Chapter 5 Flashcards
(17 cards)
Non-relational statements
= niet-relationele stellingen
A. Descriptieve of ‘echte’ definities
–> algemeen bekende, aanvaardbare definitie
B. Stipulatieve of nominale def.
–> spreekt een ‘conventie’ af over de betekenis (Laten we afspreken dat …)
C. Operationele def.
–> Praktischer: hoe is het meetbaar/observeerbaar?
Relational statements
= Relationele stellingen
Associatieve relatie: simultaan of sequentieel
Causaliteit
Relaties beschrijven (4 zaken)
Aard (pos of neg)
Type
Symmetrie (in welke richting?)
Vorm (lineair, curvilineair, exponentieel)
Aard van een relatie
Positief (hoe meer A, hoe meer B) +
Negatief (hoe meer A, hoe minder B) -
Type relatie
A. Deterministische relatie
B. Oorzakelijke relatie
C. Probabilistische relatie
D. Gelijktijdige relatie
E. Conditionele relatie
F. Volgtijdelijke relatie
G. Noodzakelijke relatie
Deterministische relatie
Wanneer A, dan altijd B
( per definitie een causaal verband )
ALTIJD B wanneer A
vb. geen zuurstof —–> + ‘brain dead’
Oorzakelijke relatie
Niet perse deterministisch (soms wel)
A is de oorzaak van B
B is het gevolg van A
rape ———> + PTSD
Probabilistische relatie
Wanneer A, dan waarschijnlijk B
Wanneer het gevolg regelmatig voorkomt
roken ——> long kanker
Gelijktijdige relatie
Wanneer A, dan ook B (zonder causale relatie)
vb. haaienaanvallen en ijsjesverkoop
Conditionele/voorwaardelijke relatie
Wanneer A, dan ook B, maar enkel indien C
C = dus de MODERATOR
vb. wisselhouding ——> - decubitus
Maar enkel indien om de 2u of meer (= moderator)
Volgtijdelijke relatie
Wanneer A, dan later B
Consequentie volgt pas na een tijdje
Altijd probabilistische relatie ook
Exposure to sun —–> + skin cancer
Noodzakelijke relatie
Alleen B wanneer A (en enkel A) er is
vb. HIV pos ——> + AIDS
Mediator
Factor die tussen 2 concepten staat
Moderator
Factor die invloed heeft op een relatie tussen 2 concepten
Strenght of interference
verwijst naar mate van zekerheid of betrouwbaarheid waarmee conclusie kan getrokken worden
Propensity score
Statistische maatstaf (tussen 0-1) die de kans weergeeft dat een individu de ‘treatment’ zal ondergaan afhankelijk van zijn ‘pretreatment’ karakteristieken
–> gebruikt om balans te creëren tussen CG en EG
OM BIAS TE VERLAGEN
Cohen’s d
Maat om verschil aan te duiden tussen 2 gemiddelden van groepen, uitgedrukt in termen v/d standaarddeviatie
–> itt standaarddeviatie niet gevoelig aan steekproefgrootte (effect sizes)
