College aantekeningen
Samenvatting hoorcolleges Voortgezette Methoden
- Instelling
- Vrije Universiteit Amsterdam (VU)
Samenvatting van de hoorcolleges van Voortgezette Methoden & Technieken
[Meer zien]Voorbeeld 3 van de 18 pagina's
Voorbeeld 3 van de 18 pagina's
In winkelwagengesponsord bericht van onze partner
Gekoppeld boek
Titel boek:
Auteur(s):
- Uitgave:
- ISBN:
- Druk:
Voorbeeld van de inhoud
Hoorcolleges Voortgezette Methoden & TechniekenDownloads.vu.nl STATA installeren
Hoofdstuk 1: Introductie
Causaliteit (oorzaak – gevolg) wat is de oorzaak van het gevolg? Hoe
kunnen we delinquentie verklaren en hoe kunnen we daarop
interveniëren?
3 voorwaarden:
o X gaat vooraf aan Y: oorzaak gaat vooraf aan het gevolg
o X correleert met Y: er moet samenhang zijn tussen het oorzaak en gevolg
Zie voorbeeld boek
o Er is geen andere verklaring voor de samenhang tussen X en Y
Geen andere verklaring: spurieuze verbanden
Zie voorbeelden boek
Er kunnen ook allerlei anders-soortige verbanden zijn:
o Z leidt tot X en Y
o X leidt tot Z leidt tot Y
o X en Y beïnvloeden elkaar: simultane causaliteit/reciproke relatie
Relatie tussen werk en delinquentie
o Het verband verandert van richting (sterker/zwakker) onder invloed van een
andere variabele: modererende causaliteit
Hidden bias/ongemeten bias/ongeobserveerde bias: bias die we niet kunnen meten
o We er bijvoorbeeld niet naar vragen, of we kunnen het niet meten
Zoals motivatie: er zijn wel schalen voor, maar de vraag is of dit het
wel goed meet
Overt bias: de bias die we gemeten hebben
o Kan het zijn dat een andere variabele die je gemeten hebt ook van invloed is?
Klassieke experiment
Kracht is random toewijzing, tussen E en C alleen toevallige, geen systematische
verschillen, dus geen bias
o Random toewijzing = groepen bij elkaar zetten die nog niet bij elkaar bestaan
Controlegroep = de counterfactual van de experimentele groep €
o C = wat de E was geweest als ze de treatment niet hadden gehad
Omdat er random toewijzing is, heb je geen voormeting nodig.
o Dit blijkt wel een dingetje in de praktijk om perfecte random toewijzing te
krijgen.
Placebo-controlled: nóg een controlegroep, die een placebo toegediend krijgt
o TAU: treatment-as-usual
Double blind: respondent nog onderzoeker/toediener weet wie in welke groep zit
d.m.v. placebo-controlled en double blind zijn alle alternatieve verklaring
geëlimineerd
, Klassieke experiment: volledige controle door onderzoeker dmv samenstelling
groepen en toediening experiment
o Maar hebben we bijna nooit in de criminologie
Quasi-experiment: groepen zijn al gevormd, onderzoeker controleert alleen
toediening treatment
o Bijv. groepen uit verschillende gevangenissen met elkaar vergelijken
Observationele studie: geen controle, groepen zijn gevormd, treatment toegediend
(bijv. door rechter, psychiater)
o Meest gebruikte vorm
o Want in criminologie vaak geen controle over welke groepen er zijn
(delinquent – niet delinquent)
Maryland Scientific methods scale
Kwaliteit van studies aangeven
Scores 2 en 1 te laag voor ‘evidence’ (bijv. alleen exp. groep of duidelijk
onvergelijkbare controlegroep)
o Te laag voor beleid, interventies etc.
Observationele studie
Er zijn veel mogelijkheden om benadering te zoeken tot causaliteit.
SUTVA assumptie:
o Er mag geen interferentie zijn tussen de E en C groep
o Ziet toe op hidden bias: toewijzing van respondenten aan condities (E of C
groep) mag niet gebaseerd zijn op hun verwachte score op de
uitkomstvariabele
Als je de groepen niet goed indeelt, kan dat effect hebben op de
inschatting van het gevolg
Terminologie
Endogeniteit: selectie, (hidden) bias, endogeneity bias, confounded alles wat we
niet willen.
Exogeen: alles wat we wél willen wat we in het klassieke experiment hebben
Regressie-analyse
Enkelvoudige regressie
Door middel van X, gaan we Y voorspellen X Y // Y = a +bX
o A = intercept = startpunt (waar begint iemand op je grafiek?)
o B = hellingshoek = hoe stijl gaat de hellingshoek?
Errorterm: verschillen tussen daadwerkelijke Y en geschatte Y op basis van X
Ordinary Lease Squares (OLS): schatting van a (intercept) en b (hellingshoek)
o Je wilt zo’n klein mogelijke errorterm. De OLS regressie berekent op basis van
welke X de kleinst mogelijke errorterm gevonden wordt
b: ongestandaardiseerd regressiegewicht
o Bijv. in kilo’s
o Voordeel: inhoudelijk te interpreteren
, o Nadeel: schaalafhankelijk je kunt niet gewicht (in kilo’s) en lengte met
elkaar vergelijken
Beta: gestandaardiseerd regressiegewicht
o Verrekening van de gereguleerde b gewichten duiden in termen van hun
belang in de voorspelling (kilo’s zijn meer van belang dan lengtes)
Multipele regressie
Meerdere onafhankelijke variabelen
Je onafhankelijke variabelen kies je op basis van theorieën/literatuur
o Maar, statistisch gezien hoeft dat niet de beste methode te zijn want,
multicollineariteit: wanneer onafhankelijke variabelen gaan
overlappen/samenhangen en dus hetzelfde onderdeel van Y voorspellen
Controleer dus ook altijd op multicollineariteit
Je wilt met zo min mogelijk X-en, Y voorspellen (spaarzaam model)
Hoe weet je of je een goed regressiemodel hebt?
o Fitmaten:
R2:
Adjusten R2 (belangrijkste): geeft info over hoe spaarzaam je model is
geeft ‘penalty’ wanneer je heel veel x-variabelen toevoegt.
Corrigeert ook voor het aantal personen. Dus een grote N is niet altijd
optimaal.
Probeer altijd fitmaten te noemen! En er naar te zoeken in artikelen.
Toetsen of b’s significant afwijken van 0: als niet significant, dan heb je geen effect
Vuistregel:
o Aantal x: minimaal 10 keer zo’n grote N als je aan X variabelen hebt
o Multicollineariteit meten via VIF (p. 39)
Assumpties:
o X en Y intervalvariabelen
Is geen heel strenge eis, kan ook met schaalvariabelen
o Lineair verband
o X fixed (onderzoeker stelt de schalen vast. Wil je vaak, maar kan niet altijd.
Bijv. met intelligentie) en Y random (wordt aangenomen)
o Errortermen (verschil daadwerkelijke uitkomst en geschatte uitkomst op basis
van X):
Onafhankelijk: iedere persoon krijgt die term en je wilt dat die termen
onafhankelijk zijn van elkaar
Normaal verdeeld
Homoscedastisch: de variantie tussen de errortermen moet gelijk zijn.
Als die niet gelijk is, hebben we heteroscedasticiteit kun je
opvragen via scatter plot
Logistische regressie
Andere soort Y variabele (bijv. dichotoom: 0 (geen recidive) of 1 (wel recidive))
logistische regressie
Logit-functie: hoe hoog is de kans dat iemand 0 of 1 scoort?
Belangrijk: hoe is uitkomstvariabele verdeeld? welke regressie past daarbij?
Odds: kans dat iemand 1 of 0 scoort
Voordelen van het kopen van samenvattingen bij Stuvia op een rij:
Verzekerd van kwaliteit door reviews
Stuvia-klanten hebben meer dan 700.000 samenvattingen beoordeeld. Zo weet je zeker dat je de beste documenten koopt!
Snel en makkelijk kopen
Je betaalt supersnel en eenmalig met iDeal, creditcard of Stuvia-tegoed voor de samenvatting. Zonder lidmaatschap.
Focus op de essentie
Samenvattingen worden geschreven voor en door anderen. Daarom zijn de samenvattingen altijd betrouwbaar en actueel. Zo kom je snel tot de kern!
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 studerenhiephiephoi. Stuvia faciliteert de betaling aan de verkoper.
Zit ik meteen vast aan een abonnement?
Nee, je koopt alleen deze samenvatting voor €5,29. Je zit daarna nergens aan vast.
Is Stuvia te vertrouwen?
4,6 sterren op Google & Trustpilot (+1000 reviews)
Afgelopen 30 dagen zijn er 67474 samenvattingen verkocht
Opgericht in 2010, al 14 jaar dé plek om samenvattingen te kopen