Bachelor werkgroep 4.
Introduc*ecollege 1:
Bwgbo4 behandelt de kwan*ta*eve benadering.
We gebruiken kwan*ta*eve onderzoeksmethodes (bestaande datasets, dataverzameling):
onderzoeksdesign: experimenteel, quasi- experimenteel, crosssec*oneel, longi*duaal.
We gebruiken numerieke data zodat er mee gerekend kan worden (bis)
Thema 1: demographics, descrip*eve-, factor-, betrouwbaarheids-en correla*eanalyse
Thema 2: lineaire regressie en media*e (wat verklaart een rela*e?) (Independent variable,
dependent variable en mediator variable)
Thema 3: lineaire regressie en modera*e (bv op gender of leeKijd) (is een significante rela*e
condi*oneel?, i,e. bestaat deze alleen onder bepaalde voorwaarden?) (media*e vs
modera*e)
,Ruis:
1.1.1 introduc*e betrouwbaarheidsanalyse
Bij deze vraag zijn er 4 items ofwel 4 stellingen.
Bv bij student 1 is hij heel enthousiast bij de eerste paar stellingen en de laatste niet? Is dus
niet consistent.
, validiteit vs betrouwbaarheid
Betrouwbaarheid= consisten*e van het mee*nstrument.
Meetvaliditeit (geldigheid)= meet het instrument ook echt het verschijnsel dat je wilt meten?
Bv: ik wil weten hoe goed studenten sta*s*ek begrijpen. Ik gebruik een meetlat en observeer
jullie schoenmaat.
Vraag: dit instrument (de meetlat) is…?
A. Onbetrouwbaar
B. Ongeldig
C. Onbetrouwbaar + ongeldig
Is B want hoeK ook niet te betekenen gelijk dat je onbetrouwbaar is. Dus hier het gaat het
om de validiteit.
Met opmerkingen [MOU1]: - Item= stelling
- Blokje= dat we het echt meten, iets tastbaars, iets concreet,
een score
- Ovaal (links)= onbekend, niet gemeten, ‘de echte waarde’,
kunnen we nooit echt helemaal omva@en, niet alles
omva@end,
- Measurment error= bepaalde items miss niet helemaal
goed geformuleerd zijn, of mensen drukken per ongeluk op
verkeerde knopje, = meet fouten.
omdat we bij dit voorbeeld meerdere
items hebben zal de meeXout minder zijn dan als we 1 zouden hebben bv. Bv als bij stelling 5
, veel meeXouten ziZen kunnen we die evt weg kunnen halen. Dan hebben we nog 4 andere
items over.
Meten van betrouwbaarheid: hoe kunnen we de interne betrouwbaarheid van een me*ng
vaststellen?
Bij een mul*ple-indicator measure: is er een interne consisten*e? Is er samenhang tussen de
items?
- Vast te stellen met de split-half methode
- Vast te stellen met cronbach’s alpha
(passen die 5 stellingen wel bij elkaar dan? ^ 2 manieren om dat te toetsen)
Je berekent het gemiddelde van item a en b en item c en d. je kan op verschillende
combina*es, samenvoegen. Van me*ng 1 en 2 kun je de correla*e van berekenen. Is de
correla*e heel hoog +1= perfect posi*ef verband. Dat is niet het geval hierbij want is -0,1.
Dus er is geen verband tussen die 2 me*ngen of zwak nega*ef verband.
= scaZerplot.
Introduc*ecollege 1:
Bwgbo4 behandelt de kwan*ta*eve benadering.
We gebruiken kwan*ta*eve onderzoeksmethodes (bestaande datasets, dataverzameling):
onderzoeksdesign: experimenteel, quasi- experimenteel, crosssec*oneel, longi*duaal.
We gebruiken numerieke data zodat er mee gerekend kan worden (bis)
Thema 1: demographics, descrip*eve-, factor-, betrouwbaarheids-en correla*eanalyse
Thema 2: lineaire regressie en media*e (wat verklaart een rela*e?) (Independent variable,
dependent variable en mediator variable)
Thema 3: lineaire regressie en modera*e (bv op gender of leeKijd) (is een significante rela*e
condi*oneel?, i,e. bestaat deze alleen onder bepaalde voorwaarden?) (media*e vs
modera*e)
,Ruis:
1.1.1 introduc*e betrouwbaarheidsanalyse
Bij deze vraag zijn er 4 items ofwel 4 stellingen.
Bv bij student 1 is hij heel enthousiast bij de eerste paar stellingen en de laatste niet? Is dus
niet consistent.
, validiteit vs betrouwbaarheid
Betrouwbaarheid= consisten*e van het mee*nstrument.
Meetvaliditeit (geldigheid)= meet het instrument ook echt het verschijnsel dat je wilt meten?
Bv: ik wil weten hoe goed studenten sta*s*ek begrijpen. Ik gebruik een meetlat en observeer
jullie schoenmaat.
Vraag: dit instrument (de meetlat) is…?
A. Onbetrouwbaar
B. Ongeldig
C. Onbetrouwbaar + ongeldig
Is B want hoeK ook niet te betekenen gelijk dat je onbetrouwbaar is. Dus hier het gaat het
om de validiteit.
Met opmerkingen [MOU1]: - Item= stelling
- Blokje= dat we het echt meten, iets tastbaars, iets concreet,
een score
- Ovaal (links)= onbekend, niet gemeten, ‘de echte waarde’,
kunnen we nooit echt helemaal omva@en, niet alles
omva@end,
- Measurment error= bepaalde items miss niet helemaal
goed geformuleerd zijn, of mensen drukken per ongeluk op
verkeerde knopje, = meet fouten.
omdat we bij dit voorbeeld meerdere
items hebben zal de meeXout minder zijn dan als we 1 zouden hebben bv. Bv als bij stelling 5
, veel meeXouten ziZen kunnen we die evt weg kunnen halen. Dan hebben we nog 4 andere
items over.
Meten van betrouwbaarheid: hoe kunnen we de interne betrouwbaarheid van een me*ng
vaststellen?
Bij een mul*ple-indicator measure: is er een interne consisten*e? Is er samenhang tussen de
items?
- Vast te stellen met de split-half methode
- Vast te stellen met cronbach’s alpha
(passen die 5 stellingen wel bij elkaar dan? ^ 2 manieren om dat te toetsen)
Je berekent het gemiddelde van item a en b en item c en d. je kan op verschillende
combina*es, samenvoegen. Van me*ng 1 en 2 kun je de correla*e van berekenen. Is de
correla*e heel hoog +1= perfect posi*ef verband. Dat is niet het geval hierbij want is -0,1.
Dus er is geen verband tussen die 2 me*ngen of zwak nega*ef verband.
= scaZerplot.
