Kwantitatieve methoden
MODULE 1: Inleiding
Kwantitatieve onderzoeksmethoden = een set van tools en technieken die gebruikt wordt voor het
beschrijven, organiseren en interpreteren van informatie of gegevens.
vb. “5% van de volwassenen doet elke dag 30 minuten aan lichaamsbeweging”
<-> kwalitatieve (bv. interview)
HET ONDERZOEKSPROCES
1. Genereer een onderzoeksprobleem/vraag
Hoe?: observeer de wereld of lees.
Ben is eigenaar van horecazaken. Hij merkt op dat opbrengst op sommige locaties is gedaald.
Hij vermoed dat sommige plaatselijke managers niet genoeg aandacht besteden aan
klanttevredenheid, maar je hebt meer nodig dan een buikgevoel-> verder onderzoeken. Stel
onderzoeksvraag op.
2. Raadpleeg een theorie
Een theorie = een verklaring of een set van principes die een breed fenomeen verklaart en
die goed onderbouwd is door herhaaldelijk te zijn getest)
Een populatie = een theoretische groep waarover je conclusies wil trekken vb. een potentiële
klant.
We gaan kijken naar een theorie over klanttevredenheid die zegt dat klanttevredenheid
wordt beïnvloed door vele factoren waaronder vriendelijke en behulpzame winkelmanagers
1
,3. Genereer een hypothese.
Hypothese = een vooropgestelde verklaring voor een vrij beperkt fenomeen of reeks
waarnemingen. (dit is nog niet getest en een theorie bv wel)
“klanttevredenheid verschilt per winkellocatie”
4. Verzamel data om de hypothese te testen.
Hoe? Meet variabelen.
Variabelen = alles dat kan worden gemeten en dat kan verschillen (of veranderen of variëren)
tussen entiteiten of in de tijd.
π is bv. geen variabele, want dat zal altijd 3,1415… zijn (π is een constante).
Case/observatie: de gegevens uit 1 bron van een of meerdere variabelen.
➔ Nu heb je termen nodig om de soort variabelen die je verzameld hebt te beschrijven.
Is belangrijk, want verschillende soorten variabelen vragen verschillende soorten
analyses.
• Kwalitatief = Binaire of dichotome variabelen = opgebouwd uit
categorieën en je kan slechts 1 optie kiezen. Vb. dieren (dier is of een kat
of een hond of een koe), man of vrouw, ja of nee…
Niet numeriek van aard (kunnen wel als getal worden gecodeerd vb.
goed=5 en slecht=1).
• Kwantitatief: numerieke informatie en weergave. Vb. lengte, leeftijd,
gewicht.
Hiermee kan je berekeningen doen vb de leeftijd van mensen optellen.
• Nominaal: vb. geslacht, chocolade soort, kleur (= beschrijvingen of labels
zonder orde, geen superieure)
• Ordinaal: vb. olympische medailles, tevredenheid,… (hebben een
rangschikking, kan een groot of klein verschil tussen bestaan)
• Interval: bv . kalenderjaren, temperatuur (vb het verschil tussen 80* en
90*C is even veel als het verschil tussen 90* en 100*, maar 100*C is niet
2
, 2x zo warm als 50*) (O-punt bestaat ook ‘niet’, 0*C betekent niet dat 0*C
niet bestaat)
• Ratio: schaal moet een 0-punt hebben. Vb. gewicht, leeftijd, lengte,
behaalde punt op een examen (0 gewicht betekent dat het er niet is)
Direct meetbare variabelen: vb. lengte, leeftijd, gewicht (je kan het zien en met bv een meetlat meteen
meten).
Indirect meetbare variabelen: vb. depressie, intelligentie, klanttevredenheid
= constructen = kenmerken of eigenschappen die niet direct kunnen worden gemeten.
Om constructen te benoemen heb je operationele definities nodig. (vb voor klanttevredenheid willen
we dat klanten antwoorden op vraag 1 tem 3).
Deze schaal is ORDINAAL. Vaak mis met ‘interval, maar als ik
2 kies en vriend 4, vind vriend de winkel dan 2x zo leuk als ik?
Deze schalen zijn te subjectief.
OEFENING INGEVULD (+-25min video Module 1):
3
, Hypotheses kunnen worden uitgedrukt in termen van 2 variabelen:
- Voorspelbare variabele: vb. de winkellocatie = een onafhankelijke variabele (uitkomst is niet
afhankelijk van andere variabelen, de winkel in overijse blijft hoe dan ook gelegen in overijse)
= verklarende variabele.
- Uitkomstvariabele: vb. de klanttevredenheid = afhankelijke variabele = verklaarde variabele.
Oefening uit cursus:
Een steekproef = een kleinere set van entiteiten uit een populatie.
Een statistiek = iets dat de steekproef samenvat.
Een parameter = iets dat de populatie samenvat (we nemen steekproef en gaan er van uit dat dit zo
voor heel de populatie telt, soort schatting).
Gelden je conclusies voor de rest van de populatie?
vb. steekproef; zijn 40jarige moeders strenger dan 25jarige? Probleem kan zijn dat bij de 40jarige
toevallig veel meer gescheiden moeders zitten -> dit geeft fout beeld, foute conclusies.
• Simple random sampling: eenvoudige willekeurige steekproef: elk lid heeft gelijke kans om
gekozen te worden uit de populatie.
• Sample bias: steekproefvertekening: wordt veroorzaakt door het kiezen van niet-willekeurige
gegevens. De vertekening ontstaat door een fout in het steekproefselectieproces, waarbij
een subset van gegevens systematisch wordt uitgesloten vanwege een bepaald kenmerk.
(vb. WOII vliegtuigen, ze keken enkel naar vliegtuigen die
terugkwamen met schotwonden, niet die dat zelfs niet
zijn kunnen terugkomen en zo gingen ze op de foute
plekken vliegtuigen beveiligen)
• Steekproef variation: groep van steekproef 1 zal (licht)
andere conclusies hebben dan groep 2
Deze steekproeven kunnen dus fout zijn, want ze zijn
niet altijd voor heel de populatie!! Hoe kleiner de
steekproef hoe meer kans op fouten.
4
