Samenvatting Onderzoekspracticum longitudinaal onderzoek
Deze samenvatting bevat de inhoud van de tentamenstof van Youlearn (let op: de paragrafen die
beginnen met verdieping zijn geen tentamenstof!!) en Field (5th edition). De uitwerking van de
huiswerkopdrachten is ook in deze samenvatting opgenomen. Een deel van de Youlearn vragen is
uitgewerkt, maar output tabellen zijn spaarzaam opgenomen om de samenvatting compact te
houden.
Inhoudsopgave
Thema 1 Inleiding .................................................................................................................................... 2
Thema 1.1 Causaliteit .......................................................................................................................... 2
Thema 1.2 Longitudinale modellen ..................................................................................................... 3
Thema 2 Moderatie ................................................................................................................................. 5
Thema 2.1 Theoretisch kader .............................................................................................................. 5
Thema 2.2 Moderatie met dichotome moderatievariabelen ............................................................. 7
Thema 2.3 Moderatie met interval variabelen ................................................................................... 9
Thema 2.4 Uitbreidingen van het basismoderatiemodel.................................................................. 13
Thema 3 Mediatie ................................................................................................................................. 16
Thema 3.1 Theoretisch kader en conceptueel model ....................................................................... 16
Thema 3.2 Mediatie analyse met 1 mediator ................................................................................... 17
Thema 3.3 Mediatieanalyse met meerdere mediatoren en verslaglegging ..................................... 21
Thema 3.4 Effect size bij mediatieanalyse ........................................................................................ 29
Thema 4 Multilevelmodellen ................................................................................................................ 32
Thema 4.1 Theoretisch kader en basismodel.................................................................................... 32
Thema 4.2 Eenvoudige multilevelmodellen ...................................................................................... 34
Thema 4.3 Modellen met covariaten ................................................................................................ 37
Thema 4.4 Multilevelanalyse van herhaalde metingen .................................................................... 41
Thema 5 Huiswerkopdracht .................................................................................................................. 45
Thema 5.1 Casus burnout preventie ................................................................................................. 45
Thema 5.2 Casus actief bewegen ...................................................................................................... 52
1
,Thema 1 Inleiding
Een longitudinaal onderzoek meet dezelfde informatie op meerdere tijdstippen. Als je maar 1
onderzoekseenheid meet, dan is er sprake van een N=1 studie of een single case design. Denk aan
het herhaaldelijk meten of de klachten van een patiënt, die een bepaalde therapie volgt afnemen. Je
kunt meerder single casestudies combineren in een multilevel-analyse om een algemeen geldende
uitspraak te kunnen doen (is de therapie effectief bij een bepaald klachtenbeeld).
De experience sampling method (ESM) wil zeggen dat mensen meerdere keren per dag een
vragenlijst invullen. Dit heet een intensief longitudinaal design. Ook hier kunnen weer algemeen
geldende uitspraken worden gedaan met behulp van multilevel analyses.
Thema 1.1 Causaliteit
• Er zijn 3 randvoorwaarden om van een causale relatie te kunnen spreken:
o 1. De predictor moet in de tijd voorafgaan aan de afhankelijke variabele.
▪ Een longitudinaal onderzoek kan hierbij nuttig zijn.
o 2. Er moet een statistisch significant verband zijn tussen de predictor en afhankelijke
variabele.
▪ Bij een regressieanalyse kijk je naar de gestandaardiseerde regressie coëfficiënt (beta).
▪ Omdat bij een voldoende grote steekproef elke afwijking significant kan worden, moet
worden gekeken naar de effect size.
o 3. De relatie mag niet worden veroorzaakt door een derde, mogelijk onbekende, variabele.
▪ Dit kun je aantonen door gebruik te maken van een zuiver experiment, met
verschillende condities.
• Bij gebruik van een survey, waarbij je alle variabelen tegelijk meet, kun je dus nooit spreken van
causaliteit. Daarom wordt dan gesproken over ‘het effect van’ of ‘de invloed van’ de ene op de
andere variabele.
• Longitudinaal onderzoek kent een aantal uitdagingen:
o Je kunt met dit type onderzoek goed voldoen aan de eerste 2 voorwaarden, maar niet aan de
derde. Daarom is het van belang om gebruik te maken van een goed gefundeerde theorie.
o Het is cruciaal om het tijdsinterval tussen de meetmomenten goed te kiezen. Bij een te korte
periode kun je nog geen effect meten, bij een te lange periode is de kans op verstorende
factoren groot.
• Je kunt het causaliteitsprobleem omzeilen door een exploratief onderzoek te doen. Met dit type
onderzoek wil je alleen een indruk krijgen en is causaliteit niet zo belangrijk.
• Moderatie en mediatie
o Moderatie wil zeggen dat een variabele het effect van een andere variabele op een criterium
variabele beïnvloedt. Een moderatiemodel is een causaal model en moet daarom voldoen
aan de criteria van causaliteit.
▪ De predictor en moderator meet je op het eerste tijdstip (als experimentele condities)
en de afhankelijke variabele op het tweede tijdstip.
o Mediatie wil zeggen dat het effect van een variabele op een andere variabele (deels)
verklaard wordt door een derde variabele. In een mediatiemodel ga je uit van 3
meetmomenten.
▪ Deze modellen zijn zeer waardevol omdat ze informatie geven over causaliteit.
▪ Ze zijn echter ook lastig omdat je 3 relaties veronderstelt en moet aantonen.
2
, o Ondanks de kennis dat moderatie- en mediatiemodellen causale modellen zijn, die een
passende onderzoeksopzet vereisen om de veronderstelde causaliteit te onderzoeken,
worden deze modellen in de wetenschap toch nog vaak gebruikt bij cross-sectionele data.
Deze keuze vereist een goede onderbouwing (waarbij causaliteit in eerder onderzoek al is
vastgesteld).
Thema 1.2 Longitudinale modellen
• Als je bij een onderzoekseenheid dezelfde informatie op meerdere momenten meet, is er sprake
van longitudinale data. Dit soort data wordt veel gebruikt om het effect van interventies te
meten of om een patroon vast te stellen bij een persoon.
• Dit in tegenstelling tot cross sectionele data, waarbij je op 1 moment meet. Of op meerdere
momenten, dezelfde informatie van verschillende personen.
• Onderstaand plaatje laat een longitudinaal panelonderzoek met 3 variabelen zien:
o X is de predictor variabele.
o M is een mediërende variabele.
o Y is de afhankelijke variabele.
• Het plaatje toont verschillende soorten verbanden:
o De rode pijlen zijn verbanden tussen variabelen die op hetzelfde tijdstip zijn gemeten. Dit is
dus een situatie zoals in een cross sectionele studie
o De blauwe pijlen zijn verbanden tussen dezelfde variabelen gemeten op verschillende
tijdstippen. Dit zijn auto-regressieve verbanden. De pijl gaat 1 kant op, omdat een effect niet
terug in de tijd kan gaan. Een lag-1-effect is het effect tussen 2 opeenvolgende tijdstippen.
Een lag-2-effect is het effect tussen bijvoorbeeld X1 en X3.
o De zwarte pijlen zijn crossed-lagged verbanden. Hierbij gaat het om het verband tussen
verschillende variabelen op verschillende tijdstippen.
• Bij dit plaatje hoort een 3-dimensionaal datamodel:
o Dimensie 1: personen ofwel N.
o Dimensie 2: variabelen ofwel K.
o Dimensie 3: tijd (aantal metingen) ofwel T.
3
, • Thema 2 moderatie analyse
o Het linker plaatje toont het conceptuele model van een eenvoudig moderatie effect.
o Het rechter plaatje toont het bijbehorende statistische moderatiemodel met interactie
termen.
o Dit model kent in principe 2 meetmomenten, predictor en moderator worden op eerste
tijdstip gemeten, de afhankelijke variabele op het tweede tijdstip.
• Thema 3 mediatie analyse
o Dit model kent 3 meetmomenten. Het gaat hier om een effect van variabele X op Y, dat kan
worden verklaard door een derde mediërende variabele.
• Thema 4 Multilevel model
o Dit is een model met longitudinale data met relatief veel metingen.
4
Deze samenvatting bevat de inhoud van de tentamenstof van Youlearn (let op: de paragrafen die
beginnen met verdieping zijn geen tentamenstof!!) en Field (5th edition). De uitwerking van de
huiswerkopdrachten is ook in deze samenvatting opgenomen. Een deel van de Youlearn vragen is
uitgewerkt, maar output tabellen zijn spaarzaam opgenomen om de samenvatting compact te
houden.
Inhoudsopgave
Thema 1 Inleiding .................................................................................................................................... 2
Thema 1.1 Causaliteit .......................................................................................................................... 2
Thema 1.2 Longitudinale modellen ..................................................................................................... 3
Thema 2 Moderatie ................................................................................................................................. 5
Thema 2.1 Theoretisch kader .............................................................................................................. 5
Thema 2.2 Moderatie met dichotome moderatievariabelen ............................................................. 7
Thema 2.3 Moderatie met interval variabelen ................................................................................... 9
Thema 2.4 Uitbreidingen van het basismoderatiemodel.................................................................. 13
Thema 3 Mediatie ................................................................................................................................. 16
Thema 3.1 Theoretisch kader en conceptueel model ....................................................................... 16
Thema 3.2 Mediatie analyse met 1 mediator ................................................................................... 17
Thema 3.3 Mediatieanalyse met meerdere mediatoren en verslaglegging ..................................... 21
Thema 3.4 Effect size bij mediatieanalyse ........................................................................................ 29
Thema 4 Multilevelmodellen ................................................................................................................ 32
Thema 4.1 Theoretisch kader en basismodel.................................................................................... 32
Thema 4.2 Eenvoudige multilevelmodellen ...................................................................................... 34
Thema 4.3 Modellen met covariaten ................................................................................................ 37
Thema 4.4 Multilevelanalyse van herhaalde metingen .................................................................... 41
Thema 5 Huiswerkopdracht .................................................................................................................. 45
Thema 5.1 Casus burnout preventie ................................................................................................. 45
Thema 5.2 Casus actief bewegen ...................................................................................................... 52
1
,Thema 1 Inleiding
Een longitudinaal onderzoek meet dezelfde informatie op meerdere tijdstippen. Als je maar 1
onderzoekseenheid meet, dan is er sprake van een N=1 studie of een single case design. Denk aan
het herhaaldelijk meten of de klachten van een patiënt, die een bepaalde therapie volgt afnemen. Je
kunt meerder single casestudies combineren in een multilevel-analyse om een algemeen geldende
uitspraak te kunnen doen (is de therapie effectief bij een bepaald klachtenbeeld).
De experience sampling method (ESM) wil zeggen dat mensen meerdere keren per dag een
vragenlijst invullen. Dit heet een intensief longitudinaal design. Ook hier kunnen weer algemeen
geldende uitspraken worden gedaan met behulp van multilevel analyses.
Thema 1.1 Causaliteit
• Er zijn 3 randvoorwaarden om van een causale relatie te kunnen spreken:
o 1. De predictor moet in de tijd voorafgaan aan de afhankelijke variabele.
▪ Een longitudinaal onderzoek kan hierbij nuttig zijn.
o 2. Er moet een statistisch significant verband zijn tussen de predictor en afhankelijke
variabele.
▪ Bij een regressieanalyse kijk je naar de gestandaardiseerde regressie coëfficiënt (beta).
▪ Omdat bij een voldoende grote steekproef elke afwijking significant kan worden, moet
worden gekeken naar de effect size.
o 3. De relatie mag niet worden veroorzaakt door een derde, mogelijk onbekende, variabele.
▪ Dit kun je aantonen door gebruik te maken van een zuiver experiment, met
verschillende condities.
• Bij gebruik van een survey, waarbij je alle variabelen tegelijk meet, kun je dus nooit spreken van
causaliteit. Daarom wordt dan gesproken over ‘het effect van’ of ‘de invloed van’ de ene op de
andere variabele.
• Longitudinaal onderzoek kent een aantal uitdagingen:
o Je kunt met dit type onderzoek goed voldoen aan de eerste 2 voorwaarden, maar niet aan de
derde. Daarom is het van belang om gebruik te maken van een goed gefundeerde theorie.
o Het is cruciaal om het tijdsinterval tussen de meetmomenten goed te kiezen. Bij een te korte
periode kun je nog geen effect meten, bij een te lange periode is de kans op verstorende
factoren groot.
• Je kunt het causaliteitsprobleem omzeilen door een exploratief onderzoek te doen. Met dit type
onderzoek wil je alleen een indruk krijgen en is causaliteit niet zo belangrijk.
• Moderatie en mediatie
o Moderatie wil zeggen dat een variabele het effect van een andere variabele op een criterium
variabele beïnvloedt. Een moderatiemodel is een causaal model en moet daarom voldoen
aan de criteria van causaliteit.
▪ De predictor en moderator meet je op het eerste tijdstip (als experimentele condities)
en de afhankelijke variabele op het tweede tijdstip.
o Mediatie wil zeggen dat het effect van een variabele op een andere variabele (deels)
verklaard wordt door een derde variabele. In een mediatiemodel ga je uit van 3
meetmomenten.
▪ Deze modellen zijn zeer waardevol omdat ze informatie geven over causaliteit.
▪ Ze zijn echter ook lastig omdat je 3 relaties veronderstelt en moet aantonen.
2
, o Ondanks de kennis dat moderatie- en mediatiemodellen causale modellen zijn, die een
passende onderzoeksopzet vereisen om de veronderstelde causaliteit te onderzoeken,
worden deze modellen in de wetenschap toch nog vaak gebruikt bij cross-sectionele data.
Deze keuze vereist een goede onderbouwing (waarbij causaliteit in eerder onderzoek al is
vastgesteld).
Thema 1.2 Longitudinale modellen
• Als je bij een onderzoekseenheid dezelfde informatie op meerdere momenten meet, is er sprake
van longitudinale data. Dit soort data wordt veel gebruikt om het effect van interventies te
meten of om een patroon vast te stellen bij een persoon.
• Dit in tegenstelling tot cross sectionele data, waarbij je op 1 moment meet. Of op meerdere
momenten, dezelfde informatie van verschillende personen.
• Onderstaand plaatje laat een longitudinaal panelonderzoek met 3 variabelen zien:
o X is de predictor variabele.
o M is een mediërende variabele.
o Y is de afhankelijke variabele.
• Het plaatje toont verschillende soorten verbanden:
o De rode pijlen zijn verbanden tussen variabelen die op hetzelfde tijdstip zijn gemeten. Dit is
dus een situatie zoals in een cross sectionele studie
o De blauwe pijlen zijn verbanden tussen dezelfde variabelen gemeten op verschillende
tijdstippen. Dit zijn auto-regressieve verbanden. De pijl gaat 1 kant op, omdat een effect niet
terug in de tijd kan gaan. Een lag-1-effect is het effect tussen 2 opeenvolgende tijdstippen.
Een lag-2-effect is het effect tussen bijvoorbeeld X1 en X3.
o De zwarte pijlen zijn crossed-lagged verbanden. Hierbij gaat het om het verband tussen
verschillende variabelen op verschillende tijdstippen.
• Bij dit plaatje hoort een 3-dimensionaal datamodel:
o Dimensie 1: personen ofwel N.
o Dimensie 2: variabelen ofwel K.
o Dimensie 3: tijd (aantal metingen) ofwel T.
3
, • Thema 2 moderatie analyse
o Het linker plaatje toont het conceptuele model van een eenvoudig moderatie effect.
o Het rechter plaatje toont het bijbehorende statistische moderatiemodel met interactie
termen.
o Dit model kent in principe 2 meetmomenten, predictor en moderator worden op eerste
tijdstip gemeten, de afhankelijke variabele op het tweede tijdstip.
• Thema 3 mediatie analyse
o Dit model kent 3 meetmomenten. Het gaat hier om een effect van variabele X op Y, dat kan
worden verklaard door een derde mediërende variabele.
• Thema 4 Multilevel model
o Dit is een model met longitudinale data met relatief veel metingen.
4
