Hoofdstuk 1: De keuze van de meest gepaste analysetechniek
Doelstellingen
Na dit hoofdstuk
Ken je het verschil tussen een causaal en niet-causaal verband
Kan je uitleggen wat controlevariabelen zijn
Kan je toelichten wat een interactievariabele is
Weet je wat tussenliggende variabelen zijn
Kan je een onderzoeksvraag schematisch tekenen
Kan je voor een onderzoeksvraag de meest gepaste analysetechniek kiezen
We hebben een onderzoeksprobleem met respectievelijk twee (bivariate) of meer
(multivariate) variabelen waartussen we het verband willen kennen.
Ontwerpprobleem of voorspellingsprobleem: de onderzoeker is geïnteresseerd in hoe
één of ander fenomeen veranderd kan worden.
o Meestal ‘hoe-vraag’
o bv. “hoe kan de leeromgeving worden ontworpen zodanig dat deze betere
wiskundeprestaties uitlokt?”
Om deze hoe-vraag te beantwoorden wordt bijna altijd beroep gedaan op resultaten van
een bivariate of multivariate analyse.
Vooraleer je aan de slag kan met deze analysetechnieken is het uitermate belangrijk om de
juiste techniek te kiezen gegeven de onderzoeksvraag. Hoe kom je van een
onderzoeksvraag tot de keuze van de juist analysetechniek? Op die vraag geven we in dit
hoofdstuk een antwoord.
1.1 Identificeren van variabelen en hun meetniveau
Meetniveau Stemt overeen met Of met Tekening
Nominaal
geen totale orde Kwalitatieve
geen variabele met 2
meeteenheid categorieën
geen absoluut
nulpunt
Ordinaal Kwalitatief Categorisch Kwalitatieve
wel totale orde /factor variabele met >2
geen categorieën
meeteenheid
geen absoluut
nulpunt
1
, Interval
wel totale orde
wel een
meeteenheid
geen absoluut
nulpunt
Kwantitatief Parametrisch Kwantitatief
Ratio /numeriek/ continu
wel totale orde
wel een
meeteenheid
wel absoluut
nulpunt
Opmerkingen:
Likert schaal (bv. helemaal oneens tot helemaal eens)
→ kwalitatieve variabele
Schaalscore = verschillende scores van Likert schaal die bij 1 concept horen optellen
→ kwantitatieve variabele
1.2 Verbanden tussen variabelen
In onderzoek zijn we vaak geïnteresseerd in de relatie tussen variabelen. We willen
bijvoorbeeld weten of twee variabelen samenhangen of in welke mate de ene variabele de
andere beïnvloedt. Dit zijn zogenaamde niet-causale en causale verbanden.
Niet-causale verbanden = associaties zonder causaliteit
Herkennen in OV? samenhang, geassocieerd met, …
Tekenen?
Causale verbanden = associaties in termen van oorzaak (= onafhankelijke variabele; X
of voorspeller) en gevolg (= afhankelijke variabele of Y)
Herkennen in OV? effect, impact, voorspellen, verklaren, …
Tekenen?
2
,In het gamma van causale verbanden zijn naast de eenvoudige causale verbanden (met één
of meer onafhankelijken en één afhankelijke) ook meer complexe relaties tussen
onafhankelijke variabelen mogelijk. We onderscheiden er 3: controle variabelen,
interactievariabelen en tussenliggende variabelen.
Controle variabelen = Om oneigenlijke verbanden en dus foute conclusies uit te sluiten.
Herkennen in OV? Wat is het effect van X op Y, ongeacht Z; rekening houdend met Z;
controlerend voor Z?
Tekenen?
Heeft het aantal uren dat een leerling studeert voor een toets een invloed op de scores
voor die toets, ongeacht het IQ van de leerling?
Interactievariabelen = Om complexere relaties in kaart te brengen
Herkennen in OV? Is het effect van X op Y… afhankelijk van Z; hetzelfde/identiek voor …
als voor …?
Tekenen?
Is het verband tussen het aantal studie-uren en de toetsscore afhankelijk van het IQ van
een leerling?
Tussenliggende of intermediare variabelen = De variabele ligt tussen de
onafhankelijke variabele en de afhankelijke variabele. Deze tussenliggende variabele is
zowel gevolg (er komt een pijl aan) als een oorzaak (er vertrekt een pijl).
Dit derde verband zijn onrechtstreekse (of indirecte) verbanden.
Tekenen?
Heeft klasgrootte een effect op leerlingprestaties via zijn invloed op taakgerichte
interacties?
Klasgroott - Taakgerichte + Leerlingprestaties
e Interactie
3
, 1.3 Welke analysetechniek bij welke visualisatie?
Het kiezen van de juiste analysetechniek bij een onderzoeksvraag verloopt in
verschillende stappen:
o Destilleer uit de onderzoeksvraag de variabelen en bepaal hun meetniveau.
Voornamelijk onderscheid tussen kwalitatieve en kwantitatieve variabelen
zijn van belang.
o Geef de onderzoeksvraag visueel weer
o Gebruik de Flowcharts om de overeenkomstige tekening terug te vinden.
We kijken naar het type verband, vervolgens naar het aantal
onafhankelijke variabelen in de onderzoeksvraag en naar het meetniveau
van de variabele.
Figuur: Flowchart keuze analysetechniek
Is er geen sprake van een causaal verband dan kom je terecht in de tabel van de niet-
dependente technieken. De volgende stap is om na te gaan welk meetniveau je variabelen
hebben. Is je eerste variabele kwalitatief dan kijk je in de linker kolom, is deze kwantitatief
dan kijk je in de rechter kolom. Vervolgens bepaal je door het meetniveau van de tweede
variabele de juiste rij.
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 janellevh. Stuvia facilitates payment to the seller.
Will I be stuck with a subscription?
No, you only buy these notes for $11.32. You're not tied to anything after your purchase.