Resume
Samenvatting - onderzoekspracticum experimenteel onderzoek (PBB)
- Cours
- Établissement
Tekstuele samenvatting van onderzoekspracticum experimenteel onderzoek. Hierin ook korte terugblikken naar Data-analyse.
[Montrer plus]
Vendeur
S'abonner
ddenbraven
Aperçu du contenu
Experimenteel onderzoekThema 1: Experimenten
1.1 Wat is een experiment?
6.1 Inleiding
Experimenten worden gebruikt om causale relaties aan te tonen en hoe verschillende observaties en
uitkomsten met elkaar samenhangen. Het doel is om causale relaties empirisch te observeren en te
evalueren. De onderzoeker heeft controle over de variabele die hij onderzoekt. In een ideaal geval
wordt alleen de onafhankelijke variabele (de veronderstelde oorzaak) veranderd of gemanipuleerd,
terwijl alle andere mogelijke invloeden constant worden gehouden (“ceteris paribus”: alle overige
omstandigheden gelijkblijvend). Als dit lukt kunnen we concluderen dat een waargenomen
verandering in de afhankelijke variabele wordt veroorzaakt door de verandering in de onafhankelijke
variabele en kan causaliteit worden vastgesteld.
Met ‘manipulaties’ wordt bedoeld dat een variabele opzettelijk wordt veranderd. Bij placebostudies
met medicatie is bijvoorbeeld de manipulatie het toedienen van een pil met of zonder werkzame stof.
6.1.1 Controlegroepen
Een controleconditie is een (experimentele) conditie waarin de manipulatie niet wordt toegepast en
die dient als referentiepunt voor vergelijking met de conditie waarin de manipulatie wel wordt
toegepast. De term ‘controlegroep’ wordt vaak gebruikt in plaats van ‘controleconditie’. We willen
weten of de manipulatie effect heeft. Een toegevoegde controleconditie betekent dan niet per
definitie dat zij niks doen, deze controle vertegenwoordigt een neutrale situatie in brede zin. Het is de
situatie als er geen manipulatie plaats zou vinden.
6.1.2 Mill’s methode
De controlegroep staat bekend als de ‘methode van Mill’. Het draait hierbij niet alleen om het
aantonen van een effect, maar ook om het weerleggen van het tegenovergestelde. Mill stelt dat
experimenten 2 vormen van bewijs moeten leveren.
De eerste vorm van bewijs: ‘methode van overeenkomst’, als X zich voordoet, doet Y zich ook voor.
Dus als er minstens 2 situaties zijn waarin Y zich voordoet, en X is ook aanwezig, kan je ervan uitgaan
dat X een voldoende voorwaarde is voor Y.
De 2e vorm van bewijs is de ‘methode van verschil’. Als X zich niet voordoet (-X), doet Y zich ook niet
voor (-Y). Dus als het effect Y afwezig is en X is ook afwezig, is X een noodzakelijkheid om Y zich voor
te laten doen. X is dan onmisbaar voor het effect in Y.
Om de causaliteit van bepaalde vragen te beantwoorden, is het belangrijk een controlegroep toe te
voegen aan het experiment waarin geen manipulatie plaatsvindt (-X). De schematische weergave is
als volgt:
Experimentele groep Controlegroep
Als X, dan Y Als -X, dan -Y
Een goede onderzoeker test zowel de claim dat iets waar is als de claim dat het niet waar is.
6.1.3 Invulling van een controlegroep/-conditie
Het is essentieel om de samenstelling van de controlegroep zorgvuldig te kiezen. Een controlegroep is
niet altijd een groep waarin ‘niks gebeurd’. Voor elk onderzoek is het van belang een unieke oplossing
te kiezen voor de controlegroep met een balans tussen ethiek en wetenschappelijke vooruitgang.
,6.2 Typen experimentele ontwerpen
Het belangrijkste doel van een experiment is het testen van een hypothese en het beantwoorden van
een onderzoeksvraag. Er zijn 2 hoofdcategorieën van onderzoeken: volledig gerandomiseerde
experimenten en quasi-experimenten. Deze 2 categorieën worden vervolgens onderverdeeld in 2
soorten ontwerpen: tussen-proefpersoonsontwerpen en binnen-proefpersoonsontwerpen. Deze
worden aangeduid met hun Engelse benaming: between-subjectsdesigns en within-subjectsdesigns.
6.3 Volledig gerandomiseerd ontwerp versus quasi-experiment
Een volledig gerandomiseerd ontwerp wordt ook wel een zuiver experiment genoemd. In een volledig
gerandomiseerd ontwerp wordt randomisatie toegepast om deelnemers willekeurig toe te wijzen aan
experimentele condities. Bij quasi-experimentele ontwerpen gebeurt dit niet.
6.3.1 Randomisatie
Randomisatie zorgt ervoor dat elke waarnemingseenheid (meestal een proefpersoon) in het
experiment een gelijke kans heeft om in een van de experimentele condities terecht te komen. Wat
van belang is, is niet hoe proefpersonen in de steekproef terecht komen, maar hoe zij toegewezen
worden aan hun experimentele conditie.
6.3.2 Quasi-experiment
In een quasi-experiment worden bestaande groepen geobserveerd en gemanipuleerd. Proefpersonen
worden niet willekeurig toegewezen aan groepen.
Quasi-experimenteel onderzoek is zwakker in het aantonen van causale relaties dan volledig
gerandomiseerde ontwerpen. Bij volledig gerandomiseerde ontwerpen zorgt de toewijzing van
proefpersonen in willekeurige groepen ervoor dat de verschillen in proefpersoonkenmerken onder
controle worden gehouden, die mogelijk invloed kunnen hebben op het effect van de manipulatie op
de afhankelijke variabele. Het ontbreken van deze controle bij een quasi-experiment zorgt ervoor dat
er geen uitspraak gedaan kan worden over causaliteit. In quasi-experimenten is het mogelijk om
toewijzing aan condities zoveel mogelijk gelijk te houden op basis van proefpersoonkenmerken
(matching) of om achtergrondinformatie over proefpersonen te verzamelen, zodat er een goed beeld
kan worden gevormd van eventuele relevante structurele verschillen tussen deelnemers (blokdesigns
en statistische controle).
Het uitvoeren van een quasi-experiment biedt de mogelijkheid om onderzoek uit te voeren in een
natuurlijke omgeving. De ecologische validiteit neemt hierdoor toe.
6.3.3 Gedeeltelijk randomiseren
Er is ook sprake van ‘cluster randomisatie’ waarbij gebruik wordt gemaakt van bestaande clusters van
deelnemers (bijvoorbeeld schoolklassen). Deze clusters worden vervolgens random verdeeld over de
condities. De verdeling is niet volledig gerandomiseerd omdat een leerling niet zomaar in een klas zit,
dus de deelnemer heeft niet een even grote kans om in een conditie terecht te komen. De indeling op
cluster-niveau is wel willekeurig. Hierdoor wordt gebruik gemaakt van natuurlijke groepen. Het
nadeel is dat er geen perfecte randomisatie plaatsvindt, waardoor de invloed van storende variabelen
niet uitgesloten kan worden.
6.3.3.1 coh
Dit verwijst naar de maatregelen die worden genomen om storende variabelen te beheersen. Een
variabele is storend als deze het effect van de manipulatie op de afhankelijke variabele kan
beïnvloeden. Een onderzoeker kan er dan voor kiezen om de verdeling van achtergrondkenmerken
over de verschillende condities niet aan het toeval over te laten. Zo hoopt een onderzoeker een beter
begrip te krijgen van de specifieke effecten van de manipulatie op de afhankelijke variabele.
,6.3.4 Het blokontwerp
Een gerandomiseerd blokontwerp is een ontwerp waarbij zowel randomisatie over experimentele
condities als experimentele controle wordt toegepast. In het geval van een quasi-experiment met een
experimentele controle is dit een blokontwerp.
Proefpersonen worden voorafgaand aan het experiment ingedeeld in homogene categorieën op basis
van bepaalde kenmerken, zoals gender en leeftijd. Onderzoekers bepalen de vorming van deze
‘blokken’ op basis van de variabelen waarvan zij veronderstellen dat deze het verband beïnvloeden
tussen de behandeling en het effect.
Bij het toewijzen van proefpersonen aan experimentele condities speelt de groepsvariabele een rol,
zodat de experimentele en controlegroep gelijk zijn op de kenmerken die de basis vormden voor de
indeling in blokken. De selectie van proefpersonen in de verschillende condities berust verder op
toeval, waardoor we ervan uit kunnen gaan dat de experimentele en controlegroep ook gelijk zijn op
andere kenmerken die niet worden gemeten in het onderzoek. Hierdoor wordt de invloed van
eventuele andere storende variabelen geminimaliseerd door randomisatie. Deze methode van
toewijzen wordt ook ‘groepsgewijs matchen’ genoemd.
6.3.5 Matchen en homogeniseren
6.3.5.1 Matchen
Matchen zorgt ervoor dat de experimentele en controlegroep gelijk zijn op externe bekende
kenmerken die naar verwachting een belangrijke invloed hebben op de afhankelijke variabele.
Hiervoor kan gebruik gemaakt worden van precisiecontrole en globale controle.
Bij precisiecontrole zoekt men voor ieder proefpersoon in de experimentele groep een bijpassende
proefpersoon in de controlegroep, die dezelfde kenmerken heeft. Deze paren van proefpersonen
worden gematcht.
Het matchen op een groot aantal variabelen vereist echter een grote steekproef om geschikte paren
te vinden.
Bij globale controle wordt gestreefd naar gelijke frequenties van belangrijke kenmerken in zowel de
experimentele als controlegroep. Bij globale controle wordt geprobeerd om de kenmerken van
proefpersonen gelijkmatig te verdelen over de condities.
6.3.5.2 Homogeniseren
Bij een grote steekproef kan sprake zijn extra ruis, door de diversiteit van de proefpersonen. De
diverse kenmerken van de proefpersonen kunnen verstorende variabelen zijn.
Om het effect van een externe variabele op een afhankelijke variabele te isoleren, kan men er voor
kiezen de proefpersonen te homogeniseren. Proefpersonen worden dan zo geselecteerd dat de
groepen zo homogeen mogelijk zijn voor wat betreft de externe variabele. Door proefpersonen te
selecteren die op relevante variabelen op elkaar lijken, neemt de ruis af. Dit resulteert in een hogere
statistische power (de kans om een werkelijk effect in de populatie te detecteren). Deze winst in
power gaat ten koste van de externe validiteit. De steekproef is minder representatief voor de
algemene populatie.
6.4 Between-subjects versus within-subjects designs
In een between-subjects design worden proefpersonen toegewezen aan slechts 1 experimentele
conditie. Dit resulteert in verschillende groepen proefpersonen die met elkaar kunnen worden
vergeleken.
Bij within-subjects designs worden proefpersonen aan alle condities blootgesteld (experimenteel en
controle). Bij within-subject designs worden proefpersonen gemeten na elke manipulatie die zij
ontvangen. Vandaar dat deze ook repeated measures designs worden genoemd. Een probleem bij
, deze designs kan zijn dat er volgorde-effecten kunnen optreden. Hierom wordt gevarieerd in de
volgorde van condities. Dit wordt counterbalancing genoemd.
Het is ook mogelijk een mix van between en within-subjects designs te gebruiken. Dit wordt mixed
designs genoemd.
1.2 Experimentele designs
6.5 Voorbeelden van experimentele designs
Experimentele designs zijn zó ontworpen dat ze zo veel mogelijk verstorende factoren buitensluiten.
Uiteindelijk is een doel van een experiment om causaliteit te kunnen vaststellen met de Mills-
methode.
6.5.1 Symbolische notatie van experimentele designs
Door Campbell en Stanley is een lijst samengesteld van experimentele designs die ondersteunen om
validiteitsbedreigers te voorkomen bij het kiezen van een ontwerp. Hierbij worden de volgende
symbolen gebruikt:
O = observation, waarneming of meting van de onafhankelijke variabele
X = het ondergaan van de experimentele stimulus (treatment)
R = er is sprake van randomisatie
NR = er is geen sprake van randomisatie
Een eenvoudig experiment kan worden weergegeven als in tabel 6.2
T1 T2
O1 X O2
Tabel 6.2: een schema van een eenvoudig experiment
In dit design wordt op tijdstip 1 (T1) een afhankelijke variabele gemeten: de voormeting. Vervolgens
wordt de experimentele treatment ondergaan (X). Daarna wordt op tijdstip 2 (T2) de afhankelijke
variabele opnieuw gemeten: de nameting. De letter R ontbreekt voorafgaand aan T1, wat in deze
context niet nodig zou zijn. Er zijn geen verschillende condities om de proefpersonen aan toe te
wijzen. Bij meer dan 1 experimentele groep zou de aan- of afwezigheid van R aantonen of het een
zuiver experiment betreft.
6.5.2 Pre-experimentele designs
Er zijn 2 soorten experimenten waarbij het bijna onmogelijk is om validiteitsbedreigers onder
controle te houden.
6.5.2.1 One shot case study
Er wordt eerst een manipulatie (treatment) uitgevoerd, vervolgens wordt het effect hiervan op de
proefpersonen gemeten.
T1
X O1
Tabel 6.3: Schema van een one shot study
Dit soort onderzoek maakt het onmogelijk om te vergelijken met proefpersonen die de treatment
niet krijgen en onderzoekers weten niks over de proefpersonen voorafgaand aan de treatment.
6.5.2.2 One-group pre-post design
Hierbij worden de proefpersonen voor en na de treatment geobserveerd.
T1 T2
O1 X O2
Tabel 6.4: Schema van een one-group pre-post design
Les avantages d'acheter des résumés chez Stuvia:
Qualité garantie par les avis des clients
Les clients de Stuvia ont évalués plus de 700 000 résumés. C'est comme ça que vous savez que vous achetez les meilleurs documents.
L’achat facile et rapide
Vous pouvez payer rapidement avec iDeal, carte de crédit ou Stuvia-crédit pour les résumés. Il n'y a pas d'adhésion nécessaire.
Focus sur l’essentiel
Vos camarades écrivent eux-mêmes les notes d’étude, c’est pourquoi les documents sont toujours fiables et à jour. Cela garantit que vous arrivez rapidement au coeur du matériel.
Foire aux questions
Qu'est-ce que j'obtiens en achetant ce document ?
Vous obtenez un PDF, disponible immédiatement après votre achat. Le document acheté est accessible à tout moment, n'importe où et indéfiniment via votre profil.
Garantie de remboursement : comment ça marche ?
Notre garantie de satisfaction garantit que vous trouverez toujours un document d'étude qui vous convient. Vous remplissez un formulaire et notre équipe du service client s'occupe du reste.
Auprès de qui est-ce que j'achète ce résumé ?
Stuvia est une place de marché. Alors, vous n'achetez donc pas ce document chez nous, mais auprès du vendeur ddenbraven. Stuvia facilite les paiements au vendeur.
Est-ce que j'aurai un abonnement?
Non, vous n'achetez ce résumé que pour €6,09. Vous n'êtes lié à rien après votre achat.
Peut-on faire confiance à Stuvia ?
4.6 étoiles sur Google & Trustpilot (+1000 avis)
77851 résumés ont été vendus ces 30 derniers jours
Fondée en 2010, la référence pour acheter des résumés depuis déjà 14 ans