T2.2 Convergentie & divergentie

Question 1

Wat wordt bedoeld met de verbanden tussen items en interne consistentie van een meetinstrument?

Answer 1

Het verwijst naar de mate waarin de responsen op verschillende items van het meetinstrument samenhangen en consistent zijn.

Question 2

Hoe kunnen onderzoekers de verbanden tussen items in een meetinstrument evalueren?

Answer 2

Onderzoekers kunnen de correlatiematrices vergelijken, waarin alle geobserveerde correlaties tussen alle items tegelijkertijd worden getoond.

Question 3

Wat zijn enkele statistische maten die worden gebruikt om de interne consistentie van een meetinstrument te schatten?

Answer 3

Enkele statistische maten zijn Cronbach’s alpha, McDonald’s omega, en de split-half betrouwbaarheid.

Question 4

Waarom moeten correlaties tussen items samen met betrouwbaarheidsintervallen worden gerapporteerd?

Answer 4

Omdat correlaties uit een steekproef puntschattingen zijn en daarom niet informatief genoeg zijn, moeten ze worden gerapporteerd samen met betrouwbaarheidsintervallen om de nauwkeurigheid ervan aan te geven.

Question 5

Wat betekent het als een meetinstrument valide kan worden toegepast in een specifieke populatie en context?

Answer 5

Het betekent dat de verbanden tussen items in die populatie en context overeenkomen met de verbanden van het oorspronkelijk gevalideerde meetinstrument.

Question 6

Wat betekent een betrouwbaarheidsinterval van
r=[0.38,0.44] voor de correlatie tussen items in een meetinstrument?

Answer 6

Het betekent dat er met 95% zekerheid wordt verwacht dat de werkelijke correlatie tussen de items in de populatie binnen dit interval ligt.

Question 7

Hoe kunnen onderzoekers bepalen binnen welke bandbreedte een meetinstrument nog als valide kan worden beschouwd?

Answer 7

Onderzoekers moeten richtlijnen opstellen over welke correlaties acceptabel zijn voor het behoud van de validiteit van het meetinstrument in verschillende populaties en contexten.

Question 8

Welke rol speelt een responsmodel bij het beoordelen van de validiteit van een meetinstrument?

Answer 8

Een responsmodel voorspelt hoe items in een meetinstrument met elkaar samenhangen. Dit model kan helpen bij het beoordelen van de validiteit van het meetinstrument in verschillende populaties en contexten.

Question 9

Wat zijn de verwachte verbanden tussen items in een meetinstrument?

Answer 9

Verwacht wordt dat items die vergelijkbare aspecten van een construct meten, sterker met elkaar samenhangen dan items die verschillende aspecten meten.

Question 10

Wat zijn de drie bijzondere meetmodellen voor het verwachte verband tussen items?

Answer 10

De drie bijzondere meetmodellen zijn: het parallelle meetmodel, het tau-equivalente meetmodel en het congenerieke meetmodel.

Question 11

Wat houdt het parallelle meetmodel in?

Answer 11

Het parallelle meetmodel stelt dat alle items exact hetzelfde meten, dezelfde variantie hebben en even sterk met elkaar samenhangen.

Question 12

Wat is het tau-equivalente meetmodel?

Answer 12

Het tau-equivalente meetmodel vereist dat items dezelfde onderliggende variabele meten, maar staat toe dat ze verschillende gemiddelden hebben.

Question 13

Wat is het congenerieke meetmodel?

Answer 13

Het congenerieke meetmodel vereist dat alle items hetzelfde onderliggende construct meten, maar staat toe dat ze verschillende subconstructen meten.

Question 14

Wat is convergente validiteit?

Answer 14

Convergente validiteit wordt aangetoond wanneer de scores van een meetinstrument sterk samenhangen met de scores van een ander meetinstrument dat hetzelfde construct meet.

Question 14

Wat is interne consistentie in relatie tot meetinstrumenten?

Answer 14

Interne consistentie is een maat voor de mate waarin items in een meetinstrument met elkaar samenhangen, vaak geassocieerd met de betrouwbaarheid van het meetinstrument.

Question 15

Wat is divergente validiteit?

Answer 15

Divergente validiteit wordt aangetoond wanneer de scores van een meetinstrument niet samenhangen met de scores van een ander meetinstrument dat een volledig ongerelateerd construct meet.

Question 16

Waarom is het onderzoeken van verbanden met andere meetinstrumenten belangrijk voor de validatie van een meetinstrument?

Answer 16

Het onderzoeken van verbanden met andere meetinstrumenten biedt inzicht in de convergente en divergente validiteit van het meetinstrument, wat helpt bij het beoordelen van de mate waarin het meetinstrument daadwerkelijk meet wat het zou moeten meten.

Question 17

Waarom kunnen verbanden met andere meetinstrumenten worden onderzocht op basis van responsen per item of samengevoegde responsen?

Answer 17

Dit hangt af van het responsmodel van het meetinstrument. Als alle items precies hetzelfde meten, is het logisch om naar de samenvoeging te kijken; als niet alle items hetzelfde meten, is het logischer om de verbanden per item te berekenen.

Question 18

Wat zijn enkele instructies voor het onderzoeken van convergente of divergente validiteit?

Answer 18

Een voorbeeld van instructies is het afnemen van het meetinstrument in een pilotsteekproef, waarbij de correlaties met andere relevante meetinstrumenten worden onderzocht en betrouwbaarheidsintervallen worden bepaald.

Question 19

Waarom is het belangrijk dat ontwikkelaars van een meetinstrument duidelijke instructies geven voor het bepalen van de validiteit ervan in verschillende populaties en contexten?

Answer 19

Duidelijke instructies helpen andere onderzoekers bij het beoordelen of zij het meetinstrument ook kunnen gebruiken, en bieden een gestandaardiseerde methode voor het evalueren van de validiteit.

Question 20

Wat zijn de verwachte verbanden tussen items in een meetinstrument?

Answer 20

Verwacht wordt dat items die vergelijkbare aspecten meten, sterker met elkaar samenhangen dan items die verschillende aspecten meten.

Question 21

Wat zijn de drie bijzondere meetmodellen voor het verwachte verband tussen items?

Answer 21

De drie bijzondere meetmodellen zijn het parallelle meetmodel, het tau-equivalente meetmodel en het congenerieke meetmodel.

Question 22

Wat is convergente validiteit en divergente validiteit?

Answer 22

Convergente validiteit wordt aangetoond wanneer de scores van een meetinstrument samenhangen met een ander meetinstrument dat hetzelfde construct meet, terwijl divergente validiteit aantoont dat scores op een meetinstrument niet samenhangen met scores op een ander meetinstrument dat een ongerelateerd construct meet.

Question 23

Waarom is het onderzoeken van verbanden met andere meetinstrumenten belangrijk voor de validatie van een meetinstrument?

Answer 23

Waarom is het onderzoeken van verbanden met andere meetinstrumenten belangrijk voor de validatie van een meetinstrument?

Question 24

Wat is meetinvariantie en waarom is het belangrijk?

Answer 24

Meetinvariantie betekent dat een meetinstrument op dezelfde manier werkt in verschillende groepen. Dit is belangrijk voor het vergelijken van uitkomsten tussen groepen, omdat anders de betekenis van scores kan verschillen tussen groepen.

Question 25

Wat zijn de mogelijke consequenties als er geen meetinvariantie is tussen groepen?

Answer 25

Als er geen meetinvariantie is, kunnen verschillen in gemiddelden tussen groepen worden veroorzaakt door verschillen in de interpretatie van stimuli of responsschalen, in plaats van door verschillen in het gemeten construct zelf.

Question 26

Wat zijn de belangrijke aspecten die helder moeten zijn bij het onderzoeken van de validiteit van een meetinstrument?

Answer 26

De definitie van het construct, de aspecten van de psychologie die het construct omvat en niet omvat, de operationalisatie van het construct door het meetinstrument, en de responsmodellen bij de items.

Question 27

Wat beschrijft het responsmodel van een meetinstrument?

Answer 27

Het responsmodel beschrijft de causale keten van hoe het doelconstruct de responsen veroorzaakt die door het meetinstrument geregistreerd worden.

Question 28

Wat zijn enkele verwachtingen die voortkomen uit het responsmodel van een meetinstrument?

Answer 28

Verwachtingen over de verdeling van de responsen voor elk item, de verbanden tussen de items onderling, de verbanden tussen de items en andere meetinstrumenten, en de verbanden tussen de geaggregeerde scores van het meetinstrument en andere meetinstrumenten.

Question 29

Wat zijn de stappen die moeten worden gevolgd als responsmodellen niet beschikbaar zijn voor een meetinstrument?

Answer 29

De geobserveerde verdeling van de responsen en verbanden tussen items worden gebruikt om instructies te volgen die zijn opgesteld door de ontwikkelaars of om zelf instructies te formuleren op basis van eerder onderzoek.

Question 30

Waarom is het belangrijk om instructies te hebben bij het onderzoeken van de validiteit van een meetinstrument?

Answer 30

Instructies helpen onderzoekers om te bepalen of een meetinstrument voldoende overeenkomt met de manier waarop het zou moeten werken in een specifieke populatie en context

Question 31

Wat zijn enkele bronnen die onderzoekers kunnen raadplegen als er geen instructies beschikbaar zijn voor het onderzoeken van de validiteit van een meetinstrument?

Answer 31

Andere onderzoeken over de ontwikkeling en validatie van het meetinstrument, evenals vervolgonderzoek in vergelijkbare populaties en contexten.

Question 32

Wat willen onderzoekers vaak kunnen schatten voordat ze een studie uitvoeren?

Answer 32

Effectgroottes zoals de correlatiecoëfficiënt en betrouwbaarheidsintervallen met een bepaalde accuraatheid.

Question 33

Wat wordt bedoeld met de helft van het betrouwbaarheidsinterval bij het schatten van een correlatie?

Answer 33

De helft van het betrouwbaarheidsinterval, oftewel de afstand van de puntschatting tot de rand van het interval, wordt ook wel de foutenmarge genoemd.

Question 34

Hoe kan de benodigde steekproefomvang variëren afhankelijk van de verwachte correlatie en de gewenste betrouwbaarheidsinterval?

Answer 34

De benodigde steekproefomvang kan variëren van ruim 1500 deelnemers tot ruim 60 deelnemers, afhankelijk van de verwachte correlatie en de gewenste betrouwbaarheidsinterval.

Question 35

Wat zijn enkele nadelen van bredere betrouwbaarheidsintervallen bij het schatten van correlaties?

Answer 35

Bredere betrouwbaarheidsintervallen kunnen resulteren in een minder nauwkeurige schatting van de populatiecorrelatie en kunnen leiden tot verschillende interpretaties van het verband als zwak of sterk.

Question 36

Wat zijn de benodigde steekproefgroottes om correlaties te schatten met een 95%-betrouwbaarheidsinterval met foutenmarges van 0.05 tot 0.50 bij correlaties van 0.1 tot 0.9?

Answer 36

De benodigde steekproefgroottes variëren van enkele honderden tot duizenden deelnemers, afhankelijk van de gewenste foutenmarge en de verwachte correlatie.

Question 37

Hoe wordt de benodigde steekproefgrootte beïnvloed door de power van de studie en de gewenste foutenmarge bij het schatten van correlaties?

Answer 37

De benodigde steekproefgrootte neemt toe bij lagere power en kleinere foutenmarges, wat resulteert in grotere steekproeven die nodig zijn voor nauwkeurige schattingen van correlaties.

Question 38

Maak verwerkingsopdrachten 2.2!!!