University of Jyväskylä | JYX Digital Repository

  • English  | Give feedback |
    • suomi
    • English
 
  • Login
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.
View Item 
  • JYX
  • Opinnäytteet
  • Pro gradu -tutkielmat
  • View Item
JYX > Opinnäytteet > Pro gradu -tutkielmat > View Item

Meta-analyysin ja metaregression soveltaminen fyysistä aktiivisuutta mittaaviin tutkimuksiin

Thumbnail
View/Open
541.7Kb

Downloads:  
Show download detailsHide download details  
Authors
Immonen, Jaakko
Date
2017
Discipline
TilastotiedeStatistics

 
Tieteellistä tietoa tuotetaan jatkuvasti lisää, mutta sen yhdistäminen aiempaan tietämykseen ei ole ongelmatonta. Tilastotieteellisesti tätä pulmaa lähestytään meta-analyysin ja metaregression avulla. Meta-analyysi on systemaattisessa kirjallisuuskatsauksessa kerätyn aineiston tilastollista yhteenvetoa; useista estimaateista luottamusväleineen muodostetaan yksi keskimääräinen estimaatti ja sen luottamusväli. Huomattavaa on, että meta-analyysin aineisto on eräänlainen aineistojen aineisto; havaintoyksiköitä eivät ole tutkimuksiin osallistuvat koehenkilöt vaan itse tutkimukset. Metaregressio on meta-analyysiä, jossa yhteenveto tehdään hyödyntämällä tutkimusten taustamuuttujia eli kovariaatteja. Metaregressio on lineaaristen (seka)mallien erikoistapaus. Tutkielmassa meta-analyysin menetelmiä sovelletaan aineistoon, joka käsittelee vähän liikkuvien ihmisten fyysisen aktiivisuuden edistämistä erilaisin motivointikeinoin. Tutkimusten ominaispiirteiden, kuten valittujen motivointikeinojen, yhteyttä tuloksiin tutkitaan metaregressiolla. Oman haasteensa tuo aineistossa esiintyvä riippuvuus. Riippuvuus on seurausta yhteisistä kontrolliryhmistä, joihin eri motivointikeinoja käyttäviä ryhmiä verrataan; jokaisessa tutkimuksessa on täsmälleen yksi kontrolliryhmä mutta mahdollisesti useita koeryhmiä. Tulosten perusteella motivointikeinot todella lisäävät vähän liikkuvien ihmisten fyysistä aktiivisuutta jopa siten, että vaikutus jossain määrin säilyy intervention päätyttyä. Eri motivointikeinojen kesken ei näytä olevan huomattavia eroja. Viitteitä muiden taustamuuttujien yhteydestä tuloksiin on, mutta niihin on suhtauduttava varauksella; monta testattavaa hypoteesia voi johtaa merkitseviin tuloksiin sattumaltakin. Lisäksi metaregression tulokset vaihtelevat valittujen menetelmien mukana. ...
Keywords
sekamalli lineaarinen sekamalli metaregressio Systemaattinen kirjallisuuskatsaus meta-analyysi monimuuttujamenetelmät tilastomenetelmät tilastotiede
URI

http://urn.fi/URN:NBN:fi:jyu-201801181256

Metadata
Show full item record
Collections
  • Pro gradu -tutkielmat [23352]

Related items

Showing items with similar title or keywords.

  • Effectiveness of technology-based distance interventions promoting physical activity : Systematic review, meta-analysis and meta-regression 

    Hakala, Sanna; Rintala, Aki; Immonen, Jaakko; Karvanen, Juha; Heinonen, Ari; Sjögren, Tuulikki (Foundation for Rehabilitation Information, 2017)
    Objective: To determine the effectiveness of technology-based distance interventions for promoting physical activity, using systematic review and metaanalysis. Methods: A literature search of studies published between ...
  • Effect of Omega-3 Dosage on Cardiovascular Outcomes : An Updated Meta-Analysis and Meta-Regression of Interventional Trials 

    Bernasconi, Aldo A.; Wiest, Michelle M.; Lavie, Carl J.; Milani, Richard V.; Laukkanen, Jari A. (Elsevier, 2021)
    Objectives:To quantify the effect of eicosapentaenoic (EPA) and docosahexaenoic (DHA) acids oncardiovascular disease (CVD) prevention and the effect of dosage. Methods:This study is designed as a random effects meta-analysis ...
  • On the usage of joint diagonalization in multivariate statistics 

    Nordhausen, Klaus; Ruiz-Gazen, Anne (Elsevier, 2022)
    Scatter matrices generalize the covariance matrix and are useful in many multivariate data analysis methods, including well-known principal component analysis (PCA), which is based on the diagonalization of the covariance ...
  • A review of second‐order blind identification methods 

    Pan, Yan; Matilainen, Markus; Taskinen, Sara; Nordhausen, Klaus (John Wiley & Sons, 2021)
    Second order source separation (SOS) is a data analysis tool which can be used for revealing hidden structures in multivariate time series data or as a tool for dimension reduction. Such methods are nowadays increasingly ...
  • Valmistumisaikaan vaikuttavat tekijät : elinaika- ja ryhmittelyanalyysin sovellus 

    Hästbacka, Heli (2021)
    Tämän tutkielman tarkoituksena on mallintaa Jyväskylän yliopiston matemaattis-luonnontieteellisen tiedekunnan opiskelijoiden valmistumisaikoja ryhmittelyanalyysin ja elinaika-analyysin keinoin. Valmistumisaikana tarkastellaan ...
  • Browse materials
  • Browse materials
  • Articles
  • Conferences and seminars
  • Electronic books
  • Historical maps
  • Journals
  • Tunes and musical notes
  • Photographs
  • Presentations and posters
  • Publication series
  • Research reports
  • Research data
  • Study materials
  • Theses

Browse

All of JYXCollection listBy Issue DateAuthorsSubjectsPublished inDepartmentDiscipline

My Account

Login

Statistics

View Usage Statistics
  • How to publish in JYX?
  • Self-archiving
  • Publish Your Thesis Online
  • Publishing Your Dissertation
  • Publication services

Open Science at the JYU
 
Data Protection Description

Accessibility Statement

Unless otherwise specified, publicly available JYX metadata (excluding abstracts) may be freely reused under the CC0 waiver.
Open Science Centre