SV Passer H5 – Correlation and correlational research
Correlatie: Basis concept
Een correlatie is een statistische associatie tussen variabelen. Een correlatie bestaat tussen 2 variabelen (X & Y)
wanneer de scores of waarden van X op een niet-willekeurige manier geassocieerd zijn met de scores of
waarden van Y.
Het doel van een correlationeel onderzoek is het begrijpen van de mogelijke oorzaak-effect relatie.
Verschil experiment en correlationeel onderzoek
Stappen voor het vormen van een experiment:
1) Manipuleren van een onafhankelijke variabele X
2) Meten van een afhankelijke variabele Y
3) Statistisch analyseren of verschillende condities van X verschillen heeft veroorzaakt in Y
4) Elimineren van confounding variabelen door de experimentele omgeving te controleren.
Een correlationeel onderzoek bevat het onderzoeken van mogelijke associaties tussen natuurlijk voorkomende
variabele door deze te meten en te kijken of ze statistisch gerelateerd zijn.
Stappen voor een correlationeel onderzoek:
1) Meet variabele X
2) Meet variabele Y
3) Statistisch analyseren of er een associatie is tussen X en Y
4) Verminderen van de invloed van confounding variabelen door statistische controle en, waar mogelijk, door
speciale onderzoeksdesign.
Belangrijk om te onthouden: In een correlationeel onderzoek worden variabele gemeten, niet gemanipuleerd!
3 mogelijke bronnen van associaties:
1) X en Y zijn karakteristieken van dezelfde mensen
> Correlatie tussen level van zelfverzekerdheid (X) en level van angst (Y)?
2) X en Y zijn karakteristieken van verschillende, maar gerelateerde, mensen
> Correlatie tussen level van zelfverzekerdheid van kinderen (X) en level van zelfverzekerdheid van
ouders (Y)?
3) X is een persoonlijke karakteristiek en Y een omgevingsfactor
> Zijn meer mensen agressief (X) op warmere dagen (Y)?
Positieve en negatieve correlatie
Een positieve correlatie houdt in dat hogere scores van de ene variabele geassocieerd is met hogere scores van
de andere variabele.
> Wanneer X stijgt, stijgt Y, wanneer X daalt, daalt Y
Een negatieve correlatie houdt in dat hogere scores van de ene variabele geassocieerd is met lagere scores van
de andere variabele.
> Wanneer X stijgt, daalt Y. X en Y gaan in de tegengestelde richting
Het meten en tekenen van correlaties
Pearson’s r is een statistiek dat de richting en sterkte van een lineaire relatie meet tussen 2 variabelen die
gemeten zijn op ratio of interval schaal.
Kan lopen van -1.00 naar +1.00
De waarde geeft de sterkte van de correlatie aan en de +/- positieve of negatieve relatie (richting). Hoe dichter
de waarde bij (-)1 zit, hoe sterker de relatie.
, Een correlatie van (-)1.00 is de perfecte lineaire relatie een correlatie van 0.00 is geen relatie
Spearman’s rho wordt gebruikt om de relatie tussen 2 kwantitatieve variabelen te meten wanneer 1 of beide
variabelen gemeten zijn op een ordinale schaal.
Een scatterplot is een grafiek met data punten, waaruit afgeleid kan worden wat het verband tussen X en Y is.
Interpreteren van de sterkte van een relatie
Cohen heeft richtlijnen voor het besluit of een associatie tussen variabele klein, medium of groot is:
0.10 – 0.29 van Pearson’s r Kleine associatie
0.30 – 0.49 van Pearson’s r Medium associatie
0.50 – 1.00 van Pearson’s r Grote associatie
Coefficient of determination informeert ons in hoeverre verschillen in de X-scores, verschillen in de Y-scores
voorspelt, gebaseerd op de lineaire relatie tussen 2 variabelen.
Meet alleen de sterkte van een verband.
Correlatie zorgt niet voor causaliteit
Herhaling van 3 criteria voor oorzakelijke verbanden (H1):
1) Wanneer X verandert, verandert Y ook
2) Eerst verander X, dan Y
3) Er is geen andere verklaring
Het bidirectionality problem of ook wel genoemd de two-way causality problem houdt in dat het niet duidelijk
is of X de oorzaak is van Y, of Y de oorzaak is van X.
Het third-variable problem houdt in dat er een derde variabele, Z, mogelijk de werkelijke oorzaak is van de
relatie tussen X en Y.
X en Y kunnen een correlatie hebben, maar er is geen causale relatie. De relatie tussen X en Y is dan
spurious (niet oprecht) en de correlatie is een spurious correlation.
Bij correlationeel onderzoek proberen de onderzoekers de invloed van een mogelijke derde variabele te
verwijderen door ze te meten wanneer de data verzameld wordt.
Bij partial correlation wordt een correlatie tussen X en Y berekend terwijl voor beide apart mogelijke correlaties
met Z wordt gecontroleerd.
Hoe meer Z gecorreleerd is met X en Y, hoe groter de kans dat de sterkte van de correlatie tussen X en Y
veranderd nadat de gedeelde associatie met Z gecontroleerd is correlatie tussen X en Y is niet langer
statistisch significant.
Onderzoekdesign:
Cross-sectional research design/one-shot correlational study: Elk persoon neemt deel aan het onderzoek en
op dat moment worden alle variabelen gemeten.
Longitudinal research design: Data wordt verzameld van dezelfde individuen of groepen op 2 of meerdere
momenten over tijd.
Prospective design: Variabele X wordt eerder gemeten dan variabele Y.
Cross-lagged panel design: Bevat 3 stappen
1) Meten van X en Y op tijd 1
2) Meten van X en Y op tijd 2
3) Patroon van correlaties tussen X1, X2, Y1 en Y2 onderzoeken
Correlatie en voorspelling
Correlatie: Basis concept
Een correlatie is een statistische associatie tussen variabelen. Een correlatie bestaat tussen 2 variabelen (X & Y)
wanneer de scores of waarden van X op een niet-willekeurige manier geassocieerd zijn met de scores of
waarden van Y.
Het doel van een correlationeel onderzoek is het begrijpen van de mogelijke oorzaak-effect relatie.
Verschil experiment en correlationeel onderzoek
Stappen voor het vormen van een experiment:
1) Manipuleren van een onafhankelijke variabele X
2) Meten van een afhankelijke variabele Y
3) Statistisch analyseren of verschillende condities van X verschillen heeft veroorzaakt in Y
4) Elimineren van confounding variabelen door de experimentele omgeving te controleren.
Een correlationeel onderzoek bevat het onderzoeken van mogelijke associaties tussen natuurlijk voorkomende
variabele door deze te meten en te kijken of ze statistisch gerelateerd zijn.
Stappen voor een correlationeel onderzoek:
1) Meet variabele X
2) Meet variabele Y
3) Statistisch analyseren of er een associatie is tussen X en Y
4) Verminderen van de invloed van confounding variabelen door statistische controle en, waar mogelijk, door
speciale onderzoeksdesign.
Belangrijk om te onthouden: In een correlationeel onderzoek worden variabele gemeten, niet gemanipuleerd!
3 mogelijke bronnen van associaties:
1) X en Y zijn karakteristieken van dezelfde mensen
> Correlatie tussen level van zelfverzekerdheid (X) en level van angst (Y)?
2) X en Y zijn karakteristieken van verschillende, maar gerelateerde, mensen
> Correlatie tussen level van zelfverzekerdheid van kinderen (X) en level van zelfverzekerdheid van
ouders (Y)?
3) X is een persoonlijke karakteristiek en Y een omgevingsfactor
> Zijn meer mensen agressief (X) op warmere dagen (Y)?
Positieve en negatieve correlatie
Een positieve correlatie houdt in dat hogere scores van de ene variabele geassocieerd is met hogere scores van
de andere variabele.
> Wanneer X stijgt, stijgt Y, wanneer X daalt, daalt Y
Een negatieve correlatie houdt in dat hogere scores van de ene variabele geassocieerd is met lagere scores van
de andere variabele.
> Wanneer X stijgt, daalt Y. X en Y gaan in de tegengestelde richting
Het meten en tekenen van correlaties
Pearson’s r is een statistiek dat de richting en sterkte van een lineaire relatie meet tussen 2 variabelen die
gemeten zijn op ratio of interval schaal.
Kan lopen van -1.00 naar +1.00
De waarde geeft de sterkte van de correlatie aan en de +/- positieve of negatieve relatie (richting). Hoe dichter
de waarde bij (-)1 zit, hoe sterker de relatie.
, Een correlatie van (-)1.00 is de perfecte lineaire relatie een correlatie van 0.00 is geen relatie
Spearman’s rho wordt gebruikt om de relatie tussen 2 kwantitatieve variabelen te meten wanneer 1 of beide
variabelen gemeten zijn op een ordinale schaal.
Een scatterplot is een grafiek met data punten, waaruit afgeleid kan worden wat het verband tussen X en Y is.
Interpreteren van de sterkte van een relatie
Cohen heeft richtlijnen voor het besluit of een associatie tussen variabele klein, medium of groot is:
0.10 – 0.29 van Pearson’s r Kleine associatie
0.30 – 0.49 van Pearson’s r Medium associatie
0.50 – 1.00 van Pearson’s r Grote associatie
Coefficient of determination informeert ons in hoeverre verschillen in de X-scores, verschillen in de Y-scores
voorspelt, gebaseerd op de lineaire relatie tussen 2 variabelen.
Meet alleen de sterkte van een verband.
Correlatie zorgt niet voor causaliteit
Herhaling van 3 criteria voor oorzakelijke verbanden (H1):
1) Wanneer X verandert, verandert Y ook
2) Eerst verander X, dan Y
3) Er is geen andere verklaring
Het bidirectionality problem of ook wel genoemd de two-way causality problem houdt in dat het niet duidelijk
is of X de oorzaak is van Y, of Y de oorzaak is van X.
Het third-variable problem houdt in dat er een derde variabele, Z, mogelijk de werkelijke oorzaak is van de
relatie tussen X en Y.
X en Y kunnen een correlatie hebben, maar er is geen causale relatie. De relatie tussen X en Y is dan
spurious (niet oprecht) en de correlatie is een spurious correlation.
Bij correlationeel onderzoek proberen de onderzoekers de invloed van een mogelijke derde variabele te
verwijderen door ze te meten wanneer de data verzameld wordt.
Bij partial correlation wordt een correlatie tussen X en Y berekend terwijl voor beide apart mogelijke correlaties
met Z wordt gecontroleerd.
Hoe meer Z gecorreleerd is met X en Y, hoe groter de kans dat de sterkte van de correlatie tussen X en Y
veranderd nadat de gedeelde associatie met Z gecontroleerd is correlatie tussen X en Y is niet langer
statistisch significant.
Onderzoekdesign:
Cross-sectional research design/one-shot correlational study: Elk persoon neemt deel aan het onderzoek en
op dat moment worden alle variabelen gemeten.
Longitudinal research design: Data wordt verzameld van dezelfde individuen of groepen op 2 of meerdere
momenten over tijd.
Prospective design: Variabele X wordt eerder gemeten dan variabele Y.
Cross-lagged panel design: Bevat 3 stappen
1) Meten van X en Y op tijd 1
2) Meten van X en Y op tijd 2
3) Patroon van correlaties tussen X1, X2, Y1 en Y2 onderzoeken
Correlatie en voorspelling
