Samenvatting – Kwanti (Methodologie 3)
H1 – Inleiding
Multivariate methoden = meerdere variabelen
Proberen fenomenen te verklaren
Verklaringsmodel / theorie opstellen verbanden tussen meerdere kenmerken
Kijken naar meerdere aspecten tegelijk
1.1 Methoden en technieken, statistiek
Methoden en technieken = verzamelterm voor alle gereedschap-kennis voor het ontwerpen,
opzetten, uitvoeren en analyseren van onderzoek.
Designkwesties: onderzoeker moet weten welk design het best van toepassing is op zijn /
haar onderzoek
Kwesties van steekproefkeuze
Algemene kennis (elke onderzoeker), specialistische kennis (ene wetenschapper meer dan de
andere) en hoog specialistische kennis.
Statistiek = wetenschap die zich bezighoudt met onzekerheid / wetenschap van de probabiliteit
“hoe waarschijnlijk is een onderzoeksresultaat onder een bepaalde veronderstelling van de
werkelijkheid.”
Bepaalde toestand van de wereld aannemen en dan kijken hoe waarschijnlijk het resultaat zou zijn
als er niets bijzonders aan de hand is.
Gegeven die basisgedachte moeten we per situatie kijken wat een geschikte toets zou zijn:
Afhankelijk van het soort vraag
Afhankelijk van het soort variabelen
OV: verschil als P-waarde < alpha (0.05), dan nulhypothese verwerpen.
Nulhypothese (H0): geen verschil / correlatie / verband / zijn gelijk
Alternatieve hypothese (H1): wel een verschil / correlatie / verband / zijn niet gelijk
1.2 CT en criminologie
1.2.1 Specifiek statistische problemen
1. Populatie niet bekend, niet gekend en wenst niet onderzocht te worden.
Geen representatieve steekproef
Leden hebben geen belang / negatief belang bij onderzoek
2. Niet hele populatie is gekend, enkel de verdachten of vervolgden officiële gegevens
leveren een onderschatting.
3. Scheef tot zeer scheef verdeeld: heel veel jongeren hebben geen feiten gepleegd en weinig
jongeren plegen veel feiten.
1.2.2 Soorten technieken
1
,Univariate technieken = technieken die slechts naar 1 variabele kijken, op een beschrijvende manier.
Eenvoudige descriptieve maten: maten voor centrale tendentie, spreiding...
Bivariate technieken = technieken die het verband tussen 2 variabelen onderzoeken.
Correlationele maten: verband, verschil, samenhang, correlatie...
Multivariate technieken = technieken die de samenhang van 3 of meer variabelen willen bekijken.
Variabelen worden in hun onderlinge samenhang geanalyseerd.
Kenmerken:
Kwantitatief: essentieel is dat met de gegevens gerekend wordt.
Toetsend of exploratief:
o Toetsend: verdelingseisen
o Exploratief: geen of nauwelijks verdelingseisen softer en verhalender.
Datareductie of modeltoetsing:
o Datareductie: groot aantal variabelen willen terugbrengen tot een kleiner, beter
behapbaar aantal variabelen combivariabele.
o Modeltoetsing: expliciet geïnteresseerd in de relaties tussen de diverse variabelen
Hoog of laag meetniveau data : geeft weer hoeveel informatie de waarden van een variabele
bevatten afhankelijk van hoeveel informatie een variabele bevat, dus afhankelijk van het
meetniveau moet voor de ene of andere techniek gekozen worden.
Asymmetrisch of symmetrisch:
o Asymmetrisch: duidelijk onderscheid tussen soorten variabelen en voorspellende of
oorzakelijke factoren asymmetrische technieken.
Afhankelijke variabele proberen voorspellen adhv onafhankelijke variabele.
o Symmetrisch: geen onderscheid tussen soorten variabelen, er wordt enkel gekeken
naar de samenhang tussen de variabelen.
A en B hebben dezelfde rol
A en B kunnen van plaats gewisseld worden
H2 – Methodologie in vogelvlucht
2.1 Meetniveaus
1. Nominaal: waarnemingen hebben geen andere functie dan een label geven / classificeren.
Getallen om verschillende soorten te onderscheiden
Ongeordende klassen
Bv. geslacht
2. Ordinaal: rangorde in de getallen die aan de metingen zijn toegekend.
Getallen mogen veranderd worden zolang de oorspronkelijke ordening gehandhaafd blijft
(monotome transformatie).
3. Interval: verhoudingen van verschillen tussen metingen zijn zinvol, geen vast nulpunt.
Bv. temperatuur
4. Ratio: verhoudingen van metingen liggen vast, vast nulpunt.
Bv. prijs van een product
5. Absoluut: alle informatie ligt vast.
Dichotome variabelen = variabelen met slechts 2 categorieën binaire codering.
Bv. ja / nee, afwezig / aanwezig…
2
, Meetniveau van variabelen is cruciaal: hoe hoger het niveau, hoe meer informatie, hoe meer
gespecialiseerde technieken gebruikt kunnen worden. Het bepaalt welke analysetechnieken wij
kunnen toepassen.
Parametrische / metrische variabelen: interval, ratio en absoluut
Niet-parametrische variabelen: nominaal en ordinaal
2.2 Afhankelijke en onafhankelijke variabelen
Afhankelijke variabele = variabele die we proberen te voorspellen uit andere variabelen. Het gevolg
waarvan we de oorzaak willen vinden.
Onafhankelijke variabele / predictoren / covariaten = de oorzaken. Kunnen zelf ook uit andere
onafhankelijke variabelen voorspeld worden.
2.3 Modellen
Functie: belangrijkste structuren van het fenomeen in kwestie weergeven, de kern, het wezen van
datgene wat het model beoogt voor te stellen.
Structuurovereenkomst met de werkelijkheid die ze beschrijven.
Vereenvoudigde schematische representatie van de werkelijkheid, maw simpelheid geniet de
voorkeur.
Soorten:
Empirisch model: schaalmodel
Simpeler model: hoe belangrijkste factoren op elkaar inwerken om een bepaald resultaat te
genereren
Maakt mogelijk om te toetsen of de relaties die geschetst worden daadwerkelijk zo
bestaan.
Complexer model: er wordt een extra relatie toegevoegd. Beschrijven de werkelijkheid
gemiddeld beter.
Model fit / goodness of fit = als de afhankelijke variabele volgens de voorspelling sterk lijkt op de
waargenomen afhankelijke variabele model past dan goed op de gegevens uit de werkelijkheid.
Een wenselijke situatie. Het model doet het dan goed.
Modelmisspecificatie = er is een tussenliggende variabele in de goodness of fit
2.4 Operationaliseren en meten
Begrippen zijn abstracte noties, ze zijn niet direct afleesbaar. Om er iets mee te doen, moeten we
veel preciezer aangeven wat we bedoelen constructen = niet afleesbare begrippen.
Hypothetisch construct = abstracte term waarmee naar een niet-uitwendig waarneembaar kenmerk
van personen wordt verwezen, dat verondersteld wordt aanwezig te zijn.
Stappenplan:
3
