Basis van Onderzoeksmethoden & Statistiek - Correlationeel

Samenvatting BOS


Basis onderzoeksmethoden & statistiek (BOS)
CORRELATIONEEL
Docent: Marieke den Otter

Hoorcollege 1 (ma 27/9/2021)
Correlationeel onderzoek: onderzoeksvragen over samenhang of relatie tussen eigenschappen.

Dataverzameling
- Data kan op allerlei verschillende manieren verzameld worden:
 Observatiestudies
 Bestaande gegevens/big data
 Vragenlijsten (surveys)

Verschil met kwalitatief onderzoek: op een andere manier gebruiken: systematische observaties,
gegevens op een kwantitatieve manier bekijken, gesloten vragen bij interviews  dataverwerking is
heel anders

De theorie-data cyclus
 Literatuuronderzoek belangrijk
 Hypothesen belangrijk

Onderzoeksvragen
- Onderzoeksvragen volgen uit theorie
- Volgende elementen: PAC
 Population
 Association
 Constructs

Population (populatie): de groep mensen
(of dieren of objecten) die de onderzoeker wil onderzoeken
Voorbeelden:
 alle eerstejaars studenten aan universiteiten in Nederland
 alle vluchtelingenkinderen van 8-10 jaar die in Nederland in een asielzoekerscentrum (AZC) wonen

Association (verband/relatie): de onderzoeker geeft aan welke relatie verwacht wordt (positieve of
negatieve samenhang geeft de richting aan).
Voorbeelden:
 plezier van eerste date neemt toe met meer contact via social media vooraf
 hoe langer vluchtelingenkinderen in een asielzoekerscentrum wonen, hoe kleiner de kans op een
verblijfsvergunning

Constructs (theoretische begrippen): de kenmerken die de onderzoeker van de mensen wil weten en
meten en waartussen er een verband verwacht wordt.
Voorbeelden:
 Plezier van de eerste date
 Hoeveelheid social media contact vooraf
 Lengte verblijf in AZC
 Kans op verblijfsvergunning


1

, Samenvatting BOS


Causaliteit (niet bij correlationeel  experimenteel onderzoek meer geschikt)
- Bij vragen over of één bepaald kenmerk een verandering in een ander kenmerk veroorzaakt,
spreken we over causaliteit.
- Bij causaliteit spreken we over onderzoeksvragen die een oorzaak/gevolg verband
beschrijven
Voorbeelden:
 Meer social media contact vooraf leidt tot een leukere eerste date
 Verlengd verblijf in een AZC leidt tot minder kans op een verblijfsvergunning

Voorwaarden causaliteit
- Covariance: er moet een relatie zijn tussen de oorzaak en het gevolg
- Temporal precedence: de oorzaak moet in de tijd voorafgaan aan het gevolg
- Internal validity: alternatieve verklaringen voor de gevonden relatie moeten zijn
Uitgesloten

Theorie meetbaar maken
- Om een theoretisch begrip zoals agressie, plezier, perfectie enz. te meten moeten de
onderzoekers het hele operationalisatie proces doorlopen:




- De conceptuele definitie: wat de onderzoekers met het theoretische begrip bedoelen
- De operationele definitie: hoe de onderzoekers het theoretische begrip gaan meten

Voorbeeld:
Theoretisch begrip Conceptuele definitie Operationele definitie
plezier van de (eerste) date De mate waarin de persoon een Een vragenlijst met vragen die
prettig gevoel van blijheid, blijheid, ontspannenheid,
ontspannenheid en vrolijkheid vrolijkheid en vermaak tijdens de
heeft en zichzelf vermaakt date adresseren.
gedurende de date.

Variabele = wanneer een fysiek kenmerk of een theoretisch begrip eenmaal is geoperationaliseerd,
resulteert dit in een variabele.
 Numerieke waarden (kwantitatief onderzoek)
 Varieert van persoon tot persoon

Meetinstrumenten
Veel fysieke kenmerken hebben een bestaand meetinstrument met bekende waarden:
 Lengte van student gemeten met een meetlint (waarden tussen 110 en 220 cm)
 Bloeddruk (bovendruk) van de patiënt gemeten met een standaard bloeddrukmeter (waarden tussen
ongeveer 80 en 180 mmHg)
 Kledingmaat (XS, S, M, L, XL)

Meetinstrumenten van theoretische begrippen
 IQ score op een lange test zoals de Wechsler Adult Intelligence Scale (scores tussen +/- 60 en 140)
 Score op Rosenberg’s Self-Esteem Scale (scores tussen 0 en 30)
 Score op de Becks’s Depression Scale (scores tussen 0 en 63)



2

, Samenvatting BOS


Verschillende soorten variabelen: meetniveaus
Nominaal meetniveau
 Categorieën
 Voorbeeld: lievelingskleur: 1 = rood, 2 = blauw, 3 = wit enz.
Ordinaal meetniveau
 Volgorde, onderlinge afstanden niet per sé hetzelfde
 Voorbeeld: kledingmaat, ranglijst van schaatsers
Interval meetniveau
 Volgorde, afstanden gelijk (bepaald op basis van wat je ermee wilt meten)
 Voorbeeld: IQ score
Ratio meetniveau
 Volgorde, afstanden gelijk, absoluut nulpunt
(heeft betekenis)
 Voorbeeld: Lengte, gewicht, aantal




Meten = weten?
Hoe weet een onderzoeker of er gemeten is wat er voor ogen was?
- Meet het meetinstrument wel het beoogde theoretische begrip?
- Meet het meetinstrument wel alle aspecten van het
theoretische begrip?
- Als een ander meetinstrument gebruikt zou zijn, zouden
de resultaten dan hetzelfde zijn?

Begripsvaliditeit (construct validity) – subjectief beoordelen (
geen statistische meting)
Meten we inhoudelijk wat we willen meten?
- Inhoudsvaliditeit (content validity)
 Meet het meetinstrument wel alle aspecten van
zelfbeeld?
 In de theorie staan een aantal aspecten; worden deze
geadresseerd?
- Indruksvaliditeit (face validity)
 Als experts naar de vragenlijst kijken, hoe beoordelen ze deze vragenlijst?
 Ziet de vragenlijst er op het oog compleet uit?

Begripsvaliditeit – empirisch beoordelen
Convergente validiteit
 Geeft antwoord op de vraag: “Komen de metingen van dit meetinstrument en metingen van een ander
meetinstrument (dat hetzelfde begrip meet) overeen?”
Discriminante validiteit
 Geeft antwoord op de vraag: “Hangen de metingen van dit meetinstrument juist niet samen met echt
andere kenmerken?”
Criterium validiteit
 Geeft antwoord op de vraag: “Hangen de metingen van dit meetinstrument samen met gedragsmatige
uitkomsten waarvan we weten dat er een verband hoort te zijn?”

Interne validiteit

3