Esimerkkikuviot

Koska kaikki Suomen 300 kuntaa mahtuvat huonosti pylväskuvioon, on saatavilla luonnollisesti myös kartta-mahdollisuus, josta näkee kaikki kunnat kerralla. Kartat tarjoavat mahdollisuuden maantieteellisten ilmiöiden tunnistamiseen. Alla olevasta kartasta näkyy, kuinka pienten lasten suhteellinen määrä on alhainen Itä- ja Keski-Suomessa, kun taas vastaavasti Pohjois-Pohjanamaalla lasten määrä on varsin suuri.

Yksittäisen muuttujan lisäksi voidaan tutkia tarkemmin väestörakennetta. Alla olevaan palkkikaavion on poimittu avi-alueittain useampi eri väestöryhmä, jolloin laajemmasta väestörakenteesta voidaan lähteä tekemään havaintoja.

Väestörakennetta voi ajallisesti tarkastella myös aluekaaviolla. Tällöin toki valittuna tulee olla vain yksittäinen alue. Aluekaavio antaa kuitenkin mahdollisuuden tutkia eri muuttujien suhteellisten osuuksien kehittymistä vuosien varrella. Alla olevassa esimerkissä on lisäksi hyödynnetty Tilastohaun ominaisuutta, jossa muuttujien lukuja voi tarkastella suhteellisina osuuksina (vasemmalla) tai absoluuttisina lukuina (oikealla).

Luonnollisesti myös taulukkoa tuetaan esitystapana. Hyvä on tosin muistaa, että tiedon omaksumisen ja ymmärtämisen näkökulmasta taulukko on yleensä huonoin vaihtoehto. Kaaviot hoitavat asian miltei aina paremmin. Toki on tapauksia, kuten alla olevassa esimerkissä, jolloin voi olla tarve esittää usean erilaisen indikaattorin lukuja samalla. Tällöin näitä ei ole järkevää koittaa samaan kaavioon tunkea, vaan taulukko on luentevin esitysmuoto.

Moni palvelun muuttujista antaa mahdollisuuden tutkia lukuja eri sukupuolten näkökulmasta. Toisinaan tämä lähestysmistapa on paikallaan, sillä joissain tapauksissa sukupuolten välillä voi olla suuria eroja. Alla vasemmalla on esimerkki yläkoululaisten nuuskan käytöstä. Siitä voi havaita, että poikien nuuskankäyttö monikertaista tyttöihin verrattuna.

Erittäin tärkeä Tilastohaun ominaisuus on mahdollisuus useampien muuttujien keskinäiseen vertailuun samassa kaaviossa. Tällöin voidaan tehdä tärkeitä havaintoja eri muuttujien mahdollisista keskinäisriippuvuuksista. Alla oikealla on esimerkki Imatran lastensuojelusta. Imatralla uudistettiin ja lisäresursoitiin perhetyötä, mikä johti huostaanottojen määrän laskuun, joka vastaavasti johti lastensuojelun laitos- ja perhehoidon kustannusten laskuun. 

Edellisen esimerkin lukuja on myös mahdollista tarkastella hajontakuviossa. Hajontakuvion avulla on mahdollista tehdä karkeaa pika-analyysia eri muuttujien välisistä yhteyksistä. Hajontakuvio näyttää kahden valitun muuttujan arvot Suomen kunnissa. Kuvioon piirtyvä jana on korrelaatiokerroin, joka antaa osviittaa siitä, onko muuttujien välillä mahdollisesti tilastollisia yhteyksiä. Esimerkkimme tapauksessa voi tehdä päätelmän, että kyseisten kahden muuttujan välillä voi hyvinkin olla tilastollisesti merkittävä riippuvuusyhteys. Tämän työkalun tarkoituksena on kuitenkin antaa vain mahdollisuus pika-arvion tekemiseen. Varsinaiseen korrelaatioanalyysiin on suositeltavaa käyttää tarkoitukseen suunniteltuja tilasto-ohjelmistoja.

Lopuksi voit vielä halutessasi kokeilla, miten yllä olevat kaaviot käyttäytyvät, jos valitset kaavioiden alueksi muita alueita, kuin niiden oletusalueet. Tämä toiminto toimii parhaiten, kun käytössä on esimerkiksi pylväs- tai aikasarjakaavioita. Joidenkin kaavioiden osalta lopputulos menee sotkuksi, jos sattuu valitsemaan useampia alueita.