Aineiston analyysimenetelmäksi valikoitui sisällönanalyysi. Laajasti ilmaistuna sisällönanalyysi on aineiston tiivistämistä sekä luokkiin tai kategorioihin järjestämistä.
Sisällönanalyysia voidaankin pitää perusanalyysimenetelmänä, jota voidaan käyttää kaikissa laadullisen tutkimuksen perinteissä. Vaikka sisällönanalyysin avulla voidaankin analysoida dokumentteja systemaattisesti ja objektiivisesti, on kyseinen analyysimenetelmä saanut osakseen kritiikkiä keskeneräisyydestään (Tuomi & Sarajärvi 2018; Salo 2015.)
Useimmat eri nimillä kulkevat laadullisen tutkimuksen analyysimenetelmät perustuvat tavalla tai toisella sisällönanalyysiin, joka voidaan jakaa kolmeen pääluokkaan analyysin päättelyprosessin muodon sekä koodien rakentamisen mukaan. (Tuomi & Sarajärvi 2018;
Salo 2015.) Kolmeksi eri pääluokaksi erottuvat aineistolähtöinen analyysi, teoriaohjaava analyysi sekä teorialähtöinen analyysi. Aineistolähtöisessä analyysissa pyritään luomaan tutkimusaineistosta teoreettinen kokonaisuus ja analyysiyksiköt valitaan aineistosta tutkimuksen tarkoituksen ja tehtävänasettelun mukaisesti. Tutkimuksessa julkilausutut metodologiset sitoumukset ohjaavat analyysia. Analyysi on vahvasti aineistolähtöistä.
Teoriaohjaavassa analyysissa analyysi sen sijaan sisältää teoreettisia kytkentöjä siten, että teoria toimii analyysin apuna, mutta analyysi ei kuitenkaan pohjaudu suoraan teoriaan.
Analyysista on tällöin tunnistettavissa aikaisemman tiedon vaikutus. Perinteisenä analyysina pidetään teorialähtöistä analyysia, jossa analyysi selkeästi nojaa johonkin tiettyyn teorian, mallin tai auktoriteetin esittämään ajatteluun. Teorialähtöisessä analyysissa aikaisempaa tietoa testataankin uudessa kontekstissa ja aineiston analyysia ohjaa valmis aikaisemman tiedon perusteella luotu kehys, malli tai teoria. (Tuomi & Sarajärvi 2018.)
Sisällönanalyysissa keskeisenä ideana on ollut tiivistää ja luokitella suuria tekstimassoja seuraamalla aineistoon rakennettuja koodaamisen sääntöjä. Sisällönanalyysin lisäksi koodaamista sovelletaan esimerkiksi grounded theoryssa, diskurssianalyysissa ja etnografiassa. Koodaaminen edellyttää aineistoa, josta jäljitetään toistoa, säännönmukaisuutta tai järjestystä, jonka avulla voidaan nimetä, koota tai luokitella ja vähentää kompleksisuutta yhdistämällä, kategorisoimalla, teoretisoimalla ja käsitteellistämällä. Koodaamiseen kohdistettu kritiikki liittyy muun muassa sitä ohjaavaan kielioppiin ja tutkijan omiin tulkinnallisiin mielihaluihin. Ajatus siitä, että koodaamalla nimetään uudelleen sitä, minkä kieli, kulttuuri ja ideologia ovat jo koodanneet kulkeekin koodauksen mukana. Tutkijan toimintaa ohjaa joskus vahvastikin jokin kielioppi tai ennalta olemassa oleva järjestelmä, joka määrittää mitä tulee koodaukseen. Koodaamisen sitoutuminen kieleen, merkkeihin ja merkitykseen tekee siitä joustamatonta, mistä syystä tulisikin kiinnittää enemmän huomiota siihen, mitä kaikkea kirjoitetun tekstin ja litteroidun haastattelun ulkopuoleltakin voi koodata, esimerkiksi mielikuvia, ääniä, onnellisuutta tai vaikka kyyneleitä. Tutkijat kuitenkin usein välttävät sellaisia aineiston osia, jotka eivät asetu valmiiden koodien alle. (Salo 2015, 169–179.)
Tutkimuksessani sovellan aineistolähtöistä analyysia, analysoiden kyselyvastauksia sekä haastatteluja. Sisällönanalyysia varten kokosin kyselyaineiston yhdeksi yhtenäiseksi tekstitiedostoksi ja litteroin, eli kirjoitin puhtaaksi, tekemäni haastattelut. Tuomi & Sarajärvi (2018) määrittelevät aineistolähtöisen sisällönanalyysin vaiheet seuraavasti: tutkija kirjoittaa aineiston auki, lukee sen tarkasti ja perehtyy aineistoon. Seuraavaksi tutkija pelkistää eli redusoi alkuperäisdatan, jolloin aineistosta karsitaan tutkimukselle epäolennaiset asiat pois.
Samalla tutkijan tulee poimia aineistosta pelkistettyjä ilmauksia ja koodata esimerkiksi samalla värillä samaa kuvaavat ilmaisut.
Redusoinnin jälkeen seuraa aineiston ryhmittely eli klusterointi. Koodatut alkuperäisilmaukset käydään tarkasti läpi ja aineistosta etsitään samankaltaisuuksia sekä eroavaisuuksia kuvaavia käsitteitä. Samaa ilmiötä kuvaavat käsitteet ryhmitellään ja yhdistetään eri luokiksi, joista muodostuvat alaluokat. Alaluokat nimetään luokan sisältöä kuvaavalla käsitteellä. Alaluokkia yhdistelemällä saadaan muodostettua yläluokkia, jotka taas yhdistyvät pääluokiksi. Pääluokat nimetään aineistosta nousevan ilmiötä kuvaavan aiheen mukaan, joista lopulta muodostuu yhdistävä luokka, joka on yhteydessä tutkimustehtävään. (Tuomi & Sarajärvi 2018.)
Viimeisenä vaiheena on käsitteellistäminen eli abstrahointi, jolloin tutkija erottaa aineistosta tutkimuksen kannalta oleellisen tiedon ja valikoidun tiedon perusteella muodostaa teoreettisia käsitteitä (Tuomi & Sarajärvi 2018). Laadullisen aineiston analyysi ja tulkinta eivät ole kuitenkaan ainoastaan mekaanista teemoittelua ja itsestäänselvyyksien toistamista, vaikka koodauksella onkin analyysivaiheessa suuri rooli (Salo 2015, 187).
Seuraavalla sivulla taulukossa 1 on kuvattu analyysiprosessia, jossa poimin kysely- ja haastatteluvastauksista ilmaisuja, jotka pelkistin ja yhdistin alaluokan kautta yhtenäiseksi pääluokaksi. Käytin analyysiprosessia sekä litteroituun haastatteluaineistoon, että kyselyn avoimien kysymysten analysoimiseen.
TAULUKKO 1. Aineistolähtöinen sisällönanalyysi
Pelkistetty ilmaus Alaluokka Pääluokka
Yritän et tunneilla ois liikettä
Aineistolähtöisen analyysin lisäksi käytin tutkimuksessani sisällön erittelyä. Tuomen &
Sarajärven (2018) mukaan sisällönanalyysin ja sisällön erittelyn käsitteiden erottelua ei nähdä tarpeellisena, vaan sisällönanalyysista puhuttaessa voidaan tarkoittaa niin sisällönanalyysia kuin sisällön erittelyä. Sisällön erittelyllä tarkoitetaan analyysimenetelmää, jossa tekstin sisältöä pyritään kuvanmaan myös kvantitatiivisesti eli määrällisesti (Tuomi & Sarajärvi 2018). Jatkoinkin sisällönanalyysiani tuottamalla sanallisesti kuvatusta aineistostani myös määrällisiä tuloksia, eli kvantifioin osan aineistostani.
Sisällön erittelyssä hyödynsin SPSS Statistics 25 -ohjelmistoa, jonka avulla muodostin määrälliset taulukot sanallisen aineistoni pohjalta. Laskin aineistossani esiintyvien vastausten määrät, jotka syötin SPSS-ohjelmistoon. Näin sain visuaalistettua taulukon avulla esimerkiksi sen, kuinka moni vastaajista oli tietoinen luku- ja kirjoitustaidon sekä motoristen taitojen välisestä yhteydestä.
7 Tulokset
Esittelen tutkimukseni tulokset tutkimuskysymysten mukaan jaoteltuna. Ensimmäisessä osiossa 7.1 perehdyn opettajien tietoisuuteen motoristen taitojen sekä luku- ja kirjoitustaidon välisestä yhteydestä ja heidän kokemuksiinsa siitä, ovatko liikunnalliset lapset menestyksekkäämpiä lukemisessa. Toisessa osiossa 7.2 käsittelen opettajien kokemuksia yhteyden hyödyntämisestä koulumaailmassa sekä sitä, huomioivatko he yhteyttä omassa toiminnassaan ja miten he käytännössä toteuttavat motoriikan ja liikkeen yhdistämisen oppimiseen. Käsittelen myös hyödyntämisen tuomia mahdollisuuksia ja haasteita. Osiossa 7.3 keskityn siihen, kuinka motoriikan ja liikkeen hyödyntäminen vaikuttaa opettajien kokemuksen mukaan luku- ja kirjoitustaidon kehittymiseen.
7.1 Opettajien tietoisuus motoristen taitojen ja liikunnallisuuden yhteydestä