Einde inhoudsopgave
De rol van de paritas creditorum bij een faillissement 2023/7.6.4
7.6.4 Beschrijving analyse I
mr. M.J. Noteboom, datum 31-05-2022
- Datum
31-05-2022
- Auteur
mr. M.J. Noteboom
- JCDI
JCDI:ADS686165:1
- Vakgebied(en)
Insolventierecht (V)
Voetnoten
Voetnoten
In statistische terminologie weergegeven: De scores op eerlijkheid zijn niet normaal, maar scheef verdeeld. Een analyse via een lineair regressiemodel is hierdoor minder geschikt. Door de scores dichotoom te maken, kan een analyse via een logistisch regressiemodel plaatsvinden.
Als een onderzoeker een variabele wil voorspellen of verklaren uit andere variabelen dan is regressieanalyse de meest toegepaste analysetechniek. In casu geldt echter dat de scores per verdelingsvorm in een bepaald hiërarchisch verband staan. Een zeer sterke voorkeur voor de ene verdelingsvorm zal doorgaans een minder sterke voorkeur voor een andere verdelingsvorm tot gevolg hebben. Het gebruik maken van regressieanalyse om de hypothese te toetsen is daarom in dit geval minder geschikt. De multilevelanalyse is hier een geschiktere methode om toe te passen, nu bij deze analysevorm rekening wordt gehouden met het hiërarchisch karakter van de data. Zie nader over multilevelanalyse: Hox, Moerbeek & Van de Schoot 2017.
Bij de condities equity en equality is er – in vergelijking met de overige condities – sprake van een extra vignet. Via deze twee vignetten (zie vignet 1 en 2 in tabel 1) werd een situatie voorgelegd, waarbij de behoefte buiten beschouwing werd gelaten (en waarbij de vordering van A kleiner is dan de vordering van B). Deze twee vignetten lenen zich dus goed voor een onderlinge vergelijking, onafhankelijk van behoefte. In analyse I worden de eerlijkheidsscores vergeleken tussen de twee verdelingsnormen equity en equality. Het doel van deze analyse is om te bepalen of de onafhankelijke variabele equity dan wel de onafhankelijke variabele equality de afhankelijke variabele eerlijkheid (het meest) beïnvloedt in het geval de behoefte geheel buiten beschouwing wordt gelaten.
Bij de analyse is ervoor gekozen om de uitkomsten “zeer eerlijk”, “eerlijk” en “een beetje eerlijk” als één categorie (de categorie: eerlijk) te beschouwen en de overige uitkomsten als de andere categorie (de categorie: oneerlijk). Dit maakt het mogelijk om de uitkomsten ook als percentage weer te geven, welke via een logistische regressieanalyse kunnen worden geanalyseerd.1
In dit experiment is gebruik gemaakt van een design met herhaalde metingen, waardoor er bij de analyse rekening moet worden gehouden met de afhankelijkheid tussen de observaties. Vanwege deze afhankelijkheid moet een analysetechniek worden gebruikt die hier rekening mee houdt. Daarom is er gekozen voor een lineair mixed model, ook wel multilevelanalyse genoemd.2