Resultaten onderzoek deel twee

Hypothese 3:

Hypothese 3: Kinderen die worden blootgesteld aan reclame-educatie, beschikken over een hoger niveau van cognitieve reclamewijsheid (reclameherkenning en commerciële intentie) dan kinderen die er niet worden aan blootgesteld.

Zoals reeds werd besproken in het onderdeel Meetschalen werd cognitieve reclamewijsheid

onderverdeeld in enerzijds reclameherkenning en anderzijds commerciële intentie. Omdat het hier gaat om een nominale variabele en een metrische variabele, werd de invloed van reclame-educatie op deze variabelen met verschillende testen nagegaan.

Om het eerste deel van de hypothese te testen namelijk de invloed van educatie op reclameherkenning, werd er gebruik gemaakt van chi-kwadraat toest. De resultaten uit deze test konden geïnterpreteerd worden aangezien aan de twee voorwaarden waren voldaan. Daaruit bleek dat er een siginficant verschil was tussen het aantal kinderen die de reclame herkenden afhankelijk of ze daarvoor aan reclame-educatie werden blootgesteld of niet (chi2 (1, N=150)= 8.87, p= .006). Er waren opmerkelijk meer kinderen die de reclame herkenden wanneer ze net voor de vragenlijst werden blootgesteld aan reclame-educatie.

Afbeelding 12: Invloed reclame-educatie op reclameherkenning

Het testen van het tweede deel van de hypothese namelijk de invloed van reclame-educatie op kennis van de commerciële intentie werd nagegaan met de hulp van een independent samples t-test. Uit deze test bleek dat er een significant verschil (t(121)= -8.35, p< .001) was tussen de kinderen die geen les kregen en degene die het wel kregen op vlak van de afhankelijke variabele commerciële intentie.

Kinderen die werden blootgesteld aan een les rond reclame (M=4.45, SD= .51), scoorden opmerkelijk beter op de vragen rond commerciële intentie dan kinderen geen les kregen(M=3.47, SD= .88 ).

Afbeelding 13: Effect reclame-educatie op commerciële intentie

66   73  

Conclusie h3: Uit bovenstaande testen blijkt dat er zowel een significant effect is van reclame-educatie op reclameherkenning en op reclame-intentie. Educatie zorgt er met andere woorden voor dat meer kinderen reclame herkennen en dat ze hoger scoren op de kennis van de commerciële intentie. Bij deze kon de derde hypothese, die stelde dat reclame-educatie leidt tot een hoger niveau van cogntieve reclamewijsheid, aanvaard worden.

Hypothese 4:

Om na te gaan of er een verschil aanwezig was tussen kinderen die reclame-educatie kregen en degene die het niet kregen, op vlak van hun kennis over de reclametechnieken werd er opnieuw gebruik gemaakt van een independent samples t-test. Uit deze test bleek dat er een significant verschil (t(111)=

-10.85, p< .001) te vinden was tussen deze twee groepen van kinderen. De kennis van de

reclametechnieken was bij kinderen die les de les kregen (M= 0.93, SD= .13) duidelijk hoger dan bij degene die geen les kregen (M=0.56, SD= .27 ). Ook

Afbeelding 14: Effect reclame-educatie op kennis reclametechnieken

Conclusie h4: Hypothese 4 die stelt dat reclame-educatie leidt tot een hogere kennis van de reclametechnieken kan op basis van deze resultaten aanvaard worden. Kinderen die werden

blootgesteld aan educatie duidden opvallend meer juiste antwoorden op de vragen met betrekking tot de kennis van de reclametechnieken.

0,56  

Hypothese 4: Kinderen die worden blootgesteld aan reclame-educatie, beschikken over een hogere kennis van de gebruikte reclametechnieken dan kinderen die er niet worden aan blootgesteld.

Hypothese 5:

Omdat het ook in deze hypothese gaat over een interactie-effect van twee onafhankelijke variabelen werd er opnieuw gekozen voor een univariate variantie-analyse via General Lineair Model.

Hier werden alle vier condities gebruikt voor de analyses: zowel voedingsclaim als geen voedingsclaim, zowel educatie als geen educatie.

A. Gepercipieerde gezondheid

Als eerste werd er nagegaan of er een siginifant interactie- effect te vinden was van voedingsclaim en educatie op de afhankelijke variabele gepercipieerde gezondheid van het product. Uit de test bleek dat er wel degelijk een significant interactie- effect (F(1,146)= 108.93, p< .001) aanwezig was, waarmee kon aangetoond worden dat educatie wel degelijk een modererend effect heeft op het hoofdeffect.

Afbeelding 15: Interactie-effect voedingsclaim en educatie op gepercipieerde gezondheid

Vervolgens werd er een split file en independent samples t-test toegepast om na te gaan tussen welke condities er verschillen te zien waren en tussen welke niet. Respondenten in de voedingsclaimconditie beoordeelden de gepercipieerde gezondheid van het product als veel lager wanneer ze werden

blootgesteld aan educatie in vergelijking met de respondenten die geen les kregen (t(63) = 13.09, p< .001). Respondenten in de niet- voedingsclaimconditie beoordelen het product even gezond/

ongezond, ongeacht of ze nu werden blootgesteld aan educatie of niet (t(31)= -.57, p< .57).

2,97  

Hypothese 5: Er bestaat een interactie-effect tussen educatie en voedingsclaim op a) gepercipieerde gezondheid van het product, b) productattitude en c) pester power. Bij de aanwezigheid van een voedingsclaim leidt educatie tot een groter negatief effect op de gepercipieerde gezondheid van het product, productattitude en pester power dan bij de

afwezigheid van educatie. Bij de afwezigheid van een voedingsclaim leidt educatie tot een kleiner negatief effect op gepercipieerde gezondheid van het product, productattitude en pester power dan bij de afwezigheid van educatie.

Deze resultaten bevestigen hypothese 5a waarin werd gesteld dat bij de aanwezigheid van een voedingsclaim educatie leidt tot een groter negatief effect op de gepercipieerde gezondheid van het product dan bij de afwezigheid van educatie. In de condities waarin geen voedingsclaim werd getoond aan de kinderen bleek er geen significant verschil te zijn tussen de antwoorden op vlak van

gepercipieerde gezondheid.

B. Productattitude

Voor het tweede deel van de hypothese werd de afhankelijke variabele productattitude in de test geplaatst. Daaruit kwam naar voren dat er geen significant interactie-effect (F(1,146)= 3.29, p= .07) te vinden was voor voedingsclaim en educatie op productattitude.

Afbeelding 16: Interactie-effect voedingsclaim en educatie op productattitude

Ondanks dat het hier niet om een significant interactie-effect ging, werden toch nog bijkomstige analyses uitgevoerd om te gaan kijken tussen welke condities verschillen te zien waren. De reden waarom er toch nog besloten werd om die analyses te doen was omdat het effect wel significant was op .07 niveau. Uit de independent samples t-test kwam naar voren dat er zowel in de

niet-voedingsclaimconditie als in de niet-voedingsclaimconditie een significant verschil te vinden was tussen de respondenten die educatie kregen en degene die er geen kregen. Respondenten in de

niet-voedingsclaimconditie scoorden opvallend lager op de vragen rond productattitude wanneer ze in de educatieconditie zaten in vergelijking met degene die in de niet-educatieconditie zaten (t(61)= 2.99, p= .004). Respondenten in de voedingsclaimconditie scoorden ook lager op de variabele

productattitude wanneer ze educatie hadden gekregen ten opzichte van degene die geen educatie kregen (t(82)=5.91, p< .001) maar hier is het verschil duidelijk nog groter dan bij de respondenten uit de niet-voedingsclaimconditie. Deze resultaten leveren duidelijk bewijs om hypothese 5b te

aanvaarden.

C. Pester power

Tenslotte werd het interactie-effect van voedingsclaim en educatie op de afhankelijke variabele pester power in kaart gebracht. De resultaten uit deze univariate variantie-analyse wezen uit dat er een significant interactie-effect te vinden was (F (1,146)= 14.47, p< .001) van voedingsclaim en educatie op pester power.

Afbeelding 17: Interactie-effect voedingsclaim en educatie op pester power

Omdat hier opnieuw een significant interactie-effect aanwezig was, was het relevant om na te gaan tussen welke condities er verschillen te zien waren. Aan de hand van een independent samples t-test werd dit in kaart gebracht. Respondenten in de voedingsclaimconditie hadden een opvallende lagere pester power wanneer ze in de educatieconditie zaten dan in de niet- educatieconditie (t(70) = 9.57 , p< .001). Respondenten in de niet- voedingsclaimconditie gaven ook een lagere score op de vraag rond pester power wanneer ze educatie hadden gekregen ten opzichte van degene die geen educatie kregen (t(56)= 3.08, p= .003) maar in de onderstaande tabel is duidelijk te zien dat het verschil tussen deze condities minder groot is dan bij de respondenten uit de voedingsclaimconditie.

Op basis van deze resultaten kon hypothese 5c aanvaard worden. Er werd hier duidelijk aangetoond dat educatie wel degelijk een verschil maakte bij zowel de respondenten uit de voedingsclaimconditie als bij degene in de niet-voedingsclaimconditie, maar dat de verschillen groter opmerkelijk groter waren in de voedingsclaimconditie.

Variabelen Voedingsclaim Geen educatie Wel educatie

N M SD N M SD Tabel 6: Interactie-effect van voedingsclaim en educatie op de afhankelijke variabelen

3,13  

Conclusie h5: Bovenstaande resultaten wijzen uit dat het blootstellen van kinderen aan educatie rond reclame een significant effect heeft op de drie afhankelijke variabelen: gepercipieerde gezondheid van het product, productattitude en pester power. Het is bovendien opvallend dat er grotere effecten vast te stellen zijn bij de kinderen die deel uitmaakten van de voedingsclaimcondities. Op basis van deze bevindingen kan hypothese 5 aanvaard worden.

Hypothese 6:

A. Gepercipieerde gezondheid van het product

Reclameherkenning

Om na te gaan of de samenhang tussen de onafhankelijke variabele reclame-educatie en de afhankelijke variabele gepercipieerde gezondheid van het product, door de mediator

reclameherkenning wordt overgedragen, werd gebruik gemaakt van een eenvoudige mediatie-analyse, opgesteld door de Baron en Kenny (1984). De reden waarom er voor deze soort analyse is gekozen, is omdat reclameherkenning een dichotome variabele is waarbij er maar een beperkt aantal analyses zijn die hierop kunnen worden toegepast.

De analyse zelf bestaat uit vier stappen. In een eerste stap werd er nagegaan wat de samenhang is tussen educatie en gepercipieerde gezondheid. Om de samenhang hier tussen na te gaan werd gebruik gemaakt van een enkelvoudige regressie-analyse waarin educatie als onafhankelijke variabele en gepercipieerde gezondheid van het product als afhankelijke variabele werd opgenomen. Uit de output bleek het regressiemodel significant te zijn, F(1, 148)= 58.90), p< .001.

Het model was dus bruikbaar om de gepercipieerde gezondheid van het product te voorspellen, maar de voorspelling was niet echt overtuigend: 28,5% van de verschillen in gepercipieerde gezondheid konden worden voorspeld op grond van educatie (r2= 0.29). Educatie bleek een significant, negatieve samenhang (b*= -.53, t= -7.67, p<. 001) te hebben met gepercipieerde gezondheid van het product. De aanwezigheid van educatie leidt met andere woorden tot een negatievere score op de vraag rond gepercipieerde gezondheid van het product. Zonder significante samenhang tussen deze twee variabelen zou er geen mogelijkheid zijn dat de mediator reclameherkenning bestond.

Hypothese 6: Het effect van reclame-educatie op a)gepercipieerde gezondheid van het product, b) productattitude en c)pester power wordt verklaard door een hoger niveau van cognitieve

reclamewijsheid (hogere reclameherkenning en een hogere kennis van commerciële intentie).

Model 1 Ongestandaardiseerde

Tabel 7: Samenhang tussen educatie en gepercipieerde gezondheid

In een tweede stap werd het effect van de onafhankelijke variabele educatie op de mediator

reclameherkenning bekeken. Hier werd gebruik gemaakt van een chi-kwadraat test in plaats van een enkelvoudige lineaire regressie-analyse. De reden hiervoor was dat de afhankelijke variabele, namelijk reclameherkenning, een dichotome variabele is. In een regressie-analyse mogen enkel continue

variabelen ingevoerd worden als afhankelijke. De resultaten van deze chi-kwadraat test waren dezelfde als degene die we uitkwamen bij de derde hypothese, namelijk waar er werd gekeken wat de invloed was van reclame-educatie op reclameherkenning. Er bleek een significant verband te zijn tussen educatie en reclameherkenning (chi2 (1, N=150)= 8.87, p= .006), wat ook een voorwaarde is om een eventueel mediatie-effect te verkrijgen.

De derde stap hield in dat er op zoek werd gegaan naar een samenhang tussen de mediator reclameherkenning en de afhankelijke variabele gepercipieerde gezondheid van het product. Voor deze analyse kon er weer gebruik gemaakt worden van een lineaire regressie, aangezien hier de afhankelijke variabele opnieuw continue was. In tegenstelling tot bovenstaand regressiemodel bleek dit model niet siginificant te zijn (F(1, 148)= .12, p= .73. Slechts 2,8% van de verschillen in

gepercipieerde gezondheid van het product kon voorspeld worden op basis van reclameherkenning (r2= .03). Reclameherkenning heeft dus geen siginificante samenhang met gepercipieerde gezondheid (b*= -.03, t= -.35, p= .73). Men kon enkel over een mediatie-effect spreken wanneer er ook een significant samenhang was tussen reclameherkenning en gepercipieerde gezondheid van het product, wat hier dus niet geval is.

Tabel 8: Samenhang tussen reclameherkenning en gepercipieerde gezondheid

Als een extra controle werd ook nog een vierde stap uitgevoerd waarin werd gekeken wat de samenhang was tussen educatie en reclameherkenning op de gepercipieerde gezondheid van het product. Hiervoor werd een meervoudige regressie-analyse gebruikt aangezien het hier ging om twee onafhankelijke variabelen. Deze stap was niet noodzakelijk om te doen, aangezien er al in de derde

stap werd vastgesteld dat er geen significante samenhang te vinden was tussen reclameherkenning en de afhankelijke variabele. Uit de output bleek eerst en vooral dat het regressiemodel geïnterpreteerd mocht worden, aangezien dit significant bleek te zijn (F(2,147)= 30.56, p < .001). 29,4% van de verschillen in gepercipieerde gezondheid van het product werden voorspeld door educatie en

reclameherkenning. Zoals hierboven vermeld was er significante samenhang aanwezig tussen educatie en gepercipieerde gezondheid (b*= -.56, t=-7.81, p< .001), maar niet tussen reclameherkenning en gepercipieerde gezondheid (b*=.10 t= 1.37, p= .17).

Model 1 Ongestandaardiseerde

Tabel 9: Samenhang tussen educatie/reclameherkenning en gepercipieerde gezondheid Op basis van bovenstaande resultaten kan er geconcludeerd worden dat er geen mediatie van reclameherkenning aanwezig was op het effect van educatie op gepercipieerde gezondheid. Er was enkel een direct effect aanwezig van educatie op gepercipieerde gezondheid.

Commerciële intentie

Om te onderzoeken of een hogere score op de vragen rond commerciële intentie het onderliggende mechanisme was van het effect van educatie op gepercipieerde gezondheid, werd er gebruik gemaakt van een simpele mediatie analyse (Hayes, 2014; model 4). Er werd voor dit model gekozen omdat het hier ging over een metrische mediator, namelijk commercële intentie.

De resultaten toonden aan dat educatie een indirecte invloed had op de gepercipieerde gezondheid van het product via de mediator commerciële intentie (a*b=.21, SE=.07, 95%- CI [.08, .36]. De

aanwezigheid van educatie leidt tot een hogere kennis van de commerciële intentie van reclame (a=.97, SE=. 12, p< .001) en deze commercële intentie leidt vervolgens tot een lagere gepercipieerde gezondheid (b=.22, SE= .06, p= .0003). Daarnaast had educatie ook een direct effect op

gepercipieerde gezondheid (c’=.88, SE=.10, 95%- CI [-1.08, -.68]. Op basis van deze resultaten kon er gesteld worden dat commerciële intentie hier wel degelijk optrad als een mediator, maar er moet wel voor ogen gehouden worden dat het hier ging over een gedeeltelijke mediatie aangezien er nog steeds een significant effect was van educatie op gepercipieerde gezondheid, ook zonder de mediatie van commerciële intentie.

Afbeelding 18: Invloed reclame-intentie op effect van educatie op gepercipieerde gezondheid

Op basis van bovenstaande testen kon er uiteindelijk geconcludeerd worden dat hypothese 6a gedeeltelijk aanvaard kon worden. Zo was er wel een mediatie-effect aanwezig van commerciële intentie, maar niet van reclameherkenning.

B. Productattitude

Om na te gaan of reclameherkenning en reclame-intentie mogelijke mediatoren waren die het effect van educatie op productattitude kunnen verklaren, werden hier opnieuw verschillende testen uitgevoerd.

Reclameherkenning

Omdat er ook hier nagegaan wou worden of reclameherkenning al dan niet een mediator was, werd opnieuw gebruikt gemaakt van de eenvoudige mediatie-analyse, opgesteld door de Baron en Kenny (1986).

In een eerste stap werd educatie als onafhankelijke variabele ingevuld en productattitude als afhankelijke, met als doel een al dan niet een significante samenhang uit te komen tussen beide variabelen. Uit de output kwam naar voren dat het regressiemodel significant was (F(1,148)= 41.38, p< .001). Het model was dus bruikbaar om de productattitude te voorspellen aan de hand van educatie.

Er was sprake van een matige voorstelling: 21,9% van de verschillen in productattitude werden voorspeld door educatie (r2= .22). Educatie bleek een significant negatieve samenhang (b*= -.47, t= -6.43, p<.001) te hebben met productattitude.

Model 1 Ongestandaardiseerde

Tabel 10: Samenhang tussen educatie en productattitude

In een tweede stap werd het effect van de onafhankelijke variabele educatie op de mediator reclameherkenning bekeken. De analyse en het resultaat ervan komt overeen met stap twee uit het onderdeel hierboven (gepercipieerde gezondheid van het product).

Daaruit kwam een significant verband naar voren tussen educatie en reclameherkennig (chi2 (1, N=150)= 8.87, p= .006).

De derde stap hield in dat er op zoek werd gegaan naar een samenhang tussen de mediator reclameherkenning en de afhankelijke variabele productattitude. Ook bij deze analyse werden de onafhankelijke en de afhankelijke variabelen ingevuld in een enkelvoudige, lineaire regressie-analyse.

Dit regressiemodel bleek niet significant te zijn (F(1, 148)= 1.34, p= .24). Maar 0,9% van de verschillen in productattitude werd door de mediator reclameherkenning voorspeld (r2=.01). Er was dan ook geen significante samenhang tussen reclameherkenning en productatttiude op te merken (b*=,-.10 t= -1.17, p= .24). Vanuit deze resultaten kon dus eigenlijk al geconcludeerd worden dat het effect van educatie op productattitude niet werd verklaard door reclameherkenning.

Model 1 Ongestandaardiseerde

Tabel 11: Samenhang tussen reclameherkenning en productattitude

Ook hier werd stap vier nog eens uitgevoerd als controle. In een meervoudige regressie-analyse werden de twee onafhankelijke variabelen, namelijk educatie en reclameherkenning en de afhankelijke variabele productattitude, ingegeven. Eerst en vooral kwam naar voren dat het regressiemodel

significant bleek te zijn (F(2,148)= 20.56, p< .001. 21,9% van de verschillen in gepercipieerde gezondheid van het product werden voorspeld door de samanhang tussen educatie en

reclameherkenning (r2= .22).

Zoals hierboven reeds vermeld was er significante samenhang aanwezig tussen educatie en gepercipieerde gezondheid (b*= -.47, t= -6.28, p< .001), maar niet tussen reclameherkenning en gepercipieerde gezondheid (b*=.01 t= .14, p= .89).

Model 1 Ongestandaardiseerde

Tabel 12: Samenhang tussen educatie/reclameherkenning en productattitude

Op basis van bovenstaande stappen, kan er uiteindelijk opnieuw geconcludeerd worden dat er geen mediatie-effect van reclameherkenning kon worden vastgesteld.

Commerciële intentie

Naast reclameherkenning werd er ook nagegaan of commerciële intentie een mediërende rol speelde in het effect van educatie op productattitude. Aangezien het hier ging om een metrische mediator werd er opnieuw gebruik gemaakt van model 4 van Hayes. Hier toonden de resulatan aan dat educatie een indirecte invloed had op de productattitude van het product via commerciële intentie (a*b=.23, SE=.10, 95%- CI [.04, .44].

De aanwezigheid van educatie leidde tot een hogere score op de vragen rond commerciële intentie (a=.97, SE=. 12, p< .001) en commerciële intentie leidde tot een negatievere productattitude (b=-.24, SE= .37, p= 03). Daarnaast had educatie ook een direct effect op productattitude (c’= -1.23, SE=.11, 95%- CI [.03, .45], waarbij gesteld kan worden dat de aanwezigheid van educatie leidt tot een negatievere productattitude.

Op basis van deze resultaten kon gesteld worden dat reclame-intentie een mediërende rol speelde in het effect van educatie op productattitude, maar dat het ook hier gaat het om gedeeltelijke mediatie. Er was ook nog een direct significant effect van educatie op productattitude dat niet werd verklaard door een hogere score op die commerciële intentie.

Afbeelding 19: Invloed reclame-intentie op effect van educatie op productattitude

Hypothese 6b waarin werd gesteld dat het effect van educatie op productattitude verklaard wordt door reclameherkenning en reclame-intentie, kan deels aanvaard worden. Zo werd er wel een mediatie-effect teruggevonden van reclame-intentie, maar niet van reclameherkenning.

C. Pester power

Reclameherkenning

Om het eventuele mediatie-effect van reclameherkenning op het effect van educatie op pester power in kaart te bregen, werd opnieuw gebruik gemaakt van het vierstappenplan van Baron en Kenny (1986).

In een eerste stap werd educatie als onafhankelijke variabele en pester power als afhankelijke ingegeven in een lineaire regressie-analyse. Uit de output was allereerst af te leiden dat het

regressiemodel significant was (F(1, 148)= 73,55, p < .001). Als gevolg van deze significantie kon verder gekeken worden naar de voorspelling. Daaruit bleek dat 33,2% van de verschillen in pester power werd voorspeld door educatie (r2= .33), wat dus een matige tot sterke voorspelling was. Verder bleek reclame-educatie een significant negatieve samenhang (b*= -.58, t= -8.58, p <.001) te hebben met productattitude. De aanwezigheid van educatie had een negatievere productattitude tot gevolg.

Model 1 Ongestandaardiseerde

Tabel 13: Samenhang tussen educatie en pester power

In een tweede stap werd het effect van de onafhankelijke variabele educatie op de mediator reclameherkenning bekeken. Opnieuw komen de analyse en resultaten overeen met die van in stap twee bij zowel gepercipieerde gezondheid van het product, als bij productattitude.

Daaruit kwam een significant verband naar voren tussen educatie en reclameherkennig (chi2 (1,

Daaruit kwam een significant verband naar voren tussen educatie en reclameherkennig (chi2 (1,

In document aantal woorden: (pagina 48-65)