Onderzoek 2 samenvatting toets 1
Kwantitatieve analyse begint nadat je data verzamelen hebt afgerond
- Marktonderzoek= het proces van het ontwerpen, verzamelen, analyseren en rapporteren
van informatie die kan worden gebruikt om een specifiek marketingprobleem op te lossen.
- Het doel van marktonderzoek = om de consument in contact te brengen met de marketeer,
door informatie te verschaffen die kan worden gebruikt om beslissingen te nemen
Wat kan je met marktonderzoek?
1. Kansen en problemen op de marktopsporen
2. Potentiële marketingacties opstarten, verfijnen en evalueren
3. Marketingresultaten nauwgezet volgen
4. Marketing als proces verbeteren
Variabelen
- Variabele: kenmerk (eigenschap) van alle eenheden die bij je onderzoek betrokken zijn
- Onafhankelijke variabele: oorzaakvariabele (predictor) die een verandering van een andere
variabele kan veroorzaken
- Afhankelijke variabele: gevolgvariabele (effectvariabele) die verandert onder invloed van
de onafhankelijke variabele
- Opleidingsniveau (onafhankelijk)> inkomen (afhankelijk)= causaal verband
Voorbeeld: De waarde van de afhankelijke variabele wordt beïnvloed door de waarde van de
onafhankelijke variabele. Je weet bijvoorbeeld dat: hoe harder je trapt, hoe sneller je met de fiets
vooruit gaat. Je snelheid is dan de afhankelijke variabele. En die hangt af van de kracht die jij
uitoefent op de trappers. Kracht is dan de onafhankelijke variabele
- Conceptueel model: vereenvoudigde weergave van de werkelijkheid waarin de belangrijkste
begrippen uit het onderzoek en de verwachte relaties tussen deze begrippen worden
weergegeven
- Bijvoorbeeld: onderzoek naar de invloed van opleidingsniveau op het inkomen
OPLEIDINGSNIVEAU (onafhankelijke variabele)> INKOMEN (afhankelijke variabele)
Een aantal softwareprogramma’s= SPSS,R, EXCEL EN Google Forms
Stapsgewijze voorbereiding van de analyse
Stap 1: nieuwe gegevens invoeren> datamatrix (werkblad met vele gegevens
- Cases= de eenheden waarvan je de gegevens zijn verzameld& samengebracht in een dataset
Stap 2: eigenschappen toekennen> codeboek (lijst waarin je laat zien hoe je de gemeten kenmerken
omzet naar variabelen die je bij je analyses gebruikt)
Stap 3-5: controleren en hypothesen opstellen. Je controleert je gegevens
- Categorie: waarde die een variabele kan aannemen
, Meetniveaus van variabelen
Er zijn 4 verschillende meetniveaus:
- Nominaal (kwalitatief): benoemen> niet beter of slechter (geen waarderingsverschil) •
Bijvoorbeeld geslacht , politieke keuze, woonplaats. (discrete getallen)
Bijzonder: dichotome variabele: 2 antwoorden (man of vrouw) dummyvariabele: speciale
dichotome variabele die slecht twee waarden aanneemt, ‘0’ en ‘1’
Ordinaal (kwalitatief): ordenen>van laag naar hoog/van hoog naar laag,
rangorde(waarderingsverschil) • Bijvoorbeeld opleidingsniveau
- Interval (kwantitatief): gelijke intervallen, geen absoluut (natuurlijk)nulpunt • Bijvoorbeeld
IQ , temperatuur (likertschaal kun je totaalscore)
- Ratio (kwantitatief): natuurlijk nulpunt, gelijke intervallen, gelijke, betekenisvolle
verhoudingen Bijvoorbeeld: Leeftijd in jaren,
Verschil 1: Natuurlijk (absoluut) nulpunt
- Interval: Geen natuurlijk (absoluut) nulpunt: 1) of het kan nooit 0 zijn, 0 is geen optie (zoals
bij IQ, dat begint ver boven 0) 2) of het nulpunt is niet het uitgangspunt en het kan negatief
zijn (zoals bij temperatuur)
- Ratio: Deze schaal heeft alle eigenschappen van de intervalschaal, maar hier is het nulpunt
wel natuurlijk (absoluut). Dus het nulpunt ligt vast en 0 is je startpunt (het kan niet
negatiefzijn) Bijvoorbeeld: leeftijd, aantal gewerkte uren
Verschil 2: gelijke, betekenisvolle verhoudingen
- Interval: Bijv. met temperatuur: het verschil tussen 5 en 10 graden Celsius is even groot als
het verschil tussen 15 en 20 graden Celsius. Er zijn dus gelijke intervallen, maar geen zinvolle
verhoudingen. Het is namelijk niet mogelijk om te zeggen dat het bij 20 graden Celsius twee
keer zo warm is als bij 10 graden Celsius.
- Ratio: Deze schaal heeft alle eigenschappen van de intervalschaal, maar hier zijn wel gelijke,
betekenisvolle verhoudingen Bijv. met leeftijd: iemand van 30 jaar is drie keer zo oud als
iemand van 10 jaar.
Voorbeeld
- Aantal gewerkte uren : ratio
- Opleidingsniveau : ordinaal
- Politieke voorkeur :nominaal
- Burgerlijke staat : nominaal
- Inkomen in euro’s : ratio
- Temperatuur : interval
Hypothesen
- Hypothesen= zijn toetsbare verwachtingen (veronderstellingen) over de uitkomsten in je
populatie (van je onderzoek)
Hypothesen worden meestal opgedeeld in twee delen:
- Nulhypothese (H0): basisveronderstelling, wordt gebruikt wanneer er onvoldoende bewijs is
voor het alternatief
Meestal aannames zoals: er is geen verband, geen verschil, geen effect
Kwantitatieve analyse begint nadat je data verzamelen hebt afgerond
- Marktonderzoek= het proces van het ontwerpen, verzamelen, analyseren en rapporteren
van informatie die kan worden gebruikt om een specifiek marketingprobleem op te lossen.
- Het doel van marktonderzoek = om de consument in contact te brengen met de marketeer,
door informatie te verschaffen die kan worden gebruikt om beslissingen te nemen
Wat kan je met marktonderzoek?
1. Kansen en problemen op de marktopsporen
2. Potentiële marketingacties opstarten, verfijnen en evalueren
3. Marketingresultaten nauwgezet volgen
4. Marketing als proces verbeteren
Variabelen
- Variabele: kenmerk (eigenschap) van alle eenheden die bij je onderzoek betrokken zijn
- Onafhankelijke variabele: oorzaakvariabele (predictor) die een verandering van een andere
variabele kan veroorzaken
- Afhankelijke variabele: gevolgvariabele (effectvariabele) die verandert onder invloed van
de onafhankelijke variabele
- Opleidingsniveau (onafhankelijk)> inkomen (afhankelijk)= causaal verband
Voorbeeld: De waarde van de afhankelijke variabele wordt beïnvloed door de waarde van de
onafhankelijke variabele. Je weet bijvoorbeeld dat: hoe harder je trapt, hoe sneller je met de fiets
vooruit gaat. Je snelheid is dan de afhankelijke variabele. En die hangt af van de kracht die jij
uitoefent op de trappers. Kracht is dan de onafhankelijke variabele
- Conceptueel model: vereenvoudigde weergave van de werkelijkheid waarin de belangrijkste
begrippen uit het onderzoek en de verwachte relaties tussen deze begrippen worden
weergegeven
- Bijvoorbeeld: onderzoek naar de invloed van opleidingsniveau op het inkomen
OPLEIDINGSNIVEAU (onafhankelijke variabele)> INKOMEN (afhankelijke variabele)
Een aantal softwareprogramma’s= SPSS,R, EXCEL EN Google Forms
Stapsgewijze voorbereiding van de analyse
Stap 1: nieuwe gegevens invoeren> datamatrix (werkblad met vele gegevens
- Cases= de eenheden waarvan je de gegevens zijn verzameld& samengebracht in een dataset
Stap 2: eigenschappen toekennen> codeboek (lijst waarin je laat zien hoe je de gemeten kenmerken
omzet naar variabelen die je bij je analyses gebruikt)
Stap 3-5: controleren en hypothesen opstellen. Je controleert je gegevens
- Categorie: waarde die een variabele kan aannemen
, Meetniveaus van variabelen
Er zijn 4 verschillende meetniveaus:
- Nominaal (kwalitatief): benoemen> niet beter of slechter (geen waarderingsverschil) •
Bijvoorbeeld geslacht , politieke keuze, woonplaats. (discrete getallen)
Bijzonder: dichotome variabele: 2 antwoorden (man of vrouw) dummyvariabele: speciale
dichotome variabele die slecht twee waarden aanneemt, ‘0’ en ‘1’
Ordinaal (kwalitatief): ordenen>van laag naar hoog/van hoog naar laag,
rangorde(waarderingsverschil) • Bijvoorbeeld opleidingsniveau
- Interval (kwantitatief): gelijke intervallen, geen absoluut (natuurlijk)nulpunt • Bijvoorbeeld
IQ , temperatuur (likertschaal kun je totaalscore)
- Ratio (kwantitatief): natuurlijk nulpunt, gelijke intervallen, gelijke, betekenisvolle
verhoudingen Bijvoorbeeld: Leeftijd in jaren,
Verschil 1: Natuurlijk (absoluut) nulpunt
- Interval: Geen natuurlijk (absoluut) nulpunt: 1) of het kan nooit 0 zijn, 0 is geen optie (zoals
bij IQ, dat begint ver boven 0) 2) of het nulpunt is niet het uitgangspunt en het kan negatief
zijn (zoals bij temperatuur)
- Ratio: Deze schaal heeft alle eigenschappen van de intervalschaal, maar hier is het nulpunt
wel natuurlijk (absoluut). Dus het nulpunt ligt vast en 0 is je startpunt (het kan niet
negatiefzijn) Bijvoorbeeld: leeftijd, aantal gewerkte uren
Verschil 2: gelijke, betekenisvolle verhoudingen
- Interval: Bijv. met temperatuur: het verschil tussen 5 en 10 graden Celsius is even groot als
het verschil tussen 15 en 20 graden Celsius. Er zijn dus gelijke intervallen, maar geen zinvolle
verhoudingen. Het is namelijk niet mogelijk om te zeggen dat het bij 20 graden Celsius twee
keer zo warm is als bij 10 graden Celsius.
- Ratio: Deze schaal heeft alle eigenschappen van de intervalschaal, maar hier zijn wel gelijke,
betekenisvolle verhoudingen Bijv. met leeftijd: iemand van 30 jaar is drie keer zo oud als
iemand van 10 jaar.
Voorbeeld
- Aantal gewerkte uren : ratio
- Opleidingsniveau : ordinaal
- Politieke voorkeur :nominaal
- Burgerlijke staat : nominaal
- Inkomen in euro’s : ratio
- Temperatuur : interval
Hypothesen
- Hypothesen= zijn toetsbare verwachtingen (veronderstellingen) over de uitkomsten in je
populatie (van je onderzoek)
Hypothesen worden meestal opgedeeld in twee delen:
- Nulhypothese (H0): basisveronderstelling, wordt gebruikt wanneer er onvoldoende bewijs is
voor het alternatief
Meestal aannames zoals: er is geen verband, geen verschil, geen effect
