Samenvatting Leerdoelen onderzoek periode 2

Leerdoelen Onderzoek
1. De DIO kan zowel kwantitatieve als kwalitatieve data analyseren.
Meetniveaus:
1. Nominaal
- Geen verschil van meer of minder
- Voorbeeld: man of vrouw
2. Ordinaal
- Wel verschil van meer of minder
- Voorbeeld: rangorde (basisonderwijs, hoger onderwijs, wetenschappelijk onderwijs)
3. Interval
- Wel verschil van meer of minder
- Uit te drukken in een getal, waarbij het verschil tussen de getallen steeds even groot
is
- Geen nulpunt
- Voorbeeld: temperatuur
4. Ratio
- Verschil van meer of minder
- Uit te drukken in een getal
- Er is een absoluut nulpunt
- Voorbeeld: leeftijd

Analyse met SPSS
In dit programma kun je:
- Gegevens invoeren
- Data bewerken; bijvoorbeeld het samenvoegen van mensen in een aantal
leeftijdscategorieën
- Analyseren van data; bijvoorbeeld het berekenen van samenhang tussen 2 variabelen
of het bepalen van de statistische significatie.

Hoofdstuk 9 – Onderzoeksvaardigheden
Bij kwantitatief onderzoek kun je de resultaten analyseren met behulp van een datamatrix. Voor een
datamatrix moet je een codeboek opstellen.
Hierbij moet je:
- De enquêtes moeten worden genummerd, zodat je weet welk antwoord bij welke enquête
hoort
- De vragen een variabelennaam geven
Voorbeeld: Geslacht, opleiding etc.
- De antwoordmogelijkheden nummeren
Bij vragen waarbij meerdere antwoorden mogelijk zijn moet er per antwoord een aparte kolom
worden gebruikt in de datamatrix.
Voorbeeld: ‘Kruis aan welke merknamen je kent?’
o Nike
o Adidas
o Puma
o Asics
1 = kent wel
2 = kent niet
Enquêtenumme Geslacht Nike Adidas Puma Asics
r
1 1 (man) 1 1 2 2
2 2 (vrouw) 2 1 1 2
3 2 1 2 2 1

, 2 manieren om je resultaten (kwantitatief) van de datamatrix te weergeven in je onderzoeksrapport
zijn; frequentieverdeling en grafieken.

1. Frequentieverdeling
Een frequentieverdeling is het aantal keren dat een verschijnsel voorkomt. Als je alle
frequenties in een tabel hebt staan, heb je een frequentieverdeling.
Doel: overzichtelijke weergave van de resultaten

4 soorten:
 Ongegroepeerde frequentieverdeling
Wanneer: als de variabelen weinig verschillende waardes/ antwoorden hebben
Voorbeeld: ‘Wat is uw leeftijd?’ (In een eerstejaarsklas)
Als een variabele veel verschillende waarnemingen heeft is een ongegroepeerde
verdeling niet overzichtelijk

 Gegroepeerde frequentieverdeling
Wanneer: als een variabele veel voorkomende waarde heeft en de groep kan worden
ingedeeld in klassen.
Voorbeeld:
Leeftijd Frequentie Percentage **
0–9 5 5
10 – 19 16 15
20 – 29 20 18
30 – 39 10 9
40 – 49 25 23
50+ 33 30
Totaal 109 100

 Relatieve frequentieverdeling
Wanneer: als je groepen wilt vergelijken
Hierbij laat je de gegroepeerde frequentieverdeling in percentages zien **.
Zie bovenstaande tabel voor het voorbeeld.
Je kan met percentages rekenen als n (aantal enquêtes) = 100.
N = <200 (percentages afronden op hele getallen)
N = <50 (berekenen van percentages is sterk af te raden)
 Cumulatieve frequentieverdeling
Geeft het totale aantal frequenties dat onder bepaalde klassengrenzen zitten weer. Je telt
de frequenties van klassen bij elkaar op.
Voorbeeld:
Leeftijd Frequentie Cumulatief
0–9 5 5
10 – 19 16 21
20 – 29 20 41
30 – 39 10 51
40 + 25 76
Totaal 76

2. Grafieken
Grafische weergave van de onderzoeksresultaten. Geeft een duidelijker beeld dan een tabel.

5 soorten grafieken:
 Staafdiagram
Wanneer: als je meerdere groepen wilt vergelijken. Relatief kleine verschillen zijn ook
zichtbaar.
Enkelvoudige staafdiagram: iedere antwoordmogelijkheid is in een staaf gezet
Samengestelde staafdiagram: is 1 staaf verticaal gesplitst in bijvoorbeeld geslacht.
 Cirkeldiagram