1 BASISCONCEPTEN
1.1 Wetenschappelijk onderzoek
Wetenschap: onderzoekscyclus
In wetenschappelijk onderzoek zijn vijf fasen te onderscheiden: de empirische onderzoekscyclus. Het
doorlopen van deze cyclus is iteratief: herhalend omdat er steeds nieuwe onderzoeksvragen volgen.
In de praktijk lopen de fasen enigszins door elkaar. Echter, niet alle fasen kunnen door elkaar lopen.
Er kan nooit gestart worden met dataverzameling voordat de studie ontworpen is. Enkele begrippen:
- Wetenschap Een systematische methode om te leren over de werkelijkheid.
- Empirisch onderzoek Onderzoek waarbij data wordt verzameld. In de praktijk vrijwel altijd.
Onderzoeksvraag formuleren → Studie ontwerpen → Data verzamelen → Data analyseren → Rapporteren
Wetenschap: verspreiding
Communicatie vindt plaats middels wetenschappelijke artikelen en journals. Artikelen worden eerst
beoordeeld door ‘peer reviewers’ voor ze akkoord krijgen voor publicatie. De copyright komt daarna
bij de uitgever te liggen. Het nadeel is toegankelijkheid. Vaak zijn journals alleen voor universiteiten
of instellingen met contracten toegankelijk. Gelukkig neemt Open-Access toe: gratis toegankelijkheid.
Wetenschap: dubieuze onderzoekspraktijken
Dubieuze onderzoekspraktijken (= QRP’s) zijn er in diverse soorten en maten. De dataverzameling, -
analyse en -rapportage is gebaseerd op het verkrijgen van gewenste resultaten in plaats van zuiver
onderzoek. De objectiviteit staat dus niet meer centraal. Er wordt bewust of onbewust gewerkt naar
de gewenste resultaten. Meestal worden de fasen van de onderzoekscyclus te flexibel. Het is daarom
belangrijk dat er sprake is van full disclosure en preregistratie.
- Full disclosure Volledige openheid geven over het onderzoeksproces.
o Vragenlijst, stimuli en data worden met het artikel gepubliceerd.
- Preregistratie Het vastleggen van onderzoeksvraag | onderzoeksopzet | methode
van dataverzameling en -analyse voorafgaand aan de uitvoering.
o Indienen bij de journal verkleint de kans op publication bias.
- Publication bias De neiging om alleen studies te publiceren die effecten laten zien.
1.2 Operationalisaties
Psychologische variabelen of constructen
Het meten van psychologische variabelen is vaak ingewikkeld, omdat het niet direct observeerbaar is.
Denk bijvoorbeeld aan extraversie: er is niet één duidelijke definitie | geen standaard eenheid | niet
direct observeerbaar. In deze gevallen wordt vaak de term construct gebruikt. Het is belangrijk dat er
een duidelijke en uitgebreide definitie van het construct wordt opgesteld.
- Variabele Alles wat varieert, of zou kunnen variëren.
- Construct Variabele waar de definitie is afgeleid vanuit theorie.
Operationalisaties
Om psychologische constructen te meten worden operationalisaties gebruikt. Dit is de
vertaling van de definitie of construct naar een meetinstrument of manipulatie.
- Meetinstrument Doel om een construct niét te beïnvloeden: observatie.
o Inzet: om een variabele te kwantificeren.
o Middel: verschillende items | stimuli.
o Datapunten → datareeks (= ook variabele).
- Manipulatie Doel om een construct wél te beïnvloeden: experiment.
o Inzet: om een causaal verband tussen twee variabelen te zoeken.
o Middel: presentatie van stimuli (bv video | beloning | rolmodel).
1
,Meetmodel
Meetmodellen bij meetinstrumenten
Een reflectief meetmodel visualiseert hoe een variabele wordt geoperationaliseerd. Het wordt vaak
alleen opgesteld bij meetinstrumenten. Het construct wordt in een ovaal weergeven. De stimuli of
items worden in rechthoeken gezet: de indicatoren. De richting van de pijl is belangrijk. Hieronder zie
je twee voorbeelden bij de BIG-5 persoonlijkheidskenmerken:
Meetmodellen bij manipulaties
Bij manipulaties is er vaak maar één stimulus: één indicator. Vaak wordt de ovaal weggelaten en
staat de variabele naam in plaats daarvan in de rechthoek. Hieronder een voorbeeld van de twee
meetmodellen:
1.3 Betrouwbaarheid en validiteit
Betrouwbaarheid
De imperfectie van metingen wordt vaak omschreven in termen van betrouwbaarheid en validiteit.
Betrouwbaarheid is de stabiliteit van een meetinstrument over herhaalde metingen. Het gaat om de
mate waarin een meting bij herhaling hetzelfde resultaat geeft. Bv lage naar hoge betrouwbaarheid:
Liniaal → Rolmaat → Schuif aan de muur. De betrouwbaarheid en validiteit worden bepaald door
meetfouten. Er wordt onderscheid gemaakt in twee typen meetfouten:
- Niet-systematisch Toevallige verstorende invloed. Bv een nacht slecht slapen.
o Beïnvloedt de betrouwbaarheid.
- Systematisch Bias: herhaaldelijke vertekening. Bv iemand met insomnia.
o Beïnvloedt de validiteit.
Validiteit
Validiteit is de mate waarin een meetinstrument meet wat het moet meten. Er worden twee vormen
van validiteit onderscheiden:
- Causale opvatting Er moet onderzocht worden hoe het instrument werkt.
- Constructvaliditeit In hoeverre testinterpretatie overeenkomt met theorie.
o Samenhang tussen items onderling | met eerder onderzoek.
Meestal is de constructvaliditeit voldoende om te onderzoeken bij psychologische metingen. Het is
niet nodig om uit te zoeken hoe een meetinstrument werkt. Echter, de causale opvatting is wel nodig
om echt te weten of een nieuw meetinstrument het construct meet. Er worden in de literatuur ook
andere vormen van validiteit genoemd. Deze definities lopen soms door elkaar. Enkele vormen zijn:
Vorm van validiteit Definitie
Indruksvaliditeit De mate waarin het meetinstrument de indruk geeft te meten wat het zou
moeten meten na bestudering ervan.
Criteriumvaliditeit De mate waarin de uitkomsten van het meetinstrument samenhangen met die
op een ander meetinstrument.
Externe validiteit De mate waarin uitkomsten van een studie gegeneraliseerd kunnen worden naar
de populatie: in hoeverre het ook buiten de onderzoekscontext geldt.
Inhoudsvaliditeit De mate waarin items van het meetinstrument het gehele construct omvatten.
2
, Relatie tussen betrouwbaarheid en validiteit
Elke operationalisatie – dus elk meetinstrument en elke manipulatie – heeft een betrouwbaarheid en
validiteit. Dit moet dus voor elke studie opnieuw bepaald worden. Hieronder een overzicht:
- Betrouwbaarheid De mate waarin een meting bij herhaling hetzelfde resultaat geeft.
o Niet-systematische meetfout is klein.
o Metingen liggen dicht bij elkaar in het dartboard.
- Validiteit De mate waarin een meetinstrument meet wat het moet meten.
o Systematische meetfout is afwezig.
o Metingen liggen gecentreerd om de bull’s eye heen.
Kwantitatief en kwalitatief onderzoek
Kwantitatief onderzoek Kwalitatief onderzoek
Omschrijving - Getallen toekennen aan variabelen met - De individuele blik staat centraal
meetinstrument | manipulatie - Transcripten van interviews
- Elke meting wordt hetzelfde uitgevoerd - Data-analyse ligt gedeeltelijk vast
Meting Gestandaardiseerd Niet gestandaardiseerd
Doel Relaties tussen variabelen onderzoeken Perspectief van deelnemers interpreteren
en begrijpen
Nadeel Vereist hoge betrouwbaarheid en validiteit Resultaten hebben beperkte reikwijdte
Kwalitatief onderzoek kan ideeën geven over hoe de wereld in elkaar kan zitten. Het kan alleen bij
variabelen waar al operationalisaties voor bestaan. Je zou kunnen stellen dat kwalitatief onderzoek
essentieel is om iets nieuws te leren.
1.4 Populaties en steekproeven
Populaties en steekproeven
De populatie, ofwel doelgroep, is meestal te groot voor onderzoek. De groep is simpelweg te groot
en de populatie bevat ook mensen in het verleden en de toekomst. In onderzoek wordt dan ook een
steekproef gevormd. Dit is een selectie van de totale populatie. Het kan op meerdere manieren:
- Probability samples Aselecte steekproef: elk lid heeft bepaalde kans gekozen te worden.
o Hoge externe validiteit: voor generaliseren naar de populatie.
o Vooral bij kwantitatief onderzoek: representatieve afspiegeling.
- Non-probability samples Selecte steekproef: je weet de kans niet dat een lid gekozen wordt.
o Lage externe validiteit: slecht te generaliseren naar de populatie.
o Vooral bij kwalitatief onderzoek: kleine specifieke steekproeven.
Probability samples (= aselecte steekproef)
Omdat elk lid een bepaalde bekende kans (= probability) heeft, zijn de resultaten generaliseerbaar
voor de populatie. Het grote voordeel is dus dat de steekproef representatief is voor de populatie. De
kans op toeval is echter een nadeel. Er zijn twee vormen van toeval te onderscheiden:
- Niet-systematische meetfout Meting wordt door toevalligheid iets verstoord: niet perfect.
- Steekproeffout Door toeval kunnen uitzonderingen in de steekproef komen.
3
1.1 Wetenschappelijk onderzoek
Wetenschap: onderzoekscyclus
In wetenschappelijk onderzoek zijn vijf fasen te onderscheiden: de empirische onderzoekscyclus. Het
doorlopen van deze cyclus is iteratief: herhalend omdat er steeds nieuwe onderzoeksvragen volgen.
In de praktijk lopen de fasen enigszins door elkaar. Echter, niet alle fasen kunnen door elkaar lopen.
Er kan nooit gestart worden met dataverzameling voordat de studie ontworpen is. Enkele begrippen:
- Wetenschap Een systematische methode om te leren over de werkelijkheid.
- Empirisch onderzoek Onderzoek waarbij data wordt verzameld. In de praktijk vrijwel altijd.
Onderzoeksvraag formuleren → Studie ontwerpen → Data verzamelen → Data analyseren → Rapporteren
Wetenschap: verspreiding
Communicatie vindt plaats middels wetenschappelijke artikelen en journals. Artikelen worden eerst
beoordeeld door ‘peer reviewers’ voor ze akkoord krijgen voor publicatie. De copyright komt daarna
bij de uitgever te liggen. Het nadeel is toegankelijkheid. Vaak zijn journals alleen voor universiteiten
of instellingen met contracten toegankelijk. Gelukkig neemt Open-Access toe: gratis toegankelijkheid.
Wetenschap: dubieuze onderzoekspraktijken
Dubieuze onderzoekspraktijken (= QRP’s) zijn er in diverse soorten en maten. De dataverzameling, -
analyse en -rapportage is gebaseerd op het verkrijgen van gewenste resultaten in plaats van zuiver
onderzoek. De objectiviteit staat dus niet meer centraal. Er wordt bewust of onbewust gewerkt naar
de gewenste resultaten. Meestal worden de fasen van de onderzoekscyclus te flexibel. Het is daarom
belangrijk dat er sprake is van full disclosure en preregistratie.
- Full disclosure Volledige openheid geven over het onderzoeksproces.
o Vragenlijst, stimuli en data worden met het artikel gepubliceerd.
- Preregistratie Het vastleggen van onderzoeksvraag | onderzoeksopzet | methode
van dataverzameling en -analyse voorafgaand aan de uitvoering.
o Indienen bij de journal verkleint de kans op publication bias.
- Publication bias De neiging om alleen studies te publiceren die effecten laten zien.
1.2 Operationalisaties
Psychologische variabelen of constructen
Het meten van psychologische variabelen is vaak ingewikkeld, omdat het niet direct observeerbaar is.
Denk bijvoorbeeld aan extraversie: er is niet één duidelijke definitie | geen standaard eenheid | niet
direct observeerbaar. In deze gevallen wordt vaak de term construct gebruikt. Het is belangrijk dat er
een duidelijke en uitgebreide definitie van het construct wordt opgesteld.
- Variabele Alles wat varieert, of zou kunnen variëren.
- Construct Variabele waar de definitie is afgeleid vanuit theorie.
Operationalisaties
Om psychologische constructen te meten worden operationalisaties gebruikt. Dit is de
vertaling van de definitie of construct naar een meetinstrument of manipulatie.
- Meetinstrument Doel om een construct niét te beïnvloeden: observatie.
o Inzet: om een variabele te kwantificeren.
o Middel: verschillende items | stimuli.
o Datapunten → datareeks (= ook variabele).
- Manipulatie Doel om een construct wél te beïnvloeden: experiment.
o Inzet: om een causaal verband tussen twee variabelen te zoeken.
o Middel: presentatie van stimuli (bv video | beloning | rolmodel).
1
,Meetmodel
Meetmodellen bij meetinstrumenten
Een reflectief meetmodel visualiseert hoe een variabele wordt geoperationaliseerd. Het wordt vaak
alleen opgesteld bij meetinstrumenten. Het construct wordt in een ovaal weergeven. De stimuli of
items worden in rechthoeken gezet: de indicatoren. De richting van de pijl is belangrijk. Hieronder zie
je twee voorbeelden bij de BIG-5 persoonlijkheidskenmerken:
Meetmodellen bij manipulaties
Bij manipulaties is er vaak maar één stimulus: één indicator. Vaak wordt de ovaal weggelaten en
staat de variabele naam in plaats daarvan in de rechthoek. Hieronder een voorbeeld van de twee
meetmodellen:
1.3 Betrouwbaarheid en validiteit
Betrouwbaarheid
De imperfectie van metingen wordt vaak omschreven in termen van betrouwbaarheid en validiteit.
Betrouwbaarheid is de stabiliteit van een meetinstrument over herhaalde metingen. Het gaat om de
mate waarin een meting bij herhaling hetzelfde resultaat geeft. Bv lage naar hoge betrouwbaarheid:
Liniaal → Rolmaat → Schuif aan de muur. De betrouwbaarheid en validiteit worden bepaald door
meetfouten. Er wordt onderscheid gemaakt in twee typen meetfouten:
- Niet-systematisch Toevallige verstorende invloed. Bv een nacht slecht slapen.
o Beïnvloedt de betrouwbaarheid.
- Systematisch Bias: herhaaldelijke vertekening. Bv iemand met insomnia.
o Beïnvloedt de validiteit.
Validiteit
Validiteit is de mate waarin een meetinstrument meet wat het moet meten. Er worden twee vormen
van validiteit onderscheiden:
- Causale opvatting Er moet onderzocht worden hoe het instrument werkt.
- Constructvaliditeit In hoeverre testinterpretatie overeenkomt met theorie.
o Samenhang tussen items onderling | met eerder onderzoek.
Meestal is de constructvaliditeit voldoende om te onderzoeken bij psychologische metingen. Het is
niet nodig om uit te zoeken hoe een meetinstrument werkt. Echter, de causale opvatting is wel nodig
om echt te weten of een nieuw meetinstrument het construct meet. Er worden in de literatuur ook
andere vormen van validiteit genoemd. Deze definities lopen soms door elkaar. Enkele vormen zijn:
Vorm van validiteit Definitie
Indruksvaliditeit De mate waarin het meetinstrument de indruk geeft te meten wat het zou
moeten meten na bestudering ervan.
Criteriumvaliditeit De mate waarin de uitkomsten van het meetinstrument samenhangen met die
op een ander meetinstrument.
Externe validiteit De mate waarin uitkomsten van een studie gegeneraliseerd kunnen worden naar
de populatie: in hoeverre het ook buiten de onderzoekscontext geldt.
Inhoudsvaliditeit De mate waarin items van het meetinstrument het gehele construct omvatten.
2
, Relatie tussen betrouwbaarheid en validiteit
Elke operationalisatie – dus elk meetinstrument en elke manipulatie – heeft een betrouwbaarheid en
validiteit. Dit moet dus voor elke studie opnieuw bepaald worden. Hieronder een overzicht:
- Betrouwbaarheid De mate waarin een meting bij herhaling hetzelfde resultaat geeft.
o Niet-systematische meetfout is klein.
o Metingen liggen dicht bij elkaar in het dartboard.
- Validiteit De mate waarin een meetinstrument meet wat het moet meten.
o Systematische meetfout is afwezig.
o Metingen liggen gecentreerd om de bull’s eye heen.
Kwantitatief en kwalitatief onderzoek
Kwantitatief onderzoek Kwalitatief onderzoek
Omschrijving - Getallen toekennen aan variabelen met - De individuele blik staat centraal
meetinstrument | manipulatie - Transcripten van interviews
- Elke meting wordt hetzelfde uitgevoerd - Data-analyse ligt gedeeltelijk vast
Meting Gestandaardiseerd Niet gestandaardiseerd
Doel Relaties tussen variabelen onderzoeken Perspectief van deelnemers interpreteren
en begrijpen
Nadeel Vereist hoge betrouwbaarheid en validiteit Resultaten hebben beperkte reikwijdte
Kwalitatief onderzoek kan ideeën geven over hoe de wereld in elkaar kan zitten. Het kan alleen bij
variabelen waar al operationalisaties voor bestaan. Je zou kunnen stellen dat kwalitatief onderzoek
essentieel is om iets nieuws te leren.
1.4 Populaties en steekproeven
Populaties en steekproeven
De populatie, ofwel doelgroep, is meestal te groot voor onderzoek. De groep is simpelweg te groot
en de populatie bevat ook mensen in het verleden en de toekomst. In onderzoek wordt dan ook een
steekproef gevormd. Dit is een selectie van de totale populatie. Het kan op meerdere manieren:
- Probability samples Aselecte steekproef: elk lid heeft bepaalde kans gekozen te worden.
o Hoge externe validiteit: voor generaliseren naar de populatie.
o Vooral bij kwantitatief onderzoek: representatieve afspiegeling.
- Non-probability samples Selecte steekproef: je weet de kans niet dat een lid gekozen wordt.
o Lage externe validiteit: slecht te generaliseren naar de populatie.
o Vooral bij kwalitatief onderzoek: kleine specifieke steekproeven.
Probability samples (= aselecte steekproef)
Omdat elk lid een bepaalde bekende kans (= probability) heeft, zijn de resultaten generaliseerbaar
voor de populatie. Het grote voordeel is dus dat de steekproef representatief is voor de populatie. De
kans op toeval is echter een nadeel. Er zijn twee vormen van toeval te onderscheiden:
- Niet-systematische meetfout Meting wordt door toevalligheid iets verstoord: niet perfect.
- Steekproeffout Door toeval kunnen uitzonderingen in de steekproef komen.
3
