Tutkimuksen sukupolvijaottelu perustuu teoriaan sukupolvista. Sukupolvijaottelun poh-jaan tutkimuksessa sekä kansainväliseen että suomalaiseen näkemykseen sukupolvien jaottelusta. Suomalaisen jaottelun mukaan olevat ikäluokat ”Nousukauden suuret ikäluo-kat” ja ”Öljykriisin sukupolvi” on yhdistetty yhdeksi, kansainvälisen mallin mukaan nimetyksi suuret ikäluokat -sukupolveksi. Molempien näkemysten mukaan tähän suku-polveen kuuluvien syntymän vuosiluvut ovat yhteneväiset. Syntymävuosiluokitus tälle suuren ikäluokan -sukupolvelle on vuodet 1945-1964. X-sukupolvi -nimitys kansainvä-lisen jaottelun mukaan vastaa suomalaisessa jaottelussa ”Hyvinvoinnin sukupolvea” sekä
”Lamasukupolvea”. Tässä tutkimuksessa nämä sukupolvet on yhdistetty X-sukupolveksi perustuen sekä kansainväliseen että suomalaiseen jaotteluun. Syntymävuodet näille su-kupolville vastaavat lähes toisiaan. X-sukupolven syntymän vuosiluvut olen määritellyt olemaan vuodet 1965-1979. Y-sukupolvi ja Z-sukupolvi nimitystä käytetään sekä kan-sainvälisessä että suomalaisessa jaottelussa. Näissä syntymävuodet ovat kummassakin sukupolvessa sekä määrittelytavoissa lähes yhteneväiset. Y-sukupolven jaottelun olen tehnyt vuosille 1980-1990. Z-sukupolvi alkaa vuodesta 1991 ja sen jälkeen syntyneet.
Nämä kaksi sukupolvea olen tutkimuksessani yhdistänyt niiden ajanjaksojen yhteneväi-syyksien johdosta. Tutkimuksen sukupolvien syntymävuoteen pohjautuvan jaottelun olen koonnut taulukkoon 2.
TAULUKKO 2. Kuopion kaupungin terveyspalvelujen vastaajien sukupolvijaottelu
Sukupolvijaottelu
Sukupolvi Syntymävuosi
Suuret ikäluokat 1945-1964
X-sukupolvi 1965-1979
Y-ja Z-sukupolvet 1980->
Tutkimusaineiston analysoinnin tein IBM SPSS Statistics 23-ohjelmalla. Tutkimusaineis-ton tarkistin tallennusvirheiden ja puuttuvien tietojen osalta (Alkula, Pöntinen & Ylöstalo 1999, 151-152). Kahden annetun syntymävuoden kohdalla oli annettu tieto epäselvästi
merkattu, nämä syntymävuodet korjasin vastaamaan oikeaa syntymävuotta. Muutin kak-sinumeroiset syntymävuosi -vastaukset nelinumeroisiksi. Ideaalitilanteessa puuttuvien tietojen olemassaolo on satunnaista, tällöin puuttuvia tietoja voidaan tutkimuksessa käsi-tellä samalla tavalla, kuin satunnaisessa aineistossa ilmenevää virhettä (Nummenmaa 2009, 158-159). Tutkimuksen tilastollisen merkitsevyyden osoitan käyttäen havaittuja merkitsevyystasoja eli p-arvoja. P-arvot tulkitsen seuraavasti: p<0,001 tilastollisesti erit-täin merkitsevä, p<0,01 tilastollisesti merkitsevä ja p<0,05 tilastollisesti melkein merkitsevä (Metsämuuronen 2009, 441). Tulosten kuvaamiseen käytän taulukoita.
Tutkimusaineiston analysoinnin aloitin ottamalla aineiston taustamuuttujista sekä kyse-lyaineistosta valitsemistani muista muuttujista frekvenssit, suorat jakaumat. Frekvenssien avulla pääsin tutustumaan tutkittavaan aineistoon. (Metsämuuronen 2009, 343; Tähtinen, Laakkonen & Broberg 2011, 59.) Tutkimusaineistossa oli vastaajilta tiedusteltu syntymä- vuotta. Myöhempiä analyysejä varten muuttujamuunnoksen avulla luokittelin syntymä-vuodet vastaamaan määrittelemääni, sukupolviteoriaan perustuvaa sukupolvijaottelua.
Sukupolvijaottelussa huomioin frekvensseissä saadun eri-ikäisten vastaajien määrän.
Analyysiin yhdistin kaksi nuorinta sukupolvea Y-ja Z-sukupolvet yhteen, johtuen nuo-rimman Z-sukupolven vähäisestä vastaajien määrästä (n=10) sekä näiden sukupolvien yhteneväisistä ajanjaksoista.
Jatkoanalyysiä varten, summamuuttujien muodostamiseen tein 5-luokkaisille Likert-as-teikollisille muuttujille uudelleenluokitteluja. Kyselyssä vastausvaihtoehdot olivat:
”Täysin samaa mieltä”, ”Jokseenkin samaa mieltä”, ”Jokseenkin eri mieltä”, ”Täysin eri mieltä” ja ”En osaa sanoa / ei koske minua”. Tein uudelleenluokittelut tutkimukseen va-lituille muuttujille kääntämällä vastausvaihtoehdot niin, että pienin arvo kuvastaa negatiivista vastausta ja suurin enemmän positiivista vastausta. Tämä helpottaa jatkoana-lyysien loogista tulkintaa. Muutin vastausvaihtoehdon ”en osaa sanoa” keskelle.
Käännetyt vastausvaihtoehdot ovat: ”Täysin eri mieltä”, ”Jokseenkin eri mieltä”, ”En osaa sanoa / ei koske minua”, ”Jokseenkin samaa mieltä”, Täysin samaa mieltä”.
Summamuuttujien muodostamisessa käytin apuna faktorianalyysiä. Faktorianalyysiä käytetään useiden muuttujien samanaikaisen yhteisvaihtelun tarkastelussa; sen avulla määritellään millä muuttujilla on samankaltaista vaihtelua sekä myös mitkä muuttujat
ovat toisistaan riippumattomia (Nummenmaa 2009, 397). Faktorianalyysi edellyttää nor-maalijakautuneita muuttujia (Nummenmaa 2009, 407). Tutkimuksessani pohjaan ymmärrykseni Aki Taanilan (2016,4) näkemykseen, jonka mukaan normaalijakaumaole-tusta ei tarvitse erikseen testata riittävän suurilla otoksilla (otoskoko vähintään 30).
Suurissa otoksissa otoskeskiarvot noudattavat normaalijakaumaa perustuen keskeiseen raja-arvolauseeseen ”central limit theorem”.
Eksploratiiviseen faktorianalyysiin olin valinnut kyselystä muuttujat sekä johtamiseen että työhyvinvoinnin voimavaratekijöihin liittyen perustuen teoreettisiin valintoihin. Joh-tamiseen liittyvässä faktorianalyysissä tein useita kokeiluja eri ekstraktointimenetelmillä.
Eri ekstraktointimenetelmien kokeilu on hyvä testi faktorianalyysin pätevyydelle (Num-menmaa 2009, 410). Kaikilla ekstraktointimenetelmillä sain samansuuntaiset faktorit;
niiden määrä, latautuneet muuttujat sekä selitysosuus. Suoritin faktorianalyysin käyttäen yleistettyjen neliösummien ekstraktointimenetelmää ja Varimax-suorakulmaista rotaa-tiota, tällöin rotatoidut faktorit ovat toisistaan riippumattomia (Nummenmaa 2009, 410-413). Tämä menetelmä sopii tutkimukseen hyvin, koska siinä muuttujia painotetaan. Me-netelmässä eniten toisten muuttujien kanssa korreloivat muuttujat saavat suurimman painotuksen faktoriratkaisussa (Nummenmaa 2009, 409). Valitsemalla raja-arvoksi omi-naisarvo 1, sain tulokseksi kaksi faktoria, mitkä olivat teoriaan perusteltuna epäloogisia.
Päädyin rajaamaan faktorimäärän kolmeen faktoriin. Tällä pakotetulla menetelmällä sain teoriaan sopivat loogiset faktorit (Nummenmaa 2009, 408).
Faktorianalyysissä tavoitteena on saada yhdelle faktorille yhteenkuuluville muuttujille mahdollisimman korkea lataus, mikä kertoo kuinka paljon kukin faktori selittää jokaisen muuttujan vaihtelusta. Mitä suurempi on muuttujan ja faktorin välinen itseisarvo, sitä enemmän faktori selittää kyseessä olevan muuttujan vaihtelusta. (Nummenmaa 2009, 402.) Lauri Nummenmaan (2009, 402) mukaan osa faktoreille latautuneista muuttujista voi olla niin pieniä, lähellä nollaa, että niitä ei ole tarpeellista ottaa analyysiin. Joitakin alkuperäiseen analyysiin valitsemiani muuttujia jätin analyysistä pois niiden itseisarvol-taan pienien latauksien takia.
Muuttujien faktoroitavuuden arvioinnissa Kaiser-Mayer-Olkin (KMO) -testin tulos oli 0,87. KMO -testin tuloksen pitäisi olla yli 0,5 (Gustafsson 2014, 15). Testin perusteella
tämän tutkimuksen muuttujajoukon voidaan todeta olevan homogeeninen, jolloin fakto-rointi on järkevää. Bartlettin testin tulos (p=0,000) osoittaa, että senkin perusteella muuttujien välillä olevan korrelaatiota. Näin ollen faktoroinnille on hyvät edellytykset (Tähtinen ym. 2011, 173). Muuttujien kommunaliteetit olivat matalimmillaan 0,36 ja 0,43. Muutoin kommunaliteetit vaihtelivat välillä 0,65 ja 0,89. Kommunaliteettien perus-teella faktorit selittävät muuttujien vaihtelua, tämän perusperus-teella tutkimuksen faktorointi on onnistunutta (esim. Tähtinen ym. 2011, 175).
Analyysin perusteella saamani kolme johtamiseen liittyvää faktoria nimesin seuraavasti:
I Arvostus ja kohtelu, II Johtajan tuki työntekijälle ja III Työtehtävien organisointi. Fak-toreille latautuneet muuttujat saavat hyvät latausarvot (KvantiMOTV 2004). Latausarvot vaihtelevat välillä 0,41 ja 0,89. Alle 0,5 olevien latauksien arvot eivät anna pohjaa ana-lyysin tulkinnalle ilman faktorin korkeampien latausten tukea (Alkula ym. 1999, 273).
Faktorissa III Työtehtävien organisointi on kaksi muuttujaa, joiden latausarvot ovat 0,41 ja 0,47, mutta kuitenkin samassa faktorissa on myös korkeammat lataukset saaneita muut-tujia. Mukaan analyysiin otetaan ne faktorit, joiden ominaisarvo on yli 1 (Gustafsson 2014, 17). Analyysin faktoreiden alin ominaisarvo on 2,1. Faktorianalyysin faktorien suhteelliset selitysosuudet ovat: faktori I 0,8, faktori II 0,7 ja faktori III 0,5. Faktorien selitysosuudet vaihtelevat arvojen nolla ja yksi välillä (KvantiMOTV 2004). Tämän fak-torimallin suhteellinen selitysosuus on tulkittavissa hyväksi. Pertti Jokivuoren ja Risto Hietalan (2007, 98) näkemykseen perustuen noin 50 %:n faktorimallin kokonaisselitys-asteen voidaan katsoa olevan varsin hyvä taso. Tässä tutkimuksessa faktorimallin selitysaste on kokonaisuudessaan 66,2 %. Tuloksen perusteella faktorimallin selitysas-tetta voidaan pitää hyvänä. Taulukkoon 3. olen koonnut johtamiseen liittyvien muuttujien faktorianalyysin faktoreille latautuneet muuttujat, ominaisarvot ja selitysasteet.
Faktorianalyysin pohjalta voidaan luotettavasti valitusta joukosta muuttujia luoda kokoa-via summamuuttujia (Metsämuuronen 2009, 544; Tähtinen ym. 2011, 171). Luodun summamuuttujan avulla voidaan tiivistää aineistossa olevien, samaa asiaa mittaavien muuttujien tieto yhteen muuttujaan (Nummenmaa 2009, 161-162; Tähtinen ym. 2011, 171). Tekemääni faktorianalyysiin perustuen muodostin uudet muuttujat, keskiarvosum-mamuuttujat sekä johtamiseen yhteydessä olevista muuttujista, että työhyvinvoinnin voimavaroihin liittyvistä muuttujista. Keskiarvosummamuuttujien muodostaminen on
perusteltua, tällöin muodostetun uuden muuttujan mittayksikkö on sama kuin alkuperäi-sessä muuttujassa (Nummenmaa 2009, 162). Muodostin keskiarvosummamuuttujat käyttäen funktiotoimintaa MEAN. Tällöin tulee lasketuksi vain niiden arvojen keskiarvot, mitkä ovat käytettävissä. (Valtari 2006, 17; Metsämuuronen 2009, 562.) Summamuuttu-jien arvot ovat välillä 1-5. Pienempi arvo on negatiivisempi ja suurempi arvo on positiivisempi arvio jokaisesta summamuuttujasta.
Johtamiseen liittyviin keskiarvosummamuuttujiin valitsin samat muuttujat, mitkä ovat valittuna faktorianalyysiin. Johtamiseen liittyvät summamuuttujat nimesin seuraavasti:
Arvostus ja kohtelu, Johtajan tuki ja Työtehtävien organisointi. Näiden keskiarvosumma-muuttujien reliabiliteetin todensin Cronbachin alfa -kertoimella. Cronbachin alfa-kertoimella voidaan todentaa mittarin sisäinen yhteneväisyys alfa arvon ollessa vähintään 0,60 (Metsämuuronen 2009, 544, 549; Tähtinen ym. 2011, 52-53). Todentamisen tulok-sena sain johtamista mittaavista summamuuttujista Cronbachin alfa -arvoja vaihdellen 0,77 ja 0,90 välillä. Summamuuttujiin hyväksytyt muuttujat sekä summamuuttujien saa-mat Cronbachin alfa -arvot olen koonnut taulukkoon 3. Arvostus ja kohtelu - summamuuttujassa, muuttuja ”Lähijohtajan käytös minua kohtaan on asiallista” sai arvon 0,91 ollen hieman korkeampi, kuin summamuuttujan kokonaisuuden alfakerroin. Tutki-mukseen muuttuja kuitenkin jätettiin perustuen teoreettiseen näkemykseen sen kuulumisesta tähän summamuuttujaan (esim. Tähtinen 2011, 56).
TAULUKKO 3. Faktorianalyysi ja Cronbachin alpha-arvot johtamista mittaavista
-Lähijohtajan käytös minua kohtaan on asiallista
-Saan apua ja tukea lähijohtajalta hankalissa ja vaikeissa työtilanteissa -Työyhteisössäni kunkin tehtävät ja roolit ovat kaikille selvät
Työhyvinvoinnin voimavaratekijöihin liittyvien muuttujien faktorianalyysin suoritin käyttäen ekstraktointimenetelmänä pääkomponenttianalyysiä ja Varimax-suorakulmaista rotaatiota (Nummenmaa 2009, 409, 411; Tähtinen ym. 2011, 171). Pääkomponentti-analyysissä pyrkimyksenä on tiivistää muuttujia ryhmiksi siten, että yhden muuttujan vaihtelu voidaan esittää toisten muuttujien vaihtelun avulla (Nummenmaa 2009, 409).
Pääkomponenttianalyysin käyttö tässä tutkimuksessa on perusteltua, koska muuttujien määrää halutaan vähentää ilman erityistä oletusta muuttujien taustalla olevasta yhdestä ainoasta teoriasta (Tähtinen ym. 2011, 171). Faktorianalyysin ominaisarvokriteeriksi va-litsin arvon 1 (Nummenmaa 2009, 408, Tähtinen 2011, 174). Työhyvinvoinnin voimavaroihin liittyviä muuttujiakin poistin joitakin analyysistä niiden faktorointiin so-pimattomuuden takia.
Muuttujien faktoroinnin arvioinnissa totesin faktoroinnin kannattavan; Bartlettin testin tuloksen (p=0,000) perusteella voidaan todeta, että analyysiin valitut muuttujat korreloi-vat keskenään. Kaiser-Mayer-Olkin (KMO) -testin (0,910) mukaan faktoroinnin edelly-tykset ovat erinomaiset. (Tähtinen 2011, 175; Gustafsson 2014, 15.) Muuttujien kommunaliteetit ovat vaihdellen välillä 0,42 ja 0,71. Kommunaliteettien perusteella fak-torit selittävät muuttujien vaihtelua, joten tämän perusteella tutkimuksen faktorointi on onnistunutta (esim. Tähtinen ym. 2011, 175).
Analyysin tuloksena sain viisi työhyvinvoinnin voimavaroihin liittyvää faktoria, mitkä nimesin seuraavasti: I Työyhteisön oikeudenmukaiset käytännöt, II Työyhteisön yhteis-henki, III Työn imu, IV Osaamisen kehittäminen ja V Työyhteisön tuki. Faktorien latausarvot vaihtelevat välillä 0,56 ja 0,85. Faktoreille latautuneiden muuttujien latausar-vot ovat hyvät (KvantiMOTV 2004). Faktorianalyysin faktorien suhteelliset selitysosuudet ovat: faktori 1 0,5, faktori II 0,7, faktori III 0,8, faktori IV 0,5 ja faktori V 0,9. Faktorien selitysosuudet voidaan todentaa olevan hyvät (KvantiMOTV 2004). Fak-torimallin selitysaste on kokonaisuudessaan 63,7 %. Tuloksen perusteella fakFak-torimallin selitysastetta voidaan pitää hyvänä (Jokivuori & Hietala 2007, 98). Faktori V Työyhteisön tuki, koostuu kahdesta muuttujasta ja sen selitysaste on pienin 7,1 %. Sen ominaisarvo on kuitenkin yli 1. Kyseisen faktorin mukaan ottaminen tutkimukseen perustuu sen tärkey-teen suhteessa tutkittavaan ilmiöön. Taulukkoon 4 olen koonnut työhyvinvointiin liittyvien muuttujien faktorianalyysin faktoreille latautuneet muuttujat, ominaisarvot ja selitysasteet.
Työhyvinvoinnin voimavaratekijöihin liittyvät summamuuttujat nimesin seuraavasti:
Työyhteisön oikeudenmukaiset käytännöt, Työyhteisön yhteishenki, Työn imu, Osaami-sen kehittäminen ja Työyhteisön tuki. Työhyvinvoinnin voimavaroja mittaavat summamuuttujat ja summamuuttujiin hyväksytyt muuttujat sekä summamuuttujien saa-mat Cronbachin alpha -arvot olen koonnut taulukkoon 4. Summamuuttujasta
”Työyhteisön oikeudenmukaiset käytännöt” jätin pois kaksi muuttujaa, vaikkakin ne oli-vat latautuneina faktorille. Ne olioli-vat teoriaan pohjautuen poikkeaoli-vat muista muuttujista.
Työhyvinvoinnin voimavaroja mittaavissa keskiarvosummamuuttujissa sain Cronbachin alpha -kertoimella arvoja vaihdellen 0,76 ja 0,89 välillä. Summamuuttujien reliabiliteetti voidaan näin todentaa luotettavaksi (Metsämuuronen 2009, 549; Tähtinen ym. 2011, 53).
Työn imu-summamuuttujassa muuttuja ”Tunnen itseni vahvaksi ja tarmokkaaksi työs-säni” sai arvon 0,89, sen ollen hieman korkeampi kuin summamuuttujan kokonaisuuden alfa kerroin. Tutkimukseen muuttuja kuitenkin jätettiin perustuen teoreettiseen näkemyk-seen sen kuulumisesta kyseessä olevaan summamuuttujaan (esim. Tähtinen 2011, 56).
TAULUKKO 4. Faktorianalyysi ja Cronbachin alpha -arvot työhyvinvoinnin voimava-
-Työyhteisössämme on paljon keskusteluja, joissa on mahdollista ilmaista mielipiteensä
-Työyhteisössäni viestitään asioista avoimesti ja rehellisesti
-Kehittämisehdotukseni otetaan huomioon työpaikallani -Saan riittävästi tietoa työntekoon liittyvistä asioista -Koen, että minua kohdellaan työpaikallani
oikeudenmukaisesti
-Työpaikallani huolehditaan hyvin uusiin tehtäviin perehdyttämisestä *
-Eri-ikäiset työntekijät keskustelevat paljon työhön liittyvistä asioista keskenään *
-Tunnen tyydytystä, kun olen syventynyt työhöni -Tunnen itseni vahvaksi ja tarmokkaaksi työssäni
Ominaisarvo 3,2 / Selitysaste 12,8 %
-Saan riittävästi työni tekemistä tukevaa koulutusta -Minulla on mahdollisuus oppia työssäni uusia asioita -Kehitän aktiivisesti ammatillista osaamistani
-Saan riittävästi tarvitsemaani tukea työtovereiltani työtehtävien tekemiseen
-Saan apua työtovereiltani hankalissa ja vaikeissa työtilanteissa
Moniin tilastollisiin testeihin liittyy olettamus muuttujien normaalijakaumasta. Normaa-lijakauman olemassaolo tulee tarkistaa ennen keskiarvovertailuja (Nummenmaa 2009, 261). Tutkimuksen summamuuttujien jakauman normaalisuutta tarkastelin erikseen kus-sakin sukupolvi -muuttujan ryhmässä Kolmogorov-Smirnov -testillä ja vielä erikseen vinous-ja huipukkuus -kertoimien avulla (Metsämuuronen 2009, 979; Taanila 2016, 5).
Kolmogorov-Smirnovin -testin ja Shapiro-Wilk -testin tulosten (p=0,000) perusteella to-tesin muuttujien jakaumat vinoiksi. Jakaumat ovat normaaleja, jos normaalijakaumatestin havaittu merkitsevyystaso (p-arvo) on suurempi kuin 0,05 (Nummenmaa 2009, 154). Joh-tamiseen liittyvän summamuuttujan ”Työtehtävien organisointi” kohdalla tulos (p=0,20) olisi ollut tulkittavissa normaalijakautuneeksi. Jakaumaa voidaan pitää normaalina sil-loin, kun sekä vinous- ja huipukkuus -kertoimet ovat itseisarvoltaan pienempiä kuin 1 (Nummenmaa 2009, 155). Tutkimuksen vinous-arvot olivat pääsääntöisesti yli 1. Vi-nous-ja huipukkuus -kertoimen avulla tulkinta on joko lievästi tai voimakkaasti oikealle vinot jakaumat. Edellä mainittu ”Työtehtävien organisointi” -summamuuttuja on vinous-huipukkuus -testilläkin lähempänä normaalijakaumaa. Yhteneväisyyden takia käsittelen kaikkia johtamiseen liittyviä summamuuttujia jakaumaltaan vinoina.
Muuttujien vinouden takia käytin ryhmien keskiarvojen vertailussa epäparametrisia eli nonparametrisia testejä (Nummenmaa 2009, 258-259). Ryhmien, eri sukupolvien välillä esiintyviä eroja testasin Kruskal-Wallisin testillä, mikä on yksisuuntaisen varianssiana-lyysin epäparametrinen vastine (Nummenmaa 2009, 266). Epäparametrisen ja parametri-sen testin vertailun takia tein testit myös parametrisia testejä yksisuuntainen varianssianalyysi ja Post Hoc -testi Bonferroni -kerrointa käyttäen. Näillä testeillä sain samansuuntaisia tuloksia, kuin epäparametrisilla testeillä. Tämä toi tutkimukseen luotet-tavuutta epäparametristen testien valinnalle.
Osaa tutkimuksessa mukana olevista muuttujista käsittelen yksittäisinä muuttujina. Yk-sittäisiksi muuttujiksi valikoitui työn vaikuttamismahdollisuuksiin liittyvät muuttujat.
Näitä ei ollut mahdollista ottaa mukaan summamuuttujiin niiden vastausvaihtoehtojen Likert-asteikollisista poikkeavuuden takia. Tutkittavan ilmiön kannalta työhön vaikutta- misen mahdollisuuden väittämät ovat kuitenkin oleellinen osa tutkimusta. Vastausvaih-toehdot näissä ovat ”Aina”, ”Usein”, ”Harvoin” ja ”Ei koskaan”. Kuvioon 5 olen koonnut työn vaikuttamismahdollisuuksia kuvaavat yksittäiset muuttujat.
Vaikuttamismahdollisuudet
KUVIO 5. Työhön vaikuttamismahdollisuuteen liittyvät yksittäiset muuttujat
Stressiin liittyvää muuttujaa käsittelen myös tutkimuksessa yksittäisenä muuttujana (Ku-vio 6). Vastausvaihtoehdot tässä muuttujassa on: ”päivittäin”, ”viikoittain”,
”kuukausittain”, ”harvemmin kuin kuukausittain” ja ”en koskaan”.
KUVIO 6. Stressiin liittyvä yksittäinen muuttuja
Yksittäisten muuttujien suhdetta eri sukupolviin analysoin ristiintaulukoinnin avulla. Ris-tiintaulukointi on tarkoitettu kategoristen muuttujien analysointiin ja sen avulla voidaan tutkia muuttujien välisiä yhteyksiä (Tähtinen ym. 2011, 123; Heikkilä 2014, 198).
Työ
-Voin vaikuttaa työssäni työskentelyolosuhteisiin - Voin vaikuttaa työssäni tehtävieni monipuolisuuteen - Voin vaikuttaa työssäni tehtävieni jakoon työyhteisössä - Voin vaikuttaa työssäni työmäärääni
- Voin vaikuttaa työssäni työaikaani
- Voin vaikuttaa työssäni taukojen pitämiseen työpäivän kuluessa
-Stressillä tarkoitetaan tilannetta, jossa ihminen tuntee it-sensä jännittyneeksi, levottomaksi, hermostuneeksi tai ahdistuneeksi tai hänen on vaikea nukkua asioiden vaiva-tessa jatkuvasti mieltä. Tunnetko sinä stressiä?
Stressi
5 TUTKIMUKSEN TULOKSET