Kimmo Vehkalahti: Osinkoja kolmelle kurssille (24.2.2016) Facebookin uutisvirrasta osui silmiini Timo Harakan päivitys, jossa käsiteltiin pörssiyhtiöiden jakamia osinkoja. Linkkinä oli Selvitys 50 pörssiyhtiöstä, jonka oli julkaissut ideologiakriittiseksi verkkojulkaisuksi itseään kutsuva Revalvaatio (www.revalvaatio.org). Linkin ohessa näkynyt taulukko veti aamutuimaan minua puoleensa vastustamattomasti, ja niinpä käytin peruuntuneelta palaverilta vapautuneet tunnit sen parissa, kehitellen pienen lisätehtävän nyt meneillään oleville kolmelle tilastotieteen kurssilleni: 1. Data-analyysi Survo- ja SPSS-ohjelmistoilla 2. Lineaaristen mallien sovellukset 3. Monimuuttujamenetelmät Kaikilla näillä kursseilla opitaan käsittelemään, analysoimaan ja visualisoimaan tilastollisia aineistoja ja tekemään johtopäätöksiä reaalimaailman ilmiöistä. Kurssit ovat jatko-osia Suomen ensimmäiselle tilastotieteen MOOCille, siis kaikille avoimelle verkkokurssille, joka käynnistettiin Helsingin yliopistossa syksyllä 2015 (http://mooc.helsinki.fi/course/view.php?id=10). Jatkotkin oli tarkoitus järjestää MOOCeina, mutta se haaste jäi vielä odottamaan. Ohessa on seitsemän työvaiheitani esittävää kuvaa. Osa vaiheista on tästä häivytetty, koska ne juuri ovat tehtäviksi tarkoitettuja. Kuvat 1-5 näyttävät, miten siirsin aineiston sellaiseen muotoon, että sitä voidaan työstää jollain tilastollisella ohjelmistolla. Itse käytin vapaasti saatavaa avoimen lähdekoodin Survo R ohjelmistoa (www.survo.fi). Kursseilla käytetään myös sellaisia ohjelmistoja kuin IBM SPSS, R, SAS, Stata ja Arc. Helpotan tehtävää olennaisesti jakamalla aineiston sellaisessa muodossa, josta sen saa ladattua helposti kaikkiin näihin ohjelmistoihin. Kuvat 6 ja 7 edustavat data-analyysin perusteita hieman pidemmälle jatkavien, kahden jälkimmäisen kurssin tyypillisiä visualisointeja. Kuvaa 6 tarkastellaan jo alustavasti data-analyysin kurssilla. Kuva 7 vaatii pohjaksi monimuuttuja-analyyseja. Kumpaakaan kuvaa ei voi piirtää ennen kuin on tehty aineiston muokkauksia, joita harjoitellaan kaikilla kursseilla. Sitä ennen pitää tutustua aineistoon, kuten kursseilla jatkuvasti opetellaan tekemään. Vaikka tässä käytetty aineisto on varsin pieni, se tarjoaa kiinnostavia näköaloja kyseiseen ilmiöön. Kuten aina, mitä enemmän ymmärtää ilmiön sisällöstä, sen syvällisempiä valotuksia pystyy datan avulla tuomaan esiin. (Itse en ole mikään tämän aihealueen asiantuntija, mutta lueskelin pinnallisesti Revalvaatio.org:in tulkintoja ja olin näkevinäni kuvissani yhteyksiä niihin. Revalvaatio.org:iin minulla ei ole mitään yhteyksiä.) 1
Kuva 1: Näkymä aineistoon revalvaatio.org-sivustolla. Kuva 2: Näkymä aineistoon em. sivustolta ladatussa dokumentissa. 2
Kuva 3: Näkymä aineistoon Excelissä (talletettu PDF:stä Acrobatilla). Kuva 4: Näkymä aineistoon Survon toimituskentässä (siirretty Excelistä). 3
Kuva 5: Näkymä aineistoon Survon datatiedostossa (FILE SHOW). Kuva 6: Lineaaristen mallien sovellukset kurssille tyypillinen kuva aineistosta. 4
Kuva 7: Monimuuttujamenetelmät kurssille tyypillinen kuva aineistosta. Tehtävät: Kaikki kurssit: Siirrä aineisto käyttämääsi ohjelmistoon Tutustu aineistoon kuvin ja tunnusluvuin Suorita tarvittavat muunnokset Data-analyysi Survo- ja SPSS-ohjelmistoilla Laadi yhden selittäjän lineaarinen regressiomalli Arvioi mallin oletusten voimassaoloa diagnostisin tarkasteluin Lineaaristen mallien sovellukset Rakenna yhden tai useamman selittäjän regressiomalli Visualisoi ja tulkitse malli- ja havaintodiagnostiikka Monimuuttujamenetelmät Tiivistä usean muuttujan vaihtelua Visualisoi ja tulkitse analyysitulokset Tehtävien palautusohjeet kurssien Moodle-alueilla. Aineisto seuraavalla sivulla: 5
FILE SHOW OSINGOT MASK=AAAAAAA---------- FILE LOAD +OSINGOT CUR+2 Yhtiö LV14 LV15 TV14 TV15 OS15 OS16 Aktia 68 64 13 13 32 43 Amer Sports 114 204 22 46 53 65 Atria 41 29 7 6 11 11 Cargotec 127 213 26 43 35 52 Citicon 165 149 13 6 89 33 Digia 4 8 1 2 1 2 Elisa 305 312 55 47 210 223 eq 9 13 2 3 18 18 Finnair -73 122-17 24 0 0 Fiskars 43 47 13 39 56 57 F-secure 19 20 4 9 25 19 Fortum x 1085 808 143-78 1154 977 HKScan 56 10-6 0 27 8 Huhtamäki 175 215 15 29 62 68 Kemira 153 102 26 25 81 81 Kesko 151 195 37 71 149 248 Kone 1036 1242 242 311 616 718 Konecranes 116 63 33 25 62 62 Lassila & Tikanoja 49 50 8 10 29 33 Lemminkäinen 36 37 3 9 0 3 Metso 351 555 93 74 217 157 Metsa Board 117 199 9 30 39 60 Neste Oil 150 699 18 74 166 256 Nokia 170 1688-1408 346 524 1560 Nokian Renkaat 309 296 53 34 194 202 Nordea 4324 4709 953 1042 2501 2584 Norvestia 5 13 0 2 5 12 Okmetic 6 8 1 3 12 8 Oriola-KD 65 63 11 12 0 24 Orion 272 267 57 54 183 183 Outokumpu -243 228-8 41 0 0 Pohjola 548 625 107 120 137 153 Raisio 7 42 0 5 22 26 Sampo 1759 1888 220 232 1092 1204 Sanoma 134-124 29 6 33 16 Sponda 152 178 22-98 54 54 SRV 25 24 3 4 4 6 SSAB -11-26 21 71 0 0 Stockmann -82-53 4-15 0 0 StoraEnso 400 1059 30 31 237 260 TeliaSonera 2285 1562 482 231 1390 1389 Tieto 61 125 22 29 95 99 Tikkurila 64 64 15 11 35 35 UPM 674 1142 155 159 374 415 Uponor 63 71 20 26 31 32 Vaisala 26 30 6 6 16 17 Valmet 72 120 21 30 37 52 Wärtsilä 522 587 106 124 227 237 YIT 114 66 19 7 23 28 Ålandsbanken 22 30 5 6 6 9 6