Samenvatting Aantekeningen hoorcolleges basis van onderzoeksmethode en statistiek (expertimenteel)

Hoorcolleges BOS: experimenteel
Hoorcollege 1: 12 oktober 2020
Causaliteit
In correlationeel deel: samenhang en causaliteit. Maar… vaak zijn onderzoekers wel geïnteresseerd
in causale verbanden:
 Begrijpen hoe de sociale werkelijkheid in elkaar zit. Voorbeelden hiervan zijn effect van
motivatie op leerprestaties of effect van SES op toegang tot gezondheidszorg.
Beïnvloeden van de werkelijkheid, voorbeelden hiervan zijn: effect van inquiry-based learning op
studiemotivatie van universitaire studenten of effectiviteit van interventie voor het verbeteren van
gezondheidsvaardigheden bij bewoners van Overvecht.

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.

Beste manier om te kunnen voldoen aan de drie voorwaarden is middels een gerandomiseerd
experiment: onderzoekopzet waarbij,
 De randomisatie de groepen worden ingedeeld
 De onderzoeker één variabele manipuleert (de onderzoeker bepaald welke groepen er
ontstaan en wat bijvoorbeeld het verschil is in behandeling tussen de twee groepen.
Voorbeeld 1 groep krijgt wel de medicijnen en de andere groep niet).
 De onderzoeker het effect daarvan op een andere variabele meet.
Door randomisatie hebben we de grootste kans dat groepen vergelijkbaar zijn.

Doel van randomisatie (willekeurige toewijzing):
door gebruik te maken van randomisatie
hebben we de grootste kans dat in de groepen:
de gemiddelde scores en spreiding in scores, op
alle variabelen, zowel gemeten als ongemeten
en bij aanvang vergelijkbaar zijn.
Deze methode geeft de meeste kans dat voor
het experiment de respondenten vergelijkbaar
zijn.

Voorbeeld: kinderen met rekenproblemen doen mee aan een experiment.
De ene groep krijgt een specifieke instructiemethode: Directe instructie (experimentele groep). De
andere groep krijgt geen specifieke instructie (controlegroep).
Is er effect van een specifieke rekeninstructie in vergelijking met een controlegroep op de
rekenprestaties van kinderen met een rekenprobleem?

Onafhankelijke en afhankelijke variabele:
Afhankelijke variabele is de gemeten variabele (uitkomstvariabele) (beïnvloedt wordt) 
rekenprestaties
Onafhankelijke variabele is de gemanipuleerde variabele (invloed uitoefent)  directe instructie of
controle

Onderzoekvraag:
Een onderzoeksvraag van een experimenteel onderzoek kun je herkennen aan de volgende
elementen: PICO
 Population, de groep mensen die de onderzoeker wil onderzoeken. Om welke groep gaat
het om?
 Intervention, niveaus van de gemanipuleerde/onafhankelijke variabele, waarbij we groepen
variabele
 Comparison, lijkt op intervention.
 Outcome, de gemeten/afhankelijke variabele
Voorbeeld: Is er effect van een specifieke rekeninstructie in vergelijking met een controlegroep op
de rekenprestaties van kinderen met een rekenprobleem?
 P: kinderen met rekenproblemen
 I: rekeninstructie
 C: directe instructie VS controlegroep

,  O: rekenprestaties

Null Hypothesis Signifcance Testing
Voorbeeld: onderzoekers willen weten of de kinderen in de directe instructiegroep een hogere
gemiddelde rekenscore hebben dan kinderen in de controle groep.
Ze hebben het experiment uitgevoerd 140 kinderen.
De vragen die er worden gesteld zijn: wat zijn de resultaten in deze steekproef? Wat zeggen deze
resultaten over de populatie kinderen met rekenproblemen?

Als we op basis van een steekproef een conclusie willen trekken over een populatie kunnen we Null
Hypothesis Signifcance Testing uitvoeren.
Stap 1: toetskeuze, hypothese bepalen en significantieniveau kiezen
 Om een verschil tussen een experimentele en controlegroep te analyseren, gebruiken we
de t-toets voor onafhankelijke groepen (analysetechniek waar je gemiddelde scores van
twee groepen met elkaar gaat vergelijken).
 Hypothesen (We willen een uitspraak doen over de gemiddelde in de populatie µ)
H0: µDI = µC H0: µDI - µC = 0
H1: µDI > µC H1: µDI - µC > 0
Dit zijn twee variante, je mag er één kiezen.
 a = .05

Stap 2: assumpties controleren
Slaan we vandaag over

Stap 3: toetsingsgrootheid en p-waarde bepalen
In de steekproef hebben de kinderen in de Directe
Instructie groep een hoger gemiddelde dan de kinderen in
de controlegroep.

Eenzijdige toets, dus we moeten hier de richting
controleren. Hier klopt de richting.


Significant verschil:
We hebben de steekproevenverdeling nodig, is de
verdeling van alle mogelijke steekproeven.

Het verschil zit in de x-as, er zit geen restrictie hoe
groot de nummers op de x-as kunnen worden. De
nulhypothese is het uitgangspunt.
Als de nulhypothese waar is, dan we verwachten
we een resultaat dichtbij 0. Als de alternatieve
hypothese waar is dan verwachten we een resultaat
ver weg van 0




Bij de steekproevenverdeling van t, wordt de precieze
vorm van de verdeling bepaald door het aantal
vrijheidsgraden (degrees of freedom df).
Vrijheidsgraden is: bij de t-toets voor onafhankelijke
groepen df = N1 -1+ N2 -1

Hoe groter n, hoe groter df, hoe minder spreiding in
de steekproevenverdeling.



Bij de t-toets is de toetsingsgrootheid de t-waarde: t = M 1 – M2 : SE
SE = standard error.