College aantekeningen

Samenvatting hoorcolleges Applied Research Methods

0 keer verkocht

Vak
Applied Research Methods

Instelling
Radboud Universiteit Nijmegen (RU)

Korte en bondige samenvatting van de hoorcolleges van ARM. De samenvatting is op een opsommende en overzichtelijke manier geschreven (niet in verhaal-vorm)

[Meer zien]

Voorbeeld 3 van de 20 pagina's

Bekijk voorbeeld

Geupload op 15 november 2021
Aantal pagina's 20
Geschreven in 2020/2021
Type College aantekeningen
Docent(en) Mike rinck
Bevat Alle colleges

€5,19

In winkelwagen

Opslaan

100% tevredenheidsgarantie
Direct beschikbaar na je betaling
Lees online óf als PDF
Geen vaste maandelijkse kosten

APPLIED RESEARCH METHODS
COLLEGE 1: INTRODUCTIE

Typen van wetenschappelijk onderzoek:
 Observaties: fenomenen vinden
 Correlaties en quasi-experimenten: relaties vinden
 Experimenten: causale verklaringen vinden
Ze zijn allemaal voor het ontwikkelen en testen van theorieën over ervaring en gedrag

Hoe bepaal je of een theorie goed of slecht is?:
- Precisie
- Spaarzaamheid
- Testbaarheid en falsifieerbaarheid

Soorten validiteit:
 Interne validiteit: was het de interventie die voor het resultaat zorgde? (geen storende
variabelen)
 Externe validiteit: generaliseerbaarheid van de resultaten
 Construct validiteit: welk aspect van de interventie zorgde voor het resultaat?
 Statistische validiteit: zijn de statistische conclusies correct?

Als er correlatie is, is er ook causaliteit. Niet andersom.
Volgorde in tijd bewijs geen causaliteit
De enige manier om causaliteit aan te tonen, is door een experiment te doen

Onafhankelijke variabele:
- Gemanipuleerd door de onderzoeker
- Er moet reden zijn om aan te nemen dat het effect heeft
- Het moet mogelijk zijn om te manipuleren
- Aantal levels kiezen
Afhankelijke variabele:
- Wat je wil meten
- Moet betrouwbaar te meten zijn
- Constructvaliditeit
Controle variabele: de variabele die mogelijk invloed hebben
- Constant houden (zelfde tijd van de dag meten bijv.)
- Er onafhankelijke variabelen van maken (bijv. man/vrouw)

Between-subjects design (onafhankelijke groepen)
- Elke subject krijg 1 level van de onafhankelijke variabele: random!
Within-subjects design (repeated measures)
- Elke subject krijgt elk leven van de onafhankelijke variabele (invloed van volgorde?)

,Problemen experimentele designs:
 Quasi-experimenten in plaats van random
 Externe validiteit: labratorium vs. Dagelijks leven & patiënten vs. Populatie (lage
generaliseerbaarheid)
 Weinig participanten -> lage statistische power

POWER

Effect size en statistische power zijn van belang voor:
- Weten hoeveel participanten nodig zijn in het onderzoek
- Weten waarom zoveel experimenten in psychologie niet significant zijn
- Begrijpen waarom je veel significante resultaten niet moet geloven

Problemen in het generaliseren van klein experiment naar de populatie, 2 soorten error:
Effect in de populatie
Effect in het Bestaand Niet- bestaand
experiment Significant Power, 1-β Vals positief: α - error
Niet- significant Vals negatief, β - error 1- α

Effect size: hoe groot is een verschil/correlatie/relatie tussen groepen
 Cohen’s d: bij het vergelijken van twee groepen bij een T-test
D= (gemiddelde1 – gemiddelde 2)/ standaarddeviatie
0.2 is klein, 0.5 is medium (wordt gevonden als er een echt effect is gevonden) en boven 0.8
is groot
Statistische power: wat is de waarschijnlijkheid dat dit effect statistisch significant is in een
experiment? (tegenovergestelde van beta power)
In verschillende situaties van belang:
- Wanneer experiment wordt voorbereid en de steekproefgrootte bepaald moet worden
- Wanneer het experiment af is de power van het experiment bepalen (posthoc)
- Evalueren van gepubliceerde studies of de effecten echt zijn

Wat heeft invloed op power?
- De grootte van het effect (grotere effecten zijn makkelijker te vinden)
- Steekproefgrootte (effecten zijn makkelijker te vinden met veel participanten)
- Grotere alpha error (max 5%) verkleint de beta error

Voorbeeld: vergelijking van 2 groepen met een t-test. Welke steekproefgrootte is er nodig voor elke
groep om een power van .75 te behalen? (75% om effect te vinden)

Verschillende metingen van effect size:
 T-test: d
 ANOVA: f (d/2) of eta^2 (percentage verklaarde variantie)
 Correlatie: r (Pearson’s correlation coefficient) dichtbij 1 of -1 indiceert een sterke relatie

Waarom zijn er zoveel kleine studies met grote effecten gepubliceerd?
- Er is random fluctuatie van effecten in steekproeven, in een kleinere steekproef is er meer
fluctuatie
- Publicatie bias: bladen vinden het niet interessant om niet-significante onderzoeken te
plaatsen

, Van kleine steekproef studies kan je bijna niks leren
- Vaak blijven ze ongepubliceerd
- Gepubliceerde inflated studies (kan je niet repliceren omdat hetzelfde effect waarschijnlijk
niet zal optreden)
- Soms is het effect inderdaad groot, maar hoe weet je dit?
Geloof niet in gepubliceerde under-powered studies, ongeacht hoe groot het gerapporteerde effect
is

Praktische suggesties:
- Bepaal de power en benodigde steekproefgrootte VOOR het experiment (door bijv. g power
of cohen)
- Niet te optimistisch zijn met het bepalen van je verwachte effect size
- Power laten toenemen
o Vergroten van steekproef
o Vergroten van effect size
 Vergroten van systematische variantie
 Verminderen error variantie
 Overwegen van within-subjects in plaats van between-subjects

COLLEGE 2: KWANTITATIEF ONDERZOEKSDESIGNS

Experimenteel onderzoek: onderzoeker manipuleert de
onafhankelijke variabele
 Randomized controlled trials
 Non-randomized controlled trials (quasi
experiment)
Observationeel onderzoek: onderzoeker observeert de
participanten zonder manipulatie

EXPERIMENTELE ONDERZOEKEN

Randomiseren is belangrijk omdat:
- Vermindert biases (selection en allocation biases)
- Blinderen (van participanten en onderzoekers):
verminderen van performance bias

Behandel werkzaamheid (efficacy)
Efficacy: het resultaat dat behaald wordt onder ideale
behandel omstandigheden
Escertainment bias: uitsluiting van hen wie behandeld werden volgens plan

Consolidation of the Standard of Reporting Trials (CONSORT):
- Verbeteren van de standaard van geschreven reports van randomized controlled
trials (RCT)
- Checklist van 25 items en een flow diagram

Dit zijn jouw voordelen als je samenvattingen koopt bij Stuvia:

Bewezen kwaliteit door reviews

Studenten hebben al meer dan 850.000 samenvattingen beoordeeld. Zo weet jij zeker dat je de beste keuze maakt!

In een paar klikken geregeld

Geen gedoe — betaal gewoon eenmalig met iDeal, creditcard of je Stuvia-tegoed en je bent klaar. Geen abonnement nodig.

Direct to-the-point

Studenten maken samenvattingen voor studenten. Dat betekent: actuele inhoud waar jij écht wat aan hebt. Geen overbodige details!

Veelgestelde vragen

Wat krijg ik als ik dit document koop?

Je krijgt een PDF, die direct beschikbaar is na je aankoop. Het gekochte document is altijd, overal en oneindig toegankelijk via je profiel.

Tevredenheidsgarantie: hoe werkt dat?

Onze tevredenheidsgarantie zorgt ervoor dat je altijd een studiedocument vindt dat goed bij je past. Je vult een formulier in en onze klantenservice regelt de rest.

Van wie koop ik deze samenvatting?

Stuvia is een marktplaats, je koop dit document dus niet van ons, maar van verkoper tatse. Stuvia faciliteert de betaling aan de verkoper.

Zit ik meteen vast aan een abonnement?

Nee, je koopt alleen deze samenvatting voor €5,19. Je zit daarna nergens aan vast.

Is Stuvia te vertrouwen?

4,6 sterren op Google & Trustpilot (+1000 reviews)

Afgelopen 30 dagen zijn er 66184 samenvattingen verkocht

Opgericht in 2010, al 15 jaar dé plek om samenvattingen te kopen

Begin nu gratis