4. Onderzoeksstrategie en methoden 22
4.5 Statistische toetsen 31
In deze paragraaf wordt toegelicht welke statistische toetsen er gebruikt worden om de samenhang en verschillen tussen de variabelen te analyseren. Allereerst worden kort de meetschalen besproken, vervolgens correlatieanalyses en tot slot verschillen tussen groepen.
4.5.1 Meetschalen
In de statistiek zijn er vier meetschalen, die een oplopende reeks vormen: nominaal, ordinaal, interval en ratio (McClave, Benson & Sincich, 2010).
Er is sprake van een nominale variabele als de gegevens zijn ingedeeld in elkaar uitsluitende categorieën, zonder dat er sprake is van een rangorde (McClave, Benson & Sincich, 2010; Field, 2009; de Vocht, 2012). De vraag naar het reismotief van de automobilisten heeft bijvoorbeeld een nominale antwoordschaal. Een nominale variabele die slechts twee mogelijke waarden kan aannemen is een dichotome variabele (bijvoorbeeld ja of nee, goed of fout, man of vrouw). De waarde 1 geeft aan dat de onderzoekseenheid het kenmerk heeft en de waarde 0 geeft aan dat dit niet het geval is. Door een variabele te dichotomiseren en daar de waarden 0 en 1 voor te gebruiken, is het mogelijk berekeningen uit te voeren waarvoor een interval/ratio meetniveau vereist is (Field, 2009). De vraag naar de belangrijkste reden voor de keuze van de betreffende parkeerfaciliteit resulteert bijvoorbeeld in een nominale antwoordschaal (A7). Als de respondent aangeeft dat de belangrijkste reden de locatie was, dan kiest deze persoon automatisch niet voor de beschikbaarheid. Er wordt dan een variabele gemaakt ‘Locatie’ met als waarden: 0= nee, 1= ja. Bij deze dichotome variabele is er wel een rangordening: je kiest wel of je kiest niet voor de prijs (Field, 2009).
Als de gegevens zijn ingedeeld in elkaar uitsluitende categorieën, waarbij sprake is van een rangorde, wordt er gesproken van een ordinale variabele. De totale reistijd van de automobilisten betreft bijvoorbeeld een ordinale antwoordschaal. Als de gegevens zijn gemeten in vaste meeteenheden wordt er gesproken van een intervalschaal dan wel een ratioschaal. De afstanden tussen de schaalposities liggen vast waardoor het mogelijk is rekenkundige bewerkingen uit te voeren (McClave, Benson & Sincich, 2010; Field, 2009; de Vocht, 2012).
4.5.2 Correlatie analyses
Om in dit onderzoek relaties te toetsen wordt gebruik gemaakt van verschillende statistische toetsen. Als er gesproken wordt over correlaties wordt er geïmpliceerd dat de variabele elkaar beïnvloeden. Dit hoeft echter geen causaal verband te betekenen. De sterkte van een relatie wordt aangegeven
door een correlatiecoëfficiënt (McClave, Benson & Sincich, 2010; Field, 2009; de Vocht, 2012). Met correlatie worden de sterkte en de richting van een verband tussen twee variabelen weergegeven. De correlatiecoëfficiënt is een getal tussen -‐1 en 1 dat aangeeft hoe sterk de relatie tussen de variabelen is. Een coëfficiënt van 0 betekent dat er geen lineair verband tussen y en x bestaat. Daarentegen geldt dat hoe dichter de correlatiecoëfficiënt tot 1 of -‐1 nadert, des te sterker is het lineaire verband. De richting van het verband kan positief of negatief zijn. Een positief verband impliceert dat als de waarde van de ene variabele toeneemt, de waarde van de andere variabele ook toeneemt. Of als de ene variabele afneemt, de andere variabele ook afneemt. Een positief verband betekent dus dat de variabele co variëren in dezelfde richting (Field, 2009; de Vocht, 2012). Een negatieve relatie betekent dat als de scores in de ene variabele verhogen, de scores in de andere variabele afnemen. Een negatieve relatie co varieert dus in verschillende richtingen (Field, 2009; de Vocht, 2012).
Verschillende statistieken kunnen gebruikt worden om het verband tussen variabelen te toetsen. Ze worden allemaal aangeduid als correlatieanalyses, maar worden gebruikt voor verschillende typen gegevens. Voor dit onderzoek worden onderstaande correlatie analyses toegepast. In onderstaande tabel wordt weergegeven binnen welke range de correlatiecoëfficiënten kunnen vallen.
Correlatiecoëfficiënt r Verband
0,1 -‐ 0,5 Matig sterk
0,5 – 0,7 Sterk
Tabel 10: Sterkte verband correlatiecoëfficiënt (Bron: De Vocht, 2012)
Pearsons’ correlatiecoëfficiënt
De Pearson’s correlatiecoëfficiënt is een maat voor de sterkte van het lineaire verband tussen twee variabelen x en y. De correlatie tussen twee interval/ratio variabelen wordt uitgedrukt in Pearsons’ correlatiecoëfficiënt r. Deze test mag ook uitgevoerd worden als één van de variabele een dichotome variabele is. De Pearson correlatie is een parametrische test (Field, 2009; de Vocht, 2012).
Spearman’s Rho
Spearman’s Rho is een niet parametrisch alternatief van Pearsons’ correlatiecoëfficiënt. Deze toets wordt gebruikt als één of beide variabele een ordinale schaal hebben. Als één van de variabele ordinaal is moet de andere variabele op interval schaal zijn. Spearman’s Rho wordt uitgedrukt als rs (Field, 2009; de Vocht, 2012).
De Phi-‐ coëfficiënt
Als beide variabele dichotome variabele zijn wordt de Phi-‐ coëfficiënt toegepast. De Phi-‐ coëfficiënt wordt uitgedrukt als rphi (Field, 2009; de Vocht, 2012).
4.5.3 Verschillen tussen groepen
Het toetsen van statistisch significante verschillen of overeenkomsten tussen groepen kan op verschillende manieren. In spss wordt naar de p-‐ waarde gekeken om te kijken of resultaten statistisch significant zijn of niet. Als de p-‐ waarde kleiner is dan .05 is het resultaat statistisch significant. Dit betekent dat de resultaten voor slechts 5% door toeval verklaard kunnen worden (Field, 2009; de Vocht, 2012). Voor dit onderzoek is de Kruskal-‐Wallis test en de Chi-‐kwadraattoets toegepast.
Kruskal-‐ Wallis test
De Kruskal-‐ Wallis test is een niet parametrisch alternatief voor de One way Anova. De Kruskal-‐ Wallis toetst dus op verschillen tussen verscheidene onafhankelijke groepen. Vereist is dat de afhankelijke variabele op ordinale schaal is gemeten (Field, 2009; de Vocht, 2012).
Chi-‐kwadraattoets
Om te onderzoeken of tussen twee categorische variabelen in een kruistabel al dan niet een statistisch significant verband bestaat, wordt de chi-‐kwadraattoets toegepast. De nulhypothese is dat er geen verband is. Het resultaat van een Chi-‐kwadraattoets is onder meer de toetsingsgrootheid chi-‐
kwadraat X2. Dit is een maat op basis waarvan blijkt of de waargenomen frequenties in de tabel significant afwijken van de theoretische verwachting (de Vocht, 2012). De waarde van het verband zegt echter niets over de sterkte van het verband.