Methodenleer samenvatting
Week 1 (H1, 2 en 3)
Grondvormen van onderzoek
Experiment
In een experiment zorg je zelf voor een oorzaak, een manipulatie. Dit is iets wat je zelf in de
hand hebt en zelf vormt. Na de manipulatie meet je het gevolg. Hierbij gebruik je
vergelijkbare groepen (zelfde samenstelling van de groepen die verschillen in “oorzaak”).
Het vergelijke van twee groepen die gelijk zijn aan elkaar. Is er verschil tussen de experiment
groep en de controle groep? Causaliteit is hier typisch oorzaak – gevolg.
Dus, twee voorwaarden, je moet kunnen manipuleren en je moet kunnen randomiseren.
Survey onderzoek
Vragenlijsten (mondeling, schriftelijk), grote en representatieve steekproef. Is een efficiënte
methode van dataverzameling. Een goede steekproef is hierbij van belang.
Veldonderzoek (H10)
Directe observatie van mensen in hun natuurlijke omgeving (veld). Degene die betrokken zijn
weten niet dat zij worden geobserveerd, niet-reactief meten is dus mogelijk
- ‘Sampling-in-the-field’ steekproef trekken in het veld, hier bepaal je het in het
veld.
Deze vorm is het lastigste om te generaliseren naar een grotere populatie.
Beschikbare data (H11)
Gegevens die zonder tussenkomst van de onderzoeker/gebruiker aanwezig zijn. Niet reactief
observeren. Diverse bronnen: documenten; fysische sporen; artefacten. Let op: ‘aanwezig
zijn’ van gegevens impliceert niet dat ‘niet gezocht’ moet worden.
Kan gebruikt worden wanneer de vraag bijvoorbeeld luidt ‘In welke sectoren van
tewerkstelling is de productiviteit van organisaties significant verminderd sinds de uitbraak
van Covid-19?’
Secundaire analyse = data die andere onderzoekers hebben verzameld analyseren.
Welke grondvromen is het meest geschikt?
De mogelijkheid om…
- Individuen in hun natuurlijke omgeving te observeren veldonderzoek
- De onderzoeksresultaten te veralgemenen of generaliseren survey onderzoek
- Het onderzoek te herhalen experiment of survey
- Formeel te toetsen of een sociale gebeurtenis of het feit direct invloed uitoefent op
het gedrag of de mening van mensen experiment
- De nieuwe en relatief onbekende sociale problemen te onderzoeken
veldonderzoek
Wat zijn de moeilijkheden? Welke grondvorm heeft het het meest moeilijk met?
- Toegang tot data of dataverzameling
,- Meetproblemen: problemen i.v.m. het beoordelen van de kwaliteit van de meting
(validiteit/betrouwbaarheid)
- Risico’s op onderzoekerbias (de onderzoeker kan fouten maken)
- Risico’s op subject (proefpersoon, respondent) bias
Grondvormen van sociaal onderzoek - vergelijken
Selecteren/defineren van een onderzoeksvraag (Festinger)
Criteria: onderzoeksvraag moet onderzoekbaar zijn, en interessant voor jezelf en anderen in
je onderzoeksgebied.
Hoofdstuk 2
Bouwstenen van (sociaal) wetenschappelijk onderzoek
Theorie(en) proposities hypothesen
Propositie = Vrij algemene stelling over een regelmaat in de handeling van mensen.
‘Wanneer een individu een taak beheerst dan zal hij deze taak beter uitvoeren indien er
anderen aanwezig zijn dan wanneer er niemand is’ (= Social facilitation effect, SFE)
Vraag: Waarom is dat zo?
Theorie = verklaring geven voor de propositie of set aan proposities (is niet speculatie).
Vraag: Hoe onderzoeken? (Toepassen in concrete situatie)
Hypothesen = het toepassen van wetmatigheden (propositie) in de concrete situatie
Bijvoorbeeld: atleten presteren beter wanneer er veel toeschouwers zijn tijdens hun
wedstrijden dan wanneer er geen/weinig publiek is.
Om een hypothese te zijn moet de stelling concreet waarneembare concepten bevatten en
daarmee operationalisering van de concepten.
Een hypothesen is een voorspelling van een verwacht verband tussen twee variabelen en
dus geen kenmerken.
Wetenschappelijke wetmatigheid = een vrij algemene stelling, voorspelling die herhaaldelijk
gecontroleerd en breed geaccepteerd zijn (van algemeen (theorie) naar specifiek
(hypothese)).
Deductie = Theorie hypothesen observatie
- Voorbeeld: ‘Als het regent wordt alles nat mijn fiets staat buiten en het regent,
dus mijn fiets wordt nat.’
Inductie = observatie empirische generalisatie theorieën
- Voorbeeld: ‘De 10 eenden die ik heb gezien in het park zijn wit alle eenden in het
park zijn wit.’
Hoofdstuk 3: concepten, variabelen en hypothesen
Variabelen en onderlinge relaties
Essentiele elementen
- Concepten: algemene abstracte omschrijving van een fenomeen (bijv. intelligentie)
- Variabele: empirische manifestatie van een concept meetinstrument (bijv. test die
intelligentie meet)
, - Hypothese: verwacht verband tussen twee of meer variabelen/concepten (bijv.
vrouwen zijn gemiddeld gezien intelligenter dan mannen)
Typen hypothesen
1. Enkelvoudige (bivariate) hypothese: verwacht verband tussen twee variabelen
onafhankelijke (X, oorzaak) afhankelijke (Y, gevolg)
Wanneer er staat hoe hoger …, hoe hoger …, dan heb je te maken met twee metrisch
variabelen.
De kans dat …, maakt een onderscheid tussen: je hebt het niet of je hebt het wel. Dit is een
nominaal variabele.
Bijvoorbeeld: vrouwen scoren hoger op emotionele intelligentie dan mannen.
Mannen en vrouwen zijn de X en emotionele intelligentie is de Y.
Onderscheid tussen metrische en categorische variabelen verwijst naar meetniveaus.
Ordinale variabelen (de categorieën staan in een bepaalde volgorde, gerangschikt,
bijvoorbeeld mee eens – neutraal – niet mee eens) sluiten aan bij de metrische variabelen
voor wat verwoording van hypothesen betreft.
Het onderscheid maken is essentieel voor de keuze van statistische methoden.
Formulering van hypothesen moet consistent zijn met dit onderscheid.
Regels zijn ook van toepassing op meervoudige hypothesen.
2. Meervoudige hypothese: verwacht verband tussen een afhankelijke Y en meerdere
onafhankelijke variabelen X
Er zijn 4 types meervoudige hypothesen
2.1 Het relatief belang van onafhankelijke variabelen = meervoudige oorzakelijkheid:
onderscheid tussen het belang van X1 en X2.
De plus betekend dat je verwacht dat wanneer er een stijging optreedt aan X1 en X2
er een hogere stijging zal zijn in Y. De dubbele plus wil zeggen dat daar die stijging
van Y nog sterker door wordt.
Voorbeeld: ‘De kans op herintreding op de arbeidsmarkt (Y) neemt toe met
opleidingsniveau (++) en neemt af met het niveau van uitkering (-). Het effect van
opleiding is hierbij sterker dan het effect van het uitkeringsniveau.’
2.2 Mediatie = de invloed van de onafhankelijke variabele (X1) op de afhankelijke
variabele (Y) is niet direct, maar loopt via het effect van X1 op de mediërende of
interveniërende variabele X2 (dit betekent dat hier een pijl heen gaat, maar ook een
pijl vanaf komt) = indirect effect. Ook wel een interpreterende hypothese.
Voorbeeld: “Hoe ouder een persoon, hoe kleiner de kans op herintreding op de
arbeidsmarkt. Dit effect wordt volledig gemedieerd door de mogelijkheid tot
herintreding; immers: hoe ouder men is hoe minder mogelijkheden er zijn tot
herintreding en hoe minder mogelijkheden hoe lager de kans tot herintrede.”
Noot: je kunt een positief verband op twee manieren verwoorden: (1) ‘Hoe meer
, mogelijkheden er zijn tot herintreding op de arbeidsmarkt, hoe hoger de kans tot
herintreding.’ OF (2) ‘Hoe minder mogelijkheden tot herintrede in, hoe lager de kans
tot herintrede.’
Gedeeltelijke mediatie (direct + indirect effect)
de onafhankelijke X3 heeft zelf ook nog invloed op Y, maar ook door middel van X4.
2.3 Modererend effect (moderatie) = de invloed van X1 op Y is verschillend afhankelijk
van de waarde van de moderator (X2 = een conditioneel effect (versterkend (+) of
verzwakkend (-) effect). Ook wel een interactiehypothese.
Voorbeeld: “hoe hoger de bereidheid tot arbeid (X1), hoe hoger de kans tot
herintreding op de arbeidsmarkt (Y). Dit effect wordt verstrekt door de mate waarin
herintreding mogelijk is (X2).”
2.4 Schijnverband (spuriousness) = een geobserveerd verband tussen X1 en Y is slechts
‘schijn’, want te verklaren vanuit de gemeenschappelijke oorzaak X2 (antecedent).
Ook wel een verklarende hypothese.
Voorbeeld: ‘hoe meer brandweerauto’s er zijn, hoe groter de omvang van de schade’,
maar dit komt door de omvang van de brand, want hoe groter de brand, hoe meer
brandweer auto’s en doordat de brand groot is is er ook meer schade.
Conceptuele modellen
Een bivariaten hypothese is een totaal effect hypothese, deze moet nog gespecifieerd
worden door na te denken over de meervoudige hypothesen.
Een conceptueel model is de grafische representatie van een set logisch samenhangende
hypothesen. Is het totaalplaatje.
Je kunt een conceptueel model maken vanuit de set hypothesen, maar je kunt ook vanuit
het conceptueel model de hypothesen afleiden.
In dit model zie je verschillende soorten hypothesen:
- Je ziet dat X1 een sterker effect heeft op Y dan de andere.
Week 1 (H1, 2 en 3)
Grondvormen van onderzoek
Experiment
In een experiment zorg je zelf voor een oorzaak, een manipulatie. Dit is iets wat je zelf in de
hand hebt en zelf vormt. Na de manipulatie meet je het gevolg. Hierbij gebruik je
vergelijkbare groepen (zelfde samenstelling van de groepen die verschillen in “oorzaak”).
Het vergelijke van twee groepen die gelijk zijn aan elkaar. Is er verschil tussen de experiment
groep en de controle groep? Causaliteit is hier typisch oorzaak – gevolg.
Dus, twee voorwaarden, je moet kunnen manipuleren en je moet kunnen randomiseren.
Survey onderzoek
Vragenlijsten (mondeling, schriftelijk), grote en representatieve steekproef. Is een efficiënte
methode van dataverzameling. Een goede steekproef is hierbij van belang.
Veldonderzoek (H10)
Directe observatie van mensen in hun natuurlijke omgeving (veld). Degene die betrokken zijn
weten niet dat zij worden geobserveerd, niet-reactief meten is dus mogelijk
- ‘Sampling-in-the-field’ steekproef trekken in het veld, hier bepaal je het in het
veld.
Deze vorm is het lastigste om te generaliseren naar een grotere populatie.
Beschikbare data (H11)
Gegevens die zonder tussenkomst van de onderzoeker/gebruiker aanwezig zijn. Niet reactief
observeren. Diverse bronnen: documenten; fysische sporen; artefacten. Let op: ‘aanwezig
zijn’ van gegevens impliceert niet dat ‘niet gezocht’ moet worden.
Kan gebruikt worden wanneer de vraag bijvoorbeeld luidt ‘In welke sectoren van
tewerkstelling is de productiviteit van organisaties significant verminderd sinds de uitbraak
van Covid-19?’
Secundaire analyse = data die andere onderzoekers hebben verzameld analyseren.
Welke grondvromen is het meest geschikt?
De mogelijkheid om…
- Individuen in hun natuurlijke omgeving te observeren veldonderzoek
- De onderzoeksresultaten te veralgemenen of generaliseren survey onderzoek
- Het onderzoek te herhalen experiment of survey
- Formeel te toetsen of een sociale gebeurtenis of het feit direct invloed uitoefent op
het gedrag of de mening van mensen experiment
- De nieuwe en relatief onbekende sociale problemen te onderzoeken
veldonderzoek
Wat zijn de moeilijkheden? Welke grondvorm heeft het het meest moeilijk met?
- Toegang tot data of dataverzameling
,- Meetproblemen: problemen i.v.m. het beoordelen van de kwaliteit van de meting
(validiteit/betrouwbaarheid)
- Risico’s op onderzoekerbias (de onderzoeker kan fouten maken)
- Risico’s op subject (proefpersoon, respondent) bias
Grondvormen van sociaal onderzoek - vergelijken
Selecteren/defineren van een onderzoeksvraag (Festinger)
Criteria: onderzoeksvraag moet onderzoekbaar zijn, en interessant voor jezelf en anderen in
je onderzoeksgebied.
Hoofdstuk 2
Bouwstenen van (sociaal) wetenschappelijk onderzoek
Theorie(en) proposities hypothesen
Propositie = Vrij algemene stelling over een regelmaat in de handeling van mensen.
‘Wanneer een individu een taak beheerst dan zal hij deze taak beter uitvoeren indien er
anderen aanwezig zijn dan wanneer er niemand is’ (= Social facilitation effect, SFE)
Vraag: Waarom is dat zo?
Theorie = verklaring geven voor de propositie of set aan proposities (is niet speculatie).
Vraag: Hoe onderzoeken? (Toepassen in concrete situatie)
Hypothesen = het toepassen van wetmatigheden (propositie) in de concrete situatie
Bijvoorbeeld: atleten presteren beter wanneer er veel toeschouwers zijn tijdens hun
wedstrijden dan wanneer er geen/weinig publiek is.
Om een hypothese te zijn moet de stelling concreet waarneembare concepten bevatten en
daarmee operationalisering van de concepten.
Een hypothesen is een voorspelling van een verwacht verband tussen twee variabelen en
dus geen kenmerken.
Wetenschappelijke wetmatigheid = een vrij algemene stelling, voorspelling die herhaaldelijk
gecontroleerd en breed geaccepteerd zijn (van algemeen (theorie) naar specifiek
(hypothese)).
Deductie = Theorie hypothesen observatie
- Voorbeeld: ‘Als het regent wordt alles nat mijn fiets staat buiten en het regent,
dus mijn fiets wordt nat.’
Inductie = observatie empirische generalisatie theorieën
- Voorbeeld: ‘De 10 eenden die ik heb gezien in het park zijn wit alle eenden in het
park zijn wit.’
Hoofdstuk 3: concepten, variabelen en hypothesen
Variabelen en onderlinge relaties
Essentiele elementen
- Concepten: algemene abstracte omschrijving van een fenomeen (bijv. intelligentie)
- Variabele: empirische manifestatie van een concept meetinstrument (bijv. test die
intelligentie meet)
, - Hypothese: verwacht verband tussen twee of meer variabelen/concepten (bijv.
vrouwen zijn gemiddeld gezien intelligenter dan mannen)
Typen hypothesen
1. Enkelvoudige (bivariate) hypothese: verwacht verband tussen twee variabelen
onafhankelijke (X, oorzaak) afhankelijke (Y, gevolg)
Wanneer er staat hoe hoger …, hoe hoger …, dan heb je te maken met twee metrisch
variabelen.
De kans dat …, maakt een onderscheid tussen: je hebt het niet of je hebt het wel. Dit is een
nominaal variabele.
Bijvoorbeeld: vrouwen scoren hoger op emotionele intelligentie dan mannen.
Mannen en vrouwen zijn de X en emotionele intelligentie is de Y.
Onderscheid tussen metrische en categorische variabelen verwijst naar meetniveaus.
Ordinale variabelen (de categorieën staan in een bepaalde volgorde, gerangschikt,
bijvoorbeeld mee eens – neutraal – niet mee eens) sluiten aan bij de metrische variabelen
voor wat verwoording van hypothesen betreft.
Het onderscheid maken is essentieel voor de keuze van statistische methoden.
Formulering van hypothesen moet consistent zijn met dit onderscheid.
Regels zijn ook van toepassing op meervoudige hypothesen.
2. Meervoudige hypothese: verwacht verband tussen een afhankelijke Y en meerdere
onafhankelijke variabelen X
Er zijn 4 types meervoudige hypothesen
2.1 Het relatief belang van onafhankelijke variabelen = meervoudige oorzakelijkheid:
onderscheid tussen het belang van X1 en X2.
De plus betekend dat je verwacht dat wanneer er een stijging optreedt aan X1 en X2
er een hogere stijging zal zijn in Y. De dubbele plus wil zeggen dat daar die stijging
van Y nog sterker door wordt.
Voorbeeld: ‘De kans op herintreding op de arbeidsmarkt (Y) neemt toe met
opleidingsniveau (++) en neemt af met het niveau van uitkering (-). Het effect van
opleiding is hierbij sterker dan het effect van het uitkeringsniveau.’
2.2 Mediatie = de invloed van de onafhankelijke variabele (X1) op de afhankelijke
variabele (Y) is niet direct, maar loopt via het effect van X1 op de mediërende of
interveniërende variabele X2 (dit betekent dat hier een pijl heen gaat, maar ook een
pijl vanaf komt) = indirect effect. Ook wel een interpreterende hypothese.
Voorbeeld: “Hoe ouder een persoon, hoe kleiner de kans op herintreding op de
arbeidsmarkt. Dit effect wordt volledig gemedieerd door de mogelijkheid tot
herintreding; immers: hoe ouder men is hoe minder mogelijkheden er zijn tot
herintreding en hoe minder mogelijkheden hoe lager de kans tot herintrede.”
Noot: je kunt een positief verband op twee manieren verwoorden: (1) ‘Hoe meer
, mogelijkheden er zijn tot herintreding op de arbeidsmarkt, hoe hoger de kans tot
herintreding.’ OF (2) ‘Hoe minder mogelijkheden tot herintrede in, hoe lager de kans
tot herintrede.’
Gedeeltelijke mediatie (direct + indirect effect)
de onafhankelijke X3 heeft zelf ook nog invloed op Y, maar ook door middel van X4.
2.3 Modererend effect (moderatie) = de invloed van X1 op Y is verschillend afhankelijk
van de waarde van de moderator (X2 = een conditioneel effect (versterkend (+) of
verzwakkend (-) effect). Ook wel een interactiehypothese.
Voorbeeld: “hoe hoger de bereidheid tot arbeid (X1), hoe hoger de kans tot
herintreding op de arbeidsmarkt (Y). Dit effect wordt verstrekt door de mate waarin
herintreding mogelijk is (X2).”
2.4 Schijnverband (spuriousness) = een geobserveerd verband tussen X1 en Y is slechts
‘schijn’, want te verklaren vanuit de gemeenschappelijke oorzaak X2 (antecedent).
Ook wel een verklarende hypothese.
Voorbeeld: ‘hoe meer brandweerauto’s er zijn, hoe groter de omvang van de schade’,
maar dit komt door de omvang van de brand, want hoe groter de brand, hoe meer
brandweer auto’s en doordat de brand groot is is er ook meer schade.
Conceptuele modellen
Een bivariaten hypothese is een totaal effect hypothese, deze moet nog gespecifieerd
worden door na te denken over de meervoudige hypothesen.
Een conceptueel model is de grafische representatie van een set logisch samenhangende
hypothesen. Is het totaalplaatje.
Je kunt een conceptueel model maken vanuit de set hypothesen, maar je kunt ook vanuit
het conceptueel model de hypothesen afleiden.
In dit model zie je verschillende soorten hypothesen:
- Je ziet dat X1 een sterker effect heeft op Y dan de andere.
