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

Samankaltaiset tiedostot
Harjoittele tulkintoja

voidaan hylätä, pienempi vai suurempi kuin 1 %?

Ongelma: Poikkeaako perusjoukon suhteellinen osuus vertailuarvosta?

OHJ-7600 Ihminen ja tekniikka -seminaari, 4 op Käyttäjäkokemuksen kvantitatiivinen analyysi. Luento 3

Perusnäkymä yksisuuntaiseen ANOVAaan

Frequencies. Frequency Table

1. a) Luettele hyvän kvantitatiivisen tutkimuksen perusvaatimukset. b) Miten tutkimusraportissa arvioit tutkimuksen luotettavuutta?

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

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

voidaan hylätä, pienempi vai suurempi kuin 1 %?

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

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

Raija Leppälä. Ohjeita tilastollisen tutkimuksen toteuttamiseksi IBM SPSS Statistics -ohjelmiston avulla

54. Tehdään yhden selittäjän lineaarinen regressioanalyysi, kun selittäjänä on määrällinen muuttuja (ja selitettävä myös):

Kvantitatiiviset tutkimusmenetelmät maantieteessä

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

SPSS-pikaohje. Jukka Jauhiainen OAMK / Tekniikan yksikkö

Kandidaatintutkielman aineistonhankinta ja analyysi

BIOSTATISTIIKKAA ESIMERKKIEN AVULLA. Kurssimoniste (luku 2) Janne Pitkäniemi. Helsingin Yliopisto Kansanterveystieteen laitos

2. Aineiston kuvailua

MTTTP5, luento Luottamusväli, määritelmä

RISTIINTAULUKOINTI JA Χ 2 -TESTI

SPSS ohje. Metropolia Business School/ Pepe Vilpas

Estimointi. Luottamusvälin laskeminen keskiarvolle α/2 α/2 0.1

Tutkimus peliohjaimen käytöstä Super Smash Bros. Melee pelissä. Aleksanteri Karanka

TUTKIMUSAINEISTON KVANTITATIIVINEN ANALYYSI LTKY012. Timo Törmäkangas

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

1. YKSISUUNTAINEN VARIANSSIANALYYSI: AINEISTON ESITYSMUODOT

TUTKIMUSOPAS. SPSS-opas

Ratkaisuja luvun 15 tehtäviin

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

SPSS-ohjeita. Metropolia Pertti Vilpas

Ohjeita kvantitatiiviseen tutkimukseen

SPSS-perusteet. Sisältö

Muuttujien väliset riippuvuudet esimerkkejä

KAHDEN RYHMÄN VERTAILU

Teema 9: Tilastollinen merkitsevyystestaus

Kvantitatiivinen genetiikka moniste s. 56

I Keskiarvot ja hajonnat muuttujista 3-26 niin, että luokittelevana muuttujana on muuttuja 2 eli sukupuoli

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

1. PÄÄTTELY YHDEN SELITTÄJÄN LINEAARISESTA REGRESSIOMALLISTA

Estimointi. Otantajakauma

BIOSTATISTIIKKAA ESIMERKKIEN AVULLA. Kurssimoniste (luku 4) Janne Pitkäniemi. Helsingin Yliopisto Kansanterveystieteen laitos

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

SPSS OPAS. Metropolia Liiketalous

1. Normaalisuuden tutkiminen, Bowmanin ja Shentonin testi, Rankit Plot, Wilkin ja Shapiron testi

USEAN RYHMÄN VERTAILU

TUTKIMUSAINEISTON KVANTITATIIVINEN ANALYYSI LTKY012. Timo Törmäkangas

MONIMUUTTUJAMENETELMISTÄ RAKENNEYHTÄLÖMALLINNUKSEEN MUUTTUJIEN NORMAALISUUS. Statistics

Christina Gustafsson. Tilastollinen tietojenkäsittely STAT2100 IBM SPSS Statistics 22 for Windows Osa 2

Teema 3: Tilastollisia kuvia ja tunnuslukuja

liikenteessä Merja Rantakokko, TtM, ft Suomen gerontologian tutkimuskeskus Jyväskylän yliopisto

VARIANSSIANALYYSI ANALYSIS OF VARIANCE

Tutkimusmenetelmät I Määrällisen tutkimuksen osuus (2.5 op)

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

Kvantitatiiviset menetelmät

Tutkimusmenetelmät I

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

Kaksisuuntaisen varianssianalyysin tilastollisessa malli voidaan esittää seuraavassa muodossa:

Sisällysluettelo SISÄLLYSLUETTELO...6 LYHYT SANASTO VASTA-ALKAJILLE JOHDATUS PARAMETRITTOMIIN MENETELMIIN...9

Tavanomaisten otostunnuslukujen, odotusarvon luottamusvälin ja Box ja Whisker -kuvion määritelmät: ks. 1. harjoitukset.

Pertti Vilpas Metropolia 1. KVANTITATIIVINEN TUTKIMUS

HAVAITUT JA ODOTETUT FREKVENSSIT

Sisällysluettelo 6 VARIANSSIANALYYSI. Metsämuuronen: Monimuuttujamenetelmien perusteet SPSS-ympäristössä ALKUSANAT... 4 ALKUSANAT E-KIRJA VERSIOON...

Supplementary Table S1. Material list (a) Parameters Sal to Str

BIOSTATISTIIKKAA ESIMERKKIEN AVULLA. Kurssimoniste (luku 3) Janne Pitkäniemi. Helsingin Yliopisto Kansanterveystieteen laitos

Tilastotieteen johdantokurssin harjoitustyö. 1 Johdanto Aineiston kuvaus Riippuvuustarkastelut...4


Tilastollisten menetelmien perusteet II TILTP3 Luentorunko

Teema 10: Regressio- ja varianssianalyysi

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

, Määrälliset tutkimusmenetelmät 2 4 op

FoA5 Tilastollisen analyysin perusteet puheentutkimuksessa. 9. luento. Pertti Palo

Luentotesti 3. Kun tutkimuksen kävelynopeustietoja analysoidaan, onko näiden tutkittavien aiheuttama kato

1 TILASTOJEN KÄYTTÖ 7. Mitä tilastotiede on 7 Historiaa 8 Tilastotieteen nykyinen asema 9 Tilastollisen tutkimuksen vaiheet 10

I Tilastollisen aineiston ja analyysin edellytysten tarkistaminen. - Muunnokset, uudelleen koodaaminen, summamuuttujien luominen

Mat Tilastollisen analyysin perusteet. Testit suhdeasteikollisille muuttujille. Avainsanat:

Ohjeita tilastollisen tutkimuksen toteuttamiseksi SPSS for Windows -ohjelmiston avulla

Opinnäytetyön ja harjoitustöiden tekijöille

MS-C2{04 Tilastollisen analyysin perusteet

Toimittaja Erä

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

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

TUTKIMUSAINEISTON ANALYYSI. LTKY012 Timo Törmäkangas

Yhteiskuntatieteiden tiedekunta (terveystieteet) ja Gerontologian tutkimuskeskus, Tampereen yliopisto. Tervaskannot 90+

1. KAKSISUUNTAINEN VARIANSSIANALYYSI: TULOSTEN TULKINTA

Ravitsemusinterventio kotona asuvilla iäkkäillä kuopiolaisilla FT Irma Nykänen, Itä-Suomen yliopisto

TUTKIMUSAINEISTON ANALYYSI. LTKY012 Timo Törmäkangas

Toimintakykytestien tulosten tulkinta

IBM SPSS Statistics 21 (= SPSS 21)

TUTKIMUSAINEISTON KVANTITATIIVINEN ANALYYSI LTKY012. Timo Törmäkangas

Ikääntyminen ja toimintakyky - kestääkö toimintakyky koko elämän

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

Ihminen ja tekniikka seminaari Käyttäjäkokemuksen kvantitatiivinen analyysi

II Tilastollisen aineiston ja analyysin edellytysten tarkistaminen

Osaaminen osana työkykyä

EWA-HYVINVOINTIPROFIILIEN YHTEENVETO VUOTIAIDEN HYVINVOINTIA EDISTÄVÄT KOTIKÄYNNIT

TUTKIMUSAINEISTON ANALYYSI. LTKY012 Timo Törmäkangas

Transkriptio:

1 KTE.139 Tutkimusaineiston analyysi Demot 5 ja 6 (7.3.-18.3.2005) Ritva Sakari-Rantala (sakari@sport.jyu.fi, puh. 260 2094) Demotehtävä + liitteet (muuttujaluettelo, käytettävät analyysimenetelmät hypoteeseineen, osa SPSS-ohjelman tulostuslistasta) Fyysisen aktiivisuus, koettu terveys ja kävelynopeus iäkkäillä jyväskyläläisillä naisilla 1. Johdanto Liikkumiskyvyn heikentyminen, esimerkiksi kävelynopeuden hidastuminen, on tavallista iäkkäillä ihmisillä (Kerrigan ym. 1998). Liikkumisvaikeuksiin liittyy usein terveydentilan ongelmia kuten pitkäaikaissairauksia sekä fyysisen aktiivisuuden vähäisyyttä (Picavet & van den Bos 1997, Visser ym. 2002). Iäkkäistä naisista suuri osa asuu leskeytymisen takia yksin. Yksin asuminen ei usein ole mahdollista, jos terveydentila on heikentynyt. Toisaalta yksin asuminen voi edellyttää suurempaa fyysistä aktiivisuutta, koska kauppa- ym. asiat on hoidettava itse. Tämän tutkimuksen tarkoitus on selvittää 80-vuotiaiden jyväskyläläisten naisten fyysisen aktiivisuuden, koetun terveyden ja kävelynopeuden välisiä yhteyksiä sekä yksinasumisen yhteyttä fyysiseen aktiivisuuteen ja koettuun terveyteen. Tutkimusongelmat ovat: 1. Onko fyysisellä aktiivisuudella yhteyttä 80-vuotiaiden naisten koettuun terveydentilaan? 2. Onko yksin asumisella yhteyttä fyysiseen aktiivisuuteen ja koettuun terveyteen? 3. Onko fyysisesti aktiivisten ja inaktiivisten henkilöiden maksimaalisessa kävelynopeudessa eroja? 4. Onko koetulla terveydentilalla yhteyttä maksimaaliseen kävelynopeuteen? 2. Aineisto ja menetelmät Tutkimus on osa Jyväskylän yliopiston ja Jyväskylän kaupungin Ikivihreät-projektia. Vuonna 1990 tutkimukseen kutsuttiin kaikki v. 1910 syntyneet jyväskyläläiset henkilöt (80-vuotiaat). Tutkimus sisälsi haastattelun tutkittavien kotona sekä laboratoriomittaukset, jotka tehtiin Jyväskylän yliopiston liikuntatieteellisen tiedekunnan liikunta- ja terveyslaboratoriossa. Tässä raportissa käsitellään vain tutkimuksiin osallistuneiden naisten tuloksia. Haastatteluihin osallistui yli 90 % tutkituista (taulukko 1). Taulukko 1. Tutkimuksen eri vaiheisiin kutsutut ja osallistuneet jyväskyläläiset v. 1910 syntyneet naiset n (%) Kutsutut 213 Tavoitettavissa olleet 207 (100,0) Haastattelu 188 (90,8) Kävelynopeustesti 137 (66,2)

2 Koettua terveydentilaa selvitettiin 5-luokkaisella kysymyksellä (liite 1). Fyysisen aktiivisuuden määrää selvitettiin kysymyksellä, jossa haastateltavaa pyydettiin valitsemaan sopivin vaihtoehto kuvaamaan hänen toimintaansa kuluneen vuoden ajalta (Grimby ym. 1992, liite 1). Vastausvaihtoehdoissa otettiin huomioon sekä liikuntaharrastusten määrä että muu fyysinen aktiivisuus, kuten päivittäiset toiminnot. Myös yksinasuminen selvitettiin haastattelukysymyksellä. Maksimaalinen kävelynopeus mitattiin laboratorion käytävällä 10 m:n matkalla (Aniansson ym. 1980). Testi suoritettiin lentävällä lähdöllä eli radan alkukohtaa edelsi noin 5 m:n matka, jonka aikana tutkittava kiihdytti kävelynopeutensa. Radan loppukohdan jälkeen oli vastaavan pituinen jarrutusmatka. Aika mitattiin sekuntikellolla siten, että testattavan vierellä kävelevä mittaaja käynnisti ja pysäytti kellon 10 m:n alku- ja loppumerkkien kohdalla. Luokittelu- ja järjestysasteikollisten muuttujien jakaumia tarkasteltiin absoluuttisina ja suhteellisina frekvensseinä. Koska koetun terveyden kysymyksen luokkiin erittäin hyvä ja erittäin huono tuli vain vähän vastauksia, yhdistettiin ne luokkiin hyvä ja huono, niin että saatiin 3-luokkainen muuttuja. Tutkittavat luokiteltiin fyysisen aktiivisuuden kysymyksen vastausten perusteella fyysisesti aktiivisiin (kohtuullista ruumiillista toimintaa vähintään 3 tuntia viikossa, luokat 3-5) ja inaktiivisiin (vain kevyttä ruumiillista toimintaa, luokat 1 ja 2). Luokittelu- ja järjestysasteikollisten muuttujien yhteyksiä tarkasteltiin ristiintaulukoinnin ja P 2 -testin avulla. Järjestysasteikollisten muuttujien välisiä yhteyksiä selvitettiin Spearmanin järjestyskorrelaatiokertoimen avulla. Kävelynopeusmuuttujan jakauman normaalisuus testattiin Kolmogorov-Smirnovin testillä ja kävelynopeuden keskiarvot ja hajonnat laskettiin. Ryhmittäisiä eroja alkututkimuksessa mitatussa kävelynopeudessa selvitettiin Studentin t-testin ja yksisuuntaisen varianssianalyysin avulla. Varianssianalyysin jälkitarkasteluun käytettiin Bonferronin monivertailutestiä, jonka avulla selvitettiin tarkemmin, missä ryhmittelevän muuttujan luokissa kävelynopeuden keskiarvot poikkesivat tilastollisesti merkitsevästi toisistaan. Tilastollisen merkitsevyyden rajoina pidettiin merkitsevyystasoja p < 0,05 (melkein merkitsevä, *), p<0,01 (merkitsevä, **) ja p< 0,001 (erittäin merkitsevä, ***). Tilastolliset testit tehtiin kaksisuuntaisina. 3. Tulokset Haastatelluista naisista 66 (37 %) ilmoitti, että heidän fyysinen aktiivisuutensa viimeisen vuoden ajalta oli sisältänyt pääasiassa tekemistä paikallaan istuen tai korkeintaan kevyttä ruumiillista toimintaa (taulukko 2). Vain kaksi henkilöä ilmoitti harrastavansa aktiivista urheilua. Taulukko 2. Fyysinen aktiivisuus viimeisen vuoden aikana 80-vuotiailla jyväskyläläisillä naisilla Aktiivisuuden taso n (%) Pääasiassa tekemistä paikallaan istuen 25 (14,0) Kevyttä ruumiillista toimintaa 41 (23,0) Kohtalaista ruumiillista toimintaa noin 3 tuntia viikossa 55 (30,9) Kohtalaista ruumiillista toimintaa yli 3 tuntia viikossa 55 (30,9) Aktiivista urheilua yli 3 tuntia viikossa 2 (1,1) Yht. 178 (100,0)

3 Suurin osa naisista (113, 63 %) arvioi terveydentilansa olevan tyydyttävä (taulukko 3). Erittäin hyväksi arvioi terveytensä kolme henkilöä kuten myös erittäin huonoksi. Naisista 131 (72 %) asui yksin. Maksimaalisen kävelynopeuden keskiarvo kymmenen metrin matkalla oli 1,25 m/s (" 0,33). Taulukko 3. Itsearvioitu terveydentila 80-vuotiailla jyväskyläläisillä naisilla Arvio terveydentilasta n (%) Erittäin hyvä 3 (1,7) Hyvä 24 (13,3) Tyydyttävä 113 (62,8) Huono 37 (20,6) Erittäin huono 3 (1,7) Yht. 180 (100,0) Terveydentilan ja fyysisen aktiivisuuden välillä oli kohtalainen ja tilastollisesti merkitsevä korrelaatio niin, että hyvä koettu terveys oli yhteydessä suurempaan fyysiseen aktiivisuuteen. Spearmanin järjestyskorrelaatio oli -0,354 (p<0,001, korrelaation negatiivisuus johtui koetun terveyden muuttujan asteikosta, jossa suuremmat lukuarvot edustivat huonoa terveyttä). Terveytensä hyväksi kokevista 89 % oli fyysisesti aktiivisia mutta terveytensä huonoksi kokevista vain 38 % (P 2 -testissä p<0,001, taulukko 4). Terveytensä hyväksi kokevista vain noin joka kymmenennellä fyysinen aktiivisuus oli vähäistä ja korkeintaan kevyesti kuormittavaa. Taulukko 4. Fyysisen aktiivisuuden taso 80-vuotiailla jyväskyläläisillä naisilla itsearvoidun terveydentilan mukaan luokiteltuna Itsearvioitu terveydentila Hyvä Tyydyttävä Huono Fyysisen aktiivisuuden taso n (%) n (%) n (%) Aktiivinen (vähintään kohtalaista 24 (88,9) 73 (66,4) 15 (37,5) fyysistä aktiivisuutta) Inaktiivinen (korkeintaan kevyttä 3 (11,1) 37 (33,6) 25 (62,5) fyysistä aktiivisuutta) Yht. 27 (100,0) 110 (21,8) 40 (100,0) Yksin asumisella ei ollut yhteyttä fyysiseen aktiivisuuteen. Sen sijaan ei-yksinasuvista naisista suurempi osa (38 %) arvioi terveytensä huonoksi kuin yksin asuvista (16 %, P 2 -testissä p=0,007, taulukko 5).

4 Taulukko 5. Itsearvioitu terveydentila yksinasuvilla ja ei-yksinasuvilla 80-vuotiailla jyväskyläläisillä naisilla Asuu yksin Ei asu yksin Arvio terveydentilasta n (%) n (%) Hyvä 22 (17,1) 5 (10,6) Tyydyttävä 86 (66,7) 24 (51,1) Huono 21 (16,3) 18 (38,3) Yht. 129 (100,0) 47 (100,0) Fyysisesti aktiivisilla henkilöillä, jotka olivat ilmoittaneet viikottaisen toimintansa sisältävän vähintään 3 tuntia kohtalaisesti kuormittavaa aktiivisuutta, oli suurempi kävelynopeus kuin inaktiivisilla henkilöillä, jotka olivat ilmoittaneet kevyemmin kuormittavaa fyysistä aktiivisuutta (t-testissä p<0,001, kuva 1). Kuva 1. Fyysisesti aktiivisten (vähintään kohtalaista aktiivisuutta) ja inaktiivisten (korkeintaan kevyttä aktiivisuutta) 80-vuotiaiden jyväskyläläisten naisten maksimaalinen kävelynopeus (keskiarvot ja -hajonnat) Kävelynopeus m/s 2 1.6 *** 1.2 0.8 0.4 0 Fyysisesti aktiiviset Fyysisesti inaktiiviset Koetulla terveydentilalla oli yhteyttä kävelynopeuteen (yksisuuntaisessa varianssianalyysissä p<0,001, kuva 2). Bonferronin monivertailutestillä tehdyissä jälkitarkasteluissa ilmeni, että sekä terveydentilansa hyväksi kokevien että terveydentilansa tyydyttäväksi kokevien kävelynopeus oli suurempi verrattuna terveydentilansa huonoksi kokevien kävelynopeuteen.

5 Kuva 2. Kävelynopeus (keskiarvot ja -hajonnat) terveydentilansa hyväksi, tyydyttäväksi ja huonoksi kokeneilla 80-vuotiailla jyväskyläläisillä naisilla Kävelynopeus m/s 2 1.6 *** *** 1.2 0.8 0.4 0 Hyvä Tyydyttävä Huono Itsearvioitu terveydentila 4. Pohdinta Iäkkäät naiset, jotka arvioivat terveydentilansa hyväksi, ilmoittivat fyysisen aktiivisuuden tasonsa olevan suuremman kuin naiset, joiden oma arvio terveydentilastaan oli huono. Sekä vähäisempi fyysisen aktiivisuuden taso että oma arvio terveydentilasta olivat yhteydessä maksimaaliseen kävelynopeuteen. Tulokset olivat samansuuntaiset kuin aikaisemmissa tutkimuksissa (Picavet & van den Bos 1997, Visser ym. 2002). Jonkin verran pienempi osuus jyväskyläläisistä 80-vuotiaista naisista arvioi terveydentilansa hyväksi verrattuna Terveys2000-tutkimuksen 75-84-vuotiaisiin naisiin (15 % vs. 29 %, Koskinen & Aromaa 2002). Syynä on todennäköisesti kysymysten erilaiset sanamuodot, esimerkiksi positiiviset arviot sisälsivät Terveys2000-tutkimuksessa vaihtoehdot hyvä ja melko hyvä kun ne tässä tutkimuksessa olivat erittäin hyvä ja hyvä. Maksimaalisen kävelynopeuden keskiarvo oli jonkin verran parempi kuin Terveys200-tutkimuksessa mitatuilla 75-84-vuotiailla naisilla (Koskinen ym. 2002), mikä voi johtua siitä, että Terveys2000-tutkimuksessa kävelymatka oli lyhyempi (6.1 m). Tulokset osoittavat, että inaktiivisten tai vain kevyttä fyysistä aktiivisuutta ilmoittaneiden naisten samoin kuin terveydentilansa huonoksi kokevien naisten maksimaalinen kävelynopeus oli hitaampi kuin valo-ohjatuissa risteyksissä valojen vaihtumisnopeuden kriteerinä käytetty kävelynopeus 1,2 m/s. Yksinasuminen oli tutkituilla iäkkäillä naisilla yleistä ja liittyy siihen, että naiset elävät miehiä pitempään. Yksinasumisella ei ollut yhteyttä ilmoitettuun fyysisen aktiivisuuden tasoon, mutta yhteys itsearvioituun terveydentilaan oli tilastollisesti merkitsevä. Tämä johtunee ainakin osittain siitä, että huono terveydentila edellyttää runsaasti hoitoa, jolloin yksinasuminen ei ole mahdollista. Leskeytyminen voi liittyä myös elämänlaadun heikkenemiseen, mikä saattaisi ilmetä itsearvioidun terveydentilan heikkenemisenä. Tällaista ei kuitenkaan tullut esiin tässä tutkimuksessa.

6 Mahdollisuuksia fyysisen aktiivisuuden lisäämiseen ja sitä kautta elämänlaadun parantamiseen tulisi selvittää ja edistää myös iäkkäillä, pitkäaikaissairauksia sairastavilla ja toimintakyvyltään heikentyneillä naisilla. Lähteet Aniansson A, Rundgren Å, Sperling L: Evaluation of functional capacity in activities of daily living in 70-year-old men and women. Scand J Rehabil Med 12: 145-154, 1980 Grimby G, Grimby A, Frändin K ym.: Physically fit and active elderly people have a higher quality of life. Scand J Med Sci Sports 2: 225-230, 1992 Koskinen S, Aromaa A: Koettu terveys ja pitkäaikaissairastavuus. Kirjassa: Aromaa A, Koskinen S (toim.) Terveys ja toimintakyky Suomessa. Terveys 2000-tutkimuksen perustulokset. Kansanterveyslaitoksen julkaisuja B3/2002. Helsinki: Kansanterveyslaitos 2002, s. 37-38 Koskinen S, Sainio P, Gould R, Suutama T, Aromaa A ja toimintakykytyöryhmä: Toimintakyky ja työkyky. Kirjassa: Aromaa A, Koskinen S (toim.) Terveys ja toimintakyky Suomessa. Terveys 2000-tutkimuksen perustulokset. Kansanterveyslaitoksen julkaisuja B3/2002. Helsinki: Kansanterveyslaitos 2002, s. 71-87 Kerrigan DC, Todd MK, Della Croce U, Lipsitz LA, Collins JJ: Biomechanical gait alterations independent of speed in the healthy elderly: evidence for specific limiting impairments. Arch Phys Med Rehabil 79: 317-322, 1998 Picavet HSJ, van den Bos GAM: The contribution of six chronic conditions to the total burden of mobility disability in the Dutch population. Am J Public Health 87: 1680-1682, 1997 Visser M, Pluijm SMF, Stel VS, Bosscher RJ, Deeg DJH: Physical activity as a determinant of change in mobility performance: the longitudinal aging study Amsterdam. J Am Geriatr Soc 50: 1774-1781, 2002

7 1. Millaiseksi arvioisitte nykyisen terveydentilanne yleisesti? Liite 1 erittäin hyvä 1 hyvä 2 tyydyttävä 3 huono 4 erittäin huono 5 25. JOS AJATTELETTE KULUNUTTA VUOTTA, MIKÄ SEURAAVISTA SOPII PARHAITEN KUVAAMAAN VAPAA-AJAN TOIMINTAANNE? 1. PÄÄASIASSA TEKEMISTÄ PAIKALLAANISTUEN Istutte yleensä lukemassa, katsotte televisiota ja vietätte aikaa puuhaillen istualtaan. Ainoat fyysiset toimintonne liittyvät päivittäisten tehtävien suorittamiseen (pesu, pukeminen) 2. KEVYTTÄ RUUMIILLISTA TOIMINTAA Teette kevyitä taloustöitä (esim. lämmitätte ruokaa, pyyhitte pölyjä) tai puutarhatöitä ja/tai käytte kävelyllä kerran tai kahdesti viikossa 3. KOHTUULLISTA RUUMIILLISTA TOIMINTAA NOIN 3 TUNTIA VIIKOSSA Teette tavallisia kotitöitä (esim. lattioiden puhdistus, nurmikon leikkaaminen ruohonleikkuukoneella) ja/tai käytte pidemmillä kävelyretkillä tai pyöräilette 4. KOHTUULLISTA RUUMIILLISTA TOIMINTAA ENEMMÄN KUIN 4 TUNTIA VIIKOSSA TAI RASKASTA RUUMIILLISTA TOIMINTAA ENINTÄÄN 4 TUNTIA VIIKOSSA Harrastatte kohtuullista ruumiillista toimintaa (katso yllä) vähintään 4 tuntia, tai harrastatte liikuntaa 1-2 tuntia viikossa, tai raskaampia puutarha/kotitöitä, sillä seurauksella että hikoilette tai hengästytte 5. HARRASTATTE AKTIIVISESTI URHEILUA VÄHINTÄÄN 3 TUNTIA VIIKOSSA Juoksette, uitte, pelaatte tennistä tai sulkapalloa vähintään 3 tuntia viikossa. Jos ette urheile, mutta teette yhtä usein raskaita puutarha- tai vapaa-ajan töitä, kuulutte myös tähän ryhmään 6. HARRASTATTE KILPAURHEILUA

8 Ikivihreät-projekti 1990 MUUTTUJALUETTELO NIMI VAIHTELUVÄLI SELITTEET Kh 5001-5289 Havaintotunnus (koehenkilönumero) Fyak 1-5 Fyysinen aktiivisuus 1 = tekeminen paikallaanistuen 2 = kevyt ruumiillinen toiminta 3 = kohtalainen ruumiillinen toiminta korkeintaan 3 tuntia viikossa 4 = kohtalainen ruumiillinen toiminta yli 4 tuntia viikossa 5 = aktiivinen urheilu yli 3 tuntia /vk 6 = kilpaurheilu Kote 1-5 Koettu terveys 1 = erittäin hyvä 2 = hyvä 3 = tyydyttävä 4 = huono 5 = erittäin huono Yksinas 1-2 Yksin asuminen 1 = kyllä 2 = ei Kavnop 0,32-2,04 Maksimaalinen kävelynopeus 10 m:n matkalla (m/s)

9 Tilastolliset menetelmät ja hypoteesit tutkimusongelmittain 1. fyak kote Spearmanin järjestyskorrelaatio H 0 : D = 0 (muuttujat ovat riippumattomia) H 1 : D 0 (muuttujat riippuvat toisistaan) fyak2lk kote3lk (uudelleen luokitellut muuttujat) Ristiintaulukointi ja P 2 -testi H 0 : f ij = e ij (muuttujat ovat riippumattomia) H 1 : f ij e ij (muuttujat riippuvat toisistaan) 2. yksinas fyak2lk Ristiintaulukointi ja P 2 -testi H 0 : f ij = e ij (muuttujat ovat riippumattomia) H 1 : f ij e ij (muuttujat riippuvat toisistaan) yksinas kote3lk Ristiintaulukointi ja P 2 -testi H 0 : f ij = e ij (muuttujat ovat riippumattomia) H 1 : f ij e ij (muuttujat riippuvat toisistaan) 3. fyak2lk kavnop Fyysisesti inaktiivisten ja aktiivisten naisten kävelynopeuden keskiarvon vertailu Studentin t-testi H 0 : : 1 = : 2 (keskiarvot samansuuruiset) H 1 : : 1 : 2 (keskiarvot poikkeavat toisistaan) H 0 : : inakt = : akt (keskiarvot samansuuruiset) H 1 : : inakt : akt (keskiarvot poikkeavat toisistaan) 4. kote3lk kavnop Terveytensä hyväksi, tyydyttäväksi ja huonoksi kokevien kävelynopeuden keskiarvojen vertailu Yksisuuntainen varianssianalyysi H 0 : : 1 = : 2 = : 3 (ryhmien keskiarvot samansuuruiset) H 1 : vähintään yhden ryhmän keskiarvo poikkeaa muista H 0 : : hyvä = : tyydyttävä = : huono (ryhmien keskiarvot samansuuruiset) H 1 : vähintään yhden ryhmän keskiarvo poikkeaa muista

10 GET FILE='D:\Oma\Tilastot\demo2005.sav'. FREQUENCIES VARIABLES=fyak kote yksinas kavnop /STATISTICS=STDDEV MINIMUM MAXIMUM MEAN /HISTOGRAM NORMAL /ORDER= ANALYSIS. Frequencies Statistics fyak Fyysinen aktiivisuus kote Koettu terveys yksinas Yksin asuminen kavnop Maks. kävelynopeus (m/s) N Valid 178 180 181 137 Missing 10 8 7 51 Mean 2,82 3,07 1,28 1,2496 Std. Deviation 1,058,685,448,33263 Minimum 1 1 1,32 Maximum 5 5 2 2,04 Frequency Table fyak Fyysinen aktiivisuus Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid 1 tekeminen paikallaan istuen 25 13,3 14,0 14,0 2 kevyt ruumiill. toiminta 41 21,8 23,0 37,1 3 koht. ruumiill. toim. 3 t/vko 55 29,3 30,9 68,0 4 koht. ruumiill. toim. >4t/vko 55 29,3 30,9 98,9 5 aktiivinen urheilu >3t/vko 2 1,1 1,1 100,0 Total 178 94,7 100,0 Missing System 10 5,3 Total 188 100,0 kote Koettu terveys Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid 1 eritt{in hyv{ 3 1,6 1,7 1,7 2 hyv{ 24 12,8 13,3 15,0 3 tyydytt{v{ 113 60,1 62,8 77,8 4 huono 37 19,7 20,6 98,3 5 eritt{in huono 3 1,6 1,7 100,0 Total 180 95,7 100,0 Missing System 8 4,3 Total 188 100,0

11 yksinas Yksin asuminen Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid 1 kyll{ 131 69,7 72,4 72,4 2 ei 50 26,6 27,6 100,0 Total 181 96,3 100,0 Missing System 7 3,7 Total 188 100,0 Histogram Maks. kävelynopeus (m/s) 25 20 Frequency 15 10 5 0 0,50 1,00 1,50 2,00 2,50 Maks. kävelynopeus (m/s) Mean = 1,2496 Std. Dev. = 0,33263 N = 137

12 EXAMINE VARIABLES=kavnop /PLOT BOXPLOT STEMLEAF NPPLOT /COMPARE GROUP /STATISTICS DESCRIPTIVES /CINTERVAL 95 /MISSING LISTWISE /NOTOTAL. Explore Case Processing Summary Cases Valid Missing Total N Percent N Percent N Percent kavnop Maks. kävelynopeus (m/s) 137 72,9% 51 27,1% 188 100,0% Descriptives kavnop Maks. kävelynopeus (m/s) Statistic Std. Error Mean 1,2496,02842 95% Confidence Lower Bound 1,1934 Interval for Mean Upper Bound 1,3058 5% Trimmed Mean 1,2550 Median 1,2821 Variance,111 Std. Deviation,33263 Minimum,32 Maximum 2,04 Range 1,72 Interquartile Range,42 Skewness -,313,207 Kurtosis,016,411 Tests of Normality Kolmogorov-Smirnov(a) Shapiro-Wilk Statistic df Sig. Statistic df Sig. kavnop Maks. kävelynopeus (m/s),072 137,081,988 137,279 a Lilliefors Significance Correction

13 NONPAR CORR /VARIABLES=fyak kote /PRINT=SPEARMAN TWOTAIL NOSIG /MISSING=PAIRWISE. Nonparametric Correlations Correlations RECODE fyak (1=1) (2=1) (3=2) (4=2) (5=2) INTO fyak2lk. VARIABLE LABELS fyak2lk 'Fyys.aktiivisuus 2-luokkaisena'. EXECUTE. RECODE kote (1=1) (2=1) (3=2) (4=3) (5=3) INTO kote3lk. VARIABLE LABELS kote3lk 'Koettu terveys 3-luokkaisena'. EXECUTE. FREQUENCIES VARIABLES=fyak2lk kote3lk /ORDER= ANALYSIS. Frequencies Statistics N fyak Fyysinen aktiivisuus kote Koettu terveys Spearman's rho fyak Fyysinen aktiivisuus Sig. (2-tailed).,000 Correlation Coefficient 1,000 -,354(**) N 178 177 kote Koettu terveys Correlation Coefficient -,354(**) 1,000 Sig. (2-tailed),000. N 177 180 ** Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). fyak2lk Fyys.aktiivisuu s 2-luokkaisena kote3lk Koettu terveys 3- luokkaisena Valid 178 180 Missing 10 8

14 Frequency Table fyak2lk Fyys.aktiivisuus 2-luokkaisena Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid 1,00 inaktiivinen (luokat 66 35,1 37,1 37,1 1-2) 2,00 aktiivinen (luokat 3-5) 112 59,6 62,9 100,0 Total 178 94,7 100,0 Missing System 10 5,3 Total 188 100,0 kote3lk Koettu terveys 3-luokkaisena Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid 1,00 hyvä 27 14,4 15,0 15,0 2,00 tyydyttävä 113 60,1 62,8 77,8 3,00 huono 40 21,3 22,2 100,0 Total 180 95,7 100,0 Missing System 8 4,3 Total 188 100,0 CROSSTABS /TABLES=fyak2lk BY kote3lk /FORMAT= AVALUE TABLES /STATISTIC=CHISQ /CELLS= COUNT COLUMN /COUNT ROUND CELL. Crosstabs Case Processing Summary fyak2lk Fyys.aktiivisuus 2-luokkaisena * kote3lk Koettu terveys 3- luokkaisena Cases Valid Missing Total N Percent N Percent N Percent 177 94,1% 11 5,9% 188 100,0%

15 fyak2lk Fyys.aktiivisuus 2-luokkaisena * kote3lk Koettu terveys 3-luokkaisena Crosstabulation fyak2lk Fyys.aktiivisuus 2-luokkaisena 1,00 inaktiivinen (luokat 1-2) 2,00 aktiivinen (luokat 3-5) Count kote3lk Koettu terveys 3-luokkaisena 2,00 tyydyttävä 3,00 1,00 hyvä huono Total 3 37 25 65 % within kote3lk Koettu terveys 3-luokkaisena 11,1% 33,6% 62,5% 36,7% Count 24 73 15 112 % within kote3lk Koettu terveys 3-luokkaisena 88,9% 66,4% 37,5% 63,3% Total Count 27 110 40 177 % within kote3lk Koettu terveys 3-luokkaisena 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% Chi-Square Tests Value df Asymp. Sig. (2-sided) Pearson Chi-Square 19,511(a) 2,000 Likelihood Ratio 20,490 2,000 Linear-by-Linear Association 19,226 1,000 N of Valid Cases 177 a 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 9,92. CROSSTABS /TABLES=fyak2lk kote3lk BY yksinas /FORMAT= AVALUE TABLES /STATISTIC=CHISQ /CELLS= COUNT COLUMN /COUNT ROUND CELL. Crosstabs Case Processing Summary fyak2lk Fyys.aktiivisuus 2-luokkaisena * yksinas Yksin asuminen kote3lk Koettu terveys 3- luokkaisena * yksinas Yksin asuminen Cases Valid Missing Total N Percent N Percent N Percent 174 92,6% 14 7,4% 188 100,0% 176 93,6% 12 6,4% 188 100,0%

16 fyak2lk Fyys.aktiivisuus 2-luokkaisena * yksinas Yksin asuminen Crosstab yksinas Yksin asuminen fyak2lk Fyys.aktiivisuus 2- luokkaisena Total 1,00 inaktiivinen (luokat 1-2) 2,00 aktiivinen (luokat 3-5) 1 kyll{ 2 ei Total Count 43 19 62 % within yksinas Yksin asuminen 33,9% 40,4% 35,6% Count 84 28 112 % within yksinas Yksin asuminen 66,1% 59,6% 64,4% Count 127 47 174 % within yksinas Yksin asuminen 100,0% 100,0% 100,0% Chi-Square Tests Value df Asymp. Sig. (2-sided) Exact Sig. (2-sided) Exact Sig. (1-sided) Pearson Chi-Square,645(b) 1,422 Continuity Correction(a),391 1,532 Likelihood Ratio,638 1,424 Fisher's Exact Test,477,265 Linear-by-Linear Association,641 1,423 N of Valid Cases 174 a Computed only for a 2x2 table b 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 16,75. kote3lk Koettu terveys 3-luokkaisena * yksinas Yksin asuminen Crosstab yksinas Yksin asuminen kote3lk Koettu terveys 3- luokkaisena Total 1,00 hyvä 2,00 tyydyttävä 3,00 huono 1 kyll{ 2 ei Total Count 22 5 27 % within yksinas Yksin asuminen 17,1% 10,6% 15,3% Count 86 24 110 % within yksinas Yksin asuminen 66,7% 51,1% 62,5% Count 21 18 39 % within yksinas Yksin asuminen 16,3% 38,3% 22,2% Count 129 47 176 % within yksinas Yksin asuminen 100,0% 100,0% 100,0%

17 Chi-Square Tests Value df Asymp. Sig. (2-sided) Pearson Chi-Square 9,803(a) 2,007 Likelihood Ratio 9,144 2,010 Linear-by-Linear Association 7,478 1,006 N of Valid Cases 176 a 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 7,21. T-TEST GROUPS = fyak2lk(1 2) /MISSING = ANALYSIS /VARIABLES = kavnop /CRITERIA = CI(.95). T-Test Group Statistics kavnop Maks. kävelynopeus (m/s) fyak2lk Fyys.aktiivisuus 2-luokkaisena N Mean Std. Deviation Std. Error Mean 1,00 inaktiivinen (luokat 1-2) 42 1,0064,33284,05136 2,00 aktiivinen (luokat 3-5) 93 1,3608,26680,02767

18 Independent Samples Test kavnop Maks. kävelynopeus (m/s) Levene's Test for Equality of Variances F Sig. t df Sig. (2-tailed) t-test for Equality of Means Mean Difference 95% Confidence Interval of the Difference Std. Error Difference Lower Upper Equal variances assumed 5,968,016-6,602 133,000 -,35443,05369 -,46062 -,24824 Equal variances not assumed -6,076 65,779,000 -,35443,05834 -,47091 -,23795 ONEWAY kavnop BY kote3lk /STATISTICS DESCRIPTIVES HOMOGENEITY /MISSING ANALYSIS /POSTHOC = BONFERRONI ALPHA(.05). Oneway Descriptives kavnop Maks. kävelynopeus (m/s) 95% Confidence Interval for Mean N Mean Std. Deviation Std. Error Lower Bound Upper Bound Minimum Maximum 1,00 hyvä 18 1,3490,31368,07394 1,1930 1,5050,63 1,89 2,00 tyydyttävä 88 1,3306,27176,02897 1,2730 1,3882,66 2,04 3,00 huono 30,9767,34425,06285,8482 1,1052,32 1,72 Total 136 1,2550,32796,02812 1,1993 1,3106,32 2,04

19 Test of Homogeneity of Variances kavnop Maks. kävelynopeus (m/s) Levene Statistic df1 df2 Sig. 1,545 2 133,217 kavnop Maks. kävelynopeus (m/s) ANOVA Sum of Squares df Mean Square F Sig. Between Groups 2,986 2 1,493 17,212,000 Within Groups 11,535 133,087 Total 14,520 135 Post Hoc Tests Dependent Variable: kavnop Maks. kävelynopeus (m/s) Bonferroni Multiple Comparisons 95% Confidence Interval (I) kote3lk Koettu terveys 3-luokkaisena (J) kote3lk Koettu terveys 3-luokkaisena Mean Difference (I-J) Std. Error Sig. Lower Bound Upper Bound 1,00 hyvä 2,00 tyydyttävä,01842,07618 1,000 -,1663,2031 3,00 huono,37231(*),08780,000,1594,5852 2,00 tyydyttävä 1,00 hyvä -,01842,07618 1,000 -,2031,1663 3,00 huono,35390(*),06226,000,2029,5049 3,00 huono 1,00 hyvä -,37231(*),08780,000 -,5852 -,1594 2,00 tyydyttävä -,35390(*),06226,000 -,5049 -,2029 * The mean difference is significant at the.05 level.