Jarmo Heinosen Opetussivut

tekijältä Heinosen opetussivut

 Alla esitellään tutkimussuunnitelman tärkeimmät osat,

 eli tutkimussuunnitelman runko (työn nimi, kirjallinen osa, menetelmällinen osa, aineisto ja johtopäätökset).

 

 Pääset sivulta toiselle sisällysluettelosta tai vierittämällä sivua alaspäin.

Tutkimusongelma

(työnimi useimmiten)

 

 

Teoreettinen osa

(ongelmaan liittyvä kirjallisuus)

 

 

Empiirinen osa

 (kenttätutkimus menetelmineen ja otoksineen)

 

 

Data

(tutkimusaineisto)

 

 

Analyysi

 (kirjallisuusviittauksien ja tutkimustulosten

kautta tehtyjä johtopäätöksiä)

2 Tutkimusongelma, kysymys tai kehitystehtävä

 

Opinnäytetyö aloitetaan otsikolla. Otsikko, eli etusivulle kirjoitettu nimi on mahdollisesti kaikkein vaikein koko tutkimuksessa. Aiheen täytyy olla sellainen, että se osoittaa opiskelijan taidot käsitellä asiaa ja toisekseen alan ammattituntemusta.

 

Opinnäytetöistä määritellään opinto-oppaassa seuraavasti: ”Opinnäytetyön tavoitteena on kehittää ja osoittaa opiskelijan valmiuksia kartuttaa, soveltaa ja arvioida tietojaan sekä taitojaan hotelli-, ravintola ja matkailualalla liikkeenjohdollisiin ammattiopintoihin liittyvässä käytännön asiantuntijatehtävässä. Opinnäytetyö on opiskeltavaa ammatillista toimintaa palvelevan uuden tiedon tuottamista, työvälineen, työmenetelmän tai ratkaisun kehittämistä sekä kyseisen prosessin ja sen tuotoksen objektiivista arviointia.”

 

Helpoin tapa lähestyä aihettaan, on pukea se kysymyksen muotoon. Tutkielman lopussa on vastattava esittämäänsä kysymykseen, johtopäätöksistä tarkkaavainen lukija etsii lausetta, tämänopinnäytetyön tavoitteena oli…ja vastaus siihen on …. Myös kehitystehtävän voi pukea kysymykseksi, jolloin tutkimuksen tavoitteen asettaminen on helpompaa.

 

Rajoittavinta on ehkä eniten se, että aiheen on oltava elinkeinon alalta. Tarkoittaa käytännössä sitä, että aihe haetaan hotelli-, ravintola-, matkailu-, palvelu-, kongressi-, elintarvike-, juomateollisuus- ja ravitsemussektorilta. Se, onko aihe sitten tarkennettuna laskentatoimesta, hallinnosta, markkinoinnista, tuotekehityksestä tai jostain vastaavasta, on aiheesta kiinnostuneen tutkijan itse päätettävä. Joskus yrityksetkin pystyvät tarjoamaan kiinnostavia aiheita.

 

Yritysten kanssa on kuitenkin oltava tarkkana. Yritysjohtajilla on hyvin vähän aikaa jaaritteluun, joten on helpompi lähestyä heitä valmiin tutkimussuunnitelman kanssa. Tarkoittaen sitä, että ehdottaa heille aihetta, josta voisi tehdä opinnäytetyön. Yritysjohtajat eivät ole niinkään kiinnostuneita teoriasta, tai aiheen taustasta, sillä toisinaan liiketoiminnan operatiivisessa pyörittämisessä tarvitaan vain liuta ehdotuksia, joista valitaan parhaat. Siinä tapauksessa että joku ehdotuksista meneekin käytännön toiminnassa pieleen, yritysjohtaja on hyvin kiinnostunut siitä, miten ehdotus perusteltiin ja pääteltiin. Jälkikäteen teorian, eli kirjallisuuden kerääminen perusteiden tueksi on vaikeampaa. Siksipä helpoin ja nopein tapa on ensin kerätä kirjallinen taustamateriaali, jolloin näkee myös onko joku ehtinyt jo tehdä vastaavanlaisen työn aikaisemmin.

 

Ongelmakeskeinen ajattelutapa helpottaa tutkimuksissa, sillä muokkaamalla tutkimuksen nimi ongelman tai kysymyksen muotoon, on helpompi etsiä siihen myös ratkaisua. Se mikä tekee tutkimisesta vaikean, on itseohjautuvuus. Jos ajatellaan luokkahuoneopetusta tavallisimmillaan, missä opettaja esittää kysymyksen ja opiskelija vastaa, niin tutkielmassa opiskelija asettaakin itse itselleen kysymyksen ja vastaa siihen myös itse. Vaikeinta tutkielmassa on kysymyksen muotoilu ja tärkein siihen annettu vastaus. Itsenäinen työskentely ei kuitenkaan tarkoita sitä, että kaikki pitäisi tehdä itse, menetelmien käyttöön ja rakenteen tarkistukseen voi käyttää muiden apua, varsinkin silloin kun tekee itselleen tutkimussuunnitelmaa. Tutkielman itsenäisyys näkyy lähinnä siinä, mistä ja minkälaisia lähteitä kerää teoriaosaansa, menetelmän ja otoksen valinnassa sekä tehdyissä johtopäätöksissä. Opinnäytetöiden rakenne on lähes samanlainen, niissä kaikissa on kirjallinen osuus, tehtävämäärittely ja sen ratkaisu. Tässä työkirjassa on esitetty yksi eniten käytetyistä malleista.

3 Aineiston kerääminen

 

Teoreettinen osa luo opinnäytetyön viitekehyksen. Tässä on selvitettävä ne keskeiset käsitteet, joita tarvitaan tutkimuksen ymmärtämiseksi (keskeiset käsitteet ovat lukijalle se punainen lanka, joka avaa oven ymmärrykseen). Teoreettinen osa kertoo taustasta ja liittää aiheen suurempaan kokonaisuuteen. Se pohjautuu kyseisen alan tutkimukseen ja siinä tuodaan eritellen kriittisesti ja tiiviisti ongelman aikaisempi tutkimustieto. Opinnäytetyön tekijä arvioi lukijalle valmiiksi keskeiset, aikaisemmat tutkimustulokset. Näin autetaan lukijaa aiheen ymmärtämisessä ja sen arvioimisessa, miten tämä opinnäytetyö muihin verrattuna lisää tietoa ko. ongelmasta. Teoreettinen osa tuo ainoastaan esimerkkeinä tutkielman kannalta oleellisimmat tiedot esille. Aineistoa on monesti runsaasti saatavilla, mutta taitava opinnäytetyön tekijä osaa tuoda mielekkäimmän tiedon esille.

 

Juha T. Hakalan (1996, 62) kirjassa Opinnäyte ja sen ohjaaminen teoriatausta on määritelty seuraavasti: ”Hyvän tutkimusraportin ja hyvän salapoliisiromaanin yhteinen piirre on, ettei niissä ole paljon turhaa eikä niistä puutu mitään oleellista; annetut johtolangat kuuluvat kokonaisuuden palapeliin, eikä loppuratkaisussa murhaajaksi osoittaudu lukijalle tyystin tuntematon kulkumies.”

 

Tällä hetkellä nopein ja kattavin aineistonkeruutapa teoriaosaa varten on internet. World Wide Web tai lyhyemmin www on tämänhetkisistä tiedonlähteistä ehkä kattavin. Siitä käytetään myös nimeä verkko. Verkosta löytyy tietoa, mutta usein hallitsemattomasti ja kaoottisesti. Muutamat palvelut kuitenkin auttavat tiedon löytämisessä ja järjestelyssä. Hakurobotit (search robots, agents, spiders, webcrawlers) ovat ohjelmistoja, jotka keräävät tietoa www-sivuilta, seuraavat sivujen linkkejä ja indeksoivat löytämäänsä tietoa hakukoneisiin. Hakupalvelujen lisäksi internetistä löytyy ajanmukaisia hakemistopalveluja. Yahoo on niistä yksi ensimmäisistä ja tunnetuimmista. Niiden hakemistoja ei tehdä hakurobottien avulla, vaan hakemistojen suunnittelijat valikoivat sivut. Näin hakemistojen sisältö vastaa varmemmin niiden otsikoita, mutta hakemistot ovat pakostakin suppeampia. (Niiranen 1999, 63)

 

Isoja hakupalveluja ovat altavista, excite, hotbot, infoseek, looksmart, lycos, nothernlight, webcrawler ja  yahoo. Internetissä niiden nimen eteen listään www ja perään .com, esimerkiksi www.altavista.com. Suomalaisia hakupalvelimia ovat www.evreka.com/fi, haku.net, webinfo.fi ja www.fi.

 

Tolosen (1999) mukaan Altavista ei pärjää tuoreudessa, mutta voittaa määrässä. Elektronisen kaupan sivut on organisoitu hyvin ja tuotteita on helppo hakea. Tämä nostaa Altavistan peruskäyttäjän ykkösvalinnaksi. Northern Light ei tarjoa tuoreinta tietoa, mutta tarjoaa suomalaisia www-sivustoja käsin selailtavaksi. Varsinaisista metahakukoneista suositeltavimpia ovat Dogpile, Search Spaniel, Internet Sleuth ja Husky search: ne löysivät sekä tuoreinta tietoa että laajoja pohjatietoja vuodesta 1995 lähtien.

 

Jos tarvitset laajoja hakuja erikoisalueilta, mutta et syvimpiä aikakerroksia, Search Spaniel täyttää tarpeesi. Dogpilen löydöksissä korostuvat tuoreet tiedot, mutta historiapuoli jää heikommalle. Sleuth tarjoaa sekä tuoreuden että historiatietojen edut samassa paketissa, mutta tuloslista on sekava. HuskySearchin lista on tuore ja syvä. Lisäviehätystä tuo helppolukuisuus. Ykkösvalinta minimalistille (Tolonen 1999, 63)

 

3.1 Hakutekniikkaa

 

Perusteet: hakusana kirjoitetaan sille varattuun ruutuun (=search for, find…). Haku käynnistyy kun napsauttaa Search (tai Find…) painiketta. Usein enterin painallus ajaa saman asian. Hetkisen päästä kone listaa tulokset eli löytämänsä sivut kuvauksineen ja osoitteineen. Tarvittaessa haun voi toistaa tai siihen voi lisätä tarkentavia hakusanoja (Kemppainen 1999, 36)

 

Hakukoneet käyttävät yleisimmin keyword- eli avainsanahakua. Yhdestä tai useammasta hakusanasta koostettu haku kohdistetaan tavallisimmin webdokumenteista rakennettuun indeksitietokantaan. Se voidaan myös kohdistaa hakukoneesta riippuen internetin uutisryhmiin, sijoitus-, tuote- tai uutistietokanaviin (Tolonen 1999, 63)

 

Mäkisen (1997) mukaan kaiken internet tiedon haun lähtökohta on www-osoitteiden päättely. Monet yritykset ovat rekisteröineet Web-palvelimensa osoitteeksi yrityksen nimen, joten monet yritykset löytää verkosta osoitteella www.yritys.fi. Yhdysvaltalaisten ja joidenkin kansainvälisten yritysten loppupääte on .com. Toisena lähtökohtana kannattaa muistaa, että todella tehokasta tiedonhausta tulee vasta, kun löydetyt, hyödylliset sivut kirjataan omaan osoiteluetteloon, esimerkiksi Netscapen booksmarks -listaan tai Internet Explorerin suosikit luetteloon. Osoitteet kannattaa myös kansioida. Jos halutun tiedon www-osoite ei ole pääteltävissä, sanahakupalvelu saattaa olla oikea ratkaisu. Niitä moititaan usein hakujen tuloksena syntyvistä järjettömän pitkistä linkkilistoista, mutta osaavan hakijan käsissä ne ovat tehokkaita välineitä.

 

AltaVistaa voi väärinkäyttää tekemällä hakuja yhdellä sanalla, mutta oikeuksiinsa palvelu pääsee vasta, kun sen hakukieli otetaan käyttöön. AltaVistan hakulausekkeita on kätevintä käyttää suoraan palvelun etusivun hakulaatikolla. Lausekkeet muodostetaan merkeillä +,  -, ”  ”, () ja *. Esimerkiksi presidentti Martti Ahtisaaren pojasta Markosta voitaisiin hakea tietoa lausekkeella +Marko +Ahtisaari -Martti - Eeva, jolloin tulokseksi saataisiin kokoelma linkkejä, joissa esiintyy sanat Marko ja Ahtisaari, mutta ei sanoja Martti tai Eeva.

 

Hieman toisin hakua voitaisiin tarkentaa haulla ”Marko Ahtisaari” -Martti -Eeva. Haku eroaa edellisestä siinä, että nyt hakutuloksessa on mukana vain sanaparin eli fraasin Marko Ahtisaari sisältävät WWW-sivut. Mukana ei ole sellaisia sivuja, joissa sanat Marko ja Ahtisaari esiintyvät eri paikoissa. Erityisesti suomen kielessä yleisen sanojen vaihtelevan muodon takia hakuja kannattaa täsmentää vielä niin sanotulla katkaisumerkeillä, jona AltaVistassa toimii tähti. Esimerkiksi sana Ahtisaari voidaan katkaista Ahtisaar*, jolloin hakutuloksessa esiintyvät kaikki taivutusmuodot r-kirjaimesta lähtien.

 

Monien mielestä edellä kuvattu AltaVistan yksinkertainen haku plus ja miinusmerkkeineen on hankala. Sen vaihtoehtona on niin sanottu lisäehtohaku, josta englanninkielisessä versiossa käytetään nimitystä Advaced Query.

 

Lisäehdolla tehty haku saattaa olla hankala, mutta Internetin valtavassa tietomäärässä se on lähes välttämätöntä oppia. Esimerkiksi yksinkertaisella sanahaulla memphis Altavista löytää 160 000 WWW-sivua. Lisäehtohaun avulla voidaan löydettyjen sivujen määrää supistaa poistamalla siitä haettavan tiedon kannalta turhat roskat pois. Haku perustuu monissa tietojärjestelmissä käytettyyn Boolen hakulogiikkaan, jossa hakusanoina käytetään englannin sanoja AND, OR, NOT ja NEAR.

 

Esimerkiksi hakulauseke  memphis AND ”operating system” hakee AltaVista tietokannasta sellaiset dokumentit, joissa esiintyy sana memphis kirjoitettuna joko pienellä tai isolla kirjaimella ja sanayhdistelmä operating system. Löydettyjen sivujen määrä supistuu jo 700:aan. Sen sijaan haku memphis AND NOT ”operating system” tuottaisi hakutulokseksi dokumentit, joissa esiintyy sanamemphis, mutta ei sanayhdistelmää operating system. Ensimmäinen haku tuottaisi tietoa Windowsin (memphis) järjestelmästä, toinen kaikista muista Memphis sanan sisältävistä sivuista.

 

Jos halutaan tietoa Memphis nimisestä kaupungista tämä haku vaatisi vielä tarkennusta, joka voitaisiin toteuttaa esimerkiksi NEAR operaattorilla. Haku memphis NEAR city AND NOT ”operating system” pienentää hakutulosta 80 prosentilla ja tuottaa hakutulokseksi sellaisia dokumentteja, joissa sanat memphis ja city esiintyvät toistensa lähellä ja jossa ei esiinny sanayhdistelmää operating system. Tällaisia sivuja löytyy vielä 5000 kappaletta. Mikäli hakulausekkeeseen lisätään vielä AND tourist, putoaa löydettyjen sivujen määrä 40:een, mikä on jo järkevä selailtava määrä.

 

Hakua voi ohjata myös sulkeiden avulla. Hakulausekkeella memphis AND NOT (”operating system” AND microsoft) haetaan dokumentteja, joissa esiintyy sana memephis, mutta ei samassa dokumentissa sanayhdistelmää operating system eikä sanaa microsoft (Mäkinen 1997, 81-83)

 

Altavista antaa käyttäjälle mahdollisuuden täsmentää avainsanahakua loogisilla Boolen-operaattoreilla and, or ja not. Excite laajentaa avainsanahaussa käsitehauksi, jossa hakusana korvataan synonyymillä mikäli sitä ei löydy indeksistä. Webcrawler tekee lisäksi läheisyyshakuja. Tässä hakutekniikassa käyttäjä voi määritellä etäisyyden merkkeinä, jonka sisällä hakusanojen tulee sijaita. Sen avulla voidaan löytää dokumentteja, jotka käsittelevät tarkasti etsittyä aihetta. Hotbotin expert haku antaa tehdä aikahakuja ja mediahakuja. Näissä tekniikoissa voidaan täsmentää aikaikkuna, jonka sisällä dokumenttien tulee sijaita. Ominaisuus on hyödyllinen uutishaussa, jolloin käyttäjä voi kohdistaa haun viikon sisällä tapahtuneisiin julkistuksiin.

 

Hotbotin mediahaku voidaan kohdistaa myös java-, javascript-, Shockwave- ja vrml-koodiin, jota käytetään html-sivun sisällä. Tämän hakutekniikan avulla käyttäjä voi etsiä sivuja, joissa käytetään esimerkiksi tiettyä applettia tai javascript funktiota. Hakukoneet antavat usein käyttäjän valita eri hakutekniikkaoptioita.

 

Muita hakutekniikoita on fraasihaku, jossa haetaan useampaa sanaa välilyönnit mukaanlukien, sumea haku, joka hakee ääntämyksellisesti samantyyppisiä sanoja ja sanarunkohaku, jossa haetaan merkkijonoa sanan alusta sekä esimerkkihaku.  Esimerkkihaku eli ”lisää tällaisia dokumentteja” -haku perustuu annetun sivun sanafrekvenssin analysointiin, jonka jälkeen hakukone etsii 3-10 yleisintä sanaa vastaavat dokumentit indeksistä (Tolonen 1999, 63)

 

 

3.2 Nappiosuma

 

Tarkoilla ja oikein valituilla hakusanoilla osuu nappiin, sillä ylimääräinen rajataan pois tulosten joukosta (Kemppainen 1999, 38). Alla olevat hakulausekkeet ovat esimerkkejä, jotka toimivat sellaisinaan useimmissa hakukoneissa.

 

Hakukoneita ei pidä ujostella; hakusanaksi kannattaa yksinkertaisesti kirjoittaa sana tai sanat, jotka pälkähtävät päähän ensimmäisenä. Haun voi tarvittaessa toistaa vaikka kuinka monta kertaa ja eri sanojen yhdistelmillä.

Malli Oppilas

            Löytää sivut, joilla esiintyy jompi kumpi tai molemmat sanoista Malli ja Oppilas

”Malli Oppilas”

            Sivulla esiintyy lauseke Malli Oppilas kirjaimelleen, kuten se on lainausmerkkien sisään

 kirjoitettu.

Malli AND Oppilas

            Sivulla esiintyy sekä sana Malli että sana Oppilas.

Malli NEAR Oppilas

            Malli ja Oppilas sijaitsevat lähekkäin; löytää esimerkiksi tekstin ”Malli Oppilas” tai

             ”Malli the one and only Oppilas”.

+Malli +Oppilas

            Sivulla esiintyy sekä sana Malli että sana Oppilas.

+Malli Oppilas

            Sivulla esiintyy aina sana Malli ja mahdollisesti sana Oppilas.

Malli NEAR Oppi*

            Sana Malli ja Oppi-alkuinen sana löytyvät lähekkäin. Löytää muun muassa Malli

 Oppilaan, Malli Oppilaasta, Malli Oppilaalle, Malli Oppilas’s, Oppilas Malli.

Malli Oppilas Kuuntelu Oppilas

            Sivulla esiintyy jokin sanoista Malli, Oppilas ja Kuuntelu.

+Malli Oppilas +Kuuntelu Oppilas

            Sivuilla esiintyy sana Oppilas, sekä mahdollisesti myös Malli ja/tai Kuuntelu.

Oppilas AND (Malli OR Kuuntelu)

            Sivulla esiintyy sana Oppilas ja joko Malli tai Kuuntelu.

”Malli Oppilas” OR ”Kuuntelu Oppilas”

            Sivulla esiintyy jompi kumpi lauseista - ei molempia - tarkalleen kuten ne on kirjoitettu.

+Oppilas +Malli -Kuuntelu

            Sivulla esiintyy sana Oppilas ja sana Malli, muttei sanaa Kuuntelu.

+Malli -Kuuntelu -Oppilas

            Sivuilla esiintyy sana Malli, muttei sanaa Kuuntelu eikä Oppilas.

Ammattikorkeakoulun Oppilas AND Kuuntelu Oppilas

            Sivulla esiintyvät sanat Ammattikorkeakoulun ja Oppilas, sekä mahdollisesti myös sanat

Ammattikorkeakoulu ja Kuuntelu

”Malli Oppilas” AND Kuuntelu Oppilas

            Sivulla esiintyy lause ”Malli Oppilas” sekä sana Kuuntelu ja näiden lisäksi sana

 Oppilas.

 

Hakuniksejä (Kemppainen 1999, 38): Jos haku ei tuota tulosta, vaihda hakusanoja ennakkoluulottomasti. Koeta toista hakukonetta. Jos osumia on liikaa, rajaa hakua rohkeasti miinusmerkillä, esimerkiksi     +Malli -oppilas

 

 Kirjoita hakusanat kokonaan pienillä kirjaimilla. Joillekin hakukoneille iso kirjain on merkitsevä, jolloin hakusana Aalto ei löydä esimerkiksi sanoja aalto, AALTO tai aaLTO.  Muista sanamuodot: Haku Alvar Aallon rakennuksia ei löydä lainkaan sivua, jossa arkkitehdin nimestä esiintyy vain perusmuoto Alvar Aalto.

 

Mitä tekstiä hakemallasi sivulla todennäköisesti esiintyy? Haku auto toyota hinta mk löytää paljon todennäköisemmin autoliikkeen hinnaston kuin vaikkapa haku halpoja autoja. Tuttujen sähköpostiosoitteita tai kotisivuja hakiessasi muista, että etenkin listoissa sukunimi kirjoitetaan usein ensin. Haku Mikko Mallikas ei löydä oppilaitoksen kotisivuluetteloa, jossa on rivi Mallikas, Mikko. Samoin löytämättä jää sivu, joka on otsikoitu M Mallikkaan kotisivu.

 

On yleistä, ettei hakutulossivulta löydy heti sopivaa linkkiä, mutta siellä listatulta sivulta on linkki sopivaan kohteeseen. Kiertotien kautta liikkuminen on usein nopein keino löytää oikea sivu. (Kemppainen 1999, 38).

 

Opinnäytetyössä on muistettava kirjoittaa muistiin internet sivustosta tarkan osoitteen lisäksi myös päivämäärä. Parempi on jos aineiston löytää painetussa muodossa, koska silloin se varmasti löytyy uudelleen. Opinnäytetyön tekijä on vastuussa siitä, että lukija löytää lähdeluettelon mukaisen lähteen, eli lähdeluettelo on niin tarkka että alkuperäiseen tietoon päästään uudelleen käsiksi.

 

 

3.3 Lähteiden merkitseminen

 

Opinnäytetöiden yhtenäisyys Laurean amk:sta edellyttää lähdeviitteissä merkintätapaa, jota noudatetaan valtaosassa tutkimuksia. Asiasta tarkemmin on monisteessa Ammattikorkeakoulun opinnäytetyöohjeisto (Alakoski ym. 1999, 41) sekä kirjassa Tutki ja kirjoita (Hirsjärvi, Remes & Sajavaara 1998, 327-366).

 

Tekijä, vuosiluku, aihe, julkaisija ja sivut.

 

Tekijän nimestä ei nykyään kirjoiteta kuin sukunimi kokonaan ja etunimen ensimmäinen kirjain pilkulla erotettuna. Ajatuksena on, että mies- ja naistutkijoita ei tarvitse erikseen laittaa näkyviin, vaan pääpaino on tutkimuksella eikä tekijällä. Lähdeluetteloa voidaan selkiyttää esimerkiksi merkitsemällä erikseen kirjallisuus, artikkelit ja painamattomat lähteet.

 

Annetun lähdeviitteen (mikä on lähdeviitteen ja lähdeluettelon ero?) perusteella lukija löytää kyseisen tekstin vaivattomasti. Lähdeviitteet aloitetaan isolla kirjaimella ja päätetään pisteeseen. Samassa viitteessä olevat eri lähteet erotetaan toisistaan puolipisteellä.

 

3.4 Elektronisiin lähteisiin viittaaminen

 

Sähköisiin lähteisiin viitataan pääsääntöisesti samojen periaatteiden mukaan kuin painettuihin lähteisiin. Tekstiviitteessä ilmoitetaan sulkeissa tekijä, julkaisuvuosi sekä sen sivun numero jolta tieto on saatu. Hirsjärvi ym. (1997, 318) korostavat, että tekstiviitteen ja lähdeluettelon välillä tulee olla tiukka vastaavuus: viitteen pitää ohjata lukija vaivattomasti lähdeluettelon oikeaan kohtaan. Heinisuo ja Ekholm (1997, 46) toteavat saman asian: Lukijan tulee selvästi nähdä, mihin bibliografiseen viitteeseen tekstissä oleva viite osoittaa. Merkintäkäytännöt kuitenkin vaihtelevat – yhtä selkeää käytäntöä ei tässäkään tapauksessa ole olemassa.

 

3.5 Tekijä

 

Sähköisen julkaisun tekijä on henkilö, joka on vastuussa teoksen tekstisisällön kirjoittamisesta. Tekijää voi olla hankalaa selvittää: usein tekijänä mainitaan henkilö, joka on tehnyt koodauksen. Sivuilla ilmoitetut ’tekijät’ eivät välttämättä ole perinteisen tekijän roolissa ollenkaan, pikemminkin taittajan tai konekirjoittajan. (Heinisuo & Ekholm 1997, 38.)

 

Päävastuullisena tekijänä voi olla myös yhteisö. SFS 5342 –standardi määrittelee teostyyppejä, joiden tekijävastuussa voi olla yhteisö (vuosikertomukset, toimintakertomukset, komiteanmietinnöt, tutkimusryhmien raportit) (Heinisuo & Ekholm 1997, 38).

 

3.6 Sivunumero

 

Sähköisissä julkaisuissa ei välttämättä ole ollenkaan sivunumeroita, www-sivu on pitkä tiedosto, yhtä ja samaa sivua, jota voi selata.

Viittaamisen periaate

 

”Olennaista on merkitä www-sivumuotoinen lähde tekstiin ja lähdeluetteloon siten, että tekstissä olevan lähdeviitteen perusteella saman tiedon löytää lähdeluettelosta. Internet-osoitetta ei merkitä lähdeviitteeseen tekstissä, vaan tarkka osoite merkitään lähdeluetteloon. Käytetyt sivut kannattaa tulostaa tai tallentaa, koska päivitysten myötä sivuja saatetaan myöhemmin muuttaa. Lähdeluetteloon kirjoitetaan myös päivämäärä, joskus jopa kellonaika, jolloin tieto on sivulta haettu. Jos viitataan www-muotoiseen artikkeliin, jolla on kirjoittaja, lähdeviite mukailee tavallista viitemerkintää eli sisäviitteeseen kirjataan kirjoittajan nimi, vuosiluku ja mahdollinen sivunumero. Jos viitataan sivulle, joilla ei ole erityistä kirjoittajaa, viitataan otsikon perusteella.” (Tutkielmantekijän käytännön opas 2003, 14.)

 

3.7 Lähdeluettelon laatiminen

 

Lähdeluettelon jokaisessa viitteessä on yleensä seuraavat kentät: kirjoittaja, päiväys, lähteen nimi (otsikko), dokumentin tyyppi ja julkaisutiedot. Kaikki Internet-osoitteet kirjoitetaan kulmasulkeiden (< >) sisään. Ellei dokumentista ole löydettävissä tarkkaa päiväystä, merkitään luettu + päiväys. (Lehtonen 1997, 3.)

4. Kysymyslomake

 

Usein on tapana jakaa kysymykset kahteen perustyyppiin (Alkula ym. 1994, 132), monivalintakysymyksiin ja avoimiin kysymyksiin. Edellisiin on laadittu valmiit vastausvaihtoehdot ja vastaaja voi esimerkiksi rengastaa vaihtoehdon edessä olevan numeron. Avoimien kysymysten vastaus kirjoitetaan sille varattuun tilaan. Näiden välille jää kysymystyyppi, jossa kiinteiden vastausvaihtoehtojen jälkeen esitetään täydentävä, avoin seurantakysymys.

 

Niin kvantitatiivisessa kuin kvalitatiivisessa tutkimuksessa on tärkeintä, että kysymykset on johdettu pääongelmasta, eli opinnäytetyön etusivulla esitetystä nimestä. Opinnäytetyössähän haetaan vastausta esitettyyn ongelmaan ja kysymykset ovat sitä varten, että tuo ongelma voitaisiin ratkaista.

 

Kysymykset kannattaa esitestata, jotta lopullinen kysymyslomake ei tuota pettymystä. Kaikissa tutkimuksissa ei tarvita kysymyslomaketta, mutta esitettyyn kysymykseen täytyy kuitenkin pystyä vastaamaan. Usein itselle muotoillut kysymykset helpottavat alkuun. Kysymysmäärissä on hyvä pitää mielessä, että yli 20 kysymyksen patteristoissa vastaajakato alkaa jo vaikuttaa. Myöskin yli kahden sivun kysymysnipuissa kato vaikuttaa jokaista yli kahden mennyttä kysymyslomaketta kohden. Kannattaa siis miettiä tarkkaan kuinka monta kysymyslomaketta ja kysymystä aikoo esittää. Kaksipuolinen kysymyslomake on hyvä, kunhan muistuttaa lomakkeella sen kaksipuolisuudesta vastaajallekin. Siisteys, asiallisuus ja selkeys ovat kysymyslomakkeessa päivänselviä asioita.

 

Avoimien kysymysten muotoiluun ei yleensä liity suuria ongelmia. On muistettava kysyä aina yhtä asiaa kerrallaan ja jätettävä riittävästi tilaa vastauksen kirjoittamista varten. Sen sijaan monivalintakysymysten laadinta on huomattavasti vaikeampaa.

 

Monivalintakysymysten vaihtoehtojen laadinnan perusperiaate on se, että esitetään kaikki mahdolliset vastausvaihtoehdot mutta vastaajan on valittava niistä yksi. Vaihtoehtojen on oltava täydellisiä ja toisensa poissulkevia. Vastausvaihtoehtoja laadittaessa päätetään myös vaihtoehtojen lukumäärä (Alkula ym. 1994, 134).

 

Kysymyslomakkeen tekemisessä on muutamia hyviä peukalosääntöjä olemassa. Seuraavat ohjeet on lähinnä kvantitatiiviseen tutkimukseen, mutta soveltuvin osin helpottavat kvalitatiivisen tutkimuksen haastatteluissakin.

 

Vältä liian avoimia kysymyksiä (missä ravintolassa käyt tavallisesti?) Yritä olla tarkempi ja täsmällisempi (missä seuraavista ravintoloista käyt tavallisesti, tai missä ravintolassa kävit viimeksi?). Mitä tarkempia ja yksilöidympiä vastauksia saat, sitä helpommin selviät analysoinnista ja sitä varmempia johtopäätöksesi ovat. Vältä kysymyksiä, jossa vastaaja voi valita yhtä aikaa monia vaihtoehtoja. Jälkikäsittely vaikeutuu samassa suhteessa ja johtopäätösten tekeminen voi olla hyvinkin vaikeata.

 

Vältä kysymystä, jossa pyydät vastaajaa laittamaan vaihtoehdot tärkeysjärjestykseen. Ensimmäisen vastaukset analysoi helposti, mutta jo kymmenen vastaajan kanssa aineisto leviää hankalasti käsiteltäväksi massaksi, josta analysointi voi olla mahdotonta. Jos haet vastausvaihtoehdoille tärkeysjärjestystä, riittää että pyydät kysymyksessäsi valitsemaan kaikkein tärkeimmän vaihtoehdon. Vapaamuotoiset kysymykset on tilastollisesti vaikeita käsitellä, ne sopivat paremmin haastattelututkimuksiin (kvalitatiivisiin tutkimuksiin). Jos kuitenkin päädyt vapaamuotoisiin kysymyksiin, mieti jo ennakkoon, minkälaisia ryhmittelyjä aiot vastauksista tehdä, se helpottaa koodaamista.

 

Vältä en osaa vastata vaihtoehtoja monivalintakysymyksissä. Neutraalimpiin vaihtoehtoihin vastataan yleensä kaikkein eniten muutenkin. En tiedä kysymys käy kyllä, mutta ei monivalinnoissa. Älä muuta valintajärjestystä kesken kaiken, eli tee samaan suuntaan muuttuvia kysymyksiä. Jos olet valinnut ensimmäiseksi vaihtoehdoksi vähiten ja viimeiseksi eniten, niin pidä tämä järjestys myös muissa kysymyksissäsi. (Muutoin joudut tekemään reliabiliteettitarkistuksen eli luotettavuusmittauksen keräämistäsi vastauksista).

 

Parittomilla vaihtoehdoilla vastaajat valitsevat useimmiten keskimmäisen, eli parillisilla vaihtoehtomäärillä vastaaja joutuu lukemaan kysymykset tarkemmin. Älä missään nimessä sijoita kysymyksiin omia kommenttejasi tai mielipiteitäsi, sillä ne ohjaavat vastaajaa. Tee lyhyitä selkeitä kysymyksiä ja muotoile ne tarkasti.

 

Lomakkeissa ja lomakehaastatteluissa helpoimmat kysymykset, kuten vastaajan taustamuuttujat, kysytään ensin, ja vasta sitten vaikeimmat kysymykset. Puhelinhaastattelussa taustatiedot kysytään yleensä viimeiseksi.

 

 

4.1 Asteikot tutkimuksissa

 

Laatuero, eli nominaaliasteikko, mittaa ainoastaan asioiden samankaltaisuutta tai erilaisuutta (naiset/miehet) Järjestys- eli ordinaaliasteikko, mittaa keskinäistä järjestystä (paremmuusjärjestys). Välimatka- eli intervalliasteikko, keskinäisen järjestyksen lisäksi välimatkat (miten paljon parempi jokin on toiseen verrattuna). Suhdeasteikko perustuu absoluuttiseen nollapisteeseen (kulutusmääriä, mutta ei mielipiteitä) (Lotti 1984)

 

 

 

 

4.2 Otos ja otantamenetelmät

 

Luotettavinta tietoa kiinnostuksen kohteena olevista saataisiin tutkimalla heidät kaikki. Ajan ja kustannusten takia joudutaan turvautumaan toiseksi parhaaseen vaihtoehtoon, eli otantatutkimukseen. Otanta on paitsi toimitus, myös käytännön operaatio. Siihen kuuluu paitsi kehikon muodostaminen ja otoksen poimiminen myös otokseen tulleiden alkioiden tavoittaminen ja mittaaminen. Otoksesta ei normaalisti tule täydellistä, vaan syntyy katoa.(Alkula ym 1994, 106-124). Eli tutkija poimii tutkittavasta joukosta osan (otoksen) ja tekee siitä päätelmän koko joukosta.

 

4.2.1 Yksinkertainen satunnaisotanta

 

Kun otantakehikko ja otoskoko on määrätty, päästään varsinaiseen otantaan eli ratkaisemaan, mitkä havainnot sattuma määrää otokseen. Yksinkertaisin tapa on yksinkertainen satunnaisotanta, jota käytettäessä jokaisella kehikon alkiolla on yhtä suuri todennäköisyys joutua poimituksi.

 

Esimerkki; valitaan 120 opiskelijaa 400 opiskelijasta satunnaislukusarjan avulla.

 

4.2.2 Systemaattinen (tasavälinen ) otanta

 

Systemaattisessa otannassa valitaan aloituskohta satunnaisesti ja poimitaan joka x:s havainto eteen- tai taaksepäin otokseen. Jos aineisto on jotenkin jaksollisesti järjestetty, tasavälinen otanta voi johtaa vääristymiin. Ääriesimerkkinä aviopariluettelo, josta parillisella poimintavälillä aineistoon tulee vain toisen sukupuolen edustajia.

 

Esimerkki; luokan joka kolmas opiskelija.

 

4.2.3 Ositettu otanta

 

Yksinkertaista satunnaisotantaa tehokkaampi on ositettu otanta sellaisessa tilanteessa, jossa halutaan varmistaa jonkin pienehkön ryhmän edustavuus otoksessa, tai yleisemmin sanottuna tilanteessa, jossa jonkin ominaisuuden suhteen heterogeeninen joukko voidaan jakaa homogeenisiin osajoukkoihin. Jokaisesta ositteesta erikseen poimitaan otos, joka voi olla esimerkiksi yksinkertainen satunnaisotos tai tasavälinen otos. Otantaan joutumisen todennäköisyys voi vaihdella ositteesta toiseen.

 

Esimerkki; kysely iltaopiskelijoiden ja päiväopiskelijoiden välillä. Toisia on neljä kertaa enemmän, joten pienemmästä otetaan suhteessa saman verran haastateltavia kuin isosta ryhmästä. Otokseen tulee sadasta opiskelijasta joka neljäs ja neljänsadan opiskelijan joukosta joka kuudestoista. (Alkula 1994, 112)

 

4.2.4 Ryväsotanta

 

Ryväsotanta merkitsee monivaiheista otantaa. Monivaiheisesti valitaan satunnaisesti yhdessä tai useammassa vaiheessa otantayksikköä suurempia kokonaisuuksia ja valittujen rypäiden sisällä tehdään uusi otanta. Ryväsotanta sopii tilanteisiin, joissa ei ole luetteloa varsinaisista havaintoyksiköistä mutta kylläkin näiden muodostamista rypäistä.

 

Esimerkki; ammattikorkeakoululaisten luettelosta ei kannata tehdä haastattelututkimusta satunnaisotoksella. Valitaan satunnaisesti joukko kouluja ja haastatellaan näistä kouluista satunnaisesti oppilaita, eli otetaan haastateltavat ryväsotannalla.

 

4.2.5 Kiintiöpoiminta

 

Kiintiöpoiminnassa tutkija valitsee henkilön tietyn kiintiön mukaan. Tutkija on siis ennakkoon valinnut millaisia henkilöitä valitaan mukaan. Kiintiöpoimintaa käytetään silloin, kun perusjoukosta ei ole tarkkoja perustietoja tai rekistereitä, tai tutkimus perustuu tietyn tuotteen tai palvelun käyttäjiin.

 

Esimerkki; ammattikorkeakoulun opiskelijoista valitaan yksi 15-19 vuotias mies, yksi 20-25 vuotias nainen, yksi 26-35 vuotias mies ja yksi 36-45 vuotias nainen.

 

4.2.6 Harkinnanvarainen otos

 

Joskus tutkimus keskittyy hyvin rajattuun tai erikoiseen kohderyhmään. Ongelman laatu voi myös olla sellainen, että todennäköisyysotos ei auta sen ratkaisussa,. Tällöin otos poimitaan harkinnanvaraisesti. Otos on tällöin pitkälle mielivaltainen, mikä on syytä muistaa tulosten tarkasteluvaiheessa. Pitkälle meneviä yleistyksiä ei siis voida tehdä, eli tutkimuksen toistettavuus harvoin onnistuu ja tulokset eivät ole yleistettävissä. Harkinnanvaraisessa otoksessa tutkijan on seikkaperäisesti selvitettävä lukijalle, miksi muut otosmenetelmät hylättiin.

 

 

 

 

4.3 Otoskoko

 

Oikean otoskoon määrittely ei ole yksiselitteinen, enemmänkin on kyse siitä kuinka paljon on aikaa ja rahaa aineiston keräämiseen. On kuitenkin olemassa muutamia aineiston käsittelyä ja analysointiin vaikuttavia määriä.

 

Sata vastaajaa on minimimäärä prosenttitarkasteluissa (prosentti = 1/cent), jolloin aineistoa voi vielä tarkastella tilastollisin menetelmin. Perusjoukosta, joka vastaa esimerkiksi kansakuntaa, valitaan vähintään 10 %. Suomen kattavaan Gallup kyselyyn haetaan tavallisimmin 2000 vastaajaa. 

 

Kato on Suomessa ollut 20-40 % lomakehaastatteluissa, joten kysymyslomake kannattaa jakaa ainakin 150 vastaajalle, jolloin voisi odottaa saavansa takaisin 100 täytettyä ja vastauksiltaan hyväksyttävää kysymyslomaketta. Sähköpostikyselyissä kato voi nousta jopa 80 prosenttiin.

Text box

5 Tiedonkeruu ja tutkimusaineisto

 

Tutkimusaineiston kokoaminen merkitsee paitsi sisällöllistä valintaa, myös monien teknisten tekijöiden vaikutusta, kuten esimerkiksi muistiinpanoja, nauhoittamista, valokuvaamista yms. (Anttila 1999, 216). Ian Dey kuvaa määrällisen (kvantitatiivinen) ja laadullisen (kvalitatiivinen) tutkimusotteen keskinäistä suhdetta Yin-Yang -kuviota käyttäen. Hän korostaa kummankin keskinäistä riippuvuutta. Numeerista tietoa ei voi täysin välttää silloinkaan kun tutkitaan asioiden merkityksiä ja merkityssisältöjäkään ei voi kokonaan välttää, kun tahdotaan tietoa aineiston määrällisistä suhteista. Kummatkin täydentävät toisiaan. Aineistoa koottaessa kysymykset kohdistuvat enemmän tai vähemmän määrälliseen tai laadulliseen puoleen ja näistä painotuksista riippuvat myös aineiston analyysimenetelmät (Dey 1995, 28)

 

5.1 Tutkimusotteen valinta

 

Erilaisten tutkimusmenetelmien yhteydessä käsitellään monia erilaisia käsityksiä tutkimusaineistosta. Kvantitatiivisessa tutkimuksessa on tietyin mittarein saatua numeerista käsiteltävää dataa. Laadullisessa, kvalitatiivisessa tutkimuksessa on yleensä erilaista sanalliseen tai muuten tutkittavaan muotoon saatettavaa aineistoa, kuten filmejä, kuvanauhoitteita, esineistöä. Voidaan myös puhua dokumenteista, joista aineisto muokataan käsiteltävään kuntoon (Anttila 1999, 218)

 

Kvantitatiivista, määrällistä tutkimusotetta käytetään silloin, kun on mahdollista määritellä mitattavia tai testattavia tai muulla tavalla numeerisessa muodossa ilmaistavia muuttujia. Kvalitatiivisella tutkimusotteella ja laadullisella tutkimuksella on tarkoitus tulkita, ymmärtää ja antaa merkityksiä tutkittaville asioille.

 

LÄHESTYMISTAPA (Tutkimusotteen valinta)

 

Kvantitatiivinen

Kvalitatiivinen

”JÄYKKÄ”

”JOUSTAVA”

KYSYMYKSET 
Miksi, missä,
paljonko, kuinka usein ?

TAVOITE KARTOITTAVA
Millainen, miksi, miten?
Uudet näkökulmat

NUMERAALISESTI EDUSTAVA
SUUREHKO OTOS

SUPPEA, HARKITTU OTOS

KUVAUS NUMEERISEN TIEDON
POHJALTA – taulukoita

ANALYYSI

NUMEROITA

MERKITYKSIÄ

KYSELYTUTKIMUKSET

TEEMAHAASTATTELUT

 

Useimmiten kvalitatiivisessa tutkimuksessa käytetään avoimia kysymyksiä joihin saadaan suusanallisia tai kirjallisia vapaamuotoisia vastauksia. Otoskoko määräytyy sen mukaan, kuinka monennella kerralla uutta vastausta ei enää saada asetettuun kysymykseen. Kysymyksiä kannattaa toistaa eri muodossa, jotta nähdään, muuttuuko vastaus kysymyssarjan aikana.

 

Kvantitatiivisessa tutkimuksessa hyödynnetään tilastollisia menetelmiä. Kysymykset muotoillaan monivalintakysymyksiksi tai sellaiseen muotoon, että niitä voi matemaattisesti käsitellä. Otoskoot ovat useimmiten suurempia kuin kvalitatiivisessa tutkimuksessa. Lyhyet, selkeät kysymykset ovat parhaimpia. Jokainen yli kolmen kysymyslomakkeen menevä kysymyspatteristo vähentää merkitsevästi vastaajien määrää; yritä pitää kvantitatiivisissa tutkimuksissa kysymyslomakkeiden sivumäärä kahdessa. Kvantitatiivisten kysymyslomakkeiden monivalintakysymykset kannattaa pitää noin kahtenakymmenenä, jotta vastaajat jaksavat kahlata kysymykset loppuun.

 

 

5.2. Kvalitatiivisia menetelmiä

 

Tässä käydään lyhyesti muutamia tunnettuja laadullisen tutkimuksen menetelmiä. Lähdeluettelossa on lisää alan kirjallisuutta ja esitysten pohjalta voit lisätä menetelmiin liittyviä, itseäsi kiinnostavia asioita.

 

5.2.1 Observointi, eli havainnointi

 

Havainnointi eli observointi on kaiken tieteellisen työskentelyn perusedellytys. Se soveltuu kaikenlaiseen tutkimusaineiston kokoamiseen, sekä kielelliseen että ei kielelliseen materiaaliin.

 

Tieteellinen havainnointi merkitsee systemaattista tietojen kokoamista ja tieteelliseen työskentelyyn suuntautunutta toimintaa. Havaintojen tekemisen tulee olla systemaattisesti suunniteltua ja saatava tieto tulee koota systemaattisesti. Havaintojen teossa käytämme aistejamme tarkemmin kuin tavallisessa arkitilanteissa. Koottavan tiedon tulee noudattaa ongelmanasettelua ja olla luotettavaa sekä tarkkaa. Havaintoja tehdään tavallisesti todellisissa elämäntilanteissa ja siksi observointimenetelmältä edellytetään erityistä ennakkosuunnittelua, jotta tietojen kokoaminen on systemaattista ja koottava tieto on luotettavaa ja tarkkaa (Anttila 1999, 218)

 

 

5.2.2 Haastattelu

 

Kun kysymyksessä on sellaisen tiedon tarve, joka koskee erilaisten henkilöiden asenteita, mielipiteitä, kokemuksia, havaintoja yms. Tarjoutuvat tutkimusvälineeksi erilaiset haastattelut ja kyselyt. Ne voidaan luokitella sen mukaan, millaista etäisyyttä tutkija pitää kohteeseensa ja millaiseksi muodostuvat tiedon analysoinnin menetelmät.

 

Haastattelu on tutkijan tai hänen edustajansa ja tutkittavan henkilökohtaista kosketusta edellyttävää toimintaa, joka voidaan suorittaa edeltäkäsin suunnitellulla tavalla, eli strukturoituna haastatteluna. Siinä voidaan myös pitäytyä rajattuihin kysymyksiin ja aiheisiin, eli lomakehaastatteluihin tai teemahaastatteluihin. Haastattelussa voidaan myös aiheen sisällä johdatella hyvinkin yksityiskohtaisiin, tilanteen mukaisiin syvällisiinkin pohdintoihin, eli esimerkiksi syvähaastatteluun. (Anttila 1999, 230)

_

 

5.2.3 Kyselytutkimus eli survey

 

Kyselytutkimus eli survey on ehkä kaikkein laajimmin levinnyt muoto hankkia sellainen tutkimusaineisto, joka kuvaa laajojen joukkojen käsityksiä, mielipiteitä, asenteita jne. Kyselytutkimusta käytetään paitsi suuriin yleiskartoituksiin, myös esitutkimuksena tarkemmille tutkimuksille.

 

Yleensä surveyllä tuotetaan jakaumatasoista tietoa, joka kertoo, millä tavalla eri taustatekijöiden mukaan jakautuneet ryhmät suhtautuvat kulloinkin kyseessä olevaan asiaan tai vielä yksinkertaisemmin, mikä vastausfrekvenssi on kullakin muuttujalla. Pidemmälle analysoitua tietoa voidaan käyttää edelleen yksityiskohtaisempiin ja tarkempiin tutkimuksiin johtavana lähtökohtatietona ja yleensä kuvaamaan, mitä johonkin ilmiöön sisältyy, missä määrin sitä ilmenee ja missä yhteydessä se esiintyy. (Anttila 1999, 237)

 

 

5.2.4 Tapaus- eli case tutkimus

 

Yin (1983, 23) määrittelee case- eli tapaustutkimuksen sellaiseksi empiiriseksi tutkimukseksi, joka käyttäen monipuolista ja monilla eri tavoilla hankittua tietoa tutkii tiettyä nykyistä tapahtumaa tai toimintaa tietyssä rajatussa ympäristössä. Case tutkimukset ovat syvätutkimuksia jostakin sosiaalisesta yksiköstä, antaen siitä täydellisen, hyvin organisoidun kuvan. Tarkoituksesta riippuen tutkimuksen kärki voi olla kohteen kokonaiskuvauksessa tai jollakin sen osa-alueella.  Se voi kohdistua joihinkin osatekijöihin tai käsitellä kaikkia tekijöitä samanaikaisesti. Case tutkimuksella pyritään selvittämään suppeaa kohdetta suurella määrällä muuttujia.

 

 

 

5.2.5 Toimintatutkimus

 

Lewinin toimintatutkimusta kuvaavat: 1) demokraattisuus, 2) osallistuminen ja 3) samanaikainen vaikuttaminen sekä tieteen kehittymiseen että sosiaaliseen muutokseen. (Carr & Kemmis 1983, 153.) Toimintatutkimuksessa alkutilanne pitää kartoittaa, jotta toiminnan muuttumisen tutkija voi jotenkin osoittaa.

 

 

 

5.3 Tulosten käsittely tilastollisesti

 

Kvantitatiivisiin menetelmiin kuuluu jollakin tavoin määrällisesti analysoida tuloksia, esimerkiksi tilastollisin menetelmin. Seuraavassa on koottu eräitä yleisimpiä tilastollisia aineiston analysointiin kuuluvia menetelmiä.

 

 

5.3.1 Ristiintaulukointi

 

Ristiintaulukointi on perusmenetelmä tutkimusaineistojen käsittelyssä. Sen avulla voidaan kuvailla tuloksia ja kartoittaa alustavasti vaikutussuhteita. Taulukoimalla saatuja tuloksia on helppo ymmärtää, lukijalta ja tietojen käyttäjältä ei vaadita syvällistä menetelmätuntemusta. Prosenttiluvut ovat myös helppoja selvitettäessä jonkin asian muutosta, trendiä. Aineiston määrä vaikuttaa ristiintaulukointimahdollisuuksiin. Useimmiten etenkin pieniä aineistoja käsiteltäessä taulukoidaan kahta muuttujaa ristiin keskenään. Käsittely monipuolistuu, kun taulukoinnissa käytetään useampaa muuttujaa (Lotti 1995).

 

 

5.3.2 Merkitsevyystestit

 

Aineistoa ristiintaulukoitaessa voidaan tulosten tarkastelussa käyttää merkitsevyystestejä. Niiden kautta arvioidaan, johtuuko tietty tulos pelkästä sattumasta vai ovatko erot eri ryhmien välillä todellisia. Tavallisimmat merkitsevyystestit ovat X2 (khin neliö) ja t-testi. Merkitsevyystestin avulla voidaan varmistaa tehtyjen oletusten pitävyys ja estää tekemästä liian rohkeita johtopäätöksiä pienten erojen pohjalta. Tutkimuksessa todetaan esimerkiksi, että naisista 30 % ja miehistä 25 % käyttää tuotetta A. X2 -testillä voidaan laskea, onko ero naisten ja miesten välillä tässä asiassa tilastollisesti merkitsevä. jos samassa esimerkissä on arvioitu tuotetta A arvosteluasteikolla 4-10 ja naiset ovat antaneet keskimäärin arvosanaksi 8,6 ja miehet 9,0, voidaan t-testillä arvioida, poikkeavatko keskiarvot toisistaan merkitsevästi. Tulosten merkitsevyyttä tarkastellaan kolmella tasolla, ovatko ne erittäin merkitseviä, merkitseviä vai oireellisia. Oireellisia tulokset ovat 95 %:n, merkitseviä 99 %:n ja erittäin merkitseviä 99,9 %:n riskitasolla (Lotti 1995).

 

 

5.3.3 Keskiluvut

 

Keskilukujen avulla saadaan tietoa tiivistettyä, kun tulosta voidaan kuvata usein yhdellä luvulla. Keskilukujen valinnassa vaikuttaa se, millä tasolla mittaus on tehty. Jos mittaus on nominaaliasteikon tasolla, käytetään keskilukuna tyyppiarvoa eli moodia. Se kertoo, mikä on yleisin esiintyvä muuttujan arvo, jonka frekvenssi on suurin. Kun mittaus on ordinaaliasteikon tasolla, käytetään mediaania. Se on se muuttujan arvo, jonka kummallekin puolelle jää 50 % kaikista tapauksista. Intervalli- tai suhdeasteikon tasoisessa mittauksessa keskilukuna käytetään aritmeettista keskiarvoa. siinä primaariarvot lasketaan yhteen ja jaetaan tapausten lukumäärällä. Moodia markkinatutkimuksissa ei juuri käytetä, mediaania käytetään joskus. Eniten käytetään aritmeettista keskiarvoa (Lotti 1995).

 

 

5.3.4 Hajaantumisluvut

 

Hajaantumislukujen avulla kuvataan, miten kaukana toisistaan arvot sijaitsevat. Vaihteluväli ilmaisee suurimman ja pienimmän pistearvon etäisyyden. Keskimääräinen poikkeama on lukujen keskimääräinen etäisyys keskiarvosta. Varianssi saadaan, kun etäisyys keskiarvosta korotetaan toiseen potenssiin. Paljon käytetty on keskihajonta, joka on varianssin neliöjuuri (Lotti 1995).

 

 

5.3.5 Korrelaatioanalyysi

 

Korrelaatio ilmaisee kahden muuttujan välisen yhteyden voimakkuutta. Se vaihtelee +1:n ja -1:n välillä. Korrelaatiota käytetään melko usein ja etenkin silloin, kun analysoitavana on iso määrä muuttujia. tällöin on käytössä tavallisesti Pearsonin tulomomenttikerroin, joka vaatii intervalliasteikkoa. Jos mittaus on tehty järjestysasteikon tasolla, käytetään Spearmanin järjestyskorrelaatiota. Korrelaatioanalyysi on käyttökelpoinen, kun halutaan hallita isoa muuttujajoukkoa. Sitä voi käyttää pohjana muuttujien karsinnassa, jolloin useista vahvasti keskenään korreloivista muuttujista valitaan jatkotutkimuksiin vain osa. Korrelaatiot ovat pohjana jatkoanalyyseille, mm. faktorianalyysille (Lotti 1995). Korrelaatiokertoimet jäävät haastattelu- ja kyselytutkimuksissa usein hyvinkin alhaisiksi, johtopäätöksiä perustetaan 20:n numeroisillekin korrelaatioille, joiden merkitys selittämisen kannalta on jo mitättömän pieni (Valkonen 1971,39).

 

 

5.3.6 Faktorianalyysi

 

Faktorianalyysi on menetelmä, jolla voidaan hallita suurta muuttujajoukkoa. Menetelmän avulla saadaan informaatio tiiviimpään muotoon. Faktorianalyysi tavallaan ryhmittelee muuttujia, se etsii suuresta muuttujajoukosta samaa asiaa mittaavat variaabelit. Kun alkuperäisten muuttujien määrä on 20-30, tulostetaan tavallisesti 3-6 faktoria. Tämän jälkeen voidaan edetä niin, että kullekin yksilölle tulostetaan oma pistemääränsä omalla faktorilla eli lasketaan faktoripisteet. Näiden uusien muuttujien avulla voidaan tehdä taulukoita, laskea keskiarvoja jne. Olennainen ero alkutilanteessa on usein se, että on helpompi käyttää vaikkapa kolmea faktoria kuin 20 muuttujaa. Faktorianalyysi on käyttökelpoinen kuluttajan asenteita ja motiiveja tutkittaessa. Se helpottaa tulosten käsittelyä etenkin, kun lähestytään uutta ongelma-aluetta tekemällä esitutkimusta. Tavanomaisissa markkinatutkimuksissa sitä käytetään etenkin asenteita analysoitaessa (Lotti 1995). Faktorianalyysillä etsitään aineiston sisältä yhteisiä ulottuvuuksia (faktoreita) muuttujaryhmien väliltä, avaten ennalta huomaamattomia rakenteita aineistosta.

 

 

5.3.7 Regressioanalyysi

 

Regressioanalyysillä selitetään kahden muuttujan riippuvuutta toisistaan. Regressiokerroin ilmoittaa, mitä tapahtuu riippuvalle muuttujalle, kun riippumattoman arvot vaihtelevat. Regressiokerroin b on regressiosuoran kulmakerroin. se kertoo, kuinka paljon y muuttuu, kun x muuttuu yksiköllä y=a+bx. Markkinointitutkimuksissa regressionanalyysiä ei kovin usein käytetä. Syynä on ehkä se, että usein ilmiöt ovat siksi mutkikkaita, että pelkästään kahden muuttujan varassa tapahtuva tarkastelu ei riitä. Usein myös mittaustapa on liian karkea. Yksi regressioanalyysin sovellus on multippeli regressioanalyysi, jossa yhden muuttujan vaihtelu voidaan selittää usealla muulla muuttujalla (Lotti 1995). Regressioanalyysillä etsitään riippuvuuksia yksittäisistä, intervalliasteikollisista muuttujista (kuten  esimerkiksi markkinaosuuksista) suhteessa yhteen tai moneen muuttujaan.

 

 

5.3.8 Klusterianalyysi

 

Etenkin typologioiden laadinnassa käytetään paljon klusterianalyysiä. siinä havaintoaineisto jaetaan sisäisesti homogeenisiin, mutta mahdollisimman paljon toisistaan erottuviin ryhmiin (Lotti 1995). Klusterianalyysissä käytetään monta eri tekniikkaa ihmisten, esineiden, kohteiden tai muuttujien ryhmittelemiseksi yhtenäisemmiksi joukoiksi (klustereiksi).

 

 

5.3.9 Korrespondenssianalyysi

 

Tuotekarttoja tehtäessä käytetään jossain määrin ns. korrespondenssianalyysiä, joka käyttää hyväkseen taulukkodataa. Siinä haetaan tietyt perusulottuvuudet, joiden muodostamaan koordinaatistoon tuotemerkit tai niitä kuvaavat attribuutit tai käyttäjäryhmät voidaan sijoittaa (Lotti 1995).

 

 

5.3.10 Conjoint analyysi

 

Conjoint analyysi hajoittaa asiakkaan vastaukset preferensseihin, ominaisuuksien tärkeysjärjestyksiin, tutkittaessa johonkin tuotteeseen tai palveluun liittyviä ominaisuuksia sekä asiakkaan mieltymystä niihin. Conjoint analyysillä voidaan etsiä tuotteen tai palvelun paras yhdistelmä, simuloida  markkinoilla ostokäyttäytymistä ja analysoida kilpailutilanteen vahvuuksia sekä heikkouksia.

 

 


 

 

5.4 Kehittämismenetelmiä

 

Kehittämismenetelmillä pystyy yrityksessä ja käytännön tilanteessa hyödyntämään ryhmän innovatiivisuutta. Kehittämismenetelminä voidaan pitää esimerkiksi Buzanin (1993) Mind Mapping tai Helinin (1989) Tuplatiimi menetelmiä. Seuraavassa Tuplatiimistä eräs käytännön sovellutus.

 

Tuplatiimin alussa lämmitellään ensin jollakin ideointia synnyttävällä tehtävällä (Esimerkiksi: mitä voisimme tehdä Ahvenanmaalla, jos se olisi yksin meidän, ja se huomenna julistettaisiin verottomaksi alueeksi?), jotta ensin  saataisiin kaikille vapautunut ja ideoille herkkä ilmapiiri. Herkistelyn jälkeen käydään läpi tuplatiimin periaatteet (hiljaisuus, kirjallisesti ideointi, kysymyksen muoto).

 

Tuplatiimi viedään läpi kolmivaiheisesti, eli ensin kaksittain, sitten seinätaulun kautta ja viimeiseksi lisäten kolme kuviota (kolmio, neliö ja sydän). Tämän jälkeen jatketaan ryhmittelyllä ja yhteisten päänimikkeiden valitsemisella.

 

Tuplatiimimenetelmä (Heliniä mukaillen / Jarmo Heinonen)

1. Valitaan ensin parit, jotka toimivat tuplatiiminä.

2. Kerrotaan aihe, joka kirjataan näkyviin Miten -muodossa.

3. Annetaan kunkin työskennellä yksin aiheen parissa. (Aika)

4. Tuplatiiminä valitaan parhaat (Aika)

5. Viedään yhtä aikaa muiden ryhmien kanssa omat ideat pystysarakkeille.

6. Kukin tuplatiimi lukee ääneen omat ideansa

7. Merkitään kolmella eri kuviolla (esim kolmio, neliö ja sydän) painotettuna miten

 toteuttamiskelpoisia, toimivia tai sydäntä lähellä ne ovat. (Aika)

Yksi kuvio kerrallaan (esim. kolmio*3, neliö *2, ja yksi sydän)

8. Ryhmitellään (ja nimetään) eniten pisteitä saaneet vasemmasta yläkulmasta alkaen.

 Samaa merkitsevät allekkain.

9. Ryhmittelyn jälkeen päätetään kuka tekee mitäkin ja sitoutetaan ryhmän jäsenet

tarkan päivämäärän ja tehtävän avulla.

10. Tuplatiimimenetelmää voi jatkaa siirtämällä paras ehdotus ”miten” muodossa taululle.

 

Tarvikkeet:

- Paksuja tusseja

- Teippiä ja/tai sinitarraa

- Kaksi riisiä paperiarkkeja

- Tyhjää seinätilaa

 

Huomattavaa:

- Äänettömyys

- Kritiikki vain oman ehdotuksen muodossa paperilla

- Vain yksi idea paperia kohden

- Tuplatiimin vetäjän pidettävä huoli kritiikittömyydestä (hiljaisuus ja neutraalisuus)

- Tarkka aikataulutus.

 

 

 

 

 

5.6 Taulukon tietojen arviointi

 

Taulukkojen ymmärtämiseksi ne täytyy tulkita lukijalle tai kuulijalle. Tutkijan pitäisi myös helpottaa tietojen tajuamista, suhteuttamalla ne jollakin tavalla muuhun informaatioon. Lukija voi esimerkiksi päätellä, onko kuvattu asia suuri vai pieni, huomattava vai vähämerkityksinen. Tämä ei tarkoita, että tutkija toimisi puhtaasti subjektiivisen arvioidensa pohjalta, ja esittäisi merkityksiä perustelematta (Alkula ym. 1994, 197).

 

Alun perin suhteellisen yksinkertaiselta ja selkeältä näyttäneen taulukon takaa löytyy suuri joukko varauksia, epävarmuustekijöitä ja vertailuongelmia, jotka vastuunsa tunteva tutkija tuo esille, auttaakseen lukijaansa välttämään liian yksinkertaisen ja luottavaisen suhtautumisen vaarat ja pääsemään perusteellisesti selville siitä, mitä taulukosta voi päätellä ja mitä ei (Alkula ym. 1994, 198)

 

Paitsi vertailemalla osaryhmiä, maita tai aikoja, voidaan kuvattavan asian merkitystä arvioida selvittämällä joitakin muita aiheeseen liittyviä, rinnakkaisia asioita. Selittävän tutkimuksen ajatuksena on, että havaintoyksiköiden sijainti selittävillä muuttujilla tekee jotenkin ymmärrettäväksi yksiköiden sijainnin selitettävällä muuttujalla. Kuitenkin joudutaan huomaamaan, että on käytännössä mahdotonta vakuuttua siitä, että kahden muuttujan yhteys ei olisi minkään kolmannen muuttujan vaikutuksesta syntynyt. (Alkula ym. 1994) Analyysien on siis perustuttava ainoastaan saatuihin tuloksiin, eikä omiin arveluihin, koska kaikki pienimmätkin tekijät harvoin saadaan haalituksi tutkimukseen mukaan.

 

Taulukkoon tai kuvioon viitataan tekstissä sulkujen sisällä (taulukko X). Taulukko tai kuvio selitetään myös tekstissä, eli sitä ei käytetä pelkkänä koristeena. Sivun kokoiset taulukot siirretään liitteiksi ja niihin viitataan kuten taulukoihin tai kuvioihin (liite Y). Pääsääntöisesti kaikki sulkujen sisään laitetut tekstit viittaavat opinnäytetöissä aina johonkin muuhun paikkaan kyseisessä työssä, kuten liitteisiin, lähdeviiteluetteloon, kuvioon ja taulukkoon. Vältä siis tarpeettomia sulkuja.

 

6 Opponointi ja opinnäytetyön arviointi

 

Opinnäytetyö on opiskelijan kypsyyttä mittaava työ, joka osoittaa tekijän kykenevän itsenäiseen pitkäjännitteiseen työskentelyyn. Opinnäytetyön tekijältä odotetaan seminaareissa käsiteltyjen muodollisten ja tutkimuksellisten seikkojen hallintaa sekä sen lisäksi itsenäistä ongelman kehittely- ja analysointikykyä. Opinnäytetyön osa-alueita voi arvioida oheisen (Liite 5) mukaisesti (Hirsjärvi et al. 1997). Arviointi kohdistuu seuraaviin pääseikkoihin:

 


 

opinnäytteen teoreettinen tausta

käsitteiden määrittely

pää- ja alaongelmien johtaminen

tutkimusongelmien valinta

aineiston keruu                                                                          Tarkista nämä kohdat 

aineiston käsittely (analysointi)                                                   ennen työsi luovuttamista

tulosten arviointi ja johtopäätösten loogisuus

tuotetun tiedon hyödyllisyys (diskussio-osa)

raportoinnin selkeys ja virheettömyys

 

 

 

6.1 Opponointi

 

Jokainen opiskelija joutuu opponoimaan toisten töitä. Opponointi hyödyttää myös oman opinnäytteen tekemistä. Opponenttien pitää perehtyä työhön, jota he arvioivat.

 

Rakennetta tarkistaessaan niin opponentin (kuin opinnäytteen kirjoittajankin) olisi syytä tarkastella seuraavia seikkoja. (Hirsjärvi et al. 1997, 45).

 


 

Tuleeko opinnäytteen tarkoitus ja näkökulma selvästi ja kiinnostavasti esille johdannossa.

Ovatko peruslinjat oikeat (tavoitteiden mukaiset ja asiallisesti oikeat) ja selkeät? Noudattaako

     jäsennys tekstityypin vaatimuksia.

Onko asioiden kehittely johdonmukaista? Käykö jäsennysperiaate selvästi ilmi kussakin

     tekstiyksikössä?

Onko kokonaisuus tasapainoinen? Niveltyvätkö osat hyvin toisiinsa? Onko aloitus napakka? Onko

     lopetuskin jäntevä?

Onko jokainen luku ja otsikko tarpeen ja oikealla paikallaan?

Puuttuuko jotain olennaista? Onko esitystapa kyllin yksityiskohtainen?

Onko perustelu pitävää, riittävää ja täsmällistä?

Ovatko päätelmät oikeat ja selvästi esitetyt?

Ovatko kaikki kuviot ja taulukot tarpeen ja oikealla paikallaan? Sijoitetaanko ne tekstiin vai

      liitteiksi?

Onko toisten  tutkimuksiin viitattu täsmällisesti (=lähteiden valinta ja tulkinta oikea, lähdetiedot

      merkitty tekstiin moitteettomasti)?

 

 

 

 

Varsinaisissa seminaareissa kirjoitusvirheet annetaan erillisellä arkilla työn tekijälle. Seminaareissa käydään harvoin opinnäytetyötä sivu sivulta läpi, vaikkakin karkeista virheistä voi mainita. Seminaarien perimmäinen tarkoitus on selvittää, miten tutkija on ratkaissut esittämänsä ongelman ja ovatko opponentit samoilla linjoilla johtopäätösten sekä päätelmien kanssa. Kuulijoille voi tiivistelmän lisäksi varata yhden kopion itse työstä, seminaariesityksen ajaksi.

7. Luotettavuus

Aineiston ja tutkimuksen luotettavuutta tarkastellaan validiteetilla ja reliabiliteetilla

 

7.1 Mittaamisesta ja sen epätarkkuudesta

Mittauksessa voi esiintyä mittausvirheitä mm. seuraavista syistä; mittausvälineiden epätarkkuudesta, mittaukseen vaikuttavista häiriötekijöistä, mittausmenetelmän heikkoudesta, mittareiden heikkouden vuoksi, mitattavien käsitteiden hankaluuden takia.

Määritelmiä

validiteetti:

  • muuttujat mittaavat, mitä niiden on määrä mitata

reliabiliteetti:

  • aineiston keruu tehty oikein - toistettavuus

 

 

7.1.2 Tutkimuksen validiteetti

 

Validiteetilla eli pätevyydellä (Eskola 1962) tarkoitetaan perinteisesti tutkimusmenetelmän kykyä mitata sitä, mitä sillä on tarkoitus mitata. Kun teoreettinen ja operationaalinen määritelmä ovat yhtäpitävät, on validiteetti täydellinen. Periaatteessa validiteetin laskeminen tai arvioiminen on helppoa. Mittaustulosta verrataan vain todelliseen tietoon mitattavasta ilmiöstä. Käytännössä ongelma on siinä, että mittauksista riippumatonta todellista tietoa ei yleensä ole käytettävissä.

 

Validiteetin arviointi kohdistaa huomionsa kysymykseen, kuinka hyvin tutkimusmenetelmä ja siinä käytetyt mittarit vastaavat sitä ilmiötä, jota halutaan tutkia. Kielitoimisto (1999) suosittaa validiteetille sanaa luotettavuus, mikä hyvin kuvaa sen lopullista tarkoitusta. Kun puhutaan tutkimuksen yleisestä luotettavuudesta ja pätevyydestä, voidaan puhua myös esimerkiksi tutkimusaineiston validiuksesta tai että tutkimus kokonaisuudessaan on validi tai tulokset ovat valideja eli luotettavia.

 

Varron (1992, 103) mukaan tutkimuksen validiteetti eli pätevyys on perusteltava teorianmuodostuksen yhteydessä. Tutkimuksen tuloksen on vastattava hyvin tutkimuskohdetta ja tutkimukselle asetettuja päämääriä. Korkeaan validiteettiin pyritään tässä tutkimuksessa kuvailemalla koko tutkimusprosessi mahdollisimman tarkasti, perustelemalla tehdyt valinnat sekä painottamalla tulosten tulkinnan ja ymmärtämisen suhteuttamista teoreettiseen viitekehykseen. Tutkimus raportoidaan niin tarkasti, että lukijan on mahdollista toteuttaa vastaava tutkimus uudestaan. (Grönfors 1982; Varto 1992, 111).


Validiteetti - mittauksen oikeellisuus - on mitta sille, mitataanko todella sitä, mitä on tarkoitus mitata. Validisuus liittyy aina sovellusalueen teoriaan ja sen käsitteisiin. Sisäisellä validiteetillatarkoitetaan sitä, vastaako mittaukset tutkimuksen teoriaosassa esitettyjä käsitteitä. Ulkoisesti validissa tutkimuksessa myös muut tutkijat tulkitsevat kyseiset mittaustulokset, ja tutkimustulokset, samoin kuin tutkimuksessa on esitetty.

 

7.1.3 Tutkimuksen reliabiliteetti

 

Reliabiliteetti käsite kuuluu yleensä määrälliseen, kvantitatiiviseen tutkimukseen. Reliabiliteetilla eli luotettavuudella (Eskola (1962) viitataan perinteisesti käytetyn tutkimusmenetelmän kykyyn antaa ei-sattumanvaraisia tuloksia, toisin sanoen käsitteellä tarkoitetaan tutkimusmenetelmän ja käytettyjen mittareiden kykyä saavuttaa tarkoitettuja tuloksia. Nykyisten tilasto-ohjelmien aikana reliabiliteetti kysymys saattaa kaventua mittausvirheen arvioinniksi, joka on tilasto-ohjelmiin valmiiksi sisäänrakennettu. Kielitoimiston mukaan reliabiliteetista suositellaan käytettäväksi sanaa riippumattomuus. Voidaan puhua, että mittari tai mittaustoimitus on reliaabeli, jolloin tarkoitetaan, että se on pysyvä, antaa samoja tuloksia eri kerroilla.

 

Reliabiliteetin eli luotettavuuden kasvuun pyritään tarkastelemalla eri ihmisten näkökulmaa (oppilaat, vanhemmat, lastentarhanopettaja, luokanopettaja). Aineiston analyysivaiheessa voidaan monesta eri hankintatavasta saatua samaa tietoa vertailla keskenään. Myös kahden eri tutkijan tutkiminen samaa alkukasvatusmallia kannattaa hyödyntää, jotta nähtäisiin tulosten reliabiliteetti paremmin. Jos tutkijat saavat tutkimuksissaan samansuuntaisia tuloksia, tutkimuksen reliabiliteetti vahvistuu. Tällöin uskottavuus kehityshankkeen tuloksista paranee ja viitottaa ehkä tietä tulevalle. Joskin myös eri aika ja tilanne voivat vaikuttaa tuloksiin tai tilannetekijät jäävät havaitsematta. (Moberg ja Tuunainen 1989, 119).

 

Reliabiliteetti tarkoittaa mittauksen toistettavuutta. Tutkimuksen sisäinen reliabiliteetti voidaan todeta mittaamalla sama tilastoyksikkö useampaan kertaan. Jos mittaustulokset ovat samat, niin mittaus on reliaabeli. Jos mittaustulokset poikkeavat toisistaan, tulosten satunnaisvaihtelu kertoo mittauksen reliabiliteetistä. Satunnaisvaihtelua tutkitaan usein laskemalla toistettujen mittausten variaatiokerroin. Toisaalta kahden toistetun mittaustuloksen välisen korrelaatiokertoimen täytyy olla lähellä ykköstä. Näin voidaan arvioida tutkimuksen sisäistä reliabiliteettia. Tutkimuksen ulkoinen reliabiliteetti tarkoittaa sitä, että tutkimus (ja mittaukset) ovat toistettavissa myös muissa tutkimuksissa ja tilanteissa.

 

Opinnäytetyössään tutkijan tulisi selvittää oman työnsä reliabiliteetti ja validiteetti, eli miten hyvin tulokset ovat hyödynnettävissä. Käytännössä validiteetti on lukijan ja yrityksen kannalta se tärkeämpi.

 

7.2 Yleistäminen ja toistettavuus

Yleistäminen ahtaassa mielessä on ongelmallista kvalitatiivisessa tutkimuksessa. Yleistämisen sijasta Alasuutari (1993) ehdottaakin käytettäväksi termiä suhteuttaminen. Hänen mukaansa yleistettävyysongelma ratkaistaan viittaamalla muihin tutkimuksiin ja tuloksiin oman tutkimuksen eri vaiheissa. Yleistäminen on tutkimuksessa uusien näkökulmien esiintuomista ja niiden perustelua teoreettisen viitekehyksen avulla. (Alasuutari 1993, 207-235; Moberg ja Tuunainen 1989, 117). Kvantitatiivisessa tutkimuksessa käytetään termiä toistettavuus, siinä missä kvalitatiivisessa tutkimuksessa yleistettävyyttä.


7.3
 Objektiivisuus

Varron (1992) mukaan käytettyjen menetelmien ja testien tulee asiallistaa tutkimuskohde. Kohdetta tarkastellaan johdonmukaisesti ja järjestelmällisesti sekä pyritään eroon tutkijan elämyksellisestä tavasta katsoa tutkimuskohdetta. Varron mielestä tutkijan elämismaailma vaikuttaa aina hänen tutkimuksessaan. Tutkija ei voi toimia ulkoisena tarkkailijana, jos hän tutkii ihmistä. (Moberg ja Tuunainen 1989, 118-119; Varto 1992, 26, 95). Tutkijan oma ammatillinen näkemys ja tulosten analyysin ja tulkinnan kautta tapahtuva ymmärtäminen saavat tutkijalta oman persoonallisen lisänsä. Perusajatuksena on pyrkimys objektiivisuuteen.

 

 

7.4 Tulokset ja johtopäätökset

 

Tuloksia koskevassa jaksossa voidaan opinnäytetyössä perusanti esittää esimerkiksi taulukoina. Tulosaineistoa tulee kuitenkin olla tarpeeksi paljon, jotta esitettyihin kysymyksiin voidaan vastata ja päätelmät pitävästi perustella.

 

Tulokset esitetään tutkimusongelmittain. Tulosjakso toimii lukijalle selosteessa seuraavana olevan diskussio- ja johtopäätösjakson taustana. Tulososassa ei vielä yleensä tulkita tuloksia eikä verrata tässä tutkimuksessa saatuja tuloksia muihin tutkimustuloksiin, vaan vasta tulosten tarkastelussa. Myös tulostietojen yhdistely, kritisointi yms. seikat kuuluvat diskussioon. Joskus tutkimusraporteissa yhdistetään käsittelyjakso, tulokset ja johtopäätökset, jolloin tässä yhteydessä jo tulkitaan tuloksia.

 

Diskussiossa eli tarkastelussa tutkimustulokset yhdistetään raportin alussa esitettyyn viitekehykseen. Kehä siis kiertyy umpeen. Diskussiojakso on syytä aloittaa lyhyellä päätulosten toteamisella, ennen kuin käydään selvittämään johtopäätösten edellytyksiä ja rajoituksia. Päätulosten toteaminen heti jakson alussa auttaa kiireistä lukijaa, sillä monet lukijat otsikon ja tiivistelmän nähtyään lukevat diskussiosta miten tämä tutkimus on muuttanut tai vahvistanut vanhaa tutkimustietoa.

 

Kaiken kaikkiaan diskussiossa tulee osoittaa miten tutkimuksessa on onnistuttu ratkaisemaan ongelmat, mitä ja millaisia ajoituksia liittyi tutkimusmenetelmään ja miten menetelmiä pitäisi jatkotutkimuksissa mahdollisesti muuttaa ja kehittää, onko tutkimus lisännyt uutta tietoa tutkittavalta alueelta, voidaanko tutkimustuloksia hyödyntää, mitä tuloksia voidaan ja miten hyödyntäminen tapahtuu, onko tutkimus tuottanut jatkotutkimushaasteita, mitä ja millaisia. Tulokset eivät sellaisinaan puhu puolestaan, vaan tutkijan on niistä nostettava olennaiset seikat esiin, osoitettava merkitsevyydet ja tehtävä niistä oikeat johtopäätökset. (Hirsjärvi et al. 1997)

 

8 Tutkimussuunnitelma

 

Tässä on ohjeet tutkimussuunnitelman tekemiseksi.

           

Tämän tehtävän pohjalta saat arvosanasi tästä opintojaksosta. Esimerkiksi kirjasta Hirsjärvi, Remes ja Sajavaara: Tutki ja kirjoita (1997) saat seikkaperäistä tietoa sivuilta 239-256, mitä osia tutkimussuunnitelmaan kuuluu.

 

 

 

Tutkimussuunnitelman arviointi::

 

                        Tutkimusongelman purkaminen sisällysluetteloksi           1 pist.

Tarkennus: tee yhden sivun esitys tutkimusongelmastasi ja

      toinen sisällysluettelosta

 

                        Otoksen määrittäminen                                                 1 pist.

Tarkennus: mitä, missä, kuinka monta, milloin, otoskoko,

      otantamenetelmä ja perusjoukon lähde

 

                                Tutkimusmenetelmät                                                     1 pist.

                        Tarkennus: kysymyslomakkeet, mitä kysyt, minkälainen asteikko ja

 itse metodiselitykset pääpiirteittäin

 

                        Tiedot                                                                          1 pist.

                        Tarkennus: mistä lähteistä saat tietoa, kirjoja, keneltä

 ja mitä tietoa tarvitset sekä lähdeluettelo Hirsjärvi et al (1997) mukaisesti

 

Toteutettavuus                                                              1 pist.

Tarkennus: aikataulu, tavoite, tarkoitus, ajankohtaisuus ja aikajatkumo

 

Yhden pisteytetyn kohdan unohtamalla koko tehtävä hylätään.

 

Olet edellisillä sivuilla kerännyt jo tarvitsemasi materiaalin, jonka yhteen vetämällä saat tutkimussuunnitelmasi kokoon. Tutkimussuunnitelmaksi riittää kuusi (6) sivua siten, että varaat jokaiselle edellä mainitulle kohdalle oman sivunsa. Selaamalla sivuja taaksepäin, saat tarkennettua kutakin kohtaa ja kokonaisuus muodostuu eteesi. Kokonaisuuden hahmottamalla ja yksittäisten kohtien tarkennuksilla, tutkimussuunnitelmasi hahmottuu varsin selkeäksi kokonaisuudeksi. Ongelmien ilmetessä ollet yhteydessä Jarmo Heinoseen.

 

Onnea matkaan!

 

Tehtävän palautus: tehtävä palautetaan viimeistään sovittuna päivänä. Ennen viimeistä palautuspäivää keskeneräistä työtä kannattaa näyttää ja pyytää tarkentamaan puutteelliset kohdat tunnin lopussa (ennen palautuspäivää).

 jarmo.heinonen@laurea.fi
 

Alasuutari, P. 1993 Laadullinen tutkimus. Helsinki: Gummerus.

 

Alkula T., Pöntinen S. ja Ylöstalo P. 1994. Sosiaalitutkimuksen kvantitatiiviset menetelmät.

           Juva: WSOY

 

Anttila P. 1998. Tutkimisen taito ja tiedon hankinta. Helsinki: Akatiimi Oy.

 

Brotherton, B. 1999. The Handbook of Contemporary Hospitality Management Research.

           England: John Wiley & Sons Ltd.

 

Dey, J. 1993. Quantitative Data Analysis. A User Friendly Guide  for Social Scientists.

           London: Routledge.

 

Grönfors, M. 1982 Kvalitatiiviset kenttätyömenetelmät. Porvoo: WSOY.

 

Heikkilä T. 1998. Tilastollinen tutkimus. Helsinki: Edita.

 

Hirsjärvi, S. Remes, P. Liikanen P. ja Sajavaara P. 1993. Tutkimus ja sen raportointi.

          Jyväskylä: Gummerus.

 

Hirsjärvi, S. Remes P. ja Sajavaara P. 1997. Tutki ja kirjoita. Helsinki: Kirjayhtymä.

 

Holopainen, M. ja Pulkkinen P. 1996. Tilastolliset menetelmät, perusteet. Porvoo:

          Weiling & Göös.

 

Kemppainen, T. 1999. Verkon vainukoirat. Helsinki: Tekniikan Maailma 11/99.

 

Lehtinen T. ja Niskanen V.A. 1994. Tilastotieteen perusteet. Opiskelijan opas.

          Helsinki: Yliopistopaino.

 

Lotti. L. 1982. Markkinointitutkimus. Espoo: Weiling + Göös.

 

Lotti. L. 1996. Markkinointitutkimuksen käsikirja. Porvoo: Weiling + Göös.

 

Moberg, S. ja Tuunainen, K. 1989 Erityispedagogiikan metodologinen perusta. Jyväskylä:

       Gummerus.
 

Mäkinen, H. 1997. Tehoa Internetin tiedonhakuun,  Kompassi kädessä Ihmemaahan.

          Helsinki: Tietokone 8/97

 

Niiranen, E. 1999. Verkkosivut jotka löytyvät. Helsinki: MikroPC, 8/99

 

Frankfort-Nachmias, C. ja Nachmias D. 1993. Research Methods in the Social Sciences.

         Great Britain: Biddles Ltd. Guildford and King’s Lynn.

 

Syrjälä, L. ja Numminen, M. 1988 Tapaustutkimus kasvatustieteessä. Oulu: Oulun yliopiston

          kasvatustieteiden tutkimuksia.

 

Tolonen, P. 1999. Metahaku löytää neulankin suovasta. Helsinki: MikroPC 7/99

 

Varto, J. 1992 Laadullisen tutkimuksen metodologia. Tampere: Tammer-Paino Oy.

 

Sivu luotu 31.12.2012 13:32 / Sivua muokattu 13.06.2014 08:51
Näet tämän sivun, koska se on julkinen.