Applied Business Research
Inhoudsopgave
College 1 & 2: Introductie; meetschalen, verdelingen, beschrijvende statistiek en correlaties...............2
Meting, univariate statistiek................................................................................................................ 2
Correlatie............................................................................................................................................ 7
Opdrachten: Beschrijvende, transformaties en correlaties.................................................................9
College 3 & 4: Lineaire regressieanalyse............................................................................................. 12
Opdrachten: Lineaire regressieanalyse............................................................................................ 19
College 5 & 6: Constructen, factoranalyse, validiteit en betrouwbaarheid...........................................28
Constructen...................................................................................................................................... 28
Factoranalyse/PCA.......................................................................................................................... 31
Opdrachten: Constructen, factoranalyse.......................................................................................... 34
College 7: Theorie-ontwikkeling en hypothesevorming........................................................................36
College 8: Padmodellen en SEM......................................................................................................... 37
College 9 & 10: Statistiek voor experimenten......................................................................................47
Independent-samples T-toetsen....................................................................................................... 49
One-way ANOVA (Analysis of Variance).......................................................................................... 51
Factorial ANOVA: 2 x 4 between-subjects design............................................................................57
Paired-samples t-toets..................................................................................................................... 59
Opdrachten: Experimenten.............................................................................................................. 60
College 11: herhalingsopdrachten....................................................................................................... 65
Oefententamen.................................................................................................................................... 72
1
,College 1 & 2: Introductie; meetschalen,
verdelingen, beschrijvende statistiek en correlaties
Overzicht ABR-statistiek
- Beschrijvende statistsiek (gemmidelde, mediaan, standaarddeviatie etc.) -> beschrijft
individuele variabelen in de sample
- Samenhang tussen variabelen:
o tussen de twee variabelen onderling: bivariate correlatie
o tussen meerdere variabelen: multivariate analyses, zoals regressie-analyse
- Patronen in de date (bijv. factoranalyse) -> onder meer belangrijk bij schaalconstructie
- Vergelijking van groepen (T-test, ANOVA e.d.) -> verschillen groepen respondenten van
elkaar op bepaalde variabelen?
Meting, univariate statistiek
Operationalisering van theorie
- Van concepten naar constructen -> definitie theoretische noties in observeerbare, meetbare
termen, twee issues daarbij:
o Validiteit: meten we wat we willen meten?
o Betrouwbaarheid: zijn onze observaties in staat om voldoende nauwkeurig de
variantie op te pakken in wat we proberen te meten?
- Selectie databronnen (archival data, surveys, …)
Meetschalen
- Nominale schaal -> verschillen, maar geen ordening (bijv. kleuren, geslacht)
- Ordinale schaal -> ordening, maar geen echte meeteenheid (bijv. opleidingsniveau of
functieschaal)
- Intervalschaal -> echte meeteenheid, maar geen natuurlijk nulpunt (bijv. temperatuur)
- Ratioschaal -> wel een natuurlijk nulpunt (bijv. lengte, omzet)
Tabel 1: overzicht meetschalen
kenmerkend volgorde eenheid nulpunt
nominaal X
NON-METRISCH
ordinaal X X
interval X X X
METRISCH
ratio X X X X
- We behandelen semantische differentiaalschalen alsof ze metrisch zijn -> quasi-metrische
schalen
- SPSS: nominal – ordinal – scale; scale is metrisch (dus interval of ratioschaal)
Beschrijvende statistiek
- Geeft informatie over (de verdeling van) de scores op een variabele
- Dit als zodanig informatief …
- … maar ook belangrijk voor een beoordeling van de geschiktheid van bepaalde statistische
technieken -> hebben we voldoende variantie; sommige technieken vereisen een normale
verdeling; ….
2
,Belangrijke begrippen
- Locatiemaatstaven: gemiddelde (mean), modus, mediaan
- Spreiding: min/max; variantie, standaarddeviatie
-
n
∑ ( x i−x )2
SD ( x )= √ variantie= i=1
n−1
- Normale verdeling
- Afwijkingen van normale verdeling:
o Scheefheid (skewness)
o Gepiektheid (kurtosis)
Normale verdeling
Scheefheid (skewness)
“Skewed to the right”
“Skewed to the left”
Vuistregel voor testen die een normale verdeling vereisen: -2 ≤ skewness ≤ 2
Gepiektheid (kurtosis)
Vuistregel voor testen die een normale verdeling vereisen: -2 ≤ kurtosis ≤ 2
3
, Beschrijvende statistiek invoeren:
SPSS > Analyze > Descriptive statistics > Frequencies
Selecteer van welke variabele(n) je de beschrijvende statistiek wilt hebben.
Lezen van output beschrijvende statistiek:
N: 101 waarnemingen zijn valide, 0 missende
Mean en mediaan: zijn bijna gelijk aan elkaar, dus symmetrische verdeling
Modus: als perfect normaal verdeeld zou zijn is het gelijk aan de
mean
Skewness: 0 is perfect normaal verdeeld qua scheefheid, erg dicht
in de buurt en voldoet aan vuistregel (tussen -2 en 2).
Kurtosis: Vuistregel tussen -2 en 2
Historgram: laat zien hoe vaak een
bepaalde score voorkomt. 12
organisaties tussen 10 en 10,2.
Zwarte lijn: normale verdeling die
hierbij past. -> dit is een goede
verdeling
4
Inhoudsopgave
College 1 & 2: Introductie; meetschalen, verdelingen, beschrijvende statistiek en correlaties...............2
Meting, univariate statistiek................................................................................................................ 2
Correlatie............................................................................................................................................ 7
Opdrachten: Beschrijvende, transformaties en correlaties.................................................................9
College 3 & 4: Lineaire regressieanalyse............................................................................................. 12
Opdrachten: Lineaire regressieanalyse............................................................................................ 19
College 5 & 6: Constructen, factoranalyse, validiteit en betrouwbaarheid...........................................28
Constructen...................................................................................................................................... 28
Factoranalyse/PCA.......................................................................................................................... 31
Opdrachten: Constructen, factoranalyse.......................................................................................... 34
College 7: Theorie-ontwikkeling en hypothesevorming........................................................................36
College 8: Padmodellen en SEM......................................................................................................... 37
College 9 & 10: Statistiek voor experimenten......................................................................................47
Independent-samples T-toetsen....................................................................................................... 49
One-way ANOVA (Analysis of Variance).......................................................................................... 51
Factorial ANOVA: 2 x 4 between-subjects design............................................................................57
Paired-samples t-toets..................................................................................................................... 59
Opdrachten: Experimenten.............................................................................................................. 60
College 11: herhalingsopdrachten....................................................................................................... 65
Oefententamen.................................................................................................................................... 72
1
,College 1 & 2: Introductie; meetschalen,
verdelingen, beschrijvende statistiek en correlaties
Overzicht ABR-statistiek
- Beschrijvende statistsiek (gemmidelde, mediaan, standaarddeviatie etc.) -> beschrijft
individuele variabelen in de sample
- Samenhang tussen variabelen:
o tussen de twee variabelen onderling: bivariate correlatie
o tussen meerdere variabelen: multivariate analyses, zoals regressie-analyse
- Patronen in de date (bijv. factoranalyse) -> onder meer belangrijk bij schaalconstructie
- Vergelijking van groepen (T-test, ANOVA e.d.) -> verschillen groepen respondenten van
elkaar op bepaalde variabelen?
Meting, univariate statistiek
Operationalisering van theorie
- Van concepten naar constructen -> definitie theoretische noties in observeerbare, meetbare
termen, twee issues daarbij:
o Validiteit: meten we wat we willen meten?
o Betrouwbaarheid: zijn onze observaties in staat om voldoende nauwkeurig de
variantie op te pakken in wat we proberen te meten?
- Selectie databronnen (archival data, surveys, …)
Meetschalen
- Nominale schaal -> verschillen, maar geen ordening (bijv. kleuren, geslacht)
- Ordinale schaal -> ordening, maar geen echte meeteenheid (bijv. opleidingsniveau of
functieschaal)
- Intervalschaal -> echte meeteenheid, maar geen natuurlijk nulpunt (bijv. temperatuur)
- Ratioschaal -> wel een natuurlijk nulpunt (bijv. lengte, omzet)
Tabel 1: overzicht meetschalen
kenmerkend volgorde eenheid nulpunt
nominaal X
NON-METRISCH
ordinaal X X
interval X X X
METRISCH
ratio X X X X
- We behandelen semantische differentiaalschalen alsof ze metrisch zijn -> quasi-metrische
schalen
- SPSS: nominal – ordinal – scale; scale is metrisch (dus interval of ratioschaal)
Beschrijvende statistiek
- Geeft informatie over (de verdeling van) de scores op een variabele
- Dit als zodanig informatief …
- … maar ook belangrijk voor een beoordeling van de geschiktheid van bepaalde statistische
technieken -> hebben we voldoende variantie; sommige technieken vereisen een normale
verdeling; ….
2
,Belangrijke begrippen
- Locatiemaatstaven: gemiddelde (mean), modus, mediaan
- Spreiding: min/max; variantie, standaarddeviatie
-
n
∑ ( x i−x )2
SD ( x )= √ variantie= i=1
n−1
- Normale verdeling
- Afwijkingen van normale verdeling:
o Scheefheid (skewness)
o Gepiektheid (kurtosis)
Normale verdeling
Scheefheid (skewness)
“Skewed to the right”
“Skewed to the left”
Vuistregel voor testen die een normale verdeling vereisen: -2 ≤ skewness ≤ 2
Gepiektheid (kurtosis)
Vuistregel voor testen die een normale verdeling vereisen: -2 ≤ kurtosis ≤ 2
3
, Beschrijvende statistiek invoeren:
SPSS > Analyze > Descriptive statistics > Frequencies
Selecteer van welke variabele(n) je de beschrijvende statistiek wilt hebben.
Lezen van output beschrijvende statistiek:
N: 101 waarnemingen zijn valide, 0 missende
Mean en mediaan: zijn bijna gelijk aan elkaar, dus symmetrische verdeling
Modus: als perfect normaal verdeeld zou zijn is het gelijk aan de
mean
Skewness: 0 is perfect normaal verdeeld qua scheefheid, erg dicht
in de buurt en voldoet aan vuistregel (tussen -2 en 2).
Kurtosis: Vuistregel tussen -2 en 2
Historgram: laat zien hoe vaak een
bepaalde score voorkomt. 12
organisaties tussen 10 en 10,2.
Zwarte lijn: normale verdeling die
hierbij past. -> dit is een goede
verdeling
4
