Voorbereiding – college 1
Methodes en technieken worden gebruikt:
- Voor wetenschappelijk onderzoek
o Onderzoek te begrijpen of op waarde te schatten
o Om een eigen onderzoek op te zetten
o Om je eigen data te analysen en te interpreteren
- Voor psychologische meetinstrumenten
o Ontwikkeling van meetinstrumenten
o Berekenen en interpreteren van verkregen data
- Om de juiste conclusies te verbinden aan verzamelde informatie
- Om een kritische burger te worden
Bronnen van kennis
1. Intuïtie
o Je weet dat iets waar is, omdat het ‘waar’ voelt
2. Traditie of gewoonte
o Kennis wordt overgedragen van generatie op generatie
3. Autoriteit
o Je luistert naar iemand omdat hij een bepaalde status heeft omdat hij veel
van iets weet
Deze drie bovenstaande: geen kritische toetsing, conflicten zijn lastig op te lossen.
4. Redeneren op basis van argumenten en logica
o Het kan wel getoetst worden door te kijken welke argumenten het meest
logisch zijn
o Mogelijk probleem: aannames zijn niet juist
5. Empiricisme (kennis op basis van ervaring) de ervaring van de werkelijkheid om me
heen stelt mij in staat om kennis op de doen over de wereld om je heen)
o Mogelijk probleem: confirmatie bias
§ Je let vooral op zaken die jouw idee bevestigen, je bent
bevooroordeeld.
6. Wetenschap
o Kennis gebaseerd op systematisch empiricisme
o Systematische toetsing van kennis aan de werkelijkheid
Doelen van wetenschap
- Beschrijven
- Verklaren
- Voorspellen
- Controleren
Eigenschappen van de empirische wetenschap
- Belangrijke aannames: er is een objectieve waarheid en die is kenbaar
o Er is een waarheid en daar is achter te komen
- Systematische toetsing van hypothesen aan de werkelijkheid
o Richt zit op toetsbare vragen (falcificeerbaarheid)
,Empirische cyclus
- Observeren
o Observatie moet een groot aantal malen gedaan worden
o Onder groot aantal omstandigheden gedaan moet worden
o Geen observatie mag de wetmatigheid tegenspreken
- Gevolgtrekking (induction)
o Tot wetmatigheid komen / tot een hypothese (verklarend of beschrijvend)
komen/ tot iets algemeens komen
- Gevolgtrekking (deduction)
o Voorspelling halen uit de wetmatigheid
o Het afleiden van specifieke voorspellingen over nieuwe situaties op basis van
de wetmatigheid die je door inductie hebt afgeleid
- Toetsing
o Systematische toetsing van hypothesen aan de werkelijkheid
o Richt zich op toetsbare vragen (falcificeerbaarheid)
o Streven naar accuratesse en objectiviteit
§ De werkelijkheid zo nauwkeurig mogelijk beschrijven en dat deze
beschrijving niet subjectief wordt beïnvloed door degene die het
onderzoek uitvoert.
o Vereist duidelijke, operationaliseerbare definities
o Publieke verantwoording /verslaglegging
o Tentatief, niet absoluut: inzichten kunnen aangepast worden
o Heeft zelfcorrigerend vermogen via replicaties
o Is slechts één bron van kennis: richt zich op empirische toetsbare vragen
- Evaluatie
Kritisch denken
1. Wat wordt er precies beweerd?
2. Waar komt de bewering vandaan?
3. Kan ik informatie vinden over de betrouwbaarheid van de bron?
4. Welk ondersteunend bewijs wordt er gegeven en ibs er tegenbewijs?
5. Is de interpretatie van de bevinding redelijk?
6. Zijn er alternatieve interpretaties?
7. Is er additioneel bewijs nodig om tot een duidelijkere conclusie te komen?
8. Gegeven het totaal aan beschikbaar bewijs, welke interpretatie is het meest redelijk?
,Samenvatting hoofdstuk 1
Statistiek is de wetenschap van het leren van data. Hoe je data het beste kan beschrijven, weergeven
en beslissingen kan maken op basis van data.
Cases/units
à Subjecten (mensen/dieren/scholen/klassen) of objecten in een dataset | de te
onderzoeken objecten
Variables
à Kenmerken van een case, kan verschillende waarden aannemen voor verschillende cases
of units | eigenschappen van de cases
Values
à Waarde van de eigenschappen van de zaken
Label
à Speciale variabele die unieke eigenschappen omvat. Wordt gebruikt om variabelen uniek
van elkaar te onderscheiden (bijvoorbeeld ID’s).
Variabelen
Een variabele kan categoriaal of kwantitatief zijn
- Categoriaal/kwalitatief
o Maakt groepjes, categorieën
§ Leeftijdsgroep (kleuter, puber, volwassenen)
§ Plaats in het gezin (jongste, middelste, oudste)
§ Citoscore (A t/m D)
- Kwantitatief (hoeveelheid)
o In getallen, je kan met deze waarden een gemiddelde maken
§ Leeftijd in jaren
§ Aantal kinderen in getallen
§ IQ-score
§ Eindscore Cito (501-550)
Binnen de categorische variabelen heb je verschillende meetniveau’s
Hieronder oplopend in preciesheid.
- Nominaal
o Geen volgorde (rangorde), geen meeteenheid en geen nulpunt
§ Bijvoorbeeld: sekse
- Ordinaal
o Wel een volgorde (rangorde), geen meeteenheid en geen nulpunt
§ Bijvoorbeeld: SES-as laag, middel, hoog
Binnen de kwantitatieve variabelen heb je verschillende meetniveau’s
- Interval
o Wel een volgorde (rangorde), wel een meeteenheid en geen vast nulpunt
(Arbitrair nulpunt - het nulpunt ligt niet vast omdat het nulpunt bijvoorbeeld bij 10
kan beginnen)
§ Gelijke afstanden tussen de intervallen, voorbeeld: temperatuur
- Ratio
o Wel een volgorde (rangorde), wel een meeteenheid en een vast nulpunt
§ Bijvoorbeeld: leeftijd
, Observation
à Data beschrijven van een bijzondere case
Data wordt gebruikt om onderzoeksvragen te beantwoorden.
Kernwaarden van een dataset
1. Who
o Hoeveel en wat voor cases?
2. What
o Hoeveel variabelen?
3. Why
o Wat voor doel dient het?
Distribution (verdeling)
à Beschrijft hoe de waarden van een variabele kunnen variëren van getal tot getal
o Grafische beschrijving van een verdeling
o Numerieke beschrijving van een verdeling
Exploratory data analysis (verkennende gegevens analyse)
à Het onderzoeken van data en beschrijven van kenmerken met behulp van statistische
hulpmiddelen en ideeën.
o Beoordeel eerst elke variabele op zich en daarna pas de relatie tot andere variabelen
o Begin met een grafische weergave, voeg daarna numerieke samenvattingen toe
Grafische weergave – verdeling
Welke waarden voorkomen en hoe vaak ze voorkomen.
Categorisch Kwantitatief
Nominaal/ ordinaal Interval/ ratio
Kleine aantallen Pie chart (je moet 100% kennen) Stemplot
Grote aantallen Bar graph Histogram
Taartdiagram
- Nadeel à je moet alle categorieën weten om tot 100% komen
Staafdiagram
- Je hebt meteen een inzicht in de verschillende variabelen
Predictive analytics
à Beschrijvingen in data gebruiken voor voorspellingen
Methodes en technieken worden gebruikt:
- Voor wetenschappelijk onderzoek
o Onderzoek te begrijpen of op waarde te schatten
o Om een eigen onderzoek op te zetten
o Om je eigen data te analysen en te interpreteren
- Voor psychologische meetinstrumenten
o Ontwikkeling van meetinstrumenten
o Berekenen en interpreteren van verkregen data
- Om de juiste conclusies te verbinden aan verzamelde informatie
- Om een kritische burger te worden
Bronnen van kennis
1. Intuïtie
o Je weet dat iets waar is, omdat het ‘waar’ voelt
2. Traditie of gewoonte
o Kennis wordt overgedragen van generatie op generatie
3. Autoriteit
o Je luistert naar iemand omdat hij een bepaalde status heeft omdat hij veel
van iets weet
Deze drie bovenstaande: geen kritische toetsing, conflicten zijn lastig op te lossen.
4. Redeneren op basis van argumenten en logica
o Het kan wel getoetst worden door te kijken welke argumenten het meest
logisch zijn
o Mogelijk probleem: aannames zijn niet juist
5. Empiricisme (kennis op basis van ervaring) de ervaring van de werkelijkheid om me
heen stelt mij in staat om kennis op de doen over de wereld om je heen)
o Mogelijk probleem: confirmatie bias
§ Je let vooral op zaken die jouw idee bevestigen, je bent
bevooroordeeld.
6. Wetenschap
o Kennis gebaseerd op systematisch empiricisme
o Systematische toetsing van kennis aan de werkelijkheid
Doelen van wetenschap
- Beschrijven
- Verklaren
- Voorspellen
- Controleren
Eigenschappen van de empirische wetenschap
- Belangrijke aannames: er is een objectieve waarheid en die is kenbaar
o Er is een waarheid en daar is achter te komen
- Systematische toetsing van hypothesen aan de werkelijkheid
o Richt zit op toetsbare vragen (falcificeerbaarheid)
,Empirische cyclus
- Observeren
o Observatie moet een groot aantal malen gedaan worden
o Onder groot aantal omstandigheden gedaan moet worden
o Geen observatie mag de wetmatigheid tegenspreken
- Gevolgtrekking (induction)
o Tot wetmatigheid komen / tot een hypothese (verklarend of beschrijvend)
komen/ tot iets algemeens komen
- Gevolgtrekking (deduction)
o Voorspelling halen uit de wetmatigheid
o Het afleiden van specifieke voorspellingen over nieuwe situaties op basis van
de wetmatigheid die je door inductie hebt afgeleid
- Toetsing
o Systematische toetsing van hypothesen aan de werkelijkheid
o Richt zich op toetsbare vragen (falcificeerbaarheid)
o Streven naar accuratesse en objectiviteit
§ De werkelijkheid zo nauwkeurig mogelijk beschrijven en dat deze
beschrijving niet subjectief wordt beïnvloed door degene die het
onderzoek uitvoert.
o Vereist duidelijke, operationaliseerbare definities
o Publieke verantwoording /verslaglegging
o Tentatief, niet absoluut: inzichten kunnen aangepast worden
o Heeft zelfcorrigerend vermogen via replicaties
o Is slechts één bron van kennis: richt zich op empirische toetsbare vragen
- Evaluatie
Kritisch denken
1. Wat wordt er precies beweerd?
2. Waar komt de bewering vandaan?
3. Kan ik informatie vinden over de betrouwbaarheid van de bron?
4. Welk ondersteunend bewijs wordt er gegeven en ibs er tegenbewijs?
5. Is de interpretatie van de bevinding redelijk?
6. Zijn er alternatieve interpretaties?
7. Is er additioneel bewijs nodig om tot een duidelijkere conclusie te komen?
8. Gegeven het totaal aan beschikbaar bewijs, welke interpretatie is het meest redelijk?
,Samenvatting hoofdstuk 1
Statistiek is de wetenschap van het leren van data. Hoe je data het beste kan beschrijven, weergeven
en beslissingen kan maken op basis van data.
Cases/units
à Subjecten (mensen/dieren/scholen/klassen) of objecten in een dataset | de te
onderzoeken objecten
Variables
à Kenmerken van een case, kan verschillende waarden aannemen voor verschillende cases
of units | eigenschappen van de cases
Values
à Waarde van de eigenschappen van de zaken
Label
à Speciale variabele die unieke eigenschappen omvat. Wordt gebruikt om variabelen uniek
van elkaar te onderscheiden (bijvoorbeeld ID’s).
Variabelen
Een variabele kan categoriaal of kwantitatief zijn
- Categoriaal/kwalitatief
o Maakt groepjes, categorieën
§ Leeftijdsgroep (kleuter, puber, volwassenen)
§ Plaats in het gezin (jongste, middelste, oudste)
§ Citoscore (A t/m D)
- Kwantitatief (hoeveelheid)
o In getallen, je kan met deze waarden een gemiddelde maken
§ Leeftijd in jaren
§ Aantal kinderen in getallen
§ IQ-score
§ Eindscore Cito (501-550)
Binnen de categorische variabelen heb je verschillende meetniveau’s
Hieronder oplopend in preciesheid.
- Nominaal
o Geen volgorde (rangorde), geen meeteenheid en geen nulpunt
§ Bijvoorbeeld: sekse
- Ordinaal
o Wel een volgorde (rangorde), geen meeteenheid en geen nulpunt
§ Bijvoorbeeld: SES-as laag, middel, hoog
Binnen de kwantitatieve variabelen heb je verschillende meetniveau’s
- Interval
o Wel een volgorde (rangorde), wel een meeteenheid en geen vast nulpunt
(Arbitrair nulpunt - het nulpunt ligt niet vast omdat het nulpunt bijvoorbeeld bij 10
kan beginnen)
§ Gelijke afstanden tussen de intervallen, voorbeeld: temperatuur
- Ratio
o Wel een volgorde (rangorde), wel een meeteenheid en een vast nulpunt
§ Bijvoorbeeld: leeftijd
, Observation
à Data beschrijven van een bijzondere case
Data wordt gebruikt om onderzoeksvragen te beantwoorden.
Kernwaarden van een dataset
1. Who
o Hoeveel en wat voor cases?
2. What
o Hoeveel variabelen?
3. Why
o Wat voor doel dient het?
Distribution (verdeling)
à Beschrijft hoe de waarden van een variabele kunnen variëren van getal tot getal
o Grafische beschrijving van een verdeling
o Numerieke beschrijving van een verdeling
Exploratory data analysis (verkennende gegevens analyse)
à Het onderzoeken van data en beschrijven van kenmerken met behulp van statistische
hulpmiddelen en ideeën.
o Beoordeel eerst elke variabele op zich en daarna pas de relatie tot andere variabelen
o Begin met een grafische weergave, voeg daarna numerieke samenvattingen toe
Grafische weergave – verdeling
Welke waarden voorkomen en hoe vaak ze voorkomen.
Categorisch Kwantitatief
Nominaal/ ordinaal Interval/ ratio
Kleine aantallen Pie chart (je moet 100% kennen) Stemplot
Grote aantallen Bar graph Histogram
Taartdiagram
- Nadeel à je moet alle categorieën weten om tot 100% komen
Staafdiagram
- Je hebt meteen een inzicht in de verschillende variabelen
Predictive analytics
à Beschrijvingen in data gebruiken voor voorspellingen
