Hoe werkt het?

Een methode om de persoonlijke, sensorische en expressieve kenmerken van je materiaal te ontdekken

PSE quick scan

De quick-scan is afgeleid van de Extended PSE scan. De quick-scan is bedoeld om op een snelle, doch onderbouwde manier, je materialen te archiveren. Wanneer je als leverancier van materialen niet de middelen hebt om de wetenschappelijk methode (Extended PSE) af te ronden, kan deze quick-scan je helpen om de materialen te laten archiveren door één personeelslid. De uitkomst van de scan is een woordenwolk die de typische eigenschappen van het materiaal visualiseert. Heel handig wanneer klanten zoeken naar specifieke materialen. De quick-scan woordenlijst is ontstaan door het uitgebreid testen van verschillende materialen met verschillende schalen. Na analyse zijn de woorden in deze scan diegene die het meest lijken te betekenen wanneer mensen een materiaal zouden moeten omschrijven.

 

Extendend PSE scan

Indien het voor jou als leverancier of fabricant wetenschappelijk mag gebeuren, kan dat met deze pdf. Deze wetenschappelijke methode is hoe de materialen op deze website in de materiaalselectie-tool zijn gearchiveerd. 

Hoe kan je deze resultaten berekenen?

Opmerking 1: Onze studie heeft gebruik gemaakt van een lijst met beschrijvingen die is afgeleid van een bestaande, gevalideerde schaal (Karana et al., 2010; d’Astous & Lévesque, 2003). Bij het pretesten van deze schaal in ons specifiek onderzoekskader bleken er 4 factoren overeind te blijven.

Wanneer je ook op jouw resultaten van de beschrijvingen een factoranalyse toepast, zullen volgende beschrijvingen laden (gelijkaardig scoren) op wat we de factor ‘verfijning’ zouden kunnen noemen: chic, stijlvol, eersteklas, succesvol. De beschrijvingen vervelend, irritant, oppervlakkig laden op wat we de factor ‘onaangenaamheid’ noemen; energiek en levendig laden op de factor ‘enthousiasme’ en oprecht, degelijk, echt, respectabel laden op een factor ‘echtheid’.

Om verder te rekenen met de 4 factoren ipv de 15 beschrijvingen, kan je het gemiddelde berekenen van de beschrijvingen die bij een bepaalde factor horen en met deze gemiddelde scores verder werken.

Opmerking 2: De beide schalen (persoonlijkheidsaspecten en beschrijvingen) moeten apart worden geanalyseerd en bekeken. De twee schalen hebben een aparte scoringsmethode en een aparte inhoudelijke betekenis zodat het bij elkaar zetten van de twee zinloos is en compleet onbetrouwbare resultaten zou geven.

Per materiaal (bijvoorbeeld eikhouten parket):

  • frequenties berekenen - nagaan hoe de verschillende persoonlijkheidsaspecten en beschrijvingen scoren
  • gemiddelden van de verschillende persoonlijkheidsaspecten
  • gemiddelden van de verschillende beschrijvingen berekenen (bij een semantische differentiaalschaal zal een gemiddelde geïnterpreteerd moeten worden als eerder naar de beschrijving links dan wel rechts neigend)
  • t-test uitvoeren (bij vergelijking van twee kleuren) of ANOVA (bij vergelijking van meer dan twee kleuren) -  nagaan of er (significante) verschillen zijn in (perceptie van) persoonlijkheidsaspecten van het materiaal (bv. lichthouten vs donkerhouten bruine kleur)
  • t-test uitvoeren (bij vergelijking van twee kleuren) of ANOVA (bij vergelijking van meer dan twee kleuren) -  nagaan of er (significante) verschillen zijn in  beschrijvingen van het materiaal (bv. lichthouten vs donkerhouten bruine kleur)
  • t-test uitvoeren (bij vergelijking van twee looks) of ANOVA (bij vergelijking van meer dan twee looks) - nagaan of er (significante) verschillen zijn in (perceptie van) persoonlijkheidsaspecten van het materiaal (bv; eikhouten parket vs laminaat in eikhouten kleur)
  • t-test uitvoeren (bij vergelijking van twee soorten afwerking) of ANOVA (bij vergelijking van meer dan twee soorten afwerking) - nagaan of er (significante) verschillen zijn in  beschrijvingen van het materiaal   (bv. gebeitst vs. geolied vs. vernist)

Per materiaalklasse (vergelijkingen maken binnen bijvoorbeeld de materiaalklasse textiel):

  • frequenties berekenen - nagaan hoe de verschillende persoonlijkheidsaspecten en beschrijvingen scoren voor de verschillende textielen
  • gemiddelden van de verschillende persoonlijkheidsaspecten voor de aparte textielen
  • gemiddelden van de verschillende beschrijvingen berekenen voor de aparte textielen (bij een semantische differentiaalschaal zal een gemiddelde geïnterpreteerd moeten worden als eerder naar de beschrijving links dan wel rechts neigend)
  • t-test uitvoeren (bij vergelijking van twee types textiel) of ANOVA (bij vergelijking van meer dan twee types) -  nagaan of er (significante) verschillen zijn in (perceptie van) persoonlijkheidsaspecten van het materiaal (bv. echt leder vs nep leder)
  • t-test uitvoeren (bij vergelijking van twee types textiel) of ANOVA (bij vergelijking van meer dan twee types) -  nagaan of er (significante) verschillen zijn in  beschrijvingen van het materiaal (bv. echt leder vs nep leder)
  • t-test uitvoeren (bij vergelijking van twee looks) of ANOVA (bij vergelijking van meer dan twee looks) - nagaan of er (significante) verschillen zijn in (perceptie van) persoonlijkheidsaspecten van het materiaal (bv. donkerbruin leder vs donkerbruin nep leder vs donkerbruine wol)
  • t-test uitvoeren (bij vergelijking van twee looks) of ANOVA (bij vergelijking van meer dan twee looks) - nagaan of er (significante) verschillen zijn beschrijvingen van het materiaal (bv. donkerbruin leder vs donkerbruin nep leder vs donkerbruine wol)
  • t-test uitvoeren (bij vergelijking van twee kleuren) of ANOVA (bij vergelijking van meer dan twee kleuren) - nagaan of er (significante) verschillen zijn in (perceptie van) persoonlijkheidsaspecten van het materiaal (bv. donkerbruin leder vs cognackleurig leder)
  • t-test uitvoeren (bij vergelijking van twee kleuren) of ANOVA (bij vergelijking van meer dan twee kleuren) - nagaan of er (significante) verschillen zijn beschrijvingen van het materiaal (bv. donkerbruin leder vs cognackleurig leder)
  • t-test uitvoeren (bij vergelijking van twee soorten afwerking) of ANOVA (bij vergelijking van meer dan twee soorten afwerking) - nagaan of er (significante) verschillen zijn in  (perceptie van) persoonlijkheidsaspecten van het materiaal   (bv. genaaid leder vs gelijmd leder)
  • t-test uitvoeren (bij vergelijking van twee soorten afwerking) of ANOVA (bij vergelijking van meer dan twee soorten afwerking) - nagaan of er (significante) verschillen zijn in  beschrijvingen van het materiaal (bv. genaaid leder vs gelijmd leder)

Per materiaalsoort (bijvoorbeeld hout):

  • frequenties berekenen - nagaan hoe de verschillende persoonlijkheidsaspecten en beschrijvingen scoren voor de verschillende types hout
  • ïgemiddelden van de verschillende persoonlijkheidsaspecten voor de aparte types hout
  • ïgemiddelden van de verschillende beschrijvingen berekenen voor de aparte types hout (bij een semantische differentiaalschaal zal een gemiddelde geïnterpreteerd moeten worden als eerder naar de beschrijving links dan wel rechts neigend)
  • t-test uitvoeren (bij vergelijking van twee types hout) of ANOVA (bij vergelijking van meer dan twee types) -  nagaan of er (significante) verschillen zijn in (perceptie van) persoonlijkheidsaspecten van het materiaal (bv. bankirai vs steigerhout vs padouk)
  • t-test uitvoeren (bij vergelijking van twee types) of ANOVA (bij vergelijking van meer dan twee types) -  nagaan of er (significante) verschillen zijn in  beschrijvingen van het materiaal (bv. bankirai vs steigerhout vs padouk)
  • t-test uitvoeren (bij vergelijking van twee looks) of ANOVA (bij vergelijking van meer dan twee looks) - nagaan of er (significante) verschillen zijn in (perceptie van) persoonlijkheidsaspecten van de materialen (bv. donkerbruin parket vs donkerbruin laminaat)
  • t-test uitvoeren (bij vergelijking van twee looks) of ANOVA (bij vergelijking van meer dan twee looks) - nagaan of er (significante) verschillen zijn beschrijvingen van de materialen (bv. donkerbruin parket vs donkerbruin laminaat)
  • t-test uitvoeren (bij vergelijking van twee kleuren) of ANOVA (bij vergelijking van meer dan twee kleuren) - nagaan of er (significante) verschillen zijn in (perceptie van) persoonlijkheidsaspecten van het materiaal (bv. wit eikenhout vs grijs eikenhout)
  • t-test uitvoeren (bij vergelijking van twee kleuren) of ANOVA (bij vergelijking van meer dan twee kleuren) - nagaan of er (significante) verschillen zijn beschrijvingen van het materiaal (bv. wit eikenhout vs grijs eikenhout)
  • t-test uitvoeren (bij vergelijking van twee soorten afwerking) of ANOVA (bij vergelijking van meer dan twee soorten afwerking) - nagaan of er (significante) verschillen zijn in  (perceptie van) persoonlijkheidsaspecten van het materiaal   (bv. vernist vs blank)
  • ït-test uitvoeren (bij vergelijking van twee soorten afwerking) of ANOVA (bij vergelijking van meer dan twee soorten afwerking) - nagaan of er (significante) verschillen zijn in  beschrijvingen van het materiaal  (bv. vernist vs blank)

Visueel kan je de gemiddelde score(s) van (een) materia(a)l(en) op beide schalen (i.e. persoonlijkheidsaspecten en beschrijvingen) het duidelijkst voorstellen in een grafiek: een lijndiagram zal de verbinding maken tussen de gemiddelde scores op elk van de persoonlijkheidsaspecten (of beschrijvingen). Wanneer je met verschillende kleuren werkt per materiaal zal je op die manier een goed beeld krijgen van hoe de te vergelijken materialen scoren op de persoonlijkheidsaspecten (of beschrijvingen).

Je kan deze visuele voorstelling ook gebruiken om een pretest te doen en een vergelijking te presenteren tussen de scores van het materiaal dat je zoekt (welke persoonlijkheidsaspecten en welke beschrijvingen zou jouw ideale materiaal moeten hebben) en het materiaal dat je voorzien hebt (welke persoonlijkheidsaspecten en beschrijvingen zijn er in real life). In welke mate matchen het ideale materiaal en het materiaal dat je denkt te gebruiken?