4. Resultaten
4.3. Variabelen frame, retweet en favourite
Voor hypothese 4 zal er gebruik worden gemaakt van andere statistische toetsen. De variabelen die een succesvolle digital advocacy strategie weergeven zijn de ratio variabelen retweet en
favourite, de variabele frame is een nominale waarde. Voor deze toetsen is gekozen om geen frame (3) niet mee te nemen. Dit is wel de grootste groep binnen de dataset. Echter, kan er op
deze manier gekeken worden naar de invloed van de twee gekozen frames.
Deze hypothese zal duidelijkheid geven of frame een effect heeft op retweet en
favourite. In de hypothese is gesteld dat een gain-frame meer invloed heeft op een succesvolle
digital advocacy strategie, oftewel de variabelen retweet en favourite. Het is in de eerste drie hypotheses al duidelijk geworden dat een bepaalde type organisatie niet vasthoudt aan een bepaald type frame in hun boodschappen. Echter, is het interessant om te zien of een frame in een boodschap toch kan leiden tot een succesvolle digital advocacy strategie. Als een frame effect heeft op een succesvolle digital advocacy strategie kan er een advies worden uitgebracht aan organisaties. Dit kan bijdrage aan de toename van digital advocacy.
Door de verschillende meetniveaus van de variabelen kan er geen gebruik worden gemaakt een Chi-squared toets of een Cramer’s V toets. Voor deze hypothese zal er gebruik worden gemaakt van een t-toets. Echter, voordat deze toets uitgevoerd kan worden zal er gekeken worden of deze variabelen correleren. Beide variabelen, retweet en favourite, zijn ratio variabelen, dit maakt het mogelijk om deze toets uit te voeren. De toets zal aantonen of er sprake is van een correlatie tussen de variabelen zonder dat er sprake is van een causaal verband. De uitkomsten van RStudio voor de correlatie toets van de variabelen retweet en favourite zijn te zien in tabel 8.
Tabel 8: Correlatie toets retweet en favourite
T- ratio Df P-waarde Correlatie Coëfficiënt
5,9177 1888 3,867e-9 0,134971
In deze tabel is het correlatiecoëfficiënt 0,1349471 te zien. Dit laat zien dat er wel sprake is van correlatie, echter is deze relatie zwak6. Verder is er wel sprake van een significant
verband, de p-waarde is kleiner dan 0,05. Dit wil zeggen dat als een tweet een retweet krijgt de
tweet ook meer favourites krijgt. Doordat er sprake is van een zwakke relatie zullen de variabelen apart worden meegenomen in twee verschillende t-toetsen.
Om een t-toets te mogen uitvoeren moeten de variabelen aan bepaalde assumpties voldoen. Doordat er geen homogeniteit van varianties7 is zal er een Welch- t-toets8 uitgevoerd
worden. Voor deze toets is de H0, het type frame geen effect heeft op retweet. De hypothese is zo geformuleerd dat het gaat om een hogere kans. Hierdoor is er een one-tailed test uitgevoerd. Voor deze toets is er gebruik gemaakt van frame en retweet. De uitkomsten van de Welch t- toets zijn te zien in tabel 9.
Tabel 9: Uitkomsten Welch t-toets voor retweet
T- ratio Df P-waarde Mean group 1 Mean group 2
1,7929 249,95 0,0371 16,73005 12,04938
Om deze uitkomsten te kunnen interpreteren moet er worden gekeken naar de kritieke waarden van t bij een Df van 249,95, dit is 1,645. De waargenomen waarde van t = 1,7929. Deze waarde is dus groter dan de kritieke waarde en hierdoor is het verschil significant. Dit leidt tot het verwerpen van de H0, er is wel een effect tussen het type frame en retweet. Echter, nu is het niet duidelijk hoe groot dit effect is. Hiervoor zal een Cohen’s D9 toets worden
uitgevoerd. Deze toets is uitgevoerd met dezelfde variabelen, frame en retweet. De uitkomst van deze toets is 0,427313. Volgens Cohen is dit een klein effect10. Het effect laat de grootte
van het verschil van de groepen zien, dus frame 1 (gain) of frame 2 (loss).
Deze toetsen zijn ook uitgevoerd voor de variabele favourite, ook deze toets bevat de variabele frame. De uitkomsten van deze toets zijn zichtbaar in tabel 10.
Tabel 10: Uitkomsten Welcht t-toets favourite
T- ratio Df P-waarde Mean group 1 Mean group 2
-0,6292 90,538 0,7346 9,321596 11,481481
7 In de Welch t-toets is het niet van belang dat er sprake is van homogeniteit van varianties. 8 De formule die Rstudio gebruikt om een Welch t-toets uit te voeren is
9 RStudio maakt gebruik van de volgende formule om deze toets uit te rekenen
De kritieke waarden die hoort bij Df = 90,538 is 1.66011. De waargenomen waarde van
deze toets is -0,629212. De waargenomen t-waarde van deze toets is kleiner dan de kritieke
waarde. Waardoor er gesproken kan worden van een significant verschil. Dit leidt tot het verwerpen van de H0, er is wel een effect tussen het type frame en favourite. Om de grootte van dit verschil te berekenen zal er een Cohen’s D toets worden uitgevoerd. Deze toets is uitgevoerd met dezelfde variabelen, frame en favourite. De uitkomst van deze toets is 0,4272229, dit betekent dat het een klein effect13 heeft.
Om de hypothese te kunnen verwerpen of aan te nemen dient er gekeken te worden naar het effect van beide variabelen, retweet en favourite. Deze variabelen geven een succesvolle digital advocacy strategie weer. Voor de verschillende frames zal er gekeken worden naar de gemiddelde die uit de Welch t-toets zijn gekomen. In hypothese 4 wordt er gekeken of een
gaine- frame zorgt voor een hogere kans op een succesvolle digital advocacy strategie dan een loss- frame. In de beide Welch t-toetsen komt er een significant verschil als uitkomst. Er is dus
een effect tussen het type frame en de variabelen retweet en favourite, dit zijn de variabelen die een succesvolle digital advocacy strategie in dit onderzoek weergeven. Echter, zit er niet veel verschil tussen de effecten die berekend zijn met de Cohen’s D toets. Deze toets laat zien dat een frame net iets meer invloed uitoefent op retweet dan op favourite. Hypothese 4 stelt dat een
gain-frame zorgt voor een hogere kans op een succesvolle digital advocacy strategie dan een loss-frame. Deze hypothese wordt in het licht van de uitkomsten hierboven aangenomen.
Echter, dient er wel rekening worden gehouden met het feit dat geen frame niet is meegenomen in deze toetsen.