Vademecum rapporteren

Maat: px
Weergave met pagina beginnen:

Download "Vademecum rapporteren"

Transcriptie

1 Vademecum rapporteren Communicatie- en Informatiewetenschappen Radboud Universiteit Nijmegen versie september 2016 geldig voor academisch jaar

2 Inhoudsopgave 1. De regels van wetenschappelijk rapporteren p. 4 Gebruik vademecum in verschillende cursussen p Samenvatting p Inleiding p. 6 Functie p. 6 Inhoud p Methode: corpusanalyse p. 7 Materiaal p. 7 Procedure p. 7 Cohen s κ p. 7 Pearson s r p. 8 Statistische toetsing p Methode: experiment p. 10 Materiaal p. 10 Proefpersonen p. 10 Onderzoeksontwerp p. 10 Instrumentatie p. 11 Cronbach s α p. 11 Procedure p. 11 Statistische toetsing p Methode: kwalitatief onderzoek p. 13 Instrumentatie p. 13 Participanten p. 13 Procedure p Methode: survey p. 15 Instrumentatie p. 15 Factoranalyse p. 15 Procedure en respondenten p. 16 Statistische toetsing p Resultaten p. 17 Kwantitatief onderzoek: hoe kies ik welke toets ik ga gebruiken? p. 17 Descriptieve statistieken p. 17 Rapportage van p-waarden p. 17 Chi-kwadraat p. 18 Correlatie p. 19 Regressie p. 20 T-toets: onafhankelijke waarnemingen p. 22 T-toets: afhankelijke waarnemingen p. 23 Eenweg variantie-analyse p. 23 Tweeweg variantie-analyse met alleen tussenproefpersoonfactoren p. 24 Tweeweg variantie-analyses met tussen- en binnenproefpersoonfactoren p. 26 Multivariate variantie-analyse p. 28 Kwalitatief onderzoek p. 31 2

3 9. Conclusie en discussie p. 33 Conclusie p. 33 Discussie p Literatuurreferenties p. 34 Refereren in een tekst p. 34 Refereren in de literatuurlijst p Tabellen p Spelling, grammatica, stijl, symbolen en lay-out p. 41 Spelling p. 41 Grammatica p. 41 Stijl p. 41 Symbolen p. 42 Layout p Fraude en plagiaat p. 43 Groepswerk p Checklist p. 44 3

4 1. De regels van wetenschappelijk rapporteren Het wetenschappelijk bedrijf is gericht op kennisvermeerdering. We willen beter begrijpen hoe de wereld om ons heen in elkaar zit. Om dat doel te bereiken, wordt onderzoek uitgevoerd. Maar pas als andere onderzoekers kennis hebben kunnen nemen van het onderzoek en de resultaten, is dat doel bereikt. Dat betekent dat onderzoek niet af is, zolang je er niet over hebt gerapporteerd. Onderzoek dat in de la blijft liggen, is even nutteloos als niet-uitgevoerd onderzoek. Voor het rapporteren over onderzoek gelden een aantal eisen, die zijn samen te vatten in vijf steekwoorden. Een onderzoeksverslag moet namelijk correct, coherent, doordacht, informatief en verzorgd zijn: Correct in de zin dat de literatuur en de opzet foutloos worden weergegeven. Coherent in de zin dat de onderzoeksvragen of hypothesen en de gekozen methode logisch op elkaar aansluiten. Doordacht in de zin dat gelegde verbanden en keuzes beredeneerd en steekhoudend zijn. Informatief in de zin dat er genoeg informatie wordt gegeven zodat een andere onderzoeker in staat is jouw onderzoek te repliceren. Verzorgd wat betreft conventies van literatuurverwijzingen, spelling en zinsbouw. In dit vademecum zijn deze vijf steekwoorden uitgewerkt in concrete regels voor het rapporteren over wetenschappelijk onderzoek. De structuur van dit vademecum is gebaseerd op de volgorde waarin de verschillende elementen in een onderzoeksverslag aan bod komen. Daarom volgen eerst de eisen over de samenvatting en inleiding en wordt afgesloten met de conclusie en discussie en met de literatuurlijst. Naast de inhoud van een onderzoeksverslag is ook de vorm belangrijk. Dit vademecum besteedt daarom ook aandacht aan spelling, grammatica, stijl, symbolen en lay-out. Aan het einde staat een checklist die je kunt gebruiken om na te gaan of je voldoet aan de globale richtlijnen. Gebruik vademecum in verschillende cursussen In dit vademecum staan de richtlijnen beschreven voor het rapporteren over onderzoek in de BA en MA van de opleiding Communicatie- en Informatiewetenschappen. Dit vademecum is geldig voor elke cursus waarin over onderzoek schriftelijk gerapporteerd moet worden. Er worden twee notaties in de kantlijn gebruikt: SPSS Een SPSS-instructie MA Bedoeld voor MA-niveau Voor elke cursus waarin over onderzoek schriftelijk gerapporteerd moet worden, gelden ook specifieke eisen, zoals het aantal woorden, de titel, de hoeveelheid bronnen waarnaar verwezen moet worden, de wetenschappelijke of maatschappelijke relevantie en de samenvatting. Dit soort eisen geeft de docent van de betreffende cursus. 4

5 2. Samenvatting De samenvatting moet een zo volledig mogelijk beeld van het onderzoek schetsen in maximaal 300 woorden. Het is raadzaam om de samenvatting als laatste te schrijven: je hebt dan namelijk het beste beeld van wat je precies hebt gedaan en gevonden. De samenvatting moet een beschrijving geven van: het verschijnsel waarin je geïnteresseerd bent (bv. betrokkenheid of argumentkwaliteit); de onderzoeksvraag die je wilt beantwoorden (of de hypothese die je wilt toetsen) met de redenering waarom dit een interessante vraag (of hypothese) is; de wijze waarop je te werk bent gegaan (methode); de resultaten met betrekking tot de onderzoeksvraag (het antwoord op die vraag) of hypothese; een interpretatie van de resultaten. 5

6 3. Inleiding De inleiding bestaat uit een aanleiding, het theoretisch kader, de centrale vraagstelling met eventuele deelvragen, en de relevantie van het uit te voeren onderzoek. Als de stand van zaken binnen de theorie het toelaat, kunnen er hypothesen in plaats van onderzoeksvragen geformuleerd worden. Functie De inleiding heeft een drieledige functie: Zij moet de lezer snel duidelijk maken welk fenomeen je hebt onderzocht. Zij moet duidelijk maken bij welke theorie, benadering, en eerder onderzoek je wilt aansluiten. Zij moet duidelijk maken waarom de onderzochte onderzoeksvraag interessant genoeg is om dit onderzoek uit te voeren, of waarom de hypothese plausibel is. Inhoud Vaak wordt een driedeling gehanteerd: aanleiding, theoretisch kader, onderzoeksvragen of hypothesen. De inleiding begint met een aanleiding: Wat is het fenomeen dat je wilt onderzoeken en waarom? Die aanleiding kan voortkomen uit de theorie (bv. deze aanname uit de theorie is nauwelijks onderzocht) of uit de praktijk (bv. het verschijnsel komt steeds meer voor). Vervolgens plaats je het verschijnsel binnen een breder kader: Welke theorieën of modellen zijn er beschikbaar waarmee je het verschijnsel kunt beschrijven, verklaren of toetsen. Bespreek die theorieën en modellen voor zover je ze nodig hebt voor de ontwikkeling van je ideeën en verwachtingen. Gebruik de literatuur ook om je onderzoeksobject helder te definiëren. Vervolgens bespreek je empirisch onderzoek naar het verschijnsel: Wat hebben andere onderzoekers gevonden die onderzoek deden naar dit verschijnsel? Je hoeft daarbij niet heel uitgebreid alle details van elk onderzoek te bespreken. Beperk je tot de hoofdpunten en de punten die relevant zijn voor jouw vraag: welke opzet is gebruikt (bijvoorbeeld: wat hebben ze gemanipuleerd en wat gemeten), wat vonden ze en welke vragen roept dat op? Het theoretisch kader bestaat dus niet uit een aantal achter elkaar geplakte samenvattingen. Het bestaat wel uit een samenhangende bespreking van eerdere onderzoeken die logisch tot de onderzoeksvraag leiden. Uit je bespreking van de literatuur moet duidelijk worden welke relevante vraag of vragen nog niet zijn beantwoord. Dat zijn dan de vragen die je met dit onderzoek wilt beantwoorden. Als je op basis van je bevindingen in de literatuur al een bepaald antwoord verwacht op de vraag, dan stel je een hypothese op: een standpunt over het te verwachten verband. 6

7 4. Methode: corpusanalyse Een corpusanalyse is een objectieve en systematische beschrijving van communicatieinhoud. Je kunt corpusanalyses uitvoeren over verschillende onderwerpen in diverse communicatiemiddelen, zoals personeelsbladen, advertenties, websites, jaarverslagen en onderhandelingsfragmenten. Aangezien je in de methodesectie beschrijft welke keuzes je hebt gemaakt, schrijf je deze sectie in de verleden tijd. Je geeft aan waarom je bepaalde keuzes hebt gemaakt en verwijst naar eerder onderzoek als je keuzes hierop gebaseerd hebt. In de beschrijving van de methode behoren drie elementen in deze volgorde: Materiaal De beschrijving van het corpus bevat de volgende onderdelen: het soort corpus (bv. brochures, advertenties), de tijd waarin het corpus is verschenen (bv. jaargangen van een tijdschrift), de selectie van het corpus (bv. een steekproef van een aantal nummers per jaargang) en de eenheden die je gaat analyseren (bv. een bladzijde, een advertentie, een alinea of zin). Bij de corpusselectie moet je uitleggen of de steekproeftrekking random is (iedere eenheid uit de populatie heeft een even grote kans om in de steekproef te komen) of niet. Als het random is, leg je uit welke methode je gebruikt: simple random sampling, systematic random sampling, cluster sampling of stratified sampling. Als het niet random is, dan leg je uit welke selectiemethode je hebt gebruikt en waarom. Procedure Hier beschrijf je wat er op welke manier door wie is gecodeerd. Alle relevante variabelen uit het corpus krijgen een operationele definitie. Zo leg je bijvoorbeeld uit welke politieke folder als links of als rechts wordt gecodeerd of wanneer een woord uit een corpus van Nederlandse jaarverslagen Engels is of niet. Je gebruikt hiervoor codeerregels. Dit zijn als dan regels die zo duidelijk mogelijk aangeven wanneer een bepaalde inhoud een bepaalde code krijgt. De variabele politieke oorsprong krijgt bijvoorbeeld één van de drie codes (links, rechts, geen van beide; nominaal meetniveau). De variabele hoeveelheid Engelse woorden kan een optelsom zijn van het aantal Engelse woorden per jaarverslag (ratio meetniveau). In de regel wordt een corpus door meerdere codeurs (geheel of gedeeltelijk) onafhankelijk gecodeerd. In dat geval moet ook de interbeoordelaarsbetrouwbaarheid berekend en gerapporteerd worden. Bij een nominaal of ordinaal meetniveau van de variabele gebruik je Cohen s kappa. Bij een interval of ratio meetniveau gebruik je Pearson s r. Cohen s Kappa (nominaal meetniveau) Maak voor elke variabele die door twee codeurs is geanalyseerd twee aparte kolommen aan in SPSS (Figuur 1). Voor var6 zijn er dus ook twee variabelen: één voor de ene codeur (var6a) en één voor de andere codeur (var6b). 7

8 Figuur 1 SPSS In SPSS: analyze > descriptive statistics > crosstabs > de ene variabele bij row en de andere bij column > statistics > kappa aanvinken > continue > ok Figuur 2 laat zien hoe de antwoorden van de twee codeurs zich tot elkaar verhouden en hoe groot de Kappa (κ) is. Kappa zit tussen.00 (zeer onbetrouwbaar) en 1.00 (zeer betrouwbaar). Vanaf.70 is κ adequaat, vanaf.80 is κ goed. Figuur 2 (NB dit is SPSS-output en mag niet worden opgenomen in een verslag) Rapporteren: De interbeoordelaarsbetrouwbaarheid van de variabele Politieke oorsprong was adequaat: κ =.78, p <.001. Het symbool κ vind je in Word bij invoegen > symbool. SPSS Pearson s r (interval- of rationiveau) Maak voor elke variabele die door twee codeurs is geanalyseerd twee aparte kolommen aan in SPSS (Figuur 1): één voor de ene codeur (var7a) en één voor de andere codeur (var7b). In SPSS: analyze > correlate > bivariate > beide variabelen naar variables > Pearson aanvinken > ok 8

9 Figuur 3 laat zien hoe de antwoorden van de twee codeurs zich tot elkaar verhouden aan de hand van de correlatie r. Pearson s r zit tussen (zeer onbetrouwbaar) en 1.00 (zeer betrouwbaar). Vanaf.70 is r adequaat, vanaf.80 is r goed. Rapporteren: De interbeoordelaarsbetrouwbaarheid van de variabele Hoeveelheid Engelse woorden was redelijk: r (45) =.65, p <.001. Vermeld altijd het aantal observaties (N) na r. Figuur 3 (NB dit is SPSS-output en mag niet worden opgenomen in een verslag) Statistische toetsing Leg kort uit welke statistische toetsen je gebruikt om antwoord te geven op de onderzoeksvraag en/of hoe de hypothese is getoetst. 9

10 5. Methode: experiment Een experiment is een gecontroleerde studie waarin de onderzoeker onafhankelijke variabelen manipuleert waarvan hij/zij veronderstelt dat deze een effect hebben op de afhankelijke variabele. Zo kun je bijvoorbeeld onderzoeken hoe het soort MVOcommunicatie invloed heeft op de reputatie van bedrijven of kun je nagaan wat het effect is van de taal die mensen met elkaar spreken op de effectiviteit van het uitvoeren van een gezamenlijke taak. Aangezien je in de methodesectie beschrijft welke keuzes je hebt gemaakt, schrijf je deze sectie in de verleden tijd. Je geeft aan waarom je bepaalde keuzes hebt gemaakt en verwijst naar eerder onderzoek als je keuzes hierop gebaseerd hebt. In de beschrijving van de methode van een experiment behoren zes elementen in onderstaande volgorde. Voor complexe experimenten kan het raadzaam zijn om te beginnen met de kop Onderzoeksontwerp; beslis dit in overleg met je begeleider. Materiaal In deze paragraaf beschrijf je het stimulusmateriaal dat je gebruikt hebt en de manier waarop je de onafhankelijke variabele(n) hierin geoperationaliseerd hebt. Het stimulusmateriaal kan bijvoorbeeld bestaan uit een webpagina met MVO-communicatie waar je verschillende versies van hebt gemaakt. Het is belangrijk om duidelijk aan te geven wat verschilt tussen de versies, omdat dat de operationalisatie van je onafhankelijke variabele behelst. Als het soort MVO-communicatie bijvoorbeeld een onafhankelijke variabele is (twee niveaus: aandacht voor de waarden van het bedrijf of van de stakeholder), dan leg je hier uit hoe de twee versies van een webpagina eruit zien die je hebt gemaakt. Daarnaast geef je aan wat gelijk is tussen de verschillende versies, zoals bijvoorbeeld het bedrijf dat als afzender van de webpagina gepresenteerd wordt. Als het materiaal lang is, kun je verwijzen naar een bijlage. Of er nu wel of geen bijlage is: het moet voor de lezer helder zijn in je tekst hoe je je onafhankelijke variabele(n) hebt geoperationaliseerd. Als je een pretest hebt opgezet om de manipulatie te controleren, dan beschrijf je die pretest hier. Proefpersonen Hier beschrijf je welke proefpersonen aan het experiment hebben deelgenomen en op basis van welke kenmerken je de mensen hebt geselecteerd. Wat waren de essentiële kenmerken van de proefpersonen? Het minimale dat je moet noemen is: aantal, opleidingsniveau (meest frequente niveau, range), leeftijd (gemiddelde, standaardafwijking, range), geslacht (verdeling). Zijn er andere kenmerken van belang in het onderzoek, vermeld die dan ook (bv. politieke voorkeur, gemiddeld aankoopbedrag, roker of niet-roker). Daarnaast rapporteer je of deze kenmerken verschillen tussen de groepen proefpersonen die zijn blootgesteld aan verschillende versies van het materiaal. Afhankelijk van het meetniveau van de afhankelijke variabele zal dit een χ 2 zijn (nominaal of ordinaal; bv. geslacht of opleidingsniveau) of een t- of F- toets zijn (interval of ratio; bv. leeftijd). Onderzoeksontwerp Leg uit hoe de niveaus van de onafhankelijke variabele(n) zijn verdeeld over de proefpersonen: in een tussenproefpersoonontwerp en/of een binnenproefpersoonontwerp. Als elke proefpersoon aan één niveau van de onafhankelijke variabele is blootgesteld (bv. de helft van de proefpersonen is aan een 10

11 Franstalige tekst blootgesteld en de andere helft aan een Nederlandse tekst), dan is er sprake van een tussenproefpersoonontwerp. Als proefpersonen aan alle niveaus van de variabele zijn blootgesteld (bv. alle proefpersonen zijn zowel aan een Franstalige als aan een Nederlandstalige tekst blootgesteld), is er sprake van een binnenproefpersoonontwerp. Sommige ontwerpen hebben zowel een binnen- als tussenproefpersoonontwerp (er zijn dan minimaal twee onafhankelijke variabelen, waarvan één binnenproefpersoon variabele, zoals taal en één tussenproefpersoon variabele, zoals nationaliteit ). Als er sprake is van een controlegroep (vaak een groep die geen boodschap ontvangt, maar wel de vragenlijst invult), benoem die dan. Instrumentatie In deze paragraaf beschrijf je de afhankelijke variabele(n) en hoe je deze geoperationaliseerd hebt. Meestal is dit een vragenlijst, waarin elke afhankelijke variabele met meerdere items bevraagd wordt. Het is gebruikelijk om de variabelen in de volgorde te bespreken waarin ze ook bevraagd zijn. Als de vragen afkomstig zijn uit bestaand onderzoek, geef dan de bron weer, bijvoorbeeld Betrokkenheid werd gemeten aan de hand van de schaal van Cho en Boster (2005). Bespreek per afhankelijke variabele welk type vragen zijn gebruikt en hoeveel, bijvoorbeeld zes zevenpunts semantische differentialen (bv. mooi lelijk, goed slecht ), drie zevenpunts Likertschalen ( helemaal mee oneens helemaal mee eens ) en tien ja-nee vragen. Voor de variabelen die met meerdere items zijn gemeten (bv. attitude ten opzichte van een merk), geef je de betrouwbaarheid van de schaal aan met Cronbach s α, afgerond op twee decimalen. SPSS Cronbach s α Bereken de betrouwbaarheid voor elke variabele afzonderlijk. In SPSS: analyze > scale > reliability analysis > zet de vragen naar rechts bij items > statistics > vink scale if item deleted aan > continue > ok Figuur 4 laat zien wat de α van de items is (hier: vier items) en in de laatste kolom van de tweede tabel staat wat de α zou zijn als een vraag (bv. Apro_1) niet zou zijn meegenomen in de berekening. Hier is de α niet hoger wanneer er een vraag wordt uitgehaald. Een α van.70 is adequaat, vanaf.80 is α goed. Figuur 4 (NB dit is SPSS-output en mag niet worden opgenomen in een verslag) 11

12 Rapporteren: De betrouwbaarheid van Attitude ten opzichte van het product bestaande uit vier items was adequaat: α =.76. Het symbool α vind je in Word bij invoegen > symbool. MA Als je de schaal zelf ontwikkeld hebt of de bestaande schaal bestaat uit veel items (bv. meer dan tien), dan is een factoranalyse te overwegen. Bij een surveyonderzoek wordt de factoranalyse geregeld toegepast. De uitleg over factoranalyse vind je dan ook daar. Procedure Leg uit hoe de afname verliep van de werving tot de afronding van de afname. Werd het onderzoek online afgenomen of moesten de proefpersonen de vragenlijst op papier invullen? Hoe werden zij gemotiveerd mee te doen? (Wat stond in de wervings , of wat zei de proefleider? Was er een beloning, of verloting van een prijs?) Is het onderzoek individueel of groepsgewijs afgenomen? Hoe werden de proefpersonen geïnstrueerd? Wat werd wel gezegd en wat juist niet om het doel van het onderzoek niet prijs te geven? Wat vertelde de proefleider na afloop van het onderzoek? Was de procedure voor iedere proefpersoon gelijk? Zijn er storende factoren geweest? Hoe lang duurde de gemiddelde afname? Statistische toetsing Leg kort uit welke statistische toetsen je gebruikt om antwoord te geven op de onderzoeksvraag en/of hoe de hypothese is getoetst. 12

13 6. Methode: kwalitatief onderzoek Kwalitatief onderzoek is het beschrijven, interpreteren en verklaren van gedragingen, opvattingen en producten van participanten in een meestal beperkte onderzoekssituatie, door directe gegevensverzameling van onderzoekers die daar lijfelijk aanwezig zijn en die de onderzoekssituatie zo min mogelijk verstoren. Zo kun je bijvoorbeeld in een organisatie via diepte-interviews de mening van medewerkers over de inhoud van het intranet onderzoeken of kun je achterhalen welke gedachten mensen hebben bij het verwerken van een bepaalde tekst. Aangezien je in de methodesectie beschrijft welke keuzes je hebt gemaakt, schrijf je deze sectie in de verleden tijd. Je geeft aan waarom je bepaalde keuzes hebt gemaakt en verwijst naar eerder onderzoek als je keuzes hierop gebaseerd hebt. Hieronder gaat het over interviews, observaties en focusgroepen. In de beschrijving van de methode van kwalitatief onderzoek behoren drie elementen in deze volgorde: Instrumentatie Vermeld allereerst wat voor soort kwalitatief onderzoek je hebt uitgevoerd, zoals (diepte-)interviews, focusgroepen of participerende observaties. Dan komt de operationele definitie van de centrale begrippen of variabelen uit je onderzoek ter sprake. Bespreek per begrip of variabele welke vragen je hebt gesteld tijdens het onderzoek, of welke begrippen centraal stonden tijdens de observatie. De verschillende onderwerpen met daarin de vragen vormen samen de topiclijst van je onderzoek. Bij observatie gaat het meestal om gestructureerde observatie van verbaal en/of nonverbaal gedrag. Het observatieschema bevat specifiek omschreven categorieën van interactiezetten of van gedragsuitingen, die verwijzen naar een bepaald verschijnsel. Het interviewschema bevat de items die je gaat bevragen en, waar nodig, expliciete instructies met betrekking tot de vraagstrategie van de interviewer. De opzet is zodanig expliciet dat het schema ook door anderen dan de ontwerper ervan kan worden ingezet. Door zijn persoonlijke aanwezigheid bij het onderzoek maakt de onderzoeker zelf ook deel uit van het onderzoeksinstrument. Omdat deze aanwezigheid de betrouwbaarheid kan aantasten, moet je aangeven welke maatregelen je hebt genomen om de betrouwbaarheid van het onderzoek te bewaken. Bij een observatie kan de onderzoeker bijvoorbeeld opnames maken zonder zelf aanwezig te zijn. Bij een interview moet de onderzoeker vragen stellen zonder te sturen in de richting van bepaalde antwoorden. Participanten Ten eerste is het van belang om aan te geven hoeveel participanten hebben meegedaan aan je onderzoek. Het aantal benodigde participanten is afhankelijk van de omvang van je interviewopzet en de specifieke kenmerken van je afstudeeronderzoek, maar een vuistregel is minimaal 10 tot 12 personen. Tevens dien je aan te geven op basis van welke kenmerken de participanten zijn geselecteerd (bv. geslacht, leeftijd, beroep). Rapporteer over de kenmerken van de participanten, of die kenmerken nu wel of niet belangrijk zijn geweest voor je selectie: aantal, opleidingsniveau (meest frequente niveau, range), leeftijd (gemiddelde, range), geslacht (verdeling). Deze kenmerken moet je altijd beschrijven; zijn er andere kenmerken van belang in het onderzoek, vermeld die dan ook (bv. politieke voorkeur, gemiddeld aankoopbedrag). Als je het onderzoek hebt afgenomen binnen een organisatie, beschrijf dan ook kort kenmerken van de organisatie 13

14 die relevant zijn voor je onderzoeksvraag, zoals soort organisatie, branche en aantal medewerkers. Procedure Rapporteer waar en wanneer de observatie of het interview heeft plaatsgevonden, hoe het onderzoek bij de participanten is geïntroduceerd (onder meer hoe expliciet voor hen de doelstelling van het onderzoek is gemaakt), hoe is geregistreerd (bv. digitale opname) en welke incidenten zich mogelijk hebben voorgedaan. Tevens geef je inzicht in de manier waarop je de participanten hebt benaderd om mee te doen aan je onderzoek (bv. uitnodiging via of aangesproken op straat). 14

15 7. Methode: survey In een survey vindt gegevensverzameling plaats bij veel personen over een groot aantal kenmerken. Meestal heeft een survey de vorm van gestructureerde vragenlijsten die worden afgenomen bij een steekproef uit de populatie. Zo kun je bijvoorbeeld onderzoeken wat de relaties zijn tussen gepercipieerde kwaliteit van communicatie, betrokkenheid en tevredenheid van medewerkers. Aangezien je in de methodesectie beschrijft welke keuzes je hebt gemaakt, schrijf je deze sectie in de verleden tijd. Je geeft aan waarom je bepaalde keuzes hebt gemaakt en verwijst naar eerder onderzoek als je keuzes hierop gebaseerd hebt. In de beschrijving van de methode van een survey behoren vier elementen in deze volgorde: SPSS MA Instrumentatie In deze paragraaf beschrijf je zowel de predictorvariabelen (te vergelijken met de onafhankelijke variabelen) als de afhankelijke variabelen en hoe je ze geoperationaliseerd hebt. Het is gebruikelijk om de variabelen één voor één te bespreken, vaak in de volgorde waarin ze ook bevraagd zijn. Als de vragen afkomstig zijn uit vorig onderzoek, geef dan de bron weer, bijvoorbeeld Betrokkenheid werd gemeten aan de hand van de schaal van Cho en Boster (2005). Bespreek per afhankelijke variabele welk type vragen zijn gebruikt en hoeveel, bijvoorbeeld zes zevenpunts semantische differentialen (bv. mooi lelijk, goed slecht ), drie zevenpunts Likert-schalen ( helemaal mee oneens helemaal mee eens ) en tien ja-nee vragen. Voor de variabelen die met meerdere items zijn gemeten (bv. attitude ten opzichte van een merk), geef je de betrouwbaarheid van de schaal aan met Cronbach s α, afgerond op twee decimalen. Voor de berekening van de Cronbach s α, zie p. 11. Als je de schaal zelf ontwikkeld hebt of de bestaande schaal bestaat uit veel items (bv. meer dan tien), dan is een factoranalyse te overwegen. Factoranalyse In SPSS: analyze > dimension/data reduction > factor > klik de betreffende items naar variables > options > vink aan sorted by size en suppress absolute values/small coefficients less than en vul in,40 > continue > extraction > kies principal components bij method > vink aan scree plot > continue > rotation > oblimin aanvinken > continue > ok Een factoranalyse levert zelden een zwart-wit resultaat op. Dit betekent dat je beredeneerd een keuze moet maken. Zo zou je in het voorbeeld van figuur 5 ook voor drie in plaats van vier factoren kunnen kiezen: met drie factoren verklaar je immers ook al 60.34% van de variantie. Vaak is een factoranalyse een iteratief proces. Wanneer sommige items te laag op een factor laden of op meerdere factoren laden, draai je de factoranalyse opnieuw door telkens één item naar links te klikken in het beginscherm bij variables. Geef elke factor zelf een eigen naam al naar gelang de inhoud van de items en bereken met Cronbach s α de betrouwbaarheid van elke schaal. Rapporteren: Een principale componentenanalyse met oblimin-rotatie liet een oplossing in vier factoren zien die samen 69.74% van de variantie verklaren. De vier factoren waren A, B, C en D en elke schaal bleek betrouwbaar (A: α =.76; B: α =.72; C: α =.89; D: α =.81). 15

16 Figuur 5 (NB dit is SPSS-output en mag niet worden opgenomen in een verslag) Respondenten Hier beschrijf je op basis van welke kenmerken de respondenten zijn geselecteerd (bv. geslacht, leeftijd, beroep). Rapporteer over de kenmerken van de respondenten, of die kenmerken nu wel of niet belangrijk zijn geweest voor je selectie: aantal, opleidingsniveau (meest frequente niveau, range), leeftijd (gemiddelde, range), geslacht (verdeling). Deze kenmerken moet je altijd beschrijven; zijn er andere kenmerken van belang in het onderzoek, vermeld die dan ook (bv. politieke voorkeur, gemiddeld aankoopbedrag). Als je het onderzoek hebt afgenomen binnen een organisatie, beschrijf dan ook kort kenmerken van de organisatie die relevant zijn voor je onderzoeksvraag, zoals soort organisatie, branche en aantal medewerkers. Procedure Hier beschrijf je wat voor soort survey je hebt uitgezet: een schriftelijke, een telefonische of een elektronische vragenlijst. Ook leg je uit hoe de deelnemers werden geworven en hoe zij toegang hebben gekregen tot de survey. Als het onderzoek bijvoorbeeld bij een bedrijf plaatsvond dan leg je uit of zij door hun leidinggevende gevraagd werden om mee te doen of dat zij een kregen van jou als onderzoeker. Hoe werden zij gemotiveerd mee te doen? (Wat stond in de wervings , of wat zei de leidinggevende van de respondenten? Was er een beloning, of verloting van een prijs?) Is het onderzoekindividueel of groepsgewijs afgenomen? Hoe werden de proefpersonen geïnstrueerd? Wat werd wel gezegd en wat juist niet over het doel van het onderzoek? Wat werd de deelnemers verteld na afloop van het onderzoek? Was de procedure voor iedere deelnemer gelijk? Zijn er storende factoren geweest? Hoe lang duurde de gemiddelde afname? Statistische toetsing Leg kort uit welke statistische toetsen je gebruikt om antwoord te geven op de onderzoeksvraag en/of hoe de hypothese is getoetst. 16

17 8. Resultaten De resultaten moeten de lezer voldoende houvast bieden om te begrijpen wat het antwoord op de onderzoeksvraag is of om te begrijpen of de hypothese wordt bevestigd of verworpen. Refereer ook aan de vraag (bv. onderzoeksvraag 1) en/of de hypothese (bv. hypothese 2) in de tekst. Aangezien je in de resultatensectie beschrijft welke resultaten je hebt verkregen, schrijf je deze sectie in de verleden tijd. Eerst worden verschillende toetsen besproken die relevant zijn voor kwantitatief onderzoek, gevolgd door het rapporteren van resultaten bij kwalitatief onderzoek. Kwantitatief onderzoek: hoe kies ik welke toets ik ga gebruiken? Je kiest de toets om te gebruiken op basis van het meetniveau van de variabelen. Het belangrijkste onderscheid hierbij is tussen een categoriaal (nominaal, ordinaal) meetniveau en een continu (interval, ratio) meetniveau. Zie Tabel 1 voor de toets die je kiest bij verschillende meetniveaus van je onafhankelijke variabele(n) en afhankelijke variabelen. Voor uitgebreidere uitleg zie het boek van Field (2014; o.a. het stroomschema helemaal aan het einde van het boek). Rapporteer de resultaten van de toetsen, ook als ze niet significant zijn. Tabel 1. Het gebruik van statistische toetsen in functie van het meetniveau van de onafhankelijke en de afhankelijke variabele MA MA toets onafhankelijk afhankelijk χ 2 nominaal Nominaal r ordinaal, interval, ratio ordinaal, interval, ratio regressie nominaal (2 niveaus), interval, interval, ratio ratio t-toets nominaal (1 factor, 2 niveaus) interval, ratio F-toets nominaal (1 of meer factoren, 2 of meer niveaus) interval, ratio Descriptieve statistieken Geef alle M en SD van de condities in een tabel (voor tabellen: zie hoofdstuk 11). Bij significante resultaten rapporteer je M en SD daarnaast in de lopende tekst. Bij nietsignificante resultaten hoef je deze niet te rapporteren in de lopende tekst (maar dus wel in een tabel). Rapportage van p-waarden Essentieel bij het interpreteren van een toets is het significantieniveau. Je spreekt alleen van een verschil tussen scores of van een verband tussen twee variabelen, als het statistisch significant is (p-waarde is kleiner dan.05). In de meeste gevallen zullen gemiddelden bijvoorbeeld wel verschillen (bv versus 3.20), maar als de p-waarde gelijk is aan of groter is dan.05, dan spreek je niet van een verschil. Je rapporteert altijd de exacte p-waarde met drie decimalen zoals de SPSS-output die geeft, behalve als die waarde.000 is. In dat laatste geval rapporteer je p <.001 ; in alle andere gevallen rapporteer je (bijvoorbeeld) p =.001, p =.010, p =.043, p =.050, p =

18 Rapporteer in principe alle toetsen, ook als ze een niet-significant resultaat opleveren. Bij een significant resultaat geef je ook een interpretatie van die toets. Soms is een additionele analyse nodig om die interpretatie te geven, zoals bij een significant interactie-effect (zie p. 26). Wanneer er heel veel niet-significante toetsen achter elkaar gerapporteerd moeten worden (bijvoorbeeld voor een hele serie afhankelijke variabelen), dan is het toegestaan om dat samen te vatten door een constructie als (alle toetsen waren niet-significant, p s >.341) als de kleinste p-waarde bijvoorbeeld.340 was. Zorg ervoor dat wel heel duidelijk blijft over welke toetsen met welke variabelen het gaat. SPSS Chi-kwadraat Achtergrond: samenhang tussen twee nominale variabelen, bijvoorbeeld tussen het soort accent van het Engels dat gesproken wordt (Nederlands, Brits, of Amerikaans) en de juistheid van een antwoord op een begripsvraag. In SPSS: analyze > descriptive statistics > crosstabs > een variabele naar row, een andere variabele naar column > statistics > vink Chi-square aan > continue > cells > vink bij counts observed en expected aan, vink bij z-test compare column proportions en adjust p-values aan en vink bij percentages column aan > continue > ok Figuur 6 (middelste tabel) laat zien wat de verdeling is van het aantal correcte en incorrecte antwoorden bij elk accent en de toets (onderste tabel) laat zien dat er een significant verband is tussen accent en correctheid van het antwoord. Je kijkt hier op de regel Pearson Chi-Square, waar de p-waarde.006 is. Rapporteren: begin je zin altijd met de toets en de variabelen. Bijvoorbeeld Uit de χ 2 toets tussen Accent en Correctheid van het antwoord bleek een verband te bestaan (χ 2 (2) = 10.21, p =.006). Het symbool χ vind je in Word bij invoegen > symbool. Als het verband significant is, rapporteer je vervolgens de interpretatie. Deze kun je afleiden uit de tweede tabel. Je kijkt welke cellen verschillende subscripten (de a tjes en b tjes) hebben. In dit geval verschillen bij een correct antwoord de Nederlandse (Dutch English, DE) en Britse (BrE) variant van elkaar, omdat de eerste een a tje en de tweede een b tje heeft. De Amerikaanse variant (AmE) verschilt van geen van beide, omdat deze zowel een a tje als een b tje heeft. Vervolgens kijk je naar het verschil tussen het geobserveerde aantal (count) en het verwachte aantal (expected count). Hier zie je dat de variant met het Nederlandse accent relatief meer correcte antwoorden (89.5% vs. 80.7%) en relatief minder incorrecte antwoorden (10.5% vs. 19.3%) opleverde dan verwacht vergeleken met de de Britse variant. Daarom rapporteer je: Deelnemers die het Nederlandse accent hadden gehoord, gaven relatief vaker een correct antwoord (89.5%) en relatief minder vaak een incorrect antwoord (10.5%) vergeleken bij deelnemers die het Britse accent hadden gehoord. Deze deelnemers gaven relatief minder vaak een correct antwoord (80.7%), maar relatief vaker een incorrect antwoord (19.3%). Deelnemers die de variant met het Amerikaanse accent hadden gehoord, verschilden niet van degenen die het Nederlandse of Britse accent hadden gehoord. De getallen waarop deze toets gebaseerd is zet je in een tabel (zie p. 39 voor de opmaak van tabellen). 18

19 Figuur 6 (NB dit is SPSS-output en mag niet worden opgenomen in een verslag) SPSS Correlatie Achtergrond: samenhang tussen twee variabelen die minimaal van ordinaal meetniveau zijn, bijvoorbeeld tussen leeftijd en attitude ten opzichte van een product (die respectievelijk van ratio- en intervalniveau zijn). In SPSS: analyze > correlate > bivariate > twee variabelen naar variables > vink Pearson aan > ok Figuur 7 laat zien wat het verband is tussen de twee variabelen. 19

20 Figuur 7 (NB dit is SPSS-output en mag niet worden opgenomen in een verslag) Rapporteren: begin je zin altijd met de toets en de variabelen. Bijvoorbeeld: Uit een correlatie voor de Leeftijd van de proefpersoon en de Attitude ten opzichte van het product bleek er een significant, positief verband te bestaan (r (20) =.59, p =.006. Bij een significant verband moet je altijd de interpretatie geven, bijvoorbeeld Naarmate proefpersonen ouder waren bleken zij een positievere attitude ten opzichte van het product te hebben. Als één van de twee variabelen van ordinaal meetniveau is, dan moet je niet Pearson aanvinken, maar Spearman. Rapporteer in dat geval niet r, maar rs. Wanneer de correlatie negatief is (bv. r (20) = -.59, p =.006), dan spreek je van een significant, negatief verband. Ook in dat geval moet je uitleggen wat het verband inhoudt, bijvoorbeeld Naarmate proefpersonen ouder waren bleken zij een negatievere attitude ten opzichte van het product te hebben. Als je de correlaties berekent tussen een groot aantal variabelen, dan kan het handig zijn om een correlatietabel op te nemen, zoals het voorbeeld in Tabel 2. Tabel 2. Correlaties (r) tussen leeftijd, productattitude, merkattitude en koopintentie (N = 20) variabele leeftijd productattitude merkattitude leeftijd productattitude.64* merkattitude.61*.75** koopintentie.52* * p <.050, ** p <.010 MA SPSS Regressie Achtergrond: lineair verband tussen een mogelijke voorspeller (is vergelijkbaar met een onafhankelijke variabele) en een afhankelijke variabele van interval- of ratiomeetniveau. Wanneer je één voorspeller invoert, spreek je van een enkelvoudige regressie. Wanneer je meer voorspellers invoert, spreek je van een multiple regressie, bijvoorbeeld bij het verband tussen geloofwaardigheid en leeftijd als voorspellers voor de attitude ten opzichte van het product. In SPSS: analyze > regression > linear > twee voorspellers naar independent(s) > de afhankelijke variabele naar dependent > ok Figuur 8 laat vier tabellen zien. 20

21 De bovenste tabel laat zien welke voorspellers er zijn ingevoerd en (in noot b) wat de afhankelijke variabele is. De tweede tabel geeft de verklaringskracht van het model met de drie variabelen aan (adjusted R 2 ) en de derde tabel laat zien of het ook een significant model is. Als dat het geval is, kijk je vervolgens in hoeverre de voorspellers daadwerkelijk de scores op de afhankelijke variabelen voorspellen: dit staat in de onderste tabel. Rapporteren: begin je zin altijd met de toets en de variabelen. Bijvoorbeeld: Uit een multiple regressie bleek dat de Attitude ten opzichte van het product voor 72% te verklaren was door de ingebrachte variabelen Geloofwaardigheid en Leeftijd (F (2, 17) = 25.74, p <.001). De geloofwaardigheid ten opzichte van het product bleek een significante voorspeller voor de attitude ten opzichte van het product (β =.96, p =.001), maar de leeftijd van de respondent niet (β = -.11, p =.655). De 72% procent haal je uit de adjusted R 2 van de tweede tabel, de F-toets haal je uit de derde tabel, en de β s en p s uit de vierde tabel. Het is verstandig om naast deze rapportage in woorden ook een tabel op te nemen die je baseert op de vierde tabel, zoals Tabel 3: Figuur 8 (NB dit is SPSS-output en mag niet worden opgenomen in een verslag) 21

22 Tabel 3. Regressie-analyse voor geloofwaardigheid en leeftijd als voorspellers van de attitude ten opzichte van het product (N = 20) variabele B SE B β intercept geloofwaardigheid ** leeftijd R 2.72 F 25.74*** ** p <.010, *** p <.001 SPSS T-toets: onafhankelijke waarnemingen Achtergrond: toetsen van verschillen tussen de gemiddelden van twee groepen, bijvoorbeeld het verschil tussen parttime en fulltime medewerkers wat betreft hun affectieve betrokkenheid bij het bedrijf. In SPSS: analyze > compare means > independent-samples t test > afhankelijke variabele naar test variable en onafhankelijke variabele naar grouping variable > define groups > group 1 = 1, group 2 = 2 > continue > ok Figuur 9 laat zien of het verschil tussen de twee gemiddelden significant is of niet. Figuur 9 (NB dit is SPSS-output en mag niet worden opgenomen in een verslag) Rapporteren: begin je zin altijd met de toets en de variabelen. Bijvoorbeeld: Uit een t-toets van Type medewerker op Affectieve betrokkenheid bleek er een significant verschil te zijn tussen parttime en fulltime medewerkers wat betreft hun affectieve betrokkenheid bij het bedrijf (t (18) = 2.18, p =.043). Om het verschil te interpreteren is de bovenste tabel nodig, waarin de gemiddelden staan. Voeg daarom toe: Parttimers (M = 3.60, SD = 0.70) bleken een hogere affectieve betrokkenheid te hebben dan fulltimers (M = 2.90, SD = 0.74). In dit geval is de t-waarde negatief: Laat het negatief-teken altijd weg. In dit geval werd aan de assumptie van gelijke varianties voldaan, omdat de p- waarde bij equal variances assumed onder Levene s test boven.05 lag (namelijk.74). Indien die p-waarde kleiner is dan.05, dan moet je de t-toets rapporteren met de gegevens van de regel eronder (equal variances not assumed). 22

23 SPSS T-toets: afhankelijke waarnemingen Achtergrond: toetsen van verschillen tussen gemiddelden binnen een groep, bijvoorbeeld het verschil tussen de affectieve en normatieve betrokkenheid van medewerkers. In SPSS: analyze > compare means > paired-samples t test > twee afhankelijke variabelen naar paired variables > ok Figuur 10 laat zien of het verschil tussen de twee gemiddelden significant is of niet. Figuur 5 (NB dit is SPSS-output en mag niet worden opgenomen in een verslag) Rapporteren: begin je zin altijd met de toets en de variabelen. Bijvoorbeeld: Uit een t-toets voor Betrokkenheid bleek er een significant verschil te zijn tussen de Affectieve en de Normatieve betrokkenheid (t (19) = 2.63, p =.017). Om het verschil te interpreteren is de bovenste tabel nodig, waarin de gemiddelden staan. Voeg daarom een zin toe als: De normatieve betrokkenheid van de medewerkers bij het bedrijf (M = 3.65, SD = 0.99) bleek hoger te zijn dan de affectieve betrokkenheid (M = 3.25, SD = 0.79). In dit geval is de t-waarde negatief: Laat het negatief-teken altijd weg. SPSS Eenweg univariate variantie-analyse Achtergrond: toetsen van verschillen tussen gemiddelden van drie of meer groepen, bijvoorbeeld het verschil tussen uitzendkrachten, parttime en fulltime medewerkers wat betreft hun affectieve betrokkenheid bij het bedrijf. Eenweg betekent dat er één onafhankelijke variabele is. Univariaat betekent dat er één afhankelijke variabele is. In SPSS: analyze > compare means > one-way ANOVA > onafhankelijke variabele naar factor > afhankelijke variabele(n) naar dependent list > options > descriptives aanvinken > continue > post hoc > Bonferroni of Sidak aanvinken > continue > ok Figuur 11 laat zien of het verschil tussen de drie gemiddelden significant is of niet (middelste tabel) en als dat het geval is waar de verschillen gelokaliseerd zijn (onderste tabel). Rapporteren: begin je zin altijd met de toets en de variabelen. Bijvoorbeeld: Uit een eenweg variantie-analyse van Type contract op Affectieve betrokkenheid bleek een significant hoofdeffect van Type contract (F (2, 27) = 13.88, p <.001. Om het verschil te interpreteren is de onderste tabel nodig, waarin de drie gemiddelden telkens in paren worden vergeleken. Twee vergelijkingen blijken significant. Voeg in dit geval toe: De affectieve betrokkenheid van uitzendkrachten (M = 1.90, SD = 0.74) bleek lager dan die van zowel parttime 23

24 medewerkers (p <.001, Bonferroni-correctie; M = 3.60, SD = 0.70) als fulltime medewerkers (p =.014, Bonferroni-correctie; M = 2.90, SD = 0.74). De affectieve betrokkenheid van parttime en fulltime medewerkers verschilde niet van elkaar (p =.120, Bonferroni-correctie). Als de F-waarde kleiner is dan 1, rapporteer dan F (df) < 1. Als de uitkomst in de output F (2, 27) = 0.93, p =.972 is, dan moet je rapporteren F (2, 27) < 1. Een eenweg variantie-analyse kun je ook aansturen op de manier zoals de tweeweg variantie-analyse (zie onder), maar dan door slechts één fixed factor aan te geven. Figuur 6 (NB dit is SPSS-output en mag niet worden opgenomen in een verslag) MA Tweeweg univariate variantie-analyse met alleen tussenproefpersoonfactoren Achtergrond: toetsen van het effect van twee factoren (onafhankelijke variabelen) op een afhankelijke variabele, bijvoorbeeld het effect van dienstjaren en type contract op affectieve betrokkenheid. Tweeweg betekent dat er twee onafhankelijke variabelen zijn. Univariaat betekent dat er één afhankelijke variabele is. 24

25 SPSS In SPSS: analyze > general linear model > univariate > onafhankelijke variabelen naar fixed factor > afhankelijke variabele naar dependent variable > options > OVERALL naar displays means for > descriptives statistics aanvinken > continue > ok Figuur 12 laat zien of de drie mogelijke effecten (het hoofdeffect van de ene factor (contract), het hoofdeffect van de andere factor (lengte), en het interactieeffect tussen beide factoren) zijn opgetreden. Figuur 7 (NB dit is SPSS-output en mag niet worden opgenomen in een verslag) Rapporteren: begin je zin altijd met de toets en de variabelen. Bijvoorbeeld: Uit de tweeweg variantie-analyse van Dienstjaren en Contract op Affectieve betrokkenheid bleek een significant hoofdeffect van Dienstjaren (F (1, 16) = 7.91, p =.013). Er bleek geen significant hoofdeffect van Contract (F (1, 16) = 3.70, p =.272) en er trad ook geen interactie op tussen Contract en Dienstjaren (F (1, 16) < 1). Om het hoofdeffect van dienstjaren te interpreteren is de bovenste tabel nodig. De rij Total biedt uitkomst: Het bleek dat medewerkers met meer dan 15 25

26 dienstjaren (M = 3.70, SD = 0.67) meer affectieve betrokkenheid hadden dan medewerkers met minder dan 5 dienstjaren (M = 2.80, SD = 0.63). Als de interactie wel significant is, dan moet je een additionele analyse doen om dit effect te kunnen interpreteren. Je voert dan een split file uit op basis van één van de factoren (bv. Contract) en doet vervolgens een univariate analyse van de andere factor (bv. Dienstjaren). SPSS voert vervolgens deze analyse apart uit voor proefpersonen die in de ene groep zitten (bv. voor proefpersonen die fulltime werken) en voor proefpersonen die in de andere groep zitten (bv. voor proefpersonen die parttime werken). Dan kom je er bijvoorbeeld achter dat het verschil tussen medewerkers die minder dan 5 jaar en medewerkers die meer dan 15 jaar bij een bedrijf werken voor partimers wel significant is, maar ditzelfde verschil voor fulltimers niet. Zie ook het voorbeeld bij Tweeweg univariate variantie-analyse met tussen en binnenproefpersoonfactoren op p. 27. Als de F-waarde kleiner is dan 1, rapporteer dan F (df) < 1. Dit is het geval bij de interactie tussen dienstjaren (lengte) en contract. Omdat er twee factoren tegelijkertijd worden getoetst, kunnen er drie effecten optreden: een hoofdeffect voor factor 1, een hoofdeffect voor factor 2 en een interactie tussen factor 1 en factor 2. Je moet altijd over alle effecten rapporteren, of ze nu wel of niet significant zijn. MA SPSS Tweeweg univariate variantie-analyse met tussen- en binnenproefpersoonfactoren Achtergrond: toetsen van het effect van minimaal één tussenproefpersoonfactor en minimaal één binnenproefpersoonfactor op een afhankelijke variabele, bijvoorbeeld het effect van soort betrokkenheid (affectief of normatief) en van dienstjaren (meer dan 15 of minder dan 5 jaar). In SPSS: analyze > general linear model > repeated measures > geef je variabele een naam bij within-subject factor name (in dit geval bijvoorbeeld betrokkenheid) > number of levels 2 invullen > klik op add > define > de twee afhankelijke variabelen naar within-subjects variables > onafhankelijke variabele naar between-subjects factor(s) > options > OVERALL naar displays means for > descriptives statistics en homogeneity tests aanvinken > continue > ok In figuur 13 staat of de drie mogelijke effecten zijn opgetreden. Het binnenproefpersoon-effect en het interactie-effect van beide staat in Tests of within-subjects effects en het tussenproefpersoon-effect staat in Tests of betweensubjects effects. 26

27 Figuur 8 (NB dit is SPSS-output en mag niet worden opgenomen in een verslag) Rapporteren: begin je zin altijd met de toets en de variabelen. Bijvoorbeeld: Uit de tweeweg variantie-analyse met herhaalde metingen voor Betrokkenheid met als factoren Soort betrokkenheid en Dienstjaren bleek een significant hoofdeffect van Soort betrokkenheid (F (1, 18) = 8.23, p =.010) en van Dienstjaren (F (1, 18) = 22.54, p <. 001). Deze hoofdeffecten werden gekwalificeerd door een significant interactie-effect tussen Soort betrokkenheid en Dienstjaren (F (1, 18) = 4.63, p =.045). Eerst geef je de interpretatie van de twee hoofdeffecten op basis van de gemiddelden in de bovenste tabel (zie hiervoor de uitleg bij de tweeweg univariate analyse met alleen tussenproefpersoonfactoren op p. 25). Om het interactie-effect te interpreteren is een additionele analyse nodig. Uit de bovenste tabel met de gemiddeldes blijkt dat het verschil tussen de twee soorten betrokkenheid afwezig lijkt te zijn bij de proefpersonen met weinig dienstjaren. Het effect van betrokkenheid moet daarom bekeken worden per niveau van dienstjaren. Stap 1: data > split file > organize output by groups aanvinken en de onafhankelijke variabele naar groups based on klikken > ok. Stap 2: analyze > general linear model > repeated measures > alles zoals hierboven alleen de onafhankelijke variabele bij between-subjects factor(s) naar links klikken > ok. Je 27

28 krijgt nu twee keer de output van een variantie-analyse: één keer voor het ene niveau van dienstjaren en één keer voor het andere niveau van dienstjaren. Figuur 14 laat twee van de 22 (!) tabellen zien. De gemiddelden die nodig zijn bij de interpretatie zijn al gegeven in figuur 14. Figuur 9 (NB dit is SPSS-output en mag niet worden opgenomen in een verslag) Rapporteren: Het verschil tussen de twee soorten betrokkenheid bleek alleen op te treden voor de proefpersonen met meer dan 15 dienstjaren (F (1, 9) = 21.00, p =.001): de normatieve betrokkenheid (M = 4.40, SD = 0.52) was bij hen hoger dan de affectieve betrokkenheid (M = 3.70, SD = 0.67). Er bleek geen verschil tussen de twee soorten betrokkenheid voor de proefpersonen met minder dan 5 dienstjaren (F (1, 9) < 1). Als de F-waarde kleiner is dan 1, rapporteer dan F (df) < 1. Dit is het geval bij het laatstgenoemde resultaat. MA Multivariate variantie-analyse Achtergrond: toetsen van het effect van één of meerdere factoren (onafhankelijke variabelen) op twee of meer afhankelijke variabelen. In plaats van univariate variantie-analyses voor elke afhankelijke variabele ga je in één keer na of er een effect is op de afhankelijke variabelen samen omdat die variabelen in redelijk 28

29 SPSS tot hoge mate samenhangen. Multivariaat betekent meerdere afhankelijke variabelen (dus 2 of meer). De factoren kunnen tussen- en binnenproefpersoon zijn. In dit voorbeeld wordt de meest eenvoudige MANOVA (multivariate ANOVA) beschreven: één tussenproefpersoonfactor en twee afhankelijke variabelen, bijvoorbeeld het effect van geslacht op productattitude en koopintentie. Omdat er in dit geval één onafhankelijke variabele is, is dit een eenweg MANOVA. In SPSS: analyze > general linear model > multivariate > onafhankelijke variabele naar fixed factor > afhankelijke variabelen naar dependent variable > options > OVERALL naar displays means for > descriptives statistics aanvinken > continue > ok Figuur 15 laat zien of er multivariate en univariate effecten zijn opgetreden. In de tabel Multivariate tests wordt getoetst of er een effect is op de twee variabelen samen (kijk altijd in de rij Wilks Lambda). In de tabel Tests of between-subjects effects wordt vervolgens ingegaan op de effecten per afhankelijke variabele. Rapporteren: begin je zin altijd met de toets en de variabelen. Bijvoorbeeld: Uit de eenweg multivariate variantie-analyse van Geslacht op Productattitude en Koopintentie bleek een significant multivariaat effect van Geslacht (F (2, 17) = 4.48, p =.027). Alleen als er een significant multivariaat effect is, mag je kijken naar de volgende tabel om het effect te interpreteren en moet je de analyses daaruit rapporteren. Als er geen significant multivariaat effect is, is dat het einde van je analyse. Om de univariate effecten te interpreteren zijn de descriptieve statistieken nodig (niet afgebeeld in figuur 15): Uit univariate analyses bleek dat er een effect was van Geslacht op de Productattitude (F (1, 18) = 6.94, p =.017) en op de Koopintentie (F (1, 18) = 8.44, p =.009). Vrouwen hadden een hogere productattitude (M = 3.60, SD = 0.70) en koopintentie (M = 4.10, SD = 0.74) dan mannen (productattitude: M = 2.70, SD = 0.82; koopintentie: M = 3.00, SD = 0.94). Als de F-waarde kleiner is dan 1, rapporteer dan F (df) < 1. 29

Vademecum rapporteren

Vademecum rapporteren Vademecum rapporteren Communicatie- en Informatiewetenschappen Radboud Universiteit Nijmegen versie september 2014 geldig voor academisch jaar 2014-2015 Inhoudsopgave 1. De regels van wetenschappelijk

Nadere informatie

Meervoudige ANOVA Onderzoeksvraag Voorwaarden

Meervoudige ANOVA Onderzoeksvraag Voorwaarden Er is onderzoek gedaan naar rouw na het overlijden van een huisdier (contactpersoon: Karolijne van der Houwen (Klinische Psychologie)). Mensen konden op internet een vragenlijst invullen. Daarin werd gevraagd

Nadere informatie

Enkelvoudige ANOVA Onderzoeksvraag Voorwaarden

Enkelvoudige ANOVA Onderzoeksvraag Voorwaarden Er is onderzoek gedaan naar rouw na het overlijden van een huisdier (contactpersoon: Karolijne van der Houwen (Klinische Psychologie)). Mensen konden op internet een vragenlijst invullen. Daarin werd gevraagd

Nadere informatie

Bij herhaalde metingen ANOVA komt het effect van het experiment naar voren bij de variantie binnen participanten. Bij de gewone ANOVA is dit de SS R

Bij herhaalde metingen ANOVA komt het effect van het experiment naar voren bij de variantie binnen participanten. Bij de gewone ANOVA is dit de SS R 14. Herhaalde metingen Introductie Bij herhaalde metingen worden er bij verschillende condities in een experiment dezelfde proefpersonen gebruikt of waarbij dezelfde proefpersonen op verschillende momenten

Nadere informatie

Vergelijken van twee groepen (SPSS)

Vergelijken van twee groepen (SPSS) Vergelijken van twee groepen (SPSS) Vergelijking van gemiddeldes van onafhankelijke steekproeven met gelijke varianties (dataset newspapers) In een onderzoek geven studenten aan hoeveel keer per week ze

Nadere informatie

gemiddelde politieke interesse van hoger opgeleide mensen)

gemiddelde politieke interesse van hoger opgeleide mensen) SPSS-oefening 2: Hypothesetoetsen Opgave Oefening 1 a) Het zijn onafhankelijke steekproeven. De scores voor politieke interesse zijn afkomstig van verschillende mensen aangezien elke persoon slechts in

Nadere informatie

Deze menu-aansturingen zijn van toepassing op versies 14.0 en 15.0 van SPSS.

Deze menu-aansturingen zijn van toepassing op versies 14.0 en 15.0 van SPSS. Menu aansturing van SPSS voorbeeld in hoofdstuk 8 over schaalconstructie met Cronbach s α en principale componenten analyse van meningen over strafdoelen Hieronder wordt uitgelegd hoe alle analyses besproken

Nadere informatie

Onderzoek. B-cluster BBB-OND2B.2

Onderzoek. B-cluster BBB-OND2B.2 Onderzoek B-cluster BBB-OND2B.2 Succes met leren Leuk dat je onze bundels hebt gedownload. Met deze bundels hopen we dat het leren een stuk makkelijker wordt. We proberen de beste samenvattingen voor jou

Nadere informatie

Hoofdstuk 8. Toetsende statistiek. 8.1 Associatie van categoriale data: CROSSTABS [dv 32.2]

Hoofdstuk 8. Toetsende statistiek. 8.1 Associatie van categoriale data: CROSSTABS [dv 32.2] Hoofdstuk 8 Toetsende statistiek Meestal zijn we niet alleen geïnteresseerd in beschrijvende statistiek (over de steekproef), maar ook in toetsende statistiek. Het doel hiervan is om hypothesen te toetsen,

Nadere informatie

INDUCTIEVE STATISTIEK VOOR DE GEDRAGSWETENSCHAPPEN OPLOSSINGEN BIJ HOOFDSTUK 5

INDUCTIEVE STATISTIEK VOOR DE GEDRAGSWETENSCHAPPEN OPLOSSINGEN BIJ HOOFDSTUK 5 INDUCTIEVE STATISTIEK VOOR DE GEDRAGSWETENSCHAPPEN OPLOSSINGEN BIJ HOOFDSTUK 5 1. De onderzoekers van een preventiedienst vermoeden dat werknemers in een bedrijf zonder liften fitter zijn dan werknemers

Nadere informatie

Beschrijvende statistieken

Beschrijvende statistieken Elske Salemink (Klinische Psychologie) heeft onderzocht of het lezen van verhaaltjes invloed heeft op angst. Studenten werden at random ingedeeld in twee groepen. De ene groep las positieve verhaaltjes

Nadere informatie

DATA-ANALYSEPLAN (20/6/2005)

DATA-ANALYSEPLAN (20/6/2005) DATA-ANALYSEPLAN (20/6/2005) Inleiding De manier waarop data georganiseerd, gecodeerd en gescoord (getallen toekennen aan observaties) worden en welke technieken daarvoor nodig zijn, dient in het ideale

Nadere informatie

M M M M M M M M M M M M M M La La La La La La La Mid Mid Mid Mid Mid Mid Mid 65 56 83 68 64 47 59 63 93 65 75 68 68 51

M M M M M M M M M M M M M M La La La La La La La Mid Mid Mid Mid Mid Mid Mid 65 56 83 68 64 47 59 63 93 65 75 68 68 51 INDUCTIEVE STATISTIEK VOOR DE GEDRAGSWETENSCHAPPEN OPLOSSINGEN BIJ HOOFDSTUK 7 1. Een onderzoeker wil nagaan of de fitheid van jongeren tussen 14 en 18 jaar (laag, matig, hoog) en het geslacht (M, V) een

Nadere informatie

c. Geef de een-factor ANOVA-tabel. Formuleer H_0 and H_a. Wat is je conclusie?

c. Geef de een-factor ANOVA-tabel. Formuleer H_0 and H_a. Wat is je conclusie? Opdracht 13a ------------ Een-factor ANOVA (ANOVA-tabel, Contrasten, Bonferroni) Bij een onderzoek naar de leesvaardigheid bij kinderen in de V.S. werden drie onderwijsmethoden met elkaar vergeleken. Verschillende

Nadere informatie

Hoofdstuk 10 Eenwegs- en tweewegs-variantieanalyse

Hoofdstuk 10 Eenwegs- en tweewegs-variantieanalyse Hoofdstuk 10 Eenwegs- en tweewegs-variantieanalyse 10.1 Eenwegs-variantieanalyse: Als we gegevens hebben verzameld van verschillende groepen en we willen nagaan of de populatiegemiddelden van elkaar verscihllen,

Nadere informatie

Hoofdstuk 8 Het toetsen van nonparametrische variabelen

Hoofdstuk 8 Het toetsen van nonparametrische variabelen Hoofdstuk 8 Het toetsen van nonparametrische variabelen 8.1 Non-parametrische toetsen: deze toetsen zijn toetsen waarbij de aannamen van normaliteit en intervalniveau niet nodig zijn. De aannamen zijn

Nadere informatie

TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica. Tentamen Statistiek 2 voor TeMa (2S195) op dinsdag , uur.

TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica. Tentamen Statistiek 2 voor TeMa (2S195) op dinsdag , uur. TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica Tentamen Statistiek voor TeMa (S95) op dinsdag 3-03-00, 9- uur. Bij het tentamen mag gebruik worden gemaakt van een zakrekenmachine en

Nadere informatie

Fasen in het onderzoeksproces

Fasen in het onderzoeksproces Fasen in het onderzoeksproces Gegevensbestand Controleren gegevens Bewerken gegevens Analyseren gegevens Interpreteren resultaten Nieuwe vragen? ja Onderzoeksverslag 1 Bestand opmaken Variabelen definiëren:

Nadere informatie

We berekenen nog de effectgrootte aan de hand van formule 4.2 en rapporteren:

We berekenen nog de effectgrootte aan de hand van formule 4.2 en rapporteren: INDUCTIEVE STATISTIEK VOOR DE GEDRAGSWETENSCHAPPEN OPLOSSINGEN BIJ HOOFDSTUK 4 1. Toets met behulp van SPSS de hypothese van Evelien in verband met de baardlengte van metalfans. Ga na of je dezelfde conclusies

Nadere informatie

INHOUDS- OPGAVE. Voorwoord 19. Voorwoord bij de nieuwe druk 20. Inleiding 23

INHOUDS- OPGAVE. Voorwoord 19. Voorwoord bij de nieuwe druk 20. Inleiding 23 5 INHOUDS- OPGAVE Voorwoord 19 Voorwoord bij de nieuwe druk 20 Inleiding 23 Ontwikkelingen in het Hoger Beroepsonderwijs 23 Praktijkgericht Onderzoek 25 De focus van ons boek 27 De structuur van dit boek

Nadere informatie

ANOVA in SPSS. Hugo Quené. opleiding Taalwetenschap Universiteit Utrecht Trans 10, 3512 JK Utrecht 12 maart 2003

ANOVA in SPSS. Hugo Quené. opleiding Taalwetenschap Universiteit Utrecht Trans 10, 3512 JK Utrecht 12 maart 2003 ANOVA in SPSS Hugo Quené hugo.quene@let.uu.nl opleiding Taalwetenschap Universiteit Utrecht Trans 10, 3512 JK Utrecht 12 maart 2003 1 vooraf In dit voorbeeld gebruik ik fictieve gegevens, ontleend aan

Nadere informatie

Bij factor ANOVA is er een tweede onafhankelijke variabele in de analyse bij gekomen. Er zijn drie soorten designs mogelijk:

Bij factor ANOVA is er een tweede onafhankelijke variabele in de analyse bij gekomen. Er zijn drie soorten designs mogelijk: 13. Factor ANOVA De theorie achter factor ANOVA (tussengroep) Bij factor ANOVA is er een tweede onafhankelijke variabele in de analyse bij gekomen. Er zijn drie soorten designs mogelijk: 1. Onafhankelijke

Nadere informatie

16. MANOVA. Overeenkomsten en verschillen met ANOVA. De theorie MANOVA

16. MANOVA. Overeenkomsten en verschillen met ANOVA. De theorie MANOVA 16. MANOVA MANOVA Multivariate variantieanalyse (MANOVA) kan gebruikt worden in een situatie waarin je meerdere afhankelijke variabelen hebt. Met MANOVA kan er 1 onafhankelijke variabele gebruikt worden

Nadere informatie

Workshop Qualtrics & SPSS

Workshop Qualtrics & SPSS Workshop Qualtrics & SPSS Voor afstudeerbegeleiders en examinatoren CE Sjoukje Goldman: s.p.k.goldman@hva.nl 24 april 2018 1 Inhoud 1. Aan de slag met Qualtrics 2. Validiteit, betrouwbaarheid & representativiteit

Nadere informatie

College 3 Meervoudige Lineaire Regressie

College 3 Meervoudige Lineaire Regressie College 3 Meervoudige Lineaire Regressie - Leary: Hoofdstuk 8 p. 165-169 - MM&C: Hoofdstuk 11 - Aanvullende tekst 3 (alinea 2) Jolien Pas ECO 2012-2013 'Computerprogramma voorspelt Top 40-hits Bron: http://www.nu.nl/internet/2696133/computerprogramma-voorspelt-top-40-hits.html

Nadere informatie

Management Summary. Auteur Tessa Puijk. Organisatie Van Diemen Communicatiemakelaars

Management Summary. Auteur Tessa Puijk. Organisatie Van Diemen Communicatiemakelaars Management Summary Wat voor een effect heeft de vorm van een bericht op de waardering van de lezer en is de interesse in nieuws een moderator voor dit effect? Auteur Tessa Puijk Organisatie Van Diemen

Nadere informatie

Verband tussen twee variabelen

Verband tussen twee variabelen Verband tussen twee variabelen Inleiding Dit practicum sluit aan op hoofdstuk I-3 van het statistiekboek en geeft uitleg over het maken van kruistabellen, het berekenen van de correlatiecoëfficiënt en

Nadere informatie

TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica. Tentamen Statistiek 2 voor TeMa (2S195) op dinsdag ,

TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica. Tentamen Statistiek 2 voor TeMa (2S195) op dinsdag , TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica Tentamen Statistiek 2 voor TeMa (2S95) op dinsdag 5-03-2005, 9.00-22.00 uur Bij het tentamen mag gebruik worden gemaakt van een zakrekenmachine

Nadere informatie

Operationaliseren van variabelen (abstracte begrippen)

Operationaliseren van variabelen (abstracte begrippen) Operationaliseren van variabelen (abstracte begrippen) Tabel 1, schematisch overzicht van abstracte begrippen, variabelen, dimensies, indicatoren en items. (Voorbeeld is ontleend aan de masterscriptie

Nadere informatie

Analyse van kruistabellen

Analyse van kruistabellen Analyse van kruistabellen Inleiding In dit hoofdstuk, dat aansluit op hoofdstuk II-13 (deel2) van het statistiekboek wordt ingegaan op het analyseren van kruistabellen met behulp van SPSS. Met een kruistabel

Nadere informatie

Cursus TEO: Theorie en Empirisch Onderzoek. Practicum 2: Herhaling BIS 11 februari 2015

Cursus TEO: Theorie en Empirisch Onderzoek. Practicum 2: Herhaling BIS 11 februari 2015 Cursus TEO: Theorie en Empirisch Onderzoek Practicum 2: Herhaling BIS 11 februari 2015 Centrale tendentie Centrale tendentie wordt meestal afgemeten aan twee maten: Mediaan: de middelste waarneming, 50%

Nadere informatie

gegevens analyseren Welk onderzoekmodel gebruik je? Quasiexperiment ( 5.5) zonder controle achtergronden

gegevens analyseren Welk onderzoekmodel gebruik je? Quasiexperiment ( 5.5) zonder controle achtergronden een handreiking 71 hoofdstuk 8 gegevens analyseren Door middel van analyse vat je de verzamelde gegevens samen, zodat een overzichtelijk beeld van het geheel ontstaat. Richt de analyse in de eerste plaats

Nadere informatie

Hoofdstuk 18. Verbanden tussen variabelen vaststellen en interpreteren

Hoofdstuk 18. Verbanden tussen variabelen vaststellen en interpreteren Hoofdstuk 18 Verbanden tussen variabelen vaststellen en interpreteren Analyse van verbanden Analyse van verbanden: bij de analyse van verbanden stel je vast of er een stabiel verband bestaat tussen twee

Nadere informatie

Het gebruik van SPSS voor statistische analyses. Een beknopte handleiding.

Het gebruik van SPSS voor statistische analyses. Een beknopte handleiding. Het gebruik van SPSS voor statistische analyses. Een beknopte handleiding. SPSS is een alom gebruikt, gebruiksvriendelijk statistisch programma dat vele analysemogelijkheden kent. Voor HBO en universitaire

Nadere informatie

9. Lineaire Regressie en Correlatie

9. Lineaire Regressie en Correlatie 9. Lineaire Regressie en Correlatie Lineaire verbanden In dit hoofdstuk worden methoden gepresenteerd waarmee je kwantitatieve respons variabelen (afhankelijk) en verklarende variabelen (onafhankelijk)

Nadere informatie

Aanpassingen takenboek! Statistische toetsen. Deze persoon in een verdeling. Iedereen in een verdeling

Aanpassingen takenboek! Statistische toetsen. Deze persoon in een verdeling. Iedereen in een verdeling Kwantitatieve Data Analyse (KDA) Onderzoekspracticum Sessie 2 11 Aanpassingen takenboek! Check studienet om eventuele verbeteringen te downloaden! Huidige versie takenboek: 09 Gjalt-Jorn Peters gjp@ou.nl

Nadere informatie

Oplossingen hoofdstuk Het milieubesef

Oplossingen hoofdstuk Het milieubesef Oplossingen hoofdstuk 3 1. Het milieubesef Eerst het hercoderen van item 3 en 5, via het commando Transform, Recode into different variables, nadien verschijnt het dialoogvenster Recode into Different

Nadere informatie

Dit jaar gaan we MULTIVARIAAT TOETSEN. Bijvoorbeeld: We willen zien of de scores op taal en rekenen van kinderen afwijken in de populatie.

Dit jaar gaan we MULTIVARIAAT TOETSEN. Bijvoorbeeld: We willen zien of de scores op taal en rekenen van kinderen afwijken in de populatie. Toetsen van hypothesen Bijvoorbeeld: nagaan of het gemiddeld IQ bij een bepaalde steekproef groter/kleiner is als in de populatie. µ = 100 Normaalverdeling, waarbij we de score van de steekproef gaan vergelijken

Nadere informatie

introductie Wilcoxon s rank sum toets Wilcoxon s signed rank toets introductie Wilcoxon s rank sum toets Wilcoxon s signed rank toets

introductie Wilcoxon s rank sum toets Wilcoxon s signed rank toets introductie Wilcoxon s rank sum toets Wilcoxon s signed rank toets toetsende statistiek week 1: kansen en random variabelen week : de steekproevenverdeling week 3: schatten en toetsen: de z-toets week : het toetsen van gemiddelden: de t-toets week 5: het toetsen van varianties:

Nadere informatie

DATA-ANALYSE I OEFENINGEN ACADEMIEJAAR 2000 2001. Feedback Praktische Proef

DATA-ANALYSE I OEFENINGEN ACADEMIEJAAR 2000 2001. Feedback Praktische Proef DATA-ANALYSE I OEFENINGEN ACADEMIEJAAR 2000 2001 Feedback Praktische Proef 1 Vooraf Het is onbegonnen werk om voor elke versie van de praktische proef een volledig uitgeschreven rapport te presenteren.

Nadere informatie

Voer de gegevens in in een tabel. Definieer de drie kolommen van de tabel en kies als kolomnamen groep, vooraf en achteraf.

Voer de gegevens in in een tabel. Definieer de drie kolommen van de tabel en kies als kolomnamen groep, vooraf en achteraf. Opdracht 10a ------------ t-procedures voor gekoppelde paren t-procedures voor twee onafhankelijke steekproeven samengestelde t-procedures voor twee onafhankelijke steekproeven Twee groepen van 10 leraren

Nadere informatie

Antwoordvel Versie A

Antwoordvel Versie A Antwoordvel Versie A Interimtoets Toegepaste Biostatistiek 13 december 013 Naam:... Studentnummer:...... Antwoorden: Vraag Antwoord Antwoord Antwoord Vraag Vraag A B C D A B C D A B C D 1 10 19 11 0 3

Nadere informatie

Voorbeeld regressie-analyse

Voorbeeld regressie-analyse Voorbeeld regressie-analyse In dit voorbeeld wordt gebruik gemaakt van het SPSS data-bestand vb_regr.sav (dit bestand kan gedownload worden via de on-line helpdesk). We schatten een model waarin de afhankelijke

Nadere informatie

a. Wanneer kan men in plaats van de Pearson correlatie coefficient beter de Spearman rangcorrelatie coefficient berekenen?

a. Wanneer kan men in plaats van de Pearson correlatie coefficient beter de Spearman rangcorrelatie coefficient berekenen? Opdracht 15a ------------ Spearman rangcorrelatie coefficient (non-parametrische tegenhanger van de Pearson correlatie coefficient) Wilcoxon symmetrie-toets (non-parametrische tegenhanger van de t-procedure

Nadere informatie

Zowel correlatie als regressie meten statistische samenhang Correlatie: geen oorzakelijk verband verondersteld: X Y

Zowel correlatie als regressie meten statistische samenhang Correlatie: geen oorzakelijk verband verondersteld: X Y 1 Regressie analyse Zowel correlatie als regressie meten statistische samenhang Correlatie: geen oorzakelijk verband verondersteld: X Y Regressie: wel een oorzakelijk verband verondersteld: X Y Voorbeeld

Nadere informatie

College 6 Eenweg Variantie-Analyse

College 6 Eenweg Variantie-Analyse College 6 Eenweg Variantie-Analyse - Leary: Hoofdstuk 11, 1 (t/m p. 55) - MM&C: Hoofdstuk 1 (t/m p. 617), p. 63 t/m p. 66 - Aanvullende tekst 6, 7 en 8 Jolien Pas ECO 01-013 Het Experiment: een voorbeeld

Nadere informatie

Grafieken Cirkeldiagram

Grafieken Cirkeldiagram Er is onderzoek gedaan naar rouw na het overlijden van een huisdier (contactpersoon: Karolijne van der Houwen (Klinische Psychologie)). Mensen konden op internet een vragenlijst invullen. Daarin werd gevraagd

Nadere informatie

toetsende statistiek deze week: wat hebben we al geleerd? Frank Busing, Universiteit Leiden

toetsende statistiek deze week: wat hebben we al geleerd? Frank Busing, Universiteit Leiden toetsende statistiek week 1: kansen en random variabelen week 2: de steekproevenverdeling week 3: schatten en toetsen: de z-toets week 4: het toetsen van gemiddelden: de t-toets Moore, McCabe, and Craig.

Nadere informatie

Statistiek 2 deel A 30 minuten over statistisch toetsen

Statistiek 2 deel A 30 minuten over statistisch toetsen Statistiek 2 deel A 30 minuten over statistisch toetsen R.J. Baars, MSc Kruytgebouw N710 r.j.baars@uu.nl februari 2014 Opbouw van statistiek Statistiek 1 (periode 2: vandaag) Dit college + zelfstudie +

Nadere informatie

ANALYSE PATIËNTERVARINGEN ELZ HAAKSBERGEN

ANALYSE PATIËNTERVARINGEN ELZ HAAKSBERGEN ANALYSE PATIËNTERVARINGEN ELZ HAAKSBERGEN Dr. C.P. van Linschoten Drs. P. Moorer Definitieve versie 27 oktober 2014 ARGO BV Inhoudsopgave 1. INLEIDING EN VRAAGSTELLING... 3 1.1 Inleiding... 3 1.2 Vraagstelling...

Nadere informatie

Tentamen Biostatistiek 1 voor BMT (2DM40) woensdag 2 november 2011, uur

Tentamen Biostatistiek 1 voor BMT (2DM40) woensdag 2 november 2011, uur Faculteit der Wiskunde en Informatica Tentamen Biostatistiek 1 voor BMT (2DM40) woensdag 2 november 2011, 9.00-12.00 uur Bij het tentamen mag gebruik worden gemaakt van een zakrekenmachine en van een onbeschreven

Nadere informatie

Handleiding SPSS tabellen en kruistabellen. In een paar stappen van spss data naar bruikbare informatie.

Handleiding SPSS tabellen en kruistabellen. In een paar stappen van spss data naar bruikbare informatie. Handleiding SPSS tabellen en kruistabellen In een paar stappen van spss data naar bruikbare informatie. A) Het openen van een databestand File \ open \ data Kies de naam van je databestand, bijvoorbeeld

Nadere informatie

Professionaliseringstraject onderzoeksvaardigheden voor docenten. prof. dr. Saskia Brand-Gruwel

Professionaliseringstraject onderzoeksvaardigheden voor docenten. prof. dr. Saskia Brand-Gruwel Professionaliseringstraject onderzoeksvaardigheden voor docenten prof. dr. Saskia Brand-Gruwel Leerdoelen Na het volgen van dit professionaliseringtraject: heeft u kennis en inzicht in de gehele onderzoekscyclus;

Nadere informatie

toetskeuze schema verschillen in gemiddelden

toetskeuze schema verschillen in gemiddelden toetsende statistiek week 1: kansen en random variabelen week 2: de steekproevenverdeling week 3: schatten en toetsen: de z-toets week 4: het toetsen van gemiddelden: de t-toets week 5: het toetsen van

Nadere informatie

mlw stroom 2.2 Biostatistiek en Epidemiologie College 9: Herhaalde metingen (2) Syllabus Afhankelijke Data Hoofdstuk 4, 5.1, 5.2

mlw stroom 2.2 Biostatistiek en Epidemiologie College 9: Herhaalde metingen (2) Syllabus Afhankelijke Data Hoofdstuk 4, 5.1, 5.2 mlw stroom 2.2 Biostatistiek en Epidemiologie College 9: Herhaalde metingen (2) Syllabus Afhankelijke Data Hoofdstuk 4, 5.1, 5.2 Bjorn Winkens Methodologie en Statistiek Universiteit Maastricht 21 maart

Nadere informatie

TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica Tentamen Statistiek voor T (2S070) op vrijdag 8 oktober 1999, uur De u

TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica Tentamen Statistiek voor T (2S070) op vrijdag 8 oktober 1999, uur De u TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica Tentamen Statistiek voor T (2S070) op vrijdag 8 oktober 1999, 14.00-17.00 uur De uitwerkingen van de opgaven dienen duidelijk geformuleerd

Nadere informatie

TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica

TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica Tentamen Statistiek voor TeMa (S95) Avondopleiding. donderdag 6-6-3, 9.-. uur Bij het tentamen mag gebruik worden gemaakt van een zakrekenmachine

Nadere informatie

Wat te doen met die lange variabele- labels in SPSS?

Wat te doen met die lange variabele- labels in SPSS? Wat te doen met die lange variabele- labels in SPSS? (Hulp bij Onderzoek, Groningen, versie 8 april 2014) mag zowel met als zonder streepjes Voorwoord In onze white papers behandelen we onderwerpen die

Nadere informatie

feb 2013 Instituut CMI SPSS les 2

feb 2013 Instituut CMI SPSS les 2 feb 2013 Instituut CMI SPSS les 2 Onderzoek toont aan.. Mobiele nieuwssites populairst onder 18-34 jarigen 18 tot 34 jarigen maken over de gehele dag het meest gebruik van mobiel internet. Dit blijkt uit

Nadere informatie

EIND TOETS TOEGEPASTE BIOSTATISTIEK I. 30 januari 2009

EIND TOETS TOEGEPASTE BIOSTATISTIEK I. 30 januari 2009 EIND TOETS TOEGEPASTE BIOSTATISTIEK I 30 januari 2009 - Dit tentamen bestaat uit vier opgaven onderverdeeld in totaal 2 subvragen. - Geef bij het beantwoorden van de vragen een zo volledig mogelijk antwoord.

Nadere informatie

Hoofdstuk 7: De analyse en rapportering van jouw empirisch onderzoek

Hoofdstuk 7: De analyse en rapportering van jouw empirisch onderzoek Hoofdstuk 7: De analyse en rapportering van jouw empirisch onderzoek Nadat je je empirisch of veldonderzoek voltooide, en je hebt de data ingevoerd, moet je die ook analyseren, verwerken en rapporteren.

Nadere informatie

1. Reductie van error variantie en dus verhogen van power op F-test

1. Reductie van error variantie en dus verhogen van power op F-test Werkboek 2013-2014 ANCOVA Covariantie analyse bestaat uit regressieanalyse en variantieanalyse. Er wordt een afhankelijke variabele (intervalniveau) voorspeld uit meerdere onafhankelijke variabelen. De

Nadere informatie

Klantonderzoek: statistiek!

Klantonderzoek: statistiek! Klantonderzoek: statistiek! Statistiek bij klantonderzoek Om de resultaten van klantonderzoek juist te interpreteren is het belangrijk de juiste analyses uit te voeren. Vaak worden de mogelijkheden van

Nadere informatie

Correlatie = statistische samenhang Meest gebruikt = Spearman s rang correlatie Ordinaal geschaalde variabelen -1 <= r s <= +1 waarbij:

Correlatie = statistische samenhang Meest gebruikt = Spearman s rang correlatie Ordinaal geschaalde variabelen -1 <= r s <= +1 waarbij: Correlatie analyse Correlatie = statistische samenhang Meest gebruikt = Spearman s rang correlatie Ordinaal geschaalde variabelen -1

Nadere informatie

b. Bepaal b1 en b0 en geef de vergelijking van de kleinste-kwadratenlijn.

b. Bepaal b1 en b0 en geef de vergelijking van de kleinste-kwadratenlijn. Opdracht 12a ------------ enkelvoudige lineaire regressie Kan de leeftijd waarop een kind begint te spreken voorspellen hoe zijn score zal zijn bij een latere test op verstandelijke vermogens? Een studie

Nadere informatie

11. Multipele Regressie en Correlatie

11. Multipele Regressie en Correlatie 11. Multipele Regressie en Correlatie Meervoudig regressie model Nu gaan we kijken naar een relatie tussen een responsvariabele en meerdere verklarende variabelen. Een bivariate regressielijn ziet er in

Nadere informatie

Beschrijvende statistiek

Beschrijvende statistiek Beschrijvende statistiek Beschrijvende en toetsende statistiek Beschrijvend Samenvatting van gegevens in de steekproef van onderzochte personen (gemiddelde, de standaarddeviatie, tabel, grafiek) Toetsend

Nadere informatie

Basishandleiding SPSS

Basishandleiding SPSS Basishandleiding SPSS Elvira Folmer & Marieke ten Voorde SLO, Juli 2008 Deze handleiding is gebaseerd op SPSS 16.0 for Windows Inhoud 1 Het maken van een gegevensbestand in de Variable View... 4 2 Het

Nadere informatie

SPSS. Statistiek : SPSS

SPSS. Statistiek : SPSS SPSS - hoofdstuk 1 : 1.4. fase 4 : verrichten van metingen en / of verzamelen van gegevens Gegevens gevonden bij een onderzoek worden systematisch weergegeven in een datamatrix bij SPSS De datamatrix Gebruik

Nadere informatie

Deel 1: Voorbeeld van beschrijvende analyses in een onderzoeksrapport. Beschrijving van het rookgedrag in Vlaanderen anno 2013

Deel 1: Voorbeeld van beschrijvende analyses in een onderzoeksrapport. Beschrijving van het rookgedrag in Vlaanderen anno 2013 7.2.4 Voorbeeld van een kwantitatieve analyse (fictief voorbeeld) In onderstaand voorbeeld werken we met fictieve data. Doel van dit voorbeeld is dat je inzicht krijgt in hoe een onderzoeksrapport van

Nadere informatie

Tentamen Biostatistiek 2 voor BMT (2DM50), op woensdag 10 april 2013 14.00-17.00 uur

Tentamen Biostatistiek 2 voor BMT (2DM50), op woensdag 10 april 2013 14.00-17.00 uur Faculteit der Wiskunde en Informatica Tentamen Biostatistiek 2 voor BMT (2DM50), op woensdag 10 april 2013 14.00-17.00 uur Bij het tentamen mag alleen gebruik worden gemaakt van een zakrekenmachine. Het

Nadere informatie

SPSS Introductiecursus. Sanne Hoeks Mattie Lenzen

SPSS Introductiecursus. Sanne Hoeks Mattie Lenzen SPSS Introductiecursus Sanne Hoeks Mattie Lenzen Statistiek, waarom? Doel van het onderzoek om nieuwe feiten van de werkelijkheid vast te stellen door middel van systematisch onderzoek en empirische verzamelen

Nadere informatie

De data worden ingevoerd in twee variabelen, omdat we te maken hebben met herhaalde metingen:

De data worden ingevoerd in twee variabelen, omdat we te maken hebben met herhaalde metingen: INDUCTIEVE STATISTIEK VOOR DE GEDRAGSWETENSCHAPPEN OPLOSSINGEN BIJ HOOFDSTUK 6 1. De 15 leden van een kleine mountainbikeclub vragen zich af in welk mate de omgevingstemperatuur een invloed heeft op hun

Nadere informatie

Inleiding tot het opstellen van een elektronische enquête met LimeSurvey

Inleiding tot het opstellen van een elektronische enquête met LimeSurvey Inleiding tot het opstellen van een elektronische enquête met LimeSurvey Cursus Wetenschappelijk denken en Informatica voor leidinggevenden in het UZ Brussel (voorjaar 2011) 4-3-2011 Herhaling titel van

Nadere informatie

Bestaat er een betekenisvol verband tussen het geslacht en het voorkomen van dyslexie? Gebruik de Chi-kwadraattoets voor kruistabellen.

Bestaat er een betekenisvol verband tussen het geslacht en het voorkomen van dyslexie? Gebruik de Chi-kwadraattoets voor kruistabellen. Oplossingen hoofdstuk IX 1. Bestaat er een verband tussen het geslacht en het voorkomen van dyslexie? Uit een aselecte steekproef van 00 leerlingen (waarvan 50% jongens en 50% meisjes) uit het basisonderwijs

Nadere informatie

Overzicht van tabellen 13. Overzicht van figuren 15. Voorwoord 17. Inleiding 19

Overzicht van tabellen 13. Overzicht van figuren 15. Voorwoord 17. Inleiding 19 Inhoudsopgave Overzicht van tabellen 13 Overzicht van figuren 15 Voorwoord 17 Inleiding 19 Ontwikkelingen in het Hoger Beroepsonderwijs 19 Praktijkgericht Onderzoek 21 De focus van dit boek 23 De structuur

Nadere informatie

Strategie en resultaat

Strategie en resultaat Strategie en resultaat Hoe goed zijn Nederlandse organisaties in het omzetten van strategie in resultaat? Het antwoord op die vraag krijgen, dat was het doel van het onderzoek van Yvonne Nijkamp Msc, dat

Nadere informatie

Meten: algemene beginselen. Harry B.G. Ganzeboom ADEK UvS College 1 28 februari 2011

Meten: algemene beginselen. Harry B.G. Ganzeboom ADEK UvS College 1 28 februari 2011 Meten: algemene Harry B.G. Ganzeboom ADEK UvS College 1 28 februari 2011 OPZET College 1: Algemene College 2: Meting van attitudes (ISSP) College 3: Meting van achtergrondvariabelen via MTMM College 4:

Nadere informatie

Nominaal Ordinaal Interval (ratio) Nominaal - Kwalitatief - Laagste niveau - Categorieën niet ordenen - Geslacht

Nominaal Ordinaal Interval (ratio) Nominaal - Kwalitatief - Laagste niveau - Categorieën niet ordenen - Geslacht Nominaal - Kwalitatief - Laagste niveau - Categorieën niet ordenen - Geslacht Ordinaal - Kwalitatief - Middelste niveau - Categorieën wel ordenen - Opleidingsniveau Interval / ratio - Kwantitatief - Hoogste

Nadere informatie

Het samenstellen van een multipele indicator index. Harry B.G. Ganzeboom ADEK UvS College 2 28 februari 2011

Het samenstellen van een multipele indicator index. Harry B.G. Ganzeboom ADEK UvS College 2 28 februari 2011 Het samenstellen van een multipele indicator index Harry B.G. Ganzeboom ADEK UvS College 2 28 februari 2011 Indices voor attituden Attittuden (opvattingen) zijn complexe kenmerken Moeilijk te meten met

Nadere informatie

Voorwoord... iii Verantwoording... v

Voorwoord... iii Verantwoording... v Inhoudsopgave Voorwoord... iii Verantwoording... v INTRODUCTIE... 1 1. Wat is onderzoek... 2 1.1 Een definitie van onderzoek... 2 1.2 De onderzoeker als probleemoplosser of de onderzoeker als adviseur...

Nadere informatie

Methodologie voor onderzoek in de verpleegkunde. Foeke van der Zee

Methodologie voor onderzoek in de verpleegkunde. Foeke van der Zee Methodologie voor onderzoek in de verpleegkunde Foeke van der Zee Inhoudsopgave 1. Onderzoek, wat is dat eigenlijk... 1 1.1 Hoe is onderzoek te omschrijven... 1 1.2 Is de onderzoeker een probleemoplosser

Nadere informatie

Korte uitleg van twee veelvoorkomende statistische toetsen Veel wetenschappelijke hypothesen kunnen statistisch worden getoetst. Aan de hand van een

Korte uitleg van twee veelvoorkomende statistische toetsen Veel wetenschappelijke hypothesen kunnen statistisch worden getoetst. Aan de hand van een Korte uitleg van twee veelvoorkomende statistische toetsen Veel wetenschappelijke hypothesen kunnen statistisch worden getoetst. Aan de hand van een statistische toets beslis je of een hypothese waar is.

Nadere informatie

Voorwoord van Hester van Herk... iii Voorwoord van Foeke van der Zee... iv Verantwoording... vi

Voorwoord van Hester van Herk... iii Voorwoord van Foeke van der Zee... iv Verantwoording... vi Inhoudsopgave Voorwoord van Hester van Herk... iii Voorwoord van Foeke van der Zee... iv Verantwoording... vi INTRODUCTIE... 1 1. Wat is onderzoek... 2 1.1 Een definitie van onderzoek... 2 1.2 De onderzoeker

Nadere informatie

Het onderzoeksverslag

Het onderzoeksverslag Het onderzoeksverslag Rian Aarts & Kitty Leuverink Onderzoeksverslag (zie ook handboek blz. 306) Titel en Titelpagina Voorwoord Inhoudsopgave Samenvatting Inleiding (ook wel: Aanleiding) Probleemstelling

Nadere informatie

Open het databestand in SPSS en kies Analyze > Correlate > Bivariate. Vul vervolgens het dialoogvenster in als volgt:

Open het databestand in SPSS en kies Analyze > Correlate > Bivariate. Vul vervolgens het dialoogvenster in als volgt: INDUCTIEVE STATISTIEK VOOR DE GEDRAGSWETENSCHAPPEN OPLOSSINGEN BIJ HOOFDSTUK 9 1. Een klinisch psycholoog vraagt zich af of er een verband bestaat tussen depressie en sociale vermijding in de populatie

Nadere informatie

Opgave 1: (zowel 2DM40 als 2S390)

Opgave 1: (zowel 2DM40 als 2S390) TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica Tentamen Biostatistiek voor BMT (DM4 en S39) op donderdag, 4.-7. uur Bij het tentamen mag gebruik worden gemaakt van een zakrekenmachine

Nadere informatie

Hoofdstuk 5 Een populatie: parametrische toetsen

Hoofdstuk 5 Een populatie: parametrische toetsen Hoofdstuk 5 Een populatie: parametrische toetsen 5.1 Gemiddelde, variantie, standaardafwijking: De variantie is als het ware de gemiddelde gekwadrateerde afwijking van het gemiddelde. Hoe groter de variantie

Nadere informatie

Oplossingen hoofdstuk 9

Oplossingen hoofdstuk 9 Oplossingen hoofdstuk 9 1. Bestaat er een verband tussen het geslacht en het voorkomen van dyslexie? Uit een aselecte steekproef van 200 leerlingen (waarvan 50% jongens en 50% meisjes) uit het basisonderwijs

Nadere informatie

Kwantitatieve modellen. Harry B.G. Ganzeboom 18 april 2016 College 1: Meetkwaliteit

Kwantitatieve modellen. Harry B.G. Ganzeboom 18 april 2016 College 1: Meetkwaliteit Kwantitatieve modellen voor BCO PMC Harry B.G. Ganzeboom 18 april 2016 College 1: Meetkwaliteit Drie colleges Validiteits- en betrouwbaarheidsanalyse Causale analyse met confounding en mediatie Causale

Nadere informatie

Meervoudige variantieanalyse

Meervoudige variantieanalyse Meervoudige variantieanalyse Inleiding In dit hoofdstuk, dat aansluit op hoofdstuk II-12 (deel2) van het statistiekboek, wordt besproken hoe met SPSS gemiddelden van verschillende groepen met elkaar vergeleken

Nadere informatie

Examen G0N34 Statistiek

Examen G0N34 Statistiek Naam: Richting: Examen G0N34 Statistiek 8 september 2010 Enkele richtlijnen : Wie de vragen aanneemt en bekijkt, moet minstens 1 uur blijven zitten. Je mag gebruik maken van een rekenmachine, het formularium

Nadere informatie

SPSS 15.0 in praktische stappen voor AGW-bachelors Uitwerkingen Stap 7: Oefenen I

SPSS 15.0 in praktische stappen voor AGW-bachelors Uitwerkingen Stap 7: Oefenen I SPSS 15.0 in praktische stappen voor AGW-bachelors Uitwerkingen Stap 7: Oefenen I Hieronder volgen de SPSS uitvoer en de antwoorden van de opgaven van Stap 7: Oefenen I. Daarnaast wordt bij elke opgave

Nadere informatie

Experimenteel en Correlationeel Onderzoek

Experimenteel en Correlationeel Onderzoek Experimenteel en Correlationeel Onderzoek In veel onderzoek is het doel: Het vaststellen van oorzaak-gevolg (causale) relaties Criteria voor causaliteit 1. Samenhang (correlatie, covariantie) 2. Opeenvolging

Nadere informatie

28-10-2015. Je kunt deze presentatie na afloop van de les downloaden.

28-10-2015. Je kunt deze presentatie na afloop van de les downloaden. Docent: Marcel Gelsing Je kunt deze presentatie na afloop van de les downloaden. Ga naar: www.gelsing.info Kies voor de map Eindopdrachten Download: Integrale eindopdracht Fase 1.pdf Les 1: fase 1 en 2

Nadere informatie

Experimenteel en Correlationeel Onderzoek (ECO)

Experimenteel en Correlationeel Onderzoek (ECO) Experimenteel en Correlationeel Onderzoek (ECO) In veel onderzoek is het ultieme doel: Het vaststellen van oorzaak-gevolg (causale) relaties Rode draad ECO: Met behulp van onderzoek zo goed mogelijk uitspraken

Nadere informatie

Tentamen Biostatistiek 2 voor BMT (2DM50), op woensdag 22 april uur

Tentamen Biostatistiek 2 voor BMT (2DM50), op woensdag 22 april uur Faculteit der Wiskunde en Informatica Tentamen Biostatistiek 2 voor BMT (2DM50), op woensdag 22 april 2009 9.00-12.00 uur Bij het tentamen mag alleen gebruik worden gemaakt van een zakrekenmachine. Het

Nadere informatie

Gemiddelde, mediaan, kwartielen, interkwartielafstand, minimum, maximum, variantie, standaardafwijking, boxdiagrammen

Gemiddelde, mediaan, kwartielen, interkwartielafstand, minimum, maximum, variantie, standaardafwijking, boxdiagrammen Opdracht 3a ----------- Gemiddelde, mediaan, kwartielen, interkwartielafstand, minimum, maximum, variantie, standaardafwijking, boxdiagrammen Voor de meting van de leesvaardigheid van kinderen wordt als

Nadere informatie

SPSS Opstarten & gegevens inlezen Gegevens verkennen Beschrijvende statistiek

SPSS Opstarten & gegevens inlezen Gegevens verkennen Beschrijvende statistiek Opstarten & gegevens inlezen *Inlezen gegevens Via eerste scherm bij opening SPSS of via File; Open; Data. Opletten of namen van variabelen op de eerste rij staan ( Staat ) Opm.: Bij.TXT bestand altijd

Nadere informatie

Tentamen Biostatistiek 1 voor BMT (2DM40) woensdag 28 oktober 2009, 9.00-12.00 uur

Tentamen Biostatistiek 1 voor BMT (2DM40) woensdag 28 oktober 2009, 9.00-12.00 uur Faculteit der Wiskunde en Informatica Tentamen Biostatistiek voor BMT (DM4) woensdag 8 oktober 9, 9.-. uur Bij het tentamen mag gebruik worden gemaakt van een zakrekenmachine en van een onbeschreven Statistisch

Nadere informatie