Algemene informatie
Mills method of difference stelt dat, om een causaal effect van X op Y aan te tonen, je ook
moet aantonen dat in afwezigheid van X, Y niet voorkomt. Hieruit volgt dat je een
experimentele groep én een controlegroep nodig hebt om causale claims te kunnen maken.
Experimentele groep: Als X, dan Y.
Controlegroep: Als niet-X, dan niet-Y.
Nominaal categorieën die niet te ordenen zijn. Zoals geslacht, haarkleur.
Ordinaal categorieën die wel te ordenen zijn. Opleidingsniveau,
Ratio meetniveau met een absoluut 0 punt, zoals lengte.
Interval meetniveau zonder absoluut 0 punt. 0 graden is wel degelijk een temperatuur. De
opeenvolgende meetwaarden zijn even groot (intervallen).
Within subject factoren
Between subject Geen 1 (2 metingen) 1 (>2 metingen)
factoren \/
Geen - Gepaarde t-test Repeated Measures
1 (2 condities) Onafhankelijke t-test Mixed ANOVA Design
1 (>2 condities) One-way ANOVA (soms ook ANCOVA als WS voor en
Meer dan 1 Factorial ANOVA nameting is)
Hieronder staat een eenvoudige tabel die je helpt bij het kiezen van een analyse waarbij de
onafhankelijke variabele (X) op nominaal meetniveau gemeten is, zoals bij experimenten in
de regel het geval is, en de afhankelijke variabele (Y) op interval- of ratiomeetniveau
gemeten is.
AANTAL X (NOMINAAL 1Y 2Y 3+ Y
MEETNIVEAU)
0 - gepaarde t- RM-ANOVA
toets
1 (2 niveau’s) t-toets mixed-design mixed-design
ANOVA ANOVA
1 (3+ niveau’s one-way mixed-design mixed-design
ANOVA ANOVA ANOVA
2+ factoriële mixed-design mixed-design
ANOVA ANOVA ANOVA
1+, en 1+ covariaten (factoriële) mixed-design mixed-design
ANCOVA ANCOVA ANCOVA
Berekenen t-score
verschil∈gemiddelde van twee groepen
t=
standaardfout ( SE ) verschil
,Berekenen vrijheidsgraden
het aantal proefpersonen(N )
df binnen groepen: df=
aantal groepen
df tussen groepen: df=het aantal groepen-1
Effect size = maat voor sterkte van een effect
Cohen’s d = verschil tussen gemiddelden uitgedrukt in standaarddeviaties <.5 zwak effect; .5
- .8 gemiddeld; >.8 sterk effect; >1.3 zeer sterk effect
Berekenen F-waarde (voor ANOVA)
de variantie tussen groepen
f=
de variantiebinnen groepen
Als p significant is (p<0.05) dan wordt er niet aan de aanname voldaan (zoals homogeniteit
en sfericiteit).
Thema 1: Experimenten
Beschrijf het verschil tussen een volledig gerandomiseerd, gedeeltelijk
gerandomiseerd en quasi-experimenteel design.
Volledig gerandomiseerd zuiver experiment. Randomisatie wordt gebruikt om deelnemers
willekeurig toe te wijzen aan experimentele condities of manipulaties. Randomisatie zorgt
ervoor dat verschillen in proefpersoonkenmerken onder controle worden gehouden.
Gedeeltelijk gerandomiseerd er wordt gebruik gemaakt van bestaande clusters van
deelnemers (bijvoorbeeld schoolklassen). Deze clusters worden vervolgens random verdeeld
over de condities.
Quasi-experimenteel design bestaande groepen worden geobserveerd en gemanipuleerd.
Proefpersonen worden niet willekeurig toegewezen aan groepen.
Iets zwakker in het aantonen van causale relaties dan volledig gerandomiseerd.
Beschrijf wat een binnenproefpersoon-, tussenproefpersoon- en een mixed-design
inhoudt.
Bij een between-subject design vindt de manipulatie plaats tussen proefpersonen. Er
worden meerdere groepen van proefpersonen gevormd en elke groep ontvangt een andere
manipulatie (of treatment).
Bij een within-subject design vindt de manipulatie plaats binnen proefpersonen. Dat
betekent dat dezelfde proefpersonen aan alle condities worden blootgesteld. Hierin kan de
volgorde gevarieerd worden.
Een mixed-design is een combinatie van een between-subject en een within-subject design.
De manipulaties vinden dus zowel tussen als binnen proefpersonen plaats. Bijvoorbeeld, in
een medicijn-placebo-onderzoek met een voormeting en een nameting wordt er zowel
tussen proefpersonen (medicijn-placebo) als binnen proefpersonen (voormeting: geen pilletje
genomen - nameting wel pilletje genomen) gemanipuleerd.
Beschrijf welke manieren van experimentele controle er zijn om gedeeltelijk te
randomiseren.
Blokontwerp – Bij dit ontwerp worden proefpersonen voorafgaand aan het experiment
ingedeeld in homogene categorieën (bijvoorbeeld mannen en vrouwen) op basis van een
, veronderstelde verstorende variabele (gender). Binnen elke categorie worden de
proefpersonen vervolgens random toegewezen aan de experimentele condities of
controlegroep. Bij een experiment met twee condities (bijvoorbeeld medicijn en placebo)
ontstaan zo dus 2 x 2, dus in totaal vier onderzoeksgroepen. Dit design is geschikt wanneer
er een beperkt aantal verstorende variabelen zijn en vereist een groter aantal proefpersonen.
Precisiecontrole – Bij deze manier van experimentele controle worden paren van
proefpersonen die op basis van allerlei achtergrondkenmerken zo veel mogelijk op elkaar
lijken, vooraf aan het experiment geïdentificeerd. Van elk paar wordt er vervolgens (random)
één proefpersoon in de controleconditie ingedeeld en één proefpersoon in de
interventieconditie. Als je op een groot aantal achtergrondkenmerken wilt matchen, moet je
over een grote steekproef beschikken om tot gelijke paren te kunnen komen.
Globale controle – Hierbij wordt ernaar gestreefd om het gemiddelde en/of de frequentie
van een aantal achtergrondkenmerken in alle condities gelijk te laten zijn (bijvoorbeeld
hetzelfde aantal jongens en meisjes, hetzelfde gemiddelde IQ enzovoort). Omdat de
condities slechts per afzonderlijk kenmerk aan elkaar gelijk zijn en niet wat betreft de
combinaties aan kenmerken, is dit een grovere wijze van experimentele controle dan
precisiecontrole.
Symbolische notatie van experimentele designs.
O = observation: een waarneming of meting van de afhankelijke variabele.
X = het ondergaan van de experimentele stimulus (treatment).
R = er is sprake van randomisatie.
NR = er is geen sprake van randomisatie.
Benoem de bekendste algemene pre-experimentele designs.
Pre-experimentele designs bevatten een of meerdere elementen van experimenten (zoals
een manipulatie of meerdere observaties), maar stellen de onderzoeker niet in staat om
voldoende controle te houden over externe invloeden om bij benadering causale uitspraken
te kunnen doen.
One shot case study eerst wordt een manipulatie (treatment) uitgevoerd en vervolgens
geobserveerd wat het effect is.
t1
X O1
One-group pre-post design een proefpersoon wordt voor en na de manipulatie
geobserveerd.
T1 T2
O1 X O2
Pre-experimenteel bestaande groepen nameting only
Doordat de condities niet random worden toegewezen en doordat er geen voormeting is, kan
je de observaties tussen de groepen niet goed vergelijken.
T1 T2
NR X O1
NR O2
Benoem de bekendste algemene gerandomiseerde experimentele designs.
Posttest-only control alleen een nameting met controlegroep. Het eenvoudigste
gerandomiseerde ontwerp. Voordeel is dat je geen last hebt van test-effect (voormeting kan
mogelijke observaties in de nameting beïnvloeden). Nadeel is dat je geen informatie hebt
over het startpunt zonder voormeting.
Mills method of difference stelt dat, om een causaal effect van X op Y aan te tonen, je ook
moet aantonen dat in afwezigheid van X, Y niet voorkomt. Hieruit volgt dat je een
experimentele groep én een controlegroep nodig hebt om causale claims te kunnen maken.
Experimentele groep: Als X, dan Y.
Controlegroep: Als niet-X, dan niet-Y.
Nominaal categorieën die niet te ordenen zijn. Zoals geslacht, haarkleur.
Ordinaal categorieën die wel te ordenen zijn. Opleidingsniveau,
Ratio meetniveau met een absoluut 0 punt, zoals lengte.
Interval meetniveau zonder absoluut 0 punt. 0 graden is wel degelijk een temperatuur. De
opeenvolgende meetwaarden zijn even groot (intervallen).
Within subject factoren
Between subject Geen 1 (2 metingen) 1 (>2 metingen)
factoren \/
Geen - Gepaarde t-test Repeated Measures
1 (2 condities) Onafhankelijke t-test Mixed ANOVA Design
1 (>2 condities) One-way ANOVA (soms ook ANCOVA als WS voor en
Meer dan 1 Factorial ANOVA nameting is)
Hieronder staat een eenvoudige tabel die je helpt bij het kiezen van een analyse waarbij de
onafhankelijke variabele (X) op nominaal meetniveau gemeten is, zoals bij experimenten in
de regel het geval is, en de afhankelijke variabele (Y) op interval- of ratiomeetniveau
gemeten is.
AANTAL X (NOMINAAL 1Y 2Y 3+ Y
MEETNIVEAU)
0 - gepaarde t- RM-ANOVA
toets
1 (2 niveau’s) t-toets mixed-design mixed-design
ANOVA ANOVA
1 (3+ niveau’s one-way mixed-design mixed-design
ANOVA ANOVA ANOVA
2+ factoriële mixed-design mixed-design
ANOVA ANOVA ANOVA
1+, en 1+ covariaten (factoriële) mixed-design mixed-design
ANCOVA ANCOVA ANCOVA
Berekenen t-score
verschil∈gemiddelde van twee groepen
t=
standaardfout ( SE ) verschil
,Berekenen vrijheidsgraden
het aantal proefpersonen(N )
df binnen groepen: df=
aantal groepen
df tussen groepen: df=het aantal groepen-1
Effect size = maat voor sterkte van een effect
Cohen’s d = verschil tussen gemiddelden uitgedrukt in standaarddeviaties <.5 zwak effect; .5
- .8 gemiddeld; >.8 sterk effect; >1.3 zeer sterk effect
Berekenen F-waarde (voor ANOVA)
de variantie tussen groepen
f=
de variantiebinnen groepen
Als p significant is (p<0.05) dan wordt er niet aan de aanname voldaan (zoals homogeniteit
en sfericiteit).
Thema 1: Experimenten
Beschrijf het verschil tussen een volledig gerandomiseerd, gedeeltelijk
gerandomiseerd en quasi-experimenteel design.
Volledig gerandomiseerd zuiver experiment. Randomisatie wordt gebruikt om deelnemers
willekeurig toe te wijzen aan experimentele condities of manipulaties. Randomisatie zorgt
ervoor dat verschillen in proefpersoonkenmerken onder controle worden gehouden.
Gedeeltelijk gerandomiseerd er wordt gebruik gemaakt van bestaande clusters van
deelnemers (bijvoorbeeld schoolklassen). Deze clusters worden vervolgens random verdeeld
over de condities.
Quasi-experimenteel design bestaande groepen worden geobserveerd en gemanipuleerd.
Proefpersonen worden niet willekeurig toegewezen aan groepen.
Iets zwakker in het aantonen van causale relaties dan volledig gerandomiseerd.
Beschrijf wat een binnenproefpersoon-, tussenproefpersoon- en een mixed-design
inhoudt.
Bij een between-subject design vindt de manipulatie plaats tussen proefpersonen. Er
worden meerdere groepen van proefpersonen gevormd en elke groep ontvangt een andere
manipulatie (of treatment).
Bij een within-subject design vindt de manipulatie plaats binnen proefpersonen. Dat
betekent dat dezelfde proefpersonen aan alle condities worden blootgesteld. Hierin kan de
volgorde gevarieerd worden.
Een mixed-design is een combinatie van een between-subject en een within-subject design.
De manipulaties vinden dus zowel tussen als binnen proefpersonen plaats. Bijvoorbeeld, in
een medicijn-placebo-onderzoek met een voormeting en een nameting wordt er zowel
tussen proefpersonen (medicijn-placebo) als binnen proefpersonen (voormeting: geen pilletje
genomen - nameting wel pilletje genomen) gemanipuleerd.
Beschrijf welke manieren van experimentele controle er zijn om gedeeltelijk te
randomiseren.
Blokontwerp – Bij dit ontwerp worden proefpersonen voorafgaand aan het experiment
ingedeeld in homogene categorieën (bijvoorbeeld mannen en vrouwen) op basis van een
, veronderstelde verstorende variabele (gender). Binnen elke categorie worden de
proefpersonen vervolgens random toegewezen aan de experimentele condities of
controlegroep. Bij een experiment met twee condities (bijvoorbeeld medicijn en placebo)
ontstaan zo dus 2 x 2, dus in totaal vier onderzoeksgroepen. Dit design is geschikt wanneer
er een beperkt aantal verstorende variabelen zijn en vereist een groter aantal proefpersonen.
Precisiecontrole – Bij deze manier van experimentele controle worden paren van
proefpersonen die op basis van allerlei achtergrondkenmerken zo veel mogelijk op elkaar
lijken, vooraf aan het experiment geïdentificeerd. Van elk paar wordt er vervolgens (random)
één proefpersoon in de controleconditie ingedeeld en één proefpersoon in de
interventieconditie. Als je op een groot aantal achtergrondkenmerken wilt matchen, moet je
over een grote steekproef beschikken om tot gelijke paren te kunnen komen.
Globale controle – Hierbij wordt ernaar gestreefd om het gemiddelde en/of de frequentie
van een aantal achtergrondkenmerken in alle condities gelijk te laten zijn (bijvoorbeeld
hetzelfde aantal jongens en meisjes, hetzelfde gemiddelde IQ enzovoort). Omdat de
condities slechts per afzonderlijk kenmerk aan elkaar gelijk zijn en niet wat betreft de
combinaties aan kenmerken, is dit een grovere wijze van experimentele controle dan
precisiecontrole.
Symbolische notatie van experimentele designs.
O = observation: een waarneming of meting van de afhankelijke variabele.
X = het ondergaan van de experimentele stimulus (treatment).
R = er is sprake van randomisatie.
NR = er is geen sprake van randomisatie.
Benoem de bekendste algemene pre-experimentele designs.
Pre-experimentele designs bevatten een of meerdere elementen van experimenten (zoals
een manipulatie of meerdere observaties), maar stellen de onderzoeker niet in staat om
voldoende controle te houden over externe invloeden om bij benadering causale uitspraken
te kunnen doen.
One shot case study eerst wordt een manipulatie (treatment) uitgevoerd en vervolgens
geobserveerd wat het effect is.
t1
X O1
One-group pre-post design een proefpersoon wordt voor en na de manipulatie
geobserveerd.
T1 T2
O1 X O2
Pre-experimenteel bestaande groepen nameting only
Doordat de condities niet random worden toegewezen en doordat er geen voormeting is, kan
je de observaties tussen de groepen niet goed vergelijken.
T1 T2
NR X O1
NR O2
Benoem de bekendste algemene gerandomiseerde experimentele designs.
Posttest-only control alleen een nameting met controlegroep. Het eenvoudigste
gerandomiseerde ontwerp. Voordeel is dat je geen last hebt van test-effect (voormeting kan
mogelijke observaties in de nameting beïnvloeden). Nadeel is dat je geen informatie hebt
over het startpunt zonder voormeting.
