1 / 65

Luento 1: Tilastollisen tutkimuksen suunnittelu, peruskäsitteet ja menetelmät

Luento 1: Tilastollisen tutkimuksen suunnittelu, peruskäsitteet ja menetelmät. Petri Nokelainen. petri.nokelainen@uta.fi http://www.uta.fi/~petri.nokelainen. Kasvatustieteiden yksikkö Tampereen yliopisto. Sisältö. Kasvatustieteellinen tutkimus Tutkimuksen suunnittelu

meghan
Download Presentation

Luento 1: Tilastollisen tutkimuksen suunnittelu, peruskäsitteet ja menetelmät

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. Luento 1: Tilastollisen tutkimuksen suunnittelu, peruskäsitteet ja menetelmät Petri Nokelainen petri.nokelainen@uta.fi http://www.uta.fi/~petri.nokelainen Kasvatustieteiden yksikkö Tampereen yliopisto

  2. Sisältö • Kasvatustieteellinen tutkimus • Tutkimuksen suunnittelu 2.1 Mihin kysymyksiin tutkimus vastaa? 2.2 Mikä tutkimusasetelma vastaa tutkimuskysymyksiin parhaiten? 2.3 Millaisilla menetelmillä kysymyksiin etsitään vastauksia? 2.4 Mitkä ovat muuttujien roolit ja mitta-asteikot? 2.5 Miten tutkimuskysymykset operationalisoidaan? 2.6 Käytetäänkö parametrisia vai epäparametrisia testejä? 3. Kymmenen kysymystä tutkimuksesta

  3. 1. Kasvatustieteellinen tutkimus Kasvatustieteellinen tutkimus Teoreettinen lähestymistapa Empiirinen lähestymistapa tai sitä ja T1: Perustuu aiempaan teoriaan T2: Perustuu tutkijan omiin ajatuksiin E1: Perustuu numeeriseen aineistoon E2: Perustuu tekstiaineistoon ja ja/tai (Töttö, 2004.)

  4. A: {T1,T2} Teoreettinen tutkimus B: {T1,T2,E1} Empiirinen tutkimus C: {T1,T2,E2} D: {T1,T2,E1,E2} 1. Kasvatustieteellinen tutkimus L: {T1,T2,E2} {T1,T2} M: {E1} !

  5. - mitä henkilö/ryhmä S tarkoittaa merkillä, teolla, teoksella, …- miten S kokee, näkee, … k:n- mitä S aikoo, haluaa, … k:n suhteen- mitä S uskoo, luulee, tietää … k:sta B: {T1,T2,E2} - miten paljon joukossa P esiintyy olioita, tapauksia tai alkioita, joilla on ominaisuus x- miten paljon joukossa P esiintyy ominaisuutta y- onko joukossa P ominaisuuksien x ja y välillä riippuvuutta- millainen on x:n ja y:n välinen riippuvuus joukossa P- onko x:n ja y:n suhde aidosti kausaalinen- millainen kausaalinen mekanismi yhdistää x:n ja y:n C: {T1,T2,E1} 1. Kasvatustieteellinen tutkimus Tutkimusongelma

  6. 1. Kasvatustieteellinen tutkimus • Tutkimusidean kehittely, kirjallisuuteen tutustuminen • Tutkimuskysymysten laadinta • Tutkimuksen asetelman (design) laadinta • Tutkimusmenetelmien valinta • Tutkimuksen toteutus • Aineiston analysointi • Tulosten raportointi => Tieteellinen kirjoittaminen

  7. Sisältö • Kasvatustieteellinen tutkimus • Tutkimuksen suunnittelu 2.1 Mihin kysymyksiin tutkimus vastaa? 2.2 Mikä tutkimusasetelma vastaa tutkimuskysymyksiin parhaiten? 2.3 Millaisilla menetelmillä kysymyksiin etsitään vastauksia? 2.4 Mitkä ovat muuttujien roolit ja mitta-asteikot? 2.5 Miten tutkimuskysymykset operationalisoidaan? 2.6 Käytetäänkö parametrisia vai epäparametrisia testejä? 3. Kymmenen kysymystä tutkimuksesta

  8. 2. Tutkimuksen suunnittelu • Mihin kysymyksiin tutkimus vastaa? • Mikä tutkimusasetelma vastaa tutkimuskysymyksiin parhaiten? • Millaisilla menetelmillä kysymyksiin etsitään vastauksia? • Mitkä ovat muuttujien roolit ja mitta-asteikot? • Miten tutkimuskysymykset operationalisoidaan? • Käytetäänkö parametrisia vai epäparametrisia testejä?

  9. Sisältö • Kasvatustieteellinen tutkimus • Tutkimuksen suunnittelu 2.1 Mihin kysymyksiin tutkimus vastaa? 2.2 Mikä tutkimusasetelma vastaa tutkimuskysymyksiin parhaiten? 2.3 Millaisilla menetelmillä kysymyksiin etsitään vastauksia? 2.4 Mitkä ovat muuttujien roolit ja mitta-asteikot? 2.5 Miten tutkimuskysymykset operationalisoidaan? 2.6 Käytetäänkö parametrisia vai epäparametrisia testejä? 3. Kymmenen kysymystä tutkimuksesta

  10. 2. Tutkimuksen suunnittelu 2.1 Mihin kysymyksiin tutkimus vastaa? • Onko iän ja työhön sitoutumisen välillä riippuvuussuhde? • Sitoutuvatko vanhemmat ihmiset työhön nuoria enemmän? • Mitkä asiat erottavat ja/tai yhdistävät työhön sitoutuvia ihmisiä? • Mitkä asiat ennustavat parhaiten työhön sitoutumista?

  11. 2. Tutkimuksen suunnittelu 2.1 Mihin kysymyksiin tutkimus vastaa? • Onko iän ja työhön sitoutumisen välillä riippuvuussuhde? (Esim. Khiin neliötesti, korrelaatio) • Sitoutuvatko vanhemmat ihmiset työhön nuoria enemmän? (Esim. t-testi/M-W U, varianssianalyysi/K-W H) • Mitkä asiat erottavat ja/tai yhdistävät työhön sitoutuvia ihmisiä? (Esim. erotteluanalyysi, ryhmittelyanalyysi) • Mitkä asiat ennustavat parhaiten työhön sitoutumista? (Esim. regressioanalyysi)

  12. Sisältö • Kasvatustieteellinen tutkimus • Tutkimuksen suunnittelu 2.1 Mihin kysymyksiin tutkimus vastaa? 2.2 Mikä tutkimusasetelma vastaa tutkimuskysymyksiin parhaiten? 2.3 Millaisilla menetelmillä kysymyksiin etsitään vastauksia? 2.4 Mitkä ovat muuttujien roolit ja mitta-asteikot? 2.5 Miten tutkimuskysymykset operationalisoidaan? 2.6 Käytetäänkö parametrisia vai epäparametrisia testejä? 3. Kymmenen kysymystä tutkimuksesta

  13. 2. Tutkimuksen suunnittelu 2.2 Mikä tutkimusasetelma vastaa tutkimuskysymyksiin parhaiten? Kokeellinen tutkimus (experimental study) pyrkii tutkimaan tiettyä asiaa (riippumaton muuttuja) mahdollisimman tarkasti kontrolloitavissa (riippuva muuttuja) olevissa olosuhteissa. Korrelatiivisessa eli havainnointitutkimuksessa (observational study) pyritään selvittämään miten jokin tietty asia tai ominaisuus voisi vaikuttaa jonkin toisen asian tai ominaisuuden ilmenemiseen (esim. kyselylomaketutkimus).

  14. 2. Tutkimuksen suunnittelu RANDOM SAMPLING RANDOM SELECTION pretest-posttest randomized experiment Pre Post TEST I RS Pre Post - CONTROL Non-Equivalent Groups Design Pre Post I TEST RS Pre Post - CONTROL Correlational design CS Pre Post I TEST

  15. Tapaustutkimus (case study design) • Pyritään kontekstuaalisen informaation keräämiseen yhdestä tai useammasta tapauksesta. • Tapauksia voivat olla esim. ihminen, ihmisten välinen keskustelu, yksilön kokemus (esim. Kauhajoen koulusurma), jne. • Tavoitteena tapausten tutkiminen, kuvailu ja selittäminen miten- ja miksi–kysymysten avulla.

  16. Pitkittäistutkimus (longitudinal design) • Yksi aineisto joka pysyy (mahdollisimman) samana läpi tutkimuksen. Ryhmien muodostus Esitesti Interventio Jälkitesti Satunnainen (yksi ryhmä) Mittaus (X) Käsittely Mittaus (Y)

  17. Poikittaistutkimus (cross-sectional design) • Mittaus suoritetaan kerran, tai useita kertoja vaihtuvalla aineistolla (esim. organisaation kasvuorientaation mittaus vuoden välein). Ryhmien muodostus Esitesti Interventio Jälkitesti Ei-satunnainen Käsittely Mittaus (Y) Ei-satunnainen Ei käsittelyä Mittaus (Y)

  18. Sisältö • Kasvatustieteellinen tutkimus • Tutkimuksen suunnittelu 2.1 Mihin kysymyksiin tutkimus vastaa? 2.2 Mikä tutkimusasetelma vastaa tutkimuskysymyksiin parhaiten? 2.3 Millaisilla menetelmillä kysymyksiin etsitään vastauksia? 2.4 Mitkä ovat muuttujien roolit ja mitta-asteikot? 2.5 Miten tutkimuskysymykset operationalisoidaan? 2.6 Käytetäänkö parametrisia vai epäparametrisia testejä? 3. Kymmenen kysymystä tutkimuksesta

  19. 2. Tutkimuksen suunnittelu 2.3 Millaisilla menetelmillä kysymyksiin etsitään vastauksia? • Mitä menetelmää on aiemmin käytetty vastaavantyyppisen ongelman analysoinnissa? • Kerlinger (1986, 495), “..one should first ask the question: Is there a better way to measure my variables?” • Reliabiliteetti(satunnaisvirheettömyys): • Uusintatestaus (test-retest) samoilla vastaajilla, odotetaan korkeaa korrelaatiota vastausten välillä. • Sisäinen pysyvyys (internal consistency), mittaavatko muuttujat samaa asiaa? • Cronbach´s (1951) Alpha ( > .8 tai inter-item .2 - .4). • Tarkkonen reliability (Vehkalahti, 2000).

  20. 2. Tutkimuksen suunnittelu • Validiteetti (pätevyys) • Sisäinen validiteetti (Internal validity) • Tutkimuksen tulosten tulee kuvata tutkittavaa ilmiötä. • Luotettava mittari, aiemman tutkimuksen meta-analyysi, triangulaatio. • Ulkoinen validiteetti (External validity) • Tulosten yleistettävyys. • Satunnaisotos, toisistaan riippuvat kontrolloidut muuttujat. (Cohen, Manion & Morrison, 2000.)

  21. 2. Tutkimuksen suunnittelu • Validiteetti (pätevyys) • Sisällön validiteetti (Content validity) • Mittarin tulee operationalisoida tutkittava ilmiö kattavasti. • Tutkimuskirjallisuuteen perehtyminen, käsiteanalyysi. • Käsitevaliditeetti (Construct validity) • Tutkimuksessa käytetyt käsitteet ovat yleisesti hyväksyttävissä (tutkija on samaa mieltä muiden tutkijoiden kanssa siitä mitä esim. ”sisäinen tavoiteorientaatio tarkoittaa”). • Tutkimuskirjallisuuteen perehtyminen, käsiteanalyysi. (Cohen, Manion & Morrison, 2000.)

  22. Otoskoon arviointi • N • Population size. • n • Estimated sample size. • Sampling error (e) • Difference between the true (unknown) value and observed values, if the survey were repeated (=sample collected) numerous times. • Confidence interval • Spread of the observed values that would be seen if the survey were repeated numerous times. • Confidence level • How often the observed values would be within sampling error of the true value if the survey were repeated numerous times. (Murphy & Myors, 1998.)

  23. Sisältö • Kasvatustieteellinen tutkimus • Tutkimuksen suunnittelu 2.1 Mihin kysymyksiin tutkimus vastaa? 2.2 Mikä tutkimusasetelma vastaa tutkimuskysymyksiin parhaiten? 2.3 Millaisilla menetelmillä kysymyksiin etsitään vastauksia? 2.4 Mitkä ovat muuttujien roolit ja mitta-asteikot? 2.5 Miten tutkimuskysymykset operationalisoidaan? 2.6 Käytetäänkö parametrisia vai epäparametrisia testejä? 3. Kymmenen kysymystä tutkimuksesta

  24. 2. Tutkimuksen suunnittelu 2.4 Muuttujien luonteen ja mittaustason tunnistaminen • Riippuvien (DV, Dependent Variable) ja riippumattomien (IV, Independent Variable) muuttujien määrittely • Tutkija voi manipuloida IV –muuttujia (esim. sähköiskun voimakkuus) • DV –muuttujat (reaktiot) mitataan koehenkilöiltä • Ei tarvitse määritellä kaikissa analyyseissa (esim. r)

  25. 2. Tutkimuksen suunnittelu 2.4 Muuttujien luonteen ja mittaustason tunnistaminen • Kvalitatiivisten ja kvantitatiivisten muuttujien määrittely • Laadullinen aineisto, ei aseteta järjestykseen (esim. sukupuoli) • Laatueroasteikko (nominal scale) • Epäjatkuva (discrete) muuttuja (esim. kengän numero “43”) • Järjestysasteikko (ordinal scale) • Jatkuva (continuous) muuttuja (esim. jalan pituus “29,3 cm”) • Välimatka- ja suhteellinen asteikko (interval or continuous scale)

  26. 2. Tutkimuksen suunnittelu Muuttujat Kvalitat. Kvantitat. Diskreetti Jatkuva Ryhmittely Epäpara- metriset testit Parametriset testit Nominaali Järjestys Välimatka Suhde ? (Nummenmaa, 2009.)

  27. Diskreetti (discrete) Diskreetti (discrete) Ammattinimike 1 = Rehtori 2 = Opettaja 3 = Tukihenkilöstö Ammattinimikkeen voidaan ajatella olevan epäjatkuva (diskreetti) ilmiö, jolloin sitä on mielekästä mitata epäjatkuvalla menetelmällä 2, .. 2, .. 1 1 0 0 ILMIÖ MITTAUS

  28. Jatkuva (continuous) Jatkuva (continuous) Ikä on ilmiönä jatkuva, mutta sitä voidaan mitata diskreetillä tai jatkuvalla menetelmällä. Ikä 0 – n vuotta ∞ ∞ 0 0 Diskreetti (discrete) Ikä 1 = alle 18 vuotiaat 2 = 18 – vuotiaat 2, .. 1 0 ILMIÖ MITTAUS

  29. Sisältö • Kasvatustieteellinen tutkimus • Tutkimuksen suunnittelu 2.1 Mihin kysymyksiin tutkimus vastaa? 2.2 Mikä tutkimusasetelma vastaa tutkimuskysymyksiin parhaiten? 2.3 Millaisilla menetelmillä kysymyksiin etsitään vastauksia? 2.4 Mitkä ovat muuttujien roolit ja mitta-asteikot? 2.5 Miten tutkimuskysymykset operationalisoidaan? 2.6 Käytetäänkö parametrisia vai epäparametrisia testejä? 3. Kymmenen kysymystä tutkimuksesta

  30. 2. Tutkimuksen suunnittelu 2.5 Tutkimuskysymysten operationalisointi • Onko iän ja työhön sitoutumisen välillä riippuvuussuhde? • Ikä – jatkuva, saa arvoja välillä 18 – 67. • Sitoutuminen – jatkuva, testin pistemäärä vaihtelee välillä 15 – 120. • Tilastollinen menetelmä – korrelaatioanalyysi (Pearsonin tulomomenttikorrelaatio, rp) • Hypoteesi – Aiemman tutkimuskirjallisuuden perusteella odotetaan iän kasvun korreloivan positiivisesti työhön sitoutumisen kanssa.

  31. 2. Tutkimuksen suunnittelu 2.5 Tutkimuskysymysten operationalisointi • Sitoutuvatko vanhemmat ihmiset työhön nuoria enemmän? • Ikä – IV, diskreetti, saa arvot: 1 = nuori, 2 = keski-ikäinen, 3 = vanhus. • Sitoutuminen – DV, jatkuva, testin pistemäärä vaihtelee välillä 15 – 120. • Tilastollinen menetelmä – yksisuuntainen ANOVA tai Kruskal-Wallis –testi (jos testin pistemäärän jakauman populaatiossa ei oleteta olevan normaali tai muut parametristen testien ehdot eivät täyty). • Hypoteesi – Aiemman tutkimuskirjallisuuden perusteella odotetaan tilastollisesti merkitsevää eroa ikäluokkien välillä työssä sitoutumisen suhteen. TAI

  32. 2. Tutkimuksen suunnittelu 2.5 Tutkimuskysymysten operationalisointi • Sitoutuvatko vanhemmat ihmiset työhön nuoria enemmän? • Ikä – IV, diskreetti, saa arvot: 1 = nuori, 2 = keski-ikäinen, 3 = vanhus. • Sitoutuminen – DV, diskreetti, testin pistemäärä luokiteltuna kolmeen luokkaan (jakauman tai aiemman tutkimuskirjallisuuden tulosten tarkastelun jälkeen): 1=15 – 40, 2=41-80, 3=81-120. • Tilastollinen menetelmä – Khiin neliötesti (2). • Hypoteesi – Aiemman tutkimuskirjallisuuden perusteella odotetaan tilastollisesti merkitsevää eroa ikäluokkien välillä työssä sitoutumisen suhteen.

  33. Sisältö • Kasvatustieteellinen tutkimus • Tutkimuksen suunnittelu 2.1 Mihin kysymyksiin tutkimus vastaa? 2.2 Mikä tutkimusasetelma vastaa tutkimuskysymyksiin parhaiten? 2.3 Millaisilla menetelmillä kysymyksiin etsitään vastauksia? 2.4 Mitkä ovat muuttujien roolit ja mitta-asteikot? 2.5 Miten tutkimuskysymykset operationalisoidaan? 2.6 Käytetäänkö parametrisia vai epäparametrisia testejä? 3. Kymmenen kysymystä tutkimuksesta

  34. 2. Tutkimuksen suunnittelu 2.6 Parametrinen vai epäparametrinen testi? • Parametriset testit olettavat analysoivansa • toisistaan riippumattomia havaintoja (independent observations) sisältäviä • satunnaisotoksia (random sampling) jotka on otettu tutkittavan ilmiön suhteen • normaalisti jakautuneesta populaatiosta (normal distribution).

  35. Varianssianalyysi (ANOVA) olettaa aineistossa olevien ryhmien olevan peräisin satunnaistetusta koe-kontrolli –asetelmasta: koehenkilöt on valittu satunnaisotannalla (random sampling) ja sijoitettu satunnaisesti (random assignment) koe- ja kontrolliryhmiin. 2. Tutkimuksen suunnittelu • Tutkittavaa ilmiötä populaatiossa kuvaavan aineiston tulisi olla • hankittu satunnaisotannalla, • otoskooltaan riittävän suuri (esim. n = 10 * muuttujien lukumäärä), • mitattu välimatka tai suhdeasteikolla, • normaalijakautunut, • vapaa poikkeavista havainnoista, • muuttujien välisten riippuvuussuhteiden osalta lineaarista (ks. esim. Hair, Anderson, Tatham & Black 1998; Tabachnick & Fidell 1996).

  36. 2. Tutkimuksen suunnittelu Normaalisti jakautunut ilmiö tuottaa normaalisti jakautuneen aineiston. Muut jakaumat analysoidaan epäparametrisilla menetelmillä.

  37. 2. Tutkimuksen suunnittelu 2.6 Parametrinen vai epäparametrinen testi? • Parametriset testit olettavat että • mittaustaso on jatkuva, siis vähintään valimatka-asteikko (ns. Likert on järjestysasteikko!) • otoskoko on ”riittävä” (kysehän on frekventistisestä tutkimuksesta!) ja • poikkeavat arvot on poistettu.

  38. Jatkuva (continuous) Ikä, tulotaso euroina, lämpötila, .. ∞ 0 Diskreetti (discrete) WAIS-III –testin FSIQ, lempivärien järjestys, sukupuoli, .. 2, .. 1 0 2. Tutkimuksen suunnittelu • Marini, Li ja Fan (1996) toteavatkin, että (lineaaristen frekventististen) parametristen menetelmien käyttö on vähintäänkin haastavaa, jos niiden tutkittavalle ilmiölle ja sitä kuvaavalle aineistolle asettamat oletukset eivät täyty. • Tutkittavan ilmiön tulisi olla luonteeltaan jatkuva ja normaalijakautunut.

  39. 2. Tutkimuksen suunnittelu • Tutkittavaa ilmiötä populaatiossa kuvaavan aineiston tulisi olla • hankittu satunnaisotannalla, • otoskooltaan riittävän suuri (esim. n = 10 * muuttujien lukumäärä), • mitattu välimatka tai suhdeasteikolla, • muuttujittain normaalijakautunutta, • vapaa poikkeavista havainnoista, • muuttujien välisten riippuvuussuhteiden osalta lineaarista (ks. esim. Hair, Anderson, Tatham & Black 1998; Tabachnick & Fidell 1996). Rensis Likert (1932) kehitti seitsemän portaisen järjestysasteikon (summative rating scale), joka tuottaa kvalitatiivisia muuttujia. Järjestysasteikolla mitattujen väittämien tulisi olla suunniteltu siten, että ne muodostavat summamuuttujia, joilla on välimatka-asteikollisen muuttujan ominaisuudet.

  40. 2. Tutkimuksen suunnittelu • Tutkittavaa ilmiötä populaatiossa kuvaavan aineiston tulisi olla • hankittu satunnaisotannalla, • otoskooltaan riittävän suuri (esim. n = 10 * muuttujien lukumäärä), • mitattu välimatka tai suhdeasteikolla, • muuttujittain normaalijakautunutta, • vapaa poikkeavista havainnoista, • muuttujien välisten riippuvuussuhteiden osalta lineaarista (ks. esim. Hair, Anderson, Tatham & Black 1998; Tabachnick & Fidell 1996). Albaumin (1997) mukaan tätä ns. likertin –asteikkoa ei ole käytetty tutkijoiden toimesta tällä tavoin, vaan yksittäisiä väittämiä käytetään parametrisissa analyyseissa. Tällaisten kategoristen muuttujien väliset yhteydet eivät välttämättä ole lineaarisia vaan epälineaarisia, jolloin olisi parempi käyttää epäparametrisia tekniikoita (Bradley & Schaefer 1998).

  41. 2. Tutkimuksen suunnittelu 2.6 Parametrinen vai epäparametrinen testi? • Parametriset testit olettavat että • vaikutussuhteet ovat riittävän voimakkaita. • Ongelmana multikollineaarisuus (suuret korrelaatiot, yli .9) ja singulaarisuus (esim. summamuuttuja ja sen osamuuttujat korreloivat voimakkaasti keskenään). • Tutkitaan esim. tarkastelemalla korrelaatiomatriisia.

  42. 2. Tutkimuksen suunnittelu 2.6 Parametrinen vai epäparametrinen testi? • Parametriset testit olettavat että 8. vaikutussuhteet ovat lineaarisia. • Tutkitaan esim. tarkastelemalla kahden muuttujan välisiä hajontakuvia (scatter plot). • Voidaan joissakin tapauksissa korjata muunnoksella (transformation).

  43. 2. Tutkimuksen suunnittelu • Frekventistiset epäparametriset menetelmät (esim. Khiin neliötesti, Spearmanin järjestyskorrelaatio, Mann-Whitneyn U-testi, ks. Metsämuuronen, 2003; Nummenmaa, 2009) ovat vapaita edellä kuvatuista oletuksista kahta lukuun ottamatta: • satunnaisotanta • riittävä otoskoko • välimatka tai suhdeasteikolliset muuttujat • normaalijakautuneet muuttujat • ei poikkeavia havaintoja • lineaariset riippuvuussuhteet -> tieteellinen: voiman (Cohen, 1988) lisääminen -> em. + tekninen: solujen odotusarvot -> nominaali/järjestys -> sama jakauman muoto -> ei suurta merkitystä -> sekä lin. että epälin.

  44. 2. Tutkimuksen suunnittelu 2.6 Parametrinen vai epäparametrinen testi? • Epäparametriset testit ovat vähemmän herkkiä havaitsemaan oikeasti olemassa olevia muuttujien välisiä eroja (ts. altistutaan ns. tyypin II “beta” virheelle).

  45. 2. Tutkimuksen suunnittelu 2.6 Parametrinen vai epäparametrinen testi? • Parametrisia testejä kannattaa käyttää jos • data täyttää edellä kuvatut ehdot. • Havaitsevat epäparametrisia herkemmin aineistossa olevat muuttujien väliset vaikutussuhteet -> Tyypin II virheen riski pienenee.

  46. 2. Tutkimuksen suunnittelu 2.6 Parametrinen vai epäparametrinen testi? • Epäparametrisia testejä kannattaa käyttää jos • muuttujien mittaustaso on nominaali- tai järjestysasteikollinen. • Tämä ”pieni” ongelma ohitetaan silloin tällöin sosiaalitieteen tutkimuksessa ylentämällä järjestysasteikollinen (esim. Likert 1–5) muuttuja välimatka- tai suhdeasteikolliseksi (diskreetistä ”jatkuvaksi”). • otoskoko on pieni. • Kunhan matriisin joka soluun riittää havainto(ja): suositus on vähintään viisi per solu. • Haittavaikutuksena Tyypin II virheen riskin kasvu, ”epäsensitiivisyys”.

  47. 2. Tutkimuksen suunnittelu Parametrinen testi Pearson Product Moment Correlation rP Independent-samples t Paired-samples t One-way between-groups ANOVA F Two-way repeated-measures ANOVA F ANCOVA, MANOVA Regression analysis R Exploratory factor analysis Principal component analysis Cluster analysis Discriminant analysis Classification analysis Confirmatory factor analysis Epäparametrinen testi Chi-square 2 Multiway Frequency Analysis 2 Spearman Rank Order Correlation rS Mann-Whitney U Wilcoxon Signed Rank Kruskal-Wallis H Friedman Bayesian dependency modeling (B-Course) Logit analysis, Logistic regression Bayesian classification modeling (B-Course) Categorical variable modeling (Mplus)

  48. RS = Randomized sample (i.e., probability sample) CS = Convenience sample NPS = Non-probability sample D = Design (ce = controlled experiment, co = correlational study) N = Numerus (n = optimal sample size) IO = Independent observations f = Frequentistic technique ML = Measurement level (c = continuous, d = discrete, n = nominal) MD = Multivariate Distribution (n = both normal, s = both similar) O = Outliers (i.e., extreme values) removed C= Correlation (rp = continuous; rs = discrete) S = Statistical dependency (l = linear, nl = non-linear) f f PARAMETRIC NON-PARAMETRIC N ML D D N I O I O ML MD O O MD C S C S rs > .3 100 – 250 rp > .3 ce ce x x c n o s x l d,n l,nl >30 - - - 0 – 30 x - - - - - - - - 0 – 30 d,n l,nl C S - - 0 – 30 - x - - - - - - - 0 – 30 - d,n l,nl C S rp > .3 rs > .3 100 – 250 co co x x c x n s o l d,n l,nl >30 NPS o = optional x = compulsory - = do not apply = Bayesian modeling, prediction = Qualitative techniques  f P CS P O P U L A T I O N R S R S (Nokelainen, 2008.)

  49. Sisältö • Kasvatustieteellinen tutkimus • Tutkimuksen suunnittelu 2.1 Mihin kysymyksiin tutkimus vastaa? 2.2 Mikä tutkimusasetelma vastaa tutkimuskysymyksiin parhaiten? 2.3 Millaisilla menetelmillä kysymyksiin etsitään vastauksia? 2.4 Mitkä ovat muuttujien roolit ja mitta-asteikot? 2.5 Miten tutkimuskysymykset operationalisoidaan? 2.6 Käytetäänkö parametrisia vai epäparametrisia testejä? 3. Kymmenen kysymystä tutkimuksesta

  50. 3. Kymmenen kysymystä tutkimuksesta Critical Appraisal Skills Programme (CASP, 2006) • Täsmällisyys, tarkkuus (Rigor) • Perusteellinen lähestymistapa • Uskottavuus, vaikuttavuus (Credibility) • Selkeästi esitetyt ja mielekkäät tulokset • Merkitys, asiaankuuluvuus (Relevance) • Tulosten käyttökelpoisuus

More Related