Correlationeel onderzoek

Question 1

Onderzoeksvragen correlationeel bestaat uit (3)

Answer 1

Population
Association (verwachte relatie)
Constructs (theoretische begrippen)

Question 2

Voorwaarden causaliteit (3)

Answer 2

I. covariance: er moet een relatie zijn tussen de oorzaak en het gevolg
Ii. temporal precedence: de oorzaak moet in de tijd voorafgaan aan het gevolg.
Iii. internal validity: alternatieve verklaringen voor de gevonden relatie moeten zijn uitgesloten. Bij aantal ijsjes per dagen en mensen die verdrinken, 1 niet door het ander maar door verklaring van warm weer en meer zwemmen en ijsjes eten.

Question 3

Operationalisatieproces (4)

Answer 3

Theoretisch concrept > conceptuele definitie > operationele definitie > variabele.

Question 4

Types meetniveau (4)

Answer 4

Nominaal meetniveau: categorieën
Ordinaal meetniveau: volgorde (getallen hebben betekenis)
Interval meetniveau: volgorde (getallen hebben betekenis) maar afstanden gelijk, bijv IQ niveau
Ratio meetniveau: volgorde, afstanden gelijk maar absoluut nulpunt.

Question 5

Types validiteit (4)

Answer 5

Begripsvaliditeit (meten we inhoudelijk wat we willen weten)

Interne validiteit (kunnen we een goed antwoord geven?)

Externe validiteit (over welke populatie kunnen we conclusie trekken op basis van steekproef?)

Statistische validiteit (is de data betrouwbaar?)

Question 6

Begripsvaliditeit

Answer 6

Begripsvaliditeit (meten we inhoudelijk wat we willen weten)

Question 7

Interne validiteit

Answer 7

Interne validiteit (kunnen we een goed antwoord geven?)

Question 8

Externe validiteit

Answer 8

Externe validiteit (over welke populatie kunnen we conclusie trekken op basis van steekproef?)

Question 9

Statistische validiteit

Answer 9

Statistische validiteit (is de data betrouwbaar?)

Question 10

Types begripsvaliditeit (5)

Answer 10

Inhoudsvaliditeit (content validity): meten we alle ascpeten
Indruksvaliditeit (face validity): vinden de experts de vragenlijst compleet

Convergente validiteit: komen de metingen van dit meetinstrument overeen met een ander meetinstrument
Discriminante (/divergente) validiteit: hangen de metingen niet samen met andere kenmerken? Woede en agressie zijn anders, dan wil je niet dat onderzoek hetzelfde over deze vind.
Criterium validiteit: hangen de metingen samen met gedragsmatige uitkomsten waarvan we weten dat er een verband hoort te zijn?

Question 11

Inhoudsvaliditeit en indruksvaliditeit (begripsvalideiten)

Answer 11

Inhoudsvaliditeit (content validity): meten we alle ascpeten
Indruksvaliditeit (face validity): vinden de experts de vragenlijst compleet

Question 12

Convergente validiteit

Answer 12

Convergente validiteit: komen de metingen van dit meetinstrument overeen met een ander meetinstrument

Question 13

Discriminante validiteit

Answer 13

Discriminante (/divergente) validiteit: hangen de metingen niet samen met andere kenmerken? Woede en agressie zijn anders, dan wil je niet dat onderzoek hetzelfde over deze vind.

Question 14

Criterium validiteit

Answer 14

Criterium validiteit: hangen de metingen samen met gedragsmatige uitkomsten waarvan we weten dat er een verband hoort te zijn?

Question 15

Validiteit vs betrouwbaarheid (3)

Answer 15

Validiteit: passend

-Test hertest betrouwbaarheid
-Intrabeoordeelaars betrouwbaarheid
-Interne betrouwbaarheid (geven respondenten soortgelijke antwoorden op verschillende vragen over hetzelfde theoretisch begrip). Wordt gemeten door Cronbach’s alfa.

Question 16

Types bias (6)

Answer 16

Acquiescence: de neiging van mensen om het met een statement eens te zijn/”ja-knikken”

Fence Sitting is het vermijden van extreme antwoorden.

Straightlining is het idee dat respondenten de neiging kunnen ontwikkelen om hetzelfde antwoord op alle vragen te geven.

Sociale wenselijkheid: Respondenten willen over het algemeen antwoorden geven die sociaal wenselijk en geaccepteerd zijn.

Primacy effect: vaker te kiezen voor de categorieën bovenaan de lijst vergeleken met onderaan de lijst (vragenlijst)

Recency effects: vaker te kiezen voor de categorieën onderaan de lijst vergeleken met bovenaan de lijst (telefonisch, kan nog herinneren)

Question 17

The response process (4)

Answer 17

Comprehension: Ik heb een fles gedronken? Pure alcohol of alcoholhoudende drank?
Retrieval: hoe veel was het ook alweer
Judgement: wat is zinvolle informatie?
Response: wil ik wel dit antwoord delen?

Question 18

Types vragen (5)

Answer 18

Leidende vraag: sturende vraag waardoor retrieval en judgement aangepast worden.
Double-barreled question: dubbele vraag in 1
Ordering effects: volgorde van vragen kunnen de antwoorden beïnvloeden.
Telescoping effects: probleem met retrieval en judgement. Je kan niet altijd een vraag over afgelopen maand uitvergroten.
Sensitive questions: delen van gevoelige informatie

Question 19

Letters in statistiek

Answer 19

N de steekproefgrootte
M het gemiddelde
s de standaarddeviatie
s squared is variantie
ρ (rho) pearson’s in populatie
r de pearson’s in steekproef
rs spearman’s correlatie coefficient
t is toetswaarde voor t-toets
F toetswaarde voor ANOVA
p is p-waarde, voor significantie
μ (mu) is populatie gemiddelde
σ (sigma) populatie standaard deviatie

Question 20

Centrummaten (3)

Answer 20

Modus: de waarde die het vaakst voorkomt.
Mediaan: de middelste waarde als je de dataset van kleinste naar grootste waarde rangschikt.
Gemiddelde: de som van alle waarden, gedeeld door het totale aantal waarden.

Question 21

Spreidingsmaten (3)

Answer 21

Standaarddeviatie (s, standard deviation): de gemiddelde afstand tussen iedere waarde in de dataset en het gemiddelde.
Variantie (variance σ (sigma) squared): de standaarddeviatie in het kwadraat.
Kwartielen (quartiles): Q1/Q2/Q3 na elke 25% van data.

Question 22

Welke correlatiecoefficienten hebben we? (2)

Answer 22

Pearons correlatie: lineaire samenhang (en interval meetniveau)
> heb je die niet, dan gebruik je spearman.

Spearman: ook niet-lineaire samenhang, maar samenhang moet wel monotoom stijgend
of dalend zijn + twee variabelen van ordinaal niveau

Question 23

Stappen in Null Hypothesis Significance Testing (5)

Answer 23

Stap 1 Toetskeuze, hypotheses bepalen en significantieniveau kiezen
Stap 2 Assumpties controleren
Stap 3 Toetsingsgrootheid en p-waarde bepalen
Stap 4 Conclusie trekken over H0
Stap 5 Inhoudelijke conclusie en effectgrootte bepalen

Question 24

Stap 1 toetskeuze/hypothese/significantie

Answer 24

Toetswaarde van Pearson of Spearman?
Dan moest je kijken naar:
→ Meetniveau
→ Lineair

Question 25

Steekproevenverdeling

Answer 25

Steekproevenverdeling (een verdeling van alle mogelijke steekproeven uit een populatie).

Question 26

Steekproeffout

Answer 26

Als de correlatie in de steekproef niet exact gelijk is aan de correlatie in de populatie. Het verschil tussen deze twee correlatiecoëfficiënten heet de steekproeffout.

Question 27

Standaardfout

Answer 27

De spreiding van de correlatie in de steekprovenverdeling noemen we de standaardfout.

Question 28

Standaardschattingsfout

Answer 28

Standaardschattingsfout is de gemiddelde schattingsfout tussen het werkelijke score en voorspelde score in standaarddeviatie (s).

Question 29

Stap 2: assumpties NHST

Answer 29

Correlatie van pearson: er moet een meetniveau van interval of ratio zijn, het moet lineair zijn en geen invloedrijke uitschieters zijn (hiervoor geen richtlijn). Lineaire samenhang tussen predictor en afhankelijke variabele (via scatterplot om te kijken of een lineaire lijn het meest passend is voor de data. Geen uitschieters (die teveel invloed hebben) Predictoren en afhankelijke variabele van minimaal interval meetniveau De predictoren mogen onderling niet teveel samenhangen (multicollineariteit als onderlinge samenhang > 0.90) Spreiding van residuen per x-waarde gelijk (homoscedasticiteit of homogeniteit van varianties)

Question 30

Stap 3?

Answer 30

Toetsingsgrootheid en p-waarde bepalen

Question 31

Stap 4: Conclusie H0

Answer 31

Als de p-waarde groter is dan α, vinden we H0 het meest waarschijnlijk

Question 32

Stap 5: Conclusie en effectgrootte bij correlationeel onderzoek

Answer 32

r = .10 > klein effect r = .30 > medium effect r = .50 > groot effect is anders voor r^2, verklaarde variantie, (0.01, 0.09, 0.25)

Question 33

Enkelvoudige regressie

Answer 33

samenhang beschrijven tussen twee interval/ratio variabelen met een rechte lijn Y (beschrijving) = b0 (intercept) + b1 (richtingscoefficient) x variabele + error

Question 34

Assumpties regressiemodel

Answer 34

1. Lineaire samenhang tussen predictor en afhankelijke variabele (via scatterplot om te kijken of een lineaire lijn het meest passend is voor de data. 2. Geen uitschieters, die te veel invloed hebben op richtingscoefficient. 3. Predictoren en afhankelijke variabele van minimaal interval meetniveau. 4. Predictoren mogen niet te veel samenhangen bij multipele regressie (multicolineariteit) 5. Spreiding van residuen moet per x-waarde gelijk zijn (homoscedasticiteit is vierhoek op scatterplot, heteroscedasticiteit is driehoek).

Question 35

Dummyvariabele

Answer 35

Een variabele met 2 categorieen met de codering 0 en 1 (bijv man en vrouw). Een dichotome variabele, twee variabelen. (kan bij enkelvoudige en multipele regressie).

Question 36

Inferentie

Answer 36

Veel onderzoekers willen hun conclusies kunnen generaliseren naar meer mensen, dit noemen we inferentie.

Question 37

Types aselecte steekproeven (5)

Answer 37

Enkelvoudige aselecte steekproef Gestratifieerde aselecte steekproef Systematische steekproef Cluster steekproef Getrapte steekproef (multistage sample)

Question 38

Types aselecte steekproeven: Enkelvoudige aselecte steekproef

Answer 38

Lijst met elementen in populatie Random elementen selecteren

Question 39

Types aselecte steekproeven: Gestratifieerde aselecte steekproef

Answer 39

Populatie opdelen in subpopulaties Lijst met elementen binnen subpopulaties Random elementen selecteren uit subpopulaties (inzetten bij vergelijken subpopulaties, zoals de meningen van mannen, vrouwen, en non binary, los van de verhouding van deze genders)

Question 40

Types aselecte steekproeven: systematische steekproef

Answer 40

Lijst met elementen in populatie (gebruiken als volgorde van invloed kan zijn, dus bijvoorbeeld als je de straatverlichting wilt evalueren, dan doe je niet alleen de eerste 20 huizen maar het liefst om de 5 bijvoorbeeld) Random startpunt selecteren, daarna selecteren met vast interval (dus bijvoorbeeld elke 10 uitkiezen, of elke 3).

Question 41

Types aselecte steekproeven: cluster steekproef

Answer 41

Lijst uit populatie bestaat uit clusters (dus als je middelbare scholieren wil heb je daar geen lijst van, maar er bestaat wel een lijst van alle middelbare scholen)

Question 42

Types aselecte steekproeven: getrapte steekproef (multistage sample)

Answer 42

Lijst uit populatie bestaat uit clusters Selecteer eerst clusters; daarna steekproef binnen clusters

Question 43

Verdeling in steekproef per stratum (2)

Answer 43

populatieverhouding: De steekproef wordt in dezelfde verhouding als de populatie getrokken. oversampling: opzettelijke bepaalde deelpopulatie(s) vaker voor laten komen in de steekproef, omdat deze anders bijvoorbeeld niet of nauwelijks in de steekproef voor zouden komen.

Question 44

TSE Framework fout: dekkingsfout

Answer 44

Onvoldoende dekking populatie. Als de mensen die niet op de lijst staan een specifieke groep vormen. Bijvoorbeeld bij de mening vragen over daklozen bij een lijst van burgers.

Question 45

TSE Framework fout: steekproeffout

Answer 45

Steekproef resultaten zijn niet gelijk aan populatie resultaten.

Question 46

TSE Framework fout: non responsfout

Answer 46

Niet iedereen geeft gehoor aan een verzoek om mee te doen aan onderzoek. Iedereen is unit nonrespons. Item nonrespons als mensen bepaalde antwoorden niet geven.

Question 47

TSE Framework fout: adjustment error

Answer 47

Aanpassingen die je doet na afname van de vragenlijst om te corrigeren voor dekkingsfout. Niet beantwoorde vragen invullen (oftewel imputatie). Goedbedoelde correcties.

Question 48

TSE Framework fout: measurement error

Answer 48

Subjectiviteit. Bijvoorbeeld bij het meten van persoonlijkheid, is dit wil met een gestandaardiseerde vragenlijst te meten? Meten we dit met de juiste instrumenten? Kunnen mensen zich de feiten herinneren van vragen over vroeger?

Question 49

TSE Framework fout: processing error

Answer 49

Interpretatie van de antwoorden door de onderzoeker. “Hoe sportief ben je?” Gaat dat om hoe vaak je sport of om hoe schappelijk je bent als je verliest?

Question 50

Betrouwbaarheid's analyse (BI/CI) met Cronbach's alfa

Answer 50

Analyse is de methode. Cronbach’s alfa is de statistische maat die we gebruiken om de interne consistentie te meten.

Question 51

Item verwijderen uit vragenlijst? (3)

Answer 51

Inhoudelijk: past dit in de context? Item-rest correlatie (corrected item-total correlation). Dit is de correlatie tussen dit item en het totaal van overige items. Is de correlatie hoog, dan past hij er bij en moet hij blijven staan. Cronbach’s alpha if item deleted. Gaat cronbach’s alpha omhoog, dan mag hij weg. Gaat de betrouwbaarheid naar beneden als hij verwijderd wordt, dan mag hij blijven. Want anders wordt de vragenlijst minder betrouwbaar bij een lager cronbach’s alpha.