Näytä suppeat kuvailutiedot

dc.contributor.advisorKarvanen, Juha
dc.contributor.authorImmonen, Jaakko
dc.date.accessioned2018-01-18T12:11:48Z
dc.date.available2018-01-18T12:11:48Z
dc.date.issued2017
dc.identifier.otheroai:jykdok.linneanet.fi:1814909
dc.identifier.urihttps://jyx.jyu.fi/handle/123456789/56793
dc.description.abstractTieteellistä 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.fi
dc.format.extent1 verkkoaineisto (45 sivua)
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isofin
dc.rightsJulkaisu on tekijänoikeussäännösten alainen. Teosta voi lukea ja tulostaa henkilökohtaista käyttöä varten. Käyttö kaupallisiin tarkoituksiin on kielletty.fi
dc.rightsThis publication is copyrighted. You may download, display and print it for Your own personal use. Commercial use is prohibited.en
dc.subject.othersekamalli
dc.subject.otherlineaarinen sekamalli
dc.subject.othermetaregressio
dc.titleMeta-analyysin ja metaregression soveltaminen fyysistä aktiivisuutta mittaaviin tutkimuksiin
dc.identifier.urnURN:NBN:fi:jyu-201801181256
dc.type.ontasotPro gradu -tutkielmafi
dc.type.ontasotMaster’s thesisen
dc.contributor.tiedekuntaMatemaattis-luonnontieteellinen tiedekuntafi
dc.contributor.tiedekuntaFaculty of Sciencesen
dc.contributor.laitosMatematiikan ja tilastotieteen laitosfi
dc.contributor.laitosDepartment of Mathematics and Statisticsen
dc.contributor.yliopistoUniversity of Jyväskyläen
dc.contributor.yliopistoJyväskylän yliopistofi
dc.contributor.oppiaineTilastotiedefi
dc.contributor.oppiaineStatisticsen
dc.subject.methodSystemaattinen kirjallisuuskatsaus
dc.date.updated2018-01-18T12:11:48Z
dc.rights.accesslevelopenAccessfi
dc.type.publicationmasterThesis
dc.contributor.oppiainekoodi4043
dc.subject.ysometa-analyysi
dc.subject.ysomonimuuttujamenetelmät
dc.subject.ysotilastomenetelmät
dc.subject.ysotilastotiede
dc.format.contentfulltext
dc.type.okmG2


Aineistoon kuuluvat tiedostot

Thumbnail

Aineisto kuuluu seuraaviin kokoelmiin

Näytä suppeat kuvailutiedot