Discrepanties tussen de domeinen

Aan het eind van de vorige paragraaf werd al kort ingegaan op de verschillen in de waardering van bepaalde gevraagde begrippen. In deze paragraaf gaan we de verschillen in het belang van de waarderegimes nader bekijken om zo een verklaring te kunnen geven door de veranderende beroepspraktijk van de filmmaker en waarom de aansluiting van de filmacademie op het werkveld niet beter wordt beoordeeld door de alumni van de filmacademie.

We hebben al gezien dat de belangen van de filmmaker persoonlijk en die van het werkveld erg dicht bij elkaar liggen. Dit is ook goed te zien in de grafieken in bijlage V, waar per cohort het belang van de verschillende waarderegimes op persoonlijk vlak, in het werkveld en op de opleiding te zien is. De verschillen in waardering tussen het persoonlijke vlak en het werkveld zijn ten opzichte van de verschillen met de opleiding zeer gering. Kijken naar de verschillen tussen het werkveld en de opleiding bieden daarom interessante uitkomsten. Hier zal de aansluiting van het filmvakonderwijs op de arbeidsmarkt worden belicht. In de grafiek op de volgende pagina zijn deze verschillen weergegeven. In bijna alle gevallen scoort het werkveld hoger dan de opleiding, die waarde van het verschil is positief weergegeven in de grafiek. Enkel bij civiele wereld in jaren zestig en jaren zeventig heeft opleiding hoger gescoord, die waarden van verschil zijn negatief aangegeven.

60 Grafiek 14: Het verschil tussen de beoordelingen van de werelden van waarde tussen het werkveld en de opleiding. Aan het begin van dit hoofdstuk hebben we gezien dat de respons op dit deel van de enquête erg hoog was en dat de antwoorden dicht bij elkaar lagen. De vraag is dus hoeveel er eigenlijk gezegd kan worden over de verschillen die te zien zijn in grafiek 14. Is er sprake van significante verschillen of is het puur toeval? In de statistiek wordt over het algemeen een verschil significant genoemd als de kans dat er sprake is van toeval kleiner is dan 5%, dit staat gelijk aan een p-waarde van ≤ 0,05. Om te berekenen wanneer p ≤ 0,05 kan een t-toets worden uitgevoerd. Hoewel in dit onderzoek de resultaten niet op een statistische wijze geanalyseerd worden is toch de toets uitgevoerd om een indicatie te krijgen van de significantie van een verschil. Om de t-waarde te berekenen hebben we het gemiddelde gegeven antwoord (x), de omvang van de respondenten (n ) en de standaarddeviatie () nodig⁷ (Baarda en De Goede 316). In bijlage VI zijn de resultaten van de t-toets te vinden. De significantie hangt af van het aantal antwoorden dat gegeven is, dit wordt ook wel de populatie genoemd. Met behulp van de tabel van de t-verdeling in Baarda en De Goede is op te zoeken hoe hoog de waarde van t moet zijn om bij een bepaalde populatie te kunnen spreken van een significant verschil. In ons geval is er sprake van een significant verschil als t groter is dan 1,96. Als t groter is dan 3,291 is er zelfs sprake van een zeer significant verschil, er is dan een kans van 0,1% dat er toeval in het spel is (390). De (mate van) significantie is met kleuren aangegeven in de tabellen in bijlage VI.

In de tabellen in bijlage VI is, zoals verwacht, te zien dat er tussen het persoonlijke domeinen en het werkveld het minste significante verschillen zich voordoen en tussen het persoonlijke domein en de opleiding het meeste. Aangezien de domeinen persoonlijk en werkveld zo dicht bij elkaar liggen wordt er enkel nader gekeken naar de verschillen tussen de domeinen werkveld en opleiding. In de volgende tabel zijn de resultaten van de t-toets van het verschil tussen het werkveld en de opleiding weergegeven.

7

De formule is als volgt:

2 2 2 1 2 1 2 1 n n x x t      .

61

t-toets opleiding-werk 1960-1969 1970-1979 1980-1989 1990-1999 2000-2009

Geïnspireerde wereld 0,60 0,68 2,36 3,83 7,14

Domestieke wereld 2,35 2,62 7,11 6,80 5,83

Wereld van de faam 3,16 1,74 6,13 8,54 10,12

Civiele wereld 0,55 0,86 0,93 0,81 1,81

Marktwereld 2,11 1,24 4,25 4,63 6,74

Industriële wereld 3,36 3,90 7,20 8,13 8,17

Projectstad 5,08 4,32 8,59 11,38 12,68

Tabel 7: De t-waarden van het verschil tussen de opleiding en het werkveld. Rood: geen significant verschil, geel: significant verschil, groen: zeer significant verschil.

De rode vlakken geven aan dat er geen sprake is van een significant verschil, de gele vlakken dat er sprake is van een significant verschil en de groene vlakken dat er sprake is van een zeer significant verschil. In de volgende grafiek zijn enkel de zeer significante verschillen tussen werkveld en opleiding in een lijngrafiek weergegeven.

Grafiek 15: De zeer significante verschillen tussen de beoordelingen van de werelden van waarde tussen het werkveld en de opleiding.

In de tabel is te zien dat de verschillen in waardering tussen opleiding en werkveld in alle cohorten significant is met betrekking tot de domestieke wereld, de industriële wereld en de projectstad. Voor de laatste twee geldt zelfs dat het in alle cohorten zeer significante verschillen betreft. Vanaf de jaren tachtig zijn de verschillen in beoordeling, met uitzondering van de civiele wereld, met betrekking tot alle werelden zeer significant. Als we weer kijken naar de tabellen in bijlage III zien we dat deze zeer significante verschillen voornamelijk worden veroorzaakt door de eerder genoemde begrippen netwerken, flexibiliteit, multitasken (projectstad), efficiëntie/productiviteit, professionaliteit (industriële wereld), betrouwbaarheid, stabiliteit (domestieke wereld), bekendheid, erkenning, promoten van jezelf/werk (wereld van de faam) en financieel succes (marktwereld). Gezien de resultaten van de t-toets kan ook gezegd worden dat het verschil in beoordeling van opportuniteit (marktwereld) en risico durven nemen (geïnspireerde wereld) aan dit lijstje kunnen worden toegevoegd. Voordat we gaan onderzoeken of deze begrippen daadwerkelijk problemen kunnen veroorzaken in de aansluiting van de