Statistiek samenvatting
Boek Andy Field: discovering statistics using spss en colleges
Hoofdstuk 1: inleiding
Er bestaan twee typen van data-analyse:
1. Kwantitatieve methoden: testen van theorieën met getallen
2. Kwalitatieve methoden: testen van theorieën met taal (tijdschriftartikelen,
interviews, gesprekken, kranten, internet, sociale media, radio/tv)
Onderzoeksproces volgens Andy Field:
Stap 1: een eerste
observatie
Veel onderzoeken beginnen
bij het observeren van de
wereld en erover verwonderen
waarom het gebeurt zoals het
gebeurt. Daarna data
verzamelen om te kijken of
deze observatie waar is.
> Een of meer variabelen
definiëren: alles wat gemeten
kan worden en dat kan
variëren (in de tijd of over
dingen)
Stap 2: ontwikkelen en
testen van theorieën
De stap daarna is om deze
data te verklaren. Daar heb je
theorieën voor nodig.
Theorie: een verondersteld algemeen principe of verzameling van principes
waarmee waarnemingen verklaard kunnen worden en van waaruit nieuwe
verwachtingen of hypotheses opgesteld kunnen worden.
Hypothese: een voorspelling vanuit een theorie. (bijv: er zullen procentueel
meer mensen met een narcistische persoonlijkheid auditie doen voor big brother
dan er aanwezig zijn in de gehele populatie).
Falsificatie: het weerleggen van een theorie of hypothese.
Stap 3: dataverzameling
Om hypotheses te testen, zijn er meetbare variabelen nodig. Variabelen zijn
dingen die kunnen veranderen (of variëren); zij variëren tussen mensen (IQ,
gedrag) of locaties (werkloosheid) of tijd (gevoel, winst). De meeste variabelen
zijn uit te drukken in twee variabelen: veronderstelde oorzaak en veronderstelde
uitkomst.
* Onafhankelijke variabele: veronderstelde oorzaak, om een variabele te
omschrijven die de experimenteer heeft gemanipuleerd, is niet afhankelijk
, van andere variabelen (predictorvariabele).
* Afhankelijke variabele: het veronderstelde effect, geobserveerd en niet
gemanipuleerd in experimenten (uitkomstvariabele).
Variabelen kunnen veel verschillende vormen en levels van ingewikkeldheid. De
relatie tussen wat er gemeten is en de nummers die vertegenwoordigen wat er is
gemeten, heet ‘de level of measurement’. Verschillende meetniveaus:
1. Categorische variabele (onderscheid naar afzonderlijke categorieën)
a. Binaire/dichotome variabele: slechts twee categorieën (bijv.
dood/levend)
b. Nominale variabele: meer dan twee categorieën (bijv. men is
vegetariër, veganist of fruiteter)
c. Ordinale variabele: als een nominale variabele maar met
categorieën die logisch geordend kunnen worden (bijv. als
studenten zakken, slagen, cum laude, cum laude voor examen)
(maar ook subjectieve categorieën)
2. Continue variabele (observaties krijgen score op meetschaal)
a. Interval variabele: gelijke intervallen op de variabele representeren
gelijke verschillen in de gemeten eigenschap (bijv. het verschil
tussen 6 en 8 is gelijk aan het verschil tussen 13 en 15)
b. Ratio variabele: gelijk aan een interval variabele, maar ook de
verhouding van scores moet betekenis hebben (bijv. een score van
16 op een angstschaal betekent dat iemand twee keer zo angstig is
als iemand met een score van 8) (maar ook de tijd die wordt
gemeten dat iemand
reageert)
Er kunnen ook meetfouten ontstaan:
het verschil tussen de werkelijke
waarde die we proberen te meten en
de geobserveerde waarde.
> je weegt 80kg, weegschaal geeft aan
83kg, meetfout = 3 kg.
Geldigheid en betrouwbaarheid
Geldigheid en betrouwbaarheid van de meetinstrumenten houden de meetfouten
zo minimaal mogelijk.
Geldigheid: een meetinstrument is geldig wanneer het meet wat het beoogt te
meten
* Criteriumvaliditeit: de mate waarin een test daadwerkelijk gedrag kan
voorspellen
- Predictieve validiteit (wanneer data van het nieuwe instrument zijn
gebruikt voor voorspelbare observaties op een later tijdstip) (bijv. diploma
VWO)
- Concurrent validiteit (nieuwe instrument en bestaande criteria)
* Inhoudsvaliditeit: de mate waarin de inhoud van de test het beoogde construct
representeert
* Ecologische validiteit: de mate waarin testresultaten geldig zijn buiten de
testsetting (bijv. niet alleen in laboratorium maar ook daarbuiten)
,Betrouwbaarheid: de mate waarin een instrument dezelfde uitkomsten
produceert onder vergelijkbare condities (geen geldigheid zonder
betrouwbaarheid)
* Test-Hertest Betrouwbaarheid: de waarin een instrument dezelfde uitkomsten
produceert als dezelfde personen op twee verschillende tijdstippen worden
getest (weegschaal)
, Stap 4: dataverzameling (hoe te meten)
1. Cross-sectioneel onderzoek: deze term impliceert dat de data op één
tijdstip worden verzameld. Je observeert wat er in de wereld gebeurt
zonder dat je daar als onderzoeker invloed op uitoefent. Uitspraken over
oorzaak en gevolg zijn moeilijk te maken, maar niet onmogelijk.
a. Correlationeel onderzoek: je brengt observaties met elkaar in
verband, controleert ze, bijvoorbeeld leeftijd met de
aantrekkelijkheid van gadgets.
2. Experimenteel onderzoek: een of meer variabelen worden systematisch
gemanipuleerd om het effect daarvan op een uitkomstvariabele.
Uitspraken over oorzaak en gevolg zijn te maken.
a. Variantie-analyse: je vergelijkt gemiddelden.
Experimentele onderzoeksdesigns:
1. Oorzaak en gevolg
a. Oorzaak en gevolg moeten in dezelfde tijdspanne zitten
(aansluitend);
b. De oorzaak moet voorafgaan aan het effect;
c. Het effect mag niet optreden zonder de aanwezigheid van de
oorzaak.
2. Storende variabelen: het ‘Tertium Quid’ (derde variabele)
a. Heeft een 3e variabele – niet zijnde de predictor variabele – mogelijk
een effect op de uitkomstvariabele? Bijv. de relatie tussen
borstimplantaten en suïcide is schijnrelatie die verklaard wordt door
zelfwaardering.
3. Uitschakelen van storende variabelen
a. Een effect moet aanwezig zijn als de oorzaak aanwezig is en als de
oorzaak afwezig is moet het effect ook aanwezig zijn.
b. Controlconditie: de oorzaak is afwezig.
c. Onder controle brengen van storende variabelen.
Methoden van dataverzameling
1. Between-subject-design/independent samples: personen nemen deel aan
één experimentele conditie.
2. Within-subject-design/paired samples: personen nemen deel aan meer dan
één experimentele conditie.
a. Voordeel: economisch d.w.z. minder subjecten
b. Nadeel: leereffecten, vermoeidheid
Typen variatie
1. Systematische variatie: verschillen in uitkomsten zijn het gevolg van een
specifieke experimentele manipulatie;
2. Willekeurige variatie: verschillen in uitkomsten zijn het gevolg van
onbekende factoren (leeftijd, geslacht, IQ, uur, meetfouten)
Randomisatie en counterbalancing: minimaliseert willekeurige variatie.
> Practice effects: participanten gedragen zich anders in de tweede conditie
door dezelfde experiment situatie/meetinstrumenten;
>. Boredom effects: participanten gedragen zich anders in de tweede conditie
omdat zij moe of verveeld zijn door het eindigen van de eerste conditie.
