TULOSTEN ESITTÄMINEN OMA ROOLINI TESTAUKSESSA MILLOIN ON TIEDETTÄVÄ JOTAKIN TULOSTEN ESITTÄMISESTÄ? Hanna-Riitta Kymäläinen

Transkriptio

1 TULOSTEN ESITTÄMINEN Hanna-Riitta Kymäläinen Helsingin yliopisto Maatalous-metsätieteellinen tiedekunta Agroteknologian laitos OMA ROOLINI TESTAUKSESSA Mieti, millainen tai millaisia rooleja sinulla on ollut suhteessa tekstiilien testaukseen Testitulosten lukija ja/tai käyttäjä Testausmenetelmien käyttäjä esim. harjoitustyössä, opinnäytetyössä, tutkimuksessa Testauksen tekijä tekstiilituotannossa, kuluttajatutkimuksessa jne. Muu, mikä a b a b MILLOIN ON TIEDETTÄVÄ JOTAKIN TULOSTEN ESITTÄMISESTÄ? 1. Kun perehdyn jo tehtyyn tutkimukseen Tutkimusraporttien lukeminen Testaustuloksiin perehtyminen esim. mitä tarkoittaa käytännössä, kun kankaan 1 testaustulos on ja kankaan testaustulos on y? Tästä lisää myöhemmin tällä luennolla. Kun tutkin itse Kokeelliset harjoitustyöt Opinnäytteet Tutkimushankkeet; huom. myös tutkimusten toistettavuus Virallinen testaus Sanallisen, numeerisen, taulukkomuotoisen ja kuvallisen esityksen ymmärtäminen Karttunen 199 1

2 MITÄ TULOKSET VOIVAT OLLA (SFS 57) Mitattuja arvoja Silmämääräisen arvioinnin perusteella tehtyjä havaintoja Koekäytön perusteella tehtyjä havaintoja Johdettuja tuloksia Muita havaintoja tehdyistä testeistä Testaustuloksia voidaan havainnollistaa Taulukoilla Valoku Graafisilla esityksillä PERUSKÄSITTEITÄ Tällä luennolla esiteltävät käsitteet ovat tyypillisiä esimerkkejä tilastollisista tunnusluvuista, joita käytetään testaustulosten ilmoittamisessa Tarvitset niitä ymmärtääksesi testaustuloksia kirjoittaessasi itse raportteja N ja n Esimerkissä valmistetaan puseroa, joista valitaan tutkittaviksi kpl. N tarkoittaa yleensä perusjoukon kokoa N = puseroa n (tai N) tarkoittaa yleensä otoksen kokoa n = puseroa N ja n ovat siis lukumääriä, kappalemääriä Niitä käytetään yleensä kerrottaessa tutkimusaineistosta tilastollisten tunnuslukujen yhteydessä Esimerkiksi: m = 3 g (ka, n=) Eli puserot painoivat keskimäärin 3 g, joka on puseron massan (m) keskiarvo Huomaa: massa on arkikielessä ja jopa standardeissa usein paino

3 TYYPILLISIÄ ESIMERKKEJÄ STANDARDEISSA Erilliset tulokset koepaloille Esim. viiden langan pituudet 5 cm, 9 cm, 7 cm, 5 cm ja 51 cm. Keskiarvo ( ) / 5 = 9, (cm) 5 (cm) Variaatiokertoimet tai hajonnat Keskihajonta 1,9 cm; keskivirhe,9 cm Variaatiokerroin 3,9 Vaihteluväli 7 cm 5 cm Varmuusrajat, luottamusvälit (95 %, 99 %) 95 % väli,1 cm, 51,5 cm 99 % väli 7, cm, 5, cm Vaihteluväli, maksimi ja minimi Vaihteluväli li = pienin ja suurin arvo Edellyttää, että tulokset voidaan järjestää suuruusjärjestykseen (ordinaaliasteikon tasoiset muuttujat), esim. spray-testin tulokset Kvantitatiivisille (vähintään intervalliasteikon tasoisille) muuttujille voidaan ilmoittaa myös vaihteluvälin pituus, esim. cm Maksimi = suurin arvo Ecelissä ma Minimi = pienin arvo Ecelissä min Keskiarvo (, µ tai ka) (otos)keskiarvo tarkoittaa yleensä aritmeettista keskiarvoa (erotuksena tilastotieteessä käytettävistä muista keskiarvoista) Laskukaava n 1 = = n n n i= 1 i jossa n = otoksen koko Lasketaan siis kaikki tulokset yhteen ja jaetaan niiden lukumäärällä Ecelissä average 3

4 Keskihajonta (σ, s tai SD) Tunnusluku, joka kuvaa, kuinka kaukana muuttujan arvot ovat keskimäärin niiden (aritmeettisesta) keskiarvosta Laskukaava n 1 σ = ( i ) n i= 1 jossa n = otoksen koko, = yksittäinen tulos ja = otoskeskiarvo Lasketaan siis yksittäisten tulosten ja keskiarvon erotusten neliöt yhteen, jaetaan saatu summa otoskoolla ja otetaan saadusta luvusta lopuksi neliöjuuri Ecelissä stdev Keskivirhe ( σ tai SE) (Keskiarvon) keskivirhe = otoskeskiarvon keskihajonta Kaava tai pienille otoksille σ = σ n σ σ = n 1 jossa σ = keskihajonta ja n = otoksen koko Lasketaan siis jakamalla keskihajonta otoskoon neliöjuurella Kertoo arvion luotettavuudesta, kun otoskeskiarvon perusteella arvioidaan populaation keskiarvoa Käytännöllinen nyrkkisääntö: keskivirhe sopii keskihajonnan sijasta tilanteisiin, joissa n vaihtelee Havainnollinen esimerkki keskiarvosta ja hajonnasta A B C D E Kuva 1. Materiaalien A-E vetolujuudet (N) 7 rinnakkaiskokeen tuloksina. Huom. Keskiarvoksi jokaiselle materiaalille A-E tulee pyöristettynä,1!

5 Edellisessä kalvossa esitetyn aineiston keskiarvot, keskihajonnat ja keskivirheet A B C D E Kuva. Materiaalien A-E vetolujuudet (N). Pylväs = keskiarvo, jana = keskihajonta (±SD) A B C D E Kuva 3. Materiaalien A-E vetolujuudet (N). Pylväs = keskiarvo, jana = keskivirhe (±SE). Variaatiokerroin (CV) CV, coefficient of variation Kertoo (prosenteiksi laskettuna), kuinka monta prosenttia keskihajonta on otoksen keskiarvosta Sen avulla voidaan vertailla erilaisten jakaumien keskittymistä Kaava CV = σ / joka usein kerrotaan %:lla jossa σ = keskihajonta ja = otoskeskiarvo Luottamusväli Otoksen perusteella laskettu väli, jonka uskotaan (jollakin todennököisyydellä) sisältävän todellisen muuttujan arvon Usein käytetään 95 % (tai 99 %) luottamusväliä Tällöin on siis 5 (tai 1 %) riski, että otoskeskiarvo ei sisällykään luottamusvälin alueelle Laskukaava 95 % luottamusvälille ( 1.9σ / n, + 1.9σ / n) n n jossa σ = keskihajonta, n = otoksen koko ja = otoskeskiarvo 9 % luottamusvälille 1,9 korvataan,5:lla Otoskeskiarvo on luottamusvälin keskipiste 5

6 Esimerkki luottamusvälin käytöstä raportissa Kymäläinen TULOSTEN ESITTÄMINEN ENNEN-JÄLKEEN -KOEASETELMASSA Muutokset: ennen-jälkeen Tulokset ennen käsittelyä ja sen jälkeen, esim. Vanhentaminen, SFS 59 Höyrytys, SFS 7 Kastelu, SFS 337 Kulutus Pesu Värjäys Prosentuaaliset muutokset TESTAUSSELOSTEEN OSAT (SFS 57 ) 1. Asiakirjan nimi. Tunnistetiedot Asiakirja Testauslaboratorio Asiakas 3. Testauskohteen kuvaus. Tilatun työn n kuvaus (vrt. tutkimuksen tavoite!) 5. Testausmenetelmät Välineet Näytteenotto Menetelmät Alihankkijat Tulosten laskenta. Testaustulokset 7. Päiväys ja allekirjoitukset. Mahdolliset liitteet, poikkemat, korjaukset ja lisäykset

7 Testausselosteen taulukkomalli (kuva: SFS-EN ISO ) MITEN TOIMIN ERI TILANTEISSA Tulosten lukeminen Virallinen testaaminen Harjoitustyöt Gradu tai muu opinnäytetyö Tieteellinen artikkeli TULOSTEN HAVAINNOLLISTAMINEN Miksi? Kuvan lukeminen on usein havainnollisempaa kuin sanallisen kuvauksen, numeroiden tai taulukon Miten? Pylväskuviot Käyrät Piirakkakuviot (Taulukot) 7

8 Esimerkki taulukosta Taulukko 1. Kuitujen kosteuspitoisuudet (RH 5 %, T = ºC), 5 rinnakkaiskoetta Kuitu Kosteuspitoisuus (%) keskiarvo keskihajonta Villa 1,7 1,5 Silkki, 1,1 Puu 9, 1,3 Pellava 15, 1,9 Modaali 11, 1,3 Polyamidi,,3 Polyesteri,5,1 Elastaani 1,, Swinker & Hines Esimerkkejä pylväskuvioista Looginen käyttö Looginen käyttö kosteuspitoisuus, % kosteuspitoisuus, % silkki puu modaali polyesteri elastaani silkki puu modaali polyesteri elastaani Kuva 1. Eri kuitujen kosteuspitoisuuksia (RH 5 %) Kuva. Kuitujen kosteuspitoisuudet (RH 5 %, T = ºC). Pylväs = 5 rinnakkaiskokeen keskiarvo, jana = keskihajonta (±SD).

9 Kymäläinen Esimerkkejä käyristä Looginen käyttö Virheellinen käyttö min kosteuspitoisuus, % kosteuspitoisuus, % silkki puu modaali polyesteri elastaani Kuva 3. Villan ja n kosteuspitoisuudet 1 h koejakson aikana (RH 5 %, T = ºC) Kuva. Kuitujen kosteuspitoisuudet (RH 5 %, T = ºC) Kymäläinen 9

10 Esimerkkejä piirakkakuvioista Looginen käyttö Virheellinen käyttö puu puupolyesteri silkki puu modaali polyesteri elastaani Kuva 5. Kuitujen osuudet kangasvalikoimassa (%) Kuva. Kuitujen kosteuspitoisuudet (RH 5 %, T = ºC) KESKEISIÄ KYSYMYKSIÄ KUVIEN JA YLEENSÄ TULOSTEN TULKINNASSA (1) Mikä tutkimuksen tavoite oli? Lue raportin otsikko ja tutkimuksen tavoite Millaista aineistoa tulokset koskevat? Aineiston koko ja valinta Tutkimusmenetelmä ja tutkimuksen tausta Tutkimusmenetelmän tarkkuus KESKEISIÄ KYSYMYKSIÄ KUVIEN JA YLEENSÄ TULOSTEN TULKINNASSA () kosteuspitoisuus, % Mitä kuva kertoo? Lue kuvateksti / taulukon teksti Katso - ja y-akselin muuttujat ja yksiköt Vertaile tuloksia teoriaan tai muiden tutkimusten tuloksiin silkki puu modaali polyesteri elastaani Kuva. Kuitujen kosteuspitoisuudet (RH 5 %, T = ºC). Pylväs = 5 rinnakkaiskokeen keskiarvo, jana = keskihajonta (±SD).

11 KESKEISIÄ KYSYMYKSIÄ KUVIEN JA YLEENSÄ TULOSTEN TULKINNASSA (3) Mikä on Paljon tai suurta Vähän tai pientä Selvää tai suuntaa-antavaa Hyvää ja huonoa Lukija arvioi ja tulkitsee lukemaansa Tutkijan tehtävä on kertoa tekstissä tai ainakin antaa vihje, onko kuvattu asia suuri tai pieni, huomattava tai vähämerkityksinen KESKEISIÄ KYSYMYKSIÄ KUVIEN JA YLEENSÄ TULOSTEN TULKINNASSA () Eroavatko testatut materiaalit oikeasti toisistaan Tunne tutkittava asia Tilastollinen eroavuus Käytä merkitsevä -termiä hallitusti kosteuspitoisuus, % silkki puu modaali polyesteri elastaani Swinker & Hines KESKEISIÄ KYSYMYKSIÄ KUVIEN JA YLEENSÄ TULOSTEN TULKINNASSA (5) Mitä kuva kertoo ja mitä se ei kerro Se kertoo Mitä on tutkittu Parhaimmillaan tulokset siitä, mitä on tutkittu Saatat myös nähdä, mitä puutteita oli Tutkimuksessa Raportoinnissa Alun perin yksinkertaiselta ja selkeältäkin näyttävän taulukon takaa löytyy suuri joukko varauksia, epävarmuuksia ja vertailuongelmia? 11

12 JOS ET YMMÄRRÄ KUVAN SANOMAA m σ Σ ø χϑ Etsi lisätietoa tietoa,, esim. Testausmenetelmä 5 Symbolien ja muuttujien selityksiä 3 Termien suomennoksia Tilastollisista testeistä ja niiden muuttujista (esim. *p<.1) Keskustele muiden kanssa ja kysy neuvoa Ole kriittinen Toisinaan: unohda koko juttu! Kuva voi olla huonosti tehty tai visualisoitu Aihe voi olla liian eri planeetalta Kaikkea ei kannatakaan yrittää ymmärtää (harkitse silti, johtuuko se järkevästä kriittisyydestä vai laiskuudesta) log(z) log(v) MITEN VOIN HYÖDYNTÄÄ MUIDEN SAAMIA TULOKSIA OMASSA TILANTEESSANI Oppia tuloksista (itse asiasta) ja hyödyntää oppimaani Saada vertailutuloksia omiin kokeisiini Saada ideoita koeasetelmista Nähdä, miten tutkimusmenetelmiä käytetään Katsoa mallia tulosten esittämistavoista omaa raporttiani varten Harjoitella lukutaitoa ja lähdekriittisyyttä MUISTISÄÄNTÖJÄ RAPORTOINTIIN Taulukon teksti tulee taulukon yläpuolelle Katso aina, että olet tulosten lisäksi kertonut kuvissa ja taulukoissa mitatut suureet (esim. venymä) ja yksiköt (esim. mm) Kuvan ja taulukon tekstin pitäisi olla niin havainnollinen, että kuvan/taulukon ymmärtää lukematta perustekstiä Karttunen 199 Kuvateksti tulee kuvan alapuolelle Tulokset esitetään kertaalleen, ei siis sekä taulukossa että kuviossa (perusperiaate) 1

13 Lähteet Alkula, T., Pöntinen, S. & Ylöstalo, P Sosiaalitutkimuksen kvantitatiiviset menetelmät. WSOY. Heikkilä, J Tilastotieteen ABC-kirja 1. Yliopistopaino. Hirsjärvi, S., Remes, P. & Sajavaara, P Tutki ja kirjoita. Kirjayhtymä. Karttunen, H Datan käsittely. CSC, Yliopistopaino. Kymäläinen, H.-R.. Rakennusmateriaaleihin käytettävän n ja kuituhampun laatu. HY, MATEK julkaisuja 3, Yliopistopaino. Ranta, E., Rita, H., Kouki, J Biometria. Yliopistopaino. Rita, H.. Onko käytettävä keskihajontaa vai keskivirhettä. HY. SFS 57. Testaustulosten esittäminen. Suomen Standardisoimisliitto, Helsinki. SFS-EN ISO Tekstiilit. Kemiallinen pesu ja viimeistely. Osa 1: Tekstiilien ja vaatteiden puhdistettavuuden arviointi. Suomen Standardisoimisliitto, Helsinki. Swinker, M.E. & Hines, J.D.. Understanding concumers perception of clothing quality: a multidimensional approach. International Journal of Consumer Studies 3, : 1-3. Harjoituksia yksin, yhdessä ja/tai opettajan johdolla tehtäviksi 1. Tutustu tekstiilien tai tekstiilimateriaalien testaustuloksiin. Mitä tulokset kertovat? Jäitkö kaipaamaan jotakin tietoa?. Etsi erityyppisistä raporteista tuloskuvia ja taulukoita. Arvioi, mitä hyvää ja mitä kehitettävää niissä on. 3. Tee itse (kokeellisesta) harjoitustyöstä raportti. Kokeile erilaisia tulosten esittämistapoja ja arvioi niiden käyttökelpoisuutta.. Tutustu käyttämäsi taulukkolaskenta- tai tilasto-ohjelman (esim. Ecel, SPSS) havainnollistamiskeinoihin. Arvioi eri kuviotyyppien käyttökelpoisuutta tekstiilien testaustulosten esittämiseen. 5. Tutustu mihin tahansa tilastotieteen perusoppikirjaan ja sen esittelemiin mahdollisuuksiin tulosten esittämisessä.. Valitse sopiva aineisto ja laske siitä erilaisia tunnuslukuja. 13