Graph. COMPUTE x=rv.normal(0,0.04). COMPUTE y=rv.normal(0,0.04). execute.



Samankaltaiset tiedostot
Faktorianalyysi. Tarja Heikkilä. Esimerkki

Capacity Utilization

Frequencies. Frequency Table

Soveltuvan menetelmän valinta. Kvantitatiiviset menetelmät. Faktorianalyysi. Faktorianalyysi. Faktorianalyysin perusidea.

Äänistä laskettu % Vihreä liitto. Äänestysalue Äänet Pros Äänestysalue Äänet Pros

JYVÄSKYLÄ LICENTIATE THESES IN COMPUTING 12. Ari Kuusio. Tietokannan hallintajärjestelmäportfolion hallinta suurissa asiakasorganisaatioissa

Opetus talteen ja jakoon oppilaille. Kokemuksia Aurajoen lukion tuotantoluokan toiminnasta Anna Saivosalmi

FSD3030. Europarlamenttivaalit 2014: ehdokkaiden vastaukset Helsingin Sanomien vaalikoneeseen. Koodikirja

Ongelma: Poikkeaako perusjoukon suhteellinen osuus vertailuarvosta?

Jakaumien merkitys biologisissa havaintoaineistoissa: Löytyykö ratkaisu Yleistetyistä Lineaarisista (Seka)Malleista?

Health 2000/2011 Surveys. Statistical Analysis using SAS and SAS-Callable SUDAAN Packages Esa Virtala.

Harjoittele tulkintoja

Arvovertailu: suomalaiset vs. presidenttiehdokkaat.

Measuring political landscape by voting advice applications

The CCR Model and Production Correspondence

16. Allocation Models

I. Principles of Pointer Year Analysis

voidaan hylätä, pienempi vai suurempi kuin 1 %?

Kvantitatiivinen genetiikka moniste s. 56

Efficiency change over time


Capacity utilization

Teknillinen tiedekunta, matematiikan jaos Numeeriset menetelmät

Kvantitatiiviset menetelmät

KUNNALLISVAALIT 2012 Pirkanmaan kokonaisvaalitulos ja paikkalaskelmat

T Statistical Natural Language Processing Answers 6 Collocations Version 1.0

Gap-filling methods for CH 4 data

Frequencies. [DataSet1] C:\Documents and Settings\kurssi\Työpöytä\Kurssin.sav. Page 1. Notes. 14-maalis :56:17. Output Created Comments Data

Alternative DEA Models

Other approaches to restrict multipliers

Mediaanikorko on kiinteäkorkoiselle lainalle korkeampi. Tämä hypoteesi vastaa taloustieteen käsitystä korkojen määräytymismekanismista.

Vertailutestien tulosten tulkinta Mikä on hyvä tulos?

MTTTP5, luento Luottamusväli, määritelmä

Ihminen ja tekniikka seminaari Käyttäjäkokemuksen kvantitatiivinen analyysi

Returns to Scale II. S ysteemianalyysin. Laboratorio. Esitelmä 8 Timo Salminen. Teknillinen korkeakoulu

LX 70. Ominaisuuksien mittaustulokset 1-kerroksinen 2-kerroksinen. Fyysiset ominaisuudet, nimellisarvot. Kalvon ominaisuudet

WindPRO version joulu 2012 Printed/Page :47 / 1. SHADOW - Main Result

Data-analyysi II. Sisällysluettelo. Simo Kolppo [Type the document subtitle]

Lauri Tarkkonen: Erottelu analyysi

Results on the new polydrug use questions in the Finnish TDI data

TKMS7a-f/LRS20a-f/MAS2/KVS2/TMS82a-f/JOM/TJM/YRM Monimuuttujamenetelmien soveltaminen taloustieteissä. Tentti

Bounds on non-surjective cellular automata

Christina Gustafsson. Tilastollinen tietojenkäsittely STAT2100 IBM SPSS Statistics 22 for Windows Osa 3

SSTY:n EMC-seminaari. EMC ja sähköisten lääkintälaitteiden standardit. Ari Honkala SESKO ry

OMINAISUUDET SOVELLUS. Technical data sheet BOAX-II HDG - KIILA-ANKKURI. Mutterin ja aluslevyn kanssa. UK-DoP-e08/0276, ETA-08/0276.

TM ETRS-TM35FIN-ETRS89 WTG

Group 2 - Dentego PTH Korvake. Peer Testing Report

LYTH-CONS CONSISTENCY TRANSMITTER

Perusnäkymä yksisuuntaiseen ANOVAaan

1. SIT. The handler and dog stop with the dog sitting at heel. When the dog is sitting, the handler cues the dog to heel forward.

TM ETRS-TM35FIN-ETRS89 WTG

E80. Data Uncertainty, Data Fitting, Error Propagation. Jan. 23, 2014 Jon Roberts. Experimental Engineering

OHJ-7600 Ihminen ja tekniikka -seminaari, 4 op Käyttäjäkokemuksen kvantitatiivinen analyysi Luento 2

1. PÄÄTTELY YHDEN SELITTÄJÄN LINEAARISESTA REGRESSIOMALLISTA

Metsälamminkankaan tuulivoimapuiston osayleiskaava

TM ETRS-TM35FIN-ETRS89 WTG

FSD2468 Kunnallisalan ilmapuntari 2008: valtuutetut

TM ETRS-TM35FIN-ETRS89 WTG

( ( OX2 Perkkiö. Rakennuskanta. Varjostus. 9 x N131 x HH145

Demotehtävä + liitteet (muuttujaluettelo, käytettävät analyysimenetelmät hypoteeseineen, osa SPSS-ohjelman tulostuslistasta)

Tynnyrivaara, OX2 Tuulivoimahanke. ( Layout 9 x N131 x HH145. Rakennukset Asuinrakennus Lomarakennus 9 x N131 x HH145 Varjostus 1 h/a 8 h/a 20 h/a

Kaivostoiminnan eri vaiheiden kumulatiivisten vaikutusten huomioimisen kehittäminen suomalaisessa luonnonsuojelulainsäädännössä

HARJOITUS- PAKETTI A

Päättäjätutkimus 2015

Sisällysluettelo. Metsämuuronen: Monimuuttujamenetelmien perusteet SPSS-ympäristössä ALKUSANAT... 4 ALKUSANAT E-KIRJA VERSIOON...5

TM ETRS-TM35FIN-ETRS89 WTG

Kvanttilaskenta - 2. tehtävät

Choose Finland-Helsinki Valitse Finland-Helsinki

TM ETRS-TM35FIN-ETRS89 WTG

Esim Brand lkm keskiarvo keskihajonta A ,28 5,977 B ,06 3,866 C ,95 4,501

1 Johdanto 2. 2 Aineistot 2. 3 Henkilöstön koulutustausta ja työkokemus 3. 4 Aikuissosiaalityön sisältö 5. 5 Henkilöstön osaaminen 12

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


The relationship between leisuretime physical activity and work stress with special reference to heart rate variability analyses

Valuation of Asian Quanto- Basket Options

SPSS-pikaohje. Jukka Jauhiainen OAMK / Tekniikan yksikkö

KYSELYLOMAKE: FSD2925 KUNTIEN VALTUUSTOJEN JA HALLITUSTEN JÄSENET 2009 QUESTIONNAIRE: FSD2925 MEMBERS OF MUNICIPAL COUNCILS AND MUNICIPAL BOARDS 2009

TM ETRS-TM35FIN-ETRS89 WTG

,0 Yes ,0 120, ,8

ATH-aineiston tilastolliset analyysit SPSS/PASW SPSS analyysit / Risto Sippola 1

FSD3024. Eduskuntavaalit 2015: ehdokkaiden vastaukset Helsingin Sanomien vaalikoneeseen. Koodikirja

On instrument costs in decentralized macroeconomic decision making (Helsingin Kauppakorkeakoulun julkaisuja ; D-31)

Missing data may bias your conclusions. Juha Karvanen Department of Mathematics and Statistics University of Jyväskylä

WindPRO version joulu 2012 Printed/Page :42 / 1. SHADOW - Main Result

MONIMUUTTUJAMENETELMISTÄ RAKENNEYHTÄLÖMALLINNUKSEEN MUUTTUJIEN NORMAALISUUS. Statistics

Tehtävä 1. (a) JYVÄSKYLÄN YLIOPISTO Matematiikan ja tilastotieteen laitos Parametrittomat ja robustit menetelmät Harjoitukset 7, vastaukset

Lumipallo regressioanalyysista. Logistinen regressioanalyysi. Soveltuvan menetelmän valinta. Regressioanalyysi. Logistinen regressioanalyysi I

Ympäristökriteerit osana kokonaistaloudellisuutta

SAS:n käyttö Työterveyslaitoksessa. Pertti Mutanen

TM ETRS-TM35FIN-ETRS89 WTG

TM ETRS-TM35FIN-ETRS89 WTG

( ,5 1 1,5 2 km

Eduskuntavaalit ,4 Eduskuntavaalit ,3 Eduskuntavaalit ,9 Eduskuntavaalit ,0

TM ETRS-TM35FIN-ETRS89 WTG

Teema 10: Regressio- ja varianssianalyysi

TM ETRS-TM35FIN-ETRS89 WTG

Toppila/Kivistö Vastaa kaikkin neljään tehtävään, jotka kukin arvostellaan asteikolla 0-6 pistettä.

Senioreiden asumispreferenssit vastaako todellisuus unelmaa

Lataa Cognitive Function in Opioid Substitution Treated Patiens - Pekka Rapeli. Lataa

Transkriptio:

COMPUTE x=rv.ormal(0,0.04). COMPUTE y=rv.ormal(0,0.04). execute. compute hplib_man_r = hplib_man + x. compute arvokons_man_r = arvokons_man + y. GRAPH /SCATTERPLOT(BIVAR)=hplib_man_r WITH arvokons_man_r by puolue /MISSIG=LISTWISE. Graph [DataSet1] Z:\H_HS_vaalikone\ehdokasdata_0310_esalta_USE.sav Puolue 6,00 5,00 KD KESK KOK PS RKP SDP VAS VIHR 4,00 arvokons_man_r 3,00,00 1,00 0,00 0,00 1,00,00 3,00 4,00 5,00 6,00 hplib_man_r Page 1

Puolue 6,00 5,00 KD KESK KOK PS RKP SDP VAS VIHR 4,00 arvokons_man_r 3,00,00 1,00 0,00 0,00 1,00,00 3,00 4,00 5,00 6,00 hplib_man_r Page

Puolue 6,00 5,00 KD KESK KOK PS RKP SDP VAS VIHR 4,00 arvokons_man_r 3,00,00 1,00 0,00 0,00 1,00,00 3,00 4,00 5,00 6,00 hplib_man_r Page 3

Puolue 6,00 5,00 KD KESK KOK PS RKP SDP VAS VIHR 4,00 arvokons_man_r 3,00,00 1,00 0,00 0,00 1,00,00 3,00 4,00 5,00 6,00 hplib_man_r Page 4

Puolue 6,00 5,00 KD KESK KOK PS RKP SDP VAS VIHR 4,00 arvokons_man_r 3,00,00 1,00 0,00 0,00 1,00,00 3,00 4,00 5,00 6,00 hplib_man_r MEAS TABLES=hplib_man arvokons_man BY Puolue /CELLS MEA STDDEV MEDIA COUT. Page 5

Puolue 6,00 5,00 KD KESK KOK PS RKP SDP VAS VIHR 4,00 arvokons_man_r 3,00,00 1,00 0,00 0,00 1,00,00 3,00 4,00 5,00 6,00 hplib_man_r FACTOR /VARIABLES palvulkn veronkorn tuloerotn raskn kkpsuomn hadopn mmvastn lepsun talympn ympvaikn /MISSIG LISTWISE /AALYSIS palvulkn veronkorn tuloerotn Page 6

raskn kkpsuomn hadopn mmvastn lepsun talympn ympvaikn /PRIT IITIAL KMO EXTRACTIO ROTATIO /FORMAT SORT BLAK(.19) /CRITERIA FACTORS(3) ITERATE(5) /EXTRACTIO ML /CRITERIA ITERATE(5) /ROTATIO VARIMAX. Factor Analysis [DataSet1] Z:\H_HS_vaalikone\ehdokasdata_0310_esalta_USE.sav KMO and Bartlett's Test Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.,818 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square df Sig. 8086,939 45,000 Page 7

palvulkn Kotikuntani palveluita tulisi ulkoistaa entistä enemmän yksityisten yritysten tuotettavaksi veronkorn Jos kunnassani tulee eteen tilanne, jossa on välttämätöntä joko leikata kunnallisia palveluita ja sosiaalietuuksia tai korottaa veroja, veronkorotukset ovat parempi vaihtoehto tuloerotn Suuret tuloerot ovat hyväksyttäviä, jotta erot ihmisten lahjakkuudessa ja ahkeruudessa voidaan palkita raskn ykyisen kaltaiset kunnalliset palvelut ja sosiaalietuudet ovat pitemmän päälle liian raskaita julkiselle taloudelle kkpsuomn Kotikuntani päätöksenteossa pitää vaalia perinteisiä suomalaisia arvoja hadopn [...] Pitäisikö homo- ja lesboparien saada oikeus myös perheen ulkopuoliseen adoptioon? mmvastn Jos valtio tarjoaa maahanmuuttajien vastaanottokeskuksen perustamista kotikuntani keskustaan, tarjous pitää hyväksyä lepsun Kouluissa kohdellaan koululaisia liian lepsusti. Tiukempi kuri tekisi kouluista parempia Communalities a Initial,338,58,314,31,45,97,7,199 Extraction Method: Maximum Likelihood. a. One or more communalitiy estimates greater than 1 were encountered during iterations. The resulting solution should be interpreted with caution. Extraction,540,35,418,435,381,461,361,53 Page 8

talympn Talouskasvu ja työpaikkojen luominen tulisi asettaa ympäristöasioiden edelle, silloin kun nämä kaksi ovat keskenään ristiriidassa ympvaikn Kaikessa kotikuntani päätöksenteossa pitäisi arvioida vaikutukset ympäristöön ja tarvittaessa luopua ympäristölle haitallisista hankkeista Communalities a Initial,99,40 Extraction Method: Maximum Likelihood. a. One or more communalitiy estimates greater than 1 were encountered during iterations. The resulting solution should be interpreted with caution. Extraction,359,805 Total Variance Explained Factor 1 Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % 3,73 3,731 3,731,418 4,176 4,176 1,518 15,18 47,913 1,060 10,596 34,77 3 1,03 10,317 58,30,861 8,606 43,379 4,779 7,788 66,018 5,650 6,496 7,514 6,606 6,059 78,573 7,574 5,740 84,313 8,558 5,583 89,896 9,517 5,169 95,064 10,494 4,936 100,000 Extraction Method: Maximum Likelihood. Page 9

Total Variance Explained Factor 1 Rotation Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumulative % 1,716 17,157 17,157 1,571 15,710 3,867 3 1,051 10,51 43,379 4 5 6 7 8 9 10 Extraction Method: Maximum Likelihood. Factor Matrix a ympvaikn Kaikessa kotikuntani päätöksenteossa pitäisi arvioida vaikutukset ympäristöön ja tarvittaessa luopua ympäristölle haitallisista hankkeista talympn Talouskasvu ja työpaikkojen luominen tulisi asettaa ympäristöasioiden edelle, silloin kun nämä kaksi ovat keskenään ristiriidassa tuloerotn Suuret tuloerot ovat hyväksyttäviä, jotta erot ihmisten lahjakkuudessa ja ahkeruudessa voidaan palkita mmvastn Jos valtio tarjoaa maahanmuuttajien vastaanottokeskuksen perustamista kotikuntani keskustaan, tarjous pitää hyväksyä 1 -,769,577,480 -,479 Extraction Method: Maximum Likelihood. Factor,443,384 a. Attempted to extract 3 factors. More than 5 iterations required. (Convergence=,011). Extraction was terminated. 3,199,31 Page 10

veronkorn Jos kunnassani tulee eteen tilanne, jossa on välttämätöntä joko leikata kunnallisia palveluita ja sosiaalietuuksia tai korottaa veroja, veronkorotukset ovat parempi vaihtoehto lepsun Kouluissa kohdellaan koululaisia liian lepsusti. Tiukempi kuri tekisi kouluista parempia palvulkn Kotikuntani palveluita tulisi ulkoistaa entistä enemmän yksityisten yritysten tuotettavaksi raskn ykyisen kaltaiset kunnalliset palvelut ja sosiaalietuudet ovat pitemmän päälle liian raskaita julkiselle taloudelle hadopn [...] Pitäisikö homo- ja lesboparien saada oikeus myös perheen ulkopuoliseen adoptioon? kkpsuomn Kotikuntani päätöksenteossa pitää vaalia perinteisiä suomalaisia arvoja Factor Matrix a 1 -,430,380,407,450 -,45,363 Extraction Method: Maximum Likelihood. Factor -,347,513,457 3 -,7,334,484 -,466 a. Attempted to extract 3 factors. More than 5 iterations required. (Convergence=,011). Extraction was terminated. Page 11

Rotated Factor Matrix a palvulkn Kotikuntani palveluita tulisi ulkoistaa entistä enemmän yksityisten yritysten tuotettavaksi raskn ykyisen kaltaiset kunnalliset palvelut ja sosiaalietuudet ovat pitemmän päälle liian raskaita julkiselle taloudelle tuloerotn Suuret tuloerot ovat hyväksyttäviä, jotta erot ihmisten lahjakkuudessa ja ahkeruudessa voidaan palkita veronkorn Jos kunnassani tulee eteen tilanne, jossa on välttämätöntä joko leikata kunnallisia palveluita ja sosiaalietuuksia tai korottaa veroja, veronkorotukset ovat parempi vaihtoehto hadopn [...] Pitäisikö homo- ja lesboparien saada oikeus myös perheen ulkopuoliseen adoptioon? kkpsuomn Kotikuntani päätöksenteossa pitää vaalia perinteisiä suomalaisia arvoja mmvastn Jos valtio tarjoaa maahanmuuttajien vastaanottokeskuksen perustamista kotikuntani keskustaan, tarjous pitää hyväksyä lepsun Kouluissa kohdellaan koululaisia liian lepsusti. Tiukempi kuri tekisi kouluista parempia 1,733,66,611 -,530 -,199 Factor,199 -,661,610 -,541,457 Extraction Method: Maximum Likelihood. Rotation Method: Varimax with Kaiser ormalization. a. Rotation converged in 5 iterations. 3 Page 1

Rotated Factor Matrix a ympvaikn Kaikessa kotikuntani päätöksenteossa pitäisi arvioida vaikutukset ympäristöön ja tarvittaessa luopua ympäristölle haitallisista hankkeista talympn Talouskasvu ja työpaikkojen luominen tulisi asettaa ympäristöasioiden edelle, silloin kun nämä kaksi ovat keskenään ristiriidassa 1 Factor,378 Extraction Method: Maximum Likelihood. Rotation Method: Varimax with Kaiser ormalization. a. Rotation converged in 5 iterations. 3,876 -,436 Factor Transformation Matrix Factor 1 3 1,495,476 -,77,715,5,65 3,494 -,84 -,16 Extraction Method: Maximum Likelihood. Rotation Method: Varimax with Kaiser ormalization. RELIABILITY /VARIABLES= palvulkn veronkorn_rev tuloerotn raskn /SCALE('ALL VARIABLES') ALL /MODEL=ALPHA /STATISTICS=CORR COV /ICC=MODEL(MIXED) TYPE(COSISTECY) CI=95 TESTVAL=0. Reliability [DataSet1] Z:\H_HS_vaalikone\ehdokasdata_0310_esalta_USE.sav Scale: ALL VARIABLES Page 13

Case Processing Summary % Cases Valid 3946 60,8 Excluded a 548 39, Total 6494 100,0 a. Listwise deletion based on all variables in the procedure. Reliability Statistics Cronbach's Alpha,739 Cronbach's Alpha Based on Standardized Items,740 of Items 4 Inter-Item Correlation Matrix palvulkn Kotikuntani palveluita tulisi ulkoistaa entistä enemmän yksityisten yritysten tuotettavaksi veronkorn_rev tuloerotn Suuret tuloerot ovat hyväksyttäviä, jotta erot ihmisten lahjakkuudess a ja ahkeruudessa voidaan palkit a raskn ykyisen kaltaiset kunnalliset palvelut ja sosiaalietuude t ovat pitemmän päälle liian raskaita julkiselle taloudelle palvulkn Kotikuntani palveluita tulisi ulkoistaa entistä enemmän yksityisten yritysten tuotettavaksi 1,000,401,467,463 veronkorn_rev,401 1,000,355,386 tuloerotn Suuret tuloerot ovat hyväksyttäviä, jotta erot ihmisten lahjakkuudessa ja ahkeruudessa voidaan palkita,467,355 1,000,419 raskn ykyisen kaltaiset kunnalliset palvelut ja sosiaalietuudet ovat pitemmän päälle liian raskaita julkiselle taloudelle,463,386,419 1,000 Page 14

Inter-Item Covariance Matrix palvulkn Kotikuntani palveluita tulisi ulkoistaa entistä enemmän yksityisten yritysten tuotettavaksi veronkorn_rev tuloerotn Suuret tuloerot ovat hyväksyttäviä, jotta erot ihmisten lahjakkuudess a ja ahkeruudessa voidaan palkit a raskn ykyisen kaltaiset kunnalliset palvelut ja sosiaalietuude t ovat pitemmän päälle liian raskaita julkiselle taloudelle palvulkn Kotikuntani palveluita tulisi ulkoistaa entistä enemmän yksityisten yritysten tuotettavaksi 1,450,548,730,68 veronkorn_rev,548 1,90,53,536 tuloerotn Suuret tuloerot ovat hyväksyttäviä, jotta erot ihmisten lahjakkuudessa ja ahkeruudessa voidaan palkita,730,53 1,68,664 raskn ykyisen kaltaiset kunnalliset palvelut ja sosiaalietuudet ovat pitemmän päälle liian raskaita julkiselle taloudelle,68,536,664 1,494 Single Measures Intraclass Correlation a,415 b Intraclass Correlation Coefficient 95% Confidence Interval Lower Bound,398 Upper Bound,43 Average Measures,739 c,76,75 Two-way mixed effects model where people effects are random and measures effects are fixed. a. Type C intraclass correlation coefficients using a consistency definition-the between-measure variance is excluded from the denominator variance. b. The estimator is the same, whether the interaction effect is present or not. c. This estimate is computed assuming the interaction effect is absent, because it is not estimable otherwise. Page 15

Intraclass Correlation Coefficient F Test with True Value 0 Value df1 df Sig Single Measures 3,837 3945 11835,000 Average Measures 3,837 3945 11835,000 Two-way mixed effects model where people effects are random and measures effects are fixed. RELIABILITY /VARIABLES= kkpsuomn hadopn_rev mmvastn_rev lepsun /SCALE('ALL VARIABLES') ALL /MODEL=ALPHA /STATISTICS=CORR COV /ICC=MODEL(MIXED) TYPE(COSISTECY) CI=95 TESTVAL=0. Reliability [DataSet1] Z:\H_HS_vaalikone\ehdokasdata_0310_esalta_USE.sav Scale: ALL VARIABLES Case Processing Summary % Cases Valid 3946 60,8 Excluded a 548 39, Total 6494 100,0 a. Listwise deletion based on all variables in the procedure. Page 16

Reliability Statistics Cronbach's Alpha,679 Cronbach's Alpha Based on Standardized Items,681 of Items 4 Inter-Item Correlation Matrix kkpsuomn Kotikuntani päätöksenteo ssa pitää vaalia perinteisiä suomalaisia arvoja hadopn_rev mmvastn_rev lepsun Kouluissa kohdellaan koululaisia liian lepsusti. Tiukempi kuri tekisi kouluista parempia kkpsuomn Kotikuntani päätöksenteossa pitää vaalia perinteisiä suomalaisia arvoja 1,000,43,346,310 hadopn_rev,43 1,000,406,317 mmvastn_rev,346,406 1,000,86 lepsun Kouluissa kohdellaan koululaisia liian lepsusti. Tiukempi kuri tekisi kouluista parempia,310,317,86 1,000 Inter-Item Covariance Matrix kkpsuomn Kotikuntani päätöksenteo ssa pitää vaalia perinteisiä suomalaisia arvoja hadopn_rev mmvastn_rev lepsun Kouluissa kohdellaan koululaisia liian lepsusti. Tiukempi kuri tekisi kouluista parempia kkpsuomn Kotikuntani päätöksenteossa pitää vaalia perinteisiä suomalaisia arvoja 1,11,683,484,413 hadopn_rev,683,155,758,563 mmvastn_rev,484,758 1,616,439 lepsun Kouluissa kohdellaan koululaisia liian lepsusti. Tiukempi kuri tekisi kouluista parempia,413,563,439 1,461 Page 17

Single Measures Intraclass Correlation a,345 b Intraclass Correlation Coefficient 95% Confidence Interval Lower Bound,39 Upper Bound,363 Average Measures,679 c,66,695 Two-way mixed effects model where people effects are random and measures effects are fixed. a. Type C intraclass correlation coefficients using a consistency definition-the between-measure variance is excluded from the denominator variance. b. The estimator is the same, whether the interaction effect is present or not. c. This estimate is computed assuming the interaction effect is absent, because it is not estimable otherwise. Intraclass Correlation Coefficient F Test with True Value 0 Value df1 df Sig Single Measures 3,111 3945 11835,000 Average Measures 3,111 3945 11835,000 Two-way mixed effects model where people effects are random and measures effects are fixed. RELIABILITY /VARIABLES= talympn_rev ympvaikn /SCALE('ALL VARIABLES') ALL /MODEL=ALPHA /STATISTICS=CORR COV /ICC=MODEL(MIXED) TYPE(COSISTECY) CI=95 TESTVAL=0. Reliability [DataSet1] Z:\H_HS_vaalikone\ehdokasdata_0310_esalta_USE.sav Scale: ALL VARIABLES Page 18

Case Processing Summary % Cases Valid 3946 60,8 Excluded a 548 39, Total 6494 100,0 a. Listwise deletion based on all variables in the procedure. Reliability Statistics Cronbach's Alpha,619 Cronbach's Alpha Based on Standardized Items,67 of Items Inter-Item Correlation Matrix talympn_rev ympvaikn Kaikessa kotikuntani päätöksenteossa pitäisi arvioida vaikutukset ympäristöön ja tarvittaessa luopua ympäristölle haitallisista hankkeista talympn_rev 1,000,457 ympvaikn Kaikessa kotikuntani päätöksenteo ssa pitäisi arvioida vaikutukset ympäristöön ja tarvittaessa luopua ympäristölle haitallisista hankkeista,457 1,000 Page 19

Inter-Item Covariance Matrix talympn_rev ympvaikn Kaikessa kotikuntani päätöksenteossa pitäisi arvioida vaikutukset ympäristöön ja tarvittaessa luopua ympäristölle haitallisista hankkeista talympn_rev 1,47,534 ympvaikn Kaikessa kotikuntani päätöksenteo ssa pitäisi arvioida vaikutukset ympäristöön ja tarvittaessa luopua ympäristölle haitallisista hankkeista,534,958 Single Measures Intraclass Correlation a,448 b Intraclass Correlation Coefficient 95% Confidence Interval Lower Bound,43 Upper Bound,473 Average Measures,619 c,594,64 Two-way mixed effects model where people effects are random and measures effects are fixed. a. Type C intraclass correlation coefficients using a consistency definition-the between-measure variance is excluded from the denominator variance. b. The estimator is the same, whether the interaction effect is present or not. c. This estimate is computed assuming the interaction effect is absent, because it is not estimable otherwise. Intraclass Correlation Coefficient F Test with True Value 0 Value df1 df Sig Single Measures,63 3945 3945,000 Average Measures,63 3945 3945,000 Two-way mixed effects model where people effects are random and measures effects are fixed. MEAS TABLES=hplib_man arvokons_man BY Puolue /CELLS MEA STDDEV MEDIA COUT. Page 0

s [DataSet1] Z:\H_HS_vaalikone\ehdokasdata_0310_esalta_USE.sav Case Processing Summary Cases Included Excluded Total Percent Percent Percent hplib_man * Puolue 3946 60,8% 548 39,% 6494 100,0% arvokons_man * Puolue 3946 60,8% 548 39,% 6494 100,0% Report Puolue hplib_man arvokons_ma n Edist. 5,0000,5000,00000 1,06066 5,0000,5000 ITSP 1,5833 3,3889,80039,96914 1,500 3,0000 9 9 JP,6563 3,1875,63163,66771,5000 3,500 16 16 KD,547 3,8178,6691,55316,5000 3,7500 199 199 KESK,580 3,33,6171,7364,5000 3,500 374 374 KOK 3,3891 3,3465,7881,694 3,5000 3,500 780 780 Page 1

arvokons_ma n hplib_man Köy Lempinen LIB YL M11 Maa YL PIR PS RKP 374 374,7500,7500,7596,68484,88,7507 446 446 4,0000,5000,6768,77738 4,080,5135 44 44,5000,5000,7886 1,04945,5398,693 4 4,500,500,71807,47871,315,3750 7 7 3,5000,0000 1,09653 1,01916 3,6786,3571,500 3,650,70711,17678,500 3,650 1 1 4,500 1,500.. 4,500 1,500 4 4 3,650 1,650,65749,4696 3,4375 1,6875 Puolue Puolue Report Page

arvokons_ma n hplib_man SDP SKP STP TuPu VAS VIHR YL T&T Ysi 7 7 3,5000 3,500,45316,70500 3,649 3,149 7 7 3,7500 3,5000,740,504 3,7857 3,5000 574 574,500,0000,64015,66566,3301,1137 374 374,500 1,500,73797,47541,981 1,439 1 1,500,500..,500,500 11 11 3,0000 1,500,89506,54041 3,1818 1,3864 67 67,0000 1,500,700,3791,015 1,948 643 643 3,0000 1,7500,75473,58337,950 1,8530 Puolue Puolue Report Page 3

Report Puolue hplib_man arvokons_ma n Total,489 3,0573,91114,90554,500 3,0000 3946 3946 Page 4