Seurantojen otoskoon arviointi RKTL:ssä

Samankaltaiset tiedostot
MTT, Metla, RKTL ja Tiken tilastot matkalla Luonnonvarakeskukseen

Tilastollisen tutkimuksen vaiheet

Tutkimustiedosta päätöksentekoon

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

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

Matemaatikot ja tilastotieteilijät

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

1. Tilastollinen malli??

Mitä eri tutkimusmetodeilla tuotetusta tiedosta voidaan päätellä? Juha Pekkanen, prof Hjelt Instituutti, HY Terveyden ja Hyvinvoinnin laitos

VAIKUTTAVA YMPÄRISTÖTUTKIMUS

pitkittäisaineistoissa

Riistantutkimus ulkoisten paineiden ristitulessa

Ilkka Mellin Tilastolliset menetelmät Osa 2: Otokset, otosjakaumat ja estimointi Estimointi

Luonnonvarakeskus sektoritutkimuslaitosten tulevaisuus

Bayes-mallinnus siltana teorian ja empiirisen evidenssin välillä

Luento-osuusosuus. tilasto-ohjelmistoaohjelmistoa

Mitä on laadullinen tutkimus? Pertti Alasuutari Tampereen yliopisto

Osa 2: Otokset, otosjakaumat ja estimointi

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

pitkittäisaineistoissa

Kokemuksia ja näkemyksiä teollisuusmatematiikan koulutuksen kehittämisestä

Suomen virallisen tilaston verkkoportaali - väylä luotettavaan tilastotietoon. Tilastokirjaston asiakasaamu

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

Mittaamisen hyödyt. Heli Valkeinen, erikoistutkija, TtT TOIMIA-verkoston koordinaattori

Vaikutusten mittaaminen. Hannes Enlund Fimea Lääkehoitojen arviointi

MS-A0501 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi

Kuntamaisemasta apua omaan päätöksentekoomme. Kaupunginjohtaja Kari Karjalainen Kuntamaisema Seminaari

Luonnonvarakeskus uusi tutkimusorganisaatio Hannu Raitio Ylijohtaja

MS-A0502 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi

LYNETIN AINEISTOPOLITIIKKA JA SEURAAVAT ASKELEET

TIETOINEN HAVAINTO, TIETOINEN HAVAINNOINTI JA TULKINTA SEKÄ HAVAINNOLLISTAMINEN

Pikajohdatus bayesilaiseen tilastoanalyysiin ja monimuuttuja-analyysiin

806109P TILASTOTIETEEN PERUSMENETELMÄT I Hanna Heikkinen Esimerkkejä estimoinnista ja merkitsevyystestauksesta, syksy (1 α) = 99 1 α = 0.

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

Leena Lehtomaa, Varsinais-Suomen ELYkeskus

MS-A0501 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi

Tilastollinen päättely II, kevät 2017 Harjoitus 2A

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B

Tilastotiede ottaa aivoon

TUTKIMUSAINEISTON ANALYYSI. LTKY012 Timo Törmäkangas

Tieteen julkisuus ja tiedeviestintä. Esa Väliverronen

TIEDE KUULUU KAIKILLE. Helsingin yliopisto Pirjo Hiidenmaa

Tässä luvussa mietimme, kuinka paljon aineistossa on tarpeellista tietoa Sivuamme kysymyksiä:

Psykologia tieteenä. tieteiden jaottelu: TIETEET. EMPIIRISET TIETEET tieteellisyys on havaintojen (kr. empeiria) tekemistä ja niiden koettelua

Kysely tutkijoiden asiantuntijaroolissa saamasta palautteesta. Tulosten käyttö

Palvelusetelikokeilun arvioinnista

ESIPUHE... 3 SISÄLLYSLUETTELO JOHDANTO... 6

Aineistokoko ja voima-analyysi

MTTTP1 Tilastotieteen johdantokurssi Luento JOHDANTO

MS-A0501 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi

Tutkimustoiminnan tiedonkeruu ammattikorkeakouluilta Kota-amkota-seminaari

Jatkuvatoiminen monitorointi vs. vuosittainen näytteenotto

MS-C2103 Koesuunnittelu ja tilastolliset mallit (5 op)

MS-A0502 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi

LUONNONVARA- JA YMPÄRISTÖAINEISTOT AVOIMIKSI

Mitä kalibrointitodistus kertoo?

Tieteidenvälisyys Sotkua, järjestystä vai viisautta?

Yhteistyöaineiden edustajan puheenvuoro

Tilastotieteen kertaus. Kuusinen/Heliövaara 1

PROFESSORILIITON STRATEGIA VUOTEEN 2022

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

Miten tutkimuksen tietovarannot liittyvät etiikkaan ja viestintään? Tutkimusaineiston elinkaari

tilastotieteen kertaus

Työkalujen merkitys mittaamisessa

P(X = x T (X ) = t, θ) = p(x = x T (X ) = t) ei riipu tuntemattomasta θ:sta. Silloin uskottavuusfunktio faktorisoituu

Estimointi. Vilkkumaa / Kuusinen 1

Tekstin referee-käsittely

Näytteenotto asumisterveysasetuksen näkökulmasta Pertti Metiäinen

Valtion tutkimuslaitoksia uudistetaan - miten käy ruoan ja uusiutuvien luonnonvarojen tutkimuksen?

Tietoinen (kirjallinen) lupa

ENG3043.Kand Kandidaatintyö ja seminaari aloitusluento Tutkimussuunnitelman laatiminen

Tilastotiede ottaa aivoon

HYVINVOINTIVALTION RAHOITUS

Infrastruktuuritarpeet energia-alalla Riitta Kyrki-Rajamäki Lappeenrannan teknillinen yliopisto

Tähtitieteen käytännön menetelmiä Kevät 2009

Päihde- ja mielenterveysjärjestöt tutkimustoimijoina DOSENT TI JORMA NIEMELÄ MIPA-HANKE / DIAK

3.6 Su-estimaattorien asymptotiikka

Metsäbiotalous 2020 Päättäjien Metsäakatemia Majvik,

Ennustamisen ja Optimoinnin mahdollisuudet

AKL Tiedolla johtaminen. Kenneth Ekström- Faros Group

Johdatus lapsivaikutusten arviointiin

Tutkimustoiminnan tiedonkeruu yliopistoilta ja ammattikorkeakouluilta Kota-Amkota-seminaari

3 Yleistä estimointiteoriaa. Olemme perehtuneet jo piste-estimointiin su-estimoinnin kautta Tässä luvussa tarkastellaan piste-estimointiin yleisemmin

LYNETin AINEISTOPOLITIIKKA

Kant Arvostelmia. Informaatioajan Filosofian kurssin essee. Otto Opiskelija 65041E

Seurantatieto tarkentuu eri mittausmenetelmien tuloksia yhdistäen

NÄYTTEENLUOVUTTAJIEN TIEDOTTAMINEN JA KÄYTTÖTARKOITUKSEN MUUTOKSET ARPO AROMAA

Ruokavalion henkilökohtaiset vaikutukset esiin data-analytiikalla

Arkkitehtuurien tutkimus Outi Räihä. OHJ-3200 Ohjelmistoarkkitehtuurit. Darwin-projekti. Johdanto

TIETEELLISTEN SEURAIN VALTUUSKUNNAN STRATEGIA

Mitä on tutkimus ja tutkijan työ? Luonnonvarakeskus

DUAALIMALLIHANKE. Teemu Rantanen Laurea-amk

Muutama teema. Heikki Mannila

MS-A0501 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi

Kvantitatiivisen aineiston analyysi

MS-C2103 Koesuunnittelu ja tilastolliset mallit (5 op)

Terveyden edistämisen vaikutus vai vaikuttavuus? Vaikuttavuuden seurannan mahdollisuudet

Tilastotieteen rooli uuden tieteellisen tiedon tuottamisessa Tieteen ja tutkimuksen lähtökohtia

Saaristomeri Kestävän kalatalouden mallialue Tiedosta ratkaisuja kestäviin valintoihin

Tutkimustoiminnan tiedonkeruu ammattikorkeakouluilta Kota-amkota-seminaari

Transkriptio:

Seurantojen otoskoon arviointi RKTL:ssä Mika Kurkilahti MTT 23.8.2012

Miksi seurantoja tehdään? RKTL:lle esitetään jatkuvasti paljon kysymyksiä Mikä on eläinkantojen koko ajallisesti ja alueellisesti, paljonko voi metsästää, kalastaa? Onko kannan rakenne (ikä, sukupuoli, pituus/paino) ennallaan, terveellä pohjalla? Mitä tapahtuu 1, 3, 5 vuoden kuluttua? Ylittääkö/alittaako eläinkannan koko suojelun suotuisan tason, voidaanko suojelu purkaa vaiko pitääkö suojelu aloittaa? Miksi eläinten määrä on nousussa/laskussa? Kuinka paljon, miten, missä, milloin, miksi, entä jos?

Miksi seurantoja tehdään II? 1. Seurantojen tarvetta ohjaa politiikka 2. Yhteiskunta tarvitsee tietoa poliittisen päätöksenteon tueksi Yleiskielessä sanalla politiikka tarkoitetaan usein johonkin tiettyyn kokonaisnäkemykseen tai aatteeseen pohjautuvaa toimintaa, jolla pyritään vaikuttamaan valtiollisiin, valtioiden välisiin tai yhteiskunnallisiin asioihin tai jolla hoidetaan niitä Politiikka tarkoittaa julkisyhteisön kuten valtion tai kunnan päätöksentekoa ja siihen liittyvää toimintaa Politiikka on ihmisten tekemiä päätöksiä yhteisistä asioista niiden eteenpäin viemiseksi

Miksi seurantojen otoskokoa pitäisi arvioida? Rahaa ja resursseja on vain rajoitetusti Voidaanko seurannalla luotettavasti vastata niihin kysymyksiin mitä varten se on perustettu? Lopputulemana seurantakohtaisesti arvio kustannustehokkuudesta tutkimusasetelman ja havainto/näyte- tai informaatiomäärän näkökulmasta Pitääkö otoskokoa/tietomäärää laskea, nostaa vai pitää ennallaan? Samalla tulee evaluoitua koko seurantaprosessi myös muista näkökulmista

Seurannat toteutetaan tieteellisiä menetelmiä hyväksi käyttäen Tiede on järjestelmällistä uuden tiedon tavoittelua Ihannekäsitys tiedonmuodostuksesta korostaa tieteellisten menetelmien käyttöä. Tällöin aineisto hankitaan ja se käsitellään tiedeyhteisön hyväksymällä tavalla, ja tuloksia arvioidaan tiede-instituution toimintaa ohjaavien periaatteiden mukaan. Seurantojen täytyy olla luotettavia, toistettavia, läpinäkyviä, julkiselle kritiikille avoimia Seurantojen tulokset, menetelmät ja aineistot julkaistaan julkisiksi

Epävarmuus Tieteen luonteeseen kuuluu jatkuva kyseenalaistaminen ja epäily esitettyjä hypoteeseja kohtaan => itsekorjautuva prosessi Edes hallitsevat näkemykset eivät ole kritiikin ulottumattomissa Täyttä tieteellistä varmuutta asioista on harvoin ja laaja-alaisia ja kauaskantoisia päätöksiä joudutaan tekemään eriasteisen epävarmuuden Tutkittavassa ilmiössä esiintyvä epävarmuus (mallivirhe, hajonta) pitää huomioida suunnittelussa ja raportoida tulosten yhteydessä Hyvällä suunnittelulla pienennetään epävarmuutta

Koska rahat ovat tiukassa pitäisi seurannat tehdä mahdollisimman tehokkaasti Seurannoissa ainakin kolme lähestymistapaa tehokkuuteen 1. Prosessitehokkuus 2. Resurssitehokkuus 3. Tutkimusasetelman tehokkuus Otoskoko ja/tai tarvittavan informaation määrä Paljonko maksaa?

Päätöksen teko Seuranta prosessina YHTEISKUNTA Tulkinta, Tieteellinen neuvonanto, julkaisu Kysymykset joihin halutaan vastauksia Minkälaista neuvonantoa Tutkimuslaitos Tarkkuus? Toistettavuus? Seurantatulos Analyysi/estimointi Mitkä parametrit Mitä analyysejä / metodiikkaa Epävarmuuden estimointi Tiedon hallinta Datan keruu / näytteenotto Asetelma / otoskoko

Asiakasnäkökulma Päätöksen teko Tutkimuslaitos Kysymykset joihin halutaan vastauksia Tulkinta, Tieteellinen neuvonanto, (julkaisu) Minkälaista neuvonantoa Tarkkuus? Toistettavuus? Seurantatulos Analyysi/estimointi Mitkä parametrit Mitä analyysejä / metodiikkaa Epävarmuuden estimointi Tiedon hallinta Datan keruu/ näytteenotto Asetelma / otoskoko

Päätöksen teko YHTEISKUNTA Tutkimusasetelma- ja otoskokonäkökulma Tutkimuslaitos Kysymykset joihin halutaan vastauksia Minkälaista neuvonantoa Tarkkuus? Toistettavuus? Tulkinta, Tieteellinen Neuvonanto, julkaisu Mitkä parametrit Mitä analyysejä / metodiikkaa Seurantatulos Analyysi /estimointi Tiedon hallinta Epävarmuuden estimointi Datan keruu / näytteenotto Asetelma / otoskoko

Otoskokoa määritettäessä on tiedettävä iso joukko asioita ketjun eri osista Päätöksen teko YHTEISKUNTA 1) Kysymykset joihin halutaan vastauksia 3) Tarkkuus? Toistettavuus? Tulkinta, Tieteellinen Neuvonanto, julkaisu 2) Minkälaista neuvonantoa 4) Mitä analyysejä / metodiikkaa Seurantatulos Analyysi /estimointi Epävarmuuden estimointi Tiedon hallinta Datan keruu / näytteenotto 5) Mitkä parametrit 6) Asetelma / otoskoko

Optimointi sen suhteen mitä aineistoa ja informaatiota kannattaa käyttää? Raakaaineisto Manuaaliset Automaattiset Ennustemallit Rekisterit Kyselyt/ Haastattelut Kansalaishavainnot Toiminnan harjoittajat JKettunen

Osallistujat seurantaprosessissa Seurantaprosessin osa 1) Kysymykset joihin halutaan vastauksia Osallistujat Päättäjät ja tutkijat 2) Minkälaista neuvonantoa? Päättäjät ja tutkijat 3) Tarkkuus ja toistettavuus? Päättäjät, tutkijat, statistikot 4) Mitä analyysejä ja metodiikkaa? Tutkijat, statistikot/mallintajat 5) Mitkä muuttujat ja parametrit? Tutkijat, statistikot/mallintajat 6) Asetelma / otoskoko? Statistikot/mallintajat, tutkijat

Aikataulu ja vaiheistus (RKTL:n näkökulma) 1. Suunnittelu 3. Laskenta 2. Asiakasnäkökulma 4.Käytäntöönvienti 1. Suunnittelu - vuosi 2012-2013 (2014?) (RKTL, LYNET?) Saadaan kytkettyä muuhun tutkimuslaitoksen suunnitteluun Vuoden 2013 (2014) resursointi Vuonna 2012-2013 rahoitushakemus sisään (mihin?) 2. Asiakasnäkökulma (RKTL) 3. Laskenta (RKTL, LYNET?, yliopistokumppanit) Tarvitaan ulkopuolista rahoitusta 4. Käytäntöönvienti (RKTL) Muutetaan seurantoja projektin tulosten perusteella

Resurssit ja rahoitus Ilman ulkopuolista rahoitusta ei kannata aloittaa (edellisen sivun vaihe 3; laskenta ei onnistu omin voimin =>go/no go - päätös Hanke tarvitsee usean osaamisalueen ihmisiä Biologia jne., seurantaprojektin vastuutukija (löytyy ja pitäisi riittää) Yhteiskunta, talous (löytyy mutta tn. ei riitä) Mallinnus, statistiikka (löytyy mutta ei riitä) Projektihallinto (löytyy, riittää) Tarvitaan ulkopuolisia yhteistyökumppaneita (yliopistot, LYNET?) Tarvitaan ulkopuolista rahaa, mutta mistä? (VM tuottavuusohjelma?, MMM?, YM?, tiederahoittajat)

LYNET-hanke? Yhteistyö osa-alueittain RKTL SYKE: VPD ja MSD RKTL METLA: erityisesti riistalajit, porolaidun SYKE METLA? MTT muut? Vahvuudet Tn. kaikilla tutkimuslaitoksilla samanlaiset ongelmat Uudet aivot mukaan Laajemmat resurssit (erityisesti statistiikka) Paremmat mahdollisuudet saada rahaa? Heikkoudet Hitaampaa Tosin laitokset voivat edetä omassa tahdissaan

Lähestymistapoja Kustannusoptimointi vai estimaatin tarkkuus Samankaltaisuus vai erilaisuus Klassinen vai Bayesilainen tilastotiede Deterministinen vai jakaumapohjainen mallinnus Havainnointi vai ennustaminen Viranomaisraportti vai tiedejulkaisu Uskottavuus: käytännön näkökulma vs. tieteellinen näkökulma Kansalaisaktiivisuuden hyödyntäminen ja luotettavuus seurannoissa vs. oma tiedonkeruu

Kustannusoptimointi vai estimaatin tarkkuus Otoskoko ja/tai kerättävän informaation määrä voidaan optimoida kahdella eri tavalla Kustannusoptimoinnissa ratkaistaan yhtälö sen suhteen, mikä on maksimimäärä näytteitä, havaintoja jne. sekä paras tutkimusasetelma tarkkuuden suhteen, joka voidaan toteuttaa kiinteällä rahamäärällä Jos tavoitteena on paras estimaatti, otoskoko voi kasvaa kustannuksista välittämättä

Samankaltaisuus vai erilaisuus Halutaanko seurannassa havaita : A) seurantailmiössä on tapahtunut muutos B) seurantailmiö on pysynyt ennallaan Otoskokolaskennan näkökulmasta tilanne, logiikka ja matematiikka osin erilainen Kysymyksestä riippuen otoskoko erilainen Yleensä ympäristö- ja luonnonvaraseurannoissa käytetään A- vaihtoehtoa, vaikka B-vaihtoehto on yhtä tärkeä. Syy tähän lienee tieteenalan perinne. Huom. A-vaihtoehdon tuloksesta ei voi johtaa kääntäen B- vaihtoehdon päätelmää, vaikka näin yleisesti ja virheellisesti tehdään A:ssa ja B:ssä liki sama tilastollinen mallinnus

Deterministinen vai jakaumapohjainen mallinnus Deterministisessä mallinnuksessa tiedetään mitä tapahtuu ja havainnot luonnosta vain varmistavat tilanteen (vesitalousseurannoissa?) Jakaumapohjaisessa mallinnuksessa ilmiö on tuntematon ja sitä koitetaan ymmärtää havainnoin ja mittauksin. Ilmiön epävarmuus mallinnetaan jonkin tunnetun todennäköisyysjakauman avulla (tuttua mm. biologeille)

Klassinen vai Bayesilainen tilastotiede Klassisessa tilastotieteessä lasketaan tarkka otoskoko halutulle muuttujalle. Toimii hyvin suurissa aineistoissa Bayesiläisessä tilastotieteessä mikä tahansa lisäinformaatio tuottaa paremman lopputuloksen Kyse on rahasta: paljonko otoskoon kasvattaminen maksaa, mitä lisäinformaation kerääminen, huomioiminen maksaa? Raakaaineisto Manuaaliset Automaattiset Ennustemallit Rekisterit Kyselyt/ Haastattelut Kansalaishavainnot Toiminnan harjoittajat JKettunen

Toimintamalliajatuksia Panostettava huolella suunnitteluun Otettava huomioon politiikka-aspekti: asiakas ja päättäjät 1. Suunnittelu 3. Laskenta 2. Asiakasnäkökulma 4.Käytäntöönvienti Saatava ulkopuolista rahaa LYNET- ja Yliopistoyhteistyö Aikataulu???