Springen naar inhoud

Verband aanduiden?


  • Log in om te kunnen reageren

#1

KoenJS

    KoenJS


  • 0 - 25 berichten
  • 5 berichten
  • Gebruiker

Geplaatst op 26 mei 2008 - 11:23

Iets verder kijken dan je neus lang is.


Beste statistiekersss..ik wil voor mijn onderzoek het verband aantonen dat de Individualisatie van de samenleving (var: individualisatie) leidt tot meer vraag naar maatwerk (customization). respondenten 132

Ik heb via een aantal vragen (likertschaal 1 tot 5) beide variabelen getoetst en hiervan het gemiddelde genomen.

Als mensen individualistisch ingesteld waren scoren ze hoog en als ze interesse hadden in ' customization' dan moesten ze daar lage waarden invullen. De totale gemiddeldes van beide variabelen zijn voor individualisatie en customization respectievelijk 3.37 en 2.28. op een schaal van 1 tot 5.

Als ik naar de data kijk zie ik dat dit redelijk klopt, maar ik weet niet hoe ik dit significant kan bewijzen!
De variabele individualisatie is niet normaal verdeeld en de variabele customization is wel normaal verdeeld.
Welke toets moet ik uitvoeren en hoe interpreteer ik dan de significanties en/of de Beta's?


Ik hoop dat iemand mij hiermee een beetje op weg kan helpen..

mvg, Koen

Dit forum kan gratis blijven vanwege banners als deze. Door te registeren zal de onderstaande banner overigens verdwijnen.

#2

ferry

    ferry


  • >250 berichten
  • 954 berichten
  • VIP

Geplaatst op 26 mei 2008 - 12:41

Hoi Koen,

Begrijp ik nou goed dat je items hebt gebruikt waarmee je zowel "individualisatie" als "customisation" hebt gemeten? En, dat terwijl je eigenlijk het effect van de een op de ander wilt onderzoeken?

Zou je de variabelen hieronder willen plakken? Dat praat wat gemakkelijker.

Ferry

#3

KoenJS

    KoenJS


  • 0 - 25 berichten
  • 5 berichten
  • Gebruiker

Geplaatst op 26 mei 2008 - 16:04

Hoi Koen,

Begrijp ik nou goed dat je items hebt gebruikt waarmee je zowel "individualisatie" als "customisation" hebt gemeten? En, dat terwijl je eigenlijk het effect van de een op de ander wilt onderzoeken?

Zou je de variabelen hieronder willen plakken? Dat praat wat gemakkelijker.

Ferry

Hallo Ferry, dank je voor je snelle reactie!!

Nee, ik had 8 vragen om 'Individualiteit' te meten, hier zijn er 6 van overgebleven na een factoranalyse... maar toch is de cronbach alpha hiervan nog onder de 0.65 nl: 0.59.
En ik had 8 Vragen om de interesse in 'Customization' te meten, hier zijn er ook 6 van overgebleven met een Cronbach Alpha van 0.7 dus voldoende.

IK wil nu aantonen dat als individualeit hoog is, dat de score op Customization laag is! (mensen die juist geinteresseerd waren in customization moesten bij dat onderdeel lage waarden invullen)
Maar moet ik nu een correlatie doen of een regressie of iets heel anders? Ook omdat 'individualisatie' niet normaal verdeeld is en ' customization' wel?!


Ik ben benieuwd ...Groetjes Koen

#4

ferry

    ferry


  • >250 berichten
  • 954 berichten
  • VIP

Geplaatst op 26 mei 2008 - 16:25

Hoi Koen,

Ok, dat is alweer een stuk duidelijker voor mij. Voor het onderzoeken van een verband tussen die twee variabelen kun je inderdaad een correlatie berekenen (of een regressie uitvoeren zodat je ook nog controlevariabelen kunt opnemen). Hoe erg het probleem is met de niet-normale verdeling van de variabele, is even de vraag (er is altijd een grijs gebied van net wel en net niet kunnen, daarvoor kun je tests uitvoeren in spss, om te beginnen kun je naar de skewness van de variabele kijken).

Wat ook kan is dat er een probleem zit in een van de vragen die je gebruikt voor het meten van individualiteit. Wellicht scoort die wel in de factoranalyse maar zou het beter zijn die er uit te halen. Wat je kunt doen is een schaalanalyse uitvoeren en daarbij aan te geven "scale if item deleted", dan zie je of de schaal beter wordt als je een bepaald item weghaalt. Als dat zo is, is het verstandig een aangepaste versie van de schaal te maken en te kijken hoe de verdeling is.

Als de verdeling echt een probleem is, kun je overwegen een transformatie toe te passen waarmee de variabele normaler verdeeld wordt. Maar, dat lukt niet altijd.

En dan is er nog een andere route: namelijk het gebruiken van een andere toetsingsmethode. In plaats van een correlatie/regressie, kun je overwegen een tabelanalyse uit te voeren. Deze is minder/niet gevoelig voor de verdeling van je variabelen maar geeft je wel enig inzicht in hoeverre er een verband is tussen de twee.

Groeten
Ferry

#5

KoenJS

    KoenJS


  • 0 - 25 berichten
  • 5 berichten
  • Gebruiker

Geplaatst op 27 mei 2008 - 11:34

Hallo Ferry thanx voor de opheldering, ik kan nu in ieder geval weer verder. relaxt!

Ik wilde echter alleen nog weten hoe je een variabele (die uit meerdere vragen bestaat) kunt transformeren met betrekking tot het vergroten van de normaliteit. Ik heb al wel gemeten dat de variabele ' Individualiteit', die ik verkregen heb door de resultaten op een aantal vragen met 'compute' samen te voegen, dat die nu wel normaal verdeeld is..... maar mag je daar dan mee doorgaan, terwijl je weet dat de antecedenten oorspronkelijk niet normaal verdeeld waren??

Hartelijk dank,

#6

ferry

    ferry


  • >250 berichten
  • 954 berichten
  • VIP

Geplaatst op 27 mei 2008 - 11:38

Hoi Koen,

Als de samengestelde variabele wel (redelijk) normaal verdeeld is, zou ik die gewoon gebruiken. In dat geval doen de onderliggende items er niet zo heel erg veel meer toe, want je rekent niet met die afzonderlijke variabelen maar met de samengestelde.

Succes!

#7

KoenJS

    KoenJS


  • 0 - 25 berichten
  • 5 berichten
  • Gebruiker

Geplaatst op 27 mei 2008 - 12:48

Superbedankt.... even een vraagje van een van mijn medestudenten,
mijn credibility heb je... maar wat is jouw functie en achtergrond van al je kennis?

Nogmaals bedankt en ik hoop dat ik niet hoef te schromen om eventueel nog wat te vragen!

Mvg, koen

#8

ferry

    ferry


  • >250 berichten
  • 954 berichten
  • VIP

Geplaatst op 27 mei 2008 - 12:52

Ik ben een sociaal wetenschappelijk onderzoeker, gepromoveerd en sinds 1998 werkzaam aan universiteiten (van de RUG, via de UvA naar de UL).

#9

KoenJS

    KoenJS


  • 0 - 25 berichten
  • 5 berichten
  • Gebruiker

Geplaatst op 27 mei 2008 - 13:41

oke, een zeer betrouwbare bron dus!

Inmiddels zit ik met een nieuwe uitdaging! In mijn onderzoek moest men een ranking maken van 1 tot en met 5, het ging erover welk kledingstuk men het liefst zou willen customizen. van 1=leuk naar 5= minst leuk
Bijvoorbeeld: schoenen 1
(korte)broek 4
Tshirt 2
Ondergoed 3
Jas 5

Nu heb ik dus van 130 mensen zo'n ranking ontvangen en nu wil ik graag in 1 tabel zien wat men het leukst en het minst leukst vind, om de productinvolvement te meten... Ik heb het geprobeerd met crosstabs en frequencies, maar dan krijg ik (bv) allemaal losse circeldiagrammen... Heeft u een tip voor mij hoe ik met deze ranking kan meten welk kledingstuk het best correleert met de interesse in customization.

Bij voorbaat dank!!

#10

ferry

    ferry


  • >250 berichten
  • 954 berichten
  • VIP

Geplaatst op 28 mei 2008 - 11:55

Een hele betrouwbare bron, zou ik zeggen! :D

Die tabel kun je heel gemakkelijk zelf even maken door voor iedere variabele het gemiddelde te berekenen. In dit geval zou de variabele met het laagste gemiddelde dus het meest geliefd zijn.





0 gebruiker(s) lezen dit onderwerp

0 leden, 0 bezoekers, 0 anonieme gebruikers

Ook adverteren op onze website? Lees hier meer!

Gesponsorde vacatures

Vacatures