Deskriptiv analys

Författarna till denna studie har genomfört en deskriptiv analys genom programmet Jamovi.

En deskriptiv analys handlar om att sammanfatta data på ett kompakt och lättförståeligt sätt (Navarro & Foxcroft, 2019, s. 63). Författarna har använt sig av denna metod på grund av dess kompakta och lättförståeliga kultur. Statistik är en abstraktion, en beskrivning av händelser utanför vår personliga erfarenhet. Med hjälp av statistik kan författarna få reda på genom siffror och beräkningar och en beskrivning av vad som har hänt. Det innebär att en forskare behöver fokusera på inramningen samt sammanhanget av statistiken (Navarro &

Foxcroft, 2019, s. 84). Detta har författarna valt att göra genom att använda sig av antalet respondenter (N), medelvärdet, variablernas standardavvikelse, samt minimum och

maximum. Resultatet har sedan presenterats i visuella tabeller. Genom att göra visualiserande tabeller av datan skapar forskaren en lättförståelig bild av statistiken, och det gör det även lättare för läsaren att förstå vad forskaren försöker berätta för dem. Det gör det även möjligt att lättare kunna studera datan. Datan skall presenteras tydligt och lätt för att läsaren ska kunna förstå innehållet (Navarro & Foxcroft, 2019, s. 85).

I den deskriptiva analysen får forskaren fram medelvärdet för studien, vilket är ett genomsnitt på respondenternas svar menar Navarro och Foxcroft (2019). Medelvärdet kan beskrivas som mitten värdet av datan, vilket är en beskrivning av de centrala tendenserna i respondenternas svar (Navarro & Foxcroft, 2019, s. 58, 61). Detta har författarna valt att använda sig av för att kunna urskilja ett mått på vad den genomsnittliga konsumenten har för reaktioner på

enkätfrågorna, vilket baseras på antalet respondenter som i den deskriptiva analysen hänvisas

till N. Minimum- och maximum värdena för variablerna kan beskrivas som intervallerna för att kunna urskilja skillnaden mellan det största och minsta värdet. Detta värde används för att skapa en förståelse för variablerna i enkäten frekvensen. Till sist användes ett mått på

standardavvikelse som är ett mått på variationen (Navarro & Foxcroft, 2019, s. 60, 69, 83).

3.7.4 Korrelationsanalys

Efter den deskriptiva analysen genomfördes en korrelationsanalys genom programmet Jamovi. En korrelationsanalys används för att kunna analysera samband mellan olika

variabler i data (Navarro & Foxcroft, 2019, s. 281). Författarna till denna studie valde att göra en korrelationsanalys för att kunna hitta samband mellan sina frågeställningar och olika variabler i enkäten. Genom korrelationsanalysen syns de olika sambandens relation till varandra, och kan urskilja dess olika sambands storlek (Navarro & Foxcroft, 2019, s.

282-283).

Variablerna i korrelationsanalysen variera mellan -1 till 1. När den visar r = 1 innebär det att det är finns ett perfekt positivt samband mellan variablerna (Navarro & Foxcroft, 2019, s.

283). En positiv korrelation innebär enligt Sundell (2010) att höga värden på ena variabeln hänger ihop med höga värden på den andra variabeln. Detsamma gäller också för låga värden, alltså att låga värden på ena variabeln hänger ihop med låga värden på den andra variabeln (Sundell, 2010). När det i stället är r = -1 innebär det att det finns ett perfekt negativt samband (Navarro & Foxcroft, 2019, s. 283). En negativ korrelation menar Sundell innebär att höga värden på ena variabeln hänger ihop med låga värden på den andra, och tvärtom att låga värden på ena hänger ihop med höga värden på den andra variabeln (Sundell, 2010). Däremot om variablerna är 0, innebär detta att det inte finns något samband (Navarro & Foxcroft, 2019, s. 283).

Dinglasa (2020), som hänvisar till Hair, Jr., Celsi, Oritinau och Bush (2013), menar att det finns olika nivåer på hur starkt ett samband är (Dinglasa, 2020, s. 283) och dessa visas i tabell 8 nedanför. Dessutom menar NurseKillam (2014) att en forskare inte ska tro att ett +1 är större än ett -1. Exempelvis menar hen att korrelation på -0.80 är lika stort som en korrelation på +0.80 (NurseKillam, 2014). Det kan också dyka upp små stjärnor efter variablerna. Dessa visar, enligt Sundell (2010), hur signifikant säkerhetsnivån på den är. Exempelvis innebär en stjärna att det med 95% säkerhet finns en korrelation mellan variablerna (Sundell, 2010).

Tabell 8: Styrka på samband (Dinglasa, 2020).

Att två variabler är korrelerade med varandra behöver däremot inte enligt Vejde och Leander (u.å) innebära att det finns ett orsaksförhållande mellan dem (Vejde & Leander, u.å.-a). Dem menar att andra faktorer som kan ha en effekt på resultatet inte får uteslutas (Vejde &

Leander, u.å.-b) och att forskare inte automatiskt får sätta likhetstecken mellan korrelationsmått och orsakssamband (Vejde & Leander, u.å.-a).

3.8 Metodkritik

Denna studien består av ett bekvämlighetsurval, vilket enligt Bryman och Bell (2017) innebär att forskaren använder sig av personer som för tillfället av en slump finns tillgängliga

(Bryman & Bell, 2017, s. 203). Författarna har använt sig av sina egna sociala nätverk för att nå ut till personer som slumpmässigt och av ren tillfällighet besvarar enkäten. Detta menar Bryman och Bell (2017) kan vara problematiskt eftersom det med stor sannolikhet inte kan representera hela gruppen. Författarna har försökt att lösa detta genom att försöka nå ut till många personer i deras omgivning, vilket har resulterat i 89 respondenter. Dessutom vill författarna kunna skapa utrymme för fortsatt forskning inom området, som kan skapa en språngbräda för forskare som kan jämföra sina resultat med studiens. Detta menar Bryman och Bell (2017) är ett acceptabelt sätt att använda sig av bekvämlighetsurval på, även om det inte skapar en omfattande bild av den allmänna uppfattningen (Bryman & Bell, 2017, s.

203-205).

Denna studie har genomförts som en webbaserad enkät, där respondenterna får svara på enkäten online. Bryman och Bell (2017) beskriver att en nackdel med enkäter är att forskarna inte kan ställa utforskande frågor. Eftersom respondenterna får genomföra enkäten hemifrån, finns det inte någon närvarande som kan hjälpa till att besvara deras funderingar (Bryman &

Bell, 2017, s. 239). Genom att genomföra en pilotstudie ville författarna försöka att lösa dessa funderingar innan själva enkäten publicerades. Däremot kan inte allas funderingar besvaras när den webbaserade enkäten publicerades, vilket innebär att det eventuellt finns frågor som har besvarats på fel sätt .

Bryman och Bell (2017) beskriver även att nackdelarna med enkäten är att alla frågor inte passar in och det är viktigt att de frågor som ställs inte uppfattas som oviktiga. En enkät ställer därför mer krav på forskarnas utformande av enkäten för att respondenterna skall uppleva enkäten som lätt (Bryman & Bell, 2017, s. 239-240). Dessutom anser författarna att de som forskaren kan uppleva vissa frågor som lättare, eftersom de har goda kunskaper inom området. Genom att genomföra pilotstudien har författarna försökt begränsa svårigheten genom att personer som har liten eller ingen kunskap inom området har genomfört

pilotstudien. Bryman och Bell (2017) beskriver även att det inte får ställas för många frågor, eftersom det finns en risk att respondenterna anser att enkäten är omfattande (Bryman & Bell, 2017, s. 240). Författarna till denna studie har endast haft 44 frågor i enkäten som

respondenterna fått besvara, vilket de inte anser är omfattande. Däremot är det svårt som forskare att kunna definiera hur många frågor som anses som omfattande eftersom det är en definitionsfråga som är relaterad till individen.

Den främsta nackdelen med metodvalet anser författarna själva är att inte kunna samla in tilläggsinformation. Detta anser Bryman och Bell (2017) är en av nackdelarna med valet att använda sig av enkäter. Under en intervju kan forskarna ställa tilläggsfrågor inom ämnen som de noterar (Bryman & Bell, 2017, s. 240). Detta är någonting som författarna inte kunnat göra på grund av att de använt sig av enkäter. Vid en framtida studie anser författarna att forskarna bör använda sig av en kompletterande kvantitativ metod, för att kunna få fram

tilläggsinformation av respondenterna. Detta är någonting som författarna, på grund av tidsbrist, inte har kunnat att genomföra.

Bryman och Bell (2017) beskriver även att en nackdel med metodvalet är att forskarna inte med säkerhet vet vem som besvarar enkäten. Det kan vara andra personer som påverkar individen i genomförandet av enkäten. De beskriver även att internetanvändare har en benägenhet att anta en annan identitet online (Bryman & Bell, 2017, s. 240). Författarna har valt att genomföra en webbaserad enkät där respondenterna är anonyma, vilket de hoppas hämma detta, och möjliggöra att respondenterna kan ge sina ärliga åsikter.

I enkäten valde författarna även att inkludera ett avsnitt som var kopplat till influencers. Detta på grund av att kunna urskilja skillnader, men efter att enkäten var genomförd ansåg

författarna att denna delen inte tillför något till studien eller resultatet. På grund av detta har avsnitt två inte tagits upp i studien. Detta är något som författarna borde insett före dess utskick och åtgärdad innan enkäten skickats ut.

Enligt Bryman och Bell (2017) ska Cronbach's alfa vara över 0,7 för att anses vara en godkänd nivå för den interna reliabiliteten (Bryman & Bell, 2017, s. 175). Däremot var det enbart frågorna 14 och 18 som uppfyllde Bryman och Bells tumregel. Som nämndes skulle detta kunna bero på att författarna inte gjort tillräckligt med frågor i sin enkät, eller att det fanns ett dåligt samband mellan frågorna i enkäten (Cronbach’s Alpha, u.å.). Däremot anses det att Cronbach’s alfa enbart skall användas som ett hypotetiskt verktyg (Chalmers, 2018, s.

1056). På grund av detta kan det tänkas att dessa siffror inte bedömer den riktiga reliabiliteten på arbetet. Författarna anser däremot själva att dem borde ha gjort en Cronbach’s alfa efter pilotundersökningen, innan dem skickade ut enkäten till populationen.