Startpagina / Samenvattingen / Dit is onderzoek! / waarden-gegevens-datamatrix

Hoe analyseer en rapporteer je gegevens? - Hoe analyseer je kwantitatieve gegevens? - Hoe is de voorbereiding?

Q: Welke gegevens worden ingevoerd in de datamatrix?

Dit is vooral voor ruwe gegevens. 1. kolommen: hierin staan de variabelen (studietijd, docent, website) 2. rijen : hierin staan de onderzoekseenheden (studenten) 3. ontbreekt een gegevens, gebruik dan een spatie (ontbrekend gegeven, missing data), ze worden niet meegenomen in de berekening van het gemiddelde 4. respondent of identificatienummer moet worden vermeld 5. noteer op alle dossiers waarvan je de gegevens in de datamatrix zet het nummer dat vooraan wordt vermeld 6. zijn er meerdere bronnen , maak dan voor elk een aparte kolom

30 belangrijke vragen over Hoe analyseer en rapporteer je gegevens? - Hoe analyseer je kwantitatieve gegevens? - Hoe is de voorbereiding?

Hoe worden de gegevens (vragenlijsten, observatieformulieren of dossiers) van kwantitatief onderzoek vrijwel altijd verwerkt en geanalyseerd?

Met de computer.

Om welke vragen gaat het bij de voorbereiding van het analyseren van de kwantitatieve gegevens?

1. Welk statistisch programma gebruik ik?
2. Welke gegevens voer ik in in de datamatrix?
3. Wat is/zijn mijn onderzoeksvragen?
4. Wat is het meetniveau van mijn variabelen?
5. Gaat het om een populatie dan wel om een steekproef?

Op welke drie factoren moet je letten bij de analyse van je onderzoeksvraag?

Frequenties
Verschillen
Verband/samenhang

Wanneer je een datamatrix opmaakt, welke indeling is het meest gebruikelijk?

Het is gebruikelijk om in de kolommen de variabelen te zetten en in de rijen de eenheden.

Noem 3 punten waarop je kan analyseren.

Frequenties
Verschillen
Verband of samenhang

Welke statistische programma's zijn er?

1. SPSS (gebruiksvriendelijk, biedt veel mogelijkheden voor statistische analyse).
2. Excel (je kunt statistische bewerkingen en analyses uitvoeren, goedkoper in gebruik)

Waarom maak je gebruik van een respondent- of identificatienummer?

Door dit nummer kun je een fout in de datamatrix ontdekt, in het oorspronkelijke genummerde formulier controleren.

2. gaat het om frequenties, verschillen of samenhangen

frequenties: kun je tellen en gemiddelde berekenen
verschillen: gemiddelden vergelijken
verband/samenhang: correlatie berekenen

Welke gegevens worden ingevoerd in de datamatrix?

Dit is vooral voor ruwe gegevens.
1. kolommen: hierin staan de variabelen (studietijd, docent, website)
2. rijen: hierin staan de onderzoekseenheden (studenten)
3. ontbreekt een gegevens, gebruik dan een spatie (ontbrekend gegeven, missing data), ze worden niet meegenomen in de berekening van het gemiddelde
4. respondent of identificatienummer moet worden vermeld
5. noteer op alle dossiers waarvan je de gegevens in de datamatrix zet het nummer dat vooraan wordt vermeld
6. zijn er meerdere bronnen, maak dan voor elk een aparte kolom

Voordat je begint aan de analyse zet je altijd nog even de onderzoeksvragen op een rij. Wat stel je daarna vast?

Je stelt daarna vast of het gaat om:

frequenties
verschillen
verbanden/samenhangen

Wat volgt op het invoeren van de gegevens in de datamatrix?

Het vaststellen van de onderzoeksvraag/-vragen.

3. wat is het meetniveau van mijn variabelen

nominaal meetniveau: de laagste schaal, er zijn maar twee categorieën of waarden. alleen sprake van verschil, niet van meer of minder
ordinale meetniveau: er is sprake van meer of minder, maar het verschil is niet in getal uit te drukken

Welke gegevens voer ik in in de datamatrix?

- Je gaat eerst de ruwe gegevens omzetten naar een datamatrix.
- In de kolommen komen de variabelen en in de rijen de eenheden.
- SPSS en Excel zien een spatie (als er gegevens ontbreken) als een ontbrekend gegeven (missing data) en nemen deze dan niet mee in de berekening.
- respondent of identificatienummer
- zet op alle vragen en observatielijsten, waarvan je de gegevens invult in de datamatrix, een nummer. Hiermee kun je naderhand een fout mee opsporen.
- Als alle data ingevuld is ga je eerst je onderzoeksvraag (en) vaststellen.

Wat wordt er bedoeld met 'extreme' waarden?

Uitzonderlijke verschillen in waarden. Bijvoorbeeld wanneer je een dataset hebt met salarissen waarin extreme salarissen van directieleden zitten.

Wat is een interval- en ratiomeetniveau?

Bij een interval- en ratiomeetniveau is het verschil tussen de categorieën in termen van meer of minder wel in een getal uit te drukken.

VB1: Intelligentie uitgedrukt in IQ.
VB2: Leeftijd.

Waar is de keuze van de statistische analysetechniek afhankelijk van?

de onderzoeksvraag
het meetniveau
gaat het om populatie of steekproef
de grootte van de steekproef

Wat is het meetniveau van een variabele?

Een classificatie van de variabele gegevens die bepalend is voor de uit te voeren bewerkingen.
Onderscheiden worden: nominaal, ordinaal, interval-en ratio meetniveau

Wat zijn non-parametrische toetingstechnieken?

Non-parametrische toetsingtechtnieken wordt meestal gewerkt met rangordes in plaats van absolute waarden.

Wat is beschrijvende statistiek?

Wordt gebruikt voor het beschrijven van databestanden.

Waar wordt beschrijvende statestiek voor gebruikt?

Dit wordt gebruikt voor het beschrijven van databestanden. Dit vertegenwoordigd niet per se een populatie en is dus geen steekproef.

Wanneer moet je gebruik maken van non-parametrische technieken?

Als je te maken hebt met extreme waarden en je steekproef is niet al te groot.
De extreme waarden leiden anders tot vertekening.

Wat kan de statistische significantie vergroten?

De steekproef grootte moet groot genoeg zijn om toeval zo veel mogelijk uit te sluiten, waardoor de significantie toeneemt.

Wat is van belang voordat je met de analyses begint?

1. maak een overzicht van al je variabelen (geslacht, leeftijd)
2. geef aan welke waarde die variabelen aanneemt (man/vrouw, 0-65)
3. geeft aan wat het meetniveau van de betreffende variabele is (nominaal, ratio)

Wanneer je kleine steekproeven (vuistregel is kleiner dan 30), waar kun dan beter gebruik van maken?

Je kunt beter gebruik maken van non-parametrische toetsingtechnieken. Hierbij wordt meestal gewerkt met rangordes in plaats van absolute waarden.

Wat wordt bedoeld met nominaal niveau?

Hierbij hebben de waarden geen volgorde en ze bestaan uit woorden.
Je kunt er géén berekeningen mee uitvoeren.

Voorbeeld:
De variabele favoriete vrijetijdsbesteding heeft de waarden:

tv kijken
sporten
lezen
winkelen

In een datamatrix komen extreme waarden voor. Hoe noem je deze extreme waarden, en wat moet je daarmee doen?

Deze waarden worden worden uitbijters(outliers) genoemd . Om te zorgen dat je onderzoek geen vertekend beeld krijgt, filter je deze uit je onderzoek.

Wat wordt bedoeld met ordinaal niveau?

Deze waarden bestaan ook uit woorden, maar hebben wél een betekenisvolle volgorde.
Er is geen vaste afstand tussen de waarden, berekeningen zijn niet toegestaan!

Voorbeeld:
De variabele fase waarin een bewoner zit heeft de waarden:

aanmeldingsfase
intakegesprek
toelatingsgesprek
kennismakingsfase
wonen in de groep

Checklist 4.1.1 Voorbereiding op analyse van kwantitatieve gegevens

Hoe ziet de datamatrix eruit?
Wat is het meetniveau van de variabelen?
Gaat het om een frequentie-, een verschil- of een samenhangsvraag?
Gaat het om een populatie dan wel om een steekproef?
Als het om een steekproef gaat, is die groot genoeg om parametrische technieken te gebruiken?
Is er sprake van uitbijters en wordt daar rekening mee gehouden?

Wat wordt er bedoeld met interval niveau?

De waarden hebben een vaste volgorde en er is een vaste meetafstand tussen de waarden.
Er is géén vast nulpunt.
Er mogen berekeningen worden gemaakt.

Voorbeeld:
De variabele prikkelbaarheid van cliënt heeft de waarden:

nooit
af en toe
regelmatig
vaak
altijd

Wat is de betekenis van uitbijters (outliers)

Dit zijn uitschietende extreme waarden (vb. salarissen van een bedrijf onderzoeken: de managers en directieleden hebben extrechnieken.

De vragen op deze pagina komen uit de samenvatting van het volgende studiemateriaal:

Dit is onderzoek! | 9789001816896 | Dirk Benjamin Baarda

Bekijk samenvatting

Een unieke studie- en oefentool
Nooit meer iets twee keer studeren
Haal de cijfers waar je op hoopt
100% zeker alles onthouden

Onthoud sneller, leer beter. Wetenschappelijk bewezen.

Onderwerpen die gerelateerd zijn aan Hoe analyseer en rapporteer je gegevens? - Hoe analyseer je kwantitatieve gegevens? - Hoe is de voorbereiding?

Hoe analyseer en rapporteer je gegevens? - Hoe analyseer je kwantitatieve gegevens?