Surveys en enquêtes

In veel onderzoek wordt gebruik gemaakt van vragenlijsten die respondenten worden voorgelegd. Dat kan in papieren vorm zijn of elektronisch. Vaak komen daarin meetschalen, concepten e.d. aan de orde, maar het kan ook gaan om vragenlijst waarin simpelweg wordt nagegaan waarom iemand een bepaalde cursus volgt, wat zijn achtergrond is en hoe hij van de gekozen instelling heeft gehoord.

In al die gevallen is het goed de vragenlijsten te analyseren. Dat kan met eenvoudige rechte tellingen, gevolgd door kruistabellen. Als er concepten gemeten zijn met een set items, is het wenselijk om na te gaan of de te meten concepten een zekere consistentie hebben en/of deze concepten meten wat ze moeten meten (valideren). Middels verschillende methoden kan worden nagegaan of er sprake is van interne consistentie (bijv. met Cronbach's alpha) of dat er bepaalde dimensies in de concepten terug te vinden zijn (bijv. met factoranalyse of HOMALS-achtige methoden).

Als alle concepten gemeten zijn, is vaak een volgende stap om verbanden te leggen. Vaak is het het handigste om te beginnen met eenvoudige kruistabellen, eventueel statistisch getoetst om samenhang (bijv. Fisher Exact-toets, McNemartoets, Chi-kwadraattoets). Ook kan soms een stap verder worden gegaan door een voorspellend model te maken waarin wordt geprobeerd een responsvariabele te verklaren aan de hand van een set gemeten factoren/verklarende variabelen. Afhankelijk van het design van de studie, het meetniveau van variabelen en de hoeveelheid waarnemingen, kan dan voor een bepaald model gekozen worden (bijv. lineaire regressie- analyse, ANOVA, ANCOVA, logistische regresssie-analyse, Cox Proportional hazards regressie, mixed-effectsmodellen, repeated meausurements ANOVA, enz.).

Is er sprake van een situatie waarbij moet worden nagegaan of er verschillen zijn op een responsvariabele tussen twee of meer groepen (bijv. twee medicijnen), dan kunnen bij randomisatie vaak de standaardtoetsen worden toegepast (experimenteel design). Gaat het echter om een observationeel onderzoek, dan zal rekening gehouden moeten worden met mogelijke confounding, waarbij dan een goede keuze is om een propensity score analyse uit te voeren. Op dit onderwerp is dr. E.P. Martens in 2007 gepromoveerd.

Opdrachtgevers voor wie vragenlijsten zijn geanalyseerd, zijn o.a.: Webster University, Vrije Universiteit Brussel, Sociaal en Cultureel Planbureau (SCP).

privacy

disclaimer