Inleiding in de statistiek voor de gedragswetenschappen Met ondersteuning van PASW Guido Valkeneers.

Presentatie over: "Inleiding in de statistiek voor de gedragswetenschappen Met ondersteuning van PASW Guido Valkeneers."— Transcript van de presentatie:

1 Inleiding in de statistiek voor de gedragswetenschappen Met ondersteuning van PASW
Guido Valkeneers

2 Hoofdstuk I De statistiek in het onderzoek & intro PASW

3 Doelstellingen De student kent de diverse fasen van het onderzoek en begrijpt de rol van de statistiek in dat kader De student verstaat de besproken begrippen zoals variabele, afhankelijke en onafhankelijke variabele, operationalisering, populatie versus steekproef, beschrijvende versus inductieve statistiek, … De student kent de diverse vormen van steekproeftrekking en tevens de mogelijkheden en beperkingen hiervan De student kent het onderscheid tussen het experiment en het veldonderzoek De student kan een datafile aanmaken in PASW

4 Twee typen van statistiek?
Beschrijvende statistiek (jaar I) verzamelen van gegevens bij een steekproef samenvatten van deze gegevens welk zijn de kengetallen? middels een grafische voorstelling? analyseren van de resultaten bestaat er een samenhang? Kortom een overzicht van de resultaten Inductieve statistiek (jaar II) Wat betekenen deze resultaten in relatie tot de populatie? schattingsprobleem: hoe kunnen we µ schatten op grond van het steekproefgemiddelde? Beiden bieden methodologische ondersteuning van onderzoek

5 Onderzoek Gaat over onderzoek dat op basis van waarnemingen probeert ware en algemene uitspraken te doen over de werkelijkheid. (Brinkman, 1998) Een uitspraak is een bewering waarin een of meerdere objecten een eigenschap wordt toegeschreven.

6 Onderzoek Voorbeelden van uitspraken: - Jan is ziek - Assepoester is lang ongelukkig geweest - Kabouters zijn kleiner dan mensen - Bomen hebben een stam - Mannen zijn gemiddeld intelligenter dan vrouwen

7 Onderzoek Wetenschappelijk verantwoord onderzoek? - objectiviteit - controleerbaarheid - herhaalbaarheid - systematiek

8 Onderzoek Deterministische uitspraken versus probabilistische uitspraken - Wet van de zwaartekracht versus - Frustratie bevordert agressie

9 Twee typen van onderzoek
Het experiment Doelbewust worden één of enkele variabelen gemanipuleerd en we onderzoeken de effecten hiervan op de afhankelijke variabele. bv. welk is de relatie tussen de attitude en het gedrag? Het experiment van de verloren brief (Nuttin en Beckers) Het veldonderzoek/ surveyonderzoek/ enquêteonderzoek Hier worden geen variabelen gemanipuleerd bv. hebben babyboomers en busters een andere levensstijl en koopgedrag?

10 Wat is een variabele? Is een eigenschap/kenmerk van een onderzoekseenheid (persoon/huishouden…) bv. geslacht Kan diverse waarden (uitkomsten) aannemen. Mensen verschillen op het vlak van deze eigenschappen bv. man/vrouw Tegengestelde van een constante

11 Wat is een variabele? Onafhankelijke variabele verschillen in deze variabelen worden gezien als oorzaak (?) van verschillen in de afhankelijke variabele Afhankelijke variabele = variabele ter studie verschillen in deze variabelen worden gezien als gevolg (?) van verschillen in de onafhankelijke variabele Er zijn diverse niveaus van meting (zie verder)

12 Fasen in het onderzoek De vraagstelling De operationalisering
Steekproefopzet Verzamelen van de gegevens Beschrijven van de resultaten Formulering van conclusies/rapportage

13 De vraagstelling De vraagstelling vloeit voort uit de theorie ofwel uit een concreet probleem Vraag naar secundaire gegevens: wat hebben andere onderzoekers reeds vastgesteld? Vraag naar primaire gegevens via experiment of veldonderzoek

14 Voorbeeld van een experiment
Relatie tussen milieubesef (als attitude) en het milieuvriendelijk consumentengedrag (effectief toepassen van)? Bv. besef van de opwarming van de aarde en het gebruik van een terreinwagen. Nuttin stelt zich de vraag wat het verband is tussen de attitude en het gedrag door het experiment van de verloren brief.

15 Voorbeeld van een veldonderzoek
Vraagstelling Bestaat er een verschil in levensstijl en koopgedrag bij de busters versus de babyboomers? Onderzoekshypothese Busters en babyboomers vertonen een verschillende levensstijl en koopgedrag Het verzamelen van de gegevens behoort tot de beschrijvende statistiek. De analyse van de resultaten tot de inductieve statistiek. Wat betekenen deze resultaten voor de populatie? Hierbij werken we met twee tegengestelde veronderstellingen.

16 Fase 1. De vraagstelling Onderzoekshypothese wordt gesteld in termen van meetbare kenmerken, d.i. variabelen. Afhankelijke variabele: de verschillen in deze variabele dienen we te verklaren (bv. vatbaarheid voor dyslexie) Onafhankelijke variabele: deze verschillen kunnen een verklaring bieden. (bv. geslacht) Hebben verschillen in de onafhankelijke variabelen effect op de verschillen in de afhankelijke variabele?

17 Fase 1. De vraagstelling Gebruik een vraagvorm bv. Niet: het eetgedrag van jongeren Specificatie van de begrippen bv. Niet: wat is het medicijngebruik in de psychiatrie? Beter: wat is het % van de in 2009 opgenomen psychiatrische patiënten in Vlaanderen die gedurende de eerste maand van de observatieperiode ten minste dagelijks een antidepressivum voorgeschreven kregen?

18 Fase 1. De vraagstelling Geen oordelende vragen bv. Niet: zijn er voldoende psychiaters in Vlaanderen? Bv. Niet: hoeveel % van de jongeren eet gezond? Een rijtje in plaats van een volzin Hoofdvraag en deelvragen Bv. Hebben kinderen van handarbeiders lagere schoolcijfers in het basisonderwijs dan deze van hoofdarbeiders? Krijgen deze kinderen als ze dezelfde cijfers behalen een ander advies?

19 Fase 1. De vraagstelling Drie typen van vragen:
- voorkomen van iets. Bv. hoeveel % van de Vlamingen is depressief? - verschillen tussen groepen. Bv. zijn vrouwen meer depressief dan mannen? - samenhang. Bv. bestaat er een samenhang tussen de leefsituatie en al dan niet depressief zijn?

20 Fase 2. Operationalisering
Operationaliseren van een begrip tot meetbare variabele = hoe kunnen we dit begrip concreet meten? Voorbeelden van operationalisering gemakkelijk moeilijker geslacht Intelligentie leeftijd aanleg voor wiskunde diploma arbeidstevredenheid

21 Fase 3. Steekproefopzet Populatie (N): alle individuen waar we een uitspraak over willen doen en die bijgevolg in aanmerking komen voor het onderzoek. Alle individuen testen? Steekproef (n): selectie van individuen uit de populatie. Hoe selecteren?

22 Fase 3. Steekproefopzet Kunnen we alle personen ondervragen? Wellicht niet haalbaar, tenzij zeer kleine populaties, ofwel uit noodzaak. Wie rijdt in Vlaanderen met een Ferrari? Dit is wellicht een kleine groep van mensen die we kunnen opsporen. Uit noodzaak, bv. Bij medewerkerstevredenheidsonderzoek We spreken van een census. In andere gevallen gebruiken we een steekproef. We selecteren een aantal proefpersonen en trachten op grond van de gegevens iets te zeggen over de populatie.

23 Fase 3. Steekproefopzet Waarom een steekproef? Is sneller af te handelen Is goedkoper Hoe moeten we een steekproef trekken? Twee typen van steekproeftrekking - aselect (at random) - niet aselecte steekproef

24 Fase 3. Steekproefopzet Aselecte steekproef (at random): elk individu van de populatie heeft evenveel kans om in de steekproef terecht te komen. Vereisten? Niet aselecte steekproef: elk individu heeft niet evenveel kans om in de steekproef terecht te komen. Gevolgen?

25 Fase 3. Steekproefopzet Aselecte opzet vereist een lijst van de deelnemers in de populatie = steekproefkader (hoe?); elke persoon krijgt een nummer. Gevolgen: op grond van gegevens van dergelijke steekproef kan ik iets vertellen over de populatie. Schatting van de parameters van de populatie, op grond van resultaten van de steekproef.

26 Fase 3. Steekproefopzet Aselecte steekproef Voordelen - generalisering naar de populatie is mogelijk - veel statistische technieken zijn mogelijk - hoeveel proefpersonen? Nadelen - levert geografisch verspreide individuen op met bijkomende kosten en tijdsinvestering - Kan wel of niet leiden tot representatieve steekproef. Zeker bij kleine steekproeven kan representativiteit een probleem geven

27 Fase 3. Steekproefopzet At random sampling: Volledig aselecte steekproef: computer kiest aantal nummers van personen. Systematische aselecte steekproef: kies een (willekeurig) eerste persoon, en de volgende ppn. heeft telkens een nummer dat x aantal hoger ligt. Gestratificeerde steekproef: de populatie wordt verdeeld in deelpopulaties (= strata) en uit elke deelpopulatie trekken we aselect een steekproef. (voorbeeld van strata: ASO, TSO, BSO) Proportionele of disproportioneel getrokken steekproef Clustersteekproef: de populatie wordt ingedeeld in subgroepen die zo heterogeen mogelijk zijn. Vervolgens worden een aantal subgroepen geselecteerd en elk individu van de geselecteerde groepen wordt bevraagd. Bv. de behoefte aan schoolmateriaal van middelbare scholieren. We hebben een lijst van secundaire scholen en kiezen een aantal hiervan en zullen vervolgens alle leerlingen van de gekozen scholen bevragen.

28 Fase 3. Steekproefopzet Niet aselecte steekproef geschikt voor verkennend onderzoek geschikt om meetinstrumenten te testen goedkoop en snel veel gebruikt in de psychologie Maar: resultaten kunnen niet veralgemeend worden naar de populatie.

29 Fase 3. Steekproeftrekking
Niet aselecte steekproeftrekking Convenience sampling: kies de individuen die ‘voor het grijpen liggen’ Judgement sampling: kies deze individuen die als bevoorrechte getuigen kunnen fungeren, bv. groep van zware gebruikers Snowball sampling: de eerste respondent levert volgende proefpersoon op, enz… Te gebruiken bij ‘moeilijk vindbare’ doelgroepen Quota sampling: verdeel de populatie in een aantal subgroepen (= strata) en kies uit elke subgroep willekeurig een aantal proefpersonen. M.a.w. uit elke subgroep trekken we een convenience sampling. Belangrijk voor representativiteit Random Walk: de onderzoeker selecteert proefpersonen volgens een vooraf vastgesteld wandeltraject. Toeval bij de keuze van proefpersonen speelt een rol. Deze procedure benadert het beste de aselecte opzet en wordt gebruikt wanneer een steekproefkader niet voor handen is.

30 Fase 4. Verzamelen van de gegevens
Diverse methoden voor verrichten van metingen: - vragenlijst - test - …. Deze gegevens worden systematisch weergegeven in een datamatrix in PASW

31 Fase 4. Verzamelen van gegevens
De datamatrix Gebruik van Excel: zeer beperkte mogelijkheden voor inductieve statistiek Gebruik van PASW: zeer handig. Meest gebruikte sofware voor statistische analyse.

32 Fase 4. Verzamelen van gegevens
SPSS: Statistical Package for the Social Science PASW: Predictive Analytics SoftWare Twee windows: - Data Editor - Viewer Twee tabs: - Variable View - Data View

33 PASW. Data View

34 PASW. Variable View

35 Zeer belangrijk PASW. Variable view
Name: naam van de variabele; dit gegeven komt in de data file boven de variabele staan, beperkt aantal karakters, geen spaties,… Type: kies standaard voor ‘numeriek’ en u kunt voor deze variabele getallen invoeren. U kunt voor ‘string’ kiezen, om bv. de namen van de proefpersonen in te geven, of om bemerkingen te noteren, bv. persoon geeuwde vaak, vermoeidheid? Width: hoeveel posities heeft u nodig voor deze variabele? Standaard is 8. Decimals: indien u geen gebruik maakt van decimale getallen kiest u voor nul Label: de naam van de variabele die u nu ingeeft zal gebruikt worden als titel boven een tabel, grafiek…; minder beperkingen dan bij name Values: hier geeft u aan welke getallen voor welke groepen staan. (niet te gebruiken bij scale metingen), bv. 1 is man en 2 staat voor vrouw Missing value: op welke wijze geeft u aan dat een persoon dit niet ingevuld heeft? U gebruikt hiervoor een getal dat onmogelijk als waarde gescoord kan worden. Measure: welk is het niveau van meting: nominal, ordinal, scale. Begin ALTIJD met het aanmaken van de variable view

36 PASW. Variable Type

37 PASW. Value Labels

38 PASW. Missing Values

39 PASW. Meetniveaus

40 PASW. Variable View

41 PASW. Data View Gegevens van persoon nr. 3 Gegevens over leeftijd

42 PASW. Data View

43 Zeer belangrijk PASW. Data View
Resultaten van één proefpersoon vinden we in één en slechts één rij. Alle gegevens van één persoon staan in één rij. In één rij vinden we de gegevens van slechts één proefpersoon. Resultaten van één variabele vinden we in één en slechts één kolom. Alle gegevens van één variabele vinden we in één kolom en de gegevens in één kolom hebben betrekking op slechts één variabele.

44 PASW. Analyze Via Analyze kunnen we een opdracht geven aan PASW

45 PASW. Frequencies

46 PASW. Viewer

47 Opslaan van gegevens in PASW
Gegevens kunnen bewaard worden via File, Save as… Datafile krijgt automatisch extensie .sav Bv. busters.sav Output gegevens krijgen een extensie .spv Bv. busters.spv Gegevens kunnen opgevraagd worden via File, Open, Data…

48 Fase 5. Beschrijven van de gegevens
Datamatrix is onoverzichtelijk. Hoe kunnen we de gegevens overzichtelijk voorstellen? Middels een frequentieverdeling Middels een grafische voorstelling van de resultaten Middels bepaling van centrale tendens en variabiliteit.

49 Fase 6. Formuleren van conclusies
Toetsende/inductieve statistiek. Wat zeggen de gegevens uit de steekproef over de populatie? Jaar II: inductieve statistiek Hoe werkt dit?

50 Fase 6. Formuleren van conclusies
Deductief versus inductief redenering Deductief redeneren: vanuit een logische redenering, kunnen we conclusies opbouwen. Alle mensen zijn sterfelijk Jan is een mens Dus jan is sterfelijk Staat model voor de wiskunde

51 Fase 6. Formuleren van conclusies
Inductieve redenering: vanuit de empirische observaties trachten we een wet te formuleren. Hume ziet een probleem. We kunnen niet alle mensen onderzoeken om te besluiten dat mensen sterfelijk zijn.

52 Fase 6. Formuleren van conclusies
Statistische / inductieve redenering Twee tegengestelde beweringen worden t.o.v. mekaar afgewogen: mensen zijn onsterfelijk (nulhypothese) mensen zijn sterfelijk (alternatieve hypothese) Indien ik uit de empirie gegevens vind die de eerste stelling onderuit halen, is de tweede stelling van toepassing. … Inductieve statistiek (Jaar II)

53 Twee uitgewerkte voorbeelden
Experiment van de verloren brief (Nuttin en Beckers) Busters versus babyboomers (Apers, et al.)

54 Voorbeeld van een experiment
Nuttin stelt zich de vraag wat het verband is tussen de pro-sociale attitude en het betreffende gedrag door het experiment van de verloren brief.

55 Voorbeeld van een experiment
Wat is een attitude? “is een door ervaring verworven interne dispositie die belangrijke en duurzame richtinggevende determinant is van de evaluatieve aspecten van open gedrag tegenover een object dat zich leent tot gunstige of ongunstige waardering” - cognitief aspect - affectief aspect - intenties Hoe kan dit gemeten worden? Wat is de relatie met concreet gedrag?

56 Experiment van Nuttin en Beckers
Vraag aan de proefpersonen wat zou u doen als u een brief zou vinden met daarop een adres? - via interview - via enquête bijkomende vraag… Zou het iets uitmaken als… de postzegel los zit? Het adres in Wallonië ligt? enz….. Experiment…. Brieven worden effectief ‘verloren’ gelegd, volgens een factorieel design. Wat zullen de proefpersonen doen? Zelfde reacties als in de interviews?

57 Experiment van Nuttin en Beckers
Factorieel design 2X2X2X3 opzet Onafhankelijke variabelen: regio waar de brief te vinden werd gelegd (Vlaanderen/Wallonië) adres van de bestemmeling (Vlaanderen/Wallonië) vindplaats van de brief (cel/auto) zegels (1 vast, 1 los, 4 los)

58 Experiment van Nuttin en Beckers
De proefpersonen (bij de gejukte interviews) beweren in 90% van de gevallen de brief te zullen posten. En of het iets uitmaakt of de postzegel vastgekleefd is of niet, maakt niks uit. En verder… maakt niks uit, aldus de proefpersonen. Vraagstelling zullen de gemanipuleerde factoren een impact hebben op het al dan niet posten van de brief? Hypothesen: de overgrote meerderheid van de proefpersonen zal de brief posten. De gemanipuleerde factoren zullen geen impact hebben op dit gedrag.

59 Experiment van Nuttin en Beckers
Wat blijkt uit de resultaten? O.m. 77% van de brieven met vastgekleefde postzegel werd gepost; terwijl met de losse postzegel(s) werd slechts 34% (35%) van de brieven gepost. Onderzoek van de significantie via de chi-kwadraat (zie hoofdstuk VIII)? Besluit van Nuttin en Beckers dat externe omstandigheden dit prosociaal gedrag bepalen. Attitudes spelen dus een beperkte rol in de verklaring van dit gedrag. Nuttin, J. (1999). Sociale beïnvloeding. Toetsbaar leren denken over gedrag. Universitaire Pers: Leuven Idem voor de relatie tussen milieubesef en milieuvriendelijk gedrag.

60 Voorbeeld van veldonderzoek
Onderzoek ‘Busters versus baby boomers. Eenheid en verscheidenheid’. Zijn er verschillen inzake levensstijl en koopgedrag tussen beide generaties? Omschrijving levensstijl: hoe kijken consumenten naar het leven? Waarden, interesses, opvattingen… Koopgedrag verwijst naar de wijze waarop consumenten hun aankoopgedrag verrichten. Omschrijving busters (30plussers) en baby boomers (40 en 50plussers)… de operationalisering dus. Hypothesen op grond van eerder onderzoek.

61 Voorbeeld van veldonderzoek
Hypothesen m.b.t. levenstijl Senioren hechten meer dan jongeren belang aan hun gezondheid (Joosten, 2000) Ouderen begeven zich minder dan jongeren op het internet (Jacobs, 2003) Busters zijn meer materialistisch ingesteld dan de babyboomers (De Pelsmacker et al., 2006) Lachance (2003) stelde vast dat jongeren in sterke mate modebewust zijn, ouderen dus wellicht minder

62 Voorbeeld van veldonderzoek
Hypothesen m.b.t. koopgedrag Henry (2002) heeft aangetoond dat jongeren bij het consumptiegedrag eerder belang hechten aan sociaal-expressieve aspecten van het product Ouderen zijn meer geneigd om prijs en kwaliteit als verwisselbare begrippen te zien (Janssens en De Pelsmacker, 2002) Valkeneers (2006) toonde aan dat twintigers dertigers en veertigers meer dan andere leeftijdsgroepen producten en diensten impulsief aankopen Henry (2002) toonde eveneens aan dat ouderen meer dan busters belang hechten aan functionele aspect in hun consumptiegedrag Romberts en Manolis (2000) toonden aan dat babyboomers minder compulsief koopgedrag vertoonden dan de busters. Inzake attitude t.o.v. merken verwachten we dat de busters meer merkgevoelig zullen zijn dan de bayboomers (Lachance, 2003)

63 Voorbeeld van veldonderzoek
Methode Steekproeftrekking: aangezien er geen steekproefkader voorradig is, gebruiken we een gemakkelijkheidssteekproef. Studenten BaTP zoeken elk drie proefpersonen in hun omgeving (n=402)

64 Voorbeeld van veldonderzoek
Methode: beschrijving van de steekproef (I)

65 Voorbeeld van veldonderzoek
Methode: beschrijving van de steekproef (II)

66 Voorbeeld van veldonderzoek
Methode Vragenlijst van het likertschaal type: geef aan in hoeverre u akkoord kunt gaan met volgende uitspraken 1. helemaal niet akkoord 2. niet akkoord eerder niet akkoord 4. neutraal 5. eerder akkoord 6. akkoord 7. helemaal akkoord 22 items over levensstijl en 51 items over koopgedrag (overgenomen van andere auteurs) 5 onafhankelijke variabelen: leeftijd, geslacht, voornaamste verantwoordelijke voor de dagelijkse aankopen, woonplaats, hoogste diploma

67 Voorbeeld van veldonderzoek
Resultaten Samenstelling van de schalen - hercodering (omdraaien) van enkele items, zodanig dat alle items van één schaal in dezelfde richting wijzen Via PASW: transform, recode, into a different variable en draai de scores om. - onderzoek de interne homogeniteit van de schalen. In PASW via analyse, scale, reliabilty analysis… Kies voor de Cronbach Alfa, en geef de items in van deze categorie Welke items vormen samen de meest optimale schaal?

68 Voorbeeld van veldonderzoek
Itemanalyse voor de schaal ‘modebesef’

69 Voorbeeld van veldonderzoek
Resultaten van betrouwbaarheidsonderzoek Naam items Cronbach Alfa Gezondheidsbesef Internetgebruik Materialisme Modebesef Prestigegevoeligheid Prijs als aanduiding Impulsief koopgedrag Functioneel koopgedrag Compulsief koopgedrag Merkkledij

70 Voorbeeld van veldonderzoek
Hercodeer de variable ‘leeftijd’ in ‘busters versus baby boomers’. In PASW: transform, recode, into a different variable, en wijzig de leeftijd in groep 1 (busters) en groep 2 (baby boomers) (Tip PASW: gebruik bij recode nooit ‘into the same variable’)

71 Voorbeeld van veldonderzoek
Resultaten tel de itemsscores (met optimale Cronbach Alfa) van dezelfde schaal samen tot een totaal score In PASW via Transform, Compute, …..maak gebruik van ‘Mean’ (in plaats van Sum). Maak vervolgens een gemiddelde van deze totaal score afzonderlijk voor busters en babyboomers

72 Voorbeeld van veldonderzoek
Resultaten Gemiddelden per subgroep Schaal busters Babyboomers Gezondheidsbesef 5,10 5,53 Internetgebruik 5,27 4,62 Materialisme 4,22 3,92 Modebesef 4,54 4,15 Prestigegevoeligheid 3,16 2,60 Prijs als aanduiding 3,84 3,61 Impulsief koopgedrag 3, ,30 Functioneel koopgedrag ,74 4,26 Compulsief koopgedrag 3, ,03 Merkkledij 2,94 2,45

73 Voorbeeld van veldonderzoek
Verder onderzoek (inductieve) toont aan dat alle verschillen significant van niveau zijn. Alle hypothesen werden bevestigd in dit onderzoek. Met dank aan Katrien Apers, Jessica Vanderghinste, en Ellen Van de Ven, die een scriptie maakten met als titel ‘Busters versus babyboomers. Eenheid en verscheidenheid’ (2006)

74 Opgaven uit het handboek

75 Statistiek deel I Inleiding in de statistiek Met ondersteuning van PASW
Guido Valkeneers