Applied Business Research
Introductie
Dit vak helpt je van een theorie te komen tot een toetsbaar model, waarbij je de
resultaten kan interpreteren en beoordelen
Statistiek: De wetenschap van het verzamelen, analyseren, interpreteren en
presenteren van gegevens
Theorie: Is onderliggend aan een hypothese vorming en is de verklaring voor je
uitkomsten (A -> B, door C). Meestal kan je ook meerdere theorieën combineren, tegen
elkaar afzetten of toetsen met behulp van je gevormde hypotheses
Hypothese: Is je verwachte stelling (A -> B).
1. Deze bevat een afhankelijke variabele die verklaard wordt (B)
2. en een onafhankelijke variabele, die de afhankelijke variabele verklaard (A)
Operationaliseren: Het omzetten van je hypothese model naar een meetbare opzet die
je in de werkelijkheid kan toetsen
Variabelen: Variabelen zijn vaak de ‘container’ begrippen in je hypothese
Construct: De opbouw van een variabelen middels diverse items (subcategorieën/
vragen) wordt een construct genoemd, zie voorbeeld;
Voorbeeld: Variabele Gezondheid, bestaat uit;
• Vraag 1a, (vraag over de fysieke gezondheid)
• Vraag 1b, (vraag over de mentale gezondheid)
• Vraag 1c, (vraag over de sociale gezondheid)
• Vraag 1d, (vraag over de etc… )
Validiteit: Meet je wat je wilt meten?
Betrouwbaarheid: Zijn je resultaten wel in lijn met de werkelijkheid?
, Beschrijvende Statistiek
Meetschalen: De gegevens uit vragen of andere bronnen kan je indelen in verschillende
meetschalen. Dit zegt iets over hetgeen wat je kan met de betreffende meetgegevens:
Semantische differentiaalschaal (zoals Likert schaal): In vragenlijsten wordt er vaak
gebruik gemaakt van deze schaal om niet metrische begrippen toch meetbaar te maken
(quasi-metrisch, met 5 of 7 puntschaal).
Voorbeeld: Beantwoord de stelling (5 puntschaal): Ik voel mij fysiek gezond.
• Helemaal oneens
• Oneens
• Neutraal / Geen mening
• Eens
• Helemaal eens
Beschrijvende statistiek: Geeft informatie over de verdeling en de uitkomsten van een
variabele (locatie, spreiding en verdeling). Dit is om de volgende redenen van belang:
1. De informatie is zelf informatief
2. Het is nodig ter beoordeling van de bruikbaarheid voor vervolgtechnieken
Locatiemaatstaven: gemiddelde, modus, mediaan
Spreiding: min & max, variantie, standaarddeviatie
Normale verdeling: Scheefheid (skewness), Gepiektheid (kurtosis)
Introductie
Dit vak helpt je van een theorie te komen tot een toetsbaar model, waarbij je de
resultaten kan interpreteren en beoordelen
Statistiek: De wetenschap van het verzamelen, analyseren, interpreteren en
presenteren van gegevens
Theorie: Is onderliggend aan een hypothese vorming en is de verklaring voor je
uitkomsten (A -> B, door C). Meestal kan je ook meerdere theorieën combineren, tegen
elkaar afzetten of toetsen met behulp van je gevormde hypotheses
Hypothese: Is je verwachte stelling (A -> B).
1. Deze bevat een afhankelijke variabele die verklaard wordt (B)
2. en een onafhankelijke variabele, die de afhankelijke variabele verklaard (A)
Operationaliseren: Het omzetten van je hypothese model naar een meetbare opzet die
je in de werkelijkheid kan toetsen
Variabelen: Variabelen zijn vaak de ‘container’ begrippen in je hypothese
Construct: De opbouw van een variabelen middels diverse items (subcategorieën/
vragen) wordt een construct genoemd, zie voorbeeld;
Voorbeeld: Variabele Gezondheid, bestaat uit;
• Vraag 1a, (vraag over de fysieke gezondheid)
• Vraag 1b, (vraag over de mentale gezondheid)
• Vraag 1c, (vraag over de sociale gezondheid)
• Vraag 1d, (vraag over de etc… )
Validiteit: Meet je wat je wilt meten?
Betrouwbaarheid: Zijn je resultaten wel in lijn met de werkelijkheid?
, Beschrijvende Statistiek
Meetschalen: De gegevens uit vragen of andere bronnen kan je indelen in verschillende
meetschalen. Dit zegt iets over hetgeen wat je kan met de betreffende meetgegevens:
Semantische differentiaalschaal (zoals Likert schaal): In vragenlijsten wordt er vaak
gebruik gemaakt van deze schaal om niet metrische begrippen toch meetbaar te maken
(quasi-metrisch, met 5 of 7 puntschaal).
Voorbeeld: Beantwoord de stelling (5 puntschaal): Ik voel mij fysiek gezond.
• Helemaal oneens
• Oneens
• Neutraal / Geen mening
• Eens
• Helemaal eens
Beschrijvende statistiek: Geeft informatie over de verdeling en de uitkomsten van een
variabele (locatie, spreiding en verdeling). Dit is om de volgende redenen van belang:
1. De informatie is zelf informatief
2. Het is nodig ter beoordeling van de bruikbaarheid voor vervolgtechnieken
Locatiemaatstaven: gemiddelde, modus, mediaan
Spreiding: min & max, variantie, standaarddeviatie
Normale verdeling: Scheefheid (skewness), Gepiektheid (kurtosis)
