Category Archives for "zelf onderzoek doen"

Tips dataverwerking

tips-dataverzameling-min

Tips dataverwerking

tips-dataverzameling-min


Vragenlijsten kun je digitaal uitzetten, maar in bepaalde situaties maak je het je respondenten gemakkelijker als ze het ter plekke op papier in kunnen vullen. Dan moet de data ingevoerd worden. Bij deze zeven tips voor dataverwerking:

  1. Werk met een programma dat je kent en aansluit op je behoefte. Zo kun je in excel data gemakkelijk ordenen en op verschillende  manieren sorteren. Voor vragenlijsten kan dit voldoen. Wil je ingewikkeldere berekeningen maken, dan kan SPSS een uitkomst zijn.
  2. Maak voor de dataverwerking van vragenlijsten een codering aan (bv nee = 0 ja = 1). Dit zorgt ervoor dat antwoorden als hetzelfde worden gezien en de invoer minder gevoelig is voor typefouten. Codering maakt het ook gemakkelijker om te rekenen met de verzamelde data (in dit vb is een gemiddelde van 0,75 75% van de respondenten die ja zegt).
  3. Maak een opmerkelijke codering voor overgeslagen vragen, bv -1. Je weet dan dat het geen fout is van de invoerder en opmerkelijke scores kun je gemakkelijk buiten een formule laten vallen.
  4. Geef elke vragenlijst/respondent een uniek nummer. Hiermee anonimiseer je de data, maar kun je de bijbehorende vragenlijst nog wel terug vinden.
  5. Zorg voor goede instructies voor invoerders, zodat iedereen op dezelfde manier te werk gaat. Laat het invoeren zoveel mogelijk door dezelfde persoon doen, zodat het steeds op dezelfde manier wordt gedaan. Let op: Als de invoerder echter data moet beoordelen, moeten juist meerdere mensen beoordelen.
  6. Begin tijdig met het invoeren, zodat het steeds behapbaar blijft. Door het steeds in kleine delen te doen, kun je je beter concentreren (en maak je dus minder fouten).
  7. Voor steekproefsgewijs controle uit. Corrigeer ze. Als fouten steeds op dezelfde plek gemaakt worden, moet je hier actie op ondernemen. Fouten maken is menselijk.

Wat is validiteit?

validiteit duim omhoog

Wat is validiteit?

De validiteit van een onderzoek vertelt iets in hoeverre de vragen die gesteld zijn meten wat ze moeten meten. M.a.w. zijn de gestelde vragen ondubbelzinnig? Kan de respondent de vraag anders opgevat hebben dan jij hem gesteld hebt? En wat betreft de gehele vragenlijst: geven de gestelde vragen in de vragenlijst antwoord op de onderzoeksvraag?

Door een vragenlijst te testen, kun je achterhalen of deze valide is. Dit testen kun je doen door de vragenlijst aan een testpersonen voor te leggen en ze tijdens het invullen hardop te laten denken. Een andere mogelijkheid is de vragenlijst voorleggen en een testgroep en hen vragen te laten stellen zodra een vraag onduidelijk is. Het is hierbij belangrijk dat je testpersonen/-groep lijken op je onderzoekspopulatie. Dus als je de vragenlijst wilt voorleggen bij jongeren van 15 tot 18 jaar, moeten je testpersonen/-groep bestaan uit jongeren van 15 tot 18 jaar.

Na deze test, met name met een testgroep, ga je de antwoorden analyseren en vraag je advies van een collega onderzoeker. Zijn de antwoorden consistent? Klopt de logica binnen de vragenlijst? Komen de uitkomsten overeen met soortgelijke onderzoeken?

Bij nieuw te ontwikkelen onderzoeksinstrumenten is het belangrijker om te testen, aan te passen en opnieuw te testen. Met name als je abstractere begrippen wilt meten zoals houding of ontwikkeling is uitgebreid testen nodig om een valide vragenlijst te krijgen.

Bij gebruik van een bestaande vragenlijst , moet je even kijken of deze reeds getest is op begrip en consistentie.

Validiteit-en-betrouwbaarheid

Naast validiteit spreek je bij het doen van onderzoek ook vaak over het begrip betrouwbaarheid. Wil je hier meer over weten? Lees dan ook mijn blog over betrouwbaarheid.

Wat betekent betrouwbaarheid?

Wat betekent betrouwbaarheid?

De betrouwbaarheid van een onderzoek vertelt in hoeverre de bevindingen te vertalen zijn naar een groter geheel. Dus of de uitkomsten representatief zijn voor de gehele groep en niet alleen de bevraagden. Bij een kwantitatief onderzoek is de vraag bijvoorbeeld of voldoende respondenten de vragenlijst ingevuld hebben?

Het betrouwbaarheidspercentage geeft de kans aan dat bij herhaling van het onderzoek hetzelfde uit het onderzoek komt. Bij een betrouwbaarheidspercentage van 95% is er 95% kans bij herhaling dat de antwoorden hetzelfde zullen zijn met andere respondenten binnen deze doelgroep. Afhankelijk van het soort onderzoek wordt een betrouwbaarheid van 95% of 99% aangehouden.

Hoeveel respondenten nodig zijn, is afhankelijk van hoe groot de onderzoekspopulatie is. Gaat het over een grote groep, zoals Nederlandse jongeren tussen 15 tot 18 jaar die mee hebben gedaan aan een bepaald project, of een kleine groep, zoals openbare bibliotheken binnen een bepaalde cao of alle inwoners van Persingen (dorp met minder dan 100 inwoners in Gelderland)? Bij een grote onderzoekspopulatie heb je meer respondenten nodig dan bij een kleine. Maar bij een kleine onderzoekspopulatie heb je wel relatief een groter deel van je onderzoekspopulatie nodig. Een praktische leidraad die ik hierbij aanhoud: bij grote groepen (vanaf 5.000) heb je ongeveer 400 respondenten nodig, voor kleinere groepen een oplopend deel. De exacte berekening is afhankelijk van verschillende factoren, zoals foutenmarge*, de homogeniteit van de onderzoekspopulatie**. Hierbij gebruik ik de steekproefcalculator als leidraad en ga vervolgens aan de veilige kant zitten. Verder vind je in deze blog meer informatie over het trekken van een goede steekproef.

De betrouwbaarheid van onderzoek heeft er ook te maken of je de juiste mensen hebt gevraagd? Heb je alleen mensen gevraagd de vragenlijst in te vullen die je kent of waarvan je weet dat ze tevreden zijn? Of heb je willekeurig mensen geselecteerd. Let wel niet iedereen die je vraagt, zal meewerken aan het onderzoek. Daarnaast vallen er altijd vragenlijsten weg omdat deze niet valide zijn ingevuld (weinig ingevulde vragen of intern incongruent). Je steekproef moet dus groter zijn dan het aantal ingevulde vragenlijsten dat je nodig hebt.

Validiteit-en-betrouwbaarheid

Wil je naast betrouwbaarheid ook meer weten over de validiteit van onderzoek? Lees dan ook mijn blog over validiteit.

Foutenmarge: 

Het percentage dat het antwoord kan afwijken van de werkelijkheid. Dit is bijvoorbeeld vergelijkbaar met de correctie op snelheidsmetingen. In de snelheidsmeting zit een mogelijke foutenmarge van 5%, waarvoor door CJIb altijd naar beneden wordt gecorrigeerd.

Homogeniteit van de onderzoekspopulatie:

De mate waarop de leden van de onderzoekspopulatie op elkaar lijken. Leerlingen die deelnemen aan een project verschillen bijvoorbeeld sterk van elkaar (ze zijn wel ongeveer even oud, maar verschillen sterk van mening) en zijn dus geen homogene onderzoekspopulatie. De steekproef kan dan beter groter getrokken worden. Daarentegen groepen die elkaar vrijwillig opzoeken en op dat onderwerp bevraagd worden, zullen homogener zijn. De meningen zullen minder extreem uiteen liggen. Dit biedt dan weer de mogelijkheid om gedetailleerder vragen te stellen.