Week 1
Introductiecollege 1
Eigenschappen empirische wetenschap: kenbare objectieve waarheid en systematische toetsing van hypothesen.
Empirische cyclus:
Observatie: verzamelen van gegevens m.b.t. gespreks- en observatievaardigheden.
Inductie: formuleren van hypothese o.b.v. theoretische modellen over menselijk gedrag en menselijke interacties.
Deductie: bepalen van een adequate strategie en toetsingscriteria voor het toetsen van hypothesen.
Toetsing: evalueren van diagnostische onderzoek met aandacht voor relevant gedrag van kind of omgeving. Bij deze fase
methodieken en technieken.
Evaluatie: aannemen of verwerpen van hypothese o.b.v. vooraf opgestelde toetsingscriteria.
Literatuur 1
6 bronnen van kennis:
1. Intuïtie
2. Tenacity → vasthoudendheid: weten door gewoonte, traditie
3. Autoriteit → weten door anderen: mensen die expertise hebben en betrouwbaar zijn
4. Reason → beredenering: weten door logica en rationaliteit
5. Empirisme → weten door ervaring en observaties.
Risico’s: niemand kan alles ervaren, niet representatieve ervaringen, verschillende interpretaties van ervaringen (conformation
bias= bevestiging vooroordeel)
6. Wetenschap → weten door systematische empirisme
Hypothese: een voorstel over de oorzaken of uitkomsten van een event → hoe variabelen aan elkaar gerelateerd zijn.
Theorie: een set van formele verklaringen die specificeert hoe en waarom variabelen of gebeurtenissen aan elkaar gerelateerd zijn.
Theorieën zijn breder dan hypothesen.
4 doelen van wetenschap:
1. Beschrijven: waarom doen fenomenen zich voor → hypothesen.
2. Verklaren: theorieën ontwikkelen met bewijs → meerdere perspectieven, meerdere beïnvloedende factoren, distale (verre) en
proximale (nabije) oorzaken, strenge condities bij trekken van causale gevolgtrekking.
3. Voorspellen
4. Controleren
Eigenschappen empirische wetenschap: testbaarheid (vervalsbaarheid), voorlopig en niet absoluut → nieuwe observaties en self-
correcting, publiekelijk onderzoek (peer-reviewed journal).
, Basic onderzoek: onderzoekt de fundamentele natuur van fenomenen
Toegepast (applied) onderzoek: direct oplossen of evalueren van probleem.
Anekdotisch bewijs: anekdotes worden beschreven als feiten om een claim wel/niet te ondersteunen.
Week 2 - Hoorcollege 2
Cases of units: subjecten of objecten in een dataset
Variabelen: kenmerk van een case, kan verschillende waarden aannemen voor verschillende cases of units
Score: waarde van een case of unit op een variabele
Label: ken je toe aan een ‘unieke’ nominale variabele
Kwalitatieve variabele: waarde wordt niet in een cijfer uitgedrukt → categorieën die een soort aangeven.
Nominaal: geen volgorde, geen meeteenheid, geen nulpunt. VB: sekse
Ordinaal: wel volgorde, geen meeteenheid, geen nulpunt. VB: sociaal economische status.
Kwantitatieve variabele: waarde wordt wel in een cijfer uitgedrukt → een hoeveelheid. Twee soorten: discreet en continue.
Interval: wel volgorde, wel meeteenheid (je kan in getal uitdrukken), geen vast nulpunt. VB: IQ
Ratio: wel volgorde, wel meeteenheid, wel vast nulpunt (0 is betekenisvol). VB: aantal correct beantwoorde vragen op toets.
Discrete variabelen: alleen hele waarden → hele getallen
Continue variabelen: halve waarden zijn mogelijk → er zitten waardes tussen hele getallen.
Centrummaten: modus, mediaan, gemiddelde.
Modus: het getal wat het vaakste voorkomt
Mediaan: het middelste getal
1e kwartiel Q1: 25e percentiel: de score waarvoor geldt dat 25% van de scores lager of gelijk zijn aan deze score.
2e kwartiel Q2: 50e percentiel: de score waarvoor geldt dat 50% van de scores lager of gelijk zijn aan deze score.
3e kwartiel Q3: 75e percentiel: de score waarvoor geldt dat 75% van de scores lager of gelijk zijn aan deze score.
Outliers: extreme waarde die afwijken van de rest van de scores.
Whiskers: eindigen bij de eerste score die geen outliers is.
Gemiddelde: alle scores optellen en delen door aantal scores.
Variantie s2: maat voor de spreiding rondom het gemiddelde.
Standaarddeviatie s : maat voor spreiding rondom het gemiddelde → wortel van de variantie. s2 en s zijn groot als observaties wijd
verspreid zijn rondom het gemiddelde en ze zijn klein als observaties dicht bij het gemiddelde zijn.
Z-score: geeft aan hoeveel standaarddeviaties een score van het gemiddelde af ligt (gemiddelde gaat naar 0 en sd naar 1)
Kansendichtheidsfunctie: mathematische weergaven van een histogram, gebruik je om kansen te berekenen.