Ohjeita aineiston käytöstä eri tilasto-ohjelmistoissa

Tämän sivun sisältö

Otanta-asetelma: ositus ja otoskoko

  • Kohdejoukko: 18–34-vuotiaat korkeakouluopiskelijat
  • Korkeakouluittain ositettua satunnaisotanta, yhteensä noin 12 000 opiskelijaa (yliopisto 6 000 + ammattikorkeakoulu 6 000)
  • Otannan korkeakoulukohtainen poimintatiheys: koulukohtainen otoskoko oli sitä suurempi, mitä enemmän kyseisessä korkeakoulussa on opiskelijoita, kuitenkin vähintään noin 150 ja enintään noin 400 amk-opiskelijaa / 800 yo-opiskelijaa jokaisesta korkeakoulusta

Painokertoimien taustaa: osituksen vaikutuksia

  • Otoskoko suhteessa perusjoukon kokoon vaihtelee korkeakouluittain
  • Yksilöillä erilaiset poimintatodennäköisyydet
  • Suorat keskiarvot ovat virheellisiä  → Painokertoimet

Painokertoimien taustaa: kato

  • Yksilöiden osallistumisaktiivisuus vaihtelee
  • Jos aktiivisuuteen vaikuttavat tekijät havaitaan sekä osallistuneista että katotapauksista erot voidaan korjata hyvin (esim. rekisteritiedot: ikä, sukupuoli, sektori…), taustalla oletus havaittujen ja katotapausten samankaltaisuudesta  → Painokertoimet

Vastausaktiivisuuksia, KOTT 2021

KOTT 2021-tutkimuksen vastausaktiivisuus.

Painokertoimien taustaa: menetelmä

  • KOTT 2021-aineiston painokertoimet on muodostettu käyttämällä logistiseen regressiomalliin perustuvaa käänteistodennäköisyyspainotusta (IPW)
  • Painokertoimissa huomioitu otanta ja kato (kadon huomioimisessa käytetty koko otokselle saatavilla olleita rekisteritietoja)
  • Painot on skaalattu siten, että niillä voidaan laskea koko korkeakouluopiskelijaväestöä edustavia tuloksia (painoissa vain yksi osite)

Otanta-asetelman kuvaavat muuttujat aineistossa

  • Osite rg_stratum
  • Analyysipaino w_analysis
  • Väkiluku ositteessa (perusjoukon koko) rg_n
  • Korottava paino w_expansion
Otanta-asetelman määrittäminen R:n survey -kirjastolla
library(survey)
svy_data <- svydesign(id = ~1,
                      fpc = ~rg_n,
                      weights = ~w_analysis,
                      strata = ~rg_stratum,
                      data = my_kott_data)

Perustunnuslukujen laskeminen R:n survey -kirjastolla

  • survey-kirjastossa määritellyt, otanta-asetelman huomioivat funktiot alkavat usein svy-etuliitteellä
  • Esim. terveysliikuntasuosituksen saavuttavien osuus: kyseessä 0/1-indikaattorimuuttuja, joten keskiarvo vastaa suosituksen saavuttavien osuutta

Perustunnuslukujen laskeminen R:n survey -kirjastolla

  mean SE
ko_phexcer_guidel_enough 0.45882 0.0073
svymean(~ko_phexcer_guidel_enough, design=svy_data, na.rm=T)
  sukupuoli sektori ko_phexcer_guidel_enough se
mies.AMK  mies AMK 0.4592865 0.01742213
nainen.AMK nainen AMK 0.4004112 0.01332063
mies.YO mies YO 0.5082608 0.01598546
nainen.YO nainen YO 0.4701527 0.01221499

 

Perustunnusluvut osajoukoittain R:n survey -kirjastolla
# vain tietty sektori ja sukupuoli
svymean(~ko_phexcer_guidel_enough,
        design=subset(svy_data,
                      sektori=="AMK" & sukupuoli=="mies"),
        na.rm=T)
  mean SE
ko_phexcer_guidel_enough 0.45929 0.0174

Perustunnusluvut osajoukoittain thlSvyprops

Perustunnusluvut osajoukoittain thlSvyprops
# THL:n R-paketeilla (THL:n sisäinen) osuudet ja luottamusvälit:
library(thlVerse)
# huom. funktion dokumentaatio
?thlSvyprops
# esim. sukupuolen ja sektorin mukaan
thlStats::thlSvyprops(ko_phexcer_guidel_enough~sukupuoli+sektori,
                      svy_data)
ko_phexcer_guidel_enough sukupuoli sektori n_strata  n_total  Est lowercl_95 uppercl_95
1                        0      mies     AMK 637.2966 1178.621 54.1       51.2       56.9
2                        0      mies      YO 590.9716 1201.799 49.2       46.3       52.0
3                        0    nainen     AMK 794.5045 1325.082 60.0       57.3       62.6
4                        0    nainen      YO 815.5690 1539.253 53.0       50.5       55.5
5                        1      mies     AMK 541.3249 1178.621 45.9       43.1       48.8
6                        1      mies      YO 610.8273 1201.799 50.8       48.0       53.7
7                        1    nainen     AMK 530.5778 1325.082 40.0       37.4       42.7
8                        1    nainen      YO 723.6839 1539.253 47.0       44.5       49.5
  n_strata_unweighted n_total_unweighted
1                 487                896
2                 510               1080
3                 888               1480
4                 924               1783
5                 409                896
6                 570               1080
7                 592               1480
8                 859               1783

Lineaarinen regressioanalyysi : svyglm

Lineaarinen regressioanalyysi : svyglm
# huom. luokitellut muuttujat määritellään tarvittaessa
# käyttämällä factor()-funktiota
mod1 <- svyglm(kott_weight_kg ~ kott_height_cm + factor(agegroup4),
               design=svy_data)
summary(mod1)

Call:
svyglm(formula = kott_weight_kg ~ kott_height_cm + factor(agegroup4),
    design = svy_data)

Survey design:
svydesign(id = ~1, fpc = ~rg_n, weights = ~w_analysis, strata = ~rg_stratum,
    data = my_kott_data)

Coefficients:
                        Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept)            -91.38336    3.69256 -24.748  < 2e-16 ***
kott_height_cm           0.94430    0.02159  43.735  < 2e-16 ***
factor(agegroup4)22-24   1.95832    0.46379   4.222 2.45e-05 ***
factor(agegroup4)25-29   4.46059    0.50129   8.898  < 2e-16 ***
factor(agegroup4)30-34   7.03837    0.76882   9.155  < 2e-16 ***
---
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

(Dispersion parameter for gaussian family taken to be 195.3857)

Number of Fisher Scoring iterations: 2

Lineaarinen regressioanalyysi : Waldin testi

Lineaarinen regressioanalyysi : Waldin testi

Wald test for factor(agegroup4)
 in svyglm(formula = kott_weight_kg ~ kott_height_cm + factor(agegroup4),
    design = svy_data)
F =  42.9326  on  3  and  6098  df: p= < 2.22e-16 
# testataan onko ikäryhmien välillä eroa
regTermTest(mod1, method = "Wald", ~factor(agegroup4))
  • Waldin testin nollahypoteesi on, että kaikkien annettujen selittäjien (tässä siis pelkkä ikäryhmä) vaikutukset ovat nollia, eli tässä tapauksessa, että ikäryhmien välillä ei olisi eroa
  • pieni p-arvo viittaa siihen, että ikäryhmien välillä on eroa

Logistinen regressiomalli : svyglm

Logistinen regressiomalli : svyglm
# logistinen regressiomalli: svyglm-funktioon argumentiksi ”family = quasibinomial()”
#huom. yhdysvaikutus kuvataan :- tai *-merkinnällä, jälkimmäinen muodostaa myös päävaikutustermit
mod2 <- svyglm(ko_phexcer_guidel_enough ~
               factor(sukupuoli)*factor(sektori),
               design=svy_data,
               family = quasibinomial())
summary(mod2)

Call:
svyglm(formula = ko_phexcer_guidel_enough ~ factor(sukupuoli) *
    factor(sektori), design = svy_data, family = quasibinomial())

Survey design:
svydesign(id = ~1, fpc = ~rg_n, weights = ~w_analysis, strata = ~rg_stratum,
    data = my_kott_data)

Coefficients:
                                          Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept)                               -0.16322    0.07015  -2.327  0.02003 *
factor(sukupuoli)nainen                   -0.24054    0.08944  -2.689  0.00718 **
factor(sektori)YO                          0.19626    0.09493   2.067  0.03875 *
factor(sukupuoli)nainen:factor(sektori)YO  0.08796    0.12040   0.731  0.46507
---
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

(Dispersion parameter for quasibinomial family taken to be 1.00129)

Number of Fisher Scoring iterations: 4

Lopuksi

Päivitetty: