Aineiston kuvaileva analyysi

Aineiston kuvailevan analyysin tavoitteena on luoda kuva opetta-jien yhteisistä ja yksilöllisistä perustehtäväkäsityksistä sekä käsitysten empiirisestä rakenteesta. Analyysissa edetään kuviossa 9 esitettyjen tee-mojen mukaisesti siten, että liikkeelle lähdetään opettajien omasanai-sista määritelmistä. Huomattavaa on, että tässä yhteydessä teemalla vii-tataan sekä haastattelu- että kyselyaineistoa koskeviin aineiston sisältöi-hin. Analyysin kohteena olevat teemat perustuvat haastatteluteemojen ja kyselyn mittareiden sisältöihin (ks. taulukot 1, 2 ja 3).

Kuvailevan analyysin punaisena lankana kulkeva yksilöllisten ja yhteisten käsitysten toisistaan erottaminen mielletään tutkimuksessa kvantitatiiviseksi analyysiksi, jossa kohteena ovat esiintyvyyden yleisyys ja yhteisyys sekä vastaavasti yksilöllisyys. Käytännössä tämä tarkoit-taa, että jokaisen teeman kohdalla lähdetään liikkeelle yleisesti esiin-tyvien tekijöiden hahmottamisesta. Tämän jälkeen siirrytään yksilöl-listen käsitysten lähempään tarkasteluun. yksittäisiin havaintoihin ja tapauksiin perustuvan luonteen vuoksi yksilöllisten käsitysten kuvaa-misessa on kyse laadullisesta aineiston analyysista. Perustehtäväkäsitys-ten yhteisPerustehtäväkäsitys-ten ja yksilöllisPerustehtäväkäsitys-ten tekijöiden kuvaamisen jälkeen analyysissa siirrytään käsitysten empiiriseen rakenteeseen. Rakenteen tarkastelun osalta analyysissa keskitytään tutkimuksen kyselyaineistoon.

Molemmat analyysin vaiheet (kuvaileva ja selittävä) koostuvat siis sekä haastattelu- että kyselyaineiston tarkastelemisesta. Seuraavaksi kuvataan lähemmin, kuinka kuvaileva aineiston analyysia on käytän-nössä toteutettu.

Haastatteluaineiston kuvaileva analyysi

Haastatteluaineistossa yhteisten ja yksilöllisten käsitysten erottami-nen toisistaan toteutetaan kunkin teeman sisällä. Analyysissa edetään teorian ohjaamana eli siten, että teoria on analyysissa apuna, mutta ei analyysia rajoittavana tekijänä (ks. Kvale 1996, 192–193; Bogdan &

Biklen 2003, 161–172). Kunkin teeman (ks. taulukko 1) kohdalla tar-kastellaan ensin, onko opettajien vastauksista mahdollista erottaa jota-kin tai joitajota-kin kaikille tai lähes kaikille yhteisiä käsityksiä. Huomatta-vaa on, että yhteiset käsitykset voivat olla luonteeltaan hyvin eri tasoi-sia. yhteisenä käsityksenä voi erottua tietty, lähes sellaisenaan kaik-kien tai lähes kaikkaik-kien opettajien vastauksissa toistuva maininta.

Täl-laisesta esimerkkinä voidaan mainita ”opetukseen ja kasvatukseen” liit-tyvä toteamus, joka toistuu opettajien omasanaisissa perustehtävämää-ritelmissä. Kyseinen toteamus tulkitaan tutkimuksessa osaksi perusteh-täväkäsitysten yhteistä olemusta. Tällaisissa tapauksissa yhteisten käsi-tysten aineistosta erottaminen perustuu kvantitatiiviseen analyysiin eikä edellytä esimerkiksi aineiston teemoittelua tai luokittelua.

Luonteeltaan yhteisiksi tulkitaan myös sellaiset käsitykset, jotka koostuvat tietyn teeman sisältämistä erilaisista maininnoista mutta joilla on jokin yhteinen nimittäjä. Tällaisia edustavat esimerkiksi opet-tajia yhdistävät näkemykset, että vastuu perustehtävän määrittämi-sestä ja sen hoitamista koskevista ratkaisuista kuuluu pitkälti opet-tajalle ja työyhteisölle tai että perustehtävän hoitamisen sisällytetyssä kehittämistyössä tärkeää on tarkoituksenmukaisuus. Kyseisissä yhtei-sen nimittäjän hakemista edellyttävissä aineiston analyysivaiheissa tutkimuksessa käytetään apuna teemoittelua (ks. Hirsjärvi & Hurme 2000). Tässä tapauksessa teemoittelulla tarkoitetaan, että erilaisista käsityksistä tunnistetaan teorian avulla sellaiset käsityksiä yhdistävät tekijät (kuten opettajan vastuu tai kehittämisen tarkoituksenmukai-suus), jotka eivät ole opettajien vastauksista suoraan luettavissa.

Tietyn teeman alla voi esiintyä sekä yhteisiä että yksilöllisiä käsi-tyksiä. Esimerkiksi perustehtävän hoitamisen yhteydessä analysoinnin kohteena olevat erilaiset yhteistyön tekemistä koskevat käsitykset tee-moitellaan tutkimuksessa edelleen kodin ja vanhempien, kollegojen sekä työelämän ja erilaisten sidosryhmien kanssa tehtävään yhteistyö-hön. Näistä ensin mainittu toistuu lähes kaikkien opettajien käsityk-sissä ja tulkitaan näin ollen luonteeltaan yhteiseksi.

Erilaisia käsityksiä yhdistävien tekijöiden tarkastelemisen vaiheessa aineistosta erottuu myös käsityksiä, jotka eivät ole kaikille opettajille yhteisiä mutta jotka voidaan jakaa muutamaan alaryhmään. Näissä tapauksissa analyysin apuna käytetään luokittelua, jonka avulla tiet-tyyn teemaan liittyvien vastausten variaatio jaettiin eri luokkiin, jotka nimettiin luokkien sisältöjen mukaan. Luokittelua käytetään esimer-kiksi silloin, kun opettajien oman työn ja perustehtävän välistä suh-detta koskevat käsitykset jakaantuvat aineistossa kahteen erilaiseen näkemykseen.

Edellä on kuvattu, kuinka tämän tutkimuksen aineistosta tunnis-tettiin yhteisiä käsityksiä. Siinä missä yhteisten käsitysten tunnistami-nen perustuu lähinnä kvantitatiiviseen analyysiin ja teemoitteluun,

yksilöllisten käsitysten analyysi pohjautuu pitkälti tapauskohtaiseen kuvaukseen. Tapauskohtaisuudella tarkoitetaan tässä yhteydessä yksit-täisiin havaintoihin ja haastattelusitaatteihin perustuvaa, toisistaan poikkeavien perustehtäväkäsitysten tarkastelemista ja tapauskohtaista kuvaamista. Joissakin tapauksissa yksilöllisten käsitysten kuvaamisessa käytetään apuna teemoittelua. Esimerkiksi perustehtävän tulevaisuutta koskevat vastaukset teemoitellaan erilaisia kehityssuuntia koskevien käsitysten mukaan. Tällöin teemoittelun tehtävänä on konkretisoida tiettyyn haastatteluteemaan kohdentuvien vastausten vaihtelua.

Sekä yhteisten että yksilöllisten käsitysten kuvaamisessa käytetään tässä tutkimuksessa apuna haastattelusitaatteja. yleisesti ottaen haas-tattelusitaatteja on pyritty käyttämään kriittisesti ja tietoisena sitaat-tien käyttöön liittyvistä rajoituksista ja mahdollisuuksista (ks. Tuomi

& Sarajärvi 2002) sekä siten, ettei niistä ole mahdollista tunnistaa haastateltavaa. Anonymiteetin säilyttämiseksi sitaattien yhteydessä ole-vat haastateltavien nimet on muutettu. Haastattelusitaattien funktio vaihtelee tutkimuksessa sen mukaan, onko kyse yhteisten vai yksilöl-listen perustehtäväkäsitysten kuvaamisesta. yhteisten käsitysten kuvaa-misen yhteydessä haastattelusitaatit ovat esimerkkejä siitä käsitysten avaruudesta, johon kyseisellä, kaikille opettajille yhteisellä käsityksellä viitataan. Tässä tapauksessa haastattelusitaatit edustavat suurempaa aineiston osaa ja niiden tehtävänä on konkretisoida aineiston analyysin yhteydessä tehtyjä teemoitteluja, luokittelua ja tulkintoja. yksilöllisten käsitysten yhteydessä haastattelusitaattien tehtävä on lähes päinvastai-nen. Tällöin sitaatit edustavat ”vain itseään”, ja niiden tehtävänä on kuvata paitsi käsityksissä olevia eroja myös käsityksiin liittyviä perus-teluja, merkityksiä ja jopa sävyeroja.

Tutkimuksessa sitaatit ovat keskeinen osa haastatteluaineistoon perustuvien tulosten esittämistä ja samalla opettajien äänen näkyväksi tekemistä. Lisäksi sitaatit tarjoavat mahdollisuuden tulosten ei-sattu-manvaraisuuden ja uskottavuuden arviointiin. Näistä jälkimmäiseen liittyy opettajien kuuleminen, jolla tarkoitetaan muun muassa tut-kimusprosessin aikana pidettyjä opettajien ydinryhmien kokouksia sekä opettajienkokouksia. Kyseisissä kokouksissa keskusteltiin aineis-ton analyysiä koskevista yhteenvedoista sekä alustavista tutkimustu-loksista. Sen sijaan esimerkiksi vertaisarvioijan (ns. tutkijatriangulaa-tio, ks. Cohen & Manion 1994, 265–267) käyttöä ei pidetty tutki-muksessa tarkoituksenmukaisena.

Kyselyaineiston kuvaileva analyysi

Kyselyaineiston kuvailevassa analyysissa edetään kyselyn mittareiden sisältöjen mukaisesti (ks. taulukot 2 ja 3). Kyselyaineiston osalta yhteis-ten ja yksilöllisyhteis-ten käsitysyhteis-ten toisistaan erottaminen perustuu pääasi-assa erilaisiin keskilukuihin. Näistä keskeisin on keskihajonta, joka kuvaa havaintoarvojen ryhmittymistä keskiarvonsa ympärille. Keski-hajonta on sitä pienempi, mitä lähemmäs keskiarvoa – ja samalla toi-siaan – havaintoarvot ovat ryhmittyneet. Käytännössä tämä tarkoit-taa, että keskihajonnaltaan pienet väittämät tulkitaan tutkimuksessa luonteeltaan yhteisiksi käsityksiksi. Vastaavasti suuri keskihajonta viit-taa hajallaan sijaitseviin vastausten arvoihin eli toisisviit-taan poikkeaviin (yksilöllisiin) perustehtäväkäsityksiin. Muita tutkimuksessa käytettyjä keskilukuja ovat keskiarvo ja moodi. Keskiarvolla viitataan tutkimuk-sessa aritmeettiseen keskiarvoon ja moodilla esiintyvyydeltään yleisim-pään muuttujan arvoon.

Suuret keskiarvot viittaavat siihen, että opettajat ovat kyseisestä väittämästä yleisesti ottaen enemmän samaa kuin eri mieltä. Vastaa-vasti pienet keskiarvot antavat viitteitä siitä, että väittämät eivät vält-tämättä pidä vastaajien mielestä paikkaansa. Pieneen keskihajontaan yhdistettynä pieni keskiarvo tarkoittaa sitä, että opettajat sulkevat kyseisen väittämän kohtuullisen yhtenäisesti pois tutkimuksen koh-teena olleen perustehtävän piiristä. Molemmissa tapauksissa kyse on useimmille opettajille yhteisestä näkemyksestä.

Edellä esitettyyn viitaten tutkimuksessa keskihajonnaltaan pienet sekä keskiarvoltaan suuret tai pienet väittämät tulkitaan osaksi perus-tehtäväkäsitysten yhteistä olemusta. Aineistoon tutustumisen jälkeen yhteisiä perustehtäväkäsityksiä koskevaksi raja-arvoiksi määritettiin keskihajontojen osalta ≤ 1,1 ja keskiarvojen osalta ≥ 5,7 tai ≤ 2,3.

Vastaavasti osaksi yksilöllisiä käsityksiä asemoituvat keskihajonnaltaan yli 1,1 olevat väittämät. Joissakin tapauksissa yksilöllisten perustehtä-väkäsitysten olemukseen haetaan lisäymmärrystä tarkastelemalla vasta-usten jakaumia, jotka kuvaavat tarkemmin vastavasta-usten sijoittumista ja suhteellisia osuuksia. Tässä suhteessa erityisen mielenkiintoisina pide-tään vastausten keskimmäisiä arvoja, jotka ovat lähtökohtaisesti neut-raaleja.

yhteisiin ja yksilöllisiin perustehtäväkäsityksiin liittyvän kuvailun lisäksi tutkimuksen kyselyaineistoa kuvaillaan tutkimuksessa myös käsitysten rakenteen avulla. Rakenteen tarkastelun avulla tuotetaan

empiiristä tietoa perustehtäväkäsityksistä erotettavissa olevista ulottu-vuuksista. Kyseisen tiedon avulla pyritään edelleen kehittämään tutki-muksessa luotua perustehtävä-mallia tai vastaavasti luomaan kokonaan uusi malli perustehtävän tutkimisen ja jäsentämisen tueksi.

Käsitysten rakenteen hahmottamisessa käytettiin apuna faktori-analyysia. Rakenteen sisältämien ulottuvuuksien välisiä yhteyksiä tar-kastellaan korrelaatiokertoimien sekä regressioanalyysin avulla. Näistä jälkimmäistä kuvataan tarkemmin analyysin selittävän vaiheen yhte-ydessä.

Faktorianalyysi on monimuuttujamenetelmä, jonka käyttö edel-lyttää vähintään välimatka-asteikollisia muuttujia sekä melko suurta aineistoa (N>100). Faktorianalyysin tarkoituksena on muuttujien väli-siä korrelaatioita hyväksikäyttäen päästä useasta havaitusta muuttujasta pienempään määrään ei-havaittuja muuttujia eli faktoreita. Se voidaan tehdä joko pääakseliratkaisuun perustuvana faktorianalyysina tai pää-komponenttianalyysina. Joissakin lähteissä pääkomponenttianalyysi esitellään faktorianalyysin kaltaisena mutta samalla täysin eri moni-muuttujamenetelmänä (ks. Heikkilä 1998). Vastaavasti joidenkin läh-teiden mukaan pääkomponenttianalyysia voidaan käyttää eksplora-tiivisen faktorianalyysin alustavana menetelmänä (Nummenmaa ym.

1997).

Siinä missä pääkomponenttianalyysin kohteena on muuttujien sisältämän kokonaisvaihtelun luonne, tässä tutkimuksessa sovelletta-van pääakselimenetelmään perustusovelletta-van faktoriratkaisun avulla pyri-tään selittämään mahdollisimman paljon muuttujien välistä vaihtelua.

(Tähtinen & Kaljonen 1996, 127–128; Heikkilä 1998, 239.) Pääakse-limenetelmään on tässä tutkimuksessa päädytty siksi, että tavoitteena on selvittää muuttujien välisiä riippuvuuksia ja näin hahmottaa perus-tehtäväkäsitysten sisällöllistä rakennetta.

Toinen toteutusta koskeva ja esiymmärryksen luonteeseen perus-tuva valinta koskee sitä, tehdäänkö faktorianalyysi eksploratiivista vai konfirmatorista faktorimallia käyttäen. Näistä ensin mainittuun on päädytty siksi, että tutkimuksessa ei ole perusteltua asettaa hypotee-sia tulevien faktoreiden määrästä. Tällöin faktorimallin konstruointi ja tulkinnat tehdään pääasiassa aineiston antaman informaation poh-jalta. Myös eksploratiiviset faktorimallit jakautuvat edelleen kahteen ryhmään: ortogonaalisiin malleihin, joissa kaikki faktorit ovat korre-loimattomia, tai vinokulmaisiin, ei-ortogonaalisiin malleihin, joissa

faktorit voivat korreloida keskenään. (Leskinen 1987, 20, 28–29; ks.

Metsämuuronen 2001; Lewis-Beck 1994.)

Faktorinanalyysin toteutuksen aluksi tarkasteltiin sitä, soveltuuko perustehtäväkäsityksiä kuvaavien muuttujien korrelaatiomatriisi fak-torianalyysin pohjaksi. Sekä silmämääräinen korrelaatiomatriisin tar-kastelu, Bartlettin testi (p=0,000) että faktorianalyysin tuottamien rakenteiden hyvä tulkittavuus puolsivat faktorianalyysin suoritta-mista. Koska tutkimuksen aineistossa puuttuvia tietoja oli vähän, fak-torianalyysin osalta puuttuvien tietojen tapauksessa valittiin toimin-tatapa, jossa poistetaan havaintoaineistosta kaikki ne havaintoyksi-köt, joilla on yksikin puuttuva arvo korrelaatiomatriisin muuttujissa (listwise). Tällöin kaikki korrelaatiot lasketaan samojen havaintoyksi-köiden perusteella. Mikäli puutteellisia havaintoyksiköitä on paljon, kyseinen menettelytapa voi pienentää aineistoa tuntuvasti ja samalla muuttaa sen edustavuutta suhteessa alkuperäiseen aineistoon. Muita mahdollisia menettelytapoja olisivat olleet puuttuvan tiedon korvaa-minen keskiarvolla tai muuttujapareittain havaintoyksiköiden poista-minen. (Nummenmaa ym. 1997, 165–166.) Perustehtäväkäsitysten rakennetta tarkasteltaessa faktorianalyysin mukaan otettavia muuttu-jia oli yhteensä 32. yhteisöllisyyttä kuvaavien muuttujien osalta vas-taava luku oli 14.

Lähemmän tarkastelun kohteeksi otettavien faktoriratkaisujen ensisijaisena valinnan perusteena tutkimuksessa oli tulkinnallisuus – tai psykologinen mielekkyys (psychological meaningfulness), kuten Har-man (1967, 23–24) asian ilmaisee. Tulkinnallisuus voidaan nähdä paitsi mahdollisuutena myös eksploratiivisen faktorimallin käytön huomat-tavana ongelmana (Leskinen 1987). Harmanin mukaan tulkinnalli-suuden ohella faktoriratkaisun valinnassa toinen keskeinen, tutkimuk-sessa toissijaiseen asemaan jätetty tekijä on tilastollinen yksinkertai-suus (statistical simplicity), yhteisöllisyyttä kuvaavat muuttujat latau-tuivat varsin selkeästi kahdelle faktorille. Perustehtäväkäsityksiä kuvaa-van rakenteen hahmottaminen oli sen sijaan hieman monisyisempi ja tulkinnaltaan moniulotteisempi prosessi. Tämän vuoksi seuraavaksi kuvataan tarkemmin prosesseista jälkimmäistä.

Monissa faktorianalyysia koskevissa käsikirjoissa esitetään ylei-senä periaatteena, niin sanottuna nyrkkisääntönä (ks. Metsämuuro-nen 2001; Nummenmaa ym. 1997), että ominaisarvoltaan yhden ylit-tävät muuttujat otetaan mukaan faktoriratkaisuun.

Perustehtäväkäsi-tysten osalta tämä olisi tarkoittanut tässä tutkimuksessa yhteensä kym-mentä faktoria (10 faktorin faktorimallin selitysosuus olisi ollut 46 %).

Rakenteen tulkinnan näkökulmasta kymmenen faktorin malli hajosi kuitenkin liikaa. Lisäksi mukana oli useita käytännössä yhdelle väittä-mällä latautuvia faktoreita.

Tulkinnaltaan paremman ratkaisun löytämiseksi faktoreiden koko-naismäärää pienennettiin yksi kerrallaan aina viiden faktorin faktori-malliin saakka. Näistä viimeksi mainittu tulkittiin rakenteen kadot-tavaksi alifaktoroinniksi ja jätettiin näin ollen jatkoanalyysien ulko-puolelle. Samalla selitysosuus laski alle kolmannekseen (33 %). Eri-laisia faktorimalleja tarkasteltiin faktorien määrän lisäksi muuttujien faktorilatausten, ominaisarvojen sekä muuttujan vaihtelua selittävien kommunaliteettien avulla. Varimax-rotaatioon tutkimuksessa päädyt-tiin lähinnä siksi, että sen avulla tuotetun faktoriratkaisun faktorit eivät korreloi keskenään, mikä on jatkotarkastelun (mm. regressioanalyysin) kannalta hyvä asia. Varimax-rotaatiolla pyritään ratkaisuun, jossa muut-tujien lataukset faktoreilla ovat mahdollisimman suuria tai pieniä.

Kuudesta kahdeksaan faktoria sisältävät ja perustehtäväkäsityk-siä kuvaavat faktorimallit olivat sisällöllisesti huomattavan yhtäläiperustehtäväkäsityk-siä.

Lähemmän tarkastelun kohteeksi valitun seitsemän faktorin ratkaisun selitysosuus oli 39 prosenttia. Koska tarkasteltavana oli tutkimusta var-ten laadittu uusi mittari, johon liittyvää aiempaa tutkimustietoa on ollut vähän saatavilla, kyseistä selitysosuutta pidettiin tyydyttävänä.

Seitsemän faktorin malli poikkesi kahdeksan faktorin mallista käy-tännössä siten, että ”Perustehtävän hoitamista ohjaavat tekijät” -sum-mamuuttujaksi nimetylle ulottuvuudelle latautuneet väittämät jakau-tuivat kahdeksan faktorin mallissa kahdelle eri faktorille. Vastaavasti kuuden faktorin malliin verrattuna keskeinen ero oli, että kuuden fak-torin mallissa ulottuvuus ”Varmuus työn tekemisessä” sisältyi ”Työn merkitys” -ulottuvuuden sisään. Koska työn tekemiseen liittyvää var-muutta pidettiin tutkimuksen näkökulmasta keskeisenä tekijänä ja koska perustehtävän hoitamista ohjaavien tekijöiden kahteen eri ulot-tuvuuteen jakaminen ei olisi tuonut tulkinnallisesti merkittävää lisä-arvoa, tutkimuksessa päädyttiin tarkastelemaan seitsemän faktorin rat-kaisua.

Edellä kuvatun perustehtäväkäsityksiin kohdistuvan faktorianalyy-sin lisäksi tutkimuksessa faktorianalyysia sovellettiin yhteisöllisyyttä kuvaavien muuttujien tuottaman tiedon tiivistämiseen.

yhteisölli-syyttä tarkasteltiin tutkimuksessa yhtenä mahdollisena perustehtävä-käsityksiin yhteydessä olevana tekijänä. Näin ollen yhteisöllisyyden tarkastelu asemoituu pääasiassa analyysin selittävään vaiheeseen.

Faktorianalyysin toteutusta ohjaavien keskeisten valintojen suhteen yhteisöllisyyttä kuvaavien muuttujien tarkasteluun sovellettiin edellä kuvattua eli eksploratiivista faktorianalyysia, pääakselimenetelmää ja varimax-rotaatiota. yhteisöllisyyttä kuvaavien muuttujien tapauksessa edellä viitattu ohje, jonka mukaan ominaisarvoltaan yhden ylittävät muuttujat otetaan mukaan faktoriratkaisuun, tuotti kahdesta fakto-rista koostuvan faktorimallin (selitysosuus 38 %). Koska kyseinen rat-kaisu oli myös sisältönsä puolesta tulkittavissa, tutkimuksessa päätet-tiin pysyä kahden mallin ratkaisussa.

Faktorianalyysin tuottaman rakenteen jatkotarkasteluun käytetään tässä tutkimuksessa faktorianalyysin perusteella luotuja summamuut-tujia. Faktoripistemäärien käytön sijaan summamuuttujien muodos-tamiseen päädyttiin niiden konkreettisemman tulkinnan vuoksi. Tut-kimuksessa summamuuttujien muodostaminen perustuu faktoriana-lyysin tuottamaan faktorirakenteeseen sekä faktoreiden sisäisten yhte-neväisyyksien tarkastelemiseen. Sisäisten yhteyhte-neväisyyksien tarkas-telemisen tavoitteena on kuvata sitä, kuinka hyvin kuhunkin fakto-riin sisältyvät väittämät mittaavat samaa asiaa. Tutkimuksessa ratkaisu siitä, onko joitakin tietylle faktorille ensisijaisesti latautuneita väittämiä syytä jättää summamuuttujien muodostamisen ulkopuolelle, perustuu faktoreiden sisällölliseen tulkintaan sekä faktorin sisäisen yhteneväi-syyden tarkasteluun.

Sisäisen yhdenmukaisuuden arvioinnissa tutkimuksessa on käy-tetty cronbachin alfaa ( ), joka on kenties käytetyin sisäisen yhden-mukaisuuden arviointiin liittyvä tunnusluku. Cronbachin alfa laske-taan muuttujien välisten keskimääräisten korrelaatioiden ja väittämien lukumäärän perusteella. Mitä suurempi alfan arvo on, sitä yhtenäi-sempi mittarin voidaan katsoa olevan. Muuttujan summamuuttujan ulkopuolelle jättämiseen on päädytty tapauksessa, jossa kyseisen väit-tämän poisjättäminen parantaa huomattavasti (yli kymmenyksellä) muodostettavan summamuuttujan sisäistä reliabiliteettia. Käytännössä summamuuttujat on muodostettu siten, että kullekin faktorille ensi-sijaisesti latautuneiden väittämien (lukuun ottamatta edellä mainit-tuja ulkopuolelle rajatmainit-tuja väittämiä) saamat arvot on laskettu yhteen ja jaettu summaan sisältyvien väittämien lukumäärällä.

Huomattavaa on, että faktoreiden sisäisen yhdenmukaisuuden arvioiminen on osa summamuuttujien muodostamisen prosessia sekä tutkimuksen reliabiliteetin ja luotettavuuden arvioimista. Faktorei-den sisäisen yhFaktorei-denmukaisuuFaktorei-den tarkastelun tavoitteena on muodostaa käsitys siitä, kuinka sisällöllisesti yhtenäisiä kullekin faktorille latautu-neet väittämät ovat ja samalla siitä, kuinka selkeänä faktorianalyysin avulla hahmotettua rakennetta voidaan pitää.

Summamuuttujien muodostamisen jälkeen käsitysten rakenteen tarkastelua jatketaan rakennemallin ulottuvuuksien eli summamuut-tujien välisten (lineaaristen) yhteyksien tarkastelemisella. yhteyksien osalta apuna käytetään Pearsonin korrelaatiokertoimia ja niiden tilas-tollista merkitsevyyttä. Tilastollisen merkitsevyyden tulkinnassa käy-tetään apuna kahta merkitsevyystasoa (0,5 ja 01). Siihen, mitä kysei-set tasot käytännössä tarkoittavat, palataan yhteyksiä etsivän analy-soinnin kuvauksen (luvussa 5.4.2) sekä tulosten tarkastelun yhtey-dessä (luvussa 8.2).

Pearsonin korrelaatiokerroin on kahden intervalliasteikollisen muuttujan keskinäisen lineaarisen riippuvuuden voimakkuutta ja suuntaa kuvaava tilastollinen tunnusluku (vrt. järjestysasteikollisten muuttujien tarkasteluun soveltuva Spearmanin korrelaatiokerroin).

Sen arvot voivat vaihdella -1 ja +1 välillä; luvun itseisarvo ilmaisee yhteyden voimakkuutta ja etumerkki suuntaa. (Nummenmaa ym.

1997, 154–155; Robson 2002, 420–425.)

yhteyden lineaarisuudella tarkoitetaan, että toisen muuttujan arvon kasvaessa tähän yhteydessä olevan muuttujan arvo kasvaa tai vähenee tietyssä suhteessa. Erona esimerkiksi kausaalisuhteeseen line-aarisen yhteyden perusteella ei voi tehdä syy-seuraussuhteita koskevia päätelmiä. Mikäli kahden muuttujan välillä on kausaalisuhde, niiden välillä on (tietyin edellytyksin) välttämättä myös korrelaatio, mutta toisin päin yhtälö ei päde. Esimerkiksi regressioanalyysi voi liittyä kausaaliseen selittämiseen (ja samalla realismin mukaiseen kausaali-tutkimukseen), mikäli sen avulla pyritään nimenomaan tiettyjä vaiku-tuksia aikaansaavien mekanismien tunnistamiseen. (Töttö 2004). Hie-man yksinkertaistaen voidaan todeta, että kausaalisuuden toteaminen edellyttää tavoitteellista toimintaa (esim. interventiotutkimus). Edellä esitettyyn viitaten korrelaatioiden perusteella voidaan tehdä havain-toja siitä, esiintyvätkö tietyt asiat yhtäaikaisesti, mutta ei siitä, kumpi on syy ja kumpi seuraus.