DEL C: ANALYSETEKNIKKER OG ANALYSEPLAN

8. Analyseteknikker

8.1 Frekvensanalyse

Frekvensanalyse er en meget brugt, grundliggende analysemetode. Den undersøger én variabel ad gangen. Variablen kan være nominalt eller højere skaleret. Frekvensanalyse giver en første indsigt i en variabel og benytter til det formål beliggenhedsmål (fx gennemsnit), variabilitetsmål (fx varians) og beskrivelser af frekvensfordelingens form. Statistiske tests forbundet med frekvensanalyse beskrives under afsnit 8.3.

8.2 Krydstabeller

Krydstabeller er også en grundliggende analysemetode, men modsat frekvensanalysen bruges krydstabeller til at undersøge to eller flere variable ad gangen, idet deres fælles fordeling beskrives. De variable, der benyttes i krydstabeller, skal have et begrænset antal kategorier eller værdier, men direkte krav til skalaniveau er der ikke. Vi vil i denne opgave koncentrere os om bivariat krydstabulering, og sammenhængen mellem de to variable testes ved hjælp af ²-statistikken. Dette sker ved at sammenligne de observerede celleværdier med de forventede. ²-statistikken antager, at observationerne er lavet uafhængigt, og samtidig må de enkelte forventede celleværdier helst ikke være under fem. Styrken af sammenhængen mellem de to variable kan udtrykkes gennem forskellige størrelser - herunder phi-koefficienten.

8.3 Middelværdianalyse

Ved metriske data (data målt på interval eller ratio skala) kan t-testen bruges til at drage konklusioner om populationens middelværdi for en bestemt variabel. Denne test antager, at variablen er normalfordelt (eller at stikprøverne er store, jfr. den centrale grænseværdisætning), at middelværdien kendes, og at variansen i populationen estimeres ud fra stikprøven (Malhotra 1996, 526). Der er tre mulige middelværditests: En stikprøve: test af en variabels middelværdi er ift. til et bestemt niveau. To uafhængige stikprøver: test af middelværdien i to forskellige populationer. Parvise stikprøver: som 2, men hvor observationerne i stikprøverne matches to og to. Type 2 t-testen antager, at variansen i de to populationer er ens, mens denne antagelse ikke gælder for en type 3 (Harnett 1991, 355). En F-test kan bruges til at teste, om populationerne har ens varians.

8.4 Variansanalyse

Variansanalyse bruges til at teste, om middelværdierne i to eller flere populationer er ens. Variansanalyse (eller ANOVA, som det forkortes på engelsk) tager udgangspunkt i en afhængig varibel, som skal være metrisk (dvs. interval- eller ratio-skaleret), og en eller flere uafhængige variable (faktorer), der skal være ikke-metriske (altså nominal- eller ordinal-skaleret). Derudover forudsættes det, at de uafhængige variables kategorier er faste, at "fejlen" er normaltfordelt med en middelværdi på 0 og en konstant varians og ikke er afhængig af kategorierne, samt at fejlene er ukorrelerede (Malhotra 1996, 556). Vi vil i opgaven holde os til oneway variansanalyse, hvor der kun er én uafhængig variabel. Variansanalysen benytter variationerne hhv. indenfor og imellem kategorierne, og en F-test bruges til at undersøge, om middelværdierne er ens.

8.5 Korrelationsanalyse

Styrken af to variables lineære sammenhæng kan undersøges ved brug af korrelationsanalyse. Denne analysemetode bygger på Pearsons korrelationskoefficient, og den kræver, at begge variable er metrisk skaleret. Sammenhængen mellem variablene testes ved hjælp af en t-statistik.

8.6 Regressionsanalyse

Vi benytter i dataanalysen også multipel regressionsanalyse. I regressionsanalyse undersøges sammenhængen mellem en afhængig variabel, der er metrisk, og en eller flere ligeledes metriske uafhængige variable - i multipel regressionsanalyse to eller flere uafhængige variable. Regressionsanalyse antager intet om kausalitet, så der er tale om en rent matematisk sammenhæng. Derimod antages en række andre ting: fejlene (residualerne) skal være normalfordelt med en middelværdi på 0 og konstant varians, der er uafhængig af den uafhængige variable. Endelig skal residualerne være uafhængige. En F-test benyttes til at undersøge, om regressionsmodellen kan bruges til at forklare sammenhængen mellem de uafhængige variable og den afhængige variable.

8.7 Faktoranalyse

Faktoranalyse bruges til at reducere datamængden ved at undersøge eksistensen af indbyrdes afhængighed i dataene. Derved findes en række faktorer, der forklarer variationen i nogle variable, som er målt på en interval- eller ratio-skala. De faktorer, der ved hjælp af korrelationen mellem variablene identificeres i faktoranalyse, kan bruges i senere analyser - fx regressionsanalyse.

8.8 Reliabilitetstest på sammensat skala

Vi vil i dataanalysen bruge talrige skalaer (nye variable), der er sammensat af forskellige variable - altså additive multiple-item skalaer. Med reliabilitet menes skalaernes evne til at give konsistente resultater, når der måles ved hjælp af dem igen. Den reliabilitet, der knytter sig til intern konsistens, undersøges ved hjælp af Cronbach's alpha. Denne størrelse er mellem 0 og 1 skal helst være større end 0,6 (Malhotra 1996, 305) - eller 0,5 (Bloch 1981, 61) - for at der er tale om en tilfredsstillende grad af intern konsistens-reliabilitet. Malhotra (1981, 306) bemærker, at Cronbach's alpha som regel forøges, når man tilføjer flere variable - også selv om disse ikke forklarer noget ekstra. Vi vil senere komme tilbage til denne egenskab ved alpha-størrelsen. Også en sammensat skalas validitet (om der er systematiske fejl) kan undersøges.

8.9 Klyngeanalyse

Klyngeanalyse (på engelsk: cluster analysis) går ud på at gruppere respondenterne i homogene grupper, klynger. Der findes to forskellige metoder i klyngeanalyse: hierarkisk og ikke-hierarkisk (eller "k-means clustering"). Klyngeanalyse kræver metriske data (interval eller ratio skaleret). Der findes forskellige metoder i klyngeanalyse, men hovedtanken er, at "afstanden" mellem respondenter, der grupperes sammen, skal være så lille som mulig.

8.10 Oversigt

Bilag 8.1 viser i oversigtsform de forskellige analysemetoder og deres krav til skalaniveau. Bemærk, at kravene til skalaniveauer kun gælder de metoder, vi benytter i denne opgave. Der er andre statistiske tests med andre krav til skalaniveauerne - fx ikke-metrisk korrelationsanalyse.

9. Analyseplan

9.1 Mental involvering

9.1.1 Mandens mentale involvering

Vi tager i vores analyse af mandens mentale involvering udgangspunkt i en frekvensanalyse af de variable, der beskriver de forskellige dele af mental involvering. Derefter laves fire sammensatte skalaer ved hjælp af de enkelte variable. Skalaernes reliabilitet testes og beskrives vha. frekvensanalyse. Dette munder ud i t-tests af hypoteserne om, at der ikke er forskel på middelværdierne på de forskellige komponenter i mandens mentale involvering. T-testene laves som type 3-tests; altså som parvise stikprøver. Dette skyldes, at det er muligt at matche observationerne to og to på en meningsfyldt måde (Harnett 1991, 358). Der er ikke problemer med skalaniveauer, da alle anvendte data har mulighed for at være metriske, jvf. bilag 4.4 (se i øvrigt senere afsnit 9.4). Skema 9.1 giver en oversigt over de teknikker, der anvendes for at undersøge mandens mentale involvering. Vi vil for hvert emne i afsnit 9 opstille et sådant skema med anvendte analyseteknikker og variable samt henvise til researchspørgsmål og det afsnit under dataanalyserne, der besvarer emnet. De under "Anvendte variable" angivne "koder" henviser til variablene i den udleverede datafil, data98.sav. Vi bemærker kort her, at nogle af variablene er rekodede (fx vm7_2rec), da udsagnene er formuleret negativt - skalaerne er således vendt på hovedet i spørgeskemaerne, og vi har vendt dem tilbage.

Skema 9.1: Analyseplan for researchspørgsmål 1 (resultater: se afsnit 10.1)

Undersøgt emne	Anvendt analyseteknik	Anvendte variable
Udsagn omkring mental inv., perc. vigtighed	Frekvensanalyse	vm7_1, vm7_2rec, vm7_4, vm7_24re
Udsagn omkring mental inv., perciperet risiko	Frekvensanalyse	vm7_3, vm7_16, vm8_14
Udsagn omkring mental inv., symbolsk værdi	Frekvensanalyse	vm7_9, vm7_20
Udsagn omkring mental invol., nydelsesværdi	Frekvensanalyse	vm7_17, vm7_19, vm7_26
Sammensat skala, perciperet vigtighed	Reliabilitetstest for sammensat skala	vm7_1, vm7_2rec, vm7_4, vm7_24re
Sammensat skala, perciperet risiko	Reliabilitetstest for sammensat skala	vm7_3, vm7_16, vm8_14
Sammensat skala, symbolsk værdi	Reliabilitetstest for sammensat skala	vm7_9, vm7_20
Sammensat skala, nydelsesværdi	Reliabilitetstest for sammensat skala	vm7_17, vm7_19, vm7_26
Perciperet vigtighed, samlet	Frekvensanalyse	mmental1
Perciperet risiko, samlet	Frekvensanalyse	mmental2
Symbolsk værdi, samlet	Frekvensanalyse	mmental3
Nydelsesværdi, samlet	Frekvensanalyse	mmental4
Relativ betydning af de fire komp. ift. hinanden	Middelværdianalyse (t-test)	mmental1, mmental2, mmental3, mmental4

9.1.2 Kvindens mentale involvering

Som det ses af skema 9.2, er analyserne af kvindens mentale involvering helt på linje med den netop gennemgåede analyse af mandens mentale involvering.

Skema 9.2: Analyseplan for researchspørgsmål 2 (resultater: se afsnit 10.2)

Undersøgt emne	Anvendt analyseteknik	Anvendte variable
Udsagn omkring mental inv., percip. vigtighed	Frekvensanalyse	vk5_1, vk5_2, vk5_4, vk5_12
Udsagn omkring mental inv., perciperet risiko	Frekvensanalyse	vk5_3, vk5_13, vk6_14
Udsagn omkring mental inv., symbolsk værdi	Frekvensanalyse	vk5_9, vk5_16
Udsagn omkring mental inv., nydelsesværdi	Frekvensanalyse	vk5_14, vm5_15
Sammensat skala, perciperet vigtighed	Reliabilitetstest for sammensat skala	vk5_1, vk5_2rec, vk5_4, vk5_12
Sammensat skala, perciperet risiko	Reliabilitetstest for sammensat skala	vk5_3rec, vk5_13, vk6_14
Sammensat skala, symbolsk værdi	Reliabilitetstest for sammensat skala	vk5_9, vk5_16
Sammensat skala, nydelsesværdi	Reliabilitetstest for sammensat skala	vk5_14, vm5_15
Perciperet vigtighed, samlet	Frekvensanalyse	kmental1
Perciperet risiko, samlet	Frekvensanalyse	kmental2
Symbolsk værdi, samlet	Frekvensanalyse	kmental3
Nydelsesværdi, samlet	Frekvensanalyse	kmental4
Relativ betydning af de fire komp. ift. hinanden	Middelværdianalyse (t-test)	kmental1, kmental2, kmental3, kmental4

9.1.3 Sammenligning af kvindens og mandens mentale involvering

Kvindens og mandens mentale involvering sammenlignes indledningsvis med parvise t-tests for hver af de fire komponenter. Derefter opstilles for både kvinde og mand en helt samlet skala, der dækker hele den mentale involvering. De to skalaer testes mht. reliabilitet og beskrives ud fra frekvensanalyser. Dette fører frem til, at en t-test kan bruges til at teste, om den mentale involvering helt overordnet set er forskellig kvinder og mænd imellem.

Skema 9.3: Analyseplan for researchspørgsmål 3 (resultater: se afsnit 10.3)

Undersøgt emne	Anvendt analyseteknik	Anvendte variable
Perciperet vigtighed, sammenligning	Middelværdianalyse (t-test)	kmental1, mmental1
Perciperet risiko, sammenligning	Middelværdianalyse (t-test)	kmental2, mmental2
Symbolsk værdi, sammenligning	Middelværdianalyse (t-test)	kmental3, mmental3
Nydelsesværdi, sammenligning	Middelværdianalyse (t-test)	kmental4, mmental4
Samlet skala for involvering, mænd	Reliabilitetstest for sammensat skala	mmental1, mmental2, mmental3, mmental4
Samlet skala for involvering, mænd	Frekvensanalyse	m_mental
Samlet skala for involvering, kvinder	Reliabilitetstest for sammensat skala	kmental1, kmental2, kmental3, kmental4
Samlet skala for involvering, kvinder	Frekvensanalyse	k_mental
Samlet skala, sammenligning	Middelværdianalyse (t-test)	k_mental, m_mental

9.1.4 Segmentanalyse for mandens mentale involvering

Vi ønsker at undersøge, om man kan opdele mænd i forskellige segmenter ud fra de opstillede sammensatte skalaer for de fire komponenter indeholdt i mental involvering. Analytisk køres først en hierarkisk klyngeanalyse for at identificere antallet af klynger (se skema 9.4). Dette antal bruges efterfølgende som input til en K-means (ikke-hierarkisk) klyngeanalyse. De identificerede klynger/segmenter undersøges for, hvor forskellige de er, via oneway variansanalyse, og de beskrives ved hjælp af krydstabulering med demografiske og medierelaterede variable.

9.1.5 Segmentanalyse for kvindens mentale involvering

Segmentanalysen for kvindens mentale involvering laves akkurat som ved mandens (se skema 9.5).

Skema 9.4: Analyseplan for researchspørgsmål 4 (resultater: se afsnit 10.4)

Undersøgt emne	Anvendt analyseteknik	Anvendte variable
Mental involvering, alle komponenter	Klyngeanalyse, hierarkisk	mmental1, mmental2, mmental3, mmental4
Mental involvering, alle komponenter	Klyngeanalyse, ikke-hierarkisk	mmental1, mmental2, mmental3, mmental4
Forskelle mellem segmenter	Variansanalyse, oneway	qcl_1 (fra klyngeanalysen), mmental1, mmental2, mmental3, mmental4
Beskrivelse af segmenter	Krydstabeller	qcl_1, vm23 (alle 23 underpunkter), vm24, vm26, vm29

Skema 9.5: Analyseplan for researchspørgsmål 5 (resultater: se afsnit 10.5)

Undersøgt emne	Anvendt analyseteknik	Anvendte variable
Mental involvering, alle komponenter	Klyngeanalyse, hierarkisk	kmental1, kmental2, kmental3, kmental4
Mental involvering, alle komponenter	Klyngeanalyse, ikke-hierarkisk	kmental1, kmental2, kmental3, kmental4
Forskelle mellem segmenter	Variansanalyse, oneway	qcl_2 (fra klyngeanalysen), kmental1, kmental2, kmental3, kmental4
Beskrivelse af segmenter	Krydstabeller	qcl_2, vk21 (alle 23 underpunkter), vk22, vk24, vk27

9.1.6 Mental involvering og mærker

Efter opdelingen i segmenter kan disse segmenters viden om mærker betragtes. Dette gøres med krydstabuleringer og ²-tests. Skema 9.6 viser, hvordan analyseplanen ser ud.

Skema 9.6: Analyseplan for researchspørgsmål 6 (resultater: se afsnit 10.6)

Undersøgt emne	Anvendt analyseteknik	Anvendte variable
Mærker og mental involvering, mænd	Krydstabeller	qcl_1, vm9 (alle 26 underpunkter)
Mærker og mental involvering, kvinder	Krydstabeller	qcl_2, vm7 (alle 26 underpunkter)

9.2 Involvering som adfærd

9.2.1 Mandens og kvindens involvering i beslutningsprocessen

Dataene tillader ikke inferentiel analyse, når det drejer sig om den intensiteten af den adfærdsmæssige del af involvering (se også afsnittet om informationsbehov). Vi "nøjes" derfor med at beskrive dette emne med frekvensanalyser (se skema 9.7). Variable vm10_sum og vk8_sum er variable, der angiver, hvor mange krydser, der er sat inden for hhv. spørgsmål 10 på mandens spørgeskema og spørgsmål 8 på kvindens.

Skema 9.7: Analyseplan for researchspørgsmål 7 (resultater: se afsnit 11.1)

Undersøgt emne	Anvendt analyseteknik	Anvendte variable
Mandens adfærdsm. inv., problemerkendelse	Frekvensanalyse	vm10 (alle underpunkter), vm10_sum
Mandens adf. inv., informationssøgning	Frekvensanalyse	vm11, vm12, vm13 (alle underpunkter)
Kvindens adf. inv., problemerkendelse	Frekvensanalyse	vk8 (alle underpunkter), vk8_sum
Kvindens adf. inv., informationssøgning	Frekvensanalyse	vk9, vk10, vk11 (alle underpunkter)

9.2.2 Relativ indflydelse i beslutningsprocessen

Indledningsvis vil vi kigge på den relative indflydelse i beslutningsprocessen ved at bruge grundliggende statistiske undersøgelsesteknikker som frekvensanalyse. Frekvensanalyserne vil blive benyttet for manden hhv. kvindens svar hver for sig. Vi vil efterfølgende lave sammensatte skalaer for både mand og kvinde for hvert af beslutningsprocessens tre trin. Dette medfører naturligvis reliabilitetstest og frekvensanalyse. For at konkludere om kvinden har mest indflydelse i beslutningsprocessens tre faser, vil vi afslutningsvis gennemføre t-tests (type 1) for de tre nye variable (sammensatte skalaer) for manden og de tre for kvinden.

Skema 9.8: Analyseplan for researchspørgsmål 8 (resultater: se afsnit 11.2)

Undersøgt emne	Anvendt analyseteknik	Anvendte variable
Mandens opfattelse af relativ indflydelse	Frekvensanalyse	vm15 (alle underpunkter)
Kvindens opfattelse af relativ indflydelse	Frekvensanalyse	vk13 (alle underpunkter)
Opfattelser af relativ indflydelse	Middelværdianalyse (t-test)	vm15 (alle underpktr.), vk13 (alle underpktr.)
Samlet skala for problemerkendelse, manden Samlet skala for informationssøgn., manden Samlet skala for produktvalg, manden Samlet skala for informationssøgn., kvinden Samlet skala for informationssøgn., kvinden Samlet skala for informationssøgn., kvinden	Reliabilitetstest for sammensat skala Reliabilitetstest for sammensat skala Reliabilitetstest for sammensat skala Reliabilitetstest for sammensat skala Reliabilitetstest for sammensat skala Reliabilitetstest for sammensat skala	vm15_1, vm15_2 vm15_3, vm15_4, vm15_5 vm15_6, vm15_7, vm15_8, vm15_9, vm15_10 vk13_1, vk13_2 vk13_3, vk13_4, vk13_5vk13_6, vk13_7, vk13_8, vk13_9, vk13_10
Samlede skalaer for problemerkendelse	Frekvensanalyse	m_adf_1, k_adf_1 (sammensatte mål)
Samlede skalaer for informationssøgning	Frekvensanalyse	m_adf_2, k_adf_2 (sammensatte mål)
Samlede skalaer for produktvalg	Frekvensanalyse	m_adf_3, k_adf_3 (sammensatte mål)
Problemerkendelse, manden Informationssøgning, manden Produktvalg, manden Problemerkendelse, kvinden Informationssøgning, kvinden Produktvalg, kvinden	Middelværdianalyse (t-test) Middelværdianalyse (t-test) Middelværdianalyse (t-test) Middelværdianalyse (t-test) Middelværdianalyse (t-test) Middelværdianalyse (t-test)	m_adf_1 m_adf_2 m_adf_3 k_adf_1 k_adf_2 k_adf_3

9.2.3 Forskelle i indflydelse mellem beslutningsprocessens tre faser

Med de nye variable fra 9.2.2 kan der nu testes forskellige hypoteser. Vi vil bl.a. teste, om der er forskel på indflydelse på tværs af beslutningsprocessens tre faser. Dette sker ved brug af t-test (type 3) på hhv. mandens og kvindens svar.

Skema 9.9: Analyseplan for researchspørgsmål 9 (resultater: se afsnit 11.3)

Undersøgt emne	Anvendt analyseteknik	Anvendte variable
Mandens svar omkring relativ indflydelse under fase 1, 2 og 3	Middelværdianalyse (t-test)	m_adf_1, m_adf_2, m_adf_3
Kvindens svar omkring relativ indflydelse under fase 1, 2 og 3	Middelværdianalyse (t-test)	k_adf_1, k_adf_2, k_adf_3

9.2.4 Forskelle i opfattelse af relativ indflydelse

De sammensatte skalaer bruges også til t-tests af eksistensen af forskelle i mandens og kvindens opfattelse af deres relative indflydelse i købsprocessen. Dataanalyserne ses i skema 9.10.

Skema 9.10: Analyseplan for researchspørgsmål 10 (resultater: se afsnit 11.4)

Undersøgt emne	Anvendt analyseteknik	Anvendte variable
Mandens og kvindens opfattelse af relativ indflydelse ved problemerkendelse	Middelværdianalyse (t-test)	m_adf_1, k_adf_1
Mandens og kvindens opfattelse af relativ indflydelse ved informationssøgning	Middelværdianalyse (t-test)	m_adf_2, k_adf_2
Mandens og kvindens opfattelse af relativ indflydelse ved produktvalg	Middelværdianalyse (t-test)	m_adf_3, k_adf_3

9.2.5 Uenighed mellem kvinden og manden om køb

Kvindens og mandens uenighed om købet kan beskrives med frekvensanalyser og krydstabeller. Herefter vil vi kort undersøge, om kvinden og manden er enige i deres opfattelse af uenighed, og til dette formål bruges en t-test af middelværdierne.

Skema 9.11: Analyseplan for researchspørgsmål 11 (resultater: se afsnit 11.5)

Undersøgt emne	Anvendt analyseteknik	Anvendte variable
Mandens opfattelse af uenighed	Frekvensanalyse	vm16, vm17 (alle underpunkter)
Kvindens opfattelse af uenighed	Frekvensanalyse	vk14, vk15 (alle underpunkter)
Sammenligning af kvindens og mandens opfattelser af uenighed	Middelværdianalyse (t-test)	vm16, vk14

9.2.6 Gruppering af husstandene

Vi har i den teoretiske referenceramme beskrevet opdelingen af par i traditionelle og moderne par. Ved hjælp af klyngeanalyse er det muligt at undersøge, om der vitterligt findes to segmenter, der er kendetegnet af en sådan opdeling. Udgangspunktet er, ligesom ved researchspørgsmål 8, en frekvensanalyse af de variable, der beskriver den relative indflydelse i beslutningsprocessen. Derefter opstiller vi sammensatte skalaer for kvindens hhv. mandens opfattelse af den relative indflydelse. Disse skalaer beskrives ved hjælp af frekvensanalyse efter at have været gennem reliabilitetstests. Vi samler derefter de to skalaer i én og kører en ikke-hierarkisk klyngeanalyse med antallet af klynger lig med 2, da dette er vores teoretiske udgangspunkt. Efterfølgende vil vi beskrive de fremkomne klynger ved hjælp af demografiske data i krydstabeller.

Skema 9.12: Analyseplan for researchspørgsmål 12 (resultater: se afsnit 11.6)

Undersøgt emne	Anvendt analyseteknik	Anvendte variable
Mandens opfattelse af relativ indflydelse	Frekvensanalyse	vm15 (alle underpunkter)
Kvindens opfattelse af relativ indflydelse	Frekvensanalyse	vk13 (alle underpunkter)
Samlet skala, mandens opfat. af rel. indflydelse	Reliabilitetstest for sammensat skala	m_adf_1, m_adf_2, m_adf_3
Samlet skala, kvindens opfat. af rel. indflydelse	Reliabilitetstest for sammensat skala	k_adf_1, k_adf_2, k_adf_3
Mandens opfattelse af relativ indflydelse	Frekvensanalyse	m_adfard (samlet skala)
Kvindens opfattelse af relativ indflydelse	Frekvensanalyse	k_adfard (samlet skala)
Undersøgelse af muligt antal klynger	Klyngeanalyse, hierarkisk	m_adfard, k_adfard
Opdeling i klynger	Klyngeanal., ikke-hierarkisk, 2 klynger	m_adf_1, m_adf_2, m_adf_3, k_adf_1, k_adf_2, k_adf_3
Beskrivelse af klynger	Krydstabeller	vm24, vm26, vm29, vk22, vk24, vk27, qcl_3

9.2.7 Sammenhæng mellem budget og involvering

En mulig sammenhæng mellem budget og involvering findes ved brug af korrelationsanalyse. Analyseplanen ses i skema 9.13

Skema 9.13: Analyseplan for researchspørgsmål 13 (resultater: se afsnit 11.7)

Undersøgt emne	Anvendt analyseteknik	Anvendte variable
Budget og adfærdsmæssig involvering, manden	Korrelationsanalyse	vm12, vm27, vm28
Budget og adfærdsmæssig involvering, kvinden	Korrelationsanalyse	vk10, v25, vk26

9.3 Andre analyser

9.3.1 Mental involvering og adfærdsmæssig involvering

Vi har valgt at bruge faktoranalyse og multipel regression til at undersøge, om den mentale involvering kan tjene til at forklare den adfærdsmæssige involvering (se skema 9.14 på næste side). I faktoranalysen ser vi bort fra de sammensatte skalaer, vi tidligere har lavet for mental involvering, og kører den direkte på de variable, der måler mental involvering. De faktorer, der kommer ud af det, vil vi kort beskrive, og derefter bruge som input til en multipel regressionsanalyse. Disse trin gennemløbes for både manden og kvinden, og ender i begge tilfælde op med en konklusion på, om den adfærdsmæssige involvering kan forklares ud fra den mentale involvering.

Skema 9.14: Analyseplan for researchspørgsmål 14 (resultater: se afsnit 12.1)

Undersøgt emne	Anvendt analyseteknik	Anvendte variable
Mandens mentale involvering	Faktoranalyse	vm7_1, vm7_2, vm7_3, vm7_4, vm7_9, vm7_16, vm7_17, vm7_19, vm7_20, vm7_24, vm8_14
Sammenhæng mellem mental involvering og adfærdsmæssig involvering, manden	Multipel regressionsanalyse	fac1_1, fac2_1, fac3_1, vm12
Kvindens mentale involvering	Faktoranalyse	vk5_1, vk5_2, vk5_3, vk5_4, vk5_9, vk5_12, vk5_13, vk5_14, vk5_15, vk5_16, vk6_14
Sammenhæng mellem mental involvering og adfærdsmæssig involvering, kvinden	Multipel regressionsanalyse	fac1_2, fac2_2, fac3_2, fac4_2, vk10

9.3.2 Kvindens og mandens informationskilder i beslutningsprocessen

Hvis det viser sig, at kvinden har stor indflydelse ved køb af herretøj, er det vigtigt at undersøge, hvordan hun påvirkes. Dette gør vi med frekvensanalyse af de vigtige determinanter ved problemerkendelse og tøjvalg for både manden og kvinden. Vi følger op på dette ved at gennemføre parvise t-tests af forskelle mellem manden og kvinden og afslutter med brug af de identificerede segmenter af "traditionelle" og "moderne" par i en oneway variansanalyse.

Skema 9.15: Analyseplan for researchspørgsmål 15 (resultater: se afsnit 12.2)

Undersøgt emne	Anvendt analyseteknik	Anvendte variable
Mandens info.-kilder ved problemerkendelse	Frekvensanalyse	vm18 (alle underpunkter)
Mandens info.-kilders betydning ved produktvalg	Frekvensanalyse	vm19 (alle underpunkter)
Kvindens info.-kilder ved problemerkendelse	Frekvensanalyse	vk16 (alle underpunkter)
Kvindens info.-kilders betydn. ved produktvalg	Frekvensanalyse	vk17 (alle underpunkter)
Forskelle mellem kvinder og mænds informationskilder ved problemerkend.	Middelværdianalyse (t-test)	vm18 (alle underp.), vk16 (alle underp.)
Forskelle mellem kvinder og mænds informationskilder ved produktvalg	Middelværdianalyse (t-test)	vm19 (alle underp.), vk17 (alle underp.)
Forskelle i kvinders informationskilder ved problemerk. afhængig af segment	Variansanalyse (oneway)	vk16 (alle underpunkter), qcl_3
Forskelle i kvinders informationskilder ved produktvalg afhængig af segment	Variansanalyse (oneway)	vk17 (alle underpunkter), qcl_3

9.3.3 Extended Self

Det er ret begrænset, hvor mange analyser, der er at lave omkring extended self. Vi har dog valgt at lave en korrelationsanalyse mellem antal år, parret har været sammen, og kvindens mentale involvering. Ligeledes er det interessant at kigge på frekvenserne i de udsagn om relativ indflydelse.

Skema 9.14: Analyseplan for researchspørgsmål 16 (resultater: se afsnit 12.3)

Undersøgt emne	Anvendt analyseteknik	Anvendte variable
Extended self	Korrelationsanalyse	k_mental, vk28
Extended self	Frekvensanalyse	vk13 (alle underpunkter)

9.4 Oversigt

I bilag 9.1 findes en oversigt over de anvendte teknikker. Den viser ikke overraskende vil bruge grundliggende statistiske teknikker til de indledende beskrivelser mange steder. Som den opmærksomme læser har bemærket, har der ingen problemer været med skalaniveauer ved valg af de forskellige teknikker - se bilag 9.2 for en oversigt. Vi har dog i enkelte tilfælde måtte antage intervalskalering, hvor dataene meget streng set kun er ordinale. Dette gælder fx ved de fleste t-test og ved variansanalysen i afsnit 9.3.2.

Tilbage til startsiden. Frem til Del D: Dataanalyser og resultater.