Hoofdstuk 13 – Kwantitatieve gegevens verwerken: voorbereiding
VARIABELE
• Kenmerk van een object
• Geeft een weerslag van gedrag, een mening of waardering over zaken en onderwerpen in
een onderzoek
• Bestaat uit een verzameling
CATEGORIE = Alle waarden die een variabele kan aannemen
Twee groepen variabelen:
1. ONAFHANKELIJKE VARIABELEN (oorzaakvariabele of predictor)
o Variabele zelf ligt vast maar veroorzaakt verandering
2. AFHANKELIJKE VARIABELEN (effectvariabele of gevolgvariabele)
o Veranderen onder invloed van de onafhankelijke variabelen
Software bij kwantitatieve analyse: SPSS, Excel, Google Forms, R, SAS
Stapsgewijze voorbereiding van analyses:
1. Nieuwe gegevens invoeren
o DATAMATRIX → Rechthoekig blad, zoals een werkblad in Excel, met rijen en
kolommen waarin alle verzamelde waarden per eenheid worden genoteerd tijdens
of na afloop van de dataverzameling.
o CASES → De eenheid waarvan de gegevens zijn verzameld en samengebracht in
datasets.
2. Eigenschappen toekennen
3. Codeboek controleren
4. Hypotheses opstellen
5. Zet alles klaar voor de analyse
Meetniveaus van variabelen:
1. Nominaal → Losse categorieën waarbij geen andere waarde voorkomt. Er zijn alleen hele
getallen waarmee je niet kunt rekenen (kwalitatief en discreet).
o DICHOTOOM → Bestaat uit twee categorieën en neemt daarom maar twee waarden
aan (bijv. mannen of vrouwen).
o DUMMYVARIABELEN → Een variabele die slechts twee waarden kan aannemen,
namelijk ‘0’ als de situatie niet van toepassing is of ‘1’ als de situatie wel van
toepassing is.
2. Ordinaal → Variabelen hebben geen waarde, maar wel een rangorde (bijv. opleidingsniveau).
3. Interval → Variabelen waarmee je kunt rekenen (Kwantitatief) met een gelijke afstand tussen
elke twee categorieën (bijv. temperatuur).
o Linkertschaal → Van oorspronkelijke ordinale variabelen intervalvariabele maken
door middel van schaalvragen.
4. Ratio → Variabelen met een natuurlijk nulpunt (bijv. salaris).
HYPOTHESE = Toetsbare veronderstelling over de uitkomsten van je analyses in je populatie
1. Nulhypothese → Basisveronderstelling (Bijv. geen verband, geen verschil of geen effect)
2. Alternatieve hypothese → Alternatieve veronderstelling (Bijv. wel een verband, verschil of
een effect)
3. Eenzijdige hypothese → Er is een richting in de verwachting
4. Tweezijdige hypothese → Er is geen richting in de verwachting
VARIABELE
• Kenmerk van een object
• Geeft een weerslag van gedrag, een mening of waardering over zaken en onderwerpen in
een onderzoek
• Bestaat uit een verzameling
CATEGORIE = Alle waarden die een variabele kan aannemen
Twee groepen variabelen:
1. ONAFHANKELIJKE VARIABELEN (oorzaakvariabele of predictor)
o Variabele zelf ligt vast maar veroorzaakt verandering
2. AFHANKELIJKE VARIABELEN (effectvariabele of gevolgvariabele)
o Veranderen onder invloed van de onafhankelijke variabelen
Software bij kwantitatieve analyse: SPSS, Excel, Google Forms, R, SAS
Stapsgewijze voorbereiding van analyses:
1. Nieuwe gegevens invoeren
o DATAMATRIX → Rechthoekig blad, zoals een werkblad in Excel, met rijen en
kolommen waarin alle verzamelde waarden per eenheid worden genoteerd tijdens
of na afloop van de dataverzameling.
o CASES → De eenheid waarvan de gegevens zijn verzameld en samengebracht in
datasets.
2. Eigenschappen toekennen
3. Codeboek controleren
4. Hypotheses opstellen
5. Zet alles klaar voor de analyse
Meetniveaus van variabelen:
1. Nominaal → Losse categorieën waarbij geen andere waarde voorkomt. Er zijn alleen hele
getallen waarmee je niet kunt rekenen (kwalitatief en discreet).
o DICHOTOOM → Bestaat uit twee categorieën en neemt daarom maar twee waarden
aan (bijv. mannen of vrouwen).
o DUMMYVARIABELEN → Een variabele die slechts twee waarden kan aannemen,
namelijk ‘0’ als de situatie niet van toepassing is of ‘1’ als de situatie wel van
toepassing is.
2. Ordinaal → Variabelen hebben geen waarde, maar wel een rangorde (bijv. opleidingsniveau).
3. Interval → Variabelen waarmee je kunt rekenen (Kwantitatief) met een gelijke afstand tussen
elke twee categorieën (bijv. temperatuur).
o Linkertschaal → Van oorspronkelijke ordinale variabelen intervalvariabele maken
door middel van schaalvragen.
4. Ratio → Variabelen met een natuurlijk nulpunt (bijv. salaris).
HYPOTHESE = Toetsbare veronderstelling over de uitkomsten van je analyses in je populatie
1. Nulhypothese → Basisveronderstelling (Bijv. geen verband, geen verschil of geen effect)
2. Alternatieve hypothese → Alternatieve veronderstelling (Bijv. wel een verband, verschil of
een effect)
3. Eenzijdige hypothese → Er is een richting in de verwachting
4. Tweezijdige hypothese → Er is geen richting in de verwachting
