Mittaaminen Tutkimuskysymyksiin sisältyy keskeisiä käsitteitä, joita täytyy mitata. Määrällisiä menetelmiä käytettäessä tutkimuskysymysten keskeiset käsitteet.

Esitys aiheesta: "Mittaaminen Tutkimuskysymyksiin sisältyy keskeisiä käsitteitä, joita täytyy mitata. Määrällisiä menetelmiä käytettäessä tutkimuskysymysten keskeiset käsitteet."— Esityksen transkriptio:

1 Mittaaminen Tutkimuskysymyksiin sisältyy keskeisiä käsitteitä, joita täytyy mitata. Määrällisiä menetelmiä käytettäessä tutkimuskysymysten keskeiset käsitteet pelkistetään mitattaviksi ominaisuuksiksi eli muuttujiksi. Mittaamisella pyritään liittämään teoriataso käytäntöön etsimällä teoreettisia käsitteitä vastaavat reaalimaailman vastineet Käsitteet, teoria Käytäntö, reaalimaailma

2 Mittaaminen Mitattavuus: Asenne tai arvostus kyselytutkimuksissa?
Nopeus  keskinopeus vai maksiminopeus? Hinta  keskihinta vai maksimihinta? Asenne tai arvostus kyselytutkimuksissa?

3 Mittaaminen Tutkimusyksikkö/tilastoyksikkö yksittäinen tutkimuksen kohde, josta kerätään tietoa (esim. yliopiston opiskelija, rikoksesta tuomittu, oikeuden päätös) Ihmisillä on tilastoyksikköinä erilaisia tutkimuksellisia rooleja (äänestäjä, vanki, asiantuntija, jne.): Tilastoyksikkö voi olla myös organisaatio tai yhteisö (esim. valtio, perhe). Yksittäiset asiakirjat (esimerkiksi perukirja) voivat myös olla tutkimuksen kohteina.

4 Mittaaminen Tilastoyksiköistä muodostuu perusjoukko.
Esim. Suomen kunnat, työyhteisön työntekijät. Harvoin koko Suomen kansa. Perusjoukon määrittäminen tai rajaaminen tilastollisen tutkimuksen ensimmäisiä toimenpiteitä. Joskus on mahdollista tehdä kokonaistutkimus. Otantatutkimuksessa perusjoukkoa edustaa otos, josta saatuja tuloksia voidaan yleistää perusjoukkoon.

5 Mittaaminen Muuttuja on ominaisuus, jota tutkitaan (asukasluku, ikä, hinta, lukumäärä jne.) Tilastoyksiköistä mitatut muuttujien arvot muodostavat havaintoaineiston Havaintomatriisi on taulukko, jossa kukin tilastoyksikkö muodostaa rivin ja kukin muuttuja sarakkeen.

6 Mittaaminen Mittaaminen on tapahtuma, jossa tilastoyksikön tarkasteltavaan ominaisuuteen liitetään luku. Asioiden luokittelua, esim. siviilisäädyn määrittäminen Lähtökohta perusjoukko ja sen tilastoyksikköjen ominaisuudet. Mittaamalla kerätään tietoja tilastoyksiköistä. Mittaamisen suunnittelu: 'mitä', 'mistä' (kohderyhmä), 'millä', 'miten mitataan’? Mittaaminen kohdistuu (tilastolliseen) muuttujaan, jota tutkitaan (henkilöstön määrä, henkirikosten määrä) Tutkimuksen näkökulmasta muuttujat voidaan jaotella mm. taustamuuttujiin ja varsinaisiin tutkimusmuuttujiin.

7 Mittaaminen Tutkimusmuuttujat liittyvät välittömästi tutkittavaan ilmiöön; sen sijaan taustamuuttujat antavat yleisempää tietoa tilastoyksiköstä. Eniten käytettyjä taustamuuttujia ovat mm. sukupuoli, siviilisääty ja ikä. Mittaamisen tuloksena muuttujan arvo, esim. vangin ikä tai sosiaalinen asema. Mittaustulos ikään kuin maisemataulu, joka kertoo jollakin tavalla rajatut piirteet todellisesta maisemasta. Tavoitteena mahdollisimman realistinen kuva.

8 Reliabiliteetti ja validiteetti
Tutkimustulosten luotettavuus ja pätevyys vaihtelevat Reliabiliteetti Missä määrin mittari mittaa tutkittavaa ominaisuutta, kuinka luotettava ja pysyvä mittari on? Tulosten toistettavuus ja johdonmukaisuus. Samasta asiasta tehdyt havainnot ovat samanlaisia (eri aikoina, eri paikoissa, eri arvioijat). Polkupyörävarkaus ja sen kirjaaminen tilastoihin: Poliisi voi kirjata polkupyörän anastamisen ainakin lieväksi luvattomaksi käytöksi, luvattomaksi käytöksi tai varkaudeksi. Reliabiliteetin tilalla voidaan käyttää suomenkielisiä nimityksiä luotettavuus, tarkkuus ja pysyvyys, mutta koska mikään suomennoksista ei täysin yksi yhteen vastaa reliabiliteetin käsitettä, niin lienee parasta käyttää vieraskielistä nimitystä reliabiliteetti. Mittaamista voidaan pitää reliaabelina, jos satunnaiset virheet eivät vaikuta mittaustuloksiin.

9 Reliabiliteetti ja validiteetti
Validiteetilla tarkoitetaan sitä, mittaako mittari tai yksittäinen muuttuja sitä, mitä sen on tarkoitus mitata. Kuinka monta kertaa viikossa syöt kalaa? Ei saada selville, pitääkö vastaaja kalasta vai ei. Puhallustesti mittaa veren alkoholipitoisuutta, mutta ei huumepitoisuutta. Miesten ja naisten palkkaerot: kuukausipalkka vs. tuntipalkka? Työkokemus alalla vs. työpaikassa? Mittaamista voidaan pitää validina (pätevänä), jos onnistutaan mittaamaan sitä mitä pitikin mitata. Validiteetin edellytyksenä on, että mitattavien käsitteiden ja ilmiöiden ulottuvuudet tunnistetaan oikein ja että kullekin ulottuvuudelle löydetään asianmukaiset mittarit. Esimerkki. Jos halutaan mitata suomalaisten alkoholin kulutusta, niin Alkon myynti ei mittaa sitä validisti. Osa alkoholistahan tuodaan ulkomaantuliaisina. Alkon myynti ei vastaa käsitettä ’suomalaisten alkoholin kulutus’.

10 Reliabiliteetti ja validiteetti
Osa käsitteistä on suoraan mitattavissa. esimerkiksi valuutta-kurssit, sukupuoli, ikä jne. Jos mitattava ilmiö tai käsite on moniulotteinen, niin ulottuvuudet täytyy määritellä ennen mittarien laatimista. Esimerkiksi jonkin asian kestävyyttä, kannattavuutta, uskollisuutta, laatua tai suvaitsemattomuutta on vaikea mitata. Esimerkki. Asiakkaan kokeman palvelun laatu on moniulotteinen teoreettinen käsite. Erään teorian (Parasuraman-Zeithaml-Berry) mukaan koettuun asiakaspalvelun laatuun vaikuttavat ulottuvuudet ovat luotettavuus, reagointialttius, pätevyys, saavutettavuus, kohteliaisuus, viestintä, uskottavuus, turvallisuus, asiakkaan ymmärtäminen ja tunteminen sekä fyysinen ympäristö. Jos asiakkaan kokeman palvelun laatua mitataan kyselylomakkeella käyttäen edellä mainittua teoriaa, niin jokaista edellä mainituista ulottuvuuksista täytyy mitata yhdellä tai useammalla kysymyksellä. Ilmiötä koskevasta olemassa olevasta tiedosta (teoriasta) on apua ulottuvuuksien määrittelyssä. Kun ulottuvuudet ovat selvillä, niin jokaiselle ulottuvuudelle on löydettävä sopivat mittarit.

11 Reliabiliteetti ja validiteetti
Validiteetin totaalinen puuttuminen tekee tutkimuksesta arvottoman. Tutkitaan todellisuudessa aivan muuta asiaa kuin mitä kuvitellaan tai alun perin on ollut tarkoitus. Puutteellinen validiteetti merkitsee siis sitä, että empiiriset havainnot ja koko tutkimus itsessään kohdistuu enemmän tai vähemmän sivuun siitä, mikä oli tarkoituksena. Validiteetin tarkastelu: Sisäisen validiteetti: Aiheutuvatko empiirisen tutkimuksen tulokset / muuttujien väliset erot niistä tekijöistä, joiden oletetaan niihin vaikuttavan? Aika: Eri mittauskertojen välillä on saattanut tapahtua erilaisia asioita, jotka vaikuttavat mittauskohteeseen (henkilöiden vanheneminen, asenteiden muuttuminen, olosuhteiden/kontekstin muuttuminen jne.). Kato? Esimerkiksi kyselytutkimuksissa ei ole saatu vastauksia kaikilta riittävässä määrin. Ulkoinen validiteetti: Kvantitatiivisen tutkimuksen tulosten yleistettävyys: Missä populaatiossa, missä tilanteissa, saatu tulos voidaan yleistää? Ulkoisen validiteetin heikkouteen saattavat vaikuttaa monet tekijät. Tutkittavan kohteen valinta: Jos valinta on vino perusjoukkoon nähden, tutkittavat edustavat vain jotakin osaa perusjoukosta.

12 Reliabiliteetti ja validiteetti
Reliabiliteetti ja validiteetti ovat kietoutuneet toisiinsa. Heikko reliabiliteetti heikentää aina jossain määrin myös validiteettia. Mittaamisen tarkoituksena on osua ampumataulun keskelle: Mittaaminen on reliaabelia, jos osumat eri ampumakerroilla keskittyvät lähelle toisiaan. Mittaaminen on validia, jos osumat eri ampumakerroilla keskittyvät lähelle taulun keskustaa. Ei reliaabelia eikä validia Ei reliaabelia, mutta validia Reliaabelia, muttei validia Reliaablia ja validia

13 Reliabiliteetti ja validiteetti
Ongelmallisia: fokus aineiston hankinnassa  muu tutkijan toiminta arvioinnin ulkopuolella. Tutkimusprosessin arviointi Tutkimuksen kulku, vaihtoehdot, valinnat ja ongelmakohdat  Uskottavuus

14 Mitta-asteikot Muuttujan mittaustaso vaikuttaa saatavaan informaatioon myös siihen, mitkä laskennalliset toimenpiteet ovat sallittuja (mielekkäitä). Mittaustasoa kuvataan muuttujan mitta-asteikolla Termejä 'mittaustaso' ja 'mitta-asteikko' käytetään usein synonyymeinä: puhutaan esimerkiksi sekä luokittelutason että luokitteluasteikon muuttujasta. Mittaamisen tasot: luokitteluasteikko järjestysasteikko välimatka-asteikko Suhdeasteikko

15 Mitta-asteikot Luokitteluasteikko (eng. nominal scale)
Nominaaliasteikko, laatueroasteikko Esim. sukupuoli, kotikunta, siviilisääty, kansalaisuus Ennalta määrätyt luokat Järjestyksellä ei merkitystä Kaksiluokkainen luokittelu dikotomia (muuttuja dikotominen, esim. 0 ja 1, kyllä/ei) Mitä esimerkkejä keksit? Luokkien kuvaus: kirjaimet, sanat, numerot Mies = 1, nainen = 2 Mies = 2, nainen = 1 Mies = 0, nainen = 1 Joensuu = Jns tai 167

16 Mitta-asteikot Ei laskutoimituksia (pl. lukumäärien laskeminen)
Hyvin tyypillinen mitta-asteikko oikeustieteellisissä tutkimuksissa Taustamuuttujat Käräjäoikeus, epäillyn sosioekonominen asema, vastaajan sukupuoli

17 Mitta-asteikot Järjestysasteikko (eng. ordinal scale)
Ordinaaliasteikko Ennalta määrätyt luokat Yksikäsitteinen järjestys (suuruus-, paremmuus- tms. järjestys) Järjestämiseen ei tarvita tarkkaa mittayksikköä, millä välimatkoja mitattaisiin. Vertailtava ominaisuus Esim. sanallinen arvosana, kauneuskilpailujen tulos, mielipidemittaukset (Likert-asteikot: 1,…,5; täysin eri mieltä…täysin samaa mieltä) Arvot eivät välttämättä tasavälisiä (4 ja 5 vs. 2 ja 3) Luokkien kuvaus: kirjaimet, sanat, numerot Käytännössä sanallisten järjestysasteikkojen laatiminen kyselylomakkeisiin on joskus hankalaa: "Aina - usein - silloin tällöin - joskus - harvoin - ei koskaan". Sanalliset ilmaisut tarkoittavat eri ihmisille eri asioita. Ei yleensä laskutoimituksia numeerisina Keskiarvoja mielipidemittauksissa  tavoitteena ei tarkka tulos, vaan yleiskuva tutkittavasta asiasta Asteikko ajatellaan mahd. tasaväliseksi, muuttujaa käsitellään välimatka-asteikollisena

18 Mitta-asteikot Välimatka-asteikko (eng. interval scale)
Havaintojen ero Mittausarvojen etäisyys toisistaan tunnetaan tarkasti Ei yksiselitteistä nollakohtaa, jossa ominaisuus ”loppuisi”. Esim. vuosiluku Välit arvojen välillä tasavälisiä (ero vuosien 1986 ja välillä sama kuin ero 2005 ja 2014 välillä) Laskutoimitukset mielekkäitä

19 Mitta-asteikot Suhdeasteikko (eng. ratio scale)
Intervalliasteikko Välimatka-asteikon ominaisuudet ja yksiselitteinen nollakohta(arvot eivät voi olla negatiivisia) Rahamäärät, lukumäärät Lukujen suhteet mielekkäitä Voidaan mitata, kuinka moninkertainen muuttujan arvo on toiseen verrattuna (12 € maksava tuote kaksi kertaa niin kallis kuin 6 € hintainen tuote, Joensuun väkiluku on kaksinkertainen Savonlinnan väkilukuun verrattuna) Kaikki laskutoimitukset mahdollisia

20 Mitta-asteikot

21 Mitta-asteikot Tunnistamisella käytännön merkitystä.
Mitta-asteikko voi rajoittaa tunnuslukujen käyttöä. Mitattavan muuttujan tyyppi määrää sen, millaisia tilastollisia menetelmiä voidaan kyseiselle muuttujalla soveltaa Havaintoaineistoa graafisesti esitettäessä on mitta-asteikko otettava huomioon. Jos ominaisuutta voidaan mitata jollakin asteikolla, sitä voidaan mitata myös ko. asteikkoa alempitasoisilla asteikoilla. Kysymykseen, mitä mittaustasoa muuttuja on, vastauksena ilmoitetaan vaativin mitta-asteikko. Ikä-muuttuja on suhdeasteikon muuttuja, koska sillä on absoluuttinen nollapiste kaikkien muiden mitta-asteikkojen ominaisuuksien lisäksi. Ikä-muuttuja on myös välimatka- asteikollinen, sillä iän mittaukseen on olemassa mittayksikkö, vuosi. Edelleen vuodet voidaan panna aikajärjestykseen (järjestysasteikko) ja iän avulla voidaan myös luokitella; puhekielessäkin käytetään ilmaisua "ikäluokka".

22 Mitta-asteikot Kvantitatiiviset ja kvalitatiiviset (kategoriset) muuttujat Kvalitatiivinen mja kertoo aina jotain mitattavan kohteen laadusta tai ominaisuuksista, mutta ei mitään määrästä tai suuruudesta Kvantitatiivinen muuttuja mittaa yleensä suuruutta, määrää ja järjestystä. Välimatka- ja suhdeasteikko liittyy kvantitatiivisiin muuttujiin, luokittelu- ja järjestysasteikko kvalitatiivisiin muuttujiin. Kvantitatiivisilla muuttujien arvot Kategoristen muuttujien luokat tai tasot

23 Mitta-asteikot Diskreetti ja jatkuva (kvant.) muuttuja (yksittäisiä arvoja vs. tietyllä välillä kaikki mahdolliset arvot) Jatkuvan muuttujan lukuarvon perään voidaan aina lisätä desimaaleja Tutkimustulosten raportoinnissa ei yleensä tarvita kuin 2-3 desimaalia! Jatkuvista muuttujista saadaan luokittelemalla diskreettejä luokkamuuttujia (esim. vankeuden pituus: 0,5–24 kk vs. 0,5-2 kk, 3-7 kk, kk, jne.) Pääsääntö: tieto kerätään mahdollisimman alkuperäisenä, tarkimmalla mahdollisella mittaustasolla! Dummy-muuttuja: Esimerkiksi muuttujan 'siviilisääty' alkuperäisistä arvoista, naimisissa - naimaton - eronnut - leski, voidaan muodostaa neljä dummy-muuttujaa: naimisissa (0=ei, 1=kyllä), naimaton (0=ei, 1=kyllä), eronnut (0=ei, 1=kyllä) ja leski (0=ei, 1=kyllä).

24 On olemassa numeerisia ja ei-numeerisia muuttujia.
Ei-numeeriset muuttujat mielletään usein nimenomaan mahdollisiksi kuvaamaan tilastoyksikön laatua. Kuitenkaan laatu ja määrä eivät ole toisistaan täysin erillisiä: sukassa olevien reikien määrä kertoo sukkien laadusta! Sairaalan osastolla toimivien hoitajien määrä kertoo hoidon laadun potentiaalisista mahdollisuuksista. Vaaleissa annetut äänimäärät kertovat ehdokkaiden suosiosta, mikä myös on eräänlaista laadun mittaamista. Myöskään numeerisen ja ei-numeerisen raja ei ole välttämättä täsmällinen Esimerkiksi palkkaluokka: numeerinen määritelmä mahdollinen, toisaalta ei voi suorittaa laskutoimituksia.

25 Mitta-asteikon valinta
Muuttuja Kvalitatiivinen Kvantitatiivinen Laatueroasteikko Diskreetti Jatkuva Järjestysasteikko Järjestysasteikko Välimatka-asteikko Suhdeasteikko

26 Otanta Paljon siitä, mitä annetaan tiedoksi tai mitä luullaan, että tiedetään, perustuu joko virheellisen otantamenetelmän tai liian pienen otoksen (tai molempien) pohjalta tehtyihin johtopäätöksiin. Esim. liian suuri luku tai hämmästyttävän tarkka luku herättää epäilykset.  virhe otoksessa? Lopputulos ilmeeltään vakuuttava Otoksiin syntyy helposti virheitä  virheen mahdollisuus aina olemassa  suhtauduttava tuloksiin epäilevästi. ”Suomalaisista 87 prosenttia vastustaa…” -johtopäätöstä ei pitäisi hyväksyä selvänä asiana. Minkälaisista suomalaisista?

27 Otanta Ottamalla kaikki mahdollinen irti pienestä otoksesta on mahdollista saada melkein millainen tulos tahansa ja melkein kenen tahansa toiveiden mukainen. Esim. ”Reiät vähentyivät 23 prosenttia hammastahna F:n käytön myötä.” Tilastollisesti riittämätön otos: 12 ihmistä. Aina ei otoskokoa edes ilmoiteta! Suuressa ryhmässä sattuman vaikutus on pieni. Asia ei olisi suuren otsikon arvoinen.

28 Otanta Otos ja otantamenetelmät
Havaintoyksikön valinnan jälkeen tutkijan tulee ratkaista, kuinka monesta havaintoyksiköstä hän kerää tietoa. Varmin tapa saada määrällistä tietoa tutkimuskohteesta on mitata halutut ominaisuudet jokaisesta tutkimuksen perusjoukkoon kuuluvasta havaintoyksiköstä.  Käytännön syistä tämä on kuitenkin usein mahdotonta. Esimerkiksi kaikkien suomalaisten haastatteleminen olisi lähes mahdoton tehtävä muun muassa sen vaatimien resurssien takia. Tämän vuoksi tutkimuksessa useimmiten keskitytään perusjoukkoa pienemmän, satunnaisesti valitun havaintoyksikköjoukon eli otoksen tutkimiseen.

29 Otanta Tilastollisen päättelyn avulla otoksesta saatuja tietoja voidaan käyttää hyväksi tehtäessä päätelmiä koko perusjoukosta. Tilastollisten päätelmien pätevyys riippuu muun muassa siitä, kuinka hyvin otoksen valinta eli otanta on suoritettu. Tämän vuoksi on tärkeää ymmärtää otannan perusperiaatteet ja erilaisten otantamenetelmien luonne.

30 Otanta Otos on sellainen havaintoyksikköjen joukko, johon kaikilla havaintoyksiköillä on tiedossa oleva nollaa suurempi todennäköisyys tulla valituksi. Tarkasti perusjoukon ominaisuuksia kuvastavaa otosta kutsutaan edustavaksi otokseksi (representative sample).  mitään havaintoyksikköjen ryhmää ei systemaattisesti suosita tai suljeta otoksen ulkopuolelle. Jos käyntikysely tehtäisiin niin, että haastattelijat pyrkisivät tavoittamaan haastateltavat kotiosoitteista vain keskellä päivää, ei tuloksena olisi edustava otos, koska työssäkäyvien osuus otoksesta olisi huomattavasti pienempi kuin heidän osuutensa perusjoukosta. Varmin tapa saada otoksesta edustava on käyttää hyväksi satunnaisuutta otosta valittaessa. Käytännössä tämä tarkoittaa sitä, että otokseen valikoidut havaintoyksiköt "arvotaan" satunnaisesti.

31 Otanta Joissakin tapauksissa satunnaisotoksen saaminen perusjoukosta on mahdotonta. Varsin usein tutkijalla ei ole käytettävissään tietoja kaikista havaintoyksiköistä Tällöin tutkijan on tyydyttävä harkinnanvaraiseen näytteeseen. Harkinnanvaraisessa näytteessä tutkija valitsee tutkimuskohteet, alueet, kotitaloudet, yksilöt jne., oman harkintansa mukaan parhaaksi katsomallaan tavalla.  sopii hyvin pienimuotoisiin tutkimuksiin, joissa ei pyritä tulosten yleistämiseen suurempaan perusjoukkoon. Esim. huumeiden käyttäjät. Ei ole saatavilla minkäänlaista listaa, josta otanta voitaisiin suorittaa. Itse asiassa edes perusjoukon koosta ei ole kovinkaan tarkkoja tietoja. Tässä tapauksessa tutkija saattaa aloittaa tutkimuksensa muutamasta tuntemastaan huumeiden käyttäjästä, haastatella heitä ja sen jälkeen pyytää heiltä vinkkejä uusista haastateltavista. Tutkija valitsee tutkittavia oman harkintansa mukaan Toinen vaihtoehto voisi olla huumevieroitusklinikan asiakkaiden haastattelu. Kumpaakin menetelmää käyttäen tuloksena olisi näyte, koska valittujen havaintoyksiköiden edustavuudesta suhteessa perusjoukkoon ei olisi mitään taetta.

32 Otantamenetelmät Yksinkertainen satunnaisotanta (simple random sampling). Kaikilla perusjoukon havaintoyksiköillä on samansuuruinen todennäköisyys tulla valituksi otokseen. Käytännössä yksikertainen satunnaisotanta etenee vaiheittain. 1. lista kaikista perusjoukon havaintoyksiköistä (eli ns. otantakehikko). Oletetaan, että tutkija haluaa tehdä otokseen perustuvan tutkimuksen Suomen kuntien taloudellisesta tilasta vuonna 2013 ja hänellä on aakkosellinen lista kaikista Suomen kunnista. Otannan toteuttamisen helpottamiseksi tutkija numeroi havaintoyksikkönsä alkaen numerosta yksi.

33 Otantamenetelmät 2. otoksen koko.
Tätä varten on olemassa erilaisia sääntöjä, jotka liittyvät siihen, kuinka tarkasti otoksesta saadut tulokset voidaan yleistää perusjoukkoa koskevaksi. Esimerkki. Jos halutaan verrata eri ikäryhmien internetkäyttötottumuksia, niin otoksesta täytyy löytyä mielellään vähintään noin 50 edustajaa kustakin ikäryhmästä. Suomalaisissa valtakunnallisissa tutkimuksissa käytetään yleensä vähintään tuhannen hengen otoksia, jolloin tulosten luottamusväli on muutaman prosenttiyksikön luokkaa. Yleisesti ottaen otoskoko on suhteutettava tutkimustarpeisiin ja käytettävissä oleviin resursseihin. Jos perusjoukko on pieni (< 500), kannattaa tehdä niin sanottu kokonaistutkimus eli kerätä tiedot kaikista perusjoukon jäsenistä. Suurten lukujen laki (engl. law of large numbers): Tapahtuma ilmenee ennemmin tai myöhemmin, kunhan sille annetaan tarpeeksi monta mahdollisuutta. Esimerkiksi kun kolikkoa heitetään tarpeeksi monta kertaa, niin olisi oletettavaa, että jossain vaiheessa tulee 5 kruunaa peräkkäin.

34 Otantamenetelmät Oletetaan, että kuntatutkija haluaa otokseensa 50 kuntaa. Otoksen valintaa varten tutkija tarvitsee 50 satunnaislukua välillä Monissa tapauksissa ei kuitenkaan ole helppo saada listaa kaikista perusjoukon havaintoyksiköistä, jolloin menetelmän käyttö on mahdotonta. Kyselytutkimuksissa perusjoukko on usein suuri ja laajalle alueelle hajaantunut.

35 Otantamenetelmät Systemaattinen otanta (systematic sample) on tavallaan pelkistetty versio yksinkertaisesta satunnaisotannasta. Systemaattinen otanta sopii käytettäväksi silloin, kun perusjoukkoa ei tarkkaan pystytä määrittämään, esimerkiksi liikkeen asiakastutkimus ovensuukyselynä, liikennetutkimus maantiellä jne.. Systemaattisessa otannassa valitaan ensin poimintaväli. Jos perusjoukon koko on tiedossa, niin poimintaväli saadaan jakamalla perusjoukon koko halutulla otoskoolla. Jos esimerkiksi oletetaan, että perusjoukkoon kuuluu 500 havaintoyksikköä ja otoskoko on 100, saadaan suhteelliseksi otoskooksi 1/5 (=100/500). Näin ollen havaintoyksikkölistasta poimitaan joka viides havainto otokseen. Menetelmä sopii käytettäväksi myös silloin, jos käytettävissä on luettelo perusjoukon jäsenistä. Luettelosta voidaan poimia otos systemaattista otantaa käyttäen. Systemaattinen otanta on teknisesti erittäin helppo toteuttaa, mutta siihen liittyvät samat ongelmat kuin yksinkertaiseen satunnaisotantaan. Tämän lisäksi ongelmia aiheutuu, jos havaintoyksikkölista noudattaa jotain säännöllistä jaksollisuutta. Jos esimerkiksi tiedot perusjoukosta koostuvat pariskunnista ja poimintaintervalli on parillinen luku, seurauksena voi olla, että otokseen saattaisi valikoitua ainoastaan joko miehiä tai naisia.

36 Otantamenetelmät Ositetun otannan (stratified sampling) avulla pyritään varmistamaan, että otos on mahdollisimman edustava tutkimuksen kannalta merkittävien ryhmien osalta. Edustavassa otoksessa tärkeät ryhmät ovat edustettuina otoksessa samassa suhteessa kuin perusjoukossa. Joskus jokin ryhmä voi olla niin pieni, että yksinkertainen satunnaisotanta ei pysty varmistamaan, että ryhmän edustus toteutuisi otoksessa. Esimerkki. Tutkijaa kiinnostaa erityisesti asukasluvultaan suurten kaupunkikuntien ja asukasluvultaan pienten maalaiskuntien erot ja hän haluaa varmistaa, että näiden kaupunkien osuus otoksessa on yhtä suuri kuin niiden osuus kaikkien kuntien joukosta. Suhteellisesti oikean kokoisen edustuksen otoksessa voi varmistaa käyttämällä ositettua otantaa.

37 Otantamenetelmät Otos Perusjoukko 18-29 30-49 Suhteellinen kiintiöinti
Ryhmät edustavia 65+ 50-64 18-29 30-49 65+ 50-64 30-49 18-29 Tasainen kiintiöinti Ryhmien vertailu 65+ 50-64 Otos

38 Otantamenetelmät Ositetussa otannassa käytetään hyväksi etukäteistietoja perusjoukon jakautumisesta ryhmiin. Esimerkiksi vuonna 2013 Suomessa oli 107 kaupunkia. Suhteellisesti kaupunkeja oli siis noin 33 prosenttia kaikista Suomen kunnista. Koska tutkija haluaa varmistaa, että kuntaotokseen sisältyy yhtä suuri osuus kaupunkeja kuin muita kuntia, hän jakaa ensin kunnat näihin kahteen ryhmään. Oletetaan lisäksi, että hän haluaa otokseensa yhteensä 100 kuntaa. Varmistaakseen erityyppisten kuntien edustavuuden hän poimii otokseen 33 kaupunkia ja 67 kuntaa muista kunnista. Tämä menetelmä varmistaa, että lopullisessa otoksessa kaupunkien ja muiden kuntien suhteellinen osuus on sama kuin perusjoukossa. Yksittäisten kuntien poiminta kahdelta listalta voidaan tehdä esimerkiksi käyttäen yksikertaista satunnaisotantaa.

39 Otantamenetelmät Käytännössä luokittelevia muuttujia voi olla useita, jolloin perusjoukko täytyy jakaa useampaan ryhmään ennen otannan suorittamista. Tutkija voisi esimerkiksi haluta, että otoksessa toteutuu myös kuntien maantieteellinen jakauma edustavasti. Tämä varmistuu jakamalla kunnat kuntamuodon lisäksi läänien mukaan ja poimimalla näistä ryhmistä oikea määrä kaupunkeja ja muita kuntia. Ositetun otannan käyttöön suurissa kyselytutkimuksissa liittyy samoja ongelma kuin yksinkertaiseen ja systemaattiseen satunnaisotantaan. Otokseen valikoituneet vastaajat voivat olla levittäytyneinä suurella maantieteelliselle alueella ja näin heidän haastattelemisensa vaatii esim. paljon matkustamista ja siihen liittyviä kuluja.

40 Suomen vankilat (26 kpl) Etelä-Suomen rikosseuraamusalue Helsingin vankila Suomenlinnan vankila Keravan vankila Vantaan vankila Jokelan vankila Riihimäen vankila Länsi-Suomen rikosseuraamusalue Hämeenlinnan vankila Vanajan vankila (Vanajan ja Ojoisten osastot) Kylmäkosken vankila Käyrän vankila Satakunnan vankila (Köyliön ja Huittisten osastot) Turun vankila Vaasan vankila Vilppulan vankila Itä- ja Pohjois-Suomen rikosseuraamusalue Juuan vankila Kestilän vankila Kuopion vankila Laukaan vankila Mikkelin vankila Naarajärven vankila Oulun vankila Pelson vankila Pyhäselän vankila Sukevan vankila Sulkavan vankila Ylitornion vankila Suljettuja laitoksia 15 , avovankiloita 11

41 Otantamenetelmät Ryväsotantaa (cluster sampling) käytetään yleensä suuria haastattelututkimuksia tehtäessä. Tavoitteena on vähentää tietojen keruun aiheuttamia kustannuksia samalla varmistaen, että otos on kuitenkin mahdollisimman edustava. Ryväsotantaa voidaan hyödyntää myös silloin, kun tutkijalla ei ole käytettävissään kattavaa listaa kaikista havaintoyksiköistä. Ryväsotanta koostuu useasta eri otoksesta. Ajatuksena on, että ensin tehdään otanta havaintoyksikköjä suuremmista kokonaisuuksista, ryppäistä, jonka jälkeen valitaan näistä kokonaisuuksista varsinaiseen otokseen tulevat havaintoyksiköt. Oletetaan, että tutkimustehtävänä on selvittää vankien tyytyväisyyttä heidän vankilassaoloaikaansa. Tutkijalla ei ole käytettävissään kattavaa tietoa kaikista maan vangeista. Hänellä on kuitenkin apunaan lista kaikista Suomen vankiloista.

42 Otantamenetelmät Ryväsotanta etenee niin, että ensin tutkija ottaa haluamansa kokoisen otoksen vankiloista. Tässä vaiheessa voidaan käyttää muita edellä esitettyjä otantamenetelmiä, esimerkiksi yksinkertaista satunnaisotantaa. Tämän jälkeen tutkija voi pyytää valituista vankiloista listat heidän vangeista ja poimia varsinaisen otoksen näistä listoista. Menetelmän ilmeisenä etuna on se, että vankihaastattelut voidaan rajoittaa valittuun määrään vankiloita, mikä vähentää tiedonkeruun kustannuksia. Samaa menetelmää voidaan käyttää esimerkiksi tutkittaessa jonkin kaupungin asukkaiden mielipiteitä. Ensimmäisessä vaiheessa valitaan otos kaupungin alueista, ja sen jälkeen varsinainen otos poimitaan näistä valituista alueista.

43 Onnistunut otanta Jos otos ei vastaa ominaisuuksiltaan perusjoukkoa, niin otoksen perusteella tehdään virheellisiä päätelmiä perusjoukosta.  ulkoinen validiteetti. Jos otoksen tulokset ovat heikosti yleistettävissä perusjoukkoon, niin ulkoinen validiteetti on heikko. Otoksen onnistumista uhkaavat ainakin seuraavat tekijät: Otantamenetelmä: Jos otantamenetelmä on jokin muu kuin arvonta tai systemaattinen otanta, niin seurauksena voi olla vino otos, joka ei vastaa perusjoukkoa, Käytännössä koko perusjoukko ei aina ole käytettävissä otosta valittaessa. Sitä osaa perusjoukosta, joka on käytettävissä otosta valittaessa, kutsutaan otantakehikoksi Kehikko- tai peittovirhe: Jos koko perusjoukko ei ole käytettävissä otosta valittaessa, niin otoksen perusteella tehdyt perusjoukkoa koskevat päätelmät saattavat olla harhaisia. Näin on, jos käytettävissä olevan otantakehikon alkiot ovat tutkittavissa asioissa erilaisia kuin otantakehikkoon kuulumattomat. Esimerkki. Otos kauppaketjun asiakkaista voidaan valita kanta-asiakaskortin omistavista. Kaikki asiakkaat eivät kuitenkaan omista kanta-asiakaskorttia. Jos otos kauppaketjun asiakkaista valitaan kanta-asiakaskortin omistavista, niin otantakehikon ulkopuolelle jäävät saattavat olla mielipiteiltään erilaisia kuin kanta- asiakaskortin omaavat.

44 Onnistunut otanta Otantavirhe: Vaikka otanta valitaan arpomalla tai systemaattisella otannalla, niin otoksen kokoonpano vaihtelee otoksesta toiseen. Tätä vaihtelua kutsutaan otantavirheeksi. Otantavirhe on sitä pienempi mitä suurempi otos on. Eri otokset, jopa samankokoiset, antavat erilaisia tuloksia. Tässä on kyse sattuman aiheuttamasta otantavirheestä. Kato: Jos kaikkia otokseen valittuja ei syystä tai toisesta tavoiteta tai saada mukaan tutkimukseen (kato), niin seurauksena voi olla hyvinkin epäedustava otos. Vastaamatta jättäneet voivat olla erilaisia kuin vastanneet. Tällöin kadosta seuraa virhettä tuloksiin. Kyselytutkimusten vastausprosentit ovat usein valitettavan alhaisia, joten kato voi aiheuttaa merkittävän virheen tuloksiin. Kadon vaikutusta tulosten yleistettävyyteen on vaikea arvioida. Ainakin kannattaa verrata otoksen taustamuuttujien (sukupuoli, ikä, jne.) jakaumia vastaaviin perusjoukon jakaumiin (jos ne ovat tiedossa). Jos taustamuuttujien jakaumat otoksessa ovat likipitäen samanlaiset kuin perusjoukossa, niin tätä voidaan pitää hyvänä merkkinä tulosten yleistettävyyden kannalta Kato on uhka myös kokonaistutkimuksessa, jossa tieto pyritään keräämään koko perusjoukolta. Kannattaa huomata, että tutkimustulokset voivat olla käyttökelpoisia vaikka otanta ei olisikaan kovin onnistunut: Esimerkki. Oleta, että asiakaskyselyssä iso joukko asiakkaita pitää myymälän siisteyttä tärkeänä, mutta arvioi myymälän epäsiistiksi. Riippumatta otannan onnistuneisuudesta nämä ovat todellisia vastaajia ja todellisia mielipiteitä, joiden pohjalta kannattaa ryhtyä toimenpiteisiin siisteyden parantamiseksi.