KOM - Samenvatting Correlationeel onderzoek
WEEK 1
- p 57 – 80 Three claims, four validities
Een variabele is iets wat kan variëren en dus meerder waardes of niveaus kan hebben. Een constante
kan mogelijk veranderen, maar is constant in het onderzoek in kwestie. Variabelen kunnen of
gemeten of gemanipuleerd worden in een onderzoek. Een gemeten variabel is een die enkel
geobserveerd en genoteerd wordt. Om abstracte variabelen te meten kunnen onderzoekers een set
vragen ontwikkelen om verschillende levels weer te geven. Sommige variabelen staan vast (IQ) en
kunnen dus niet gemanipuleerd worden.
Conceptuele variabelen zijn abstracte concepten, zoals socializen en worden daarom ook wel
constructen genomen. Conceptuele definities moeten duidelijk zijn op theoretisch level. Om
vervolgens hypothesen te kunnen testen, worden er operationele definities aan gegeven en zijn er
dus operationele variabelen. Variabelen worden vaak alleen op conceptueel niveau weergegeven,
dus bij het lezen van een studie is belangrijk om je af te vragen hoe de onderzoekers het gemeten
hebben. Theoretisch begrip/construct -> Conceptuele definitie -> operationele definitie -> variabelen.
Een claim is het punt wat iemand probeert te maken. In dit geval, zijn die gebaseerd op empirisch
onderzoek. Claims kunnen over frequentie, associaties of causale verbanden gaan. Frequentie
beschrijft alleen hoe vaak iets gedaan wordt, associatie beschrijft een observatie en causale
verbanden leggen uit hoe het een invloed heeft op het ander.
- Frequentie claims beschrijven een bepaalde mate van een enkele variabele. Deze worden
altijd gemeten, nooit gemanipuleerd.
- Associatie claims beargumenteren dat een level van een variabele waarschijnlijk
geassocieerd is met een bepaald level van een andere variabele. Geassocieerde variabelen
hebben een correlatie. Als de een verandert, verandert de ander meestal ook. Onderzoeken
waarin variabelen gemeten worden en de relatie er tussen getest, heet dan ook
correlationeel onderzoek. Associaties kunnen gebruikt worden om voorspellingen te doen.
o Positieve associatie is dat met beide variabelen hetzelfde gebeurt. Vaak gebaseerd
op een scatterplot waarbij er een stijgende lijn getekend kan worden.
o Negatieve associatie gaat hoog met laag samen en laag met hoog. Er wordt dus een
dalende lijn bij de punten getekend. Ook wel inversie genoemd.
o Zero associatie: geen associatie tussen de variabelen. Horizontale lijn. Helling 0.
- Causale claims beargumenteren dat een variabele verantwoordelijk is voor de verandering in
een andere, gaat dus verder dan alleen zeggen dat er een associatie is. Ze beginnen met een
positieve of negatieve associatie. Causale woorden zijn actiever en krachtiger, met een claim
over welke variabele eerst komt en dus de ander beïnvloed. Omdat causale claims een
krachtigere statement maken dan associatie claims, moeten ze ook kritischer beoordeelt
worden. Er moet bewezen worden dat er correlatie is tussen de variabelen, er moet bewezen
worden dat een variabele aan de ander vooraf ging en er moet bewezen zijn dat er geen
andere uitleg voor de relatie bestaat.
Voor iedere soort claim is er een andere set kritische vragen om de validiteit te bepalen. Er zijn vier
soorten validiteiten: construct, extern, statistisch en intern. Een valide claim is redelijk, accuraat en te
rechtvaardigen.
Construct validiteit Externe validiteit Statistische validiteit Interne validiteit
, Frequentie claims: hoe Frequentie claims: is Frequentie claims: zijn Kan je de
goed is een het onderzoek de statistische onderzoeksvraag
conceptuele variabele generaliseerbaar, is de conclusies accuraat en beantwoorden door
geoperationaliseerd? steekproef redelijk? middel van de
Hoe goed zijn de representatief? Ondersteunen de onderzoeksopzet?
variabelen gemeten? cijfers de claim? (p-
Moet representatief waarde)
voor de werkelijkheid
zijn.
Associatie claims: Associatie claims: Associatie claims: hoe Alternatieve
validiteit van alle generaliseerbaarheid sterk is de associatie verklaringen voor de
variabelen naar andere contexten en hoe accuraat zijn associatie zijn
de er op gebaseerde uitgesloten. Ook door
Begripsvaliditeit heeft voorspellingen? R en aselecte, willekeurige
twee subjectieve p. Type 1 error: valse steekproeven.
(indruk & inhoud) en positief. Type 2 error:
drie empirische valse negatief.
(convergent, divergent
& criterium) aspecten.
- Criteria voor causaliteit: covariance is de mate waarin twee variabelen samen geobserveerd
worden. Temporale precedentie betekent dat de ene variabele ook echt voor de ander moet
komen. Interne validiteit betekent dat alternatieve verklaringen weerlegd moeten worden.
Om aan al deze criteria te voldoen en dus een causale claim te kunnen maken, wordt vaak
een experiment uitgevoerd waarin een variabele gemeten (effect) wordt, de afhankelijke
variabele en de ander gemanipuleerd (oorzaak), de onafhankelijke variabele. Omdat de
onafhankelijke, causale variabele gemanipuleerd wordt, is het zeker dat deze eerst komt.
- Verder gaan ook de construct, externe en statistische validiteit op voor causale claims.
Het is vaak lastig om aan alle vier de validiteiten te voldoen. Externe validiteit is soms geen prioriteit
voor de onderzoeker. Soms is een uitgebreid onderzoek te duur en wordt concept validiteit deels
opgegeven voor hogere externe validiteit.
HC 1
Je merkt het verschil tussen samenhang en oorzaak onderzoeksvragen in de verwoording.
Correlationeel onderzoek kijkt naar relaties tussen eigenschappen. Bij de TDC bij correlationeel
onderzoek komt de onderzoeksvraag voort uit de theorie. De aanpak is dus deductief. De
onderzoeksvraag bij correlationeel onderzoek bestaat uit PAC: populatie (groep mensen die de
onderzoeker wilt onderzoeken), associatie (verband: de onderzoeker geeft aan wat voor soort relatie
er verwacht wordt (richting)) en constructen (de kenmerken die de onderzoeker van de mensen wil
weten en meten en waartussen een verband verwacht wordt).
Bij causaliteit spreken we over onderzoeksvragen die een oorzaak/gevolg verband beschrijven.
Onderzoekers willen onderzoeksvragen kunnen generaliseren naar een grotere groep mensen (van
steekproef naar populatie). Dit is inferentie. Het idee van inferentiële statistiek is het generaliseren
van de steekproef naar de populatie. De steekproef moet dus representatief zijn.
Dataverzamelingsmethodes zijn bestaande data, observatie en enquêtes. Bij kwantitatief is het
belangrijk om data in nummers uit te drukken, niet op een ervaring manier.