Samenvatting Kwantitatieve Marktanalyse – 3BaPO
Overzicht van Statistische Analysetechnieken
01 – Kruistabelanalyse
02 – ANOVA
03 – Regressie
04 – Discriminantanalyse
05 – Factoranalyse
06 – Clusteranalyse
07 – Multidimensionale schaalanalyse
08 – Conjunct analyse
09 – Design of experiments
1. Kruistabelanalyse
Toepassing: Onderzoek naar verbanden tussen twee nominale variabelen.
Kenmerken:
• Geeft frequenties en percentages weer.
• Inclusief Chi2-test voor significantie.
• Geen variantieberekening mogelijk voor nominale variabelen; niet-nominale
variabelen moeten geclassificeerd worden.
Voorbeeld:
• Context: Een winkelcentrum onderzoekt het verband tussen geslacht en voorkeur voor
een type winkel.
• Onderzoeksvraag: Bestaat er een relatie tussen geslacht en voorkeur voor kleding- of
elektronicawinkels?
• Meetvragen:
o Geslacht: "Wat is uw geslacht?" (Antwoorden: "Man", "Vrouw").
o Voorkeur: "Wat is uw favoriete type winkel?" (Antwoorden: "Kledingwinkel",
"Elektronicawinkel").
• Analyse: Data wordt via een enquête verzameld en geanalyseerd met een kruistabel
die de frequenties en percentages toont.
• Interpretatie: Significante verschillen in percentages suggereren een mogelijk verband.
2. ANOVA (Analysis of Variance)
2.1. One-way ANOVA
Toepassing: Vergelijking van gemiddelden tussen groepen met één nominale onafhankelijke
variabele en één continue afhankelijke variabele.
Voorbeeld:
• Context: Een restaurant onderzoekt de invloed van het hoofdgerecht op
klanttevredenheid.
• Onderzoeksvraag: Heeft het type hoofdgerecht invloed op klanttevredenheid?
• Meetvragen:
o Hoofdgerecht: "Welk hoofdgerecht heeft u besteld?" (Antwoorden: "Vlees",
"Vis", "Vegetarisch").
Justin Lefebvre – Universiteit Antwerpen – Marktanalyse
, o Tevredenheid: "Hoe tevreden bent u?" (Likert-schaal: 1-5).
• Analyse: Data wordt verzameld via een enquête en geanalyseerd met een one-way
ANOVA om gemiddelde tevredenheid te vergelijken.
• Interpretatie: Een significante F-waarde suggereert dat klanttevredenheid verschilt
tussen groepen.
2.2. Two-way ANOVA
Toepassing: Vergelijking van gemiddelden tussen groepen met twee nominale onafhankelijke
variabelen en één continue afhankelijke variabele.
Voorbeeld:
• Context: Een online winkel onderzoekt de invloed van leeftijd en geslacht op
aankoopwaarde.
• Onderzoeksvraag: Heeft de combinatie van leeftijd en geslacht invloed op
aankoopwaarde?
• Meetvragen:
o Leeftijd: "Wat is uw leeftijd?" (Ratio).
o Geslacht: "Wat is uw geslacht?" (Antwoorden: "Man", "Vrouw").
o Aankoopwaarde: "Wat is het totale bedrag?" (Ratio).
• Analyse: Data wordt geanalyseerd met een two-way ANOVA om gemiddelden en
interactie-effecten te vergelijken.
• Interpretatie: Significante F-waarden voor leeftijd, geslacht, of hun interactie
suggereren invloed op aankoopwaarde.
3. Regressieanalyse
3.1. Enkelvoudige lineaire regressie
Toepassing: Onderzoek naar verbanden tussen één continue onafhankelijke en één continue
afhankelijke variabele.
Voorbeeld:
• Context: Een vastgoedontwikkelaar onderzoekt de invloed van woonoppervlakte op
huurprijs.
• Onderzoeksvraag: Hoe beïnvloedt woonoppervlakte de huurprijs?
• Meetvragen:
o Woonoppervlakte: "Wat is de woonoppervlakte?" (Ratio).
o Huurprijs: "Wat is de maandelijkse huurprijs?" (Ratio).
• Analyse: De huurprijs wordt gemodelleerd als functie van woonoppervlakte.
• Interpretatie: Positieve regressiecoëfficiënt betekent dat een grotere woonoppervlakte
een hogere huurprijs voorspelt.
3.2. Meervoudige lineaire regressie
Toepassing: Onderzoek naar verbanden tussen meerdere continue onafhankelijke en één
continue afhankelijke variabele.
Voorbeeld:
• Context: Een autofabrikant wil een model ontwikkelen om de brandstofefficiëntie van
auto's te voorspellen.
• Onderzoeksvraag: Welke factoren beïnvloeden de brandstofefficiëntie van een auto?
• Meetvragen:
Justin Lefebvre – Universiteit Antwerpen – Marktanalyse
Overzicht van Statistische Analysetechnieken
01 – Kruistabelanalyse
02 – ANOVA
03 – Regressie
04 – Discriminantanalyse
05 – Factoranalyse
06 – Clusteranalyse
07 – Multidimensionale schaalanalyse
08 – Conjunct analyse
09 – Design of experiments
1. Kruistabelanalyse
Toepassing: Onderzoek naar verbanden tussen twee nominale variabelen.
Kenmerken:
• Geeft frequenties en percentages weer.
• Inclusief Chi2-test voor significantie.
• Geen variantieberekening mogelijk voor nominale variabelen; niet-nominale
variabelen moeten geclassificeerd worden.
Voorbeeld:
• Context: Een winkelcentrum onderzoekt het verband tussen geslacht en voorkeur voor
een type winkel.
• Onderzoeksvraag: Bestaat er een relatie tussen geslacht en voorkeur voor kleding- of
elektronicawinkels?
• Meetvragen:
o Geslacht: "Wat is uw geslacht?" (Antwoorden: "Man", "Vrouw").
o Voorkeur: "Wat is uw favoriete type winkel?" (Antwoorden: "Kledingwinkel",
"Elektronicawinkel").
• Analyse: Data wordt via een enquête verzameld en geanalyseerd met een kruistabel
die de frequenties en percentages toont.
• Interpretatie: Significante verschillen in percentages suggereren een mogelijk verband.
2. ANOVA (Analysis of Variance)
2.1. One-way ANOVA
Toepassing: Vergelijking van gemiddelden tussen groepen met één nominale onafhankelijke
variabele en één continue afhankelijke variabele.
Voorbeeld:
• Context: Een restaurant onderzoekt de invloed van het hoofdgerecht op
klanttevredenheid.
• Onderzoeksvraag: Heeft het type hoofdgerecht invloed op klanttevredenheid?
• Meetvragen:
o Hoofdgerecht: "Welk hoofdgerecht heeft u besteld?" (Antwoorden: "Vlees",
"Vis", "Vegetarisch").
Justin Lefebvre – Universiteit Antwerpen – Marktanalyse
, o Tevredenheid: "Hoe tevreden bent u?" (Likert-schaal: 1-5).
• Analyse: Data wordt verzameld via een enquête en geanalyseerd met een one-way
ANOVA om gemiddelde tevredenheid te vergelijken.
• Interpretatie: Een significante F-waarde suggereert dat klanttevredenheid verschilt
tussen groepen.
2.2. Two-way ANOVA
Toepassing: Vergelijking van gemiddelden tussen groepen met twee nominale onafhankelijke
variabelen en één continue afhankelijke variabele.
Voorbeeld:
• Context: Een online winkel onderzoekt de invloed van leeftijd en geslacht op
aankoopwaarde.
• Onderzoeksvraag: Heeft de combinatie van leeftijd en geslacht invloed op
aankoopwaarde?
• Meetvragen:
o Leeftijd: "Wat is uw leeftijd?" (Ratio).
o Geslacht: "Wat is uw geslacht?" (Antwoorden: "Man", "Vrouw").
o Aankoopwaarde: "Wat is het totale bedrag?" (Ratio).
• Analyse: Data wordt geanalyseerd met een two-way ANOVA om gemiddelden en
interactie-effecten te vergelijken.
• Interpretatie: Significante F-waarden voor leeftijd, geslacht, of hun interactie
suggereren invloed op aankoopwaarde.
3. Regressieanalyse
3.1. Enkelvoudige lineaire regressie
Toepassing: Onderzoek naar verbanden tussen één continue onafhankelijke en één continue
afhankelijke variabele.
Voorbeeld:
• Context: Een vastgoedontwikkelaar onderzoekt de invloed van woonoppervlakte op
huurprijs.
• Onderzoeksvraag: Hoe beïnvloedt woonoppervlakte de huurprijs?
• Meetvragen:
o Woonoppervlakte: "Wat is de woonoppervlakte?" (Ratio).
o Huurprijs: "Wat is de maandelijkse huurprijs?" (Ratio).
• Analyse: De huurprijs wordt gemodelleerd als functie van woonoppervlakte.
• Interpretatie: Positieve regressiecoëfficiënt betekent dat een grotere woonoppervlakte
een hogere huurprijs voorspelt.
3.2. Meervoudige lineaire regressie
Toepassing: Onderzoek naar verbanden tussen meerdere continue onafhankelijke en één
continue afhankelijke variabele.
Voorbeeld:
• Context: Een autofabrikant wil een model ontwikkelen om de brandstofefficiëntie van
auto's te voorspellen.
• Onderzoeksvraag: Welke factoren beïnvloeden de brandstofefficiëntie van een auto?
• Meetvragen:
Justin Lefebvre – Universiteit Antwerpen – Marktanalyse
