- Beschrijvend onderzoek:
➔ We keken naar frequenties, aantallen voor één variabele. Het enige wat we gedaan
hebben is dus onze kenmerken beschrijven. We keken dus niet naar verbanden.
➔ Er was geen controlegroep.
- Voorbeeld: je stelt de vraag en telt de handen.
➔ Hoeveel studenten zijn jonger dan 20 jaar?
➔ Hoeveel vrouwelijke studenten zijn er?
➔ Hoeveel studenten hebben de onderwijsevaluaties ingevuld?
➔ Hoeveel studenten pendelen met de trein?
- Correlationeel onderzoek:
➔ We kijken naar het verband tussen verschillende variabelen.
➔ Correlatie ≠ causaliteit: het is niet omdat je een verband vindt tussen 2 zaken, dat het
ene het andere veroorzaakt. Er is gewoon een verband, maar het verband kan nog
steeds in beide richtingen gaan. Een correlatie zegt dus niks over de richting, enkel
over de sterkte van het verband. Je kan pas uitspraken doen over de richting van het
verband als je een experiment hebt gedaan.
➔ Verschil met een experimenteel onderzoek: in een experimenteel onderzoek creëer je
een omgeving die alle verwarrende variabelen uitsluit. De rivale hypotheses kunnen in
een experimenteel onderzoek uitgesloten worden.
- In de klas werden weer twee vragen gesteld. Je moest je hand opsteken als het op jou van
toepassing was. Dan ging men handen tellen.
➔ Hoeveel mannelijke studenten ontbijten dagelijks?
➔ Hoeveel vrouwelijk studenten ontbijten dagelijks?
➔ Hier is geslacht de OV en ontbijtgedrag de AV. De OV valt niet onder de controle van
de onderzoeker: de onderzoeker kan mensen niet willekeurig onderverdelen in de
groep man of vrouw. De AV valt nooit onder controle van de onderzoeker.
➔ Resultaten: we kunnen de alternatieve hypothese bevestigen: mannen ontbijten vaker
dan vrouwen
➔ Omdat we hier werken met een correlationeel onderzoek en niet met een
experimenteel onderzoek, kunnen rivale hypotheses: levensstijl, job, socio
economische status niet uitgesloten worden. Als je gewoon vraagt aan mensen of ze
1
, ontbijten of niet kunnen deze niet uitgesloten worden; De verwarrende variabelen (=
confounds) kunnen enkel uitgesloten worden met een experiment.
2. Hoe gaat men causaliteit na?
➔ Causaliteit kan enkel aangetoond worden met een experiment.
- Experimenteel onderzoek: voorbeeld
➔ Onderzoeksvraag: heeft slaapdeprivatie een invloed op reactietijd?
➔ Hoe kan je dit nagaan? Met een experimenteel onderzoeksdesign.
➔ Stel dat er inderdaad een verschil gevonden wordt, wat is dan de alternatieve
hypothese in dit geval? Slaapdeprivatie heeft een invloed op de reactietijd.
➔ Rivale hypotheses: misschien bevat de ene groep allemaal mannen en de andere groep
allemaal vrouwen, er zou dan een invloed kunnen zijn van geslacht.
➔ Hoe kunnen we rivale hypotheses uitsluiten? Met random toewijzing!
- Uitleg bij de figuur (adhv onderzoek hierboven):
➔ E1, E2: meetfouten, verwarrende variabelen, slechte
operationalisatie.
➔ X1: conditie 1. Dit zijn de mensen die van hun slaap
gedepriveerd zijn.
➔ X2: conditie 2. Dit zijn de mensen die niet van hun slaap
gedepriveerd zijn.
➔ Y1: de uitkomst op de AV in conditie 1.
➔ Y2: de uitkomst op de AV in conditie 2.
➔ R: staat voor random toewijzing. We gaan mensen random in
de 2 groepen indelen om ervoor te zorgen dat ze gemiddeld
gezien op alle kenmerken gelijk zijn. Adhv random
2
, toewijzing worden E1 en E2 zo klein mogelijk gemaakt omdat we met random
toewijzing garanderen dat alle verwarrende variabelen gelijk zijn tussen de groepen.
- Experimenteel onderzoek laat toe oorzaak-gevolg relaties aan te tonen maar is vaak
onmogelijk of onwenselijk:
➔ Onmogelijk: als je OV geslacht is, kan je mensen niet random indelen in de 2
groepen. Mensen zitten gewoon in de groep waartoe ze behoren.
➔ Onwenselijk: bepaalde manipulaties worden niet goedgekeurd door de ethische
commissie. Je kan één groep bijvoorbeeld geen schokken toedienen, medicatie
onthouden (controlegroep), kinderen sociaal isoleren voor een aantal jaar, … Als je
bijvoorbeeld wil kijken naar het effect van sociale isolatie op kinderen, neem dan
kinderen waarbij dit echt gebeurd is en neem hen als testgroep, je mag het niet expres
gaan doen om de effecten ervan te gaan bekijken.
➔ Als random toewijzing onmogelijk of onwenselijk is, doen we een quasi-experiment.
3. Oefeningen
- Oefening 1: “An experimenter examined the effects of LSD on complex learning in rats.
One group of rats was given a high dose of LSD. The other group was given a very low dose.
Both groups ran through a maze and the number of errors before reaching the exit was
recorded.”
➔ Wat is de OV? => de hoeveelheid LSD. De operationalisatie: hoge of lage dosis. De
manipulatie van de OV worden mijn condities: de ene groep kreeg een lage dosis, de
andere groep kreeg een hoge dosis.
➔ Wat is de AV? Hoe zou je de AV nog kunnen operationaliseren? => de AV is
complex leren. De operationalisering daarvan is het aantal fouten. Je zou het ook
kunnen operationaliseren door te kijken hoelang de ratten erover deden om te
ontsnappen. Complex leren (= de AV) is een paraplu variabele: het bestaat uit
meerdere elementen (bv. hoeveel fouten je maakt, hoe snel je bent,...), je kan eigenlijk
al die aspecten meten. Je kan pas uitspraken doen over het complex leren als je al die
elementen geoperationaliseerd en gemeten hebt. Zoals het hier gedaan is kan je
bijvoorbeeld zeggen dat je meer fouten maakt als je veel LSD neemt, maar je kan obv
dit onderzoek niet zeggen of je beter/slechter wordt in complex leren door LSD te
nemen want je hebt niet alle aspecten gemeten.
➔ Formuleer de nul- en alternatieve hypothese(s) in je eigen woorden.
➢ Ho: er is geen verschil tussen het aantal fouten dat de ratten met een lage dosis
LSD maakten en het aantal fouten dat de ratten met een hoge dosis maakten.
➢ Ha: er is wel een verschil in het aantal fouten dat de ratten maakten (bv. de
ratten met een hoge dosis LSD maken meer fouten dan die met de lage dosis).
➔ Welke uitspraken kun je doen/niet doen met de resultaten van dit onderzoek?
Waaraan moet voldaan zijn om een oorzakelijk verband te kunnen afleiden?
3
, ➢ Uitspraken die je wel kan doen: uitspraken over de invloed van LSD op het
aantal gemaakte fouten.
➢ Uitspraken die je niet kan doen: uitspraken over mensen en uitspraken over de
invloed van LSD op andere vormen van complex leren.
➔ Kritiek op dit onderzoek: je kan pas een volledige uitspraak doen als je een
controleconditie hebt. Dit is een groep waar je niks manipuleert. Als je geen
controlegroep hebt, is het geen goed experiment.
- Oefening 2: Om het effect van sport op overgewicht na te gaan wees een onderzoeker
mensen ad random toe aan ofwel een 3 maanden durende intensieve fitness training of een 3
maanden durende kookles. Na deze 3 maanden bleek dat de groep die fitness had gevolgd een
lagere BMI had dan de groep die kookles had gevolgd.
➔ Wat is de OV? Het soort training: fitness of kookles.
➔ Wat is de AV? BMI.
➔ Dit is een voorbeeld van experimenteel onderzoek.
- Oefening 3: Uit een recente vragenlijststudie bleek dat studenten die tijdens het jaar meer
fast-food eten, op het einde van het jaar een lager slaagpercentage behalen op hun examens.
➔ Dit is een voorbeeld van correlationeel onderzoek: we hebben gewoon geobserveerd
en kijken nu naar het verband tussen 2 variabelen. We kijken naar de relatie tussen
voeding en slaagpercentages.
➔ AV: slaagpercentage, OV: hoeveelheid fastfood.
➔ Is het mogelijk om deze vraag experimenteel te testen? Je zou op zich 2 condities
kunnen creëren en een experiment kunnen uitvoeren. Maar dit is niet ethisch. Het is
niet wenselijk om mensen random toe te wijzen aan de fastfood conditie want men
heeft het idee dat het negatieve effecten gaat hebben op die persoon zijn gezondheid.
- Oefening 4: Uit een studie bleek dat mensen een sterke impliciete voorkeur hebben voor
hun eigen naam. Zo wonen er bijvoorbeeld in het Amerikaanse stadje Jacksonville opvallend
veel meer Jacks dan elders. In populaire media werd hieruit de conclusie getrokken dat
mensen de neiging hebben te verhuizen naar plaatsen waarvan de naam lijkt op hun eigen
naam.
➔ Dit is een correlationeel onderzoek. Er wordt gewoon geobserveerd op er een relatie is
tussen mensen hun naam en de plaats waar ze wonen.
➔ Is de conclusie terecht? Nee! Uit een correlationeel onderzoek kunnen we geen
causale verbanden besluiten. Het kan evengoed zijn dat mensen hun kinderen namen
geven die overeenkomen met de staat waarin ze wonen. Als we geen experiment met
random toewijzing doen, kunnen we alternatieve verklaringen niet uitsluiten.
4
The benefits of buying summaries with Stuvia:
Guaranteed quality through customer reviews
Stuvia customers have reviewed more than 700,000 summaries. This how you know that you are buying the best documents.
Quick and easy check-out
You can quickly pay through credit card or Stuvia-credit for the summaries. There is no membership needed.
Focus on what matters
Your fellow students write the study notes themselves, which is why the documents are always reliable and up-to-date. This ensures you quickly get to the core!
Frequently asked questions
What do I get when I buy this document?
You get a PDF, available immediately after your purchase. The purchased document is accessible anytime, anywhere and indefinitely through your profile.
Satisfaction guarantee: how does it work?
Our satisfaction guarantee ensures that you always find a study document that suits you well. You fill out a form, and our customer service team takes care of the rest.
Who am I buying these notes from?
Stuvia is a marketplace, so you are not buying this document from us, but from seller amkeweyens. Stuvia facilitates payment to the seller.
Will I be stuck with a subscription?
No, you only buy these notes for $3.24. You're not tied to anything after your purchase.