Doe gedegen vooronderzoek naar de beschikbaarheid van data
Bij het maken van een scriptie is een aantal Do’s belangrijk om bij stil te staan.
Je kunt de mooiste en meest fascinerende onderwerpen kiezen, maar als het praktisch niet te onderzoeken is kom je in de problemen bij je veldonderzoek. Een onderwerp dat theoretisch te onderzoeken is wil nog niet zeggen dat het praktisch ook kan! Het lijkt misschien ver in de toekomst kijken, maar stel je eens voor, je hebt je inleiding geschreven, je probleemstelling, je hele theoretisch kader opgetuigd, je onderzoeksvragen (hypotheses) geformuleerd, maar op het moment dat jij interviews / enquêtes wilt gaan doen, wil geen organisatie/persoon met je praten of het aantal respondenten op je enquête valt tegen.
Als je second source data gebruikt moet je nagaan of deze wel passen bij de hypothese die jij wilt meten (validiteitsprobleem).
Daarom: kijk bij het kiezen van je onderwerp altijd met een oog naar de toekomst en vraag je af hoe je de data gaat verzamelen, wees daarbij zelf je grootste criticus, “wishful thinking” is meestal een slechte voorbode, doe een realistische onderbouwde inschatting.
Veel bedrijven en organisaties zijn inmiddels interview/enquête moe geworden. Ze krijgen jaarlijks veel verzoeken om ergens aan mee te werken en als ze de desbetreffende student hebben geholpen horen ze vaak nooit meer iets. Dus: het is wel zo netjes dat als je een bedrijf of organisatie vindt die jou wil helpen, en ze stellen het ook op prijs, je hen bijvoorbeeld je definitieve scriptie geeft. Mits daar natuurlijk geen vertrouwelijke of privacygevoelige gegevens in staan.
Dataverzameling binnen een (je eigen) bedrijf
Als je onderzoek doet binnen een bedrijf, met andere woorden je doet een case-research, dan geldt voorgaande natuurlijk ook. Binnen een bedrijf onderzoek doen is geen garantie dat mensen willen meewerken aan een interview of enquête. Daarnaast kun je te maken krijgen met verschillende bedrijfsinterne factoren die je resultaat kunnen beïnvloeden.
Doe een realistische inschatting over de bereidheid van respondenten om te participeren
Pols dus in je vooronderzoek al hoeveel en welke bedrijven/organisaties bereid zijn om mee te werken aan je interview of enquête. Als je geen bedrijven of organisaties benadert maar personen geldt eigenlijk hetzelfde verhaal. Stel jezelf eens een kritische vraag en geef dan ook eerlijk antwoord aan jezelf: wanneer is de laatste keer dat jij via een e-mail of een sociaal mediakanaal zoals Facebook, LinkedIn, Twitter, YouTube, Instagram, Pinterest, Snapchat, …etc. een enquête van een student hebt ingevuld of bereidt bent geweest om aan een interview mee te werken? En vraag eens rond onder je bekenden wanneer en hoe vaak zij op welk medium een enquête van een student hebben ingevuld of aan een interview hebben meegewerkt. Dan krijg je een globale indruk van je kans op voldoende respondenten.
Als je wilt generaliseren in een kwantitatief onderzoek, vul dan gelijk even een steekproef calculator (op het internet te vinden) om te bepalen hoeveel respondenten je minimaal nodig hebt. Als je een meer wetenschappelijke benadering van je steekproefomvangen wil toepassen, dan is het programma G*Power van de Heinrich Heine University Düsseldorf een handige tool voor je. Doorgaans kies je voor 20.000 (als je de grootte van je eigen populatie niet kent) en zal je bij een betrouwbaarheid van 95%, een foutmarge van 5% en een spreiding van 50% minimaal 377 volledig ingevulde enquêtes met serieuze antwoorden moeten hebben. Stel jezelf nu de vraag: hoe realistisch is het dat je 377 + een bepaalde veiligheidsmarge aan bruikbare enquêtes terugkrijgt? Daarom: als je het sterke vermoeden hebt dat je niet voldoende respondenten kunt krijgen, overweeg dan om of een kwalitatieve methodologie te kiezen en met interviews te gaan werken, of dat je met second source data je onderzoek vormgeeft (als je een kwantitatieve methodologie moet hanteren van je opleidingsinstituut).