Toteava analyysi

• Analyysi - tutkimushankkeen ydin
• Metodiikan yhteenveto
• Analyysin työvälineitä

Analyysi - tutkimushankkeen ydin

Analyysin metodia valittaessa on syytä tarkastella sitä suurempaa toimintakokonaisuutta, johon tutkimus tulee liittymään, vrt. Tutkimushankkeen suunnittelu. Mitkä ovat ne lähtökohdat, joista analyysi lähtee liikkeelle, eli hankkeen "input"? Toisaalta, mikä pitäisi olla hankkeen "output" eli tuotos?

Yllämainitut kaksi kysymystä vielä hieman mutkistuvat sen johdosta, että tutkimus aina joutuu toimimaan yhtaikaa kahdessa "maailmassa": toisaalta teorian, toisaalta käytännön maailmassa. Molempiin näihin suuntiin tutkimushanke joutuu kytkeytymään sekä lähtökohtien että tuotoksen puolella. Hankkeelle muodostuu täten neljä liityntäkohtaa sen ulkopuoliseen ympäristöön, ja kukin näistä liittymistä asettaa omia vaatimuksiaan analyysin metodiikalle. Seuraavassa tarkastellaan vuorollaan kutakin näistä neljästä liittymäpinnasta.

• Teoreettinen lähtöaineisto: onko vai eikö ole tutkimuksen kohteesta aiempaa teoreettista mallia, jonka mukaisesti aineisto voitaisiin koota ja analysoida?
• Teoreettinen tulos: odotetaanko hankkeen laajentavan tai syventävän aiheesta kertynyttä tietoutta eli teoriaa?
• Empiirinen aineisto joka tulee analysoitavaksi. Aineiston tapausten määrä voi vaihdella yhdestä tuhansiin, mikä vaikuttaa sopivimman metodin valintaan.
• Käytännön tulos: odotetaanko hankkeen myöhempien sovellusten tuottavan käytännön hyötyä?

Seuraavassa käsitellään vuorollaan jokaista näitä neljää kysymystä.

Teoreettinen lähtöaineisto. Analyysin loogista etenemistapaa säätelee se, voiko tutkija perustaa työnsä johonkin aikaisemmin kehitettyyn malliin, vai joutuuko hän aineistonsa pohjalta luomaan uuden mallin. Malli, vaikkapa alustavakin, saattaa monesti auttaa hankkeen käynnistymistä aivan ratkaisevasti.

Mallin käytössä on kolme päävaihtoehtoa (joita käsitellään tarkemmin toisaalla):

• eksploratiivinen, uutta kartoittava tutkimus, jossa aiempaa mallia ei ole,
• mallia täsmentävä tutkimus ja
• hypoteesia testaava tutkimus.

Milloin ennestään tunnettu malli valitaan työn lähtökohdaksi, mallin muoto vaikuttaa analyysin metodin valintaan. Esimerkiksi sanallisia malleja käsitellään helpoimmin tapaustutkimuksen tai vertailun keinoin, kun taas matemaattiset, muuttujista koostuvat mallit vaativat määrien analysoinnin metodiikkaa.

Toinen tärkeä kysymys mallia valittaessa koskee tutkimuksen aikaperspektiiviä. Siinä on periaatteessa kaksi vaihtoehtoa:

• poikittaistutkimus (engl. cross-sectional study, synchronic study) sopii kohteisiin, jotka eivät lainkaan muutu tai muuttuvat vain hyvin hitaasti, tai jos tutkija nimenomaan haluaa dokumentoida muuttuvasta kohteesta "silmänräpäyskuvan". Tutkittava aineisto pyritään silloin kokoamaan vain yhdeltä ajankohdalta, joko nykyajasta taikka joltakin historian hetkeltä. Tällöin vältetään aineistossa tarpeetonta vaihtelua, joka vain vaikeuttaisi halutun invarianssin esiin saamista. Lisäksi tämä on monesti helpoin tapa aineiston kokoamiseen.
  Ne pysyvät, ajattomat rakennepiirteet, joita poikittaistutkimuksella saadaan selville, ovat ns. staattisia invariansseja.
• Pitkittäistutkimus (diachronic study) taas on kysymyksessä, jos tarkastellaan prosesseja taikka kohteita aikaperspektiivissä ja selvitetään yksilöiden muuttuminen tai myöhempien yksilöiden erot aikaisempiin. Tutkimuksen tuloksena saadaan selville muutoksissa ilmenevät yleiset säännönmukaisuudet eli muutoksen invarianssit. Näkökulman pituus riippuu ilmiön kehitysjakson pituudesta; usein kehityskulku on sukupolvien mittainen, toiset ilmiöt taas saattavat tapahtua muutamassa hetkessä. Aineistoa tarvitaan täten paljon, ja sen hankkiminen voi olla hyvinkin työlästä, etenkin kohteen aiemman historian osalta. -- Yhteenveto kaikista näistä vaihtoehdoista ja niitä vastaavista metodeista on jäljempänä kohdassa Metodiikan yhteenveto.

Teoreettinen tulos tarkoittaa tieteenalan teorian korjaamista tai laajentamista. Tällä aiemmalla teorialla on tietty, lukuisten aiempien tutkijoiden kokoama looginen rakenne, johon uusien tutkimustulosten odotetaan liittyvän; tyypillisiä sellaisia rakenteita ovat kohteiden ja ilmiöiden kuvaukset ja tapahtumien selitykset, joihin ovat vakiintuneet tietyt esitystavat. Eräs tavallinen tutkimukselta odotettava tulos on myös ennuste kohteen tulevasta kehityksestä.

Sikäli kuin hankkeessa on käytetty teoreettista mallia lähtökohtana, tavallisesti sama mallin muoto tulee olemaan myös hankkeen teoreettisten tulosten muotona, joten tämän puolesta analyysin metodiikalle ei tule lisää vaatimuksia.

Empiirinen aineisto. Jos on suurin piirtein tiedossa se käytännön tilanne, johon tutkimuksen tuloksia on tarkoitus soveltaa, ja mitkä suureet tai näkökohdat ovat siinä tilanteessa tärkeitä, silloin myös tiedetään mitä suureita tai näkökohtia on tarpeen tutkia. Näistä samoista asioista on tällöin myös aineisto koottava, ja metodiikka on valittava niin, että sillä pystytään tuo aineisto käsittelemään.

Jos lisäksi tiedetään, mihin tapausten joukkoon tutkimustuloksia on tarkoitus soveltaa, yleensä pyritään valitsemaan myös tutkimuksen kohteet tästä samasta joukosta tai ainakin mahdollisimman paljon sitä muistuttavasta joukosta, katso Tutkittavan joukon rajaaminen. Tämä rajaus sinänsä ei ehkä vielä paljoa vaikuttaisi metodin valintaan, mutta sen yhteydessä on tehtävä hyvinkin tärkeä päätös: analysoitavien yksilöiden tai tapausten lukumäärä. Tässä on kaksi vaihtoehtoa, jotka johtavat aivan erilaisiin analyysin metodeihin:

• "Intensiivinen" tutkimus. Jos tutkitaan vain yhtä tai muutamaa tapausta, on niitä mahdollista tarkastella holistisesti itsenäisinä yksilöinä tai kokonaisuuksina, joihin kuuluu joukko ominaisuuksia, jotka kaikki ovat olennaisia eikä mitään niistä voida periaatteessa jättää huomiotta. Tähän tilanteeseen sopivia analyysin metodeja ovat tapaustutkimus ja vertailu.
• "Ekstensiivinen" tutkimus. Jos tutkittavana on satoja tai tuhansia tapauksia, on pakko tyytyä tarkastelemaan vain niiden valittuja ominaisuuksia eli niitä, jotka ovat hankkeen kysymyksenasettelun kannalta tärkeitä. Usein nämä halutaan mitata eli rekisteröidä muuttujina. Sopivia metodeja ovat tällöin mm. luokittelu sekä muuttujien analyysi.

Myös yllämainitut vaihtoehdot tulevat tarkemmin esille jäljempänä kohdassa Metodiikan yhteenveto.

Käytännön tulos kuuluu usein tutkimushankkeen tärkeimpiin tavoitteisiin, lukuunottamatta perustutkimuksen hankkeita, jotka tähtäävät pelkästään teoreettisiin hyötyihin. Joskus päämääränä on vain ennustaa kohteen myöhempi kehitys, mutta usein tavoite on ohjaava (normatiivinen) eli pyritään korjaamaan ihmisten koti- tai työelämän ongelmia, kehittämään toimintaa tai teollisuuden tuotteita. Kaikissa tapauksissa tutkimuksen tulosten aiottu käyttö paljolti määrää sen muodon jossa tulosten pitäisi syntyä, ja tämä taas usein sanelee analyysin metodiikan.

Metodiikan yhteenveto

Poikittaistutkimus (ei aikaperspektiiviä):	Yksi tapaus tutkitaan, tai muutamia samanlaisia tapauksia. Holistinen tarkastelu.	tapaustutkimus: - Uutta kartoittava tapaustutkimus - Aiempaa teoriaa laajentava tapaustutkimus - Ohjaava tapaustutkimus
	Muutamia erilaisia tapauksia tutkitaan. Holistinen tarkastelu.	Vertailu: - Toteava vertailu - Ohjaava vertailu
	Suuri määrä erilaisia tapauksia tutkitaan.	Luokittelu: - Uutta kartoittava luokittelu - Luokittelu annettuihin luokkiin - Ohjaava luokittelu
	Muuttujia eli mittauksia lukuisista tapauksista analysoidaan.	Määrien analysoiminen: - Erillisten muuttujien analysoiminen - Muuttujien välisten suhteiden analysoiminen - Ohjaava muuttujien analyysi
Pitkittäinen, eli historian tutkimus:	Holistinen tutkimus kohteiden kehittymisestä.	Kehityksen analysoiminen: - Kehityksen kuvaaminen - Kehityksen selittäminen - Kehityksen ohjaaminen
	Muuttujien ajallisen kehittymisen tutkimus:	- Aikasarjan analyysi

Analyysin valmistuttua on tutkijan vielä muistettava arvioida tulosten pätevyys, ennen kuin tuloksia on aihetta raportoida.

Käytännön päämääriin tähtäävissä hankkeissa teoreettista työtä usein jatketaan käytännön toimenpitein tutkimuskohteen kehittämiseksi. Näitä toimia käsitellään kohdissa toiminnan kehittäminen ja tuotteen kehittäminen.

Analyysin työvälineitä

Analyysin tarkoituksena on järjestää koottu aineisto siten, että siitä saadaan esiin ratkaisu sille ongelmalle, josta projekti lähti liikkeelle. Ongelma siis sanelee minkä tyyppistä aineistoa analyysiin tulee, ja aineisto taas määrää mitä työvälineitä voidaan käyttää.

Toteavassa tutkimuksessa tutkija voi yleensä melko vapaasti valita ongelman tutkittavakseen, ja sen mukaisesti hän voi myös päättää minkä tyyppistä aineistoa on hankittava. Tutkija, joka haluaa säästää vaivojaan, voi tällöin valita kaiken aineistonsa pelkästään allaolevan taulun yhdeltä riviltä. Asia on toinen ohjaavassa tutkimuksessa, eli etsittäessä ratkaisuja käytännön ongelmiin, tutkijan ei sovi karsia pois "hankalia" näkökohtia mikäli ne olennaisesti kuuluvat ongelmaan.

Kun tutkija nyt uudessa hankkeessa ryhtyy valitsemaan työvälineitä analyysia varten, lähes aina tietokone tulee ensiksi mieleen. Nykyaikainen mikrotietokone onkin monissa analyysin prosesseissa verraton työjuhta, mutta täytyy muistaa, että silläkin on rajoituksensa. Näistä tärkein on se vaatimus, että koneelle voidaan syöttää vain sellaista aineistoa, jota kulloinkin käytössä oleva ohjelmisto pystyy käsittelemään. Jokseenkin jokainen analyysin ohjelmisto täten hyväksyy vain tietyt aineiston tyypit eikä mitään niiden ulkopuolelta, joten se pystyy analysoimaan vain sen hyväksymien tietolajien välisiä suhteita. Tämä rajoitus on monesti tutkijalle varsin kiusallinen.

Tuotteiden tutkimuksessa ja kehittämisessä tavallisimpia lähtöaineiston esitysmuotoja ovat:

Aineiston esitystapa:	Tämän aineiston analyysiin sopivia tietokoneohjelmia:	Miten ohjelmaan voi syöttää muissa esitysmuodoissa annettuja tietoja
1. Mittaukset, toisin sanoen määrällinen tutkimus	Taulukkolaskentaohjelmat kuten Excel. Tilasto-ohjelmat.	Tutkijan täytyy ensin muuttaa kaikki aineisto numerolliseksi.
2. Luokittelut (esitettynä esim. koodeina tai taulukkoina)	Taulukkolaskenta- tai tietokantaohjelmat	Luokitella voi mitä tahansa tietoja, mutta tietojen välisiä suhteita voi käsitellä vain pintapuolisesti.
3. Sanallinen (kirjallisesti tai suullisesti esitetty) tietous, toisin sanoen laadullinen tutkimus	Tekstinkäsittelyohjelmat. Niissä ei ole varsinaisia analyysityökaluja, mutta niihin on kätevää merkitä koodeilla (litteroilla) toistuvat kiinnostavat tapaukset jotka voi sitten luokitella kuten yllä rivillä 2.	Tekstinkäsittely ei auta analyysia, mutta se auttaa muulla tavalla tehdyn analyysin raportoimista kuvitettuna.
4. Sanaton tietous kuten tuotteen käyttäjän kokemus ja tekijän taito. Ajatuskuviot kuten asenteet ja mieltymykset.	Tietokoneohjelman valinta riippuu siitä esitystavasta, jolla tutkija "eksplikoi" eli kirjaa sanattoman tietouden. Useimmiten esitysmuoto valitaan taulun kolmelta ensimmäiseltä riviltä.
5. Muodot eli esineiden ulkonäkö.	Kuvien käsittelyyn on paljon tietokoneohjelmia, mutta niiden kyvyt analyysiin ovat heikot.	Tutkijan on itse tehtävä analyysi. Usein sen voi esittää kuvitettuna kirjallisena raporttina.
6. Toimintamallit, esimerkiksi ne eri tavat, joilla tietokonetta käytetään eri tarkoituksiin.	Videotallenteiden käsittelyyn on tietokoneohjelmia, mutta niillä ei voi analysoida. Ks. myös Toiminnan kehittäminen.	Tutkijan on itse tehtävä analyysi. Usein sen voi esittää kuvitettuna kirjallisena raporttina.

Kuten taulusta ilmenee, nykyiset tietokoneet ovat tehokkaita analyysin työvälineitä etenkin silloin, kun aineisto ei ole esitystavaltaan liian heterogeenista. Jos näin kuitenkin on asia, tutkijan täytyy harkita olisiko mahdollista muuntaa se osa aineistosta, joka tuottaa koneelle tai ohjelmalle vaikeuksia, samaan muotoon aineiston pääosan kanssa. Tämä "operationalisointi" on useimmiten tehtävä käsin, ja se voi tapahtua esimerkiksi jommallakummalla seuraavista menetelmistä:

• Kvantifiointi eli mitallistaminen: laaditaan asteikko, jolla kyseistä empiiristen tapausten ominaisuutta voidaan mitata. Kun tällä tavoin on saatu vähintään valtaosa aineistosta muuttujien muotoon, tulee mahdolliseksi syöttää se taulukkolaskentaohjelmaan kuten Excel, tai tilastoanalyysiohjelmaan. Nämä sitten piankin paljastavat noudattavatko aineiston muuttujien väliset suhteet jotakin tunnettua matemaattista muotoa, ks. tarkemmin Määrien analysoiminen.
• Luokittelu: kun on määritelty rajaukset, jotka jakavat aineiston tapaukset mielekkäisiin pienempiin ryhmiin, ryhmille voidaan antaa koodinimet ja lajitella aineisto tietokantaohjelman avulla. Näissä on käytettävissä lukuisia loogisia ja lajitteluoperaatioita aineistossa piilevien rakenteiden esille saamiseksi.

Vihdoin on vielä muistettava sekin mahdollisuus, ettei analyysiin käytetä tietokonetta ollenkaan. Tällaisia analyysimenetelmiä ovat mm. seuraavat:

• Ristiintaulukointi jossa työkaluina ovat iso paperiarkki, ehkä myös paperikortisto, kopiokone ja kansiot. Tämä kunnianarvoisa menetelmä toimii edelleen, parhaiten tosin silloin kun analysoitavana on vain pari, kolme, enintään neljä aineiston tapausten ominaisuutta ja niiden väliset suhteet. Jos taulukkoon tarvitaan tätä enemmän ulottuvuuksia tulee vaikeaksi nähdä eri ominaisuuksien välisiä suhteita.
• Laadullinen analyysi voi ottaa lukuun kaiken tyyppisen aineiston, myös mittaukset, kuvat jne. Tärkein työkalu siinä ovat tutkijan aivot, ja työn lopputulos esitetään sanallisesti. Tämä metodi toimii hyvin yhden tapauksen tutkimuksessa, mutta jos aineistona on enemmän kuin kourallinen tapauksia, analyysin selkeys yleensä kärsii.

Tarjolla olevia analyysin työvälineitä vertailtaessa pääpaino on niiden kyvyssä saada esiin aineistossa piilevät rakenteet, invarianssit. Huomiota on hyvä kiinnittää myös siihen, miten hyvin kukin työväline pystyy esittämään tulokset. Monet tietokoneohjelmat osaavat esittää komeina loogisina malleina esimerkiksi diagrammin, puun tai taulun muodossa numeroaineistosta löytyneet rakenteet.
Jos kuitenkaan analyysiohjelma ei tällaiseen pysty, tutkija voi ehkä tehdä tarvittavat kuviot käsin tai erillisen piirto-ohjelman avulla, onpa uusissa tekstinkäsittelyohjelmissakin muutamia piirtotyökaluja.

Useimpiin tutkimushankkeisiin kuuluu analyysin jälkeen vielä tärkeä työvaihe: tulosten arvioiminen, niiden totuudenmukaisuuden ja ehkä myös käyttöarvon kannalta. Määrällisen analyysin ohjelmistoihin kuuluu yleensä tätä varten omat työkalunsa. Laadullista analyysia varten ei vastaavia kaavoja ole tarjolla, mutta sen sijaan on muistilistoja kriittisistä kysymyksistä, joita tutkija voi mielessään pohtia. Näitä on kohdissa Kirjallisuusselvityksen tulosten arvioiminen, Laadullisen empiirisen aineiston arvioiminen, Teoreettisten tulosten arvioiminen and Tulosten hyödyllisyyden arvioiminen.

Muutamat tutkimushankkeet sisältävät vielä sellaisia erityisiä operaatioita kuin ennustaminen tai toiminnan tai tuotteen kehittäminen. Näihin soveltuvia työkaluja käsitellään niiden erillisillä www-sivuilla.

Raportin kirjoittaminen vihdoin lähes aina vaatii käytettäväksi tekstinkäsittelyn tai julkaisemisen erityisohjelmaa, sillä tutkijan täytyy yleensä liittää analyysin tuloksiin pitkiäkin sanallisia selityksiä, ja lisäksi nämä ohjelmat tarjoavat käyttöön tehokkaat keinot viittausten ("katso siv. 00") hakemistojen, sisällysluettelon jne. tekemiseen. Nykyiset tekstinkäsittelyohjelmat yleensä hyväksyvät kuviksi analyysiohjelmien tekemät diagrammit, mutta ellei näin ole niin kuvat voi liimata käsin paikoilleen.

Www-sivuja

• Chenail: Qualitative Research Resources on the Internet
• QualPage! Resources for qualitative researchers
• Concept Maps as Hypermedia Components, laatineet Brian R. Gaines and Mildred L. G. Shaw, Knowledge Science Institute, University of Calgary.
• Berliinin teknillisessä yliopistossa kehitetty Atlas.ti on parhaita ohjelmistoja sekalaisen aineiston analyysiin. Kirjallisesta, kuvallisesta ja ääniaineistosta voidaan poimia kiinnostavia osia ja koodata, vertailla ja kommentoida näitä.

24.1. 2005. Alkuperäinen sijainti: http://www2.uiah.fi/projects/metodi
Kommentit kirjoittajalle: