Correlationeel onderzoek (deeltentamen 2) - Samenvatting Research Methods

Samenvatni Research Methods – Chanta Buijs

---------------------------------------------------------- DEELTENTAMEN 2 ----------------------------------------------------------------
Corre ationee onderzoeo
Chapter 3 (dee 1) – Three C aims, Four Va iditiess Interroiation Too s for Consumers of Research
Een variabe e is iets dat varieert en dus minstens twee waarden (levels) heeft
 Een variabele heef numerieke waarden;
 Een variabele verschilt van persoon tot persoont
Alle variabelen kunnen verdeeld worden in twee soorten:
1t Cateiorische variabe en – De waarden geven groepen/categorieën aan;
at Bij categorische variabelen spreken we van een nominaal meetniveaut
2t Kwantitatieve variabe en – De waarden geven een kwantteit aan (een hoeveelheid/grooteet
at Ordinaal, interval, rato meetniveaut

Een constante is iets wat mogelijk kan variëren, maar wat maar één waarde heeft Onderzoekers meten of
manipuleren elke variabelet Een iemeten variabe e heef waarden die geobserveerd en opgenomen zijnt
Variabelen zoals lengte en IQ kunnen gemeten worden met een rolmaat en een testt Van andere variabelen,
zoals geslacht en haarkleur, wordt ook gezegd dat ze worden ‘gemeten’t Abstracte variabelen, zoals depressie
en stress, kunnen gemeten worden met een speciale set vragen die de verschillende waarden representeren
(bijvt vragenlijstenet Hiertegenover staat een iemanipu eerde variabe e; een variabele die de onderzoeker
controleert, meestal door partcipanten aan verschillende waarden van die variabele toe te wijzent Variabelen
zoals sekse en IQ kunnen niet worden gemanipuleerd, maar kunnen alleen worden gemetent Variabelen zoals
‘hoge kwaliteit school’ en ‘lage kwaliteit school’ kunnen niet worden gemanipuleerd, omdat het onethisch is
om partcipanten toe te wijzen aan deze conditest Afangend van het onderzoeksdoel, kunnen variabelen ook
zowel gemeten als gemanipuleerd wordent Elke onderzoeksvariabele kan op twee manieren worden
beschreven:
1t Conceptue e variabe en – Ook wel een construct; abstracte concepten, zoals ‘schoolprestates’t De
defnites van deze variabelen zijn conceptue e defnitiest
2t Operatione e variabe en – Wanneer hypothesen getest worden met empirisch onderzoek, zoals
mtbtvt een zelf-report vragenlijst, ‘aanvink’ vragenlijsten en docentenobservatest Operationa iseren
betekent het veranderen van een concept of onderwerp in een gemeten of gemanipuleerde variabelet
De defnites van deze variabelen zijn operatione e defnitiest
at Operationa isatieproces: theoretsch concept – conceptuele defnite – operatonele defnite
– variabele
Dichotome variabe e – Een variabele die twee waarden kent, zoals geslachtt Deze is van nominaal meetniveaut
Wanneer van meerdere vragen met een ordinaal meetniveau een schaal wordt gemaakt, dan wordt het een
variabele met een interval meetniveaut Een samengevoegde schaal wordt behandeld als interval meetniveau;
er kan gerekend worden met de variabele, maar er is geen absoluut nulpuntt

Een claim is een argument dat iemand probeert te makent Er zijn drie vormen claims, gebaseerd op empirisch
onderzoek:
1t Frequentie claims – Beschrijven een specifek aantal of niveau van één variabelet Hieronder vallen
bijvoorbeeld claims die een percentage van een variabele noemen, het aantal personen dat
deelneemt aan een bepaalde actviteit, of een bepaalde groepswaarde van een variabelet Ze focussen
maar op één variabele en het zijn altjd gemeten variabelent
2t Associatie claims – Redeneren dat een niveau van de ene variabele waarschijnlijk geassocieerd is met
een specifek niveau van een andere variabelet Er wordt ook wel eens gezegd dat deze geassocieerde
variabelen corre eren (covary); wanneer de ene variabele verandert, neigt de andere variabele ook
om te veranderent Hierbij worden in een onderzoek meestal twee variabelen gemeten om te bepalen
of ze gerelateerd zijn: corre ationee onderzoeot
at Positieve associaties – Hoe groter X, hoe groter Y; hoe kleiner X, hoe kleiner Yt Dit kan mooi
weergegeven worden in een spreidinisdiairam (scatterplot)t Aan de reiressie ijn die je door
de punten kan trekken, zie je de sterote (zwak/medium/sterke en richtini (positef/negatefe
van de correlatet De lijn bij een positieve corre atie is stjgendt
bt Neiatieve associaties – Hoe groter X, hoe kleiner Y, en andersomt De lijn bij een neiatieve
corre atie is dalendt Andere naam voor negateve associate is inverse associatiet

, ct Geen (zero) associaties – X is niet gerelateerd aan Yt De lijn bij geen correlate is horizontaalt
Op basis van deze associates (behalve zero associatese, kunnen voorspellingen gedaan wordent Hoe
sterker de correlate, hoe accurater de voorspellingt
3t Causa e claims – Redeneren dat de één van de variabelen verantwoordelijk is voor het beïnvloeden
van de andere variabelet Deze beginnen met een positeve of negateve associatet Bij een zero
associate zou er gesproken kunnen worden van gebrek aan oorzaakt Als er ‘verkennende taal’ wordt
gebruikt (could, may, seem, suggest, sometmes, potentallye, wordt het nog steeds als een causale
claim gezient Advies valt hier ook ondert Om van correlate naar causaliteit te gaan, moet aan een
aantal voorwaarden worden voldaan:
at Covariance – Oorzaakvariabele en gevolgvariabele moeten gecorreleerd zijn;
bt Temporal precedence – De oorzaakvariabele moet in tjd eerst gekomen zijn, daarna de
gevolgvariabele;
ct Internal validity – Alternateve verklaringen voor de correlate moeten uitgesloten zijnt
Voornamelijk het laatste punt (alternateve verklaringene kan alleen uitgesloten worden met een
ierandomiseerd experimentt Het tweede punt vaak ookt

Niet alle claims zijn gebaseerd op wetenschappelijk onderzoekt Om deze claims te evalueren, wordt gebruik
gemaakt van vier soorten va iditeit: de accuraatheid en juistheid van een conclusie/beslissing/etct
1t Constructva iditeit (beiripsva iditeit) – Hoe goed een conceptuele variabele is geoperatonaliseerd;
de mate waarin de deelaspecten van een omvangrijk begrip het begrip dekken en worden gemetent
at Frequente: Hoe goed heef de onderzoeker de onderzoeksvariabele gemeten?
bt Associate: Hoe goed heef de onderzoeker beide variabelen in de associate gemeten?
ct Causaal: Hoe goed heef de onderzoeker de variabelen gemeten of gemanipuleerd in het
onderzoek?
2t Statistische va iditeit – In hoeverre de statstsche onderzoeksconclusies accuraat en redelijk zijnt Hoe
goed steunen de getallen de claim?
at Frequente: Wat is de foutmarge van de schatng?
bt Associate: Wat is de efectgroote? Hoe sterk is de relate? Is de relate signifcant? Bij het
vinden van een relate, hoe groot is de waarschijnlijkheid dat de conclusie fout positef is? Bij
het niet vinden van een relate, hoe groot is de waarschijnlijkheid dat een echte relate is
gemist?
it Type I fout – Wanneer een relate tussen twee variabelen wordt geconcludeerd,
terwijl die er niet ist
iit Type II fout – Wanneer geen relate tussen twee variabelen wordt geconcludeerd,
terwijl die er wel ist
ct Causaal: Wat is de efectgroote? Is er een verschil tussen groepen, en hoe groot is dat
verschil? Is het verschil signifcant?
3t Interne va iditeit – Of er binnen het onderzoek gemeten wordt wat de bedoeling is dat er gemeten
wordt, waarbij alternateve verklaringen uitgesloten moeten wordent
at Frequente: Verklaren meestal geen causaliteit, dus interne validiteit ntvttt
bt Associate: Associate claims verklaren geen causaliteit, dus ntvttt
ct Causaal: Was het onderzoek een experiment? Voldoet het aan de drie voorwaarden oor
causaliteit?
4t Externe va iditeit – Hoe goed de steekproef de doelpopulate representeertt In hoeverre kan een
onderzoeker generaliseren? ; hoe beter te generaliseren valt, hoe hoger de externe validiteitt Dit is een
belangrijke rol voor dataverzamelingsmethode en de manier waarop de steekproef wordt getrokkent
Om te kunnen generaliseren is het belangrijk dat onderzoekers beginnen met een ase ecte
steeoproef: at random, representatef voor hele populate, hoge externe validiteitt
at Frequente: Naar welke populates, situate en perioden kan de schatng gegeneraliseerd
worden? Hoe representatef is de steekproef – was het een willekeurige steekproef?
bt Associate: Naar welke populates, situates en periodes kan de associate gegeneraliseerd
worden? Hoe representatef is de steekproef? Naar welke andere problemen zou de
associate kunnen worden gegeneraliseerd?
ct Causaal: Naar welke populates, situates en perioden kan de causaliteit worden
gegeneraliseerd? Hoe representatef is de steekproef? Hoe representatef zijn de
manipulates en metngen?