Stappenplan analyse

een stappenplan voor de analyse is belangrijk omdat je anders het risco loopt dat data niet of niet goed geinterpreteerd wordt.

wat voor data heb je?

er zijn verschillende typen data die elk op een eigen manier geanaliseerd kunnen worden. de typen data die wij onderscheiden zijn:

qualitatief

deze data is niet nummeriek, en is niet duidelijk gedefineerd

• geordend

bijvoorbeelden: goed gemiddeld slecht

er kan altijd een waarde aan deze data toegekend worden. er is een duidelijk volgorde, hierdoor is het onderandere mogelijk een gemiddelde te berekenen.

• ongeordend

bijvoorbeeld: Nederland Duitsland België

deze data is nooit nummeriek en er kan niet duidelijke een volgorde worden bepaald, ook is het niet mogelijk een gemiddelde te bepalen.

wel is het mogelijk deze data op frequentie te sorteren of om de data te reduceren. een voorbeeld van reductie zou zijn Duitsland niet Duitsland.

quantitatief

dit is numeriek data, de waarde van deze data is onweerlegbaar.

het verwerken van quantitatieve data is makkelijker als die van qualitatieve data, omdat quantitatieve data een vaste waarde heeft.

in dit stappenplan zullen we ons daarom voornamelijk richten op het uitwerken van de analyse van de qualitatieve data

Data structuur

ook de vorm van je data heeft invloed op de verwerking ervan.

de simpelste vorm van data is een tabel met een kolom per vraag en een rij per responsie.

zelfs bij deze simpelste vorm kunnen zich al problemen voordoen.

bij een vragenlijst kunnen ook vragen staan die alleen beantwoord moeten worden als een andere vraag positief beantwoordt is, dit lijdt tot open plekken in je data.

ook kan het hierdoor zo zijn dat je bruikbare responsie voor een bepaalde vraag te laag om een sluitende conclusie te vormen.

maar data kan ook in andere vormen binnen komen.

---

bron: SSC 2001 – Approaches to the Analysis of Survey Data

terug PRE Groep5