Interfererende variabelen: lezerskenmerken .1 Motivatie

Zoals besproken kunnen bepaalde lezerskenmerken van invloed zijn op de mate waarin een tekst wordt begrepen (Leroy et al., 2013). Zo zou een gemotiveerde lezer meer informatie onthouden dan een ongemotiveerde lezer. Mede om deze reden is de mate waarin lezers gemotiveerd zijn om een tekst te lezen meegenomen in het huidige onderzoek. Daarbij is het niet gemanipuleerd in bijvoorbeeld twee groepen (zoals een onafhankelijke variabele), maar is motivatie een controlevariabele waarvoor gecontroleerd is.

De motivatie is gemeten door voorafgaand aan het onderzoek, na het lezen van de instructie, te vragen: ‘Heb je zin om deze tekst te lezen? Omcirkel het cijfer 1 als je helemaal geen zin hebt om de tekst te lezen, omcirkel het cijfer 5 als je heel veel zin hebt om de tekst te lezen. De cijfers 2, 3 en 4 liggen er tussen in. Deze kun je kiezen als je weinig (2), redelijk (3) of veel (4) zin hebt om de tekst te lezen’. De respondenten wisten voor het beantwoorden van deze vraag waar de tekst over ging op basis van de voorafgaande instructie.

De data van de stelling over de motivatie toonde aan dat de participanten gemiddeld redelijk zin hadden om de tekst te lezen (M=2.90, SD=0.70). Zo gaf 3.2% van de respondenten helemaal geen zin te hebben om de tekst te lezen (N=8), 19.2% gaf aan weinig zin te hebben (N=48), 62.4% gaf aan redelijk zin te hebben (N=156), 14.4% gaf aan veel zin te hebben (N=36) en slechts 0.8% gaf aan heel veel zin te hebben (N=2). Tussen de respondenten van de economische tekst (M=2.86, SD=0.70) en de respondenten van de organisatiekundige tekst (M=2.94, SD=0.70) waren geen verschillen met betrekking tot de motivatie. De manier waarop het effect van motivatie op het onthouden, begrijpen en waarderen geanalyseerd is, zal besproken worden in paragraaf 3.9.

3.8.2 Interesse

Interesse is een tweede lezerskenmerk dat volgens Leroy en collega’s (2013) van invloed zou kunnen zijn op de mate waarin een tekst onthouden, begrepen en gewaardeerd wordt. Zo zou een lezer de tekst beter kunnen begrijpen en onthouden en meer kunnen waarderen wanneer hij/zij geïnteresseerd is in het onderwerp (Leroy et al., 2013). Mede om deze reden is de mate waarin lezers geïnteresseerd zijn in het betreffende onderwerp van de tekst meegenomen in het huidige onderzoek.

De interesse is gemeten door voorafgaand aan het onderzoek te vragen: ‘Vind je organisatiekunde/economie interessant? Omcirkel het cijfer 1 als je helemaal geen interesse hebt, omcirkel het cijfer 5 als je heel veel interesse hebt. De cijfers 2, 3 en 4 liggen er tussen in. Deze kun je kiezen als je er weinig (2), redelijk (3) of veel (4) interesse hebt’.

De data van de stelling over de interesse toonde aan dat de participanten gemiddeld redelijk wat interesse hadden in de onderwerpen (M=2.86, SD=0.96). Zo gaf 6.8% van de respondenten aan helemaal geen interesse te hebben (N=17), 28.0% gaf aan weinig interesse te hebben (N=70), 44.0% gaf aan redelijk interesse te hebben (N=110), 15.2% gaf aan veel interesse te hebben (N=38) en 6.0% gaf aan heel veel interesse te hebben (N=15). Tussen de respondenten van de economische tekst (M=2.55, SD=0.91) en de respondenten van de organisatiekundige tekst (M=3.15, SD=0.92) waren geen verschillen met betrekking tot de interesse. In paragraaf 3.9 zal besproken worden op welke manier het effect van interesse op het onthouden, begrijpen en waarderen is geanalyseerd.

3.8.3 Voorkennis

Een derde lezerskenmerk dat van invloed zou kunnen zijn op het begrijpen, onthouden en waarderen van een tekst is de voorkennis (Singer, 1990). Iemand met veel voorkennis zou de tekst beter kunnen onthouden begrijpen maar ook meer kunnen waarderen. De voorkennis is gemeten aan de hand van een

vijf punts-Likertschaal. De voorkennis is niet, zoals bijvoorbeeld in het onderzoek van Kamalski (2007), voorafgaand aan het onderzoek gemanipuleerd. Kamalski (2007) maakte in haar onderzoek onderscheid tussen een groep met ‘weinig voorkennis’ en een groep met ‘veel voorkennis’. In dit onderzoek is slechts gekeken of de mate waarin de respondenten voorkennis hebben over het onderwerp van invloed is. Hierbij is de voorkennis niet gemanipuleerd als onafhankelijke variabele met twee groepen, maar te controleren voor de voorkennis.

De voorkennis is gemeten door voorafgaand aan het onderzoek te vragen: ‘Hoeveel denk je al te weten over de geschiedenis van de economische structuur/het 7 S’en model? Omcirkel het cijfer 1 als je denkt dat je heel weinig weet, omcirkel het cijfer 5 als je denkt dat je er heel veel van weet. De cijfers 2, 3 en 4 liggen er tussen in. Deze kun je kiezen als je er weinig van weet (2), neutraal bent (3) of er veel van weet (4)’.

De data van de stelling over de voorkennis is statistisch geanalyseerd en toonde aan dat de participanten gemiddeld weinig voorkennis hadden over de onderwerpen (M=1.94, SD=0.87). Zo gaf 34% van de respondenten aan heel weinig van het onderwerp af te weten (N=85), 43.6% gaf aan weinig te weten (N=109), 17.2% gaf aan redelijk wat te weten (N=43), 4.4% gaf aan veel te weten (N=11) en slechts 0.8% gaf aan heel veel te weten (N=2). Tussen de respondenten van de economische tekst (M=2.14, SD=0.78) en de respondenten van de organisatiekundige tekst (M=1.75, SD=0.90) waren over het algemeen geen verschillen met betrekking tot de voorkennis. Gemiddeld hadden de respondenten van de economische tekst iets meer voorkennis dan de respondenten van de organisatiekundige tekst. In paragraaf de volgende paragraaf, paragraaf 3.9, zal besproken worden hoe het effect van voorkennis op het onthouden, begrijpen en waarderen geanalyseerd is.

3.9 Analyse

De gegevens van de verkregen data vanuit Qualtrics zijn gedownload in een SPSS-bestand. Dit bestand is heringedeeld en hiervoor is een codeboek aangemaakt (zie bijlage 5). In SPSS zijn alle proefpersonen genummerd.

Het huidige onderzoek heeft het effect van tekstmarkering (zonder tekstmarkering (conditie 1); alleen vetgedrukte woorden (conditie 2); alleen puntsgewijze opsommingen (conditie 3) en met zowel vetgedrukte woorden als puntsgewijze opsommingen (conditie 4) geanalyseerd. Er is gekeken in hoeverre de onafhankelijke tekstmarkering (tekstconditie) van invloed is op de afhankelijke variabelen begrijpelijkheid, onthoudbaarheid en waardering (opgesplitst in leesbaarheid en aantrekkelijkheid). Daarbij is voorafgaand gekeken in hoeverre de tekstversies (tekst 1; economische tekst en tekst 2;

organisatiekundige tekst) van elkaar verschilden binnen de conditie. Er bleek geen verschil te bestaan, waardoor de tekstversies binnen dezelfde conditie zijn samengevoegd.

Om het effect van de tekstmarkering op de afhankelijke variabelen onthoudbaarheid, begrijpelijkheid, leesbaarheid en aantrekkelijkheid te analyseren, is per afhankelijke variabele een univariate analysis of variance uitgevoerd. Er is gekozen voor een ANOVA, omdat er telkens sprake is van één onafhankelijke variabele (tekstconditie) en één afhankelijke variabele (onthoudbaarheid, begrijpelijkheid, leesbaarheid of aantrekkelijkheid).

Om te werken met de juiste data is gecontroleerd of er aan de assumpties van een ANOVA werd voldaan. Om te controleren of de scores normaal verdeeld waren, werden skewness en kurtosis van de afhankelijke variabelen per tekstconditie bestudeerd. De waarden voor normaliteit vertoonden over het algemeen geen sterke afwijkingen (zie tabel 8).

Tabel 8

Gemiddelden, standaarddeviaties, skewness en kurtosis per afhankelijke variabele en conditie

M SD Skewness Kurtosis Onthoudbaarheid Conditie 1 8.57 0.90 1.45 1.91 Conditie 2 9.37 0.76 0.98 0.58 Conditie 3 10.27 0.82 0.85 0.55 Conditie 4 14.78 1.09 1.10 0.55 Begrijpelijkheid Conditie 1 6.03 0.32 0.56 -0.49 Conditie 2 6.27 0.21 0.49 -0.02 Conditie 3 7.38 0.29 0.09 -0.61 Conditie 4 9.17 0.29 -0.56 -0.20 Leesbaarheid Conditie 1 2.91 0.11 0.14 -0.68 Conditie 2 2.75 0.12 0.44 -0.34 Conditie 3 2.96 -0.10 0.18 -0.11 Conditie 4 3.33 0.09 -0.63 0.97 Aantrekkelijkheid Conditie 1 2.60 0.10 -0.12 -0.66 Conditie 2 2.34 0.10 0.19 -0.89 Conditie 3 2.31 0.10 0.16 0.19 Conditie 4 2.69 0.11 -0.28 -0.53

Noot: M=het gemiddelde, SD=de standaarddeviatie, Skewness=de scheefheid en Kurtosis=de platheid

Ook aan de assumptie van homoscedasticiteit werd voldaan. De Levene’s Test of Equal Variances vertoonde over het algemeen geen sterke afwijkingen (zie bijlage 6).

Vervolgens is gekeken of de data outliers bevatte. Een score werd als outlier gezien wanneer deze groter of kleiner was dan driemaal de standaarddeviatie boven of onder het groepsgemiddelde. In de

visuele weergave per afhankelijke variabele waren geen outliers zichtbaar, waardoor de data niet gereduceerd is.

Voor alle afhankelijke variabelen is apart gekeken in hoeverre de controlevariabelen geslacht, leeftijd, opleidingsniveau, voorkennis, interesse en motivatie van invloed zijn op de relatie tussen de tekstconditie en de afhankelijke variabelen (interactie-effect) en of er wellicht een hoofdeffect blijkt te zijn voor een van deze controlevariabelen. Deze variabelen zijn niet gemanipuleerd als onafhankelijke variabelen, maar dienen ter controle omdat ze wellicht invloed zouden kunnen uitoefenen op de afhankelijke variabelen en/of de relatie tussen de onafhankelijke variabele en afhankelijke variabele.

Leeftijd is hierin meegenomen als covariaat, omdat dit een continue variabele is. Geslacht is meegenomen als fixed factor, omdat er maar twee niveaus (man-vrouw) zijn. Opleidingsniveau, voorkennis, interesse en motivatie zijn meegenomen als random factors. Wanneer er geen interactie-effect werd gevonden voor de controlevariabelen, is deze niet meegenomen in de uiteindelijke rapportage.

4. Resultaten