Browsing by master's degree program "Tilastotiede"

Otantamenetelmät ovat perustavanlaatuinen osa tiedettä ja tutkimusta, kun halutaan havainnoida ja mitata mitä tahansa mitattavaa ilmiötä. Hyvin tehdyn otannan tavoitteena on saada kerättyä otos, joka edustaa tavoiteperusjoukkoa mahdollisimman hyvin. Jos otantaa ei ole tehty huolellisesti ja tiettyjä perusperiaatteita noudattaen, tutkimustulokset eivät ole luotettavia eikä tilastollista päättelyä voida tehdä. Tässä tutkielmassa tarkastellaan otantaa todennäköisyys- ja ei-todennäköisyysmenetelmillä. Todennäköisyysotannassa kaiken perustana on se, että jokaisella yksiköllä on nollaa suurempi todennäköisyys tulla valituksi otokseen. Ei-todennäköisyysotannalla tarkoitetaan sellaisia otantamenetelmiä, jotka eivät noudata todennäköisyysotannan perusperiaatteita. Vastaava tilanne voisi tapahtua esimerkiksi tutkimuksissa, joissa yksikön todennäköisyyttä tulla valituksi otokseen ei tiedetä. Kyseessä on myös ei-todennäköisyysotos, jos yhden tai useamman perusjoukon yksikön valikoitumistodennäköisyys on nolla. Ei-todennäköisyysotoksissa ilmenee usein harhaa.Tilanteessa, jossa otantaa ei ole valikoitu satunnaisesti ja menetelmien mukaisesti, otoksessa esiintyvää harhaa voidaan korjata erilaisin menetelmin. Tässä tutkielmassa esittelen näitä menetelmiä. Tutkielman aineistona Kelan työterveyshuoltotutkimuksen aineistoa (OHC), joka on kerätty työterveyshuoltolain täytäntöönpanon ja toteuttamisen arvioimiseksi vuonna 1985. Tarkasteluissa käytettiin OHC-aineistoa perusjoukkona. Tarkasteluissa perusjoukosta poimitaan eri kokoisia otoksia eri otantamenetelmillä, ja vertaillaan niitä. Lopuksi kokeillaan myös painokertoimilla kalibroimista, eli harhan korjaamista. Tuloksista huomataan, että perinteiset menetelmät antavat odotetusti luotettavia tuloksia, mutta oikein käytettynä ei-todennäköisyysotannalla voidaan kerätä tärkeää tietoa.

Tilastollisen lukutaidon osaamisen tarve on jo pitkään tunnustettu yhdeksi yhteiskunnassa toimivan aikuisen kansalaistaidoksi. Tilastollisen lukutaidon määritelmästä ei kuitenkaan ole asiantuntijoiden välillä täyttä yhteisymmärrystä. Tutkielmassa tarkastellaan ensin tilastotieteen oppikirjojen ja populaaritieteen kirjojen tarjoamia määritelmiä tilastotieteelle, sekä kirjojen sisällysluetteloiden avulla sitä, mitä tilastoaiheita kirjoissa käsitellään. Tämän jälkeen pyritään löytämään sekä määritelmiä tilastolliselle lukutaidolle, että kartoittamaan niitä elementtejä, josta tilastollinen lukutaito koostuu. PISA-tutkimuksen matemaattisen lukutaidon mallia tarkastellaan yhtenä mahdollisuutena tilastollisen lukutaidon osa-alueiden ja prosessien määrittämiseen. Tilastollisen lukutaidon mallien avulla on mahdollista tarkentaa tilastotieteen perusteiden opetussisältöjä. Niitä on myös mahdollista käyttää opetuksen kehityksessä ja opiskelijoiden osaamisen arvioimisessa. Vaikka PISA-tutkimus tarjoaakin mielenkiintoisen näkökulman tilastollisen lukutaidon tarkasteluun, tutkimuksen viitekehystä tulisi tarkastella ja kehittää tilastotieteen opetuksen tutkijoiden tilastollisen lukutaidon valossa. Tilastotieteen määritelmät korostavat havaintojen keräämisen merkitystä todellisen maailman kuvaamiseksi ja analysoimiseksi, epävarmuuden hallitsemiseksi ja parempien päätösten tekemiseksi. Perinteiset tilastollisen lukutaidon määritelmät painottavat näiden lisäksi myös numeeristen havaintojen ymmärtämistä, kontekstia, kommunikaatiota, kriittistä ajattelua, asenteita ja motivaatiota. Tilastotieteen oppikirjojen lisäksi opetuksen suunnittelussa olisi hyvä hyödyntää populaaritieteen kirjojen käytännöllistä lähestymistapaa. Opetuksen painopisteen tulisi siirtyä numeeristen vastausten tuottamisesta numeroiden tulkitsemiseen kontekstissa. Opetuksessa tulisi kiinnittää erityistä huomiota kriittisten taitojen harjoitteluun. Dispositiotekijät, kuten asenteet ja motivaatio, ovat osa tutkijoiden ehdottamia tilastollisen lukutaidon malleja, eikä niitä tulisi sivuttaa myöskään opetuksessa.

People with a drug use disorder have a high risk of death following release from criminal sanctions due to increased risk of overdose. Time in prison has been associated with increased mortality from natural causes of death and suicides. In this thesis, the association of criminal sanctions with the mortality and causes of death of Finnish treatment-seeking individuals with substance use disorder was studied. Prior research on the topic is scarce and old. The data was the Register-based follow-up study on criminality, health and taxation of inpatients and outpatients entered into substance abuse treatment (RIPE, n = 10 887). The patients had been clients of A-Clinic Foundation between 1990 and 2009. Mortality was the modelled with logistic regression from 1.1.1992 to 26.8.2015. The time was divided into one-week episodes. For each client it was marked whether they were free, in prison or serving a community service, and whether they had died during the episode. Causes of death were studied using death records from 1992 to 2018. There was a 2,5-fold increase in overall mortality during the first two weeks after sentences. The risk stayed elevated even after the first 12 weeks (odds ratio 1,20; 95% confidence interval 1,08-1,32). The risk of a drug-related death (DRD) was almost 8,5-fold during the first two weeks. Poisonings excl. alcohol poisoning and assaults were more likely causes of death for patients with criminal history. DRD was over three times more likely among patients with criminal records. After validations, 33 individuals who had died during their sentence were identified from the data, of whom 14 (42,4%) had committed suicide. Approximately 10 percent of other deaths were suicides. Thus, it can be concluded that Finland has similar increased risk of death after sentences as has been observed in other countries despite frequent use of buprenorphine. Sentences affect causes of death for 2-5 years after the last sentence. Additionally, first signs of elevated mortality during community sanctions was observed, but further studies are required to confirm the finding.