Een kwantitatief onderzoek staat nooit op zichzelf. De bedoeling is dat je met jouw onderzoek iets toevoegt aan een bestaand onderzoeksdomein. Je onderzoek bouwt dus altijd voort op zaken die we al weten. Dat heeft twee belangrijke implicaties voor het schrijven van je scriptie. Ten eerste moet je je onderzoek zuiver en neutraal rapporteren, zodat je straks aan je lezer kunt laten zien hoe je tot je antwoorden hebt kunnen komen. Ten tweede moet je jouw onderzoek interpreteren op een manier die past bij het onderzoeksgebied, wat je lezer kan helpen om jouw argument op waarde te schatten. Dat doe je door eerst zorgvuldig uit te leggen wat je precies hebt gedaan en wat dat heeft opgeleverd. Vervolgens kun je die beschrijving van jouw onderzoeksopzet en -resultaten verbinden met je beschrijving van onderzoeksliteratuur (zie probleemstelling en schrijven).

Veel scripties die gebaseerd zijn op kwantitatief onderzoek, moeten worden geschreven in een format van

  1. Inleiding
  2. Methode
  3. Resultaten
  4. Discussie

De rapportage van je onderzoek vindt dan plaats in de Methode- en Resultatensecties. De interpretatie werk je uit in je Inleiding en je Discussie (zie schrijven). Je scriptie volgt zo een trechtermodel: je werkt van een breed onderzoeksgebied (inleiding) toe naar een specifieke onderzoeksvraag (methode & resultaten), en verbindt die vervolgens weer aan het onderzoeksgebied (discussie). Je gaat zo dus van breed naar smal naar breed.

Kwantitatief onderzoek kun je ook integreren in een scriptie op basis van

  1. Inleiding
  2. Een x aantal inhoudelijke hoofdstukken
  3. Rapportage van onderzoek
  4. Conclusie

In het laatste geval is het belangrijk dat je in de rapportage van je onderzoek wel twee elementen aanhoudt, namelijk rapportage van je methode en rapportage van je resultaten.

In beide formats is het belangrijk dat je in de rapportage van je onderzoek GEEN meningen en interpretaties verwerkt, die komen pas aan bod in de discussie en conclusie.

Onderzoeksmethode beschrijven

Het beschrijven van je methodologie bestaat uit drie elementen. In het Inleiding-Methode-Resultaten-Discussieformat moeten de drie punten echt op die volgorde beschreven worden. In andere formats hoeft dat niet perse, maar het is wel belangrijk dat je ze allemaal opneemt.

1) Proefpersonen

In de sectie proefpersonen beschrijf je alle kenmerken en eigenschappen van de proefpersonen die jij in je steekproef hebt gebruikt. Je beschrijft

  • wie ze zijn (Aantal, leeftijd, geslacht, opleidingsniveau)
  • hoe jij ze geselecteerd hebt (denk aan cut-off score op een meetinstrument, inclusie- en exclusiecriteria, et cetera)
  • hoe je ze beloond hebt voor hun deelname (denk aan studiepunten, geld, vrijwillige deelname)

 

Afhankelijk van de eisen in je opleiding kun je de karakteristieken al weergeven met behulp met cijfers (LET OP: in sommige opleidingen mag je dit pas weergeven in de Resultatensectie). Je kunt dan per eigenschap een aantal zaken weergeven. Neem als voorbeeld de eigenschap leeftijd, dan kun je weergeven:

  • de gemiddelde leeftijd
  • de oudste en jongste
  • de verdeling over de condities.
    (Als je verschillende groepen met elkaar vergelijkt kun je bijvoorbeeld kijken of de verhouding tussen oude en jonge mensen in conditie 1 ongeveer gelijk is aan conditie 2. Stel dat je bijvoorbeeld veel meer oude mensen in conditie 1 hebt en veel meer jonge mensen in conditie 2, dan zou dat je resultaten kunnen beïnvloeden)
    Dit doe je met behulp van crosstabs voor ordinale of nominale variabelen en ANOVA voor interval of ratiovariabelen.

(Voor weergaveregels in APA-stijl, zie Onderzoeksresultaten beschrijven)

2) Meetinstrumenten

In de sectie meetinstrumenten beschrijf je de meetinstrumenten, zoals vragenlijsten, observatiemethoden, surveys of fysieke instrumenten. Je beschrijft per meetinstrument:

  • welke variabele of eigenschap het instrument meet
  • de volledige naam van het instrument en de afkorting tussen haakjes
  • de onderzoekers die het instrument hebben ontwikkeld (inclusief referentie)
  • Hoe het meetinstrument werkt (bijvoorbeeld door de (sub)schalen en de antwoordschalen te beschrijven)
  • een voorbeeld van een vraag of scoring
  • de psychometrische eigenschappen (tests moeten bijvoorbeeld op betrouwbaarheid en validiteit getoetst zijn. Neem de cijfers over uit het onderzoeksartikel naar die eigenschappen, en geef de referentie)
  • eventuele aanpassingen die je hebt gedaan aan bestaande vragenlijsten (bijvoorbeeld inkorting, vertaling, aanpassing van instructies)

LET OP: als je zelf een survey hebt ontwikkeld, geef je aan wat voor soort vragen je hebt gebruikt en op wat voor schalen je de antwoordmogelijkheden hebt gegeven.

Voorbeeld:
Posttraumatische Stress. Posttraumatische stress werd gemeten met de Nederlandse versie (Brom & Kleber, 1985) van de Impact of Events Scale (IES; Horowitz, Wilner, & Alvarez, 1979). De IES bevat 15 items en meet traumaklachten die in de afgelopen zeven dagen van toepassing waren. Klachten worden gemeten op twee subscalen, te weten Intrusies (6 items) en Vermijding (7 items). Een voorbeeld van een item uit de Intrusie-subschaal is “Ik dacht eraan zonder dat ik dat wilde”. Een voorbeeld uit de Vermijding-subschaal is “Ik probeerde de gebeurtenis uit mijn geheugen te bannen”. Items worden gescoord op een 4-punts Likertschaal (0 = helemaal niet, 1 = zelden, 3 = af en toe, 5 = vaak). Totaalscores rangeren van 0 tot 75, waarbij scores van 28 of hoger een klinisch verhoogd PTS symptoomniveau impliceren. De betrouwbaarheid is goed, met een Cronbach’s α tussen .85 en .96 voor de subschalen en de totale schaal (Van der Ploeg, Mooren, Kleber, Van der Velden, & Brom, 2004). De interne consistentie en convergente validiteit zijn adequaat gebleken (ibid.). In de nameting zijn de instructies aangepast om de intrusive- en vermijdingssymptomen tijdens het onderzoek te meten.

(Bron: Masterscriptie Psychologie, F. Truijens, 2012)

3) Procedure
In de proceduresectie beschrijf je wat jouw proefpersonen precies hebben gedaan vanaf het moment dat ze aan het onderzoek begonnen tot het moment waarop ze helemaal klaar waren. Je beschrijft bijvoorbeeld:

  • Hoe ze zich konden aanmelden
  • Wat voor informatie ze als eerste kregen
  • Dat ze een toestemmingsverklaring hebben getekend (Informed Consent)
  • Waar ze het onderzoek deden (bijvoorbeeld in een lab, natuurlijke setting, digitaal)
  • Wat ze voor instructies kregen
  • Hoe ze in aanraking kwamen met de meetinstrumenten
  • Hoe lang de sessie(s) duurde(n)
  • Welke informatie ze na afloop van het onderzoek kregen
  • Hoe ze beloond werden

LET OP: ook als je met surveys werkt, is het belangrijk de procedure goed te beschrijven. Heb je bijvoorbeeld mensen aangespoord de survey terug te sturen? Moesten ze ter plekke de survey invullen of konden ze dat later op een eigen gekozen moment doen? Wat heb je gedaan met surveys die niet werden terug gestuurd? Et cetera. Op die manier krijgt je lezer inzicht in de representativiteit van jouw survey voor je onderzoeksgroep.

Resultaten beschrijven

De beschrijving van je resultaten bestaat uit twee delen: 1) beschrijving van je steekproef en 2) beschrijving van je resultaten (outcome)

LET OP: afhankelijk van je opleiding moet je een aantal gegevens over je proefpersonen al in de Methoden noemen. De vuistregel is dat je dan in de methoden alleen descriptives weergeeft (bijvoorbeeld hoeveel mannen en hoeveel vrouwen er in je condities zaten) maar geen resultaten (oftewel geen metingen, antwoorden op surveys, et cetera).

Steekproef beschrijven

Je begint je resultaten met de beschrijving van je steekproef. Daarin beschrijf je wie je proefpersonen zijn en hoe ze over je condities zijn verdeeld.

Maak daarin een onderscheid tussen discrete variabelen en continue variabelen.
Discrete variabelen zijn eigenschappen die je aangeeft in categorieën, bijvoorbeeld man/vrouw of VMBO/HAVO/VWO. Geef voor deze variabele:

  • aantallen n (bijvoorbeeld: 20 mannen en 20 vrouwen)
  • percentages % (bijvoorbeeld (50%) bij 20 mannen op 40 proefpersonen)
  • de verdeling over de condities (met kruistabellen (= chi-squaretoetsen), zie voorbeeld hieronder)

Stel dat je twee groepen (bijvoorbeeld rokers- en niet-rokers) met elkaar vergelijkt, dan geef je bijvoorbeeld weer hoeveel mannen en vrouwen er in totaal aan je onderzoek hebben meegedaan, maar hoe al deze mannen en vrouwen over jouw condities verdeeld zijn. Stel namelijk dat je veel meer rokende mannen dan vrouwen hebt, en veel meer niet-rokende vrouwen dan mannen. Als je nu verschillen vindt in gezondheid tussen rokers en niet-rokers, dan zou dat net zo goed kunnen liggen aan de gezondheidsverschillen tussen mannen en vrouwen. Belangrijk is dus dat je aantoont dat de verhouding van sekse (en leeftijd, en opleidingsniveau, en alle andere eigenschappen van proefpersonen die voor jouw onderzoek relevant zijn) goed is.

Continue variabelen zijn eigenschappen die je aangeeft op continue schalen, zoals leeftijd (je proefpersoon kan in principe elke willekeurige leeftijd aangeven). Geef voor deze variabelen:

  • de gemiddelde score (M = …, bijvoorbeeld M = 23.8 jaar)
  • de maximale en minimale score (bijvoorbeeld de jongste en de oudste proefpersoon, max = …, min = …)
  • de verdeling over de condities (met variantieanalyses (ANOVA’s), zie voorbeeld hierboven)

Voorbeeld:

Elf mannen (18%) en 50 vrouwen (82%) namen deel aan Conditie 1, Conditie 2, of de Controleconditie (Tabel 1). Mannen en vrouwen waren gelijk verdeeld over de drie condities (χ2 = 1.964, df = 2, p = .38). De proefpersonen waren gemiddeld 24 jaar oud (M = 23.7, SD = 7.4, max = 62.7, min = 18.0). Leeftijdsverschillen waren gelijk verdeeld over de condities (F (2, 54) = .656, p = .52).

Steekproefgegevens in tabel zetten

Alle gegevens over je steekproef neem je vervolgens op in een tabel. Belangrijk is dat de tabel op zichzelf leesbaar moet zijn. Dat wil zeggen dat de lezer in principe zonder je tekst te lezen moet kunnen begrijpen wat de tabel wil zeggen.

In de tabel geef je voor discrete eigenschappen de aantallen (n) en de percentages (%) weer. Voor continue eigenschappen geef je het gemiddelde (M) en de standaarddeviatie (SD) weer. Dat splits je uit per conditie. Geef daarbij ook voor alle condities het totaal aantal proefpersonen (n = …) aan. Geef tenslotte een dekkende titel aan je tabel.

Belangrijk is dat alle resultaten of gegevens die je in je tekst (dus in je beschrijving in Stap 1) hebt gegeven, terug te vinden zijn in de tabel. Verwijs in je tekst naar de tabel door na het eerstgenoemde resultaat (Tabel 1) in je tekst te zetten.

Voorbeeld:

Tabel 1; Demografische gegevens van proefpersonen in de W+F, W-F en CC conditie

tabel1

LET OP: Er zijn talloze formats voor de layout van tabellen. De keuze voor presentatie hangt af van hoeveel variabelen jij wil presenteren. Houd je daarbij wel altijd aan de normen van de APA.

APA:

  • Vermeld het totaal aantal proefpersonen per conditie
  • Schrijf n (aantal) cursief en in kleine letter
  • Schrijf M (gemiddelde) en SD (standaardafwijking) met hoofdletters
  • In een tabel staan nooit verticale lijnen
  • Wees consistent (bijvoorbeeld altijd spaties tussen n = 20 of juist nooit n=20)

Resultaten beschrijven

Na het beschrijven van je proefpersonen, beschrijf je de resultaten van je metingen. Deze rapportage is neutraal maar wel gericht. Dat wil zeggen dat je je resultaten nog niet interpreteert, maar wel presenteert op een volgorde die logisch is voor je interpretatie straks. Handigst is om daarvoor de volgorde van je hypothesen aan te houden. Afhankelijk van de eisen in jouw opleiding, mag je je hypothesen aan het begin van je resultaten of pas aan het begin van je discussie noemen

  • Hypothesen in Resultaten:
    Begin je resultaten met een korte herhaling van je hypothesen. Geef vervolgens per hypothese de resultaten weer, en verwijs naar de juiste tabellen. Geef tenslotte per resultaat aan of deze ‘in lijn met de verwachting’ of juist ‘tegengesteld aan de verwachting’ is
  • Hypothesen in discussie:
    Schrijf eerst voor jezelf je hypothesen op een papiertje en leg die naast je als je je resultaten gaat schrijven. Presenteer nu je resultaten op volgorde van je hypothesen, maar zonder je hypothesen expliciet te noemen

Je beschrijft je resultaten dus op een neutrale manier, oftewel, zonder theoretische interpretatie. Je mag daarbij wel aangeven of je resultaat in lijn is met de verwachtingen, maar hoe je dat vervolgens moet interpreteren en wat dat betekent voor je onderzoeksgebied, ga je pas aangeven in je interpretatie in de discussie.

Wel schrijf je resultatensectie op een logische volgorde. Meestal is de volgorde van je hypotheses (of, voor nog concretere richting: je deelvragen). Houdt daarbij de volgende vuistregels aan:

  • Baseline resultaten (voormeting, eerste meting, screening, assessment) beschrijf je vóór je outcome (nameting, follow-up, resultaat van experiment, surveyinformatie)
  • Hoofdeffecten beschrijf je vóór interactie-effecten:
    Beschrijf eerst de algemene effecten op conditieniveau (bijvoorbeeld: rokers blijken minder gezond dan niet-rokers), en specificeer vervolgens die effecten (bijvoorbeeld: oudere rokers blijken minder gezond dan jongere rokers). In dit voorbeeld specificeer je het verband tussen roken en gezondheid dus met behulp van de variabele leeftijd. Dit kun je in principe doen voor alle eigenschappen (leeftijd, sekse, opleiding, relatie, et cetera)
  • De resultaten die relevant zijn voor je hypothesen moet je allemaal weergeven, ook als ze niet significant zijn. Als je bijvoorbeeld de hypothese had dat roken slecht is voor de gezondheid, en dat dat erger wordt als je ouder bent, moet je de resultaten uit het voorbeeld hierboven allebei noemen.
    • Specificerende resultaten die niet in je hypotheses werden genoemd en niet significant zijn, hoef je niet te vermelden. Als je bijvoorbeeld met de hypotheses van voorgaand voorbeeld ziet dat sekse geen verschil maakt voor het verband tussen roken en gezondheid, dan hoef je dat niet te noemen
    • Specificerende resultaten die niet in je hypotheses werden genoemd maar wel significant zijn, kun je na de rapportage van je hypotheses noemen.
    • Bij herhaalde metingen (repeated measures ANOVA) kun je baseline (voormeting) en outcome (nameting/follow-up) onder verschillende kopjes plaatsen

Kijk voor rapportage van de methode die jij hebt gebruikt in de methodologieboeken van jouw opleiding. Houdt hierbij de APA-stijlregels in de gaten.

Resultaten in tabel zetten

Statistische analyses worden in programma’s zoals SPSS gedaan op basis van gemiddelden en standaardafwijkingen op de variabelen in jouw steekproef. In je SPSS-output staan deze getallen in een tabelletje boven de statistische output. Die gegevens moet je ook in een tabel opnemen (zie boven). Belangrijk is dat de tabel op zichzelf leesbaar moet zijn. Dat wil zeggen dat de lezer in principe zonder je tekst te lezen moet kunnen begrijpen wat de tabel wil zeggen.

Bij tabellen voor onderzoeksresultaten (outcome) mag je in de tabel aangeven welke resultaten significant waren. Dat doe je door een * te zetten achter de gegevens bij de score die significant afweek van een andere score (bijvoorbeeld bij het gemiddelde M op de nameting, die significant verschilt van de voormeting). Wat precies van wat verschilt, beschrijf je kort in een noot onder de tabel. Daar geef je aan wat * precies betekent, en met welk significantieniveau dat berekend is. Alle overige statistische informatie die relevant is voor het begrijpen van jouw resultaten, komt ook in de noot.

Belangrijk is dat alle resultaten of gegevens die je in je tekst (dus in je beschrijving in Stap 3) hebt gegeven, terug te vinden zijn in de tabel. Verwijs in je tekst naar de tabel, door na het eerstgenoemde resultaat (Tabel 2) in je tekst te zetten.

Voorbeeld:

Tabel 2; Scores op de voormeting, nameting en follow-up voor proefpersonen in de W+F, W-F en CC conditie

tabel2

Noot: * significant verschil met voormeting bij α < .05; ** significant verschil met voormeting bij α < .001

[Optioneel] Resultaten in grafiek zetten

Als het bijdraagt aan jouw resultaten, kun je ten slotte je resultaten schematisch weergeven in een grafiek. Deze figuren kun je maken in SPSS, Excel of Word.

  • de titel van een grafiek staat altijd onder de figuur (in tegenstelling tot de tabeltitel)
  • na de titel leg je de afkortingen en bijzonderheden in de figuur kort uit, en geef je (eventueel) de significantieniveaus
  • gebruik een logische schaalverdeling bij grafieken: een schaalverdeling met teveel cijfertjes (bijvoorbeeld 20-21-22-23-24-25) verlaagt de leesbaarheid
  • geef een duidelijke legenda

Voorbeeld:

grafiek1
Figuur 1; Gemiddelde IES Vermijdingsscores op de voormeting, nameting en follow-up voor proefpersonen in de W+F, W-F en CC conditie. W+F = titel conditie 1; W-F = titel conditie 2; CC = Controleconditie; IES = Impact of Events Scale.

[Statistische voorbeelden, tabellen en figuren deels ontleend aan
Truijens, F.L., & Van Emmerik, A.A.P. (2013). Visual Feedback in Written Imaginal Exposure for Posttraumatic Stress: A Preliminary Study. Journal of Loss and Trauma, DOI: 10.1080/15325024.2013.794664.]