Aantekeningen hoorcollege verdieping in onderzoeksmethoden en statistiek
Correlationeel Hoorcollege 1: FACTORANALYSE
Onderzoeksvaliditeit: de geldigheid van de conclusies van je onderzoek, of ze dus terecht zijn
- Externe validiteit = de mate waarin de resultaten van een onderzoek of experiment kunnen
worden gegeneraliseerd naar andere situaties, groepen of tijdsperioden buiten de specifieke
context van het onderzoek zelf.
- Interne validiteit = de mate waarin een onderzoek of experiment aantoont dat de
waargenomen effecten daadwerkelijk het gevolg zijn van de onderzochte variabelen, en niet
van andere, onbekende factoren.
- Begripsvaliditeit (instrumentele validiteit) = (ook wel constructvaliditeit genoemd) verwijst
naar de mate waarin een meetinstrument (zoals een vragenlijst of test) daadwerkelijk meet
wat het beweert te meten.
- Statistische validiteit = de mate waarin de juiste statistische technieken zijn gebruikt en of de
conclusies die op basis van statistische analyses zijn getrokken, betrouwbaar en accuraat zijn.
Instrumentele validiteit:
De mate waarin een test aan zijn doel beantwoordt.
- Inhoudsvaliditeit (content validity)
- Begripsvaliditeit (construct validity)
- Criteriumvaliditeit (criterium validity)
Soorten validiteit(sbeoordeling)
- 1. Inhoudsvaliditeit (content validity)
Representeert de inhoud van de test het gehele inhoudsdomein? Als het gaat om
herfstdepressie zijn alle factoren in de test ook de hele herfstdepressie die het hoort te mete.
o deskundigen oordeel/ indruksvaliditeit (face validity)
- 2. Begripsvaliditeit (construct validity)
Meet de test het theoretische concept dat moet worden gemeten? Of het theoretische
begrip wel echt met de test wordt gemeten, dit wordt gedaan door:
o relaties binnen test (interne structuur) → factoranalyse
o relaties met andere variabelen (externe structuur)
- 3. Criteriumvaliditeit (criterion validity)
Voorspelt de test gedrag of prestatie (criterium) dat niet met test wordt gemeten? Wordt er
iets anders voorspelt met de test.
o beoordeel een voorspelling op criterium met de test
Twee Doelen factoranalyse:
- beoordelen dimensionaliteit (= meerdere aspecten onderscheiden en de factoranalyse kan
deze aspecten dan ook kijken of dit uit de data te halen valt) van test:
Vinden we het aantal theoretisch veronderstelde dimensies (=factoren) binnen de
verzameling van testitems
o Confirmerende factoranalyse (CFA) bevestiging van de verwachting van de interne
structuren
- Realiseren van datareductie
Kunnen we informatie uit groot aantal variabelen (kunnen items, maar ook tests zijn)
samenvatten in kleiner aantal nieuw te construeren variabelen (=factoren)
, o Explorerende factoranalyse (EFA) → kijken hoeveel factoren we zinvol kunnen vinden
in de data, maar van te voren nog geen gedachte erover, open minded.
o Hoofdcomponentenanalyse (PCA)
Voorbeeld WAIS III
Elf subtests algemene intelligentietest
Factoranalyse stap 0:
Datascreening,
Een factoranalyse is pas zinvol als er wel een
correlatie is tussen de factoren. er moet dus
samenhang zijn tussen de factoren. minstens
een correlatie moet groter zijn dan .30
De correlatiematrix laat zien hoeveel elke
factor met elkaar samenhangt
Hier zijn er meerdere die boven de .30 zitten
Factoranalyse stap 1:
Keuze factormodel
- PCA: principal components analyses (hoofdcomponenten analyse)
- EFA: exploratory factor analyses (exploratieve factoranalyse)
- CFA: confirmatory factor analyses (confirmatieve factoranalyse)
,De Z staat voor een factor die dus in
een test werd meegenomen, hier is het
dus elf want de onderste is Z11. Er is
variatie wat inhoudt dat er spreiding is
van scores op de variabels. Het doel is
om met zo weinig mogelijk factoren
wel zo veel mogelijk spreiding
(variantie) in de verschillende tests te
verklaren. De sterkte van de
samenhang wordt aangeduid met a.
Hier hebben alle variabele in de
analyse allemaal een samenhang met
de twee factoren (in dit geval c)
De factoren zijn nu van invloed op de
observaties, dus de pijlen staan de
andere kant op. De U hier zijn unieke
factoren die dus wel invloed heeft op
de variabele, maar niet van de
factoren komt.
Deze wordt gebruikt als het
aantal factoren bekend zijn, dat
is in dit geval twee. Het is
gespecificeerd welke test bij
welke factor hoort. Bevestiging
van interne structuur.
, Welk factormodel kies je?
Het resultaat (factoroplossing) van de modellen komt overeen, maar
- Hoofdcomponentenanalyse (PCA) als reductie het doel is van de factoranalyse, interpretatie
is niet aan de orde, het is echt reduceren van variabelen.
- Exploratieve factoranalyse (EFA) als inhoudelijke interpretatie van nog onbekend aantal
factoren het doel is van de factoranalyse, in een situatie waar je een instrument moet
ontwikkelen en aantal testen voorlegt en kijken of er wat uitkomt.
- Conformatie factoranalyse (CFA) als beoordeling van de verwachte interne structuur
(=validiteit) het doel is van de factoranalyse
Resultaat factoranalyse in elk van de gevallen:
- Schatting van de factorladingen (a)
- Factorscores
- Informatie voor keuze aantal te onderscheiden factoren: eigenwaarden, factorcorrelaties,
verklaarde variantie
Vergelijking voor factorscore F
Factorscore F
- Voor ieder individu een score op (elke) factor
- Voor persoon i is F de gewogen som (lineaire combinatie) van k naar z gestandaardiseerde
variabelen
- F is een nieuwe variabele
- Voor verdeling van factorscores geldt:
o Gemiddelde M=0
o Standaardafwijking SD = 1
Correlationeel Hoorcollege 1: FACTORANALYSE
Onderzoeksvaliditeit: de geldigheid van de conclusies van je onderzoek, of ze dus terecht zijn
- Externe validiteit = de mate waarin de resultaten van een onderzoek of experiment kunnen
worden gegeneraliseerd naar andere situaties, groepen of tijdsperioden buiten de specifieke
context van het onderzoek zelf.
- Interne validiteit = de mate waarin een onderzoek of experiment aantoont dat de
waargenomen effecten daadwerkelijk het gevolg zijn van de onderzochte variabelen, en niet
van andere, onbekende factoren.
- Begripsvaliditeit (instrumentele validiteit) = (ook wel constructvaliditeit genoemd) verwijst
naar de mate waarin een meetinstrument (zoals een vragenlijst of test) daadwerkelijk meet
wat het beweert te meten.
- Statistische validiteit = de mate waarin de juiste statistische technieken zijn gebruikt en of de
conclusies die op basis van statistische analyses zijn getrokken, betrouwbaar en accuraat zijn.
Instrumentele validiteit:
De mate waarin een test aan zijn doel beantwoordt.
- Inhoudsvaliditeit (content validity)
- Begripsvaliditeit (construct validity)
- Criteriumvaliditeit (criterium validity)
Soorten validiteit(sbeoordeling)
- 1. Inhoudsvaliditeit (content validity)
Representeert de inhoud van de test het gehele inhoudsdomein? Als het gaat om
herfstdepressie zijn alle factoren in de test ook de hele herfstdepressie die het hoort te mete.
o deskundigen oordeel/ indruksvaliditeit (face validity)
- 2. Begripsvaliditeit (construct validity)
Meet de test het theoretische concept dat moet worden gemeten? Of het theoretische
begrip wel echt met de test wordt gemeten, dit wordt gedaan door:
o relaties binnen test (interne structuur) → factoranalyse
o relaties met andere variabelen (externe structuur)
- 3. Criteriumvaliditeit (criterion validity)
Voorspelt de test gedrag of prestatie (criterium) dat niet met test wordt gemeten? Wordt er
iets anders voorspelt met de test.
o beoordeel een voorspelling op criterium met de test
Twee Doelen factoranalyse:
- beoordelen dimensionaliteit (= meerdere aspecten onderscheiden en de factoranalyse kan
deze aspecten dan ook kijken of dit uit de data te halen valt) van test:
Vinden we het aantal theoretisch veronderstelde dimensies (=factoren) binnen de
verzameling van testitems
o Confirmerende factoranalyse (CFA) bevestiging van de verwachting van de interne
structuren
- Realiseren van datareductie
Kunnen we informatie uit groot aantal variabelen (kunnen items, maar ook tests zijn)
samenvatten in kleiner aantal nieuw te construeren variabelen (=factoren)
, o Explorerende factoranalyse (EFA) → kijken hoeveel factoren we zinvol kunnen vinden
in de data, maar van te voren nog geen gedachte erover, open minded.
o Hoofdcomponentenanalyse (PCA)
Voorbeeld WAIS III
Elf subtests algemene intelligentietest
Factoranalyse stap 0:
Datascreening,
Een factoranalyse is pas zinvol als er wel een
correlatie is tussen de factoren. er moet dus
samenhang zijn tussen de factoren. minstens
een correlatie moet groter zijn dan .30
De correlatiematrix laat zien hoeveel elke
factor met elkaar samenhangt
Hier zijn er meerdere die boven de .30 zitten
Factoranalyse stap 1:
Keuze factormodel
- PCA: principal components analyses (hoofdcomponenten analyse)
- EFA: exploratory factor analyses (exploratieve factoranalyse)
- CFA: confirmatory factor analyses (confirmatieve factoranalyse)
,De Z staat voor een factor die dus in
een test werd meegenomen, hier is het
dus elf want de onderste is Z11. Er is
variatie wat inhoudt dat er spreiding is
van scores op de variabels. Het doel is
om met zo weinig mogelijk factoren
wel zo veel mogelijk spreiding
(variantie) in de verschillende tests te
verklaren. De sterkte van de
samenhang wordt aangeduid met a.
Hier hebben alle variabele in de
analyse allemaal een samenhang met
de twee factoren (in dit geval c)
De factoren zijn nu van invloed op de
observaties, dus de pijlen staan de
andere kant op. De U hier zijn unieke
factoren die dus wel invloed heeft op
de variabele, maar niet van de
factoren komt.
Deze wordt gebruikt als het
aantal factoren bekend zijn, dat
is in dit geval twee. Het is
gespecificeerd welke test bij
welke factor hoort. Bevestiging
van interne structuur.
, Welk factormodel kies je?
Het resultaat (factoroplossing) van de modellen komt overeen, maar
- Hoofdcomponentenanalyse (PCA) als reductie het doel is van de factoranalyse, interpretatie
is niet aan de orde, het is echt reduceren van variabelen.
- Exploratieve factoranalyse (EFA) als inhoudelijke interpretatie van nog onbekend aantal
factoren het doel is van de factoranalyse, in een situatie waar je een instrument moet
ontwikkelen en aantal testen voorlegt en kijken of er wat uitkomt.
- Conformatie factoranalyse (CFA) als beoordeling van de verwachte interne structuur
(=validiteit) het doel is van de factoranalyse
Resultaat factoranalyse in elk van de gevallen:
- Schatting van de factorladingen (a)
- Factorscores
- Informatie voor keuze aantal te onderscheiden factoren: eigenwaarden, factorcorrelaties,
verklaarde variantie
Vergelijking voor factorscore F
Factorscore F
- Voor ieder individu een score op (elke) factor
- Voor persoon i is F de gewogen som (lineaire combinatie) van k naar z gestandaardiseerde
variabelen
- F is een nieuwe variabele
- Voor verdeling van factorscores geldt:
o Gemiddelde M=0
o Standaardafwijking SD = 1
