Samenvatting onderzoekspracticum experimenteel onderzoek

ONDERZOEKSPRACTICUM EXPERIMENTEEL ONDERZOEK
Basiskennis statistiek
Populatie: verzameling van alle elementen waarop het onderzoek betrekking heeft
Steekproef:
 = deelverzameling van de populatie die onderzocht wordt
 Een goede steekproef is:
- Representatief: alle deelverzamelingen van de populatie zijn evenredig
vertegenwoordigd
- Aselect: het toeval beslist welke elementen van de populatie betrokken
worden bij het onderzoek
- Groot genoeg van omvang
 Bij een aselecte steekproef zeggen de data uit die steekproef iets over de
populatie en kan de steekproef naar de populatie gegeneraliseerd worden
 Soms wordt er ook een selecte steekproef genomen:
- Zo kan er met relatief weinig deelnemers een gebalanceerde
samenstelling verkregen worden  nadeel: verstorende factoren en
dus een lagere generaliseerbaarheid en mogelijks een lagere validiteit
Validiteit en betrouwbaarheid:
 Betrouwbaarheid:
- Mate waarin een meting bij herhaling hetzelfde resultaat oplevert
- Stabiliteit van een meetinstrument over herhaalde metingen
- Minder betrouwbaar indien er meetfouten (of ruis) zijn
 Validiteit:
- Mate waarin een meetinstrument meet wat het moet weten
Soorten variabelen:
 Discreet/categorisch:
- alleen bepaalde waarden kunnen voorkomen, tussenliggende waarden
niet
- soorten discrete variabelen:
o nominaal: categorieën zijn alleen te benoemen, maar niet te
ordenen
o ordinaal: categorieën zijn wel te ordenen, maar de afstand
tussen de categorieën is onbekend
o dichotoom/binair: er kunnen maar twee waarden worden
aangenomen
 Continu:
- er kunnen oneindig veel waarden worden aangenomen
- meeste variabelen vallen hieronder
- meetniveaus:
o intervalniveau: intervallen tussen opeenvolgende meetwaarden
zijn altijd even groot, maar er is geen absoluut nulpunt
o rationiveau: intervallen tussen opeenvolgende meetwaarden zijn
even groot en er is een absoluut nulpunt

,Afhankelijke en onafhankelijke variabelen:
 onafhankelijk:
- onderzoeker manipuleert deze variabele door een bepaalde categorie
mensen bloot te stellen aan een experimentele stimulus of ingreep
- ook wel predictor genoemd
 afhankelijk:
- op deze variabele verwacht de onderzoeker een effect te hebben door
de onafhankelijke variabele te manipuleren
Psychologische variabelen of constructen:
 er is geen objectief ‘correct antwoord’ wanneer deze variabelen onderzocht
worden
 moeten vertaald worden naar een meetinstrument of manipulatie (=
operationalisatie)
Centrummaten:
 gemiddelde: alle getallen bij elkaar optellen en delen door het aantal net
opgetelde getallen
 modus: meest voorkomende waarde in de datareeks
 mediaan: middelste datapunt in de datareeks wanneer ze geordend zijn van
laag naar hoog
Spreidingsmaten:
 interkwartielstand: mediaan tweede helft datapunten – mediaan eerste helft
datapunten wanneer de datapunten geordend zijn van laag naar hoog
 variatie of ‘sum of squares’:




 variantie of ‘mean squares’:




met df: vrijheidsgraden datareeks

 standaarddeviatie:




Correlatie/correlatiecoëfficiënt/Pearson’s r:
 drukt uit hoe sterk twee continue variabelen met elkaar samenhangen
 tussen -1 en 1:
- 0: geen verband
- 1: perfecte positieve samenhang
- -1: perfecte negatieve samenhang

,  alleen bij variabelen die lineair met elkaar samenhangen
 formule:




 maat voor effectgrootte
 zegt niets over de vraag of de ene variabele ook invloed heeft op de andere
variabele
 om te bepalen hoe sterk een verband in de populatie waarschijnlijk is, moet er
een betrouwbaarheidsinterval worden bepaald
Betrouwbaarheidsintervallen:
 geven aan hoe vaak de corresponderende populatiewaarde in het interval zal
liggen als de steekproef oneindig vaak zou worden herhaald
 bij symmetrische steekproevenverdelingen is het betrouwbaarheidsinterval
ook symmetrisch om de puntschatting heen
 formule:
betrouwbaarheidsinterval =steekproefwaarde ± breedte-index x standaardfout
voor 95% betrouwbaarheidsinterval wordt dit:
betrouwbaarheidsinterval =steekproefwaarde ± 1,96 x standaardfout
p-waarden:
 = kans op onze correlatie of een extremere correlatie, als we er vanuit zouden
gaan dat er geen correlatie is in de populatie
 Berekening:
Vb. correlatie gevonden van r = 0,2 en de kans dat een correlatie van 0,2 of
hoger wordt gevonden in de steeproef als de populatiecorrelatie gelijk is aan
r=0 is gelijk aan 8,19%.
 8,19% ofwel 0,0819 verdubbelen om de p-waarde te vinden, dus p = 0,164

,  Nulhypothese-significantietoetsing:
- Bij p-waarde < 0,05 (= α ¿: nulhypothese geldt niet, dus er is wel een
significant verband
- Bij p-waarde > 0,05: nulhypothese klopt
Type 1-fouten:
 Wanneer nulhypothese onterecht wordt verworpen, dus als er wordt
geconcludeerd dat er een verband is terwijl dit niet zo is
 Als α =25 % is er in 25% van de gevallen sprake van een type 1-fout  keuze
voor een lagere alpha, meestal 5% of 0,05
 Bij een correlatiematrix, waarbij er meerdere correlaties en dus meerdere p-
waarden ontstaan, is er meer kans op een type 1-fout
Vb. wanneer er zes correlaties ontstaan, is er zes keer kans op een type 1-
fout
 Hoe groot is deze kans?




Dus algemeen:
Kans dat er geen type 1-fout wordt gemaakt = 0,95aantal p−waarden
=> kans op een type 1-fout = 1 - 0,95aantal p−waarden
 Kans op type 1-fout kan worden gecorrigeerd, maar dan krijg je een grotere
kans op een type 2-fout
Type 2-fouten:
 Wanneer de nulhypothese onterecht wordt aangehouden, dus als er wordt
geconcludeerd dat er geen verband is terwijl dit wel zo is
 Als alpha daalt, wordt de kans op een type 1-fout kleiner maar de kans op een
type 2-fout wordt groter  oplossen door de steekproefomvang te vergroten
 Power (kans dat we een verband van een bepaalde omvang kunnen
detecteren, aangenomen dat het echt bestaat) = 100% - percentage kans op
een type 2-fout