Uitgebreide samenvatting hoorcolleges VOS

Verdieping Onderzoeksmethoden en Statistiek (VOS)
Aantekeningen hoorcolleges
----------------------------------------------------------------------------------------------

Correlationeel HC1 t/m HC4
HC1: Factoranalyse
Introductie
Factoranalyse = Voorleggen van items/stimuli die op basis van de resultaten iets zeggen over
een bepaald fenomeen die een gemeenschappelijke achtergrond representeren. Het is een
statistische techniek om een groot aantal variabelen te reduceren tot een kleiner aantal
factoren, die samen de onderliggende structuur van de data verklaren.

Kader: Onderzoeksvaliditeit

= Geldigheid van conclusies die je trekt binnen onderzoek testen

 Externe validiteit = de mate waarin de onderzoeksresultaten kunnen worden
gegeneraliseerd naar andere groepen, tijden en situaties. Externe validiteit gaat dus
over de mogelijkheid om op basis van de onderzoeksresultaten iets te zeggen over
situaties buiten het onderzoek, ofwel: de real-world setting.
o Om de externe validiteit te beoordelen, kun je de volgende vragen stellen:
 Welke populatie wordt er onderzocht?
 Welke steekproefmethode is er gebruikt? (Bepaald de representativiteit,
aselecte steekproef nodig voor generalisatie)
 Hoe representatief is de steekproef voor de populatie?
 Wat kunnen we op basis van de onderzoeksresultaten zeggen over
situaties in een real-world setting?
 Interne validiteit = de mate waarin de onderzoeksmethode alternatieve verklaringen
voor een effect kan uitsluiten. Dit effect kan betrekking hebben op zowel de relatie
tussen de variabelen als een verschil tussen de groepen. Interne validiteit gaat dus over
de mogelijkheid om te bepalen of er sprake is van een causaal verband.
o De voorwaarden van een causaal verband kunnen worden gebruikt om de
interne validiteit de beoordelen. Experimenteel onderzoek kan in principe een
hoge interne validiteit realiseren.
 Begripsvaliditeit (= instrumentele validiteit) = de mate waarin de meetinstrumenten
(operationele definitie) slagen in het meten van de concepten/constructen en dus

, passen bij de conceptuele definitie. In experimenteel onderzoek gaat het daarnaast ook
om de mate waarin de bedoelde manipulatie geslaagd is.
o Het gaat hierbij dus om de overeenstemming tussen de operationalisatie (d.m.v.
het meetinstrument) en het theoretisch begrip (zoals beschreven in de
conceptuele definitie)
o Om de begripsvaliditeit te beoordelen kun je de volgende vragen stellen:
 Welke theoretische begrippen worden er gemeten of gemanipuleerd in
het onderzoek (conceptuele definitie)?
 Met welke meetinstrumenten worden de theoretische begrippen
gemeten (operationele definitie)?
 Meet het gekozen meetinstrument wel wat het beoogt te meten?
 Is er een betrouwbaarheidsanalyse uitgevoerd? Zo ja, wat is hiervan het
resultaat?
 Of, je kunt kijken naar de inhoudsvaliditeit, indruksvaliditeit, convergente
validiteit, divergente validiteit en criteriumvaliditeit.
 Statistische validiteit = de mate waarin de resultaten van een statistische analyse
nauwkeurig goed gefundeerd zijn. Statistische validiteit gaat dus over de
nauwkeurigheid en juistheid van statistische analyses.
o Om de statistische validiteit de beoordelen kun je de volgende vragen stellen:
 Is de gekozen analysetechniek geschikt voor beantwoording van de
onderzoeksvraag?
 Is er voldaan aan de voorwaarden/assumpties van de uitgevoerde
analyse?
 Zijn de resultaten van de analyse op de juiste manier gerapporteerd en
geïnterpreteerd?

Instrumentele validiteit = De mate waarin een test aan zijn doel beantwoordt

 Inhoudsvaliditeit: representeert de inhoud van de test het gehele inhoudsdomein?
o Deskundigen oordeel/indrukvaliditeit
 Begripsvaliditeit: meet de test het theoretische concept dat moet worden gemeten?
o Relaties binnen test (interne structuur) en relaties met andere variabele (externe
structuur)
o Interne structuur --> factoranalyse gebruiken om dit te toetsen
 Criteriumvaliditeit: voorspelt de test gedrag of prestatie (criterium) dat niet met test
wordt gemeten?
o Beoordeel een voorspelling op criterium met de test

,Factoranalyse en –modellen
Doelen factoranalyse

1. Beoordelen van de dimensionaliteit van de test
 Vinden we het aantal theoretisch veronderstelde dimensies (= factoren) binnen
de verzameling van testitems?
 Confirmerende factoranalyse (CFA) = het vinden van een bevestiging voor
onze verwachting van de interne structuur
2. Realiseren van datareductie
 Kunnen we informatie uit een groot aantal variabelen (items/tests/etc.)
samenvatting in een kleiner aantal nieuw te construeren variabelen (= factoren)?
 Explorerende factoranalyse (EFA) = hoeveel factoren kunnen er zinvol
worden onderscheiden binnen een verzameling van items?
 Hoofdcomponentanalyse (PCA)

Factoranalyse: Stappen

Stap 0: datascreening

 Correlatiematrix opstellen en analyseren
 Factoranalyse is pas zinvol als er minstens één absolute correlatiecoëfficiënt (r) groter
dan 0.30 aanwezig is in de matrix

Stap 1: keuze factormodel

PCA: Principal Components Analyses: Hoe kan je met zo weinig
mogelijk factoren zo veel als mogelijk variantie (= de grootte
van variatie (spreiding in scores op een variabele))
representeren?

EFA: Explanatory Factor Analyses:
Hoeveel inhoudelijk
interpreteerbare factoren zijn te onderscheiden? Hierbij zijn het
aantal factoren van tevoren onbekend en staan de pijlen de andere
kant op, met een unieke factor (U) die niet nader gespecifieerd is.

CFA: Confirmatory Factor Analyses: Is in de data ondersteuning
voor een verwacht aantal factoren? Hierbij is het aantal factoreen
bekend, staan de pijlen de andere kant op en volgt het een

, verwachte structuur, aangevuld met unieke factoren (U). Meer specifiek model, die de
verwachting over de interne structuur bevestigt.

Toelichting factormodel

Geobserveerde variabele:

 X = individuele score op variabele
 Zx = X getransformeerd naar een z-score

Factorlading (a) = Correlatie van variabele met factor (worden geschat) --> sterkte samenhang
tussen variabele en factor.

Factor (F) = Achterliggende verklaring voor variatie (variantie) in en samenhang (correlaties)
tussen variabelen

Unieke factor (U) = Unieke factor voor verklaring van specifieke en error variantie

Welk factormodel kies je?

 PCA gebruik je wanneer reductie het doel is van de factoranalyse
 EFA gebruik je als inhoudelijke interpretatie van een nog onbekend aantal factoren het
doel is van de factoranalyse
 CFA gebruik je als beoordeling van de verwachte interne structuur (validiteit) het doel is
van de factoranalyse
 Echter, deze keuze is vaak pragmatisch.

In alle gevallen, levert een factoranalyse het volgende op:

 Schatting van factorladingen (a)
 Factorscores
 Informatie voor keuze, aantal en interpretatie van te onderscheiden factoren



Interpretatie factorscore: gewogen som
van alle naar Z getransformeerde
variabelen uit de test (z-scores)

Stap 2: Bepalen aantal factoren

Correlatiematrix: Zijn er twee zinvol te
onderscheiden factoren? (Die een verklaring geven voor de samenhang aan correlaties in de
matrix) --> D.m.v. factoranalyse.