![\"Alligaattori\"](\"http:\/\/bia.fi\/blog\/wp-content\/uploads\/2012\/09\/alligaattori.jpg\" "\\"Alligaattori\\"")
<\/p>\n<\/p>\n
Tutkimusviittauksia k\u00e4ytet\u00e4\u00e4n nettikeskusteluissa paljon. Se on hyv\u00e4, sill\u00e4 tieteellisell\u00e4 tutkimuksella on kuitenkin vahvempi todistusarvo, kuin yksitt\u00e4isill\u00e4 kertomuksilla (”meid\u00e4nkin isk\u00e4 s\u00f6i vaan raakaa jauhelihaa ja joi kuohukermaa ja eli satavuotiaaksi”<\/em>).<\/p>\n Kaikki tutkimukset eiv\u00e4t kuitenkaan ole samanarvoisia. Osa on suppeampia ja huonommin suunniteltuja kuin toiset. Osa on heikkolaatuisia ja osa jopa kaupallisen agendan takia v\u00e4\u00e4risteltyj\u00e4. Miten valtavassa tutkimuslinkkien suossa voisi tarpoa helpommin eteenp\u00e4in? Koska itsell\u00e4ni ei ole tieteellist\u00e4 taustaa, ei tutkimustiedon suodattaminen ja k\u00e4sittely ole ollut itsest\u00e4\u00e4nselvyys. T\u00e4ss\u00e4 kirjoituksessani avaan hieman niit\u00e4 asioita, joihin kiinnit\u00e4n huomiota tutkimuksia lukiessani.<\/p>\n Mit\u00e4\u00e4n n\u00e4ist\u00e4 mainituista kohdista ei tulisi katsoa yksin\u00e4\u00e4n, vaan osana kokonaisuutta.<\/p>\n Nopea tarkistuslista:<\/strong><\/p>\n <\/strong><\/p>\n Ihan ensimm\u00e4iseksi tarkista, onko tutkimus tehty ihmisill\u00e4 vai el\u00e4imill\u00e4. El\u00e4intutkimuksista uutisoidaan herk\u00e4sti, vaikka usein niiden tulokset eiv\u00e4t ole vahvistettavissa ihmisill\u00e4. Reijo Laatikainen<\/strong> (THM, laillistettu ravitsemusterapeutti) kirjoittaa blogissaan hyvin<\/a>:<\/p>\n ”Poikkeuksia on, mutta yli 95 % tapauksista olen sit\u00e4 mielt\u00e4, ett\u00e4 el\u00e4inkokeiden tulokset ovat merkityksellisi\u00e4 l\u00e4hinn\u00e4 tutkijoille. Tutkimustiedon suodattajan ei kannata niihin sotkeutua. Liika koe-el\u00e4inkokeiden raportointi voi olla sumutuksen merkki. En ymm\u00e4rr\u00e4 lainkaan miksi lehdist\u00f6 iskee n\u00e4ihin. Paitsi tietysti, ett\u00e4 niist\u00e4 revitetty\u00e4 raflaavia otsikoita.”<\/p><\/blockquote>\n El\u00e4inkokeet eiv\u00e4t miss\u00e4\u00e4n nimess\u00e4 ole arvottomia, mutta ennen kuin tulokset on vahvistettu ihmisill\u00e4, ei kannata hyp\u00e4t\u00e4 hurjiin johtop\u00e4\u00e4t\u00f6ksiin.<\/p>\n Aihetta on k\u00e4sitelty my\u00f6s The Scientistin artikkelissa The Trouble With Animal Models<\/a><\/em>\u00a0ja British Medical Journalissa julkaistussa systemaattisessa katsauksessa\u00a0Comparison of treatment effects between animal experiments and clinical trials: systematic review<\/a><\/em>.<\/p>\n Systemaattinen katsaus<\/a><\/strong> (Systematic review<\/em>), tai systemaattinen kirjallisuuskatsaus, on nimens\u00e4 mukaisesti j\u00e4rjestelm\u00e4llinen katsaus tiettyyn kysymykseen liittyv\u00e4\u00e4n kirjallisuuteen ja tutkimuksiin. Kysymys voisi olla vaikkapa mallia ”millainen yhteys tupakoinnilla ja keuhkosy\u00f6v\u00e4ll\u00e4 on nykyisen tutkimustiedon valossa?”, jolloin systemaattisen katsauksen tekij\u00e4 etsii, tunnistaa, valitsee ja yhdist\u00e4\u00e4 mahdollisimman paljon mahdollisimman laadukasta tieteellist\u00e4 tutkimustietoa tupakoinnin ja keuhkosy\u00f6v\u00e4n yhteydest\u00e4 yhdeksi kokonaisuudeksi.<\/p>\n Systemaattiset katsaukset ovat hyv\u00e4 tapa saada kokonaiskuva tietty\u00e4 aihetta k\u00e4sittelevist\u00e4 tutkimuksista, erityisesti jos niiden k\u00e4sittelem\u00e4 aineisto sis\u00e4lt\u00e4\u00e4 p\u00e4\u00e4asiassa satunnaistettuja, kontrolloituja tutkimuksia ja kohorttitutkimuksia (ks. alempaa). Jos aiheesta on saatavilla systemaattinen katsaus, se kannattaa ehdottomasti lukea ennen kuin l\u00e4htee yksitt\u00e4isten tutkimusten kimppuun.<\/p>\n Meta-analyysissa<\/a><\/strong> (Meta-analysis<\/em>) pyrit\u00e4\u00e4n yrit\u00e4\u00e4n yhdist\u00e4m\u00e4\u00e4n samaa aihetta k\u00e4sittelevi\u00e4 tutkimustuloksia tilastotieteen menetelmin. Meta-analyysissa k\u00e4sitell\u00e4\u00e4n siis numeroita ja ”raakaa” tilastotietoa. L\u00e4hes aina meta-analyysi k\u00e4sittelee jonkun systemaattisen katsauksen sis\u00e4lt\u00e4mi\u00e4 tutkimuksia, mutta se voi olla tehty my\u00f6s itsen\u00e4isesti. Meta-analyyseiss\u00e4 painotetaan tutkimusten kokoa (suurempi on parempi) \u00a0ja arvioidaan tutkimusten erilaisuutta. My\u00f6s meta-analyysit ovat korkealla todistusarvon vahvuudesta puhuttaessa.<\/p>\n Satunnaistettua kontrolloitua tutkimusta<\/strong> \u00a0(randomized controlled trial<\/em><\/a>) pidet\u00e4\u00e4n vahvimpana kokeellisena tutkimusmenetelm\u00e4n\u00e4. T\u00e4ss\u00e4 koehenkil\u00f6t jaetaan satunnaisesti kahteen (joskus useampaan) ryhm\u00e4\u00e4n, joista esimerkiksi toisen ryhm\u00e4n henkil\u00f6t saavat oikeaa l\u00e4\u00e4kett\u00e4, kun taas kontrolliryhm\u00e4n henkil\u00f6t saavat lumel\u00e4\u00e4kett\u00e4. Sokkokokeeksi kutsutaan koetta, jossa koehenkil\u00f6t eiv\u00e4t tied\u00e4, kumpaan ryhm\u00e4\u00e4n kuuluvat – kaksoissokkokokeessa my\u00f6sk\u00e4\u00e4n hoidon antaja (siis eri henkil\u00f6, kuin tutkija) ei tied\u00e4, saako koehenkil\u00f6 lumel\u00e4\u00e4kett\u00e4 vai ei. Mit\u00e4 isompi ero ryhmien tuloksissa on, sit\u00e4 todenn\u00e4k\u00f6isemmin l\u00e4\u00e4ke vaikuttaa.\u00a0 Sairastumisia ja kuolemia (morbidity\/mortality<\/em>) seuraavia tutkimuksia pidet\u00e4\u00e4n korkea-arvoisempina kuin ns. v\u00e4limuuttujatutkimuksia, joissa riski\u00e4 saatetaan arvioida esimerkiksi verenpaineen tai kolesteroliarvojen muutoksilla. Mik\u00e4li tutkimukset ovat ristiriitaisia, pidet\u00e4\u00e4n ylemm\u00e4n tason tutkimuksia luotettavampina.<\/p>\n Kohorttitutkimus<\/strong> (cohort study<\/em><\/a>) on altistel\u00e4ht\u00f6inen tutkimustapa. T\u00e4m\u00e4 tarkoittaa sit\u00e4, ett\u00e4 valitaan altistunut ryhm\u00e4 (esim. tupakoijat) ja altistumaton ryhm\u00e4 (ei-tupakoijat) ja seurataan n\u00e4iden ryhmien v\u00e4lisi\u00e4 eroja vaikkapa keuhkosy\u00f6p\u00e4tapausten m\u00e4\u00e4r\u00e4ss\u00e4 30 vuoden seurantajakson aikana. Kohorttitutkimus voi olla etenev\u00e4 (prospektiivinen<\/em>), eli tutkimus l\u00e4htee altistuksesta, tai taannehtiva (retrospektiivinen<\/em>), jolloin altistuminen selvitet\u00e4\u00e4n j\u00e4lkik\u00e4teen. Etenev\u00e4 kohorttitutkimus on luotettavampi – t\u00e4ll\u00f6in saadaan mahdolliset sekoittavat tekij\u00e4t ja altistuksen m\u00e4\u00e4r\u00e4 selvitetty\u00e4 paremmin.<\/p>\n Tapaus-verrokkitutkimus<\/strong><\/a>\u00a0(case-control study<\/em>) on sairausl\u00e4ht\u00f6inen. Aiempaa keuhkosy\u00f6p\u00e4esimerkki\u00e4 mukaillen tapaus-verrokkitutkimuksessa voitaisiin ker\u00e4t\u00e4 henkil\u00f6it\u00e4, jotka ovat sairastuneet keuhkosy\u00f6p\u00e4\u00e4n (tapaukset) ja henkil\u00f6it\u00e4, jotka eiv\u00e4t ole sairastuneet keuhkosy\u00f6p\u00e4\u00e4n (verrokit). T\u00e4m\u00e4n j\u00e4lkeen tapausten ja verrokkien altistumia verrataan, t\u00e4ss\u00e4 tapauksessa tupakoinnille – eli kuinka monta tupakoijaa kuuluu tapauksiin (keuhkosy\u00f6p\u00e4\u00e4n sairastuneet) ja kuinka monta verrokkeihin (keuhkosy\u00f6p\u00e4\u00e4n sairastumattomat). Tapaus-verrokkitutkimukset eiv\u00e4t yleens\u00e4 ole niin luotettavia syy-seuraussuhteen selvitt\u00e4misess\u00e4 kuin etenev\u00e4t kohorttitutkimukset.<\/p>\n Poikkileikkaustutkimuksessa<\/strong> (cross-sectional study<\/em><\/a>) aineisto ker\u00e4t\u00e4\u00e4n yhten\u00e4 ajankohtana, usein kyselyss\u00e4. Monesti poikkileikkaustutkimuksilla pyrit\u00e4\u00e4n ker\u00e4\u00e4m\u00e4\u00e4n v\u00e4est\u00f6tason tietoa. J\u00e4lleen tupakointiesimerkki\u00e4 k\u00e4ytt\u00e4en – tutkimuksessa saatettaisiin haastatella vaikka 1000 henkil\u00f6\u00e4, kysymysten liittyess\u00e4 elintapoihin ja sairauksiin. T\u00e4st\u00e4 tutkimusmateriaalista voitaisiin seuloa tietoa siit\u00e4, kuinka moni tupakoija on sairastunut keuhkosy\u00f6p\u00e4\u00e4n. Poikkileikkaustutkimuksissa syy-seuraussuhteiden arviointi on kuitenkin hankalaa – poikkileikkaustutkimukset eiv\u00e4t esimerkiksi sis\u00e4ll\u00e4 pitk\u00e4aikaisseurantaa. Ne kelpaavat kuitenkin hyvin vaikkapa sairauksien m\u00e4\u00e4r\u00e4n ja yleisyyden arviointiin.<\/p>\n N\u00e4iden alapuolella ovat tapaustutkimukset<\/strong><\/a>\u00a0(case study<\/em>), asiantuntijalausunnot<\/strong> (expert opinion<\/em>), ekologiset kokeet<\/strong>\u00a0(ecological study<\/a>) ja kuten aiemmin mainittu, el\u00e4inkokeet<\/strong>.<\/p>\n Tutkittavien henkil\u00f6iden m\u00e4\u00e4r\u00e4 (ilmaistaan n-luvulla, esim. n=50<\/strong>) on olennainen kysymys – mit\u00e4 v\u00e4hemm\u00e4n osallistujia, sit\u00e4 suurempi on sattuman todenn\u00e4k\u00f6isyys. Mit\u00e4\u00e4n tarkkaa rajaa v\u00e4himm\u00e4ism\u00e4\u00e4r\u00e4st\u00e4 on vaikea antaa, nyrkkis\u00e4\u00e4nt\u00f6n\u00e4 toimii ”enemm\u00e4n on parempi”. V\u00e4est\u00f6tutkimuksissa tutkittavia pit\u00e4\u00e4 tietysti olla merkitt\u00e4v\u00e4sti enemm\u00e4n kuin vaikka satunnaistetussa, kontrolloidussa tutkimuksessa. Ent\u00e4 kuinka moni tutkimuksen aloittaneista pysyi mukana loppuun saakka?<\/p>\n Tutkittavien m\u00e4\u00e4r\u00e4n lis\u00e4ksi kannattaa tarkastella tutkittavien muitakin ominaisuuksia, esimerkiksi ik\u00e4\u00e4 ja sukupuolijakaumaa. Pelk\u00e4st\u00e4\u00e4n vanhuksilla tehty tutkimus ei v\u00e4ltt\u00e4m\u00e4tt\u00e4 p\u00e4de suoraan nuorempiin henkil\u00f6ihin ja huippu-urheilijoilla tehty tutkimus ei v\u00e4ltt\u00e4m\u00e4tt\u00e4 p\u00e4de t\u00e4ysin sohvaperunoihin.<\/p>\n Tilastollinen merkitsevyys tarkoittaa tutkimuksissa sit\u00e4, ett\u00e4 saadun tuloksen johtuminen sattumasta on ep\u00e4todenn\u00e4k\u00f6ist\u00e4. ”Tilastollisesti merkitsev\u00e4 ero” tarkoittaa vain, ett\u00e4 ero on olemassa eik\u00e4 se todenn\u00e4k\u00f6isesti johdu sattumasta – se ei kuitenkaan tarkoita, ett\u00e4 havaittu ero olisi suuruudeltaan merkitt\u00e4v\u00e4 (t\u00e4t\u00e4 kannattaa katsoa erikseen).<\/p>\n Tutkimuksiin kuuluu aina jonkinlainen testattavissa oletus, eli hypoteesi, nollahypoteesi ja usein my\u00f6s vastahypoteesi. Tupakkaesimerkiss\u00e4 hypoteesi voisi olla muotoa ”tupakointi lis\u00e4\u00e4 keuhkosy\u00f6v\u00e4n riski\u00e4”, nollahypoteesi muotoa ”tupakointi ei lis\u00e4\u00e4 eik\u00e4 v\u00e4henn\u00e4 keuhkosy\u00f6v\u00e4n riski\u00e4” ja vastahypoteesi taas muotoa ”tupakointi ei lis\u00e4\u00e4 keuhkosy\u00f6v\u00e4n riski\u00e4”.<\/p>\n P-arvo<\/a>\u00a0kertoo, kuinka todenn\u00e4k\u00f6isesti nollahypoteesist\u00e4 havaittu poikkeama – esimerkiksi ett\u00e4 tupakoijat sairastuvat 20% todenn\u00e4k\u00f6isemmin keuhkosy\u00f6p\u00e4\u00e4n verrattuna ei-tupakoijiin – johtuukin satunnaisvirheest\u00e4. Jos p-arvo ilmoitetaan muodossa p<0.05<\/strong>, tarkoittaa se, ett\u00e4 satunnaisvirheen todenn\u00e4k\u00f6isyys on alle 5%. Yleisesti ottaen mik\u00e4li p-arvo on pienempi kuin 0,05, tulosta pidet\u00e4\u00e4n tilastollisesti merkitt\u00e4v\u00e4n\u00e4. T\u00e4m\u00e4 on kuitenkin vain yleisesti sovittu raja, ei kiveen hakattu absoluuttinen totuus.<\/p>\n Tutkimusten rahoituksesta valtaosa tulee yrityksilt\u00e4 ja valtioilta. Yritykset ovat usein kiinnostuneet soveltavasta tutkimus- ja kehitysty\u00f6st\u00e4, kun taas yliopistojen ja valtiollisten laitosten kautta rahoitusta ohjataan enemm\u00e4n my\u00f6s perustutkimukseen ja yhteiskuntatieteiden tutkimusty\u00f6h\u00f6n. My\u00f6s erilaiset s\u00e4\u00e4ti\u00f6t ja rahastot rahoittavat tutkimuksia.<\/p>\n Tutkimusten rahoituskuviot ja tutkijoiden puolueettomuus ovat nyky\u00e4\u00e4n paljon tapetilla. Varsinkin ravitsemuskeskusteluissa t\u00f6rm\u00e4\u00e4 usein syyt\u00f6ksiin, ett\u00e4 tietyn, oman mielipiteen vastaisen tutkimuksen tai asiantuntijalausunnon takana on suuryritysten suorittama lahjonta. N\u00e4m\u00e4 ovat siit\u00e4 mielenkiintoisia v\u00e4itteit\u00e4, ett\u00e4 niit\u00e4 ei mitenk\u00e4\u00e4n voi todistaa v\u00e4\u00e4riksi. Ne ovat v\u00e4h\u00e4n kuin dopingsyyt\u00f6kset huippu-urheilussa, kaikki k\u00e4ytt\u00e4v\u00e4t ja ne jotka eiv\u00e4t ole j\u00e4\u00e4neet kiinni testeiss\u00e4, ovat vaan parempia douppaajia. T\u00e4llainen v\u00e4ite on kuitenkin syytt\u00f6myysolettaman (jokainen on syyt\u00f6n, kunnes toisin todistetaan<\/em>) vastainen ja itse sivuutan t\u00e4llaiset aika huoletta, ennen kuin todisteita vilpist\u00e4 tai puolueellisuudesta oikeasti ilmenee.<\/p>\n Tutkimusten tai tutkijoiden puolueettomuuteen ei kuitenkaan kannata luottaa sokeasti. Erityisen tarkkana tulee olla, kun kyseess\u00e4 on jonkun tietyn tuotteen testaaminen. Jokainen ymm\u00e4rt\u00e4\u00e4, millaisia mahdollisia eturistiriitoja voi liitty\u00e4 tutkimukseen, jossa lis\u00e4ravinneyrityksen palkkalistoilla oleva tutkija tutkii oman yrityksens\u00e4 tuotteen toimivuutta. T\u00e4m\u00e4 ei kuitenkaan tarkoita, ett\u00e4 tutkimustulos olisi automaattisesti virheellinen – t\u00e4llaista tutkimusta lukiessa kehotan kuitenkin erityiseen tarkkaavaisuuteen.<\/p>\n Monet tieteelliset julkaisut, tutkimuslaitokset ja tutkimuksia rahoittavat tahot vaativat tutkijoita tunnistamaan ja julkistamaan mahdolliset henkil\u00f6kohtaiset ja taloudelliset sidonnaisuutensa. N\u00e4m\u00e4 l\u00f6ytyv\u00e4t tutkimuksista yleens\u00e4 kohdasta, joka on otsikoitu Disclosure of Interests<\/em>, Competing Interests<\/em> tai vastaavasti. L\u00e4hes kaikilla tutkijoilla on jonkinlaisia sidonnaisuuksia. Tulee kuitenkin huomata, ett\u00e4 sidonnaisuuksissakin on eroja: tutkija<\/strong> A<\/strong> voi olla k\u00e4ynyt luennoimassa yrityksen j\u00e4rjest\u00e4m\u00e4ss\u00e4 konferenssissa ja saanut siit\u00e4 luentopalkkion, kun taas tutkija B<\/strong> on saman yrityksen tuotekehitysyksik\u00f6ss\u00e4 t\u00f6iss\u00e4. Molemmat ovat periaatteessa ilmoitettavia taloudellisia sidonnaisuuksia samaan yritykseen, mutta erot konkreettisessa taloudellisessa sidonnaisuudessa ovat aika isot – tutkija B:n<\/strong> ty\u00f6paikka riippuu yrityksen menestyksest\u00e4.<\/p>\n Sidonnaisuuksien ilmoittaminen on kuitenkin ilmoittajan omasta rehellisyydest\u00e4 kiinni. P\u00e4\u00e4s\u00e4\u00e4nt\u00f6isesti kukaan\/mik\u00e4\u00e4n taho ei tarkista tutkijoiden sidonnaisuuksia. Joskus media saattaa n\u00e4in tehd\u00e4, t\u00e4st\u00e4 esimerkkin\u00e4 toimikoot tapaus Valkee<\/a>.<\/p>\n Valtaosa tieteellisist\u00e4 t\u00f6ist\u00e4 julkaistaan tieteellisess\u00e4 julkaisussa, kirjana tai opinn\u00e4ytety\u00f6n\u00e4 (esim. pro gradu<\/em> -tutkielma tai v\u00e4it\u00f6skirja). Suurin osa julkaistuista t\u00f6ist\u00e4 k\u00e4y l\u00e4pi jonkinlaisen vertaisarvioinnin. Vertaisarviointi on yksi tapa lis\u00e4t\u00e4 tieteellisen tutkimuksen luotettavuustta.<\/p>\n Vertaisarvioinnissa<\/a> alan muut tutkijat arvioivat ensisijaisest tutkimuksen laatua ja tieteellist\u00e4 merkitt\u00e4vyytt\u00e4 – mm. kysymyksenasettelu, tutkimusprosessit, johtop\u00e4\u00e4t\u00f6kset ja k\u00e4ytetty kirjallisuus ovat arvioitavia seikkoja. N\u00e4iden lis\u00e4ksi arvioidaan mm. kieliasua ja tekstin rakennetta yleens\u00e4.<\/p>\n Vertaisarvioinnin j\u00e4lkeen arvioijat joko ehdottavat ty\u00f6n julkaisua sellaisenaan, ty\u00f6n julkaisua korjausten j\u00e4lkeen tai ty\u00f6n julkaisematta j\u00e4tt\u00e4mist\u00e4. Ty\u00f6n kirjoittajat saavat listan korjausehdotuksista. Kun kirjoittajat ovat tehneet ty\u00f6h\u00f6n korjauksensa, l\u00e4hetet\u00e4\u00e4n ty\u00f6 uudelleenarvioitavaksi. Mik\u00e4li ty\u00f6 t\u00e4ytt\u00e4\u00e4 arvioijien ja julkaisun toimituksen kriteerit, hyv\u00e4ksyt\u00e4\u00e4n ty\u00f6 julkaistavaksi. Alkuper\u00e4isen artikkelin l\u00e4hett\u00e4misen, arviointikierrosten ja julkaisukuntoon saamisen v\u00e4liss\u00e4 voi menn\u00e4 useita kuukausia.<\/p>\n Tieteellisill\u00e4 julkaisuilla on kaikilla omat julkaisukriteerins\u00e4. Tutkimus on usein helpompi saada julkaistua hyvin kapeaan tieteenalaan erikoistuneeseessa julkaisussa. Sen sijaan arvostetut yleistieteelliset julkaisut, kuten Science<\/a> ja Nature<\/a>, julkaisevat k\u00e4yt\u00e4nn\u00f6ss\u00e4 ainoastaan eritt\u00e4in merkitt\u00e4vi\u00e4 ja uraauurtavia tutkimuksia. Niihin l\u00e4hetetyist\u00e4 artikkeleista suurin osa hyl\u00e4t\u00e4\u00e4n jo ennen vertaisarviota – Nature julkaisee noin kahdeksan prosenttia kaikista sille l\u00e4hetetyist\u00e4 tieteellisist\u00e4 t\u00f6ist\u00e4.<\/p>\n Tieteellisten julkaisujen merkitt\u00e4vyytt\u00e4 kuvaa viittausten perusteella laskettu vaikuttavuuskerroin<\/a>\u00a0(impact factor<\/em>). Eri julkaisujen vaikuttavuuskertoimia voi selata t\u00e4\u00e4lt\u00e4<\/a>.<\/p>\n Olennaista on muistaa, ett\u00e4 valitun aiheen tieteellisen n\u00e4yt\u00f6n vahvuus perustuu eri kategorioissa olevien tutkimustulosten summaan ja yhdenmukaisuuteen. Yksitt\u00e4isi\u00e4 tutkimuksia ei tule tulkita liian laveasti, vaan aina kannattaa etsi\u00e4 my\u00f6s muita samaa aihetta k\u00e4sittelevi\u00e4 tutkimuksia.<\/p>\n T\u00e4m\u00e4 lista ei ole t\u00e4ydellisen kattava ja siihen saisi lis\u00e4tty\u00e4 varmasti useammankin kohdan. Se onkin tarkoitettu maallikolle (kuten \u00a0allekirjoittanut) perustasoiseksi tietopaketiksi helpottamaan tutkimusten suodattamista ja tulkitsemista. Tulevassa artikkelissa k\u00e4sittelen tiedeuutisointia esimerkkitapauksen kautta, k\u00e4ytt\u00e4en t\u00e4t\u00e4 listaa apunani.<\/p>\n Loppuun erityiskiitos Reijo Laatikaiselle<\/a>, joka pyynn\u00f6st\u00e4ni luki ja antoi palautetta artikkelin sis\u00e4ll\u00f6st\u00e4.<\/p>\n 1. kuva: Mark Bridge<\/a>,\u00a0http:\/\/www.flickr.com\/photos\/markbridge\/6043225902\/<\/a>,\u00a0CC BY-ND 2.0<\/a><\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Tutkimusviittauksia k\u00e4ytet\u00e4\u00e4n nettikeskusteluissa paljon. Se on hyv\u00e4, sill\u00e4 tieteellisell\u00e4 tutkimuksella on kuitenkin vahvempi todistusarvo, kuin yksitt\u00e4isill\u00e4 kertomuksilla (”meid\u00e4nkin isk\u00e4 s\u00f6i vaan raakaa jauhelihaa ja joi kuohukermaa ja eli satavuotiaaksi”). Kaikki tutkimukset eiv\u00e4t kuitenkaan ole samanarvoisia. Osa on suppeampia ja huonommin suunniteltuja kuin toiset. Osa on heikkolaatuisia ja osa jopa kaupallisen agendan takia v\u00e4\u00e4risteltyj\u00e4. Miten valtavassa […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"spay_email":""},"categories":[30,1],"tags":[23,22],"jetpack_featured_media_url":"","yoast_head":"\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\t\n\n
1. Oliko kyseess\u00e4 ylip\u00e4\u00e4t\u00e4\u00e4n ihmisill\u00e4 tehty tutkimus?<\/h3>\n
2. Mink\u00e4 tyyppinen tutkimus tai tutkimuskatsaus on kyseess\u00e4?<\/h3>\n
3. Kuinka paljon tutkittavia henkil\u00f6it\u00e4 oli ja millaisia he ovat?<\/h3>\n
4. Tilastollinen merkitsevyys ja p-arvo<\/h3>\n
5. Kilpailevat intressit, sidonnaisuudet ja tutkimusten rahoitus<\/h3>\n
6. Miss\u00e4 tutkimus on julkaistu?<\/h3>\n
Lopuksi<\/h3>\n