In deze blog richten we ons op kwantitatieve data, data bijvoorbeeld verkregen uit vragenlijsten. Deze data ga je analyseren, maar voordat je daaraan begint is het goed om de kwaliteit van je data te optimaliseren. Dit doe je door de data te cleanen om vervolgens met goede data aan de analyse en rapportage te beginnen. Continue reading →

Bij kwantitatieve data is het belangrijk om te controleren of je voldoende respons hebt ontvangen. Tevens kijk je of de aantallen representatief zijn voor je onderzoekspopulatie. Doe je een onderzoek in de provincie en je hebt alleen respons van één gemeente, dan is dit niet representatief voor de gehele provincie. Naast representativiteit moet je ook controleren op fouten bij invoeren en registreren. Als je fouten ontdekt in de registratie, kijk of je het kunt corrigeren zonder dat de data wordt veranderd. Als je veel fouten ontdekt, kijk waar de fout ligt en pas de vragenlijst aan en controleer intensiever de data. Controleer of respondenten minimaal 2/3 van de vragen die ze hebben gekregen hebben ingevuld. Let op: soms krijgen ondervraagden slechts een deel van de vragenlijst te zien. Houd daar rekening mee. Als iemand minder dan 2/3 van de vragen heeft ingevuld, moet deze uit het databestand worden verwijderd. Bekijk tevens de antwoorden van de respondenten, spreken de antwoorden elkaar tegen? Zijn de vragenlijsten ingevuld om ervan af te zijn, als iemand bijvoorbeeld altijd het eerste antwoord heeft aangekruist. Als er te veel interne tegenspraak is of de vragenlijst te onzorgvuldig of veel antwoorden ontbreken, verwijder dan de gehele vragenlijst. Deze antwoorden zijn niet betrouwbaar. Zorg dat je een databestand hebt waar de goede data instaat, waarmee je de analyse kunt maken. Hierdoor wordt je analyse makkelijker en representatief. Continue reading →