In dit hoofdstuk zullen er antwoorden worden gegeven op de onderzoeksvragen, wat tevens de conclusie is. Daarna wordt er een korte discussie gegeven over de conclusies. Vervolgens worden er een aantal beperkingen van dit onderzoek gegeven. Tenslotte zullen er eventuele aanbevelingen voor verder beleid worden gegeven.
Conclusie
In deze conclusie zullen er antwoorden worden gegeven op de volgende deelvragen die zijn onderzocht. Daarna wordt ook gekeken of de hypothesen die vooraf waren opgesteld mogen worden verworpen of aangenomen.
1) Is er een verband tussen temperatuur en woninginbraak in de gemeente Enschede? 2) Is er een verband tussen luchtdruk en woninginbraak in de gemeente Enschede? 3) Is er een verband tussen neerslag en woninginbraak in de gemeente Enschede? 4) Is er een verband tussen volle maan en woninginbraak in de gemeente Enschede? 5) Is er een verband tussen zonneschijnduur en woninginbraak in de gemeente Enschede?
Naast de vijf belangrijkste deelvragen zijn er naarmate het onderzoek vorderde meerdere weersomstandigheden bijgekomen die nader zijn onderzocht. Hierbij zijn geen hypothesen opgesteld maar ze zijn toch belangrijk genoeg om te worden genoemd en onderzocht.
6) Is er een verband tussen windsnelheid en woninginbraak in de gemeente Enschede? 7) Is er een verband tussen zicht en woninginbraak in de gemeente Enschede?
8) Is er een verband tussen vochtigheid en woninginbraak in de gemeente Enschede?
9) Is er een verband tussen referentiegewasverdamping en woninginbraak in de gemeente Enschede?
Om te waken voor de invloed van weekenden en schoolvakanties in het basisonderwijs zijn deze variabelen meegenomen in de regressieanalyse. De variabelen hieronder zijn dus gecontroleerd voor de invloed van weekenden en schoolvakanties in het basisonderwijs.
1. Is er een verband tussen temperatuur en woninginbraak in de gemeente Enschede?
De hypothese voorafgaand aan het onderzoek bij temperatuur was: Een hoge temperatuur
zal leiden tot meer woninginbraken in de gemeente Enschede. Door middel van de resultaten
kan worden geconcludeerd dat temperatuur niet significant van invloed is op woninginbraak in de gemeente Enschede met een waarde van 0,596. Hier geldt dus dat de hypothese
verworpen wordt. In tegenstelling tot onderzoeken in Engeland en de Verenigde Staten waar werd geconcludeerd dat temperatuur wel van invloed was op woninginbraak, kan er worden gesteld dat in Enschede temperatuur niet van invloed is op woninginbraak.
2. Is er een verband tussen luchtdruk en woninginbraak in de gemeente Enschede?
Voorafgaand was er een hypothese opgesteld die luidde als volgt: luchtdruk zal geen invloed
hebben op het aantal woninginbraken in de gemeente Enschede. Er kan worden
geconcludeerd met een waarde van 0,032 dat luchtdruk een significante invloed heeft op woninginbraak in de gemeente Enschede. De hypothese zal worden verworpen. De conclusie komt niet overeen met het onderzoek van Rotton en Frey uit 1985. De Exp(B) waarde die bij luchtdruk hoort is 1,001. Dit wil zeggen dat wanneer de luchtdruk met één eenheid
24 toeneemt, er één op de duizend meer woninginbraken zal worden gepleegd in de gemeente Enschede. Kort gezegd zullen er dus 0,1% meer inbraken plaatsvinden.
3. Is er een verband tussen neerslag en woninginbraak in de gemeente Enschede?
De variabelen DR en RHX bleken met waardes van 0,981 en 0,566 ook te hoog om te spreken over een significante invloed op woninginbraken in Enschede. De hypothese die was
opgesteld gaat bij deze niet op: neerslag zal leiden tot minder woninginbraken in de gemeente
Enschede.
Neerslag is tevens gemeten via de variabele Rain data specific for Enschede. Deze had een waarde van 0,035 wat betekent dat deze variabele significant is. Rain data specific for Enschede heeft dus wel invloed op woninginbraken in de gemeente Enschede. Hier gaat de hypothese: neerslag zal leiden tot minder woninginbraken in de gemeente Enschede dus wel op. De Exp(B) waarde die bij Rain data hoort is 1,003. Dit betekent dat wanneer er één eenheid meer neerslag valt, er drie op de duizend meer woninginbraken zullen worden gepleegd in de gemeente Enschede. In dit geval zullen er dus 0,3% meer inbraken plaatsvinden. Deze conclusie komt dus niet overeen met de conclusie uit het artikel van Simon Field, namelijk dat er geen invloed was van neerslag op criminaliteit.
4. Is er een verband tussen volle maan en woninginbraak in de gemeente Enschede?
Volle maan heeft een waarde 0,362 en daarom heeft deze variabele geen significante invloed op woninginbraak in Enschede. De hypothese: volle maan zal leiden tot meer woninginbraken
in de gemeente Enschede, kan dus worden verworpen. Uit onderzoek van de Universiteit van
Miami bleek dat moorden sterk stegen wanneer sprake was van volle maan. Hieruit vloeide de hypothese voort dat criminaliteit steeg waaronder onder andere moord en inbraak valt. Deze resultaten gelden niet voor Enschede.
5. Is er een verband tussen zonneschijnduur en woninginbraak in de gemeente Enschede?
Zonneschijnduur (SQ) heeft een waarde van 0,412. Deze waarde is hoger dan 0,05 en dus niet significant te noemen. De hypothese: meer zonneschijnuren zullen leiden tot meer
woninginbraken in de gemeente Enschede zal niet opgaan. Deze conclusie komt overeen met
de conclusie van Simon Field in zijn artikel. Hij stelt dat er geen relatie is tussen zonuren en criminaliteit.
6. Is er een verband tussen windsnelheid en woninginbraak in de gemeente Enschede?
Windsnelheid (FG) had een erg hoge waarde van 0,938. Deze waarde is hoger dan 0,05. Dit betekent dat windsnelheid geen invloed heeft op woninginbraak in de gemeente Enschede.
7. Is er een verband tussen zicht en woninginbraken in de gemeente Enschede?
Minimale zicht en maximale zicht, respectievelijk VVN en VVX, hebben een waarde van 0,492 en 0,728. Deze beide variabelen hebben dus ook geen significante invloed op
25 8. Is er een verband tussen vochtigheid en woninginbraken in de gemeente Enschede? Vochtigheid (UG) heeft een waarde van 0,301 wat inhoudt dat deze variabele geen invloed heeft op woninginbraken in Enschede.
9. Is er een verband tussen referentiegewasverdamping en woninginbraken in de gemeente Enschede?
Referentiegewasverdamping, in deze scriptie EV24 genoemd, heeft een waarde van 0,481 wat betekent dat deze variabele geen invloed heeft op woninginbraak in de gemeente Enschede.
Na alle variabelen te hebben meegenomen kan er worden geconcludeerd dat
weersomstandigheden op zichzelf staand weinig zeggen over de invloed op woninginbraak. Echter zijn er twee weersomstandigheden die een significante invloed hebben op
woninginbraak. Deze variabelen zijn luchtdruk en neerslag. Wanneer de luchtdruk met één eenheid stijgt, neemt de kans op woninginbraak in de gemeente Enschede met eenduizendste toe. Bij neerslag geldt dat wanneer de neerslag stijgt met één eenheid, de kans op inbraak in de gemeente Enschede met drieduizendste toeneemt. Deze waarden zijn niet hoog, maar toch is er een significante invloed.
De hoofdvraag: Is er een verband tussen weersomstandigheden en het aantal woninginbraken in
de periode van 2004 t/m 2008 in de gemeente Enschede? kan worden beantwoord. Er is een
significante invloed van luchtdruk en neerslag op woninginbraak in de gemeente Enschede. Echter de invloed van deze weersomstandigheden is van een te kleine aard om inbraken te kunnen voorspellen.
Discussie
Zoals te zien is, komen de conclusies niet altijd overeen met de hypothesen die gegeven worden. De hypothesen zijn opgesteld naar aanleiding van beschikbare informatie over de
weersomstandigheden in relatie tot criminaliteit. Van alle weersomstandigheden zijn de meeste onderzoeken gedaan naar temperatuur en criminaliteit door instituten. De conclusie die hierbij hoort is dat een hogere temperatuur zal leiden tot meer inbraken. Door de onderzoeken die reeds zijn gedaan naar temperatuur en criminaliteit en de bijbehorende conclusies die gelden in de Verenigde Staten en Engeland zou het logisch zijn als deze ook gelden voor Enschede.
Geconcludeerd uit de resultaten van dit onderzoek in de periode 2004 tot en met 2008 gaat de hypothese: Een hoge temperatuur zal leiden tot meer woninginbraken in de gemeente Enschede echter niet op.
Naast temperatuur was er ook informatie over volle maan beschikbaar. Volle maan leidt volgens de Universiteit van Miami tot meer moorden. Moorden vallen onder criminaliteit, net als
inbraak. Vandaar de hypothese: Volle maan zal leiden tot meer woninginbraken in de gemeente
Enschede. Net als de conclusie bij temperatuur geldt deze hypothese niet voor Enschede.
Uit een onderzoek van Rotton en Frey (1985) is gebleken dat er geen significant bewijs is om te zeggen dat luchtdruk van invloed is op criminaliteit (Cohn, 1990). Uit dit onderzoek is gebleken dat luchtdruk wel een significante invloed heeft op woninginbraak in de gemeente Enschede. Deze twee conclusies komen dus niet overeen met elkaar.
26 Uit een artikel van The Britisch Journal of Criminology bleek dat er geen relatie was tussen neerslag en criminaliteit. Dat komt niet overeen met de conclusie uit dit onderzoek dat neerslag een significante invloed heeft op woninginbraak. Twee mogelijke verklaringen zouden kunnen zijn dat neerslag sporen uitwist of veel geluid maakt zodat inbrekers eerder zullen inbreken. De significante invloeden van neerslag en luchtdruk gelden dus alleen voor Enschede.
Beperkingen
In deze paragraaf worden een aantal beperkingen besproken die dit onderzoek heeft. De belangrijkste beperking is dat er altijd meerdere factoren aanwezig zijn die invloed hebben op woninginbraak in de gemeente Enschede. Weersomstandigheden komen nooit enkel en alleen voor zonder andere factoren. Hier is geprobeerd rekening mee te houden door belangrijke factoren als weekenden en schoolvakanties van de basisschool mee te nemen in het onderzoek. Kortom, in dit onderzoek wordt de invloed van weersomstandigheden op woninginbraak in Enschede onderzocht maar er kan niet worden gezegd dat weersomstandigheden uitsluitend de oorzaak zijn van inbraak. Daardoor is dit niet met honderd procent zekerheid te onderzoeken. Dit zijn niet enige factoren die ook van invloed zijn op inbraak. Ook valt te denken aan het feit dat Enschede dicht aan de grens bij Duitsland ligt, deze ligging is ook van invloed op
woninginbraak in Enschede. Door ligging aan de grens heb je meer te maken met bewoners en criminelen uit Duitsland en ook uit Polen. en De resultaten en conclusies van dit onderzoek zijn dus niet representatief voor heel Nederland.
Een andere beperking is dat neerslag op twee verschillende plekken is gemeten. De KNMI heeft op haar site informatie staan over neerslag die op deze twee verschillende plekken is gemeten. De meetinstrumenten zijn meegenomen in het onderzoek. Er staat op de website hoe er aan de informatie van de hoogte van de neerslagsom is gekomen maar niet hoe er aan de Rain data specific for Enschede is gekomen. De hoogte van de neerslagsom is gemeten op vliegveld Twenthe, dit is hemelsbreed ongeveer 4 kilometer van het centrum van Enschede verwijderd. Rain data specific for Enschede is gemeten op een plek die de KNMI wegens privacyredenen niet kenbaar kan maken. Er komen verschillende significantiewaarden voor bij beiden, hieruit kan worden opgemaakt dat het niet dezelfde informatie bevat terwijl het wel allebei over Enschede gaat. Dit komt omdat de meters niet op dezelfde plek staan in Enschede.
Wanneer je met politiegegevens werkt heb je te maken met mensenwerk. De gegevens over inbraak worden door mensen ingevuld gedurende vijf jaar. In deze vijf jaar kunnen er fouten worden gemaakt tijdens het invoeren die niet kunnen worden gecontroleerd door anderen. Met een onderzoek als dit is gebruik van deze gegevens noodzakelijk en is er niet veel aan die fouten te doen.
Aanbevelingen
Voor volgend onderzoek:
Voor een volgend onderzoek kan er onderzoek worden gedaan op een grotere schaal dan de gemeente Enschede. Als er voldoende informatie beschikbaar is kan er beter onderzoek worden gedaan naar grote steden als Londen of New York. Deze onderzoeken zullen nog meer
betrouwbaar zijn door de hoge bevolkingsdichtheid in deze steden. Er zal wellicht een hogere Odds ratio waarde ontstaan waardoor er meer dan één of drie op de duizend inbraken kan worden voorkomen.
27 Voor beleid:
Met de resultaten die uit dit onderzoek naar voren zijn gekomen kunnen er eigenlijk geen zinvolle voorspellingen worden gedaan naar inbraak door naar het weer van de komende dagen te kijken. Bij voorspelling aan de hand van luchtdruk kan één op de duizend inbraken worden voorkomen. Dit is voor een politieorganisatie onbegonnen werk. Ondanks deze resultaten is inbraak voorspelling toch een goede manier om politiebezetting en surveillance te regelen. Helaas lukt dit voorspellen niet aan de hand van het weer maar ‘crime mapping’, een andere manier om criminaliteit te voorspellen, zou een betere manier zijn om te kijken naar
criminaliteit en de bezetting die er op een moment en plek moet zijn. Hot spots zoals de plekken heten waar veel wordt ingebroken, kunnen dan beter in de gaten worden gehouden zodat de politieorganisatie efficiënter te werk gaat.
28
Bibliografie
Bell, P. A. (2005). Reanalysis and Perspective in the Heat-Aggression Debate. Journal of Personality and Social Psychology, 89(1), 71-73.
Cohn, E. G. (1990). Weather and crime. The British Journal of Criminology, 30(1), 51-64. Cohn, E. G., & Rotton, J. (1997). Assault as a function of time and temperature: A moderator-variable time-series analysis. Journal of Personality and Social Psychology, 72(6), 1322-1334. Cohn, E. G., & Rotton, J. (2000). Weather, seasonal trends and property crimes in Minneapolis, 1987-1988. a moderator-variable time-series analysis of routine activities. Journal of
Environmental Psychology, 20(3 (Instituut, Nader Verklaard Neerslag, 2010)), 257-272. Cohn, E. G., & Rotton, J. (2005). The curve is still out there: A reply to Bushman, Wang, and Anderson's (2005) "Is the curve relating temperature to aggression linear or curvilinear? Journal of Personality and Social Psychology, 89(1), 67-70.
Chainey, S., & Ratcliffe, J. (2005). GIS and Crime Mapping. Chichester: Wiley. Cohn, E. (n.d.). Weather and Crime.
Field, S. (1992). The effect of temperature on crime. The British Journal of Criminology . Huizingh, E. (2006). SPSS 14.0 voor Windows en Data Entry. Den Haag: Sdu Uitgevers bv. Instituut, K. N. (2010). Metadata KNMI-stations. Retrieved Juli 6, 2010, from KNMI : http://www.knmi.nl/klimatologie/metadata/twenthe.html
Instituut, K. N. (2010). Nader Verklaard Luchtdruk. Retrieved April 25, 2010, from KNMI: http://www.knmi.nl/cms/content/36213/luchtdruk
Instituut, K. N. (2010). Nader Verklaard Luchtdruk. Retrieved April 25, 2010, from KNMI: http://www.knmi.nl/cms/content/36213/luchtdruk
Instituut, K. N. (2010). Nader Verklaard Maan. Retrieved April 25, 2010, from KNMI: http://www.knmi.nl/cms/content/38393/maan
Instituut, K. N. (2010). Nader Verklaard Neerslag. Retrieved April 25, 2010, from KNMI: http://www.knmi.nl/cms/content/40137/neerslag
Instituut, K. N. (2010). Nader Verklaard Temperatuur. Retrieved April 25, 2010, from KNMI: http://www.knmi.nl/cms/content/37023/temperatuur
Newburn, T. (2007). Criminology. Devon: Willan Publishing.
NRC. (1997). NRC Handelsblad. Retrieved Mei 10, 2010, from NRC Webpagina's: http://retro.nrc.nl/W2/Lab/Profiel/Weer/gezondheid.html
Theoretische achtergrond. (n.d.). Retrieved mei 25, 2010, from WODC:
29 Wortley, R., & Mazerolle, L. (2008). Environmental criminology and crime analysis: situating the
theory. Analytic approach and application. Environmental Criminology and Crime Analyses.
30
Bijlagen
Bijlage 1: Pearson correlatietest Bijlage 2: Group statistics
Bijlage 3: Independent samples test
Bijlage 4: Collinearity diagnostics en R-square Bijlage 5: Chi-Square tests
31
Bijlage 1: Pearson correlation test
Correlations FG TG SQ DR RHX PG VVN VVX UG EV24 FullMoon Rain data specific for Enschede FG Pearson Correlation 1 -,072** -,261 ** ,442** ,210** -,385** ,317** ,108** -,019 -,285**,001 ,275 ** TG Pearson Correlation -,072 ** 1 ,405** -,107**,128 ** -,116** ,179** ,393** -,432**,740 ** -,013 -,011 SQ Pearson Correlation -,261 ** ,405** 1 -,420** -,222 ** ,203** ,296** ,507** -,744**,819 ** ,015 -,177** DR Pearson Correlation ,442 ** -,107** -,420 ** 1 ,482** -,447** -,131** -,132**,365 ** -,341** -,017 ,395 ** RHX Pearson Correlation ,210 ** ,128** -,222** ,482** 1 -,338** -,096** -,022 ,215 ** -,078** -,009 ,345 ** PG Pearson Correlation -,385 ** -,116**,203 ** -,447** -,338 ** 1 -,076** -,091** -,071**,067 ** ,004 -,353** VVN Pearson Correlation ,317 ** ,179** ,296** -,131** -,096 ** -,076** 1 ,416** -,565**,245 ** -,007 -,037 VVX Pearson Correlation ,108 ** ,393** ,507** -,132** -,022 -,091 ** ,416** 1 -,606**,524 ** ,002 ,006 UG Pearson Correlation -,019 -,432** -,744 ** ,365** ,215** -,071** -,565** -,606** 1 -,719** -,002 ,206 ** EV24 Pearson Correlation -,285 ** ,740** ,819** -,341** -,078 ** ,067** ,245** ,524** -,719** 1 ,008 -,125 ** FullMoon Pearson Correlation ,001 -,013 ,015 -,017 -,009 ,004 -,007 ,002 -,002 ,008 1 ,001 Rain data specific for Enschede Pearson Correlation ,275** -,011 -,177** ,395** ,345** -,353** -,037 ,006 ,206** ,125** ,001 1
32
Bijlage 2: Group statistics
Group Statistics Days Burgled= 1
Not Burgled=0 N Mean Std. Deviation Std. Error Mean
FG 0 637 34,35 14,722 ,583 1 1190 35,27 16,357 ,474 TG 0 637 106,04 65,458 2,594 1 1190 102,00 64,647 1,874 SQ 0 637 47,71 40,166 1,591 1 1190 44,86 40,853 1,184 DR 0 637 18,25 30,968 1,227 1 1190 18,94 30,038 ,871 RHX 0 637 8,97 17,915 ,710 1 1190 8,56 17,034 ,494 PG 0 637 1,02E4 94,162 3,731 1 1190 1,02E4 97,158 2,816 VVN 0 626 32,94 23,448 ,937 1 1147 34,02 23,224 ,686 VVX 0 626 74,60 8,759 ,350 1 1147 74,30 8,907 ,263 UG 0 637 81,18 11,269 ,447 1 1190 81,33 10,470 ,304 EV24 0 637 16,60 13,447 ,533 1 1190 15,46 13,729 ,398
rain data specific for Enschede
0 637 21,14 38,378 1,521
33
Bijlage 3: Independent samples test
Levene's Test for Equality of Variances
F Sig. t Sig. (2-tailed)
95% Confidence Interval of the Difference
Lower Upper
FG
Equal variances not
assumed -1,220 ,223 -2,392 ,557 TG Equal variances assumed ,148 ,701 1,267 ,205 -2,214 10,290 SQ Equal variances assumed 1,181 ,277 1,431 ,153 -1,057 6,764 DR Equal variances assumed ,300 ,584 -,461 ,645 -3,611 2,237 RHX Equal variances assumed ,798 ,372 ,476 ,634 -1,265 2,076 PG Equal variances assumed ,743 ,389 -1,035 ,301 -14,138 4,373 VVN Equal variances assumed ,533 ,466 -,935 ,350 -3,354 1,189 VVX Equal variances assumed ,296 ,586 ,690 ,490 -,560 1,167 UG Equal variances assumed 1,391 ,238 -,289 ,773 -1,188 ,883
EV24 Equal variances
assumed ,290 ,591 1,696 ,090 -,177 2,448
FullMoon
Rain data
Equal variances
assumed 3,352 ,067 ,917 ,359 -,009 ,026
Equal variances not
34
37
Bijlage 5: Chi-Square Tests
Schoolvakantie basisonderwijs Chi-Square Tests
Value df Asymp. Sig. (2-sided) Exact Sig. (2-sided) Exact Sig. (1-sided) Pearson Chi-Square 4,249a 1 ,039 Continuity Correctionb 4,015 1 ,045 Likelihood Ratio 4,201 1 ,040
Fisher's Exact Test ,044 ,023
Linear-by-Linear Association 4,246 1 ,039
N of Valid Casesb 1827
a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 153,06. b. Computed only for a 2x2 table
Full Moon Chi-Square Tests
Value df Asymp. Sig. (2-sided) Exact Sig. (2-sided) Exact Sig. (1-sided) Pearson Chi-Square ,841a 1 ,359 Continuity Correctionb ,611 1 ,434 Likelihood Ratio ,824 1 ,364
Fisher's Exact Test ,416 ,216
Linear-by-Linear Association ,841 1 ,359
N of Valid Casesb 1827
a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 21,62. b. Computed only for a 2x2 table
WeekendChi-Square Tests
Value df Asymp. Sig. (2-sided) Exact Sig. (2-sided) Exact Sig. (1-sided) Pearson Chi-Square 4,263a 1 ,039 Continuity Correctionb 4,042 1 ,044 Likelihood Ratio 4,309 1 ,038
Fisher's Exact Test ,039 ,022
Linear-by-Linear Association 4,261 1 ,039
N of Valid Casesb 1827
a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 182,00. b. Computed only for a 2x2 table