Ghent University Library...beeld keuzemogelijkheden op een schaal van 1 tot 5, waar keuze 1 betekent...
Transcript of Ghent University Library...beeld keuzemogelijkheden op een schaal van 1 tot 5, waar keuze 1 betekent...
UNIVERSITEIT GENT
FACULTEIT ECONOMIE EN BEDRIJFSKUNDEACADEMIEJAAR 2007 – 2008
HET EFFECT VAN VERSCHILLENDE SCHAALTECHNIEKEN OP
ANTWOORDSTIJLEN
Masterproef voorgedragen tot het bekomen van de graad van
Master in de Toegepaste Economische Wetenschappen
Nathalia Purnawirawan
onder leiding van
Prof. M. Geuens
UNIVERSITEIT GENT
FACULTEIT ECONOMIE EN BEDRIJFSKUNDEACADEMIEJAAR 2007 – 2008
HET EFFECT VAN VERSCHILLENDE SCHAALTECHNIEKEN OP
ANTWOORDSTIJLEN
Masterproef voorgedragen tot het bekomen van de graad van
Master in de Toegepaste Economische Wetenschappen
Nathalia Purnawirawan
onder leiding van
Prof. M. Geuens
Vertrouwelijkheidsclausule
Ondergetekende verklaart dat de inhoud van deze masterproef mag geraadpleegd en/of
gereproduceerd worden, mits bronvermelding.
Nathalia Purnawirawan
Voorwoord
Bij de aanvang van deze thesis zou ik graag een paar mensen willen bedanken die mij
geholpen hebben om deze thesis tot een goed einde te brengen. In de eerste plaats
zou ik graag prof. M. Geuens en prof. Van Kenhove bedanken voor hun bereidheid
om steeds kritische adviezen te geven. Speciale dank gaat naar mijn thesisbegeleidster,
Elke Cabooter, voor de geboden ondersteuning, inzichtvol commentaar en snelle feedback
op al mijn vragen. Verder zou ik graag mijn vriend, Jelle Nelis, in de bloemen willen
zetten voor zijn oneindige geduld, begrip en intellectuele betrokkenheid tijdens die drukke
periode. Een dankwoord voor Raf Hens, die deze thesis grondig heeft nagelezen, voor
zijn tijd en kritische opmerkingen. Tenslotte wil ik iedereen bedanken die rechtstreeks
of onrechtstreeks bijgedragen heeft tot de verwezenlijking van deze thesis en ook alle
respondenten die meegedaan hebben aan mijn onderzoek.
INHOUDSOPGAVE i
Inhoudsopgave
Lijst van gebruikte afkortingen iv
1 Inleiding 1
2 Schaalmethoden 4
2.1 De semantische differentiaal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
2.2 Stapelschaal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
2.3 Likertschaal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
2.4 Samenvatting . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
3 Antwoordstijlen 16
3.1 Algemeen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
3.2 Acquiescence Response Style en Disacquiescence Response Style . . . . . . 20
3.3 Extreme Response Style . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
3.4 Midpoint Response Style . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
INHOUDSOPGAVE ii
4 Hypothesen 24
4.1 Hypothesen voor ARS en DARS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
4.2 Hypothese voor ERS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
4.3 Hypothese voor MRS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
5 Empirisch Onderzoek 28
5.1 Pretest: procedure en resultaten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
5.2 Procedure hoofdonderzoek . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
5.3 Dataverwerking . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
5.4 Resultaat en interpretatie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
5.4.1 Acquiescence Response Style . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
5.4.2 Disacquiescence Response Style . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
5.4.3 Extreme Response Style . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
5.4.4 Midpoint Response Style . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36
5.4.5 Samenvatting en conclusie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37
5.4.6 Discussie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
5.5 Beperkingen en aanbevelingen voor toekomstig onderzoek . . . . . . . . . . 41
A Stellingen VII
B Vragenlijsten XIII
INHOUDSOPGAVE iii
C SPSS XXII
LIJST VAN GEBRUIKTE AFKORTINGEN iv
Lijst van gebruikte afkortingen
ARS Acquiescence Response Style
BI Betrouwbaarheidsinterval
CI Confidence Interval
DARS Discquiescence Response Style
ERS Extreme Response Style
ISM Intra-Subject Mean
ISSD Intra-Subject Standard Deviation
MRS Midpoint Response Style
NARS Net Acquiescence Response Style
NCRS Non-Contingent Response style
RR Response Range
SD Semantische Differentiaal
SL Speciale Likert
SPSS Statistical Package for the Social Sciences
LIJST VAN TABELLEN v
Lijst van tabellen
2.1 Voorbeeld semantische differentiaal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
2.2 Voorbeeld stapelschaal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
2.3 Voorbeeld Likertschaal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
2.4 Samenvatting schaalmethoden . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
3.1 Samenvatting Antwoordstijlen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
5.1 Procedure hoofdonderzoek . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
5.2 Formule voor berekening van antwoordstijlen volgens Baumgartner en Steen-
kamp . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
5.3 Cronbach’s Alpha . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
5.4 Hypothesen van ARS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
5.5 Resultaat variantie-analyse ARS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
5.6 Hoofd- en interactie-effecten op ARS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
5.7 Hypothesen van DARS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
LIJST VAN TABELLEN vi
5.8 Resultaat variantie-analyse DARS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
5.9 Hoofd- en interactie-effecten op DARS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
5.10 Hypothese van ERS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
5.11 Resultaat variantie-analyse ERS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
5.12 Hoofd- en interactie-effecten op ERS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
5.13 Hypothese van MRS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36
5.14 Resultaat variantie-analyse MRS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37
5.15 Hoofd- en interactie-effecten op MRS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37
5.16 Resultaat hypothesen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
LIJST VAN FIGUREN vii
Lijst van figuren
5.1 Betrouwbaarheidsinterval DARS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
5.2 Betrouwbaarheidsinterval ERS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36
B.1 Vragenlijst Likert Extrema . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . XIV
B.2 Vragenlijst Likert All . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . XV
B.3 Vragenlijst Stapel Extrema . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . XVI
B.4 Vragenlijst Stapel All . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . XVII
B.5 Vragenlijst Semantische Differentiaal Extrema . . . . . . . . . . . . . . . . XVIII
B.6 Vragenlijst Semantische Differentiaal All . . . . . . . . . . . . . . . . . . . XIX
B.7 Vragenlijst Speciale Likert Extrema . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . XX
B.8 Vragenlijst Speciale Likert All . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . XXI
INLEIDING 1
Hoofdstuk 1
Inleiding
”Mensen zeggen niet wat ze doen en ze doen niet wat ze zeggen.” Deze alom bekende
uitspraak in marktonderzoek impliceert dat de antwoorden van de respondenten op een
enquete niet altijd een nauwkeurige weergave zijn van hun mening of kennis. Door deze
fouten of onnauwkeurigheden kunnen conclusies die voortvloeien uit de resultaten verkeerd
zijn.
Deze fouten kunnen op twee manieren voorkomen, toevalsmatig of systematisch (De
Pelsmacker & Van Kenhove, 2006). Toevalsmatige fouten zijn fouten die effect hebben op
de betrouwbaarheid van een meting. Indien de ondervrager bij een mondelinge enquete
per ongeluk het cijfer 4 aankruist terwijl de respondent het cijfer 3 bedoelt, maakt de
ondervrager een toevalsmatige fout. Deze fout leidt tot een onnauwkeurige meting, maar
het meetresultaat wordt niet in een bepaalde richting vertekend, aangezien het eveneens
mogelijk is dat de ondervrager het cijfer 2 aankruist.
In tegenstelling tot toevalsmatige fouten, leiden systematische fouten wel tot verteke-
ning van het resultaat in een bepaalde richting. Het resultaat kan betrouwbaar zijn, maar
niet valide. Dit wil zeggen, het is mogelijk dat de respondent de volgende keer hetzelf-
de antwoord zou geven, maar dat het antwoord nog steeds niet de correcte weergave is
van zijn mening of kennis (Delnooz, 1996). Systematische fouten kunnen verder worden
INLEIDING 2
onderverdeeld in twee soorten fouten:
• Inhoudsgerelateerde fouten, zoals sociale wenselijkheid. Bij een delicaat onderwerp
(aids, incest, seksualiteit, etc.) geven de respondenten vaak antwoorden, waarvan
ze denken dat die verwacht worden door de interviewer of de maatschappij.
• Niet-inhoudsgerelateerde fouten, zoals antwoordstijlen. Een antwoordstijl kan ge-
definieerd worden als de neiging om systematisch te antwoorden op items van een
enquete onafhankelijk van de inhoud.
Deze studie gaat verder in op antwoordstijlen. Het probleem rond antwoordstijlen
werd voor de eerste keer naar voren gebracht door Cronbach. Er zijn tot nu toe al diverse
verklaringen gevonden voor de verschillen in antwoordstijlen, waaronder:
• Persoonlijke variabelen: zie Couch & Kenniston (1960) of Knowles & Nathan (1997).
• Cultuur : Timothy et al. (2005) onderzochten antwoordstijlen in 19 landen over de
vijf continenten.
• Schaalkarakteristieken: Albaum & Murphy (1988), Weijters (2006).
Deze studie behoort tot de categorie van de schaalkarakteristieken. Tot op heden zijn
er veel onderzoeken gebeurd rond schaalmethoden. Hawkins, Albaum & Best (1974) ver-
geleken de bipolaire semantische differentiaal met de unipolaire stapelschaal. Albaum &
Murphy (1988) bestudeerden Extreme Response Style (ERS) op een likertschaal. Green-
leaf (1992) stelde methoden voor om antwoordstijlen te meten en te corrigeren op een
likertschaal. Weijters (2006) onderzocht het effect van het aantal antwoordopties en ver-
bale labels op antwoordstijlen. Het nadeel van deze onderzoeken is: ofwel werd er weinig
of geen link gelegd met de antwoordstijlen ofwel beperkte het onderzoek zich tot een soort
schaal. Er is dus tot op heden nog geen onderzoek gebeurd dat het effect van verschillende
schaaltechnieken op antwoordstijlen nagaat. Bijgevolg zal deze thesis dit effect onderzoe-
ken. De schaalmethoden die we hier gebruiken, liggen in lijn met de indeling van Churchill
& Iacobucci (2002) en De Pelsmacker & Van Kenhove (2006). De focus ligt vooral op de
INLEIDING 3
drie meest gebruikte en gekende multidimensionale schalen in het marktonderzoek, name-
lijk de likertschaal, de semantische differentiaal en de stapelschaal. Desalniettemin wordt
er ook aandacht besteed aan een overgangsschaal tussen de likertschaal en de semantische
differentiaal, die later in hoofdstuk 2 speciale likert wordt genoemd.
Deze thesis begint met een uitgebreide samenvatting betreffende schaalmethoden in
hoofdstuk 2. Vervolgens worden in hoofdstuk 3 schaalmethoden uitvoerig behandeld,
gevolgd door de hypothesen in hoofdstuk 4. De hypothesen zullen de bevindingen rond
antwoordstijlen proberen te linken met de drie schaaltechnieken. In hoofdstuk 5 worden
deze hypothesen getoetst aan de hand van een empirisch onderzoek. In dit deel worden
de resultaten besproken, evenals de interpretatie en de conclusie. We sluiten af met
aanbevelingen voor verder onderzoek.
SCHAALMETHODEN 4
Hoofdstuk 2
Schaalmethoden
De meeste vragen in een vragenlijst zijn bedoeld om de attitude van de respondenten
ten opzichte van een bepaald object of stimulus te meten. Dit object of deze stimulus
hoeft niet altijd een product of een merk te zijn, maar kan ook een organisatie, een
reclameboodschap, etc. zijn.
Attitude is een eerder abstract begrip. Aaker, Kumar & Day (1995) hebben dit be-
grip omschreven als mentale toestanden van een individu die structuur geven aan de
manier waarop hij/zij de omgeving waarneemt en die leidraad geven aan de manier
waarop hij/zij reageert.”Attitudes are mental states used by individuals to structu-
re the way they perceive their environment and guide the way they respond to it.”
(Aaker et al., 1995, pg. 254). Churchill & Iacobucci (2005) vatten dit begrip samen
als de weergave van iemands ideeen, overtuigingen en geloof ten opzichte van een bepaald
object. De Pelsmacker & Van Kenhove (2006) definieren de attitude als de houding van
een individu ten opzichte van een stimulus.
Hetgeen deze auteurs met elkaar eens zijn, is dat attitude gebaseerd is op drie elemen-
ten, namelijk:
• het cognitieve element : kennis, informatie en meningen over een bepaald object.
• het affectieve element : de gevoelens ten opzichte van een object, of men het object
SCHAALMETHODEN 5
al dan niet aangenaam vindt.
• het conatieve element : het gedrag, of men het product koopt of zal kopen.
Attitude speelt een belangrijke rol in marktonderzoek, vooral in onderzoek naar con-
sumentengedrag, wegens het centrale geloof dat attitudes het gedrag sterk beınvloeden
(Churchill & Iacobucci, 2005). Mensen kopen een product omdat hun attitude ten opzichte
van dit product positief is. Bijgevolg, wanneer men wil dat mensen bepaalde producten
kopen, moet men eerst de attitude van die mensen kennen om deze te kunnen beınvloeden.
De meest gebruikte methode om attitudes te meten is de schaalmethode of de schaal-
meting. Deze techniek benadert de attitude vanuit het kwantitatieve aspect (Aaker
et al., 1995). Schaalmeting bestaat uit twee componenten: schaal en meting. Meting
(measurement) kan gedefinieerd worden als een gestandaardiseerd proces om getallen toe
te wijzen aan bepaalde karakteristieken van een object of stimulus, volgens bepaalde voor-
opgestelde regels. Het schaalgedeelte (scaling) is een proces om een continuum te creeren
waarop objecten of stimuli zijn gesitueerd volgens de hoeveelheid karakteristieken die zij
bezitten. Schaalmeting is meestal opgebouwd uit een reeks vragen die bij elkaar horen
en waarbij aan de respondenten gevraagd wordt om een keuze te maken uit een aantal
mogelijke beoordelingen.
Wat betreft de vraagvorm gebruiken de schaalmethoden gesloten vragen (De Pelsmacker
& Van Kenhove, 2006). Dit wil zeggen dat bij het beantwoorden van de vragen, de respon-
denten de antwoordmogelijkheden krijgen en ze verplicht zijn om een van deze keuzeopties
te kiezen. Bij veel van de attitudevragen wordt aan de respondenten gevraagd om te oor-
delen in welke mate ze al dan niet akkoord gaan met bepaalde stellingen of in welke mate
bepaalde omschrijvingen voor hen van toepassing zijn. In dit geval krijgen ze bijvoor-
beeld keuzemogelijkheden op een schaal van 1 tot 5, waar keuze 1 betekent ’helemaal niet
akkoord’ en keuze 5 ’helemaal akkoord’. Het is niet mogelijk om andere cijfers te laten
registreren behalve de cijfers van 1 tot en met 5.
Aaker et al. (1995) onderscheiden twee soorten attitudeschalen: eendimensionale en
SCHAALMETHODEN 6
multidimensionale schalen. Bij eendimensionale schalen wordt maar een dimensie of con-
struct gemeten: de items van deze schaal dienen om een verklaring te geven voor een
probleemstelling. Een bedrijf kan zich afvragen of de klanten tevreden zijn met hun ser-
vice. Via een tevredenheidsenquete kan dit bedrijf vaststellen of de klanten al dan niet
tevreden zijn met de service. Bij multidimensionale schalen worden verschillende dimen-
sies of constructs gemeten: de items van deze schaal zouden een antwoord moeten geven
op verschillende probleemstellingen. Toegepast op vorig voorbeeld: het bedrijf kan tevre-
denheid meten via verschillende constructs zoals service, prijs en kwaliteit. Het resultaat
kan zijn dat de klanten tevreden zijn met de service en de prijs, maar niet met de kwaliteit.
In dit geval weet het bedrijf wat er moet verbeterd worden. In deze studie ligt de focus op
de multidimensionale schalen omdat de meeste marktonderzoeken een probleemstelling
vanuit verschillende dimensies benaderen om een globaal beeld te krijgen.
Er zijn veel verschillende vormen van multidimensionale schalen. Deze schalen onder-
scheiden zich onder andere qua (McDaniel & Gates, 1995; Churchill & Iacobucci, 2005;
De Pelsmacker & Van Kenhove, 2006) :
Polariteit Unipolaire schalen zijn schalen waar de items of attributen enkel aan een kant
van het perceptueel continuum worden weergegeven. Bij de bipolaire schalen worden de
items aan beide kanten aangeboden. Het perceptuele continuum wordt dus begrensd door
deze twee items.
Aantal antwoordalternatieven In theorie kan het aantal antwoordmogelijkheden va-
rieren van twee tot oneindig, maar in de praktijk mag dit aantal niet te weinig of te veel
zijn. Bij te weinig aantal keuzes gaat er informatie verloren en bij te veel keuzemogelijk-
heden is het mogelijk dat de keuzes elkaar niet genoeg discrimineren.
Ankerpunten Er kan geopteerd worden om enkel positieve ankerpunten te gebruiken,
bijvoorbeeld een 7-puntenschaal die gaat van 1 tot 7, of er kan gekozen worden voor een
combinatie van positieve en negatieve ankerpunten, bijvoorbeeld een 7-puntenschaal die
gaat van -3 tot +3.
Label De bedoeling van een verbaal label is om de antwoordopties te verduidelijken.
Vaak worden labels gebruikt in combinatie met de ankerpunten. Men kan kiezen om alle
2.1 De semantische differentiaal 7
ankerpunten te labelen of enkel bepaalde ankerpunten een label te geven. In het laatste
geval kan men bijvoorbeeld enkel de neutrale optie of enkel de schaaluiteinden (extrema)
labelen.
Hoewel er veel soorten multidimensionale schalen bestaan, zijn er in de literatuur
drie types attitudeschalen die het meest worden besproken, namelijk: de semantische
differentiaal, de stapelschaal en de likertschaal (McDaniel & Gates, 1995, Aaker et al.,
1995, Churchill & Iacobucci, 2005, De Pelsmacker & Van Kenhove, 2006). Deze schalen
worden ook het meest onderzocht en met elkaar vergeleken om zo de optimale schaalvorm
te verkrijgen.
In sectie 2.1 wordt de semantische differentiaal besproken, sectie 2.2 gaat dieper in
op de stapelschaal, waarna in sectie 2.3 de likertschaal onder de loep genomen wordt.
In de sectie 2.4 worden de schaalkarakteristieken die worden gebruikt voor deze thesis
samengevat.
2.1 De semantische differentiaal
Deze schaal wordt niet enkel gebruikt als een hulpmiddel om de attitude van de respondent
tegenover een bepaald object of stimulus te constateren, maar vaak ook om het imago van
een merk of product te meten (De Pelsmacker & Van Kenhove, 2006). In een semantische
differentiaalschaal worden bipolaire adjectieven aangeboden als de twee uitersten van een
perceptuele continuum. Bipolaire adjectieven zijn koppels van tegengestelde adjectieven
of omschrijvingen.
Tabel 2.1 toont een voorbeeld van een semantische differentiaalschaal waarin gepolst
wordt naar de attitude ten opzichte van een bepaalde reclamespot. Er wordt gevraagd
aan de respondenten om een kruis te plaatsen bij elk item dat hun mening over reclame
Q weergeeft. De respondenten mogen hun beoordeling geven op een 7-punten schaal, dit
wil zeggen dat ze 7 keuzemogelijkheden hebben. Keuze +3 op item 2 betekent dat ze de
2.1 De semantische differentiaal 8
reclame heel grappig vinden en keuze -3 het tegenovergestelde. De respondenten kunnen
keuze 0, de middenoptie (neutraal antwoord), aankruisen als beoordeling voor item 2
wanneer ze de reclame grappig noch serieus vinden.
Ik vind reclame Q . . .
Item +3 +2 +1 0 -1 -2 -3
1 Heel goed X Heel slecht
2 Zeer grappig X Zeer serieus
3 Energiek X Sloom
...
Tabel 2.1: Voorbeeld semantische differentiaal
In het voorbeeld wordt er gebruik gemaakt van positieve en negatieve ankerpunten,
namelijk +3, +2, . . . , -2, -3. Dit is om te benadrukken dat deze schaal een bipolaire schaal
is met tegenovergestelde adjectieven. De positieve ankerpunten horen bij de ’positieve’
adjectieven (in het voorbeeld: goed, enthousiast, grappig) en omgekeerd. Auteurs zoals
McDaniel & Gates (1995) tonen aan dat dit niet noodzakelijk is. Ze geven in hun boek
een voorbeeld van een semantische differentiaal met enkel positieve ankerpunten gaande
van 1 tot 7.
Deze schaal is een meetinstrument met een sterke visualisatiekracht voor de enqueteur
en voor de respondenten. Door de kruisjes met elkaar te verbinden, kan de opdrachtgever
het resultaat van de vragenlijst snel met elkaar vergelijken om een algemeen beeld te
krijgen. Voor de respondenten kan deze schaalvorm helpen om het perceptuele continuum
visueel voor te stellen, waardoor ze sneller een beslissing kunnen maken, zelfs zonder de
aanwezigheid van de numerieke ankerpunten (De Pelsmacker & Van Kenhove, 2006).
De originele semantische differentiaal werd ontworpen om de onderliggende structuur
van woorden te onderzoeken (Churchill & Iacobucci, 2005). Oorspronkelijk bestond deze
schaal uit een groot aantal bipolaire adjectieven die actief zijn in drie dimensies: de
evaluatie-dimensie (goed-slecht, mooi-lelijk etc.), de potentie-dimensie (sterk-zwak, licht-
zwaar, etc.) en de activiteitsdimensie (snel-traag, enthousiast-sloom, etc.). Het is de
2.1 De semantische differentiaal 9
bedoeling dat de bipolaire koppels in een semantische differentiaal deze drie dimensies
vertegenwoordigen.
In de marketingwereld heeft de semantische differentiaal een grote evolutie meege-
maakt. Ten eerste, in plaats van de oorspronkelijke bipolaire adjectieven te hanteren,
hebben de marketeers hun eigen items gecreeerd, die niet altijd de tegenovergestelden
van elkaar zijn. Soms gebruiken ze zelfs een hele zin, in plaats van adjectieven, om de
schaaluiteinden te labelen. De tweede verschuiving betreft de dimensies. Ze gebruiken de
voorgestelde dimensies niet, maar ontwikkelen hun eigen dimensies om de attitude van
consumenten beter te begrijpen en/of het imago te kunnen vergelijken met de concurren-
ten (Churchill & Iacobucci, 2005).
Bij het opstellen van een semantische differentiaal zijn er een paar aandachtspunten
waarmee er rekening moet worden gehouden (De Pelsmacker & Van Kenhove, 2006).
Representativiteit van de schaal Men moet ervoor zorgen dat alle adjectieven (attri-
buten) die betrekking hebben tot het object gebruikt worden. Bij een onderzoek naar het
imago van merk A, kan het bijvoorbeeld gebeuren dat men het attribuut kleur vergeten
is, terwijl kleur rol speelt bij de keuze van de consument voor merk A. Het probleem van
representativiteit komt bij alle soorten schalen voor.
Bipolariteiten Elk adjectief of item moet het correcte tegenovergestelde adjectief of
item hebben, maar dit is niet altijd universeel. Het tegenovergestelde van het woord
’energiek’ kan ’sloom’, ’apathisch’, ’futloos’, ’energieloos’, etc. zijn.
Schaalbalans van de uitspraken. Dit is de manier waarop de items worden geordend
en voorgesteld. Worden alle positieve stellingen of items aan de zelfde kant weergegeven?
Of zouden deze items beter gebalanceerd worden (evenveel negatieve items als positieve
items aan elke kant)? Het gevaar bij de eerste mogelijkheid is het halo-effect. Dit is
de neiging om de algemene mening over een product of merk te veralgemenen over alle
items (attributen of kenmerken). Als een respondent negatief staat tegenover een merk,
zouden zijn antwoorden op de vragenlijst altijd aan de negatieve kant staan, wanneer dit
effect zich voordoet. Met gebalanceerde items zou men dit probleem kunnen vermijden,
maar uit een onderzoek van Barnette (2000) blijkt dat een schaal met gebalanceerde
2.2 Stapelschaal 10
items lage interne consistentie heeft. Dit wil zeggen dat de gemengde items niet eenzelfde
construct zouden meten. In deze studie zal dit geen probleem zijn want de items meten
geen construct.
Aantal keuzemogelijkheden In theorie kan het aantal antwoord-alternatieven va-
rieren van twee tot oneindig. Bij te weinig aantal keuzes gaat er informatie verloren en bij
te veel keuzemogelijkheden is het mogelijk dat de keuzes elkaar niet genoeg discrimineren.
2.2 Stapelschaal
Zoals de semantische differentiaal wordt de stapelschaal meestal gebruikt om attitude
en/of imago te meten. De stapelschaal is een gemodificeerde versie van de semantische
differentiaal. In plaats van een waaier van bipolaire adjectieven biedt deze schaal enkel
adjectieven aan een kant. Voor de respondenten wordt de opdracht eenvoudiger: hoe hoger
het getal dat ze toekennen aan een adjectief, hoe meer ze van mening zijn dat dit adjectief
het object of stimulus beschrijft. Het opstellen van de stapelschaal is veel eenvoudiger
dan de semantische differentiaal omdat men op voorhand de tegenovergestelde adjectieven
niet hoeft te zoeken. Zoals bij de semantische differentiaal is het bij de stapelschaal ook
mogelijk om zinnen te gebruiken in plaats van adjectieven.
Tabel 2.2 toont een voorbeeld van een stapelschaal. De respondenten worden gevraagd
om hun beoordeling te geven over reclame Q. Hoe positiever hun beoordeling is, hoe hoger
de score. Score 0 betekent dat ze neutraal staan ten opzichte van het item.
Bij een vergelijkend onderzoek tussen de semantische differentiaal en de stapelschaal
hebben Hawkins et al. (1974) geconcludeerd dat er niet echt een significant verschil is
tussen de twee schalen op vlak van de manier waarop de enquetes worden afgenomen
(schriftelijk, mondeling of telefonisch). Beide schalen zijn robuust tegen het effect van deze
verschillende manieren. Desondanks is de stapelschaal nooit even populair geweest als de
semantische differentiaal en wordt de ook aanzienlijk minder gebruikt in commercieel
marktonderzoek (McDaniel & Gates, 1995).
2.2 Stapelschaal 11
Ik vind reclame Q . . .
Item -5 -4 -3 -2 -1 0 +1 +2 +3 +4 +5
1 Goed X
2 Grappig X
3 Energiek X
...
Tabel 2.2: Voorbeeld stapelschaal
De stapelschaal wordt meestal gepresenteerd als een 10-puntenschaal, gaande van -5
tot +5, zonder neutrale keuze (Churchill & Iacobucci, 2005). Afhankelijk van waarvoor
men deze schaal ontwikkelt, kan deze schaal andere vormen aannemen.
Beoordeling Wanneer de respondenten het object of de stimulus zelf moeten beoorde-
len op basis van een aantal attributen, gaan de numerieke ankerpunten meestal van -5 tot
+5. Het voorbeeld waaraan de respondenten wordt gevraagd om reclame Q te beoordelen
is een toepassing hiervan (Churchill & Iacobucci, 2005).
Belangrijkheid Wanneer aan de respondenten wordt gevraagd om punten te geven
in welke mate ze bepaalde attributen belangrijk vinden om bijvoorbeeld een auto te
kopen, gaan de numerieke ankerpunten meestal van 1 tot 10. Men kan in principe geen
negatieve scores geven voor belangrijkheid. Het gevaar van belangrijkheidsmeting is dat
de respondenten meestal geneigd zijn om alles als belangrijk aan te geven. Ze kunnen
voor alle attributen score 8 of 9 geven en voor de opdrachtgever zegt deze score niet veel
(De Pelsmacker & Van Kenhove, 2006).
Bij het opstellen van de stapelschaal vormt bipolariteit geen probleem, maar de andere
drie aandachtspunten blijven wel geldig:
Representativiteit Alle adjectieven (of items) die betrekking hebben tot het object
moeten in de vragenlijst staan. Zoals reeds gezegd vormt representativiteit een probleem
voor alle soorten schalen.
2.3 Likertschaal 12
Schaalbalans Dit vormt voor de stapelschaal (en andere unipolaire schalen) een grotere
kwestie dan bij bipolaire schalen. De omschrijvingen kunnen op positieve, negatieve en
neutrale manier verwoord worden en onderzoek heeft aangetoond dat verwoording van
items een belangrijke rol speelt in het resultaat (McDaniel & Gates, 1995). Een item dat
positief geformuleerd is, wordt anders gepercipieerd dan de negatie van dit item. Als een
respondent een score +4 geeft op ’goed’ (zie tabel 2.2), betekent dit niet noodzakelijk dat
hij een score -4 zal geven wanneer het item negatief verwoord wordt.
Aantal alternatieven Meestal wordt de stapelschaal voorgesteld als een 10-puntenschaal.
In deze studie worden er 7 alternatieven aangeboden omdat dit als optimaal wordt aanzien
(Cox III, 1980).
2.3 Likertschaal
Deze multidimensionale schaal wordt vooral gebruikt om attitude te meten. De vragenlijst
is samengesteld uit een aantal uitspraken waarvan aan de respondenten wordt gevraagd om
aan te geven in welke mate deze uitspraken voor hen van toepassing zijn. De likertschaal
heeft twee delen, de itemcomponent en de evaluatiecomponent (Aaker et al., 1995). De
eerste component bestaat uit stellingen of statements over een bepaald object of stimulus.
Deze stellingen worden verondersteld een gemeenschappelijke construct te meten. Op die
manier kunnen de gemiddelde scores per respondent berekend worden en vergeleken met
de groepsscores. De evaluatiecomponent is een lijst van antwoordcategorien, meestal
gaande van ’helemaal akkoord’ tot ’helemaal niet akkoord’.
In tabel 2.3 ziet u een voorbeeld van een likertschaal waarin aan de respondent ge-
vraagd wordt in welke mate deze al dan niet akkoord gaat met de uitspraken.
Zoals de semantische differentiaal en de stapelschaal kan de likertschaal ook verschil-
lende vormen aannemen. De verbale labels (helemaal akkoord - helemaal niet akkoord)
kunnen vervangen worden door of gecombineerd worden met numerieke labels. Schwarz
et al. (1991) hebben onderzocht dat verbale labels en numerieke ankerpunten invloed heb-
2.3 Likertschaal 13
Helemaal
akkoordAkkoord Neutraal
Niet
akkoord
Helemaal
niet
akkoord
Ik vind reclame Q
goedX
Reclame Q is
grappigX
Reclame Q is
energiekX
...
Tabel 2.3: Voorbeeld Likertschaal
ben op de manier waarop de respondenten bepaalde schalen percipieren. Ook het aantal
antwoordmogelijkheden kan varieren.
De likertschaal heeft geen bipolariteitsproblemen, maar andere aandachtspunten blij-
ven wel geldig.
De representativiteit Bij het opstellen van de likertschaal moet ook voor gezorgd
worden dat alle attributen die betrekking hebben tot het object, opgenomen worden in
de schaal.
Schaalbalans Zoals vermeld bij de stapelschaal vormt de schaalbalans ook een belang-
rijke kwestie voor de likertschaal.
Aantal antwoordalternatieven Meestal heeft de likertschaal 5 antwoordkeuzes, maar
7 of 9 antwoordkeuzes worden ook vaak gebruikt.
2.4 Samenvatting 14
2.4 Samenvatting
Deze thesis bestudeert het effect van de verschillende schaalmethoden op antwoordstijlen.
Er zijn drie domeinen die worden onderzocht:
Polariteit Unipolariteit versus bipolariteit. Dit is het verschil tussen de semantische
differentiaal en de andere twee schalen.
Numerieke ankerpunten -3 tot +3 versus 1 tot 7. De semantische differentiaal en
de stapelschaal gebruiken -3 tot +3 als numerieke ankerpunten, terwijl de likertschaal
hanteert enkel de positieve ankerpunten, namelijk 1 tot 7.
Verbale label Alles labelen versus extrema labelen. De ene likertschaal gebruikt enkel
label aan de schaaluiteinden, de andere likertschaal gebruikt label voor elke antwoordkeu-
ze. Dit wordt analoog toegepast voor de semantische differentiaal en de stapelschaal.
Alle andere schaalkarakteristieken worden als constant beschouwd en ze worden voor
alle schalen ook op dezelfde manier toegepast:
Schaalbalans De unipolaire schalen (de likertschaal en de stapelschaal) bestaan enkel
uit positieve stellingen. Bij de bipolaire schalen staan de positieve stellingen aan de
linkerkant en de negatieve stellingen aan de rechterkant.
Aantal alternatieven Voor alle schalen zijn er 7 antwoordcategorieen, met een neutrale
antwoordkeuze in het midden van elke schaal. Dit heeft twee redenen. Ten eerste kunnen
de respondenten op die manier een neutraal standpunt innemen (Cox III, 1980). Ten
tweede, er wordt in deze thesis onderzocht of de verschillende schalen al dan niet effect
hebben op het gebruik van de middencategorie (zie hoofdstuk 3 en hoofdstuk 5).
In tabel 2.4 vindt u een overzicht van de schaalmethoden die onderzocht zullen worden.
Speciale Likert (SL) is een combinatie van likertschaal, qua ankerpunten, en semantische
differentiaal, qua bipolairiteit. Speciale Likert wordt hier gedefinieerd als een bipolaire
schaal met enkel positieve ankerpunten.
2.4 Samenvatting 15
Unipolair Bipolair
-3 tot +3 1 tot 7 -3 tot +3 1 tot 7
Extrema labelenStapelschaal Likertschaal Semantische differentiaal Speciale Likert
Alles labelen
Tabel 2.4: Samenvatting schaalmethoden
ANTWOORDSTIJLEN 16
Hoofdstuk 3
Antwoordstijlen
In dit hoofdstuk zullen de antwoordstijlen uitvoerig worden behandeld. De bespreking
wordt in twee delen gesplitst. Eerst komt de algemene informatie over antwoordstijlen aan
bod. Vervolgens worden de verschillende antwoordstijlen apart besproken. In sectie 3.2
wordt Acquiescence Response Style (ARS) en Disacquiescence Response Style (DARS) be-
sproken, vervolgens wordt in sectie 3.3 Extreme Response Style (ERS) besproken, waarna
in sectie 3.4 Midpoint Response Style (MRS) uit de doeken gedaan wordt.
3.1 Algemeen
Antwoordstijlen worden in deze thesis gedefinieerd als de tendens om systematisch te ant-
woorden op items van een vragenlijst onafhankelijk van de inhoud (Rorer, 1965, Hui &
Triandis, 1985, Paulhus, 1991, Weijters, 2006). Deze definitie omvat twee belangrijke com-
ponenten van antwoordstijlen, namelijk dat het een systematische manier van antwoorden
is en dat deze manier van antwoorden onafhankelijk is van de inhoud. Systematisch wil
zeggen dat de neiging niet toevalsmatig is, maar geregeld, volgens een bepaalde methode
of systeem. Bijvoorbeeld: bij een vragenlijst van 50 items, treffen antwoordstijlen niet
enkel een of twee items, maar alle 50 items. Onafhankelijk van de inhoud betekent dat
3.1 Algemeen 17
deze systematische manier van antwoorden voorkomt ongeacht de reden waarvoor de vra-
genlijst ontworpen is. Dit betekent dat bij een vragenlijst met heterogene items, dit zijn
items die geen psychologische construct meten, ook antwoordstijlen zullen voorkomen.
Het probleem rond antwoordstijlen begon meer en meer aandacht te krijgen na het
onderzoek van Cronbach (1946). Hij stelde vast dat bij een test met twee antwoordkeuzes
(juist of fout), sommige studenten, in geval van twijfel, de neiging hebben om op ’juist’ te
gokken en andere studenten op ’fout’. De eerste groep studenten noemde hij ’acquiescent’,
dit zijn mensen die sneller geneigd zijn om akkoord te gaan met bepaalde uitspraken. De
tweede groep noemde hij ’critical’ omdat ze bepaalde uitspraken niet snel aanvaardden
(Cronbach, 1946). In zijn tweede artikel refereerde hij naar deze tendensen met de term
’response sets’:”Any tendency causing a person consistently to give different responses
to test items than he would when the same content is presented in a different form.”
(Cronbach, 1950). In dit tweede artikel wees hij er op dat de vorm van vragen en de
manier waarop de vraag wordt gesteld, een effect hebben op het antwoord.
Hui & Triandis (1985) breidden de twee types antwoordstijlen van Cronbach uit naar
drie types. Het eerste type is directional bias, dit zijn antwoordstijlen die een bepaalde
richting hebben. Acquiescence en disacquiescence maken deel uit van directional bias
omdat deze antwoorstijlen het resultaat vertekenen respectievelijk in de positieve en in
de negatieve zin. Het tweede type is response range, de neiging om een smalle of brede
waaier van antwoordalternatieven rond het gemiddelde te kiezen. De standaardafwijking
wordt als instrument gebruikt om deze antwoordstijl te meten. Het laatste type dat deze
auteurs onderscheiden is extreme checking style, de tendens om de extreme polen van de
antwoordcategorieen aan te vinken.
Later kwam Greenleaf (1992) ook uit op drie belangrijke categorieen. De eerste catego-
rie is yeasaying/naysaying, de algemene tendens om akkoord of niet akkoord te gaan met
de items zonder rekening te houden met de inhoud. Naar deze antwoordstijl wordt ook
gerefereerd met de term Intra-Subject Mean (ISM) omdat het gemiddelde een indicatie
geeft in welke mate de antwoorden van de respondenten van het algemeen gemiddelde af-
3.1 Algemeen 18
wijken. De tweede categorie is standard deviation, de tendens om een wijd of smal interval
te gebruiken als antwoordpatroon. Hiernaar wordt verwezen met de term Intra-Subject
Standard Deviation (ISSD) omdat de standaardafwijking een indicatie geeft in welke mate
de antwoorden van de responden afwijken van hun eigen gemiddelde. Hoewel ERS een
hoge correlatie vertoont met ISSD, erkent Greenleaf ERS als een aparte antwoordstijl
(Greenleaf, 1992b).
Baumgartner & Steenkamp (2001) geven een overzicht van de antwoordstijlen. Ze
verdelen antwoordstijlen onder in zeven categorieen.
Acquiescence Response Style (ARS) De neiging om akkoord te gaan, onafhankelijk
van de inhoud van de vraag.
Disacquiescence Response Style (DARS) De neiging om niet akkoord te gaan,
ongeacht de inhoud van de vraag.
Net Acquiescence Response Style (NARS) De samenvatting van ARS en DARS,
die meestal wordt gemeten als het gemiddelde van de antwoorden over de heterogene
items. Aangezien ARS en DARS apart worden besproken in deze studie, wordt er verder
geen rekening gehouden met NARS.
Extreme Response Style (ERS) De neiging om de uiterste polen (het meest positief
of het meest negatief) van een schaal te kiezen, zonder rekening te houden met de inhoud
van de vraag.
Response Range (RR) De tendens om een wijde reeks van antwoordmogelijkheden
te kiezen. Bachman & O’Malley (1984) hebben aangetoond dat mensen die extreem
positief antwoorden ook de neiging hebben om extreem negatief te antwoorden. Men kan
verwachten dat RR een hoge correlatie heeft met ERS en daarom wordt RR niet verder
bediscussieerd.
Midpoint Response Style (MRS) De neiging om het midden van de schaal te kiezen,
zonder rekening te houden met de inhoud van de vragen.
Non-Contingent Response Style (NCRS) De neiging om in het wilde weg te ant-
woorden, zonder rekening te houden met de inhoud. In deze studie wordt NCRS niet
3.1 Algemeen 19
verder besproken omdat studies hebben aangetoond dat de interne betrouwbaarheid van
NCRS laag is. Dit wil zeggen dat er tot nu geen optimale manier is gevonden om NCRS
te berekenen.
Deze studie hanteert deze onderverdeling maar we gaan ons beperken tot vier ant-
woordstijlen, namelijk ARS, DARS, ERS en MRS.
Weijters (2006) heeft deze verschillende soorten antwoordstijlen samengevat in twee
categorieen, namelijk unidirectional en bidirectional. Tot unidirectional response style
behoren de ARS, DARS en MRS, omdat deze antwoordstijlen het resultaat vertekenen
in een richting, respectievelijk de positieve, de negatieve en de neutrale richting. Bij
bidirectional response style wordt het resultaat in twee richtingen vertekend. ERS en
RR horen in deze categorie thuis. In tabel 3.1 wordt een overzicht gegeven van alle
antwoordstijlen van de verschillende auteurs.
Baumgartner
& Steenkamp
(2001)
Hui & Triandis
(1985)
Greenleaf
(1992)
Cronbach
(1950)
Weijters (2006)
ARS Directional
bias
ISM Acquiescent Unidirectional
DARS Directional
bias
ISM Critical Unidirectional
NARS N/A N/A N/A Unidirectional
ERS ERS ERS N/A Bidirectional
RR RR ISSD N/A Bidirectional
MRS Directional
bias
ISM N/A Unidirectional
NCRS N/A N/A N/A N/A
Tabel 3.1: Samenvatting Antwoordstijlen
In de literatuur worden er twee termen gebruikt voor antwoordstijlen (Van Herk et
3.2 Acquiescence Response Style en Disacquiescence Response Style 20
al., 2004). De eerste term, response sets, refereert naar het instabiele karakter van de
antwoordstijl. Dit wil zeggen dat antwoordstijlen een tijdelijke reactie op een bepaalde
situatie of conditie zijn. De auteurs suggereren dat wanneer een enquete wordt afgenomen
op een ander tijdstip of op een andere manier, er een andere antwoordstijl kan ontstaan.
Dit betekent dat in het meest extreme geval een enquete in een onvertekende meting
kan resulteren wanneer deze op het juiste moment en op de juiste manier afgenomen
wordt.”The term set referred to a temporary reaction [. . . ] suggesting that by employing
another item format, or by doing the study at another time, unbiased measures can be
obtained.”
(Van Herk et al., 2004, pg. 347). Veel auteurs gebruiken de term response
styles, omdat onderzoeken hebben aangetoond dat antwoordstijlen stabiel zijn over de
tijd en situaties. In deze studie wordt ook aangenomen dat respondenten consistentie
vertonen in hun antwoordpatroon.
3.2 Acquiescence Response Style en Disacquiescence
Response Style
Couch & Keniston (1960) definieerden ARS en DARS als de tendens om respectievelijk
akkoord en niet akkoord te gaan met de items in de vragenlijst, onafhankelijk van de
inhoud. In lijn met deze auteurs wordt naar ARS en DARS in de literatuur vaak ver-
wezen met de termen ’yeasaying’ en ’naysaying’ (Couch & Kenniston, 1960, Greenleaf,
1992). ’Yeasayers’ verwijst naar mensen die geneigd zijn om ’ja’ te zeggen op een vraag,
onafhankelijk van de inhoud. Deze mensen hebben, volgens Couch en Kenniston, weinig
zelfcontrole en daarom zijn ze ook geneigd om wat ze lezen te aanvaarden zonder daarbij
kritische vragen te stellen. De tweede term is bedoeld voor mensen die geneigd zijn om
niet akkoord te gaan met de items, zonder rekening te houden met de inhoud.
Knowles & Nathan vonden in hun studie dat ARS en DARS een cognitieve stijl is.
’Yeasayers’ hebben volgens deze auteurs volgende karakteristieken:
• Simpel cognitief vermogen: zulke mensen verkiezen concrete interpretatie en
3.2 Acquiescence Response Style en Disacquiescence Response Style 21
vermijden ingewikkelde gedachten. Ze zijn ook weinig geınteresseerd in het verkrij-
gen van nieuwe inzichten.
• Rigide mentale organisatie: praktische mensen die planmatig werken. Een ande-
re beschrijving voor ’yeasayers’ is systematisch, methodologisch en gedisciplineerd.
• Negatieve houding ten opzichte van nieuwe ideeen of andere alternatieven.
De ’naysayers’ hebben de tegenovergestelde karakters: ze denken graag abstract en
zoeken naar complexe oplossingen, ze werken onsystematisch en onvoorspelbaar, maar ze
staan open voor nieuwe ideeen.
Behalve persoonlijke variabelen, kunnen schaalkarakteristieken ook een reden zijn voor
de verschillen in antwoordstijlen. Friborg, Martinussen & Rosenvinge (2006) beweren dat
bij het meten van psychologische constructs, de semantische differentiaal ARS effectief
reduceert, in vergelijking met de likertschaal.
Baumgartner en Steenkamp (2001) stelden een paar remedies voor om ARS en DARS
te verbannen. De eerste methode is een gebalanceerde schaal te gebruiken. Dit betekent
dat er evenveel positief verwoorde items als negatief verwoorde items gebruikt worden.
Een positief verwoord item is bijvoorbeeld:”Ik koop vaak merken waarvan ik niet weet
hoe ze zullen presteren”. Als dit item negatief wordt verwoord, wordt het”Ik neem
niet graag risico’s bij het kopen van nieuwe merken”. Studies hebben bewezen dat ARS
inderdaad lager is bij een mixed-items schaalformat, maar dit soort schaal kampt met
interne betrouwbaarheid. Weems, Onwuegbuzie & Lustig (2003) hebben in hun artikel
bevestigd dat een positief item dat negatief verwoord is, niet eenzelfde psychologische
construct meet. Het negatief verwoord item wordt anders gepercipieerd dan zijn positieve
tegenstelling. Om ARS tegen te houden, adviseert Barnette (2000) om gemengde ant-
woordmogelijkheden te gebruiken in plaats van gemengde items. Op die manier blijft de
score van de interne betrouwbaarheid hoog, maar aan de andere kant kunnen gemengde
antwoordmogelijkheden verwarrend zijn voor de respondenten.
De tweede voorgestelde methode van Baumgartner en Steenkamp (2001) houdt in
3.3 Extreme Response Style 22
antwoordpatronen van de respondenten te vinden. Dit kan, door ook heterogene items in
een vragenlijst op te nemen, om de graad van antwoordstijlen per respondent te berekenen.
Als de graad van antwoordstijlen per respondent bekend is, kan men hiermee rekening
houden, zodat de berekening van het eigenlijke resultaat vrij is van antwoordstijlen. Op
die manier vloeit de conclusie uit betrouwbare en valide resultaten voort.
3.3 Extreme Response Style
Algemeen wordt ERS gedefinieerd als de tendens om de uiterste polen (het meest nega-
tieve of het meest positieve punt) van een schaal te kiezen (Greenleaf 1992b). Diverse
verklaringen voor deze antwoordstijl kunnen gevonden worden in de schaalkarakteristie-
ken, persoonlijke variabelen en de cultuur.
Albaum & Murphy (1988) hebben ERS bestudeerd op een 1-stadium versus 2-stadia
likertschaal. Bij een 2-stadia schaalformaat, wordt de respondent in de eerste fase ge-
vraagd of hij al dan niet akkoord gaat met bepaalde uitspraken. In de tweede fase wordt
hij gevraagd om aan te geven in welke mate hij akkoord of niet akkoord gaat met de
betreffende uitspraken. Ze hebben ondervonden dat ERS bij een 2-stadia likertschaal
aanzienlijk hoger is dan bij het 1-stadiumformat. Shulman (1973) heeft een omgekeerde
relatie vastgesteld tussen ERS en het opleidingsniveau van de respondent. Hoe lager de
opleiding, hoe hoger de neiging om extreem te antwoorden. Zijn redenering was dat men-
sen met lage opleiding minder goed met complexiteit konden omgaan. Om het eenvoudig
te maken, wordt alles gecategoriseerd in twee extrema: zwart en wit, goed en slecht, etc.
Clarke III (2000) heeft ERS gelinkt met de cultuur en schaalkarakteristieken. Bij stij-
ging van het aantal antwoordalternatieven van drie naar vijf, daalt ERS dramatisch. Het
grote voordeel van een 3-puntenschaal is dat deze een homogeen ERS-niveau tussen de
verschillende culturen vertoont.
Zoals andere antwoordstijlen kan ERS de statistische resultaten ook vertekenen. Clarke
III (2000) somt de gevaren van ERS in het empirisch onderzoek op.
3.4 Midpoint Response Style 23
• ERS kan between group varience verhogen, waardoor de kans op type II-fout stijgt
(de kans dat de nulhypothese wordt aanvaard, terwijl ze verworpen moest worden).
• ERS heeft invloed op eigenwaarden bij factoranalyse en dit zorgt voor verkeerde
interpretatie van de factor. Dit kan op zijn beurt een verkeerde basis zijn voor de
clusteranalyse.
3.4 Midpoint Response Style
MRS wijst op de neiging om de middencategorie te kiezen, ongeacht de inhoud van de
vraag (Schuman & Presser, 1981). Volgens deze auteurs zijn er drie mogelijke oorzaken
voor MRS. De respondent kan moeite hebben om te beslissen of bepaalde uitspraken voor
hem van toepassing zijn (besluiteloosheid). Aan de andere kant is het mogelijk dat het
de respondent niet kan schelen welk antwoord het meest optimale antwoord is dat zijn
mening correct weergeeft (onverschilligheid). Naast besluiteloosheid en onverschilligheid,
is er ook nog ontwijking. In dit geval wil de respondent zijn echte mening niet geven. Dit
laatste kan voorkomen bij onderzoek over gevoelige onderwerpen of bij onderzoek waar
de anonimiteit als laag wordt aanzien.
Het overdreven gebruik maken van de neutrale optie kan eenvoudig vermeden wor-
den door deze middencategorie te verwijderen van de mogelijke antwoordenmogelijkheden
(Dawis, 1987). Het gevaar van deze methode is dat de respondent misschien minder op
zijn gemak zal voelen omdat hij gedwongen wordt om een kant te kiezen. Bovendien, in-
dien de respondent werkelijk een neutraal standpunt heeft, geraakt er informatie verloren.
(Cox III, 1980, De Pelsmacker & Van Kenhove, 2006).
HYPOTHESEN 24
Hoofdstuk 4
Hypothesen
In dit hoofdstuk worden de theorien van antwoordstijlen gelinkt met de schaalkarakteris-
tieken. De hypothesen worden gestructureerd volgens de antwoordstijlen. Eerst komen
ARS en DARS aan bod, gevolgd door ERS. Dit hoofdstuk eindigt met een hypothese die
betrekking heeft tot MRS.
4.1 Hypothesen voor ARS en DARS
Het artikel van Menezes & Elbert (1979) probeert de verschillen tussen de likertschaal, de
stapelschaal en de semantische differentiaal in kaart te brengen. De verschillen situeren
zich in termen van de metingsvalidatie, de lenigheid, de precisie en de tijd nodig om de
vragenlijst te vervolledigen. In het onderzoek vergelijken Menezes & Elbert (1979) het
resultaat van 6-punten likertschaal (helemaal akkoord - helemaal niet akkoord), 6-punten
semantische differentiaal (helemaal akkoord met links - helemaal akkoord met rechts) en
6-punten stapelschaal (+3 tot -3). Uit het resultaat blijkt dat de stapelschaal, de schaal
met positieve en negatieve ankerpunten, de beste is om lenigheid (de neiging om meer
punten te geven dan verdiend) te verminderen. Bijgevolg kan men verwachten dat ARS
laag is bij de schalen die negatieve ankerpunten hanteren.
4.1 Hypothesen voor ARS en DARS 25
H1: Minder ARS bij semantische differentiaal
H2: Minder ARS bij stapelschaal
Het artikel van Friborg et al. (2006) ondersteunt de eerste hypothese om een andere
reden. In hun studie proberen ze ARS in een 7-punten likertschaal, met verbale labels aan
de extrema (helemaal niet akkoord en helemaal akkoord), te verminderen door de schaal
te transformeren naar een 7-punten bipolaire schaal gaande van 1 tot 7, met bipolaire
adjectieven aan de schaaluiteinden. In hun studie noemen ze deze bipolaire schaal naar
de semantische differentiaal, maar in deze studie komt het op speciale likert neer. Om
verwarring te vermijden wordt hiernaar verder gerefereerd met de term speciale likert.
Ze hebben ondervonden dat er effectief minder ARS is bij de bipolaire schaal dan bij de
oorspronkelijke likertschaal. De volgende hypothese zal valideren of falsifieren dat ARS
laag is bij bipolaire schalen.
H3: Minder ARS bij semantische differentiaal en speciale likert
Schwarz et al. (1991) hebben ondervonden dat numerieke ankerpunten invloed hebben
op de verbale labels. In hun experiment vergeleken ze het resultaat van twee gelijkaardige
vragenlijsten op 11-punten schaal gaande van”helemaal niet succesvol” tot
”helemaal
succesvol”. Deze vragenlijsten zijn identiek op een punt na: de eerste vragenlijst krijgt
een numerieke ankerpunten gaande van 0 tot 10 en de tweede vragenlijst van -5 tot
+5. Aan de respondent werd gevraagd”Hoe succesvol bent u in het leven?”. Uit het
resultaat blijkt dat bij de eerste vragenlijst 21% van de representatieve respondenten de
waarde tusen 1 en 5 aangeduid hebben, terwijl bij de tweede vragenlijst maar 10% van de
respondenten die de waarde tussen -5 en -1 hebben aangegeven. Dit resultaat verwerpt
de nulhypothese waarbij men veronderstelt dat een 11-puntenschaal gaande van 0 tot 10
equivalent is met een 11-puntenschaal gaande van -5 tot +5. Als het ene uiteinde helemaal
succesvol is, wordt 0 (de laagste schaalpunt) gepercipieerd als”helemaal niet succesvol”
en wordt -5 gepercipieerd als”mislukking”. Men kan dus verwachten dat het gebruik van
negatieve ankerpunten de neiging tot DARS verlaagt.
4.2 Hypothese voor ERS 26
H4: Minder DARS bij semantische differentiaal
H5: Minder DARS bij stapelschaal
Tourangeau, Rips & Rasinski (2000) brengen het fenomeen, dat Schwarz en zijn col-
lega’s vastgesteld hebben, onder het range-frequency model. Dit model wordt opgebouwd
uit twee principes. Het range principe zegt dat de extreemste stimuli als schaaleindpun-
ten worden gepercipieerd en de middenstimuli aanzien worden als middencategorieen. Het
frequency principe refereert naar de neiging om een bepaalde proportie van de stimuli toe
te wijzen aan elke antwoordkeuze. Het range-frequency model impliceert dat de beoor-
deling van de respondent over bepaalde stimuli, een gelijke schaaldistributie zal vormen.
Een storing op deze verdeling treedt onder andere op door positivity bias, namelijk de
neiging om de positieve kant van de schaal overdreven te gebruiken. Tourangeau et al.
(2000) bevestigen dat dit fenomeen ook voorkomt bij bipolaire schalen, waar de uitein-
den duidelijk aangegeven zijn. In tegenstelling tot hypothese 1 en 2, zullen de volgende
hypothese toetsen of ARS hoger is bij de semantische differentiaal en de stapelschaal.
H6: Meer ARS bij semantische differentiaal
H7: Meer ARS bij stapelschaal
4.2 Hypothese voor ERS
Weijters (2006) onderzocht het effect van verbale labels en het aantal antwoordmogelijk-
heden op antwoordstijlen. In zijn studie gebruikt hij de onderverdeling van Greenleaf
voor antwoordstijlen, namelijk ISM en ISSD. ISM komt overeen met ARS, DARS of MRS
en ISSD met ERS. Hij ondervond dat een schaal met verbale labels enkel aan de extre-
ma (helemaal niet akkoord en helemaal akkord) de neiging om een wijde reeks van de
antwoordmogelijkheden te kiezen, verhoogt. Zoals eerder aangetoond door Bachman &
4.3 Hypothese voor MRS 27
O’Malley, heeft deze antwoordstijl een hoge correlatie met ERS. Volgende hypothese zal
valideren of falsifieren of ERS hoger is bij schalen waar enkel de extrema verbaal zijn
gelabeld, namelijk: de likert extrema, de semantische differentiaal (SD) extrema en de
stapel extrema.
H8: Meer ERS bij likert extrema, SD extrema en stapel extrema
4.3 Hypothese voor MRS
Krosnick (1991) heeft onderzoek gedaan rond responsstrategieen. Een vragenlijst die
veel cognitieve moeite van de respondenten vergt, zou volgens hem leiden tot satisficing
strategy. Dit betekent dat de respondent de korte weg neemt en het eerste antwoord
dat ’goed genoeg’ is, kiest. Deze strategie kan onder andere uitmonden in een neutrale
antwoordstijl (MRS). Een van de oorzaken die de auteur genoemd heeft, is de moeilijkheid
van de taak. Als deze vaststelling wordt gelinkt met de schaalmethoden, kan men dus
verwachten dat bipolaire schalen hogere cognitieve belasting eisen van de respondenten.
Er wordt toegegeven dat bipolaire schalen de complexiteit en de cognitieve lading bij de
respondenten verhogen (o.a. Friborg et al., 2006). De volgende hypothese zal toetsen of
MRS hoger is bij bipolaire schalen dan bij de unipolaire schalen.
H9: Meer MRS bij semantische differentiaal en speciale likert
EMPIRISCH ONDERZOEK 28
Hoofdstuk 5
Empirisch Onderzoek
Het voornaamste doel van deze thesis is om te onderzoeken of de verschillende schaalme-
thoden effect hebben op antwoordstijlen. De uiteenzetting van dit experimentele onder-
zoek begint met de uitvoerige beschrijving van de pretestprocedure in sectie 5.1. Vervol-
gens wordt de methodologie van het hoofdexperiment in sectie 5.2 en sectie 5.3 gerappor-
teerd. Deze uiteenzetting eindigt met de bespreking en interpretatie van de resultaten in
sectie 5.4. Tenslotte worden in sectie 5.5 de beperkingen aangehaal en de aanbevelingen
voor het toekomstige onderzoek naar voor geschoven.
5.1 Pretest: procedure en resultaten
Dit vooronderzoek diende vooral om de bipolaire schalen op te stellen. De 70 heterogene
items kwamen uit Marketing Scales Handbook (Bruner et al., 2001). Een belangrijke
voorwaarde om antwoordstijlen te meten is, dat deze items geen psychologische constructs
mogen meten. Aangezien deze items heterogeen zijn, is de voorwaarde voldaan. Om de
bipolaire schalen op te stellen moeten er eerst de tegenstellingen gevonden worden. Als
voorwaarde voor een goede bipolaire schaal moeten de de tegenstellingen universeel zijn.
Via de pretest wordt er getracht de universele tegenstelling te bekomen voor elke stelling.
5.2 Procedure hoofdonderzoek 29
De 70 stellingen worden verdeeld over 4 verschillende vragenlijsten. Twee van de
vragenlijsten bestonden uit 17 stellingen en de andere twee vragenlijsten uit 18 stellingen.
De vier vragenlijsten werden met 2ask.net opgesteld en de dataverzameling gebeurde
online. Enkel studenten van 18 tot en met 24 jaar mochten deelnemen, omdat dit ook de
doelgroep is voor het hoofdonderzoek.
Elke vragenlijst werd door minstens 20 respondenten ingevuld. Aan de respondenten
werd gevraagd om de correcte tegenstellingen te geven. De tegenstellingen zijn correct
wanneer deze geen gebruik maken van het woord ’niet’ of andere negatievormen. De
verkregen antwoorden werden gescreend en uiteindelijk werd er exact een tegenstelling
gekozen voor elke stelling. Finaal werden er 60 stellingen gekozen die zouden gebruikt
worden als definitieve items voor het hoofdonderzoek.
5.2 Procedure hoofdonderzoek
De vragenlijsten werden met 2ask.net opgesteld. Het onderzoek en de dataverzameling
gebeurde volledig online. Voor het hoofdonderzoek werd er onderzoek op drie dimensies
uitgevoerd: polariteit (bipolair - unipolair), label (alles labelen - extrema labelen) en
numerieke ankerpunten (positief en negatief - enkel positief). Op die manier werden
er 8 vragenlijsten ontworpen (zie tabel 5.1).
Unipolair Bipolair
-3 tot +3 1 tot 7 -3 tot +3 1 tot 7
Extrema labelen Stapel Extrema Likert Extrema SD Extrema SL Extrema
Alles labelen Stapel All Likert All SD All SL All
Tabel 5.1: Procedure hoofdonderzoek
Behalve de drie genoemde dimensies hadden deze schalen identieke karakteristieken:
• 7-puntenschaal met neutrale keuzeoptie
5.3 Dataverwerking 30
• De stellingen hebben dezelfde richting. Alle positieve stellingen (stellingen die geen
negatietechnieken zoals weinig, niet, on-, etc. gebruiken) staan links bij de bipolai-
re schalen en deze zijn dezelfde stellingen die worden gebruikt voor de unipolaire
schalen.
Elke vragenlijst begon met een schiftingsvraag naar leeftijd van de respondent. Con-
sistent met het vooronderzoek mochten hier eveneens enkel 18- tot 24-jarige studenten
deelnemen.
De 60 stellingen werden over vier pagina’s verdeeld en na deze stellingen werd er
naar het geslacht en de studierichting gevraagd. Deze twee variabelen zullen als controle
variabelen worden gebruikt.
5.3 Dataverwerking
De data werd anoniem verwerkt met SPSS 16. Eerst werden de niet-gebruikte gegevens
uit de dataset verwijderd, namelijk de gegevens van de respondenten die aangegeven
hebben in een andere leeftijdscategorie te vallen dan de gezochte. Er waren geen missing
values of outliers mogelijk aangezien de respondenten verplicht werden om hun beoordeling
over alle stellingen aan te geven binnen de bepaalde grens. Er worden nieuwe variabelen
aangemaakt om het effect van antwoordstijlen na te gaan. De berekeningen zijn gebaseerd
op het artikel van Baumgartner en Steenkamp (2001) (zie tabel 5.2).
Likertschaal en SL SD en stapelschaal
ARS 3x7+2x6+x5
Aantal items3x+3+2x+2+x+1
Aantal items
DARS 3x1+2x2+x3
Aantal items3x−3+2x−2+x−1
Aantal items
ERS x1+x7
Aantal itemsx+3+x−3
Aantal items
MRS x4
Aantal itemsx0
Aantal items
Tabel 5.2: Formule voor berekening van antwoordstijlen volgens Baumgartner en Steenkamp
5.3 Dataverwerking 31
De interpretatie voor de formule van de likertschaal en de speciale likert is als volgt:
x1, x2, . . . , x7 staan voor het aantal keren de antwoordkeuze 1, 2, . . . , 7 worden gekozen.
Hetzelfde geldt voor de formule van de semantische differentiaal en de stapelschaal: x−3,
x−2, . . . , x+3 staan voor het aantal keren het getal -3, -2, . . . , +3 worden gekozen. De
formule voor de berekening van ARS van likertschaal wil dus zeggen:”3 maal het aantal
keren dat 7 wordt gekozen plus 2 maal het aantal keren dat 6 wordt gekozen plus het
aantal keren dat 5 wordt gekozen en dit gedeeld door het aantal items”.
Elke vragenlijst werd eerst verdeeld in 4 groepen (groep 1, 2, 3 en 4). Elke groep
bestond dus uit 15 items en per groep werden de vier antwoordstijlen berekend. Op die
manier werden er 16 nieuwe variabelen aangemaakt, die dienden om de Cronbach’s Alpha
van de antwoordstijlen na te gaan. De score van Cronbach’s Alpha is een indicatie voor
de interne betrouwbaarheid en ligt tussen 0 en 1. Bij deze werd nagegaan of bijvoorbeeld
ARS inderdaad ARS meet. Bijgevolg werden de Cronbach’s Alpha’s van ARS1 (ARS
van groep 1), ARS2, ARS3 en ARS4 berekend. De Cronbach’s Alpha werd voor alle
antwoordstijlen over de acht vragenlijsten berekend.
Uit tabel 5.3 kan men concluderen dat de interne consistentie van de antwoordstijlen
betrouwbaar is omdat de scores minstens een waarde hebben van 0.60 (Wijnen et al.,
2002).
ARS DARS ERS MRS
Likert All 0,735 0,762 0,853 0,771
Likert Extrema 0,708 0,743 0,758 0,611
Stapel All 0,866 0,841 0,884 0,919
Stapel Extrema 0,847 0,839 0,843 0,754
SD All 0,797 0,747 0,829 0,733
SD Extrema 0,873 0,626 0,858 0,717
SL All 0,885 0,810 0,802 0,933
SL Extrema 0,861 0,642 0,801 0,811
Tabel 5.3: Cronbach’s Alpha
5.4 Resultaat en interpretatie 32
Naast de groepsantwoordstijlen werden er nieuwe variabelen aangemaakt voor de alge-
mene antwoordstijlen. Deze variabelen werden om de hypothesen te testen. Er werd een
2 x 2 x 2 experimentele condities gehanteerd, namelijk polariteit (unipolair en bipolair),
ankerpunten (1 tot 7 en -3 tot +3) en label (extrema en alles labelen). Het meetniveau
van de afhankelijke variabelen was interval/ratio. Dit betekent dat variantie analyse werd
gebruikt om de hypothese te testen.
5.4 Resultaat en interpretatie
In dit deel worden de resultaten vermeld en besproken. Dit deel wordt onderverdeeld
volgens de afhankelijke variabelen, namelijk ARS (sectie5.4.1), DARS (sectie5.4.2), ERS
(sectie5.4.3) en MRS (sectie5.4.4). Een samenvatting wordt gegeven in sectie 5.4.5.
5.4.1 Acquiescence Response Style
H1 Minder ARS bij semantische differentiaal (Menezes & Elbert, 1979)
H2 Minder ARS bij stapelschaal (Menezes & Elbert, 1979)
H3 Minder ARS bij semantische differentiaal en speciale likert
H6 Meer ARS bij semantische differentiaal (Tourangeau et al. 2000)
H7 Meer ARS bij stapelschaal
Tabel 5.4: Hypothesen van ARS
In dit deel worden de resultaten die betrekking hebben tot ARS gerapporteerd. Ta-
bel 5.4 geeft de hypothesen weer die betrekking hebben tot ARS. In tabel 5.5 wordt
aangetoond dat het niveau van ARS tussen de verschillende schalen significant verschil-
lend is.
In tabel 5.6 worden het significantieniveau van de hoofd- en interactie-effecten weerge-
geven. Uit tabel 5.6 blijkt dat enkel polariteit een effect heeft op ARS (p = 0.00 < 0.05).
5.4 Resultaat en interpretatie 33
Sig. Gemid. Likert Gemid. Stapel Gemid. SD Gemid. SL
0.00 0.544 0.5293 1.0054 0.9886
Tabel 5.5: Resultaat variantie-analyse ARS
Effect Pol Anker Label Pol x Anker Pol x Label Anker x Label Pol x Anker x Label
Sig. 0.00 0.902 0.275 0.496 0.946 0.822 0.938
Tabel 5.6: Hoofd- en interactie-effecten op ARS
Op basis van polariteit kunnen de schalen in twee delen worden onderverdeeld, namelijk
de unipolaire en de bipolaire schalen. Het resultaat van het onderzoek toont aan dat
bipolaire schalen hogere ARS hebben dan de unipolaire schalen (zie tabel 5.5). Tot de
unipolaire schalen behoren de de likert- en stapelschaal, terwijl de semantische differen-
tiaal en de speciale likert tot de bipolaire schalen behoren. Op die manier worden H2 en
H6 aanvaard. Andere hypothesen, namelijk H1, H3 enH7 worden verworpen omdat het
resultaat juist het tegenovergestelde bewijst. Uit dit resultaat kan de conclusie getrokken
worden dat de likertschaal en de stapelschaal lagere ARS hebben dan de semantische
differentiaal en de speciale likert.
5.4.2 Disacquiescence Response Style
H4 Minder DARS bij semantische differentiaal
H5 Minder DARS bij stapelschaal
Tabel 5.7: Hypothesen van DARS
In tabel 5.7 worden de vooropgestelde hypothesen vermeld. De resultaten van het
onderzoek zijn in tabel 5.8 samengevat. Tabel 5.9 toont aan dat er significante hoofd- en
interactie-effecten zijn van DARS. Aangezien interactie-effecten meer in detail gaan dan
de hoofdeffecten, wordt de focus gelegd op de interactie-effecten. De interactie tussen po-
lariteit, ankerpunten en label hebben een significante invloed op DARS (p = 0.003 < 0.05).
5.4 Resultaat en interpretatie 34
Sig. Gemid. Likert Gemid. Stapel Gemid. SD Gemid. SL
0.00 0.8172 0.9189 0.4639 0.4483
Tabel 5.8: Resultaat variantie-analyse DARS
Effect Pol Anker Label Pol x Anker Pol x Label Anker x Label Pol x Anker x Label
Sig. 0.00 0.007 0.260 0.035 0.681 0.051 0.003
Tabel 5.9: Hoofd- en interactie-effecten op DARS
Figuur 5.1 toont de betrouwbaarheidsinervallen (BI) van de Likert Extrema, Likert
All, Stapel Extrema en Stapel All. Binnen de unipolaire schalen heeft Likert Extrema een
significant verschil met Likert All en Stapel Extrema, omdat de BI elkaar niet overlappen.
DARS van Likert Extrema is lager dan DARS van de andere twee schalen.
Figuur 5.1: Betrouwbaarheidsinterval DARS
5.4 Resultaat en interpretatie 35
Enerzijds leiden deze bevindingen tot het aanvaarden van H4. De semantische dif-
ferentiaal heeft significant lagere DARS in vergelijking met Likert Extrema, Likert All,
Stapel Extrema en Stapel All. Anderzijds moet H5 verworpen worden. Er is bewezen dat
de stapelschaal hogere DARS te hebben in vergelijking met Likert Extrema en alle andere
bipolaire schalen.
5.4.3 Extreme Response Style
H8 Meer ERS bij Likert Extrema, SD Extrema en Stapel Extrema
Tabel 5.10: Hypothese van ERS
Het ERS-niveau is eveneens bewezen als significant verschillend tussen de verschillende
schalen (zie tabel 5.11). Er is een significant hoofdeffect gevonden in tabel 5.12, namelijk
ankerpunten, maar belangrijker is het interactie-effect. De combinatie van polariteit,
ankerpunten en label heeft een significante invloed op ERS (p = 0.019 < 0.05). Figuur 5.2
bevat de betrouwbaarheidsintervallen van, respectievelijk van links naar rechts: Likert
Extrema, Likert All, Stapel Extrema, Stapel All. Uit deze figuur kan er vastgesteld
worden dat de betrouwbaarheidsintervallen van Likert Extrema en van Stapel Extrema
elkaar niet overlappen. Likert Extrema heeft een significant lager niveau van ERS dan
Stapel Extrema.
Sig. Likert Extrema Stapel Extrema SD Extrema Likert All Stapel All SD All
0.021 0.958 0.1929 0.1622 0.1362 0.1375 0.1613
Tabel 5.11: Resultaat variantie-analyse ERS
Effect Pol Anker Label Pol x Anker Pol x Label Anker x Label Pol x Anker x Label
Sig. 0.134 0.046 0.414 0.078 0.814 0.171 0.019
Tabel 5.12: Hoofd- en interactie-effecten op ERS
H8 (zie tabel 5.10), kan deels aanvaard worden. Enerzijds is ERS bij Stapel Extrema
inderdaad hoger, hoewel dit verschil enkel significant is in vergelijking met Likert Extrema.
5.4 Resultaat en interpretatie 36
Figuur 5.2: Betrouwbaarheidsinterval ERS
Anderzijds spreekt het resultaat de hypothese tegen: Likert Extrema heeft het laagste
niveau van ERS. Wat betreft de SD Extrema is er geen significant verschil gevonden
waardoor H8 deels moet verworpen worden.
5.4.4 Midpoint Response Style
H9 Meer MRS bij semantische differentiaal en speciale likert
Tabel 5.13: Hypothese van MRS
Het resultaat van het onderzoek is voor MRS eenduidig: er is geen significant verschil
tussen de verschillende schalen op vlak van MRS (zie tabel 5.14). Deze antwoordstijl
wordt niet beınvloed door polariteit, ankerpunten of label. Er is bijgevolg geen hoofd
5.4 Resultaat en interpretatie 37
noch interactie-effect (zie tabel 5.15). Dit betekent dat het niet uitmaakt welke schaal
men kiest, het niveau van MRS is niet significant verschillend tussen de verschillende
schalen.
Sig. Gemid. Likert Gemid. Stapel Gemid. SD Gemid. SL
0.103 0.1931 0.1815 0.1456 0.1854
Tabel 5.14: Resultaat variantie-analyse MRS
Effect Pol Anker Label Pol x Anker Pol x Label Anker x Label Pol x Anker x Label
Sig. 0.156 0.110 0.639 0.476 0.281 0.926 0.223
Tabel 5.15: Hoofd- en interactie-effecten op MRS
5.4.5 Samenvatting en conclusie
In tabel 5.16 worden de hypothesen en de bekomen resultaten samengevat. De letter ’S’
staat voor ’Significant’, dit betekent dat het resultaat van het onderzoek de hypothese
bevestigt. De letter ’F’ is een afkorting van ’Falsificatie’. Dit wil zeggen dat het resul-
taat een bewijs geeft voor het tegenovergestelde van de hypothese. Tenslotte geeft ’NS’
een indicatie dat het resultaat ’Niet Significant’ is. Dit betekent dat de hypothese die
betrekking heeft tot dit resultaat moet verworpen worden, omdat er geen conclusie kan
getrokken worden wegens de niet-significant verschil.
Het is niet vanzelfsprekend om te besluiten welke schaalvorm de beste is. Om ARS te
vermijden zijn unipolaire schalen significant beter dan bipolaire schalen, maar deze pres-
tatie wordt tenietgedaan door het hoge DARS-niveau van de unipolaire schalen. Ondanks
dit feit, kan men altijd concluderen dat binnen de unipolaire schalen Likert Extrema sig-
nificant lagere DARS heeft dan Likert All en Stapel Extrema. Voor ERS kan men enkel
vaststellen dat Likert Extrema significant minder ERS-niveau vertoont dan Stapel Extre-
ma. De conclusie voor ERS is tweevoudig: Likert Extrema heeft een laag ERS-niveau en
Stapel Extrema is problematisch op vlak van ERS.
5.4 Resultaat en interpretatie 38
Hypothese Likert Stapel SD SL
H1: Minder ARS bij SD F
H2: Minder ARS bij stapelschaal S
H3: Minder ARS bij SD en SL F F
H6: Meer ARS bij SD S
H7: Meer ARS bij stapelschaal F
H4: Minder DARS bij SD S
H5: Minder DARS bij stapelschaal F
H8: Meer ERS bij likert extrema, SD extrema en stapel extrema F S NS
H9: Meer MRS bij SD en SL NS NS
Tabel 5.16: Resultaat hypothesen
Likert Extrema komt relatief gezien als de beste schaalvorm naar voor: de schaal
heeft een lager ARS-niveau in vergelijking met de bipolaire schalen, lager DARS-niveau
in vergelijking met de meeste unipolaire schalen en lager ERS-niveau in vergelijking met
Stapel Extrema. Desondanks zal de beste schaalvorm moeten gekozen worden in functie
van het onderzoek. Indien men in een onderzoek bijvoorbeeld ARS wil vermijden, kan men
best unipolaire schalen gebruiken en in het bijzonder Likert Extrema, omdat deze schaal
eveneens minder last heeft van ERS en DARS in vergelijking met de andere unipolaire
schalen. Als DARS een groot gevaar zou vormen voor het onderzoek, kiest men best voor
bipolaire schalen.
5.4.6 Discussie
Het onderzoek naar het effect van verschillende schaalmethode op ARS is gebaseerd op vijf
hypothesen. Zoals waarschijnlijk al werd opgemerkt, spreken twee hypothesen van ARS de
andere twee hypothesen tegen. De eerste twee hypothesen (H1 en H2) beweren dat ARS-
niveau lager zou zijn bij de semantische differentiaal en de stapelschaal omwille van het
gebruik van positieve en negatieve ankerpunten, terwijl de andere twee hypothesen (H6 en
5.4 Resultaat en interpretatie 39
H7) het tegenovergestelde beweren wegens dezelfde reden. Uiteindelijk worden H2 en H6
aanvaard terwijl H1 en H7 worden gefalsifieerd omdat het resultaat aantoont dat het ARS-
niveau hoog is bij de semantische differentiaal en laag bij de stapelschaal. Het nadeel is
dat de reden van dit resultaat volledig wordt toegeschreven aan het hoofdeffect polariteit.
Het is bewezen dat bipolaire schalen hogere ARS hebben dan de unipolaire schalen. Dit
resultaat spreekt H3, die vooropstelt dat bipolaire schalen lagere ARS zouden hebben,
tegen, waardoor deze hypothese ook gefalsifieerd moet worden. Dit resultaat roept een
grote vraag op: waarom hebben bipolaire schalen hogere ARS dan unipolaire schalen?
De reden ligt mogelijkerwijs aan de opmaak van de schalen. De antwoordmogelijk-
heden van bipolaire schalen beginnen met de ’akkoord’-antwoorden, in tegenstelling met
de unipolaire schalen waarbij de antwoordmogelijkheden gaan van ’volledig niet akkoord’
naar ’volledig akkoord’. Voor de dataverwerking met SPSS vormt dit natuurlijk geen enkel
probleem, maar voor de respondenten kan dit voor een andere perceptie zorgen. Positivity
bias van Tourangeau et al. (2000) kan hier ook gebruikt worden. De respondenten lezen de
stellingen aan de linkerkant, ze worden geconfronteerd met de drie ’akkoord’-antwoorden
en aangezien alle stellingen positief verwoord zijn en daarom zijn de respondenten sneller
geneigd om akkoord te gaan bij bipolaire schalen dan bij unipolaire schalen.
De bewering van H4, namelijk dat er minder DARS is bij de semantische differentiaal,
wordt aanvaard. Hoewel er een significant hoofdeffect van ankerpunten is, zoals verwacht
werd, ligt de reden van deze aanvaarding vooral aan de interactie tussen polariteit, an-
kerpunten en label. De semantische differentiaal heeft samen met de speciale likert lagere
DARS dan de likert- en de stapelschaal. De omgekeerde redenering van de vorige para-
graaf kan hier toegepast worden. Bij de unipolaire schalen worden de respondenten eerst
drie keer ’gevraagd’ of ze niet niet akkoord zullen gaan met de stellingen. Het is niet on-
mogelijk dat respondenten uiteindelijk toegeven aan een van deze ’niet-akkoord’ keuzes.
Het resultaat falsifieert H5, die stelt dat er minder DARS bij de stapelschaal is. Meer zelfs,
binnen de unipolaire schalen hebben Likert All en Stapel Extrema een significant hoger
DARS-niveau dan Likert Extrema. Een verder onderzoek is nodig om een verklaring te
geven van deze bevinding, omdat de literatuur geen verklaring biedt voor dit fenomeen.
5.4 Resultaat en interpretatie 40
De bevindingen rond ERS zijn ontzettend boeiend. H8 die stelt dat ERS bij schalen
met extrema labeling hogere ERS hebben, wordt deels aanvaard. Voor de Stapel Extrema
wordt deze hypothese aanvaard, voor SD Extrema wordt de hypothese verworpen en voor
Likert Extrema heeft het resultaat het tegenovergestelde bewezen. De aanvaarding van
deze hypothese wordt ondersteund door de interactie tussen polariteit, ankerpunt en label.
Dit interactie-effect is eveneens de reden voor het significant hogere ERS-niveau bij Stapel
Extrema in vergelijking met Likert Extrema. Stapel Extrema en Likert Exrema hebben
in principe een karakteristiekverschil, namelijk ankerpunten. Een vraag die zich stelt, is
waarom een unipolaire schaal met positieve en negatieve ankerpunten hoger ERS-niveau
heeft dan eenzelfde schaal met enkel positieve ankerpunten. Zijn de respondenten heel
streng in hun beoordeling? Of wordt Stapel Extrema anders gepercipieerd dan Likert
Extrema, waardoor bijvoorbeeld negatieve ankerpunten worden aanzien als uitnodiging
om ’helemaal niet akkoord’ te zeggen? Om een valide reden te krijgen, is verder onderzoek
eveneens aangeraden.
De hypothese die stelt dat MRS een satisficing strategy is, H9, wordt verworpen omdat
er geen significante verschillen zijn tussen de verschillende vragenlijsten. Een mogelijke
verklaring hiervan is dat MRS een optimizing strategy is. De respondenten doen hun
best om de vragen te begrijpen en een nauwkeurige mening te geven, maar ze staan be-
sluiteloos tegenover de items. Ze kunnen niet beslissen of ze al dan niet akkoord gaan
met de stellingen (Schuman & Presser, 1981). Een andere mogelijke verklaring is res-
ponse contraction, de neiging om overdreven gebruik te maken van de middencategorie.
Tourangeau et al. (2000) beweren dat dit fenomeen voorkomt wanneer de respondenten
weten waar het schaalmiddelpunt valt. Bij alle vragenlijsten is het middelpunt bekend,
hetzij door de ankerpunten alleen, hetzij in combinatie met de verbale labels. Het is dus
mogelijk dat het niveau van MRS overal hetzelfde is, omdat de respondenten weten waar
de middencategorie valt.
5.5 Beperkingen en aanbevelingen voor toekomstig onderzoek 41
5.5 Beperkingen en aanbevelingen voor toekomstig
onderzoek
Een beperking van dit onderzoek betreft de tegenstellingen. Voor het ontwerp van bi-
polaire schalen worden de stellingen weliswaar gepretest, maar, de verkregen antwoorden
zijn zelden eenduidig. Van de 20 verkregen antwoorden konden er soms 10 verschillen-
de tegenstellingen worden bekomen. Uiteindelijk speelt het subjectieve karakter om te
bepalen welke stellingen worden gekozen voor het hoofdonderzoek.
Er werd voor deze studie gekozen voor een 7-puntenschaal, omdat dit als optimaal
wordt gezien. Het is mogelijk dat het resultaat anders zal zijn als dit aantal keuzemoge-
lijkheden varieert. Dit leidt tot suggestie voor verder onderzoek. Bij een 3-puntenschaal
kan MRS hoger liggen omdat andere antwoordalternatieven direct worden gezien als extre-
me antwoorden. Volgens Tourangeau et al. (2000) nemen mensen niet graag een extreem
standpunt in. Ze brengen het verschijnsel, waar mensen overdreven gebruik maken van
het middencategorie, onder response contraction.
De doelgroep vormt eveneens een bron voor verder onderzoek. 60-plussers hebben niet
noodzakelijk dezelfde antwoordstijlpatronen als studenten van 18 tot 24 jaar. Jayanti,
McManamon & Whipple (2004) hebben ondervonden dat er een positieve interactie is
tussen leeftijd en schaalmethoden. Bovendien heeft Shulman (1973) en Weijters (2006) in
hun onderzoek vastgesteld dat opleiding een invloed heeft op antwoordstijlen. Mensen met
lage opleiding kunnen minder goed omgaan met complexiteit, waardoor ze meer zwart-wit
zouden beoordelen.
Johnson et al. (2005) hebben de relatie tussen cultuur en antwoordstijlen bestudeerd.
Hiervoor namen ze een steekproef van 19 landen over de vijf continenten. Hun bevindingen
tonen aan dat er een link bestaat tussen ARS en de culturele dimensie van Hofstede. Bij
een intra-cultureel onderzoek is het belangrijk om een schaalmethode te gebruiken die als
gelijkaardig wordt gepercipieerd over de culturen heen. Afhankelijk van de cultuur kunnen
de respondenten een andere perceptie hebben over de negatieve of neutrale ankerpunten.
5.5 Beperkingen en aanbevelingen voor toekomstig onderzoek 42
De neutrale optie kan gepercipieerd worden als stille akkoord. In sommige landen zijn
mensen niet gewend om ’nee’ te zeggen. Een weigering wordt aanzien als onbeleefdheid.
Als deze in termen van antwoordstijlen wordt vertaald, kan men vermoeden dat DARS in
zulke landen laag zal zijn ten voordele van ARS of MRS (Harzing, 2006; Javeline, 1999)
In dit onderzoek hebben de respondenten de enquetes online ingevuld. Op die manier
zijn de antwoorden ook vrij van de interviewer bias. Het resultaat kan anders zijn als
de respondenten de vragenlijst op papier of telefonisch beantwoorden. Onderzoek van
Weijters (2006) toont aan dat ARS hoger ligt bij telefonische enquete, maar misschien
ligt dit niet enkel aan de interviewer bias, maar ook aan de gebruikte schaalmethoden.
BIBLIOGRAFIE I
Bibliografie
[1] Aaker, D.A., Day, G.S. & Kumar, V. (1995), Marketing Research, New York: Wiley.
[2] Albaum, G. & Murphy, B.D. (1988), Extreme response on a likert scale, Psychological
Reports, 63(2), October, 501-502
[3] Arce-Ferrer, A.J., (2006), An investigation into the factors influencing extreme-
response style: Improving meaning of translated and culturally adapted rating scales,
Educational and Psychological Measurement, 66(3), June, 374-392.
[4] Bachman, J.G. & O’Malley, P.M. (1984), Yea-saying, Nay-saying, and going to ex-
tremes: Black and white differences is response style, Public Opinion Quarterly, 48,
Summer, 491-509.
[5] Barnette, J.J. (2000), Effects of stem and likert response option reversals on survey
internal consistency: If you feel the need, there is a better alternative to using those
negatively worded stems, Educational and Psychological Measurement, 60(3), 361-
370.
[6] Baumgartner, H. & Steenkamp, J.-B. E.M. (2001), Response style in marketing re-
search: A cross- national investigation, Journal of Marketing Research, 38, May,
143-156.
[7] Berkowitz, N.H. & Wolkon, G.H. (1964), A forced choice form of the F scale-free of
acquiescent response set, Sociometry, 27, March(1), 54-65.
BIBLIOGRAFIE II
[8] Bruner, G.C., James, K.E. & Hensel, P.J. (2001), Marketing Scales Handbook: A
compilation of Multi-Item measures, Volume III. American Marketing Association,
Chicago, Illinois USA.
[9] Churchill, G.A.Jr. & Iacobucci, D. (2005), Marketing Research: Methodological Foun-
dations, South-Western.
[10] Clarke, I. III (2000), Extreme response style in cross-cultural research: An empirical
investigation, Journal of Social Behavior and Personality, 15(1), 137-152
[11] Couch, A. & Keniston, K. (1960), Yeasayers and naysayers: agreeing response set as
a personality variable, Journal of Abnormal and Social Psychology, 60(2), 151-172.
[12] Cox, E.P.III (1980), The optimal number of response alternatives for a scale: A
review, Journal of Marketing Research, 17(4), November, 407-422.
[13] Crespi, I. (1961), Use of a scaling technique in surveys, Journal of Marketing, July,
69-72.
[14] Cronbach, L.J. (1946), Response set and test validity, Educational and Psychological
Measurement, 6, Winter, 475-494.
[15] Cronbach, L.J. (1950), Further evidence on response sets and test design, Educational
and Psychological Measurement, 10, 3-31.
[16] Dawis, R.P. (1987), Scale construction, Journal of Counseling Psychology, 34(4),
481-489.
[17] De Jong, M.G., Steenkamp, J.-B.E.M., Fox J.-P. & Baumgartner H. (2008), Using
item response theory to measure extreme response style in marketing research: A
global investigation, Journal of Marketing Research, XLV, February, 104-115.
[18] De Pelsmacker, P. & Van Kenhove, P. (2006), Marktonderzoek , methoden en toepas-
singen, Pearson Education Benelux.
[19] Dunham, T.C. & Davison, M.L. (1991), Effect of scale anchors on student ratings of
instructors, Applied Measurement in Education, 4(1), 23-35.
BIBLIOGRAFIE III
[20] Friborg, O., Martinussen, M. & Rosenvinge, J.H. (2005), Likert-based vs. Semantic
differential-based scorings of positive psychological constructs: A psychometric com-
parison of two versions of a scale measuring resilience, Personality and Individual
Differences. 40, 873-884.
[21] Garland, R. (1990), A comparison of three forms of the Semantic Differential, Mar-
keting Bulletin, 1, 19-26.
[22] Greenleaf, E.A. (1992a), Improving rating scale measures by detecting and correcting
bias components in some response styles, Journal of Marketing Research, 29, May,
176-188.
[23] Greenleaf, E.A. (1992b), Measuring extreme response style, Public Opinion Quarter-
ly, 56, Autumn, 328-351.
[24] Harzing, A.-W. (2006), Response Styles in Cross-national Survey Research: A 26-
country Study, International Journal of Cross Cultural Management, 6, 243
[25] Hawkins, I., Albaum, G. & Best, R. (1974), Stapel scale or semantic differential in
marketing research?, Journal of Marketing Research, XI, August, 318-322.
[26] Hughes, G.D. (1969), Some confounding effects of forced-choice scales, Journal of
Marketing Research, 6, May, 223-226.
[27] Hui, C.H. & Triandis, H.C. (1985), The instability of response sets, Public Opinion
Quarterly, 49, Summer, 253-260.
[28] , Jayanti, R.K., McManamon, M. K., Whipple, T.W. (2004), The effects of aging on
brand attitude measurement, Journal of Consumer Marketing, 21(4), 264-273.
[29] Javeline, D. (1999) Response Effects in Polite Cultures. A Test of Acquiescence in
Kazakhstan, Public Opinion Quarterly 63(1), 128.
[30] Johnson, T., Kulesa, P., Cho, Y.I. & Shavitt, S. (2005), The relation between culture
and response style: Evidence from 19 countries, Journal of Cross-Cultural Psychology,
36(2), March, 264-277.
BIBLIOGRAFIE IV
[31] Klockars, A.J. & Yamagishi, M. (1988), The influence of labels and positions in rating
scales, Journal of Educational Measurement, 25(2), 85-96.
[32] Knowles, E.S. & Nathan, K.T. (1997), Acquiescent responding in self-reports: Cog-
nitive style or social concern, Journal of Research in Personality, 31, June, 293-301.
[33] Krosnick, J.A. (1991), Response strategies for coping with the cognitive demands of
attitude measures in surveys, Applied Cognitive Psychology, 5, 213-236.
[34] Lam, T.C.M. & Klockars, A.J. (1982), Anchor point effects on the equivalence of
questionnaires items, Journal of Educational Measurement, 19(4), 317-322.
[35] Lehmann, D.R. & Hulbert, J. (1972), Are three-point scales always good enough?,
Journal of Marketing Research, 9(4), 444-446.
[36] Martilla, J.A. & Carvey, D.W. (1975), Four subtle sins in marketing Research, Jour-
nal of Marketing, 39(1), January, 8-15.
[37] Masters, J.R. (1974), The relationship between number of response categories and
reliability of likert-type questionnaires, Journal of Educational Measurement, 11(1),
Spring, 49-53.
[38] Matell, M.S. & Jacoby, J. (1972), Is there an optimal number of alternatives for
likert-scale items?, Journal of Applied Psychology, 56(6), 506-509.
[39] McDaniel, C.D. & Gates, R.H. (1991), Contemporary Marketing Research, West pu-
blishing company.
[40] McDaniel, C.Jr. & Gates, R.H. (1995), Marketing Research Essentials, West publis-
hing company.
[41] Meesschaert, L. (2006), De impact van stemming op antwoordstijlen. Online beschik-
baar op https://archive.ugent.be/retrieve/4708/1211672.pdf
[42] Menezes, D. & Elbert, N.F. (1979), Alternative semantic scaling formats for mea-
suring store image: An evaluation, Journal of Marketing Research, 16(1), February,
80-87.
BIBLIOGRAFIE V
[43] Paulhus, D.L. (1991), Measures of Personality and Social Psychological Attitudes,
Academia Press.
[44] Podsakoff, P.M., MacKenzie, S.B., Lee, J-Y. & Podsakoff, N.P. (2003), Common
method biases in behavioral research: A critical review of the literature and recom-
mended remedies, Journal of Applied Psychology, 88(5), 879-903.
[45] Ray, J.J. (1983), Reviving the problem of acquiescence response bias, Journal of
Social Psychology, 121, October, 81-96.
[46] Rorer, L.G. (1965), The great response-style myth, Psychological Bulletin, 63(3),
129-156.
[47] Ryan, C. & Garland, R. (1999), The use of a specific non-response option on Likert-
type scales, Tourism Management, 20, 107-113.
[48] Schuman, H., & Presser, S. (1981), Questions and Answers in Attitude Surveys,
Academic Press, New York.
[49] Schwarz, N., Knauper, B., Hippler, H.J., Neumann, E.N. & Clark, L. (1991), Ra-
ting scale: Numeric values may change the meaning of scale labels, Public Opinion
Quarterly, 55, 570-582.
[50] Shulman, A. (1973), A comparison of two scales on extremity response bias, Public
Opinion Quarterly, 37, Autumn, 407-412.
[51] Tourangeau, R., Rips, L.J. & Rasinski, K.A. (2000), The Psychology of Survey Res-
ponse, Cambridge University Press.
[52] Van Herk, H., Poortinga, Y.H. & Verhallen, T.M.M. (2004), Response styles in rating
scales: Evidence of method bias in data from six EU countries, Journal of Cross-
Cultural Psychology, 35(3), 346-360.
[53] Weems, G., Onwuegbuzie, A.J., & Lustig D. (2003), Profiles on respondents who
respond inconsistently to positively- and negatively-worded items on rating scales,
Evaluation and Research in Education, 17(1), 45-60.
BIBLIOGRAFIE VI
[54] Weijters, B. (2006), Response Styles in Consumer Research. Online beschikbaar op
http://www.feb.ugent.be/fac/research/Proefschriften/Weijters B proefschrift.pdf
[55] Wijnen, K., Janssens, W., De Pelsmacker, P. & Van Kenhove, P. (2002), Markton-
derzoek met SPSS, Garant.
STELLINGEN VII
Bijlage A
Stellingen
In onderstaande tabel staan de stellingen die komen uit het Marketing Scales Handbook,
samen met hun tegenstellingen verkregen door de pretest zoals besproken in hoofdstuk 5.
I Positieve stellingen Negatieve stellingen
1 Ik vind het zeer leuk om iets met mijn han-
den te maken
Ik vind het helemaal niet leuk om iets
met mijn handen te maken
2 Als ik wil zijn zoals iemand anders, pro-
beer ik dikwijls dezelfde merken te kopen
als deze persoon
Als ik wil zijn zoals iemand anders,
probeer ik daarom niet dezelfde mer-
ken te kopen als deze persoon
3 Ik vind het personeel van een kledingwinkel
heel betrouwbaar
Ik vind het personeel van een kle-
dingwinkel heel onbetrouwbaar
4 Op een vrije avond hou ik ervan om een
leuke film te zien
Op een vrije avond hou ik er niet van
een film te zien
5 Ik praat vaak tegen mijn vrienden
over de producten die ik koop
Ik praat helemaal niet tegen mijn vrienden
over de producten die ik koop
6 Ik schrik er niet van terug extreme
standpunten te verdedigen
Ik probeer extreme standpunten te vermij-
den
STELLINGEN VIII
Positieve stellingen Negatieve stellingen
7 Er is veel dat ik kan doen om veel van
de belangrijke dingen in mijn leven te
veranderen
Er is weinig dat ik kan doen om veel van
de belangrijke dingen in mijn leven te ver-
anderen
8 Ik vind de meeste reclame geloof-
waardig
Ik voel me vaak misleid door reclame
9 Tv-kijken is mijn belangrijkste vorm van
ontspanning
Tv-kijken is voor mij geen belangrij-
ke vorm van ontspanning
10 De kans is groot dat ik naar de winkel die
ik laatst bezocht heb ga, de volgende keer
dat ik kleren nodig heb
De kans is klein dat ik naar de winkel
die ik laatst bezocht heb ga, de vol-
gende keer dat ik kleren nodig heb
11 Kinderen zouden veel discipline moeten
hebben
Kinderen zouden weinig discipline
moeten hebben
12 Communicatie is heel belangrijk in een re-
latie
Communicatie is niet zo belangrijk in
een relatie
13 Ik hou ervan om dingen te verzamelen Ik heb een hekel aan het verzamelen
van dingen
14 Ik ben heel nieuwsgierig naar hoe zaken in
elkaar zitten
Ik sta onverschillig tegenover hoe za-
ken in elkaar zitten
15 Kleren tonen een stukje van de persoon die
ik ben
Kleren tonen niet wie ik ben
II
1 Ik eet veel liever thuis dan buitens-
huis
Ik eet veel liever buitenshuis dan thuis
2 Ik vind het personeel van een kledingwinkel
heel competent
Ik vind het personeel van een kle-
dingwinkel heel onbekwaam
3 Een buitenshuis werkende vrouw met jonge
kinderen is nog steeds een goede moeder
Een buitenshuis werkende vrouw met
jonge kinderen is eerder een slechte
moeder
STELLINGEN IX
Positieve stellingen Negatieve stellingen
4 Ik roddel vaak over andermans zaken Ik roddel helemaal niet over andermans za-
ken
5 Arme mensen verdienen onze sympa-
thie en steun
Ik vind het tijdverspilling om mee te voelen
met arme mensen
6 Mijn vrienden en buren komen vaak bij mij
voor advies
Mijn vrienden en buren komen zel-
den bij mij voor advies
7 Ik zou mijn familie bijna alles vergeven Ik vergeef mijn familie heel moeilijk
8 Ik knip graag bons uit de reclameblaadjes Ik heb een hekel aan het uitknippen
van bons uit de reclameblaadjes
9 Voor ik een product koop, zal ik steeds de
prijs bekijken
Ik hou helemaal geen rekening met
de prijs als ik een product koop
10 Ik ben zeer goed in onderhandelen Ik bezit niet de juiste vaardigheden
om een goede onderhandelaar te kun-
nen zijn
11 Ik ben er gerust in dat ik technologiegere-
lateerde vaardigheden kan aanleren
Ik weet dat ik technologie-
gerelateerde vaardigheden moeilijk
kan aanleren
12 Gevoelens zijn belangrijker dan feiten Feiten zijn belangrijker dan gevoe-
lens
13 Menselijk contact bij het verlenen
van diensten maakt het proces pret-
tiger voor de consument
Geautomatiseerde diensten maken
het proces prettiger voor de consu-
ment
14 Ik neem graag de leiding over anderen Ik ben geen leidersfiguur
15 Ik vind het heel belangrijk om het bood-
schappen doen goed te organiseren
Boodschappen doen gebeurt het best
onvoorbereid
III
1 Ik koop vaak producten die overdre-
ven verpakt zijn
Ik koop geen producten die overdreven ver-
pakt zijn
2 Mijn familie is erg sociaal Mijn familie is egostisch
STELLINGEN X
Positieve stellingen Negatieve stellingen
3 De kans is groot dat ik in de toekomst nog
kom in de winkel die ik laatst bezocht heb
De kans is klein dat ik in de toekomst
nog kom in de winkel die ik laatst be-
zocht heb
4 Ik vind dat jobstudenten meer zouden
moeten verdienen
Ik vind dat jobstudenten tevreden
moeten zijn met wat ze verdienen
5 Het studeerwerk dat ik verricht is waarde-
vol
Het studeerwerk dat ik verricht is nutteloos
6 Ik sta zelden onder tijdsdruk Ik heb het gevoel voortdurend in tijd-
nood te zijn
7 Ik vind het personeel van een kledingzaak
vaak heel eerlijk
Ik vind het personeel van een kle-
dingzaak vaak heel oneerlijk
8 Ik ben meestal op mijn gemak in gro-
te groepen mensen
Ik ben zelden op mijn gemak in grote groe-
pen mensen
9 In het algemeen ben ik tevreden met de
prijs van de meeste producten
Ik vind dat de meeste producten te
duur verkocht worden
10 Ik beschouw mezelf als een merkentrouwe
consument
Ik verander vaak van merk
11 Ik hecht veel belang aan de opinie van mijn
vrienden
Ik hecht weinig belang aan de opinie
van mijn vrienden
12 Ik ben een dierenliefhebber Ik ben geen dierenliefhebber
13 Ik koop graag dingen impulsief Ik koop niet graag dingen impulsief
14 Ik geef vaak complimentjes aan anderen Ik vind het moeilijk om anderen com-
plimentjes te geven
15 Ik ben een gevoelig persoon Ik ben een rationeel persoon
IV
1 In een groep mensen sta ik vaak in het mid-
delpunt van de belangstelling
In een groep mensen ben ik zelden
het middelpunt van de belangstelling
2 Ik ben erg met mijn gezondheid begaan Ik ben weinig met mijn gezondheid
begaan
STELLINGEN XI
Positieve stellingen Negatieve stellingen
3 Het is zeer slim om vriendelijk te zijn te-
gen belangrijke mensen, zelfs als je hen niet
graag hebt
Het is nutteloos om vriendelijk te zijn
tegen belangrijke mensen, zeker als je
ze niet graag hebt
4 We ervaren een vooruitgang in de le-
venskwaliteit
We ervaren een achteruitgang in de levens-
kwaliteit
5 De kans is groot dat ik de kledingzaak die
ik laatst bezocht heb, aanraad aan mijn
vrienden, buren en familie
De kans is klein dat ik de kledingzaak
die ik laatst bezocht heb, aanraad aan
mijn vrienden, buren en familie
6 Ik besteed heel veel aandacht aan de
materile dingen die anderen bezitten
Ik besteed heel weinig aandacht aan de ma-
terile dingen die anderen bezitten
7 Over het algemeen zijn vreemdelingen he-
lemaal te vertrouwen
Over het algemeen zijn vreemdelin-
gen onbetrouwbaar
8 Ik ben heel voorzichtig bij het proberen van
nieuwe en andere producten
Ik ben heel onvoorzichtig bij het pro-
beren van nieuwe en andere produc-
ten
9 Als ik een nieuw product in de rek-
ken zie, ben ik enthousiast om het te
proberen
Als ik een nieuw product in de rekken zie,
sta ik afkerig tegenover het proberen ervan
10 Algemeen genomen ben ik bij de eersten
om nieuwe producten te kopen wanneer ze
op de markt komen
Algemeen genomen ben ik bij de laat-
sten om nieuwe producten te kopen
wanneer ze op de markt komen
11 Zelfs als ik een merk goed vind, zal
ik vaak veranderen gewoon om iets
nieuws te proberen
Als ik een merk goed vind, zal ik zel-
den veranderen van merk gewoon om iets
nieuws te proberen
12 Ik koop vaak merken waarvan ik niet
zeker ben hoe ze zullen presteren
Ik koop zelden merken waarvan ik niet ze-
ker ben hoe ze zullen presteren
13 Ik ben meestal bij de eersten om een nieuw
product uit te proberen
Ik ben meestal bij de laatsten om een
nieuw product uit te proberen
STELLINGEN XII
Positieve stellingen Negatieve stellingen
14 Ik hou ervan een risico te nemen bij het
kopen van nieuwe producten
Ik vermijd risico te nemen bij het ko-
pen van nieuwe producten
15 Ik koop graag een nieuw product
wanneer andere mensen dit al gedaan
hebben
Ik koop niet graag een nieuw product voor-
aleer andere mensen dat doen
VRAGENLIJSTEN XIII
Bijlage B
Vragenlijsten
In deze bijlage vindt u voorbeelden van de vragenlijsten voor de verschillende schaaltech-
nieken.
VRAGENLIJSTEN XIV
Figuur B.1: Vragenlijst Likert Extrema
VRAGENLIJSTEN XV
Figuur B.2: Vragenlijst Likert All
VRAGENLIJSTEN XVI
Figuur B.3: Vragenlijst Stapel Extrema
VRAGENLIJSTEN XVII
Figuur B.4: Vragenlijst Stapel All
VRAGENLIJSTEN XVIII
Figuur B.5: Vragenlijst Semantische Differentiaal Extrema
VRAGENLIJSTEN XIX
Figuur B.6: Vragenlijst Semantische Differentiaal All
VRAGENLIJSTEN XX
Figuur B.7: Vragenlijst Speciale Likert Extrema
VRAGENLIJSTEN XXI
Figuur B.8: Vragenlijst Speciale Likert All
SPSS XXII
Bijlage C
SPSS
De resultaten van de analyse door SPSS (Anova, univariate analyse) vindt u op volgende
pagina’s.
Oneway (ARS & DARS) .
Descriptives
70 ,5317 ,20871 ,02495 ,4819 ,581432 ,5698 ,20362 ,03599 ,4964 ,643232 ,5125 ,22389 ,03958 ,4318 ,593242 ,5421 ,22808 ,03519 ,4710 ,613153 ,9953 ,24862 ,03415 ,9268 1,063849 1,0163 ,31193 ,04456 ,9267 1,105933 ,9702 ,33600 ,05849 ,8511 1,089330 1,0089 ,30765 ,05617 ,8940 1,1238
341 ,7609 ,34493 ,01868 ,7241 ,797670 ,8617 ,21301 ,02546 ,8109 ,912532 ,7198 ,20388 ,03604 ,6463 ,793332 ,8589 ,30659 ,05420 ,7483 ,969442 ,9647 ,26764 ,04130 ,8813 1,048153 ,4947 ,20433 ,02807 ,4383 ,551049 ,4306 ,17974 ,02568 ,3790 ,482233 ,4545 ,22206 ,03866 ,3758 ,533330 ,4411 ,18522 ,03382 ,3720 ,5103
341 ,6654 ,30456 ,01649 ,6330 ,6978
LikAllLikExStaAllStaExSDAllSDExSpAllSpExTotalLikAllLikExStaAllStaExSDAllSDExSpAllSpExTotal
ARS
DARS
N Mean Std. Deviation Std. Error Lower Bound Upper Bound
95% Confidence Interval forMean
.
ANOVA
18,232 7 2,605 39,034 ,00022,220 333 ,06740,452 34014,973 7 2,139 43,002 ,00016,565 333 ,05031,538 340
Between GroupsWithin GroupsTotalBetween GroupsWithin GroupsTotal
ARS
DARS
Sum ofSquares df Mean Square F Sig.
.
Oneway (ERS & MRS) .
.
Page 1
Descriptives
70 ,1362 ,11279 ,01348 ,1093 ,163132 ,0958 ,07345 ,01298 ,0694 ,122332 ,1375 ,12679 ,02241 ,0918 ,183242 ,1929 ,11746 ,01812 ,1563 ,229553 ,1613 ,11392 ,01565 ,1299 ,192749 ,1622 ,12261 ,01752 ,1270 ,197533 ,1449 ,10980 ,01911 ,1060 ,183930 ,1711 ,12208 ,02229 ,1255 ,2167
341 ,1511 ,11556 ,00626 ,1388 ,163470 ,1902 ,10539 ,01260 ,1651 ,215432 ,1995 ,08279 ,01464 ,1696 ,229332 ,1958 ,17475 ,03089 ,1328 ,258842 ,1706 ,10900 ,01682 ,1367 ,204653 ,1377 ,10054 ,01381 ,1100 ,165449 ,1728 ,09018 ,01288 ,1469 ,198733 ,1828 ,16412 ,02857 ,1246 ,241030 ,1883 ,10125 ,01849 ,1505 ,2261
341 ,1777 ,11653 ,00631 ,1653 ,1901
LikAllLikExStaAllStaExSDAllSDExSpAllSpExTotalLikAllLikExStaAllStaExSDAllSDExSpAllSpExTotal
ERS
MRS
N Mean Std. Deviation Std. Error Lower Bound Upper Bound
95% Confidence Interval forMean
.
ANOVA
,217 7 ,031 2,391 ,0214,323 333 ,0134,541 340,129 7 ,018 1,366 ,219
4,488 333 ,0134,617 340
Between GroupsWithin GroupsTotalBetween GroupsWithin GroupsTotal
ERS
MRS
Sum ofSquares df Mean Square F Sig.
.
Univariate Analysis of Variance (ARS) .
.
Page 2
Descriptive Statistics
Dependent Variable: ARS
,5698 ,20362 32,5317 ,20871 70,5436 ,20688 102,5421 ,22808 42,5125 ,22389 32,5293 ,22521 74,5541 ,21683 74,5257 ,21266 102,5376 ,21427 176
1,0089 ,30765 30,9702 ,33600 33,9886 ,32081 63
1,0163 ,31193 49,9953 ,24862 53
1,0054 ,27960 1021,0135 ,30835 79,9857 ,28366 86,9990 ,29516 165,7823 ,33913 62,6722 ,32737 103,7135 ,33510 165,7974 ,36347 91,8135 ,33485 85,8052 ,34904 176,7913 ,35275 153,7361 ,33734 188,7609 ,34493 341
Label,001,00Total,001,00Total,001,00Total,001,00Total,001,00Total,001,00Total,001,00Total,001,00Total,001,00Total
Ankerptn,00
1,00
Total
,00
1,00
Total
,00
1,00
Total
Polariteit,00
1,00
Total
Mean Std. Deviation N
.
Tests of Between-Subjects Effects
Dependent Variable: ARS
18,232a 7 2,605 39,034 ,000185,655 1 185,655 2782,373 ,00016,540 1 16,540 247,884 ,000
,001 1 ,001 ,015 ,902,080 1 ,080 1,196 ,275,031 1 ,031 ,464 ,496,000 1 ,000 ,005 ,946,003 1 ,003 ,051 ,822
,000 1 ,000 ,006 ,938
22,220 333 ,067237,854 34140,452 340
SourceCorrected ModelInterceptPolariteitAnkerptnLabelPolariteit * AnkerptnPolariteit * LabelAnkerptn * LabelPolariteit * Ankerptn* LabelErrorTotalCorrected Total
Type III Sumof Squares df Mean Square F Sig.
R Squared = ,451 (Adjusted R Squared = ,439)a.
.
Estimated Marginal Means .
.
Page 3
Polariteit
Dependent Variable: ARS
,539 ,020 ,499 ,579,998 ,021 ,957 1,038
Polariteit,001,00
Mean Std. Error Lower Bound Upper Bound95% Confidence Interval
.
Univariate Analysis of Variance (DARS) .
Descriptive Statistics
Dependent Variable: DARS
,7198 ,20388 32,8617 ,21301 70,8172 ,21939 102,9647 ,26764 42,8589 ,30659 32,9189 ,28798 74,8588 ,26982 74,8608 ,24464 102,8599 ,25478 176,4411 ,18522 30,4545 ,22206 33,4481 ,20382 63,4306 ,17974 49,4947 ,20433 53,4639 ,19463 102,4346 ,18073 79,4793 ,21093 86,4579 ,19772 165,5849 ,23905 62,7312 ,28741 103,6763 ,27872 165,6771 ,34862 91,6318 ,30338 85,6552 ,32741 176,6398 ,31138 153,6863 ,29811 188,6654 ,30456 341
Label,001,00Total,001,00Total,001,00Total,001,00Total,001,00Total,001,00Total,001,00Total,001,00Total,001,00Total
Ankerptn,00
1,00
Total
,00
1,00
Total
,00
1,00
Total
Polariteit,00
1,00
Total
Mean Std. Deviation N
.
.
Page 4
Tests of Between-Subjects Effects
Dependent Variable: DARS
14,973a 7 2,139 43,002 ,000134,197 1 134,197 2697,803 ,00012,330 1 12,330 247,876 ,000
,363 1 ,363 7,292 ,007,063 1 ,063 1,273 ,260,222 1 ,222 4,459 ,035,008 1 ,008 ,170 ,681,191 1 ,191 3,837 ,051
,437 1 ,437 8,791 ,003
16,565 333 ,050182,516 34131,538 340
SourceCorrected ModelInterceptPolariteitAnkerptnLabelPolariteit * AnkerptnPolariteit * LabelAnkerptn * LabelPolariteit * Ankerptn* LabelErrorTotalCorrected Total
Type III Sumof Squares df Mean Square F Sig.
R Squared = ,475 (Adjusted R Squared = ,464)a.
.
Estimated Marginal Means .
Polariteit * Ankerptn * Label
Dependent Variable: DARS
,720 ,039 ,642 ,797,862 ,027 ,809 ,914,965 ,034 ,897 1,032,859 ,039 ,781 ,936,441 ,041 ,361 ,521,455 ,039 ,378 ,531,431 ,032 ,368 ,493,495 ,031 ,434 ,555
Label,001,00,001,00,001,00,001,00
Ankerptn,00
1,00
,00
1,00
Polariteit,00
1,00
Mean Std. Error Lower Bound Upper Bound95% Confidence Interval
.
Univariate Analysis of Variance (ERS) .
.
Page 5
Descriptive Statistics
Dependent Variable: ERS
,0958 ,07345 32,1362 ,11279 70,1235 ,10344 102,1929 ,11746 42,1375 ,12679 32,1689 ,12384 74,1509 ,11127 74,1366 ,11673 102,1426 ,11436 176,1711 ,12208 30,1449 ,10980 33,1574 ,11562 63,1622 ,12261 49,1613 ,11392 53,1618 ,11758 102,1656 ,12170 79,1550 ,11200 86,1601 ,11650 165,1323 ,10614 62,1390 ,11138 103,1365 ,10916 165,1764 ,12057 91,1524 ,11875 85,1648 ,11996 176,1585 ,11662 153,1450 ,11465 188,1511 ,11556 341
Label,001,00Total,001,00Total,001,00Total,001,00Total,001,00Total,001,00Total,001,00Total,001,00Total,001,00Total
Ankerptn,00
1,00
Total
,00
1,00
Total
,00
1,00
Total
Polariteit,00
1,00
Total
Mean Std. Deviation N
.
Tests of Between-Subjects Effects
Dependent Variable: ERS
,217a 7 ,031 2,391 ,0217,100 1 7,100 546,832 ,000,029 1 ,029 2,258 ,134,055 1 ,055 4,240 ,040,009 1 ,009 ,670 ,414,041 1 ,041 3,122 ,078,001 1 ,001 ,055 ,814,024 1 ,024 1,880 ,171
,072 1 ,072 5,537 ,019
4,323 333 ,01312,324 3414,541 340
SourceCorrected ModelInterceptPolariteitAnkerptnLabelPolariteit * AnkerptnPolariteit * LabelAnkerptn * LabelPolariteit * Ankerptn* LabelErrorTotalCorrected Total
Type III Sumof Squares df Mean Square F Sig.
R Squared = ,048 (Adjusted R Squared = ,028)a.
.
Estimated Marginal Means .
.
Page 6
Polariteit * Ankerptn * Label
Dependent Variable: ERS
,096 ,020 ,056 ,135,136 ,014 ,109 ,163,193 ,018 ,158 ,227,138 ,020 ,098 ,177,171 ,021 ,130 ,212,145 ,020 ,106 ,184,162 ,016 ,130 ,194,161 ,016 ,131 ,192
Label,001,00,001,00,001,00,001,00
Ankerptn,00
1,00
,00
1,00
Polariteit,00
1,00
Mean Std. Error Lower Bound Upper Bound95% Confidence Interval
.
Univariate Analysis of Variance (MRS) .
Descriptive Statistics
Dependent Variable: MRS
,1995 ,08279 32,1902 ,10539 70,1931 ,09854 102,1706 ,10900 42,1958 ,17475 32,1815 ,14071 74,1831 ,09895 74,1920 ,13026 102,1883 ,11788 176,1883 ,10125 30,1828 ,16412 33,1854 ,13677 63,1728 ,09018 49,1377 ,10054 53,1546 ,09685 102,1787 ,09420 79,1550 ,12966 86,1664 ,11434 165,1941 ,09159 62,1879 ,12640 103,1902 ,11431 165,1718 ,09875 91,1596 ,13539 85,1659 ,11769 176,1808 ,09623 153,1751 ,13094 188,1777 ,11653 341
Label,001,00Total,001,00Total,001,00Total,001,00Total,001,00Total,001,00Total,001,00Total,001,00Total,001,00Total
Ankerptn,00
1,00
Total
,00
1,00
Total
,00
1,00
Total
Polariteit,00
1,00
Total
Mean Std. Deviation N
.
.
Page 7
Tests of Between-Subjects Effects
Dependent Variable: MRS
,129a 7 ,018 1,366 ,21910,159 1 10,159 753,804 ,000
,027 1 ,027 2,024 ,156,035 1 ,035 2,566 ,110,003 1 ,003 ,221 ,639,007 1 ,007 ,510 ,476,016 1 ,016 1,165 ,281,000 1 ,000 ,009 ,926
,020 1 ,020 1,493 ,223
4,488 333 ,01315,380 3414,617 340
SourceCorrected ModelInterceptPolariteitAnkerptnLabelPolariteit * AnkerptnPolariteit * LabelAnkerptn * LabelPolariteit * Ankerptn* LabelErrorTotalCorrected Total
Type III Sumof Squares df Mean Square F Sig.
R Squared = ,028 (Adjusted R Squared = ,007)a.
.
Page 8