Gravetter & Wallnau H1: Introduction to Statistics
Welke doelen van statistiek zijn er?
Als gedragswetenschapper is het belangrijk om statistiek te begrijpen. Onderzoek wordt namelijk
gedaan met empirische technieken, en statistiek is daar een essentieel onderdeel van. Wanneer je
weet welke techniek in welke situatie toegepast moet worden, kun je statistiek op de juiste manier
gebruiken. Door statistiek kun je informatie op een compacte manier noteren. Statistiek heeft twee
doelen:
1. Het organiseren en samenvatten van informatie zodat onderzoeksresultaten bekend
gemaakt kunnen worden en de onderzoeker kan zien wat er gebeurde in het onderzoek
2. Het beantwoorden van de onderzoeksvragen die de onderzoeker ertoe hebben gezet om
het onderzoek te beginnen.
De term statistiek staat dan ook voor rekenkundige procedures waarmee informatie georganiseerd,
opgesomd en geïnterpreteerd kan worden.
Een populatie verwijst naar de gehele groep individuen waarover een onderzoeker een uitspraak wil
doen, die van belang zijn in een bepaalde situatie. Een populatie kan heel groot zijn, zoals alle
vrouwen op de wereld. Dit is lastig te onderzoeken, daarom onderzoekt de onderzoeker alleen een
geselecteerde groep: de sample.
Deze groep moet meestal representatief zijn voor het onderzoek. De resultaten moeten dan weer
gegeneraliseerd worden naar de populatie. Een sample/steekproef is een verzameling van individuen
geselecteerd uit een populatie, meestal bedoeld om de populatie te vertegenwoordigen in een
bepaalde studie.
Wat is er belangrijk bij het kiezen van de steekproef en populatie?
De grootte van een steekproef verschilt per onderzoek. Met een steekproef probeert een
onderzoeker de resultaten naar de populatie toe te generaliseren; dit houdt in dat het resultaat dat
gevonden wordt in de steekproef, ook geldt voor de gehele populatie.
- Een parameter is een waarde, meestal een numerieke waarde, die een populatie beschrijft.
Het is meestal afgeleid uit metingen van de individuen van een populatie. Een parameter kan
verkregen worden door middel van één of meerdere metingen van de populatie. Denk hierbij
bijvoorbeeld aan een gemiddelde schoolprestatie in de populatie.
- Een statistiek is een waarde, meestal een numerieke waarde, dat een steekproef beschrijft.
Het is meestal afgeleid uit metingen van de individuen in een steekproef. Ook een statistiek
kan verkregen worden door een enkele meting of door meerdere metingen van de steekproef
(sample statics). Het verband tussen een steekproef en parameter wordt later nader
toegelicht.
Data (meervoud) zijn metingen of observaties. Een ‘data set’ is een verzameling van metingen of
observaties. Een datum (enkelvoud) is één meting of observatie en wordt een score of raw score
genoemd. Als je data beschrijft, is het belangrijk om te onderscheiden of de data van een populatie is
of van een steekproef. Een kenmerk van een populatie noem je een parameter, een kenmerk van de
steekproef noem je statistiek.
,Welke soorten statistiek zijn er?
Bij het beantwoorden van een onderzoeksvraag moet allereerst informatie worden verzameld. In de
wetenschap wordt informatie verzameld door observaties te doen en metingen te noteren. De
meting of observatie voor elk bestudeerd individu wordt een score, ruwe score of datum genoemd.
Alle scores of metingen bij elkaar worden data genoemd. Nadat de data verzameld zijn, worden er
statistische methoden gebruikt om de resultaten te analyseren. Er bestaan twee soorten statistiek:
1. Beschrijvende (descriptive) statistiek:
o Beschrijvende statistiek omvat statistische procedures die gericht zijn op het organiseren,
samenvatten en presenteren van gegevens. Het doel is om een overzicht te geven van de
belangrijkste kenmerken van een dataset.
o Bij beschrijvende statistiek worden ruwe scores op een handige manier genoteerd. Dit
kan gebeuren door het gebruik van tabellen, grafieken of andere visuele middelen.
Hiermee krijgt men een overzicht van de verdeling van de gegevens en de centrale
tendensen.
2. Inferentiële (inferential)/verklarende/toetsende statistiek:
o Inferentiële statistiek omvat methoden die worden gebruikt om conclusies te trekken of
inferenties te maken over een populatie op basis van gegevens verzameld uit een
steekproef van die populatie.
o Het doel van inferentiële statistiek is niet alleen om de gegevens te beschrijven, maar ook
om algemene uitspraken te doen over de hele populatie op basis van een beperkte
steekproef. Hierbij worden statistische tests en schattingen gebruikt.
o Voorbeelden van inferentiële statistiek zijn hypothese-toetsing, waarbij men uitspraken
doet over populatieparameters op basis van steekproefgegevens, en
betrouwbaarheidsintervallen, die een interval geven waarbinnen men redelijkerwijs
verwacht dat de populatieparameter zich bevindt.
o Deze vorm van statistiek is essentieel voor wetenschappelijk onderzoek, omdat het
onderzoekers in staat stelt om conclusies te trekken over hele populaties op basis van
beperkte gegevens, zodat generalisaties kunnen worden gemaakt.
Sampling error (meetfout): ontstaat wanneer de steekproef die wordt bestudeerd niet perfect
representatief is voor de populatie. Het kan worden veroorzaakt door willekeurige variabiliteit in
steekproeven, onnauwkeurigheden bij het meten, of vertekeningen in de steekproefselectie. Een
‘sample error’ is de natuurlijk voorkomende afwijking, of fout, die bestaat tussen statistiek van de
steekproef en de bijbehorende populatie parameter. De grootte van de sampling error kan
variëren afhankelijk van de steekproefomvang, de manier waarop de steekproef wordt genomen
en andere methodologische factoren.
Wat is een variabele?
Variabele: een eigenschap of kenmerk dat kan variëren binnen een populatie; iets dat kan
veranderen of verschillende waarden kan hebben voor verschillende individuen (bijvoorbeeld
leeftijd). Variabelen kunnen ook eigenschappen van de omgeving zijn (bijvoorbeeld temperatuur).
Een variabele die niet verandert en hetzelfde is voor elk individu wordt een constante genoemd.
Er zijn twee manieren om de relatie tussen twee variabelen te onderzoeken:
1. Twee variabelen meten voor elke individu → de correlatie methode. In deze methode
worden twee verschillende variabelen geobserveerd om te bepalen of er een relatie tussen
de twee variabelen is. Deze methode geeft geen causaal verband aan.
, 2. Twee of meer groepen of scores vergelijken → de experimentele en niet-experimentele
methode. Deze methode geeft wel een causaal (oorzaak-gevolg) verband aan: met andere
woorden, te bepalen of een verandering in de onafhankelijke variabele de oorzaak is van een
verandering in de afhankelijke variabele.
Wat houdt de correlatie methode in?
De correlatie methode (correlational method) houdt in dat een onderzoeker twee variabelen
observeert om te zien of er een relatie tussen beide bestaat. Het doel is om de mate van samenhang
of correlatie tussen de twee variabelen te bepalen, met andere woorden, te begrijpen of er een
statistische relatie tussen hen bestaat. Deze methode geeft geen causaal verband aan. Hoewel
correlatie aangeeft dat er een relatie is tussen de variabelen, kunnen andere factoren de relatie
beïnvloeden, en het impliceert niet noodzakelijkerwijs dat de ene variabele de oorzaak is van de
verandering in de andere.
Waarvoor wordt de experimentele methode gebruikt?
In een experimentele methode, zoals een gecontroleerd laboratoriumexperiment, hebben
onderzoekers de mogelijkheid om de onafhankelijke variabele actief te manipuleren.
In een niet-experimentele methode zoals observationeel onderzoek, enquêtes of natuurlijke
observaties, is de controle over variabelen vaak minder strikt, en dus lastiger conclusies trekken
De (niet-) experimentele methode wordt gebruikt wanneer een onderzoeker geïnteresseerd is in een
oorzaak-gevolg relatie tussen twee variabelen. Bij zowel de experimentele als niet-experimentele
methoden worden twee of meer groepen of scores vergeleken om verschillen of overeenkomsten te
identificeren. Het doel is om oorzaak-gevolgrelaties vast te stellen, met andere woorden, te bepalen
of een verandering in de onafhankelijke variabele de oorzaak is van een verandering in de
afhankelijke variabele. Deze methoden geven wel een causaal verband aan. In een experiment wordt
de onafhankelijke variabele actief gemanipuleerd, waardoor onderzoekers beter in staat zijn om te
concluderen dat veranderingen in de onafhankelijke variabele de oorzaak zijn van waargenomen
veranderingen in de afhankelijke variabele. In niet-experimentele methoden, hoewel er associaties
kunnen worden waargenomen, is het moeilijker om een causaal verband vast te stellen vanwege
minder controle over mogelijke verstorende variabelen.
De experimentele methode heeft twee essentiële kenmerken: (1) manipulatie en (2) controle.
1. Manipulatie: de eerste variabele is gemanipuleerd/bepaald door de onderzoeker. Een groep
krijgt deze variabel wel en de ander niet. De tweede variabele wordt geobserveerd/gemeten
om te kijken of de manipulatie veranderingen veroorzaakt.
2. Controle: de onderzoeker moet controle hebben over de onderzoekssituatie en deze constant
houden, zodat externe variabelen de relatie tussen X en Y niet kunnen beïnvloeden. Als
gevolg van deze controle kan met zekerheid gezegd worden dat Y veroorzaakt is door X en
niet door een andere variabele.
Hierbij moet de onderzoeker letten op: (1) participant variabelen en (2) omgevingsvariabelen.
Wat zijn participantvariabelen?
Participantvariabelen zijn eigenschappen die variëren per persoon zoals, leeftijd, sekse en
intelligentieniveau. Deze eigenschappen variëren per persoon. Stel je voor: je doet onderzoek naar de
, effectiviteit van twee rekenprogramma’s: programma A en programma B. Je onderzoekt twee
groepen die de programma’s uitgeprobeerd hebben. Je ziet dat de groep die programma B heeft
geprobeerd, uiteindelijk veel hoger scoort op een rekentoets. Tevens blijkt dat in die groep iedereen
een ver bovengemiddeld IQ heeft. Is de hoge prestatie op de rekentoets dan echt door programma B
of door het intelligentieniveau van de deelnemers uit de groep die programma B heeft geprobeerd?
Wat zijn omgevingsvariabelen?
Voorbeelden van omgevingskenmerken zijn belichting, het moment van de dag en het weer. De
onderzoeker moet twee groepen deelnemers altijd in dezelfde omstandigheden testen, zodat
verschillen in groepen veroorzaakt door daadwerkelijke verschillen en niet door omgevingsvariabelen.
Mensen die meedoen aan een onderzoek worden proefpersonen (subjects) genoemd. Er zijn drie
manieren om controle uit te oefenen over variabelen als onderzoeker:
1. Random toewijzing: in dit geval heeft elke deelnemer evenveel kans om in een conditie
terecht te komen. Dit kan bijvoorbeeld door te tossen.
2. Matching. Bij matching wordt bijvoorbeeld het IQ van elke deelnemer nagegaan. Vervolgens
worden individuen in groepen verdeeld zodat alle groepen ongeveer hetzelfde gemiddelde IQ
hebben.
3. Constant houden. Van constant houden is sprake wanneer een onderzoeker bijvoorbeeld
alleen kinderen van tien jaar laat meedoen aan het onderzoek. Leeftijd wordt in dat geval
constant gehouden.
Afhankelijke en onafhankelijke variabele: experimenteel onderzoek
De variabele die gemanipuleerd wordt door de onderzoeker is de onafhankelijke variabele. Vaak
bestaat de onafhankelijke variabele uit twee of meer condities waaraan de deelnemers worden
blootgesteld. De onafhankelijke variabele wordt gemanipuleerd voordat de afhankelijke variabele
gemeten wordt. De afhankelijke variabele is de variabele die geobserveerd wordt zodat gezien kan
worden wat het effect van de condities van de onafhankelijke variabele is.
Welke andere methoden zijn er?
Non-experimentele of quasi-experimentele designs onderzoeken relaties tussen variabelen door
scores te vergelijken. In deze designs, zoals bij het meten van het effect van geslacht op een test, kan
de variabele die de groepen bepaalt (zoals geslacht) niet actief worden gemanipuleerd zoals in echte
experimenten. Deze bepalende variabele wordt een quasi-experimentele variabele genoemd.
Tijdsvariabelen kunnen ook quasi-experimentele variabelen zijn, waarbij men natuurlijke
veranderingen over verschillende periodes observeert.
Welke definities zijn belangrijk bij statistiek?
Constructen: interne eigenschappen of kenmerken die niet direct waarneembaar zijn, maar nuttig
zijn voor het beschrijven en uitleggen van gedrag. Veel variabelen die onderzocht worden zijn
hypothetische constructen. Om deze variabelen toch te onderzoeken moeten we er definities aan
verbinden die we wel kunnen onderzoeken:
Een praktische definitie (operational definiton) identificeert een meetprocedure (verzameling
van handelingen) voor het meten van uiterlijk gedrag en gebruikt de geresulteerde metingen als
een definitie en meting van een hypothetisch construct. Een praktische definitie heeft twee
onderdelen: Het beschrijft een verzameling van handelingen voor het meten van een construct
en het definieert het construct in termen van de geresulteerde metingen.
Welke doelen van statistiek zijn er?
Als gedragswetenschapper is het belangrijk om statistiek te begrijpen. Onderzoek wordt namelijk
gedaan met empirische technieken, en statistiek is daar een essentieel onderdeel van. Wanneer je
weet welke techniek in welke situatie toegepast moet worden, kun je statistiek op de juiste manier
gebruiken. Door statistiek kun je informatie op een compacte manier noteren. Statistiek heeft twee
doelen:
1. Het organiseren en samenvatten van informatie zodat onderzoeksresultaten bekend
gemaakt kunnen worden en de onderzoeker kan zien wat er gebeurde in het onderzoek
2. Het beantwoorden van de onderzoeksvragen die de onderzoeker ertoe hebben gezet om
het onderzoek te beginnen.
De term statistiek staat dan ook voor rekenkundige procedures waarmee informatie georganiseerd,
opgesomd en geïnterpreteerd kan worden.
Een populatie verwijst naar de gehele groep individuen waarover een onderzoeker een uitspraak wil
doen, die van belang zijn in een bepaalde situatie. Een populatie kan heel groot zijn, zoals alle
vrouwen op de wereld. Dit is lastig te onderzoeken, daarom onderzoekt de onderzoeker alleen een
geselecteerde groep: de sample.
Deze groep moet meestal representatief zijn voor het onderzoek. De resultaten moeten dan weer
gegeneraliseerd worden naar de populatie. Een sample/steekproef is een verzameling van individuen
geselecteerd uit een populatie, meestal bedoeld om de populatie te vertegenwoordigen in een
bepaalde studie.
Wat is er belangrijk bij het kiezen van de steekproef en populatie?
De grootte van een steekproef verschilt per onderzoek. Met een steekproef probeert een
onderzoeker de resultaten naar de populatie toe te generaliseren; dit houdt in dat het resultaat dat
gevonden wordt in de steekproef, ook geldt voor de gehele populatie.
- Een parameter is een waarde, meestal een numerieke waarde, die een populatie beschrijft.
Het is meestal afgeleid uit metingen van de individuen van een populatie. Een parameter kan
verkregen worden door middel van één of meerdere metingen van de populatie. Denk hierbij
bijvoorbeeld aan een gemiddelde schoolprestatie in de populatie.
- Een statistiek is een waarde, meestal een numerieke waarde, dat een steekproef beschrijft.
Het is meestal afgeleid uit metingen van de individuen in een steekproef. Ook een statistiek
kan verkregen worden door een enkele meting of door meerdere metingen van de steekproef
(sample statics). Het verband tussen een steekproef en parameter wordt later nader
toegelicht.
Data (meervoud) zijn metingen of observaties. Een ‘data set’ is een verzameling van metingen of
observaties. Een datum (enkelvoud) is één meting of observatie en wordt een score of raw score
genoemd. Als je data beschrijft, is het belangrijk om te onderscheiden of de data van een populatie is
of van een steekproef. Een kenmerk van een populatie noem je een parameter, een kenmerk van de
steekproef noem je statistiek.
,Welke soorten statistiek zijn er?
Bij het beantwoorden van een onderzoeksvraag moet allereerst informatie worden verzameld. In de
wetenschap wordt informatie verzameld door observaties te doen en metingen te noteren. De
meting of observatie voor elk bestudeerd individu wordt een score, ruwe score of datum genoemd.
Alle scores of metingen bij elkaar worden data genoemd. Nadat de data verzameld zijn, worden er
statistische methoden gebruikt om de resultaten te analyseren. Er bestaan twee soorten statistiek:
1. Beschrijvende (descriptive) statistiek:
o Beschrijvende statistiek omvat statistische procedures die gericht zijn op het organiseren,
samenvatten en presenteren van gegevens. Het doel is om een overzicht te geven van de
belangrijkste kenmerken van een dataset.
o Bij beschrijvende statistiek worden ruwe scores op een handige manier genoteerd. Dit
kan gebeuren door het gebruik van tabellen, grafieken of andere visuele middelen.
Hiermee krijgt men een overzicht van de verdeling van de gegevens en de centrale
tendensen.
2. Inferentiële (inferential)/verklarende/toetsende statistiek:
o Inferentiële statistiek omvat methoden die worden gebruikt om conclusies te trekken of
inferenties te maken over een populatie op basis van gegevens verzameld uit een
steekproef van die populatie.
o Het doel van inferentiële statistiek is niet alleen om de gegevens te beschrijven, maar ook
om algemene uitspraken te doen over de hele populatie op basis van een beperkte
steekproef. Hierbij worden statistische tests en schattingen gebruikt.
o Voorbeelden van inferentiële statistiek zijn hypothese-toetsing, waarbij men uitspraken
doet over populatieparameters op basis van steekproefgegevens, en
betrouwbaarheidsintervallen, die een interval geven waarbinnen men redelijkerwijs
verwacht dat de populatieparameter zich bevindt.
o Deze vorm van statistiek is essentieel voor wetenschappelijk onderzoek, omdat het
onderzoekers in staat stelt om conclusies te trekken over hele populaties op basis van
beperkte gegevens, zodat generalisaties kunnen worden gemaakt.
Sampling error (meetfout): ontstaat wanneer de steekproef die wordt bestudeerd niet perfect
representatief is voor de populatie. Het kan worden veroorzaakt door willekeurige variabiliteit in
steekproeven, onnauwkeurigheden bij het meten, of vertekeningen in de steekproefselectie. Een
‘sample error’ is de natuurlijk voorkomende afwijking, of fout, die bestaat tussen statistiek van de
steekproef en de bijbehorende populatie parameter. De grootte van de sampling error kan
variëren afhankelijk van de steekproefomvang, de manier waarop de steekproef wordt genomen
en andere methodologische factoren.
Wat is een variabele?
Variabele: een eigenschap of kenmerk dat kan variëren binnen een populatie; iets dat kan
veranderen of verschillende waarden kan hebben voor verschillende individuen (bijvoorbeeld
leeftijd). Variabelen kunnen ook eigenschappen van de omgeving zijn (bijvoorbeeld temperatuur).
Een variabele die niet verandert en hetzelfde is voor elk individu wordt een constante genoemd.
Er zijn twee manieren om de relatie tussen twee variabelen te onderzoeken:
1. Twee variabelen meten voor elke individu → de correlatie methode. In deze methode
worden twee verschillende variabelen geobserveerd om te bepalen of er een relatie tussen
de twee variabelen is. Deze methode geeft geen causaal verband aan.
, 2. Twee of meer groepen of scores vergelijken → de experimentele en niet-experimentele
methode. Deze methode geeft wel een causaal (oorzaak-gevolg) verband aan: met andere
woorden, te bepalen of een verandering in de onafhankelijke variabele de oorzaak is van een
verandering in de afhankelijke variabele.
Wat houdt de correlatie methode in?
De correlatie methode (correlational method) houdt in dat een onderzoeker twee variabelen
observeert om te zien of er een relatie tussen beide bestaat. Het doel is om de mate van samenhang
of correlatie tussen de twee variabelen te bepalen, met andere woorden, te begrijpen of er een
statistische relatie tussen hen bestaat. Deze methode geeft geen causaal verband aan. Hoewel
correlatie aangeeft dat er een relatie is tussen de variabelen, kunnen andere factoren de relatie
beïnvloeden, en het impliceert niet noodzakelijkerwijs dat de ene variabele de oorzaak is van de
verandering in de andere.
Waarvoor wordt de experimentele methode gebruikt?
In een experimentele methode, zoals een gecontroleerd laboratoriumexperiment, hebben
onderzoekers de mogelijkheid om de onafhankelijke variabele actief te manipuleren.
In een niet-experimentele methode zoals observationeel onderzoek, enquêtes of natuurlijke
observaties, is de controle over variabelen vaak minder strikt, en dus lastiger conclusies trekken
De (niet-) experimentele methode wordt gebruikt wanneer een onderzoeker geïnteresseerd is in een
oorzaak-gevolg relatie tussen twee variabelen. Bij zowel de experimentele als niet-experimentele
methoden worden twee of meer groepen of scores vergeleken om verschillen of overeenkomsten te
identificeren. Het doel is om oorzaak-gevolgrelaties vast te stellen, met andere woorden, te bepalen
of een verandering in de onafhankelijke variabele de oorzaak is van een verandering in de
afhankelijke variabele. Deze methoden geven wel een causaal verband aan. In een experiment wordt
de onafhankelijke variabele actief gemanipuleerd, waardoor onderzoekers beter in staat zijn om te
concluderen dat veranderingen in de onafhankelijke variabele de oorzaak zijn van waargenomen
veranderingen in de afhankelijke variabele. In niet-experimentele methoden, hoewel er associaties
kunnen worden waargenomen, is het moeilijker om een causaal verband vast te stellen vanwege
minder controle over mogelijke verstorende variabelen.
De experimentele methode heeft twee essentiële kenmerken: (1) manipulatie en (2) controle.
1. Manipulatie: de eerste variabele is gemanipuleerd/bepaald door de onderzoeker. Een groep
krijgt deze variabel wel en de ander niet. De tweede variabele wordt geobserveerd/gemeten
om te kijken of de manipulatie veranderingen veroorzaakt.
2. Controle: de onderzoeker moet controle hebben over de onderzoekssituatie en deze constant
houden, zodat externe variabelen de relatie tussen X en Y niet kunnen beïnvloeden. Als
gevolg van deze controle kan met zekerheid gezegd worden dat Y veroorzaakt is door X en
niet door een andere variabele.
Hierbij moet de onderzoeker letten op: (1) participant variabelen en (2) omgevingsvariabelen.
Wat zijn participantvariabelen?
Participantvariabelen zijn eigenschappen die variëren per persoon zoals, leeftijd, sekse en
intelligentieniveau. Deze eigenschappen variëren per persoon. Stel je voor: je doet onderzoek naar de
, effectiviteit van twee rekenprogramma’s: programma A en programma B. Je onderzoekt twee
groepen die de programma’s uitgeprobeerd hebben. Je ziet dat de groep die programma B heeft
geprobeerd, uiteindelijk veel hoger scoort op een rekentoets. Tevens blijkt dat in die groep iedereen
een ver bovengemiddeld IQ heeft. Is de hoge prestatie op de rekentoets dan echt door programma B
of door het intelligentieniveau van de deelnemers uit de groep die programma B heeft geprobeerd?
Wat zijn omgevingsvariabelen?
Voorbeelden van omgevingskenmerken zijn belichting, het moment van de dag en het weer. De
onderzoeker moet twee groepen deelnemers altijd in dezelfde omstandigheden testen, zodat
verschillen in groepen veroorzaakt door daadwerkelijke verschillen en niet door omgevingsvariabelen.
Mensen die meedoen aan een onderzoek worden proefpersonen (subjects) genoemd. Er zijn drie
manieren om controle uit te oefenen over variabelen als onderzoeker:
1. Random toewijzing: in dit geval heeft elke deelnemer evenveel kans om in een conditie
terecht te komen. Dit kan bijvoorbeeld door te tossen.
2. Matching. Bij matching wordt bijvoorbeeld het IQ van elke deelnemer nagegaan. Vervolgens
worden individuen in groepen verdeeld zodat alle groepen ongeveer hetzelfde gemiddelde IQ
hebben.
3. Constant houden. Van constant houden is sprake wanneer een onderzoeker bijvoorbeeld
alleen kinderen van tien jaar laat meedoen aan het onderzoek. Leeftijd wordt in dat geval
constant gehouden.
Afhankelijke en onafhankelijke variabele: experimenteel onderzoek
De variabele die gemanipuleerd wordt door de onderzoeker is de onafhankelijke variabele. Vaak
bestaat de onafhankelijke variabele uit twee of meer condities waaraan de deelnemers worden
blootgesteld. De onafhankelijke variabele wordt gemanipuleerd voordat de afhankelijke variabele
gemeten wordt. De afhankelijke variabele is de variabele die geobserveerd wordt zodat gezien kan
worden wat het effect van de condities van de onafhankelijke variabele is.
Welke andere methoden zijn er?
Non-experimentele of quasi-experimentele designs onderzoeken relaties tussen variabelen door
scores te vergelijken. In deze designs, zoals bij het meten van het effect van geslacht op een test, kan
de variabele die de groepen bepaalt (zoals geslacht) niet actief worden gemanipuleerd zoals in echte
experimenten. Deze bepalende variabele wordt een quasi-experimentele variabele genoemd.
Tijdsvariabelen kunnen ook quasi-experimentele variabelen zijn, waarbij men natuurlijke
veranderingen over verschillende periodes observeert.
Welke definities zijn belangrijk bij statistiek?
Constructen: interne eigenschappen of kenmerken die niet direct waarneembaar zijn, maar nuttig
zijn voor het beschrijven en uitleggen van gedrag. Veel variabelen die onderzocht worden zijn
hypothetische constructen. Om deze variabelen toch te onderzoeken moeten we er definities aan
verbinden die we wel kunnen onderzoeken:
Een praktische definitie (operational definiton) identificeert een meetprocedure (verzameling
van handelingen) voor het meten van uiterlijk gedrag en gebruikt de geresulteerde metingen als
een definitie en meting van een hypothetisch construct. Een praktische definitie heeft twee
onderdelen: Het beschrijft een verzameling van handelingen voor het meten van een construct
en het definieert het construct in termen van de geresulteerde metingen.
