Thema 1 | Cross Sectioneel
Onderzoek
Studietaak 1.1 | Cross-Sectioneel Onderzoek
YouLearn
In Cross Sectioneel onderzoek wordt er niets gemanipuleerd en er is één meetmoment.
Cross Sectioneel onderzoek is geschikt voor het onderzoeken van de structuur en de aard
van een construct en het bijdragen aan de ontwikkeling van een meetinstrument.
Er zijn drie belangrijke dimensies waarlangs onderzoek naar mensen kan worden
onderscheiden. De eerste heeft betrekking op de aard van de verzamelde data: data kunnen
kwalitatief of kwantitatief zijn. Deze cursus heeft betrekking op de kwantitatieve methode. De
tweede en derde dimensies hebben betrekking op het type onderzoeksvragen. Op basis
daarvan kan een studie-ontwerp observationeel of experimenteel zijn, en cross-sectioneel of
longitudinaal.
Als processen worden onderzocht die zich ontplooien over tijd zijn er meerdere
meetmomenten nodig om die processen te kunnen bestuderen. Zulke onderzoeksvragen
vereisen dus altijd een longitudinaal studie-ontwerp. Met cross-sectioneel onderzoek,
waarbij alle data in dezelfde sessie worden verzameld, kunnen dus geen uitspraken worden
gedaan over processen die zich over tijd ontvouwen.
Als onderzoeksvragen causaliteit betreffen, is het nodig dat oorzakelijke relaties kunnen
worden onderscheiden van niet-oorzakelijke verbanden. Observationeel onderzoek kan
alleen aantonen dat twee of meer variabelen met elkaar samenhangen. Maar van alle
verbanden die observationeel gevonden kunnen worden, is slechts een fractie causaal. Een
geobserveerd verband, zoals een correlatie, zegt dus niets over een eventuele causale
relatie. Het is dan ook niet mogelijk om op basis van observationele data te bepalen welke
verbanden wel of niet causaal zijn. Om een causaal verband vast te stellen is daarom een
experimenteel studie-ontwerp nodig.
Dat er toch een hele cursus wordt gewijd aan cross-sectioneel onderzoek, komt omdat je
pas ergens onderzoek naar kunt doen als je precies hebt gedefinieerd wat je
onderzoeksobject is, en als je het goed kunt meten. Alle longitudinale en experimentele
studies vereisen meetinstrumenten om op zijn minst de afhankelijke variabele, en vaak nog
veel meer psychologische constructen, te meten. Als je meetinstrumenten niet goed werken,
kun je ook geen conclusies trekken over de verbanden waarin je geïnteresseerd bent.
Hier komt bij dat de meeste onderzoeksvragen die in experimentele en/of longitudinale
studies worden onderzocht veel deelnemers vereisen. Gezien de effectgroottes die
gangbaar zijn als het gaat om relaties tussen psychologische constructen is het niet
uitzonderlijk dat er honderden deelnemers nodig zijn.
Het zou niet ethisch zijn om een studie te starten, honderden deelnemers hun tijd en energie
te laten investeren, om er na afloop achter te komen dat een meetinstrument niet goed
,(meer) werkt in de doelpopulatie. Het is dus heel belangrijk dat onderzoekers zich ervan
vergewissen dat ze beschikken over een goed werkend instrumentarium voordat ze aan de
slag gaan. Voor het ontwikkelen en onderzoeken van dat instrumentarium is cross-
sectioneel, observationeel onderzoek juist heel erg geschikt.
Zijn de ontwikkeling over tijd en causale verbanden voor een onderzoeksvraag niet relevant?
Dan is cross-sectioneel onderzoek ook een efficiënte manier om verbanden tussen
variabelen te onderzoeken. Omdat er niets wordt gemanipuleerd (zoals in een experiment),
is er maar één groep deelnemers nodig. En omdat deelnemers niet hoeven te worden
gevolgd gedurende de tijd hoeven er ook geen persoonsgegevens te worden verzameld en
worden deelnemers minder belast.
Hoewel veel onderzoeksvragen dus al snel experimentele en/of longitudinale studie-
opzetten vereisen, zijn die studies niet mogelijk zonder dat van tevoren het benodigde
instrumentarium is ontwikkeld, geoptimaliseerd en/of geverifieerd. Dat gebeurt dus veelal
door middel van cross-sectioneel, observationeel onderzoek.
Er is nog een tweede situatie waarin cross-sectioneel onderzoek ingezet kan worden.
Namelijk als temporele of causale relaties niet zelf worden onderzocht, maar worden
aangenomen als vooronderstelling. Dit is bijvoorbeeld vaak het geval bij toegepast
onderzoek, waar op basis van een theorie aannames worden gedaan [over het oorzakelijke
verband tussen constructen]. De specifieke inhoud van constructen kan dan met cross-
sectioneel onderzoek worden onderzocht.
Een theorie kan bijvoorbeeld stellen dat het dragen van een mondkapje in de supermarkt
tijdens een pandemie wordt voorspeld door de voor- en nadelen die mensen
veronderstellen. Zonder die theorie zelf te toetsen kan het erg zinvol zijn om het oorzakelijk
verband voor waar aan te nemen en onderzoek te doen naar bijvoorbeeld de veronderstelde
voor- en nadelen van mondkapjes. Dat maakt het bijvoorbeeld mogelijk om te kijken welke
veronderstelde voor- en nadelen het sterkst samenhangen met het dragen van een
mondkapje. Als een organisatie het dragen van mondkapjes wil bevorderen, kan zo’n studie
daar een goede basis voor bieden, ondanks dat dan geen conclusies over de theoretische
grondslag kunnen worden getrokken.
Cross-sectioneel onderzoek is dus onmisbaar bij psychologisch onderzoek. Enerzijds
verschaft cross-sectioneel onderzoek het fundament voor andere studies via ontwikkeling,
optimalisatie en verificatie van de gebruikte meetinstrumenten. Anderzijds is cross-
sectioneel onderzoek een efficiënte methode om in toegepast onderzoek de inhoud van
psychologische constructen en de sterkte van theoretisch veronderstelde relaties in kaart te
brengen. Cross-sectioneel onderzoek kan dus zowel fundamenteel als toegepast zijn. Dit is
afhankelijk van de onderzoeksvraag die men beoogt te beantwoorden.
Open Mens: Hoofdstuk 5 | Causaliteit
5.1 de Definitie van Causaliteit
Causaliteit betekent dat er sprake is van een oorzaak-gevolgrelatie: er bestaat een verband
tussen een oorzaak, ook wel een causaal antecedent genoemd, en een gevolg, ook wel een
causaal consequent genoemd. In de praktijk wordt causaliteit aangenomen als aan de
volgende drie voorwaarden wordt voldaan:
● De oorzaak gaat in de tijd vooraf aan het gevolg
● De oorzaak en het gevolg hangen samen
, ● De samenhang tussen de oorzaak en het gevolg kan niet worden verklaard door iets
anders
Begrip van causaliteit is waardevol omdat dit begrip het mogelijk maakt om de wereld om
ons heen te veranderen.
5.2 Correlatie impliceert geen causatie
De volgende slogan is belangrijk om te onthouden: ‘’Correlatie impliceert geen causatie’’.
Correlatie wordt hier gebruikt als synoniem voor samenhang of verband, maar het is ook een
statistische grootheid. Dit betekent dat als twee factoren met elkaar samenhangen, dat nog
niet wilt zeggen dat er ook sprake is van een causale relatie, oftewel een oorzaak en gevolg.
5.3 Het pure experiment
Het pure experiment is een studie ontwerp die uitspraken over causaliteit mogelijk maakt. Bij
een experiment worden er twee of meer ‘’behandelingen’’ onderzocht, waarbij die
behandelingen uitsluitend verschillen in de aan- of afwezigheid van de (vermeende)
oorzaak. Het idee daarbij is dat het gewenste gevolg alleen plaatsvindt wanneer de
behandeling de (vermeende) oorzaak omvat en anders niet. Een effectieve therapie leidt dus
tot een vermindering van de klachten: een behandeling waarin het cruciale element van die
therapie ontbreekt, zal niet tot vermindering van klachten leiden. De variabele die de
behandelingen van elkaar onderscheidt, wordt vaak de onafhankelijke variabele genoemd.
Als is vastgesteld welke behandelingen onderzocht gaan worden, krijgen de
onderzoekseenheden (vaak deelnemers) willekeurig een behandeling toegewezen. Die
willekeur is cruciaal: die voorkomt dat er een samenhang is tussen ‘’het type’’ deelnemers
aan de studie en de behandeling die ze krijgen. Nadat de behandeling is toegepast, wordt
het (vermeende) gevolg gemeten, dit wordt vaak de afhankelijke variabele genoemd.
5.3.1 Randomisatie
Zoals aangegeven is de willekeur in toewijzing van de behandeling cruciaal. Alleen als die
behandelingen puur door toeval worden toegewezen - en echt alleen verschillen in het
vermeende causale antecedent - is het mogelijk om uit een gevonden verband af te leiden
dat de onafhankelijke variabele de afhankelijke variabele veroorzaakt. Die willekeurige
toewijzing heet randomisatie. De kwaliteit van de randomisatie is een van de factoren die de
interne validiteit van een experiment bepaalt.
Hoewel met randomisatie in principe behandelingen willekeurig worden toegewezen aan
deelnemers, wordt in de praktijk vaak gesproken over het willekeurig toewijzen van
deelnemers aan groepen / condities. Het gegeven dat randomisatie garandeert dat niets
samenhangt met de toewijzing van de behandelingen of met de toewijzingen van de
deelnemers, zorgt ervoor dat de groepen niet systematisch van elkaar verschillen. Het is
belangrijk om te beseffen dat dit een eigenschap is van het proces van randomisatie, maar
niet van elke individuele toepassing van dit proces.
De uitkomsten van een toevalsproces worden steeds betrouwbaarder naarmate er meer
herhalingen zijn, zijn exact gelijk verdeeld bij oneindig veel herhalingen, en zijn
onbetrouwbaar bij weinig herhalingen. Dit mechanisme is ook van kracht bij een experiment.
Randomisatie garandeert dat gemiddeld genomen, over oneindig veel herhalingen, de
, groepen waarin je deelnemers indeelt equivalent zijn. Maar dat betekent niet dat de groepen
in één enkel experiment ook gelijk zijn.
Als door randomisatie een verschil ontstaat tussen de groepen voorafgaand aan een
experiment, kan dit de reden zijn voor een waargenomen verschil op de afhankelijke
variabele na het experiment. Zelfs bij een goed uitgevoerd experiment, kan dus niet met
zekerheid geconcludeerd worden dat het verschil tussen de condities veroorzaakt wordt
door het verschil in de behandelingen, en dat er dus sprake is van een causaal verband.
Over meerdere studies verdwijnt dit effect noodzakelijkerwijs. Dit is een van de redenen
waarom resultaten uit een enkele studie nooit als definitief moeten worden beschouwd.
Open Mens: Hoofdstuk 1 | Wetenschap
1.2 Ontologie en Epistemologie
Allereerst moet duidelijk zijn wat je bestudeert. Ontologie haakt hierop in. Ontologie of
zijnsleer onderzoekt wat is, of accurater, of datgene waarvan we aannemen dat het er is, er
ook echt is, en wat het dan is.
Het ontologisch idealisme gaat ervan uit dat er geen onafhankelijke natuurlijke wereld
bestaat, gebaseerd op het uitgangspunt dat het voor geen enkel mens mogelijk is om ooit te
bewijzen dat er iets anders bestaat dan je eigen waarneming.
Het ontologisch idealisme is een extreem standpunt; vaak wordt er wel vanuit gegaan dat er
een onafhankelijke natuurlijke wereld is. Dit heet ontologisch realisme. Maar, zelfs als je
uitgaat van het bestaan van zo’n onafhankelijke natuurlijke wereld ben je er nog niet; dan
wordt de volgende vraag of je die wereld kunt kennen.
De epistemologie of kenleer onderzoekt wat kennis is en hoe die verworven kan worden.
Epistemologisch scepticisme neemt hierin weer een extreem standpunt in, en stelt dat het
nooit mogelijk is om iets te weten (en dat er dus nooit iets geleerd kan worden over de
natuurlijke wereld). Binnen de epistemologie worden zeer veel stromingen onderscheiden
die soms slecht genuanceerd van elkaar verschillen. Er zijn drie groepen van zulke
stromingen die vaak terugkomen in de psychologie:
1. Epistemologisch realisme
Het uitgangspunt is dat het mogelijk is om over de natuurlijke wereld te leren. Het
realisme stelt dat zaken zoals bijvoorbeeld zwaartekracht, bomen en mensen in de
natuurlijke wereld bestaan, onafhankelijk van ons. Je zou dan veronderstellen dat
depressie bestaat in iemands psyche los van óf en hoe wij dat kunnen vaststellen, en
dat het in principe mogelijk is om er een objectief meetinstrument voor te
ontwikkelen.
2. Sociaalconstructivisme
Het uitgangspunt is dat kennis wordt geconstrueerd door sociale interactie. Binnen
deze stroming is een boom wat wij afspreken wat een boom is. Je zou kunnen
veronderstellen dat depressie niet zomaar bestaat in iemands psyche los van of en
hoe dat door anderen kan worden vastgesteld. De vaststelling dat iemand depressief
is, wordt immers onvermijdelijk door mensen gedaan in interactie met andere
