Inleiding Onderzoek
Samenvatting Statistical Methods for the Social Sciences
Hoofdstuk 2 Sampling and Measurement
2.1 Variables and Their Measurement
Beschrijvende methoden om data samen te vatten en inferentiële methoden om verwachtingen te
vormen.
Variabel= een kenmerk dat kan variëren in waarde tussen proefpersonen
→ proefpersonen = iedereen die meedoet aan het onderzoek
→ variabelen = waar de proefpersonen op gemeten worden
Meetschaal= de waarde die een variabel kan aannemen (1-10)
Operationalisatie = het vertalen van variabelen naar hoe je die variabelen meet
Meetniveau = geeft aan welke informatie in scores op variabele je serieus neemt
Kwantitatieve variabelen= wanneer er numerieke waarden zijn (continue (als veel waarden)/discreet)
Categorische / Kwalitatieve variabelen= wanneer er categorische waarden zijn (discreet)
Intervalschaal = numerieke afstand tussen twee niveaus (kwantitatief)
Ratioschaal = numerieke afstand tussen twee niveaus, er is een absoluut nulpunt (kwantitatief)
Nominale schaal = geen enkele categorie is groter of kleiner dan de ander (kwalitatief)
Ordinale schaal = verschil in waarde categorieën, maar geen vaste afstand tussen categorieën
(kwalitatief)
Discrete variabelen = wanneer de mogelijke waarden een set aparte nummers zijn
Continue variabelen = wanneer de mogelijke waarde oneindig lange kommagetallen kunnen zijn en
ook enorm groot kunnen zijn
2.2 Randomization
Randomisatie= het mechanisme om een representatieve groep proefpersonen te krijgen
Steekproefomvang = het aantal proefpersonen
Eenvoudige aselecte steekproef = elke mogelijke proefpersoon heeft een even grote kans om
geselecteerd te worden; zorgt ervoor dat er geen partijdigheid is
Steekproefkader = een lijst met alle mogelijke proefpersonen Random nummers = de computer kiest
willekeurige nummers uit de lijst
Steekproefenquête = een interview met de proefpersonen
Experiment = resultaten van een bepaald iets dat gemeten is onder verschillende omstandigheden
(behandelingen)
Waarnemingsstudies = geen manipulatie zoals bij een experiment; probleem: andere variabelen
kunnen invloed hebben op de uitkomst, dus geen oorzaak-gevolg
2.3 Sampling Variability and Potential Bias
Steekproeffout = een fout omdat er een steekproef is en niet de hele populatie gevraagd wordt
Foutenmarge = de maximale grootte van de steekproeffout
, Sampling bias (1) = wanneer er niet duidelijk is hoe groot de kans is dat een proefpersoon
geselecteerd wordt (non-probability sampling)
Non-probability sampling: vrijwilligersonderzoek / selectie bias
Undercoverage: een bepaalde groep wordt niet gerepresenteerd
Responsbias (2) = de manier waarop een vraag wordt gesteld, de volgorde waarin vragen worden
gesteld en door wie de vragen worden gesteld hebben invloed op het antwoord
Niet-responsbias (3) = sommige mensen willen niet antwoorden, dit kan een bepaalde groep zijn en
invloed hebben op het resultaat
Grote bias → operationele populatie wijkt af van doelpopulatie, je kan een srs doen
Grote variabiliteit → vergroot het aantal proefpersonen
2.4 Other Probability Sampling Methods
Systematisch aselecte steekproef = je verdeeld de lijst in een aantal delen (x) en kiest een random
nummer binnen x, vervolgens neem je dit nummer bij elk deel
Gestratificeerde aselecte steekproef = de populatie in meerdere groepen delen en hiering een
eenvoudige aselecte steekproef doen
Proportioneel: als de grootte van de strata's proportioneel gelijk zijn aan die van de hele populatie
Disproportioneel: de grootte van de strata's zijn proportioneel niet gelijk aan die van de populatie
Clustersteekproef = de populatie verdelen in clusters hiermee eenvoudige aselecte steekproef doen
en dan in een cluster een eenvoudige aselecte steekproef doen; handig als je
geen steekproefkader hebt
Meerfasensteekproef = het gebruik van meerdere soorten aselecte steekproeven
Samenvatting Statistical Methods for the Social Sciences
Hoofdstuk 2 Sampling and Measurement
2.1 Variables and Their Measurement
Beschrijvende methoden om data samen te vatten en inferentiële methoden om verwachtingen te
vormen.
Variabel= een kenmerk dat kan variëren in waarde tussen proefpersonen
→ proefpersonen = iedereen die meedoet aan het onderzoek
→ variabelen = waar de proefpersonen op gemeten worden
Meetschaal= de waarde die een variabel kan aannemen (1-10)
Operationalisatie = het vertalen van variabelen naar hoe je die variabelen meet
Meetniveau = geeft aan welke informatie in scores op variabele je serieus neemt
Kwantitatieve variabelen= wanneer er numerieke waarden zijn (continue (als veel waarden)/discreet)
Categorische / Kwalitatieve variabelen= wanneer er categorische waarden zijn (discreet)
Intervalschaal = numerieke afstand tussen twee niveaus (kwantitatief)
Ratioschaal = numerieke afstand tussen twee niveaus, er is een absoluut nulpunt (kwantitatief)
Nominale schaal = geen enkele categorie is groter of kleiner dan de ander (kwalitatief)
Ordinale schaal = verschil in waarde categorieën, maar geen vaste afstand tussen categorieën
(kwalitatief)
Discrete variabelen = wanneer de mogelijke waarden een set aparte nummers zijn
Continue variabelen = wanneer de mogelijke waarde oneindig lange kommagetallen kunnen zijn en
ook enorm groot kunnen zijn
2.2 Randomization
Randomisatie= het mechanisme om een representatieve groep proefpersonen te krijgen
Steekproefomvang = het aantal proefpersonen
Eenvoudige aselecte steekproef = elke mogelijke proefpersoon heeft een even grote kans om
geselecteerd te worden; zorgt ervoor dat er geen partijdigheid is
Steekproefkader = een lijst met alle mogelijke proefpersonen Random nummers = de computer kiest
willekeurige nummers uit de lijst
Steekproefenquête = een interview met de proefpersonen
Experiment = resultaten van een bepaald iets dat gemeten is onder verschillende omstandigheden
(behandelingen)
Waarnemingsstudies = geen manipulatie zoals bij een experiment; probleem: andere variabelen
kunnen invloed hebben op de uitkomst, dus geen oorzaak-gevolg
2.3 Sampling Variability and Potential Bias
Steekproeffout = een fout omdat er een steekproef is en niet de hele populatie gevraagd wordt
Foutenmarge = de maximale grootte van de steekproeffout
, Sampling bias (1) = wanneer er niet duidelijk is hoe groot de kans is dat een proefpersoon
geselecteerd wordt (non-probability sampling)
Non-probability sampling: vrijwilligersonderzoek / selectie bias
Undercoverage: een bepaalde groep wordt niet gerepresenteerd
Responsbias (2) = de manier waarop een vraag wordt gesteld, de volgorde waarin vragen worden
gesteld en door wie de vragen worden gesteld hebben invloed op het antwoord
Niet-responsbias (3) = sommige mensen willen niet antwoorden, dit kan een bepaalde groep zijn en
invloed hebben op het resultaat
Grote bias → operationele populatie wijkt af van doelpopulatie, je kan een srs doen
Grote variabiliteit → vergroot het aantal proefpersonen
2.4 Other Probability Sampling Methods
Systematisch aselecte steekproef = je verdeeld de lijst in een aantal delen (x) en kiest een random
nummer binnen x, vervolgens neem je dit nummer bij elk deel
Gestratificeerde aselecte steekproef = de populatie in meerdere groepen delen en hiering een
eenvoudige aselecte steekproef doen
Proportioneel: als de grootte van de strata's proportioneel gelijk zijn aan die van de hele populatie
Disproportioneel: de grootte van de strata's zijn proportioneel niet gelijk aan die van de populatie
Clustersteekproef = de populatie verdelen in clusters hiermee eenvoudige aselecte steekproef doen
en dan in een cluster een eenvoudige aselecte steekproef doen; handig als je
geen steekproefkader hebt
Meerfasensteekproef = het gebruik van meerdere soorten aselecte steekproeven
