Hoofdstuk 4 Dataverzameling methode 4.1Inleiding
4.4 Populatie/ steekproef .1 populatie
Er zijn negen rechtenfaculteiten in Nederland. Naast deze negen ‘gewone’ rechtenfaculteiten is er de Open Universiteit die afstandsonderwijs aanbiedt. De open universiteiten in Nederland worden niet in het onderzoek meegenomen aangezien MPG deze studenten niet als doelgroep ziet. Deze groep wordt niet als doelgroep gezien omdat deze studenten vaak al wat ouder zijn en naast hun studie fulltime werken. Dit onderzoek zal gericht zijn op een gedeelte van deze aantallen, de laatstejaars juridische studenten. Het huidige aantal laatstejaars op de verschillende rechtenfaculteiten bedraagt ongeveer 6500 studenten. Dit aantal is gebaseerd op telefonische interviews met medewerkers van de verschillende faculteiten (Zie bijlage I). De meeste universiteiten konden geen exacte aantallen geven. Dit komt omdat veel studenten verschillende vakken volgen uit diverse jaren, hierdoor is het niet duidelijk in welk studiejaar de studenten precies zitten.
4.4.2 Steekproefomvang
Deze enquête is gemaild naar rechtenstudenten van verschillende faculteiten, die in het bestand van MPG staan vermeld. In eerste instantie was dit niet de opzet. Aangezien het probleem juist is dat er onvoldoende studenten in het bestand staan van MPG. Het afnemen van de enquête is begonnen op de verschillende universiteiten toen bleek dat het zeer moeilijk is om laatstejaars juridische studenten te bereiken is de enquête digitaal verstuurd naar vrienden en kennissen met de vraag of zij de enquête willen verspreiden. Hier is zeker wat respons opgekomen maar nog niet voldoende om een betrouwbaar beeld te krijgen van het arbeidsoriëntatie gedrag van laatstejaars juridische studenten. De respons van het eigen netwerk betrof 54 ingevulde bruikbare enquêtes. Naar aanleiding van bovenstaande is in samenspraak met de manager van MPG besloten om ook de laatstejaars juridische studenten uit het bestand van MPG te gaan benaderen. Aangezien veel van deze laatstejaars juridische studenten niet komen naar de Nationale Carrière beurs van MPG en niet elk jaar opnieuw het nationale carrièreboek aanvragen. Het voornaamste is om een in eerste instantie een algemeen inzicht te krijgen in het arbeidsoriëntatie gedrag van laatstejaars juridische
studenten.
Bij het bepalen van de grootte van de aselecte steekproef is uitgegaan van een betrouwbaarheid van 95% en een marge van 5%. Hierbij wordt gebruik gemaakt van de formule uit (Malhotra, 1999):
N = * (1-) * z2 D2
(0.05) = 384.16
= 385 afgerond
De steekproef omvang wordt dan 385 studenten. De steekproef is a-select omdat de geënquêteerden studenten zijn die in het bestand van MPG staan en studenten die via het eigen netwerk benaderd zijn. Hierdoor is er sprake van diversiteit van laatstejaars juridische studenten die allemaal even veel kans hadden om deel te nemen aan het onderzoek. Tevens is de enquête geheel willekeur afgenomen op de juridische faculteiten onder de derde- en vierdejaars rechtenstudenten. Hierdoor neemt de diversiteit van laatstejaars juridische studenten toe, zodat er een representatief beeld van de populatie kan worden gegegeven. Het totale aantal enquêtes dat ingevuld retour is gekomen is 424 enquêtes. Dit betekent dat er nog 39 ingevulde enquêtes zijn die boven het genoemde aantal liggen. Hierdoor is de betrouwbaarheid en nauwkeurigheid van het onderzoek groter.
4.5 Gegevensverzameling
Kwantitatief onderzoek
Deze enquête is gemaild naar 1493 rechtenstudenten van verschillende faculteiten, die in het bestand van MPG staan vermeld en via het eigen netwerk. Het aantal respondenten is 333 MPG bestand en 54 eigen netwerk. Dit is 25,9% van het totaal. Van deze respondenten heeft 71% gereageerd na het eerste verzoek en 29% na het mailen van een herinnering. Het reactiepercentage is 31%. Tevens zijn er enquêtes
afgenomen op een viertal rechtenfaculteiten: Amsterdam UVA, Leiden, Rotterdam en Utrecht. Voor deze steden is gekozen omdat de genoemde universiteiten een grote rechtenfaculteit hebben. Op de genoemde faculteiten zijn 37 enquêtes afgenomen. Dit brengt het totaal ingevulde enquêtes op 424. Zoals in
paragraaf 4.3.2 is genoemd, is er voor gekozen om de enquête ook naar de laatstejaars juridische studenten te sturen die in het bestand van MPG staan aangezien het moeilijk was om de laatstejaars juridische
studenten op een ander manier te bereiken. Naar aanleiding van de resultaten van de verschillende laatstejaars juridische studenten is er naar voren gekomen dat er geen verschillen zijn te ontdekken tussen studenten die al in het bestand stonden van MPG en studenten die niet in het bestand stonden van MPG. Er zijn tien enquêtes van studenten uit het bestand van MPG vergeleken met tien enquêtes van studenten van het eigen netwerk. In bijlage IV zijn de resultaten van de verschillende enquêtes te zien. Hieruit is af te lezen dat de gemiddelden van de antwoorden niet ver uit elkaar liggen. Er is er daarom voor gekozen om de enquête resultaten samen te voegen en op de zelfde manier te analyseren.
Kwalitatief onderzoek
Negen contactpersonen zijn telefonisch benaderd. Het aantal geïnterviewden staat gelijk aan het aantal juridische faculteiten. (Zie voor vragen bijlage I) Per rechtenfaculteit heeft MPG één contactpersoon waar informatie mee wordt uitgewisseld aangaande producten van MPG. Hierdoor is er sprake van een
representatief beeld, aangezien elke contactpersoon van elke faculteit geïnterviewd is. De interviews zijn op schrift gesteld en worden meegenomen in de volgende hoofdstukken. (Zie voor uitwerkingen bijlage I). Daarnaast is er met tien laatstejaars juridische studenten een diepte interview gehouden. Hierbij zijn de vragen gebruikt van de enquêtes van het kwantitatieve onderzoek, maar is er dieper op de vragen ingegaan. Er is hier sprake van een omgekeerde volgorde. Dit komt door het feit dat face-to-face interviews
tijdrovend zijn. De manager van MPG had op korte termijn een algemeen inzicht nodig van de laatstejaars juridische studenten, vandaar dat in eerste instantie de enquête is verstuurd naar de laatstejaars juridische studenten. Naar aanleiding van de interviews heeft de manager van MPG als doel om meer diepgang uit de vragen van de enquête te gaan halen. Hierbij valt te denken aan: ‘’Wanneer zou men wel een carrière jaarboek gaan gebruiken?’’ Wat zou er volgens de studenten dan aangepast dienen te worden en wanneer komt men wel naar de nationale carrière beurs? Ook deze resultaten worden meegenomen in de komende hoofdstukken.
4.6 Gegevensverwerking
De gegevens zijn verwerkt in het computerprogramma SPSS. Hierbij wordt gebruikt gemaakt van cluster-en discriminantanalyse. Voor deze twee analyses is gekozcluster-en om de volgcluster-ende redcluster-encluster-en. Dit onderzoek heeft als doel om de laatstejaars juridische studenten te analyseren en verschillen te ontdekken tussen het verschillende arbeidsoriëntatie gedrag van laatstejaars juridische studenten. Een clusteranalyse is ideaal om respondenten te groeperen op basis van hun behoeften en mediagebruik. Dit is de voornaamste reden dat er in dit onderzoek voor gekozen is om een clusteranalyse uit te voeren. Op basis van gedragsvariabelen wordt er een clusteranalyse uitgevoerd met als doel om de verschillende respondenten in een bepaald aantal clusters in te delen. In hoofdstuk zes wordt hier dieper op ingegaan. Naar aanleiding van de clusteranalyse zijn de respondenten ingedeeld naar een cluster, alleen is het nog niet duidelijk hoe de verschillende clusters scoren op de verschillende gedragsvariabelen. Er kan nog geen gedragsprofiel aan de clusters worden toebedeeld. Voor het geven van een profiel aan de clusters is een goede analyse een discriminantanalyse. De tweede stap is dan ook het uitvoeren van een discriminantanalyse. Hierbij wordt gebruikt gemaakt van de zelfde gedragsvariabelen bij de clusteranalyse. De discriminantanalyse moet duidelijk maken hoe de verschillende clusters scoren op de gedragsvariabelen. Zodat per cluster een gedragsprofiel kan worden opgesteld. Een gedragsprofiel alleen is niet genoeg. In de volgende stap wordt voor de tweede keer een discriminantanalyse uitgevoerd, deze keer met de overige variabelen. Hierbij wordt gezocht naar passieve variabelen met een discriminerend vermogen, zodat er per segment een
identificatie ontstaat en er een profilering van elk segment kan worden gegeven. In paragraaf 4.5.1 en 4.5.2 wordt weergegeven wat de stappen zijn van de cluster- en discriminantanalyse.
4.6.1 Cluster analyse
Clusteranalyse is een vorm van data-analyse waarmee men zoekt naar een groepering (classificatie) van N objecten ( onderzoekseenheden; individuen). Meestal wordt op grond van scores van een aantal
kenmerken wordt er gemeten of waargenomen aan deze objecten. Clusteranalyse omvat methoden die men kan toepassen (Meurs, 1978):
Als men een indruk wil hebben van het aantal populaties waaruit N objecten afkomstig zijn, indien men de indruk heeft, dat de objecten niet opgevat kunnen worden als zijnde afkomstig uit één unimodale populatie (Meurs, 1978).
Of
Voor ontleding; dit wil zeggen dat men een klassenindeling wenst afgezien van het feit dat de N objecten wel of niet opgevat kunnen worden als zijnde afkomstig uit één populatie (Meurs, 1978).
Men wil een klassenindeling geven dat twee willekeurige objecten binnen één klasse meer homogeen zijn dan twee objecten uit verschillende klassen.
Malhotra (2004) geeft het volgende stappenplan voor een cluster analyse: Stap 1: Probleemformulering
Stap 2: Selecteren van een afstandsmaat Stap 3: Bepalen van een cluster methode Stap 4: Bepalen van het aantal clusters
Stap 5: Interpreteren en profileren van de clusters
Stap 6: De validiteit en de betrouwbaarheid van de clusters vaststellen In hoofdstuk 6 worden deze stappen verder uitgewerkt.
Het doel van een clusteranalyse is om objecten of gevallen te groeperen in relatief homogene groepen, genaamd clusters. Objecten dienen soortgelijk te zijn aan elk ander en ongelijk aan objecten in andere clusters.
4.6.2 Discriminantanalyse
Het doel van de discriminantanalyse is om verschillen tussen bekende populaties zodanig te karakteriseren met behulp van discriminerende functies, dat hiermee en op grond van waarneming een nieuw object zo
is van geen van de objecten vooraf bekend tot welke populatie het behoort. Bovendien is vaak zelfs het aantal en de aard van de populaties onbekend.
Malhotra (2004) geeft het volgende stappenplan voor een discriminantanalyse: Stap 1: probleemformulering
Stap 2: schatten van de discriminant functie coëfficiënt
Stap 3: Vaststellen van de significantie van de discriminant functie Stap 4: Interpreten van de resultaten
Stap 5: Bepalen van de validiteit van de discriminant analyse