SOKERIJUURIKKAAN HARVENNUS!YÖN TUTKIMUS- MENETELMÄSTÄ Martti Sipilä Työtehoseura r.y., Helsinki Saapunut 20. 7. 1955. Aikatutkimuksia maatalouden töistä suoritettaessa joudutaan aniharvoin tilan- teeseen, jossa työhön vaikuttavia ulkoisia olosuhteita voitaisiin pitää täysin muuttu- mattomina ja jossa työhön käytetty aika olisi ainoa muistiin kirjattava muuttuva tekijä. Useimmiten sen sijaan työn suoritukseen on vaikuttamassa sangen monia eri tekijöitä, jopa niin lukuisasti, että ainoastaan tärkeimmät niistä voidaan aika- tutkimuksia tehtäessä ottaa huomioon. Tästä on seurauksena, että melkein poik- keuksetta joudutaan suorittamaan esitutkimuksia, joilla pyritään selittämään tär- keimmät työhön vaikuttavat tekijät ja määräämään mitkä niistä otetaan lopulli- sessa tutkimuksessa huomioon. Lisäksi esitutkimuksella määrätään vaikuttavien tekijöitten mittaaminen joko objektiivisilla mittauskeinoilla taikka pyritään luo- maan subjektiiviseen, työntutkijan suorittamaan arvosteluun perustuva luokitus, jota voidaan pitää riittävän selvänä ja käytäntöön sovellutettavissa olevana. Käsillä olevan tutkimuksen sokerijuurikkaan harvennus lyhytvartista kuokkaa käyttäen veto-työntömenetel- mä 11 ä esitutkimus käsitti useamman työntekijän koko päivän kestäviä tutki- muksia. Tämän yhteydessä karsittiin työntekijät, joiden tottumattomuus ko. työ- hön oli ilmeinen. Esitutkimuksilla saadut tulokset osoittivat, että' monet eri tekijät vaikuttivat lopullisen harvennustuloksen suuruuteen erittäin merkittävästi ja että tällaisia vaikuttavia tekijöitä voi esiintyä eri voimakkuusasteisina suhteellisen rajoitetullakin alueella. Saatujen aikatulosten perusteella havaittiin tällaisiksi vaikuttaviksi teki- jöiksi rikkaruohoisuus ja maan laatu siten, että mitä epäedullisemmat ko. tekijät olivat sitä suuremmaksi muodostui ajankäyttö. Myös jätettyjen taimien luku- määrällä näytti todennäköisesti olevan merkitystä, sillä mitä suuremmaksi niiden lukumäärä rivimetriä kohti jätettiin, sitä suuremmaksi muodostui ajankäyttö. Esitutkimusvaiheessa tutkittiin vielä haraamattoman kaistan leveyden mahdollista https://www.c-info.fi/en/info/?token=--jTlt-ZqjAY0fgj.Tb4goHyGHyVzwV80qRSFWA.Fmsw3EYs_-duT8H0zBOpQcSMJ_5S_tAWfWtThjz-LYK82WDEMwzDKqXnVXp2v06y471aSchfRQQeQv0NkwMOdz98kdCKWbzXVh6MzJ_QtUEoL3do-UNsesGot3cTT_hJcA7vXpMb9Zp9lH6IUN2RwnBAALKfFXrniozElGXHi7s MARTTI SIPILÄ222 vaikutusta, mutta koska tämä jo harausvaiheessa on jätettävä mahdollisimman kapeaksi, ei tässä suhteessa esiintynyt mittauksissa riittävän suuria eroja, jotta tällä tekijällä olisi voinut olettaa olevan käytännöllistä merkitystä. Vaikka esitutkimuksilla havaittiinkin edellä esitetyillä tekijöillä olevan vaiku- tusta, ei niillä kyetty selvittämään näiden samalla kertaa esiintyvän useamman tekijän vaikutuksen keskinäistä suhdetta ja määrää. Vaikka tässä tutkimusvaiheessa ei siis kyettykään määrittelemään työhön käytettyä aikaa riittävällä tarkkuudella, oli materiaali kuitenkin riittävän suuri väistämättömän hukka-ajan ja työn rasittavuudesta johtuvan lepäämiseen tarvit- tavan ajan suuruuden määrittelemiseksi. Ennen varsinaista käsittelyä karsittiin pois sellaiset tutkimukset, jotka osoittautuivat epävarmoiksi tai joihin oli päässyt vaikuttamaan jokin ennakolta arvaamaton tutkimusta haittaava tekijä. Lopulli- seen käsittelyyn näiden aikojen määrittelyä varten jäi 54 koko työpäivän kestä- nyttä tutkimusta. Väistämättömän hukka-ajan ja lepäämiseen tarvittavan ajan suuruudeksi keski arvomenetelmää käyttäen saatiin 4.44 min/t eli ~ 7.5 %. Keskiarvon hyväksy- mistä tukivat myös keskiarvon raja-arvojen samoinkuin valta-arvokuvion antama vertaileva tarkastelu. Työntekijäin valinnan jälkeen, johon sisältyi myös yhdenmukaisten työväli- neiden ja -menetelmien valinta, määriteltiin myös vaikuttavien tekijöiden luokit- telu yksityiskohtaisempien tutkimuksien suorittamista silmälläpitäen. Rikkaruohoisuus jaettiin viiteen eri luokkaan seuraavasti: I luokka ei rikkaruohoja II » paikoitellen 111 » jonkinverran IV » kohtalaisesti V » runsaasti Maanpinnan laatu jaettiin kolmeen eri luokkaan seuraavasti: I luokka kuohkeaa II » jonkin verran kokkareita ja kuorettumista 111 » runsaasti kokkareita ja kuorettumista, maa kovaa Koska edellä mainittujen molempien tekijäin arvostelu, jossa ei ainoastaan esiintymän runsaus vaan myös sen laatu otettiin huomioon, perustui työntutkijain subjektiiviseen arvosteluun, oli luokitteluista annettu edellä olevaa yksityiskohtai- semmat määrittelyt, samalla kun tutkijain käsitteet luokittelujen yhdenmukaisuu- desta varmennettiin käytännön harjoitusten avulla. Toiset kaksi tekijää, taimien pituus ja jätettyjen taimien luku, olivat mitat- tavissa olevia tekijöitä, jolloin ensimmäisessä tekijässä kolmen mittauksen keski- arvo 10 rivimetriä kohden katsottiin riittäväksi. SOKERIJUURIKKAAN HARVENNUSTYÖN TUTKIMUS 223 Aineiston keräyksessä ja käsittelyssä on perustuttu tosiasiaan, että esitutki- muksien pohjalla on selvitetty riippuvuuden työhön vaikuttavien eri tekijöitten ja työhön käytetyn ajan välillä olevan lineaarisen, ja sen perusteella kerätty aineisto on suhteellisen pieni ja siihen on sovellettu tilasto-matemaattista käsittelyä. Aika- tutkimuksen suorituksessa on valittu muuttuviksi tekijöiksi seuraavat: a) työhön käytetty aika, b) harvennuksen kohteena olevien taimien pituus, c) kasvualustana olevan maan laatu, d) kasvualustan rikkaruohoisuus ja e) harvennuksessa jätettyjen taimien lukumäärä. Tutkimuksessa on käytetty yksikkönä kymmentä rivi- metriä ja eri tekijät on määrätty tätä kohti. Työhön käytetty aika on määrätty minuutin sadasosan tarkkuudella, harvennettavien taimien pituus on määrätty senttimetreissä, kasvualustan maanpinnan laatu on jaettu kolmeen luokkaan, jotka on merkitty numeroilla I—III. Kasvualustan rikkaruohoisuus on jaettu viiteen eri luokkaan ja merkitty numeroilla I—V. Jätettyjen taimien lukumäärä on esi- tetty kappalemääränä tutkimusyksikköä, kymmentä rivimetriä kohti. Koska osa käytetyistä luokituksista on sen laatuisia, joihin ei voida soveltaa objektiivista mittausta, on luokitukset jouduttu määrittelemään siten, että työntutkija voi sub- jektiivista arvostelukykyään käyttäen määrittää mihin luokkaan kussakin tutkimus- yksikössä kyseinen tekijä kuuluu. Tutkimuksen peltotöiden suoritusaikana pyrittiin aineiston kerääminen sijoit- tamaan siten, että aineistosta saataisiin mahdollisimman hyvin kaikkia työhön vaikuttavien eri tekijöitten yhdistelmiä edustava. Aineistoa kerättiin kaiken kaik- kiaan 248 kokeesta, kukin kymmenen rivimetriä, ja työhön vaikuttavat tekijät kirjattiin koekohtaisesti muistiin työajan ohella. Seuraavassa selostetaan aineiston matemaattista käsittelyä, ja siinä yhteydessä joudutaan työhön vaikuttaville tekijöille antamaan laskuissa käytettävät merk- kinsä, jotka esitetään seuraavassa asetelmassa: Xj = työhön käytetty aika/ 10 rivimetriä x 2 = taimien keskimääräinen pituus/ 10 rivimetriä x 3 = maanpinnan laatu/ 10 rivimetriä x 4 = maan rikkaruohoisuus/ 10 rivimetriä x 3 = harvennuksessa jätettyjen taimien lukumäärä/10 rivimetriä Aineiston tilastollis-matemaattinen käsittely perustuu olettamukseen, joka on tehty esitutkimuksen perusteella, että aika x 1 on lineaarisesti riippuvainen työhön vaikuttavista tekijöistä x 2, x 3, x 4 ja x5 . Ilmiö voidaan kuvata suoralla, jonka yhtälö tulee olemaan muotoa x 1 =a+b • x 2 +c• x 3 +d• x 4 +e • x5 . Yhtälö siis ilmen- tää työhön vaikuttavien argumenttien samanaikaisen vaihtelun. Seuraavassa esitetään yhtälön xx = a -f bx2 -f- cx3 -+- dx4 + ex5 laskettu arvo kahta eri tietä saatuna. Perustuen primääri-materiaalista laskettuihin tunnus- lukuihin laskettiin ensin juuri edellä mainittu regressiosuoran yhtälöä käyttäen niitä menetelmiä, jotka ovat tilastolaskennassa yleisiä. Yhtälö on saanut tällöin muodon x 1 = 0.15 + 0.05 . x 2 + 0.40 . x 3 + 0.47 . x 4 + 0.05 . x5 . Koska edellä esitetty regressioyhtälö antaa vain ilmiötä kuvaavan lopullisen tuloksen, laskettiin tarkemman kuvan saamiseksi yhtälön arvo myös toista tietä. Tällöin käytettiin osittais-korrelaatio laskentaa ja määrättiin työhön käytetyn ajan x 1 ja työhön vaikuttavien eri tekijöitten väliset korrelaatio-kertoimet 1). Seuraavassa esitetään korrelaatiokertointen kaikki väli-arvot ja lopulliset korrelaatio-kertoimet, joista muiden tekijäin vaikutus on eliminoitu pois. Tämä siitä syystä, että mainitunlainen vaiheittainen eri tekijöitten pois eliminoiminen voi paljastaa näennäisiä riippuvuussuhteita, jotka tosiasiallisesti eivät olekaan kahden tekijän välisestä riippuvuudesta johtuvia, vaan juuri joku tuntematon tai mukana oleva tunnettu tekijä aiheuttavat näennäisen riippuvuuden, joka osittais-korre- laatiota laskettaessa paljastuukin vain näennäiseksi. r I2 = 0.08 r123 = 0.11 rl2 34 = 0.11 r 12345 = 0.10 rl2 4 = 0.08 rl2 3 . = 0.10 r12.5 = nO7 r12.45 = 006 rJ3 = 0- 29 r 13.2 = 0- 30 r 13.24 = 0- 30 r 13.245 = 0- 33 r13.4 = °'29 r13.25 = 032 r!3.5 = °- 31 r 13.45 = 033 rl4 = 0.59 r l4 „ = 0.59 rl4>M = 0.59 rl4 >235 = 0.63 r 14.3 = 059 ri4.25 = 0 - 63 '14.5 = ° 63 r 14.85 = °-63 rl5 = 0.20 r l5 2 = 0.20 ru>23 = 0.23 rl5>M4 = 0.35 '15.3 = °- 23 '15.24 = ° 3l r 15.4 = 0- 32 r 15.34 = 0- 35 Tässä esitetyssä laskelmassa ei mainitunlaista ilmiötä o. e havaittavissa, kuten luvuista voidaan todeta, mutta esimerkkejä mainitunlaisista löytyy jokseenkin kaikista tilasto-matematiikan oppikirjoista. Lopullisten koorrelaatio-kertoimien 1-12.345 = 0.10,r 13>245 = 0.33, r1 = 0.63, r l5 .234 = 0.35 suuruudesta ei ilman muuta voida päätellä riippuvaisuuden laatua, vaan jokainen niistä täytyy erikseen tutkia ovatko ne suuruudeltaan merkitseviä vai eivät. r1= 0.10 on tässä sarjassa sellainen, jonka merkitsevyysaste on niin pieni, että sitä ei voida pitää todennäköisenä. Toiset riippuvuudet, joita kuvaavat korre- laatiokertoimet r 13245 = 0.33, r1= 0.63 sekä r1= 0.35 ovat sitä vastoin 95 % todennäköisyydellä ilmiötä kuvastavia. Tällä perusteella voidaan siis päätellä, että sokerijuurikkaan harvennukseen käytetty aika on riippuvainen maan pinnan laadusta, maan rikkaruohoisuudesta ja harvennuksessa 10 rivimetriä kohti jätet- tyjen taimien lukumäärästä, mutta sen sijaan taimien pituus ei ole vaikuttanut harvennuksessa käytettyyn aikaan. Edellä esitettyjen korrelaatio-kertoimien avulla on laskettu yhtälön x 4 = a + b• x 2 +c■ x 3 +d■ x 4 +e• x 5 kertoimien a, b, c, d ja e arvot, jotta saataisiin >) Cramér, Harald, 1951. Sannolikhetskalkylen och några av dess användningar. Andra upp- lagan. Upsala. 224 MARTTI SIPILÄ SOKERIJUURIKKAAN HARVENNUSTYÖN Tl KIMI 225 tarkistetuksi edellä laskettu regressiosuoran yhtälö. Tällöin on saatu seuraavat arvot: a = 0.15 b = 0.05 c = 0.40 d = 0.47 e = 0.05 Tulos vastaa täysin sitä, joka regressio-suoran laskennassa saatiin. Suoran Xx =-- 0.15 + 0.05 ■x2 + 0.40 •x 3 + 0.47 •x 4 -f 0.05 •x5 perus- teella on laskettu käytäntöä varten taulukko 1 harventamiseen kuluvasta työajasta 10 rivimetriä kohti eri olosuhteissa ja huomioitu siinä esitutkimuksen perusteella Taulukko 1. Sokerijuurikkaan harvennukseen käytetty aika 10 rivimetriä kohden lyhytvartisella kuokalla, jolloin tuloksissa on huomioitu keskeytyksistä aiheutuva 7.5 %:n lisä. Taimien pituus 5 cm. Table 1. Time used for thinning of sugarbeet per 10 row metres with short-armed scarifier tool allowing a surplus of 7.5 % caused by interruptions. Length of plants 5 cm. Jätettyjen Maan laatu taimien lu- Nature of soil ku/10 rm 1 2 3 Number of _.,,,.Rikkaruohoisuus plants ' Weeds left; 10 rm 12 3 4 5 12 3 4 5 12 3 4 5 25 2.37 2.87 3.38 3.88 4.39 2.80 3.30 3.81 4.31 4.82 3.23 3.73 4.24 4.74 5.25 30 2.63 3.14 3.64 4.15 4.64 3.06 3.57 4.06 4.57 5.07 3.48 3.99 4.49 5.00 5.50 35 2.89 3.40 3.90 4.41 4.91 3.32 3.83 4.33 4.84 5.34 3.75 4.26 4.76 5.27 5.77 40 3.16 3.67 4.17 4.68 5.17 3.59 4.10 4.59 5.10 5.60 4.01 4.52 5.02 5.53 6.03 45 3.42 3.92 4.45 4.93 5.44 3.85 4.35 4.86 5.36 5.87 4.28 4.78 5.29 5.79 6.30 50 3.69 4.19 4.70 5.20 5.70 4.12 4.62 5.12 5.62 6.13 4.54 5.04 5.55 6.05 6.56 saatu 7.5 %:n hyväksytyistä keskeytyksistä aiheutunut lisä. Koska edellä todettiin, että taimien pituuden merkitys on sangen vähäarvoinen, on taulukkoa laskettaessa käytetty taimien keskimääräisenä pituutena 5 cm ja kaikki arvot perustuvat tähän. Taulukkoa laskettaessa on maan laatu sekä rikkaruohoisuus ilmoitettu jokaisessa olosuhdeluokassa ja jätettyjen taimien luku 10 rivimetriä kohti 5 kappaleen välein 25—50 kappaleeseen. Edelläesitetyn taulukon lukuja voidaan käyttää määrättäessä sokerijuurik- kaan harvennuksesta maksettujen normipalkkojen keskinäisiä suuruussuhteita eri vaikeusastetta olevilla työmailla. Koska sekä esitutkimukset että myöhemmin suoritetut yksityiskohtaisemmat 226 MARTTI SIPILÄ tutkimukset on tehty urakkatyöstä on työmarkkinajärjestöjen välisissä palkkaneuvotteluissa hyväksytty tuntipalkkaan 30 %:n urakka lis ä. Olkoon tuntipalkaksi sovittu 80 mk, jolloin hyväksytyksi tuntipalkaksi urakkatyössä tulee 104 mk eli 1: 73/min. Sovelluttamalla tätä sovittua hintaa taulukon 1 aika-arvoihin saadaan taulukko 2, joka osoittaa metriltä maksettavan hinnan. Koska tässä käsiteltyä materiaalia on täydennetty lukuisilla myöhemmin tehdyillä lisätutkimuksilla, ei taulukko sinänsä vastaa tällä hetkellä voimassaolevia urakkahintoja. Esitetyt aika-arvot eivät myöskään vastaa normaalityön suori- tusta, kuten aikaisemmin jo on mainittu. Sensijaan saadut tulokset ovat antaneet pohjan työmarkkinajärjestöjen välisille palkkaneuvotteluille kyseessäole vassa työssä. Saatujen tulosten käytäntöön sovelluttamisen helpottamiseksi on mm. rikkaruohoisuusluokat supistettu kolmeen ja maan laatu kahteen luokkaan. Samein on määritelty taimiston sallittu korkein pituus sekä mittausten lukumäärä keski- määräisen jätettyjen taimien luvun määräämiseksi. Taulukko 2. Sokerijuurikkaan harvennuksessa lyhytvartisella kuokalla maksettava penniä metriltä, sovitun tuntiurakka-ansion ollessa 104 mk. Table 2. Pennies per metres to be paid in the thinning of sugar-beet by short-armed scarifier tool, piecework salary per hour agreed on at 104 mks. ..., , . Maan laatu Nature of soil Jätettyjen ' taimien lu- 12 3 ku/ 10 rm Rikkaruohoisuus Number of y, T ■, plants left 110»»12345 12345 12345 25 41 50 58 67 76 48 57 66 75 83 56 65 73 82 91 30 45 54 63 72 80 53 62 70 79 88 60 69 78 87 95 35 50 59 67 76 85 57 66 75 84 92 65 74 82 91 100 40 55 63 72 81 89 62 71 79 88 97 69 78 87 96 104 45 59 68 77 85 94 67 75 84 93 102 74 83 92 100 109 50 64 72 81 90 99 71 80 89 97 106 79 87 96 105 113 Tähänastiset käytännöstä saadut kokemukset tulosten oikeudenmukaisuu- desta ovat myönteiset, jota osoittaa myös tutkimustulosten yleinen käytäntöön- otto. Tuloksiin pohjautuen on voitu taata työntekijöille oikeudenmukainen korvaus heidän suorittamastaan työstä työnantajan saadessa maksamalleen hinnalle oikeudenmukaisen korvauksen ja kannustaen häntä entistä tehokkaammin pon- nistelemaan vaikuttavien haitallisten tekijäin eliminoimiseksi viljelyksiltään. ■•>9T SUMMARY ON THE METHODS OF TIME-STUDYING SUGAR-BEET THINNING Martti Sipilä Työtehoseura r.y., Helsinki In carrying out a time study in the field of agricultural work it is very rarely that situations occur in which the outward conditions which affect the work could be regarded as completely invariable and in which the time spent on the work would be the only varying factor to be recorded. On the contrary, most often quite a number of different factors have an effect on the carrying out of the work, so many factors, indeed, that only the most important of them can be taken into account when carrying out time study. Almost without exception, therefore, a preliminary study must be made first, its aim being to clear up the most important of the factors affecting the work and to determine which of them should be taken into account in the final study. Furthermore, the preliminary study determins the measure- ment of the affecting factors either with objective measuring methods or by creating a classification, based on a subjective estimate made by a time study engineer, which can be considered sufficiently clear and practicable. In the study now in hand the thinning of sugar-beet with a shortshafted hoe, using the pull push method a preliminary study has been made of the work performed by several men on one day. On the basis of the preliminary study the following factors affecting the work were finally chosen to be included: the average length of the seedlings, the quality of the surface of the soil, abundance of weeds in the soil, and the number of the seedlings left at the thinning. As the unit used in the study the work done on 10 linear metres was chosen, and the determination of the different factors was correspondingly fixed. For the estimation of the abundance of weeds in the soil the following classification was made: I Class no weeds II » weeds in places 111 » some weeds IV * a moderate number of weeds V » weeds in abundance The quality of the surface of the soil was divided into three classes: I Class loose II i> clods, somewhat encrusted 111 » clods, very encrusted, the soil hard. Furthermore, special instructions were given in regard to both of the aforementioned classifications, and their application was made uniform by the group training of the persons collecting the material. The length of the seedlings was measured by taking samples from three points on the unit under observation, and the mean average was computed. The number of the seedlings left at the thinning was taken from each research unit as the sum total. For the mathematical treatment of the material, the different factors were given symbols as follows: Xi = time spent on work/10 linear metres x 2 = average length of seedlings/10 linear metres x 3 = quality of surface of soil/10 linear metres x 4 = abundance of weeds in soil/10 linear metres x 5 = number of seedlings left at thinning/10 linear metres SOKERIJUURIKKAAN HARVENNUSTYÖN TUTKIMUS The statistically-mathematical treatment of the material is based on the hypothesis, reached on the basis of a preliminary study, that the time x x is linearly dependent on the factors s,, x 3, x 4 and x 5 which affect the work. The phenomenon may be described by a straight line the equation of which has the form: xt = a+b . x 2 +c. x 3 4- d. x 4 +e. x 5 and shows the simultaneous variation of the different arguments which affect the work. On the basis of the characteristics computed from the primary material the estimated final value of the aforementioned regression line of the work is: Xl = 0.15 + 0.05 .x, - 0.40 . k 3 0 17 .x, + 0.05 . x 6. To allow comparison the mathematical treatment was carried out, also by using a partial correlation computation. The coefficients of the correlation series are shown on page 2i'4 T n the series of the final coefficients of correlation 1-12-345 = 0.10 r M •a« = 0.33 I'll ■ 235 = 0.63 r« ■,u = 0-35 the significance of the value rl2 . 315 = 0.10 is so small that it cannot be regarded as probable. The other values, on the other hand, describe the phenomenon with an accuracy probability of 95%. To check the mathematical treatment on the basis of the aforementioned coefficients of correlation, the values of the coefficients a, b, c, d and e in the equation x x = a + bx2 + cx3 + dx4 + ex- have been computed and a result has been arrived at which is completely consistent with the result reached by the computation of the regression line. For practical application, working time values/10 linear metres, which are in accordance with the straight line obtained, have been computed on to Table No. 1, page 225. Also the additional 7.5 % have been taken into consideration in the calculations as corresponding to accepted interruptions, in accor- dance with the preliminary study. Since the importance of the lenght of the seedlings is of very little significance and not even probable, it has not been taken into consideration. The computations have been made as corresponding to a length of 5 cm. of the seedlings. Table No. 1 shows the money values which are in accordance with the time values on Table No. I and which keep to the basis agreed upon at the negotiations between the organizations on the labour- market. As the work in question has been work on a contract a 30 % increase for the contract has been agreed upon to be observed. Table Xo. 2 has been computed according to wages of 80 mks. per hour and the prices have been stated in pennies as the price paid for work per metre. The increase correspond- ing to the contract has been allowed in the figures. 228 MARTTI SIPILÄ