Näytä suppeat kuvailutiedot

dc.contributor.authorAhtinen, Suvi
dc.date.accessioned2020-06-18T06:40:49Z
dc.date.available2020-06-18T06:40:49Z
dc.date.issued2020
dc.identifier.urihttps://jyx.jyu.fi/handle/123456789/70059
dc.description.abstractTässä tutkielmassa sovelletetaan k:n prototyypin ryhmittelymenetelmää aineistoon, joka perustuu peruskoulun ja toisen asteen oppilaitosten henkilökunnan mielipidekyselyyn omasta työhyvinvoinnistaan. Menetelmä on valittu, koska sen avulla voidaan ryhmitellä aineistoa yksilöiden välisten vastauksien samankaltaisuuksien perusteella ja huomioida aineiston kategoriset sekä jatkuvat muuttujat. Aineisto sisältää runsaasti puuttuvaa tietoa, joten ryhmittely toteutetaan täydellisesti havaitun aineiston lisäksi moniimputoituihin aineistoihin. Moni-imputoinnissa muodostetaan iteratiivisesti viisi eri aineistoa, joihin tehdään ryhmittely ja vertaillaan ryhmille muodostuneita keskustojen keskiarvoja. Imputoitavalle vastemuuttujalle valitaan sopivat selittävät muuttujat, jotka sisältävät vähintään 50 prosenttia havaittuja arvoja ja korreloivat vastemuuttujan kanssa. Ryhmittelyanalyysiin valitaan 70 mielipidekysymyksestä 22 kysymystä tulosten raportoinnin selkeyttämiseksi. Valinnassa käytettävän algoritmin avulla etsitään muuttujia, joissa voidaan havaita klusteroitumista. Aineistosta on valittu myös kaksi taustamuuttujaa: ikä ja työvuodet. Tällöin voidaan tarkastella myös työhyvinvointiin vaikuttavien taustatekijöiden ryvästymistä. Ennen ryhmittelymenetelmän suorittamista valitaan, kuinka moneen ryhmään havainnot lajitellaan. Valinta tehdään sisäisten validointikriteerien indeksien avulla. Tässä tutkielmassa esitellään neljä yleisesti käytettyä indeksiä, joista Davies–Bouldin- ja Calinski–Harabasz-indeksien perusteella aineistoon sopii kaksi ryhmää. Lisäksi esitellään ulkoinen Rand-indeksi, jonka avulla voidaan tutkia täydellisesti havaitun ja moni-imputoitujen aineistojen ryhmittelyiden yhtäläisyyksiä. Kahteen klusteriin ryhmitellystä moni-imputoidusta sekä täydellisesti havaitun aineiston tuloksista voidaan todeta ensimmäisen klusterin sisältävän negatiivisesti työhyvinvoinnistaan ajattelevia, jotka kokevat itsensä myös väsyneeksi ja stressaantuneeksi. Toinen klusteri taas sisältää enemmän positiivisesti työhyvinvoinnistaan ajattelevia, jotka kokevat väsymystä ja stressiä vähemmän, sekä ovat työskennelleet vähemmän aikaa samassa koulussa kuin ensimmäisen klusterin henkilöt.fi
dc.format.extent53
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isofi
dc.subject.otherryhmittelymenetelmä
dc.subject.otherkoulun hyvinvointiprofiili
dc.subject.othermoni-imputointi
dc.titleK:n prototyypin ryhmittelymenetelmän ja moni-imputoinnin sovellus työhyvinvointiaineistoon
dc.identifier.urnURN:NBN:fi:jyu-202006184270
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.yliopistoJyväskylän yliopistofi
dc.contributor.yliopistoUniversity of Jyväskyläen
dc.contributor.oppiaineTilastotiedefi
dc.contributor.oppiaineStatisticsen
dc.rights.copyrightJulkaisu on tekijänoikeussäännösten alainen. Teosta voi lukea ja tulostaa henkilökohtaista käyttöä varten. Käyttö kaupallisiin tarkoituksiin on kielletty.fi
dc.rights.copyrightThis publication is copyrighted. You may download, display and print it for Your own personal use. Commercial use is prohibited.en
dc.type.publicationmasterThesis
dc.contributor.oppiainekoodi4043
dc.subject.ysoklusterit
dc.subject.ysotyöhyvinvointi
dc.subject.ysotilastotiede
dc.format.contentfulltext
dc.type.okmG2


Aineistoon kuuluvat tiedostot

Thumbnail

Aineisto kuuluu seuraaviin kokoelmiin

Näytä suppeat kuvailutiedot