1
METHODOLOGIE 3: KWANTITATIEF LUIK
HOOFDSTUK 1: CODEREN EN DATA-ENTRY IN SPSS
DE CONSTRUCTIE VAN VARIABELEN
De constructie van variabelen
o Voor dataverzameling (methodologie deel 2) ~ van concepten naar (enquête)vragen en items:
operationaliseren
o Na dataverzameling ~ van antwoorden op een vraag naar variabelen
Soms: variabelen = antwoorden (codes) op enquêtevragen
Soms: variabelen via hercoderen van enquêtevragen
Soms: enquêtevragen samennemen tot schalen om abstracte concepten (bv. anomie, onveiligheid) te
meten = schaalconstructie
HET CODEREN AAN DE HAND VAN SCHALEN
Van vragenlijst via codeboek naar databestand (codeboek = op welke manier aspecten worden vertaald in een verslag)
o Bijkomende illustraties
Veiligheidsmonitor: vragenlijst met module buurtproblemen, mijdgedrag, risico-inschatting,
politiefunctioneren
v Bv. v57 is een code uit het codeboek waardoor wij weten dat v57 de vraag was over
mijdgedrag op bepaalde plaatsen in de gemeente (dus zonder deze volledig uit te schrijven)
v Bv. bij het antwoorden op de vraag zal geen woord zijn (bv. je antwoord is soms), maar dit
wordt omgezet naar een cijfer (bv. het antwoord soms staat voor het cijfer 3)
SCV survey: overzicht vragen en codeboek
ESS: ‘main questionnaire’ en ‘data protocol’
JOP-monitor: technisch verslag
v Bv.: 4 vragen worden omgezet naar 4 kolommen waarin
elke respondent ook een rij is, elke bepaalde cel heeft
een cijfer dat overeenkomt met het antwoord van de
respondent op die bepaalde variabele
o Volgende stap: data-entry in SPSS
o Volgende stap: data-cleaning en analyse
Coderen: bijkomende punten en samenvattende regels
o Overzichtelijke vragenlijst (genummerd)
o Duidelijk en consequent codeboek (‘veldcoderen’ uitsluiten)
o Afspraken voor ‘weet niet’, ‘geen antwoord’, ‘niet van toepassing’
Er wordt vermeld in de vragenlijst dat je geen antwoord moet geven of het moet aangeven dat je het
antwoord niet weet, deze antwoorden worden dus ook opgenomen in het codeboek
o Afspraken voor filtervragen
o Afspraken voor onduidelijke antwoorden
o Afspraken verwerking meerdere antwoordmogelijkheden
o Data-entry
SPSS format opmaken
Input met twee waardoor de kans op fouten kleiner wordt
Voordeel van websurvey (bv. Qualtrics) of CAS/TI
o Data-cleaning
,2
Check: frequentietabellen
Check: filtervragen (een vraag die je in functie van een andere vraag doorverwijst naar een andere
vraag, bv. over slachtofferschap waarbij iemand slachtoffer is verwijs je verder naar andere vragen)
HOOFDSTUK 2: INLEIDING MULTIVARIATE ANALYSE
Waarom methodologie?
o Methodologie en statistiek als ‘toolkit’ voor sociale wetenschapper
o Onderzoek opzetten, uitvoeren en analyseren (en ‘evalueren’)
o Methodologie deel 2: opzetten, uitvoeren
o Methodologie deel 3: analyseren, concluderen
Rol van statistiek?
o Beschrijvende statistiek: frequenties, tabellen, grafieken (in beeld brengen van een steekproef)
o Inferentiële statistiek
Modelleren van onzekerheid
‘Hoe waarschijnlijk is een resultaat onder een bepaalde veronderstelling van de werkelijkheid’
Statistiek als wetenschap van de probabiliteit
o Voorbeeld
Onderzoeksvraag: verschilt het onveiligheidsgevoel tussen mannen en vrouwen?
Conceptualisering, operationalisering, steekproeftrekking, dataverzameling
Analyse: onveiligheidsgevoel vrouwen > onveiligheidsgevoel mannen (steekproef!)
‘Hoe groot is de kans dat vrouwen zich onveiliger voelen dan mannen (steekproef), wanneer we
veronderstellen dat geslacht en onveiligheidsgevoelens niet samenhangen (nulhypothese)'
H0: onveilighgeidsgevoel vrouwen = onveiligheidsgevoel mannen
Ha: onveiligheidsgevoel vrouwen ≠ onveiligheidsgevoel mannen
Analyse in het criminologische domein
o Bedreigingen voor validiteit en betrouwbaarheid
o Probleem bij steekproeftrekking, contactname en
uitvoering onderzoek
Verborgen populaties, geen
steekproefkader
Nonrespons, bedreigende vragen, sociale
wenselijkheid
o Probleem van de verdeling van de data
Normale vs. scheve verdelingen
De variabelen zijn vaak scheef verdeeld. Bij de situationele actietheorie worden jongeren bevraagd
over het aantal feiten dat ze hebben gepleegd. Je ziet dat de grote meerderheid van de jongeren een
0 score of 0 code krijgt en geen criminaliteit heeft gepleegd. Als je spreekt over het plegen van
meerdere feiten dan zie je dat dit daalt.
INTRODUCTIE
Univariate, bivariate en multivariate technieken
o Univariaat
Één variabele (bv. hoe oud zijn daders in Amsterdam)
Eenvoudige descriptieve maten
Maten voor centrale tendentie, spreiding
o Bivariaat
Twee variabelen
, 3
Verband, verschil, samenhang, correlatie (om te kijkne hoe het ene kenmerk uit het andere kenmerk
te voorspellen is)
Bv. verband tussen geslacht en onveiligheidsgevoelens
o Multivariaat
3 of meer variabelen (in praktijk vaak 10/15)
Geïntegreerde analyse
Tal van mogelijkheden/beperkingen
Keuze van de analysetechniek
o Voorspelling vs. samenhang
Symmetrisch: samenhang, verband, correlatie
Asymmetrisch: afhankelijke/onafhankelijke variabelen (invloed, effect, predictie, causaliteit(?))
o Meetniveau van de variabelen
Nominaal, ordinaal, metrisch
Meten = toekennen van getallen aan waarnemingen
Meetniveau van de variabelen (!)
o Categorische variabelen
Nominaal
v Indeling in klassen, categorieën (bv. geslacht)
v Getallen zonder functie
v Label
Ordinaal
v Ordening, rangorde (bv. coderen van 1 tot 5)
v Getallen weerspiegelen rangorde
o Metrische variabelen
Interval
v Verhoudingen van verschillen tussen metingen zijn zinvol (bv. temperatuur)
v Geen vast nulpunt
Ratio
v Verhouding van metingen liggen vast (bv. prijs)
v Vast nulpunt (gratis is gratis ongeacht welke munteenheid gehanteerd wordt)
o Absoluut
Informatie is ‘absoluut’
Bv. frequentietellingen (delinquentie)
o Dichotome variabelen
Twee categorieën
Bv. ja/nee, aanwezig/afwezig
Binaire of dummy codering (1/0)
‘Speciaal geval’ want het zijn speciale nominale variabelen die toch vaak als intervalvariabele in de
analyse worden meegenomen
o Belang voor de analyse!
Keuze van de analysetechniek
Hoe hoger het meetniveau, hoe meer informatie besloten in de metingen
Interval, ratio en absolute metingen: metrische variabelen (parametrische analyses)
Nominaal en ordinaal: categorische variabelen (niet-parametrische analyses)
Afhankelijke en onafhankelijke variabelen
o Bv. geslacht (OV) en onveiligheidsgevoelens (AV)? Leeftijd? Perceptie van de buurt?
o Bv. agressief gedrag (A), gewelddadige films (F), temperament (T)
o Toetsen van modellen, theorieën
Ruimte gezinsomgeving (RG)
