Antwoord bij vraag 7.1

1. Welke analyse heeft de onderzoeker gekozen? Leg uit waarom deze analyse het meest geschikt is.

Er is een regressie-analyse uitgevoerd. De afhankelijke variabele is kwantitatief. Ook minstens één onafhankelijke variabelen is kwantitatief (interval/ratio meetniveau). Dan is een variantieanalyse minder geschikt dan een regressieanalyse.

2. Wat is de statistische nulhypothese behorend bij de toets op het model?

H₀: ρ_Y.12...k = 0 of β₁ = β₂ = … = 0 .

3. Wat is het resultaat van de toets op het model? Gebruik de manier van rapporteren die in het werkboek is voorgeschreven en geef in woorden weer wat het resultaat betekent.

De toets op het model is significant, F (5, 487) = 17,33, p < 0,001.
Dit betekent dat het model bruikbaar is. We verwerpen de nulhypothese dat de onafhankelijke variabelen in de populatie geen voorspellende waarde hebben voor de mening die iemand over de financiële crisis heeft.

4. Bereken en interpreteer de effectgrootte (sterkte) van het model.

Gebruik R_Y.12...k² om de effectgrootte van een meervoudige regressie te bepalen.

Met de vijf onafhankelijke variabelen verklaren we dus 15,1% van de variantie in de mening over de financiële crisis.
NB R² geeft niet de significantie aan.

5. Wat is de uitkomst van de toets op het effect van het totale mediagebruik op de mening over de financiële crisis? Geef ook in woorden weer wat het effect is.

Het effect is significant, zwak tot middelmatig, b* = 0,13, t = 2,54, p = 0,012.
Wanneer we controleren voor (constant houden van) de andere onafhankelijke variabelen, heeft het totale mediagebruik een positief (partieel) effect op de mening over de financiële crisis: hoe meer tijd er aan de media besteed wordt, des te ernstiger wordt de financiële crisis gevonden.

6. Geef in woorden weer wat de ongestandaardiseerde regressiecoëfficiënt van Belegt (wel/niet) hier betekent.

Omdat in deze dichotomie 0 staat voor niet beleggen en 1 voor wel beleggen, geeft deze coëfficiënt aan dat beleggers de crisis gemiddeld 0,08 ernstiger vinden dan respondenten die niet beleggen wanneer we alle andere onafhankelijke variabelen constant houden.

7. Mag de onderzoeker op grond van deze resultaten concluderen dat het volgen van het nieuws, het totale mediagebruik en het wel of niet zelf beleggen de mening over de kredietcrisis veroorzaken? Motiveer je antwoord.

Nee, een causale conclusie mag niet getrokken worden. Er is niet voldaan aan alle drie de voorwaarden voor een causaal verband. Vooral zijn niet alle gemeenschappelijke oorzaken uitgesloten die een alternatieve verklaring kunnen bieden. Er is alleen gecontroleerd voor de variabelen in de analyse; het kan zo zijn dat er ongemeten variabelen zijn die zowel de oorzaak zijn van de mening als de oorzaak van het mediagebruik of het zelf beleggen. Dan zouden de effecten spurieus (schijnverbanden) zijn.
NB Alleen een (gerandomiseerd) experiment kan alle schijnverbanden uitsluiten.

8. Aan welke voorwaarden moet voldaan zijn om deze toets hier uit te voeren? Hoe zou je kunnen controleren of er aan de voorwaarden voldaan is?

Voorwaarden:

1. Meetniveau: de afhankelijke variabele moet minstens interval meetniveau hebben. De onafhankelijke variabelen hebben ook minstens interval meetniveau of ze zijn dichotomieën: 0/1 variabelen (of -1/1) variabelen.
   Controle: Inhoudelijk kijken naar de manier waarop de variabelen gemeten zijn.
2. Het verband tussen de afhankelijke variabele en elke onafhankelijke (kwantitatieve) variabele is linear (rechtlijnig).
   Controle: Maak een spreidingsdiagram voor elk paar afhankelijke - onafhankelijke variabelen en ga na of de puntenwolk niet duidelijk krom is.
   Voor fijnproevers: eigenlijk moet het verband lineair zijn wanneer je controleert voor de overige variabelen. Dit kun je bijvoorbeeld zien aan de residuen, die moeten voor alle voorspelde waarden evenveel boven als onder 0 liggen.
3. De residuen zijn normaal verdeeld en homoscedastisch.
   Controle met 2 grafieken:
   1. Histogram van de (gestandaardiseerde) residuen: moet op het oog een normale verdeling zijn.
   2. Spreidingsdiagram van (gestandaardiseerde) voorspelde scores tegenover (gestandaardiseerde) residuen: punten moeten gelijkmatig boven/onder de nullijn liggen.