b1) harhattomuutta, b2) helppoutta, b3) herkkyyttä, b4) mitta-asteikkoa, b5) standardointia, b6) tarkkuutta.



Samankaltaiset tiedostot
b6) samaan perusjoukkoon kohdistuu samanaikaisesti useampia tutkimuksia.

Suhtautuminen Sukupuoli uudistukseen Mies Nainen Yhteensä Kannattaa Ei kannata Yhteensä

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

Opiskelija viipymisaika pistemäärä

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

Sukupuoli Mies Nainen Yht. Suhtautuminen kannattaa uudistukseen ei kannata Yht

pisteet Frekvenssi frekvenssi Yhteensä

Ilmoittautuneet eri henkilöt maakunnittain Opetuskieli. Tutkintokerta kevät 2016

Työttömät* koulutusasteen mukaan ELY-keskuksittain

Hannu mies LTK 180 Johanna nainen HuTK 168 Laura nainen LuTK 173 Jere mies NA 173 Riitta nainen LTK 164

Tässä harjoituksessa käydään läpi R-ohjelman käyttöä esimerkkidatan avulla. eli matriisissa on 200 riviä (havainnot) ja 7 saraketta (mittaus-arvot)

Tilastotieteen kertaus. Vilkkumaa / Kuusinen 1

Toimintaympäristö. Koulutus ja tutkimus Jukka Tapio

Hakijoiden maakunnat, kevät 2015 %-osuus Oulun ammattikorkeakoulun kaikista hakijoista

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

1. Työpaikan työntekijöistä laaditussa taulukossa oli mm. seuraavat rivit ja sarakkeet

Työttömät* työnhakijat ELY-keskuksittain

Työttömät* työnhakijat ELY-keskuksittain

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B

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

1.Työpaikan työntekijöistä laaditussa taulukossa oli mm. seuraavat rivit ja sarakkeet

VALTIOTIETEELLINEN TIEDEKUNTA TILASTOTIETEEN VALINTAKOE Ratkaisut ja arvostelu < X 170

TUTKIMUSAINEISTON ANALYYSI. LTKY012 Timo Törmäkangas

7. laskuharjoituskierros, vko 10, ratkaisut

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

!!!!!!!!!!!!!!! SILMÄNPOHJAN!IKÄRAPPEUMAN!ALUEELLINEN! ESIINTYVYYS!SUOMESSA!1998!!2012!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! Elias!Pajukangas!


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

tilastotieteen kertaus

jäsenkysely a) maaseutututkija 30,4% 41 b) maaseudun kehittäjä 31,9% 43 c) hallintoviranomainen 15,6% 21 d) opiskelija 3,7% 5

MTTTP1, luento KERTAUSTA

Maakuntien soten ja pelastustoimen rahoituslaskelmat

HAVAITUT JA ODOTETUT FREKVENSSIT

Tilastotieteen kertaus. Kuusinen/Heliövaara 1

Yliopistokoulutus 2012

Isännöinnin laatu 2015

TUTKIMUSAINEISTON KVANTITATIIVINEN ANALYYSI LTKY012. Timo Törmäkangas

A130A0650-K Tilastollisen tutkimuksen perusteet 6 op Tentti / Anssi Tarkiainen & Maija Hujala

Lisätehtäviä ratkaisuineen luentomonisteen lukuun 6 liittyen., jos otoskeskiarvo on suurempi kuin 13,96. Mikä on testissä käytetty α:n arvo?

Til.yks. x y z

r = n = 121 Tilastollista testausta varten määritetään aluksi hypoteesit.

Iltasanomat.fi mobiilin kävijäprofiili Toukokuu 2013

cupore Suomen kulttuuri- ja taideammatit tilastollisessa tarkastelussa maakunnittain Samu Lagerström

TUTKIMUSAINEISTON ANALYYSI. LTKY012 Timo Törmäkangas

Kansalaistutkimus rakentamisen materiaaleista. Rakennustuoteteollisuus RTT ry Luottamuksellinen Marraskuu 2012

Esim. Pulssi-muuttujan frekvenssijakauma, aineisto luentomoniste liite 4

Korkeakoulutuksen ja osaamisen kehittäminen on tulevaisuuden kilpailukyvyn keskeisin tekijä Tausta-aineisto

4. Seuraavaan ristiintaulukkoon on kerätty tehtaassa valmistettujen toimivien ja ei-toimivien leikkijunien lukumäärät eri työvuoroissa:

SATAKUNTA NYT JA KOHTA. Tunnuslukuja Satakunnan kehityksestä ( Osa I Miten meillä menee Satakunnassa)

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B

Verkkomainonta ETUSIVU. 1. Avaussivun hallinta. Avaussivun hallinta. Alma Mediapartners Oy avain.etuovi.com. Mainospaikat ja -hinnat 1.12.

Pohjanmaa Uusimaa Keski-Pohjanmaa Etelä-Pohjanmaa Kanta-Häme Koko maa. Varsinais-Suomi

Leikkijunan kunto toimiva ei-toimiva Työvuoro aamuvuoro päivävuoro iltavuoro

Työllisyys Investoinnit Tuotannontekijät työ ja pääoma

Pohjois-Pohjanmaa maakuntatilaisuus

TUTKIMUSAINEISTON KVANTITATIIVINEN ANALYYSI LTKY012. Timo Törmäkangas

3. a) Mitkä ovat tilastolliset mitta-asteikot? b) Millä tavalla nominaaliasteikollisen muuttujan jakauman voi esittää?

Verkkomainonta ETUSIVU. 1. Avaussivun hallinta. Avaussivun hallinta. Alma Mediapartners Oy avain.etuovi.com. Mainospaikat ja -hinnat 1.6.

Poimi yrityksistä i) neljän, ii) kymmenen suuruinen otos. a) yksinkertaisella satunnaisotannalla palauttaen, b) systemaattisella otannalla

Pirkanmaa. Maakunnan yleisesittely Pirkanmaan liitto 2013

Kevään 2015 yhteishaku

Yliopistokoulutus 2009

Yliopistokoulutus 2014

Väestön koulutusrakenne 2013

Valtakunnallinen maksuviivetutkimus Q2/2012

/1. MTTTP5, luento Kertausta. Olk. X 1, X 2,..., X n on satunnaisotos N(µ, ):sta, missä tunnettu. Jos H 0 on tosi, niin

Turun väestökatsaus. Lokakuu Kymmenen suurimman väestönkasvun ja väestötappion kuntaa tammi-lokakuussa 2016

Tekniikan Alojen Foorumin (TAF) seminaari Pertti Porokari Uusi Insinööriliitto UIL ry

Testejä suhdeasteikollisille muuttujille

Varsinais-Suomen luomu ja maakuntien välistä vertailua

Tutkimusongelmia ja tilastollisia hypoteeseja: Perunalastupussien keskimääräinen paino? Nollahypoteesi Vaihtoehtoinen hypoteesi (yksisuuntainen)

ELY -keskusten yritysrahoitus ja yritysten kehittämispalvelut v TEM Yritys- ja alueosasto Yrityspalvelut -ryhmä

Kysely kuntavaikuttajille uusiutuvasta energiasta Motiva Oy

Väestöennuste 2012 mikä muuttui?

Yliopistokoulutus 2011

Pohjanmaa Keski-Pohjanmaa Uusimaa Etelä-Pohjanmaa Kanta-Häme

MTTTP1, luento KERTAUSTA JA TÄYDENNYSTÄ. Tunnusluvut. 1) Sijainnin tunnuslukuja. Keskilukuja moodi (Mo) mediaani (Md) keskiarvo, kaava (1)

Mat Tilastollisen analyysin perusteet. Tilastollisten aineistojen kerääminen ja mittaaminen Tilastollisten aineistojen kuvaaminen Väliestimointi

Rikokset joulunaikana

TUTKIMUSAINEISTON ANALYYSI. LTKY012 Timo Törmäkangas

Pohjanmaan kauppakamari. Toimiala- ja tilastokatsaus Elokuu 2013

UUSIUTUVA ETELÄ-SAVO MAAKUNTASTRATEGIA STRATEGISET AVAINMITTARIT

Pylväsdiagrammi Suomen kunnat lääneittäin vuonna Piirakkadiagrammi Suomen kunnat lääneittäin vuonna 2003 LKM 14.8% 11.2% 19.7% 4.9% 3.6% 45.

Toisen asteen ammatillinen koulutus - rahoitusjärjestelmän uudistaminen - opiskelijamäärät. Opetusministeri Kiurun tiedotustilaisuus 27.6.

Tekesin ja TEM:n myöntämä rahoitus (kansallinen) sekä Finnveran lainat ja takaukset v

MTTTP1, luento KERTAUSTA

Tilastotietoja suuralue- ja maakuntajaolla (NUTS2 ja NUTS3)

Tilastotietoa teknologiateollisuuden rekrytointitarpeista, henkilöstön koulutustaustasta ja teknologia-alojen koulutuksesta

Tietoa akavalaisista Kainuussa

UUSIUTUVA ETELÄ-SAVO MAAKUNTASTRATEGIA STRATEGISET AVAINMITTARIT

Pirkanmaa. Maakunnan yleisesittely Pirkanmaan liitto 2014

Etelä-Savon maakuntatilaisuus

Muuttuva väestörakenne ja tulevaisuuden kuluttajaryhmät. Jarmo Partanen

Kyselytutkimus uusiutuvasta energiasta ja tuulivoimasta kuntapäättäjien parissa. Suomen tuulivoimayhdistys ry & Energiateollisuus ry 16.1.

Ammattikorkeakoulukoulutus 2010

TUTKIMUSAINEISTON ANALYYSI. LTKY012 Timo Törmäkangas

Turun väestökatsaus. Marraskuu Kymmenen suurimman väestönkasvun ja väestötappion kuntaa tammi-marraskuussa 2016

TUTKIMUSAINEISTON KVANTITATIIVINEN ANALYYSI LTKY012. Timo Törmäkangas

Kandidaatintutkielman aineistonhankinta ja analyysi

Ammattikorkeakoulukoulutus 2009

Transkriptio:

806109P TILASTOTIETEEN PERUSMENETELMÄT I 1. välikoe 9.3.2012 (Jari Päkkilä) VALITSE VIIDESTÄ TEHTÄVÄSTÄ NELJÄ JA VASTAA VAIN NIIHIN! 1. Valitse kohdissa A-F oikea (vain yksi) vaihtoehto. Oikeasta vastauksesta saat +1 pistettä, väärästä et menetä pisteitä. Perusteluita ei vaadita. A) Muuttujasta x on saatu havaintoaineistoon viisi havaintoa: 2, 2, 0, 4, ja -1. Summalausekkeen 5 (2x i 1) arvo on i=1 a1) -1, a2) 2, a3) 4, a4) 8, a5) 9, a6) 13. B) Konsistenssilla tarkoitetaan mittauksen b1) harhattomuutta, b2) helppoutta, b3) herkkyyttä, b4) mitta-asteikkoa, b5) standardointia, b6) tarkkuutta. C) Otantatutkimuksen kohdepopulaatio koostuu tilastoyksiköistä {a, b, c, d, e, f, g, h, i, j} ja kehikkopopulaatio koostuu puolestaan tilastoyksiköistä {a, b, c, e, f, g, i, j, k, l}. Mikä seuraavista väitteistä on tosi? c1) Jos otanta suoritetaan yksinkertaisella satunnaisotannalla palauttamatta, voi otannan lopputulos olla: b, f, b, j. c2) Jos otanta suoritetaan yksinkertaisella satunnaisotannalla palauttaen, voi otannan lopputulos olla: b, d, b, j. c3) Otantatutkimusta ei voi tehdä, koska kohde- ja kehikkopopulaatio eivät vastaa täysin toisiaan. c4) Otannan ainoa mahdollinen lopputulos on a, b, c, e, f, g, i, j. c5) Asetelmassa on ns. ylipeittoa, johon kuuluvat tilastoyksiköt k ja l. c6) Koska kohde- ja kehikkopopulaatio eivät vastaa täysin toisiaan, täytyy kummastakin populaatiosta poimia oma otos. D) Mikä seuraavista keskihajontaa koskevista väitteistä on epätosi? d1) Keskihajonnan arvo ei muutu, jos kaikista havaintoarvoista vähennetään sama vakio. d2) Keskihajonta on mittayksiköstä riippumaton tunnusluku. d3) Keskihajonta ei voi olla koskaan negatiivinen. d4) Keskihajonta voi olla = 0. d5) Standardoidun muuttujan keskihajonta on aina yksi. d6) Keskihajonnan laskeminen on sallittua vain välimatka- ja suhdeasteikon muuttujalle.

E) Linnanmaan alueella asui vuoden 2004 alussa 16 18 -vuotiaita 63, 19 24 -vuotiaita 1058, 25 64 -vuotiaita 1329 ja 65-vuotiaita tai sitä vanhempia 26. Tästä populaatiosta poimitaan 200 suuruinen otos ositetulla otannalla (ositteina edellä mainitut ikäryhmät) suhteellista kiintiöintiä käyttäen. Otokseen tulee tällöin 19 24 -vuotiaita e1) 50, e2) 85, e3) 25, e4) 43, e5) 107, e6) 75. F) R-ohjelmalla muodostettu runko-lehti esitys erääseen havaintoaineistoon kuuluvan muuttujan x jakaumasta on seuraava: 1 2: represents 1.2 leaf unit: 0.1-0 347899 0 1259 1 0 2 6 3 9 Esityksen perusteella voidaan päätellä, että muuttujan x f1) mitta-asteikko on järjestysasteikko, f2) minimi on -0.3, f3) maksimi on 39, f4) arvo on mitattu kaikkiaan viideltä tilastoyksiköltä, f5) jakauma on vino vasemmalle, f6) vaihteluvälin pituus on 4.8. 2. Liitteen 1 havaintoaineistoon on laskettu kussakin maakunnassa (= asuinmaakunta) korkeakoulututkinnon suorittaneiden (= koulutusaste) keskuudessa työllisten prosenttiosuus vuoden 2009 lopussa (= tyolliset09) ja työllisten prosenttiosuuden muutos vuoteen 2007 verrattuna (= muutos09_07). Vastaa liitteen 1 tietoja apuna käyttäen seuraaviin kysymyksiin. a) Mikä on tarkasteltavan aineiston havaintoyksikkö? Ilmoita lisäksi aineiston muuttujista (asuinmaakunta, koulutusaste, tyolliset09 ja muutos09_07) mitta-asteikko ja onko muuttuja jatkuva vai diskreetti. Perusteluja ei vaadita, mutta voit halutessasi sisällyttää ne vastaukseesi. (2.5 p) b) Piirrä laatikko-jana -kuviot (samaan kuvaan!) vuoden 2009 työllisten prosenttiosuuksista erikseen alemman ja ylemmän korkeakoulututkinnon suorittaneille. (2.5 p) c) Vertaile ja tulkitse lyhyesti b)-kohdassa piirtämiesi kuvioiden perusteella alemman ja ylemmän korkeakoulututkinnon suorittaneiden vuoden 2009 työllisten prosenttiosuuksien jakaumien sijaintia ja hajontaa. (1 p)

3. Lautapelikerho Lie-or-Die on hankkinut uusia arpakuutiota (tavanomaisia 6-sivuisia noppia). Arpakuutioiden toimivuuden testaamiseksi yhtä uutta arpakuutiota heitettiin yhteensä sata kertaa ja heittojen tulokset (silmäluvut) talletettiin havaintomatriisiin. Näistä heittotuloksista on poimittu seuraava satunnaisotos (n = 17): 3, 6, 1, 2, 5, 1, 3, 2, 1, 5, 1, 4, 2, 6, 5, 4, 6 a) Laske otoksen heittotulosten aritmeettinen keskiarvo ja varianssi. (2 p) b) Muodosta otoksen heittotulosten summajakauma ja esitä se graafisesti. (2 p) c) Kimmo päätti kokeilla onneaan uuden nopan kanssa ja sai heitollaan silmäluvun 5. Hän halusi verrata tulostaan toiseen noppaan. Kerhotilan lattialta löytyi 10-sivuinen noppa, jota Kimmo heitti saaden silmäluvun 8. Koska kerholla on ollut tapana testata aina uudet noppansa, niin 10-sivuiselle nopalle on tehty myös sadan heiton testaus (kuten uudelle 6-sivuiselle nopalle). 6- ja 10-sivuisten noppien 100 heiton testaussarjojen tuloksista on saatu R-ohjelmalla seuraava tulostus: > numsummary(noppakoe, statistics=c("mean", "sd", "quantiles"), + quantiles=c(0,.25,.5,.75,1)) mean sd 0% 25% 50% 75% 100% n 6.sivuinen 3.54 1.811 1 2 4 5 6 100 10.sivuinen x.xx 2.768 1 3 5 7 10 100 Kimmon 10-sivuisen nopan heiton standardoitu arvo on 0.979. c1) Kumpaa noppaa (6- vai 10-sivuista) heittäessään Kimmo oli suhteellisesti onnekkaampi (eli sai suhteellisesti suuremman silmäluvun) edellä annetun testi-informaation perusteella? (1 p) c2) Edellä R-ohjelman tulostuksesta on peitetty 10-sivuisen nopan sadan heiton testaussarjan keskiarvo. Laske peitetty keskiarvo. (1 p) 4. a) Eräässä perusjoukossa on todettu ihmisten nauttivan silloin tällöin alkoholipitoisia juomia. Kyseistä perusjoukkoa koskevassa tutkimuksessa haluttiin selvittää miesten ja naisten tottumuksia keskimääräisessä viikottaisessa alkoholin käytössä. Kerätty aineisto on esitetty alla olevassa ristiintaulukossa. Alkoholin käyttökertoja viikossa Sukupuoli 1 2 3 yli 3 Yhteensä Miehet 2 9 14 25 Naiset 6 28 25 59 Yhteensä 8 37 39 84 a1) Tutki (ja kommentoi lyhyesti) tarkasteltavien muuttujien välistä riippuvuutta ehdollisten prosenttijakaumien avulla. (2 p) a2) Kuinka monta yli kolme kertaa viikossa alkoholia nauttivaa miestä aineistossa tulisi keskimäärin olla, jos tarkasteltavien muuttujien välillä vallitsisi täydellinen riippumattomuus? (0.5 p)

b) Linnuilla perusaineenvaihdunnan tason on havaittu riippuvan ruumiin koosta. Todettakoon, että perusaineenvaihdunta on se energia, joka tarvitaan lepotilassa paaston aikana elimistön toimintoihin, sydämen toimintaan, verenkiertoon, hengitykseen, jne. Kymmeneltä lintulajilta mitatut ruumiin painot (=paino, grammoina) ja perusaineenvaihdunnan tasot (=PAV, watteina) ovat seuraavat: Lintulaji 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Paino (g) 3870 3970 4274 4780 5016 5121 6290 8130 10117 11080 PAV (w) 8.66 12.27 13.36 14.44 15.49 16.17 18.58 20.32 21.67 21.98 Havaintoaineiston perusteella muodostettu hajontakuvio on puolestaan seuraava: 22 20 perusaineenvaihdunnan taso (w) 18 16 14 12 10 4000 6000 8000 10000 ruumiin paino (g) Tutki muuttujien välistä riippuvuutta tilanteeseen sopivan tunnusluvun avulla. Tulkitse tulos lyhyesti. (3 p) c) Oletetaan, että lintujen painot olisikin mitattu kilogrammoina. Tälloin siis esimerkiksi ensimmäisen lintulajin kohdalla painon havaintoarvo olisi alkuperäisen havaintoarvon 3870 g sijasta 3.870 kg. Muuttuisiko b)-kohdassa käyttämäsi tunnusluvun arvo painon mittayksikön muutoksen seurauksena ja jos muuttuisi, niin miten? Perustele vastauksesi lyhyesti. (0.5 p) 5. Museoautojen harrastajat tutkivat kesätapaamisessaan ajonopeuden ja jarrutusmatkan välistä riippuvuutta. Tutkimukseen osallistui 50 museoautoa. Jokaisella autolla ajettiin tutkaan, joka mittasi auton nopeuden (km/h). Välittömästi nopeusmittauspisteen jälkeen auto pysäytettiin jarruttamalla mahdollisimman nopeasti ja jarrutuksen aloittamisesta auton pysähtymiseen kulunut matka mitattiin metreissä. Seuraavassa on esitetty R-ohjelman tulostusta, joka on saatu analysoitaessa tutkimuksessa kerättyä aineistoa.

jarrutusmatka (metrejä) 0 5 10 15 20 25 30 35 10 15 20 25 30 35 40 ajonopeus (km/h) Call: lm(formula = jarrutusmatka ~ ajonopeus) Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -8.7207-2.8576-0.6816 2.7644 12.9604 Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(> t ) (Intercept) -5.27373 2.02753-2.601 0.0123 nopeus 0.73733 0.07791 9.464 1.49e-12 Residual standard error: 4.614 on 48 degrees of freedom Multiple R-squared: 0.6511, Adjusted R-squared: 0.6438 F-statistic: 89.57 on 1 and 48 DF, p-value: 1.49e-12 a) Tulkitse tulostuksen regressioanalyysin tulokset (määrää regressioyhtälö, kertoimien selväkielinen tulkinta, determinaatiokertoimen arvo ja sen tulkinta). (3 p) b) Yhdellä aineistoon kuuluvalla museoautolla ajonopeus oli 20.8 km/h ja jarrutusmatka oli 10.2 metriä. Laske kyseiselle havaintoyksikölle a)-kohdan regressiomallin mukainen vasteen ennuste ja residuaali. (1 p) c) Kyseessä olevassa aineistossa ajonopeuden ja jarrutusmatkan aritmeettiset keskiarvot olivat 24.64 km/h ja 12.89 metriä. Lisäksi tiedetään, että ajonopeuden ja jarrutusmatkan välinen kovarianssi oli 52.775. Sovita aineistoon regressiosuora y = a+bx, missä jarrutusmatkalla selitetään ajonopeutta. (2 p)

Liite 1 > tyolliset asuinmaakunta koulutusaste tyolliset09 muutos09_07 1 Pohjois-Karjala Ylempi korkeakoulututkinto 80.1 1.5 2 Keski-Suomi Ylempi korkeakoulututkinto 80.4 0.3 3 Pohjois-Pohjanmaa Ylempi korkeakoulututkinto 81.0-2.7 4 Lappi Ylempi korkeakoulututkinto 81.4-5.8 5 Varsinais-Suomi Ylempi korkeakoulututkinto 82.7-1.4 6 Pirkanmaa Ylempi korkeakoulututkinto 83.1-3.9 7 Satakunta Ylempi korkeakoulututkinto 84.3-3.1 8 Etelä-Karjala Ylempi korkeakoulututkinto 84.7-5.3 9 Kainuu Ylempi korkeakoulututkinto 86.0-2.9 10 Keski-Pohjanmaa Ylempi korkeakoulututkinto 86.6-0.2 11 Pohjois-Savo Ylempi korkeakoulututkinto 86.7-0.4 12 Etelä-Savo Ylempi korkeakoulututkinto 86.9 4.1 13 Päijät-Häme Ylempi korkeakoulututkinto 87.4-1.1 14 Pohjanmaa Ylempi korkeakoulututkinto 88.3-1.7 15 Kanta-Häme Ylempi korkeakoulututkinto 89.0 1.6 16 Etelä-Pohjanmaa Ylempi korkeakoulututkinto 89.0-0.1 17 Kymenlaakso Ylempi korkeakoulututkinto 89.1-1.9 18 Uusimaa Ylempi korkeakoulututkinto 89.4-1.1 19 Itä-Uusimaa Ylempi korkeakoulututkinto 91.6 4.8 20 Keski-Suomi Alempi korkeakoulututkinto 57.5-6.7 21 Etelä-Pohjanmaa Alempi korkeakoulututkinto 58.7-5.9 22 Kainuu Alempi korkeakoulututkinto 59.2-31.7 23 Pohjois-Karjala Alempi korkeakoulututkinto 60.1-3.3 24 Päijät-Häme Alempi korkeakoulututkinto 60.8-7.6 25 Pohjois-Pohjanmaa Alempi korkeakoulututkinto 62.4-6.4 26 Varsinais-Suomi Alempi korkeakoulututkinto 64.1-3.2 27 Pirkanmaa Alempi korkeakoulututkinto 64.7-4.1 28 Pohjois-Savo Alempi korkeakoulututkinto 65.1-14.7 29 Lappi Alempi korkeakoulututkinto 67.8-8.5 30 Etelä-Savo Alempi korkeakoulututkinto 67.9-11.1 31 Keski-Pohjanmaa Alempi korkeakoulututkinto 68.6-24.3 32 Kymenlaakso Alempi korkeakoulututkinto 69.0-10.6 33 Satakunta Alempi korkeakoulututkinto 69.8-8.0 34 Pohjanmaa Alempi korkeakoulututkinto 70.2 0.4 35 Etelä-Karjala Alempi korkeakoulututkinto 71.6-8.4 36 Uusimaa Alempi korkeakoulututkinto 73.5-4.5 37 Kanta-Häme Alempi korkeakoulututkinto 74.5-8.4 38 Itä-Uusimaa Alempi korkeakoulututkinto 77.4 0.5 > numsummary(tyolliset[,"tyolliset09"], groups= tyolliset$koulutusaste, + statistics=c("mean", "sd", "quantiles"), quantiles=c(0,.25,.5,.75,1)) mean sd 0% 25% 50% 75% 100% n Alempi korkeakoulututkinto 66.46842 5.739924 57.5 61.6 67.8 70.00 77.4 19 Ylempi korkeakoulututkinto xx.xxxxx x.xxxxxx xx.x xx.x xx.x xx.xx xx.x 19