Anne Fleur Duvekot - 2648775
Hoorcolleges Meten & Diagnostiek 2
Hoorcollege 1 Inleiding (Furr hst 1, 2, 3)
01-11-2021
Leerdoelen
Begrijpen wat een latente variabele is, welke specifieke complicaties zich voordoen bij meten van
latente variabelen in vergelijking met niet-latente variabelen
Weten wat psychometrie is, hoe het is ontstaan en wat in de psychometrie de rollen zij van theorie,
causaliteit en statistiek
De definities van een psychologische test en van verschillende specifieke typen tests kennen
Pad diagrammen kunnen interpreteren
Begrijpen wat het verschil is tussen een reflectieve en formatieve meting
Kunnen aangeven hoeveel informatiewaarde een bepaalde variabele heeft (in termen van de
eigenschappen identiteit, rangorde, kwantiteit en een absoluut nulpunt)
De verschillende meetniveaus kennen en weten welke implicaties ze hebben
Meten in de psychologie: meten is het – volgens regels – toekennen van symbolen (numerals) (letters,
woorden, nummers) aan individuen zodat de symbolen de psychologische eigenschap van het individu
weergeeft (bv 0=nee en 1= ja)
- Toekenning gaat aan de hand van een test procedure (bv het afnemen van een vragenlijst)
Psychometrie: de wetenschap van de evaluatie van eigenschappen/kenmerken van psychologische tests (niet
per se een ‘paper and pencil’ vragenlijst)
- Niet beperkt tot zelf-rapportage tests/vragenlijsten
Psychologische meting: het toekennen van symbolen (numerals) aan psychologische karakteristieken van
individuen – volgens regels –
Verschil tussen het meten van bijvoorbeeld (1) gewicht en (2) extraversie:
- Gewicht is observeerbaar en extraversie is niet observeerbaar (net zoals alle andere psychologische
variabelen)
Latente variabelen/trekken: niet direct observeerbaar hieronder vallen psychologische variabelen
(constructen) (bv intelligentie)
Niet-latente variabelen: wel observeerbaar
Voorbeelden van latente variabelen:
Psychopathologie: depressie, angst, alcoholverslaving
Persoonlijkheid: extraversie, neuroticisme
Cognitie: ruimtelijk inzicht, verbale vaardigheid, rekenvaardigheid, geheugen
Ontwikkeling: Piaget’s stadia, Bowlby’s hechtingstypes
Hoe relateren we observeerbaar gedrag aan (niet-observeerbare) psychologische variabelen?
Het meten van psychologische variabelen gaat aan de hand van de meting van observeerbaar gedrag
Hiervoor hebben we nodig:
1. Psychologische theorie
2. Causaliteit
3. Statistiek
4. Grafische weergave van de relatie tussen observeerbare variabelen en de latente psychologische
variabelen (pad diagram)
Pad diagram – de latente (psychologische) variabele
= een pad diagram wordt gebruikt om de relatie weer te geven tussen latente variabelen (psychologische
constructen) en observeerbare variabelen
- De latente variabele (niet-observeerbaar) wordt weergegeven in een cirkel
- De niet-latente (wel observeerbaar) variabelen worden weergegeven in een vierkant dit zijn de
item responses: self-report, gedragsmaten, beoordelingen
1
, Anne Fleur Duvekot - 2648775
- De pijl geeft de richting van de (causale) relatie aan (het geobserveerde gedrag is afhankelijk van de
latente variabele)
- Error: items responses zijn gerelateerd aan de latente variabele maar er is altijd een error (meetfout)
(de relatie is nooit 1-op-1)
Waarom staat error/meetfout in een cirkel? omdat meetfout niet-observeerbaar is, dus latent.
Als de error 0 is = de correlatie tussen item 1 en de latente variabele 1 dit zou betekenen dat de latente
variabele wel observeerbaar zou zijn
- De error vertelt ons dat de latente variabele de geobserveerde variabele (item 1) voorspelt maar dat
deze voorspelling niet perfect is
- Error is altijd aanwezig in psychologische meting
Een test met 3 items afhankelijk van een latente variabele:
B1, b2 & b3 zijn parameters/ regressie coëfficiënten die de sterkte van de causale
relatie tussen de latente variabele en de items aangeven.
Items zijn gecorreleerd omdat ze allemaal afhankelijk zijn van dezelfde latente
variabele
1. ROL VAN STATISTIEK
Statistiek: psychometrische analyse= analyse van individuele verschillen in item responses
- Latente variabelen: gemiddelde, variantie, standaarddeviatie
- Geobserveerde variabelen: variantie, standaarddeviatie, gemiddelde kans (probability)
Variantie: variabiliteit van geobserveerde score
Smallere (normaal)verdeling = kleinere spreiding/ variantie
Statistiek: relatie tussen latente en geobserveerde variabelen – regressie
model en correlatie
Lineaire regressie: y is continu verdeeld
Lineaire regressie wordt gebruikt om de link tussen latente en
geobserveerde variabelen te vinden
Logistische regressie: y is binair of dichotoom (dus gescoord)
Statistiek: samenhang tussen variabelen
Correlatiecoëfficiënt: lineaire relatie tussen 2 variabelen (-1 tot 1)
- Correlatie tussen de items is belangrijk omdat we verwachten dat de items correleren als ze
afhankelijk zijn van dezelfde latente variabele
- Gemiddelde, variantie en correlatie zegt niet alles; kijk ook altijd naar je data
2. ROL VAN THEORIE
Psychologische theorie:
Wat zijn de relevante variabelen, wat stellen ze voor?
Wat zijn relevante observeerbare variabelen?
Dus stel je voor dat je iets wil meten (bijvoorbeeld persoonlijkheid) wat zijn dan relevante variabelen om naar
te kijken (the big five)
Hoe zijn de relevante psychologische variabelen verdeeld/ wat is het meetniveau?
Nominaal: categoriseren, geen ordening
Ordinaal: natuurlijke rangordening van laag naar hoog
Interval: gelijke intervallen
Ratio: intervallen en absoluut nulpunt
2
, Anne Fleur Duvekot - 2648775
Symbolen (numerals) zijn informatief, hebben een informatiewaarde. 3 eigenschappen reflecteren de manier
waarop numerals verschillen in psychologische kenmerken uitdrukken: identiteit, rangorde en kwantiteit
Eigenschappen van symbolen (numerals) en meetniveaus:
MEETNIVEA
U
EIGENSCHAPPEN Nominaal Ordinaal Interval Ratio
Identiteit Ja Ja Ja Ja
Rangorde Nee Ja Ja Ja
Kwantiteit Nee Nee Ja Ja
Absoluut nulpunt Nee Nee Nee Ja
Identiteit (identity):
Numerals worden toegekend aan items als labels. Bijvoorbeeld: we kennen het symbool MD (major depression)
of N (normal) toe op grond van een item of items (je kan ook 0 en 1 gebruiken; deze symbolen zijn arbitrair)
- 2 individuen met hetzelfde symbool zijn identiek (MD & MD of N & N)
- 2 individuen met een ander symbool zijn niet identiek (MD vs N)
De categorieën, aangegeven met arbitraire symbolen (N of 0, MD of 1) zijn wederzijds uitsluitend en
uitputtend: een individu is op een gegeven moment of N of MD:
Maar: over tijd kan de toewijzing veranderen
Maar: de toewijzing kan fout zijn (meetfout/misdiagnose) (gevoelig voor error)
Rangorde (order):
Symbolen met rangorde informatie geven de ordening van individuen op 1 dimensie
Bijvoorbeeld: 3 categorieën (1) normaal (N of 0) (2) dysthymie (D of 1) (3) major depression (MD of 2)
Rangordening m.b.t. depressiviteit impliceert:
Depressiviteit van N (0) < depressiviteit van D (1) < depressiviteit van MD (2)
Rangordening op een dimensie impliceert transitiviteit: 0<1 en 1<2 dan weten we 0<2
Met andere woorden: ‘N is minder depressief dan D, D is minder depressief dan MD, dus N is minder depressief
dan MD’
Kwantiteit (quantity) – (deelbare) meeteenheden definiëren de meetschaal
Rangordening met hoeveelheid of kwantiteit: uitgedrukt in meeteenheden, afstand tussen de metingen zijn
interpreteerbaar in termen van meeteenheden
- De meeteenheden (units of measurement) zijn arbitrair en algemeen geaccepteerd (in het geval van
lengte of gewicht)
- Meeteenheden zijn per definitie deelbaar (m cm mm)
- Impliceert transitiviteit: ‘Jan is langer dan Piet, Piet is langer dan Kees, dus Jan is langer dan Kees’
Voorbeeld lengte:
Eigenschap identiteit: gigantisme vs normaal (diagnose)
Eigenschap rangorde: lang vs normaal vs kort (visuele inspectie)
Eigenschap kwantiteit: lengte uitgedrukt in centimeters (cm)
Schaal met een absoluut nulpunt of een relatief nulpunt:
Absolute nul: afwezigheid van de eigenschap (bv. afstand in meters: de trein heeft 0 meters afgelegd)
Relatieve nul: toekenning van nul aan een arbitraire waarde (bv. temperatuur in Celsius of Fahrenheit: hierbij
betekent 0 niet de afwezigheid van temperatuur)
Meetniveaus
Nominaal: de cijfers/ symbolen dienen om categorische informatie weer te geven, geen rangorde (cijfers zijn
niet te interpreteren als cijfers, maar als arbitraire symbolen)
- Een nominale variabele heeft de eigenschap van identiteit, maar niet rangorde of kwantiteit. De
verdeling van een nominale variabele wordt gegeven door de kansen van de klassen
- Een latente nominale variabele (stadia van Piaget) heeft latente klassen (latente klassenanalyse)
- Voorbeelden: geïnfecteerd/ niet geïnfecteerd of homo/ hetero/ anders (a, b, c)
3
, Anne Fleur Duvekot - 2648775
Ordinaal: de toegewezen symbolen geven een identiteit én rangorde weer, zijn waarden op een ordinale
schaal. De ordinale schaal geeft rangorde langs 1 dimensie
- Een ordinale variabele heeft de eigenschappen van identiteit en rangorde, maar niet van kwantiteit
- Geen duidelijke meeteenheid
- Kansen/ proporties van de waarden bepalen de verdeling van de variabele
Interval: intervalschaal biedt een rangorde van objecten waarbij verschillen in schaalwaarden verschillen in
hoeveelheid tot uitdrukking brengen, gelijke intervallen
- Intervalschaal heeft eigenschappen van identiteit, volgorde en hoeveelheid, maar de nulwaarde is
willekeurig (relatief)
Ratio: eigenschappen van identiteit, rangorde, kwantiteit én een absoluut nulpunt
- Interval met absoluut nulpunt
- Voorbeelden: lengte in cm, gewicht in kg, tijd in s, temperatuur in Kelvin
In de intervalschaal is de verhouding/ ratio afhankelijk van de schaal (bv. Celsius of Fahrenheit). De
waarde van C kan dus niet .. x de waarde van A zijn omdat het per schaal verschilt; dit komt door het
relatieve nulpunt.
In de ratioschaal is de ratio niet afhankelijk van de schaal; door het absolute nulpunt blijft de ratio
hetzelfde.
We gaan ervanuit dat de latente variabele een interval schaal is en de observeerbare variabelen zijn op
ordinale schaal oplossingen: variabelen behandelen als interval/ factoranalyse/ item respons theorie
Continue variabele: kan elke waarde aannemen (normaal verdeeld)
Dichotome variabele: nominale variabele die slecht 2 waarden kan aannemen (ja/nee)
3. ROL VAN CAUSALITEIT
Causaliteit latente variabele (observeerbaar) item: causale relatie
Dus we gaan er van uit dat de observeerbare variabelen causaal
afhankelijk zijn van de latente variabele
Bv. Omdat ik intelligent ben (latent) scoor ik hoog op de test (observeerbaar
item)
Causaal model: de item responses zijn direct en causaal
- We spreken van reflectieve items= weerspiegelen/ reflecteren de latente variabele (ook wel:
reflectieve indicatoren) (bv. reflectieve items: keelpijn, hoesten – latente variabele: griep)
- Niet alle items zijn reflectief
Formatieve items: de items bepalen de APGAR-score, de APGAR-score is niet de oorzaak van de items (de item
scores zijn niet causaal afhankelijk van de APGAR-index)
Constructen zijn ook reflectief of formatief
Goede items van een reflectief construct dienen sterke onderlinge correlaties te vertonen, dit is niet
per se zo bij een formatief construct maar dit kan wel zo zijn
Worden de scores op de items bepaalt door individuele verschillen/ veranderingen in het latente construct?
Ja reflectief construct
Nee formatief construct
4
