Browsing by Subject "logistinen regressio"

Toksoplasmaloisen pääisäntiä ovat kaikki kissaeläimet (Felidae), ja se kykenee infektoimaan kaikkia tasalämpöisiä eläinlajeja. Tämä tutkielma on osa tutkimustyötä, jossa tutkittiin suomalaisten eläinlääkärien zoonoottisia tartuntoja. Tutkielman kirjallisuuskatsausosiossa laadittiin kausaalikaavio toksoplasmatartuntojen mahdollisten riskitekijöiden kartoittamiseksi eläinlääkäreillä. Mahdollisiksi riskitekijöiksi valikoituivat lihantarkastus, raadonavaus, kohdunesiinluiskahdusten hoito, keisarinleikkaukset, synnytysavun antaminen, kontakti yli vuorokauden vanhoihin kissanulosteisiin, kontakti kissaan, jota ei ole suojattu toksoplasmalta, maaperäkontaktit, kontaktit pintavesiin, kasvisten syönti pesemättä, epäkypsän lihan syöminen, itsensä pistäminen eläimessä käyneellä neulalla, matkustelu sekä syöminen samalla kun työskentelee eläinten parissa. Mahdollisina sekoittavina tekijöinä huomioitiin suureläinpraktikkona toimiminen, asuminen tai työskentely maaseudulla, ikä ja sukupuoli. Tutkimusosiossa tarkasteltiin toksoplasmaspefisisten IgG-luokan vasta-aineiden esiintymistä Suomen eläinlääkäreissä tekemällä serologiatulos-ten tilastolliset analyysit. Ensimmäisenä arvioitiin vasta-aineiden esiintyvyys, seroprevalenssi. Toisena tutkittiin monimuuttujaisen logistisen regressiomallin avulla, mitkä erityisesti eläinlääkärin työhön liittyvät altistukset ja toisaalta mitkä muut altistukset olivat riskitekijöitä eläinlääkäreiden toksoplasmaseropositiivisuudelle. Aineisto – sähköinen kyselylomake ja verinäytteet – oli kerätty vuonna 2009 eläinlääkäripäivillä Helsingissä. Otoskoko oli 294 eläinlääkäriä. IgG-luokan vasta-aineet oli mitattu seerumista ELFA-testillä (VIDAS TOXO IgG II; bioMérieux). Positiivisen tuloksen raja-arvo oli ollut yli 8 IU/ml ja negatiivisen 4 IU/ml. Toksoplasmaspesifisten IgG-luokan vasta-aineiden seroprevalenssi suomalaisilla eläinlääkäreillä oli 14,6 % (95 % luottamusväli 12,9–20,3 %). Monimuuttujaisen logistisen regressiomallin mukaan vähintään 40-vuotiailla eläinlääkäreillä oli 2,4-kertainen paine (odds) olla toksoplasma-seropositiivinen alle 40-vuotiaisiin verrattuna. Maalla haja-asutusalueella asuvilla eläinlääkäreillä oli 4,0-kertainen paine olla toksoplasmasero-positiivinen taajamassa asuviin verrattuna. Naiseläinlääkäreillä, jotka maistoivat nautaruokaa kesken valmistuksen, oli 9,7-kertainen paine olla toksoplasmaseropositiivinen verrattuna mieseläinlääkäreihin, jotka ilmoittivat, etteivät maista nautaruokaa kesken valmistuksen. Eläinlääkäreillä, jotka eivät tehneet työssään pieneläinpraktiikkaa, oli 2,3-kertainen paine olla toksoplasmaseropositiivisia verrattuna niihin, jotka ilmoittivat tekevänsä pieneläinpraktiikkaa. Malli oli tilastollisesti merkitsevä (Œß2(6) = 40,269), mallin ennustearvo oli kohtalainen ja kaikki mallin muuttujat olivat tilastollisesti merkitseviä (p < 0,05). Tulokset osoittivat, että toksoplasmatartunta saadaan usein vasta syntymän jälkeen iän myötä ja että eläinlääkäreiden riskitekijät toksoplasma-seropositiivisuudelle ovat samoja kuin yleisestikin tunnetut riskitekijät. Tulokset lisäksi kuvaavat erinomaisesti toksoplasmaloisen tartuntareittien monimuotoisuutta – pieneläinlääkäriys suojaavana tekijänä toksoplasmaa vastaan vaatisi tarkempaa selvitystä.

Tutkielma tarkastelee suomalaisten Instagram-käyttäjien kielivalintoja englannin ja suomen välillä Helsingin Senaatintorilta kerätyssä aineistossa. Tutkielma selvittää, miten erilaiset tekijät kuten julkaisuajankohta ja viestin sisältö vaikuttavat käyttäjien kielivalintoihin. Tutkielman aineisto koostuu lähes 120 000 Instagram-julkaisusta. Julkaisut on ladattu palveluun ja paikkaleimattu Senaatintorin lähistölle vuosina 2013-2018. Käyttäjille määriteltiin todennäköisin kotimaa sen perusteella, missä he olivat olleet pisimpään aktiivisia Instagram-julkaisujen perusteella. Päivitysten kieli määriteltiin automaattisen kielentunnistuksen avulla. Koska tavoitteena oli tutkia suomalaisten käyttäjien kielivalintoja englannin ja suomen välillä, lopulliseen aineistoon sisältyivät ainoastaan suomalaisten käyttäjien tekemät päivitykset, joiden kieli oli joko englanti tai suomi. Lopullisen aineiston koko oli 16 987 päivitystä. Tutkimuksen pääasiallinen menetelmä on logistinen regressio, joka on määrällinen tilastollinen metodi, jolla voidaan mallintaa kaksiarvoisen muuttujan todennäköisyyksiä usean riippumattoman muuttujan avulla. Regressioanalyysin tulokset ilmaistaan ns. riskeinä (engl. ‘odds’). Tässä tutkimuksessa riippuva, kaksiarvoinen muuttuja oli valinta englannin ja suomen välillä. Riippumattomat muuttujat, joiden avulla riskit määriteltiin, liittyivät päivitysten julkaisuajankohtaan ja siihen, sisältyikö päivitykseen maininta sijainnista tai tietyistä tapahtumista. Logistinen regressio toteutettiin Python-ohjelmointikielen avulla. Tieto jokaisen päivityksen julkaisuajankohdasta oli valmiiksi kirjattuna aineistoon, ja aikaan liittyvät muuttujat luotiin näiden tietojen perusteella. Päivitysten sisältöön liittyvät muuttujat taas määriteltiin sisältöanalyysin avulla. Analysoin ensin AntConc-sovelluksen avulla aineistossa useimmin esiintyviä sanoja. Seuraavaksi otin aineistosta kaksi satunnaisotosta ja analysoin näiden otosten sisältöä laadullisesti. Analyysi paljasti kaksi aineistossa usein toistuvaa aihetta: julkaisun sijainti (Senaatintori, Helsinki tai Suomi) sekä Senaatintorilla järjestettävät tapahtumat ja juhlat (esim. Lux Helsinki ja joulu). Näistä teemoista tehtiin muuttujia tarkistamalla, esiintyykö julkaisuissa tiettyjä näihin aiheisiin liittyviä avainsanoja. Tutkimuksen tulokset osoittavat, että Suomen mainitseminen Instagram-julkaisussa kasvattaa riskiä valita kieleksi englanti huomattavasti. Yksi selitys tälle yllättävälle tulokselle saattaa olla se, että kansainväliselle yleisölle suunnatussa julkaisussa tarvitaan todennäköisemmin erillinen maininta Suomesta. Myös Helsingin mainitseminen kasvattaa riskiä valita englanti jonkin verran. Sen sijaan tapahtumien tai juhlien mainitseminen kasvattaa riskiä valita suomi. Nämä tapahtumat saatetaan kokea erityisen paikallisina tai suomalaisina. Julkaisuajankohdalla sen sijaan ei näyttäisi olevan mitään vaikutusta kielivalintaan. Hypoteesini oli, että englantia käytetään enemmän iltaisin, viikonloppuisin ja kesäisin, mutta tulokset eivät tue tätä. Vaihtoehtoinen regressiomalli, joka ei sisältänyt ajallisia muuttujia, ei muuttanut sisältöön liittyvien muuttujien tuloksia. Tulos tukee sitä, että julkaisuajankohta ei vaikuta kielivalintaan. Tutkielma osoittaa, että logistisen regression kaltaiset tilastolliset menetelmät soveltuvat erinomaisesti kielivalintojen tutkimiseen. Regressioanalyysin ja laadullisten menetelmien yhdistelmä tuo uusia näkökulmia kielivalintoihin vaikuttaviin tekijöihin. Tutkimassani aineistossa viestin sisältö vaikuttaa kielivalintoihin huomattavasti enemmän kuin julkaisuajankohta. Tuloksia tulkitessa tulee kuitenkin ottaa huomioon, että aineisto sijoittuu maantieteellisesti tarkasti rajatulle alueelle, joten tuloksia ei välttämättä voi yleistää. Tarvitaan siis lisää vastaavanlaisia tutkimuksia muista aineistoista selvittämään, pätevätkö tutkimuksen tulokset yleisesti.

Tutkimuksen aiheena on monialaisten maatilayritysten liitännäiselinkeinojen liikevaihdon ja vahinkojen suhde. Työn tavoitteena oli tutkia LähiTapiolan Agro-maatilavakuutuksella vakuutettuja maatilayrityksiä, joilla on myös vakuutettua liitännäiselinkeinotoimintaa. Liitännäiselinkeinon liikevaihdon kasvaessa toiminta alkaa olla yhä yritysmäisempää, jolloin myös isojen vahinkojen riski on olemassa. Tutkimuksen keskiössä ovat liitännäiselinkeinon liikevaihdon ja vahinkoriskin yhteyden tutkiminen sekä liitännäiselinkeinojen tuotantosuuntien ja vahinkoriskin yhteys. Lisäksi tutkittiin vakuutussopimuskohtaisia korvaussummakeskiarvoja, vahinkomääriä, sekä niihin vaikuttavia tekijöitä. Aineistosta muodostettiin logistisia ja multinomiaalisia regressiomalleja, joilla pyrittiin ennustamaan , mikä on todennäköisyys, että vakuutussopimukselle tapahtuu vakuutuksesta korvattava vahinko. Liikevaihdon yhteys vahinkoriskiin oli vahva kaikilla mittareilla mitattuna. Vahingonto-dennäköisyys kasvoi lineaarisesti suhteessa liitännäiselinkeinon liikevaihdon kasvuun. Kun ajan vaikutus vahinkotapahtuman todennäköisyyteen poistettiin, saatiin laaditun mallin avulla tulos, jonka mukaan korvattavan vahinkotapahtuman todennäköisyys kasvoi 9 %:ä liikevaihdon kasvaessa 10 000 eurolla. Liikevaihto ei vaikuttanut vahinkosummakeskiarvoihin tai korvattavien vahinkotapahtumien määrään. Liitännäiselinkeinon tuotantosuunnan ja vahingon todennäköisyyden väliltä ei löytynyt merkitsevää korrelaatiota. Tutkimusaineiston perusteella korvattavan vahinkotapahtumantodennäköisyyttä ennustavat parhaiten aika ja liikevaihto.

Maistereiden uraseuranta on vuonna 2005 alkanut kyselytutkimus. Kyselytutkimuksen kohdejoukkona ovat viisi vuotta aikaisemmin valmistuneet ylemmän korkeakoulututkinnon tai päättyvän alemman korkeakoulututkinnon suorittaneet henkilöt. Kyselyt toteutetaan kokonaistutkimuksena. Kyselytutkimusta koordinoi yliopistojen työelämä- ja urapalveluiden Aarresaari-verkosto. Helsingin yliopisto on ollut mukana kyselytutkimuksissa alusta saakka. Vuonna 2017 maisteriuraseurantoja esitettiin osaksi yliopistojen rahoitusmallia. Tämä on lisännyt tutkittavan aineiston kiinnostavuutta sekä valtakunnallisesti että yliopiston sisällä. Koska kyselytutkimus on muuttunut vuosien varrella, tässä tutkielmassa on keskitytty vain vuonna 2007, 2009 ja 2011 valmistuneiden aineistoihin. Nämä kyselyt on toteutettu vuosina 2012, 2014 ja 2016. Tutkittava kyselytutkimus on suhteellisen laaja ja sisältää useita muuttujia. Tutkielmassa on hyödynnetty binääristä ja multinomiaalista logistista regressiota. Vastemuuttujaksi valittiin kuinka tyytyväinen vastaaja oli kokonaisuudessaan suorittamaansa tutkintoonsa työuran kannalta. Tämä on myös yksi muuttujista, jota on esitetty osaksi rahoitusmallia. Muita muuttujia hyödynnettiin selittävinä muuttujina. Lopputuloksena saatiin kaksi tilastollista mallia, joista ensimmäinen oli kolmen aineiston yhdistelmästä tehty malli ja toinen vuonna 2011 valmistuneiden aineistosta tehty malli. Mallit analysoitiin hyödyntäen eri tapoja, kuten ROC-käyriä ja Hosmer-Lemeshow’n testiä. Yhdistelmäaineiston perusteella tutkintotyytyväisyyden todennäköisyyttä kasvattaa muun muassa, jos pystyy hyödyntämään oppimaansa nykyisessä työssään, työpaikan vaativuustaso vastaa koulutusta ja ei ole kohdannut työttömyyttä valmistumisen jälkeen. Samoin jos vastaaja kokee, että yliopisto-opiskelu on kehittänyt hyvin esimerkiksi teoreettista osaamista, opetustaitoja ja tietoteknisiä taitoja, niin tämä parantaa tyytyväisyyden todennäköisyyttä. Yhdistelmäaineiston perusteella sellaiset henkilöt, jotka pätevöityvät suoraan johonkin ammattiin, kuten lääkäriksi, lakimieheksi tai farmaseutiksi, ovat hieman todennäköisemmin tyytyväisempiä. Vastaavasti vuonna 2011 valmistuneiden aineistosta ns. generalistialoilta valmistuneet henkilöt ovat hieman tyytyväisempiä suhteessa professioaloihin. Uusin aineisto tukee suurelta osin yhdistelmäaineiston havaintoja, mutta sen perusteella merkittävämpiä muuttujia tyytyväisyyden todennäköisyyden selittämiselle ovat riittävien valmiuksien saaminen työelämään ja että työnantaja arvostaa tutkintoa. Näitä kahta muuttujaa ei ole käytettävissä aikaisemmissa aineistoissa.

Some diets strain the environment more than others and have disadvantageous effects on population health. Ecological impact of animal protein production is often particularly high; it bears about three quarters of the greenhouse gas emissions of food. Consequently, ecological impact of plant-based protein sources, pulses and nuts, is generally considered small. The food consumption varies between different sociodemographic groups, and unhealthy diets, that are significant exposers for many lifestyle diseases, are more common in certain population groups. To improve the population health and reduce the ecological impacts of food consumption, it is important to recognize the population groups whose diets reveal disadvantageous food consumption. Utilizing Finnish loyalty card data (LoCard-data), this study investigates the sociodemographic variables related to daily consumption of three separate protein sources: meat, milk products and plant proteins. Customer responses to a questionnaire on their food consumption preferences and demographics were used. The probability of consuming different protein sources on daily basis was obtained using logistic regression model. In other words, daily consumption of meat, milk products and plant-based protein sources was explained by the following independent variables: age, sex, education, income, household size and place of residence. Statistically significant association was found between the daily meat consumption and all the independent variables in both unstandardized and standardized models. In the unstandardized model, sex was not associated with daily consumption of milk products, and income was not associated with daily consumption of plant-based protein sources. However, in the standardized model, the association of the daily milk product consumption and sex became significant, whereas the association with education and urbanization level was not statistically significant. Association of the daily plant protein consumption with income and region was insignificant. In the standardized model, the probability of daily meat consumption increased with age, income and household size or when the respondent was male or had a low level of education. The probability of daily milk product consumption increased with age, income and household size or if the respondent was female. The probability to consume plant proteins on daily basis was in association with female sex, older age, having a higher education and a bigger household. The results are largely in line with other studies. However, contrary to most of the studies, the greater age was associated with daily consumption of all the examined protein sources. Future studies are needed to examine sociodemographic factors related to consumption of milk products and plant protein sources in total, but also related to consumption of different meat and milk products. Moreover, it is important to investigate the motives, attitudes and cultural meanings of the food choices as those cannot be captured with this approach. Differences in food cultures may impact on the results as well, which increases the need for additional research.