Koetun hyvinvoinnin mittaaminen. Faktorianalyysilla luotujen yhdistelmämittareiden soveltuvuus koetun hyvinvoinnin mittaamiseen

Transkriptio

1 Koetun hyvinvoinnin mittaaminen Faktorianalyysilla luotujen yhdistelmämittareiden soveltuvuus koetun hyvinvoinnin mittaamiseen Reeta Kankaanpää Pro Gradu tutkielma Sosiologia Itä-Suomen yliopisto Yhteiskuntatieteiden laitos Elokuu 2017

2 ITÄ-SUOMEN YLIOPISTO Tiedekunta Yhteiskuntatieteiden ja kauppatieteiden Laitos Yhteiskuntatieteiden laitos Tekijä KANKAANPÄÄ REETA Työn nimi Koetun hyvinvoinnin mittaaminen: Faktorianalyysilla luotujen yhdistelmämittareiden soveltuvuus koetun hyvinvoinnin mittaamiseen Oppiaine Työn laji Sosiologia Pro gradu -tutkielma Tutkielman ohjaajat professori Pertti Töttö, professori Anna-Maija Castrén ja yliopistotutkija Antti-Jussi Kouvo Aika Sivumäärä Elokuu sivua + 5 sivua liitteitä Tiivistelmä Tutkielman aiheena on hyvinvoinnin kokemuksen mittaaminen faktorianalyysilla rakennettujen yhdistelmämittareiden avulla. Yleisimpiä koetun hyvinvoinnin mittareita ovat yhden kysymyksen elämään tyytyväisyys- ja onnellisuusmittarit, mutta tutkijat kuten Felicia Huppert ja Timothy So (2013) sekä Eduardo Bericat (2014) ovat esittäneet, että koetulla hyvinvoinnilla voi olla muitakin ulottuvuuksia kuin kognitiivinen arvio yleisestä tyytyväisyydestä elämään tai onnellisuudesta. Koetun hyvinvoinnin moniulotteinen luonne pyritään tutkielmassa mallintamaan yhdistelmämittarein, joiden teoreettinen tausta on persoonallisuuspsykologiassa ja mikrososiologiassa. Tutkielmassa kartoitetaan aikaisemman tutkimuskirjallisuuden avulla yleisiä koetun hyvinvoinnin mittareita ja niiden korrelaatteja ja arvioidaan kahden yhdistelmämittarin erilaisia validiteetteja. Tutkielmassa rakennetaan myös kolmas, suomalaiseen aineistoon pohjautuva yhdistelmämittari, jonka etuna on systemaattisen mittausvirheen minimointi hyödyntämällä ajatusta metodifaktoreista. Kolmen yhdistelmämittarin soveltuvuus Suomen, Iso-Britannian ja Espanjan ESS3 aineistoon testataan tutkielmassa ulotteisuuden, konvergenssin ja erotteluvaliditeetin suhteen. Yhdistelmämittareiden kelpoisuutta maiden väliseen vertailuun testataan mittausinvarianssitestin avulla. Myös yhdistelmämittareiden nomologinen validiteetti testataan tutkimalla, kuinka mittarit korreloivat onnellisuuden ja elämään tyytyväisyyden mittareiden kanssa. Lopuksi testataan vielä mittareiden kriteerivaliditeettia rakenneyhtälömallien avulla selvittämällä, kuinka tunnetut koetun hyvinvoinnin selittäjät kykenevät selittämään mittareiden heijastamaa koetun hyvinvoinnin vaihtelua. Tutkielman kokoava johtopäätös on se, että faktorianalyysin tuloksia tulkitessa pitäisi olla varuillaan sen suhteen, että faktorin sisältö ei välttämättä tule muuttujien näennäisestä sisällöllisestä yhteydestä eli validista vaihtelusta vaan voi olla mittaustavan tuottamaa. Asiasanat koettu hyvinvointi, yhdistelmämittarit, validiteetti, mittausvirhe Säilytyspaikka: Itä-Suomen yliopiston kirjasto 1

3 UNIVERSITY OF EASTERN FINLAND Faculty Department Social sciences and business studies Department of social sciences Author KANKAANPÄÄ REETA Title Measuring Subjective Well-Being: Applicability of factor analytic composite indicators for measuring Subjective Well-Being Academic subject Type of thesis Sociology Masters thesis Instructors Pertti Töttö, Anna-Maija Castrén, Antti-Jussi Kouvo Date Pages August annexes (5 pages) Abstract The subject of this thesis is to measure Subjective Well-Being (SWB) with factor analytic composite indicators. The most common SWB indicators measure life satisfaction and happiness unidimensionally, therefore some researchers like Felicia Huppert together with Timothy So (2013), and Eduardo Bericat (2014), have proposed that SWB ought to be measured as multidimensional concept instead of mere cognitive evaluations. Multidimensional SWB will be here reconstructed with composite indicators based on theoretic paradigms derived from personal psychology and microsociology. Thesis represents some well-known SWB indicators, and correlates for SWB based on existing research literature, and evaluates different types of validities of two less known composite indicators. Third composite indicator is constructed using Finnish European Social Survey data. Finnish composite indicator aims to minimize systematic measurement error with the help of method factors. Model fits of these three composite indicators are tested together with tests of dimensionality, convergence and divergence validity. Models are tested for their measurement invariance, and their nomological validity studying how composite indicators correlate with unidimensional indicators. Last, criterion validity is tested using SEM. Concluding result of this thesis is that factor analytic composite indicators should be applied with caution as they may not reflect mere valid variance of SWB but also method based variance, and therefore the variance may contain systematic error. Keywords Subjective Well-Being, composite indicators, validity, measurement error Archive location University of Eastern Finland library 2

4 Sisällysluettelo 1 JOHDANTO KOETTU HYVINVOINTI JA SEN MITTAAMINEN Mistä on puhe Miten mitata teoreettista käsitettä Koettua hyvinvointia mitataan monenlaisin mittarein Yhdistelmämittareiden teoreettinen tausta Kukoistaminen Sosioemotionaalinen hyvinvointi KOETUN HYVINVOINNIN KORRELAATIT Demografiset tekijät Persoonallisuuden piirteet Ajankäyttö, ihmissuhteet ja terveys Asenteet, tavoitteet, sopeutuminen ja vertailu AINEISTO JA MENETELMÄT Aineisto Faktorianalyysi Reliabiliteetti Validiteetti Mittausinvarianssi Koetun hyvinvoinnin indikaattoreina käytetyt muuttujat Sosioemotionaalisen hyvinvoinnin indeksin muuttujat Kukoistamisen indikaattorin muuttujat Muut käytettävät muuttujat Mittareiden alkuperäinen konstruointi Sosioemotionaalisen hyvinvoinnin indeksi Kukoistamisen indikaattori TULOKSET Mittareiden sopivuus ESS 2006 Suomen, Iso-Britannian ja Espanjan aineistoihin Sosioemotionaalisen hyvinvoinnin indeksi Kukoistamisen indikaattori ESS3 Suomen aineiston perusteella muodostettu koetun hyvinvoinnin mittari: Yleisfaktorimalli Mittareiden korrelaatiot yhden kysymyksen mittareihin

5 5.4 Rakenneyhtälömallit ESS3 Suomen aineistolla LOPUKSI LÄHDELUETTELO INTERNETLÄHTEET LIITTEET KUVIOT: Kuva 1 Tutkielman kartta Kuva 2 Bericat n (2014, 619) neljän faktorin, kymmenen muuttujan malli konfirmatorisessa faktorianalyysissa Kuva 3 Sosioemotionaalisen hyvinvoinnin indeksi malli, ESS 2006, Suomen aineisto Kuvio 4 Kukoistamisen indikaattori malli ESS 2006 Suomen aineistolla, jatkuvat muuttujat Kuva 5 Yleisfaktorimalli ESS3 Suomen aineistolla, 12 muuttujaa Kuva 6 Yleisfaktorin rakenneyhtälömalli TAULUKOT: Taulukko 1 Dolanin ym. (2006) vertaamat mittarit Taulukko 2 Tutkielmassa käytettyjen muuttujien kuvailevat tilastolliset tunnusluvut Taulukko 3 Sosioemotionaalisen hyvinvoinnin indeksi mallin sopivuus maittain. Estimaattori: Maximum Likelihood Taulukko 4 Sosioemotionaalisen hyvinvoinnin indeksi mallin mittausinvarianssi Suomen, Iso- Britannian ja Espanjan aineistolla Taulukko 5 Sosioemotionaalisen hyvinvoinnin indeksimallin estimaatit ja selitysasteet Iso-Britannian ja Espanjan aineistoissa Taulukko 6 Kukoistamisen indikaattori mallin sopivuus maittain. Estimaattori: Maximum Likelihood Taulukko 7 Kukoistamisen indikaattori mallin mittausinvarianssi Suomen, Iso-Britannian ja Espanjan aineistolla Taulukko 8 Kukoistamisen indikaattorimallin estimaatit ja selitysasteet Iso-Britannian ja Espanjan aineistoissa Taulukko 9 Yleisfaktorimallin sopivuus maittain. Estimaattori: Maximum Likelihood Taulukko 10 Yleisfaktorimallin mittausinvarianssi Suomen, Iso-Britannian ja Espanjan aineistolla.. 72 Taulukko 11 Yleisfaktorimalli, estimaatit ja selitysasteet Iso-Britannian ja Espanjan aineistoissa Taulukko 12 Yleisfaktorin validiteetti, systemaattinen ja satunnainen mittausvirhe Taulukko 13 Yhdistelmämittareiden korrelaatiot onnellisuuden ja elämään tyytyväisyyden mittareihin Taulukko 14 Standardoidut β-kertoimet kolmelle mallille. Estimaattori: Maximum likelihood Taulukko 15 MGCFA kategorisilla indikaattoreilla, sosioemotionaalisen hyvinvoinnin indeksimalli, WLSMV-estimaattori, mallin sopivuus Taulukko 16 MGCFA, sosioemotionaalisen hyvinvoinnin indeksimalli, kategoristen indikaattorien standardoidut estimaatit ja selitysasteet

6 Taulukko 17 MGCFA kategorisilla indikaattoreilla, kukoistamisen indikaattorimalli, WLSMVestimaattori, mallin sopivuus Taulukko 18 MGCFA, kukoistamisen indikaattorimalli, kategoristen indikaattorien standardoidut estimaatit ja selitysasteet Taulukko 19 MGCFA kategorisilla indikaattoreilla, Yleisfaktorimalli, WLSMV-estimaattori, mallin sopivuus Taulukko 20 MGCFA, yleisfaktorimalli, kategoristen indikaattorien standardoidut estimaatit ja selitysasteet Taulukko 21 MGCFA kvantitatiivisilla indikaattoreilla, sosioemotionaalisen hyvinvoinnin indeksimalli, estimaattori MLR, mallin sopivuus Taulukko 22 MGCFA, sosioemotionaalisen hyvinvoinnin indeksimalli, kvantitatiivisten indikaattorien standardoidut estimaatit ja selitysasteet Taulukko 23 MGCFA kvantitatiivisilla indikaattoreilla, kukoistamisen indikaattorimalli, MLRestimaattori, mallin sopivuus Taulukko 24 MGCFA, kukoistamisen indikaattorimalli, kvantitatiivisten indikaattorien standardoidut estimaatit ja selitysasteet Taulukko 25 MGCFA kvantitatiivisilla indikaattoreilla, Yleisfaktorimalli, MLR-estimaattori, mallin sopivuus Taulukko 26 MGCFA, Yleisfaktorimalli, kvantitatiivisten indikaattorien standardoidut estimaatit ja selitysasteet

7 1 JOHDANTO Maaliskuussa 2017 MTV3 uutisoi Suomen olevan maailman viidenneksi onnellisin maa. Yhdistyneiden Kansakuntien julkaiseman Maailman onnellisuusraportin (World Happiness report 2017) mukaan Norja on maailman onnellisin ja kärkiviisikkoon kuuluvat vielä Suomen lisäksi Tanska, Islanti ja Sveitsi. Viiden maan 95% luottamusvälit osuvat päällekkäin, eikä eroja siten voida pitää merkitsevinä, joten Suomea voi perustellusti nimittää yhdeksi onnellisimmista maista maailmassa. Kesäkuussa 2017 Yleisradio uutisoi suomalaisten elämänlaadun olevan toiseksi parasta maailmassa. Tällä kertaa mittarina oli käytetty sosiaalisen kehityksen indeksiä, joka on Social Progress Imperative yhdistyksen tutkijoiden kehittämä. Kuukautta aikaisemmin Yleisradio oli soittanut Kanadaan onnellisuusprofessorille ja kysynyt, miksi kaikista maailman kolkista juuri Pohjoismaat onnistuvat lähes kaikessa. John F. Helliwellin mielestä kaikki se, missä onnellisuudessa ollaan onnistuttu Pohjoismaissa, voidaan toistaa yhtä hyvin missä tahansa. Se ei ole historian määräämää. Kansalaisten ja kansojen hyvinvoinnin kokemukset ovat viime vuosikymmeninä nousseet maiden objektiivisten pärjäämisen mittareiden rinnalle suuntaamaan päätöksentekoa ainakin raporttien ja selontekojen laatimisen tasolla. Kiinnostus hyvinvoinnin kokemusta kohtaan on lisääntynyt etenkin vauraissa valtioissa, joissa tehtyjen hyvinvointimittausten perusteella taloudellinen vauraus ei suoraan ennusta vaurautta esimerkiksi onnellisuudessa. Kesällä 2016 OECD asetti strategiseksi tavoitteekseen määrittää kasvun narratiivi uudelleen ja korostaa aiempaa enemmän ihmisten hyvinvointia. Eurooppalaisten hyvinvoinnista vuodesta 2001 dataa keränneen European Social Surveyn aineistot ovat vapaasti ladattavissa ja analysoitavissa ei-kaupalliseen käyttöön. Vuosina 2006 ja 2012 on kyselyyn sisällytetty erityinen henkilökohtaista ja sosiaalista hyvinvointia käsittelevä kysymysosio ja niistä saatu data ovat jopa innoittaneet brittiläistä New Economics Foundation (NEF) ajatuspajaa luomaan yhteistyössä European Social Surveyn ja University of Cambridgen alaisen hyvinvointi-instituutin kanssa National Accounts of Well-being sivuston, johon on kerätty kattavasti tietoa eurooppalaisten elämänlaadusta ja eri hyvinvoinnin ulottuvuuksista. Sivuston mukaan tarkoituksena on mitata sitä, mikä tekee elämästä elämisen arvoista. Maailman onnellisuusraportti, sosiaalisen kehityksen indeksi ja NEF:in sivusto kertovat samansuuntaista viestiä hyvinvoinnin jakautumisesta ja hyvinvointiin kytkeytyvistä tekijöistä mutta 6

8 kukin niistä määrittelee hyvinvoinnin hieman eri sävyin. Kun sukeltaa syvemmälle hyvinvoinnin ja tarkemmin sanottuna koetun hyvinvoinnin tutkimuksen kentällä, huomaa nopeasti miten monenkirjava ala on ja minkälaisia visaisia kysymyksiä koetun hyvinvoinnin mittaamiseen sisältyy. Tutkielman ytimessä on kysymys siitä, miten koettua hyvinvointia olisi hyvä mitata. Tähän vastaaminen edellyttää ensinnäkin sen selvittämistä, mikä on hyvän mittarin määritelmä. Minkä tahansa mittarin hyvyys riippuu kahdesta asiasta: sen validiteetista ja reliabiliteetista. Edellinen tarkoittaa mittarin kykyä tuottaa mittaustuloksia, joiden vaihtelu johtuu mitattavan ominaisuuden eikä jonkun muun asian vaihtelusta, ja jälkimmäinen kykyä antaa tarkkoja mittaustuloksia, jotka eivät vaihtele mittauskerrasta ja mittarista toiseen. Hyvässä mittaustuloksessa on mahdollisimman vähän validiteettia alentavaa systemaattista mittausvirhettä ja mahdollisimman vähän reliabiliteettia alentavaa satunnaista mittausvirhettä. Hyvinvoinnin kokemusta mitattaessa asiaa on kysyttävä suoraan heiltä, joiden hyvinvoinnista ollaan kiinnostuneita. Esimerkiksi koettua terveyttä mitataan kysymällä vastaajilta, miten hyväksi he kokevat terveytensä asteikolla 1 (erinomainen), 2 (hyvä), 3 (kohtalainen) ja 4 (huono). Tämän mittarin validiteettia voidaan tutkia vertaamalla sen antamia tuloksia lääkärin arvioon samojen vastaajien terveydentilasta tai seuraamalla heidän myöhempää sairastavuuttaan tai kuolleisuuttaan rekisteritiedoista. Kokemusperäisen subjektiivisen hyvinvoinnin mittarin osalta vastaavaa objektiivista vertailukohtaa on vaikeampi löytää, koska meillä ei ole objektiivisen hyvinvoinnin diagnostiikkaa, jolla voitaisiin laboratoriotestein määrittää, kuinka hyvin kukin meistä voi. Koetun hyvinvoinnin mittareiden validiteettia pitää lähestyä hyvinvoinnin oletettujen syiden ja vaikutusten kautta. Aikaisemman teoreettisen ja empiirisen tutkimuksen nojalla on syntynyt jonkinlainen käsitys siitä, mitkä tekijät ovat yhteydessä koetun hyvinvoinnin vaihteluun. Vaikka päättely onkin osittain kehämäinen (koska aikaisempi empiirinen tutkimus on tietysti mitannut hyvinvointia jollain mittarilla), voidaan hyvänä koetun hyvinvoinnin mittarina pitää sellaista, joka korreloi mahdollisimman vahvasti niiden tekijöiden kanssa, joiden kanssa sen aikaisemman tutkimuksen ja teoreettisten argumenttien valossa tulisi olla jonkinlaisessa yhteydessä. Tutkielman ensimmäisenä tehtävänä on (1) kartoittaa aikaisemman tutkimuskirjallisuuden avulla tärkeimmät tekijät, joiden on havaittu olevan yhteydessä koetun hyvinvoinnin vaihteluun yksilöiden ja maiden välillä. Tällaiset tekijät voivat usein olla sekä koetun hyvinvoinnin syitä, että sen vaikutuksia, mutta tässä tutkielmassa kysymys kausaliteetin suunnasta sivuutetaan lähinnä tutkielman rajalliseen pituuteen liittyvistä syistä ja kaikkia tekijöitä tarkastellaan koetun hyvinvoinnin vaihtelun tilastollisina selittäjinä. Varsin vakiintuneesti koettua hyvinvointia mitataan yhdellä kysymyksellä. Vastaajaa pyydetään joko arvioimaan elämäänsä kokonaisuutena tai senhetkistä onnellisuuttaan asteikolla Yhden 7

9 kysymyksen mittareiden etuna on validiteetin arvioinnin periaatteellinen helppous. Jos vastaajat ymmärtävät onnellisuuden sekä tarjotun asteikon samalla tavalla ja vastaavat vähättelemättä tai liioittelematta, onnellisuutta koskeva kysymys mittaa onnellisuutta. Sen sijaan kysymys, kuinka älykäs olet, ei monestakaan syystä ole hyvä älykkyyden mittari. Yksi syy on se, että älykkyys ajatellaan ominaisuudeksi, jossa on useita ulottuvuuksia, joita pitää mitata kullekin sopivimmalla tavalla. Koettu hyvinvointikin voidaan ajatella moniulotteiseksi asiaksi, jolloin sen mittaamiseen tarvitaan useita kysymyksiä. Toinen peruste useamman kysymyksen käytölle on mittauksen reliabiliteetin paraneminen. Jos yksiulotteista ominaisuutta mitataan useammalla rinnakkaismittarilla, tuottaa näiden summa yksittäistä mittausta tarkemman tuloksen, mistä puolestaan seuraa, että mittarin tilastolliset yhteydet muiden muuttujien kanssa ovat vahvempia, koska tuloksessa on vähemmän satunnaista kohinaa. Espanjalainen sosiologi Eduardo Bericat julkaisi vuonna 2014 tutkimuksensa moniulotteisen koetun hyvinvoinnin mittarista nimeltä sosioemotionaalisen hyvinvoinnin indeksi. Puoli vuotta aikaisemmin Cambridgen yliopistossa työskennellyt psykologian emeritaprofessori Felicia Huppert (2013) yhdessä psykologi Timothy T. C. Son kanssa julkaisivat tutkimuksensa moniulotteisen koetun hyvinvoinnin mittarista nimeltä kukoistamisen indikaattori. Näistä kokeellisista koetun hyvinvoinnin mittareista on rakentunut pohja tälle tutkielmalle. Sosioemotionaalisen hyvinvoinnin indeksi ja kukoistamisen indikaattori ovat käytännöllisiä esimerkkejä yhdistelmämittareista. Bericat (2014) ja Huppert ja So (2013) raportoivat tutkimuksensa melko kattavasti. Kumpikin mittari on rakennettu helposti käyttöön saatavalla ESS3 aineistolla, mutta mittareiden ominaisuuksia kuten reliabiliteettia ja validiteettia ei ole vielä systemaattisesti vertailtu. Tutkielman toinen tehtävä on (2) vertailla kahden yhdistelmämittarin erilaisia validiteetin muotoja a) rakennevaliditeetin, b) mittausinvarianssin ja c) nomologisen validiteetin perusteella. Yhdistelmämittareiden reliabiliteettitarkastelu on kätevintä suorittaa suoraan indikaattorien selitysasteiden tarkasteluna. Rakennevaliditeettia tarkastellaan tutkielmassa Mikko Ketokiven (2015) käyttämän metodin mukaisesti ulotteisuustestin, konvergenssin ja erotteluvaliditeetin avulla. Mittausinvarianssi tarkoittaa mittamallin ryhmien välistä vertailukelpoisuutta eli tutkielman tapauksessa vertailukelpoisuutta eri maiden välillä. Voidakseen verrata eri maista saatuja tuloksia tutkijan on tarkistettava mallin sisältämien parametrien invarianttisuus eli muuttumattomuus eri aineistojen välillä. Mikäli invarianssia ei voida taata, mallin tulokset poikkeavat esimerkiksi painotuksiltaan niin paljon, ettei niitä voi perustellusti verrata toisiinsa. Tarkemmin rajattuna tutkielmassa keskitytään metrisen ja skalaarisen invarianssin testaamiseen. Tutkielmassa tarkasteltavat aineistot on valikoitu mallien kotimaiden mukaisesti eli mukaan on otettu Suomen, Espanjan ja Iso- Britannian ESS 2006 otokset. 8

10 Kahden moniulotteisen mittarin testaaminen herätti työn touhussa kiinnostuksen systemaattisen mittausvirheen lähempään tarkasteluun. Analyyseissa toistuvien kummastuttavien tulosten seurauksena syntyi ajatus kolmannesta koetun hyvinvoinnin mittamallista, jossa hyödynnetään 1980-luvun lopulla esitettyä ajatusta metodifaktorista. Tämän tuloksena muotoutui tutkielmalle kolmas tehtävä: 3) rakentaa testattaville mittareille vertailukelpoinen kolmas malli ja testata sen sopivuus aineistoihin. Kolmas koetun hyvinvoinnin malli koostuu yksiulotteisesta koetusta hyvinvoinnista, jossa metodifaktoreiden avulla pyritään vakioimaan systemaattisen mittausvirheen vaikutus tuloksiin. Tutkielman loppupuolella testataan vielä mallien kriteerivaliditeettia tunnetuimpien koetun hyvinvoinnin selittäjien avulla. Kriteerivaliditeetin kysymyksenä on, miten aikaisemman tutkimuksen havaitsemat vahvimmat koetun hyvinvoinnin sosiologiset selittäjät kykenevät ennustamaan tarkasteltavien mallien varianssia. Tämä on tutkielman neljäs (4) tutkimustehtävä. Kuvioon 1 on koottu tutkielman perusajatukset eräänlaiseksi käsitekartaksi. Ajatuspolku alkaa koetusta hyvinvoinnista ja haarautuu tarpeen vaatiessa, mutta polut johtavat kolmeen mittamalliin ja niitä koskevaan tutkimusanalyysiin. Kuvaa voi käyttää karttana tutkielmaa lukiessa ja se auttaa hahmottamaan tutkielman läpi kantavaa ajatusketjua. Kuva 1 Tutkielman kartta. 9

11 2 KOETTU HYVINVOINTI JA SEN MITTAAMINEN 2.1 Mistä on puhe Varhaisessa hyvinvointitutkimuksessa tunnetuksi tullut tutkija Warner Wilson (1967, 294) määritteli onnellisimmiksi kaikkein etuoikeutetuimmat yksilöt. Hänen mukaan onnellinen henkilö on nuori, terve, korkeasti koulutettu, hyvätuloinen, ulospäinsuuntautunut, optimistinen, huoleton, uskonnollinen, naimisissa oleva älykäs mies tai nainen, jolla on hyvä itseluottamus, korkea työmoraali ja kohtuulliset tavoitteet. Toinen Wilsonin kuuluisa päätelmä hyvinvointitutkimuksessa oli se, että onnellisuuden ymmärtämisessä ei ole tapahtunut paljonkaan teoreettista kehitystä kahden tuhannen vuoden aikana kreikkalaisten filosofien jälkeen. (Diener 1984, 542.) Wilsonin epäilevä näkemys edistymisestä ei edelleenkään mene täysin pieleen tutkimusta on kertynyt valtava määrä mutta onnellisuuteen ja hyvinvointiin liittyvistä tutkimuskysymyksistä kiistellään edelleen. Kolmekymmentä vuotta Wilsonin artikkelin jälkeen Diener, Suh, Lucas ja Smith (1999) kirjoittivat hyvinvointitutkimuksen saavutuksia kokoavan artikkelin Subjective Well-Being: Three Decades of Progress, jossa he kartoittavat kattavasti tutkimuskentän nykyistä tilannetta ja suuntaa, joka sen tulisi ottaa 2000-luvulla. Diener on vuosikymmenten aikana julkaissut aiheesta satoja tekstejä ja hänen artikkelinsa Subjective Well-Being vuodelta 1984 on yksi alan kulmakivistä. Diener ym. (1999) viittaavat Wilsonin esittämiin koetun hyvinvoinnin vaikuttimiin ja pohtivat moderneja koetun hyvinvoinnin teorioita, joissa painottuvat luonteenlaadun vaikuttimet, sopeutuminen, tavoitteet ja elämänhallinnan strategiat. Heidän mukaan seuraavaksi tutkimuksen tulisi keskittyä psykologisten faktoreiden ja elämäntilanteiden interaktioihin koetun hyvinvoinnin tuottamisessa sekä ymmärtämään onnellisuuteen johtavia kausaaliketjuja ja prosesseja, jotka vaikuttavat tilanteisiin sopeutumiseen. Tutkimuksen tulisi myös kehittää teorioita, joilla voi selittää, miksi tietyt muuttujat vaikuttavat eri tavoin koetun hyvinvoinnin eri komponentteihin, kuten elämään tyytyväisyyteen sekä positiivisiin ja negatiivisiin affekteihin. Varhaisessa alan tutkimuksessa on tarkasteltu paljon demografisten tekijöiden, kuten sosioekonomisen statuksen ja avioliiton, vaikutusta koettuun hyvinvointiin. Toinen merkittävästi tutkijoita kiinnostanut koettuun hyvinvointiin vaikuttava tekijä on mielenterveys. Myös persoonallisuuden vaikutusta on 10

12 tutkittu paljon. (Diener, Oishi & Lucas 2003, ) Koetun hyvinvoinnin tutkijat kuitenkin uskovat, että tällaiset sosiaaliset indikaattorit eivät ole ainoita elämänlaatua määrittäviä tekijöitä. Ihmiset nimittäin reagoivat eri tavoin samanlaisiin elämäntilanteisiin ja arvioivat olosuhteita omien odotusten, arvojen ja aiempien kokemusten perusteella. Silti ei tulisi ajatella, että koettu hyvinvointi olisi ainoa hyvän elämän ainesosa. (Diener ym. 1999, 277.) Diener (1984, ) nimeää koetun hyvinvoinnin tutkimukselle kolme tunnistettavaa piirrettä. Ensinnäkin se nojaa yksilön kokemukseen. Koetun hyvinvoinnin määritelmä poikkeaa täten elinoloihin liittyvistä havaittavista vaikuttimista, kuten terveydestä tai taloudellisesta vauraudesta. Toiseksi siinä kiinnitetään huomiota positiivisten ominaisuuksien mittauksiin. Kyse ei ole pelkästään negatiivisten tekijöiden poissaolosta, kuten mielenterveyden häiriöiden puuttumisesta. Kolmanneksi koetun hyvinvoinnin mittaukset tyypillisesti sisältävät kattavan arvioinnin kaikista yksilön elämän näkökulmista. Kyse on Dienerin mukaan yksilön elämän kokonaisarvioinnista yksittäisten vaikuttimien sijaan. Daniel Kahneman (Kahneman & Riis 2005) erottaa toisistaan koetun ja arvioidun hyvinvoinnin. Aikaisemmissa tutkimuksissaan (esim. Redelmeier & Kahneman 1996; Fredrickson & Kahneman 1993; Schreiber & Kahneman 2000) Kahneman on muun muassa esitellyt niin sanotun peak-end säännön, jonka mukaan ajanjaksot arvioidaan niiden huippukohdan tai viimeisimmän tuntemuksen perusteella. Kestoa ei sen sijaan huomioida (duration neglect). Peak-end säännön perusteella esimerkiksi elämään tyytyväisyys- ja onnellisuusarviointeja ei välttämättä voida pitää keskiarvoina yksilön hyvinvoinnista. Koetulla hyvinvoinnilla Kahneman ja Riis (2005, 287) viittaavat hetkellisten, affektiivisten tilojen raportoituihin kokemuksiin tarkastellulla ajanjaksolla. Arvioitu hyvinvointi taas sisältää globaalit, subjektiiviset arviot omasta elämästä samalla ajanjaksolla. Nämä kaksi komponenttia ovat yhteydessä toisiinsa, mutta ovat silti käsitteellisesti ja empiirisesti erillisiä. Koetun ja arvioidun hyvinvoinnin erottaminen toisistaan on tärkeää etenkin silloin, kun niillä voi olla erilaiset seuraukset. Kahneman ja Riis viittaavat esimerkiksi Michael Marmotin (2004) tuloksiin statusahdistuksesta, kuinka negatiivisten affektien kokemukset voivat suoraan vaikuttaa terveyteen. Toisaalta päätös hakeutua terapiaan tai avioero voi olla suora seuraus arvioidusta elämäntilanteesta ilman suoraa yhteyttä yksilön affektiiviseen tilaan. Kahneman ja Riis (2005) kyseenalaistavat globaalien elämääntyytyväisyys-arviointien ja koetun hyvinvoinnin oletetun yhdenmukaisuuden. He käyttävät esimerkkinä Yhdysvaltojen ja Ranskan välistä eroa elämään tyytyväisyydessä; sen perusteella ranskalaisten keskimääräinen elämään tyytyväisyys on samalla tasolla kuin yhdysvaltalaisten työttömien elämään tyytyväisyys. Todennäköisesti syynä ranskalaisten ja yhdysvaltalaisten keskimääräisen elämään tyytyväisyyden eroon on kuitenkin erilainen vastaustapa. On mahdollista, että Ranskassa arvioidaan kriittisemmin elämään tyytyväisyyttä mutta 11

13 koetaan toisaalta enemmän positiivisia tunteita kuin Yhdysvalloissa. (Ks. Kahneman ym. 2005, ) Jos kulttuuriset erot säätelevät tyytyväisyyttä mutta eivät koettua affektiivista hyvinvointia, erot tyytyväisyydessä ovat toki kiinnostavia ja merkittäviä, mutta koettua hyvinvointia olisi silloin parempi mitata affektiivisen kokemuksen eikä tyytyväisyyden mittarilla. Toisaalta maan politiikan kontekstissa vaihtelu tyytyväisyysarvioinneissa voi olla paljon merkittävämpää kuin vaihtelu todellisessa kokemuksessa. Vaikka jako koettuun ja arvioituun hyvinvointiin monimutkaistaa hyvinvoinnin tutkimusta, Kahneman ja Riis (2005, 300) kehottavat silti ottamaan huomioon monimutkaisuuden, koska sen myöntäminen voi olla hyödyllistä tutkijalle. Paul Dolan, Tessa Peasgood ja Mathew White (2006) ovat laatineet Yhdistyneen Kuningaskunnan ympäristöstä ja maataloudesta vastaavalle osastolle (Defra) tyhjentävän katsauksen tutkimuksesta, joka käsittelee yksilöiden henkilökohtaiseen hyvinvointiin vaikuttavia tekijöitä. Katsauksessa Dolan ym. esittelevät käsitteellisiä ja operationaalisia tapoja määrittää hyvinvointia ja erityisesti hyvinvoinnin kokemuksellista ulottuvuutta. Katsauksessa eritellyt hyvinvoinnin määritelmät ja niiden pohjalta rakennetut hyvinvoinnin mittarit muodostavat taustan, jota vasten tässä tutkielmassa tarkasteltavia mittareita voi peilata. Dolan ym. (2006) mainitsevat viisi yleisintä lähestymistapaa määritellä henkilökohtainen hyvinvointi. Ensinnäkin hyvinvoinnin voi nähdä koostuvan perustarpeiden täyttämisestä. Muun muassa John Rawls (1971) on koonnut niin kutsutun objektiivisen listan siitä, mikä on välttämätöntä yksilön hyvinvoinnin kannalta. Myös Ryanin ja Decin (2000) itsemääräytymisteoria asettaa hyvinvoinnille kolme psykologista tarvetta: autonomian, kilpailukyvyn ja kuuluvuuden. Objektiiviset listat ovat läheisessä suhteessa preferenssien tyydyttämisen näkökulmaan. Tämä etenkin taloustieteissä tuttu näkökulma korostaa yksilön tarvetta tyydyttää preferenssejään tai mieltymyksiään kuluttamalla hyödykkeitä. Kolmantena Dolan ym. (2006) mainitsevat Ryffin ja Keyesin (1995) kehittämän psykologisen hyvinvoinnin teorian, joka määrittelee hyvinvoinnin kukoistamisen käsitteen avulla. Kukoistaakseen yksilön potentiaalin tulee ilmentyä autonomiana, henkilökohtaisena kasvuna, itsehyväksyntänä, elämän tarkoituksellisuutena, ympäristönhallintana (kykynä hyödyntää ympäristön suomia mahdollisuuksia) ja positiivisina suhteina toisiin. Näiden kriteerien täyttyessä ihminen voi kukoistaa. Perustarpeet kuten suoja ja ravinto ovat kukoistamisen edellytyksiä vain siinä määrin, miten ne mahdollistavat yksilön psykologisen toimintakyvyn. Dolan ym. huomauttavat, ettei kukoistamista ole onnistuttu toistaiseksi (vuoteen 2006 mennessä) mittaamaan kunnolla. Tässä tutkielmassa tarkastellaan lähemmin kukoistamisen ja psykologisen hyvinvoinnin teorian pohjalta rakennettua hyvinvoinnin mittaria. Neljäs lähestymistapa, hedoninen hyvinvointi, korostaa mielihyvää. Hedonisessa näkökulmassa painottuu etenkin yksilön positiivisten tunteiden määrä ja negatiivisten tunteiden poissaolo. Viidentenä lähestymistapana on arvioitava hyvinvointi eli kognitiiviset arvioinnit koetusta hyvinvoinnista, joista 12

14 yleisin on Dienerin (1985) kehittämä yleinen elämään tyytyväisyys. Hyvinvoinnin eri määritelmällisistä lähestymistavoista voi tehdä päätelmän, että perusteltavissa olevia näkökulmia on monia ja uusille teoreettisille lähestymistavoille ja metodologisille operationalisoinneille on edelleen tilaa. 2.2 Miten mitata teoreettista käsitettä Metsämuurosen (2009, 53, 67) mukaan tutkimuksen luotettavuus perustuu mittareiden luotettavuuteen. Mittarin luotettavuus puolestaan on sama kuin käsitteiden operationalisoinnin onnistuminen. Mittarilla voidaan tarkoittaa niin yksittäistä testiä kuin suuremmasta mittaristosta tehtyä osamittaria. Mittarin käytön perusajatus on pyrkimys havainnoida ilmiötä mahdollisimman objektiivisesti. Onnellisuus tietokannan (World Database of Happiness) perustanut tutkija Ruut Veenhoven (esim. 2000) kannattaa enemmän yksinkertaisia onnellisuusmittauksia kuin tarkkaan rajattuja koetun hyvinvoinnin mittauksia. Hän on muun muassa vaatinut hyvinvointiin liittyvien käsitteiden tarkentamista. Veenhoven esittää, että elämänlaadun, hyvinvoinnin ja onnellisuuden käsitteet ovat ongelmallisia, koska ne eivät ole yksiselitteisiä. Joskus niitä käytetään kaiken hyvän sateenvarjokäsitteinä ja toisinaan niille annetaan tietty arvo. Käsitteiden kattavuudesta vallitsee erimielisyys. Laaja määritelmä vaikeuttaa mittaamista ja käsitteiden määritelmien rajaaminen synnyttää uusia alakäsitteitä. Eritelläkseen elämänlaadun, hyvinvoinnin ja onnellisuuden arvioinnin päämääriä on selvitettävä mitä arvioidaan ja millä asteikolla. Elämänlaadun tapauksessa arvioinnin kohde on yleensä yksilön elämä. Arvioinnin kohteena voi olla myös jonkin ryhmän tai koko ihmiskunnan keskimääräinen elämänlaatu. Elämänlaatua voidaan arvioida myös muilla kuin ihmisillä, kuten ekosysteemillä. Käsitteillä hyvinvointi ja onnellisuus voidaan arvioida myös elottomia, abstrakteja asioita kuten sosiaalisia järjestelmiä. Veenhoven (2000) rajaa arviointinsa ihmisyksilöiden elämän arviointiin. Elämänlaadun erilaiset ulottuvuudet (engl. qualities) on myös määriteltävä. Tämän takia on tarkasteltava erilaisia hyviä. Perinteisesti erotellaan toisistaan subjektiivinen ja objektiivinen hyvinvointi. Edeltävä viittaa itsearviointiin sisäisesti määritellyin kriteerein. Jälkimmäinen viittaa hyvän elämän mahdollistaviin elinolosuhteisiin, jotka ovat ulkopuolisen määritettävissä. Nämä ulottuvuudet eivät välttämättä vastaa toisiaan. (Veenhoven 2000, 3 4.) Siirryttäessä Veenhovenin kriittisistä huomioista käytännönläheisempään käsitteiden operationalisointiin voi apuna käyttää Dolanin ym. (2006) mainitsemia teemoja. Dolan ym. nimittäin kiinnittävät henkilökohtaisen hyvinvoinnin operationalisoinnissa huomiota seitsemään teemaan, joiden 13

15 avulla voi tarkentaa teoreettista käsitystä menetelmällisillä määritelmillä. Ensinnäkin tutkimuksissa käytettävä aikakehys saattaa vaihdella. Joissakin tutkimuksissa kysytään yksilön yleistä kokemusta hyvinvoinnista, mikä saattaa käsittää koko elämän mittaisen keskiarvon siitä, miltä nyt tuntuu. Toisissa tutkimuksissa saatetaan kysyä hyvinvointia hyvinkin tarkoissa aikaraameissa kuten kuluneen päivän tai viikon aikana. Myös erilaiset vertailukohdat tuottavat erilaisia tuloksia. Kaksi muuten samanlaista mittausta voivat tuottaa erilaiset tulokset riippuen siitä, onko vastaajaa pyydetty vertaamaan tyytyväisyyttään muihin perheenjäseniin tai vaikka muihin kotimaansa kansalaisiin. Vertailut voivat vaihdella sosiaalisesti, ajallisesti ja myös odotuksellisesti. Yksilön odotukset omasta hyvinvoinnistaan vaikuttavat hänen arvioonsa. Kolmanneksi tulisi kiinnittää huomiota mittausten herkkyyteen. Sillä Dolan ym. (2006, 17) viittaavat mittarin kykyyn erotella hyvinvoinnin eri tiloja. Mittaamiseen käytettävä asteikko ja ulottuvuuksien määrä vaikuttavat mittarin herkkyyteen. Toisaalta yliherkkä mittari voi korostaa myös niin kutsuttua merkityksetöntä vaihtelua yksilön hyvinvoinnissa. Isoilla aineistoilla tehtävissä analyyseissa myös vähämerkityksiset erot saattavat nousta tarpeettomasti esiin. Mittarin herkkyydellä pyritään välttämään niin sanottuja katto- ja lattiaefektejä eli sitä, että mittari ei kykenisi riittävästi havaitsemaan asteikon ääripäihin sijoittuvaa vaihtelua. Dolan ym. (2006) kiinnittävät huomiota mittareiden reliabiliteettiin ja muistuttavat, että herkkyys ja reliabiliteetti on mahdotonta saavuttaa yhtä aikaa ja yleensä toisesta on tingittävä toisen kustannuksella. Viidenneksi Dolan ym. mainitsevat kardinaliteetin. Sillä he tarkoittavat mitattavien arvojen välimatkojen vertailtavuutta. Kardinaliteetin saavuttaminen edellyttäisi sitä, että esimerkiksi seitsenasteikkoisella elämään tyytyväisyyden mittarilla arvojen kaksi ja kuusi välinen ero näkyisi hyvinvoinnissa kaksinkertaisena erona kuin arvojen kaksi ja neljä välinen ero. Kysymys on tällöin nimenomaan välimatka-asteikollisen mittauksen eduista verrattuna järjestysasteikolliseen mittaukseen. Esimerkiksi tässä tutkielmassa tarkasteltavat mittarit on kehitetty käyttäen välimatka-asteikollisia tuloksia, vaikka Likert-asteikolliset mittaukset eivät suoranaisesti kuvaa arvojen välimatkojen yhtäsuuruutta. Tutkielman liitteistä löytyvien taulukoiden avulla voi verrata kategorisin muuttujin analysoitujen mittareiden tuloksia tutkielman varsinaisiin, jatkuva-asteikkoisten muuttujien avulla laskettuihin tuloksiin. Dolan ym. (2006) tarkastelevat myös vastausten vertailtavuutta eri vastaajien kesken. Vastaajien välinen vertailtavuus edellyttää, että vastaaja A tarkoittaa antamallaan arvolla 7 samaa kuin vastaaja B tarkoittaa antamallaan arvolla 7. Vertailtavuutta voisi testata tarkastelemalla rinnakkain itsearviointeja ja läheisten yksilöstä tekemiä arviointeja, mutta suurin osa koetun tai henkilökohtaisen hyvinvoinnin mittareista kattaa vain itsearviointeja. Mikäli ei ole oletettavissa ryvästynyttä vaihtelua asteikon käytössä, ryhmien välisiä eroja voidaan pitää mielekkäinä. Dolanin ym. huomio 14

16 vertailtavuudesta on tärkeä ja korostaa myös tässä tutkielmassa tarkasteltavan mittausinvarianssin merkitystä. Mittausinvarianssitestillä pyritään varmistumaan tulosten vertailukelpoisuudesta. Lopuksi Dolan ym. (2006) korostavat tulosten merkityksellisyyttä päätöksenteolle. Hyvinvoinnin mittausten tulisi olla käytännöllisiä ja päätöksentekoa ohjaavia. Mittarin tulisi myös olla kustannustehokas. Datan tulee olla ajankohtainen ja otoksen on oltava populaatiota edustava. Dolan ym. hyödyntävät yllä mainittuja tarkastelukehyksiä vertaillessaan erilaisia hyvinvoinnin mittareita katsauksessaan. Myös tässä tutkielmassa esitettäviä mittareita on hyödyllistä arvioida noiden tarkastelukehysten rajaamassa valossa. Siinä missä Dolan ym. (2006) puhuvat mittarin herkkyyden ja reliabiliteetin merkityksestä, tässä tutkielmassa puhutaan mittareiden validiteetista ja reliabiliteetista. Tutkielmassa esiteltäviä mittamalleja ei vielä ole sellaisenaan sovellettu jatkotutkimuksissa vaan ensin on aiheellista tarkastella niiden kykyä mitata sitä, mistä ollaan kiinnostuneita, ja kykyä tuottaa periaatteessa toistettavissa olevia tuloksia. Tutkielmassa reliabiliteettia käsitellään yleistettävyysteorian näkemysten mukaisesti yhtenä validiteetin osana ja siksi reliabiliteetin arviointiin hyödynnetään pääasiassa indikaattorien selitysasteita. 2.3 Koettua hyvinvointia mitataan monenlaisin mittarein Dolan ym. (2006) esittelevät katsauksessaan erilaisia henkilökohtaisen hyvinvoinnin mittareita, joista kukin korostaa hieman erilaista tapaa kuvata yksilön hyvinvointia. Yksilön hyvinvointia voidaan lähestyä pienen mutkan kautta esimerkiksi tarkastelemalla yksilön tai kotitalouden vuosittaisia tai kuukausittaisia tuloja. Tulojen suuruus määrittää nimittäin yksilön mahdollisuuksia täyttää tarpeitaan ja tyydyttää mieltymyksiään. Varsinkin bruttokansantuotteen suuruutta on aiemmin käytetty kansakunnan hyvinvoinnin mittarina mutta se jättää huomiotta esimerkiksi julkisen rahoituksen vaikutukset yksilön hyvinvointiin. Toinen epäsuora tapa arvioida yksilön hyvinvointia on määrittää terveysarvioinneilla yksilön laadukkaiden elinvuosien määrä (Quality-adjusted life years, QALY). Kukoistamista on mitannut ainakin Ryff (1989) psykologisen hyvinvoinnin asteikolla, joka koostuu 120 kysymyksestä, kuudessa eri osiossa on kussakin 20 kysymystä. Mittarin lyhennettyä versiota on käytetty myös yhdysvaltalaisessa tutkimuksessa Midlife in the US study (MIDUS). Kukoistamisen mittaamiseen Dolan ym. lukevat kuuluvaksi myös onnellisuuden mittarin (Orientation to Happiness Scale, Peterson et al. 2005), jossa hyvän elämän ajatellaan koostuvan kolmesta erilaisesta ulottuvuudesta miellyttävästä, merkityksellisestä ja sitovasta elämästä. Ulottuvuudet rakentuvat 15

17 Ryffin (1989) psykologisen hyvinvoinnin ja Csíkszentmihalyin (1990) flow n teorioiden varaan. 18 kysymyksen mittaria on hyödynnetty sadoille ihmisille tehtävissä onnellisuuskyselyissä. Hedonisista kuvauksista Dolan ym. (2006) mainitsevat positiivisten ja negatiivisten affektien (PANAS) mittarin, jonka kehittivät Watson, Clark ja Tellegen (1988). Tarkoituksena on kysyä vastaajien kokemia tunnetiloja eri ajanjaksoilla. Toinen tunnetiloja mittaava mittari on Kammannin ja Flettin ( ; ref. Dolan 2006) Uudessa-Seelannissa kehittämä Affectometer 2, jolla on tarkoitus tarkkailla hyvinvoinnin vaihteluita kuluvalla ajanjaksolla. Mittari koostuu 40 kysymyksestä ja sitä on sovellettu muun muassa australialaisessa keski-ikäisiä naisia koskevassa pitkittäistutkimuksessa (ks. esim. Dennerstein, Lehert & Guthrie 2002). Kahneman (ks. Kahneman ja Riis 2005) on kehitellyt vaihtoehtoisia menetelmiä mitata koettua hyvinvointia. Yksilöiltä kerätään joko mukana kuljetettavien elektronisten laitteiden avulla satunnaisina hetkinä vastauksia heidän sen hetkisestä mielialastaan ja tuntemuksistaan (Experience-Sampling Method) tai sama tieto kerätään päivän päätteeksi muistelemalla juuri koettuja tunnetiloja (Day Reconstruction Method). Dolan ym. (2006) esittelevätkin kolmannen tarkasteltavan tunteisiin keskittyvän mittarin, joka on Kahnemanin (Kahneman, Krueger, Schkade, Schwarz & Stone 2004) DRM-mittari (Day Reconstruction Method). Kahneman on kerännyt DRM-mittarilla aineistoa yli 2000 naisvastaajalta Yhdysvalloissa ja Ranskassa. Kognitiivista arviointia hyvinvoinnista on kysytty muun muassa viiden kysymyksen elämään tyytyväisyysmittarilla (The Satisfaction with Life Scale, SWLS), jota ovat käyttäneet Diener, Emmons ja Larsen (1985). SWLS- mittari muistuttaa yksiulotteista elämään tyytyväisyyden mittaria, mutta sillä on yhdistelmämittarin luonteen vuoksi korkeampi reliabiliteetti. Yksiulotteista elämään tyytyväisyyttä (LS) kysytään yleensä asteikolla 0 10 mutta vastauksilla on tapana ryvästyä arvojen 6 8 välille. Dolan ym. (2006) mainitsevat myös kolme terveyspainotteista yhdistelmämittaria. Masennusta mittaava Centre for Epidemiological Studies Depression Scale (CES-D) on kehitetty aiemmin validoitujen masennuksen mittareiden pohjalta. CES-D mittarissa painottuu tunteiden merkitys ja siinä kysytään sekä negatiivisia että positiivisia tunteita. Toinen yhdistelmämittari on nimeltään CASP-19 (Hyde, Wiggins, Higgs & Blane 2003), joka on alun perin kehitetty mittaamaan iäkkäiden elämänlaatua Iso-Britanniassa. Mittarissa korostuu tarpeiden täyttämisen näkökulma. Viimeisenä Dolan ym. (2006) mainitsevat terveyskyselyn (General Health Questionnaire, GHQ), jossa tutkitaan etenkin psykologista terveyttä. Mittari koostuu kuudesta positiivisesta ja kuudesta negatiivisesta tunnetilasta ja neliasteikkoisesta vastausvaihtoehdosta, kuinka usein koetut tunnetilat ovat viime viikkoina ilmenneet. Tässä mittarissa käytetään apuna nollapistettä, jonka avulla vastaajat 1 Kammann, R. & Flett, R Affectometer 2: a scale to measure current level of general happiness. Australian Journal of Psychology 82,

18 jaetaan tapauksiin ja normaaleihin yksilöihin ja vastausten avulla peilataan todennäköisyyttä, jolla yksilöllä saattaa olla psyykkinen sairaus. Dolan ym. kiinnittävät huomiota järjestysasteikollisen Likertasteikon puutteellisuuteen määrittää arvoista koottavien summien hienovaraisia eroja, joilla kuitenkin ennustetaan sairauksien todennäköisyyksiä. CES-D ja GHQ -mittareita on osin sovellettu myös tutkielmassa analysoitavan European Social Survey 2006 aineiston rakentamisessa. Taulukko 1 Dolanin ym. (2006) vertaamat mittarit Mittarit: Aikakehys Vertailut Herkkyys Reliabiliteetti Kardinaliteetti Vastausten verrattavuus Tulot QALY vuosittaiset tulot riippuu tutkimuksesta ei vertailua esim. ikäryhmä PWBS ei tarkennettu ei tarkennettu Onnellisuus ei tarkennettu ei tarkennettu PANAS Affectometer 2 esim. kuluneet 30 pv kuluneet 2 viikkoa ei tarkennettu ajallisia vertailuja DRM eilen ei tarkennettu SWLS ei tarkennettu mm. ajallisia vertailuja LS CES-D riippuu tutkimuksesta kuluneen viikon aikana harvoin CASP-19 yleensä vertailu rajoituksiin GHQ kuluneina viikkoina erityisen herkkä vaikea välttää kattoja lattiaefektejä herkkä matala (α <.60) herkkä korkea sisäinen (α >.72) mutta herkkä keinotekoiselle reliabiliteetille positiivinen osio herkempi kuin negatiivinen vaikea arvioida mahdollisesti herkkä kattoefekti rajoittaa vaihtelua ryvästyminen arvoihin 6-8 vaikea testata esim. tulojen logaritmilla hyvä kardinaliteetti pelkillä tuloilla mahdollista verrata korkea (>.80) vaikea arvioida ilman kardinaliteettia ei mahdollista korkea sisäinen (α >.84), uusintatesti (α >.47) korkea (α >.60) ei todisteita korkea (α =.90) korkea uusintatestireliabiliteetti ei herkkä korkea sisäinen (α >.84) vertailu "tavalliseen" kattoefekti rajoittaa vaihtelua herkkä korkea sisäinen (α = ) tyydyttävä sisäinen (α >.60) Käytännöllisyys hyvin käytännöllinen hyvin käytännöllinen ei todisteita ei todisteita kesto n. 5 min. ei todisteita ei todisteita kesto n. 10 min. ei todisteita raportoitu itsearviointien ja kumppanin tekemän arvioinnin korrelaatioita kesto n. 5 min. ei todisteita ei todisteita epäkäytännöllisen pitkä mahdollisesti ei todisteita pitkä (2h) hyvä ei todisteita raportoitu kesto n. 2 min itsearviointien ja kumppanin tekemän arvioinnin korrelaatioita ei tärkeää ei todisteita hyvin käytännöllinen ei tärkeää ei todisteita kesto muutama min. ei todisteita ei todisteita kesto n. 5 min. ei tärkeää ei todisteita kesto muutama min. 17

19 2.4 Yhdistelmämittareiden teoreettinen tausta Koetun hyvinvoinnin moniulotteisen luonteen puolesta ovat argumentoineet muiden muassa Felicia Huppert ja Timothy T. C. So (2013) sekä Eduardo Bericat (2014). He vetoavat kehitettyjen mittareiden tutkimustuloksiin, joiden mukaan esimerkiksi koetun hyvinvoinnin moniulotteinen kukoistamisen indikaattori mittaisi koettua hyvinvointia samalla tavalla kuin vaikkapa elämään tyytyväisyys ja silti kukoistaminen on eri asia kuin elämään tyytyväisyys. Huppert ja So katsovat tämän olevan yksi peruste tarpeelle mitata koettua hyvinvointia myös muilla mittareilla kuin yksiulotteisilla elämään tyytyväisyydellä tai onnellisuudella. Ketokivi (2015) pohtii monimutkaisten teoreettisten käsitteiden operationalisointiin ja empiiriseen mittaamiseen liittyviä kysymyksiä ja suosittelee tosiarvoteoreettisen korrespondenssisäännön hyödyntämistä operationalisoinnin apuna. Tosiarvoteoreettisen tulkinnan mukaan tutkimuksen kohteella oletetaan tietty periaatteessa mitattavissa oleva ominaisuus, mutta tästä ominaisuudesta voidaan saada ainoastaan epäsuoraa ja mahdollisesti moniselitteistä havaintoaineistoa (Keat & Urry 1975). Tosiarvoteoreettinen korrespondenssi voidaan ajatella teoreettisen käsitteen ja empiirisen mittarin kausaaliseksi suhteeksi: jos x = X + e, niin muutos ominaisuudessa (DX) saa aikaan muutoksen mittaustuloksessa (Dx), tai ainakin keskimäärin myös x:n arvon odotetaan muuttuvan. Itse testi on kuitenkin ainoastaan ominaisuuden empiirinen varjo : testin tulos ei ole sama asia kuin tutkimuksen kohteena oleva ominaisuus. Tosiarvoteoreettinen lähestymistapa mahdollistaa moniulotteisten koetun hyvinvoinnin mittareiden tutkimisen osana koettua hyvinvointia ilman, että koko koetun hyvinvoinnin määritelmää täytyisi uudistaa. Ajattelen sen niin, että kukoistamisen indikaattori tai sosioemotionaalinen hyvinvoinnin indeksi ovat mahdollisia x:iä ja koettu hyvinvointi on X. Moniulotteisten mittareiden vaihtoehtoisuuden vuoksi monet erilaiset koetun hyvinvoinnin mittarit voivat olla x:iä, jotka heijastavat X:n olemusta eri tavoin. 18

20 2.4.1 Kukoistaminen Felicia Huppert ja Timothy T. C. So (2013) ovat kehittäneet alun perin Keyesin (2002; ref. Huppert 2005) 2 esittämää käsitettä kukoistaminen (flourishing; ks. myös Diener, Wirtz, Tov, Kim-Prieto, Choi, Oishi & Biswas-Diener 2010). Huppert ja So (2013, 838) määrittelevät kukoistamisen kokemukseksi siitä, että elämä sujuu hyvin. Huppertin ja Son käyttämä käsite kukoistaminen on hyvän mielenterveyden synonyymi. Felicia Huppert on psykologian emeritaprofessori ja tutkinut erityisesti hyvinvoinnin psykologista aluetta, ja yhdessä Son kanssa hän on kehittänyt psykologisen hyvinvoinnin mallin, joka mittaa yksilön kukoistamista. Kukoistaminen on yhdistelmä hyvää oloa ja tehokasta toimintaa. Jako perustuu Ryanin ja Decin (2001) hedonisten ja eudaimonisten näkökulmien erotteluun, jonka mukaan pelkät positiiviset tunteet eivät riitä hyvään mielenterveyteen kolmesta syystä. Ensinnäkin positiiviset tunteet eivät välttämättä johda henkilökohtaiseen kasvuun ja täyttymykseen. Toiseksi ne voivat muuttua ja ne voidaan saavuttaa kestämättömillä tavoilla kuten huumeiden käytöllä. Kolmanneksi joskus positiivinen mielenterveys edellyttää kokemuksia negatiivisista emotionaalisista tiloista, kuten läheisen kuoleman tapauksessa. Tällöin negatiiviset emotionaaliset reaktiot ovat osa positiivista mielenterveyttä ja ne auttavat käsittelemään traumaattisia kokemuksia. Toisaalta Ryan ja Deci (2001) myös korostavat hedonisen puolen merkitystä, koska pelkästään ymmärtämällä oman potentiaalinsa tai elämällä hyvää elämää ei välttämättä saavuteta onnellisuutta, tyytyväisyyttä tai iloa. Positiiviset affektiiviset kokemukset eivät ole automaattisesti yhteydessä kognitiiviseen koettuun hyvinvointiin. Yksilö voi kokea elävänsä niin sanotusti oikein olematta silti onnellinen. Tämän takia kukoistamisen mahdollistumiseksi on otettava huomioon hyvinvoinnin kumpikin näkökulma. World Health Organization (WHO 2006) määrittelee terveyden täydellisen fyysisen, henkisen ja sosiaalisen hyvinvoinnin tilana, ei pelkästään sairauden tai vaivojen poissaolona. Samalla tapaa kukoistaminen ei ole vain mielenterveyden ongelmien puuttumista, vaan sitä on aiheellista tutkia omana tutkimuskohteenaan. Huppert ja So (2013) korostavat, että tutkiakseen kukoistamista on tunnistettava ja luonnehdittava niitä yksilöitä, jotka kukoistavat, ja niitä kansoja, joissa kukoistaminen on yleistä. Kukoistamisen käsite on määriteltävä täsmällisesti ja on määriteltävä sitä mittaavat asteikot. Huppert ja So perustavat psykologisen hyvinvoinnin indikaattorin lukuisiin edeltäviin koetun hyvinvoinnin 2 Keyes, C. L. M Promoting a life worth living: human development from the vantage points of mental illness and mental health. Teoksessa Lerner, R. M; Jacobs, F. & Wertlieb, D. Promoting positive child, adolescent and family development: a handbook program and policy innovations. Vol. 4:15, Sage, Newbury Park, California. 19

21 tutkimuksiin ja teoreettisiin koetun hyvinvoinnin pohdintoihin. Indikaattori on täten yhdistelmä monia edeltäviä tutkimustuloksia. Huppertin ja Son (2013) teoreettinen kehys kukoistamiselle pohjautuu laajaan pääosin psykologiseen teoriaperinteeseen. Jahoda (1958, 23) määritteli aikanaan hyvän toimintakyvyn kuusi avaintekijää, jotka ovat yksilön asenne itseään kohtaan, itsensä toteuttaminen, edellä mainittujen tekijöiden integraatio, autonomia, todellisuuden havaitsemisen sopivuus suhteessa muihin ja ympäristön hallinta. Huppert ja So (2013) nostavat esiin soveltamiaan lähestymistapoja, joissa yhdistetään hyvinvointiin tai hyvään mielenterveyteen sekä hedonisia että eudaimonisia komponentteja, toisin sanoen yhdistelmän hyvän olon tunteita ja hyvää toimintakykyä. Esimerkiksi Seligman ( ; ref. Huppert & So 2013) on ehdottanut, että hyvinvoinnin kolme tärkeää tekijää ovat nautinto, sitoutuminen ja merkitys. Myöhemmin (2011) hän on lisännyt kaksi tekijää: ihmissuhteet ja onnistuminen. Seligmanin määrittämiä hyvinvoinnin tekijöitä kutsutaan myös lyhenteellä PERMA (positive emotion, engagement, relationships, meaning, accomplishment). Seligmanin esittämät viisi piirrettä kuuluvat kukoistamista määrittäviin piirteisiin. Loput viisi piirrettä emotionaalinen vakaus, optimismi, resilienssi, elinvoima ja itsevarmuus ovat peräisin muun muassa Dieneriltä (Diener ym. 1999). Huppertin ja Son (2013) näkemysten ero Dieneriin tulee esiin siinä, miten he kritisoivat Dienerin ym. (1999) tapaa yhdistää puutteellisesti pelkästään positiiviset kokemukset ja hedoninen hyvinvointi. Dienerin ym. näkemyksenä on, että koettu hyvinvointi koostuu emotionaalisesta komponentista eli positiivisista tunteista ja negatiivisten tunteiden poissaolosta ja arvioivasta komponentista eli elämään tyytyväisyydestä. Koetun hyvinvoinnin voidaan siis tässä todeta olevan moniulotteinen ilmiö. Huppert ja So (2013) kritisoivat yksiulotteisia hyvinvoinnin mittareita kuten elämään tyytyväisyyden tai onnellisuuden mittaria vetoamalla tutkimuksiin (esim. Ryff & Keyes 1995), joiden perusteella moniulotteiset ja yksiulotteiset hyvinvoinnin mittarit korreloivat vain kohtalaisesti eivätkä siis ollenkaan ole rinnastettavissa yhdeksi ja samaksi asiaksi. Huppertin ja Son mukaan hyvinvoinnin mittaaminen ei ole redusoitavissa yksinkertaisiin, yksiulotteisiin mittauksiin ilman että menetetään samalla suurta määrää arvokasta informaatiota. Huppert ja So (2013) kokeilevat mitata mielenterveyttä yleisten mielenterveyden häiriöiden oireiden vastakohtien avulla vastauksena Dienerin ja Seligmanin (2004) esittämälle tarpeelle tutkia hyvinvointia entistä systemaattisemmin. Huppertin ja Son tarkoituksena on esittää masennuksen ja ahdistuneisuuden kansainvälisten kriteerien vastakohdat. Tämän lähestymistavan eduksi he näkevät sen, että hyvinvoinnin piirteet voidaan johtaa suoraan häiriöiden oireista mahdollisimman johdonmukaisesti. 3 Seligman, Martin Authentic Happiness: Using the new positive psychology to realize your potential for lasting fulfilment. Free Press, New York. 20

22 Kun positiiviset piirteet on johdettu kriteerien mukaisista päinvastaisista negatiivisista piirteistä, voidaan Huppertin ja Son (2013) mukaan luoda kukoistamisen operationaalinen määritelmä esittämällä teoria siitä, miten piirteet yhdistyvät toisiinsa. Samalla tavalla kuin masentuneen ei tarvitse täyttää kaikkia masentuneen kriteerejä, myöskään kukoistavan henkilön ei täydy täyttää kaikkia kukoistamisen kriteerejä. Kukoistaakseen henkilön oli vastattava myönteisesti positiivista emootiota mittaavaan kysymykseen sekä kaikkiin paitsi yhteen positiivisista piirteistä ja kaikkiin paitsi yhteen positiivisista toimintakyvyistä. On toki todettava, että masennuksen tunnistamiseksi määritelty diagnostinen raja on keinotekoinen piste mielenterveyden jatkumossa. Nollapisteellä pyritään määrittämään vakavuus, jolloin masentunut henkilö ei enää kykene toimimaan arjessa. Mielenterveyden häiriöitä diagnosoivien nollapisteiden kohdista käydään jatkuvasti keskustelua, mutta todennäköisesti ainakin oireiden lista tulee vastaisuudessa pysymään nykyisenä Sosioemotionaalinen hyvinvointi Bericat (2014) on muotoillut sosioemotionaalisen hyvinvoinnin indeksin vaihtoehtona edellä käsiteltyihin tapoihin tutkia koettua hyvinvointia. Sen tarkoituksena ei siis ole selittää koko koettua hyvinvointia indeksin avulla vaan täydentää ennestään kirjavaa tutkimusperinnettä vahvasti sosiaalista ulottuvuutta painottavalla laskentatavalla. Sosioemotionaalisen hyvinvoinnin käsitteellinen määritelmä perustuu Theodore Kemperin tunteiden sosiaalisen vuorovaikutuksen teoriaan ja Randall Collinsin vuorovaikutusrituaalien ketjujen teoriaan. Randall Collinsin (2004) ja Theodore Kemperin (1978; ref Bericat 2014) 4 teorioissa painottuu näkemys siitä, että ihminen on ensisijaisesti sosiaalinen olento. Näkemys on vahvan relationaalinen yksilöt toimivat suhteessa muihin ja yksilöiden väliset suhteet ja niiden ulottuvuudet, kuten emotionaalinen energia tai statuksen antaminen ja saaminen, ovat enemmänkin suhteen kuin yksilöiden aikaansaannoksia. Yksilö on välttämättä vuorovaikutussuhteessa muihin yksilöihin ja vuorovaikutusta tapahtuu arjessa koko ajan. Vuorovaikutustilanteiden onnistuminen tai epäonnistuminen synnyttää yksilössä tunnetiloja, jotka vuorovaikutustilanteiden vaihtuessa ja uusiutuessa asemoivat yksilöä hierarkkisiin ja erotteleviin suhteisiin muiden yksilöiden kanssa. Esimerkiksi mitä itsevarmempi, rennompi ja aloitekykyisempi yksilö on, sitä todennäköisemmin muut yksilöt kiinnostuvat hänestä ja hän asettuu 4 Kemper, Theodore, D A social interactional theory of emotions. Wiley, New York. 21

23 vuorovaikutustilanteen keskiöön. Muut yksilöt ovat myös kiinnostuneempia aloittamaan uusia vuorovaikutustilanteita hänen kanssaan ja kyseiset tunteet todennäköisesti vahvistuvat entisestään. Bericat hyödyntää tutkimuksessaan Kemperin (1978) tunteiden sosiaalisen vuorovaikutuksen teoriaa. Siinä Kemper esittää, että jokaisessa vuorovaikutustilanteessa toimijat ylläpitävät, saavuttavat tai menettävät etuja tai palkintoja (kuten statusta). Yksilön saavuttaessa etuja tai palkintoja hän tuntee positiivisia tunteita, ja yksilön menettäessä niitä hän tuntee negatiivisia tunteita. Toiseksi teoriassa oletetaan, että toimijoiden kokemat tunnetilat riippuvat olennaisesti heidän relationaalisesta asemastaan statuksen ja vallan ulottuvuuksissa. Kemperin (1978) teorian oletukset ovat voimakkaita. Myöhemmin Kemper (2011) on sanonut teoriaansa radikaaliksi sosiaalisten suhteiden teoriaksi. Kemperin teorian olennaisena ajatuksena ovat statussuhteet, jotka Kemperin mukaan ovat kaiken sosiaalisen vuorovaikutuksen taustalla vaikuttava mekanismi. Statuksen käsitteen juuret ovat Max Weberin ( ) sosiologiassa, mutta Kemper määrittelee statuksen relationaalisemmaksi ja subjektiivisemmaksi kuin se yleisesti ymmärretään esimerkiksi sosioekonomisena statuksena. Kemperin (1978) teorian kantavana ajatuksena ovat vuorovaikutusprosessit ja niissä muodostuvat statusasemat. Vuorovaikutustilanteesta riippuen status voi vaihdella yksilökohtaisesti mutta tietyt immateriaaliset ja materiaaliset hyödykkeet helpottavat statuksen ansaitsemista tilanteessa kuin tilanteessa. Esimerkiksi korkeasti koulutettu, hyväpalkkainen henkilö voi ansaita korkean statuksen työpaikallaan mutta hän voi olla saamatta statusta kaverisuhteissa, joissa koulutus tai hyvä palkka eivät rinnastu korkeaan statukseen. Statuksen ansaitsemisen tärkeyden ymmärtämiseksi on ajateltava statuksen muodostuvan aina suhteessa toisiin. Kemperille (1978) status ei ole jotakin kiinteää ja pysyvää (kuten yleinen käsitys sosioekonomisesta statuksesta on). Statusta ei voi tehdä vaan sitä voi saada muilta, mikäli muut suostuvat vapaaehtoisesti tai pakolla sitä myöntämään. Tämä tekee statuksesta perin pohjin relationaalisen. Jos yksilölle ei vuorovaikutustilanteessa myönnetä statusta mutta hänellä on valtaa, hän voi halutessaan käyttää valtaa suostutellakseen tai pakottaakseen toiset myöntämään hänelle statusta. Kemperin (1978) teoria määrittää ne tunnetilat, joita yksilö kokee muihin toimijoihin verrattavan statuksen ja vallan tasonsa perusteella. Taso voi olla liian matala, sopiva tai liian korkea. Tasot yhteen laskettuna muodostuu kuusi rakenteellista tunnetta. Yksilö tuntee olonsa turvalliseksi, kun hänellä on sopivasti valtaa. Vallan kokemus synnyttää luottamusta, koska yksilö tuntee voivansa riittävästi hallita ympäristöään. Pelko puolestaan ilmenee, kun yksilö ei koe omaavansa riittävästi valtaa. Kyvyttömyys hallita tilannetta aiheuttaa ahdistusta ja epävarmuutta. Syyllisyys liittyy kokemukseen liiallisesta vallasta. 22

24 Onnellisuus seuraa sopivasta määrästä statusta. Onnellisuuteen liittyvät myös tyytyväisyys ja hyväksynnän kokemus. Liian vähäisestä statuksesta sen sijaan seuraa masentuneisuus. Ihmisen sosiaalisen luonteen vuoksi riittämätön määrä kiintymystä, itsevarmuutta, kunnioitusta ja tunnustusta aiheuttavat ennen pitkää yksinäisyyden, surun ja masentuneisuuden tunteita. Viimeisenä tunteena on häpeä, joka seuraa siitä, kun yksilö tuntee saavansa liikaa statusta, jota ei mielestään ole ansainnut. Kemperin (1978) teorian mukaiset tunteet ovat muuten loogisia mutta näkemys häpeästä on poikkeuksellinen ja kuulostaa hieman väkisin väännetyltä. Esimerkiksi Sheffin (1988; 2000) ylpeyden ja häpeän teoriassa ylpeys ja häpeä ovat varsinaisia sosiaalisia tunteita, koska kumpikin kuvastaa sosiaalisten sidosten tilaa: jos sidos on turvallinen, tunnemme ylpeyttä, joka on miellyttävä tunne, ja jos se taas on turvaton, tunnemme häpeää, joka on satuttava tunne. Kuitenkin emootioiden tutkijoiden mukaan häpeä liittyy ennemminkin statuksen puutteeseen kuin liikaan statukseen (ks. esim. Jackson 2010). Toinen Bericat n esittelemä teoreetikko Collins (2004) käyttää käsitettä emotionaalinen energia, joka vastaa kutakuinkin optimistisuuden, positiivisen minäkuvan, itsevarmuuden ja luottamuksen sekä energisyyden tunteita. Emotionaalinen energia on Collinsin mukaan suhteellisen vakaa tunnetila ja se eroaa lyhytkestoisista ohi menevistä tunteista. Emotionaalista energiaa syntyy vuorovaikutusrituaaleissa. Collins nojaa rituaalin käsitettä käyttäessään Émile Durkheimin ([1912] 1980) ja toisaalta Erving Goffmanin (1967) näkemyksiin rituaalista. Emotionaalinen energia muodostuu rituaalissa syntyvässä käymistilassa, jossa yksilöt kokevat yhtä aikaa samanlaisia tunteita ja tunnereaktioillaan voimistavat toistensa tunteita. Kokemus hyväksynnästä ja muiden rituaaliin osallistuvien osoittamasta arvostuksesta ja kunnioituksesta nostattavat yksilön oman arvon tuntoa ja synnyttävät myös tunteen moraalisuudesta. Yksilö voi tuntea toimivansa moraalisesti oikein, kun muut hyväksyvät hänen toimintansa rituaalissa. Rituaalissa syntyy myös yhteenkuuluvuuden tunteita. Ne vahvistavat yksilöä ja lataavat häneen itsevarmuutta enemmän kuin yksilö voisi yksin saavuttaa. Emotionaalinen energia on suhteellisen vakaa tunnetila, mutta se silti hiipuu ajan kuluessa, jos sitä ei pidetä yllä. Yksilö tuntee jatkuvasti uusia tunteita, jotka voivat vähentää emotionaalista energiaa ja uudet kokemukset myös saavat yksilön ajan kuluessa unohtamaan menneen positiivisen vuorovaikutuskokemuksen. Siksi emotionaalista energiaa täytyy saada lisää yhä uusissa vuorovaikutusrituaaleissa, tai on toistettava vanhoja rituaaleja. Korkealla emotionaalisella energialla on helpompi mennä uusiin vuorovaikutustilanteisiin kuin vähentyneellä. Kun vuorovaikutusrituaalit toistuvasti onnistuvat ja kannustavat yksilöä, tästä voi seurata ketjuuntumista yksilöiden kokemuksissa. Ne, jotka menestyvät vuorovaikutusrituaaleissa, hakeutuvat yhä uusiin tilanteisiin, ja ne jotka eivät menesty, jättäytyvät rituaaleissa vähemmälle huomiolle tai 23

25 kokonaan niistä pois. Emotionaalisen energian määrät säätelevät tällä tapaa sosiaalisten ryhmien ja hierarkioiden muodostumista. Kemper (2011) kritisoi rituaalin ja emotionaalisen energian käsitteitä hämäryydestä ja mystisyydestä ja suosii ajatusta vuorovaikutusprosesseissa muodostuvista statusasemista. Kemper sallii ajatuksen rituaalin yksilöä voimistavasta vaikutuksesta, mutta hän ei näe tunteita niinkään rituaalin lopputuotteena kuin välineenä saavuttaa statusta. Vuorovaikutustilanteen onnistuminen edellyttää jaettuja samansuuntaisia tunteita ja onnistuneessa vuorovaikutustilanteessa yksilölle voidaan myöntää statusta. Kaksi mainittua teoriaa ovat toisiaan hyvin täydentäviä. Ensinnäkin, kummassakin teoriassa sosiaalisen vuorovaikutuksen nähdään synnyttävän pääosan tunteista jotka vaikuttavat meihin. Toiseksi, kummankin mukaan yksilöiden emotionaaliset tilat tulee nähdä vuorovaikutusprosessien tuloksina. Kolmanneksi, niiden mikrososiologisesta luonteesta huolimatta kumpikin teoria voidaan heijastaa makrososiologiselle tasolle koska niissä otetaan alusta alkaen huomioon rakenteellinen näkökulma eli se, miten prosessi tuottaa hierarkioita ja yhteiskunnallisia rakenteita. Lopuksi, kumpikin hyödyntää sosiaalisuuden kahta perusulottuvuutta, valtaa ja statusta, toimijoiden emotionaalisen dynamiikan selittämisessä. Kumpikin teoria sisältää ajatuksen, että kaikilla meillä on elämässämme enemmän tai vähemmän pysyvä yleinen tunnetila. Collinsin (2004) teoria erottelee tunteet pitkäkestoisiin ja ohimeneviin, ja Kemper (1978, 2011) tekee eron strukturaalisten ja hetkittäisten tunteiden välillä. Vaikka yksilöt voivat hankkia tai menettää emotionaalista energiaa jokaisessa sosiaalisessa vuorovaikutuksessa, Collinsin mukaan kerätty emotionaalinen energia ei katoa välittömästi vaan kestää jonkin aikaa. Kemper puolestaan sanoo, että jokainen toimija on jossain määrin joko tyytyväinen tai tyytymätön omaan ja muiden asemiin vallan ja statuksen ulottuvuuksissa, ja tätä ilmaistaan strukturaalisissa tunteissa, jotka ovat tulosta suhteellisen tasaisesta yksittäisen sosiaalisen suhteen rakenteesta. Rakenteellisesta näkökulmasta yksilön kerryttämän statuksen määrällä on tietty pysyvyys ja se koostuu todennäköisyydestä, jolla hän vastaanottaa jonkinlaista palkitsevaa käytöstä. Lisäksi on mahdollista, että toimija vastaanottaa jotakin palkintoja valta-asemansa avulla. Tämä yleinen ja kestävä kummankin teorian ehdottama tunnetila vastaisi yksilön kokemaa sosioemotionaalista hyvinvointia. 24

26 3 KOETUN HYVINVOINNIN KORRELAATIT Koetun hyvinvoinnin tutkimuksessa isona haasteena on erotella toisistaan koetun hyvinvoinnin selittäjiä ja seurauksia. Diener ym. (1999, 277) harmittelevat, että koetun hyvinvoinnin tutkimus on rajoittunut ristikkäisiin korrelaatioihin ilman riittäviä kausaalisten hypoteesien testejä. Tutkimuksista kuitenkin käy selvästi ilmi, että persoonallisuuden piirteiden, kulttuurin ja muiden demografisten tekijöiden suhteita koettuun hyvinvointiin voidaan perustella monella eri tapaa. Diener (1984) tekee jaon niin sanottujen top down ja bottom up prosessien välillä, jotka vaikuttavat eri tavalla koettuun hyvinvointiin. Varhainen koetun hyvinvoinnin tutkimus on keskittynyt tarkastelemaan erityisesti bottom up prosesseja, jotka ovat yksilöstä ulkoisten tapahtumien, tilanteiden ja demografisten tekijöiden vaikutuksia koettuun hyvinvointiin. Top-down selitykset sitä vastoin käsittävät persoonallisuuden rakenteen vaikutukset siihen, miten tapahtumat ja olosuhteet havaitaan. Bottom up lähestymistapa perustuu Wilsonin (1967) ajatukselle, jonka mukaan universaalien, inhimillisten perustarpeiden täyttyessä yksilö voi olla ja on onnellinen. Yksilötasolla tarkasteltuna demografisten tekijöiden, kuten koulutuksen tai siviilisäädyn, selitysasteen koetun hyvinvoinnin selitysmalleissa on eri tutkimuksissa arvioitu olevan prosenttia. Diener ym. (1999, ) mainitsevat Campbellin, Conversen ja Rogersin (1976) tutkimuksen, jossa demografisten tekijöiden selitysasteeksi jäi 20 prosenttia koetun hyvinvoinnin vaihtelusta. Argyle (1999) sen sijaan on saanut ulkoisten olosuhteiden selitysasteeksi 15 prosenttia. Bottom-up prosessien vähäisen vaikutuksen vuoksi monet tutkijat siirtyivät tarkastelemaan top down selityksiä. Maatasolla demografisten tekijöiden kuten talouden selitysaste voi kivuta jopa 80 prosenttiin elämään tyytyväisyyden vaihtelusta (esim. Bjørnskov, Drerer & Fischer 2008). Taloudellisen menestyksen korkea selitysaste saattaa kuitenkin johtua kolmansista tekijöistä, sillä monet taloudellisesti menestyneet valtiot ovat myös demokraattisempia ja tasa-arvoisempia muun muassa sukupuolten ja tuloluokkien välillä. Diener, Oishi ja Lucas (2003, 406) ovat myös tarkastelleet kulttuurin ja persoonallisuuden yhteisiä ja erillisiä vaikutuksia koettuun hyvinvointiin. Kulttuurin ja persoonallisuuden vaikutukset saattavat nimittäin olla yhteen kietoutuneita. Kumpikin voi vaikuttaa koetun hyvinvoinnin keskiarvotasoihin ja säädellä tekijöitä, jotka korreloivat ihmisten hyvinvoinnin kokemuksiin. Kulttuuri voi vaikuttaa 25

27 persoonallisuuteen ja päinvastoin. Esimerkiksi Diener ym. viittaavat Lyubomirskyn, Kingin ja Dienerin (2001) 5 tutkimukseen, jonka perusteella onnellisuus ja korkeat pitkäkestoisen positiivisen affektin tasot ovat yhteydessä avioliiton laatuun, tuloihin, luovuuteen, sosiaalisuuteen ja tuotteliaisuuteen. Kuitenkin tiedetään hyvin vähän siitä, kuinka persoonallisuus tai kulttuuri säätelee näitä vaikutuksia. 3.1 Demografiset tekijät Diener ym. (1999) ovat koonneet kattavan listan tutkimuksista, jotka käsittelevät Wilsonin (1967) määritelmän mukaisten demografisten tekijöiden vaikutusta koettuun hyvinvointiin. Uudempi selonteko demografisten tekijöiden vaikutuksista on esimerkiksi Dienerin ja Seligmanin (2004) artikkeli, jossa he korostavat hyvinvoinnin ensisijaisuutta talouteen nähden ja ehdottavat kansallisen hyvinvoinnin asettamista politiikan johtavaksi tehtäväksi. Kiinnostava katsaus henkilökohtaiseen hyvinvointiin kytkeytyvistä tekijöistä on myös Dolanilla, Peasgoodilla ja Whitella (2006), joihin tutkielmassa on jo yllä monesti viitattu. Samojen tutkijoiden toisen katsauksen (2008) mukaan demografisten tekijöiden vaikutuksista ei olla ollenkaan niin yksimielisiä kuin on ehkä voitu olettaa. Vaikutuksia voivat ohjata välittävät tekijät eikä kausaalisuuden suunnasta voida mennä takuuseen. Frey ja Stutzer (2002) ovat puolestaan kirjoittaneet laajasti erityisesti talouden ja onnellisuuden yhteyksistä. Dolan ym. (2006) kartoittavat muiden muassa iän, sukupuolen, siviilisäädyn, koulutuksen ja tulojen yhteyksiä henkilökohtaiseen hyvinvointiin. Iällä on osoitettu olevan epälineaarinen yhteys elämään tyytyväisyyteen. Blanchflower ja Oswald (2004b) esittävät Iso-Britanniassa elämään tyytyväisyyden olevan matalimmillaan keski-iässä ja korkeimmillaan nuorena ja vanhana. Toisaalta Galamboksen, Fangin, Krahnin, Johnsonin ja Lachmanin (2015) kanadalaisia high school- ja korkeakouluopiskelijoita koskevan pitkittäistutkimuksen perusteella iän ja onnellisuuden välinen tilastollinen käyrä olisikin nouseva kohti keski-ikää eikä suinkaan laskeva. Ainakin vajaaseen 40 ikävuoteen asti kahden otoksen tulokset osoittivat onnellisuuden kasvavan iän lisääntyessä. Sukupuolen yhteys koettuun hyvinvointiin on näkynyt ainakin naisten vastauksissa positiivisiin ja negatiivisiin affekteihin. Alesina, Di Tella ja MacCulloch (2004) raportoivat sekä yhdysvaltalaisia että eurooppalaisia koskevissa otoksissa naisten osoittautuneen miehiä onnellisemmiksi. Kimin ja McKenryn (2000) tulosten perusteella naiset, etenkin eronneet, raportoivat miehiä enemmän masennusoireista. Toisaalta Stevenson ja Wolfers (2009) ihmettelevät naisten absoluuttisen ja 5 Lyubomirsky, S; King, L. & Diener, E Is happiness a good thing? The benefits of chronic positive affect. Working Paper, University of California, Riverside. 26

28 suhteellisen onnellisuuden laskua viime vuosikymmenien aikana, samaan aikaan kun naisten asema suhteessa miesten asemaan on parantunut. Tosin he pohtivat syiden todennäköisesti olevan makrotason ilmiöissä kuten vähentyneessä sosiaalisessa koheesiossa tai ahdistuneisuuden ja neuroottisuuden oireiden lisääntymisessä. Todennäköisesti sukupuolet reagoivat näihin ilmiöihin eri tavalla. Myös koetun hyvinvoinnin kysymysten merkitys on saattanut muuttua aseman suhteellisen paranemisen myötä. Siviilisäädyllä näyttää tutkimusten mukaan olevan melko selvä yhteys koettuun hyvinvointiin. Blanchflowerin ja Oswaldin (2004a) tutkimuksen mukaan seksi lisää onnellisuutta ja avioliitossa elävillä on enemmän seksiä kuin yksinelävillä. Onnellisimmillaan olisivat tulosten perusteella ne, joilla on vain yksi seksikumppani vuoden aikana, mikä edelleen viittaa parisuhteen ja onnellisuuden yhteyteen. Homoseksuaalisuudella ei ole tilastollisesti merkitsevää yhteyttä onnellisuuteen. Helliwellin (2003) tutkimuksessa käy ilmi avioliiton yhteys korkeimpaan hyvinvointiin ja asumuseron yhteys matalimpaan hyvinvointiin verrattaessa eri siviilisäätyjen vaikutusta elämään tyytyväisyyteen. Asumuseron negatiivinen vaikutus hyvinvointiin oli jopa suurempi kuin eronneilla tai leskillä. Koulutuksella on osoitettu olevan positiivinen yhteys hyvinvointiin. Esimerkiksi Blanchflowerin ja Oswaldin (2004b) tutkimuksessa näkyy, että lisäkoulutus yhdistyy hyvinvoinnin lisääntymiseen. Keyes, Smothin ja Ryff (2002) osoittavat kukoistamisella ja koulutuksella olevan positiivinen yhteys. Tosin koulutuksen ja hyvinvoinnin yhteyteen saattavat vaikuttaa muut taustatekijät, koska koulutus, tulot ja terveys korreloivat yleensä positiivisesti. Näiden kolmen taustatekijän välille onkin hankalaa määrittää kausaalisuhteita. Koulutuksen ja hyvinvoinnin yhteyteen saattaa vaikuttaa myös koulutuksen tuoma sosiaalinen asema. Tulojen ja koetun hyvinvoinnin yhteyttä on tutkittu ainakin maittain lasketuilla tulojen ja koetun hyvinvoinnin korrelaatioilla, tulojen muutoksen aiheuttamilla koetun hyvinvoinnin muutoksilla, kansallisen taloudellisen kasvun vaikutuksilla koetun hyvinvoinnin trendeihin ja maiden välisillä koetun hyvinvoinnin ja kansallisen vaurauden korrelaatioilla. Veenhoven (1994b 6 ; ref. Diener ym. 1999) löysi pieniä mutta merkitseviä korrelaatioita henkilökohtaisten tulojen ja koetun hyvinvoinnin välillä. Dienerin ja Biswas-Dienerin (2002) katsauksessa esitetään, että useimmissa maiden välisissä tutkimuksissa bruttokansantuotteen ja elämään tyytyväisyyden välinen korrelaatio olisi vahva ( ), mikä heidän mukaansa viittaa myös korrelaatioon tulojen ja hyvinvoinnin välillä siten, että korkeampien tulojen maissa olisi korkeampi hyvinvointi. Tutkimuksissa ei kuitenkaan eritelty, mitkä 6 Veenhoven, Ruut 1994b. Correlates of Happiness: 7,836 findings from 603 studies in 69 nations: Unpublished manuscript, Erasmus University, Rottedam, The Netherlands. 27

29 muut tekijät saattavat välillisesti vaikuttaa korkeaan korrelaatioon BKT:n ja elämään tyytyväisyyden välillä. Helliwell (2003) osoittaa, että korrelaatio kansantulon ja elämään tyytyväisyyden välillä putoaa merkittävästi, kun valtionhallinnon laatu ja demokratia otetaan analyysissa huomioon. Kansantulo voi kuitenkin olla selittäjänä näille ja muille tekijöille kuten koulutukselle tai sananvapaudelle, joten tutkimuksessa kannattaa myös tarkastella kansantulon vaikutusta hyvinvointiin ilman näitä kontrollimuuttujia. Yksilön elämään tyytyväisyydellä ja kansantulolla näyttää olevan positiivinen korrelaatio jopa huomioitaessa yksilön tulojen vaikutus. Di Tella, MacCulloch ja Oswald (2003) sekä Fahey ja Smyth (2004) osoittavat bruttokansantuotteen vaikuttavan positiivisesti elämään tyytyväisyyteen. Tosin Faheyn ja Smythin tutkimuksessa tulee myös esiin kasvun raja, jossa vaikutus heikkenee. Kansantulon vaikutusta tarkastellessa ryhmien sisäiset erot jäävät helposti piiloon ja esimerkiksi Blanchflower ja Oswald (2004b) huomasivat pitkittäistutkimuksessaan, että yhdysvaltalaisten valkoihoisten naisten elämään tyytyväisyydessä ilmeni laskua vuosina , kun taas tummaihoisten miesten elämään tyytyväisyys nousi samana aikana. Helliwellin (2003) mukaan tuloilla ja elämään tyytyväisyydellä olisi epälineaarinen yhteys. Toisaalta Bjørnskov, Drerer ja Fischer (2008) testasivat 70 maan välisiä elämään tyytyväisyyden selittäjiä ja huomasivat, että yleisesti tunnetut selittäjät kuten tulot, koulutus ja työttömyys eivät saaneet yhdenmukaista vahvistusta tutkimuksessa vaan pikemminkin valtion avoimuus, markkinamielisyys, kristillisten enemmistöosuus ja lapsikuolleisuus selittivät yhteiskunnan keskiarvoista elämään tyytyväisyyttä. Tutkimuksessa kansallisia populaatioita tutkittiin lisäksi sukupuolen, tulojen ja poliittisen suuntautumisen mukaan jaettuina alaryhminä, että saataisiin myös ryhmäkohtaisia eroja näkyviin. Bjørnskovin ym. ryhmäkohtainen jaottelu kiinnittää tärkeän huomion kansojen sisäisiin eroihin ja osoittaa, että kansakunnan hyvinvoinnin keskiarvo ei suinkaan tarkoita, että kaikki kansalaiset olisivat tyytyväisiä. Tulot voivat heijastaa yksilön asemaa sosiaalisessa hierarkiassa, ja sen takia on syytä kiinnittää huomiota myös tulojen suhteelliseen kokoon. Hudson (2006) vertasi talouden tulotasoa maan keskimääräiseen tulotasoon Euroopassa ja huomasi, että mitä korkeampi suhteellinen tulotaso oli muiden tulotasoon verrattuna, sitä korkeampi oli myös elämään tyytyväisyys. Dolan ym. (2006) muistuttavat, että tulkintaan tulojen vaikutuksista hyvinvointiin sisältyy implisiittinen oletus siitä, että hyvinvoinnin mittari on riippumaton tuloista. Mikäli tulotaso itsessään vaikuttaa yksilön vastaukseen omasta hyvinvoinnistaan, silloin tulojen ja hyvinvoinnin suhteen määrittäminen vaikeutuu. Jos esimerkiksi arvo kahdeksan asteikolla nollasta kymmeneen merkitsee eri asiaa rikkaalle kuin köyhälle vastaajalle, silloin hyvinvoinnin arviot saattavat vinoutua ja tulosten merkitys heikkenee. 28

30 Köyhempi vastaaja saattaa suhteuttaa hyvinvoinnin arvionsa tulotasoonsa ja olla siten tyytyväinen vähemmästäkin, eivätkä todelliset erot silloin näy tutkimuksessa. Lisäksi on joukko muita tuloihin liittyviä tekijöitä, joiden yhteyttä koettuun hyvinvointiin on tutkittu. Dolan ym. (2006) kiinnittävät huomiota esimerkiksi varallisuuden, velkaantumisen, yksilön odotusten ja omaa tulotasoa koskevien käsitysten merkityksestä hyvinvoinnille. Näiden tekijöiden vaikutuksia toisiinsa ja hyvinvointiin on Dolanin ym. mukaan syytä tarkastella tulevaisuudessa vielä lähemmin mutta tutkielmassa käsiteltävän aiheen ja aineiston rajoissa nämä tekijät jäävät mahdollisten jatkotutkimusten teemoiksi. 3.2 Persoonallisuuden piirteet Yksi vahva koetun hyvinvoinnin selittäjä on osoitettu olevan perinnöllisyys toiset ihmiset ovat geneettisen perimänsä vuoksi onnellisempia kuin toiset. Perinnöllisyystutkimuksessa arvioidaan geenien selitysastetta koetun hyvinvoinnin vaihtelussa. Yksi merkittävimmistä tutkimuksista tällä saralla on Tellegenin, Lykkenin, Bouchardin, Wilcoxin, Kimerlyn, Segalin ja Richin (1988) kaksostutkimus, jossa geenien arvellaan selittävän 40 % positiivisen emotionaalisuuden vaihtelusta ja 55 % negatiivisen emotionaalisuuden vaihtelusta, kun taas yhteisen perheympäristön selittävyys olisi vain 22% positiivisen ja 2 % negatiivisen emotionaalisuuden vaihtelusta. Lykken ja Tellegen (1996) toistivat analyysin ja laskivat, että % koetun hyvinvoinnin vaihtelusta voitaisiin selittää geeneillä ja jopa 80 % pitkäkestoisesta koetusta hyvinvoinnista on perinnöllistä. Diener ym. (1999, 279) kommentoivat tulosta vertaamalla, että mikäli tulos pitäisi paikkansa, olisi onnellisuuden muuttamisen oltava yhtä vaikeaa kuin pituuden muuttaminen. Perinnöllisyyden selitysvoimaan vaikuttaa kuitenkin tarkasteltavan ajanjakson pituus. Diener ym. huomauttavatkin, että pitkällä ajanjaksolla tarkasteltuna perinnöllisyydellä voidaan osoittaa olevan onnellisuuteen merkittävä vaikutus mutta poikittaistutkimuksessa perinnöllisyyden merkitys jää kohtuulliseksi. Perinnöllisyysestimaatteihin vaikuttavat jonkin verran myös ympäristötekijät, joita ei voida täysin sulkea pois. Lisäksi estimaatit ovat osoittautuneet ristiriitaisiksi (Diener ym. 1999, 279). Esimerkiksi McGuen ja Christensenin (1997) tutkimuksessa perinnöllisyyden korrelaatiokerroin affektille on matala (0,27) yli 74-vuotiaita tanskalaisia kaksosia koskevassa otoksessa. Silbergin, Heathin, Kesslerin, Nealen, Meyerin, Eavesin ja Kendlerin (1990) tutkimuksessa puolestaan ilmenee, että yksilölliset ympäristötekijät selittävät suurimman osan depressiivisen ja positiivisen affektin vaihtelusta. 29

31 Geenien vaikutusta koettuun hyvinvointiin monimutkaistaa sekin, että vaikutus ei välttämättä ole suora. Esimerkiksi Plominin, Lichtensteinin, Pedersenin, McClearnin ja Nesselroaden (1990) tutkimuksessa käy ilmi, että geenit vaikuttavat elämäntapahtumiin. Diener ym. (1999, 279) tulkitsevat tuloksen niin, että geneettiset tekijät vaikuttavat käytökseen, joka kasvattaa todennäköisyyttä kokea tietynlaisia elämäntapahtumia. Persoonallisuuden vaikutus koettuun hyvinvointiin voidaan todeta pitkittäistutkimusten avulla. Headey ja Wearing (1989) kehittivät Australiassa tehdyn pitkittäistutkimuksensa tulosten pohjalta dynaamisen tasapainon mallin (dynamic equilibrium model), jonka mukaan yksilöillä on iän ja persoonallisuuden perusteella ennustettava hyvinvoinnin ja elämäntapahtumiin suhtautumisen perustaso. Vain muutokset yksilön hyvinvoinnin ja elämäntapahtumiin suhtautumisen perustasossa näkyvät muutoksena koetussa hyvinvoinnissa, ja ajallaan yksilöt palaavat hyvien ja huonojen tapahtumien jälkeen perustasolleen. Huppert (2005) hyödyntää näkemystä onnellisuuden perustasosta ehdottaessaan, kuinka kukoistamista saataisiin kasvatettua yhteiskunnissa vaikuttamalla erilaisin toimenpitein yksilöllisiin perustasoihin. Koetun hyvinvoinnin tasojen ei ole pelkästään osoitettu olevan vakaita ajassa vaan myös vakaudesta eri tyyppisissä tilanteissa on saatu positiivisia tuloksia. Diener ja Larsen (1984) toteavat, että positiivisen affektin taso työtilanteissa korreloi vahvasti (r=0,70) vapaa-ajalla mitatun mielialan keskiarvotason kanssa, ja negatiivisen affektin taso työtilanteissa korreloi vapaa-ajan mielialan keskiarvotason kanssa vielä vahvemmin (r=0,74). Tasot olivat yhdenmukaisia sekä sosiaalisissa tilanteissa, että yksin ollessa, sekä uusissa ja toisaalta tutuissa tilanteissa. Diener ym. (1999, 280) toteavatkin, että vaikka erilaiset tapahtumat vaikuttavat tunteisiin ja hyvinvointiin, yksilöillä on taipumus kokea samanlaisia positiivisten ja negatiivisten tunteiden keskitasoja monissa eri tilanteissa. Koetun hyvinvoinnin tason vakaudesta ei kuitenkaan sovi vetää johtopäätöstä, että esimerkiksi onnellisuus olisi persoonallisuuden piirre. Veenhoven (1994) perustelee tutkimuksessaan, että onnellisuus voi vaihdella ajassa ja siihen vaikuttavat onnekkaat tapahtumat ja vastoinkäymiset. Onnellisuudella voi täten ajatella olevan sekä persoonallisuuden piirteen että (mielen)tilan kaltaisia ominaisuuksia mutta se ei ole niiden kanssa sama asia. Vaikka monia persoonallisuuden piirteitä on yhdistetty koettuun hyvinvointiin, Dienerin ym. (2003, ) mukaan suuri osa teoreettisesta ja empiirisestä tutkimuksesta on keskittynyt ekstraversion ja neuroottisuuden ja koetun hyvinvoinnin välisiin keskimääräisiin ja voimakkaisiin korrelaatioihin. Ekstraversio kääntyy suomeksi lähinnä ulospäinsuuntautuneisuutena mutta suomenkielisessä tutkimuskirjallisuudessa käytetään myös ilmaisua ekstraversio (ks. esim. Metsäpelto & Feldt 2015). Esimerkiksi Lucas ja Fujita (2000) osoittivat ekstraversion korreloivan miellyttävän affektin kanssa (r=0,38). Käyttämällä useita erilaisia mittausmenetelmiä he saavuttivat jopa 0,80 korrelaation. Diener 30

32 viittaa Fujitan (1991) 7 saaneen saman suuntaisia tuloksia neuroottisuuden ja negatiivisen affektin välillä. Kuitenkin keskittyessä pelkästään ekstraversioon ja neuroottisuuteen saatetaan yksinkertaistaa liikaa persoonallisuuden ja koetun hyvinvoinnin monimutkaisia yhteyksiä. Esimerkiksi DeNeve ja Cooper (1998) osoittivat tutkimuksessaan, että lähimmin koettuun hyvinvointiin yhdistyivät ekstraversion ja neuroottisuuden lisäksi muun muassa luottamus, emotionaalinen vakaus, positiivinen affekti ja jännitys. Lucas, Diener ja Suh (1996) puolestaan osoittavat, kuinka itsevarmuus ja optimismi yhdistyvät koettuun hyvinvointiin. On kuitenkin epäselvää, selittävätkö yllä mainitut piirteet koetun hyvinvoinnin vaihtelua vielä sen jälkeen, kun ekstraversion ja neuroottisuuden vaihtelu on vakioitu (Diener ym. 2003, 407). Scheier ja Carver (1985) kehittivät pitkittäistutkimuksensa perusteella dispositionaalisen optimismin teorian, jonka mukaan yksilön suhtautuminen tulevaisuuteen vaikuttaa tulevaisuuden olosuhteisiin ja siten myös koettuun hyvinvointiin. Teoriassa optimismi on taipumus odottaa myönteisiä tuloksia oman toiminnan seurauksena. Optimistinen henkilö tavoittelee todennäköisesti sinnikkäämmin päämääriään kuin negatiivisesti tulevaisuuteen suhtautuva. Optimismin ja koetun hyvinvoinnin kausaalista suuntaa on kuitenkin vaikea erottaa, koska ne mahdollisesti voimistavat toisiaan. Epärealistisesta optimismista on hyötyä etenkin voimakkaissa vastoinkäymisissä. Taylorin ja Armorin (1995) tutkimuksessa todetaan, että positiiviset illuusiot helpottavat vastoinkäymisistä selviämistä. Persoonallisuuden ja ympäristön interaktiovaikutuksia koettuun hyvinvointiin on syytä tarkastella useasta näkökulmasta, koska kuten yllä käy ilmi, kumpikin näyttää vaikuttavan koettuun hyvinvointiin mutta yhtenäistä näkemystä ei ole vaikutusten kausaalisesta suunnasta. Persoonallisuus vaikuttaa siihen, millaisiin tilanteisiin yksilö mahdollisesti hakeutuu ja toisaalta ympäristötekijät vaikuttavat joidenkin persoonallisuuden piirteiden ilmenemiseen enemmän kuin toisten. Tutkielmassa persoonallisuutta ei tarkastella selittäjänä, koska osa piirteistä kuten optimismi ovat malleissa koetun hyvinvoinnin indikaattoreina. Huppert ja So (2013) ja Bericat (2014) käyttävät piirteitä koetun hyvinvoinnin seurauksina eikä syinä. Alan tutkimuskeskustelussa niitä on kuitenkin sovitettu myös syiden asemaan. 3.3 Ajankäyttö, ihmissuhteet ja terveys Dolan ym. (2006) nostavat esiin liudan tutkimuksia erilaisten ajankäyttöön ja ihmissuhteisiin liittyvien tekijöiden kuten työn ja työmatkojen, unen määrän, uskonnon ja sosiaalisten suhteiden määrän 7 Fujita, Frank An investigation of the relation between extraversion, neuroticism, positive affect, and negative affect. MS thesis. University of Illinois, Urbana-Champaign. 31

33 vaikutuksista yksilön hyvinvointiin. Myös terveys kytkeytyy koetun hyvinvoinnin vaihteluun. Katsauksen perusteella tiivistetysti sanoen työtuntien määrä on epälineaarisessa suhteessa hyvinvointiin. Työmatkoihin käytetty aika heikentää hyvinvointia. Kotitöihin käytetty aika yhdistyy naisilla masennusoireisiin ja muista huolehtiminen heikentää omaa hyvinvointia. Myös huono uni heikentää tunnehyvinvointia. Uskonnollisuus liitetään usein koettuun hyvinvointiin mutta siitä ei olla varmoja, onko uskominen vai kuuluminen uskonnolliseen yhteisöön tärkeämpää (Pollner 1989; Moberg & Taves ref. Helliwell & Putnam 2005). Ainakin Helliwell (2003) osoittaa yhteyden viikoittaisen kirkossa käynnin ja korkeamman elämään tyytyväisyyden välillä. Työttömyyden negatiivisesta vaikutuksesta hyvinvointiin on löydetty paljon näyttöä. Työttömyys vaikuttaa onnellisuuteen huomattavasti voimakkaammin kuin esimerkiksi menetetty tulo (Oswald 1997; ks. myös Helliwell & Putnam 2005). Elämään tyytyväisyyden tuloksia välimatka-asteikollisena tarkastelevan Di Tellan, MacCullochin ja Oswaldin (2001) tutkimuksen mukaan työttömillä on viidestä viiteentoista prosenttia matalampi elämään tyytyväisyys kuin työssäkäyvillä. Terveyden yhteyksiä koettuun hyvinvointiin on havaittu ainakin terveyden kokemuksissa (Larson ; ref. Diener ym 1999). Objektiivisilla terveysarvioinneilla on huomattavasti pienempi yhteys koettuun hyvinvointiin. Esimerkiksi Brief, Butcher, George ja Link (1993) eivät pitkittäistutkimuksessaan löytäneet suoraa yhteyttä objektiivisen terveyden ja elämään tyytyväisyyden välillä. Larsen (1992) puolestaan osoitti yhteyden persoonallisuuden ja koetun terveyden välillä tutkiessaan neuroottisuutta ja oireiden retrospektiivistä ruuansulatuksen ja hengitystieoireiden raportointia. Vaikka terveyttä pidetään yhtenä tärkeimmistä asioista elämässä (esim. Campbell, Converse & Rodgers 1976), ihmiset voivat erilaisten elämänhallintastrategioiden kuten sosiaalisen vertailun avulla kokea terveytensä hyväksi myös terveyden muuten heikentyessä. Tästä hyvä esimerkkitulos on Woodin, Taylorin ja Lichtmanin (1985) rintasyöpäpotilaita koskevassa tutkimuksessa, jossa enemmistö rintasyöpää sairastavista henkilöistä arvioi vointinsa paremmaksi kuin muilla sairastavilla ja vain osa arvioi vointinsa huonommaksi kuin terveillä. Diener ym. (1999) kuitenkin muistuttaa, että raportoitu koettu terveys ja hyvinvointi etenkin sairailla henkilöillä ei välttämättä vastaa todellisuutta, sillä sairaat saattavat arvioida vointinsa ylioptimistisesti säästääkseen omaishoitajaansa mahdollisesti lisääntyvältä rasitukselta. 8 Moberg, David, O. & Taves, Marvin, J Church Participation and adjustment in old age. Teoksessa Rose, Arnold, M. & Peterson, Warren, A. Older people and their social world F. A. Davis, Philadelphia, Pennsylvania. 9 Larson, Reed Thirty Years of Research on the Subjective Well-Being of Older Americans. Journal of Gerontology 33:1,

34 3.4 Asenteet, tavoitteet, sopeutuminen ja vertailu Yksilön asenne, tavoitteet, sopeutuminen ja vertailu toisiin vaikuttaa koetun hyvinvoinnin arviointeihin. Diener (1984, 562) puhuu niin sanotuista tarkoitusta ilmaisevista teorioista (telic theories), joiden avulla voi pohtia onnellisuutta ja hyvinvointia päämääränä tai tavoitteena ja sitä, miten tuo päämäärä tai tavoite saavutetaan. Austin ja Vancouver (1996, 338) määrittelevät päämäärät (goals) sisäisinä representaatioina halutuista tiloista, jotka konstruoituvat tuloksina, tapahtumina tai prosesseina. Päämäärien luonne ja rakenne, menestys saavuttaa niitä ja päämääriä kohti etenemisen vauhti voivat kaikki potentiaalisesti vaikuttaa yksilön tunteisiin ja elämään tyytyväisyyteen. Yleisesti ajatellaan, että ihmiset reagoivat positiivisesti päämäärien saavuttamiseen ja negatiivisesti siihen, kun eivät saavuta niitä, ja siksi päämäärät ovat tärkeä affektiivisen järjestelmän viitekehys. Cantor ja Sanderson (1999) korostavat päämäärien tärkeyttä elämässä. Omistautuminen päämäärille mahdollistaa henkilökohtaisen toimijuuden kokemuksen ja vahvistaa elämän rakennetta ja merkityksellisyyttä. Päämäärät myös tukevat hyvinvointia ja auttavat selviytymään vastoinkäymisistä ja erilaisista arkielämän haasteista. Cantorin ja Sandersonin malli auttaa ymmärtämään sitä, miksi yksilöstä ulkopuolisilla tekijöillä voi olla pieni vaikutus yksilön koettuun hyvinvointiin. Ympäristötekijöiden vaikutus hyvinvointiin tapahtuu jossakin määrin nimenomaan päämäärien kautta riippuen siitä, vaikeuttavatko tai helpottavatko ympäristötekijät päämäärien saavuttamista. Diener ja Fujita (1995) testasivat tätä tutkiessaan ihmisten päämääriä, resursseja ja koettua hyvinvointia. Resurssien vaikutus koettuun hyvinvointiin välittyi päämäärien kautta. Esimerkiksi tuloilla ja fyysisellä viehättävyydellä on enemmän vaikutusta hyvinvointiin, jos yksilöllä on niihin liittyviä tavoitteita. Brunstein (1993) osoitti päämäärille omistautumisen säätelevän päämäärien saavuttamista. Omistautuneisuus ja päämäärien saavutettavuus erottautuivat tutkimuksessa omiksi ulottuvuuksikseen. Oishi, Diener, Suh ja Lucas (1999) puolestaan esittivät, että arvot määrittävät päämääriä ja säätelevät niiden vaikutusta hyvinvointiin. Esimerkiksi jos yksilö arvostaa päämäärien tavoittelua, hän todennäköisesti voi paremmin saavuttaessaan niitä, ja jos yksilö arvostaa enemmän sosiaalisuutta, hän on tyytyväisempi toteuttaessaan sitä. Välittäviä tekijöitä voi siis olla monia. Luhmann, Hofmann, Eid ja Lucas (2012) ovat laatineet kattavan meta-analyysin sopeutumisen ja koetun hyvinvoinnin yhteydestä. He keräsivät 188 julkaisua pitkittäistutkimuksia, joissa kuvattiin reaktioita ja sopeutumista isoihin elämäntilanteisiin. Tulosten perusteella elämäntilanteilla on erilainen vaikutus affektiiviseen ja kognitiiviseen hyvinvointiin ja useimmilla tapahtumilla on voimakkaampi 33

35 negatiivinen vaikutus kognitiiviseen kuin affektiiviseen hyvinvointiin. Sopeutuminen tilanteisiin vaihteli huomattavasti. Sopeutumisen voidaan nähdä olevan niin voimakasta, että on aiheellista kysyä, onko ihmisten mahdollista ollenkaan muuttaa koetun hyvinvoinnin tasoaan. Hedonista oravanpyörää (hedonic treadmill) kuvaavien teorioiden (Brickman & Campbell ; ref. Diener, Lucas & Napa Scollon 2006) mukaan emotionaalisissa reaktioissa elämäntapahtumiin tapahtuu samanlaisia prosesseja kuin aistien sopeutumisessa. Samalla tavalla kuin ihmisen nenä tottuu hajuihin eikä pian enää huomaa niitä, myös emotionaalinen järjestelmä sopeutuu uusiin elämänolosuhteisiin, ja että kaikki reaktiot syntyvät suhteessa aiempiin olosuhteisiin. Sopeutumisen voimallisuutta voidaan kuitenkin kritisoida esimerkiksi sillä, että joihinkin tapahtumiin sopeudutaan hitaammin ja jotkut jättävät pysyviä jälkiä yksilön hyvinvointiin. Esimerkiksi Lucas, Clark, Georgellis ja Diener (2004) osoittivat työttömyyttä koskevassa tutkimuksessaan, että muutokset elämään tyytyväisyyden perustasolta saattoivat säilyä vuosia. Kiteytetysti voi sanoa, että yksilön temperamentti, kognitiot, päämäärät, ja sopeutuminen säätelevät elämänolosuhteiden ja tapahtumien vaikutuksia koettuun hyvinvointiin (Diener 1999, 286). Näitä vaikutuksia ei voi täysin erottaa toisistaan vaan niiden yhdistelmät ja kerrannaisvaikutukset ovat yhteydessä koettuun hyvinvointiin eri tavoin eri ihmisillä. Siksi kausaalisten suuntien määrittäminen ei ole tämän tutkielman tehtävänä vaan tehtävänä on kartoittaa erilaisten tekijöiden yhteyksiä koettuun hyvinvointiin. Michalos (1985) kehitti 1980-luvulla teorian, jonka mukaan yksilöt vertailevat itseään monilla eri alueilla muihin ihmisiin, aiempiin olosuhteisiin, odotuksiin, tyytyväisyyden ideaalitasoihin, tarpeisiin ja tavoitteisiin. Tyytyväisyyden arviointi siten perustuisi diskrepansseihin eli eroavuuksiin nykyisten olosuhteiden ja vertailuun perustuvien käsitysten välillä. Diskrepanssi, joka sisältää vertailun johonkin yksilöä korkeampaan olosuhteeseen tai tilanteeseen johtaa todennäköisesti matalampaan tyytyväisyyteen, kun taas alaspäin vertaaminen johtaa korkeampaan tyytyväisyyteen. Wood (1996; ref. Diener 1999) 11 määrittelee sosiaalisen vertailun yksinkertaisesti prosessina käsitellä informaatiota, jota yksilöllä on muista yksilöistä suhteessa häneen. Kolme tärkeää sosiaalisen vertailun prosessia ovat sosiaalisen informaation hankkiminen, sen käsitteleminen ja sosiaaliseen vertailuun reagoiminen. Sosiaalinen informaatio voi olla peräisin läheisiltä, kaukaisemmilta tai jopa kuvitelluilta yksilöiltä. Sosiaalisen informaation käsittelyn prosessi pitää sisällään esimerkiksi samankaltaisuuksien ja erojen etsimisen itsen ja muiden välillä. Reaktiot sosiaaliseen vertailuun voivat olla niin kognitiivisia, 10 Brickman, P. & Campbell, D. T Hedonic relativism and planning the good society. Teoksessa Appley, M. H. Adapation level theory: A symposium Academic Press, New York. 11 Wood, Joanne, V What is social comparison and how should we study it? Personality and Social Psychology Bulletin 22,

36 affektiivisia kuin käyttäytymistyylejäkin, eivätkä ne välttämättä tarkoita, että yksilö havaitsee varsinaista kontrastia itsen ja muiden välillä. (Ks. myös Wood, Taylor & Lichtman 1985.) Woodin (1996, Wood ym. 1985) näkemyksen mukaan ihmiset voivat siis vertailla itseään monenlaisiin henkilöihin. Lyubomirsky ja Ross (1997) puolestaan esittävät tutkimuksessaan, että onnelliseksi itsensä arvioivat yksilöt vertailevat itseään vain heitä huonompiin, kun onnettomaksi itsensä arvioivat vertailevat sekä heitä huonompiin että parempiin. McFarlandin ja Millerin (1994) tutkimuksessa käy ilmi, että yksilön persoonallisuus ja tapa kehystää informaatiota vaikuttavat sosiaalisen informaation hyödyntämiseen. Toisin sanoen negatiivisesti asennoituvien yksilöiden suoritukseen sosiaalinen vertailu vaikutti negatiivisesti ja positiivisesti asennoituvat hyötyivät sosiaalisesta vertailusta. Vaikka vertailun kohde ja suunta olisi sama, yksilöt eivät käytä sosiaalista informaatiota samalla tavalla. Tämä käy ilmi Buunkin, Collinsin, Taylorin, VanYperenin ja Dakofin (1990) tutkimuksesta, jonka mukaan sekä ylös että alas suuntautuva vertailu voi sekä kohottaa että laskea onnellisuutta. Persoonallisuuden piirteet saattavat nimittäin vaikuttaa siihen, miten vertailu havaitaan, oli se kumman suuntaista hyvänsä. Persoonallisuuden piirteiden vaikutus saattaa kuitenkin vaihdella tilanteen ja tarpeen mukaan. Jos esimerkiksi yksilön on arvioitava vertailutilanteessa itseään toisten näkökulmasta, itsekehu saattaa olla huomattavasti vähäisempää kuin jos hän voi arvioida itseään omin kriteerein (Dunning, Meyerowitz & Holzberg 1989). Wilsonin (1967) onnellisen yksilön määritelmässä mainitaan, että odotusten tulee olla kohtuullisia. Liian korkeat tai matalat odotukset saattavat aiheuttaa yksilössä ahdistusta (Emmons 1992) tai tylsistymistä (Csikszentmihalyi 1990). Diener ja Fujita (1995) tarkentavat, että yksilön odotusten absoluuttisella tasolla ei ole välttämättä niinkään merkitystä koetulle hyvinvoinnille kuin sillä, miten realistisia ja omien henkilökohtaisten resurssien kanssa yhteneviä odotukset ovat. Odotusten täyttymistä tärkeämpää voi kuitenkin olla niiden tavoittelu, kunhan eteneminen kohti tavoitteita on jatkuvaa (Csikszentmihalyi 1990). Kasserin ja Ryanin (1993, 1996) amerikkalaisen unelman varjopuolia tarkastelevat tutkimukset osoittavat, että odotusten sisältö on niiden täyttymistä tärkeämpää. Yksilöstä itsestään kumpuavien odotusten kuten henkilökohtaisen kasvun toteutuminen yhdistyi tutkimuksessa positiiviseen koettuun hyvinvointiin, kun taas yksilöstä ulkopuolisten odotusten toteutuminen kuten rahan tai maineen hankkiminen korreloi negatiivisesti koetun hyvinvoinnin kanssa ja positiivisesti negatiivisina pidettyjen piirteiden kanssa. 35

37 4 AINEISTO JA MENETELMÄT Bericat (2014) ja Huppert ja So (2013) ovat rakentaneet mittarimallinsa European Social Survey 2006 aineistolla (ESS3), koska se on kattava Euroopan laajuinen aineisto ja vuoden 2006 otoksessa on erityisen kattava koettua hyvinvointia koskeva kysymyspatteristo. European Social Survey on joka toinen vuosi kerättävä sosiaalisia asenteita ja käytöstä koskeva kysely, joka on kerätty vuodesta 2001 lähtien yli 36 Euroopan maassa. ESS aineisto sisältää lähes haastattelun tulokset, jotka ovat vapaasti saatavilla. Kaikki ESS aineistot ovat ladattavissa verkosta, ja lataaminen edellyttää vain rekisteröitymistä. Huppert on ollut mukana kehittämässä hyvinvointi-osiota European Social Survey tä varten. Hän ehdotti ESS3:ssa hyvinvointia mitattavaksi hedonisen ja eudaimonisen hyvinvoinnin avulla, jotka jakautuvat emotionaaliseen hyvinvointiin eli positiivisiin ja negatiivisiin tunteisiin sekä kognitiiviseen hyvinvoinnin arviointiin ja itsemääräytymiseen, kiinnostukseen ja merkitykseen sekä odotuksiin ja motivaatioihin. Lisäksi Huppert ehdotti mitattavaksi sosiaalista hyvinvointia. Huppertin ja Son (2013) kukoistamisen indikaattori ei kuitenkaan ole suora johtopäätös Huppertin ehdottaman osion kysymyksistä. Hyvinvointi-osion muuttujien avulla on mahdollista rakentaa erilaisia mallikokonaisuuksia oman teoreettisen mieltymyksensä mukaisesti, kuten Bericat (2014) on tehnyt ja kuten tässä tutkielmassa tehdään. 4.1 Aineisto Käyttämällä valmiiksi kerättyä aineistoa säästyn esimerkiksi aineiston keräämiseen liittyviltä eettisiltä hankalilta kysymyksiltä. Valmista aineistoa käytettäessä minun on silti hyväksyttävä toisenlaiset haasteet en voi ehkäistä vastausten tallentamisen aikana syntyviä satunnaisia tai järjestelmällisiä mittausvirheitä. ESS sivustolla kuitenkin mainitaan pyrkimys mittausekvivalenssin takaamiseksi. Datan keräämisen jälkeen ESS ydintiimi testaa joidenkin kysymysten kohdalla mittausinvarianssin, jonka avulla selvitetään, johtuvatko maiden tai ryhmien väliset erot todellisista eroista vai esimerkiksi mittaustavoista. ESS tiimi testaa konfiguraalisen, metrisen ja skalaarisen mittausekvivalenssin muun 36

38 muassa poliittisen luottamuksen ja mediaan kohdistuvan ajankäytön osalta mutta henkilökohtaisen ja sosiaalisen hyvinvoinnin osioissa vastaavaa ekvivalenssia ei ole testattu. ESS kerää satunnaisotoksen kustakin vastaajamaasta. Vastausten vertailtavuuden takaamiseksi maiden tulee soveltaa satunnaistettua todennäköisyysotosta (random probability sampling), joka tarkoittaa sitä, että kaikilla viisitoista vuotta täyttäneillä yksityisen kotitalouden jäsenillä tulee olla mahdollisuus valikoitua otokseen. Kerran valikoitunutta vastaajaa ei voi korvata toisella vastaajalla, vaikka heihin ei enää saataisi yhteyttä, he sairastuisivat tai kieltäytyisivät osallistumasta. Aineisto suunnitellaan brittienglannilla ja kukin kansallinen tiimi kääntää sen sitten omalle kielelleen. Tutkielman analyysit on suoritettu sosiaalitieteissä suosituilla IBM SPSS 24, AMOS 23 ja Mplus 7 tilasto-ohjelmistoilla. Ohjelmistot on valittu kutakin analyysia varten sen perusteella, mikä on helpoin käyttää ja kuitenkin tarjoaa tarkimman ja luotettavimman estimoinnin. Analyysien alkuvaiheet olen suorittanut IBM SPSS 24 -ohjelmistolla sen helppouden vuoksi ja siirryttyäni mallien hyvyyden arviointiin siirryin käyttämään AMOS 23 ja Mplus 7 -ohjelmistoja. Kaikkiaan 23 maata kattava European Social Survey (ESS) aineisto on iso, ja isoon aineistoon mahtuu oletettavasti myös joitakin inhimillisiä virheitä. Kaikki ESS -aineistot käyvät läpi tiukan tarkistusseulan ennen kuin ne luovutetaan tutkijoiden ja tutkimusta harrastavien käyttöön. Joitakin virheitä, kuten vastaajan muistamattomuutta, aiheen arkuutta tai haastattelijan vaikutusta vastaajaan, ei yksinkertaisesti voi kontrolloida. Myös kysymysten muotoilu, järjestys ja keräystapa vaikuttavat osaltaan vastaustuloksiin. En voi jälkeenpäin arvioida, ovatko vastaajat todella ymmärtäneet kysymykset ja jos ovat ymmärtäneet, ovatko he halunneet vastata todenmukaisesti. Tiedostaen tällaiset aineiston epävarmuudet ja rajallisuuden tyydyn käyttämään sitä, koska se on paras saatavilla oleva aineisto tutkittavissa mittareissa tarvittavien muuttujien analysoimiseen. Otantatutkimuksessa, joka ESS aineistokin on, on suositeltavaa käyttää painokertoimia, että analyysista saatavat estimaatit olisivat mahdollisimman tarkkoja (ESS 2014, 1). Vastausmäärät vaihtelevat maittain ja painokertoimia käyttämällä muita pienemmäksi jääneiden ryhmien vastaukset pyritään saamaan edustamaan ryhmän todellista kokoa. Otantaan perustuvan tutkimuksen perusajatus on, että satunnaisesti poimittujen yksilöiden ominaisuudet mittaamalla saadaan riittävän tarkka kuva perusjoukon ominaisuuksista. Todennäköisyysotannassa jokaisella otantakehikkoon kuuluvalla on tunnettu todennäköisyys tulla valituksi otokseen. Bericat (2014) käytti aineistossaan maan populaation huomioivaa painokerrointa sekä kaikille suositeltavaa design weight painokerrointa. Kukoistamisen indikaattoria rakennettaessa dataa painotettiin käyttämällä ESS:n standarditekniikoita, jotta jokaisen maan otos edustaisi populaatiotaan kokonsa mukaisesti (Huppert ja So 2013). Oletettavasti kumpaakin mittaria rakennettaessa on siis käytetty samoja painokertoimia. IBM SPSS-ohjelmistolla painokertoimia voi käyttää mutta AMOS- 37

39 ohjelmisto ei ota niitä huomioon, joten konfirmatoristen faktorimallien testaamisen aikana painokertoimet ovat yksinkertaisesti jääneet pois käytöstä. Bericat (2014) rakensi mittariaan aluksi ESS 2006 Espanjan osa-aineistolla ja yhdisti siihen Espanjassa 2011 kerätyn Centro de Investigaciones Sociológicas -aineiston (CIS-2011). Vasta pääkomponenttianalyysin jälkeen eksploratiivista faktorianalyysia suorittaessaan Bericat siirtyy käsittelemään CIS-2011 aineiston parina Euroopan 20 maata kattavaa ESS 2006 aineistoa. Bericat ei perustele lukijalle, miksi tutkimuksessa käytetään vain 20 Euroopan maata, vaikka aineisto sisältää 23 maata. Faktorianalyysin tulosten vertailu 20 maalla ja toisaalta 23 maalla osoitti, että ensin mainitun ryhmän faktorit latautuvat selvemmin kuin jälkimmäisen ryhmän. Bericat (2014) on siis saattanut rakentaa mittarin 20 maalla esimerkiksi sen takia, että kolme pois jätettyä maata, Venäjä, Ukraina ja Unkari, heikentäisivät faktorianalyysin tuloksia. Toki voidaan ajatella kulttuurien olevan mainituissa maissa erilainen kuin mukaan otetuissa maissa, ja siksi niiden vastaajat ovat saattaneet vastata eri tavalla. Bericat n käyttämään ESS aineistoon kuuluvat Itävalta, Belgia, Bulgaria, Sveitsi, Kypros, Saksa, Tanska, Viro, Espanja, Suomi, Ranska, Yhdistynyt Kuningaskunta (UK), Irlanti, Alankomaat, Norja, Puola, Portugali, Ruotsi, Slovenia ja Slovakia. Huppert ja So (2013) käyttivät ESS 2006 aineiston 22 maata, koska Unkarin aineistosta puuttuu kaikki elinvoimaisuuden muuttujan vastaukset. Tutkijat jakoivat maat vielä kolmeen eri alueeseen. Pohjois- Eurooppaan kuuluvat Tanska, Suomi, Norja ja Ruotsi. Etelä-/Länsi-Eurooppaan kuuluvat Itävalta, Belgia, Kypros, Ranska, Saksa, Irlanti, Alankomaat, Portugali, Espanja, Sveitsi ja Yhdistynyt Kuningaskunta (UK). Itä-Euroopan ryhmään kuuluvat Bulgaria, Viro, Venäjä, Puola, Slovakia, Slovenia ja Ukraina. Tutkielman lähestymistapa on toisen suuntainen kuin Bericat lla (2014) tai Huppertilla ja Solla (2013). 20 maan aineiston tai kolmeen alueeseen jakamisen sijaan tutkielmassa mallit on rakennettu ensin yhden maan aineistolla, jonka jälkeen testasin, kuinka malli sopii kahden muun maan aineistoihin. 20 maan aineistoon sisältyy paljon maiden välistä ryvästynyttä vaihtelua, ja Huppertin ja Son jakamien kolmen alueen sisäiset erot ovat niin suuret, että on kiinnostavampaa tarkastella ensin maakohtaisia eroja ja tarvittaessa myöhemmin laajentaa tarkasteltavia alueita kattamaan useita maita yhdessä. 38

40 4.2 Faktorianalyysi Moniulotteisen koetun hyvinvoinnin mittarin rakentamiseen on hyvä käyttää faktorianalyysia, jonka avulla on mahdollista tiivistää useiden mitattujen muuttujien informaatio muutamaan faktoriin. Faktorit koostuvat tarkasteltavien muuttujien yhdenmukaisesta vaihtelusta ja ovat teoreettisin perustein nimettyjä muuttujien ryhmiä. Faktoreita kutsutaan latenteiksi muuttujiksi, koska ne eivät itsessään ole havaittavia ja mitattavia ominaisuuksia vaan mitattavissa ainoastaan tarkasteltavien muuttujien lineaaristen kombinaatioiden avulla. Faktorien muodostaminen kuitenkin voi helpottaa eri ulottuvuuksien tarkastelua, kun keskenään samaa ulottuvuutta mittaavat muuttujat voidaan yhdistää tarvittaessa summamuuttujiksi. (Ketokivi 2015, 81.) Tutkija ei siis tässä tutkielmassa havainnoi koettua hyvinvointia vaan konstruoi sen empiirisesti mittausinstrumenteilla, jotka perustuvat tiettyihin teoreettisiin lähtökohtiin ja tiedonintresseihin. Faktorianalyysi jakautuu eksploratiiviseen ja konfirmatoriseen faktorianalyysiin. Muun muassa Bericat n (2014) hyödyntämä pääkomponenttianalyysi on lähellä eksploratiivista faktorianalyysia, mutta koska keskityn tutkielmassa pääasiassa konfirmatoriseen faktorianalyysiin, en esittele pääkomponenttianalyysia erikseen. Eksploratiivinen faktorianalyysi soveltuu pääkomponenttianalyysia paremmin tilanteeseen, jossa tutkijalla on etukäteen ajatus siitä, millainen teoria pitäisi muuttujien taustalla olla (Metsämuuronen 2009, 666). Eksploratiivisessa faktorianalyysissa nimen mukaisesti eksploroidaan eli tutkitaan korrelaatiomatriisin rakennetta ja etsitään muuttujien kombinaatioita selittävää mallia. Konfirmatorisessa faktorianalyysissa puolestaan konfirmoidaan eli varmistetaan tilastollisten testien avulla valmiin mallin sopivuus aineiston kuvaamiseen. Eksploratiivisessa faktorianalyysissa oletetaan muuttujien ominaisuuksien olevan normaalisti jakautuneita tutkittavassa populaatiossa. Analyysi suoritetaan tavallisesti neljässä vaiheessa. Ensin lasketaan valittujen muuttujien välinen korrelaatio- tai kovarianssimatriisi ja tarkastellaan, onko muuttujien välillä yhteistä vaihtelua. Toiseksi matriisin perusteella estimoidaan faktoreiden lataukset. Kolmanneksi lataukset rotatoidaan eli kierretään; rotatoinnissa alkuperäistä akselointia muutetaan ja näin saatetaan lataukset paremmin tulkittaviksi. Rotatointi on hyödyllistä, koska yleensä muuttujat eivät ole optimaalisessa asennossa faktoreiden muodostamaan avaruuteen nähden ja akseleita kääntämällä muuttujat voivat latautua mahdollisimman yksikäsitteisesti faktoreille. (Metsämuuronen 2009, 671.) Konfirmatorinen faktorianalyysi on yksi rakenneyhtälömallin (SEM) analysointimenetelmä. Konfirmatorisessa faktorianalyysissa tarkastellaan, saako eksploratiivisella faktorianalyysilla muodostettu malli tai tutkijan teoreettisesti rakennettu malli tukea aineistosta. Teoriaa testaavassa tutkimuksessa tutkija yrittää teoreettisen ymmärryksensä perusteella ennustaa parametrien arvoja ennen analyysia, ja nämä hypoteesit testataan aineistosta laskettujen parametriestimaattien avulla (Ketokivi 2015, 22). 39

41 Bollen (1989, 1) mainitsee rakenneyhtälömallien tärkeän eron esimerkiksi perinteisiin regressiomalleihin. Rakenneyhtälömallien erikoisuutena on huomion keskittyminen kovariansseihin tapausten (cases) sijaan. Rakenneyhtälömalleissa ei siis pyritä minimoimaan odotettujen ja ennustettujen arvojen funktioita vaan otoskovarianssien ja mallin ennustamien kovarianssien eroja. Havaituista kovariansseista vähennetyt ennustetut kovarianssit muodostavat residuaalit. Suuret residuaalit heikentävät mallin sopivuutta. Rakenneyhtälöiden perustava hypoteesi on, että havaittujen muuttujien kovarianssimatriisi on tiettyjen parametrien funktio. Jos malli olisi oikea ja jos tietäisimme parametrit, populaation kovarianssimatriisi voitaisiin jäljentää täydellisesti. Epätäydellisyyden vallitessa tehtävänä on siten sovittaa mallin parametrien kovarianssimatriisi mahdollisimman hyvin havaittujen muuttujien populaatiokovarianssimatriisiin. Konfirmatoriseen faktorianalyysiin sisältyy viisi vaihetta (Metsämuuronen 2009, 684). Ensin malli spesifioidaan eli määritellään ja täsmennetään teoreettinen malli. Latauksille ja faktoreille tehdään rajoituksia ja tietyt muuttujat pakotetaan latautumaan vain tietylle faktorille. Myös muuttujien väliset virhetermien kovarianssit estetään. Toiseksi tarkastellaan teoreettisen mallin identifioituvuutta eli yksilöityvyyttä. Identifioituvuus on mallin teoreettinen ominaisuus eikä riipu otannasta tai laskentamenetelmistä. Mikäli mallin kaikki parametrit ovat identifioituvia, on myös malli identifioituva. Parametri puolestaan on identifioituva, mikäli se on ratkaistavissa teoreettisen korrelaatiomatriisin avulla. Kolmanneksi mallin parametrit estimoidaan. Estimaattien harhattomuus, tehokkuus ja tarkentuvuus ovat tilastollisen laskennan tärkeimpiä päämääriä (Ketokivi 2015, 22). Neljänneksi mallia koskevat hypoteesit testataan esimerkiksi Khiin neliön (χ 2 ) jakauman avulla. Lopuksi tarkastellaan faktorimallin riittävyyttä mallin sopivuuden avulla. Tässä arvioinnissa käytetään koko mallin, yksittäisten muuttujien ja parametrien riittävyyteen kehitettyjä tunnuslukuja. (Metsämuuronen 2009, 684.) Konfirmatorisessa faktorianalyysissa tavoitteena on tutkia aineiston perusteella, saako valittu teoria tukea. Mikäli teoria esittää joidenkin muuttujien olevan toistensa kanssa yhteydessä, näiden muuttujien välillä pitäisi myös todentua korrelaatioita enemmän kuin niiden muuttujien välillä, joiden ei pitäisi olla yhteydessä keskenään. Toisin sanoen, kun esimerkiksi Huppert ja So (2013) esittävät kukoistamisen indikaattorin koostuvan kahdesta ulottuvuudesta, positiivisista tunteista ja positiivisesta toimintakyvystä, ja näiden faktorien kummankin koostuvan neljästä eri muuttujasta, tällöin oletetaan, että kunkin faktorin muuttujat korreloivat keskenään enemmän kuin toisen faktorin muuttujien tai jonkun mallin ulkopuolisen muuttujan kanssa. Konfirmatorinen faktorianalyysi on erityisen tehokas, kun halutaan tutkia latenttien muuttujien eikä siis vain mitattujen muuttujien välisiä yhteyksiä (Metsämuuronen 2009, 685). Konfirmatoriseen faktorianalyysiin sisältyy muutamia edellytyksiä. Ensinnäkin siinä oletetaan, että jokainen muuttuja ja niiden lineaarikombinaatio ovat normaalisia. Suurella otoskoolla muuttujien 40

42 poikkeavuus normaalisuudesta ei kuitenkaan vaikuta merkittävästi eikä siitä siksi tarvitse olla huolissaan. Toiseksi, koska muuttujien välisiä käyräviivaisia yhteyksiä ei kyetä konfirmatorisesti analysoimaan, oletetaan että yhteydet muuttujien välillä ovat lineaarisia. Kolmanneksi mallin hyvyyden arviointi perustuu Khiin neliön jakaumaan mutta harmillisesti se on herkkä otoskoolle. Suurella otoskoolla kuten ESS-aineistoissa Khiin neliön testi antaa liian helposti signaalin, että malli on huono. Lisäksi konfirmatorisessa faktorianalyysissa oletetaan, etteivät mittausvirheet korreloi keskenään, havaittuihin muuttujiin liittyvät mittausvirheet eivät korreloi vastaavien latenttien muuttujien kanssa, eivätkä selitettäviin latentteihin muuttujiin liittyvät mittausvirheet korreloi selitettävien latenttien muuttujien kanssa. Koska khiin neliön -testi on herkkä aineiston koolle, sen lisäksi mallin hyvyyttä voi arvioida monilla indekseillä kuten CFI (Comparative Fit Index), TLI (Tucker-Lewis Index), RMSEA (Root mean squared error of approximation) ja AIC (Akaike Information Criterion). CFI ja TLI ovat koko mallia koskevia riittävyysmittoja. (Metsämuuronen 2009, ) Niissä testattavaa mallia verrataan malliin, jossa ei ole lainkaan muuttujien välisiä korrelaatioita. Mitä lähempänä indeksin arvo on yhtä, sitä paremmin malli sopii aineistoon vaihtoehtoiseen malliin verrattuna. Vertailevien indeksien heikkoutena on se, että ajatus aineistoon paremmin sopivasta mallista on harhaanjohtava tilanteessa, jossa vertailukohdaksi on valittu hyvin huonosti aineistoon sopiva malli. (Ketokivi 2015.) RMSEA perustuu ajatukseen, että mallin sopivuutta aineistoon tarkastellessa otetaan huomioon mallin monimutkaisuus: kahdesta yhtä pienen jäännöskovarianssin tuottavasta mallista tulisi valita yksinkertaisempi (Ketokivi 2015, 191). Yksinkertaisessa mallissa on vähemmän estimoituja parametreja ja siis enemmän vapausasteita. Mitä lähempänä nollaa RMSEA arvo on, sitä paremmin malli sopii aineistoon. Tutkijalla ei kuitenkaan ole perusteltua metodologista syytä suosia yksinkertaista mallia, joten myös RMSEA indeksiä hyödynnettäessä on syytä kiinnittää huomiota sen yksipuolisuuteen. AIC on testattavien mallien vertailuun perustuva informaation mitta, joka kuvaa mallin tuoman informaation ja järjestyksen arvoa. Malli luo aineistoon järjestystä, jonka avulla aineistosta tulee jäsentyneempi ja selitetympi. Mitä pienempi AIC arvo on, sitä paremmin malli jäsentää aineistoa. 4.3 Reliabiliteetti Reliabiliteetilla tarkoitetaan ensinnäkin mittauksen toistettavuutta. Tosiarvoteoreettisesta (ks. esim. Lord & Novick 1968) näkökulmasta katsottuna mittaustulos (x) koostuu mitattavasta suureesta (X) ja mittausvirheestä (e): 41

43 ! = # + & Mikäli mittaus suoritetaan samasta kohteesta uudelleen ja tulos x on sama, mittaustulos on silloin reliaabeli. Jos tosiarvoteorian ajatuksen mukainen mittauksen virhetermi e olisi ainoastaan satunnaista mittausvirhettä, reliabiliteetti voitaisiin johtaa silloin suoraan satunnaisen mittausvirheen alhaisuudesta. Koska mittaustulokseen kuitenkin saattaa sisältyä myös välttämätöntä systemaattista mittausvirhettä, satunnaisen mittausvirheen poistamisesta jäljelle jäävää vaihtelua kutsutaan reliaabeliksi varianssiksi. (Ketokivi 2015, 98 99; ks. myös Bollen 1989.) Reliabiliteettia arvioidaan pääasiassa varianssiperusteisten indeksien kautta, joista yleisimmin käytetty on nimeltään Cronbachin alfa (Cronbach 1951). Mittarin x reliabiliteetti määritellään prosenttiosuudeksi, joka x:n varianssista on muuta kuin mittausvirhettä. Toinen yleinen reliabiliteettikerroin on nimeltään composite reliability kerroin (Werts ym ; ref. Ketokivi 2015, 100). Erityisesti faktorianalyysiin soveltuu tietyin edellytyksin hyvin myös Lauri Tarkkosen kehittämä yleistetty reliabiliteettikerroin (Tarkkonen 1987). Alfa-kertoimen käyttöä reliabiliteetin tai sisäisen johdonmukaisuuden mittarina ovat kuitenkin tarkastelleet kriittisesti tutkimuksissaan muiden muassa Almehrizi (2013), Gu, Little ja Kingston (2013), Graham (2006) ja Sijtsma (2009) ja esimerkiksi Raykov ( ; ref. Raykov & Shrout 2002) on esittänyt oman mallinsa yhdistetyn mittarin reliabiliteettikertoimesta (composite reliability). Mittaustuloksen varianssiperusteinen reliabiliteetti on sekä absoluuttisen mittausvirheen että mitattavan suureen (X) varianssin funktio. Absoluuttisesti yhtä tarkka mittari on siten varianssimielessä sitä reliaabelimpi, mitä heterogeenisempi otos on muuttujan X suhteen. (Ketokivi 2015, 101.) Teknisesti arvioiden mittariin voidaan lisätä mitä asiaa hyvänsä mittaava osio, ja alfan arvo saattaa kasvaa, sillä vaihtelua tulee mittariin lisää. Lisäksi on huomattava, että jos mittarin skaala on suppea, tulee arvoihin niin vähän vaihtelua, että reliabiliteetti saattaa jäädä teknisistä syistä matalaksi. (Metsämuuronen 2009, 148.) Tutkielmassa tarkasteltavien mittareiden reliabiliteettiin tämä reliabiliteettikertoimen piirre näkyy moniulotteisten yksiulotteisia mittareita korkeampana reliabiliteettina. Ketokivi (2015, 101) esittää varianssiperusteisen reliabiliteetti-indeksin käytölle kaksi olennaista syytä. Ensinnäkin indeksi korreloi vahvasti sen kanssa, kuinka tarkkoja estimaatteja teoreettisesti mielenkiintoisille parametreille saadaan. Tutkijaa kiinnostaa erityisesti se, miten teoreettisesti olennaiset käsitteet korreloivat kiinnostuksen kohteena olevassa aineistossa. Korkea reliabiliteetti viittaa alhaiseen satunnaiseen mittausvirheeseen ja siten käsitteitä mittaavat parametrit voidaan estimoida mahdollisimman tarkasti. Toinen syy varianssiperusteisen indeksin käytölle selittyy 12 Werts, Charles E., Linn, Robert, L. & Jöreskog, Karl, G Interclass reliability estimates: Testing structural assumptions. Educational and Psychological Measurement 34:1, Raykov, Tenko Estimation of composite reliability for congeneric measures. Applied Psychological Measurement 22,

44 absoluuttisen virheen tulkinnan vaikeudella. Tutkielman mittareissakin käytetyt Likert-asteikolliset mittayksiköt ovat hankalasti tulkittavia ja siksi myös mittauksen absoluuttisen virheen tulkinta vaikeutuu. Reliabiliteettikertoimet ovat siksi välttämättömiä mutta eivät suinkaan tyhjentäviä mittarin hyvyyden estimaatteja. Yleisin ja erityisesti tämän tutkielman tehtäviin soveltuva reliabiliteetin arviointitapa on mittarin sisäisen yhdenmukaisuuden tarkastelu. Tutkielmassa vertailtavat mittareiden faktorimallit koostuvat usean indikaattorin kokonaisuuksista, ja mittareiden faktorit ovat sisäisesti sitä yhdenmukaisempia, mitä vahvemmin sitä määrittävät indikaattorit korreloivat. Ketokivi (2015, 104) kuitenkin huomauttaa, että mittarin sisäinen johdonmukaisuus ei ole vielä osoitus siitä, että eri indikaattorit mittaavat yhtä ja samaa asiaa, saati sitten että tutkija voisi sisäisen yhdenmukaisuuden testin perusteella väittää, mikä tämä yhteinen mitattava tekijä on. Yhdenmukaisuus viittaa vain ja ainoastaan havaittaviin korrelaatioihin, ei teoreettiseen yhdenmukaisuuteen. Tosiarvoteoreettista tapaa määritellä reliabiliteetti mittauksen toistettavuutena muuttuu ongelmalliseksi, jos ei samalla pohdita mittauksen validiteettia. Jos X on kaikki se x:n varianssi, joka ei ole satunnaista mittausvirhettä, mitä X oikeastaan on, kysyy Ketokivi (2015, 126). Klassisen testiteorian ongelma on se, että mittaustuloksen toistettavuus saattaa aiheutua myös systemaattisesta mittausvirheestä, eli systemaattinen mittausvirhe lasketaan käytännössä osaksi reliaabelia varianssia. Yleistettävyysteoriassa (generalizability theory) tarkastellaan kaikkia mittaustuloksiin varianssia aiheuttavia tekijöitä ja erotellaan nämä tekijät toisistaan (esim. Shavelson & Webb 1991). Tosiarvoteoreettisen mittausmallin virhetermi voidaan jakaa satunnaiseen (e) ja systemaattiseen (s) komponenttiin, jolloin malli olisi:! = # + ' + e Ketokivi (2015, 127; ks. myös Bollen 1993) nimeää yleistettävyysteorian mukaisesti varianssin lähteet. Ensinnäkin yksilö voi olla varianssin lähde: ihmiset vastaavat samoihin kysymyksiin eri lailla. Toinen varianssin lähde saattaa olla organisatorinen asema. Kolmanneksi varianssin lähteeksi Ketokivi nimeää ajan. Kysymyksiä tulkitaan eri ajankohtina eri tavoilla. Jäljelle jäävä neljäs varianssin lähde on silkka mittausvirhe. Varianssin lähteiden tarkastelu antaa tärkeää tietoa siitä, missä mielessä mittauksen tulokset voivat olla yleistettävissä. Yleistettävyysteorian mukaisessa reliabiliteettitarkastelussa otetaan kantaa siihen, mitä ollaan mittaamassa, ja reliabiliteetista puhutaan aina suhteessa yksittäiseen varianssin lähteeseen (Ketokivi 2015, 127). Tämän voi nähdä jopa siten, että reliabiliteetista tuleekin osa validiteettia. Ketokivi moittiikin tutkijoita, jotka kiinnittävät reliabiliteettiin selvästi enemmän huomiota kuin validiteettiin, vaikka mittauksen validiteetti on paljon tärkeämpää erityisesti tilanteissa, joissa reliabiliteettia lähestytään klassisen testiteorian näkökulmasta. 43

45 4.4 Validiteetti Validiteetin avulla arvioidaan, mittaako mittari sitä, mitä sillä yritetään mitata. Ketokivi (2015, 104) esittelee useita validiteetin muotoja ja korostaa, että niitä kaikkia täytyy tarkastella, ennen kuin mittari voidaan todeta validiksi. Tutkielmassa arvioin sisältövaliditeettia tutkimuskeskustelun nojalla sekä aineiston analyysin avulla mittareiden rakennevaliditeettia, mittausinvarianssia, nomologista ja kriteerivaliditeettia. Kysymys validiteetista on huomattavasti reliabiliteettikerrointa monimutkaisempi, koska osaan validiteettia koskevista kysymyksistä ei voi etsiä vastausta tilastollisen päättelyn avulla. Esimerkiksi sisältövaliditeetti liittyy teoreettisen käsitteen määritelmään. Mittari on sisällöllisesti validi silloin, kun tutkija on uskottavasti perustellut indikaattorit kattavan käsitteen teoreettista sisältöä riittävästi. Tutkielmalle ensisijaista teoreettista käsitettä koettu hyvinvointi pyritään mittaamaan usealla indikaattorilla, ja indikaattorien valinta välttämättä määrittää ja rajaa mitattavaa ilmiötä. Sisältövaliditeetin kohdalla on tarkasteltava, mitä, keneltä ja miten kysytään. Reliabiliteetin näkökulmasta usean indikaattorin käyttö pienentää satunnaisvirheen vaikutusta, kun taas sisältövaliditeetin näkökulmasta usean indikaattorin käyttö takaa, että tutkimuksen kohteena olevan teoreettisen käsitteen sisältö tulee operationalisoitua kattavasti (Ketokivi 2015, 105). Esimerkiksi Cronbachin alfa reliabiliteettikerroin olettaa mittarin olevan yksiulotteinen (Cortina 1993) ja sen takia mittarin dimensionaalisuutta tulisi tarkastella ennen reliabiliteetin arviointia. Dimensionaalisuutta arvioitaessa tarkastellaan, kuinka monta empiiristä ulottuvuutta mittari sisältää. Faktorianalyysi perustuu ulottuvuuksien määrittämiseen keskinäisten korrelaatioiden avulla mutta eksploratiivisella faktorianalyysilla ei vielä voida varmistaa, eroavatko ulottuvuudet myös sisällöllisesti. Dimensionaalisuutta voidaan arvioida virhetermien korreloimattomuudella. Mikäli indikaattorien sisältämät virhetermit ovat toisistaan riippumattomia, mittari on yksiulotteinen. Empiirisen mittarin dimensionaalisuus on Ketokiven (2015, 107) mukaan yksi tärkeimpiä validiteetin alatyyppejä. Tutkija yleensä olettaa, että indikaattorin sisältämä jäännösvarianssi ei korreloi indikaattorien yhteisen varianssin eikä muiden indikaattorien jäännösvarianssien kanssa. Tämä oletus olisi kuitenkin testattava empiirisesti. Konfirmatorista faktorianalyysia hyödynnetään yleisesti dimensionaalisuuden arviointiin. Faktorianalyysissa dimensionaalisuutta tarkastellaan khiin neliön testin avulla. Mallin aineistoon sopivuuden perusteella voidaan päätellä indikaattorien jäännösvarianssien olevan toisistaan riippumattomia ja mittarin olevan siksi yksiulotteinen. 44

46 Konfirmatorisen faktorianalyysin lisäksi dimensionaalisuutta voi testata tetradianalyysilla (esim. Bollen & Ting 1993). Jos neljän indikaattorin tapauksessa seuraavat yhtäläisyydet pitävät paikkansa (s ij on indikaattorien x i ja x j kovarianssi), indikaattorit muodostavat yksiulotteisen mittarin. t 1234 = s 12 s 34 s 13 s 24 = 0 t 1342 = s 13 s 42 s 14 s 32 = 0 t 1423 = s 14 s 23 s 12 s 43 = 0 Suureet t ijkl ovat tetradeja, jotka ovat yksiulotteisen mittauksen tapauksessa nollia eli ne katoavat (engl. vanishing tetrad). Tetradit voivat olla katoavia riippumatta siitä, ovatko indikaattorien väliset korrelaatiot vahvoja vai eivät, korrelaatioiden täytyy ainoastaan noudattaa tietynlaista rakennetta. Pelkkä korrelaatioiden vahvuuden tarkastelu ei myöskään oikeuta luotettavien johtopäätösten tekemistä dimensionaalisuudesta. Ketokivi (2015, 110) muistuttaa, että teoreettisella käsitteellä pitäisi olla vähintään neljä indikaattoria. Neljän indikaattorin faktorimallissa on kaksi vapausastetta, jotka yhdessä testaavat mittarin yksiulotteisuushypoteesia. Mikäli mittari koostuu alle neljästä indikaattorista, tilastollista testiä yksiulotteisuudesta ei pystytä tekemään. Esimerkiksi sosioemotionaalisen hyvinvoinnin indeksi sisältää 10 indikaattoria mutta koska ne jakautuvat neljälle faktorille, kahden ja kolmen indikaattorin faktoreiden yksiulotteisuutta ei kyetä varsinaisesti testaamaan vaan se täytyy vain olettaa. Neljän indikaattorin sääntö ei kuitenkaan ole normatiivinen. Sääntö ainoastaan kertoo, milloin yksiulotteisuustesti on mahdollinen ja milloin ei. Rakennevaliditeetti edellyttää, että mikäli ilmiö todella noudattaa jotakin teoriaa ja mallia, sille tulisi olla mahdollista löytää tukea aineistosta. Kyse on siis siitä, että havainnot vaihtelevat juuri niin kuin taustalla oleva teoria edellyttääkin. Laskennallisesti rakennevaliditeetilla tarkoitetaan, että mikäli käsitettä mittaavat osiot todellakin mittaavat muuttujien taustalla olevaa latenttia muuttujaa, tulee kyseisten osioiden korreloida eli olla yhteydessä keskenään systemaattisemmin kuin muiden muuttujien kanssa. Rakennevaliditeetin kaksi osaa ovat konvergenssi- ja erotteluvaliditeetti. Konvergenssivaliditeetti on sitä korkeampi, mitä korkeampia faktorimallin faktorilataukset ovat. Ketokivi (2015, 111) huomauttaa, että yksiulotteisuus ei takaa konvergenssivaliditeettia, mutta ilman yksiulotteisuutta konvergenssivaliditeetin käsite on merkityksetön, koska konvergoitumista tarkastellaan aina suhteessa indikaattoreille yhteiseen ulottuvuuteen. Korkea konvergenssi tarkoittaa sitä, että suuri osa indikaattorien varianssista on yhteistä faktorin kanssa. Tämä tarkoittaa myös sitä, että mittausvirheen osuus mittarin varianssista on alhainen. Korkea konvergenssivaliditeetti ilmenee yleensä myös korkeana sisäisenä yhdenmukaisuutena mutta sisäisen 45

47 yhdenmukaisuuden voivat aiheuttaa muutkin tekijät kuin vahva konvergenssi yhteen faktoriin. Koetun hyvinvoinnin mittaamisen tapauksessa konvergenssi jää helposti matalammaksi kuin yksiselitteisempien käsitteiden mittaamisessa. Koetun hyvinvoinnin mittaamisessa korkea konvergenssi edellyttäisi hyvin tarkkaa määritelmän rajausta. Ketokivi (2015, 112) muistuttaa tarkkuusmittaamisen ja kattavan mittaamisen erosta. Tarkkuusmittaaminen soveltuu etenkin selvästi määriteltävien ja suoraviivaisesti operationalisoitavissa olevien käsitteiden mittaamiseen. Kattavan mittaamisen tapauksessa konvergoituminen on heikompaa, sillä indikaattoreihin sisältyy korkea jäännösvarianssi. Kattavan mittauksen indikaattorit voivat olla hyvinkin tarkasti mitattuja mutta ne konvergoituvat yhteiseen faktoriin heikosti, koska faktorin taustalla oleva teoreettinen käsite on häilyvä ja vaikeasti mitattava. Kattava mittaus saattaa siten näyttää epätarkemmalta, mutta hyvin monimutkaisten käsitteiden tapauksessa mittari ei voi olla samanaikaisesti sekä tarkka että kattava eli sekä validi että reliaabeli (esim. Little ym. 1999). Monimutkaisia käsitteitä operationalisoitaessa reliabiliteetin ja validiteetin välille syntyy jännite ja tutkijan on osattava päättää, kumpi mittaustapa on tarkoituksenmukainen. Yleisin ongelma empiirisessä tutkimuksessa on Ketokiven (2015, 113) mukaan tarkkuusmittauksen soveltaminen tilanteissa, joissa pitäisi käyttää kattavaa mittaamista. Monimutkainen teoreettinen käsite amputoidaan yksinkertaiseksi empiiriseksi mittariksi, joka voidaan mitata reliaabelisti, mutta joka ei ole sisällöllisesti validi. Moniulotteisuutta voi testata konfirmatorisella faktorianalyysilla testaamalla seuraava hypoteesi: H 0 : r X,Y = 1 (x i ja y i mittaavat samaa ulottuvuutta) H 1 : r X,Y < 1 (x i ja y i mittaavat eri ulottuvuuksia) Mikäli nollahypoteesi hylätään, johtopäätös on, että mittarit x i ja y i mittaavat eri ulottuvuuksia. Jos X ja Y ovat teoreettisia käsitteitä, päätellään, että X ja Y ovat myös empiirisesti toisistaan eroteltavissa. Mikäli hypoteesi on, että X ja Y ovat eri ulottuvuuksia ja tilastollinen testi vahvistaa tämän tuloksen, voidaan päätellä X:n ja Y:n mittareiden olevan valideja siinä mielessä, että ne erottelevat empiirisesti X:n ja Y:n toisistaan. Tällöin on kyse erotteluvaliditeetista. Ennen erotteluvaliditeetin testiä on kuitenkin todennettava mittareiden yksiulotteisuus. Kovarianssia r X,Y ei ole mielekästä laskea tai tulkita, jos x i ja y i eivät ole yksiulotteisia. Jos molemmat yksiulotteisuustestit tukevat yksiulotteisuushypoteeseja ja erotteluvaliditeetin testi moniulotteisuushypoteesia, voidaan päätellä mittarin olevan tässä tilanteessa kaksiulotteinen. Esimerkiksi sosioemotionaalisen hyvinvoinnin indeksin kahden ja kolmen indikaattorin faktoreiden tapauksessa on sovellettava Ketokiven (2015, 115) mainitsemia ehtoja yksiulotteisuuden vahvistamiseksi. 46

48 1) Indikaattorien on latauduttava selvästi omalle faktorilleen. 2) X:n on erotuttava empiirisesti selvästi Y:stä (r X,Y ei ole epäilyttävän korkea) ja 3) Tutkijalla on oltava teoreettinen perustelu sille, että indikaattorit y i mittaavat samaa käsitettä. Erotteluvaliditeettia tarvitaan arvioimaan sitä, että eri ulottuvuuksiin asettuvat indikaattorit todella mittaavat eri ulottuvuuksia. Mittarit saattavat korreloida muistakin kuin teoreettisista syistä. Teoreettisia käsitteitä X ja Y kuvaavien indikaattorien vahva korrelaatio ei automaattisesti tarkoita sitä, että teoreettiset käsitteet X ja Y korreloivat vahvasti. Korrelaatio voi johtua myös esimerkiksi kysymyksen muodosta, mikä on enemmän metodologista kuin sisällöllistä yhteisvaihtelua. Metodologisen yhteisvaihtelun kontrolloimiseksi Ketokivi (2015, 117) ehdottaa Bollenin (1993; Bollen & Paxton 1998) esittämää ajatusta metodifaktorista. Indikaattorit voivat korreloida esimerkiksi siitä syystä, että ne on mitattu samalla menetelmällä. Ketokivi lisääkin esimerkkifaktorimalliinsa ylimääräisen metodifaktorin, jolla voidaan vakioida menetelmästä aiheutuva yhteisvaihtelu ja siten parantaa mallin sopivuutta aineistoon. Tutkielman kolmannessa koetun hyvinvoinnin mallissa tarkastellaan lähemmin juuri tätä Bollenin ja Ketokiven käyttämää menetelmää. Huppert ja So (2013) tutkivat kukoistamisen indikaattorin korrelaatiota elämään tyytyväisyyden mittarin kanssa. Positiivista emootiota kuvaava onnellisuuskysymys korreloi melko vahvasti (0,68) elämään tyytyväisyyden kanssa mutta muiden indikaattorien korrelaatio elämään tyytyväisyyteen jäi matalaksi (0,11 0,29). Ketokivi (2015, 117) kutsuu tällaista testiä nomologisen validiteetin testaamiseksi. Se perustuu ajatukseen, että käsite saa lopullisen teoreettisen merkityksensä vasta, kun se esitetään osana laajempaa teoreettista kokonaisuutta. Mittarin nomologista validiteettia arvioitaessa tarkastellaan, miten mittari korreloi sellaisten mittareiden kanssa, joiden kanssa sen teorian mukaan pitäisi korreloida, eikä niinkään sitä, miten itse käsitettä on mitattu. Ketokivi (2015, 118) muistuttaa, että nimen nomologinen ei kuitenkaan saa antaa johtaa harhaan, sillä tilastollisessa tutkimuksessa havainnoidaan aina empiirisiä tendenssejä, ei lakeja. Nomologisen validiteetin käsitteessä korostuu se, että validiteettia täytyy tarkastella osana laajempaa kokonaisuutta. Tämä validiteetin muoto on tärkeä muistutus siitä, että teoreettiset käsitteet eivät koskaan seiso omilla jaloillaan, vaan ne tarvitsevat laajemman teoreettisen kontekstin tullakseen ymmärretyiksi. Kriteerivaliditeettia arvioidakseen on Bollenin (1989, 186) mukaan arvioitava käytettävän indikaattorin yhteyttä kriteerimuuttujiin. Koetun hyvinvoinnin indikaattorien kriteerivaliditeettia voi siis arvioida sillä, miten hyvin aikaisemman tutkimuskirjallisuuden perusteella koetun hyvinvoinnin tärkeimmiksi selittäjiksi todetut tekijät selittävät nyt tutkittavana olevien koetun hyvinvoinnin indikaattorien vaihtelua. Objektiivista kriteerejä on mahdotonta määrittää subjektiivisesti arvioitavalle asialle, joten hyvyyden kriteerit on määriteltävä korrespondenssin tai vastaavuuden mukaan. 47

49 4.5 Mittausinvarianssi Ennen faktorianalyysia lasketaan yleensä Kaiserin (KMO) testi, jonka avulla voidaan arvioida muuttujien sopivuutta faktorianalyysiin. KMO testaa sopivuutta kuitenkin vain niin sanotusti leveyssuunnassa. Kaiserin testissä lasketaan suhde korrelaation sekä korrelaation ja osittaiskorrelaation välillä. Mikäli osittaiskorrelaation arvo on pieni, suhde lähestyy arvoa yksi. Jos Kaiserin testi antaa arvon 0,6 tai suurempi, korrelaatiomatriisia voi pitää soveliaana faktorianalyysiin. P-arvon merkitsevyys yliarvioituu, kun aineisto on suuri. Invarianssia arvioitaessa yhtäpitävyyksiä testataan pituussuunnassa eli ryhmien vastaavien parametrien välillä. Mikäli mittausinvarianssia ei voida vakioida, toisin sanoen mittauksen muuttumattomuutta ei voida varmistaa, ryhmien väliset erot eivät voi olla yksiselitteisesti tulkittavissa. Silloin ei voida tietää, onko kyseessä todellinen esimerkiksi asenne-ero vai ero psykometrisissä vastauksissa mittarin osioihin. Erityisen tärkeää tämän selvittäminen on kulttuurien välisissä tutkimuksissa, joissa eri kulttuureissa puhutaan eri kieltä ja tutkijat hyödyntävät kyselylomakkeen käännösversioita. Myös eri koulutustasojen, eri työalojen, eri sukupuolien sekä koe- ja kontrolliryhmien väliset mahdolliset tulkintaerot tulee ottaa huomioon. (Cheung & Rensvold 2002, ) Ilman mittausinvarianssin testaamista summamuuttujamallissa jäävät muuttujien leikkauspisteet ja jäännöstermit tuntemattomiksi. Usein invarianssin vain oletetaan toteutuvan eikä sitä todellisuudessa testata. Yhä useampi tutkija onkin alkanut korostaa invarianssin testaamisen tärkeyttä mittarin tulosten vertailtavuuden kannalta. Mittausinvarianssilla on merkitystä myös mittarin validiteetille. Mittari on validi, kun se mittaa sitä mitä sen halutaankin mittaavan. Mikäli sama mittarimalli ei sovi yhtäaikaisesti eri mitattaviin ryhmiin jos parametrit eroavat merkitsevästi toisistaan mittari mittaakin eri ryhmissä eri ominaisuutta. Tällöin summa- tai faktoripistemäärän keskiarvojen vertailu kertoo mittarin eikä tutkittavan ominaisuuden eroista. Yhden ryhmän mittausmalli arvioidaan yleensä konfirmatorisen faktorianalyysin avulla. Mallia voidaan pitää sopivana, jos mallin kovarianssirakenne vastaa otoksen kovarianssirakennetta, jota arvioidaan testaamalla mallin hyvyyttä (GFI = Goodness-of-Fit Indices). Yleisimmin käytetty mallin hyvyyden testi on khiin neliön (χ 2 ) testi. Ei-merkitsevä khiin neliön arvo indikoi epäonnistumista torjua nollahypoteesi siitä, että hypoteettinen kovarianssimatriisi on identtinen tarkastellun kovarianssimatriisin kanssa, mikä tavallisesti tulkitaan mallin hyvyytenä. Ongelmana on kuitenkin 48

50 testin yliherkkyys suurten otoskokojen suhteen. Khiin neliön lisäksi käytetään muiden muassa CFI, TLI, ja RMSEA testejä. (Cheung & Rensvold 2002, 234. Ks. myös luku 4.2.) Konfirmatorisen faktorianalyysin laajennus, usean ryhmän konfirmatorinen faktorianalyysi (Multi- Group CFA), testaa kahden ryhmittäin ryvästyneen mallin estimoitujen parametrien invarianssia. Yleisesti invarianssia on arvioitu Likelihood Ratio testin avulla, joka arvioi kahden mallin eroja khiin neliössä. MGCFA:n tuottamille mallin hyvyyden arvoille ei kuitenkaan ole määritelty standardia. (Cheung & Rensvold 2002, 235.) Little (1997, 57) nimeää kaksi invarianssin tyyppiä. Ensimmäiseen kategoriaan hän lukee kuuluvaksi mittausasteikoiden psykometriset ominaisuudet, joihin sisältyvät konfiguraalinen, metrinen, mittausvirhe- ja skalaarinen invarianssi. Toiseen kategoriaan hän nimeää kuuluvaksi ryhmien väliset erot latenttien keskiarvoissa, variansseissa ja kovariansseissa. Toisen kategorian invarianssin testaaminen edellyttää ensimmäisen kategorian erojen selvittämistä mutta toisen kategorian invarianssin selvittäminen on yleensä tutkimuksen merkittävämpi osio. (Cheung & Rensvold 2002, 234.) Tutkielmassa testataan mallien konfiguraalinen, metrinen ja skalaarinen invarianssi, koska ne ovat tyypillisimmät invarianssitestin osat, ja kuten analyysissa käy tuonnempana ilmi, mallien ei voi taata läpäisevän edes niitä, puhumattakaan vaativista toisen kategorian invariansseista. Cheung ja Rensvold (2002) määrittelevät invarianssitestin osiot. Konfiguraalinen invarianssi tarkoittaa sitä, että eri ryhmien vastaajat ymmärtävät ja käsitteellistävät konstruktiota samalla tavalla. Konfiguraalisen invarianssin ilmentyessä eri ryhmien data kiteytyy samaan määrään faktoreita ja samat osiot yhdistyvät samoihin faktoreihin. Konfiguraalinen invarianssi epäonnistuu, jos esimerkiksi käsitteet ovat niin abstrakteja, että osallistujien havainnot konstruktioista riippuvat heidän kulttuurisesta kontekstistaan, tai jos eri ryhmien osallistujat käyttävät eri käsitteellisiä viitekehyksiä ja yhdistävät erilaisia merkityksiä konstruktioihin. Konfiguraalisen invarianssin epäonnistumisen voivat aiheuttaa myös erilaiset datan keräämiseen liittyvät ongelmat ja käännösvirheet. Metrinen invarianssi tarkoittaa sitä, että kaikkien faktorilatausten parametrit ovat samoja eri ryhmissä. Käsitteellisestä yhtenäisyydestä voi löytyä eroja mittausosioiden suhteiden voimakkuuksissa. Data voi viitata erimielisyyteen siitä, miten konstruktiot ilmenevät. Metrinen invarianssi on tärkeä ennakkooletus merkitykselliselle ryhmien väliselle vertailulle (Bollen 1989). Koska metrisen invarianssin vaatimus on kuitenkin yleensä hankala saavuttaa, tutkijat ovat ehdottaneet siihen joustoa. Mikäli mallissa on vain vähän ei-invariantteja osioita, ryhmien välisiä vertailuja voisi edelleen jatkaa, koska ei-invariantit osiot eivät vaikuta vertailuun merkittävissä määrin. On kuitenkin ensin tärkeää määrittää ei-invariantit osiot. Jos metrinen invarianssi epäonnistuu, voidaan osittaisen invarianssin avulla yrittää paikallistaa ei-invariantit osiot. Metrisen invarianssin lisäksi osioiden leikkauspisteiden (intercept) vektoreiden on oltava myös invariantit (skalaarinen invarianssi). Osioiden leikkauspisteet ovat jokaisen osion nollapisteiden arvoja 49

51 konstruktiossa. Leikkauspisteiden vektoreiden invarianssin toteutuminen indikoi vahvaa faktoriaalista invarianssia, jota nimitetään myös skalaariseksi yhtenevyydeksi. Lopuksi voidaan tarkastella, onko jäännösvarianssi invariantti ryhmien välillä. Jäännösvarianssi on se osion varianssin osa, joka ei liity latentin muuttujan varianssiin. Täten ryhmien välisen jäännösvarianssin yhtäläisyyden testaaminen määrittää, mittaavatko mittarin osiot latenttia konstruktiota saman asteisella mittausvirheellä. Jäännösinvarianssi voi epäonnistua, jos samaan ryhmään kuuluvat osallistujat eivät tunne asteikkoa ja sen pisteytystä ja siksi vastaavat osioon epäyhtenäisemmin kuin toinen ryhmä. Lisäksi erot sanastossa, ilmauksissa, kieliopissa, lauseopissa ja eri kulttuurien yleisissä kokemuksissa voivat aiheuttaa jäännösinvarianssin puutteen. Vahva faktoriaalinen invarianssi on edellytys latenttien keskiarvojen vertailulle, koska se ennustaa, että mittausasteikoilla on sama operationaalinen määritelmä eri ryhmissä (eli niillä on samat intervallit ja nollapisteet). Vahvan faktoriaalisen invarianssin puuttuessa latenttien keskiarvojen vertailu on monitulkintaista, koska ryhmien välisten erojen vaikutukset latenteissa keskiarvoissa ovat sekoittuneet latentin muuttujan asteikon ja alkuperän erojen kanssa. Tällaisessa tilanteessa Byrne, Shavelson ja Muthén (1989) ehdottavat, että verrataan latentteja keskiarvoja osittaisen leikkauspisteiden invarianssin alla olettaen, että ei-invariantti osio ei vaikuta latenttien keskiarvojen vertailuun huomattavissa määrin. Schmitt ja Kuljanin (2008) kuitenkin lohduttavat, että faktorirakenteen tai latenttien keskiarvojen varianssia ei ole täysin välttämätöntä testata. Rakenteellista invarianssia on harvoin edes mahdollista sosiaalitieteissä saavuttaa, vaikka se onkin yleensä tutkijoiden kiinnostavin kysymys. 4.6 Koetun hyvinvoinnin indikaattoreina käytetyt muuttujat European Social Survey 2006 kyselyn Personal and Social Well-Being osion kysymykset on valikoitu Felicia Huppertin, Andrew Clarkin, Bruno Freyn, Nic Marksin ja Johannes Siegristin (2005) luoman ehdotuksen pohjalta. Ehdotus on vapaasti luettavissa ESS verkkosivulla. Huppertin ym. ehdotus on otsikoitu sisältämään indikaattoreita, joilla pyritään mittaamaan kukoistamista. Ehdotus on kuitenkin laadittu vuosia ennen kukoistamisen indikaattorin mittamallin julkaisemista vuonna Vuoden 2006 kysymyspatteristoa kehitettiin aineiston tulosten perusteella ja vuonna 2012 uudelleen kerätyssä aineistossa hyvinvointiosion kysymykset poikkeavat muutaman kysymyksen osalta. Tutkielmassa tarkasteltavat mittarit on kuitenkin kehitetty jo vuonna 2006 kerätyn aineiston pohjalta, joten tutkielmassa käytetään vuoden 2006 kysymyksiä, vaikka jotkut niistä on tiputettu pois vuoden 2012 kyselystä. 50

52 Ehdotuksen kysymyksissä on pyritty ottamaan huomioon hyvinvoinnin emotionaalinen ja kognitiivinen ulottuvuus. Huppert ym. (2005) hyödyntävät tuttua hedonisen ja eudaimonisen hyvinvoinnin käsitteistöä. Kuten hyvinvointiosion nimi sanoo, siinä on pyritty ottamaan huomioon henkilökohtaisen hyvinvoinnin lisäksi sosiaalisen hyvinvoinnin ulottuvuus. Ihmisten odotukset ja arvot etenkin liittyen suhteellisiin tuloihin sekä ajankäyttöön ja kulutukseen liittyvät valinnat ymmärretään hyvinvoinnin osina. Ehdotuksen kysymykset eivät päätyneet ESS3 aineistoon sellaisinaan. Tunnemuuttujia on aineistossa 19 kappaletta, joiden lisäksi Huppertin ja Son (2013) mallissa on hyödynnetty muuttujia muista hyvinvoinnin muuttujaryhmistä, joten tutkielmassa tarkasteltavia hyvinvoinnin muuttujia on yhteensä 25 kappaletta. Taulukkoon 2 on koottu kaikki tutkielmassa tarkasteltavat muuttujat, niiden nimet ja kuvailevat tilastolliset tunnusluvut. Muuttujat ovat melko normaalisti jakautuneita kussakin maassa. Asteikkojen skaalat vaihtelevat jonkin verran muuttujien välillä. Muuttujien keskihajonnat ovat myös suhteellisen tasaisia. 51

53 Taulukko 2 Tutkielmassa käytettyjen muuttujien kuvailevat tilastolliset tunnusluvut. Nimi Bericat'n/Huppertin käyttämä nimi Selite min max keskiarvo keskihajonta Suomi UK Espanja Suomi UK Espanja SUKUPUOLI Gender 1 2 1,52 1,55 1,52 0,5 0,498 0,5 TULOT Household's total net income, all sources ,01 7,26 6,07 2,078 2,537 2,105 SOSIAALISUUS How often socially meet with friends, relatives 1 7 5,11 5,1 5,51 1,38 1,551 1,444 or colleagues IKÄ Age of respondent, calculated ,39 1,45-2,12 19,036 19,094 18,876 KESKISTETTY: X - 48 IKÄ2 Ikä neliöitynä ,33 366,53 360,63 371, , ,082 KUMPPANI Parisuhteessa/Ei parisuhteessa 0 1 0,51 0,5 0,57 0,5 0,5 0,495 V1pnBH optimismi/optimismi Always optimistic about my future 1 5 2,21 2,38 2,31 0,878 0,9 0,899 V2pnBH positiivisuus/ In general feel very positive about myself 1 5 2,1 2,24 1,99 0,746 0,816 0,665 itsevarmuus V3nn At times feel as if I am a failure 1 5 2,65 3,5 3,81 1,001 1,039 0,966 V4pn On the whole life is close to how I would like 1 5 2,19 2,54 2,37 0,87 0,97 0,859 it to be V5nB masennus/ - Felt depressed, how often past week 1 4 1,24 1,46 1,5 0,514 0,7 0,673 V6n Felt everything did as effort, how often past 1 4 1,54 1,72 1,65 0,72 0,789 0,748 week V7n Sleep was restless, how often past week 1 4 1,65 1,94 1,66 0,733 0,94 0,82 V8B onnellisuus/ - Were happy, how often past week 1 4 2,8 2,94 3 0,765 0,79 0,798 V9nB yksinäisyys/ - Felt lonely, how often past week 1 4 1,28 1,42 1,41 0,583 0,72 0,697 V10B nautinto/ - Enjoyed life, how often past week 1 4 2,88 2,97 2,81 0,786 0,835 0,817 V11nB surullisuus/ - Felt sad, how often past week 1 4 1,29 1,55 1,63 0,525 0,666 0,695

54 V12n Could not get going, how often past week 1 4 1,64 1,65 1,58 0,694 0,731 0,701 V13BH elinvoima/elinvoima Had lot of energy, how often past week 1 4 2,48 2,37 2,25 0,788 0,866 0,869 V14n Felt anxious, how often past week 1 4 1,39 1,58 1,39 0,588 0,705 0,634 V15n Felt tired, how often past week 1 4 1,8 2,15 2,02 0,688 0,736 0,731 V16 Absorbed in doing, how often past week 1 4 2,36 2,62 1,82 0,845 0,826 0,818 V17BH rauhallisuus/ Felt calm and peaceful, how often past week 1 4 2,68 2,48 2,61 0,78 0,822 0,826 emotionaalinen vakaus V18n Felt bored, how often past week 1 4 1,28 1,54 1,46 0,537 0,706 0,633 V19B levollisuus/ - Felt rested, when woke up in morning, how 1 4 2,39 2,15 2,58 0,955 0,952 0,969 often past week H1 - /positiivinen emootio How happy are you? ,43 7,63 1,423 1,951 1,661 H2pn - /sitoutuneisuus Love learning new things 1 5 1,9 2,02 1,91 0,85 0,827 0,819 H3pn - /kilpailukyky Feel accomplishment from what I do 1 5 2,16 2,37 2,43 0,778 0,851 0,829 H4nn - /resilienssi When things go wrong in my life it takes a 1 5 3,53 3,32 3,29 0,956 1,021 0,956 long time to get back to normal H5pn - /merkityksellisyys Feel what I do in life is valuable and 1 5 2,02 2,12 2,13 0,707 0,734 0,758 worthwhile H6pn - /positiiviset ihmissuhteet There are people in my life who care about me 1 5 1,56 1,48 1,49 0,638 0,614 0,6 53

55 4.6.1 Sosioemotionaalisen hyvinvoinnin indeksin muuttujat Sosioemotionaalisen hyvinvoinnin indeksin rakentanut Bericat (2014) nojautuu tutkimuksessaan yhtäältä sosiaalisten mittareiden tutkimusperinteeseen ja toisaalta tunteiden sosiologiseen teoriaperinteeseen, jossa koettu hyvinvointi ymmärretään riippuvaisena sosiaalisessa vuorovaikutuksessa muodostuneesta yksilön asemasta sosiaalisessa rakenteessa. Tällainen koetun hyvinvoinnin määritelmä kohdentaa siten huomion erityisesti sosiaaliseen ulottuvuuteen. Bericat (2014) on tarkoituksella valinnut muuttujia, jotka painottavat viimeisen viikon aikana koettuja tunnetiloja. Bericat perustelee valintaansa ensinnäkin sillä, että viimeaikaisten tunnetilojen mittaamisessa korostuu koetun hyvinvoinnin emotionaalinen komponentti. Toiseksi Bericat sanoo, että tunteiden sosiologian teorioiden mukaisesti tunnetilat heijastavat todennäköisesti yksilön asemaa sosiaalisessa rakenteessa. Näin mittauksessa tulee esiin myös koetun hyvinvoinnin sosiaalinen komponentti. Bericat n muuttujat ovat viimeisen viikon aikana koettu surullisuus, yksinäisyys, masentuneisuus, onnellisuus, elämästä nauttiminen, energisyys, rauhallisuus ja levänneisyys sekä yleisesti koetut optimismi ja tyytyväisyys itseen. Itse-ulottuvuuden muuttujien vastausvaihtoehdot jakautuvat välille agree strongly, agree, neither agree nor disagree, disagree ja disagree strongly. Muiden muuttujien vastausvaihtoehdot jakautuvat välille none or almost none of the time, some of the time, most of the time ja all or almost all of the time. Itse-ulottuvuuden vastaukset pisteytetään siis asteikolla 1 5 ja muut vastaukset pisteytetään asteikolla 1 4. Bericat n (2014) yhdistelmämittarin tarkoituksena on tarjota hierarkkinen ja moniulotteinen vaihtoehto yleisemmin sosiaalitutkimuksessa käytetyille yhden muuttujan onnellisuus- ja elämään tyytyväisyys mittareille. Koetun hyvinvoinnin kognitiivisen arvioinnin lisäksi mittari arvioi yksilöiden viime aikoina kokemia emotionaalisia tiloja. Sosioemotionaalisen hyvinvoinnin mittaria on Bericat n mukaan tarkoitus hyödyntää elämänlaadun sosiologisessa tutkimuksessa ja etenkin sosioemotionaalisen hyvinvoinnin sosiaalisen kerrostumisen analyysissa. Vastakohtana yhden muuttujan mittareille yhdistelmämittarilla tavoitellaan mittausmallia, joka olisi monen muuttujan mittari mutta samalla niukka. Mallin niukkuus on tärkeää, koska minimoimalla mittarin kysymysten määrä helpotetaan sen käyttöönottoa kyselyissä. Mittaamalla yksilöiden viime aikaisia emotionaalisia tiloja Bericat (2014) sanoo sosioemotionaalisen hyvinvoinnin mittarin mittaavan myös koetun hyvinvoinnin emotionaalista komponenttia kattavasti. Mittariin on myös valittu sellaiset yksilön emotionaalista hyvinvointia säätelevät emotionaaliset tilat, jotka tunteiden sosiologisten teorioiden mukaisesti määrittävät yksilön asemaa sosiaalisessa rakenteessa. Täten indeksi mittaa myös koetun hyvinvoinnin sosiaalista komponenttia.

56 Kemperin ja Collinsin teoreettista viitekehystä hyödyntäen Bericat (2014) valitsi aineiston Personal and Social Well-Being -osiosta kahdeksan kysymystä operationalisoinnin tueksi. Ensiksi kiinnitettiin huomiota siihen, että kysymykset kattavat sekä negatiivisia että positiivisia tunteita. Toiseksi valittiin sosiologisesti käsitettäviin valtaan ja statukseen liittyviä tunnetiloja mukaan lukien emotionaalista energiaa kuvaavat, onnellisuuteen ja elämään tyytyväisyyteen liittyvät tunteet Kukoistamisen indikaattorin muuttujat Bericat n (2014) käyttämistä muuttujista neljä ovat samoja kuin Huppertin ja Son (2013) käyttämät psykologisen hyvinvoinnin muuttujat. Huppertin ja Son (2013) kukoistamista mittaavat muuttujat ovat laaja kokoelma eri teorioiden ja niiden kehyksessä tehtyjen tutkimusten tuloksia. Huppert ja So mittaavat kukoistamista kahdeksalla positiivisella piirteellä, joita ovat kilpailukyky, emotionaalinen vakaus, sitoutuneisuus, merkityksellisyys, optimismi, positiiviset tunteet, positiiviset ihmissuhteet, resilienssi, itsetunto ja elinvoimaisuus. Kukoistamisen indikaattorissa viiden piirteen kysymykset ovat suoria. Esimerkiksi optimismia kuvaavaa piirrettä on kysytty suoraan, onko vastaaja optimistinen tulevaisuutensa suhteen. Toiset viisi kysymystä tutkijat valitsivat parhaan sopivuuden mukaisesti. He käyttivät valintaperusteina suosia 1) yleistä aikarajaa kuin tiettynä aikana koettuja tunteita, 2) positiivisesti kuin negatiivisesti kuvailtuja kysymyksiä ja 3) laajempia kuin tarkkaan rajattuja kysymyksiä. Huppertin ja Son (2013) mukaan 19 kysymystä aineistossa liittyvät kukoistamiseen yhdistettäviin piirteisiin. Loput hyvinvointia mittaavat kysymykset liittyvät elämään tyytyväisyyteen, negatiivisiin affekteihin tai henkilökohtaisiin toimintoihin kuten altruismi tai autonomia. Useimmat kysymykset olivat asteikolla 1 5 välillä agree strongly ja disagree strongly. Poikkeuksia olivat positiivinen emootio, joka oli asteikolla 0 10 (extremely unhappy extremely happy) sekä emotionaalinen vakaus ja elinvoimaisuus, jotka olivat 4-portaisella asteikolla välillä none or almost none of the time ja all or almost all of the time. Luokitellakseen piirteet havaittaviksi tai poissaoleviksi tutkijoiden oli valittava katkaisukohta, ja se määräytyi vastausasteikon mukaan. He muuttivat seitsemän kysymystä muotoon agree / disagree. Kuitenkin kahdessa kysymyksessä (sitoutuneisuus ja positiiviset ihmissuhteet) vastaukset olivat niin vinoja, että suurin osa vastaajista oli samaa mieltä, joten niissä he käyttivät agree strongly luokittelua. Emotionaalisen vakauden ja elinvoimaisuuden vastaajat luokiteltiin samaa mieltä oleviksi, jos he vastasivat all or almost all of the time. Huppert ja So laskivat myös keskiarvot ja huomasivat, että valitut leikkauspisteet vastasivat keskiarvon luokittelua. 55

57 Huppertin ja Son (2013) valintaperusteet ovat lähes päinvastaiset Bericat n (2014) käyttämille perusteille. Dolan ym. (2006) listaavat kriteerejä, joilla henkilökohtaisen hyvinvoinnin operationalisointia voi tarkentaa ja ensimmäinen kriteereistä on aikakehys. Siten mallien vertailun kiinnostavuutta lisää se, että Bericat n ja Huppertin ja So n malleissa käytetään erilaista aikakehystä. Bericat määrittää hyvinvoinnin viimeaikaisten tunteiden perusteella ja Huppert ja So määrittävät hyvinvoinnin mahdollisimman vakaiden tunteiden perusteella. Aikarajausta pohditaan tutkielman alkupuolella useasta näkökulmasta. Jotkut tutkijat kuten Diener kannattavat pitkäkestoisia tuntemuksia ja toiset tutkijat kuten Kahneman puhuvat erityisesti viimeaikaisten tunteiden merkityksen puolesta. Kummastakin näkökulmasta saadaan esiin informaatiota hyvinvoinnista ja eri aikarajaukset täydentävät toisiaan. Bericat (2014) hyödyntää sekä negatiivisia että positiivisia tunnehyvinvoinnin kysymyksiä, kun taas Huppert ja So (2013) painottavat positiivista hyvinvointia. Bericat n indeksin yhtälömalli SEWBI =!"# $ "% $!"& $ "' ' 100 typistää moniulotteisen mittarin yhdeksi indeksiluvuksi, mikä kadottaa sen lisäinformaation, mitä moniulotteisella mallilla voisi saada esiin yksiulotteisen mittarin sijaan. Huppertin ja Son indikaattori puolestaan muistuttaa niin kutsuttua ei-masennuksen mittaria. Kysymykset on valikoitu masennusta mittaavan mallin vastakohdista, joten on aiheellista miettiä, voiko hyvinvointia pitää todella vain masennuksen päinvastainena tilana. Eroja löytyy myös mittareissa käytetyistä asteikoista. Bericat (2014) on analysoinut Likert-asteikollisia muuttujia ongelmitta välimatka-asteikollisina, vaikka Likert-asteikollisten muuttujien välimatkaa ei voi varsinaisesti määrittää. Huppertin ja Son (2013) käyttämistä muuttujista voi joidenkin asteikkoa pitää kelvollisena välimatkalliseksi ja joidenkin muuttujien asteikot ovat selvästi Likert-asteikollisia. Huppert ja So ovat ongelmitta muodostaneet eri asteikollisista muuttujista dikotomisia muuttujia, minkä jälkeen he ovat laskeneet näille korrelaatioita ja suorittaneet faktorianalyyseja. He eivät selvitä tutkimuksessaan, millä kaavalla dikotomisten muuttujien korrelaatiot on laskettu. Yleisimmin käytetty Pearsonin korrelaatio edellyttää vähintään välimatka-asteikollista mittausta ja vähemmän käytetty Spearmanin korrelaatio edellyttää vähintään järjestysasteikollista mittausta. Tutkielmassa replikoiduissa mittareissa on siten käytännön syistä hieman poikettu toteuttamistavoista ja esimerkiksi dikotomisten muuttujien sijaan replikoitu malli on luotu käyttäen välimatka-asteikollista oletusta. 56

58 4.6.3 Muut käytettävät muuttujat Tutkielmaa varten rakennetun yleisfaktorimallin muuttujat on kerätty Bericat n (2014) ja Huppertin ja Son (2013) käyttämien muuttujien perusteella tunnehyvinvointiosiosta. 19 tunnemuuttujasta malliin päätyi 12 muuttujaa. Rakenneyhtälömallissa käytettäviksi koetun hyvinvoinnin selittäjiksi valikoitui lopulta kuusi muuttujaa. Sukupuolta, absoluuttisia tuloja ja sosiaalisuutta koskevat kysymykset on kopioitu suoraan aineistosta. Tulot muuttujassa on merkitty puuttuviksi arvoiksi 20 prosenttia vastauksista. Kumppani-muuttuja on luotu siviilisääty-kysymyksestä muodostamalla siitä dikotominen muuttuja arvoilla naimisissa tai suhteessa = 1 ja eronnut, leski tai ei suhdetta = 0. Ikä-muuttuja on keskistetty. Lisäksi mallissa tarkastellaan iän neliötä. Jos nimittäin yhteys ei ole lineaarinen, epälineaarisen toisen asteen yhteyden kuvailemiseksi joudutaan estimoimaan yksi lisäparametri (Ketokivi 2015, 136). Keskistäminen tarkoittaa muuttujalla tehtävää muunnosta, jossa muuttujan kaikista arvoista vähennetään muuttujan keskiarvo (Metsämuuronen 2009, 1337). Ikä on keskistetty sen takia, että on mahdollista tarkastella sitä yhdessä iän neliön kanssa. Ikä- ja neliöidyn iän muuttujan välille muodostuu mallissa vahva kollineaarisuus, ja sen vähentämiseksi voidaan käyttää keskistämistä. Näiden muuttujien parametrit tulkitaan yhdessä ja tulkinta aloitetaan korkeamman asteen tekijästä. Jos neliöidyn iän kerroin on positiivinen, iän efekti kiihtyy ikä-muuttujan vanhempiin vastaajiin päin eli käyrä kääntyy ylös. Jos taas kerroin on negatiivinen, efekti kaartuu alaspäin. (Ketokivi 2015, 138.) Keskistetty ikä muuttujan tulkinta malleissa edellyttää pohdintaa. Sen parametri on regressiofunktioon muuttujan arvolla nolla piirretyn tangentin kulmakerroin, ja tämä kulmakerroin on olennainen silloin, kun kyseessä oleva muuttuja saa aineistossa myös arvon nolla. Parametri silloin kertoo, mihin suuntaan selitettävän muuttujan arvo muuttuu, kun selittävän eli ikä-muuttujan arvo alkaa kasvaa nollasta. (Ketokivi 2015, ) Vaikka absoluuttinen ikä ei ole aineistossa koskaan nolla, keskistetyn iän nollapiste on 48 ikävuoden kohdalla. Keskitetyn ikä-muuttujan tulkinnassa on kiinnostavinta kertoimen etumerkki, josta näkee, onko vaikutus positiivinen vain negatiivinen. 4.7 Mittareiden alkuperäinen konstruointi Sosioemotionaalisen hyvinvoinnin indeksi Bericat (2014) suoritti ensin espanjalaisella CIS 2011 aineistolla ja ESS 2006 Espanjan aineistolla pääkomponenttianalyysin moduulista valituille kahdeksalle muuttujalle tavoitteenaan tarkastella, 57

59 minkälaisia ulottuvuuksia kahdeksasta kysymyksestä voi muodostaa, ja analysoida ulottuvuuksien sopivuutta sosioemotionaalisen hyvinvoinnin teoreettiseen määritelmään. Bericat käytti pääakselifaktorointia tutkiakseen mittamallin yhtenevyyttä käsitteellisen määritelmän kanssa. Teorian mukainen kahden faktorin malli ei saanut tukea aineistosta, joten Bericat siirtyi tutkimaan kolmen faktorin mallia. Pääkomponenttianalyysin jälkeen Bericat (2014) siirtyi käsittelemään CIS 2011 aineiston rinnalla 20 Euroopan maata kattavaa ESS 2006 aineistoa. Eksploratiivisen faktorianalyysin jälkeen Bericat päätyi neljän faktorin ja kahdeksan muuttujan ratkaisuun. Tutkimuksesta ei suoraan käy ilmi, onko Bericat testannut muitakin muuttujia ja mitä menetelmiä soveltaen hän on lopulta päätynyt ratkaisuunsa, mutta lopullisten analyysitulosten mukaan pääakselifaktoroinnin tuottama ominaisarvo kolmelle faktorille on 0,835 ja neljälle faktorille on 0,701. Neljän faktorin kumulatiivinen selittävyys on 73,4 % muuttujien varianssista. Arvioituaan tuloksia kahdella eri aineistolla Bericat päätti lisätä vielä kaksi muuttujaa neljän faktorin malliin. Tarkoituksena oli parantaa faktorien tulkittavuutta ja kasvattaa neljännen faktorin erotteluvaliditeettia. (Emt., 613.) Perustellakseen faktoriratkaisua Bericat (2014) osoittaa, että korrelaatiomatriisin korrelaatiot eivät ole liian korkeita eikä liian matalia. Bartlettin sväärisyystestin mukaisesti korrelaatioita on mutta korrelaatiomatriisin determinanttiarvo on suurempi kuin 0,00001 (determinantti = 0,68), mikä osoittaa, ettei muuttujien välillä ilmene multikollineaarisuutta, ja että muuttujista voi muodostaa lineaarisia kombinaatioita. Lisäksi Bericat käy läpi Kaiserin testin arvot, Anti-Image -matriisin tulokset sekä residuaaliarvojen riittävän pienuuden. Näillä perusteilla hän vakuuttaa, että tunnetiloista johdettu faktorimalli on perusteltu. Lopuksi Bericat (2014) pyrkii validoimaan mittarin konfirmatorisen faktorianalyysin avulla. Mallin sopivuudella hän osoittaa sosioemotionaalisen hyvinvoinnin käsitteen neljän analyyttisen ulottuvuuden validiteetin, latenttien ja alkuperäisten muuttujien välisen vastaavuuden sekä valittujen muuttujien lukumäärän sopivuuden ja reliabiliteetin. Bericat arvioi neljän faktorin ja kymmenen muuttujan mallin sopivuutta erilaisten testien tuottamien arvojen perusteella kuten RMSEA (0,039), IFI (0,984), TLI (0,970) ja CFI (0,984). Kuvassa 2 on Bericat n sosioemotionaalisen hyvinvoinnin indeksimalli konfirmatorisella faktorianalyysilla rakennettuna. 58

60 Kuva 2 Bericat n (2014, 619) neljän faktorin, kymmenen muuttujan malli konfirmatorisessa faktorianalyysissa. Sosioemotionaalisen hyvinvoinnin indeksi yhtälömuodossa on: SEWBI =!"# $ "% $!"& $ "' ' 100, jossa miinusmerkit faktorien 1 ja 3 edessä viittaavat käänteiseen arvoon (Bericat 2014, 620). Näiden faktorien kysymykset mittaavat siis hyvinvointia käänteisesti. Näin merkittynä kaikki faktorien muuttujat kasvattavat indeksin arvoa silloin, kun hyvinvointi on korkeampi. Faktoreiden summa jaetaan neljällä ja kerrotaan sadalla, että luvusta muodostuu sosioemotionaalisen hyvinvoinnin prosentuaalista määrää kuvaava indeksiluku. Sosioemotionaalisen hyvinvoinnin indeksi mittaa Bericat n mukaan tällä tapaa tasapainoa, joka seuraa yksilön kokemien tunnetilojen seteistä, ja yksilö arvioi näiden tunnesettien kautta yleistä elämäntilannettaan, minuutta joka elää kyseistä elämäntilannetta, sekä hänen status- ja valta-asemaansa. Teoreettisesta näkökulmasta indeksi on koetun hyvinvoinnin yhdistelmäindikaattori, joka heijastaa sekä yksilön sosiaalisen aseman, että hänen kaikkien sosiaalisten vuorovaikutussuhteiden emotionaalisia seurauksia (Bericat 2014, 620). 59

61 Bericat n (2014) tutkimusartikkelin loppuun on koottu taulukko, jossa sosiodemografisten muuttujien avulla selitetään indeksin vaihtelua. Neljä ulottuvuutta kuvataan erikseen ja niistä on laskettu myös yhtälön mukainen prosenttiluku. Lisäksi Bericat esittää kuvaavia taulukoita ulottuvuuksien muodostamien kysymysten jakaumasta sukupuolen mukaan eurooppalaisilla vuotiailla työläisillä Kukoistamisen indikaattori Huppertin ja Son (2013) kukoistamisen indikaattori perustuu syvän masennusjakson (DSM-IV) ja masennusjakson (ICD-10) sekä yleisen ahdistuneisuushäiriön positiivisille mielenterveyttä määrittäville vastinpareille. Somaattisia oireita ei mallin rakentamisessa otettu huomioon. DSM ja ICD sairausluokittelujärjestelmät vaativat diagnoosien luomiseksi kategorisen lähestymistavan, jonka mukaan oireet ovat dikotomisesti joko havaittavissa tai poissa, ja sovittu määrä oireita on oltava havaittavissa, että diagnoosi voidaan tehdä. Määritelläkseen positiiviset komponentit tutkijat tarvitsivat aineistoa siitä, kuinka nämä piirteet jakautuvat populaatiossa ja siitä, kuinka ne ryvästyvät. Hyödyntäen edellä esiteltyä ESS 2006 aineiston hyvinvointia koskevaa osiota tutkijaryhmä sai kokoon kymmenen piirrettä, jotka ovat kilpailukyky, emotionaalinen vakaus, sitoutuneisuus, merkityksellisyys, optimismi, positiivinen emootio, positiiviset ihmissuhteet, resilienssi, itsevarmuus ja elinvoimaisuus. Dikotomisoidakseen muuttujat Huppert ja So (2013) valitsivat katkaisukohdat kunkin muuttujan asteikolle. Seitsemän muuttujan kohdalla katkaisukohta on välillä agree disagree. Kahden muuttujan (sitoutuneisuus ja positiiviset ihmissuhteet) kohdalla vastaukset painottuivat niin paljon positiivisen puolelle, että katkaisukohta muutettiin strongly agree agree välille. Positiivisen emootion muuttujan katkaisukohta on asteikon arvojen välillä 7 8. Emotionaalinen vakaus ja elinvoimaisuus ovat havaittavissa, jos vastaaja on vastannut all or almost all of the time tai most of the time. Selvittääkseen dataan sisältyvien hyvinvoinnin ulottuvuuksien määrän Huppert ja So (2013) suorittivat eksploratorisen faktorianalyysin oblique rotation -menetelmällä. EFA osoitti selvän kahden faktorin rakenteen selittäen 43 % varianssista jokaisen kysymyksen latautuessa vähintään arvolla 0,5 sitä vastaavalle faktorille. Ensimmäinen faktori sisältää muuttujat emotionaalinen vakaus, elinvoimaisuus, optimismi, resilienssi, positiivinen emootio ja itsevarmuus, ja sen nimi on positiiviset piirteet (positive characteristics). Toinen faktori sisältää sitoutuneisuuden, kilpailukyvyn, merkityksellisyyden ja positiiviset ihmissuhteet, ja sen nimi on positiivinen toimintakyky (positive functioning). 60

62 Verratakseen kukoistamisen faktorimallia yksiulotteiseen elämään tyytyväisyyden mittariin Huppert ja So (2013) toistivat faktorianalyysin mutta liittivät siihen elämään tyytyväisyys muuttujan Kuinka tyytyväinen olet elämääsi nykyään? (0 10 asteikolla). Elämään tyytyväisyyden ja positiivisen emootion korrelaatiosta muodostui kolmas erillinen faktori, jota Huppert ja So nimittivät positive appraisal faktoriksi. Malli selitti 52,0% kokonaisvarianssista. Kolmannesta faktorista tutkijat päättelivät, että elämään tyytyväisyys ja onnellisuus mittaavat hyvin samanlaista rakennetta, jota voidaan kutsua hedoniseksi hyvinvoinniksi, kun taas muut muuttujat mittaavat eudaimonista hyvinvointia. Määritelläkseen kuinka monta kymmenestä piirteestä tulisi olla havaittavissa, Huppert ja So (2013) sovelsivat mielenterveyden häiriöiden lähestymistapaa. Masennuksen ja ahdistuneisuuden kriteerit eivät edellytä kaikkien piirteiden olemassaoloa. Tarvitaan kuitenkin yksi tai kaksi avainpiirrettä kuten ylenmääräinen huoli. DSM-IV edellyttää useimpien piirteiden olemassaoloa. Tämän lähestymistavan mukaisesti Huppert ja So ehdottivat, että positiivinen emootio olisi tarvittava piirre, koska se on ainoa hedonista (emotionaalista) hyvinvointia määrittävä piirre. He ehdottivat myös, että suurin osa piirteistä kummassakin positiivisten piirteiden ja positiivisen toimintakyvyn faktoreissa tulisi olla läsnä. Heidän valitseman kriteerin mukaan kukoistaminen sisälsi vähintään kaikki muut paitsi yhden positiivisten piirteiden muuttujista sekä kaikki muut paitsi yhden positiivisen toimintakyvyn muuttujista yhdessä positiivisen emootion kanssa. Huppert ja So arvioivat kukoistuksen määritelmän täyttyvän 15,8 prosentilla koko Euroopan otoksesta. Kukoistamisen ja elämään tyytyväisyyden välinen Spearmanin korrelaatiokerroin oli.34 (p <.01). Verratakseen yksilöiden prosentuaalisia määriä, ketkä kukoistavat ja kenellä on korkea elämään tyytyväisyys, he valitsivat jälkimmäiselle nollapisteen. Nämä vastaukset olivat hyvin vinoja. Käyttäen 8 10 tuloksia indikoimaan korkeaa elämään tyytyväisyyttä he huomasivat, että 40 % eurooppalaisista oli korkea elämään tyytyväisyys. Käyttäen 9 10 tuloksia vastaava määrä oli 18,1 %. Pienempi tulos vastaa kukoistamisen määrää (15,8 %). Koko Euroopassa sekä kukoistavia että korkeasti elämäänsä tyytyväisiä oli 7,3 %. 46 %:lla kukoistavista oli myös korkea elämään tyytyväisyys ja korkean elämään tyytyväisyyden henkilöistä 38,7 % olivat kukoistavia. Ennen kukoistamisen yleisyyden vertailuja Euroopan maiden välillä Huppert ja So (2013) tarkistivat kulttuurien välisen vertailtavuuden muuttujien ja faktorien rakenteessa varmistaakseen Euroopan sisäisen vertailun olevan validia ja mielekästä. Huppertin ja Son mukaan aikaisemmat tutkimukset ovat osoittaneet alueellisia pysyvyyksiä Euroopassa, joten he suorittivat konfirmatorisen faktorianalyysin kolmen alueen ryhmien välillä (Pohjois-Eurooppa, Etelä-/Keski-Eurooppa sekä Itä-Eurooppa). He käyttivät rakenneyhtälömallia (SEM) testatakseen skalaarista invarianssia tai mittausinvarianssia. Tämä sisälsi neljän ryvästyneen mallin testaamista kolmella alueella. 61

63 Huppertin ja Son (2013) mallin hyvyyden indeksit osoittivat hyväksyttävää tulosta kahden faktorin mallille viitaten mittauksen ekvivalenssiin kaikilla kolmella alueella. Myös kolmen faktorin mallissa tutkijat totesivat mittausekvivalenssin toteutuvan kolmella alueella. Huppert ja So sovelsivat kehittämäänsä kukoistamisen operationaalista määritelmää ESS aineiston dataan. Pohjoismaat ovat jakauman kärkisijoilla, kun taas Itä-Euroopan maat löytyvät jakauman alaosasta. Yksittäisten maiden tuloksissa oli yli nelinkertaisia eroja korkeimman ja matalimman tuloksen maissa. Tanskassa on korkein kukoistamisen tulos (40,6%), seuraavana tulee Sveitsi (30,2%) ja Itävalta (27,6%) Asteikon toisessa päässä kolmella maalla on alle 10%: Slovakia (9,9%), Venäjä (9,4%) ja Portugali (9,3%). Huppert ja So tutkivat myös sitä, kuinka alueet ja maat eroavat kymmenen piirteen profiileissaan mitaten jokaisen piirteen prosentuaalisia sijoituksia. Alueiden välillä näkyy toistuvan kaava Pohjoinen Eurooppa hallitsee korkeimpia sijoja ja seuraavaksi tulevat Eteläiset/Läntisen Euroopan maat ja Itä- Eurooppa. Ainoa poikkeus oli elinvoimaisuus, jossa Itä-Euroopan maat olivat korkeimmilla sijoilla ja Pohjois-Eurooppa matalimmilla. Tanskalla on korkein sija viidellä kymmenestä piirteestä emotionaalinen vakaus, merkityksellisyys, positiivinen emootio, positiiviset ihmissuhteet ja resilienssi. Muita korkeimman sijan saaneita maita olivat Sveitsi (kilpailukyky), Ranska (sitoutuneisuus), Kypros (optimismi), Espanja (itsevarmuus) ja Slovenia (elinvoimaisuus). Matalimmilla sijoilla olivat Bulgaria (emotionaalinen vakaus, positiivinen emootio, resilienssi), Venäjä (merkityksellisyys, optimismi), Espanja (kilpailukyky, elinvoimaisuus), Puola (sitoutuneisuus), Ranska (itsevarmuus) ja Slovakia (positiiviset ihmissuhteet). Kaikkien maiden sijoitukset vaihtelivat eri piirteissä. Joissakin maissa kuten Ranskassa ja Espanjassa oli erityisen korkea variaatio niiden sijoittuessa joissakin piirteissä korkeimmille ja toisissa piirteissä matalimmille sijoille. Portugalin ollessa enimmäkseen matalimmilla sijoilla se ei kuitenkaan sijoittunut pohjalle yhdessäkään yksilöpiirteessä. 62

64 5 TULOKSET 5.1 Mittareiden sopivuus ESS 2006 Suomen, Iso-Britannian ja Espanjan aineistoihin Sosioemotionaalisen hyvinvoinnin indeksi Kymmenellä tunnemuuttujalla suoritetuilla vino- ja suorakulmarotaation pääakselifaktoroinneilla faktoreita muodostui vain kaksi, jotka selittävät noin 52 prosenttia kokonaisvarianssista. Kaiserin testi (>0,6) sekä Bartlettin sväärisyystesti (p < 0,001) osoittivat korrelaatiomatriisien sopivan analyyseihin. Faktorit erosivat positiivisesti ja negatiivisesti määriteltyjen kysymysten perusteella eikä teoriataustan mukaisia sisällöllisiä ulottuvuuksia näyttänyt muodostuvan. Bericat n (2014) mallin mukaista kymmenen muuttujan konfirmatorisen mallin testaamista varten negatiiviset tunnemuuttujat on käännetty positiivisiksi siten, että kaikki muuttujat ovat samansuuntaisia. Sosioemotionaalisen hyvinvoinnin indeksin neljän faktorin kymmenen indikaattorin dimensionaalisuutta ei voi testata tetradianalyysilla tavalliseen tapaan, koska yksikään faktori ei sisällä vaadittavaa neljää indikaattoria. Bollen ja Ting (1993) kuitenkin esittävät myös vaihtoehtoisia tapoja testata yksiulotteisuutta pienemmällä määrällä indikaattoreita ja jopa tapauksissa, joissa jäännöstermit korreloivat keskenään. Useamman faktorin mallia voi tutkia niin kutsuttujen ryvästyneiden tetradien avulla. Bollen ja Ting (1993, 152) silti huomauttavat, että useamman faktorin mallia tulisi suosia vain siinä tapauksessa, jos tetradit eivät katoaisi pelkästään yhden faktorin mallissa. Bericat n (2014) indeksin tapauksessa ulottuvuuksien testaaminen tapahtui konfirmatorisen faktorianalyysin keinoin. Mallin sopivuus on melko hyvä neljän faktorin mallissa kaikilla mallin hyvyyden ja riittävyyden indikaattoreilla. Kuten Ketokivi (2015, 121) sanoo, yksiulotteisuuden testi ei sellaisenaan kerro mitään mahdollisesta faktorin teoreettisesta merkityksestä vaan myös konvergenssivaliditeettia on tutkittava. Konvergenssivaliditeetin tarkastelu ilman dimensionaalisuustarkastelua on kuitenkin perustelematonta, koska mahdollinen konvergoituminen tapahtuu aina suhteessa tiettyyn ulottuvuuteen. Suomen aineistossa sosioemotionaalisen hyvinvoinnin faktorimallin indikaattorien selitysasteet ovat hyviä (kuva 3). Alhaisin selitysaste (0,33) on yksinäisyydellä STATUS faktorilla ja TILANNE faktorin 63

65 kaksi indikaattoria selittävät toistensa varianssia melkoisesti. Faktorilataukset (0,58 0,81) ovat melko hyviä. TILANNE faktorille voimakkaasti latautuvat muuttujat onnellisuus (0,78) ja nautinto (0,81) voi vielä määritellä hyviksi arvoiksi ilman, että ne konvergoituisivat liikaa. Faktoreiden väliset korrelaatiot ovat kohtalaisia. VALTA ja TILANNE korreloivat vahvasti (0,77). Aineistojen välillä on kohtalaisia eroja indikaattorien estimaateissa ja selitysasteissa (kuva 3 & taulukko 5). Yksinäisyyden kokemusta mittaavan indikaattorin selitysaste jää kaikissa aineistoissa matalaksi kuten myös rauhallisuuden ja levollisuuden selitysasteet. Sosioemotionaalisen hyvinvoinnin indeksin mittarimalli näyttää soveltuvan mallin hyvyyden indeksien perusteella parhaiten Iso-Britannian aineistoon mutta kaikkien kolmen maan aineistoon se soveltuu hyvin (taulukko 3). Espanjan kohdalla RMSEA nousee hieman yli viitearvon (0,06) mutta ylitys on heiveröinen. Vertailuun soveltuva AIC arvo on matalin Iso-Britannian aineistolla, minkä perusteella malli sopisi parhaiten Iso-Britannian aineistoon. Mittausinvarianssitestissä aineistojen erot tulevat selvemmin esiin (taulukko 4). Metrisen invarianssin χ 2 muutos (82,126) vapausasteiden muutoksella (12) ylittää reilusti pienimmänkin todennäköisyyden (χ ,300), että ryhmien vaihtelu voisi olla yhtenevää. Tosin mallin sopivuutta arvioivat indikaattorit ovat metrisessä invarianssissa vielä kaikki suotavia (TLI 0,955; RMSEA 0,028; ΔCFI - 0,004). Skalaarisen invarianssin kohdalla myös nämä arvot romahtavat. Taulukko 3 Sosioemotionaalisen hyvinvoinnin indeksi mallin sopivuus maittain. Estimaattori: Maximum Likelihood. Maat χ 2 df TLI CFI RMSEA AIC Suomi 139, ,959 0,978 0, ,742 Iso-Britannia 132, ,973 0,986 0, ,111 Espanja 235, ,934 0,965 0, ,918 Taulukko 4 Sosioemotionaalisen hyvinvoinnin indeksi mallin mittausinvarianssi Suomen, Iso-Britannian ja Espanjan aineistolla. Invarianssin tyyppi χ 2 df TLI RMSEA CFI ΔCFI Δdf Δχ 2 Konfiguraalinen 507, ,957 0,028 0,977 Metrinen 589, ,955 0,028 0,973-0, ,126 Skalaarinen 1950, ,862 0,050 0,900-0, ,136 64

66 Kuva 3 Sosioemotionaalisen hyvinvoinnin indeksi malli, ESS 2006, Suomen aineisto. Taulukko 5 Sosioemotionaalisen hyvinvoinnin indeksimallin estimaatit ja selitysasteet Iso-Britannian ja Espanjan aineistoissa Faktori Indikaattori Iso-Britannia estimaatti l Iso-Britannia selitysaste r 2 Espanja estimaatti l Espanja selitysaste r 2 ITSE Optimismi 0,654 0,427 0,646 0,417 positiivisuus 0,817 0,667 0,753 0,567 STATUS Masennus 0,727 0,528 0,797 0,635 Yksinäisyys 0,593 0,352 0,616 0,379 Surullisuus 0,710 0,504 0,828 0,686 TILANNE Onnellisuus 0,813 0,661 0,777 0,604 Nautinto 0,823 0,677 0,731 0,534 VALTA Elinvoima 0,598 0,357 0,662 0,438 65

67 Rauhallisuus 0,684 0,468 0,620 0,384 Levollisuus 0,526 0,276 0,580 0, Kukoistamisen indikaattori Suomen aineistolla testattava kukoistamisen kahden faktorin malli eroaa hieman Huppertin ja Son (2013) luomasta mallista. Kaksiluokkaisten muuttujien käyttö voi olla teoreettisesti perusteltua positiivisen mielenterveyden määrittelemiseksi, mutta kaksiluokkaisten muuttujien faktorianalyysi on ongelmallista. Faktorianalyysi perustuu korrelaatiokertoimeen, mikä edellyttää, että muuttujat on mitattu vähintään hyvällä järjestysasteikolla kuten Likert-asteikolla. Muuttujien oletetaan jakautuvan normaalisti. Faktorianalyysissa korrelaatio- tai kovarianssimatriisi hajotetaan ja siitä muodostetaan lineaarisia yhdistelmiä. Matemaattinen proseduuri pyrkii löytämään sellaiset kombinaatiot, jotka parhaiten selittävät muuttujien välistä vaihtelua. Kaksiluokkaisille muuttujille tulisi laskea Pearsonin tai Spearmanin korrelaatiokertoimen sijaan tetrakorinen korrelaatiokerroin. IBM SPSS sallii käyttää kaksiluokkaisia muuttujia faktorianalyysissa mutta analyysin tulkinnassa olisi silloin oltava varovainen, koska analyysin matemaattisesta mallista ei voi mennä takuuseen. Mplus -ohjelmistossa on mahdollista asettaa analyysissa oletukseksi, että muuttujat ovat kategorisia, joten sen tulokset ovat SPSS ohjelmiston analyysia varmemmin tulkittavissa. Tutkielmassa tarkastelen kukoistamisen indikaattorin faktorimallia jatkuvilla muuttujilla ja vertailun mahdollistamiseksi kategorisilla muuttujilla tehtyjen analyysien tulokset löytyvät liitteestä. Tutkielmassa mallia ei soviteta Euroopan maiden ryhmiin vaan yksittäisten maiden aineistoihin. Maiden välinen vaihtelu on jo niin suurta, että maaryhmien tarkastelu ei ole mielekästä. Ryhmien välinen tarkastelu ei tuo esiin ryhmien sisäistä vaihtelua. Esimerkiksi Etelä- ja Keski-Euroopan maiden välillä voi toki havaita yhteneväisyyksiä mutta oletus koetun hyvinvoinnin faktorimallin yhdenmukaisuudesta kaikkien ryhmän maiden välillä on rohkea. Varovaisemman otteen nimessä tutkielmassa tarkastellaan ryhmien välisiä eroja kolmen maan: Suomen, Iso-Britannian ja Espanjan välillä. Maiden asettaminen järjestykseen kukoistamista mittaavien piirteiden perusteella kadottaa mittaukseen sisältynyttä informaatiota. Suomen sijoittuminen koetussa kilpailukyvyssä kahdenneksitoista ei kerro suomalaisten keskimääräisestä koetusta kilpailukyvystä muuta kuin sijoituksen paremmuuden matalammin sijoittuneisiin ja huonommuuden korkeammin sijoittuneisiin. Maiden järjestäminen 66

68 kadottaa informaation maiden tulosten välisistä välimatkoista. Hypoteettisesti Suomen keskiarvo koetussa kilpailukyvyssä saattaisi olla kolminkertainen Kyprokseen verrattuna, joka on kolmannellatoista sijalla. Maiden sijoitusten piirrekohtainen vaihtelu kukoistamisessa viittaa myös invarianssiongelmiin. Invarianssitestin tarkoituksena on testata ryhmien välistä yhdenmukaisuutta faktorirakenteessa, muuttujien faktorilatauksissa ja vektorien leikkauspisteissä. Mikäli maat sijoittuvat joissakin piirteissä kärkeen ja toisissa viimeisille sijoille, on syytä epäillä eri maissa vastaavien kysymysten tulkinnan ja merkityksenannon yhdenmukaisuutta. Jos esimerkiksi espanjalaisilla vastaajilla on korkein tulos itsetunnossa mutta he sijoittuvat viimeiseksi elinvoimaisuudessa, ei ero vielä välttämättä johdu espanjalaisten absoluuttisesta hyvästä itsetunnosta ja heikosta elinvoimasta vaan ero voi heijastaa espanjalaisten tapaa ymmärtää itsetunnon ja elinvoimaisuuden kysymykset eri tavalla ja antaa niille erilaisia merkityksiä. Sijoitusten vaihtelu viittaa myös tarpeeseen testata invarianssia yksittäisten maiden välillä maaryhmien vertailun sijaan. Kuviossa 4 on kukoistamisen indikaattorimalli ESS 2006 Suomen aineistolla välimatka-asteikkoisilla muuttujilla. Huppertin ja Son (2013) kukoistamisen indikaattorin mukainen kahden faktorin, kymmenen muuttujan konfirmatorinen faktorianalyysi Likert-asteikollisilla jatkuvilla muuttujilla sopii Suomen aineistoon kohtalaisesti. Analyysin perusteella voi sanoa faktoreiden muodostavan kaksi ulottuvuutta. Faktorien välinen korrelaatio ja faktorilataukset ovat hyviä. Positiivisen toimintakyvyn (Positfunction) faktorin indikaattorien keskinäiset selitysasteet jäävät alhaisimmillaan 16 prosenttiin. Korkein selitysaste on vähäinen 38 prosenttia. Myös Iso-Britannian ja Espanjan aineistoissa lataukset ja selitysasteet jäävät mataliksi (taulukko 8). Iso-Britannian aineistossa selitysasteet vaihtelevat välillä (0,108) ja (0,519) ja Espanjan aineistossa välillä (0,130) ja (0,446). Iso-Britannian aineistossa heikoimmin latautuu sitoutuneisuutta kuvaava indikaattori ja Espanjan aineistossa puolestaan resilienssi. Taulukossa 6 on kuvattu mallin sopivuus maittain. Mallin hyvyyttä arvioivat indeksit näyttävät mallin sopivan aineistoon huonosti. TLI, CFI ja RMSEA eivät sovi suositeltaviin viitearvoihin. TLI:n ja CFI:n olisi suositeltavaa olla yli 0,95 eikä minkään aineiston kohdalla tämä suositus mallissa toteudu. Iso- Britannian aineistoon malli sopii paremmin kuin Suomen aineistoon. Espanjan aineistoon mallin voisi sanoa sopivan sillä perusteella, että RMSEA on alle viitearvon ( 0,06) ja AIC arvo on parempi kuin Iso-Britannian ja Suomen aineistoilla. Mittausinvarianssitestiä ei malli läpäise (taulukko 7). Kaikki faktorilataukset vaihtelevat eri aineistoilla, Khiin neliön (χ 2 ) muutos on suuri metrisessä ja skalaarisessa invarianssitestissä ja CFI muuttuu yli suositellun ( -0,01) määrän. TLI ja RMSEA indeksien arvot ovat kohtalaisia mutta pelkästään niiden perusteella ei mallia voi väittää invariantiksi. 67

69 Taulukko 6 Kukoistamisen indikaattori mallin sopivuus maittain. Estimaattori: Maximum Likelihood. Maat χ 2 df TLI CFI RMSEA AIC Suomi 336, ,832 0,896 0, ,097 Iso-Britannia 320, ,903 0,940 0, ,029 Espanja 250, ,875 0,923 0, ,655 Taulukko 7 Kukoistamisen indikaattori mallin mittausinvarianssi Suomen, Iso-Britannian ja Espanjan aineistolla. Invarianssin tyyppi χ 2 df TLI RMSEA CFI ΔCFI Δdf Δχ 2 Konfiguraalinen 906, ,876 0,036 0,923 Metrinen 1013, ,880 0,035 0,914-0, ,55 Skalaarinen 1602, ,833 0,042 0,860-0, ,07 Kuvio 4 Kukoistamisen indikaattori malli ESS 2006 Suomen aineistolla, jatkuvat muuttujat. 68

70 Taulukko 8 Kukoistamisen indikaattorimallin estimaatit ja selitysasteet Iso-Britannian ja Espanjan aineistoissa Faktori Indikaattori Iso-Britannia Iso-Britannia Espanja Espanja estimaatti l selitysaste r 2 estimaatti l selitysaste r 2 Positfeatures Optimismi 0,616 0,380 0,644 0,415 Itsevarmuus Elinvoima 0,720 0,519 0,668 0,446 0,539 0,291 0,511 0,261 Emotionaalinen vakaus 0,515 0,265 0,413 0,171 Positiivinen emootio 0,606 0,367 0,565 0,319 Positfunction Resilienssi Sitoutuneisuus Kilpailukyky merkityksellisyys 0,475 0,225 0,361 0,130 0,329 0,108 0,404 0,163 0,707 0,135 0,588 0,345 0,673 0,453 0,487 0,238 Positiiviset ihmissuhteet 0,367 0,135 0,373 0, ESS3 Suomen aineiston perusteella muodostettu koetun hyvinvoinnin mittari: Yleisfaktorimalli Kolmas koetun hyvinvoinnin moniulotteinen malli perustuu aineistossa havaittavaan muuttujien yhteiseen vaihteluun ilman tiukkaan rajattua teoreettista viitekehystä. Tarkoituksena oli rakentaa erityisesti Suomen aineistoon sopiva koetun hyvinvoinnin mittamalli samoilla henkilökohtaista hyvinvointia koskevilla muuttujilla kuin mitä Bericat (2014) ja Huppert ja So (2013) ovat käyttäneet malleissaan. Siksi käytin mallin rakentamisessa ESS3 Personal and Social Well-Being osion 19 tunnemuuttujaa. Jotkut kysymyksistä on muotoiltu mittaamaan negatiivista, jotkut positiivista hyvinvointia siten, että kysymyksiä lukematta vastanneet karsiutuisivat aineistosta eikä sellaiset vastaukset painottaisi tuloksia väärään suuntaan. Mallin rakentaminen alkoi suorittamalla 19 muuttujalla ensin monia pääkomponenttianalyyseja sekä eksploratiivisia faktorianalyyseja erilaisin yhteensopivin ekstraktio- ja rotaatiomenetelmin. Tarkoituksena oli tarkastella, miten muuttujien väliset lataukset vaihtelevat. Koetun hyvinvoinnin mallia rakentaessa on perusteltua olettaa faktoreiden välille korrelaatioita, joten eksploratiivisessa faktorianalyysissa käytettiin vinokulmaista rotaatiota. Faktoreiden lukumäärää voi arvioida 69

71 ominaisarvon avulla ja yhden nyrkkisäännön mukaan ykkösen ylittävien ominaisarvojen lukumäärä on yhtä kuin faktoreiden lukumäärä. Tätä sääntöä ei kuitenkaan tule totella mekaanisesti empiirisissä tutkimuksissa (Leskinen 1987, 50), ja siksi eksploratiivisia analyyseja suoritettiin myös ominaisarvon 0,95 alarajalla. Eksploratiiviseen faktorianalyysiin sisältyvä rotatointi ei ole yksikäsitteinen. Tämä tarkoittaa sitä, että tulostuneen latausratkaisun lisäksi voidaan löytää mielivaltainen määrä muita latausratkaisuja, jotka tuottavat saman korrelaatiorakenteen havaituille muuttujille. Koska tällaiset ratkaisut ovat aineistoon sopivuuden kannalta samanarvoisia, voidaan eksploratiivisessa faktorianalyysissa valita niistä tulkinnallisesti käyttökelpoisin. (Leskinen 1987, 53.) Tämä faktorianalyysiin sisältyvä subjektiivisuus näkyy etenkin faktoreiden nimeämisessä. Toisaalta Ketokivi (2015, 121) muistuttaa myös, että faktoreilla ei ole koskaan omaa, indikaattoreista erillistä empiiristä sisältöä. Faktoreita tarkastellaan empiirisesti ainoastaan epäsuorasti indikaattorien avulla. Faktori on pelkästään hypoteesi siitä, miten eri osioiden korrelaatiot voidaan saattaa ymmärrettäviksi. Mallin yksikäsitteistämisen vuoksi onkin eksploratiivista faktorianalyysia hyvä jatkaa konfirmatorisella faktorianalyysilla, jossa osa muuttujien parametreista kiinnitetään. Myös konfirmatorisessa faktorianalyysissa voi hyödyntää eksplorointia, kun mallia voi yhä muokata sopimaan paremmin aineistoon. Ensin konfirmatorinen faktorimalli spesifioidaan eli muuttujia kuvaavat parametrit asetetaan joko vapaasti estimoitavaksi, vakioksi tai yhtä suureksi jonkun toisen parametrin kanssa. Mallin yksikäsitteisyys varmistetaan identifioimalla eli yksilöimällä malli. Käytännössä AMOS ohjelma varoittaa, mikäli malli ei identifioidu, eikä identifiointi siksi vaadi välttämättä matriisien tarkastelua. Identifioituvalle mallille voidaan määrittää parametriestimaatit ja estimoinnin jälkeen on mahdollista tarkastella mallin riittävyyttä ja sopivuutta aineistoon. Tutkielmassa tarkastellaan erityisesti mittarin reliabiliteettia ja validiteettia koskevia kysymyksiä ja sen takia malliin sisältyvä systemaattinen ja satunnainen mittausvirhe asettuu myös tarkastelun kohteeksi. Esimerkiksi Bollen (1993; Bollen & Paxton 1998) ja Ketokivi (2015) esittävät yhdeksi systemaattisen mittausvirheen arviointikeinoksi niin kutsutun metodifaktorin vakioinnin. Metodifaktori tarkoittaa nimensä mukaisesti indikaattorien mittaustuloksiin sisältyvää systemaattista vaihtelua, joka selittyy muilla tekijöillä kuin tarkasteltavan ominaisuuden absoluuttisella vaihtelulla. Metodifaktorin juuret pohjautuvat Campbellin ja Fisken (1959) Multitrait-Multimethod matriisin analyysiin ja havaintoihin siitä, kuinka menetelmä osaltaan voi vaikuttaa tutkimustuloksiin. Tästä syystä menetelmä tulee ottaa yhtenä tekijänä huomioon analyysissa ja Campbell ja Fiske suosittelevatkin monimenetelmällistä tutkimustapaa. Bollen (1993; Bollen & Paxton 1998) kehitti edelleen Campbellin ja Fisken esittämää menetelmää metodifaktorin käytöstä mutta toistaiseksi menetelmä ei ole vielä levinnyt laajalle. 70

72 Monissa mittamalleissa systemaattinen mittausvirhe oletetaan odotusarvoltaan nollaksi ilman sen syvällisempää analysointia siksi, että systemaattisen mittausvirheen arviointi voi olla hyvin vaikeaa. Vielä melko vähän tunnettu metodifaktorin käyttö voi siten olla käytännöllinen työkalu koetun hyvinvoinnin mittaamiseen sisältyvän systemaattisen mittausvirheen havaitsemiseen. Soveltaakseni metodifaktorin ajatusta mallissa on koettua hyvinvointia mittaavan yleisfaktorin lisäksi kaksi metodifaktoria, jotka vakioimalla voidaan yleisfaktorista sulkea pois tuloksiin sisältyvä, vastausmenetelmästä johtuva systemaattinen mittausvirhe. Malliin sisältyy oletus, että faktorit eivät korreloi keskenään. Teoreettisen koetun hyvinvoinnin mittamallin indikaattorit on valittu Suomen aineistolla siten, että 19 hyvinvointi-muuttujasta on karsittu pois indikaattorit, joiden kommunaliteetit jäivät alhaisiksi (<0,25). Yleisfaktorin tai yleisfaktorin ja metodifaktorin yhdessä selittämän varianssin selitysaste alle 25 prosenttia tarkoittaa sitä, että indikaattorien varianssit sisältävät vähintään 75 prosenttia satunnaista mittausvirhettä. Lopulta malliin valikoitui 12 indikaattoria. Yleisfaktorimallin ulotteisuutta tulee lähestyä eri tavalla kuin teoriapainotteisten sosioemotionaalisen hyvinvoinnin indeksin tai kukoistamisen indikaattorin mallien ulotteisuuksia. Yleisfaktorimallissa on hyödynnetty Ketokiven (2015, 112) mainitsemaa kattavaa mittausta, jolloin indikaattorien yhteinen vaihtelu saattaa jäädä vähäiseksi ja tavoiteltava yksi ulottuvuus on löyhemmin määriteltävissä kuin tarkkuusmittaamisessa tavoiteltava hyvin rajattu ulottuvuus. Lisäksi kahdentoista indikaattorin tetraditesti olisi epätaloudellinen menetelmä varsinkin silloin kun osa indikaattoreista latautuu kahdelle faktorille yhtäaikaisesti. Koetun hyvinvoinnin yleisen faktorin ulottuvuutta voi olla hankala määritellä muuten kuin indikaattorien yhteisvaihtelun tuottamana ilmiönä. Määrittelyn vaikeus ei kuitenkaan vähennä faktorin merkitystä koetun hyvinvoinnin mallintamiselle. Faktorille latautuvat indikaattorit ovat todellisia koettua hyvinvointia heijastavia indikaattoreita ja faktori on näiden kahdentoista kysymyksen yhteisen vaihtelun kattavuusalue. Metodifaktoreiden vakiointi tuottaa mallin, joka sopii paremmin Suomen, Iso-Britannian ja Espanjan aineistoihin kuin sosioemotionaalisen hyvinvoinnin indeksi tai kukoistamisen indikaattori (taulukko 9). Malli löytyy kuvasta 5. Yleisfaktorimallin indikaattorien faktorilataukset ja selitysasteet ovat hyviä. Faktorilataukset ovat voimakkuudeltaan 0,30 0,78 ja selitysasteet alhaisimmillaan 24 prosenttia ja korkeimmillaan 61 prosenttia. Yleisfaktorimallin mittausinvarianssitesti ei kuitenkaan toteudu sen paremmin kuin kahdella muullakaan mallilla (taulukko 10). Khiin neliön (χ 2 ) muutoksen mukaan maiden tulokset eroavat toisistaan merkittävästi. Iso-Britannian aineistossa selitysasteet vaihtelevat vajaan 20 prosentin ja päälle 65 prosentin välillä (taulukko 11). Alhaisin lataus (-0,366) koetun hyvinvoinnin faktoriin on indikaattorilla, joka mittaa viime aikoina koettua tylsistymistä ja turhautumista (feeling bored). Myös Espanjan aineistossa saman 71

73 indikaattorin lataus ja selitysaste jäävät mallin matalimmiksi. Espanjan aineistossa korkein varianssin selitysaste nousee vajaaseen 70 prosenttiin. Taulukko 9 Yleisfaktorimallin sopivuus maittain. Estimaattori: Maximum Likelihood. Maat χ 2 df TLI CFI RMSEA AIC Suomi 232, ,950 0,971 0, ,807 Iso-Britannia 266, ,951 0,976 0, ,011 Espanja 290, ,943 0,966 0, ,708 Taulukko 10 Yleisfaktorimallin mittausinvarianssi Suomen, Iso-Britannian ja Espanjan aineistolla. Invarianssin tyyppi χ 2 df TLI RMSEA CFI ΔCFI Δdf Δχ 2 Konfiguraalinen 789, ,951 0,028 0,971 Metrinen 1060, ,947 0,029 0,961-0, ,74 Skalaarinen 1859, ,909 0,038 0,926-0, ,206 Kuva 5 Yleisfaktorimalli ESS3 Suomen aineistolla, 12 muuttujaa. 72

74 Taulukko 11 Yleisfaktorimalli, estimaatit ja selitysasteet Iso-Britannian ja Espanjan aineistoissa Faktori Muuttuja Iso-Britannia estimaatti l Iso-Britannia selitysaste r 2 Espanja estimaatti l Espanja selitysaste r 2 Koettu hyvinvointi V1pnBH -0,436 0,489-0,440 0,490 V2pnBH -0,540 0,589-0,498 0,490 V4pn -0,562 0,353-0,484 0,303 V5nB -0,586 0,579-0,581 0,636 V6n -0,484 0,377-0,535 0,425 V9nB -0,444 0,346-0,481 0,374 V11nB -0,530 0,451-0,574 0,693 V18n -0,366 0,199-0,370 0,223 V8B 0,796 0,633 0,763 0,582 V10B 0,808 0,653 0,729 0,532 V13BH 0,539 0,291 0,603 0,364 V17BH 0,592 0,350 0,541 0,293 Käänteinen Likert V1pnBH 0,547 0,544 V2pnBH 0,546 0,491 V4pn 0,195 0,263 Negatiivinen muotoilu V5nB 0,485 0,547 V6n 0,377 0,373 V9nB 0,386 0,377 V11nB 0,411 0,604 V18n 0,255 0,293 Yleistettävyysteorian mukaisesti mittareiden tulokset sisältävät sekä mitattavaa koetun hyvinvoinnin vaihtelua, että myös systemaattista ja satunnaista mittausvirhettä. Systemaattisen mittausvirheen vakiointi mahdollistaa myös satunnaisen mittausvirheen tarkemman rajaamisen. Taulukossa 12 on laskettu yleisfaktorista vakioitu metodifaktorin mittaama systemaattinen mittausvirhe. Sen avulla on 73

75 voitu laskea indikaattorien sisältämä varsinainen validin mittauksen prosentuaalinen määrä sekä satunnaisen mittausvirheen osuus. Taulukon tulosten perusteella systemaattista mittausvirhettä mittaava metodifaktori kattaa enimmillään 31 prosenttia indikaattorin vaihtelusta. Satunnaisen mittausvirheen osuus on kuitenkin merkittävä lähes kaikilla muuttujilla. Jopa metodifaktorimuuttujien kohdalla satunnainen mittausvirhe saattaa yltää yli 75 prosentin. Taulukosta voi päätellä, että metodifaktorin käyttö voi olla edistysaskel kohti parempaa mittausvirheen rajaamista, mutta varsinkin tutkielmassa tarkasteltavien koetun hyvinvoinnin indikaattorien kohdalla satunnainen virhe silti määrittää yhä eniten indikaattorin varianssia. Toisaalta koetun hyvinvoinnin voi ajatella olevan niin vaikeasti rajattava käsite, että prosentin validiteettiin tulisi jo olla ihan tyytyväinen. Taulukko 12 Yleisfaktorin validiteetti, systemaattinen ja satunnainen mittausvirhe Indikaattorin prosentuaalinen kokonaisvarianssi Indikaattori: Validiteetti % Metodifaktorivirhe % Satunnainen mittausvirhe % V1pnBH V2pnBH V4pn V5nB V6n V9nB V11nB V18n V8B V10B V13BH V17BH Pyöristysten takia kaikki arvot eivät summaudu tasan Mittareiden korrelaatiot yhden kysymyksen mittareihin Tutkittavien mittareiden validiteettia voidaan arvioida myös niiden yhteydellä muihin koetun hyvinvoinnin mittareihin. Yhden kysymyksen mittareiden validiteettia on tutkittu paljon (esim. Diener, Inglehart & Tay 2013; Kalmijn, Arends & Veenhoven 2011) ja siksi on kiinnostavaa tutkia vähemmän 74

76 tutkittujen mittareiden korrelaatioita näihin mittareihin. Tällaista validiteetin muotoa Ketokivi (2015) nimittää nomologiseksi validiteetiksi. Taulukossa 13 on raportoitu yhdistelmämittareiden korrelaatiot onnellisuuden ja elämään tyytyväisyyden mittareihin. Bericat n (2014) sosioemotionaalisen hyvinvoinnin indeksimallin faktoreiden korrelaatiot onnellisuutta ja elämään tyytyväisyyttä mittaaviin indikaattoreihin ovat keskimääräisiä (0,40 0,61). Huppertin ja Son (2013) kukoistamisen indikaattorimallin faktoreiden korrelaatioiden vaihteluväli (0,35 0,77) on hieman suurempi. Suomen aineistoon pohjautuvan Yleisfaktorimallin korrelaatiot ovat vakaita (0,53 0,64). Kaikkien kolmen mittarin nomologinen validiteetti saa tukea näiltä yhden kysymyksen mittareilta, joskin kukoistamisen indikaattorin korrelaatiot ovat hieman kyseenalaisemmat kuin kahden muun mittarin. Taulukko 13 Yhdistelmämittareiden korrelaatiot onnellisuuden ja elämään tyytyväisyyden mittareihin. Mittarit Onnellisuus Elämään tyytyväisyys Suomi UK Espanja Suomi UK Espanja Bericat: STATUS -0,51-0,54-0,45-0,47-0,47-0,46 TILANNE -0,51-0,51-0,52 0,57 0,54 0,57 VALTA 0,40 0,53 0,40 0,41 0,44 0,41 ITSE 0,61 0,61 0,54-0,50-0,47-0,50 Huppert & So: Positfunctions 0,47 0,50 0,49 0,35 0,44 0,47 Positfeatures 0,56 0,59 0,56 0,77 0,76 0,73 Yleisfaktorimalli: Koettu hyvinvointi 0,60 0,64 0,54 0,57 0,56 0, Rakenneyhtälömallit ESS3 Suomen aineistolla Mittausinvarianssitestin epäonnistuttua kaikilla kolmella koetun hyvinvoinnin mittamallilla tutkielmassa ei tarkastella usean ryhmän rakenneyhtälömallia (Multi-Group Structural Equation Model, MGSEM) vaan ainoastaan Suomen aineistolla toteutettua analyysia. Usean ryhmän analyysissa olisi oletettava ryhmien väliset erot merkityksettömiksi, eikä se pidä paikkaansa. Alla on kuitenkin 75

77 rakenneyhtälömallina käytetty kuvio (kuva 6) sekä kolmen koetun hyvinvoinnin mittarin rakenneyhtälömallin tulokset (taulukko 14). Regressiofunktion perusteella voidaan päätellä tilastollisesti funktion muoto, siihen liittyvä epävarmuus ja yksittäisten havaintojen ennusteet. Muodon lisäksi tulee huomioida aineiston vaihteluväli, regressiofunktion luottamusväli ja yksittäisen havainnon ennustealue. Ennustealueen leveys määräytyy regressiofunktion virhetermin kautta: mitä suurempi virhetermi, sitä leveämpi ennusteväli. Kyky ennustaa yksittäisiä havaintoja mallin avulla riippuu pääasiassa regressiofunktion virhetermin varianssista, ei regressiofunktion parametriestimaattien tarkkuudesta. (Ketokivi 2015, ) Jotta teoreettinen selitys olisi mielekäs, regressiomallin tulisi selittää merkittävä osa selitettävän muuttujan varianssista. Merkittävän osan määrittäminen riippuu kuitenkin tutkimuskontekstista. (Ketokivi 2015, 133.) Kolmen mallin indikaattoreiden selitysasteet ovat melko vaatimattomat, josta on hyvänä esimerkkinä taulukossa 12 näkyvä yleisfaktorimallin indikaattorien kokonaisvarianssi jaoteltuna validiin varianssiin sekä systemaattiseen ja satunnaiseen virheeseen. Koetun hyvinvoinnin tutkimuksessa indikaattorien selitysasteiden osalta täytyy tyytyä vaatimattomiin arvoihin, koska koettu hyvinvointi on mitattavana asiana tarkkaa määritelmää pakoileva ilmiö. Sen takia koetun hyvinvoinnin mittareiden kohdalla on ymmärrettävä regressiomallin suhteellisen heikko kyky selittää koetun hyvinvoinnin vaihtelua. Mittausvirheen vaikutukset regressiomallin parametrien estimoinnin luotettavuuteen ovat merkittävät. Jos yhdessäkin selittävässä muuttujassa on mittausvirhettä, kaikista b-estimaateista tulee asymptoottisesti eli kasvavasti harhaisia. Asymptoottisuuden takia otoskoon suurentaminen ei lievitä ongelmaa. Selitettävässä muuttujassa oleva mittausvirhe ei aiheuta harhaa b-estimaatteihin, sillä se tulee osaksi virhetermiä. Selitettävän muuttujan mittausvirhe heikentää kuitenkin b-estimaattien tehokkuutta, eli estimaattien varianssit kasvavat. Se myös asettaa ylärajan sille, kuinka suuren osan y- muuttujan varianssista regressiomalli voi selittää. Esimerkiksi 60 % mittausvirhe jättää selitettäväksi varianssiksi enimmillään 40 %. (Ketokivi 2015, 143.) Aineistosta on määritelty joukko aikaisemman tutkimuksen perusteella koetun hyvinvoinnin selittäjiksi tiedettyjä muuttujia. Valikoimassa on rajoituttu yksinkertaisuuden vuoksi jatkuvan kaltaisiin muuttujiin sekä dikotomioihin. Nämä on lisätty mittamalleihin selittämään faktoreita. Selittäjistä on karsittu pois sellaiset, jotka eivät saaneet merkitsevää kerrointa missään rakenneyhtälömallin osassa. Jotkut suositut koetun hyvinvoinnin yleiset selittäjät kuten mielenterveys ja työtyytyväisyys on jätetty pois mallista siksi, että koetun hyvinvoinnin yhdistelmämittarit ovat niin lähellä niitä. Mittareissa on käytetty muun muassa masennuksen indikaattoreita. Tärkein tulos rakenneyhtälömalleissa on se, että riippumattomat muuttujat näyttävät selittävän osan koetun hyvinvoinnin mittareiden varianssista. Tällainen tulos antaa perusteita mallien 76

78 kriteerivaliditeetille. Jos sukupuoli, tulot, parisuhde, ikä tai sosiaalisuus eivät olisi missään yhteydessä mallien esittämään koettuun hyvinvointiin, silloin olisi uudelleen kysyttävä, mitä mallit sitten oikeastaan mittaavat. Rakenneyhtälömallien tulosten perusteella tunnettuja koetun hyvinvoinnin selittäjiä voidaan tunnistaa myös mallien mittaaman koetun hyvinvoinnin selittäjiksi. Rakenneyhtälömalleissa käytettyjen koetun hyvinvoinnin vaihtelua selittävien tekijöiden keskinäistä suhteellista vaikutusvoimakkuutta voi selvittää standardoitujen β-kertoimien avulla. Standardoidut kertoimet kuvaavat, kuinka monta keskihajontayksikköä selitettävä muuttuja muuttuu selittävän yhden hajonnan kasvun takia. Standardoituja kertoimia on helpompi verrata keskenään tilanteessa, jossa selittävät tekijät on mitattu keskenään poikkeavilla mittasuureilla (Jokivuori & Hietala 2007). Sosioemotionaalisen hyvinvoinnin indeksin heijastaman hyvinvoinnin vaihtelua selittävät tulot, ikä ja sosiaalisuus. Sukupuoli ei yllä tilastollisesti merkitseväksi selittäjäksi muuta kuin ITSE faktorin kohdalla. Tulot sen sijaan ovat tilastollisesti merkitsevä selittäjä kaikkien faktoreiden heijastamassa hyvinvoinnissa. Rakenneyhtälömalleissa mittareiden indikaattoreita ei ole käännetty, joten sosioemotionaalisen hyvinvoinnin indeksin STATUS ja ITSE faktoreiden kysymykset ovat nyt käänteisiä. Sen takia esimerkiksi tulojen vaikutus näyttää olevan negatiivinen juuri näillä faktoreilla. Tulos on tulkittavissa siten, että tulojen yhden keskihajonnan kasvu vähentää STATUS faktorin heijastamaa pahoinvointia 0,194 keskihajonnan verran. ITSE faktorin optimismia ja tyytyväisyyttä itseen on kysytty positiivisesti mutta asteikko on käännetty, joten tulojen lisääntyminen keskihajonnan verran ennustaa 0,156 keskihajonnan yksikköä korkeampaa vastausta ITSE faktorin kysymyksissä. Parisuhdetta kuvaavan selittäjän vaikutus statusta ja tilannetta heijastavan faktorin hyvinvoinnin vaihteluun on alle viiden prosentin todennäköisyydellä sattumasta johtuvaa mutta kerroin jää niin matalaksi, että parisuhteen vaikutus sosioemotionaalisen hyvinvoinnin indeksin mittaamaan hyvinvointiin jää nimelliseksi. Sen sijaan iän neliöllä mitattu selitysosuus nousee merkitseväksi TILANNE ja ITSE faktoreiden osalta. Ensin mainitun faktorin heijastama koettu hyvinvointi paranee iän myötä. Myös viimeksi mainitun kohdalla voi tulkita käyvän samoin, koska faktorin indikaattorit ovat käänteiset. Sosiaalisuuden lisääntyminen keskihajonnan verran ennustaa STATUS faktorin pahoinvoinnin vähentymistä ja TILANNE faktorin hyvinvoinnin lisääntymistä 0,126 ja 0,103 keskihajonnan yksikköä. Faktorikohtaiset selitysosuudet (R 2 ) jäävät indeksin kohdalla viiden ja 11 prosentin tienoille. Valitut taustatekijät selittävät sosioemotionaalisen hyvinvoinnin indeksin heijastamaa hyvinvointia kuitenkin enemmän kuin yleisfaktorin tai kukoistamisen indikaattorin heijastamaa koettua hyvinvointia. Kukoistamisen indikaattorissa tulee huomioida POSITFUNCTION faktorin kysymysten käänteinen asteikko. Sukupuolen kerroin (-0,129) on tilastollisesti merkitsevä ja se on tulkittavissa siten, että naiset todennäköisesti vastaavat 0,129 keskihajonnan verran positiivisemmin tuloksin kyseisen faktorin hyvinvointikysymyksiin. Korkeilla tuloilla on suunnilleen samanlainen vaikutus. Sosiaalisuuskin 77

79 näyttää samansuuntaiselta, joskin kerroin on hieman matalampi, ja iän karttuminen näyttää lisäävän positiivisen toimintakyvyn heijastamaa hyvinvointia. POSITFEATURES faktorin indikaattorien heijastamaan koettuun hyvinvointiin vaikuttavat mallin perusteella tilastollisesti merkitsevästi tulot, lineaarisesti mallinnettu ikä ja sosiaalisuus. Tulojen vaikutus (0,200) nousee mallin korkeimmaksi. Yleisfaktorimallin tulokset ovat hieman visaisempia tulkita. Mallin kiinnostavin tulos on kieltämättä se, että taustatekijät selittävät metodifaktoreiden mittaamaa vaihtelua suunnilleen yhtä paljon kuin varsinaisen koetun hyvinvoinnin faktorin heijastaman hyvinvoinnin vaihtelua. Tulojen keskihajonnan kasvu viittaa 0,145 keskihajonnan muutokseen ylöspäin hyvinvoinnissa ja toisaalta todennäköisyys vastata negatiivisesti kysyttyihin kysymyksiin heikkenee 0,133 keskihajonnan verran. Tämän voisi tulkita siten, että ehkä keskimääräisesti parempituloiset eivät vastaa yhtä usein negatiivisiin kysymyksiin. Syytä parempituloisuuden vaikutukseen on kuitenkin mahdotonta johtaa tästä mallista. Ainoa vähänkään turvallinen johtopäätös tuloksesta voi olla lisääntynyt uteliaisuus metodifaktoreiden käyttöön jatkossa. Iällä on tilastollisesti merkitsevä epälineaarinen yhteys metodifaktoreihin. Koska kyse on metodifaktorista eikä varsinaisesti faktorin muuttujien kuvaamasta hyvinvoinnin tasosta, tuloksen tulkitseminen on monimutkaista. Metodifaktorin tehtävä on siis kuvata sitä varianssia, joka jää yli varsinaisesta koetun hyvinvoinnin varianssista eli tuloksen sisältämää systemaattista mittausvirhettä. Metodifaktori viittaa sen heijastamien kolmen muuttujan yhteiseen vaihteluun, joka on erillistä muiden koetun hyvinvoinnin muuttujien vaihtelusta. Metodifaktoreiden heijastamien indikaattorien yhteisen vaihtelun selittäminen iällä johtaisi siten tulkintaan, että nuoremmat ja vanhemmat vastaajat ovat yhtäältä jääneet niin sanotusti metodin haaviin. Hataran tulkinnan voisi muotoilla siten, että asteikon keskelle jäävä ikä viittaisi joko parempaan tyytyväisyyteen tai parempaan huolellisuuteen kysymyksiin vastaamisessa. Toisaalta metodifaktoreiden selittämisessä on pidättäydyttävä varovaisissa johtopäätöksissä. Tutkielman rakenneyhtälömallien tulosten tulkinnassa tulee muistaa muutama ennakko-oletus ennen varsinaisia johtopäätöksiä suuntaan tai toiseen. Tutkielman kiintopisteenä ei ole koetun hyvinvoinnin selittäminen taustatekijöillä vaan koetun hyvinvoinnin mittaamisen tutkiminen. Selittäjien rooli mallissa on sivuosa. Malliin valikoituneet selittäjät eivät kumoa muiden koetun hyvinvoinnin selittäjien arvoa muissa tutkimuksissa. Kyseisiin malleihin valikoituneet selittäjät eivät suinkaan kata koetun hyvinvoinnin koko todellisuutta vaan ne ainoastaan antavat tukea koetun hyvinvoinnin mittareiden soveltuvuudelle niiltä odotettavaan tehtävään. Sen lisäksi että selittäjät ovat nimellisessä asemassa malleissa, tulee myös muistaa, että malleissa on kyse yhden aineiston tarjoamasta epätäydellisestä piirroksesta, joka vain muistuttaa todellisuutta mutta ei ole todellisuus. Aineisto on aina eri asia kuin koko totuus. Tutkielmassa käytetyt European Social Survey aineistot ovat korkealaatuisia ja kattavia mutta niitä ei silti voi nostaa korkeammalle jalustalle 78

80 kuin mitä aineisto mahdollistaa. Tutkielman selitysmalleja tulisikin pitää esimerkkeinä mallien käytöstä ja mittareiden toimivuudesta eikä niinkään taustatekijöiden kausaalisesta koetun hyvinvoinnin vaihtelun selitysvoimasta. Kuva 6 Yleisfaktorin rakenneyhtälömalli. Taulukko 14 Standardoidut β-kertoimet kolmelle mallille. Estimaattori: Maximum likelihood. Yleisfaktorimalli Sosioemotionaalisen hyvinvoinnin indeksi Kukoistamisen indikaattori Koettu Negatii Käänteinen STATUS TILANNE VALTA ITSE Positfunction Positfeatures hyvinvointi vinen muotoilu Likert Sukupuoli 0,017 0,064* 0,065 0,047 0,038-0,044 0,064* -0,129*** -0,013 Tulot 0,145*** -0,133*** -0,13** -0,194*** 0,156*** 0,092** -0,156*** -0,126*** 0,200*** Kumppani 0,066* -0,039 0,049-0,069* 0,07* 0,033 0,02-0,075* 0,056 Ikä 0,018 0,011-0,156*** 0,002-0,051 0,338*** -0,161*** 0,155*** 0,111*** Ikä2 0,082** 0,119*** 0,082*** -0,004 0,134*** -0,009-0,162*** 0,088** 0,106*** Sosiaalisuus 0,138*** -0,065* -0,018-0,126*** 0,103*** 0,133-0,086** -0,109*** 0,174*** R 2 0,045 0,06 0,063 0,068 0,052 0,115 0,062 0,097 0,076 * p < 0,05 ** p < 0,01 *** p < 0,001 79