4.3.3 ‘De consensusvuistregel binnen een internetprofiel leidt tot een grotere overtuigingskracht bij organisaties die actief leden willen werven.’
5.1 Betrouwbaarheid afhankelijke variabelen
In dit onderzoek is de afhankelijke variabele de overtuigingskracht van een internetprofiel. Het meten van de overtuigingskracht gebeurt per tekst met drie verschillende vragen. Voor de betrouwbaarheid van de metingen is het relevant te weten in hoeverre de drie vragen per tekst consistent en homogeen aan elkaar zijn; met andere woorden, hoe betrouwbaar de metingen zijn verricht. Om hierachter te komen is de Cronbach’s alpha coëfficiënt berekend. Deze coëfficiënt geeft in eerste instantie een score voor de consistentie van de drie vragen per tekst. Hierbij geldt hoe dichter de score bij de 1.00 ligt, hoe betrouwbaarder de meting is. Baxter en Babbie (2004) geven daarbij aan dat over het algemeen de stelregel wordt gehanteerd dat een meting als betrouwbaar wordt gezien als de score op minimaal 0.70 uitkomt (Baxter & Babbie, 2004:125). Daarnaast geeft de
Cronbach’s alpha betrouwbaarheidsanalyse ook aan of de betrouwbaarheid van de resultaten per tekst verhoogd wordt als er één van de drie vragen niet zou worden meegenomen in de verdere analyses. De resultaten van de Cronbach’s alpha betrouwbaarheidsanalyse staan schematisch weergegeven in Tabel 1.
Tabel 1: Cronbach’s alpha betrouwbaarheidscoëfficiënten.
Vragen van de tekst: Cronbach’s alpha coëfficiënt: Maximale score bij het weglaten
van een vraag:
Business Banking 0.80 0.79 Royal Fund 0.88 0.86 Zuivel Company 0.79 0.74 Electrics 0.85 0.86 Maks! 0.72 0.68 Het Nieuwsblad 0.85 0.86
Uit de analyse blijkt dat de metingen op deze manier betrouwbaar en consistent zijn. De
betrouwbaarheid van de vragen van Maks! geeft overduidelijk de laagste score, maar ook deze score voldoet aan de gehanteerde ondergrens van Baxter en Babbie (2004). Daarnaast blijkt bij Electrics en Het Nieuwsblad dat de score 0.01 hoger uit zal vallen als er een bepaalde vraag verwijderd zal worden. De score bij beide teksten is echter reeds 0.85, waardoor het verschil van 0.01 als te minimaal wordt geacht om daadwerkelijk invloed te hebben. In de vervolganalyses zijn dus de resultaten van alle vragen meegenomen.
5.2 Variantieanalyse (ANOVA)
De vervolganalyse van de resultaten is gedaan aan de hand van een variantieanalyse. Voor deze methode is gekozen omdat hiermee de gemiddelden van twee groepen vergeleken kunnen worden op basis van meerdere factoren (Huizingh,2004:269 en Van den Bercken, Voeten & Michels, 2003:5). Voorafgaand aan de analyse zijn de resultaten met het programma SPSS zodanig geordend en samengevoegd, dat er bij elke hypothese nog sprake is van twee groepen; de controlegroep en de experimentele groep. Elke hypothese voorspelt een bepaalde verwachting voor deze twee groepen . In Figuur 7 staat deze verwachting per hypothese weergegeven.
Vervolgens is de variantieanalyse (ANOVA) uitgevoerd aan de hand van de variant General Linear Model (GLM). Dit model beschrijft resultaten voor de drie hoofdfactoren; in dit verslag verdeeld over drie fases. In de eerste fase wordt de factor hypothese geanalyseerd, waarbij de uitkomsten per hypothese met de uitkomsten van de andere twee hypotheses zijn vergeleken. De tweede fase beschrijft de factor manipulatie, waarbij is gekeken of de manipulatie in zijn totaliteit voor een significant verschil heeft gezorgd. Hier is dus de manipulatie van de drie hypotheses gezamenlijk meegenomen in de analyse. De derde fase beschrijft tot slot de belangrijkste factor manipulatie
binnen hypotheses (hypothese * manipulatie). In deze fase is binnen elke hypothese gemeten wat het
specifieke effect is geweest van de manipulatie. De variantieanalyse geeft echter niet voldoende specifieke resultaten voor deze derde factor. Ze geeft alleen aan of er een eventueel si gnificant hoofdeffect is gevonden. Om deze reden is na afloop van de variantieanalyse ook een Paired Sample T-Test uitgevoerd. Met deze T-Toets is per hypothese de gemiddelde waardering op
overtuigingskracht van de controlegroep vergeleken met het gemiddel de van de experimentele groep. Er is daarbij gemeten of eventuele verschillen significant zijn. De resultaten van deze T-Toets worden ook in de derde fase besproken.
Figuur 7: Verwachting per hypothese
Hypothese Verwachting voor
controlegroep
Verwachting voor experimentele groep H1: Het duidelijk benadrukken van de eigen
geloofwaardigheid leidt tot een kleinere overtuigingskracht.
Hoge score op overtuigingskracht
Lage score op overtuigingskracht
H2: Het achtereenvolgens inzetten van in
eerste instantie informatieve adjectieven en vervolgens evaluatieve adjectieven, leidt tot een grotere overtuigingskracht.
Lage score op overtuigingskracht
Hoge score op overtuigingskracht
H3: De consensusvuistregel binnen een
internetprofiel leidt tot een grotere
overtuigingskracht bij organisaties die actief leden willen werven.
Lage score op overtuigingskracht
Hoge score op overtuigingskracht
5.2.1 Fase 1: Hypothese
Er is een significant hoofdeffect gevonden voor de factor hypothese (F (2,338) = 35,3; p < .001). Deze factor bestaat uit de vergelijking van de gemiddelde waardering op overtuigingskracht tussen de drie hypotheses. Hierbij is een significant verschil gevonden tussen hypothese 1 en hypothese 2 (p < .001) en tussen hypothese 1 en hypothese 3 (p < .001). De gemiddelde waardering op overtuigingskracht tussen hypothese 2 en hypothese 3 verschilt niet significant van elkaar. Hypothese 1 wijkt dus af van de rest. De gemiddelde waardering op overtuigingskracht bij hypothese 1 is duidelijk lager (gem. = 3,95; SE = .07) dan bij hypothese 2 (gem. = 4,62; SE = .07) en hypothese 3 (gem. = 4,50; SE = .07). In
Tabel 2 en Tabel 3 staat bovenstaand verhaal schematisch weergegeven. Hieruit blijkt dat de teksten
van hypothese 2 het hoogst beoordeeld zijn op overtuigingskracht. Dit zijn de teksten van de Zuivel Company en Electrics. Er zit echter weinig verschil tussen deze teksten en de teksten van Maks! en Het Nieuwsblad. De teksten van Business Banking en Royal Fund zijn duidelijk het laagst beoordeeld op overtuigingskracht en wijken significant af van de overige teksten.
Tabel 2: Gemiddelde waarden van hypotheses
Hypothese Gemiddelde Standard Error
H1 3,95 ,070
H2 4,62 ,065
H3 4,50 ,069
Tabel 3: Paarsgewijze vergelijking hypotheses
Hypothesevergelijking Verschil in
gemiddelde
Standard Error Significantieniveau
H1 met H2 H1 met H3 -,673 -,554 ,089 ,085 ,000 ,000 H2 met H1 H2 met H3 ,673 ,119 ,089 ,083 ,000 ,463 H3 met H1 H3 met H2 ,554 -,119 ,085 ,083 ,000 ,463
5.2.2 Fase 2: Effect manipulatie
Er is een significant hoofdeffect gevonden voor de factor manipulatie (F (1,169) = 14,72; p < .001). De teksten waarin het effect van de onafhankelijke variabele wel is geïntegreerd zijn gemiddeld hoger gewaardeerd op overtuigingskracht (gem. = 4,50; SE = .06) dan de teksten waarin het effect van de onafhankelijke variabele niet is geïntegreerd (gem. = 4,22; SE = .06). Met andere woorden betekent dit dat de experimentele groep, over alle zes teksten gezien, gemiddeld een hogere waardering heeft uitgesproken dan dat de controlegroep heeft gedaan. Het gemiddelde verschil van 0,28 blijkt
significant te zijn (p < .001). Tabel 4 en Tabel 5 geven bovenstaand verhaal schematisch weer.
Tabel 4: Gemiddelde waarden manipulatie
Manipulatie Gemiddelde Standard Error
Inclusief effect OV (Experimentele groep) 4,50 ,058 Exclusief effect OV (Controlegroep) 4,22 ,061
Tabel 5: Paarsgewijze vergelijking manipulatie
Manipulatievergelijking Verschil in
gemiddelde
Standard Error Significantieniveau
Inclusief effect OV met exclusief effect OV
,282 ,074 ,000
Exclusief effect OV met inclusief effect OV
-,282 ,074 ,000
5.2.3 Fase 3: Manipulatie binnen hypotheses
Ook voor de derde factor is een significant hoofdeffect gevonden (F (2,338) = 31,57; p < .001). Hierbij is gekeken naar het effect van de manipulatie binnen elke hypothese (hypothese * manipulatie). Het blijkt dus dat er ook binnen de hypotheses een duidelijk verschil aanwezig is in de waardering op overtuigingskracht tussen de controlegroep en de experimentele groep. De gepaarde T-Toets geeft meer specifieke informatie weer per hypothese.
De eerste hypothese luidt: Het duidelijk benadrukken van de eigen geloofwaardigheid leidt tot een
kleinere overtuigingskracht. In Figuur 7 is te zien dat er wordt verwacht dat de controlegroep een
gemiddeld hogere score geeft op overtuigingskracht dan de experimentele groep. Uit de resultaten blijkt echter dat de controlegroep een gemiddeld lagere score heeft gegeven op overtuigingskracht (gem. = 3,59; SE = .11) dan de experimentele groep (gem. = 4,31; SE = .09). Dit verschil is zelfs significant (T = -4,91; P < .001). De experimentele groep heeft de teksten van Business Banking en Royal Fund dus significant hoger beoordeeld dan de controlegroep.
De tweede hypothese luidt: Het achtereenvolgens inzetten van in eerste instantie informatieve
adjectieven en vervolgens evaluatieve adjectieven, leidt tot een grotere overtuigingskracht. Er wordt
verwacht dat de experimentele groep een gemiddeld hogere score geeft op overtuigingskracht dan de controlegroep. Uit de resultaten van de T-Toets blijkt dat de experimentele groep inderdaad een hogere score heeft gegeven (gem. = 4,98; SE = .09) dan de controlegroep (gem. = 4,27; SE = .10). Ook dit verschil is significant (T = 5,11; P < .001). Het gaat hierbij om de teksten van de Zuivel Company en Electrics.
De derde hypothese luidt: De consensusvuistregel binnen een internetprofiel leidt tot een grotere
overtuigingskracht bij organisaties die actief leden willen werven. Verwacht wordt dat de
experimentele groep een gemiddeld hogere score geeft op overtuigingskracht dan de controlegroep. Deze verwachting wordt door de resultaten van de T-Toets bevestigd. De experimentele groep heeft de teksten van de derde hypothese hoger beoordeeld (gem. = 4,94; SE = .09) dan de controlegroep (gem. = 4,07; SE = .12). Dit verschil is wederom significant (T = 5,60; P < .001).
In Tabel 6 staat per hypothese in een tabel weergegeven wat de gemiddelde score op
per hypothese weergegeven of het verschil van de gemiddelden tussen de beide groepen significant is. De controlegroep is in deze tabellen weergegeven als CG en de experimentele groep als EG. Deze tabellen geven een visualisatie van de bovenstaande resultaatbeschrijvingen.
Tabel 6: Gemiddelde score op overtuigingskracht binnen hypotheses
Hypothese + onderzoeksgroepen
Gemiddelde score op overtuigingskracht
Standaarddeviatie Gemiddelde Standard
Error H1 CG EG 3,586 4,314 1,433 1,213 .110 .093 H2 CG EG 4,267 4,978 1,358 1,118 .104 .086 H3 CG EG 4,073 4,935 1,519 1,147 .116 .088
Tabel 7: Significantieniveau tussen de controlegroep en de experimentele groep
Hypotheseberekening Verschil Std. Deviatie Gemiddelde
Standard Error
T-waarde Significantieniveau
Hypothese 1: CG – EG -,727 1,930 .148 -4,914 ,000
Hypothese 2: EG – CG ,712 1,815 .139 5,114 ,000
Hypothese 3: EG – CG ,863 2,010 .154 5,595 ,000
Uit deze tabellen blijkt nogmaals dat de verschillen tussen de controlegroep en de experimentele groep bij elke hypothese significant zijn. De manipulatie binnen de derde hypothese, die betrekking heeft op de consensusvuistregel, blijkt voor het grootste effect te hebben gezorgd. Het gemiddelde verschil tussen de beide groepen blijkt 0.9 te zijn. Het gaat hierbij om de teksten van Maks! en Het Nieuwsblad.
Bij de overige twee hypotheses is het verschil tussen de controlegroep en de experimentele groep ongeveer gelijk; 0.7. Op basis van 170 respondenten per groep, met een schaal van 1 tot 7, blijkt een verschil van 0.7 en 0.9 dermate groot te zijn om te kunnen spreken van een significant verschil. De manipulatie die bij elke tekst is toegepast heeft dus een significant effect teweeggebracht. Dit is een mooie bevestiging van waar dit onderzoek primair om draait; het aantonen van het effect van perifere cues op de overtuigingskracht van internetprofielen. In het volgende hoofdstuk worden conclusies getrokken uit de resultaten en wordt besloten om elke hypothese al dan niet aan te
nemen of te verwerpen. Uiteindelijk zal in het volgende hoofdstuk antwoord worden gegeven op de geformuleerde hoofdvraag uit de inleiding.
In Bijlage V is de volledige output van alle toetsen die met het programma SPSS zijn uitgevoerd ondergebracht. Ze zijn weergegeven in dezelfde volgorde als in dit hoofdstuk is aangehouden, dus eerst de output van de Cronbach’s alpha betrouwbaarheidsanalyses, vervolgens de output van de variantieanalyse en ter afsluiting de output van de gepaarde T-Toets.