Tussentoets KOM Experimenteel
Voorwaarden causaliteit:
1. Covariance samenhang
2. Temporal precedence volgorde van tijd
3. Internal validity alternatieve verklaring aanwezig?
Beste manier om te kunnen voldoen aan de drie voorwaarden is middels een
gerandomiseerd experiment:
- Onderzoeksopzet waarbij
o Door randomisatie de groepen hetzelfde worden verondersteld
o De onderzoeker een variabele manipuleert
o De onderzoeker het effect daarvan op een ander variabele meet
Covariance:
Onafhankelijke variabele = gemanipuleerde variabele (moet het enige verschil zijn)
Afhankelijke variabele = gemeten variabele (uitkomst)
Temporal precedence:
Manipulatie uitvoeren voorafgaand aan de meting van de afhankelijke variabele
Bedreiging van internal validity:
- Design confounds was de gemanipuleerde variabele wel het enige verschil in de
behandeling van de groepen? Was het een willekeurig of systematisch verschil?
- Selectie effect waren de groepen wel vergelijkbaar bij aanvang van het
experiment? Hoe worden de groepen ingedeeld? (Randomisatie)
Contaminatie deelnemers in experimentele groep vertellen deelnemers in controlegroep
over deelname, deelnemers houden zich niet aan behandeling, beïnvloeding door de
onderzoeker.
Onderzoeksvraag:
Een onderzoeksvraag van een experimenteel onderzoek kun je herkennen aan de volgende
elementen: (PICO)
- P → Population → de groep mensen die de onderzoeker wil onderzoeken
- I → Intervention → niveaus van de gemanipuleerde/onafhankelijke variabele
- C → Comparison → groepen die vergeleken worden
- O → Outcome → gemeten/afhankelijke variabele
Heeft het tussentijds reviseren van aantekeningen effect op leerprestaties van studenten?
P → studenten
I → tussentijds reviseren van aantekeningen
C → de groep die niet reviseert
O → leerprestaties
, Hypothesen:
- Conceptueel er is een effect van tussentijds reviseren van college-aantekeningen
op leerprestaties van studenten
- Operationeel studenten die hun college aantekeningen tussentijds mogen
reviseren hebben gemiddeld een andere toets-score dan studenten die geen
tussentijdse revisie mochten doen
Inferentiële statistiek, stappen NHST:
1. Formuleren hypothesen
2. Keuze en berekenen toetsingsgrootheid
3. Kans bepalen op resultaat gegeven H0
4. Beslissing nemen over H0
1.
2. Op basis van de hypothesen kiest een onderzoeker de juiste toetsprocedure
- Als de gemiddelde scores van twee onafhankelijke groepen worden vergeleken →
t-toets voor onafhankelijke groepen
Met de t-toets bepalen we het relatieve verschil tussen de twee groepen
- Verschil in gemiddelden tussen de groepen → M1 - M2
- De spreiding is scores in de groepen → SD1 en SD2
- De grootte van de groepen → N1 en N2
- Ook bij het verschil M1 - M2 wordt er een standaardfout berekend → dit gebeurd
a.d.h.v de grootte van de groepen en de spreiding in de steekproeven
Toetsingsgrootheid t in de making:
- Wanneer we het verschil M1 - M2 delen door de
standaardfout krijgen we een gestandaardiseerde score, dit is
de toetsingsgrootheid t
- De waarden van t liggen allemaal op dezelfde schaal
- SE → standard error → standaard fout
- Steekproef groter, SE kleiner, t groter
Standaardfout (SE):
- Gebaseerd op de grootte van de groepen (n1 en n2)
- Gebaseerd op de spreiding in de steekproeven (SD1 en SD2)
- Se wordt kleiner wanneer de grootte van de groepen groter wordt
- Se wordt groter wanneer de spreiding in de steekproef ook groter
wordt.
Voorwaarden causaliteit:
1. Covariance samenhang
2. Temporal precedence volgorde van tijd
3. Internal validity alternatieve verklaring aanwezig?
Beste manier om te kunnen voldoen aan de drie voorwaarden is middels een
gerandomiseerd experiment:
- Onderzoeksopzet waarbij
o Door randomisatie de groepen hetzelfde worden verondersteld
o De onderzoeker een variabele manipuleert
o De onderzoeker het effect daarvan op een ander variabele meet
Covariance:
Onafhankelijke variabele = gemanipuleerde variabele (moet het enige verschil zijn)
Afhankelijke variabele = gemeten variabele (uitkomst)
Temporal precedence:
Manipulatie uitvoeren voorafgaand aan de meting van de afhankelijke variabele
Bedreiging van internal validity:
- Design confounds was de gemanipuleerde variabele wel het enige verschil in de
behandeling van de groepen? Was het een willekeurig of systematisch verschil?
- Selectie effect waren de groepen wel vergelijkbaar bij aanvang van het
experiment? Hoe worden de groepen ingedeeld? (Randomisatie)
Contaminatie deelnemers in experimentele groep vertellen deelnemers in controlegroep
over deelname, deelnemers houden zich niet aan behandeling, beïnvloeding door de
onderzoeker.
Onderzoeksvraag:
Een onderzoeksvraag van een experimenteel onderzoek kun je herkennen aan de volgende
elementen: (PICO)
- P → Population → de groep mensen die de onderzoeker wil onderzoeken
- I → Intervention → niveaus van de gemanipuleerde/onafhankelijke variabele
- C → Comparison → groepen die vergeleken worden
- O → Outcome → gemeten/afhankelijke variabele
Heeft het tussentijds reviseren van aantekeningen effect op leerprestaties van studenten?
P → studenten
I → tussentijds reviseren van aantekeningen
C → de groep die niet reviseert
O → leerprestaties
, Hypothesen:
- Conceptueel er is een effect van tussentijds reviseren van college-aantekeningen
op leerprestaties van studenten
- Operationeel studenten die hun college aantekeningen tussentijds mogen
reviseren hebben gemiddeld een andere toets-score dan studenten die geen
tussentijdse revisie mochten doen
Inferentiële statistiek, stappen NHST:
1. Formuleren hypothesen
2. Keuze en berekenen toetsingsgrootheid
3. Kans bepalen op resultaat gegeven H0
4. Beslissing nemen over H0
1.
2. Op basis van de hypothesen kiest een onderzoeker de juiste toetsprocedure
- Als de gemiddelde scores van twee onafhankelijke groepen worden vergeleken →
t-toets voor onafhankelijke groepen
Met de t-toets bepalen we het relatieve verschil tussen de twee groepen
- Verschil in gemiddelden tussen de groepen → M1 - M2
- De spreiding is scores in de groepen → SD1 en SD2
- De grootte van de groepen → N1 en N2
- Ook bij het verschil M1 - M2 wordt er een standaardfout berekend → dit gebeurd
a.d.h.v de grootte van de groepen en de spreiding in de steekproeven
Toetsingsgrootheid t in de making:
- Wanneer we het verschil M1 - M2 delen door de
standaardfout krijgen we een gestandaardiseerde score, dit is
de toetsingsgrootheid t
- De waarden van t liggen allemaal op dezelfde schaal
- SE → standard error → standaard fout
- Steekproef groter, SE kleiner, t groter
Standaardfout (SE):
- Gebaseerd op de grootte van de groepen (n1 en n2)
- Gebaseerd op de spreiding in de steekproeven (SD1 en SD2)
- Se wordt kleiner wanneer de grootte van de groepen groter wordt
- Se wordt groter wanneer de spreiding in de steekproef ook groter
wordt.
