Onderzoeksmethoden H3 en H4
H3) Steekproeftrekking
De 1ste stap in het OZproces = een OZplan ontwerpen. Daarbij formuleert men een probleemstelling,
kiest men tussen kwantitatief / kwalitatief OZ en beslist men wat wordt onderzocht, bij wie en hoe.
Er wordt een onderscheid gemaakt tussen:
- interne validiteit: mate waarin de OZeenheden toelaten de OZvraag correct te beantwoorden
- externe validiteit: mate waarin intern valide resultaten kunnen worden veralgemeend
3.1) Basisbegrippen: onderzoekseenheden, populatie en steekproef
OZeenheden = de eenheden waarbij gegevens worden verzameld om de OZvragen te beantwoorden.
Het zijn de eenheden bij wie / wat kenmerken en variabelen worden waargenomen.
Niet alleen personen: kunnen ook objecten, organisaties, … zijn. Welke OZeenheden gekozen
worden = afh vh onderwerp vh OZ.
De populatie = geheel v alle OZeenheden waarover men uitspraken wil doen. Onderscheid tussen:
1. Theoretische populatie: alle eenheden waarover men in theorie een uitspraak zou willen doen.
vaak ruim en niet strikt afgebakend in tijd en ruimte
2. Operationele (empirische) populatie: een concrete afbakening vd theoretische populatie.
duidelijk omschreven in tijd, plaats en context
Dit is de populatie waarmee men effectief werkt in het OZ.
In elk OZ is een duidelijk afgebakende operationele populatie noodzakelijk. Wanneer in het verdere
verloop vh OZ over ‘de populatie’ wordt gesproken, bedoelt men steeds deze operationele populatie.
Het afbakenen vd operationele populatie vereist keuzes. Daarbij zoekt de OZer een evenwicht tussen:
- Bruikbaarheid / veralgemeenbaarheid vd resultaten
- Uitvoerbaarheid vh OZ
- Meerwaarde v bepaalde subgroepen
De gemaakte keuzes hebben als gevolg dat de resultaten alleen geldig zijn voor de operationele
populatie, niet voor de volledige theoretische populatie.
Wanneer alle eenheden vd operationele populatie worden onderzocht, spreekt men v populatieOZ.
In de meeste gevallen kiest men voor steekproefonderzoek
waarbij een deel vd operationele populatie wordt geselecteerd. De
omvang vd steekproef wordt aangeduid met ‘n’.
Een steekproef is geen willekeurige keuze. Selectie gebeurt volgens
vaste procedures. Het doel is om de OZvragen accuraat te
kunnen beantwoorden (= interne validiteit).
De manier waarop een steekproef wordt samengesteld = afh vh
type OZ:
Bij kwantitatief OZ: aselecte OF niet-theoretisch selecte
steekproeven
Bij kwalitatief OZ: theoretisch selecte steekproeven
2
,3.2) Aselecte steekproeven
Aselecte steekproeven worden ook toevalssteekproeven / at-randomsteekproeven genoemd en worden
vooral gebruikt in kwantitatief OZ, zoals enquêtes.
Dit type OZ wil een algemeen en representatief beeld krijgen v een populatie. De bedoeling = om obv de
steekproef uitspraken te kunnen doen over de volledige populatie.
Bij een aselecte steekproef heeft elke eenheid uit de operationele populatie een gelijke kans om
geselecteerd te worden. De selectie gebeurt:
Onafh vd respondent (de respondent kiest zichzelf niet)
Onafh vd OZer (de OZer beslist niet wie wordt gekozen)
Toeval ≠ willekeurig. Willekeurige selectie = dat een OZer zonder vast systeem respondenten kiest, wat kan
leiden tot (on)bewuste voorkeuren. Bepaalde groepen kunnen over- / ondervertegenwoordigd zijn
tast betrouwbaarheid en veralgemeenbaarheid vd resultaten aan.
Aselecte steekproeven maken vaak gebruik v een steekproefkader (lijst v alle eenheden uit operationele
populatie waaruit de steekproef wordt getrokken). Dit kan gaan om bestaande lijsten (bevolkingsregisters, …) of
zelf samengestelde lijsten (als bestaande registers ontbreken / ontoegankelijk zijn).
Het gebruikte steekproefkader =afh vd dataverzamelingsmethode (post, telefoon, online), maar moet
altijd zo volledig en correct mogelijk zijn.
3.2.1) Principes
In kwantitatief OZ is het essentieel dat resultaten uit de steekproef kunnen worden veralgemeend naar
de populatie. Dit noemt men generaliseren en dit verwijst naar de externe validiteit vh OZ.
Om dit te bereiken moet de steekproef voldoende groot zijn en zo representatief mogelijk samengesteld
zijn.
Een representatieve steekproef is belangrijk voor zowel de interne als externe validiteit.
3.2.1.1 De steekproefomvang
De steekproefomvang moet vooraf worden vastgelegd en voldoende groot zijn. Te kleine steekproeven
laten geen betrouwbare conclusies toe. Wat “voldoende groot” is = afh v meerdere criteria:
1) Omvang van de operationele populatie
Hoe groter de (operationele) populatie, hoe groter de steekproef moet zijn.
(Bij zeer grote populaties ( > ±20.000 eenheden) stijgt de vereiste steekproefomvang nog maar beperkt.)
2) Heterogeniteit van de operationele populatie
Hoe heterogener de populatie, hoe groter de steekproef moet zijn.
Meer heterogeniteit = meer variatie in mogelijke antwoorden. Een te kleine steekproef bij een heterogene
populatie brengt het risico met zich mee dat die diversiteit onvoldoende zichtbaar wordt.
3) Nagestreefde nauwkeurigheid en betrouwbaarheid
Hoe nauwkeuriger men de resultaten wil, hoe groter de steekproef moet zijn.
Grotere steekproeven leiden tot minder toevallige uitspraken en hogere betrouwbaarheid.
2
, Omdat steekproefresultaten altijd schattingen zijn, werkt men met:
Foutenmarge geeft aan hoeveel de steekproefresultaten mogen afwijken vd populatiewaarde.
(bv: ±2 % rond een gemeten waarde)
Betrouwbaarheidsniveau de kans dat de werkelijke waarde binnen die foutenmarge ligt.
(meestal 95 %)
Betrouwbaarheidsinterval combineert foutenmarge en betrouwbaarheidsniveau.
(bv. 95 % kans dat de populatiewaarde tussen 28 % en 32 % ligt)
4) Steekproefomvang berekenen
De exacte steekproefgrootte kan worden berekend met een steekproefcalculator. Deze houdt rekening
met de populatiegrootte, toegelaten foutenmarge (meestal 5 %),, het betrouwbaarheidsniveau (meestal 95
%) en de maximale spreiding in de populatie (vaak 50 %).
5) Pragmatische overwegingen
De steekproefomvang wordt ook bepaald door praktische haalbaarheid. Men zoekt een evenwicht tussen wat
wetensch wenselijk en uitvoerbaar is, rekening houdend met tijd, budget en beschikbaarheid.
Het uitgangspunt is meestal de maximaal haalbare steekproefomvang, maar men moet streven naar een
minimale steekproefgrootte.
Algemeen wordt een min. v 100 eenheden aanbevolen, met 30 eenheden als absolute ondergrens.
Bij vgln tussen groepen zijn minstens 30 eenheden per subgroep nodig. Hoe meer groepen men wil
vergelijken, hoe groter de steekproef moet zijn.
3.2.1.2) Representativiteit
Een steekproef in kwantitatief OZ moet representatief zijn. Dat betekent dat ze de populatie zo goed
mogelijk weerspiegelt op belangr kenmerken zoals geslacht, leeftijd,…
Volledige representativiteit is meestal niet haalbaar. Daarom moet in de rapportage duidelijk worden
aangegeven voor welke kenmerken de steekproef wel en niet representatief is.
3.2.2) Types
We maken het onderscheid tussen 4 aselecte steekproeven:
3.2.2.1) Enkelvoudig Aselecte Steekproef (EAS)
Bij een enkelvoudig aselecte steekproef heeft elke eenheid uit de operationele populatie exact dezelfde en
gekende kans (1/N) om geselecteerd te worden. Dit vereist een volledig steekproefkader: een genummerde
lijst v alle eenheden, waarbij de identiteit vd eenheden geen rol speelt.
De selectie gebeurt volledig obv toeval.
Bij kleine populaties kan dit manueel. Bij grotere gebruikt men software / online toevalsgeneratoren die
nummers selecteren, waarna de bijhorende eenheden in de steekproef worden opgenomen.
Een belangr voordeel v deze methode is dat ze volledig onafh is v zowel OZer als respondent. Elke
eenheid heeft dezelfde kans, waardoor de kans op representativiteit groot is.
Er zijn echter ook nadelen:
- Bij geografisch verspreide eenheden kan face-to-face dataverzameling duur en onpraktisch zijn.
- Toeval kan ervoor zorgen dat bepaalde belangr subgroepen onvoldoende / niet vertegenwoordigd zijn.
2
H3) Steekproeftrekking
De 1ste stap in het OZproces = een OZplan ontwerpen. Daarbij formuleert men een probleemstelling,
kiest men tussen kwantitatief / kwalitatief OZ en beslist men wat wordt onderzocht, bij wie en hoe.
Er wordt een onderscheid gemaakt tussen:
- interne validiteit: mate waarin de OZeenheden toelaten de OZvraag correct te beantwoorden
- externe validiteit: mate waarin intern valide resultaten kunnen worden veralgemeend
3.1) Basisbegrippen: onderzoekseenheden, populatie en steekproef
OZeenheden = de eenheden waarbij gegevens worden verzameld om de OZvragen te beantwoorden.
Het zijn de eenheden bij wie / wat kenmerken en variabelen worden waargenomen.
Niet alleen personen: kunnen ook objecten, organisaties, … zijn. Welke OZeenheden gekozen
worden = afh vh onderwerp vh OZ.
De populatie = geheel v alle OZeenheden waarover men uitspraken wil doen. Onderscheid tussen:
1. Theoretische populatie: alle eenheden waarover men in theorie een uitspraak zou willen doen.
vaak ruim en niet strikt afgebakend in tijd en ruimte
2. Operationele (empirische) populatie: een concrete afbakening vd theoretische populatie.
duidelijk omschreven in tijd, plaats en context
Dit is de populatie waarmee men effectief werkt in het OZ.
In elk OZ is een duidelijk afgebakende operationele populatie noodzakelijk. Wanneer in het verdere
verloop vh OZ over ‘de populatie’ wordt gesproken, bedoelt men steeds deze operationele populatie.
Het afbakenen vd operationele populatie vereist keuzes. Daarbij zoekt de OZer een evenwicht tussen:
- Bruikbaarheid / veralgemeenbaarheid vd resultaten
- Uitvoerbaarheid vh OZ
- Meerwaarde v bepaalde subgroepen
De gemaakte keuzes hebben als gevolg dat de resultaten alleen geldig zijn voor de operationele
populatie, niet voor de volledige theoretische populatie.
Wanneer alle eenheden vd operationele populatie worden onderzocht, spreekt men v populatieOZ.
In de meeste gevallen kiest men voor steekproefonderzoek
waarbij een deel vd operationele populatie wordt geselecteerd. De
omvang vd steekproef wordt aangeduid met ‘n’.
Een steekproef is geen willekeurige keuze. Selectie gebeurt volgens
vaste procedures. Het doel is om de OZvragen accuraat te
kunnen beantwoorden (= interne validiteit).
De manier waarop een steekproef wordt samengesteld = afh vh
type OZ:
Bij kwantitatief OZ: aselecte OF niet-theoretisch selecte
steekproeven
Bij kwalitatief OZ: theoretisch selecte steekproeven
2
,3.2) Aselecte steekproeven
Aselecte steekproeven worden ook toevalssteekproeven / at-randomsteekproeven genoemd en worden
vooral gebruikt in kwantitatief OZ, zoals enquêtes.
Dit type OZ wil een algemeen en representatief beeld krijgen v een populatie. De bedoeling = om obv de
steekproef uitspraken te kunnen doen over de volledige populatie.
Bij een aselecte steekproef heeft elke eenheid uit de operationele populatie een gelijke kans om
geselecteerd te worden. De selectie gebeurt:
Onafh vd respondent (de respondent kiest zichzelf niet)
Onafh vd OZer (de OZer beslist niet wie wordt gekozen)
Toeval ≠ willekeurig. Willekeurige selectie = dat een OZer zonder vast systeem respondenten kiest, wat kan
leiden tot (on)bewuste voorkeuren. Bepaalde groepen kunnen over- / ondervertegenwoordigd zijn
tast betrouwbaarheid en veralgemeenbaarheid vd resultaten aan.
Aselecte steekproeven maken vaak gebruik v een steekproefkader (lijst v alle eenheden uit operationele
populatie waaruit de steekproef wordt getrokken). Dit kan gaan om bestaande lijsten (bevolkingsregisters, …) of
zelf samengestelde lijsten (als bestaande registers ontbreken / ontoegankelijk zijn).
Het gebruikte steekproefkader =afh vd dataverzamelingsmethode (post, telefoon, online), maar moet
altijd zo volledig en correct mogelijk zijn.
3.2.1) Principes
In kwantitatief OZ is het essentieel dat resultaten uit de steekproef kunnen worden veralgemeend naar
de populatie. Dit noemt men generaliseren en dit verwijst naar de externe validiteit vh OZ.
Om dit te bereiken moet de steekproef voldoende groot zijn en zo representatief mogelijk samengesteld
zijn.
Een representatieve steekproef is belangrijk voor zowel de interne als externe validiteit.
3.2.1.1 De steekproefomvang
De steekproefomvang moet vooraf worden vastgelegd en voldoende groot zijn. Te kleine steekproeven
laten geen betrouwbare conclusies toe. Wat “voldoende groot” is = afh v meerdere criteria:
1) Omvang van de operationele populatie
Hoe groter de (operationele) populatie, hoe groter de steekproef moet zijn.
(Bij zeer grote populaties ( > ±20.000 eenheden) stijgt de vereiste steekproefomvang nog maar beperkt.)
2) Heterogeniteit van de operationele populatie
Hoe heterogener de populatie, hoe groter de steekproef moet zijn.
Meer heterogeniteit = meer variatie in mogelijke antwoorden. Een te kleine steekproef bij een heterogene
populatie brengt het risico met zich mee dat die diversiteit onvoldoende zichtbaar wordt.
3) Nagestreefde nauwkeurigheid en betrouwbaarheid
Hoe nauwkeuriger men de resultaten wil, hoe groter de steekproef moet zijn.
Grotere steekproeven leiden tot minder toevallige uitspraken en hogere betrouwbaarheid.
2
, Omdat steekproefresultaten altijd schattingen zijn, werkt men met:
Foutenmarge geeft aan hoeveel de steekproefresultaten mogen afwijken vd populatiewaarde.
(bv: ±2 % rond een gemeten waarde)
Betrouwbaarheidsniveau de kans dat de werkelijke waarde binnen die foutenmarge ligt.
(meestal 95 %)
Betrouwbaarheidsinterval combineert foutenmarge en betrouwbaarheidsniveau.
(bv. 95 % kans dat de populatiewaarde tussen 28 % en 32 % ligt)
4) Steekproefomvang berekenen
De exacte steekproefgrootte kan worden berekend met een steekproefcalculator. Deze houdt rekening
met de populatiegrootte, toegelaten foutenmarge (meestal 5 %),, het betrouwbaarheidsniveau (meestal 95
%) en de maximale spreiding in de populatie (vaak 50 %).
5) Pragmatische overwegingen
De steekproefomvang wordt ook bepaald door praktische haalbaarheid. Men zoekt een evenwicht tussen wat
wetensch wenselijk en uitvoerbaar is, rekening houdend met tijd, budget en beschikbaarheid.
Het uitgangspunt is meestal de maximaal haalbare steekproefomvang, maar men moet streven naar een
minimale steekproefgrootte.
Algemeen wordt een min. v 100 eenheden aanbevolen, met 30 eenheden als absolute ondergrens.
Bij vgln tussen groepen zijn minstens 30 eenheden per subgroep nodig. Hoe meer groepen men wil
vergelijken, hoe groter de steekproef moet zijn.
3.2.1.2) Representativiteit
Een steekproef in kwantitatief OZ moet representatief zijn. Dat betekent dat ze de populatie zo goed
mogelijk weerspiegelt op belangr kenmerken zoals geslacht, leeftijd,…
Volledige representativiteit is meestal niet haalbaar. Daarom moet in de rapportage duidelijk worden
aangegeven voor welke kenmerken de steekproef wel en niet representatief is.
3.2.2) Types
We maken het onderscheid tussen 4 aselecte steekproeven:
3.2.2.1) Enkelvoudig Aselecte Steekproef (EAS)
Bij een enkelvoudig aselecte steekproef heeft elke eenheid uit de operationele populatie exact dezelfde en
gekende kans (1/N) om geselecteerd te worden. Dit vereist een volledig steekproefkader: een genummerde
lijst v alle eenheden, waarbij de identiteit vd eenheden geen rol speelt.
De selectie gebeurt volledig obv toeval.
Bij kleine populaties kan dit manueel. Bij grotere gebruikt men software / online toevalsgeneratoren die
nummers selecteren, waarna de bijhorende eenheden in de steekproef worden opgenomen.
Een belangr voordeel v deze methode is dat ze volledig onafh is v zowel OZer als respondent. Elke
eenheid heeft dezelfde kans, waardoor de kans op representativiteit groot is.
Er zijn echter ook nadelen:
- Bij geografisch verspreide eenheden kan face-to-face dataverzameling duur en onpraktisch zijn.
- Toeval kan ervoor zorgen dat bepaalde belangr subgroepen onvoldoende / niet vertegenwoordigd zijn.
2
