Logo-onderzoek: De impact van kleur, vorm en lettertype op logoherkenning

UNIVERSITEIT GENT FACULTEIT POLITIEKE EN SOCIALE WETENSCHAPPEN

Logo-onderzoek: De impact van kleur, vorm en lettertype op logoherkenning

Wetenschappelijk artikel aantal woorden: 8569

Griet Harteel

MASTERPROEF COMMUNICATIEWETENSCHAPPEN afstudeerrichting COMMUNICATIEMANAGEMENT

PROMOTOR: (PROF.) DR. Patrick Vyncke COMMISSARIS: Eveline Vincke COMMISSARIS: Dieter Grammens

ACADEMIEJAAR 2010 – 2011

Abstract Due to the plethora of products made available to end-consumers, it is imperative companies strive towards recognition rather than just being noticed. A logo helps companies drawing that desired attention of targeted consumers. This is a wellthought process of psychology and marketing in which every company seeks perfection. But what makes a good logo? To be able to answer that question, we need to know how logos are stored in our memory. We know a logo consists of a specific color or set of colors, typeface or form, however we want to find out what influence they have on logo recognition. First, we review literature on logos, color, form and typeface. Secondly, we describe our conducted experiment which consists of sixty logos where color, form or typeface were adapted. The interviewed respondents were each time introduced to two logos (one being the correct logo and the other one being the manipulated logo) and we asked them which logo they thought was the correct one.

The results indicate that color is the most important factor of a logo because it was most recognized correctly next to form and typeface. Moreover, we found that people with age ranging from 15 to 30 years old were able to recognize more logos correctly. Remarkable is the fact there isn’t difference in choice between males and females. In addition, we compared figurative and abstract logos concerning correct recognition. We saw that abstract logos scored significant better than figurative logos regarding recognition.

2

1

Inleiding

We worden tegenwoordig voortdurend geconfronteerd met logo’s die we terugvinden op televisie, verpakkingen, advertenties, producten,… (Henderson & Cote, 1998, p. 14). Het logo is, naast het lettertype, de kleur en de bedrijfsnaam, een belangrijk merkelement in de vorming van de visuele identiteit van organisaties (Doyle & Bottomley, 2004; Hynes, 2008; Dowling, 1994; Henderson, Cote, Leong & Schmitt, 2003; Van Riel & Van den Ban, 2001; Stabler, 2009). Door het gebruik van logo’s kan een bedrijf zich onderscheiden van zijn concurrenten (Zaichkowsky, 2010; Kotler & Keller, 2010) omdat het logo door de consument gepercipieerd

wordt

als het

meest

opvallende

merkelement,

naast

product- en

verpakkingsdesign (Walsh, Winterich & Mittal, 2010, p. 77-78). Bennett (Geciteerd in: Henderson & Cote, 1998, p.14) en Dowling (1994, p. 132) stellen dat het woord ‘logo’ verwijst naar het grafische ontwerp dat een bedrijf gebruikt, met of zonder de bedrijfsnaam, om zichzelf of de producten van het bedrijf te identificeren. Riezebos, Kist & Koostra (2003, p. 33) definiëren de term logo als “a brand sign in which the brand name may be incorporated”. O’Connor (2011, p.55) daarentegen geeft ons de volgende definitie “A logo may include text and colour displayed in a particular shape or format; or a design symbol coupled with text and colour, also displayed in a particular shape or format”. Deze definitie stelt ons in staat om de logo’s op te delen in beeldmerken en woordmerken. Woordmerken zijn logo’s die in een bepaald lettertype, kleur of grootte zijn geplaatst, bijvoorbeeld Google. Beeldmerken daarentegen zijn afzonderlijke figuren die zonder letters worden gebruikt. Een voorbeeld hiervan is de appel van Apple. Een combinatie van zowel beelden als woorden is een alomtegenwoordige merkenstrategie waar heel wat bedrijven gebruik van maken. Voorbeelden hiervan zijn logo’s zoals die van Ikea en Dove (Hollander, Ris & van Dijk, 2006, p.32).

Organisaties spenderen veel geld en tijd aan de creatie en promotie van hun logo (Van Riel & Van den Ban, 2001, p.428). Logo’s zijn immers van cruciaal belang aangezien zij de aandacht trekken en de herkenning van het merk versnellen (Kohli et al., 2002; Cattoir, 2004; West, 2002; Batey, 2008; Kotler & Keller, 2010). De reden hiervoor is dat beelden sneller verwerkt (Edell & Staelin, 1983, p. 46) en herinnerd (Weldon, Roedigers III & Challis, 1989, p. 95150) worden dan woorden. Dit is belangrijk omdat de meeste bedrijfscommunicatie maar kortstondig getoond wordt (Henderson & Cote, 1998, p. 15) en omdat de concurrentiestrijd tussen de verschillende merken steeds heftiger wordt. Cohen, Peter, Robertson, Temporal & Vartorella (Geciteerd in: Henderson, Cote, Leong & Schmitt, 2003, p. 299) stellen dat goede logo’s bijdragen tot het creëren van een positief affect ten opzichte van het merk, dat zij betekenis overbrengen en herkenbaar zijn.

3

Ieder bedrijf heeft in feite nood aan een logo vermits dit een bedrijf helpt om op te vallen tussen de vele concurrenten. Ondanks het grote belang dat logo’s hebben voor een bedrijf, falen velen bij het ontwerp van hun logo waardoor zij niet herkend worden door de consumenten. We kunnen concluderen dat er nog steeds een tekort is aan richtlijnen die aangeven waarop marketeers en designers moeten letten bij het ontwerpen van een logo (Henderson & Cote, 1998, p. 14). Het vertrekpunt van ons onderzoek is de definitie van Cattoir (2004, p. 81). Hij stelt immers dat een logo bestaat uit een typografie, een kleur en een symbool gecombineerd met de merknaam. Om in staat te zijn een goed logo te creëren, moeten we weten hoe die in ons geheugen worden opgeslagen. Dat is ook de reden waarom wij in dit artikel dieper zullen ingaan op het aspect logoherkenning en de invloeden van deze drie designkenmerken. We zullen hiervoor gebruik maken van een experiment.

2

Theoretisch kader

2.1

Logo’s en het geheugen

Alles wat we waarnemen komt via de zintuigen onze hersenen binnen (Franzen & Bouwman, 1999, p. 42). Volgens Franzen & Bouwman (1999, p. 60-61) en Solomon, Bamossy, Askegaard, Hogg & Verhagen (2008, p.60) worden zintuiglijke stimuli opgenomen en gedurende enkele seconden vastgehouden in ons ‘zintuiglijk geheugen’. Vervolgens wordt een klein gedeelte hiervan voor een beperkte tijd opgeslagen in het kortetermijngeheugen (KTG). Van deze opgeslagen informatie wordt slechts een fractie overgenomen in ons langetermijngeheugen (LTG). Herhaling vergroot dan weer de kans dat de informatie in het LTG wordt opgenomen (Franzen & Bouwman, 1999; Solomon et al., 2008).

Een verklaring van hoe logo’s in ons geheugen terechtkomen, vinden we terug in het processing fluency effect. Dit fenomeen stelt dat herhaalde blootstellingen (mere exposure) sporen nalaten in ons geheugen en het waarnemen en verwerken van de stimulus op een later tijdstip vergemakkelijkt (Mandler, Nakamura & Van Zandt, 1987, p.646-648). Volgens Hoyer & Maclniss (Geciteerd in: De Pelsmacker, Geuens & Van Den Bergh, 2010, p. 81) moet mere exposure gezien worden als een onderdeel van leren. Volgens Janiszewski & Meyvis (2001, p. 20) zorgt een blootstelling aan een stimulus die reeds eerder werd getoond voor twee soorten ‘fluency’ namelijk ‘perceptual fluency’ en ‘conceptual fluency’. Jacoby & Dallas (Geciteerd in: Lee & Labroo, 2004, p. 152) stellen dat de perceptuele vloeiendheid het gemak weerspiegelt waarmee we een stimulus kunnen identificeren bij latere ontmoetingen. Perceptual fluency komt voor wanneer een representatie van de fysieke kenmerken van de stimulus gecreëerd wordt, zoals bijvoorbeeld modaliteit en vorm. Diverse onderzoeken

4

hebben aangetoond dat net deze perceptual fluency samenhangt met herkenning (Johnston, Hawley & Elliott, 1991, p. 210-223) en dus ook met bekendheid (Holden & Vanheule, 1999, p.480). Volgens Shapiro (Geciteerd in: Janiszewski and Meyvis, 2001, p. 20) zou conceptual fluency verwijzen naar een meaning-based representatie of de verwerking van betekenissen. Jacoby & Dallas (Geciteerd in: Toth, 1996, p. 124) gaan ervan uit dat deze twee systemen van elkaar gescheiden zijn. Verder onderzoek heeft echter aangetoond dat de systemen elkaar beïnvloeden (Toth, 1996, p. 124). Om een antwoord te kunnen geven op de vraag hoe merken in ons geheugen worden opgeslagen, maken we gebruik van de veronderstelling dat ons geheugen is opgebouwd als een associatief geheugennetwerk (Franzen & Van den Berg, 2001, p. 154). De kern bestaat uit de merknaam en de daarmee verbonden kentekens zoals kleur, logo, schrijfwijze of design. We spreken van ‘merkbekendheid’ indien we weten waar het merk voor staat en indien we de specifieke kenmerken zoals het logo, de prijs,… met het merk kunnen verbinden (De Pelsmacker, Geuens & Van Den Bergh, 2008, p.46). Daarnaast zouden wij in staat moeten zijn om deze informatie terug te halen naar het werkgeheugen (Franzen & Bouwman, 1999, p. 178). Hoe sterk een merk aanwezig is in ons geheugen is afhankelijk van de confrontaties die we als consument met het product hebben meegemaakt. Zo kunnen mensen het product zelf gebruiken of geconfronteerd worden met andere stimuli zoals reclame-uitingen. We kunnen stellen dat deze confrontaties een invloed hebben op de merkbekendheid (Franzen & Bouwman, 1999, p. 179-180). We kunnen het fenomeen merkbekendheid opsplitsen in twee niveaus: spontane merkbekendheid (herinnering) en geholpen merkbekendheid (herkenning) (Franzen & Bouwman, 1999; De Pelsmacker, Geuens & Van Den Bergh, 2010). Herinnering is een must wanneer de koopbeslissing niet op de plaats van verkoop wordt gemaakt (De Pelsmacker, Geuens & Van Den Bergh, 2010, p. 129). Herkenning daarentegen is vooral belangrijk wanneer de koopbeslissing in de winkel wordt gemaakt (De Pelsmacker, Geuens & Van Den Bergh, 2010; Keller, 1993). Consumenten hebben slechts 15 seconden nodig om een product te kiezen uit een bepaalde productcategorie (Kohli, Suri & Thakor, 2002, p.59), waarbij de visuele elementen zoals het logo, de verpakking,… de consument helpen om te vinden wat zij zoeken (De Pelsmacker, Geuens & Van Den Bergh, 2010, p. 129). In dit onderzoek zullen wij voornamelijk dieper ingaan op het aspect ‘herkenning’. We kunnen stellen dat onze capaciteit tot het herkennen van stimuli onbeperkt is (Franzen & Bouwman, 1999, p. 93). Stabler (2009, p. 19) stelt dat een merknaam eerst bekend moet zijn vooraleer we in staat zijn om een bepaald logo te herkennen. Herkenning kan zich dus pas voordoen wanneer er sprake is van bekendheid of ‘familiarity’. Dat is echter niet altijd het geval. Zo vereist herkenning soms een proces van pure bewuste herinnering waarbij we vervolgens kunnen vaststellen of we de cue kennen en dus ook herkennen (Franzen & Bouwman, 1999; Keller, 1993).

5

Henderson & Cote (1998, p. 15) presumeren dat het herkennen van logo’s op twee niveaus gebeurt. Eerst en vooral moet de consument zich herinneren het logo gezien te hebben (correcte herkenning). Vervolgens moet het logo de consument helpen herinneren welk merk of bedrijfsnaam bij het desbetreffende logo hoort (herinnering). Volgens Mandler (1980, p. 268) analyseert het eerste niveau in welke mate het item bekend voorkomt. Het tweede, langzamer proces houdt zich dan weer bezig met het bepalen van hoe het item oorspronkelijk gepresenteerd werd. Dit onderscheid is belangrijk want indien mensen niet gemotiveerd zijn om het tweede proces te doorlopen, zullen zij een merk beoordelen op het feit dat het merk bekend voorkomt (Holden & Vanheule, 1999; Leong, 1993). Naast correcte herkenning van logo’s, kunnen we volgens Jacoby en Dallas (Geciteerd in: Henderson & Cote, 1998, p. 15) ook te maken hebben met verkeerde herkenning (false recognition). Dit fenomeen treedt op wanneer we denken dat we het logo al eerder gezien hebben. Verkeerde herkenning kunnen we dan weer linken met subjectieve bekendheid (subjective familiarity), waarbij we aannemen dat een stimulus al eerder getoond werd terwijl dat niet het geval is (Lee, 2001; Henderson & Cote, 1998).

2.2

Logo’s en Affect

Alles wat we waarnemen gaat gepaard met een affect of gevoelswaarde (Franzen & Bouwman, 1999, p. 50). Volgens Zajonc (Geciteerd in: Henderson & Cote, 1998, p. 15) kan een positief affect worden toegeschreven aan het fenomeen ‘mere exposure’. Zajonc (Geciteerd in: Reber, Schwarz & Winkielman, 2004, p. 370) stelt dat het mere exposure effect uitgaat van de kracht van herhaling. Een herhaalde blootstelling aan een stimulus zorgt namelijk voor een positievere beoordeling van die stimulus. Met andere woorden, bekendheid resulteert in een bepaalde voorkeur. Toch moeten we deze stelling nuanceren en vaststellen dat wanneer mensen een bepaalde stimulus te vaak zien, deze hen gaat vervelen (Bornstein, 1989, p. 265-289).

Het is belangrijk dat marketeers weten welke affectieve reacties gepaard gaan met hun logo. Het affect dat het logo met zich meedraagt, kan onbewust overgebracht worden naar het bedrijf of het product (Veryzer, 1993; Van der Lans, Cote, Cole, Leong, Smidts, Henderson, Bluemelhuber, Bottomley, Doyle, Fedorikhin, Moorthy, Ramaseshan & Schmitt, 2009; Henderson & Cote, 1998). Henderson & Cote (1998, p. 14-30) hebben dit fenomeen bij onbekende logo’s onderzocht (zie Infra).

6

2.3

Designkenmerken

2.3.1 Lettertype Henderson et al (2004, p. 60) geven aan dat een lettertype één van de meest belangrijke designelementen van een merk is. De keuze van een bepaald lettertype heeft namelijk een invloed op de overtuigingskracht, leesbaarheid en aantrekkelijkheid van de boodschap (Mombaerts &Vossen, 2008, p. 46). Alhoewel er veel lettertypes beschikbaar zijn, is er volgens Tantillo, DiLorenzo-Aiss & Mathisen (1995, p. 447- 457) slechts sprake van twee categorieën, namelijk lettertypes met schreven en lettertypes zonder schreven. Hun onderzoek heeft aangetoond dat dit onderscheid ook impact heeft op de vorming van affectieve reacties. Hierbij blijkt dat lettertypes met schreven als charmant, emotioneel, onderscheidend, mooi, extraordinair, jong, … worden gepercipieerd. Schreefloze lettertypes daarentegen zijn meer krachtig, leesbaar, opzichtiger… dan lettertypes met schreven.

In een uitgebreider onderzoek zijn Henderson, Giese & Cote (2004, p. 60-72) nagegaan welke impact lettertypes hebben op de perceptie van de consument. Ze hebben daarvoor gebruik gemaakt van zes lettertype-designkenmerken. Deze kunnen worden opgedeeld in drie universele designdimensies (natuurlijkheid, harmonie en complexiteit) en drie specifieke lettertype-designkenmerken (krul/ sierletter, gewicht en gecomprimeerd). Met behulp van deze designdimensies konden Henderson et al. (2004, p.60-72) vier dimensies van consumentenpercepties onderscheiden die veroorzaakt worden door het lettertype, namelijk aangenaam, innemend, geruststellend en prominent. Met behulp van een clusteranalyse kon men concluderen dat er zes algemene profielen te vinden zijn onder het grote aanbod van lettertypes. Deze profielen kunnen gezien worden als een soort richtlijn voor wat de lettertypekeuze betreft om de communicatiedoelstellingen te bereiken.

Volgens McCarthy & Mothersbaugh (2002, p. 667- 668) bestaat de mogelijkheid dat conclusies worden getrokken over het merk op basis van de eigenschappen van het lettertype. Doordat lettertypes een bepaalde betekenis of associaties met zich meebrengen (Lewis & Walker, 1989; Doyle & Bottomley, 2004; McCarthy & Mothersbaugh, 2002), heeft dit een gevolg voor het product en/ of merk. Uit het onderzoek van Doyle & Bottomley (2004, p. 873-880) blijkt dat merken die in een toepasselijk lettertype worden voorgesteld, meer gekozen worden dan merken waarbij dat niet het geval is. Childers & Jass (2002, p. 93-106) tonen aan dat het ontwerp van een lettertype een invloed heeft op de percepties die consumenten hebben over het geadverteerde merk. Men heeft hiervoor gebruik gemaakt van twee lettertypes namelijk, ‘Don Casual’ en ‘Empire Script’ die op hun beurt geassocieerd worden met de concepten informeel, formeel, luxueus en praktisch. Uit hun onderzoek blijkt

7

dat het geadverteerde merk als meer luxueus en formeel kan aanschouwd worden wanneer gebruik wordt gemaakt van het lettertype ‘Empire Script’. Wanneer men het lettertype ‘Don Casual’ heeft toegepast in de advertentie, wordt het merk ook gepercipieerd als formeel en praktisch.

Er wordt vaak gesteld dat visuele details niet worden onthouden en dat ze bijgevolg als irrelevant worden gezien. Desondanks stellen Jabocy & Hayman (1987, p. 456) dat het lettertype een belangrijke invloed kan hebben op de identificatie van een bepaald woord. Een verklaring ligt in het feit dat het lettertype, waarin het woord geschreven is, gecodeerd kan zijn als een kenmerk en bijgevolg samen met het woord wordt vastgehouden in het geheugen (West, 2002, p. 2). Uit onderzoek van Lewis en Walker (1989, p 241-257) blijkt dat de associaties van een lettertype van een bepaald woord eerst geactiveerd worden en pas daarna de betekenis van het woord duidelijk maken. Dit effect suggereert de mogelijkheid tot semantische priming waarbij de consistentie tussen de verbale betekenis van het woord (denotatie) en de visuele betekenis van het lettertype (connotatie) woordherkenning kan vergemakkelijken (McCarthy & Mothersbaugh, 2002, p.668-669).

Vergeleken met de literatuur omtrent het effect van lettertypes op de consumentenperceptie, is er maar weinig onderzoek gedaan naar de impact van lettertypes wat herinnering en herkenning betreft. Childers & Jass (2002, p. 93-106) zijn een van de enigen die de impact van een lettertype nagegaan zijn op vlak van herinnering en herkenning. De auteurs leggen hierbij de nadruk op het associatief netwerk van ons geheugen, waarbij verondersteld wordt dat de herkenning en herinnering van de merkvoordelen hoger ligt wanneer alle elementen uit de advertentie consistent zijn.

2.3.2 Vorm Vormen kunnen een belangrijke rol spelen voor merken, vermits zij diverse percepties oproepen (Zhang, Feick & Price, 2006, p. 795-796). Zo worden ronde vormen volgens Berlyne (Geciteerd in: Walsh, et al., 2010, p. 77-78 en Zhang, et al., 2011, p.796) geassocieerd met vriendelijkheid, toegankelijkheid en harmonie. Dit in tegenstelling tot hoekige vormen, die eerder worden geassocieerd met energie, stoerheid en sterkte. Osgood (Geciteerd in: van Rompay, Pruyn & Tieke, 2009, p. 21) stelt dat hoekige vormen als krachtig of mannelijk worden waargenomen terwijl ronde vormen als zacht of vrouwelijk worden ervaren.

8

Henderson & Cote (1998, p. 14-30) zijn in hun onderzoek nagegaan welke invloed designkenmerken hebben op de herkenning, het affect en de overeenkomstige betekenis bij onbekende logo’s. Hierbij maken zij gebruik van drie universele dimensies, namelijk natuurlijkheid, harmonie en complexiteit. De eerste factor natuurlijkheid bestaat uit de mate waarin het logo lijkt op iets uit het dagelijkse leven en de mate waarin het logo bestaat uit natuurlijke vormen. De tweede factor harmonie bestaat uit balans en symmetrie. De derde factor visuele complexiteit bestaat uit de mate waarin het ontwerp van het logo versierd is, de mate waarin het logo de indruk geeft van beweging en de mate waarin het lijkt of het logo perspectief of een drie-dimentioneel ontwerp heeft. Uit het onderzoek blijkt dat logo’s die gebruik maken van een gematigde complexiteit kunnen rekenen op een verhoogde positieve affectieve reactie. Voor wat herkenning betreft, stellen Henderson & Cote (1998, p. 14-30) vast dat de correcte herkenning verhoogd wordt indien de logo’s gebruik maken van de designkenmerken ‘natuurlijkheid’ en ‘harmonie’ en een gemiddelde ‘complexiteit’. Uit onderzoek blijkt dat deze vaststellingen ook gelden voor Azië, Rusland en het Westen (Van der Lans et al., 2009, p. 968- 985). Een ander onderzoek dat betrekking heeft op het effect van vorm op correcte logoherkenning is het onderzoek van Van der Laar & Van der Berg Weitzel (2004, p. 1-9). Zij hebben onderzoek gedaan naar de invloed van vorm op logoherkenning. Uit hun onderzoek blijkt dat beschrijvende en abstracte logo’s sneller worden herkend dan suggestieve logo’s. Verder kunnen we stellen dat abstracte logo’s het meest correct geïdentificeerd worden, gevolgd door beschrijvende en suggestieve logo’s. Beschrijvende logo’s kunnen hierbij gedefinieerd worden als logo’s die onmiddellijk herkenbaar zijn, bijvoorbeeld het logo van Puma. Deze logo’s maken meestal gebruik van gemeenschappelijke geometrische vormen zoals vierkanten, cirkels,… Suggestieve logo’s zijn logo’s waarvan de vorm moeilijker te identificeren is. Tenslotte hebben we de abstracte logo’s. Zij hebben geen bekende of vertrouwde betekenis zoals het logo van Nike (van der Laar & van der Berg Weitzel, 2004, p.2-3). Hynes (2008, p.545-555) daarentegen heeft een onderzoek gevoerd naar de relaties betekenis–design en betekenis–kleur bij logo’s waarbij gebruik is gemaakt van onbestaande logo’s. Uit het onderzoek blijkt dat abstracte logo’s een sterke relatie hebben voor wat de betekenis en het design betreft. Er is echter niet noodzakelijk sprake van een verband tussen de kleur en de betekenis, terwijl er bij figuratieve logo’s wel sprake is van een sterk verband tussen de kleur en de betekenis.

9

2.3.3 Kleur Kleuren kunnen gebruikt worden om de aandacht te trekken opdat merken zich zouden kunnen differentiëren van hun concurrenten (Grossman & Wisenblit, 1999, p.83). Daarnaast kunnen we aannemen dat kleuren emotionele reacties en specifieke betekenissen met zich meedragen die een belangrijke rol kunnen spelen voor wat de merkpercepties betreft (Hynes, 2008, p. 546). Volgens Elliot & Maier (2007, p. 251) ontstaan deze betekenissen op diverse manieren. Ten eerste zijn er de impliciet aangeleerde associaties. Deze ontwikkelen zich doordat een bepaald kleur steeds met een bepaalde boodschap wordt weergegeven. Dat is een techniek die vaak wordt gehanteerd door marketeers. Zij hebben namelijk de mogelijkheid om neutrale kleuren te associëren met merkgerelateerde betekenissen (Tavassoli, 2001; Grossman & Wisenbilt, 1999). Daarnaast brengt iedere kleur zijn eigen associaties met zich mee, die vervolgens ook een invloed kunnen hebben op branding en dus ook op logo’s. Zo wordt groen bijvoorbeeld geassocieerd met de natuur, vrede en gezondheid of staat zwart voor mysterie en duisternis (Chang & Lin, 2010, p.3344-3355). We kunnen hierbij opmerken dat kleuren die connotatief congruent zijn met het product als meer passend zullen worden gezien. Dit geldt tevens voor logo’s. Zo zijn blauwe logo’s meer geschikt voor functionele merken dan rode logo’s. Rode logo’s worden op hun beurt geassocieerd met zintuiglijke en sociale merken (Doyle & Bottomley, 2006, p. 63-83). Het is cruciaal dat marketeers weten aan welke kleuren mensen de voorkeur geven. De attitude die een persoon heeft tegenover een bepaald kleur kan namelijk de productkeuze van de consument beïnvloeden (Funk & Ndubisi, 2006, p. 43). Een voorbeeld hiervan is het product Pharmavite’s Nature Made Vitamis dat verpakt was in een zwarte verpakking bedrukt met witte letters. Mensen wilden dit product niet kopen omdat ze dachten dat de vitamines vergif waren en dit omdat de kleur zwart meestal wordt gekoppeld aan vergif (Grossman & Wisenblit, 1999, p.82).

Vervolgens hebben we een biologische dwang om te reageren op bepaalde kleuren (Elliot & Maier, 2007; Riezebos et al., 2003). Heath (Geciteerd in: Grossman & Wisenblit, 1999, p.82) haalt hierbij het voorbeeld aan van de kleur rood die vaak wordt verbonden met gevaar omdat rood vaak geassocieerd wordt met bloed en vuur. Daarnaast kunnen we volgens Hynes (2008, p. 546) stellen dat warme kleuren zoals rood, oranje en geel mentaal stimulerend zijn maar tevens ook woede en opwinding teweeg kunnen brengen. Koude kleuren daarentegen zouden dan weer een kalmerend effect hebben en worden vaak geassocieerd met rustgevendheid.

Naast het feit dat kleuren diverse associaties met zich mee kunnen brengen, fungeren ze ook als geheugensteun. Uit onderzoek blijkt dat kleur een belangrijke rol speelt in de herkenning van objecten (Hynes, 2008; Tavassoli, 2001; Batey, 2008). Hanna & Remington (1996,

10

p.328-329) merken hierbij op dat kleur niet sterk verbonden is met specifieke objecten tijdens de codering, aangezien kleur en vorm apart worden weergegeven in het geheugen. Desondanks stellen zij dat wanneer er specifieke aandacht besteed wordt aan het verbinden van kleur en vorm, er een mogelijkheid bestaat om de kleuren te linken met specifieke objecten. Tanaka & Presnell (1999 , p. 1140-1153) bevestigen deze stelling door aan te geven dat kleur een rol speelt bij de herkenning van objecten met sterke kleurassociaties. Toch stellen Ostergaard & Davidoff (1985, p. 579-587) dat de herkenning van objecten niet wordt bevorderd door kleur. Een verklaring hiervoor kan zijn dat onze hersenen eerst de vorm, dan de kleur en pas later de inhoud bij visuele waarnemingen verwerken (Cattoir, 2004, p. 87). Dit zou betekenen dat de vorm het belangrijkste aspect is bij een logo. De Gruil (Geciteerd in: Riezebos et al., 2003, p. 141) nuanceert deze stelling door aan te geven dat de kleur ook een invloed heeft op logoherkenning maar dan enkel wanneer de vorm niet veel verschilt met die van andere logo’s.

3

Probleemstelling

Uit bovenstaande literatuur kunnen we concluderen dat er al onderzoek is uitgevoerd over kleur, vorm en lettertype en dan voornamelijk naar hun invloed op de percepties van de consument (vb. Henderson, Giese & Cote, 2004, p.60-72). Die kunnen dan op hun beurt een impact hebben op het merk (vb. Doyle & Bottomley, 2006, p. 63-83). Voor wat herkenning betreft, wordt er verondersteld dat vorm een belangrijkere rol speelt dan kleur (Ostergaard & Davidoff, 1985, p. 579-587). Welke invloed lettertype heeft op herkenning, is naar onze mening nog steeds onduidelijk. We gaven al eerder aan dat de herkenbaarheid een belangrijk aspect van een goed logo is. Wanneer we kijken welke onderzoeken er reeds werden uitgevoerd omtrent logoherkenning, zien we dat bestaande onderzoeken zich vooral toegespitst hebben op het aspect ‘vorm’ (vb. Henderson & Cote, 1998, p. 14-30). Maar zoals Cattoir (2004, p.81) aangaf, een logo bestaat niet enkel uit een vorm maar ook uit een bepaald kleur of een bepaalde typografie. Wanneer we ons baseren op de literatuur, kunnen we stellen dat er geen eenduidig antwoord bestaat over hoe vorm, kleur en lettertype zich tegenover elkaar verhouden voor wat herkenning en dus ook logoherkenning betreft. Daarom willen we in dit experiment onderzoeken welke impact kleur, vorm en lettertype hebben op logoherkenning. Daarnaast zullen we ook nagaan of leeftijd en geslacht hierbij een rol spelen. Dit onderzoek kan een meerwaarde bieden voor bedrijven die zich specifiek willen richten op één van die segmenten.

11

In deze studie spitsen we ons toe op volgende onderzoeksvragen:

1.

Is er een verschil voor wat de invloed van kleur, vorm en lettertype op correcte logoherkenning betreft?

2.

Is er een verschil voor wat betreft de correcte logoherkenning tussen 15- tot 30jarigen en 40- tot 55-jarigen. a.

Verschilt de invloed van kleur, vorm en lettertype voor wat de correcte herkenning betreft bij 15-tot 30-jarigen in vergelijking met 40- tot 55-jarigen?

3.

Verschilt de correcte logoherkenning naargelang het geslacht? a.

Is er een verschil voor wat betreft de invloed van kleur, vorm en lettertype bij de correcte herkenning van mannen en vrouwen?

4.

Verschillen figuratieve logo’s (vb. Dove) en abstracte logo’s (vb. Ikea) voor wat betreft de correcte herkenning? a.

Is er een verschil tussen 15-tot 30-jarigen in vergelijking met 40- tot 55-jarigen voor wat de correcte herkenning van figuratieve en abstracte logo’s betreft?

b.

Verschillen mannen en vrouwen betreffende de correcte herkenning met betrekking tot abstract en figuratieve logo’s?

4

Empirisch onderzoek

4.1

Pretest

Voorafgaand aan het experiment werden zestig logo’s uitgekozen aan de hand van de top 100 mediabestedingen op merkniveau van 2010 voor heel België (StandardTop100:

Merk_2010_België, Brussel, 2010). We hebben dit gedaan omdat we ervan uitgegaan zijn dat alle merken die zich in deze lijst bevinden, bekend zijn. Geconfronteerd worden met media-uitingen, draagt immers bij tot de merkbekendheid (Franzen & Bouwman, 1999, p. 179-180).

De logo’s van Jim Mobile, Belgacom TV werden niet opgenomen in het experiment. De reden hiervoor is dat deze logo’s in een te kleine resolutie werden afgebeeld waardoor ze werden vervangen door andere logo’s uit de lijst. Om er zeker van te zijn dat er gebruik gemaakt werd van de correcte logo’s, hebben we de websites van de desbetreffende merken geraadpleegd. Doordat we willen nagaan welke invloed kleur, vorm en lettertype hebben op

12

logoherkenning, hebben we de zestig logo’s ingedeeld in deze drie groepen. Alle manipulaties gebeurden in het programma Adobe Illustrator.

De kleurverandering van de twintig logo’s gebeurde aan de hand van de applicatie ‘Color Guide’ – ‘Tetrad’ in Adobe Illustrator. Tetrad is een combinatie van twee complementaire kleuren die in een rechte hoek tegenover elkaar staan Met behulp van de pipet konden we achterhalen wat het kleur van het correcte logo was en vervolgens werd gebruik gemaakt van ‘Tetrad’. Op die manier kregen we vier verschillende kleuren waarbij één kleur de correcte was. Wanneer we te maken hadden met een logo dat uit meerdere kleuren bestond, hebben we het meest prominente kleur aangepast. Zo werd het rode logo van Luminus in het groen, oranje en in het paars geplaatst. De reden waarom we gebruik gemaakt hebben van ‘Tetrad’ is omdat we op die manier telkens dezelfde systematiek konden hanteren.

Figuur 1

Het aanpassen van de lettertypes gebeurde aan de hand van specifieke kenmerken, waarbij gekozen werd om telkens gebruik te maken van twee lettertypes zonder schreven en twee lettertypes met schreven. Wanneer het origineel logo bijvoorbeeld bestond uit een lettertype zonder schreven, hebben we twee schreefloze lettertypes en een lettertype met schreven toegevoegd.

Figuur 2

Wat de vorm betreft hebben we een onderscheid gemaakt tussen figuratieve en abstracte logo’s. Doordat deze termen geen eenduidige definitie hebben, gebruikten wij de definitie van Cattoir (2004, p. 90). Hij stelt dat abstracte symbolen vormen zijn die niet naar elementen in de werkelijkheid verwijzen zoals geometrische vormen (cirkels, vierkanten, driehoeken).

13

Figuratieve symbolen daarentegen zijn symbolen die op hun beurt refereren naar tastbare, bestaande elementen (Cattoir, 2004, p. 90). De vorm werd bij de zes figuratieve logo’s veranderd door een ander gelijkaardig figuratief symbool. Zo werd bijvoorbeeld de stier van Jupiler vervangen door drie andere stieren.

Figuur 3

De veertien abstracte logo’s werden aangepast volgens het stramien ovaal, cirkel, vierkant en rechthoek. Ook hier hebben we ervoor gekozen de meest prominente vorm aan te passen.

Figuur 4

We hebben een pretest (zie Bijlage 1) afgenomen bij eenentwintig personen om na te gaan welke logo’s niet correct werden herkend. De pretest begon met een introductietekst waarin we aangaven dat we willen nagaan hoe logo’s in ons geheugen worden opgeslagen. Daarnaast werd expliciet gevraagd om de logo’s niet op te zoeken. Vervolgens kregen de respondenten zestig logo’s voorgeschoteld. Zoals eerder aangehaald, werden per logo telkens vier varianten door elkaar afgebeeld waarbij één logo correct was en drie fout waren. De respondenten kregen de vraag welk logo volgens hen het correcte logo was. De resultaten van de pretest werden vervolgens in Excel verwerkt om na te gaan tussen welke logo’s er verwarring was. Het incorrecte logo dat het meest werd gekozen, werd dan vervolgens naast het correcte logo geplaatst in het uiteindelijke experiment. Wanneer iedereen het correcte logo had aangeduid dit was het geval bij het logo van Ford, Delhaize, Bank van de Post, Volvo, Braun en Dexia dan werd het logo gekozen dat na het correcte logo kwam. Zo werd bij Ford (zie Supra) het vierkante logo gekozen.

14

4.2

Experiment

Het uiteindelijke experiment (zie Bijlage 2) bestond uit zestig logo’s waarbij de respondenten moesten kiezen tussen twee logo’s. Eén logo was het correcte en het andere logo werd gekozen aan de hand van de resultaten van de pretest. Het experiment werd op Thesistools geplaatst waarbij we de respondenten verplicht hebben om een keuze te maken tussen twee logo’s, namelijk het correcte logo en een gemanipuleerd logo. Op die manier hadden wij geen missings, tenzij de respondenten halfweg het experiment stopten. Dit was het geval bij vijfentwintig respondenten. Deze resultaten hebben wij dan ook uit de datafile verwijderd. Hierdoor kunnen we stellen dat het experiment bij 371 respondenten werd afgenomen, waarvan 46, 4 % mannen en 53, 6 % vrouwen waren (zie Bijlage 3). Verder werd er naast het geslacht ook rekening gehouden met de leeftijd. We hebben gebruik gemaakt van twee leeftijdscategorieën namelijk 15 tot 30 jaar en 40 tot 55 jaar. De jongste leeftijdscategorie bestaat uit 151 respondenten (48,4%) terwijl de tweede categorie uit 161 personen (51,6%) bestaat.

4.3

Resultaten

4.3.1 Constructie Variabelen Vooraleer we in staat waren een uitspraak te doen over de correcte logoherkenning, moesten we de scores één en twee hercoderen naar één en nul. Hierbij stond code ‘één’ voor het correcte logo en ‘nul’ voor het foute logo. Vervolgens hebben we de variabele ‘herkenning’ aangemaakt, waarbij alle zestig logo’s werden opgeteld. Dezelfde systematiek werd toegepast voor de variabelen ‘vorm’, ‘lettertype’ en ‘kleur’, waarbij we per designkenmerk twintig logo’s hebben opgeteld. Op die manier kunnen wij de scores op twintig met elkaar vergelijken. Wat de abstracte en figuratieve logo’s betreft, hebben wij ook twee nieuwe variabelen aangemaakt. Opdat we in staat zouden zijn de figuratieve en de abstracte logo’s te vergelijken, hebben we de veertien abstracte logo’s samengeteld en gedeeld door hun aantal. Hetzelfde gebeurde bij abstracte logo’s die dan gedeeld werden door zes.

4.3.2 Invloed designkenmerken op herkenning De eerste onderzoeksvraag die we willen nagaan, is of er een verschil bestaat tussen de impact van kleur, vorm en lettertype op de correcte herkenning. Op basis van een Repeated Measures Anova (zie Bijlage 4) gaan we na of er een hoofdeffect is voor wat betreft de designkenmerken. De drie designkenmerken (vorm- kleur- lettertype) worden gezien als ‘within-subjects variabelen’. We kunnen concluderen dat er een significant hoofdeffect is van de designkenmerken (F(1,89, 700,77) = 86,24, p < ,005). Wanneer we willen weten waar het verschil juist zit, kijken we naar de gemiddelde scores op twintig en dit voor ieder

15

designkenmerk. We stellen bijgevolg vast dat de kleur (M= 17,65) belangrijker is bij de correcte logoherkenning dan de vorm (M= 16,40, t (370) = 11,50, p< , 001). De vorm (M=16,40) scoort dan weer significant beter dan het lettertype (M= 16,124), t (370)=2,11, p= ,035) (zie Bijlage 5).

4.3.3 Leeftijdscategorieën en herkenning Aan de hand van een T-test (zie Bijlage 6) gingen we na in welke mate jongeren en ouderen verschillen van elkaar in termen van logoherkenning. Deze test wijst uit dat jongeren (M = 52,39) de logo's beter herkennen in vergelijking tot de ouderen (M = 48, t( 286,48 )= 8.93, p < ,001). Vervolgens zijn we nagegaan of jongeren en ouderen van elkaar verschillen voor de mate van logoherkenning, rekening houdend met de verschillende designkenmerken. Een Repeated measures ANOVA (zie Bijlage 7) met designkenmerken als within-subjects variabelen en leeftijd als between subjects variabele, toont aan dat er een significant interactie-effect is tussen designkenmerken en leeftijd (F(1,90 , 589,49) = 4,56, p = ,012).

Grafiek 1

Wanneer we de gemiddelde scores bekijken per leeftijdscategorie, stellen we vast dat beide leeftijdscategorieën het designkenmerk kleur het beste herkennen in vergelijking met vorm en lettertype. Maar waar jongeren vorm (M= 17,34 ) beter herkennen dan lettertype (M= 16,61), zien we bij ouderen het omgekeerde. Deze groep herkent lettertype (M= 15,64) beter dan vorm (M= 15,57). Vervolgens zijn we nagegaan of de gemiddelde scores tussen vorm en lettertype bij ouderen wel significant verschillen. De resultaten van de gepaarde T-toets (zie

16

Bijlage 8) tonen aan dat het verschil tussen vorm en lettertype niet significant is (t( 160)= - ,31, p = ,755) voor de oudste leeftijdsgroep. Dit in tegenstelling tot de jongste groep, waar de gemiddelde scores wel significant verschillen (t (150)= 3,94, p < ,001) (zie Bijlage 9).

Indien we de resultaten per designkenmerk analyseren, zien we dat de jongste leeftijdscategorie zowel bij lettertype (t (301,80) =3,71, p < ,001), vorm (t (290,97) =8,08, p < ,001) en kleur (t (278,37) = 8,80, p < ,001) significant beter scoort dan de oudere leeftijdsgroep (zie Bijlage 10).

4.3.4 Geslacht en herkenning Met behulp van een T-test (zie Bijlage 11) zijn we nagegaan in welke mate mannen en vrouwen verschillen van elkaar betreffende logoherkenning. Deze test geeft aan dat er geen significant verschil is tussen mannen (M= 50,42) en vrouwen (M = 49,97, t ( 369 )= ,935 , p = ,350). Vervolgens zijn we nagegaan of er een verschil is tussen mannen en vrouwen voor wat betreft de logoherkenning, rekening houdend met de verschillende designkenmerken. Een repeated measures ANOVA (zie Bijlage 12) toont aan dat er geen significant interactie-effect is tussen de designkenmerken en het geslacht (F(1,90 , 738) = 1,41 , p = , 245).

Grafiek 2

Hoewel er geen interactie-effect is, kunnen we uit bovenstaande grafiek afleiden dat zowel mannen als vrouwen het designkenmerk kleur het beste herkennen in vergelijking met vorm en lettertype. Daarnaast zijn we nagegaan of de gemiddelde scores tussen vorm en lettertype bij vrouwen wel significant verschillen. De resultaten van de gepaarde T-toets (zie Bijlage 14)

17

tonen aan dat het verschil tussen vorm en lettertype niet significant is (t( 198)= ,65, p = ,519) voor de vrouwen. Dit in tegenstelling tot de mannen waar de gemiddelde scores tussen lettertype en vorm wel significant verschillen (t (171)= 2,48, p = ,014) (zie Bijlage 13).

4.3.5 Figuratieve vs. abstracte logo’s en herkenning Aan de hand van de vierde en laatste onderzoeksvraag willen we nagaan of figuratieve logo’s (vb. Dove) en abstracte logo’s (vb. Ikea) verschillen voor wat betreft de correcte herkenning. Een Repeated Measures Anova (zie Bijlage 15) toont aan dat er een significant hoofdeffect is van vormaspecten (F(1, 311) = 11,97, p = ,001). De resultaten van de gepaarde T-toets (zie Bijlage 16) laten ons vervolgens zien dat de abstracte logo’s (M= 0,83) hoger scoren dan de figuratieve logo’s (M = 0,80, t (370)=3,10, p= ,002) op vlak van herkenning. Verder willen we onderzoeken of er een verschil is tussen jongeren en ouderen voor wat de correcte herkenning van de figuratieve de en abstracte logo’s betreft. Een Repeated measures Anova (zie Bijlage 17) met vormaspecten als within-subjects variabelen en leeftijd als between subjects variabele, toont aan dat er een significant interactie-effect is tussen vormaspecten en leeftijd (F(1,310) = 28,02, p < 0,001).

Grafiek 3

Wanneer we de gemiddelde scores bekijken per leeftijdscategorie, stellen we vast dat jongeren figuratieve logo’s (M= ,88 ) beter herkennen dan abstracte logo’s (M= ,86). Bij ouderen zien we het omgekeerde. Deze groep herkent abstracte logo’s (M= ,80) beter dan figuratieve (M= ,72). Vervolgens zijn we nagegaan of de gemiddelde scores tussen de abstracte en figuratieve logo’s bij 15- tot 30-jarigen wel significant verschillen. De resultaten van de gepaarde T-toets (zie Bijlage 18) tonen aan dat het verschil tussen abstracte en

18

figuratieve logo’s bij de jongste groep niet significant is (t( 150)= - 1,52, p = ,131). Dit in tegenstelling tot de oudste groep waar de gemiddelde scores wel significant verschillen (t (160)= 5,9, p < ,001) (zie Bijlage 19).

Wanneer we de resultaten per vormaspect (figuratief vs. abstract) bekijken, kunnen we concluderen dat 15- tot 30-jarigen zowel bij figuratieve logo’s (t(269,31)= 8,86, p < ,001) alsook bij abstracte logo’s (t( 307,82)= 4,77, p < ,001) een significante hogere score hebben dan de leeftijdsgroep 40- tot 55-jarigen (zie Bijlage 20).

Tenslotte willen we nagaan of mannen en vrouwen verschillen betreffende de correcte herkenning met betrekking tot abstracte en figuratieve logo’s. We maken hiervoor gebruik van een Repeated Measures Anova (Bijlage 21). Deze test toont aan dat er geen significant interactie-effect is tussen het geslacht en de vormaspecten is (F(1, 369) = ,03 , p = ,864).

Grafiek 4

Indien we de correcte logoherkenning vergelijken per geslacht, zien we dat mannen abstracte logo’s (M= ,84) beter herkennen dan figuratieve logo’s (M= ,81). Ditzelfde fenomeen stellen we vast bij de vrouwen. Deze groep herkent abstracte logo’s (M= ,82) meer dan figuratieve logo’s (M= ,79). Vervolgens zijn we nagegaan of de gemiddelde scores tussen de abstracte en figuratieve bij mannen alsook bij vrouwen wel significant verschillen. De gepaarde T-toets (zie Bijlage 22) geeft aan dat het verschil tussen abstracte en figuratieve logo’s bij de mannen significant is (t( 171)=2,20, p = ,029) alsook bij vrouwen (t( 198)= 2,17, p= ,031) (zie Bijlage 23).

19

Indien we de resultaten per vormaspect (figuratief vs. abstract) analyseren, kunnen we aan de hand van een T-toets (zie Bijlage 24) vaststellen dat er geen significant verschil is tussen mannen en vrouwen betreffende abstracte logo’s (t( 369)= 1,19, p= ,235) en figuratieve logo’s (t(369)= ,568, p= ,571).

5

Conclusie en Discussie

In dit exploratief onderzoek werd aan de hand van een experiment nagegaan welke invloed kleur, vorm en lettertype hebben op logoherkenning. De reden hiervoor is dat er nog steeds onduidelijkheid bestaat over welke rol deze drie designkenmerken spelen bij de herkenning van logo’s. Daarnaast hebben we ook onderzocht welke rol geslacht en leeftijd spelen bij dit fenomeen.

De resultaten van ons onderzoek tonen aan dat er een significant hoofdeffect is van de designkenmerken op logoherkenning. Hierbij kunnen we concluderen dat kleur het belangrijkste aspect van een logo is. Kleur werd namelijk het meest herkend naast vorm en tenslotte lettertype. We hebben hierbij geen rekening gehouden met de correcte herkenning van de individuele logo’s omdat dit volgens ons geen meerwaarde biedt aan het onderzoek. Verder kunnen we stellen dat er een verschil is op het vlak van herkenning tussen de leeftijdscategorieën 15 tot 30 jaar en 40 tot 55 jaar. De jongste leeftijdscategorie heeft een hogere gemiddelde score in vergelijking met de oudere leeftijdsgroep. We kunnen immers stellen dat er sprake is van een interactie-effect tussen de leeftijd en de designkenmerken. Wanneer we de correcte herkenning bekijken per leeftijdscategorie, zien we dat beide leeftijdscategorieën het designkenmerk ‘kleur’ het beste herkennen. Desondanks stellen we een verschil vast op vlak van de andere designkenmerken. We kunnen namelijk concluderen dat jongeren verder meer belang hechten aan de vorm dan aan het lettertype. Desondanks is er geen significant verschil tussen vorm en lettertype voor wat de correcte herkenning betreft voor de oudere leeftijdsgroep. Opmerkelijk is het feit dat er geen significant verschil is tussen mannen en vrouwen op het vlak van logoherkenning. Dit in tegenstelling tot voorgaand onderzoek waaruit bleek dat vrouwen beter scoren op vlak van herkenning dan mannen. Dit onderzoek toont aan dat vrouwen visuele informatie uitvoeriger verwerken dan mannen (McGivern, Mutter, Anderson, Wideman, Bodnar & Huston, 1998, p. 223-232).

In ons experiment hebben we een onderscheid gemaakt tussen abstracte logo’s en figuratieve logo’s. We willen immers nagaan of er een onderscheid is tussen deze logo’s op vlak van correcte logoherkenning. De resultaten tonen aan dat abstracte logo’s significant beter

20

scoorden voor wat de correcte herkenning betreft. Een verklaring hiervoor kan zijn dat de manipulaties bij de abstracte logo’s opvallender zijn dan bij de figuratieve logo’s. Desondanks stellen we vast dat er een significant interactie-effect bestaat tussen de leeftijd en de vormaspecten ‘abstract’ en ‘figuratief’. Zo scoort de jongste leeftijdscategorie beter op logoherkenning voor wat betreft figuratieve logo’s terwijl de oudere leeftijdscategorie een beter score heeft voor wat betreft abstracte vormen. Desondanks moeten we meegeven dat het verschil tussen de correcte herkenning van abstracte en figuratieve logo’s niet significant is, terwijl dit wel het geval is bij de oudere leeftijdsgroep. Wat het geslacht betreft kunnen we vaststellen dat er geen interactie-effect is met de vormaspecten (abstract– figuratief). Wij kunnen geen verklaringen geven voor de bovenstaande bevindingen. Daarom zien wij dit onderzoek ook als aanzet tot verder onderzoek.

Alhoewel we al eerder hebben aangegeven dat wij dit experiment als exploratief zien, zijn er toch nog enkele opmerkingen die wij willen meegeven. Er moet in eerste instantie rekening gehouden worden met het feit dat dit onderzoek plaats heeft gevonden in een experimentele setting. Een beperking hierbij is dat de mensen op de hoogte waren van het experiment waardoor ze tevens de focus konden leggen op de manipulaties betreffende kleur, vorm en lettertype. Dit experiment werd online verspreid via Thesistools waardoor we in staat waren meer mensen te bereiken. Desondanks heeft deze manier van verspreiding een groot nadeel. De respondenten konden de logo’s immers opzoeken op het internet ondanks dat er expliciet gevraagd werd dit niet te doen. Verder konden de respondenten alle tijd nemen om de logo’s te analyseren vermits het experiment verspreid werd via thesistools. Deze applicatie gaf ons immers geen mogelijkheid om gebruik te maken van een tijdsbeperking. Daarom zou het misschien beter zijn om in de toekomst een experiment af te nemen waarbij de respondenten de logo’s maar een beperkte tijd te zien krijgen. Uit onderzoek van Bornstein & D’Agostino (1992, p.549) en Toth (1996, p. 123-138) blijkt immers dat er een significant verschil is op het vlak van herkenning en de tijd dat men aan een bepaalde stimulus wordt blootgesteld. Wanneer men snel moet beslissen of men het item al dan niet herkent, verhogen de incorrecte “ja”-antwoorden. Een ander nadeel van deze herkenningstest is dat mensen kunnen gissen (De Pelsmacker, Geuens & Van den Bergh, 2010, p. 241).

Wij hebben geen gebruik gemaakt van de dimensies natuurlijkheid, harmonie en complexiteit die Henderson et al. (1998, 2003, 2004) gehanteerd hebben in hun onderzoek naar lettertype en vorm. De reden hiervoor is dat dit niet mogelijk was binnen de tijdslimiet van deze masterproef. Daarnaast hebben zij enkel onderzoek gedaan naar vorm en logoherkenning (Henderson et al., 1998, p. 14-30). In hun onderzoek over lettertypes (Henderson et al., 2004,

21

p.60-72) zijn ze niet nagegaan welke invloed deze hebben op logoherkenning. Verder hebben zij nog geen onderzoek uitgevoerd naar kleur met betrekking tot herkenning. Desondanks stellen we dat dit onderzoek een aanzet kan zijn tot verder onderzoek waarbij gebruik gemaakt wordt van deze dimensies. Men zou immers kunnen nagaan hoe deze drie designkenmerken zich tegenover elkaar verhouden met behulp van de dimensies natuurlijkheid, harmonie en complexiteit. Daarnaast zou er bij volgend onderzoek ook rekening kunnen worden gehouden met de affectieve reacties die logo’s door middel van deze drie designkenmerken met zich meebrengen. Verder zou men kunnen nagaan of deze affectieve reacties ook een invloed hebben op hoe consumenten tegenover het bedrijf staan.

22

6

Literatuurlijst

ADstad. (2010). StandardTop100: Merk_2010_België. Niet -gepubliceerd Excel file, Brussel, Mediaxim.

Batey, M. (2008). Brand Meaning. New York: Routledge.

Bornstein, R.F. (1989). Exposure and Affect: Overview and Meta-Analysis of Research, 1968-1987. Psychological Bulletin, 106 (2), 265-289.

Bornstein, R. F. & D’Agostino, P. R. (1992). Stimulus Recognition and the Mere exposure Effect. Journal of Personality and Social Psychology, 63 (4), 545- 552.

Bottomley, P.A. & Doyle, J. R. (2006). The interactive effects of colors and products on perceptions of brand logo appropriateness. Marketing Theory, 6 (1), 63- 83.

Cattoir, T. (2004). Het kenmerk. Tielt: Uitgeverij Lannoo nv.

Chang, W. & Lin, H. (2010). The impact of color traits on corporate branding. African Journal of Business Management, 4(15), 3344-3355.

Childers, T.L & Jass, J. (2002). All Dressed up With Something to Say: Effects of Typeface Semantic Associations on Brand Perceptions and Consumer Memory. Journal of Consumer Psychology, 12 (2), 93-106. De Pelsmacker, P, Geuens, M. & Van Den Bergh, J.(2010). Marketing communicatie (3th ed.). Amsterdam: Pearson Education Benelux BV.

Dowling, G.R. (1994). Corporate reputations: Strategies for developing the corporate brand. London: Kogan Page.

Doyle, J. R. & Bottomley, P. A. (2004). Font Appropriateness and brand choice. Journal of Business Research, 57(8), 873-880.

Edell, J.A. & Staelin, R. (1983). The information processing of pictures in print advertisements, Journal of consumer research, 10 (1), 45-61.

23

Elliot, A. J. & Maier, M. A. (2007). Color and psychological functioning. Association for psychological science, 16 (5), 250-254.

Franzen, G. & Bouwman, M. (1999). De mentale wereld van merken. Alphen aan den Rijn: Samsom.

Franzen, G. & Van den Berg, M. (2001). Strategisch management van merken. Leiden: Hilarius Publicaties.

Funk, D. & Ndubisi, N.O. (2006). Colour and product Choice: A study of Gender Roles. Management Research News, 29 (1), 41-52.

Grossman, R. P. & Wisenblit, J.Z. (1999). What we know about consumer’s color choices. Journal of Marketing Practice: Applied Marketing Science, 5 (3), 78-88.

Hanna, A. & Remington, R. (1996). The representation of color and form in long-term memory. Memory & Cognition, 24 (3), 322-330.

Henderson, P.W. & Cote, J.A. (1998). Guidelines for Selecting or Modifying Logos, Journal of Marketing, 62 (2), 14-30.

Henderson, P.W., Cote, J.A., Leon, S.M, Schmitt, B. (2003) Building strong brands in Asia: selecting the visual components of image to maximize brand strength. International Journal of Research in Marketing, 20, 297-313.

Henderson, P.W., Giese, J.L & Cote, J.A. (2004). Impression management using typeface design. Journal of marketing, 68 (4), 60-72.

Holden, S.J.S. & Vanheule, M. (1999). Know the name, Forget the exposure: Brand familiarity versus Memory of Exposure Context. Psychology & Marketing, 16 (6), 479-496.

Hollander, A., Ris, J. & van Dijk, A. (2006). Het dtp-naslagboek. Benelux: Pearson Education Benelux.

Hynes, N. (2008). Colour and meaning in corporate logos: an empirical study. Brand management, 16 (8), 545-555.

24

Jacoby, L.L & Hayman, C.A.G. (1987). Specific visual transfer in word identification. Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory and Cognition, 13 (3), 456- 463.

Janiszewski, C. & Meyvis, T. (2001). Effects of Brand logo complexity, repetition, and spacing on Processing fluency and Judgment. The Journal of consumer Research, 28(1), 1832.

Johnston, W.A., Hawley, K.J. & Elliott, J.M.G. (1991). Contribution of Perceptual Fluency to Recognition Judgments. Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition, 17 (2), 210-223.

Keller, K.L. (1993). Conceptualizing, Measuring, and Managing Customer-Based Brand Equity. Journal of Marketing, 57, 1-22.

Kohli, C.; Suri, R. & Thakor, M. (2002). Creating effective logos: Insights from theory and practice. Business Horizons, 45(3), 58-64. Kotler, P. & Keller, K.L. (2010). Marketingmanagement: de essentie (4th ed.). Amsterdam : Pearson Education Benelux.

Lee, A.Y. (2001). The Mere Exposure Effect: An Uncertainty Reduction Explanation Revisited. Personality and Social Psychology Bulletin, 27, 1255- 1266.

Lee, A. Y. & Labroo, A.A. (2004). The Effect of Conceptual and Perceptual Fluency on Brand Evaluation. Journal of Marketing Research, 41(2), 151-156.

Leong, S.M. (1993). Consumer decision making for common, repeat-purchase products: A dual replication. Journal of Consumer Psychology, 2(2), 193-208.

Lewis, C. & Walker, P. (1989). Typographic influences on reading. British Journal of Psychology, 80, 241-257.

Mandler, G. (1980). Recognizing: The Judgment of Previous Occurrence. Psychological Review, 87(3), 252-271.

Mandler, G., Nakamura, Y. & Van Zandt, B.J.S. (1987). Nonspecific Effects of Exposure on Stimuli That Cannot Be Recognized. Journal of Experimental Psychology, 13(4), 646-648.

25

McCarthy, M. and Mothersbaugh, D. (2002). Effects of typographic factors in advertisingbased persuasion: A general model and initial empirical tests. Psychology & Marketing, 19(78), 663-691.

McGivern, R.F., Mutter, K.L., Anderson, J., Wideman, G. Bodnar, M. & Huston, P.J. (1998). Gender Differences in incidental learning and visual recognition memory: Support for sex differences in unconscious environmental awareness. Personality and Individual Differences, 25, 223-232.

Mombaerts, M. & Vossen, M. (2008). Goed voor druk. Gent: Academia Press.

O’Connor, Z. (2011). Logo Colour and Differentiation: A New Application of Environmental Colour Mapping. Color Research and application, 36 (1), 55-60.

Ostergaard, A.L. & Davidoff, J.B. (1985). Some effects of Color on Naming and Recognition of Objects. Journal of Experimental Psychology, 11(3), 579-587.

Reber, R. , Schwarz, N. & Winkielman, P. (2004). Processing fluency and Aesthetic pleasure: Is beauty in the Perceiver’s Processing Experience? Personality and Social Psychology Review, 8 (4).

Riezebos, R., Kist, B. & Koostra, G. (2003). Brand management: a theoretical and practical approach. Harlow: Pearson Education Limited. Solomon, M., Bamossy, G., Askegaard, S. & Verhagen, W. (2008). Consumentengedrag (3th ed.). Amsterdam: Pearson education Benelux.

Stabler, R.W. (2009). Quantifying the Effect of a Logotype on Perceived Market Value of Consumer Products. Indiana Undergraduate Journal of Cognitive Science, 4, 17-35.

Tanaka, J. & Presnell, L (1999). Color diagnosticity in object recognition. Perceptions & Psychophysics, 61(6), 1140-1153.

Tantillo, J., DiLorenzo-Aiss, J. & Mathisen, R. E. (1995). Quantifying perceived differences in type styles: an exploratory study. Psychology & Marketing, 12(5), 447-457.

26

Tavassoli, N. (2001). Color memory and evaluations for Alphabetic and logographic brand names. Journal of experimental psychology, 7(2) , 104-111.

Toth, J. (1996). Conceptual Automaticity in Recognition memory: Levels-of-processing Effects on Familiarity. Canadian Journal of Experimental Psychology, 50 (1), 123-138.

Van der Laar, G. & Van der Berg Weitzel. (2004). Brand recognition: abstract shape, concrete success, Admap, June (451), 1-9.

Van der Lans, R., Cote, J. A., Cole, C.A, Leong, S. M., Smidts, A., Henderson, P. W., Bluemelhuber, C., Bottomley, P.A, Doyle, J. R., Fedorikhin, A., Moorthy, J. Ramaseshan, B. & Schmitt, B. H. (2009). Cross-National Logo Evaluation Analysis: An Individual-Level Approach. Marketing Science, 28 (5), 968-985.

Van Riel, C. & van den Ban, A. (2001). The added value of corporate logos - An empirical study. European Journal of Marketing, 35 (3), 428- 440.

Van Rompay, T. J. L., Pruyn, A. T. H. & Tieke, P. (2009). Symbolic meaning integration in design and its influence on product and brand evaluation. International Journal of Design, 3 (2), 19-26.

Veryzer, R.W. (1993). Aesthetic Response and the influence of design principles on product preferences. Advances in Consumer Research, 20, 224-228.

Walsh, M., Winterich, K. & Mittal, V. (2010). Do logo redesigns help or hurt your brand? The role of brand commitment. Journal of product & brand management, 19 (2), 76-84.

Weldon, M.S., Roediger III, H.L. & Challis, B.H. (1989). The properties of retrieval cues constrain the picture superiority effect. Memory & Cognition, 17 (1), 95- 150.

West, D. (2002). Logos and No-gos. Market Leader, Autumn, (18), 1-3.

Winkielman, P. & Cacioppo, J.T. (2001). Mind at Ease Puts a Smile on the Face: Psychophysiological Evidence That Processing Facilitation Elicits Positive Affect. Journal of Personality and Social Psychology, 81(6), 898-1000.

27

Winkielman, Schwarz, Fazendeiro & Reber (2003). The Hedonic Marking of Processing Fluency: Implications for Evaluative Judgment. The Psychology of Evaluation: Affective Processes in Cognition and Emotion, eds. J Musch, K.C. Klauer, Mahwah, N.J.: Lawrence Erlbaum Associates, 189-217.

Zaichkowsky, J.L. (2010). Strategies for distinctive brands. Brand management, 17 (8), 548560.

Zhang, Y., Feick, L. & Price, L.J. (2006). The impact of Self-Construal on Aesthetic Preferences for Angular Versus Rounded Shapes. Personality and Social Psychology Bulletin, 32(6), 794-805

28

Bijlagen

Bijlage 1: Pretest

Bekijk de volgende logo’s en duid aan welk logo volgens jou het correcte logo is. Voor alle duidelijkheid, dit is geen IQ- test dus gelieve de logo’s niet op te zoeken. De opzet van dit experiment is namelijk nagaan hoe logo’s in ons geheugen worden opgeslagen. Alvast bedankt!

Logo 1

A

B

C

D

Logo 2

A

B

C

D

Logo 3

A

B

C

D

1

Logo 4

A

B

C

D

Logo 5

A

B

C

D

Logo 6

A

B

C

D

Logo 7

A

B

C

D

Logo 8

A

B

C

D

2

Logo 9

A

B

C

D

Logo 10

A Logo 11

B

C

B

C

D

Logo 11

A

D

Logo 12

A

B

C

D 3

Logo 13 A

B

C

D

Logo 14

A

B

C

D

Logo 15

A

B

C

D

4

Logo 16

A

B

C

D

B

C

D

Logo 17

A Logo 18

A

B

D

C

Logo 19

A

B

C

D

5

Logo 20

A

B

C

D

Logo 21 A

B

C

D

6

Logo 22 A

B

C

D Logo 23

A

B

C

D

Logo 24

A

B

C

D

Logo 25

A

B

C

D

7

Logo 26

A

B

C

D

C

D

Logo 27

A

B

Logo 28

A

B

C

D

Logo 29

A

B

C

D

8

Logo 30

A

B

C

D Logo 31

A

B

C

D

Logo 32

A

B

C

D

9

Logo 33

A B

C

Logo 34

D

A

B

C

D

10

Logo 35

A

B

C

D

Logo 36

A

B

C

D

11

Logo 37

A

B

C

D

Logo 38

A

B

C

D

Logo 39

A

B

C

D

12

Logo 40 A

B

C

D

Logo 41 A

B

C

D

13

Logo 42 A B

C

D Logo 43

A

B

C

D

Logo 44

A

B

C

D

14

Logo 45

A

B

C

D

Logo 46

A

B

C

D

Logo 47

A

B

C

D

15

Logo 48

A

B

C

D

Logo 49

Logo 50

A D B

C

D

16

Logo 51 A

B

C

D

Logo 52

A

B

C

D

17

Logo 53

A

B

C

D

18

Logo 54

A

B

C

D

Logo 55

A

B

C

D

Logo 56

A

B

C

D 19

Logo 57

A

B

C

D

Logo 58

A

B

C

D

20

Logo 59

A

B

C

D

Logo 60

A

B

C

D

21

Bijlage 2:Experiment

Logo-onderzoek In het kader van mijn mast erproef voer ik een onderzoek uit naar logoherkenning. Wat is de bedoeling? U krijgt 60 logo's voorgeschot eld en ik zou u willen vragen om het logo aan t e klikken dat volgens u het correct e logo is. Voor alle duidelijkheid, dit is GEEN IQ-t est , dus gelieve de logo's NIET op t e zoeken. De doelst elling van dit experiment is namelijk nagaan hoe logo's in ons geheugen worden opgeslagen. Dit onderzoek zal slecht s een kleine 10 minuut jes van uw t ijd in beslag nemen. Alvast bedankt ! Griet Start www.thesistools.com

Logo-onderzoek 1. Logo 1 *

PDFmyURL.com

2. Logo 2 *

3. Logo 3*

PDFmyURL.com

4. Logo 4 *

5. Logo 5*

6. Logo 6 *

PDFmyURL.com

7. Logo 7 *

8. Logo 8 *

9. Logo 9 *

PDFmyURL.com

10. Logo 10 *

Volgende pagina www.thesistools.com

11. Logo 11 * PDFmyURL.com

12. Logo 12 *

13. Logo 13*

PDFmyURL.com

14. Logo 14 *

15. Logo 15*

PDFmyURL.com

16. Logo 16 *

17. Logo 17 *

18. Logo 18 * PDFmyURL.com

19. Logo 19 *

20.

PDFmyURL.com

Logo 20 *

Volgende pagina www.thesistools.com

21. Logo 21 *

22. Logo 22 * PDFmyURL.com

23. Logo 23*

24. Logo 24 *

PDFmyURL.com

25. Logo 25*

26. Logo 26 *

27. Logo 27 *

PDFmyURL.com

28. Logo 28 *

PDFmyURL.com

29. Logo 29 *

30. Logo 30 *

Volgende pagina www.thesistools.com

31. PDFmyURL.com

Logo 31 *

32. Logo 32 *

33. Logo 33*

PDFmyURL.com

34. Logo 34 *

35. Logo 35*

PDFmyURL.com

36. Logo 36 *

37. Logo 37 *

PDFmyURL.com

38. Logo 38 *

39. Logo 39 *

PDFmyURL.com

40. Logo 4 0 *

Volgende pagina www.thesistools.com

41. Logo 4 1 *

PDFmyURL.com

42. Logo 4 2 *

43. Logo 4 3*

44. Logo 4 4 *

PDFmyURL.com

45. Logo 4 5*

46. Logo 4 6 *

47. PDFmyURL.com

Logo 4 7 *

48. Logo 4 8 *

PDFmyURL.com

49. Logo 4 9 *

50. Logo 50 *

PDFmyURL.com

Volgende pagina www.thesistools.com

51. Logo 51 *

52. Logo 52 *

PDFmyURL.com

53. Logo 53*

54. Logo 54 *

PDFmyURL.com

55. Logo 55*

56. Logo 56 *

PDFmyURL.com

57. Logo 57 *

58. Logo 58 *

PDFmyURL.com

59. Logo 59 *

60. Logo 60 *

PDFmyURL.com

De laatste vragen www.thesistools.com

61. Uw geslacht * M V

62. Uw geboort ejaar -- maak uw keuze --

PDFmyURL.com

Einde www.thesistools.com

Bedankt voor uw medewerking. www.thesistools.com

PDFmyURL.com

SPSS-outputs

Overzicht SPSS-outputs Bijlage 3: Overzicht respondenten ...........................................................................................1 Bijlage 4: RQ1: Repeated Measures ANOVA: Designkenmerken ..........................................2 Bijlage 5: RQ1: Gepaarde T-test .............................................................................................4 Bijlage 6: RQ 2: T-Test: herkenning en leeftijdscat. ..............................................................5 Bijlage 7: RQ 2a : Repeated Measures ANOVA: Leeftijdscat. * designkenmerken ...............6 Bijlage 8: RQ 2a: Gepaarde T-toets: vorm- lettertype Leeftijdscat.40-55 jaar ........................9 Bijlage 9: RQ 2a: Gepaarde T-toets vorm- lettertype Leeftijdscat. 15-30 jaar ........................10 Bijlage 10: RQ 2a: T-test: leeftijdscategorieën en herkenning ................................................11 Bijlage 11: RQ 3: T-Test: Herkenning man-vrouw .................................................................12 Bijlage 12: RQ 3a :Repeated Measures ANOVA: Designkenmerken * Geslacht ...................13 Bijlage 13: RQ 3a :Gepaarde T-Test Mannen: lettertype vs. vorm .........................................16 Bijlage 14: RQ 3a: Gepaarde T-test Vrouwen: lettertype vs vorm ..........................................17 Bijlage 15: RQ 4: Repeated Measures ANOVA: Vormaspecten .............................................18 Bijlage 16: Gepaarde T-toets: figuratieve vs abstracte logo’s .................................................20 Bijlage 17: RQ 4a: Repeated Measures ANOVA: Leeftijdscat. * Vormaspecten ...................21 Bijlage 18: RQ 4a: Gepaarde T-test: Vorm vs. Abstract bij 15- tot 30- jarigen ......................24 Bijlage 19: RQ 4a: Gepaarde T-test: Vorm vs. Abstract bij 40 tot 55 jarigen .........................25 Bijlage 20: RQ 4a: T-Test ........................................................................................................26 Bijlage 21: RQ 4b: Repeated Measures ANOVA: Geslacht * Vormaspecten .........................27 Bijlage 22: RQ 4b: Gepaarde T-toets mannen: verschil abstracte en figuratieve logo’s .........30 Bijlage 23: RQ 4b: Gepaarde T-toets vrouwen: verschil abstracte en figuratieve logo’s ........31 Bijlage 24: RQ 4b: T-test .........................................................................................................32

Bijlage 3: Overzicht respondenten Leeftijdscategorieën Statistics Leeftijdscategorie N

Valid

371

Missing

0

Leeftijdscategorie Cumulative Frequency Valid

<= 14 jaar

Percent

Valid Percent

2 ,5

,5

Percent ,5

15 tot 30 jaar

151

40,7

40,7

41,2

31 tot 39 jaar

48

12,9

12,9

54,2

40 tot 55 jaar

161

43,4

43,4

97,6

9

2,4

2,4

100,0

371

100,0

100,0

>= 55 jaar Total

Geslacht Statistics Geslacht N

Valid

371

Missing

0

Geslacht Cumulative Frequency Valid

Percent

Valid Percent

Percent

Man

172

46,4

46,4

46,4

Vrouw

199

53,6

53,6

100,0

Total

371

100,0

100,0

1

Bijlage 4: RQ1: Repeated Measures ANOVA: Designkenmerken Within-Subjects Factors Measure:MEASURE_1 Designk enmerk en

Dependent Variable

1

Lettertype

2

Vorm

3

Kleur b

Multivariate Tests Effect

Value

Designkenmerken

F

Hypothesis df

Error df

Sig.

a

2,000

369,000 ,000

a

2,000

369,000 ,000

a

2,000

369,000 ,000

a

2,000

369,000 ,000

Pillai's Trace

,348

98,643

Wilks' Lambda

,652

98,643

Hotelling's Trace

,535

98,643

Roy's Largest Root

,535

98,643

a. Exact statistic b. Design: Intercept Within Subjects Design: Designkenmerken

b

Mauchly's Test of Sphericity Measure:MEASURE_1

a

Epsilon Within Subjects Effect

Approx. ChiMauchly's W

Designkenmerken ,944

Square

Greenhousedf

21,259

Sig. 2 ,000

Geisser ,947

Huynh-Feldt Lower-bound ,952

,500

Tests the null hypothesis that the error covariance matrix of the orthonormalized transformed dependent variables is proportional to an identity matrix. a. May be used to adjust the degrees of freedom for the averaged tests of significance. Corrected tests are displayed in the Tests of Within-Subjects Effects table. b. Design: Intercept Within Subjects Design: Designkenmerken

2

Tests of Within-Subjects Effects Measure:MEASURE_1 Type III Sum of Source

Squares

Designkenmerken

df

Mean Square

F

Sig.

Sphericity Assumed

489,323

2

244,661

86,241 ,000

Greenhouse-Geisser

489,323

1,894

258,358

86,241 ,000

Huynh-Feldt

489,323

1,903

257,075

86,241 ,000

Lower-bound

489,323

1,000

489,323

86,241 ,000

2099,344

740

2,837

Greenhouse-Geisser

2099,344

700,768

2,996

Huynh-Feldt

2099,344

704,267

2,981

Lower-bound

2099,344

370,000

5,674

Error(Designkenmerken) Sphericity Assumed

Tests of Within-Subjects Contrasts Measure:MEASURE_1 Designkenm Type III Sum of Source

erken

Squares

Designkenmerken

Linear Quadratic

Error(Designkenmerken)

Linear Quadratic

df

Mean Square

F

Sig.

431,747

1

431,747

140,963 ,000

57,576

1

57,576

22,051 ,000

1133,253

370

3,063

966,091

370

2,611

Tests of Between-Subjects Effects Measure:MEASURE_1 Transformed Variable:Average Type III Sum of Source Intercept Error

Squares

df

Mean Square

311370,580

1

311370,580

2620,753

370

7,083

F

Sig.

43959,548 ,000

3

Designkenmerken Measure:MEASURE_1 Designk

95% Confidence Interval

enmerk en

Mean

Std. Error

Lower Bound

Upper Bound

1

16,124 ,121

15,885

16,363

2

16,404 ,108

16,191

16,617

3

17,650 ,089

17,475

17,824

Bijlage 5: RQ1: Gepaarde T-test Paired Samples Statistics Mean Pair 1

Pair 2

N

Std. Deviation

Std. Error Mean

Kleur

17,6496

371

1,71200 ,08888

Vorm

16,4043

371

2,08557 ,10828

Vorm

16,4043

371

2,08557 ,10828

Lettertype

16,1240

371

2,34019 ,12150

Paired Samples Correlations N

Correlation

Sig.

Pair 1

Kleur & Vorm

371 ,410

,000

Pair 2

Vorm & Lettertype

371 ,336

,000

Paired Samples Test Paired Differences 95% Confidence Interval

Mean Pair 1 Kleur - Vorm Pair 2 Vorm Lettertype

1,24528 ,28032

Std.

Std. Error

Deviation

Mean

2,08643 ,10832 2,55790 ,13280

of the Difference Lower 1,03228 ,01919

Upper 1,45829 ,54146

Sig. (2t

df

tailed)

11,496

370 ,000

2,111

370 ,035

4

Bijlage 6: RQ2: T-Test: herkenning en leeftijdscat. Group Statistics Leeftijdscategor ie Herkenning

N

Mean

Std. Deviation

Std. Error Mean

15 tot 30 jaar

151

52,3907

3,37238 ,27444

40 tot 55 jaar

161

48,1925

4,84448 ,38180

Independent Samples Test Levene's Test for Equality of Variances

t-test for Equality of Means 95% Confidence Interval of the Sig. (2-

F Herkenn Equal variances ing

assumed Equal variances not assumed

Sig.

13,126 ,000

t

df

tailed)

Mean

Std. Error

Difference Difference

Difference Lower

Upper

8,829

310 ,000

4,19818 ,47548

3,26261

5,13375

8,929

286,477 ,000

4,19818 ,47020

3,27270

5,12367

5

Bijlage 7: RQ2a : Repeated Measures ANOVA: Leeftijdscat. * designkenmerken Within-Subjects Factors Measure:MEASURE_1 Designk enmerk

Dependent

en

Variable

1

Lettertype

2

Vorm

3

Kleur

Between-Subjects Factors Value Label Leeftijdscategorie

N

2,00

15 tot 30 jaar

151

4,00

40 tot 55 jaar

161

b

Multivariate Tests Effect Designkenmerken

Value

F

Hypothesis df

Error df

Sig.

a

2,000

309,000 ,000

a

2,000

309,000 ,000

a

2,000

309,000 ,000

a

2,000

309,000 ,000

a

2,000

309,000 ,023

a

2,000

309,000 ,023

a

2,000

309,000 ,023

a

2,000

309,000 ,023

Pillai's Trace

,372

91,573

Wilks' Lambda

,628

91,573

Hotelling's Trace

,593

91,573

Roy's Largest Root

,593

91,573

Designkenmerken *

Pillai's Trace

,024

3,807

Leeftijdscat

Wilks' Lambda

,976

3,807

Hotelling's Trace

,025

3,807

Roy's Largest Root

,025

3,807

a. Exact statistic b. Design: Intercept + Leeftijdscat Within Subjects Design: Designkenmerken

6

b

Mauchly's Test of Sphericity Measure:MEASURE_1

a

Epsilon Within Subjects

Mauchly's Approx. Chi-

Effect Designkenmerk en

W

Square

,948

df

16,422

Greenhouse

Huynh-

Lower-

-Geisser

Feldt

bound

Sig. 2 ,000

,951

,960

,500

Tests the null hypothesis that the error covariance matrix of the orthonormalized transformed dependent variables is proportional to an identity matrix. a. May be used to adjust the degrees of freedom for the averaged tests of significance. Corrected tests are displayed in the Tests of Within-Subjects Effects table. b. Design: Intercept + Leeftijdscat Within Subjects Design: Designkenmerken

Tests of Within-Subjects Effects Measure:MEASURE_1 Type III Sum of Source Designkenmerken

Squares

df

Mean Square

F

Sig.

Sphericity Assumed

437,724

2

218,862

79,162 ,000

Greenhouse-Geisser

437,724

1,902

230,190

79,162 ,000

Huynh-Feldt

437,724

1,919

228,080

79,162 ,000

Lower-bound

437,724

1,000

437,724

79,162 ,000

Designkenmerken *

Sphericity Assumed

25,198

2

12,599

4,557 ,011

Leeftijdscat

Greenhouse-Geisser

25,198

1,902

13,251

4,557 ,012

Huynh-Feldt

25,198

1,919

13,130

4,557 ,012

Lower-bound

25,198

1,000

25,198

4,557 ,034

Sphericity Assumed

1714,146

620

2,765

Greenhouse-Geisser

1714,146

589,490

2,908

Huynh-Feldt

1714,146

594,942

2,881

Lower-bound

1714,146

310,000

5,530

Error(Designkenmerken)

7

Tests of Within-Subjects Contrasts Measure:MEASURE_1 Designkenm Type III Sum of Source

erken

Designkenmerken

Linear

Squares

Quadratic

df

Mean Square

F

Sig.

393,001

1

393,001

136,194 ,000

44,723

1

44,723

16,916 ,000

9,462

1

9,462

3,279 ,071

15,736

1

15,736

5,952 ,015

Designkenmerken *

Linear

Leeftijdscat

Quadratic

Error(Designkenmerken)

Linear

894,536

310

2,886

Quadratic

819,610

310

2,644

Tests of Between-Subjects Effects Measure:MEASURE_1 Transformed Variable:Average Type III Sum of Source

Squares

Intercept

df

Mean Square

F

Sig.

262771,657

1

262771,657

44749,793 ,000

457,772

1

457,772

77,958 ,000

1820,326

310

5,872

Leeftijdscat Error

Leeftijdscategorie * Designkenmerken Measure:MEASURE_1 Designk

95% Confidence Interval

Leeftijdscategor enmerk ie

en

15 tot 30 jaar

1

16,609 ,189

16,238

16,981

2

17,338 ,159

17,025

17,650

3

18,444 ,121

18,206

18,682

1

15,640 ,183

15,280

16,000

2

15,571 ,154

15,269

15,874

3

16,981 ,117

16,751

17,212

40 tot 55 jaar

Mean

Std. Error

Lower Bound

Upper Bound

8

Bijlage 8: RQ 2a: Gepaarde T-toets: vorm- lettertype bij Leeftijdscategorie 40 tot 55 jaar

Paired Samples Statistics Mean Pair 1

N

Std. Deviation

Std. Error Mean

Vorm

15,5714

161

2,22687 ,17550

Lettertype

15,6398

161

2,56309 ,20200

Paired Samples Correlations N Pair 1

Vorm & Lettertype

Correlation 161 ,334

Sig. ,000

Paired Samples Test Paired Differences 95% Confidence Interval

Mean Pair 1 Vorm Lettertype

-,06832

Std.

Std. Error

Deviation

Mean

2,77742 ,21889

of the Difference Lower

Upper

-,50061 ,36397

Sig. (2t -,312

df

tailed)

160 ,755

9

Bijlage 9: RQ 2a: Gepaarde T-toets vorm-lettertype bij leeftijdscategorie 15 tot 30 jaar Paired Samples Statistics Mean Pair 1

N

Std. Deviation

Std. Error Mean

Vorm

17,3377

151

1,60369 ,13051

Lettertype

16,6093

151

2,03297 ,16544

Paired Samples Correlations N Pair 1

Vorm & Lettertype

Correlation 151 ,237

Sig. ,003

Paired Samples Test Paired Differences 95% Confidence Interval of

Mean Pair 1 Vorm Lettertype

,72848

Std.

Std. Error

Deviation

Mean

2,27137 ,18484

the Difference Lower ,36325

Upper 1,09371

Sig. (2t 3,941

df

tailed)

150 ,000

10

Bijlage 10: RQ 2a: T-test: leeftijdscategorieën en herkenning Group Statistics Leeftijdscategorie Lettertype

Vorm

Kleur

N

Mean

Std. Deviation

Std. Error Mean

15 tot 30 jaar

151

16,6093

2,03297 ,16544

40 tot 55 jaar

161

15,6398

2,56309 ,20200

15 tot 30 jaar

151

17,3377

1,60369 ,13051

40 tot 55 jaar

161

15,5714

2,22687 ,17550

15 tot 30 jaar

151

18,4437

1,14680 ,09333

40 tot 55 jaar

161

16,9814

1,74453 ,13749

Independent Samples Test Levene's Test for Equality of Variances

t-test for Equality of Means 95% Confidence Sig. (2-

F Letter

Equal variances

type

assumed

Sig.

6,783 ,010

Equal variances not assumed Vorm

Equal variances assumed

14,582 ,000

Equal variances not assumed Kleur

Equal variances assumed Equal variances not assumed

18,820 ,000

t 3,686

df

tailed)

Mean

Std. Error

Differenc Differenc e

e

Interval of the Difference Lower

Upper

310 ,000

,96952

,26302

,45199

1,48705

3,713 301,797 ,000

,96952

,26110

,45571

1,48333

7,994

310 ,000

1,76632 ,22095

1,33157

2,20107

8,076 290,971 ,000

1,76632 ,21871

1,33587

2,19677

8,689

310 ,000

1,46234 ,16830

1,13118

1,79350

8,800 278,371 ,000

1,46234 ,16617

1,13523

1,78945

11

Bijlage 11: RQ 3: T-Test: Herkenning man-vrouw Group Statistics Geslacht Herkenning

N

Mean

Std. Deviation

Std. Error Mean

Man

172

50,4186

4,64145 ,35391

Vrouw

199

49,9698

4,58358 ,32492

Independent Samples Test Levene's Test for Equality of Variances

t-test for Equality of Means 95% Confidence Mean Sig. (2-

F Herkenn Equal variances ing

assumed Equal variances not assumed

Sig.

2,074 ,151

t

df

tailed)

Std. Error

Differenc Differenc e

e

Interval of the Difference Lower

Upper

,935

369 ,350

,44876

,48000

-,49513

1,39264

,934

359,919 ,351

,44876

,48044

-,49607

1,39358

12

Bijlage 12: RQ 3a :Repeated Measures ANOVA: Designkenmerken * Geslacht Within-Subjects Factors Measure:MEASURE_1 Designk enmerk en

Dependent Variable

1

Lettertype

2

Vorm

3

Kleur

Between-Subjects Factors Value Label Geslacht

N

1

Man

172

2

Vrouw

199

b

Multivariate Tests Effect Designkenmerken

Value

F

Hypothesis df

Sig.

a

2,000

368,000 ,000

a

2,000

368,000 ,000

a

2,000

368,000 ,000

a

2,000

368,000 ,000

a

2,000

368,000 ,315

a

2,000

368,000 ,315

a

2,000

368,000 ,315

a

2,000

368,000 ,315

Pillai's Trace

,350

99,130

Wilks' Lambda

,650

99,130

Hotelling's Trace

,539

99,130

Roy's Largest Root

,539

99,130

,006

1,160

Wilks' Lambda

,994

1,160

Hotelling's Trace

,006

1,160

Roy's Largest Root

,006

1,160

Designkenmerken * Geslacht Pillai's Trace

Error df

a. Exact statistic b. Design: Intercept + Geslacht Within Subjects Design: Designkenmerken

13

b

Mauchly's Test of Sphericity Measure:MEASURE_1

a

Epsilon Within Subjects Effect

Approx. ChiMauchly's W

Designkenmerken ,945

Square

Greenhousedf

20,703

Sig. 2 ,000

Geisser ,948

Huynh-Feldt Lower-bound ,955

,500

Tests the null hypothesis that the error covariance matrix of the orthonormalized transformed dependent variables is proportional to an identity matrix. a. May be used to adjust the degrees of freedom for the averaged tests of significance. Corrected tests are displayed in the Tests of Within-Subjects Effects table. b. Design: Intercept + Geslacht Within Subjects Design: Designkenmerken

Tests of Within-Subjects Effects Measure:MEASURE_1 Type III Sum Source Designkenmerken

of Squares

df

Mean Square

F

Sig.

Sphericity Assumed

493,099

2

246,550

87,003 ,000

Greenhouse-Geisser

493,099

1,896

260,037

87,003 ,000

Huynh-Feldt

493,099

1,911

258,040

87,003 ,000

Lower-bound

493,099

1,000

493,099

87,003 ,000

Designkenmerken *

Sphericity Assumed

8,003

2

4,001

1,412 ,244

Geslacht

Greenhouse-Geisser

8,003

1,896

4,220

1,412 ,245

Huynh-Feldt

8,003

1,911

4,188

1,412 ,244

Lower-bound

8,003

1,000

8,003

1,412 ,235

2091,341

738

2,834

Greenhouse-Geisser

2091,341

699,721

2,989

Huynh-Feldt

2091,341

705,137

2,966

Lower-bound

2091,341

369,000

5,668

Error(Designkenmerken) Sphericity Assumed

14

Tests of Within-Subjects Contrasts Measure:MEASURE_1 Designkenm Type III Sum of Source

erken

Designkenmerken

Linear

Squares

Quadratic

Quadratic

F

Sig.

1

437,176

143,169 ,000

55,923

1

55,923

21,393 ,000

6,486

1

6,486

2,124 ,146

1,516

1

1,516 ,580

1126,767

369

3,054

964,574

369

2,614

Quadratic Linear

Mean Square

437,176

Designkenmerken * Geslacht Linear

Error(Designkenmerken)

df

,447

Tests of Between-Subjects Effects Measure:MEASURE_1 Transformed Variable:Average Type III Sum of Source

Squares

df

Mean Square

Intercept

309923,059

1

Geslacht

6,193

1

2614,560

369

Error

309923,059

F

Sig.

43740,291 ,000

6,193 ,874

,350

7,086

Geslacht * Designkenmerken Measure:MEASURE_1 Designk

95% Confidence Interval

enmerk Geslacht en Man

Vrouw

Mean

Std. Error

Lower Bound

Upper Bound

1

16,076 ,179

15,724

16,427

2

16,541 ,159

16,228

16,853

3

17,802 ,130

17,546

18,058

1

16,166 ,166

15,839

16,492

2

16,286 ,148

15,996

16,577

3

17,518 ,121

17,279

17,756

15

Bijlage 13: RQ 3a :Gepaarde T-Test Mannen: lettertype vs. vorm

Paired Samples Statistics Mean Pair 1

N

Std. Deviation

Std. Error Mean

Vorm

16,5407

172

1,98638 ,15146

Lettertype

16,0756

172

2,22692 ,16980

Paired Samples Correlations N Pair 1

Vorm & Lettertype

Correlation 172 ,323

Sig. ,000

Paired Samples Test Paired Differences 95% Confidence Interval of

Mean Pair 1 Vorm Lettertype

,46512

Std.

Std. Error

Deviation

Mean

2,45996 ,18757

the Difference Lower ,09486

Upper ,83537

Sig. (2t 2,480

df

tailed)

171 ,014

16

Bijlage 14: RQ 3a: Gepaarde T-test Vrouwen: lettertype vs vorm

Paired Samples Statistics Mean Pair 1

N

Std. Deviation

Std. Error Mean

Vorm

16,2864

199

2,16570 ,15352

Lettertype

16,1658

199

2,43867 ,17287

Paired Samples Correlations N Pair 1

Vorm & Lettertype

Correlation 199 ,350

Sig. ,000

Paired Samples Test Paired Differences 95% Confidence Interval of the

Mean Pair

Vorm -

1

Lettertype

,12060

Std.

Std. Error

Deviation

Mean

2,63533 ,18681

Difference Lower

Upper

-,24780 ,48900

Sig. (2t ,646

df

tailed)

198 ,519

17

Bijlage 15: RQ 4: Repeated Measures ANOVA: Vormaspecten Within-Subjects Factors Measure:MEASURE_1 Vormasp

Dependent

ecten

Variable

1

vorm_abstract2

2

vorm_figuur2

b

Multivariate Tests Effect Vormaspecten

Value

F

Hypothesis df

Error df

Sig.

a

1,000

311,000 ,001

a

1,000

311,000 ,001

a

1,000

311,000 ,001

a

1,000

311,000 ,001

Pillai's Trace

,037

11,967

Wilks' Lambda

,963

11,967

Hotelling's Trace

,038

11,967

Roy's Largest Root

,038

11,967

a. Exact statistic b. Design: Intercept Within Subjects Design: Vormaspecten

b

Mauchly's Test of Sphericity Measure:MEASURE_1

a

Epsilon Within

Approx. Chi-

Subjects Effect Mauchly's W Vormaspecten

Square

1,000 ,000

Greenhousedf

Sig. 0

Geisser .

1,000

Huynh-Feldt Lower-bound 1,000

1,000

Tests the null hypothesis that the error covariance matrix of the orthonormalized transformed dependent variables is proportional to an identity matrix. a. May be used to adjust the degrees of freedom for the averaged tests of significance. Corrected tests are displayed in the Tests of Within-Subjects Effects table. b. Design: Intercept Within Subjects Design: Vormaspecten

18

Tests of Within-Subjects Effects Measure:MEASURE_1 Type III Sum of Source

Squares

Vormaspecten

Error(Vormaspecten)

df

Mean Square

F

Sig.

Sphericity Assumed

,196

1 ,196

11,967 ,001

Greenhouse-Geisser

,196

1,000 ,196

11,967 ,001

Huynh-Feldt

,196

1,000 ,196

11,967 ,001

Lower-bound

,196

1,000 ,196

11,967 ,001

Sphericity Assumed

5,105

311 ,016

Greenhouse-Geisser

5,105

311,000 ,016

Huynh-Feldt

5,105

311,000 ,016

Lower-bound

5,105

311,000 ,016

Tests of Within-Subjects Contrasts Measure:MEASURE_1 Vormaspe Source

cten

Vormaspecten

Linear

Error(Vormaspecten)

Linear

Type III Sum of Squares

df

,196

Mean Square 1 ,196

5,105

F

Sig.

11,967 ,001

311 ,016

Tests of Between-Subjects Effects Measure:MEASURE_1 Transformed Variable:Average Type III Sum of Source Intercept Error

Squares 413,680 8,907

df

Mean Square 1

413,680

F

Sig.

14444,851 ,000

311 ,029

19

Vormaspecten Measure:MEASURE_1 95% Confidence Interval

Vormasp ecten

Mean

Std. Error

Lower Bound

Upper Bound

1

,832

,006

,820

,844

2

,796

,010

,776

,817

Bijlage 16: Gepaarde T-toets: figuratieve vs abstracte logo’s Paired Samples Statistics Mean Pair 1

N

Std. Deviation

Std. Error Mean

vorm_abstract2

,8290

371 ,11069

,00575

vorm_figuur2

,7996

371 ,17626

,00915

Paired Samples Correlations N Pair 1

vorm_abstract2 & vorm_figuur2

Correlation 371 ,253

Sig. ,000

Paired Samples Test Paired Differences 95% Confidence Interval

Mean Pair 1 vorm_abstract2 vorm_figuur2

Std.

Std. Error

Deviation

Mean

,02939 ,18288

,00949

of the Difference Lower ,01072

Upper ,04806

Sig. (2t 3,096

df

tailed)

370 ,002

20

Bijlage 17: RQ 4a: Repeated Measures ANOVA: Leeftijdscat. * Vormaspecten Within-Subjects Factors Measure:MEASURE_1 Vormasp

Dependent

ecten

Variable

1

vorm_abstract

2

vorm_figuur

Between-Subjects Factors Value Label Leeftijdscategorie

N

2,00

15 tot 30 jaar

151

4,00

40 tot 55 jaar

161

b

Multivariate Tests Effect Vormaspecten

Vormaspecten * Leeftijdscat

Value

F

Hypothesis df 1,000

310,000 ,001

a

1,000

310,000 ,001

a

1,000

310,000 ,001

a

1,000

310,000 ,001

a

1,000

310,000 ,000

a

1,000

310,000 ,000

a

1,000

310,000 ,000

a

1,000

310,000 ,000

,037

11,799

Wilks' Lambda

,963

11,799

Hotelling's Trace

,038

11,799

Roy's Largest Root ,038

11,799

Pillai's Trace

28,016

Wilks' Lambda Hotelling's Trace

,917

Sig.

a

Pillai's Trace

,083

Error df

28,016

,090

28,016

Roy's Largest Root ,090

28,016

a. Exact statistic b. Design: Intercept + Leeftijdscat Within Subjects Design: Vormaspecten

21

b

Mauchly's Test of Sphericity Measure:MEASURE_1

a

Epsilon Within Subjects Effect

Approx. ChiMauchly's W

Vormaspecten

Square

Greenhousedf

1,000 ,000

Sig. 0

Geisser .

Huynh-Feldt

1,000

Lower-bound

1,000

1,000

Tests the null hypothesis that the error covariance matrix of the orthonormalized transformed dependent variables is proportional to an identity matrix. a. May be used to adjust the degrees of freedom for the averaged tests of significance. Corrected tests are displayed in the Tests of Within-Subjects Effects table. b. Design: Intercept + Leeftijdscat Within Subjects Design: Vormaspecten

Tests of Within-Subjects Effects Measure:MEASURE_1 Type III Sum of Source Vormaspecten

Squares

Mean Square

F

Sig.

,178

1 ,178

11,799 ,001

Greenhouse-Geisser ,178

1,000 ,178

11,799 ,001

Huynh-Feldt

,178

1,000 ,178

11,799 ,001

Lower-bound

,178

1,000 ,178

11,799 ,001

Vormaspecten *

Sphericity Assumed

,423

1 ,423

28,016 ,000

Leeftijdscat

Greenhouse-Geisser ,423

1,000 ,423

28,016 ,000

Huynh-Feldt

,423

1,000 ,423

28,016 ,000

Lower-bound

,423

1,000 ,423

28,016 ,000

Error(Vormaspecten)

Sphericity Assumed

df

Sphericity Assumed

4,682

310 ,015

Greenhouse-Geisser

4,682

310,000 ,015

Huynh-Feldt

4,682

310,000 ,015

Lower-bound

4,682

310,000 ,015

22

Tests of Within-Subjects Contrasts Measure:MEASURE_1 Vormasp

Type III Sum of

Source

ecten

Squares

df

Vormaspecten

Linear

,178

1 ,178

11,799 ,001

Vormaspecten * Leeftijdscat

Linear

,423

1 ,423

28,016 ,000

Error(Vormaspecten)

Linear

4,682

Mean Square

F

Sig.

310 ,015

Tests of Between-Subjects Effects Measure:MEASURE_1 Transformed Variable:Average Type III Sum of Source

Squares

Intercept

df

Mean Square

F

Sig.

415,033

1

415,033

18250,486 ,000

Leeftijdscat

1,857

1

1,857

81,655 ,000

Error

7,050

310 ,023

Leeftijdscategorie * Vormaspecten Measure:MEASURE_1 95% Confidence Interval

Vormasp Leeftijdscategorie ecten 15 tot 30 jaar

40 tot 55 jaar

Mean

Std. Error

Lower Bound

Upper Bound

1

,861

,009

,844

,878

2

,880

,013

,854

,906

1

,804

,008

,788

,821

2

,718

,013

,693

,744

23

Bijlage 18: RQ 4a: Gepaarde T-test: Vorm vs. Abstract bij 15- tot 30- jarigen Paired Samples Statistics Mean Pair 1

N

Std. Deviation

Std. Error Mean

vorm_abstract

,8614

151 ,09767

,00795

vorm_figuur

,8797

151 ,12043

,00980

Paired Samples Correlations N Pair 1

vorm_abstract & vorm_figuur

Correlation 151 ,091

Sig. ,266

Paired Samples Test Paired Differences 95% Confidence Interval

Mean Pair 1 vorm_abstractvorm_figuur

Std.

Std. Error

Deviation

Mean

-,01829 ,14799

,01204

of the Difference Lower

Upper

-,04209 ,00551

Sig. (2t -1,519

df

tailed)

150 ,131

24

Bijlage 19: RQ 4a: Gepaarde T-test: Vorm vs. Abstract bij 40 tot 55 jarigen Paired Samples Statistics Mean Pair 1

N

Std. Deviation

Std. Error Mean

vorm_abstract

,8043

161 ,11337

,00893

vorm_figuur

,7184

161 ,19475

,01535

Paired Samples Correlations N Pair 1

vorm_abstract& vorm_figuur

Correlation 161 ,290

Sig. ,000

Paired Samples Test Paired Differences 95% Confidence Interval

Mean Pair 1 vorm_abstract2 vorm_figuur2

Std.

Std. Error

Deviation

Mean

,08592 ,19491

,01536

of the Difference Lower ,05558

Upper ,11626

Sig. (2t 5,593

df

tailed)

160 ,000

25

Bijlage 20: RQ 4a: T-Test Group Statistics Leeftijdscategorie vorm_abstract

vorm_figuur

N

Mean

Std. Deviation

Std. Error Mean

15 tot 30 jaar

151 ,8614

,09767

,00795

40 tot 55 jaar

161 ,8043

,11337

,00893

15 tot 30 jaar

151 ,8797

,12043

,00980

40 tot 55 jaar

161 ,7184

,19475

,01535

Independent Samples Test Levene's Test for Equality of Variances

t-test for Equality of Means 95% Confidence Mean Sig. (2-

F vorm_

Equal variances

abstract

assumed

Sig.

5,088 ,025

Equal variances

t 4,748 4,771

not assumed vorm_

Equal variances

figuur

assumed Equal variances not assumed

29,860 ,000

8,729 8,855

df

tailed)

Std. Error

Differenc Differenc e

e

Interval of the Difference Lower

Upper

310 ,000

,05705

,01202

,03341

,08069

307,816 ,000

,05705

,01196

,03352

,08058

310 ,000

,16126

,01847

,12491

,19762

269,311 ,000

,16126

,01821

,12541

,19712

26

Bijlage 21: RQ 4b: Repeated Measures ANOVA: Geslacht * Vormaspecten Within-Subjects Factors Measure:MEASURE_1 Vormasp

Dependent

ecten

Variable

1

vorm_abstract2

2

vorm_figuur2

Between-Subjects Factors Value Label Geslacht

N

1

Man

172

2

Vrouw

199

b

Multivariate Tests Effect Vormaspecten

Value

F

Hypothesis df 1,000

369,000 ,002

a

1,000

369,000 ,002

a

1,000

369,000 ,002

9,585

a

1,000

369,000 ,002

a

1,000

369,000 ,864

a

1,000

369,000 ,864

a

1,000

369,000 ,864

a

1,000

369,000 ,864

,025

9,585

Wilks' Lambda

,975

9,585

Hotelling's Trace

,026

9,585

Roy's Largest Root ,026 ,000

Wilks' Lambda Hotelling's Trace

Sig.

a

Pillai's Trace

Vormaspecten * Geslacht Pillai's Trace

Error df

,029 1,000 ,029

,000

,029

Roy's Largest Root ,000

,029

a. Exact statistic b. Design: Intercept + Geslacht Within Subjects Design: Vormaspecten

27

b

Mauchly's Test of Sphericity Measure:MEASURE_1

a

Epsilon Within Subjects Effect

Approx. ChiMauchly's W

Vormaspecten

Square

Greenhousedf

1,000 ,000

Sig. 0

Geisser .

Huynh-Feldt

1,000

Lower-bound

1,000

1,000

Tests the null hypothesis that the error covariance matrix of the orthonormalized transformed dependent variables is proportional to an identity matrix. a. May be used to adjust the degrees of freedom for the averaged tests of significance. Corrected tests are displayed in the Tests of Within-Subjects Effects table. b. Design: Intercept + Geslacht Within Subjects Design: Vormaspecten

Tests of Within-Subjects Effects Measure:MEASURE_1 Type III Sum of Source Vormaspecten

Squares Sphericity Assumed

Mean Square

F

Sig.

,161

1 ,161

9,585 ,002

Greenhouse-Geisser ,161

1,000 ,161

9,585 ,002

Huynh-Feldt

,161

1,000 ,161

9,585 ,002

Lower-bound

,161

1,000 ,161

9,585 ,002

,000

1 ,000

,029

,864

Greenhouse-Geisser ,000

1,000 ,000

,029

,864

Huynh-Feldt

,000

1,000 ,000

,029

,864

Lower-bound

,000

1,000 ,000

,029

,864

Vormaspecten * Geslacht Sphericity Assumed

Error(Vormaspecten)

df

Sphericity Assumed

6,187

369 ,017

Greenhouse-Geisser

6,187

369,000 ,017

Huynh-Feldt

6,187

369,000 ,017

Lower-bound

6,187

369,000 ,017

28

Tests of Within-Subjects Contrasts Measure:MEASURE_1 Vormasp Type III Sum of Source

ecten

Squares

df

Vormaspecten

Linear

,161

1 ,161

Vormaspecten * Geslacht

Linear

,000

1 ,000

Error(Vormaspecten)

Linear

6,187

Mean Square

F

Sig.

9,585 ,002 ,029

,864

369 ,017

Tests of Between-Subjects Effects Measure:MEASURE_1 Transformed Variable:Average Type III Sum of Source

Squares

Intercept

df

489,975

Geslacht

Mean Square 1

,027

489,975

F 18421,204 ,000

1 ,027

Error

9,815

Sig.

1,009 ,316

369 ,027

Geslacht * Vormaspecten Measure:MEASURE_1 95% Confidence Interval

Vormasp Geslacht ecten Man

Vrouw

Mean

Std. Error

Lower Bound

Upper Bound

1

,836

,008

,820

,853

2

,805

,013

,779

,832

1

,823

,008

,807

,838

2

,795

,013

,770

,819

29

Bijlage 22: RQ 4b: Gepaarde T-toets mannen: verschil abstracte en figuratieve logo’s Paired Samples Statistics Mean Pair 1

N

Std. Deviation

Std. Error Mean

vorm_abstract

,8364

172 ,11026

,00841

vorm_figuur

,8052

172 ,16914

,01290

Paired Samples Correlations N Pair 1

vorm_abstract & vorm_figuur

Correlation 172 ,170

Sig. ,026

Paired Samples Test Paired Differences 95% Confidence Interval of the

Mean Pair 1 vorm_abstract vorm_figuur

Std.

Std. Error

Deviation

Mean

,03115 ,18553

,01415

Difference Lower ,00322

Upper ,05907

Sig. (2t 2,202

df

tailed)

171 ,029

30

Bijlage 23: RQ 4b: Gepaarde T-toets vrouwen: verschil abstracte en figuratieve logo’s Paired Samples Statistics Mean Pair 1

N

Std. Deviation

Std. Error Mean

vorm_abstract

,8227

199 ,11095

,00786

vorm_figuur

,7948

199 ,18248

,01294

Paired Samples Correlations N Pair 1

vorm_abstract & vorm_figuur

Correlation 199 ,317

Sig. ,000

Paired Samples Test Paired Differences 95% Confidence Interval

Mean Pair 1 vorm_abstract vorm_figuur

,02788

Std.

Std. Error

Deviation

Mean

,18101

,01283

of the Difference Lower ,00257

Upper ,05318

Sig. (2t 2,173

df

tailed)

198 ,031

31

Bijlage 24: RQ 4b: T-test Group Statistics Geslacht vorm_abstract

vorm_figuur

N

Mean

Std. Deviation

Std. Error Mean

Man

172 ,8364

,11026

,00841

Vrouw

199 ,8227

,11095

,00786

Man

172 ,8052

,16914

,01290

Vrouw

199 ,7948

,18248

,01294

Independent Samples Test Levene's Test for Equality of Variances

t-test for Equality of Means

Mean

Std.

95% Confidence

Error

Interval of the

Sig. (2- Differenc Differenc F vorm_

Equal

abstract

variances

,228

Sig.

,633

t

df

tailed)

e

e

Difference Lower

Upper

1,189

369 ,235

,01369

,01152

-,00895 ,03634

1,189

361,891 ,235

,01369

,01151

-,00895 ,03633

,568

369 ,571

,01043

,01837

-,02569 ,04654

,571

367,184 ,569

,01043

,01827

-,02549 ,04635

assumed Equal variances not assumed vorm_

Equal

figuur

variances

1,928 ,166

assumed Equal variances not assumed

32