Er dient bijvoorbeeld over leden kenbaar te worden gemaakt wat ze van de huidige ledenaanbiedingen in het magazine vinden. Verder zijn het veelal gemeenschappelijke conclusies die getrokken dienen te worden.
Mag ik dus deze onderverdeling gebruiken, aangezien het aantal ledenrespons (54) wel laag lijkt? (i.v.m. de betrouwbaarheid en nauwkeurigheid)
Ik hoop ten zeerste dat Wisfaq me hiermee kan helpen!
Met vriendelijke groet,
Berry
P.S. Ik heb ALLE vragen bekeken op de site en bij ZOEKEN zat het antwoord er niet tussen!
Berry
Student hbo - donderdag 5 februari 2004
Antwoord
De populatie 20.000 eenheden bestaat uit 70% 14.000 klanten (20% 2.800 leden en 11.200 80% niet-leden) en 30% 6.000 niet klanten. De grootte van de steekproef voor de gehele populatie is (95% betrouwbaarheid, 5% nauwkeurigheid) 385.
Mijn vraag is kan ik deze grootte van 385 hanteren, dus dat ik qua verdeling het volgende mag gebruiken: 385 (respons) – 70% (270) klanten – 20% (54) leden – 80% (216) niet-leden – 30% (115) niet-klanten Er dient bijvoorbeeld over leden kenbaar te worden gemaakt wat ze van de huidige ledenaanbiedingen in het magazine vinden. Verder zijn het veelal gemeenschappelijke conclusies die getrokken dienen te worden.
Antwoord: Met name de mening van de leden lijkt me voor het bedrijf een belangrijk aspect. De manier waarop je je steekproef in elkaar hebt gestoken zal echter resulteren in een zeer matig beeld van de groep leden. Als deze groep dan ook nog de belangrijkste groep in je onderzoek is dan moet je dat dus niet willen. Het beste beeld krijg je nu bij de niet leden. Wanneer je dit bezwaar deelt en met SPSS de enquetes gaat verwerken zou je ervoor kunnen kiezen om bewust een disproportioneel gestratificeerde te nemen. Je zorgt er daarbij voor dat je in alle groepen een behoorlijk beeld krijgt. Gezien de spitsing in de groepen zou ik dan wel kiezen voor een wat grotere steekproef. Een respons van 150 per groep lijkt me heel acceptabel voor dit onderzoek op HBO niveau. Totaal dus 3x150 is 450, dat moet nog te doen zijn. De keerzijde van de medaille is dat deze steekproef absoluut niet representatief is wat betreft de drie "bloedgroepen". Conclusies over de drie groepen samen zullen daardoor niet juist zijn. Een oplossing is om voor dit soort onderzoeksvragen met SPSS een herweging toe te passen. Dat kan wel, is ook niet zo moeilijk, je moet alleen even weten hoe.
Lees even het volgende stuk over disproportioneel stratificeren afkomstig uit het door mij geschreven dictaat steekproefonderzoek.
Er zijn situaties waar je bewust een gestratificeerde steekproef trekt die niet representatief zal zijn. Zo’n steekproef is bijvoorbeeld een disproportioneel gestratificeerde steekproef. Het woord disproportioneel betekent letterlijk: niet in verhouding. Waarom je dit zou doen zullen we uitleggen aan de hand van een voorbeeld, dat overigens in de praktijk behoorlijk vaak voorkomt. Voorbeeld Een bedrijf wil een klanttevredenheidsonderzoek laten uitvoeren. De klanten van het bedrijf bestaan uit twee categorieën. Categorie A: de belangrijke klanten met een hoge omzet per klant. Categorie B: de minder belangrijke klanten met een lagere omzet per klant. Nu bevinden er 1000 zich in categorie A, categorie B bevat 9000 klanten. Het bedrijf wil met dit klanttevredenheidsonderzoek drie onderzoeksvragen beantwoord zien: 1) Hoe staat het met de tevredenheid van de klanten in beide categorieën afzonderlijk? 2) Verschilt de beoordeling van de service van het bedrijf bij klanten uit categorie A en klanten uit categorie B? 3) Wat is de mening van alle klanten over de telefonische bereikbaarheid van het bedrijf? Dit zijn drie verschillende soorten onderzoeksvragen. Bij vraag 1) moet je conclusies trekken over elke categorie (stratum) apart. Vraag 2) betekent dat je de tevredenheid in twee categorieën met elkaar gaat vergelijken. Bij vraag 3) moet je een uitspraak doen over beide categorieën gezamenlijk. Wanneer je nu een representatieve steekproef van 400 klanten zou trekken dan betekent dat dat je 40 klanten uit categorie A en 360 klanten uit categorie B trekt. Hiermee kan onderzoeksvraag 3) perfect beantwoord worden. Bij het beantwoorden van vraag 1) en 2) echter zal het zo zijn dat door de kleine steekproef van 40 in categorie A de uitspraken over categorie A niet erg nauwkeurig zullen zijn (zie ook hoofdstuk 2). Dat is des te vervelender als je bedenkt dat bij dit soort onderzoeken aan de mening van de grote klanten vaak de meeste waarde gehecht wordt. Het alternatief is om de steekproef bewust niet in verhouding van de grootte van de strata te nemen. Je zou bijvoorbeeld kunnen besluiten om 200 klanten uit categorie A te ondervragen en 200 klanten uit categorie B. Het gevolg van deze keuze is: - De steekproef is niet representatief naar het type klant (A of B). - Uitspraken over klanten uit categorie A (onderzoeksvraag 1)) alsmede het vergelijken van de tevredenheid in de categorieën (onderzoeksvraag 2)) kun je veel nauwkeuriger doen. Uitspraken over categorie B alleen zullen nauwelijks aan nauwkeurigheid verliezen. - Uitspraken over de hele groep klanten (A en B samen) zijn nu niet meer zonder meer te geven omdat de steekproef niet representatief is. Het laatste probleem valt op te lossen door de uitspraken te herwegen. Met dit herwegen zorg je ervoor dat de herwogen antwoorden beschouwd kunnen worden als representatief voor de hele populatie. Dat doe je als volgt. In de steekproef zijn de grote bedrijven oververtegen-woordigd: je hebt er 200 terwijl je voor representativiteit en maar 40 nodig had. Bij het herwegen voorzie je nu de betreffende antwoorden van een wegingsfactor 40/200. De kleine bedrijven zijn ondervertegenwoordigd: 200 in plaats van de voor representativiteit benodigde 360. Koppel daarom nu aan de betreffende antwoorden een wegingsfactor van 360/200. Let op: het herwegen gebeurt alleen op het moment dat je uitspraken over de gehele populatie wil gaan doen. Op dit herwegen komen we in het hoofdstuk over chi-kwadraattoetsen nog terug. Ook met SPSS kan dit herwegen met niet al te veel moeite uitgevoerd worden.
