Samenvatting Onderzoeksprakticum Longitudinaal onderzoek
Inhoudsopgave
Thema 1 – Inleiding longitudinaal onderzoek.................................................................................................2
1.1 – Causaliteit....................................................................................................................................................2
1.2 – Longitudinale modellen...............................................................................................................................3
Thema 2 – Moderatie..................................................................................................................................... 4
2.1 – Theoretisch kader........................................................................................................................................4
2.2 – Moderatie met dichotome moderatorvariabelen.......................................................................................6
2.3 – Moderatie met intervalvariabelen..............................................................................................................7
2.4 – Uitbreidingen van het basismoderatiemodel..............................................................................................8
Thema 3 – Mediatie....................................................................................................................................... 9
3.1 – Theoretisch kader en conceptueel model....................................................................................................9
3.2 – Mediatieanalyse met één mediator..........................................................................................................11
3.3 – Mediatieanalyse met meerdere mediatoren en verslaglegging...............................................................13
3.4 – Effect size bij mediatieanalyse..................................................................................................................15
Thema 4 – Multilevelmodellen..................................................................................................................... 16
4.1 – Theoretisch kader en basismodel..............................................................................................................16
4.2 – Eenvoudige multilevelmodellen................................................................................................................18
4.3 – Modellen met covariaten..........................................................................................................................21
4.4 – Multilevelanalyse van herhaalde metingen..............................................................................................24
Thema 5 – Huiswerkopdrachten................................................................................................................... 28
5.1 – Casus Burnout interventie.........................................................................................................................29
Syntax multilevel-analyses.............................................................................................................................29
5.2 – Casus Actief Bewegen...............................................................................................................................31
Thema 6 – Eindopdracht.............................................................................................................................. 32
6.1 – Oefenopdracht..........................................................................................................................................32
6.2 Tentamenopdracht.......................................................................................................................................35
1
,Thema 1 – Inleiding longitudinaal onderzoek
Leerdoelen:
- Je bent bekend met de criteria die gelden bij het toetsen van causale relaties.
- Je kunt beschrijven wat longitudinale data zijn.
1.1 – Causaliteit
In een causale relatie hebben onafhankelijke variabelen (predictoren) effect op de
afhankelijke variabele(n). Drie voorwaarden voor causaliteit:
1. Predictor gaat vooraf aan de afhankelijke variabele.
Dus: eerst predictor meten, daarna afh. variabele.
Afhankelijk van het specifieke effect dat wordt onderzocht, moet een interval
gekozen worden tussen de predictor en afh. variabele.
2. Statistisch significant verband tussen predictor en afhankelijke variabele.
Dus: samenhang is ongelijk aan nul.
Zegt niks over: de grootte van het verband (want: dat doet effect size via
regressieanalyse) of de causaliteit.
3. Geen derde variabele die de relatie tussen predictor en afh. variabele veroorzaakt.
Dus: covariaten opnemen in het onderzoek.
Veronderstelde causaliteit: als alleen aan de eerste voorwaarde wordt voldaan, maar toch
wordt gesproken over een aannemelijk effect: sterker als meer onderzoeken dezelfde
richting in wijze en de theoretische onderbouwing sterk is.
Exploratief onderzoek: ipv het toetsen van causaliteit, een indruk krijgen van de verdeling
van variabelen en de verbanden die er in data aanwezig zijn.
Modellen waarmee causaliteit kan worden getoetst:
4. Moderatiemodel: een derde variabele beïnvloed het effect van een predictor
variabele op een criteriumvariabele; er is een interactie-effect aanwezig.
Geeft aan onder welke voorwaarden er een bepaald effect van predictor op
afhankelijke variabele is; conditionele effecten: effecten onder bepaalde
voorwaarden.
Causaal model en moet voldoen aan de causale eisen om valide uitspraken te
doen.
Heeft twee meetmomenten: eerste meting is die van de predictor en
moderator; tweede meting de afh. variabele.
2
, Links: conceptueel model van eenvoudig moderatie-effect; rechts:
bijbehorende statistische model met interactieterm.
5. Mediatiemodel: het effect van een variabele op een andere wordt (deels) verklaard
door een derde variabele.
Verschaft inzicht in het verloop van causale processen tussen predictor en
criterium, waarop effectieve interventies ontwikkeld kunnen worden; het
geeft een verklaring van dit proces.
Heeft 3 meetmomenten met 3 vragen naar causaliteit:
i. Voorspeller mediator.
ii. Mediator afhankelijke variabelen
iii. Voorspeller afhankelijke variabele.
Conceptueel mediatiemodel.
NB: bovenstaande modellen worden soms gebruikt bij cross-sectionele data, hier is goede
wetenschappelijke onderbouwing voor nodig.
1.2 – Longitudinale modellen
Longitudinale data: bij onderzoekseenheden (personen) wordt dezelfde informatie op
meerdere tijdstippen gemeten.
- Voordeel: meting van veranderingen binnen een persoon.
- Toepassingen:
i Panelonderzoek.
ii Single case designs/N=1-studies: herhaalde metingen bij één
onderzoekseenheid, met als doel om verschil op een of meer variabelen voor
en na een interventie te vergelijken of een trend in afhankelijke variabelen
vast te leggen.
Multilevel analyses: de combinatie van single case-studies, waardoor
algemeen geldende uitspraken kunnen worden gedaan.
iii Experience Sampling Method (ESM)/intensive longitudinale designs: een op
willekeurige momenten afgenomen vragenlijst gedurende een aantal dagen,
zodat dagelijkse psychologische processen onderzocht kunnen worden.
3
, Analyse via multilevelanalyse.
- Ontwerpvragen: tijdsintervallen, duur van gehele studie en aantal metingen.
- Conceptueel model van een driedimensionele datatabel
bestaande uit 1) personen/subjecten (N), 2) drie variabelen (K =
3) en 3) de tijdsdimensie, bestaande uit het aantal metingen
(waves, T). De variabelen zijn: X = predictor; M = mediator; Y =
afhankelijke variabele.
i Rood: verbanden tussen variabelen binnen een ‘wave’
(meting op hetzelfde tijdstip) cross-sectionele studie.
ii Blauw: auto-regressieve verbanden: regressie van
variabelen met zichzelf gemeten op een ander tijdstip.
Lag-1-effect: het effect tussen opeenvolgende tijdstippen (X1 X2).
- Meest gebruikt in de praktijk.
Lag-2-effect: het effect met twee stappen vooruit (X1 X3).
iii Zwart: crossed-lagged-verbanden: verbanden tussen verschillende variabelen
op verschillende tijdstippen.
Meest relevant voor onderzoek.
- Cross-sectionele onderzoek hanteert een tweedimensionale datatabel van personen
bij variabelen (N x K).
Thema 2 – Moderatie
Leerdoelen:
- Je kunt een conceptueel model opstellen voor moderatieprobleemstellingen.
- Je kunt een moderatieanalyse uitvoeren en de resultaten daarvan correct
interpreteren.
Metingen van het model in de situatie van:
6. Beide dichotoom: variantieanalyse.
7. Predictor interval, moderator dichotoom: lineaire regressieanalyse.
Predictor: covariates.
Moderator: factors.
8. Beide interval
2.1 – Theoretisch kader
Moderator: een variabele die het effect van de predictor op de afhankelijke variabele
beïnvloed; de variabele die het verschil tussen groepen binnen dezelfde predictor naar afh
variabele aangeeft.
- Meetniveau van de moderator kan zowel dichotoom, categorisch als interval zijn.
- Bijv. het effect van tegenslagen op psychische problemen wordt versterkt/verzwakt
door de mate van veerkracht.
- Vormen van het moderatie-effect:
i Versterken/verzwakken;
ii Afzwakken/verdwijnen;
iii Positief of negatief verband afhankelijk van de waarde van de moderator.
4
Inhoudsopgave
Thema 1 – Inleiding longitudinaal onderzoek.................................................................................................2
1.1 – Causaliteit....................................................................................................................................................2
1.2 – Longitudinale modellen...............................................................................................................................3
Thema 2 – Moderatie..................................................................................................................................... 4
2.1 – Theoretisch kader........................................................................................................................................4
2.2 – Moderatie met dichotome moderatorvariabelen.......................................................................................6
2.3 – Moderatie met intervalvariabelen..............................................................................................................7
2.4 – Uitbreidingen van het basismoderatiemodel..............................................................................................8
Thema 3 – Mediatie....................................................................................................................................... 9
3.1 – Theoretisch kader en conceptueel model....................................................................................................9
3.2 – Mediatieanalyse met één mediator..........................................................................................................11
3.3 – Mediatieanalyse met meerdere mediatoren en verslaglegging...............................................................13
3.4 – Effect size bij mediatieanalyse..................................................................................................................15
Thema 4 – Multilevelmodellen..................................................................................................................... 16
4.1 – Theoretisch kader en basismodel..............................................................................................................16
4.2 – Eenvoudige multilevelmodellen................................................................................................................18
4.3 – Modellen met covariaten..........................................................................................................................21
4.4 – Multilevelanalyse van herhaalde metingen..............................................................................................24
Thema 5 – Huiswerkopdrachten................................................................................................................... 28
5.1 – Casus Burnout interventie.........................................................................................................................29
Syntax multilevel-analyses.............................................................................................................................29
5.2 – Casus Actief Bewegen...............................................................................................................................31
Thema 6 – Eindopdracht.............................................................................................................................. 32
6.1 – Oefenopdracht..........................................................................................................................................32
6.2 Tentamenopdracht.......................................................................................................................................35
1
,Thema 1 – Inleiding longitudinaal onderzoek
Leerdoelen:
- Je bent bekend met de criteria die gelden bij het toetsen van causale relaties.
- Je kunt beschrijven wat longitudinale data zijn.
1.1 – Causaliteit
In een causale relatie hebben onafhankelijke variabelen (predictoren) effect op de
afhankelijke variabele(n). Drie voorwaarden voor causaliteit:
1. Predictor gaat vooraf aan de afhankelijke variabele.
Dus: eerst predictor meten, daarna afh. variabele.
Afhankelijk van het specifieke effect dat wordt onderzocht, moet een interval
gekozen worden tussen de predictor en afh. variabele.
2. Statistisch significant verband tussen predictor en afhankelijke variabele.
Dus: samenhang is ongelijk aan nul.
Zegt niks over: de grootte van het verband (want: dat doet effect size via
regressieanalyse) of de causaliteit.
3. Geen derde variabele die de relatie tussen predictor en afh. variabele veroorzaakt.
Dus: covariaten opnemen in het onderzoek.
Veronderstelde causaliteit: als alleen aan de eerste voorwaarde wordt voldaan, maar toch
wordt gesproken over een aannemelijk effect: sterker als meer onderzoeken dezelfde
richting in wijze en de theoretische onderbouwing sterk is.
Exploratief onderzoek: ipv het toetsen van causaliteit, een indruk krijgen van de verdeling
van variabelen en de verbanden die er in data aanwezig zijn.
Modellen waarmee causaliteit kan worden getoetst:
4. Moderatiemodel: een derde variabele beïnvloed het effect van een predictor
variabele op een criteriumvariabele; er is een interactie-effect aanwezig.
Geeft aan onder welke voorwaarden er een bepaald effect van predictor op
afhankelijke variabele is; conditionele effecten: effecten onder bepaalde
voorwaarden.
Causaal model en moet voldoen aan de causale eisen om valide uitspraken te
doen.
Heeft twee meetmomenten: eerste meting is die van de predictor en
moderator; tweede meting de afh. variabele.
2
, Links: conceptueel model van eenvoudig moderatie-effect; rechts:
bijbehorende statistische model met interactieterm.
5. Mediatiemodel: het effect van een variabele op een andere wordt (deels) verklaard
door een derde variabele.
Verschaft inzicht in het verloop van causale processen tussen predictor en
criterium, waarop effectieve interventies ontwikkeld kunnen worden; het
geeft een verklaring van dit proces.
Heeft 3 meetmomenten met 3 vragen naar causaliteit:
i. Voorspeller mediator.
ii. Mediator afhankelijke variabelen
iii. Voorspeller afhankelijke variabele.
Conceptueel mediatiemodel.
NB: bovenstaande modellen worden soms gebruikt bij cross-sectionele data, hier is goede
wetenschappelijke onderbouwing voor nodig.
1.2 – Longitudinale modellen
Longitudinale data: bij onderzoekseenheden (personen) wordt dezelfde informatie op
meerdere tijdstippen gemeten.
- Voordeel: meting van veranderingen binnen een persoon.
- Toepassingen:
i Panelonderzoek.
ii Single case designs/N=1-studies: herhaalde metingen bij één
onderzoekseenheid, met als doel om verschil op een of meer variabelen voor
en na een interventie te vergelijken of een trend in afhankelijke variabelen
vast te leggen.
Multilevel analyses: de combinatie van single case-studies, waardoor
algemeen geldende uitspraken kunnen worden gedaan.
iii Experience Sampling Method (ESM)/intensive longitudinale designs: een op
willekeurige momenten afgenomen vragenlijst gedurende een aantal dagen,
zodat dagelijkse psychologische processen onderzocht kunnen worden.
3
, Analyse via multilevelanalyse.
- Ontwerpvragen: tijdsintervallen, duur van gehele studie en aantal metingen.
- Conceptueel model van een driedimensionele datatabel
bestaande uit 1) personen/subjecten (N), 2) drie variabelen (K =
3) en 3) de tijdsdimensie, bestaande uit het aantal metingen
(waves, T). De variabelen zijn: X = predictor; M = mediator; Y =
afhankelijke variabele.
i Rood: verbanden tussen variabelen binnen een ‘wave’
(meting op hetzelfde tijdstip) cross-sectionele studie.
ii Blauw: auto-regressieve verbanden: regressie van
variabelen met zichzelf gemeten op een ander tijdstip.
Lag-1-effect: het effect tussen opeenvolgende tijdstippen (X1 X2).
- Meest gebruikt in de praktijk.
Lag-2-effect: het effect met twee stappen vooruit (X1 X3).
iii Zwart: crossed-lagged-verbanden: verbanden tussen verschillende variabelen
op verschillende tijdstippen.
Meest relevant voor onderzoek.
- Cross-sectionele onderzoek hanteert een tweedimensionale datatabel van personen
bij variabelen (N x K).
Thema 2 – Moderatie
Leerdoelen:
- Je kunt een conceptueel model opstellen voor moderatieprobleemstellingen.
- Je kunt een moderatieanalyse uitvoeren en de resultaten daarvan correct
interpreteren.
Metingen van het model in de situatie van:
6. Beide dichotoom: variantieanalyse.
7. Predictor interval, moderator dichotoom: lineaire regressieanalyse.
Predictor: covariates.
Moderator: factors.
8. Beide interval
2.1 – Theoretisch kader
Moderator: een variabele die het effect van de predictor op de afhankelijke variabele
beïnvloed; de variabele die het verschil tussen groepen binnen dezelfde predictor naar afh
variabele aangeeft.
- Meetniveau van de moderator kan zowel dichotoom, categorisch als interval zijn.
- Bijv. het effect van tegenslagen op psychische problemen wordt versterkt/verzwakt
door de mate van veerkracht.
- Vormen van het moderatie-effect:
i Versterken/verzwakken;
ii Afzwakken/verdwijnen;
iii Positief of negatief verband afhankelijk van de waarde van de moderator.
4
