100% satisfaction guarantee Immediately available after payment Both online and in PDF No strings attached
logo-home
Previously searched by you
Previously searched by you
logo
Samenvatting kom: experimenteel (hoorcolleges, grasple, research methods) $3.32
Add to cart
Quickly navigate to
Preview
  2.  
  3. Universiteit Utrecht (UU)
  4.  
  5. Kom

Summary

Samenvatting kom: experimenteel (hoorcolleges, grasple, research methods)
 0 purchase
  • Course
  • Kom
  • Institution
  • Universiteit Utrecht (UU)
  • Book
  • Research Methods in Psychology

KOM. Kennismaking onderzoeksmethoden. In deze samenvatting zijn de hoorcolleges, grasple lessen en literatuur uit research methods samengevat

Preview 3 out of 16  pages

Document information

  • Unknown
  • November 1, 2020
  • 16
  • 2020/2021
  • Summary

Subjects

  • kom
  • kennismaking onderzoek
  • statistiek
  • grasple
  • hoorcollege
  • correlationeel
  • research methods
  • uu

Connected book

book image

Book Title:

Author(s):

  • Edition:
  • ISBN:
  • Edition:

More summaries for

  • BETH MORLING RESEARCH METHODS IN PSYCHOLOGY Third Edition
All for this textbook (1)

Written for

  • Universiteit Utrecht (UU)
  • Pedagogische Wetenschappen
  • Kom
All documents for this subject (30)

Seller

avatar-seller
lisechantalalma

Reviews received

Content preview

Kom experimenteel
Causale verbanden
o Begrijpen hoe de sociale werkelijkheid in elkaar zit
o Beïnvloeden van die werkelijkheid

Voorwaarden causaliteit
o Covariance: en moet een (indirecte) relatie zijn tussen de oorzaak en het gevolg
o Temporal precedence: de oorzaak moet in de tijd voorafgaan aan het gevolg
o Internal validity: alternatieve verklaringen voor de gevonden relatie moeten zijn uitgesloten

Onderzoeksopzet bij causaalverband: randomsatie en manipulatie
o Als de onderzoeker een causaal verband wil vaststellen, is de beste manier door middel van een
gerandomiseerd experiment
o Onderzoeksopzet gerandomiseerd experiment:
 door volledige randomisatie worden de groepen hetzelfde verdeeld
 Als er een experiment plaats vindt: de onderzoeker manipuleert 1 variabele (= de onderzoeker
bepaald de waarde van een variabele/behandeling van de ene groep en de waarde van een variabele
van de andere groep
 na het experiment: wordt een andere variabele gemeten. De onderzoeker kijkt naar het effect van
de behandeling en het verschil tussen de twee groepen.
o Manipulatie: de verschillende behandeling voor de groepen
o Doe om randomisatie te checken altijd een manipulatiecheck: meet de waarde van het construct dat
door de manipulatie beïnvloedt zou moeten worden, zodat je kunt verifiëren of de manipulatie valide
is.

Variabelen
o Onafhankelijke variabele/gemanipuleerde variabele: de variabele wordt vooraf aan het experiment
bepaald. De onderzoeker beslist welke waarden het aan gaat nemen
o Afhankelijke variabele/gemeten variabele/uitkomstvariabele: hangt af van de onafhankelijke variabele
o Controle variabele: zijn niet echt variabelen omdat ze niet variëren, onderzoekers houden ze hetzelfde
voor iedereen. Het zijn alle ‘variabelen’ die een onderzoeker expres constant houdt, maar waar zijn
aandacht niet echt naar uit gaat. Je neemt deze waarde mee omdat deze invloed heeft op de
afhankelijke variabele en deze ook samenhangt met de onafhankelijke variabele

1. Covariantie
o Is de afhankelijke variabele daadwerkelijk afhankelijk van de onafhankelijke variabele
2. Temporal precedence
o Door de manipulatie (1) uit te voeren voorafgaand aan de meting van de afhankelijke variabele (2)
3. Interne validiteit
o Om alternatieve verklaringen (=confound) uit te sluiten moet er een gerandomiseerd experiment
plaats vinden. Hierbij zijn de onderzoeksgroepen aan het begin gelijk aan elkaar.
o Bedreigingen van interne validiteit (= confounding)
 Design confounds: worden de groepen gelijk behandeld? Was de gemanipuleerde variabele wel het
enige verschil in de behandeling van de twee groepen? In het ontwerp zit iets niet helemaal goed, er is
mogelijk een andere alternatieve verklaring.
- Systematisch verschil: echt grote, storende verschillen (belemmert het onderzoek)
- Willekeurig verschil: kleine, onschuldigere verschillen
 Selectie effect: waren de twee groepen wel vergelijkbaar bij aanvang van het experiment?

Toewijzing aan groepen
o Willekeurige (random) toewijzing: er komt geen mens eraan te pas bij het indelen

, o Independent groepsdesign/between subjects design/between groups design: verschillende groepen
van participanten worden geplaatst in verschillende levels van de onafhankelijke vaiabele
o With-ingroup/within-subjects design: er is 1 groep en iedere participant krijgt alle levels van de
onafhankelijke variabele.
o Controlegroep: level van de onafhankelijke variabele, de groep die “geen behandeling” krijgt, is in
neutrale conditie
o Experimentele groep: andere levels van de onafhankelijke variabele, die de behandeling ondergaat
o Placebogroep: wordt veel gebruikt bij het testen van een medicijn. De helft van de proefpersonen
krijgt de echte, de helft de neppe (=plecobo). Dit doen ze omdat een proefpersoon positief of negatief
kan reageren op een placebo, ook al zitten er eigenlijk helemaal geen werkzame stoffen in.

Doel van willekeurige toewijzing (randomisatie)
o De gemiddelde scores en spreiding in de scores op alle variabelen, zowel gemeten als ongemeten, bij
aanvang vergelijkbaar zijn tussen de groepen

Uitvoeren van willekeurige toewijzing (randomisatie)
o Probleem (met name) bij een kleine steekproef is
 Dat groepen niet altijd even groot zijn
 Relevantie kenmerken van deelnemers is niet gelijkmatig verdeeld over de condities
 Oplossing: complexere randomisatie methoden
o Soms is randomisatie niet mogelijk
 Niet ethisch
 Praktisch onhaalbaar
o Soms is randomisatie wel mogelijk, maar gaat het mis
 Conaminatie: vervuiling van de randomisatie
 deelnemers in de experimentele groep vertellen deelnemers in de controle groep over deelname
 deelnemers houden zich niet aan een behandeling
 beïnvloeding door de onderzoeker

Theorie-datacyclus (a.d.h.v. voorbeeld)

o Idee/theorie
vb. Een onderzoeker stelt dat aantekeningen maken effectiever is wanneer studenten tussentijds reviseren. Ze zullen namelijk
informatie herinneren die zij in eerste instantie niet genoteerd hadden.
o Onderzoeksvraag
PICO
- P: population: wie?
vb. studenten
- I: intervention wat hebben ze bekeken?
vb. Tussentijds reviseren van aantekeningen
- C: comparison waar vergelijken ze dat mee?
vb. Niet-reviseren van aantekeningen
- O: outcome wat willen ze als uitkomst?
vb. Leerprestaties
o Onderzoeksontwerp
 Gerandomiseerd ontwerp: willekeurige toewijzing van deelnemers aan 1 van de condities
 Begin met een aselecte steekproef, dit heeft invloed op je externe validiteit, zonder een aselecte
steekproef kan je niet generaliseren
 Ga randomiseren, dit heeft invloed op de interne validiteit (selectie effecten)
 De behandeling van de groepen heeft invloed op de interne validiteit (design confounds)
vb. Deelnemers werden random verdeeld met een computerprogramma. Deelnemers luisterden naar hetzelfde college. Om
design confounds uit te sluiten mocht de controlegroep wel de aantekeningen overschrijven.
 Operationalisatie
vb. Er werd een toets opgesteld met 10 MC-vragen over feiten, 10 MC-vragen over verbanden tussen feiten
o Hypothesen
 Conceptuele hypothese: de verwachte uitkomst van de onderzoeksvraag

, vb. er is een effect van tussentijds reviseren van college aantekeningen op leerprestaties van studenten
 Operationele hypothese: de verwachte uitkomst meetbaar gemaakt
vb. Studenten die hun college aantekeningen tussentijds mogen reviseren hebben gemiddeld een andere toets-score dan
studenten die geen tussentijdse revisie mochten doen
 Tweezijdige alternatieve hypothese: je houdt er rekening mee dat het verschil beide kanten op kan
vallen. Je zegt niet dat de een hoger of lager is, je zegt dat het anders is.
vb. Zie hierboven
 Eenzijdige alternatieve hypothese: onderzoekers kijken niet of de gemiddelden verschillen, maar of
specifiek het gemiddelde in de ene groep hoger (of juist lager) is dan de andere. De alternatieve
hypothese geeft een richting aan.
vb. Studenten die hun college aantekeningen tussentijds mogen reviseren hebben gemiddeld een hogere toets-score dan
studenten die geen tussentijdse revisie mochten doen
o Data-verzameling
 beschrijvende statistieken: correlatie, n, gemiddelde, standaarddeviatie, p-waarde, t-toets
o Data-analyse
 eerst de data-visualisatie, dan analyseren van data: geldt het resultaat voor de hele populatie? Of is
het een toevallig verschil dat werd gevonden?
vb. In de steekproef M1=45.9 en M2=33, dus verschil is 12.9


Inferentiele statistiek
o Mag je het steekproefresultaat generaliseren naar de populatie?

Inferentiele statistiek: stappen NHST
1. Formuleren hypothesen
2. Keuze & berekenen toetsingsgrootheid
3. Kans bepalen op resultaat gegeven H0
4. Beslissing nemen over H0

1. Formuleren hypothesen
o Naast de onderzoekshypothese stelt de onderzoeker de nulhypothese op:
 geen effect, geen verschil, geen relatie
vb. Nulhypothese: studenten die hun college-aantekeningen tussentijds reviseren hebben gemiddeld
dezelfde toets-score als studenten die dit niet doen

1.1 Formuleren van statistische hypothesen
o In de statistiek worden hypothesen vaak in symbolen opgeschreven
o Voor populaties en steekproeven worden verschillende symbolen gebruikt, in de hypothese gaat het
altijd om de populatie




2. Keuze en berekenen toetsingsgrootheid
o Op basis van de hypothesen (onderzoeksvraag en operationalisatie) kiest een onderzoeker de
juiste toetsprocedure
 het kiezen van de toets hangt af van het meetniveau van de variabelen
o Als het gaat om gemiddelde scores (interval of ratio) van twee onafhankelijke groepen:
 t-toets voor t-toets t-toets voor voor t-toets voor onafhankelijke t-toets voor groepen: toets die gebruikt wordt om te kijken of het gemiddelde
van een bepaalde groep/bepaalde populatie gelijk is aan een andere groep/populatie. Je gebruikt
hem om te kijken of twee steekproefgemiddelden van elkaar verschillen.
 Met onafhankelijk wordt bedoeld dat er geen link is tussen de groepen
o Om te kijken of er een groot verschil is tussen twee groepen hangt het af van: Welke
meeteenheden je hebt gebruikt
vb. Kijk je bij takken van een boom naar mm, dm, m?

The benefits of buying summaries with Stuvia:

Guaranteed quality through customer reviews

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

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

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 lisechantalalma. Stuvia facilitates payment to the seller.

Will I be stuck with a subscription?

No, you only buy these notes for $3.32. You're not tied to anything after your purchase.

Can Stuvia be trusted?

4.6 stars on Google & Trustpilot (+1000 reviews)

66184 documents were sold in the last 30 days

Founded in 2010, the go-to place to buy study notes for 15 years now

Start selling
$3.32
  • (0)
Add to cart
Added