Uitwerkingen r-studio code

Deel A:
Q1:

De resultaten laten zien dat gender niet significant verschilt tussen hoge
explainability en lage explainability. (X(1)=0.12388; p=0.7249>0.005)

De resultaten laten zien dat de gemiddelde IT-skills niet significant is voor de
explainability. (F(1;294)=3.348; p=0.0683>0.05)

Concluderend kan gezegd worden dat zowel gender als IT-skills niet significant zijn met de AI
explainability

Q2:

H1 is bevestigd, want de regressieve coëfficiënt is positief (3.86486). Dit betekent dat het
vertrouwen van stakeholders in algoritmische besluitvormingsresultaten vergroot wordt
door hoge AI explainability. Ook is het significant, want de P-waarde (2 e-16) < 0.05.

Q3:

H2 is bevestigd, want de regressieve coëfficiënt is positief (1.5369). Dit betekent dat het
vertrouwen van stakeholders in algoritmische besluitvormingsresultaten vergroot wordt
door hoge AI Assurance. Ook is het significant, want de P-waarde (9.33 e-10) < 0.05.

Q4:

H3 is bevestigd, want de regressieve coëfficiënt is positief (1.59132). Dit komt overeen met
het positieve verband binnen de hypothese, het effect van AI explainability op ST maakt AI
Assurance hoger. Ook is het significant, want de P-waarde (2 e-16) < 0.05.

Daarnaast kwam uit het model dat wanneer AI Assurance laag is, het effect van explainability
3.07 is. Ook is het significant, want de P-waarde (0.001) < 0.05.

Ook kwam uit het model dat wanneer AI Assurance hoog is, het effect van explainability 4.66
is. Het is significant, want de P-waarde (0.001) < 0.05.

Hieruit blijkt dus dat een hoge AI Assurance een sterkere invloed (4.66 > 3.07) heeft op
explainability.

Q5:

H4 is niet bevestigd. De hypothese is niet significant, want de P-waarde (0.471) > 0.05.