempainilta 30.8.2006 Töölön Siniset ry:n rakenne Vuosikokous Hallitus Lippukunnajohtaja Johtajat Akela Sampo Valtermanni LJN Laumanjohtaja VJN Vartionjohtaja Hankeohjaaja Laumat Vartiot
LisätiedotPartiolippukunta Ryttylän Eräveikot ry
1 Partiolippukunta Ryttylän Eräveikot ry 1 Johdanto 2 Jäsenistö 3 Sudenpentuosasto 4 Vartio-osasto 5 Vaeltajaosasto 6 Johtajisto 7 Kilpailutoiminta ja riihitys 8 Koulutus 9 Tiedotus 10 Talous 11 Kokoontumistilat
LisätiedotTestejä suhdeasteikollisille muuttujille
Ilkka Mellin Tilastolliset menetelmät Osa 3: Tilastolliset testit Testejä suhdeasteikollisille muuttujille TKK (c) Ilkka Mellin (007) 1 Testejä suhdeasteikollisille muuttujille >> Testit normaalijakauman
LisätiedotVuonna 2014 on edelleen tarkoitus rekrytoida uusia vartion- ja laumanjohtajia lippukuntaan ja pyrkiä kasvattamaan jäsenmäärää.
TOIMINTASUUNNITELMA 1. YLEISTÄ Lippukunnan tarkoituksena on edistää partiolaisen myönteistä kokonaiskehitystä. Se pyrkii kasvattamaan terveitä, sosiaalisen vastuunsa tuntevia yksilöitä. Tähän sisältyy
Lisätiedot