Hoorcollege 1: Kennisvergaring & Empirische Cyclus
Wetenschapsfilosofische stromingen
- Metafysica
o Nadenken, filosoferen over aard van de werkelijkheid (niet toetsbaar)
- Prepositivisme
o Empirische observaties (vooral beschrijvend)
- Positivisme
o Niet alleen beschrijven, ook ingrijpen (net als natuurwetenschap bestuderen),
streven naar algemene causale wetten
- Constructivisme
o Kunnen niet streven naar algemene causale wetten, iedereen kijkt anders naar de
wereld (positivisme beperkend)
- Post-positivisme
o Kunnen beschrijven en ingrijpen in werkelijkheid, maar houden perspectieven in de
gaten (nooit 100% waarheid vaststellen, rekening houden met factoren)
Kapstokken sociale wetenschappen
- Natuurwetenschappen
o Vergelijkbare logica, maar onderzoek naar mensen niet moleculen → daarom
ethische vraagstukken
- Informele observatie / naïve psychologie
o Vergelijkbaar doel, begrijpen menselijk gedrag
o → grootste verschil is in wetenschap alert op bias, systematische fouten, actief op
zoek naar alternatieve verklaringen, niet in dagelijks leven. Wetenschap strenger &
systematischer
Empirische cyclus
- Doel verwerven kennis en wereld beter te maken met die kennis
- Cyclus
o Observatie = waarneming → hypothese vorming
o Inductie = hypothese expliciet formuleren (van specifiek naar algemeen, ISA, van
observatie naar algemene hypothese)
o Deductie = van algemeen naar specifiek (van hypothese naar onderzoeksopzet,
DAS), voorspelling vanuit hypothese, specificeren hoe te toetsen
o Toetsing = daadwerkelijk uitvoeren, data verzamelen, analyseren, onderzoeksvraag
beantwoorden a.d.h.v. toetsing, kijken hoe hypothese wordt ondersteund
door data
o Evaluatie = kijken wat gegevens betekenen voor onderzoek, genereren nieuwe
hypothesen, tekortkomingen, etc.
Naïve hypothese:
- Logische analyse
o Vaak syllogisme – redenering bestaat uit twee premisses en een conclusie daaruit.
o A leidt tot B, B leidt tot C, DUS A leidt tot C
- Autoriteit
, o Uitgaan van de opinie van een expert, zonder te checken of deze expert weet waar
hij het over heeft. Ook: experts zijn oneens & hebben eigen interesses.
- Consensus
o Afstemmen met gelijken (groepsdenken & bias)
- Observatie
o Vergelijken met onze observaties, maar: observatie hoeft niet construct te meten,
causale richting moeilijk te bepalen, selecte groep (niet algemeen) en zoeken naar
bevestiging i.p.v. ontkrachting
- Eerdere ervaringen
o Putten uit verleden, MAAR: geheugen selectief
,Hoorcollege 2: Rol van Theorie
Construct = kernbegrip, theoretische variabele
Operationaliseren = meetbaar maken
Operationalisatie = meetinstrument
Variabelen = zaken die zich in verschillende modaliteiten of gradaties in de werkelijkheid voordoen
- Onafhankelijke variabele → die manipuleer je in onderzoek, benieuwd wat voor effect heeft
op afhankelijke variabele
- Afhankelijke variabele
- Confounder → verstorende variabele, alternatieve verklaringen
Hypothese = falsifieerbare stelling tussen constructen (causale verbanden of correlatie/associatie)
Theorie = set onderling samenhangende hypothesen. Bevat:
- Constructen
- Relaties tussen constructen onderling
- Links tussen constructen en hun indicatoren
o Operationalisaties, metingen, geobserveerde variabelen
Bestaat dus uit twee soorten hypothesen:
- Hypothesen over relaties tussen constructen onderling
- Hypothesen over de operationalisering van de constructen
Goede theorie is:
- Falsifieerbaar
- Spaarzaam
- Consistent
- Van maatschappelijk belang
Hoe kun je onderzoek gebruiken om theorieën te verfijnen?
- Discovery → ontdekken hoe iets in elkaar zit om je theorie aan te vullen
- Demonstration → aantonen of mijn theorie klopt of niet (kan nooit 100% bewijzen)
- Refutation → verwerping, theorie klopt niet op bepaald punt
- Replication → repliceren, klopt dit onderzoek wel op deze theorie?
4 soorten validiteit
- Constructvaliditeit
o In hoeverre zijn de constructen succesvol geoperationaliseerd?
o Meet je wat je wil meten, meetinstrumenten
o Maximaliseren door systematische fouten uitbannen & meerdere operationele
definities
- Interne validiteit
o In hoeverre stelt ons design ons in staat om causale conclusies te trekken over het
effect van de onafhankelijke variabele op de afhankelijke variabele?
, o Maximaliseren door alternatieve verklaringen uitsluiten & randomisatie.
▪ Randomisatie = willekeurig toewijzen aan (OV) variabelen
o Hoog = experimenteel, er tussenin = quasi-experimenteel en laag = niet-
experimenteel
o Correlational fallacy = associatie tussen variabelen verwarren met causatie
o Bedrijgingen:
▪ Selectie = initiële verschillen tussen groepen beïnvloeden AV
▪ Selectie door maturatie = individuen in de ene groep groeien/rijpen sneller
- Externe validiteit
o In hoeverre kan gegeneraliseerd worden van de steekproef en setting naar de
populaties en settingen waar onderzoek naar wordt gedaan?
o Maximaliseren door aselecte, willekeurige steekproef (random sampling)
- Conclusie validiteit
o In hoeverre stellen onze analyses ons in staat om conclusies te trekken over de
aanwezigheid of afwezigheid van een relatie tussen de onafhankelijke en
afhankelijke variabele?
o Is gekozen data analyse techniek goed om onderzoeksvraag te beantwoorden
Type I fout = er is géén relatie tussen variabelen, maar je gegevens en analyse zeggen van wél
Type II fout = er is wél een relatie tussen variabelen, maar je gegevens en analyse zeggen van níét
Onderscheidingsvermogen / statistical power = de kans dat je geen type II fout maakt, dus de kans
dat je een relatie vindt als deze aanwezig is
CONCEPTUEEL MODEL = toont de kernbegrippen van een theorie en de gehypothetiseerde relaties
ertussen
Causale relaties
- Richting
o Positief
▪ Hoog met hoog en laag met laag, waardes van de variabelen komen overeen
o Negatief
▪ Hoog met laag en laag met hoog, waardes van de variabelen zijn
tegengesteld
- Sterkte van het effect (tussen -1 en 1)
o Geen effect (0)
o Zwak effect (0.1) = grote verandering OV nodig voor kleine verandering AV
o Matig effect (0.3)
o Sterk effect (0.5) = kleine verandering OV nodig voor grote verandering AV
Wetenschapsfilosofische stromingen
- Metafysica
o Nadenken, filosoferen over aard van de werkelijkheid (niet toetsbaar)
- Prepositivisme
o Empirische observaties (vooral beschrijvend)
- Positivisme
o Niet alleen beschrijven, ook ingrijpen (net als natuurwetenschap bestuderen),
streven naar algemene causale wetten
- Constructivisme
o Kunnen niet streven naar algemene causale wetten, iedereen kijkt anders naar de
wereld (positivisme beperkend)
- Post-positivisme
o Kunnen beschrijven en ingrijpen in werkelijkheid, maar houden perspectieven in de
gaten (nooit 100% waarheid vaststellen, rekening houden met factoren)
Kapstokken sociale wetenschappen
- Natuurwetenschappen
o Vergelijkbare logica, maar onderzoek naar mensen niet moleculen → daarom
ethische vraagstukken
- Informele observatie / naïve psychologie
o Vergelijkbaar doel, begrijpen menselijk gedrag
o → grootste verschil is in wetenschap alert op bias, systematische fouten, actief op
zoek naar alternatieve verklaringen, niet in dagelijks leven. Wetenschap strenger &
systematischer
Empirische cyclus
- Doel verwerven kennis en wereld beter te maken met die kennis
- Cyclus
o Observatie = waarneming → hypothese vorming
o Inductie = hypothese expliciet formuleren (van specifiek naar algemeen, ISA, van
observatie naar algemene hypothese)
o Deductie = van algemeen naar specifiek (van hypothese naar onderzoeksopzet,
DAS), voorspelling vanuit hypothese, specificeren hoe te toetsen
o Toetsing = daadwerkelijk uitvoeren, data verzamelen, analyseren, onderzoeksvraag
beantwoorden a.d.h.v. toetsing, kijken hoe hypothese wordt ondersteund
door data
o Evaluatie = kijken wat gegevens betekenen voor onderzoek, genereren nieuwe
hypothesen, tekortkomingen, etc.
Naïve hypothese:
- Logische analyse
o Vaak syllogisme – redenering bestaat uit twee premisses en een conclusie daaruit.
o A leidt tot B, B leidt tot C, DUS A leidt tot C
- Autoriteit
, o Uitgaan van de opinie van een expert, zonder te checken of deze expert weet waar
hij het over heeft. Ook: experts zijn oneens & hebben eigen interesses.
- Consensus
o Afstemmen met gelijken (groepsdenken & bias)
- Observatie
o Vergelijken met onze observaties, maar: observatie hoeft niet construct te meten,
causale richting moeilijk te bepalen, selecte groep (niet algemeen) en zoeken naar
bevestiging i.p.v. ontkrachting
- Eerdere ervaringen
o Putten uit verleden, MAAR: geheugen selectief
,Hoorcollege 2: Rol van Theorie
Construct = kernbegrip, theoretische variabele
Operationaliseren = meetbaar maken
Operationalisatie = meetinstrument
Variabelen = zaken die zich in verschillende modaliteiten of gradaties in de werkelijkheid voordoen
- Onafhankelijke variabele → die manipuleer je in onderzoek, benieuwd wat voor effect heeft
op afhankelijke variabele
- Afhankelijke variabele
- Confounder → verstorende variabele, alternatieve verklaringen
Hypothese = falsifieerbare stelling tussen constructen (causale verbanden of correlatie/associatie)
Theorie = set onderling samenhangende hypothesen. Bevat:
- Constructen
- Relaties tussen constructen onderling
- Links tussen constructen en hun indicatoren
o Operationalisaties, metingen, geobserveerde variabelen
Bestaat dus uit twee soorten hypothesen:
- Hypothesen over relaties tussen constructen onderling
- Hypothesen over de operationalisering van de constructen
Goede theorie is:
- Falsifieerbaar
- Spaarzaam
- Consistent
- Van maatschappelijk belang
Hoe kun je onderzoek gebruiken om theorieën te verfijnen?
- Discovery → ontdekken hoe iets in elkaar zit om je theorie aan te vullen
- Demonstration → aantonen of mijn theorie klopt of niet (kan nooit 100% bewijzen)
- Refutation → verwerping, theorie klopt niet op bepaald punt
- Replication → repliceren, klopt dit onderzoek wel op deze theorie?
4 soorten validiteit
- Constructvaliditeit
o In hoeverre zijn de constructen succesvol geoperationaliseerd?
o Meet je wat je wil meten, meetinstrumenten
o Maximaliseren door systematische fouten uitbannen & meerdere operationele
definities
- Interne validiteit
o In hoeverre stelt ons design ons in staat om causale conclusies te trekken over het
effect van de onafhankelijke variabele op de afhankelijke variabele?
, o Maximaliseren door alternatieve verklaringen uitsluiten & randomisatie.
▪ Randomisatie = willekeurig toewijzen aan (OV) variabelen
o Hoog = experimenteel, er tussenin = quasi-experimenteel en laag = niet-
experimenteel
o Correlational fallacy = associatie tussen variabelen verwarren met causatie
o Bedrijgingen:
▪ Selectie = initiële verschillen tussen groepen beïnvloeden AV
▪ Selectie door maturatie = individuen in de ene groep groeien/rijpen sneller
- Externe validiteit
o In hoeverre kan gegeneraliseerd worden van de steekproef en setting naar de
populaties en settingen waar onderzoek naar wordt gedaan?
o Maximaliseren door aselecte, willekeurige steekproef (random sampling)
- Conclusie validiteit
o In hoeverre stellen onze analyses ons in staat om conclusies te trekken over de
aanwezigheid of afwezigheid van een relatie tussen de onafhankelijke en
afhankelijke variabele?
o Is gekozen data analyse techniek goed om onderzoeksvraag te beantwoorden
Type I fout = er is géén relatie tussen variabelen, maar je gegevens en analyse zeggen van wél
Type II fout = er is wél een relatie tussen variabelen, maar je gegevens en analyse zeggen van níét
Onderscheidingsvermogen / statistical power = de kans dat je geen type II fout maakt, dus de kans
dat je een relatie vindt als deze aanwezig is
CONCEPTUEEL MODEL = toont de kernbegrippen van een theorie en de gehypothetiseerde relaties
ertussen
Causale relaties
- Richting
o Positief
▪ Hoog met hoog en laag met laag, waardes van de variabelen komen overeen
o Negatief
▪ Hoog met laag en laag met hoog, waardes van de variabelen zijn
tegengesteld
- Sterkte van het effect (tussen -1 en 1)
o Geen effect (0)
o Zwak effect (0.1) = grote verandering OV nodig voor kleine verandering AV
o Matig effect (0.3)
o Sterk effect (0.5) = kleine verandering OV nodig voor grote verandering AV
