Skip to main content
Login | Suomeksi | På svenska | In English

Browsing by study line "Yhteiskuntatilastotiede"

Sort by: Order: Results:

  • Salow, Olga-Tuulia (2021)
    Tässä tutkielmassa esitetään logistisen regressiomallin teoriaa sekä havainnollistetaan sen soveltuvuutta terveystieteelliseen tutkimukseen. Tutkielman tarkoituksena on tarkastella logistisen regressiomallin parametrin estimaattien tulkintaa. Mallin estimaatteja voidaan tulkita kolmen eri metriikan avulla mutta usein tarkastelut rajoittuu vain yhteen. Tutkielmassa käydään läpi kaikki kolme metriikkaa, eli todennäköisyys-, logit- sekä ristisuhdemetriikka ja tarkastelaan näitä teorian ja empiirisen esimerkin avulla. Esimerkissä käytetty aineisto koostuu THL:n Kouluterveyskyselyyn vastanneiden vantaalaisten 8. ja 9. luokan oppilaiden vastauksista ja on tehty yhteistyössä Vantaan kaupungin kanssa. Tutkielman analyysit on tehty Stata ohjelmistolla minkä käytöstä esitetään muutama esimerkki. Tutkielman alussa käydään läpi logistisen regressiomallin teoriaa kuten yleistettyjen lineaaristen mallien teoriaa sekä mallin sovitus suurimman uskottavuuden menetelmällä. Tämän jälkeen käydään läpi metriikan valintaa ja tulkintaa sekä nostetaan esiin myös mallin yhteisvaikutustermin tulkintaan liittyviä huomioita. Tutkielman lopussa havainnollistetaan logistisen regressiomallin soveltuvuutta laadullisiin tutkimuskysymyksiin. Analyyseissä keskitytään tarkastelemaan ilmeneekö terveyden kokemuksessa eroja ulkomaalaistaustaisten ja suomalaistaustaisten nuorten välillä ja muuttaako perheen resursseihin ja elintapoihin liittyvien muuttujien lisääminen malleihin näitä havaintoja. Mallin kolmen eri metriikan teoreettinen sekä empiirinen tarkastelu osoittavat, että tulkinta on riippuvainen metriikan valinnasta mutta tehtävät johtopäätökset eivät välttämättä ole riippuvaisia metriikasta. Erityisesti laadullisen tulkinnan kannalta on haastavaa muuttujien yhteyksien suuruuden tulkinta sekä tilastollisen merkitsevyyden toteamisessa ilmenee eroja. Vaikka tulkinta on riippuvainen metriikan valinnasta oli tutkielmassa laadulliset johtopäätökset kuitenkin lopulta samankaltaiset. Logistisen regressiomallin analyysit toivat siis esiin samankaltaiset päätelmät, riippumatta käytettävästä metriikasta. Analyysit osoittavat, että Vantaalla nuoren ulkomaalaistausta ei ole vahva selittävä tekijä nuoren terveyden kokemukselle. Kuitenkin sukupolvien välillä ilmenee merkitseviä eroja suomalaistaustaisiin nuoriin verratuna. Nuorten kokemus perheen huonosta taloudellisesta tilanteesta sekä arkeen kuuluvien terveyteen positiivisesti vaikuttavien elintapojen puuttuminen selittivät merkitsevän osan nuorten terveyden kokemuksesta.
  • Niemi, Ripsa (2022)
    Mental disorders are common during childhood and they are associated with various negative consequences later in life, such as lower educational attainment and unemployment. In addition, the reduction of socioeconomic health disparities has attracted both political, research and media interest. While mental health inequalities have been found consistently in literature and regional disparities in health have been well documented in Finland altogether, the question of possible variation in mental disorder inequalities during childhood among Finnish regions is not fully examined. This master’s thesis contributes to this gap in the research with a statistical perspective and use of a multilevel logistic model, which allows random variation between levels. Using register-based data, I ask whether the association between socioeconomic status and mental disorder in childhood varies between the child’s municipality of residence, and which regional factors possibly explain the differences. The second objective of this thesis is to find out whether the use of a multilevel logistic model provides additional value to this context. The method used in the thesis is a multilevel logistic model, which can also be called a generalized linear mixed-effects model. In multilevel models, the observations are nested within hierarchical levels, which all have corresponding variables. Both intercept and slopes of independent variables can be allowed to vary between the Level 2 units. Intraclass correlation coefficient and median odds ratio (MOR) are used to measure group level variation. In addition, centering of variables and choosing a suitable analysis strategy are central steps in model application. High-quality Finnish register data from Statistics Finland and the Finnish Institute of Health and Welfare is utilised. The study sample consists of 815 616 individuals aged 4–17 living in Finland in the year 2018. The individuals who are used as Level 1 units are nested within 306 Level 2 units based on their municipality of residence. The dependent variable is a dichotomous variable indicating a mental disorder and it is based on visits and psychiatric diagnoses given in specialised healthcare during 2018. Independent variables in Level 1 are maternal education level and household income quintile, and models are controlled for age group, gender, family structure and parental mental disorders. In Level 2, the independent variables are urbanisation, major region, share of higher-educated population and share of at-risk-of-poverty children. In the final model, children with the lowest maternal education level are more likely (OR=1.37, SE=0.0026) to have mental disorders than children with the highest maternal education level. Odds ratios for the household income quintile mostly decline close to one when control variables are included. Interestingly, children from the poorest quintile have slightly lower odds for mental disorder (OR=0.84, SE=0.017) compared with children from the richest quintile. Urbanisation, share of higher-educated population and share of at-risk-of-poverty children are statistically insignificant variables. Differences are found between major regions; children from Åland are more likely (OR=1.5, SE=0.209) to have a mental disorder compared with Helsinki-Uusimaa residents, whereas children from Western Finland (OR=0.71, SE 0.053) have lower odds compared to the same reference. Random slopes for maternal education are not significant, and the model fit does not improve. However, there is some variation among municipalities (MOR=1.34), and this finding defends the usefulness of the multilevel model in the context of mental disorders in childhood. The results show that mental disorder inequalities persist in childhood, but there is complexity. Although no variation in socioeconomic inequalities among municipalities is found, there are still contextual effects between municipalities. Health policies should focus on reducing overall mental health inequalities in the young population, but it is an encouraging finding that disparities in childhood mental disorders are not shown to be stronger in some municipalities than others. Multilevel models can contribute to the methodology of future mental disorder research, if societal context is assumed to affect the outcomes of individuals.