Begrip Uitleg Voorbeeld/verduidelijking
CORRELATIONEEL
Begripsvaliditeit Correctheid van de meting Meet het construct het juiste begrip?
Indruksvaliditeit Lijkt de meting in orde op het eerste gezicht? Depressie test met voel je je verdrietig heeft
hoge indruksvaliditeit
Inhoudsvaliditeit Meet het alle aspecten van het construct? Wiskunde toets die alleen 1 onderdeel vraagt
heeft lage inhoudsvaliditeit
Convergente validiteit Of een test overeenkomt met andere tests die Nieuwe depressieschaal moet sterk correleren
hetzelfde construct meten. met bestaande depressietests
Divergente validiteit Of een test niet correleert met tests die iets IQ-test moet niet sterk correleren met test voo
anders meten extraversie
Criterium validiteit Hoe goed een testresultaat overeenkomt met Een intelligentietest heeft hoge
een extern criterium criteriumvaliditeit als de scores goed
voorspellen hoe goed iemand presteert op
school of werk
Correlatiecoëfficiënt Het meten vd sterkte en de richting van een R, waarde tussen -1 en + 1. Hoge correlatie
lineaire relatie tussen 2 interval/ratio geeft sterke relatie weer, en dus hoge
variabelen convergente validiteit
Betrouwbaarheid Consistentie van de meting De resultaten zijn hetzelfde, ook als de context,
participant of onderzoeker verandert
Operationaliseren Vertalen van abstract begrip naar meetbare Begrip - conceptuele definitie - operationele
variabele definitie - variabele
Cronbach’s Alpha meet interne betrouwbaarheid In welke mate zijn de items in een vragenlijst
met elkaar gecorreleerd? 0 = geen relatie, 1 =
perfecte relatie. <0.7 = slecht, > 0.8 = goed
Item-rest correlatie Correlatie tussen 1 item en de somscore van Lage correlatie = hangt niet goed samen met
de rest zonder dat item rest vd schaal = verwijderen. <0.2 =
verwijderen
Item-total correlatie Correlatie tussen 1 item en de somscore van Als alfa het meest toeneemt, kan die het eerst
de rest inclusief dat item worden verwijderd
If item dropped Wat zou de interne betrouwbaarheid zijn als
die ene vraag niet in de schaal zou zitten
Regressie Lineaire relatie beschrijven met een
vergelijking, en daar voorspellingen mee
doen
Least Squared Regression Welke regressieve lijn past het best bij de Residuen uitrekenen. Als data goed bij de lijn
data? past, heb je kleine som van gekwadrateerde
residuen = nauwkeurige voorspelling
Standaardschattingfout Standaardafwijking van de residuen Gemiddelde grootte van de fouten die we
(RMSE) maken als we de regressievergelijking
gebruiken om voorspellingen te doen
Regressievergelijking y = b0 + b1x B0 = intercept. B1 = coëfficiënt voor
onafhankelijke variabele
Verklaarde variantie (R2) Hoe goed de lijn bij de data past Hoe hoger de score, hoe beter de fit
Unstandardized coefficient Meet de toe/afname in Y wanneer X met 1
toeneemt
Standardized coefficient Coëfficiënten worden gestandaardiseerd. Grootste afstand van 0 geeft meeste impact
Meet de toe/afname in Y in SD's wanneer X weer
met 1 SD toeneemt
Nominale schaal Data zonder rangorde of specifieke betekenis Bloedgroepen of haarkleur
, Ordinale schaal Data met volgorde, zonder gelijke opleidingsniveau of tevredenheid
tussenruimte
Interval schaal Gelijke verschillen tussen waarde, maar 0 Temperatuur
betekent niet afwezigheid van iets
Ratio Gelijke verschillen tussen waarde en 0 gewicht of inkomen
betekent ook echt niks
Meervoudige lineaire meerdere onafhankelijke variabelen
regressie toevoegen
T-toets Toets voor significantie van een enkele Als p-waarde niet significant is, dan
voorspeller modelbouwen zonder die variabele. Slechts 1
voor 1 doen
Hawthorne effect Mensen gedragen zich in het lab anders dan is slechts een momentopname
normaal
Survey onderzoek Onderzoek waarbij vragenlijst(en) worden
gebruikt
Responseproces Comprehensie (begrip), Retrieval (ophalen), Hierdoor is het moeilijk om foutloze metingen
Judgement (beoordelen), Response te verkrijgen met een vragenlijst
(antwoorden)
Recall problemen Herinneringsproblemen leiden tot onder of
overschatting.
Doelpopulatie Iedereen die in NL woont
Steekproefkader Lijst waaruit de steekproef wordt getrokken
Dekkingsfout Wanneer steekproefkader en doelpopulatie Niet iedereen in de populatie een niet-nul kans
niet helemaal overeenkomen hebben om in de steekproef te worden
opgenomen
Steekproeffout Ontstaan wanneer we slechts enkele in plaats Statistieken nodig om onzekerheid te
van alle leden van de populatie ondervragen kwantificeren.
Nonresponse-bias Vertekening in resultaten door systematische
verschillen tussen respondenten en non-
respondenten op belangrijke
onderzoeksvariabelen
Unit-nonresponse Personen weigeren volledige vragenlijst in te
vullen
Item-nonresponse Vergeten/bewust bepaalde vraag niet
antwoorden
Aanpassingsfouten Respondenten afwijken van die van de Vanwege dekkingsfouten of nonresponse.
doelpopulatie Gewogen gemiddelde dan laten wegen
(zwaarder mee laten tellen)
Verwerkingsfout Fouten gemaakt tussen het ontvangen van de Gegevensinvoer, codeerfouten, omgang
responses van de deelnemers en het vertrouwelijke info, berekeningsfouten
publiceren van statistieken
Responsefouten Wanneer respondenten onjuist antwoorden
geven door effecten vd keuze voor bepaald
type survey, slechte/onduidelijke
vraagstelling of aspecten in gedrag
onderzoeker
Question bias Meetfouten als gevolg van slecht survey
design
Formulering vd vraag
Leidende vragen Niet neutraal, gericht op overtuigen Vind je ook niet dat…?
Double-barreled question Vragen met en/of die vragen naar 2
verschillende concepten