BOS Samenvatting Correlationeel Onderzoek PDF

**BOS Correlationeel Onderzoek HC 4** Afbeelding met tekst, schermopname, Lettertype, nummer Automatisch gegenereerde beschrijving **[Multipele regressie ]** **[Assumptie 1: meetniveau's van variabelen]** Een voorwaarde voor een multipele regressieanalyse is dat de afhankelijke variabele een con...

**BOS Correlationeel Onderzoek HC 4** Afbeelding met tekst, schermopname, Lettertype, nummer Automatisch gegenereerde beschrijving **[Multipele regressie ]** **[Assumptie 1: meetniveau's van variabelen]** Een voorwaarde voor een multipele regressieanalyse is dat de afhankelijke variabele een continue variabele moet zijn (interval of ratio meetniveau).  De onafhankelijke variabele(n) moet(en) continu (minimaal van interval meetniveau) of dichotoom (nominaal met twee categorieën) zijn. **T-toets** - **Doel**: Het vergelijken van **gemiddelden** tussen twee groepen om te bepalen of er een significant verschil is. Nominaal meetniveau. - **Toepassing**: - Wordt gebruikt om te testen of een verschil tussen twee groepen op een afhankelijke variabele statistisch significant is. **Regressie** - **Doel**: Het onderzoeken van de **relatie** tussen een afhankelijke variabele (Y) en een of meerdere onafhankelijke variabelen (X). - **Toepassing**: - Het voorspellen van een uitkomst (Y) op basis van een of meer factoren (X). - Het kwantificeren van hoe sterk en in welke richting X invloed heeft op Y.  Afbeelding met tekst, schermopname, Lettertype Automatisch gegenereerde beschrijving  Afbeelding met tekst, schermopname, Lettertype, nummer Automatisch gegenereerde beschrijving  Afbeelding met tekst, schermopname, Lettertype Automatisch gegenereerde beschrijving Om te zien of je voldaan hebt aan de assumptie van homoscedasticiteit, kan je kijken of de interkwartielafstanden van de boxplots ongeveer gelijk zijn of kan je kijken of de standaarddeviaties (SD) ongeveer gelijk zijn. Afbeelding met tekst, schermopname, Lettertype, nummer Automatisch gegenereerde beschrijving Bij ANOVA heet de effectgrootte N2, eta squared. Wanneer eruit komt dat er bij ANOVA bij een van de groepen een significant verschil is, doen we een **post-hoc toets** om erachter te komen welke groepen dat zijn. Hierover later meer. **Introductie Correlationeel Onderzoek** - **Doel:** Begrijpen hoe eigenschappen samenhangen zonder een causaal verband te veronderstellen. - **Theorie-Data Cyclus:**\ Onderzoekers doorlopen een iteratief proces van theorievorming, hypothesen formuleren, data verzamelen en analyseren, en reviseren bij tegenstrijdige bevindingen. **Stap in de cyclus:** 1. Idee/Theorie → Onderzoeksvragen. 2. Onderzoeksontwerp → Hypothesen formuleren. 3. Data verzamelen en analyseren → Theorie versterken of aanpassen. - **Overeenkomsten met kwalitatief onderzoek:** Beide benaderingen zoeken naar inzicht in relaties, maar correlationeel onderzoek richt zich vooral op kwantificeerbare data. **Onderzoeksvragen en PAC** - **PAC-structuur**: - **Population (Populatie):** Wie of wat wordt onderzocht? - Voorbeeld: Eerstejaars studenten in Nederland. - **Association (Verband):** Welke relatie wordt verwacht? - Voorbeeld: Hoe meer social media-contact vóór een eerste date, hoe meer plezier. - **Constructs (Theoretische begrippen):** Wat wordt gemeten? - Voorbeeld: Social media-gebruik, date-plezier. **Spice?** Setting Perspective Interest Comparison Evaluation **Betrouwbaarheid:** - **Test-hertest betrouwbaarheid: **stel je neemt een IQ test af en twee weken later nog eens, in hoeverre komen die metingen met elkaar overeen? - **Interbeoordelaarsbetrouwbaarheid:** als twee mensen iets beoordelen (bijvoorbeeld of ze vinden dat iemand goed onderzoek heeft uitgevoerd), in hoeverre komen hun beoordelingen overeen? - **Interne betrouwbaarheid:** stel dat je via drie vragen het humeur van iemand wilt meten, in hoeverre komen de antwoorden op die drie vragen overeen? **Validiteit:**  - Inhoudsvaliditeit:  Beoordeelt of het meetinstrument wel alle aspecten van het theoretische begrip meet - Indruksvaliditeit:  Wanneer experts het meetinstrument beoordelen - Convergente validiteit:  Meet in hoeverre het meetinstrument en correleert met een ander meetinstrument, dat hetzelfde of een soortgelijk begrip meet - Discriminante validiteit:  Meet of de metingen van het meetinstrument niet of minder samenhangen met echt andere kenmerken - Criterium validiteit:  Meet of de **metingen/scores** van dit meetinstrument samenhangen met een andere uitkomstvariabele waarvan we weten dat er een verband hoort te zijn **Total Survey Error Framework** Afbeelding met tekst, schermopname, Lettertype, logo Automatisch gegenereerde beschrijving De verschillende fouten die we hebben besproken zijn: - Dekkingsfout: kunnen voorkomen wanneer de lijst (sampling frame) die gebruikt wordt voor de steekproef en de doelpopulatie niet aan elkaar gelijk zijn. Dit vormt een probleem als de mensen die niet op de lijst staan verschillen van de mensen die wel op de lijst staan. - Steekproeffout komt voor in elk onderzoek waarin data uit steekproeven worden gebruikt om te generaliseren naar grotere populaties. We weten dat de resultaten van een steekproef niet hetzelfde zijn als wat er gebeurt in de populatie. Deze fout wordt groter bij kleinere en selecte (niet random) steekproeven. - Non-respons fout treedt op wanneer mensen die geselecteerd zijn om mee te doen aan een onderzoek weigeren om te antwoorden. Dit kan zijn doordat ze weigeren aan het hele onderzoek mee te doen, of slechts specifieke vragen niet willen beantwoorden. - Adjustment error treedt op wanneer een onderzoeker nalaat de data correcte wegingen toe te kennen of fouten maakt bij het verwerken van de data. - Meetfouten komen voor wanneer respondenten in een vragenlijst een fout maken. Ze geven onjuiste antwoorden doordat vragen slecht geformuleerd zijn of door verschillende andere oorzaken (zie de les over Bias in vragenlijsten). - Processing error treedt op bij het verwerken en interpreteren van de verzamelde data. Voorbeelden zijn: vergissingen bij het maken van kopieën, fouten in het transcriberen of coderen, fouten bij het invoeren van data en fouten bij het interpreteren van de antwoorden die door respondenten zijn gegeven. **Causaliteit** - **Definitie:**\ Een kenmerk veroorzaakt een verandering in een ander kenmerk. - **Voorbeeld:** Leidt langer verblijf in een AZC tot minder kans op een verblijfsvergunning? - **Voorwaarden voor causaliteit:** - **Covariance:** Er is een relatie tussen oorzaak en gevolg. - **Temporal Precedence:** De oorzaak moet voorafgaan aan het gevolg. - **Internal Validity:** Alternatieve verklaringen moeten worden uitgesloten. **Operationalisatie en Meetniveaus** - **Operationalisatie:** Het meetbaar maken van theoretische begrippen. - **Conceptuele definitie:** Algemene betekenis, bijvoorbeeld \"plezier van een date\" als gevoel van geluk en ontspanning. - **Operationele definitie:** Hoe het gemeten wordt, zoals via vragenlijsten. - **Meetniveaus:** - **Nominaal:** Categorisch (bijv. kleur: rood, blauw). - **Ordinaal:** Rangorde (bijv. kledingmaten: S, M, L). - **Interval:** Gelijke afstanden, geen nulpunt (bijv. IQ-scores). - **Ratio:** Gelijke afstanden met absoluut nulpunt (bijv. gewicht). **Validiteit** - **Begripsvaliditeit:** Meet het instrument de juiste aspecten? - **Indruksvaliditeit:** Beoordeling door experts. - **Inhoudsvaliditeit:** Dekking van alle relevante aspecten. - **Statistische Validiteit:** Betrouwbaarheid van conclusies uit data-analyse. - **Empirische validiteit:** - **Convergente validiteit:** Metingen van verschillende instrumenten die hetzelfde begrip meten, moeten overeenkomen. - **Discriminante validiteit:** Metingen moeten niet samenhangen met totaal andere kenmerken. **Betrouwbaarheid** - **Test-hertest betrouwbaarheid:** Consistente resultaten bij herhaalde metingen. - Geschikt voor stabiele kenmerken zoals IQ, niet voor fluctuaties zoals pijn. - **Interbeoordelaarsbetrouwbaarheid:** Consistentie tussen verschillende waarnemers. - Voorbeeld: Observaties van spelende kinderen op een schoolplein. - **Interne betrouwbaarheid:** Samenhang tussen vragen binnen een schaal (gemeten met Cronbach's alfa). **Steekproeven en Externe Validiteit** - **Externe Validiteit:** Generaliseerbaarheid van de resultaten naar een bredere populatie. - Voorbeeld: Kunnen conclusies over eerstejaars studenten in Nederland toegepast worden op internationale studenten? - **Belang van steekproeven:** Representativiteit is cruciaal. **Toepassingen in Correlationeel Onderzoek** - **Voorbeelden van vragen:** - Verhoogt meer social media-gebruik het plezier tijdens een date? - Wordt het behalen van goede cijfers beïnvloed door studiemethodes? - **Rosenberg's Self-Esteem Scale:** - Vragenlijst met schaal van 1 tot 4, meet zelfvertrouwen en zelfbeeld. - Wordt gebruikt als voorbeeld van een betrouwbaar meetinstrument. **Visuele Presentatie van Belangrijke Concepten** **De Theorie-Data Cyclus:** Theorie ↓ Onderzoeksvragen ↓ Onderzoeksontwerp ↓ Hypothesen formuleren ↓ Data verzamelen ↓ Data-analyse ↺ (Bij nieuwe inzichten herhaalt de cyclus) **Meetniveaus Schema:** **Meetniveau** **Eigenschap** **Voorbeeld** ---------------- ------------------------------------- ---------------------------- Nominaal Categorisch, geen volgorde Kleur (rood, blauw, groen) Ordinaal Rangorde, geen gelijke afstanden Kledingmaat (S, M, L) Interval Gelijke afstanden, geen nulpunt IQ-scores Ratio Gelijke afstanden, absoluut nulpunt Gewicht, lengte **Hoorcollege 5: BOS correlationeel onderzoek** **Multipele Regressie** - **Concept**: Het toevoegen van meerdere predictoren (zoals leeftijd, gewicht, geslacht) om beter te voorspellen en te verklaren. - **Regressievergelijking**: Y=b0+b1⋅X1+b2⋅X2+b3⋅X3 - **Voorbeeld**: Y=22.026 + 0.564⋅gewicht + 6.748⋅gender + 0.057⋅leeftijd = - **Richtingscoëfficiënten**: - Betekenis van de invloed van een predictor, terwijl andere predictoren constant blijven. - Voorbeeld: Leeftijd b3=0.057, betekent dat met elke extra jaar de voorspelling voor streefgewicht met 0.057 kg toeneemt. **Dummyvariabelen** - **Gebruik**: Categorische variabelen zoals geslacht (man/vrouw) worden omgezet in numerieke waarden (1 voor man, 0 voor vrouw). - **Interpretatie**: - Bij mannen ligt het voorspelde streefgewicht 6.748 kg hoger dan bij vrouwen met hetzelfde gewicht en dezelfde leeftijd. - Voorbeeldberekening: - Man, 75 kg, 45 jaar: Y=22.026+0.564⋅75+6.748⋅1+0.057⋅45=73.639*Y*=22.026+0.564⋅75+6.748⋅1+0.057⋅45=73.639. - Vrouw, 75 kg, 45 jaar: Y=22.026+0.564⋅75+6.748⋅0+0.057⋅45=66.891*Y*=22.026+0.564⋅75+6.748⋅0+0.057⋅45=66.891. **Statistische Parameters** - **Intercept (b0​)**: De voorspelling van Y*Y* wanneer alle predictoren gelijk zijn aan 0. - Voorbeeld: Een vrouw van 0 jaar met een gewicht van 0 heeft een voorspeld streefgewicht van 22.026. - **Gestandaardiseerde richtingscoëfficiënt (β*β*)**: Vergelijkt de invloed van predictoren in standaarddeviaties. **Goodness-of-Fit (R²)** - **Betekenis**: Het percentage van de variantie in de afhankelijke variabele dat wordt verklaard door het model. - **Standaardschattingsfout**: Meet de gemiddelde afwijking van voorspellingen ten opzichte van de daadwerkelijke waarden. **Effectgrootte:** **R² waarde** **Betekenis** --------------- --------------- 0.01 Klein effect 0.09 Medium effect 0.25 Groot effect H**ypothesetoetsen** - **Toets 1: Significantie van het model (R2*R*2)**: - Hypothesen: - H0:R2=0: Geen verklaarde variantie. - H1:R2\>0: Een significant deel van de variantie wordt verklaard. - Stap 3: Gebruik F-toets om p-waarde te berekenen. - Voorbeeld: F=1142.880, p\0.90**: Geschikt voor belangrijke beslissingen op individueel niveau. - **0.70-0.90**: Acceptabel voor groepsonderzoek. - **\ - **PICO-structuur**: - **Population**: Kinderen met rekenproblemen. - **Intervention**: Directe instructie. - **Comparison**: Controlegroep. - **Outcome**: Rekenprestaties. **Null Hypothesis Significance Testing (NHST)** NHST wordt gebruikt om te beoordelen of verschillen in gemiddelden tussen groepen statistisch significant zijn. **Stappen in NHST**: 1. **Toetskeuze, hypothesen en significantieniveau (α)**: - Bij de t-toets voor onafhankelijke groepen: - H0​: Geen verschil - H1​: Wel een verschil - Vaak wordt α=0.05 gekozen. 2. **Controleren van assumpties**: - Onafhankelijkheid, normaliteit, en gelijke spreiding tussen groepen. 3. **Toetsingsgrootheid (t) en p-waarde**: - Berekenen van t op basis van steekproefgegevens. - Vergelijken van p-waarde met α om H0​ te verwerpen. 4. **Conclusie over H0​**: - H0 verwerpen als p\ - Een grotere F-waarde wijst op grotere verschillen tussen groepsgemiddelden. - **Resultaat**: - Bijvoorbeeld: F = 3.315, p = 0.038 H0​ wordt verworpen. - **Effectgrootte**: - Met ANOVA wordt η eta squared berekend, het percentage verklaarde variantie. **Post-Hoc Toetsen** Als H0​ wordt verworpen, kunnen post-hoc toetsen worden uitgevoerd om groepsgemiddelden twee-aan-twee te vergelijken: - Correctiefactoren (zoals Bonferroni of Tukey) worden toegepast om kanskapitalisatie verder te beperken. - Voorbeeldhypothesen: - H0: μDI=μC - H1: μDI\μC - Resultaat: - Significante verschillen kunnen per vergelijking worden beoordeeld. **Bayesiaanse ANOVA** Bayesiaanse ANOVA biedt een alternatieve benadering waarbij de nadruk ligt op hoeveel ondersteuning de data biedt voor specifieke hypothesen, zonder afhankelijkheid van ppp-waarden. - **Bayes Factor (BF)**: - Vergelijkt ondersteuning tussen hypothesen. - BF10​: Hoeveel sterker is H1 dan H0? - BF01​: Hoeveel sterker is H0 dan H1​? - Bijv.: BF10=4BF\_{10} = 4BF10​=4: H1H\_1H1​ heeft 4 keer meer ondersteuning dan H0H\_0H0​. - **Posterior Model Kansen (PMK's)**: - Kans dat een hypothese waar is, gegeven de data: - PMK0PMK\_0PMK0​: Kans dat H0H\_0H0​ waar is. - PMK1PMK\_1PMK1​: Kans dat H1H\_1H1​ waar is. - Bij BF10=4BF\_{10} = 4BF10​=4: PMK0=0.2PMK\_0 = 0.2PMK0​=0.2, PMK1=0.8PMK\_1 = 0.8PMK1​=0.8. - **Informatieve hypothesen**: - Specifieke hypothesen worden direct getoetst. - Bijv.: H0:μDI=μCH\_0: \\mu\_{DI} = \\mu\_CH0​:μDI​=μC​, H1:μDI\>μCH\_1: \\mu\_{DI} \> \\mu\_CH1​:μDI​\>μC​. **Vergelijking: NHST ANOVA vs. Bayesiaanse ANOVA** **Kenmerk** **NHST ANOVA** **Bayesiaanse ANOVA** --------------- ---------------------------- -------------------------------------------- Evaluatie ppp-waarde Bayes Factor en PMK's Resultaat Verwerping van H0H\_0H0​ Hoeveel ondersteuning voor elke hypothese? Hypothesen Gelijkheid van gemiddelden Specifieke verwachtingen Flexibiliteit Vast α\\alphaα Geen vaste grenswaarde **Praktisch Voorbeeld** **Vraag**: Verschillen de groepsgemiddelden in rekenvaardigheid tussen DI, EI en C? - **Resultaat NHST ANOVA**: - F=3.315F = 3.315F=3.315, p=0.038p = 0.038p=0.038: Groepsgemiddelden verschillen significant. - **Post-hoc toets**: - DI \> C (p=0.017p = 0.017p=0.017). - DI vs. EI (p=0.395p = 0.395p=0.395): Geen significant verschil. - EI vs. C (p=0.500p = 0.500p=0.500): Geen significant verschil. - **Resultaat Bayesiaanse ANOVA**: - BF10=4BF\_{10} = 4BF10​=4: Meer ondersteuning voor H1H\_1H1​ dan H0H\_0H0​. - PMK's: PMK0=0.2PMK\_0 = 0.2PMK0​=0.2, PMK1=0.8PMK\_1 = 0.8PMK1​=0.8. **Conclusie** - ANOVA is een krachtige methode om meer dan twee groepen te vergelijken en minimaliseert kanskapitalisatie. - Bayesiaanse ANOVA biedt een flexibeler en meer informatieve benadering door directe ondersteuning van hypothesen te rapporteren. - Beide methoden kunnen elkaar aanvullen, afhankelijk van de onderzoeksvraag en context. Deze aanpak biedt een breed scala aan tools om variaties tussen groepen te analyseren, terwijl het robuuste en valide conclusies mogelijk maakt. **Hoorcollege 5 - Experimenteel Onderzoek** **Typen Onderzoek** - **Kwalitatief onderzoek**: - Gericht op interpretatie en diepte. - Vaak inductief van aard, waarbij patronen worden herkend in data. - Nadruk op geloofwaardigheid en overdraagbaarheid (credibility, transferability). - Holistisch en subjectief, vaak geëvalueerd op basis van alternatieve kwaliteitscriteria zoals confirmability. - **Correlationeel onderzoek**: - Richt zich op samenhang tussen variabelen, maar maakt geen uitspraken over causaliteit. - Typisch kwantitatief en deductief. - Kwaliteit wordt beoordeeld via statistische validiteit en betrouwbaarheid. - **Experimenteel onderzoek**: - Onderzoekt causaliteit door manipulatie van een onafhankelijke variabele en controle over externe factoren. - Deductief van aard. - Kwaliteitseisen richten zich op interne validiteit (causaliteit) en constructvaliditeit (juist meten van variabelen). **Wetenschapsfilosofische Achtergrond** De verschillen tussen onderzoekstypen zijn geworteld in drie wetenschapsfilosofische paradigma's: 1. **Empirisch-analytisch paradigma** (kwantitatief onderzoek): - Derde-persoonsperspectief. - Waardenvrij en gericht op falsificatie. - Reductionistisch: complexe fenomenen worden opgesplitst in meetbare onderdelen. - Herhaalbaarheid en controleerbaarheid zijn kernwaarden. 2. **Interpretatief paradigma** (kwalitatief onderzoek): - Eerste-persoonsperspectief. - Gericht op interpretatie van subjectieve ervaringen. - Waardenverheldering en holistisch. - Resultaten zijn context-specifiek. 3. **Kritisch-emancipatoir paradigma**: - Gericht op maatschappelijke verbetering en empowerment. - Vaak actieonderzoek: participanten zijn medebepalend voor het onderzoek. - Stelt sociale rechtvaardigheid centraal. **Kwaliteit in Onderzoek** De discussie over kwaliteit draait om de vraag of kwaliteitscriteria zoals validiteit en betrouwbaarheid universeel toepasbaar zijn op alle typen onderzoek. - **Kwantitatief onderzoek**: - Interne validiteit: causaliteit. - Externe validiteit: generaliseerbaarheid. - Constructvaliditeit: meet het instrument wat het moet meten? - Statistische validiteit: juiste analyses. - Betrouwbaarheid: consistentie van metingen. - **Kwalitatief onderzoek**: - Credibility: geloofwaardigheid van de interpretatie. - Transferability: toepasbaarheid in andere contexten. - Dependability: stabiliteit van data over tijd. - Confirmability: mate waarin bevindingen vrij zijn van bias door de onderzoeker. Sommigen stellen dat kwalitatief onderzoek fundamenteel anders is en niet met dezelfde criteria kan worden beoordeeld. Alternatieve procedures, zoals het gebruik van transcripties, memo\'s, en data-codering, worden gebruikt om de geloofwaardigheid te verhogen. **Kritiek op Kwalitatief Onderzoek** - Kwalitatieve dataverzameling is afhankelijk van de onderzoeker, wat gevolgen heeft voor betrouwbaarheid en validiteit. - Kritiekpunten: - Subjectiviteit van interpretaties. - Beperkte generaliseerbaarheid. - Minder controleerbare methodologie. **Oplossingen**: - Gebruik van topiclijsten om dataverzameling te structureren. - Transcripten en gesystematiseerde data-analyse (open, axiaal, selectief coderen). - Memo\'s voor transparantie en onderbouwing van keuzes. **Overkoepelende Vergelijking** De drie typen onderzoek verschillen in hun benadering van data en vraagstellingen: - **Kwalitatief**: - Inductief: patronen herkennen uit data. - Gericht op interpretatie. - Geloofwaardigheid en context belangrijker dan generaliseerbaarheid. - **Correlationeel**: - Samenhang tussen variabelen zonder causaliteit. - Deductief: toetsing van theoretische modellen. - Statistische validiteit centraal. - **Experimenteel**: - Manipulatie en controle voor causaliteit. - Deductief en gestructureerd. - Nadruk op interne en constructvaliditeit. **Afronding** - Het college benadrukt het belang van een wetenschapsfilosofisch perspectief bij het begrijpen van verschillen tussen onderzoekstypen. - De keuze van kwaliteitscriteria en methodologie hangt af van de aard en doelstellingen van het onderzoek. **Toetsvoorbereiding** Belangrijke vragen: 1. Waarin verschillen kwalitatief, correlationeel, en experimenteel onderzoek? 2. Hoe beïnvloedt wetenschapsfilosofie de methodologie en kwaliteitscriteria? Wanneer moest je de P waarde nog keer 2 doen?