Samenvatting Onderzoekspracticum longitudinaal onderzoek
Na het afronden van de cursus kun je
de kenmerken van longitudinaal onderzoek benoemen, dat wil zeggen beschrijven wat
longitudinale data zijn en de verschillende vormen van longitudinaal onderzoek
omschrijven
de belangrijkste overeenkomsten en verschillen tussen longitudinaal en cross-
sectioneel onderzoek uitleggen
de criteria die gelden voor het doen van causale uitspraken benoemen en toepassen
op onderzoek met een cross-sectioneel of longitudinaal onderzoeksdesign
de beperkingen van het longitudinale onderzoeksdesign met betrekking tot causaliteit
onderkennen
enige kenmerkende problemen met betrekking tot de interne/externe validiteit van
onderzoek met herhaalde metingen benoemen
een conceptueel model, onderzoeksvragen en hypotheses opstellen voor een
onderzoek met een cross-sectionele multilevelstructuur
een multilevelanalyse op cross-sectionele data uitvoeren (met jamovi of SPSS) en de
resultaten daarvan correct interpreteren
een conceptueel model, onderzoeksvragen en hypotheses opstellen voor een
onderzoek met een longitudinale multilevelstructuur
een multilevelanalyse op longitudinale data uitvoeren (met jamovi of SPSS) en de
resultaten daarvan correct interpreteren
een conceptueel model opstellen voor een mediatieprobleemstelling
een mediatieanalyse uitvoeren (met jamovi of SPSS) en de resultaten daarvan correct
interpreteren
een onderzoeksvraag opstellen voor de modellen die worden behandeld in deze cursus
gezamenlijk met een medestudent op basis van een verstrekt longitudinaal
databestand: (a) een multilevelanalyse uitvoeren voor een casus met herhaalde
metingen en (b) hierover een APA-samenvatting schrijven en (c) een inzichtelijke
mondelinge presentatie geven (aan de hand van een PowerPoint)
beslissingen die tijdens de multilevelanalyse van een casus met herhaalde metingen
relevant zijn kort en bondig mondeling toelichten (tijdens een mondelinge presentatie)
de basale technische kenmerken van multilevelanalyse op longitudinale data
toelichten (tijdens een mondelinge presentatie), bijvoorbeeld het duiden van
parameterschattingen van fixed en random effecten van een model met
interactietermen, of modelvergelijkingen met behulp van fitmaten (zoals de deviance).
Deze cursus bestaat uit zes thema’s. Thema 1 is een puur theoretisch thema waarin
verschillende vormen van longitudinaal onderzoek worden besproken. Aan de hand van
meerdere concrete casussen wordt een indruk gegeven van wat longitudinaal onderzoek
inhoudt en wat longitudinale data zijn. Ook gaan we in op enkele methodologische problemen,
zonder dat daarbij statistische analyses aan te pas komen.
Hoewel deze cursus over longitudinaal onderzoek gaat, wordt in thema 2 – om didactische
redenen – een uitstapje gemaakt naar cross-sectioneel onderzoek. In dit thema leer je hoe
multileveldata eruitzien en hoe je een multilevelanalyse zelf kunt uitvoeren wanneer je te
maken hebt met cross-sectionele data (personen in groepen).
Thema 3 staat geheel in het teken van de analyse van longitudinale data (metingen binnen
personen), waarbij een onderscheid gemaakt wordt in (1) studies waarbij de factor tijd een
essentieel onderdeel is van de vraagstelling en (2) studies waarbij de focus veel meer ligt op
de relaties tussen twee (of meer) herhaaldelijk gemeten variabelen.
In thema 4 komt mediatieanalyse aan bod. Met dit type analyse kunnen longitudinale
onderzoeksvragen worden beantwoord, waarbij variabelen theoretisch in een sequentiële
keten worden geplaatst.
De huiswerkopdrachten van thema 5 zijn bedoeld als extra oefening in multilevelanalyse en
mediatieanalyse.
Thema 6 is de eindopdracht
Thema 1 - De factor tijd in onderzoek
Na het afronden van dit thema kun je
1
, de kenmerken van longitudinaal onderzoek benoemen
de verschillen benoemen tussen experimenteel longitudinaal onderzoek en
observationeel longitudinaal onderzoek
uit de globale beschrijving van een studie opmaken of deze, qua opzet, cross-
sectioneel of longitudinaal is.
1. Kenmerken van longitudinaal onderzoek
Definitie: Onderzoek waarin dezelfde individuen (of eenheden) meerdere keren in
de tijd worden gemeten.
Kernidee: Het bestuderen van verandering en ontwikkeling in plaats van alleen
statische verschillen.
Voordelen:
o Geeft inzicht in intra-individuele verandering (hoe iemand zelf verandert).
o Maakt vergelijking mogelijk van interindividuele verschillen in verandering
(hoe mensen onderling verschillen in hun ontwikkeling).
o Kan richting (causaliteit) beter benaderen dan cross-sectioneel onderzoek.
Belangrijke concepten:
o Tijd (essentieel, meerdere meetmomenten nodig).
o Trajecten (patronen van verandering over tijd).
o Gebeurtenissen (bijvoorbeeld: moment van uitval, herstel, terugval).
2. Verschillen: experimenteel vs. observationeel longitudinaal onderzoek
Experimenteel longitudinaal onderzoek:
o Onderzoekers manipuleren een variabele (bv. interventie, behandeling).
o Toewijzing vaak random.
o Doel: causale relaties aantonen (bijv. “Behandeling X versnelt herstel in de
tijd”).
Observationeel longitudinaal onderzoek:
o Geen manipulatie, alleen meten/observeren.
o Doel: beschrijven van natuurlijke verandering, ontdekken van verbanden.
o Risico: alternatieve verklaringen (confounders).
Kortom:
Experimenteel = actieve interventie → sterker bewijs voor causaliteit.
Observationeel = passieve observatie → goed voor beschrijven & voorspellen.
3. Cross-sectioneel vs. longitudinaal opzet herkennen
Cross-sectioneel onderzoek:
o Meet verschillende individuen op één moment in de tijd.
o Vergelijkt groepen, maar zegt weinig over verandering binnen individuen.
o Voorbeeld: een steekproef van 20-jarigen en een van 40-jarigen vergelijken op
stressniveau.
Longitudinaal onderzoek:
o Meet dezelfde individuen herhaaldelijk.
o Kan verandering en ontwikkeling volgen.
o Voorbeeld: een groep mensen elk jaar van hun 20e tot 40e meten.
Vuistregel:
Eén meetmoment = cross-sectioneel.
Twee of meer meetmomenten bij dezelfde personen = longitudinaal.
✅ Samenvattend bij de leerdoelen:
Longitudinaal onderzoek = meerdere metingen door de tijd heen, gericht op
verandering en gebeurtenissen.
Experimenteel longitudinaal = manipulatie + herhaalde meting (causaliteit sterker).
Observationeel longitudinaal = alleen herhaalde observatie (beschrijven/verklaren).
Cross-sectioneel = één meetmoment, geen verandering meetbaar; longitudinaal =
meerdere meetmomenten, verandering wél zichtbaar.
1.1 Longitudinale onderzoeksdesigns
1.1.1 Experimenteel vs. observationeel longitudinaal onderzoek
2
,We spreken van experimenteel longitudinaal onderzoek als er
a. meerdere metingen in de tijd worden verricht,
b. bij verschillende interventiegroepen (condities) waarvan er minstens één wordt
blootgesteld aan een experimentele manipulatie,
c. met als doel om de effecten in verschillende condities met elkaar te vergelijken.
Observationeel longitudinaal onderzoek wordt gekenmerkt door meerdere metingen in
de tijd zonder dat er variabelen worden gemanipuleerd. Dit type onderzoek is onder andere
geschikt om patronen in de tijd te bestuderen. Dit kan worden uitgevoerd bij een enkele groep
of bij meerdere groepen.
1.1.2 Intensieve vs. extensieve longitudinale dataverzameling
Een andere manier om longitudinaal onderzoek onder te verdelen is op basis van
meetfrequentie. Een hoge meetfrequentie maakt longitudinaal onderzoek intensief: er zijn
dan vaak meerdere metingen per dag. Omdat er veelvuldig gemeten wordt, is intensieve
longitudinale dataverzameling vaak van korte duur.
Intensieve longitudinale dataverzameling kun je overigens ook tegenkomen onder de namen
experience sampling method (ESM) of ecological momentary assessment (EMA).
Daarentegen is er sprake van meer extensieve longitudinale dataverzameling als de
metingen minder vaak plaatsvinden, bijvoorbeeld één keer per week, maand of jaar.
1.1.3 Ontwikkeling over de tijd vs. fluctuaties in de tijd
Een derde manier om onderscheid te maken tussen verschillende typen longitudinaal
onderzoek is de rol van de factor tijd. Sommige studies hebben als doel om
een ontwikkeling over de tijd te laten zien.
Naast het inzichtelijk maken van ontwikkelingen over de tijd, kan longitudinaal onderzoek ook
worden gebruikt om een verband aan te tonen tussen twee patronen van fluctuaties.
e verwacht wel een verband tussen de fluctuaties: wanneer negatief affect verandert,
verandert zelfwaardering ook.
1.1.4 Specifieke vormen van observationeel longitudinaal onderzoek
Er bestaan verschillende vormen van observationeel longitudinaal onderzoek, zoals panel- en
cohortstudies. Een panelstudie is een vorm van (prospectief) longitudinaal onderzoek
waarbij gedurende langere tijd dezelfde mensen (= vast panel) meerdere keren worden
bevraagd over een onderwerp. Panelstudies zijn vaak bedoeld om (maatschappelijke)
ontwikkelingen in een brede onderzoekspopulatie te onderzoeken.
Bij longitudinaal cohortonderzoek worden mensen ook meerdere keren ondervraagd, maar
de deelnemers worden hierbij geselecteerd op basis van een gemeenschappelijk kenmerk dat
gerelateerd is aan een tijdstip of tijdsperiode. Je kunt daarbij denken aan deelnemers met
hetzelfde geboortejaar (geboortecohort),
Daarnaast zien we ook cohortstudies in de vorm van life-eventsstudies waarmee de
psychische gevolgen van (ingrijpende) veranderingen of (traumatische) gebeurtenissen
kunnen worden bestudeerd.
Opdrachten: wat voor soort onderzoek is dit, bijvoorbeeld (als antwoord):
Dit is een experimentele longitudinale studie, waarbij baby’s aselect worden toegewezen aan
twee condities (couveuse met hartslag of couveuse zonder hartslag). De onafhankelijke
variabelen zijn 'conditie' (wel of geen hartslag) en 'tijd'. De criteriumvariabele is het gewicht
van de baby. De data vertonen een longitudinale hiërarchische structuur, omdat voor elke
baby op tien meetmomenten (week 1 - week 10) het gewicht wordt geregistreerd.
of:
Dit een observationele longitudinale studie. De studie is niet experimenteel, omdat cliënten
niet aselect worden toegewezen aan een conditie, in dit geval is er geen toewijzing aan een
therapie/therapeut. De cruciale predictorvariabele in deze studie is de variabele 'tijd' en
daarnaast zijn er twee afhankelijke variabelen (levenstevredenheid en zelfwaardering). De
data zijn niet alleen longitudinaal hiërarchisch geordend (twaalf metingen van twee
afhankelijke variabelen), maar de data zijn ook hiërarchisch geclusterd binnen therapeuten. In
deze studie zijn dus drie niveaus te onderscheiden die hiërarchisch geordend zijn (metingen
binnen personen bij een specifieke therapeut).
3
, 1.2 Methodologische overwegingen
Het ontwerpen van longitudinale designs brengt ook specifieke uitdagingen met zich mee.
1.2.1 Problemen bij herhaald meten
Longitudinale studies bestuderen veranderingen over de tijd en maken per definitie gebruik
van herhaalde metingen.
Dit brengt een aantal specifieke mogelijke problemen met zich mee,
zoals de kans op uitval,
Longitudinale studies komen in vele vormen, maar één overeenkomst hebben ze
allemaal: vanwege de duur van de dataverzamelingsperiode is uitval, ook wel attritie
of drop-out genoemd, een bedreiger voor de validiteit van een longitudinale studie.
Uitval betekent dat deelnemers hun deelname staken, vrijwillig (bijvoorbeeld vanwege
een te hoge belasting) of onvrijwillig (bijvoorbeeld vanwege tussentijds overlijden). Het
logische gevolg van uitval is een beperkter aantal observaties.
kan het lastig maken om voldoende statistische power over te houden aan het einde
van de studie,
een zwaardere belasting voor de deelnemer,
kan mensen ervan weerhouden om aan een studie deel te nemen. Dit kan een serieus
probleem vormen voor de externe validiteit (generaliseerbaarheid) van longitudinale
studies. Wanneer de niet-deelnemers verschillen van de deelnemers op de te
onderzoeken verbanden, treedt een vorm van selectiebias op.
het risico op reactiviteit.
Bij herhaalde metingen bestaat een reëel risico dat de participant reageert op de
metingen zelf. Allereerst is het redelijk om je af te vragen hoe serieus een deelnemer
een vragenlijst na een aantal keren nog invult, wanneer deze dezelfde vragen
herhaaldelijk – en in het geval van intensieve longitudinale data zelfs meerdere malen
per dag – krijgt aangeboden.
Ten tweede kan door het herhaald meten 'instrumentatie' optreden, waarbij
deelnemers zich in de loop van het onderzoek bewuster worden van de gemeten
variabelen.
Ten derde kan er ook een leereffect optreden, waarbij de vaardigheid op zichzelf niet
verbetert, maar waarbij mensen door het maken van een test leren om diezelfde test
beter te maken.
ten onrechte trekken van causale conclusies
Vanwege de mogelijkheid om met behulp van herhaalde metingen psychologische
processen te onderzoeken in de dagelijkse context is niet-experimenteel longitudinaal
onderzoek aantrekkelijk voor psychologen – en niet zelden worden daar causale
conclusies uit getrokken. Ten onrechte, want longitudinaal onderzoek op zichzelf is niet
voldoende voor het doen van causale uitspraken over de relatie tussen twee
variabelen.
1.2.2 Designaspecten ter overweging
Bij het ontwerp van een longitudinale studie spelen een aantal specifieke overwegingen een
rol. Deze hebben betrekking op het bepalen van :
de meetfrequentie,
Voor het bepalen van de meetfrequentie is het allereerst zinvol om een inschatting te
maken van het tijdsinterval waarin je een zichtbare verandering verwacht.
De processen van verandering kosten immers tijd en het volstaat vaak om relatief
stabiele eigenschappen beperkt te meten. Het is vooral zinvol om te bedenken op welk
meetmoment er een relevante (klinische) verandering te verwachten valt.
In een studie waarbij variabelen worden gemeten die regelmatig fluctueren, is het
vaak zinvoller om die fluctuaties veelvuldig, gedurende een kortere periode in kaart te
brengen,
Een andere vraag die met name voor intensieve longitudinale designs relevant is, is
met welke regelmaat er gemeten wordt. Bij ESM-data zijn er drie veelgebruikte opties.
Er kan aan deelnemers gevraagd worden om
- op vaste tijdstippen van de dag metingen te verrichten (interval-contingent
designs)
4
Na het afronden van de cursus kun je
de kenmerken van longitudinaal onderzoek benoemen, dat wil zeggen beschrijven wat
longitudinale data zijn en de verschillende vormen van longitudinaal onderzoek
omschrijven
de belangrijkste overeenkomsten en verschillen tussen longitudinaal en cross-
sectioneel onderzoek uitleggen
de criteria die gelden voor het doen van causale uitspraken benoemen en toepassen
op onderzoek met een cross-sectioneel of longitudinaal onderzoeksdesign
de beperkingen van het longitudinale onderzoeksdesign met betrekking tot causaliteit
onderkennen
enige kenmerkende problemen met betrekking tot de interne/externe validiteit van
onderzoek met herhaalde metingen benoemen
een conceptueel model, onderzoeksvragen en hypotheses opstellen voor een
onderzoek met een cross-sectionele multilevelstructuur
een multilevelanalyse op cross-sectionele data uitvoeren (met jamovi of SPSS) en de
resultaten daarvan correct interpreteren
een conceptueel model, onderzoeksvragen en hypotheses opstellen voor een
onderzoek met een longitudinale multilevelstructuur
een multilevelanalyse op longitudinale data uitvoeren (met jamovi of SPSS) en de
resultaten daarvan correct interpreteren
een conceptueel model opstellen voor een mediatieprobleemstelling
een mediatieanalyse uitvoeren (met jamovi of SPSS) en de resultaten daarvan correct
interpreteren
een onderzoeksvraag opstellen voor de modellen die worden behandeld in deze cursus
gezamenlijk met een medestudent op basis van een verstrekt longitudinaal
databestand: (a) een multilevelanalyse uitvoeren voor een casus met herhaalde
metingen en (b) hierover een APA-samenvatting schrijven en (c) een inzichtelijke
mondelinge presentatie geven (aan de hand van een PowerPoint)
beslissingen die tijdens de multilevelanalyse van een casus met herhaalde metingen
relevant zijn kort en bondig mondeling toelichten (tijdens een mondelinge presentatie)
de basale technische kenmerken van multilevelanalyse op longitudinale data
toelichten (tijdens een mondelinge presentatie), bijvoorbeeld het duiden van
parameterschattingen van fixed en random effecten van een model met
interactietermen, of modelvergelijkingen met behulp van fitmaten (zoals de deviance).
Deze cursus bestaat uit zes thema’s. Thema 1 is een puur theoretisch thema waarin
verschillende vormen van longitudinaal onderzoek worden besproken. Aan de hand van
meerdere concrete casussen wordt een indruk gegeven van wat longitudinaal onderzoek
inhoudt en wat longitudinale data zijn. Ook gaan we in op enkele methodologische problemen,
zonder dat daarbij statistische analyses aan te pas komen.
Hoewel deze cursus over longitudinaal onderzoek gaat, wordt in thema 2 – om didactische
redenen – een uitstapje gemaakt naar cross-sectioneel onderzoek. In dit thema leer je hoe
multileveldata eruitzien en hoe je een multilevelanalyse zelf kunt uitvoeren wanneer je te
maken hebt met cross-sectionele data (personen in groepen).
Thema 3 staat geheel in het teken van de analyse van longitudinale data (metingen binnen
personen), waarbij een onderscheid gemaakt wordt in (1) studies waarbij de factor tijd een
essentieel onderdeel is van de vraagstelling en (2) studies waarbij de focus veel meer ligt op
de relaties tussen twee (of meer) herhaaldelijk gemeten variabelen.
In thema 4 komt mediatieanalyse aan bod. Met dit type analyse kunnen longitudinale
onderzoeksvragen worden beantwoord, waarbij variabelen theoretisch in een sequentiële
keten worden geplaatst.
De huiswerkopdrachten van thema 5 zijn bedoeld als extra oefening in multilevelanalyse en
mediatieanalyse.
Thema 6 is de eindopdracht
Thema 1 - De factor tijd in onderzoek
Na het afronden van dit thema kun je
1
, de kenmerken van longitudinaal onderzoek benoemen
de verschillen benoemen tussen experimenteel longitudinaal onderzoek en
observationeel longitudinaal onderzoek
uit de globale beschrijving van een studie opmaken of deze, qua opzet, cross-
sectioneel of longitudinaal is.
1. Kenmerken van longitudinaal onderzoek
Definitie: Onderzoek waarin dezelfde individuen (of eenheden) meerdere keren in
de tijd worden gemeten.
Kernidee: Het bestuderen van verandering en ontwikkeling in plaats van alleen
statische verschillen.
Voordelen:
o Geeft inzicht in intra-individuele verandering (hoe iemand zelf verandert).
o Maakt vergelijking mogelijk van interindividuele verschillen in verandering
(hoe mensen onderling verschillen in hun ontwikkeling).
o Kan richting (causaliteit) beter benaderen dan cross-sectioneel onderzoek.
Belangrijke concepten:
o Tijd (essentieel, meerdere meetmomenten nodig).
o Trajecten (patronen van verandering over tijd).
o Gebeurtenissen (bijvoorbeeld: moment van uitval, herstel, terugval).
2. Verschillen: experimenteel vs. observationeel longitudinaal onderzoek
Experimenteel longitudinaal onderzoek:
o Onderzoekers manipuleren een variabele (bv. interventie, behandeling).
o Toewijzing vaak random.
o Doel: causale relaties aantonen (bijv. “Behandeling X versnelt herstel in de
tijd”).
Observationeel longitudinaal onderzoek:
o Geen manipulatie, alleen meten/observeren.
o Doel: beschrijven van natuurlijke verandering, ontdekken van verbanden.
o Risico: alternatieve verklaringen (confounders).
Kortom:
Experimenteel = actieve interventie → sterker bewijs voor causaliteit.
Observationeel = passieve observatie → goed voor beschrijven & voorspellen.
3. Cross-sectioneel vs. longitudinaal opzet herkennen
Cross-sectioneel onderzoek:
o Meet verschillende individuen op één moment in de tijd.
o Vergelijkt groepen, maar zegt weinig over verandering binnen individuen.
o Voorbeeld: een steekproef van 20-jarigen en een van 40-jarigen vergelijken op
stressniveau.
Longitudinaal onderzoek:
o Meet dezelfde individuen herhaaldelijk.
o Kan verandering en ontwikkeling volgen.
o Voorbeeld: een groep mensen elk jaar van hun 20e tot 40e meten.
Vuistregel:
Eén meetmoment = cross-sectioneel.
Twee of meer meetmomenten bij dezelfde personen = longitudinaal.
✅ Samenvattend bij de leerdoelen:
Longitudinaal onderzoek = meerdere metingen door de tijd heen, gericht op
verandering en gebeurtenissen.
Experimenteel longitudinaal = manipulatie + herhaalde meting (causaliteit sterker).
Observationeel longitudinaal = alleen herhaalde observatie (beschrijven/verklaren).
Cross-sectioneel = één meetmoment, geen verandering meetbaar; longitudinaal =
meerdere meetmomenten, verandering wél zichtbaar.
1.1 Longitudinale onderzoeksdesigns
1.1.1 Experimenteel vs. observationeel longitudinaal onderzoek
2
,We spreken van experimenteel longitudinaal onderzoek als er
a. meerdere metingen in de tijd worden verricht,
b. bij verschillende interventiegroepen (condities) waarvan er minstens één wordt
blootgesteld aan een experimentele manipulatie,
c. met als doel om de effecten in verschillende condities met elkaar te vergelijken.
Observationeel longitudinaal onderzoek wordt gekenmerkt door meerdere metingen in
de tijd zonder dat er variabelen worden gemanipuleerd. Dit type onderzoek is onder andere
geschikt om patronen in de tijd te bestuderen. Dit kan worden uitgevoerd bij een enkele groep
of bij meerdere groepen.
1.1.2 Intensieve vs. extensieve longitudinale dataverzameling
Een andere manier om longitudinaal onderzoek onder te verdelen is op basis van
meetfrequentie. Een hoge meetfrequentie maakt longitudinaal onderzoek intensief: er zijn
dan vaak meerdere metingen per dag. Omdat er veelvuldig gemeten wordt, is intensieve
longitudinale dataverzameling vaak van korte duur.
Intensieve longitudinale dataverzameling kun je overigens ook tegenkomen onder de namen
experience sampling method (ESM) of ecological momentary assessment (EMA).
Daarentegen is er sprake van meer extensieve longitudinale dataverzameling als de
metingen minder vaak plaatsvinden, bijvoorbeeld één keer per week, maand of jaar.
1.1.3 Ontwikkeling over de tijd vs. fluctuaties in de tijd
Een derde manier om onderscheid te maken tussen verschillende typen longitudinaal
onderzoek is de rol van de factor tijd. Sommige studies hebben als doel om
een ontwikkeling over de tijd te laten zien.
Naast het inzichtelijk maken van ontwikkelingen over de tijd, kan longitudinaal onderzoek ook
worden gebruikt om een verband aan te tonen tussen twee patronen van fluctuaties.
e verwacht wel een verband tussen de fluctuaties: wanneer negatief affect verandert,
verandert zelfwaardering ook.
1.1.4 Specifieke vormen van observationeel longitudinaal onderzoek
Er bestaan verschillende vormen van observationeel longitudinaal onderzoek, zoals panel- en
cohortstudies. Een panelstudie is een vorm van (prospectief) longitudinaal onderzoek
waarbij gedurende langere tijd dezelfde mensen (= vast panel) meerdere keren worden
bevraagd over een onderwerp. Panelstudies zijn vaak bedoeld om (maatschappelijke)
ontwikkelingen in een brede onderzoekspopulatie te onderzoeken.
Bij longitudinaal cohortonderzoek worden mensen ook meerdere keren ondervraagd, maar
de deelnemers worden hierbij geselecteerd op basis van een gemeenschappelijk kenmerk dat
gerelateerd is aan een tijdstip of tijdsperiode. Je kunt daarbij denken aan deelnemers met
hetzelfde geboortejaar (geboortecohort),
Daarnaast zien we ook cohortstudies in de vorm van life-eventsstudies waarmee de
psychische gevolgen van (ingrijpende) veranderingen of (traumatische) gebeurtenissen
kunnen worden bestudeerd.
Opdrachten: wat voor soort onderzoek is dit, bijvoorbeeld (als antwoord):
Dit is een experimentele longitudinale studie, waarbij baby’s aselect worden toegewezen aan
twee condities (couveuse met hartslag of couveuse zonder hartslag). De onafhankelijke
variabelen zijn 'conditie' (wel of geen hartslag) en 'tijd'. De criteriumvariabele is het gewicht
van de baby. De data vertonen een longitudinale hiërarchische structuur, omdat voor elke
baby op tien meetmomenten (week 1 - week 10) het gewicht wordt geregistreerd.
of:
Dit een observationele longitudinale studie. De studie is niet experimenteel, omdat cliënten
niet aselect worden toegewezen aan een conditie, in dit geval is er geen toewijzing aan een
therapie/therapeut. De cruciale predictorvariabele in deze studie is de variabele 'tijd' en
daarnaast zijn er twee afhankelijke variabelen (levenstevredenheid en zelfwaardering). De
data zijn niet alleen longitudinaal hiërarchisch geordend (twaalf metingen van twee
afhankelijke variabelen), maar de data zijn ook hiërarchisch geclusterd binnen therapeuten. In
deze studie zijn dus drie niveaus te onderscheiden die hiërarchisch geordend zijn (metingen
binnen personen bij een specifieke therapeut).
3
, 1.2 Methodologische overwegingen
Het ontwerpen van longitudinale designs brengt ook specifieke uitdagingen met zich mee.
1.2.1 Problemen bij herhaald meten
Longitudinale studies bestuderen veranderingen over de tijd en maken per definitie gebruik
van herhaalde metingen.
Dit brengt een aantal specifieke mogelijke problemen met zich mee,
zoals de kans op uitval,
Longitudinale studies komen in vele vormen, maar één overeenkomst hebben ze
allemaal: vanwege de duur van de dataverzamelingsperiode is uitval, ook wel attritie
of drop-out genoemd, een bedreiger voor de validiteit van een longitudinale studie.
Uitval betekent dat deelnemers hun deelname staken, vrijwillig (bijvoorbeeld vanwege
een te hoge belasting) of onvrijwillig (bijvoorbeeld vanwege tussentijds overlijden). Het
logische gevolg van uitval is een beperkter aantal observaties.
kan het lastig maken om voldoende statistische power over te houden aan het einde
van de studie,
een zwaardere belasting voor de deelnemer,
kan mensen ervan weerhouden om aan een studie deel te nemen. Dit kan een serieus
probleem vormen voor de externe validiteit (generaliseerbaarheid) van longitudinale
studies. Wanneer de niet-deelnemers verschillen van de deelnemers op de te
onderzoeken verbanden, treedt een vorm van selectiebias op.
het risico op reactiviteit.
Bij herhaalde metingen bestaat een reëel risico dat de participant reageert op de
metingen zelf. Allereerst is het redelijk om je af te vragen hoe serieus een deelnemer
een vragenlijst na een aantal keren nog invult, wanneer deze dezelfde vragen
herhaaldelijk – en in het geval van intensieve longitudinale data zelfs meerdere malen
per dag – krijgt aangeboden.
Ten tweede kan door het herhaald meten 'instrumentatie' optreden, waarbij
deelnemers zich in de loop van het onderzoek bewuster worden van de gemeten
variabelen.
Ten derde kan er ook een leereffect optreden, waarbij de vaardigheid op zichzelf niet
verbetert, maar waarbij mensen door het maken van een test leren om diezelfde test
beter te maken.
ten onrechte trekken van causale conclusies
Vanwege de mogelijkheid om met behulp van herhaalde metingen psychologische
processen te onderzoeken in de dagelijkse context is niet-experimenteel longitudinaal
onderzoek aantrekkelijk voor psychologen – en niet zelden worden daar causale
conclusies uit getrokken. Ten onrechte, want longitudinaal onderzoek op zichzelf is niet
voldoende voor het doen van causale uitspraken over de relatie tussen twee
variabelen.
1.2.2 Designaspecten ter overweging
Bij het ontwerp van een longitudinale studie spelen een aantal specifieke overwegingen een
rol. Deze hebben betrekking op het bepalen van :
de meetfrequentie,
Voor het bepalen van de meetfrequentie is het allereerst zinvol om een inschatting te
maken van het tijdsinterval waarin je een zichtbare verandering verwacht.
De processen van verandering kosten immers tijd en het volstaat vaak om relatief
stabiele eigenschappen beperkt te meten. Het is vooral zinvol om te bedenken op welk
meetmoment er een relevante (klinische) verandering te verwachten valt.
In een studie waarbij variabelen worden gemeten die regelmatig fluctueren, is het
vaak zinvoller om die fluctuaties veelvuldig, gedurende een kortere periode in kaart te
brengen,
Een andere vraag die met name voor intensieve longitudinale designs relevant is, is
met welke regelmaat er gemeten wordt. Bij ESM-data zijn er drie veelgebruikte opties.
Er kan aan deelnemers gevraagd worden om
- op vaste tijdstippen van de dag metingen te verrichten (interval-contingent
designs)
4
