4Data verwerken: Difference between revisions
No edit summary |
|||
| Line 4: | Line 4: | ||
=Data verwerken= | =Data verwerken= | ||
Uit de 28 enquêtes die door middel van het onderzoek zijn ingevuld hebben we een schematisch overzicht gemaakt (zie Appendix). Deze worden hieronder verder geanalyseerd. Eerst wordt er apart gekeken naar de twee verschillende ontmoetingen met AMIGO en daarna worden deze twee benaderingen met elkaar vergeleken. | |||
==‘Real-life’ ontmoeting met AMIGO== | |||
Zoals bekend hebben de proefpersonen voor en na de AMIGO ontmoeting enquêtevragen beantwoord. Ook deze antwoorden worden uiteraard apart bekeken. | |||
Als eerst bekijken we of er sprake is van een normale verdeling bij de items. Hiervoor gebruiken we de Shapiro-Wilk test. In dit onderzoek maken we gebruik van 95% betrouwbaarheidsintervallen en een alpha waarde van 0.05. Uit de appendix is af te leiden, dat de items (vragen) 3, 10,12 14, 15, 16, 23, 26, 27, 31, 34, 36, 38 en 39 een waarde aangeven dat kleiner is dan 0.05. Dit betekent dat de H_0 hypothese (de data is normaal verdeeld) verworpen mag worden. Dus voor deze items is er geen sprake van een normale verdeling. Voor de taken wordt er op dezelfde wijze afgeleid dat er ook enkele van deze taken zijn waar er geen sprake is van een normale verdeling (zie appendix). | |||
Met behulp van deze informatie kunnen we later rekening houden met het kiezen van de soort test, o.a. ‘ttest’, ‘multiple reggression’ of ‘Ranksum’. | |||
Nu gaan we verder met het bekijken van de ‘Cronbach’s alpha’ die zowel bij de taken als bij de vragen 1 tot en met 39 horen. Daartoe moeten de vragen eerst verdeeld worden in de eerder genoemde categorieën (zie opzet). | |||
* Uiterlijk: 11, 14 en 23 | |||
* Voorkennis/interesse: 1, 2, 3, 13 en 30 | |||
* Normen en waarden: 4, 7, 10, 15, 17, 19, 20, 22, 24, 26, 28, 29, 33, 34, 35, 38 en 39 | |||
* Toekomst: 5, 6, 8, 9, 16, 18, 21, 25, 31, 32, 36 en 37 | |||
* Taken: Alle items onder het kopje ‘taken’ in de enquête. | |||
Het meten van ‘angst’ gebeurt door middel van de categorieën uiterlijk, normen en waarden, toekomst en taken. We gaat testen of de mate van voorkennis/interesse invloed heeft op de hoeveelheid angst bij deze proefpersonen. Hier komen we later nog op terug. | |||
Voor de ‘Cronbach’s s alpha’ die hoort bij de taken, kunt u bij de appendix terecht. Deze heeft een waarde van 0.9194 voor de interactie en 0.9016 na de interactie. Dat betekent dus dat de items hetzelfde (in ons geval ‘de hoeveelheid behoefte’) meten. | |||
De volgende tests bepalen of de scores, die door de alpha functie in stata verkregen zijn, normaal verdeeld zijn en of deze gelijke varianties onder de groepen (groep voor en groep na interactie) aannemen. | |||
Het commando ‘swilk’ (oftewel de Shapiro-Wilk test) test of er sprake is van een normale verdeling. Bij de eerste groep hebben we een p-waarde van 0.12886 en bij de tweede een waarde van 0.85596 (voor alle resultaten kunt u overigens bij de appendix terecht). Beide waardes zijn groter dan 0.05 dus de hypothese dat de data normaal verdeeld is kan niet worden verworpen. | |||
Nu gaan we testen of er sprake is van gelijke variantie tussen de twee groepen. Dit testen we met het commando ‘sdtest’ in stata. We hebben hierbij een p-waarde van 0.4099 dus nu nulhypothese (gelijke variantie) wordt niet verworpen. | |||
Aangenomen dat we te maken hebben met een normale verdeling en gelijk variantie tussen de twee groepen, dus voldaan is aan de aannames, kan er een ttest uitgevoerd worden. Deze test bepaalt of er sprake is van gelijke gemiddelde en dus of er een verschil is tussen twee groepen. | |||
De ttest geeft als p-waarde 0.4568, we kunnen dus geen significant verschil aantonen tussen de twee groepen als het gaat om taken. | |||
Laten we hetzelfde uitvoeren, maar dan voor de vragen. We zien een alpha waarde van 0.7874 en verder zien we dat de assumpties om een ttest te doen geschonden worden. Het blijkt dat we niet te maken hebben met een normale verdeling onder de alpha scores. Zie hiervoor de p-waarde van 0.03841bij de swillk test. Om te testen of er verschil is tussen de twee groepen, maken we nu dus gebruik van de ranksum. Deze test heeft niet als assumptie dat de data normaal verdeeld moet zijn om een verschil te testen tussen twee groepen. | |||
De ranksum-test heeft als nulhypothese dat we te maken hebben van twee gelijke groepen, waarbij dus het verschil in gemiddelde gelijk aan 0 is. De p-waarde die we uitgerekend hebben is gelijk aan 0.0404 dus omdat dit een kleinere waarde is dan 0.05, kunnen we de nulhypothese verwerpen en hieruit concluderen dat er een significant verschil is tussen de angst in groep 1 en 2. Het blijkt uit de gegevens dat de groep die geconfronteerd is met de real-life AMIGO robot, minder angst vertoont naar robottechnologie dan de groep die daar niet mee in aanmerking is gekomen. Let wel dat bij het aflezen van de appendix, een hogere score meer vertrouwen en dus minder angst in robottechnologie voorstelt. | |||
Revision as of 15:56, 16 October 2014
Terug
Data verwerken
Uit de 28 enquêtes die door middel van het onderzoek zijn ingevuld hebben we een schematisch overzicht gemaakt (zie Appendix). Deze worden hieronder verder geanalyseerd. Eerst wordt er apart gekeken naar de twee verschillende ontmoetingen met AMIGO en daarna worden deze twee benaderingen met elkaar vergeleken.
‘Real-life’ ontmoeting met AMIGO
Zoals bekend hebben de proefpersonen voor en na de AMIGO ontmoeting enquêtevragen beantwoord. Ook deze antwoorden worden uiteraard apart bekeken.
Als eerst bekijken we of er sprake is van een normale verdeling bij de items. Hiervoor gebruiken we de Shapiro-Wilk test. In dit onderzoek maken we gebruik van 95% betrouwbaarheidsintervallen en een alpha waarde van 0.05. Uit de appendix is af te leiden, dat de items (vragen) 3, 10,12 14, 15, 16, 23, 26, 27, 31, 34, 36, 38 en 39 een waarde aangeven dat kleiner is dan 0.05. Dit betekent dat de H_0 hypothese (de data is normaal verdeeld) verworpen mag worden. Dus voor deze items is er geen sprake van een normale verdeling. Voor de taken wordt er op dezelfde wijze afgeleid dat er ook enkele van deze taken zijn waar er geen sprake is van een normale verdeling (zie appendix). Met behulp van deze informatie kunnen we later rekening houden met het kiezen van de soort test, o.a. ‘ttest’, ‘multiple reggression’ of ‘Ranksum’.
Nu gaan we verder met het bekijken van de ‘Cronbach’s alpha’ die zowel bij de taken als bij de vragen 1 tot en met 39 horen. Daartoe moeten de vragen eerst verdeeld worden in de eerder genoemde categorieën (zie opzet).
- Uiterlijk: 11, 14 en 23
- Voorkennis/interesse: 1, 2, 3, 13 en 30
- Normen en waarden: 4, 7, 10, 15, 17, 19, 20, 22, 24, 26, 28, 29, 33, 34, 35, 38 en 39
- Toekomst: 5, 6, 8, 9, 16, 18, 21, 25, 31, 32, 36 en 37
- Taken: Alle items onder het kopje ‘taken’ in de enquête.
Het meten van ‘angst’ gebeurt door middel van de categorieën uiterlijk, normen en waarden, toekomst en taken. We gaat testen of de mate van voorkennis/interesse invloed heeft op de hoeveelheid angst bij deze proefpersonen. Hier komen we later nog op terug.
Voor de ‘Cronbach’s s alpha’ die hoort bij de taken, kunt u bij de appendix terecht. Deze heeft een waarde van 0.9194 voor de interactie en 0.9016 na de interactie. Dat betekent dus dat de items hetzelfde (in ons geval ‘de hoeveelheid behoefte’) meten.
De volgende tests bepalen of de scores, die door de alpha functie in stata verkregen zijn, normaal verdeeld zijn en of deze gelijke varianties onder de groepen (groep voor en groep na interactie) aannemen. Het commando ‘swilk’ (oftewel de Shapiro-Wilk test) test of er sprake is van een normale verdeling. Bij de eerste groep hebben we een p-waarde van 0.12886 en bij de tweede een waarde van 0.85596 (voor alle resultaten kunt u overigens bij de appendix terecht). Beide waardes zijn groter dan 0.05 dus de hypothese dat de data normaal verdeeld is kan niet worden verworpen. Nu gaan we testen of er sprake is van gelijke variantie tussen de twee groepen. Dit testen we met het commando ‘sdtest’ in stata. We hebben hierbij een p-waarde van 0.4099 dus nu nulhypothese (gelijke variantie) wordt niet verworpen. Aangenomen dat we te maken hebben met een normale verdeling en gelijk variantie tussen de twee groepen, dus voldaan is aan de aannames, kan er een ttest uitgevoerd worden. Deze test bepaalt of er sprake is van gelijke gemiddelde en dus of er een verschil is tussen twee groepen. De ttest geeft als p-waarde 0.4568, we kunnen dus geen significant verschil aantonen tussen de twee groepen als het gaat om taken. Laten we hetzelfde uitvoeren, maar dan voor de vragen. We zien een alpha waarde van 0.7874 en verder zien we dat de assumpties om een ttest te doen geschonden worden. Het blijkt dat we niet te maken hebben met een normale verdeling onder de alpha scores. Zie hiervoor de p-waarde van 0.03841bij de swillk test. Om te testen of er verschil is tussen de twee groepen, maken we nu dus gebruik van de ranksum. Deze test heeft niet als assumptie dat de data normaal verdeeld moet zijn om een verschil te testen tussen twee groepen. De ranksum-test heeft als nulhypothese dat we te maken hebben van twee gelijke groepen, waarbij dus het verschil in gemiddelde gelijk aan 0 is. De p-waarde die we uitgerekend hebben is gelijk aan 0.0404 dus omdat dit een kleinere waarde is dan 0.05, kunnen we de nulhypothese verwerpen en hieruit concluderen dat er een significant verschil is tussen de angst in groep 1 en 2. Het blijkt uit de gegevens dat de groep die geconfronteerd is met de real-life AMIGO robot, minder angst vertoont naar robottechnologie dan de groep die daar niet mee in aanmerking is gekomen. Let wel dat bij het aflezen van de appendix, een hogere score meer vertrouwen en dus minder angst in robottechnologie voorstelt.