Methodologie Deel 3 kwanti (GESLAAGD)

FMETHODOLOGIE DEEL 3:
KWANTITATIEVE LUIK
INTRODUCTIE KWANTITATIEF LUIK




Obv verzamelde data antwoorden formuleren op de onderzoeksvragen

CODEREN EN DATA-ENTRY IN SPSS

DE CONSTRUCTIE VAN VARIABELEN

 Vóór dataverzameling van concepten naar (enquête)variabelen: operationaliseren
 Na dataverzameling van antwoorden op een vraag naar variabelen
o soms: variabelen = antwoorden (codes) op enquêtevragen
o soms: variabelen via hercoderen van enquêtevragen
o soms: enquêtevragen samennemen tot schalen om abstracte concepten (vb. anomie,
onveiligheid…) te meten = schaalconstructie

Hercoderen: bv vragen naar geboortedatum, maar in onderzoek wil je eigenlijk liever met leeftijd werken

HET CODEREN AAN DE HAND VAN SCHALEN

 Van vragenlijst via codeboek naar databestand
o bijkomende illustraties:
 Veiligheidsmonitor: vragenlijst met module buurtproblemen, mijdgedrag, risico-
inschatting, politiefunctioneren……
 SCV survey: overzicht vragen en codeboek
 ESS: ‘main questionnaire’ en ‘data protocol’
 JOP-monitor: technisch verslag
 …
 illustratie: mijdgedrag in de VM (v57 t.e.m. v60)

V57 VRAAG 024.a.- Gebeurt het dat u BEPAALDE PLEKKEN IN UW GEMEENTE MIJDT OMDAT U HET NIET
VEILIG VINDT? (in 1997: "Hoe dikwijls gebeurt het dat u ...")

1 altijd

2 vaak

3 soms

1

, 4 zelden

5 nooit

6 niet van toepassing

7 weet niet

8 geen antwoord




• volgende stap: data-entry in SPSS




Basistabblad data view

Variable view: tabblad meer info voor elke variabele


2

,Rijen –> variabelen

Label = bredere omschrijving, uitgebreider  zien wat ermee bedoeld wordt

Values = codes, niet altijd enkel cijfers, soms ook ‘soms’, ‘vaak’,…

Missing = antwoordmogelijkheden die niet mee opgenomen worden omdat ze inhoudelijk niet echt relevant
zijn

Output interpreteren en adhv dat OV beantwoorden is opleiding voor nodig



• volgende stap: data-cleaning en analyse…

Opkuisen van data, data cleaning

Foutjes door bv te snel te willen zijn

Niet alle fouten per se eruit halen

Ipv 3 1 ingegeven kan je niet als fout eruit halen, valide antwoorden

Onmogelijke antwoorden kan je er wel uit halen



 Coderen: bijkomende punten en samenvattende regels
o overzichtelijke vragenlijst (genummerd)
o duidelijk en consequent codeboek (‘veldcoderen’ uitsluiten), gedetailleerde vragenlijst, niet het
geval dan best meer info toevoegen  codeboek
o afspraken voor ‘weet niet’ (7, 77,…), ‘geen antwoord’ (8, 88,…), ‘niet van toepassing’ (9, 99,…): zie
bv. codeboek SCV survey
o afspraken voor filtervragen
o afspraken voor onduidelijke antwoorden
o afspraken verwerking meerdere antwoordmogelijkheden
o …

Veldcoderen uitsluiten: als onderzoeker op het moment dat er zich een probleem stelt een antwoord daarop
zoekt

Vragenlijsten aan het ingeven, je ziet probleem opduiken

Stuk van standaardisatie gaat verloren

 data-entry

o SPSS format opmaken

o input met twee (sneller en meer ogen om op fouten toe te zien)

o voordeel van websurvey (bv. Qualtrics) of CAS/TI

 data-cleaning

o check: frequentietabellen

o check filtervragen

 Het coderen: illustratie ISRD-3


3

, o Volgende les

INLEIDING MULTIVARIATE ANALYSE

INLEIDING MULTIVARIATE ANALYSE

 Waarom methodologie?

o methodologie en statistiek als ‘toolkit’ voor sociale wetenschapper

o onderzoek opzetten, uitvoeren en analyseren (en ‘evalueren’)

o methodologie deel 2: opzetten, uitvoeren

o methodologie deel 3: analyseren, concluderen

 Rol van statistiek?

o beschrijvende statistiek: in beeld brengen van steekproef…

o inferentiële statistiek

 modelleren van onzekerheid

 ‘hoe waarschijnlijk is een resultaat onder een bepaalde veronderstelling van de
werkelijkheid’

 statistiek als wetenschap van de probabiliteit

Antwoorden gebaseerd op kwanti analyses

 Rol van statistiek? Een voorbeeld…

o OV: Verschilt het onveiligheidsgevoel tussen mannen en vrouwen?

o conceptualisering, operationalisering, steekproeftrekking, dataverzameling…

o analyse: onveiligheidsgevoel vrouwen > onveiligheidsgevoel mannen (steekproef!)

o ‘hoe groot is de kans dat vrouwen zich onveiliger voelen dan mannen (steekproef), wanneer we
veronderstellen dat geslacht en onveiligheidsgevoelens niet samenhangen (nulhypothese)’

H0: onveiligheidsgevoel vrouwen = onveiligheidsgevoel mannen

Ha: onveiligheidsgevoel vrouwen ≠ onveiligheidsgevoel mannen

Toevallig of kan je het veralgemenen naar de populatie



 Analyse in het criminologische domein

o bedreigingen voor validiteit en betrouwbaarheid

o probleem van a-selecte, representatieve steekproeven

~ verborgen populaties, geen steekproefkader

~ nonrespons, bedreigende vragen, sociale wenselijkheid

~ ….

4