Onderzoeksontwerp en Data-Analyse in Communicatie
Inhoudsopgave
Onderzoeksontwerp en Data-Analyse in Communicatie............................................................1
Hoorcollege 1.1: tussenproefspersoondesign .......................................................................2
Hoorcollege 1.2: binnenproefspersoon ANOVA ................................................................... 14
Hoorcollege 2: Regressie .................................................................................................... 30
Hoorcollege 3: Regressie deel 2 .......................................................................................... 45
Hoorcollege 4: Hiërarchische regressie/ moderatie/ mediatie ............................................. 58
Hoorcollege 5: dataverzameling ......................................................................................... 73
Digitaal tentamen via ANA
- Open vragen
- Open boek tentamen
- Met SPSS
◼ Alles wat je op papier hebt mag je meenemen
◼ Alles uitprinten en op papier meenemen
- Op het tentamen voer je met SPSS het tentamen uit.
◼ Versie 29
Eerste gelegenheid: 22 januari 8:30-11:30 uur, Comeniusgebouw
Hertentamen: 19 maart 8:30-11:30 uur, Comeniusgebouw
1
,Hoorcollege 1.1: tussenproefspersoondesign
Experiment met groepen: Onderzoeksvraag
De onderzoeksvraag is: Willen mensen een product liever kopen als op de verpakking staat dat
het heel gezond is of dat het heel lekker is, vergeleken met geen extra tekst op de verpakking?.
Om dit te onderzoeken, wordt een experiment met groepen opgezet:
• Groep 1 ziet het product zonder extra tekst op de verpakking.
• Groep 2 ziet het product met een claim over gezondheid.
• Groep 3 ziet het product met een claim over smaak.
De aanpak is om de ene groep de ene versie en de andere groep de andere versie te laten zien. Je
hebt hiervoor drie groepen nodig. Dit is een eenweg-ANOVA (One-way ANOVA) en een
tussenproefpersoon (between-subjects) ontwerp.
Variabelen en Meetniveaus
Wat zijn de variabelen in dit onderzoek?
• Onafhankelijke Variabele (OV): De variabele die je manipuleert en waarvan je het effect
wil meten. Dit is het Type verpakking of Type tekst op product (gezond, lekker, geen
tekst).
• Afhankelijke Variabele (AV): De variabele die je meet. Dit is de Aankoopintentie.
Deelnemers beantwoorden vragen op een schaal van 1-7 over hoe graag ze het product
zouden willen kopen.
Wat zijn daarvan de meetniveaus?
• OV Meetniveau: Categorisch (nominaal). Een categorische variabele verdeelt de data
in groepen. Nominaal is een indeling in groepen zonder rangorde (bv. geslacht).
• AV Meetniveau: Numeriek/continu. De score kan elke waarde zijn op de gebruikte
schaal. We gaan in dit geval uit van numeriek.
Meetniveaus
Categorisch: variabele verdeelt de data in groepen
• Nominaal (geslacht)
• Ordinaal. Een ordinaal meetniveau heeft rangvolgorde (bv. opleidingsniveau).
• Bij een ordinale schaal (zoals 5-punts smileys of stellingen waarbij mensen hun mate
van overeenstemming aangeven) is er geen garantie dat het verschil tussen 1 en 2
even groot is als het verschil tussen 4 en 5.
• Daarom is een gemiddelde van bijvoorbeeld 3.5 bij deze data niet betekenisvol.
• Schalen zoals 'Ik weet veel van statistiek' worden in communicatieonderzoek vaak
behandeld alsof ze numeriek zijn (interval meetniveau).
• Schalen gaan meer richting numeriek als je geen labels bij elk punt zet, of als je
een concept (bv. betrouwbaarheid) meet met meerdere items/schalen die
samengenomen worden.
Numeriek/continu: score kan elke waarde zijn op de gebruikte schaal
• Interval: Heeft geen absoluut nulpunt (bv. temperatuur in Celsius).
• Ratio: Nul betekent niks (bv. leeftijd, nul is ergenis). Het verschil tussen interval en ratio
is meestal niet van belang voor de statistische toetsen, zolang je maar weet dat het
numeriek is.
2
,Wanneer gebruik je een ANOVA?
Een ANOVA (Variantieanalyse) toetst of minstens één populatiegemiddelde verschilt van de
andere populatiegemiddelden.
ANOVA is van toepassing bij:
1. Eén of meer nominale onafhankelijke variabele(n) (factoren).
2. Eén afhankelijke interval- of ratio- (numerieke) variabele.
Wanneer je twee groepen hebt, kun je zowel een t-toets als een ANOVA uitvoeren. Als je meer
dan twee groepen hebt, dan moet je een ANOVA doen.
Oefenen: Kun je hiervoor een ANOVA gebruiken?
1. Invloed van de hoogte van iemands inkomen op werkgeluk: Ja, als je mensen in
groepen deelt (laag, midden, hoog inkomen). Echter, dit is niet de beste methode, omdat
je dan veel data mist. Een correlatieanalyse zou beter kunnen zijn.
2. Vergelijken van drie typen goede doelen op aanspreken met u of jij: Nee, want dit zijn
twee categorische variabelen (OV is nominaal, AV is nominaal). Hiervoor wordt de chi-
kwadraat toets gebruikt. Je hebt een numerieke AV nodig voor een ANOVA.
3. Willen weten of mensen uit vier Europese landen advertenties met een collectief en
een individualistisch waardenappel verschillend waarderen: Ja. Hier is sprake van
meer dan één categorische variabele (Land: 4 groepen; Waardenappel: 2 groepen). De
AV (waardering op schaal) is numeriek.
4. Willen weten of opleidingsniveau samenhangt met de tijd die iemand op social
media doorbrengt: Opleidingsniveau is een ordinale variabele. Je kan de verschillen
tussen groepen onderzoeken met een ANOVA, maar niet direct of hoe hoger het
opleidingsniveau, hoe meer tijd op sociale media. Dit kan beter met een
correlatieanalyse (zoals Spearman).
Hypothesen one-way ANOVA
Bij statistiek heb je altijd een nulhypothese (H0):
• H0: Alle populatiegemiddelden zijn gelijk
o Voorbeeld: De koopintentie is gelijk voor producten
met gezondheidsclaim, smaakclaim en geen claim.
o Geen treatment-effect
• Alternatieve Hypothese (H1): Minstens 1
populatiegemiddelde is verschillend van de rest.
o Wel treatment-effect
o Voorbeeld: het type claim (gezondheid, smaak of
geen claim) op het product heeft invloed op de
koopintentie
De ANOVA vertelt NIET welk gemiddelde verschilt van de anderen.
ANOVA Maakt Gebruik van Variantie
ANOVA maakt gebruik van variantie. Variantie is de mate van spreiding van de datapunten
rondom het gemiddelde.
• Sum of Squares (SS): De som van de gekwadrateerde
afwijking van de datapunten tot het gemiddelde. Dit is een
belangrijk concept voor ANOVA.
• Variantie: Som van de gekwadrateerde afwijking gedeeld door
N-1. Ookwel de SS
• A heeft een grotere variantie
3
, • Standaarddeviatie (SD): De wortel van de variantie.
o SD dezelfde orde van grootte heeft als de score zelf.
o SD wordt over het algemeen gerapporteerd als spreidingsmaat.
o
Variantieanalyse: Verdeling van Variatie
De totale variatie (SSt) in de dataset van alle mensen die producten hebben verzameld, wordt
verdeeld. Dit is de data van alle 3 de groepen
Een anova neemt de kwadartensommen een deel is toe te schrijven aan SSm en aan de andere
kant wat je ruis kan noemen de error de SSr. Samen opgeteld is de SSt
De totale variatie wordt opgedeeld in:
1. Kwadratensom Model (SSm): Variatie tussen groepen. Dit is de variatie die toe te
schrijven is aan de manipulatie (het model). De SSm kijkt naar de spreiding van de
groepsgemiddelden rond het totale gemiddelde.
2. Kwadratensom Residual (SSr) / Error: Variatie binnen groepen. Dit is de variatie als
gevolg van ruis/error (individuele verschillen). De SSr kijkt naar de spreiding van
datapunten rondom de groepsgemiddelden.
De totale kwadratensom is de som van het model en de error
4
Inhoudsopgave
Onderzoeksontwerp en Data-Analyse in Communicatie............................................................1
Hoorcollege 1.1: tussenproefspersoondesign .......................................................................2
Hoorcollege 1.2: binnenproefspersoon ANOVA ................................................................... 14
Hoorcollege 2: Regressie .................................................................................................... 30
Hoorcollege 3: Regressie deel 2 .......................................................................................... 45
Hoorcollege 4: Hiërarchische regressie/ moderatie/ mediatie ............................................. 58
Hoorcollege 5: dataverzameling ......................................................................................... 73
Digitaal tentamen via ANA
- Open vragen
- Open boek tentamen
- Met SPSS
◼ Alles wat je op papier hebt mag je meenemen
◼ Alles uitprinten en op papier meenemen
- Op het tentamen voer je met SPSS het tentamen uit.
◼ Versie 29
Eerste gelegenheid: 22 januari 8:30-11:30 uur, Comeniusgebouw
Hertentamen: 19 maart 8:30-11:30 uur, Comeniusgebouw
1
,Hoorcollege 1.1: tussenproefspersoondesign
Experiment met groepen: Onderzoeksvraag
De onderzoeksvraag is: Willen mensen een product liever kopen als op de verpakking staat dat
het heel gezond is of dat het heel lekker is, vergeleken met geen extra tekst op de verpakking?.
Om dit te onderzoeken, wordt een experiment met groepen opgezet:
• Groep 1 ziet het product zonder extra tekst op de verpakking.
• Groep 2 ziet het product met een claim over gezondheid.
• Groep 3 ziet het product met een claim over smaak.
De aanpak is om de ene groep de ene versie en de andere groep de andere versie te laten zien. Je
hebt hiervoor drie groepen nodig. Dit is een eenweg-ANOVA (One-way ANOVA) en een
tussenproefpersoon (between-subjects) ontwerp.
Variabelen en Meetniveaus
Wat zijn de variabelen in dit onderzoek?
• Onafhankelijke Variabele (OV): De variabele die je manipuleert en waarvan je het effect
wil meten. Dit is het Type verpakking of Type tekst op product (gezond, lekker, geen
tekst).
• Afhankelijke Variabele (AV): De variabele die je meet. Dit is de Aankoopintentie.
Deelnemers beantwoorden vragen op een schaal van 1-7 over hoe graag ze het product
zouden willen kopen.
Wat zijn daarvan de meetniveaus?
• OV Meetniveau: Categorisch (nominaal). Een categorische variabele verdeelt de data
in groepen. Nominaal is een indeling in groepen zonder rangorde (bv. geslacht).
• AV Meetniveau: Numeriek/continu. De score kan elke waarde zijn op de gebruikte
schaal. We gaan in dit geval uit van numeriek.
Meetniveaus
Categorisch: variabele verdeelt de data in groepen
• Nominaal (geslacht)
• Ordinaal. Een ordinaal meetniveau heeft rangvolgorde (bv. opleidingsniveau).
• Bij een ordinale schaal (zoals 5-punts smileys of stellingen waarbij mensen hun mate
van overeenstemming aangeven) is er geen garantie dat het verschil tussen 1 en 2
even groot is als het verschil tussen 4 en 5.
• Daarom is een gemiddelde van bijvoorbeeld 3.5 bij deze data niet betekenisvol.
• Schalen zoals 'Ik weet veel van statistiek' worden in communicatieonderzoek vaak
behandeld alsof ze numeriek zijn (interval meetniveau).
• Schalen gaan meer richting numeriek als je geen labels bij elk punt zet, of als je
een concept (bv. betrouwbaarheid) meet met meerdere items/schalen die
samengenomen worden.
Numeriek/continu: score kan elke waarde zijn op de gebruikte schaal
• Interval: Heeft geen absoluut nulpunt (bv. temperatuur in Celsius).
• Ratio: Nul betekent niks (bv. leeftijd, nul is ergenis). Het verschil tussen interval en ratio
is meestal niet van belang voor de statistische toetsen, zolang je maar weet dat het
numeriek is.
2
,Wanneer gebruik je een ANOVA?
Een ANOVA (Variantieanalyse) toetst of minstens één populatiegemiddelde verschilt van de
andere populatiegemiddelden.
ANOVA is van toepassing bij:
1. Eén of meer nominale onafhankelijke variabele(n) (factoren).
2. Eén afhankelijke interval- of ratio- (numerieke) variabele.
Wanneer je twee groepen hebt, kun je zowel een t-toets als een ANOVA uitvoeren. Als je meer
dan twee groepen hebt, dan moet je een ANOVA doen.
Oefenen: Kun je hiervoor een ANOVA gebruiken?
1. Invloed van de hoogte van iemands inkomen op werkgeluk: Ja, als je mensen in
groepen deelt (laag, midden, hoog inkomen). Echter, dit is niet de beste methode, omdat
je dan veel data mist. Een correlatieanalyse zou beter kunnen zijn.
2. Vergelijken van drie typen goede doelen op aanspreken met u of jij: Nee, want dit zijn
twee categorische variabelen (OV is nominaal, AV is nominaal). Hiervoor wordt de chi-
kwadraat toets gebruikt. Je hebt een numerieke AV nodig voor een ANOVA.
3. Willen weten of mensen uit vier Europese landen advertenties met een collectief en
een individualistisch waardenappel verschillend waarderen: Ja. Hier is sprake van
meer dan één categorische variabele (Land: 4 groepen; Waardenappel: 2 groepen). De
AV (waardering op schaal) is numeriek.
4. Willen weten of opleidingsniveau samenhangt met de tijd die iemand op social
media doorbrengt: Opleidingsniveau is een ordinale variabele. Je kan de verschillen
tussen groepen onderzoeken met een ANOVA, maar niet direct of hoe hoger het
opleidingsniveau, hoe meer tijd op sociale media. Dit kan beter met een
correlatieanalyse (zoals Spearman).
Hypothesen one-way ANOVA
Bij statistiek heb je altijd een nulhypothese (H0):
• H0: Alle populatiegemiddelden zijn gelijk
o Voorbeeld: De koopintentie is gelijk voor producten
met gezondheidsclaim, smaakclaim en geen claim.
o Geen treatment-effect
• Alternatieve Hypothese (H1): Minstens 1
populatiegemiddelde is verschillend van de rest.
o Wel treatment-effect
o Voorbeeld: het type claim (gezondheid, smaak of
geen claim) op het product heeft invloed op de
koopintentie
De ANOVA vertelt NIET welk gemiddelde verschilt van de anderen.
ANOVA Maakt Gebruik van Variantie
ANOVA maakt gebruik van variantie. Variantie is de mate van spreiding van de datapunten
rondom het gemiddelde.
• Sum of Squares (SS): De som van de gekwadrateerde
afwijking van de datapunten tot het gemiddelde. Dit is een
belangrijk concept voor ANOVA.
• Variantie: Som van de gekwadrateerde afwijking gedeeld door
N-1. Ookwel de SS
• A heeft een grotere variantie
3
, • Standaarddeviatie (SD): De wortel van de variantie.
o SD dezelfde orde van grootte heeft als de score zelf.
o SD wordt over het algemeen gerapporteerd als spreidingsmaat.
o
Variantieanalyse: Verdeling van Variatie
De totale variatie (SSt) in de dataset van alle mensen die producten hebben verzameld, wordt
verdeeld. Dit is de data van alle 3 de groepen
Een anova neemt de kwadartensommen een deel is toe te schrijven aan SSm en aan de andere
kant wat je ruis kan noemen de error de SSr. Samen opgeteld is de SSt
De totale variatie wordt opgedeeld in:
1. Kwadratensom Model (SSm): Variatie tussen groepen. Dit is de variatie die toe te
schrijven is aan de manipulatie (het model). De SSm kijkt naar de spreiding van de
groepsgemiddelden rond het totale gemiddelde.
2. Kwadratensom Residual (SSr) / Error: Variatie binnen groepen. Dit is de variatie als
gevolg van ruis/error (individuele verschillen). De SSr kijkt naar de spreiding van
datapunten rondom de groepsgemiddelden.
De totale kwadratensom is de som van het model en de error
4
