Hoorcollege 5: Kwantitatief onderzoek
0. TERUGBLIK VORIGE HCO
Steekproeven = toevallige trekkingen (toeval)
HIERDOOR resultaten verschillen extra marge bij veralgemening populatie
(punt, intervalschatting)
1. DATA-ANALYSE IN KWANTITATIEF ONDERZOEK
1.1 CODERING VAN ENQUETES
= cijfer geven aan elke antwmogelijkheid antw in tabellen samenbrengen +
structureren
Naam variabele!
Codering samen met vragen opstellen:
I. Haalbaarheid merken v/ omzetten in cijfers
II. Achteraf niet botsen op antw die niet gecodeerd krijgt
Manier waarop analyses uitvoeren goed in oog houden:
I. Aansluitend bij onderzoeksvraag
II. Zie verder meetniveau
User-missing values (code 9; = vraag bekeken + gezien MAAR geen
99; 999) antw
Twijfel uitsluiten
System-missing values (code 8; = vraag niet v/ toepassing vr respondent
88; 888)
Na afname categorieën maken v/ antw op open vragen:
Stap = groepeer antw uit aanvulling
1
Stap Afhankelijk onderzoeksvraag verdere codes OF nieuwe variabele
2
1.2 MAKEN VAN EEN CODEBOEK
Codeboek
= resultaat codering samengebracht in overzichtelijk
geheel
1
, Legende
Belangrijk vr transparantie, controle, herhaalbaarheid
1.3 DATAMATRIX
Stap Maak tabel obv codeboek (excel, SPSS,
1 …)
Stap Geef elke enquête volgnummer
2
Stap Per respondent antw uit enquête in tabel
3 1 rij = 1 respondent
Stap Controleer!
4 vb. kijk per variabele, aantal ingevoerde
waarden overeenkomt met
respondenten/enquêtes
Data-cleaning!
1.4 FREQUENTIETABEL
Datamatrix frequentietabel (niet geordend
geordend):
Per variabele welke waarden komen voor?
Hvl x?
Kleine aantallen respondenten alleen absolute
frequenties gebruiken!
Vb. 5 1 respondent verschil 20%
Geen vaste richtlijn MAAR vaak 40-50 respondenten
Meetniveau! wat doen met data = afhankelijk meetniveau
1.5 MEETNIVEAUS VAN VARIABELEN
Om statistische methoden te kunnen toepassen!:
Variabele heeft bepaald meetniveau bewerkingen op lager niveau,
kunnen ook op hoger niveau gebruiken
4 meetniveaus:
Nomina = gegevens in categorieën steken
2
0. TERUGBLIK VORIGE HCO
Steekproeven = toevallige trekkingen (toeval)
HIERDOOR resultaten verschillen extra marge bij veralgemening populatie
(punt, intervalschatting)
1. DATA-ANALYSE IN KWANTITATIEF ONDERZOEK
1.1 CODERING VAN ENQUETES
= cijfer geven aan elke antwmogelijkheid antw in tabellen samenbrengen +
structureren
Naam variabele!
Codering samen met vragen opstellen:
I. Haalbaarheid merken v/ omzetten in cijfers
II. Achteraf niet botsen op antw die niet gecodeerd krijgt
Manier waarop analyses uitvoeren goed in oog houden:
I. Aansluitend bij onderzoeksvraag
II. Zie verder meetniveau
User-missing values (code 9; = vraag bekeken + gezien MAAR geen
99; 999) antw
Twijfel uitsluiten
System-missing values (code 8; = vraag niet v/ toepassing vr respondent
88; 888)
Na afname categorieën maken v/ antw op open vragen:
Stap = groepeer antw uit aanvulling
1
Stap Afhankelijk onderzoeksvraag verdere codes OF nieuwe variabele
2
1.2 MAKEN VAN EEN CODEBOEK
Codeboek
= resultaat codering samengebracht in overzichtelijk
geheel
1
, Legende
Belangrijk vr transparantie, controle, herhaalbaarheid
1.3 DATAMATRIX
Stap Maak tabel obv codeboek (excel, SPSS,
1 …)
Stap Geef elke enquête volgnummer
2
Stap Per respondent antw uit enquête in tabel
3 1 rij = 1 respondent
Stap Controleer!
4 vb. kijk per variabele, aantal ingevoerde
waarden overeenkomt met
respondenten/enquêtes
Data-cleaning!
1.4 FREQUENTIETABEL
Datamatrix frequentietabel (niet geordend
geordend):
Per variabele welke waarden komen voor?
Hvl x?
Kleine aantallen respondenten alleen absolute
frequenties gebruiken!
Vb. 5 1 respondent verschil 20%
Geen vaste richtlijn MAAR vaak 40-50 respondenten
Meetniveau! wat doen met data = afhankelijk meetniveau
1.5 MEETNIVEAUS VAN VARIABELEN
Om statistische methoden te kunnen toepassen!:
Variabele heeft bepaald meetniveau bewerkingen op lager niveau,
kunnen ook op hoger niveau gebruiken
4 meetniveaus:
Nomina = gegevens in categorieën steken
2
