Data-analyse 2
Les 1 Inleiding
Inleiding en praktische zaken
o Wat is data-analyse precies
o Belang onderzoek
o Verschillende statistische methoden toe te passen en onderzoeksvragen te beantwoorden
o 12 hoorcolleges (opnames na les op toledo)
o 6 PC labsessies mbv statistische software R
o Teksten op toledo → topics niet behandeld in de les maar wel in tekst NIET kennen
o Het formularium en R functies zijn beschikbaar
PC labsessies (iets andere werking dan data-analyse 1)
o Het materiaal verschijnt ten minste 1 week voor de les
o Loop de demo door
o Maak tussenoefeningen
o Tijdens de les is er tiid voor een Q&A (eerste 30min), Nadien samen oefeningen maken over
interpretatie en theorie, handmatig berekenen en examenvoorbeelden
Overzicht
o Met nadruk op analyseren, interpreteren en rapporteren
o Data analyse 2 = verdieping data analyse 1
Regressie: X gerelateerd aan Y?
o Regressie is een lineaire samenhang
o Enkelvoudige regressie: afhankelijke variabele X (gender) → onafhankelijke var Y (Homofobie)
o Meervoudige regressie: X1(gender) EN X2(Contact) EN X3(Seksisme) → Y (Homofobie)
o Het is beter een model met meer predictoren te hebben
o Wordt het effect van gender ook beïnvloed door niveau van seksisme
1
,Mediatie: Hoe?
o Pad van gender naar homofobie kan ook via mediator lopen
o Mediatie: effect van gender naar homofobie dus via andere variabele verklaren
o Mediation onderzoekt het mechanisme waardoor een onafhankelijke variabele (X) invloed
heeft op een afhankelijke variabele (Y) via een tussenliggende mediator (M).
Moderatie: Wanneer?
o Wanneer is het effect significant of niet significant? Sterk of minder sterk?
o Moderator beïnvloedt de samenhang maar niet perse de variabele
o Bij moderatie onderzoek je of de relatie tussen twee variabelen (bv. X en Y) afhankelijk is van
een derde variabele (de moderator, W)
o Moderation bekijkt de voorwaarden waaronder een effect plaatsvindt, door te analyseren hoe
een derde variabele (W) de sterkte of richting van het effect van X op Y beïnvloedt.
Mediatie + Moderatie (Conditional process model)
o Complexer model moderatie en mediatie samen → Afhankelijke variabele economic stress
o Studie onderzocht hoe economische stress bij ondernemers leidt tot terugtrekkingsintenties
via depressieve gevoelens (mediation), en hoe sociale netwerken deze relatie kunnen
verminderen (moderation). Dit illustreert hoe conditional process analysis gebruikt kan
worden om complexe interacties te begrijpen.
o Dit model stelt dat economische stress leidt tot meer depressieve gevoelens, wat op zijn beurt
de intentie om zich terug te trekken verhoogt. Tegelijkertijd wordt de relatie tussen
depressieve gevoelens en withdrawal intentions gemodereerd door sociale banden
o Conditional Process Analysis combineert mediation en moderation om de grenzen en
mechanismen van effecten te identificeren
2
,Panel data
o Panel data = analyseren of er een causaal effect is tussen de variabelen
Factor analyse
o Homofobie als latente (niet observeerbare) variabele meten aan de hand van observeerbare
variabelen
o Factoranalyse om te achterhalen hoe homofoob iemand is op een schaal van 1 -10 door
homofobie als latente variabele te verklaren dmv waarneembare variabelen
o Variabele aan R geven en R zal ons vertellen
Confirmatorische factor analyse
o Hypothese testen
o Maken samen latente factor
CFA en SEM
o Confirmation Factor Analysis (bevestigende factoranalyse)
o Combinatie factoranalyse en regressie
o Twee latente variabelen met hun geobserveerde variabelen
3
, Herhaling basisconcepten
Beschrijvende statistiek: Meetniveau
o Analyse techniek is afhankelijk van het meetniveau
o Nominaal
• Bv. landen (1=België, 2=Nederland, 3=Duitsland)
• Bv. Geslacht (1= Man, 2= Vrouw)
• Bv. Politieke participatie (0= Nee, 1= Ja)
o Ordinaal
• Kan je ordenen
• Bv. TV-kijkgedrag, krant lezen, politieke interesse
o Nominaal en ordinaal zijn beide kwalitatief/categorisch
o Metrisch/kwantitatief
• Bv. Racisme, politiek vertrouwen, veralgemeend vertrouwen
Univariate statistieken
Bivariate statistieken: samenhang
o Correlatie (bv. via scatterplot)
4
Les 1 Inleiding
Inleiding en praktische zaken
o Wat is data-analyse precies
o Belang onderzoek
o Verschillende statistische methoden toe te passen en onderzoeksvragen te beantwoorden
o 12 hoorcolleges (opnames na les op toledo)
o 6 PC labsessies mbv statistische software R
o Teksten op toledo → topics niet behandeld in de les maar wel in tekst NIET kennen
o Het formularium en R functies zijn beschikbaar
PC labsessies (iets andere werking dan data-analyse 1)
o Het materiaal verschijnt ten minste 1 week voor de les
o Loop de demo door
o Maak tussenoefeningen
o Tijdens de les is er tiid voor een Q&A (eerste 30min), Nadien samen oefeningen maken over
interpretatie en theorie, handmatig berekenen en examenvoorbeelden
Overzicht
o Met nadruk op analyseren, interpreteren en rapporteren
o Data analyse 2 = verdieping data analyse 1
Regressie: X gerelateerd aan Y?
o Regressie is een lineaire samenhang
o Enkelvoudige regressie: afhankelijke variabele X (gender) → onafhankelijke var Y (Homofobie)
o Meervoudige regressie: X1(gender) EN X2(Contact) EN X3(Seksisme) → Y (Homofobie)
o Het is beter een model met meer predictoren te hebben
o Wordt het effect van gender ook beïnvloed door niveau van seksisme
1
,Mediatie: Hoe?
o Pad van gender naar homofobie kan ook via mediator lopen
o Mediatie: effect van gender naar homofobie dus via andere variabele verklaren
o Mediation onderzoekt het mechanisme waardoor een onafhankelijke variabele (X) invloed
heeft op een afhankelijke variabele (Y) via een tussenliggende mediator (M).
Moderatie: Wanneer?
o Wanneer is het effect significant of niet significant? Sterk of minder sterk?
o Moderator beïnvloedt de samenhang maar niet perse de variabele
o Bij moderatie onderzoek je of de relatie tussen twee variabelen (bv. X en Y) afhankelijk is van
een derde variabele (de moderator, W)
o Moderation bekijkt de voorwaarden waaronder een effect plaatsvindt, door te analyseren hoe
een derde variabele (W) de sterkte of richting van het effect van X op Y beïnvloedt.
Mediatie + Moderatie (Conditional process model)
o Complexer model moderatie en mediatie samen → Afhankelijke variabele economic stress
o Studie onderzocht hoe economische stress bij ondernemers leidt tot terugtrekkingsintenties
via depressieve gevoelens (mediation), en hoe sociale netwerken deze relatie kunnen
verminderen (moderation). Dit illustreert hoe conditional process analysis gebruikt kan
worden om complexe interacties te begrijpen.
o Dit model stelt dat economische stress leidt tot meer depressieve gevoelens, wat op zijn beurt
de intentie om zich terug te trekken verhoogt. Tegelijkertijd wordt de relatie tussen
depressieve gevoelens en withdrawal intentions gemodereerd door sociale banden
o Conditional Process Analysis combineert mediation en moderation om de grenzen en
mechanismen van effecten te identificeren
2
,Panel data
o Panel data = analyseren of er een causaal effect is tussen de variabelen
Factor analyse
o Homofobie als latente (niet observeerbare) variabele meten aan de hand van observeerbare
variabelen
o Factoranalyse om te achterhalen hoe homofoob iemand is op een schaal van 1 -10 door
homofobie als latente variabele te verklaren dmv waarneembare variabelen
o Variabele aan R geven en R zal ons vertellen
Confirmatorische factor analyse
o Hypothese testen
o Maken samen latente factor
CFA en SEM
o Confirmation Factor Analysis (bevestigende factoranalyse)
o Combinatie factoranalyse en regressie
o Twee latente variabelen met hun geobserveerde variabelen
3
, Herhaling basisconcepten
Beschrijvende statistiek: Meetniveau
o Analyse techniek is afhankelijk van het meetniveau
o Nominaal
• Bv. landen (1=België, 2=Nederland, 3=Duitsland)
• Bv. Geslacht (1= Man, 2= Vrouw)
• Bv. Politieke participatie (0= Nee, 1= Ja)
o Ordinaal
• Kan je ordenen
• Bv. TV-kijkgedrag, krant lezen, politieke interesse
o Nominaal en ordinaal zijn beide kwalitatief/categorisch
o Metrisch/kwantitatief
• Bv. Racisme, politiek vertrouwen, veralgemeend vertrouwen
Univariate statistieken
Bivariate statistieken: samenhang
o Correlatie (bv. via scatterplot)
4
