Officiële samenvatting_Kwantitatief Onderzoek.docx

# methoden om verstoringen in between-subjects designs te minimaliseren ### Kernidee * Between-subjects designs vereisen methoden om individuele verschillen tussen deelnemers te minimaliseren, aangezien deze kunnen dienen als confounding variabelen. * Doel is om de kans op een bevooroordeelde steekproef en alternatieve verklaringen voor de resultaten te verminderen. ### Kernconcepten * **Between-subjects design:** Elke deelnemer neemt slechts deel aan één conditie. * **Confounding variabele:** Een externe variabele die systematisch meeverandert met de onderzochte variabelen, waardoor een alternatieve verklaring ontstaat voor de geobserveerde relatie. * **Selectiebias (sampling bias):** Treedt op wanneer de selectieprocedure de kans op een bevooroordeelde steekproef vergroot. * **Toewijzingsbias (assignment bias):** Treedt op wanneer het proces van toewijzing van deelnemers aan condities resulteert in groepen met merkbaar verschillende kenmerken. * **Externe variabelen:** Alle variabelen in een studie die niet onderzocht worden, maar wel potentieel invloed kunnen hebben. ### Belangrijke feiten * Methoden om verstoringen te minimaliseren richten zich op de selectie en toewijzing van deelnemers. * Doel is representatieve steekproeven en gebalanceerde groepen te creëren. * Wet van de grote getallen: Hoe groter de steekproef, hoe accurater deze de populatie representeert. * Onderzoeksethiek beïnvloedt steekproefgrootte: te groot is verspilling, te klein is onethisch. ### Implicaties * Het correct minimaliseren van verstoringen is cruciaal voor de interne en externe validiteit van het onderzoek. * Methoden zoals randomisatie en matching helpen bij het creëren van gelijkwaardige groepen. * Het negeren van potentiële confounding variabelen kan leiden tot ongeldige conclusies. ### Methodes voor steekproeftrekking #### Probability sampling (aselecte steekproef) * **Simple random sampling:** Elk individu heeft een gelijke en onafhankelijke kans om geselecteerd te worden. * **Met vervanging:** Deelnemer wordt teruggeplaatst in de populatie voor volgende selectie (constante kans). * **Zonder vervanging:** Deelnemer wordt verwijderd na selectie (kans varieert). * **Systematische sampling:** Selectie van elk n-de individu na een willekeurige startpositie. * **Stratified random sampling:** Populatie wordt onderverdeeld in subgroepen (strata) en daaruit worden willekeurige steekproeven getrokken. Garandeert representatie van subgroepen. * **Proportionate stratified random sampling:** Stratificatie waarbij de proporties in de steekproef overeenkomen met die in de populatie. * **Cluster sampling:** Willekeurige selectie van reeds bestaande groepen (clusters) in plaats van individuen. #### Non-probability sampling (niet-aselecte steekproef) * **Convenience sampling:** Gebruik van de meest makkelijk bereikbare deelnemers. Vaak bevooroordeeld en zwak qua representativiteit. * **Quota sampling:** Selectie op basis van gemak binnen vooraf bepaalde quota voor subgroepen. Minder rigoureus dan gestratificeerde steekproeven. ### Strategieën voor controlemethoden binnen designs * **Randomisatie:** Deelnemers willekeurig toewijzen aan condities. Dit is de meest effectieve methode om toewijzingsbias te voorkomen. - **Matching:** Zorgen dat de groepen gelijk zijn op relevante kenmerken door paren van deelnemers te vormen of de groepen te matchen op basis van gemiddelden. Dit wordt gebruikt wanneer randomisatie ### Belangrijke overwegingen --- * Between-subjects designs vereisen methoden om ervoor te zorgen dat de groepen die met elkaar vergeleken worden zo equivalent mogelijk zijn om verstoringen te minimaliseren. * Het primaire doel is om de externe variabelen te controleren die de interne validiteit kunnen bedreigen. * Toewijzingsbias (assignment bias) is een kritische bedreiging voor interne validiteit in between-subjects designs. * Dit treedt op wanneer de toewijzing van participanten aan verschillende condities niet willekeurig is, wat resulteert in groepen met systematisch verschillende kenmerken. * **Equivalentie van groepen:** Zorgen dat de groepen die vergeleken worden, qua relevante kenmerken zo veel mogelijk op elkaar lijken. * **Randomisatie:** Het willekeurig toewijzen van participanten aan de verschillende condities om systematische verschillen tussen groepen te voorkomen. * **Matching:** Het paren van participanten op basis van relevante kenmerken en deze paren vervolgens willekeurig toewijzen aan de verschillende condities. * **Subjectrollen (subject roles):** Verschillende manieren waarop participanten reageren op experimentele signalen, zoals de "goede subjectrol" of de "negatieve subjectrol", die de resultaten kunnen beïnvloeden. * Ongecontroleerde externe variabelen kunnen leiden tot confounding variabelen, wat alternatieve verklaringen voor de resultaten biedt en de interne validiteit ondermijnt. * Efficiënte methoden om verstoringen te minimaliseren zijn cruciaal voor de interpreteerbaarheid en betrouwbaarheid van de bevindingen in between-subjects designs. * De keuze van de methode om groepen equivalent te maken, beïnvloedt direct de mate waarin causale conclusies getrokken kunnen worden. ### Methodes om verstoringen te minimaliseren #### Randomisatie * **Simple random sampling:** Elk individu in de populatie heeft een gelijke kans om geselecteerd te worden. * **Systematische sampling:** Selecteren van elk n-de individu na een willekeurig startpunt, wat een goede representativiteit garandeert indien de populatie goed is opgelijst. * **Stratified random sampling:** Garandeert dat subgroepen adequaat gerepresenteerd zijn door willekeurig te samplen uit elke subgroep. * **Proportionate stratified random sampling:** Zorgt ervoor dat de proporties van subgroepen in de steekproef exact overeenkomen met die in de populatie. * **Cluster sampling:** Willekeurig selecteren van reeds bestaande groepen (clusters) in plaats van individuen. #### Controle van externe variabelen * **Experimenter bias:** De verwachtingen van de onderzoeker beïnvloeden de resultaten; te vermijden door enkelblinde of dubbelblinde studies. * **Participant reactiviteit (demand characteristics):** Participanten passen hun gedrag aan omdat ze weten dat ze worden geobserveerd of omdat ze het doel van het onderzoek raden. * **Artefacten:** Factoren die de metingen kunnen vervormen, zoals experimenter bias en participant reactiviteit. #### Overige overwegingen * **Meetprocedures:** De keuze van de meetprocedure (zelfrapportering, fysiologie, gedrag) kan verstoringen introduceren. * **Bereikeffecten (range effects):** Scores die zich groeperen aan één kant van de meetschaal (plafond- of vloereffect) beperken de detectie van veranderingen. * **Forward-backward translation procedure:** Essentieel bij cross-cultureel onderzoek om de betekenis van metingen te behouden bij vertaling. --- ### Kernideeën * Between-subjects designs vereisen dat verschillende participanten aan verschillende condities worden toegewezen, wat kan leiden tot systematische verschillen tussen groepen. * Het minimaliseren van verstoringen is cruciaal voor het waarborgen van de interne validiteit van een studie. * Systematische verschillen tussen groepen kunnen worden toegeschreven aan externe variabelen in plaats van aan de manipulatie van de onderzoeker. ### Sleutelconcepten * **Between-subjects design:** Verschillende participanten in elke experimentele conditie. * **Interne validiteit:** De mate waarin een studie een ondubbelzinnige oorzaak-gevolgrelatie kan aantonen. * **Externe variabelen:** Variabelen die niet worden onderzocht maar wel invloed kunnen hebben op de afhankelijke variabele. * **Confounding variabele:** Een externe variabele die systematisch meeverandert met de onafhankelijke variabele, waardoor deze een alternatieve verklaring biedt voor de resultaten. * **Toewijzingsbias (assignment bias):** Treedt op wanneer het proces van toewijzing aan condities resulteert in groepen met systematisch verschillende kenmerken. ### Strategieën voor het minimaliseren van verstoringen * **Random toewijzing:** Participanten worden willekeurig toegewezen aan de verschillende condities om te zorgen dat groepen vergelijkbaar zijn. * Dit is de meest effectieve methode om toewijzingsbias te voorkomen. * **Gelijkwaardige groepen creëren:** * **Matching:** Zorgen dat deelnemers met vergelijkbare kenmerken in elke groep worden geplaatst. * Kan per paarsgewijze matching of door het matchen van groepsgemiddelden. * **Proportionele gestratificeerde steekproeftrekking:** Zorgen dat subgroepen in de steekproef de proporties van de populatie weerspiegelen. * **Controle van omgevingsvariabelen:** Standaardiseren van de experimentele setting (licht, geluid, temperatuur, etc.). * **Controle van tijd-gerelateerde variabelen:** Bij studies over langere tijd, rekening houden met factoren zoals geschiedenis, rijping en testeffecten. * **Gestimuleerde vergelijkingen:** Zorgen dat de condities zo veel mogelijk op elkaar lijken, behalve de onafhankelijke variabele. * Het falen om verstoringen te minimaliseren kan leiden tot ongeldige conclusies over oorzaak-gevolgrelaties. * De keuze van de onderzoeksstrategie (bv. experimenteel vs. correlationeel) beïnvloedt de mate waarin verstoringen kunnen worden gecontroleerd. * Between-subjects designs vereisen actieve inspanningen om groepsverschillen te minimaliseren, anders wordt de interne validiteit bedreigd. * Onderzoekers moeten zich bewust zijn van mogelijke confounding variabelen en deze proactief aanpakken. ### Tip - > **Tip:** Random toewijzing is essentieel voor between-subjects designs - Als dit niet mogelijk is (bv - bij quasi-experimenten), moeten andere methoden zoals matching of gestratificeerde steekproeftrekking worden overwogen om groepsverschillen te minimaliseren --- * Tijdens de studie wordt een bepaalde methode gebruikt om een variabele te meten. De keuze van deze methode kan de uitkomst beïnvloeden. * Validiteit en betrouwbaarheid zijn twee cruciale criteria voor de kwaliteit van metingen. * **Validiteit** van een meting: meet de procedure daadwerkelijk wat het beoogt te meten? * **Betrouwbaarheid** van een meting: is de meting stabiel en consistent over tijd en onder dezelfde omstandigheden? * Een meting kan betrouwbaar zijn zonder valide te zijn, maar niet valide zonder betrouwbaar te zijn. * De nauwkeurigheid van een meting wordt bepaald door de mate van overeenkomst met een gevestigde standaard, indien deze bestaat. ### Belangrijke concepten * **Constructen**: hypothetische attributen of mechanismen die gedrag verklaren en voorspellen. * **Operationele definities**: procedures om indirect variabelen te meten die niet direct observeerbaar zijn. * Het is een indirecte methode; er is geen één-op-één relatie tussen het construct en de definitie. * Kan belangrijke componenten van een construct missen of onnodige componenten bevatten. * **Validiteitstypen**: * **Face validity**: oppervlakkig beoordeeld of de meting lijkt te meten wat het hoort te meten. * **Concurrent validity**: vergelijking van resultaten met een reeds gevalideerd meetinstrument. * **Predictive validity**: mate waarin scores toekomstig gedrag accuraat voorspellen. * **Construct validity**: metingen gedragen zich op exact dezelfde manier als het construct zelf. * **Convergent validity**: correlatie tussen items die hetzelfde construct meten. * **Discriminant validity**: weinig tot geen correlatie tussen metingen van verschillende constructen. * **Betrouwbaarheidstypen**: * **Test-hertest reliability**: consistentie van scores bij herhaalde metingen op verschillende tijdstippen. * **Parallel-forms reliability**: consistentie tussen alternatieve versies van een meetinstrument. * **Interbeoordelaarsbetrouwbaarheid**: overeenkomst tussen metingen van meerdere observeerders. * **Internal consistency**: consistentie tussen items die hetzelfde construct meten (bv. Cronbach's alpha). * **Meetfouten (error)**: inconsistenties in metingen kunnen komen door observeerderfouten, omgevingsveranderingen of participantveranderingen. * **Meetschalen**: * **Nominaal**: kwalitatieve verschillen, geen geordende relatie. ### Veelvoorkomende valkuilen --- * Het minimaliseren van verstoringen is cruciaal voor het verkrijgen van valide en betrouwbare resultaten in onderzoek. * Bij between-subjects designs treden verstoringen op wanneer verschillen tussen participanten de uitkomsten beïnvloeden in plaats van de experimentele manipulatie. * **Externe variabelen:** Variabelen die niet direct onderzocht worden, maar wel de resultaten kunnen beïnvloeden. * **Confounding variables:** Externe variabelen die systematisch variëren met de onderzochte variabelen en een alternatieve verklaring bieden voor de geobserveerde relatie. Deze bedreigen de interne validiteit. * **Artefacten:** Factoren die metingen kunnen beïnvloeden of vervormen, wat de validiteit en betrouwbaarheid bedreigt. * **Onderzoeker bias:** Vooroordelen van de onderzoeker die de studieuitkomsten beïnvloeden. * **Participant reactiviteit:** Het aanpassen van gedrag door participanten omdat ze weten dat ze onderzocht worden. ### Oplossingen voor verstoringen * **Randomisatie:** Het willekeurig toewijzen van participanten aan verschillende condities om individuele verschillen te verdelen. * Dit helpt bij het minimaliseren van toewijzingsbias. * **Experimentele controle:** * **Manipulatie:** Variëren van de onafhankelijke variabele om effecten te observeren. * **Meting:** Systematisch meten van de afhankelijke variabele. * **Vergelijking:** Vergelijken van scores tussen behandelingscondities. * **Controle van externe variabelen:** Zorgen dat confounding variables geminimaliseerd worden, bijvoorbeeld door deze constant te houden of te matchen. * **Standardisatie van procedures:** Het uniform uitvoeren van experimentele procedures om consistentie te waarborgen. * **Blindering van onderzoeker en participant:** * **Enkelblind:** Onderzoeker kent de verwachte uitkomst niet. * **Dubbelblind:** Zowel onderzoeker als participant kennen de verwachte uitkomst niet. Dit vermindert zowel onderzoeker bias als participant reactiviteit. * **Verborgen metingen:** Het onopvallend meten van gedrag om reactiviteit te verminderen. * **Onderzoeksdesigns:** * **Experimenteel design:** Hoge interne validiteit door strenge controle. * **Quasi-experimenteel design:** Combineert elementen van experimentele controle met real-world settings, wat leidt tot redelijke interne en externe validiteit. * **Niet-experimentele/correlationele designs:** Hoge externe validiteit, maar beperkte interne validiteit voor causale uitspraken. * Zonder adequate controle op verstoringen zijn de conclusies van een studie mogelijk niet valide of generaliseerbaar. * De keuze voor een onderzoeksstrategie en -design beïnvloedt de mate waarin interne en externe validiteit gewaarborgd zijn. --- * Het minimaliseren van verstoringen in between-subjects designs is cruciaal voor het waarborgen van interne en externe validiteit. * Artefacten, zoals experimenter bias en participant reactiviteit, vormen bedreigingen voor zowel interne als externe validiteit. ### Belangrijkste feiten * Artefacten zijn externe factoren die metingen kunnen beïnvloeden of vervormen. * Experimenter bias treedt op wanneer de verwachtingen van de onderzoeker de resultaten beïnvloeden. * Participant reactiviteit ontstaat wanneer deelnemers hun gedrag aanpassen omdat ze weten dat ze worden geobserveerd. * Vraagkarakteristieken (demand characteristics) zijn aanwijzingen die deelnemers helpen de hypothese te raden. * Subjectrollen (bv. de "goede subjectrol") kunnen het natuurlijk gedrag van deelnemers beïnvloeden. * Onderzoeksdesigns proberen bedreigingen van validiteit te minimaliseren door strategische keuzes. * Er is vaak een afweging tussen interne en externe validiteit; het maximaliseren van de ene kan de andere bedreigen. ### Belangrijkste concepten * **Experimenter bias:** Beïnvloedt externe validiteit (resultaten specifiek voor onderzoeker) en interne validiteit (alternatieve verklaring door invloed onderzoeker). * **Participant reactiviteit:** Bedreigt interne validiteit (gedrag beïnvloed door observatie, niet behandeling) en externe validiteit (resultaten generaliseren niet naar situaties zonder observatie). * **Vraagkarakteristieken:** Geven deelnemers aanwijzingen over het doel van het onderzoek, wat hun reacties kan sturen. * **Subjectrollen:** Verschillende manieren waarop deelnemers reageren op de experimentele situatie (bv. goede subject, negatieve subject). * **Enkelblinde studie:** Onderzoeker kent de verwachte uitkomst niet; minimaliseert experimenter bias. * **Dubbelblinde studie:** Onderzoeker en deelnemers kennen de verwachte uitkomst niet; minimaliseert zowel experimenter bias als participant reactiviteit. * **Study pre-registration:** Verplicht vooraf vastleggen van de studieopzet, hypothese en analyseplan om vooroordelen te verminderen. * **Laboratoriumsetting vs. veldsetting:** Labs kunnen reactiviteit vergroten door onnatuurlijke sfeer; veldsettings zijn natuurlijker maar bieden minder controle. * Het selecteren van de juiste onderzoeksstrategie (bv. experimenteel vs. correlationeel) beïnvloedt de mate waarin causale conclusies getrokken kunnen worden. * Een sterke interne validiteit (oorzaak-gevolg verklaring) vereist strikte controle over externe variabelen. * Een sterke externe validiteit (generalisatie naar andere situaties/personen) vereist vaak minder controle en meer natuurlijke settings. * Onderzoekers moeten bewust zijn van mogelijke artefacten en deze proactief aanpakken om de validiteit van hun bevindingen te verhogen. * Het negeren van de potentiële invloed van de onderzoeker of de deelnemer op de resultaten. * Het overschatten van de generaliseerbaarheid van bevindingen uit sterk gecontroleerde laboratoriumstudies naar de werkelijkheid. * Het niet adequaat beschrijven van de steekproefkenmerken, wat generalisatie bemoeilijkt. --- * Between-subjects designs vereisen speciale aandacht voor het minimaliseren van verstoringen door verschillen tussen participanten. * Het minimaliseren van vertekening is cruciaal voor de interne validiteit en de betrouwbaarheid van onderzoeksresultaten. ### Belangrijke methoden en concepten * **Matching:** Participanten worden gekoppeld op basis van relevante kenmerken, waarna elk individu van een paar in een andere conditie wordt geplaatst. * Dit zorgt voor equivalente groepen qua deze kenmerken. * **Randomisatie (Random Assignment):** Participanten worden willekeurig toegewezen aan de verschillende condities. * **Doel:** Verdeling van alle potentiële verstorende variabelen (bekend en onbekend) gelijk over de condities. * **Effectiviteit:** Neemt toe met de steekproefgrootte. * **Controle van omgevingsvariabelen:** Zorgen voor identieke omstandigheden voor alle participanten, behalve de manipulatie. * Dit omvat zaken als locatie, tijdstip, temperatuur en geluid. * **Gestandaardiseerde procedures:** Gebruik van gedetailleerde, vaste protocollen voor alle participanten. * Vermindert experimentator bias en variabiliteit in de uitvoering. * **Enkelblinde en dubbelblinde studies:** * **Enkelblind:** Participanten weten niet in welke conditie ze zich bevinden. * **Dubbelblind:** Noch de participanten, noch de onderzoeker (die contact heeft met participanten) weten in welke conditie de participant zich bevindt. * **Doel:** Voorkomen van participant reactiviteit en experimentator bias. * **Vraagkarakteristieken (Demand Characteristics):** Aanwijzingen in de studie die participanten helpen de hypothese te achterhalen. * Minimalisatie door de ware aard van de studie te verhullen of te maskeren. * **Participant Reactiviteit:** Participanten passen hun gedrag aan omdat ze weten dat ze worden geobserveerd. * Aanpakken door anonimiteit te garanderen, vertrouwen te wekken en metingen te verhullen. * Efficiënte methoden om verstoringen te minimaliseren vergroten de interne validiteit van between-subjects designs aanzienlijk. * Het kiezen van de juiste methoden hangt af van de specifieke onderzoeksvraag, de te meten variabelen en de beschikbare middelen. * Onderzoekers moeten een balans vinden tussen controle (interne validiteit) en ecologische validiteit (externe validiteit). * Onvoldoende randomisatie bij kleine steekproeven kan leiden tot asymmetrische groepen. * Niet-standaardisatie van procedures kan subtiele, maar significante, vertekeningen introduceren. * Het negeren van vraagkarakteristieken kan leiden tot onbedoelde sturing van participanten. --- * Between-subjects designs vereisen speciale aandacht om systematische verschillen tussen groepen te voorkomen. * Verschillen tussen participanten vormen een grote bedreiging voor de interne validiteit. * Methoden gericht op het creëren van equivalente groepen zijn cruciaal. * Systematische verschillen tussen participanten in de groepen zijn een bedreiging voor de interne validiteit. * Deze verschillen kunnen leiden tot confounding variabelen, waardoor de relatie tussen de onafhankelijke en afhankelijke variabele onduidelijk wordt. * Random toewijzing is de primaire methode om groepen equivalent te maken. * Het doel van random toewijzing is om de kans op systematische verschillen tussen groepen te minimaliseren. * **Random toewijzing (random assignment)**: Participanten worden willekeurig toegewezen aan verschillende condities. * Dit proces zorgt ervoor dat elke participant een gelijke kans heeft om aan elke conditie te worden toegewezen. * Op lange termijn leidt dit tot groepen met vergelijkbare kenmerken. * **Equivalentie van groepen**: Het ideaal is dat de groepen in een between-subjects design identiek zijn op alle relevante variabelen, behalve de onafhankelijke variabele. * **Matching**: Een alternatieve of aanvullende techniek waarbij participanten worden gematcht op basis van potentieel storende variabelen. * Participten met vergelijkbare kenmerken worden dan in verschillende groepen toegewezen. * Dit is met name nuttig bij kleine steekproeven. * Onvoldoende aandacht voor het minimaliseren van verstoringen kan leiden tot ongeldige conclusies. * Goede methodologische controle is essentieel voor het trekken van causale conclusies in between-subjects designs. * Onderzoekers moeten zich bewust zijn van mogelijke bronnen van bias en deze actief beheren. - > **Tip:** Hoewel random toewijzing de meest gebruikte methode is, kan matching nuttig zijn om de kans op een vertekende steekproef bij kleine groepen te verkleinen - > **Tip:** Overweeg een pilotstudie om te zien of de random toewijzing heeft geleid tot equivalente groepen op belangrijke variabelen --- # Sampling methods in research ### Kernconcepten * Variabelen definiëren is cruciaal; het meetproces beïnvloedt onderzoeksresultaten. * Abstracte entiteiten (zoals motivatie) vereisen indirecte meting via operationele definities. * Validiteit en betrouwbaarheid zijn essentiële criteria voor de kwaliteit van metingen. ### Belangrijke feiten * Lengte en gewicht zijn direct meetbaar, terwijl motivatie of schuld abstract zijn. * Theorieën organiseren observaties en genereren voorspellingen over gedrag. * Constructen zijn hypothetische mechanismen die gedrag verklaren. * Een operationele definitie specificeert een meetprocedure voor een niet-direct observeerbare variabele. * Er is geen één-op-één relatie tussen een construct en zijn operationele definitie. * Betrouwbaarheid meet de stabiliteit of consistentie van een meting. * Een gemeten score = ware score + fout/error. * Er zijn drie soorten meetschalen: nominaal, ordinaal en interval/ratio. * Metingen kunnen plaatsvinden via zelfrapportering, fysiologie of gedrag. * Het gebruik van meerdere metingen kan de validiteit verhogen, maar complexiteit introduceren. * Gevoeligheid en bereik van meetprocedures zijn belangrijk voor het detecteren van subtiele veranderingen. * Artefacten zoals experimenter bias en participant reactiviteit kunnen metingen beïnvloeden. ### Kernbegrippen * **Constructen**: Hypothetische attributen die gedrag verklaren en voorspellen binnen een theorie. * **Operationele definitie**: Een procedure om een indirect meetbare variabele te definiëren en te meten. * **Validiteit**: De mate waarin een meetprocedure de variabele meet die het beoogt te meten. * *Face validity*: Oppervlakkige beoordeling of de meting lijkt te meten wat het beweert. * *Concurrent validity*: Correlatie met reeds geaccepteerde metingen van dezelfde variabele. * *Predictive validity*: Mate waarin een score gedrag voorspelt. * *Construct validity*: De meting gedraagt zich consistent met de theoretische veronderstellingen van het construct. * *Convergent validity*: Hoge correlatie tussen metingen die hetzelfde construct beogen te meten. * *Divergent validity*: Lage correlatie tussen metingen van verschillende constructen. * **Betrouwbaarheid**: De stabiliteit of consistentie van een meting onder herhaalde omstandigheden. ### Implicaties --- ## Constructen en operationele definities ### Kernidee * Abstracte concepten (constructen) kunnen niet direct gemeten worden, maar worden gedefinieerd en gemeten via hun waarneembare effecten (operationele definities). ### Sleutelconcepten * **Theorie:** Een reeks uitspraken die gedrag verklaren en voorspellen. * **Construct:** Hypothetische attributen of mechanismen die gedrag helpen verklaren en voorspellen. * **Operationele definitie:** Een procedure om indirect een niet-direct observeerbare variabele te meten en te definiëren. * **Operationalisering:** Het proces van het maken van een abstracte variabele meetbaar door een externe, waarneembare gebeurtenis. * Operationele definities zijn indirecte metingen en verschillen van het construct zelf. * Belangrijke componenten van een construct kunnen ontbreken in een operationele definitie. * Operationele definities kunnen onbedoeld extra componenten bevatten die niet tot het construct behoren. * Het raadplegen van eerder onderzoek is cruciaal voor het kiezen van conventionele meetprocedures. ## Validiteit en betrouwbaarheid van metingen * Validiteit en betrouwbaarheid zijn de twee fundamentele criteria voor het beoordelen van de kwaliteit van metingen. * **Validiteit:** De mate waarin een meetprocedure de variabele meet die het beoogt te meten. * **Betrouwbaarheid:** De stabiliteit of consistentie van een meting over tijd of onder vergelijkbare omstandigheden. * **Gemeten score = ware score + fout:** Inconsistentie in metingen wordt toegeschreven aan fouten. * Een meting kan betrouwbaar zijn zonder valide te zijn, maar kan niet valide zijn zonder betrouwbaar te zijn. * Consistentie van metingen is geen garantie voor validiteit. ### Soorten validiteit * **Face validity:** De oppervlakkige indruk dat de meting de variabele meet. * **Concurrent validity:** Correlatie met een bestaand, valide meetinstrument voor dezelfde variabele. * **Predictive validity:** De mate waarin een meting toekomstig gedrag accuraat voorspelt. * **Construct validity:** De mate waarin metingen zich gedragen zoals het hypothetische construct dat ze vertegenwoordigen. * **Convergent validity:** Hoge correlatie tussen metingen die hetzelfde construct beogen te meten. * **Divergent validity:** Lage correlatie tussen metingen die verschillende constructen beogen te meten. ### Soorten betrouwbaarheid * **Test-hertest reliability:** Consistentie van scores over twee metingen met dezelfde instrumenten op verschillende tijdstippen. * **Parallel-forms reliability:** Consistentie van scores tussen verschillende versies van een meetinstrument. * **Interbeoordelaarsbetrouwbaarheid:** Mate van overeenstemming tussen metingen van meerdere observeerders. * **Internal consistency (Split-half, Cronbach's alpha):** Consistentie van scores tussen items binnen een meetinstrument. ## Meetschalen ## Modaliteiten van metingen ## Andere aspecten van metingen --- ## Meten van variabelen ### Core idea * Meetprocessen hebben directe invloed op onderzoeksresultaten. * Abstracte constructen vereisen specifieke methoden voor meting. * Geldigheid en betrouwbaarheid zijn cruciale kwaliteitsindicatoren van metingen. ### Key concepts * **Constructen**: Hypothetische attributen of mechanismen die gedrag verklaren en voorspellen binnen een theorie. * **Operationele definitie**: Een procedure om indirect een niet-direct observeerbare of meetbare variabele te definiëren en meten. * Maakt een abstracte variabele meetbaar door externe, observeerbare gedragingen te specificeren. * Beperking: Geen één-op-één relatie met het construct; kan componenten missen of extra componenten bevatten. * **Validiteit (van meting)**: De mate waarin een meetprocedure de bedoelde variabele meet. * **Face validity**: Subjectieve beoordeling of de meting eruitziet alsof het de variabele meet. * **Concurrent validity**: Correlatie met scores van een reeds gevalideerd meetinstrument voor dezelfde variabele. * **Predictive validity**: Het vermogen van meetscores om toekomstig gedrag accuraat te voorspellen. * **Construct validity**: De mate waarin metingen zich gedragen zoals de variabele zelf, gebaseerd op correlaties met gerelateerde en niet-gerelateerde constructen. * **Convergent validity**: Sterke correlatie met metingen van hetzelfde construct. * **Divergent validity**: Zwakke of geen correlatie met metingen van verschillende constructen. * **Betrouwbaarheid (van meting)**: De stabiliteit en consistentie van een meting. * Gemeten score = Ware score + Fout. * **Test-hertest reliability**: Consistentie van scores bij herhaalde metingen over tijd. * **Parallel-forms reliability**: Consistentie tussen verschillende versies van een meetinstrument. * **Interbeoordelaarsbetrouwbaarheid**: Overeenkomst in metingen tussen meerdere observeerders. * **Internal consistency (bv. Cronbach's alpha)**: Consistentie tussen verschillende items binnen een meetinstrument. * **Meetschalen**: Categorieën voor classificatie. * **Nominale schaal**: Kwalitatieve, niet-geordende categorieën (bv. kleuren, soorten). * **Ordinale schaal**: Geordende categorieën met bekende richting maar onbekende verschillen (bv. rangen, klein-middel-groot). * **Intervalschaal**: Geordende categorieën met gelijke intervallen maar een arbitrair nulpunt (bv. temperatuur in Celsius). * **Ratio schaal**: Geordende categorieën met gelijke intervallen en een betekenisvol nulpunt (bv. lengte, gewicht). ### Key facts ### Implications --- * Abstracte entiteiten (constructen) zijn niet direct meetbaar. * Operationele definities definiëren en meten een variabele indirect via observeerbare gedragingen. ### Belangrijke concepten * **Theorie:** Een reeks uitspraken die mechanismen achter gedrag verklaren en voorspellen. * **Construct:** Hypothetische attributen of mechanismen die gedrag verklaren. * **Operationele definitie:** Een procedure om een niet-direct meetbare variabele te meten en definiëren. * **Operationalisering:** Het omzetten van een abstracte variabele in een meetbare (externe) gebeurtenis. ### Beperkingen van operationele definities * Geen één-op-één relatie tussen construct en operationele definitie. * Kan belangrijke componenten van een construct weglaten. * Kan extra componenten bevatten die geen deel uitmaken van het construct. ### Gebruik van operationele definities * Noodzakelijk bij het meten van hypothetische constructen. * Raadpleeg eerdere onderzoeken voor standaard meetprocedures. * Gebruik conventionele methoden voor vergelijkbaarheid van resultaten. * Validiteit en betrouwbaarheid zijn cruciale criteria voor de kwaliteit van metingen. * Consistentie van relaties tussen metingen wordt vaak gebruikt om deze te beoordelen. ### Validiteit van een meting * **Definitie:** De mate waarin een meetprocedure de beoogde variabele meet. * **Face validity:** Oppervlakkig uiterlijk van een meetproces (subjectief oordeel). * **Concurrent validity:** Correlatie met reeds valide meetinstrumenten voor dezelfde variabele. * **Predictive validity:** De mate waarin uit een score gedrag kan worden voorspeld. * **Construct validity:** Meet de resultaten werkelijk het beoogde begrip? * **Convergent validity:** Sterke correlatie tussen metingen die hetzelfde construct meten. * **Discriminant validity:** Weinig tot geen correlatie tussen metingen van verschillende constructen. ### Betrouwbaarheid van een meting * **Definitie:** De stabiliteit of consistentie van de meting. * Foutenbronnen: observeerderfout, omgevingsverandering, participantveranderingen. * **Test-hertest reliability:** Consistentie van scores over twee tijdstippen. ### Relatie tussen betrouwbaarheid en validiteit ### Typen meetschalen ### Selectie van een meetschaal ### Modaliteiten van metingen ### Meerdere metingen ## Gevoeligheid en bereikeffecten ### Bereikeffecten (range effects) ## Artefacten: onderzoeksbias en participantreactiviteit ### Experimenter bias (onderzoekerbias) ### Vraagkenmerken en participantreactiviteit ## Selectie van een meetprocedure ### Overwegingen ### Metingen over culturen heen ## Populaties en steekproeven ### Definities ### Steekproefgrootte ## Steekproefmethoden ### Probability sampling (aselecte steekproef) #### Simple random sampling (enkelvoudige aselecte steekproef) #### Systematische sampling (systematische steekproeftrekking) #### Stratified random sampling (gestratificeerde steekproef) #### Proportionate stratified random sampling (proportionele gestratificeerde steekproef) #### Cluster sampling (cluster steekproef) ### Non-probability sampling (niet-aselecte steekproef) #### Convenience sampling (gemakssteekproef) #### Quota sampling ## Onderzoeksstrategieën en validiteit ### Onderzoeksstrategieën ### Interne en externe validiteit ### Artefacten (bedreigingen voor beide validiteiten) ## Experimentele onderzoeksstrategie ### Basiselementen van een experiment ### Terminologie --- ## Meetmethoden in onderzoek * Meetmethoden zijn essentieel voor het omzetten van abstracte variabelen in meetbare gegevens. * De keuze van meetmethoden beïnvloedt de onderzoeksresultaten en interpretaties. * Onderzoek begint met een vraag, gevolgd door een hypothese en empirisch onderzoek. * Variabelen moeten duidelijk gedefinieerd en meetbaar gemaakt worden. * Abstracte variabelen zoals motivatie of schuld vereisen specifieke meetprocedures. * Theorieën helpen gedrag te organiseren en voorspellingen te genereren. * Constructen zijn hypothetische attributen die gedrag verklaren en voorspellen. * Een operationele definitie specificeert de procedure om een indirect meetbare variabele te meten. * Een operationele definitie is geen equivalent van het construct zelf, en kan componenten missen of juist extra componenten bevatten. * Meetinstrumenten kunnen variëren van zelfrapportage, fysiologische metingen tot gedragsmetingen. * Het combineren van meerdere meetmethoden kan de validiteit vergroten, maar leidt tot complexere analyse. * Meetinstrumenten moeten gevoelig genoeg zijn om kleine veranderingen te detecteren (gevoeligheid, bereikeffecten). * Artefacten zoals experimenter bias en participant reactiviteit kunnen metingen vertekenen. * **Constructen:** Hypothetische attributen of mechanismen die gedrag helpen verklaren. * **Operationele definitie:** Een procedure om een indirect meetbare variabele te definiëren en te meten door externe, observeerbare gedragingen te meten. - > **Tip:** Het raadplegen van eerdere onderzoeken voor standaard meetprocedures is aan te raden * **Validiteit (van een meting):** De mate waarin een meetprocedure de variabele meet die het beoogt te meten. * **Face validity:** Oppervlakkige overeenkomst met wat gemeten moet worden. * **Concurrent validity:** Correlatie met bestaande, valide metingen van dezelfde variabele. * **Predictive validity:** Mate waarin testscores gedrag accuraat voorspellen. * **Construct validity:** Mate waarin metingen zich gedragen zoals het construct zelf. * **Convergent validity:** Sterke correlatie tussen metingen van hetzelfde construct. * **Divergent validity:** Zwakke correlatie tussen metingen van verschillende constructen. * **Betrouwbaarheid (van een meting):** De stabiliteit of consistentie van een meting; dezelfde meting onder dezelfde omstandigheden levert (bijna) identieke resultaten op. --- ## Operational definitions and measurement * Operational definitions are procedures to indirectly measure and define variables that cannot be directly observed or measured. * They specify a measurement procedure to measure external, observable behaviors, using these measurements as a definition and measure of hypothetical constructs. * Constructs are hypothetical attributes or mechanisms that help explain and predict behavior within a theory. * External stimuli can influence a construct, which in turn influences external behavior (external stimulus → construct → external behavior). * Researchers measure external, observable behaviors as an indirect method to measure the construct itself. * An operational definition is not the same as the construct itself. * There isn't a one-to-one relationship between a construct and its operational definition; a construct can be influenced by multiple operational definitions. * Operational definitions might omit important components of a construct or include extraneous components. * Consulting previous research for how variables were defined and measured is the best method for determining how to measure a variable. * Using conventional measurement methods allows for direct comparison with previous research findings. * **Constructs:** Hypothetical attributes or mechanisms that explain behavior. * **Operational definition:** A procedure to measure and define abstract variables through observable behaviors. * **Operationalization:** The process of transforming an abstract variable into a measurable external event. * **Limitations of operational definitions:** * No one-to-one relationship with the construct. * May omit crucial aspects of the construct. * May include extraneous elements. * **Addressing limitations:** Using two or more different procedures to measure the same variable can reduce omitted components. * When variables are hypothetical constructs, operational definitions are necessary for definition and measurement. * Consistency in measurement is not a guarantee of validity. * The choice of operational definition can influence measurement outcomes and interpretations. * Leveraging established operational definitions from prior research ensures comparability of results. - > **Tip:** Always consider the limitations of operational definitions and how they might impact the interpretation of your findings - If possible, use multiple operational definitions for a single construct to enhance validity --- ## Operationele definities, validiteit en betrouwbaarheid van metingen * Operationele definities maken abstracte constructen meetbaar door het specificeren van meetprocedures voor externe, observeerbare gedragingen. * Validiteit en betrouwbaarheid zijn cruciale criteria om de kwaliteit van metingen te beoordelen. ### Kernfeiten * Constructen zijn hypothetische attributen die gedrag verklaren; ze zijn niet direct meetbaar. * Een operationele definitie specificeert een meetprocedure voor een observeerbare gedraging als indirecte meting van een construct. * Validiteit is de mate waarin een meetprocedure meet wat het beoogt te meten. * Betrouwbaarheid is de stabiliteit of consistentie van een meting; een betrouwbare meting produceert vergelijkbare resultaten onder dezelfde omstandigheden. * Een meting kan betrouwbaar zijn zonder valide te zijn, maar niet valide zonder betrouwbaar te zijn. * Meetschalen (nominaal, ordinaal, interval, ratio) bepalen het niveau van informatie dat uit een meting kan worden gehaald. * Modaliteiten van metingen omvatten zelfrapportering, fysiologie en gedrag. * **Operationele definities:** Specificeert meetprocedures voor niet-direct observeerbare variabelen. * **Face validity:** Subjectief oordeel over of een meettechniek eruitziet alsof het meet wat het beweert te meten. * **Concurrent validity:** Correlatie tussen scores van een nieuwe meting en een reeds gevestigde meting van dezelfde variabele. * **Predictive validity:** Mate waarin een testscore accuraat toekomstig gedrag voorspelt. * **Construct validity:** Bevestigt dat metingen zich gedragen zoals de theoretische variabele dat doet. * **Divergent validity:** Lage of geen correlatie tussen metingen van verschillende constructen. * **Betrouwbaarheid:** * **Test-hertest reliability:** Consistentie van scores over tijd met dezelfde test. * **Parallel-forms reliability:** Consistentie van scores tussen alternatieve versies van een test. * **Interbeoordelaarsbetrouwbaarheid:** Overeenkomst tussen metingen van meerdere observatoren. * **Internal consistency:** Consistentie tussen items binnen een meetinstrument (bijv. Cronbach's alpha). * **Meetschalen:** * **Nominaal:** Kwalitatieve verschillen, geen volgorde of kwantiteit. * **Ordinaal:** Gekategoriseerd met een volgorde, maar geen gelijke intervallen. --- * Abstracte concepten (constructen) worden indirect gemeten door waarneembare gedragingen (operationele definities). * Theorieën helpen bij het organiseren van observaties en het genereren van voorspellingen. * Constructen zijn hypothetische attributen die gedrag helpen verklaren. * Een operationele definitie specificeert een meetprocedure voor externe, observeerbare gedragingen. * Operationalisering maakt een abstracte variabele meetbaar. * Er is geen één-op-één relatie tussen een construct en de operationele definitie. * Operationele definities kunnen belangrijke componenten van een construct missen. * Gebruik eerdere onderzoeken om meetmethoden voor variabelen te raadplegen. * De keuze van operationele definities beïnvloedt de metingen en interpretaties. * Gebruik meerdere meetprocedures om de beperkingen van één enkele definitie te verminderen. * Conventionele meetmethoden zorgen voor vergelijkbaarheid met eerder onderzoek. * De kwaliteit van metingen wordt beoordeeld op basis van validiteit (meet wat het moet meten) en betrouwbaarheid (consistentie van de meting). * **Validiteit:** De mate waarin een meetprocedure de bedoelde variabele meet. * **Face validity:** Oppervlakkig uiterlijk lijkt de variabele te meten. * **Concurrent validity:** Correlatie met een reeds gevalideerd meetinstrument. * **Predictive validity:** Mate waarin een score toekomstig gedrag voorspelt. * **Construct validity:** Meet de meting het beoogde construct accuraat? * **Betrouwbaarheid:** De stabiliteit of consistentie van een meting over tijd of onder verschillende omstandigheden. * Foutenbronnen: observeerder, omgeving, participantveranderingen. * **Meet schalen:** * **Ordinaal:** Gecategoriseerd met een volgorde, maar geen vaste intervallen. ### Voorbeeld --- * Een meting moet betrouwbaar zijn om valide te kunnen zijn, maar betrouwbaarheid garandeert geen validiteit. * **Validiteit (van een meetprocedure):** Meet de procedure daadwerkelijk het beoogde construct of de variabele? * **Betrouwbaarheid (van een meetprocedure):** Hoe stabiel en consistent zijn de metingen bij herhaalde toepassing onder gelijke omstandigheden? * **Operationele definitie:** Een procedure om een niet-direct waarneembaar construct meetbaar te maken via externe, observeerbare gedragingen. * **Gemeten score:** Ware score + fout/error. Inconsistentie wordt veroorzaakt door de foutcomponent. * **Face validity:** Oppervlakkige schijn dat de meting het beoogde meet (subjectief). * **Concurrent validity:** Correlatie tussen een nieuwe meting en een reeds gevalideerde meting van dezelfde variabele. * **Predictive validity:** De mate waarin een testscore toekomstig gedrag accuraat voorspelt. * **Construct validity:** De mate waarin de metingen van een variabele zich gedragen zoals de variabele zelf wordt verwacht te gedragen. * **Accuraatheid:** De mate waarin een meting overeenkomt met een gevestigde standaard (indien van toepassing). * **Test-hertest reliability:** Correlatie tussen scores van twee opeenvolgende metingen van dezelfde individuen. * **Parallel-forms reliability:** Correlatie tussen scores van twee alternatieve versies van een meetinstrument. * **Interbeoordelaarsbetrouwbaarheid:** Overeenkomst in metingen tussen twee of meer onafhankelijke observatoren. * **Internal consistency (bv. split-half, Cronbach's alpha):** Consistentie tussen items of groepen van items binnen een meetinstrument. ### Meetschalen * **Nominale schaal:** Kwalitatieve categorisatie zonder intrinsieke volgorde (bv. beroep, geslacht). * **Ordinale schaal:** Categorieën met een duidelijke volgorde, maar zonder gelijke intervallen (bv. rangorde, Likert-schaal). * **Intervalschaal:** Categorieën met gelijke intervallen en een arbitrair nulpunt (bv. temperatuur in Celsius). * **Ratioschaal:** Categorieën met gelijke intervallen en een betekenisvol absoluut nulpunt (bv. lengte, gewicht, tijd). * **Zelfrapportage:** Participanten beschrijven hun eigen gevoelens, gedachten of gedragingen (direct, maar gevoelig voor vertekening). * **Fysiologische metingen:** Objectieve gegevens verkregen via fysiologische indicatoren (bv. hartslag, hersenactiviteit) (objectief, maar potentieel duur en onnatuurlijk). * **Gedragsmetingen:** Observatie en meting van observeerbaar gedrag (flexibel, maar kan situationeel zijn). ### Overige aspecten van metingen * **Meerdere metingen:** Gebruik van diverse meetmethoden voor hetzelfde construct verhoogt betrouwbaarheid, maar complexiteit en desynchronisatie kunnen optreden. --- # onderzoeksstrategieën en hun classificatie ### Kernidee * Onderzoeksstrategieën bepalen de algemene aanpak en doelen van een studie, afhankelijk van het type vraag dat gesteld wordt. * Het onderscheid tussen onderzoeksstrategieën wordt gemaakt op basis van de soort vragen die beantwoord moeten worden en het vermogen om ondubbelzinnige antwoorden te produceren. ### Belangrijke concepten * **Variabelen:** Abstracte entiteiten die gemeten moeten worden, vereisen duidelijke definities. * **Constructen:** Hypothetische attributen die gedrag verklaren en voorspellen, niet direct meetbaar. * **Operationele definities:** Procedures om abstracte variabelen meetbaar te maken door externe, observeerbare gedragingen te definiëren. * Een directe één-op-één relatie tussen construct en operationele definitie bestaat niet. * Meerdere operationele definities kunnen nodig zijn om een construct volledig te dekken. * **Validiteit van metingen:** De mate waarin een meetinstrument meet wat het beoogt te meten. * Face validity: Oppervlakkige indruk. * Concurrent validity: Correlatie met een bestaand, valide instrument. * Predictive validity: Voorspellend vermogen van gedrag. * Construct validity: Gedrag van de meting komt overeen met het gedrag van het construct. * Convergente validiteit: Hoge correlatie met metingen van hetzelfde construct. * Divergente validiteit: Lage correlatie met metingen van verschillende constructen. * **Betrouwbaarheid van metingen:** Stabiliteit en consistentie van een meting over tijd en onder gelijke omstandigheden. * Gemeten score = ware score + fout. * Types fouten: observeerderfout, omgevingsverandering, participantveranderingen. * Methoden: test-hertest, parallel-forms, interbeoordelaarsbetrouwbaarheid, interne consistentie (split-half, Cronbach's alpha). * **Meetschalen:** Categorieën voor classificatie van variabelen. * Nominaal: Kwalitatieve verschillen, geen ordening. * Ordinaal: Geordende categorieën, richting, geen info over verschilgrootte. * Interval: Gelijke intervallen, willekeurig nulpunt. * Ratio: Gelijke intervallen, betekenisvol nulpunt, absolute waarden meetbaar. * **Modaliteiten van metingen:** Type externe expressie van een construct. * Zelfrapportering: Subjectieve beschrijving door participant. ### Onderzoeksstrategieën ### Validiteit van onderzoeksstudies --- * Onderzoeksstrategieën zijn algemene benaderingen die bepalen hoe onderzoeksvragen worden beantwoord en welke doelen een studie nastreeft. * De keuze van een strategie wordt geleid door het type vragen dat gesteld wordt en de gewenste antwoorden. * **Beschrijvende onderzoeksstrategie:** Gericht op het beantwoorden van vragen over de huidige toestand van individuele variabelen binnen een specifieke groep. Benadrukt de beschrijving van variabelen, niet hun onderlinge relaties. * Doel: Een "snapshot" verkrijgen van specifieke kenmerken van een groep. * **Correlationele onderzoeksstrategie:** Onderzoekt de relatie tussen twee variabelen door beide te meten bij dezelfde individuen. Probeert relaties te beschrijven, niet uit te leggen. * Data structuur: Meet twee variabelen per individu, vaak weergegeven in een spreidingsdiagram. * **Experimentele onderzoeksstrategie:** Ontworpen om oorzaak-gevolgvragen te beantwoorden. Vereist manipulatie van een variabele, meting van een andere, vergelijking van scores en controle over externe variabelen. * Doel: De relatie verklaren door de onderliggende oorzaak te bepalen. * **Quasi-experimentele onderzoeksstrategie:** Probeert oorzaak-gevolgvragen te beantwoorden, maar kan nooit een ondubbelzinnige verklaring produceren vanwege ontbrekende controles of manipulaties. * **Niet-experimentele onderzoeksstrategie:** Toont het bestaan van een relatie tussen variabelen aan, maar probeert deze niet te verklaren. Gebruikt geen strikte controles zoals experimenten. * Verschilt van correlationeel onderzoek door het vergelijken van groepen in plaats van variabelen bij individuen. ### Onderzoeksdesigns en procedures * **Onderzoeksstrategie:** De algemene benadering en doelen van een studie. * **Onderzoeksdesign:** Een algemeen plan om de gekozen strategie uit te voeren, met beslissingen over groepen versus individuen, dezelfde versus verschillende individuen, en het aantal variabelen. * **Onderzoeksprocedures:** Een gedetailleerde, stap-voor-stap beschrijving van hoe de studie wordt uitgevoerd, inclusief precieze manipulatie, meting en dataverzameling. ### Validiteit in onderzoek * **Externe validiteit:** De mate waarin onderzoeksresultaten generaliseerbaar zijn naar andere personen, settings, tijden, metingen en kenmerken. * Bedreigingen: Selectiebias, vrijwilligersbias, participantkarakteristieken, cross-species generalisaties, nieuwigheidseffect, eerdere behandeling-ervaringen, onderzoekerkarakteristieken, sensibilisatie, responsmetingen, en tijdstip van meting. * **Interne validiteit:** De mate waarin een studie een enkele, ondubbelzinnige verklaring produceert voor de relatie tussen twee variabelen. Gaat over de geloofwaardigheid van het causale verband. * Bedreigingen: Externe variabelen die confounders worden (omgevingsvariabelen, individuele verschillen zoals toewijzingsbias, en tijd-gerelateerde variabelen). * **Balans tussen interne en externe validiteit:** Er is vaak een afweging; het maximaliseren van de ene kan de andere bedreigen. * **Artefacten:** Factoren die zowel interne als externe validiteit kunnen bedreigen, zoals experimentator bias en participant reactiviteit. ### Classificatie van onderzoeksstrategieën #### Kwantitatieve onderzoeksstrategieën * **Beschrijvend:** Beantwoordt "wat" vragen over variabelen binnen een groep. * **Correlationeel:** Beantwoordt "welke relatie" vragen door variabelen bij individuen te meten. * **Experimenteel:** Beantwoordt "waarom" vragen door oorzaak-gevolg relaties aan te tonen middels manipulatie en controle. * **Quasi-experimenteel:** Probeert "waarom" vragen te beantwoorden maar met beperkte zekerheid door minder strenge controle. * **Niet-experimenteel:** Toont het bestaan van een relatie aan, maar verklaart deze niet; vergelijkt groepen. #### Data-structuren en statistische analyse ### Classificatie gebaseerd op verklarende kracht --- ### Kernconcepten * Onderzoeksstrategieën verwijzen naar de algemene aanpak en doelen van een studie, bepaald door de vragen die men wil beantwoorden. * De keuze van de onderzoeksstrategie is afhankelijk van het type onderzoeksvragen en de gewenste antwoorden. * Validiteit, zowel intern als extern, is het standaardcriterium voor de kwaliteit van onderzoek. #### Beschrijvende onderzoeksstrategie * Beantwoordt vragen over de huidige toestand van individuele variabelen voor een specifieke groep. * Focust op de beschrijving van variabelen, niet op relaties ertussen. * Doel: een "snapshot" verkrijgen van kenmerken van een groep. #### Correlationele onderzoeksstrategie * Onderzoekt de relatie tussen variabelen door twee variabelen voor elk individu te meten. * Resultaten worden weergegeven in een spreidingsdiagram. * Beschrijft de relatie, maar verklaart deze niet. #### Experimentele onderzoeksstrategie * Beantwoordt oorzaak-gevolgvragen over de relatie tussen twee variabelen. * Vereist strenge controle om een ondubbelzinnige oorzaak-gevolgrelatie aan te tonen. * Essentiële elementen: manipulatie (onafhankelijke variabele), metingen (afhankelijke variabele), vergelijkingen tussen condities, en controle van externe variabelen. #### Quasi-experimentele onderzoeksstrategie * Probeert oorzaak-gevolgvragen te beantwoorden, maar kan nooit een ondubbelzinnige verklaring produceren. * Gebruikt strengheid en controles die lijken op experimenten, maar bevat een fout die een absolute oorzaak-gevolg conclusie verhindert (bv. een confounder). * Een manipulatie of controle ontbreekt vaak. #### Niet-experimentele onderzoeksstrategie * Toont het bestaan van een relatie tussen variabelen aan, maar probeert deze niet te verklaren. * Gebruikt niet de strengheid en controles van experimentele studies. * Produceert geen oorzaak-gevolg verklaringen. * Vergelijkt groepen/steekproeven rond eenzelfde variabele. * Verschilt van correlationeel onderzoek in de datastructuur (groepen versus individuen met meerdere variabelen). ### Validiteit #### Interne validiteit * Verwijst naar de mate waarin een studie een enkele, ondubbelzinnige verklaring produceert voor de relatie tussen twee variabelen. * Het waarheidsgehalte van de verklaring van het causale verband binnen het onderzoek. * Doel: verkrijgen van één oorzaak-gevolg verklaring en ondersteuning daarvan door andere studies. * Bedreigingen: externe variabelen die een confounding variabele worden (omgevingsvariabelen, individuele verschillen zoals toewijzingsbias, tijd-gerelateerde variabelen). #### Externe validiteit #### Balans tussen interne en externe validiteit #### Artefacten als bedreigingen ### Onderzoeksdesigns en -procedures --- * Onderzoeksstrategieën definiëren de algemene aanpak en doelen van een studie. * De keuze van een onderzoeksstrategie hangt af van het type vragen dat gesteld wordt. ### Beschrijvende onderzoeksstrategie * Beantwoordt vragen over de huidige toestand van individuele variabelen. * Focust op het verkrijgen van een "snapshot" van specifieke kenmerken van een groep. * Heeft geen belang bij relaties tussen variabelen. ### Correlationele onderzoeksstrategie * Onderzoekt de relatie tussen variabelen door ze bij elk individu te meten. * Gebruikt spreidingsdiagrammen om relaties weer te geven. * Beschrijft relaties, maar verklaart ze niet. ### Experimentele onderzoeksstrategie * Doel is om de relatie te verklaren door de onderliggende oorzaak te bepalen. * Vereist strenge controles om een ondubbelzinnige oorzaak-gevolgrelatie aan te tonen. * Bevat vier basiselementen: manipulatie, metingen, vergelijkingen en controle. * **Onafhankelijke variabele:** de gemanipuleerde variabele. * **Afhankelijke variabele:** de gemeten variabele die wordt beïnvloed door de manipulatie. * **Behandelingsconditie:** een specifieke waarde van de gemanipuleerde variabele. * **Levels:** de verschillende waarden van de onafhankelijke variabele. ### Quasi-experimentele onderzoeksstrategie * Gebruikt strenge controles, maar bevat altijd een fout (bv. een confounder). * Een manipulatie of controle ontbreekt gedeeltelijk. ### Niet-experimentele onderzoeksstrategie * Toont een relatie tussen variabelen aan, maar probeert deze niet te verklaren. * Gebruikt geen strenge controles zoals (quasi-)experimentele studies. * Vergelijkt twee of meer groepen/steekproeven rondom eenzelfde variabele (bv. via boxplots). ### Onderzoeksdesigns * Een algemeen plan om een onderzoeksstrategie uit te voeren. * Specificeert of de studie groepen of individuen bevat. * Bepalt of vergelijkingen binnen of tussen groepen worden gemaakt. ### Onderzoeksprocedures ### Balans tussen interne en externe validiteit ### Artefacten ### Samenvatting onderzoeksstrategieën en validiteit --- ### Core idea * Onderzoeksstrategieën vertegenwoordigen de algemene aanpak en doelen van een studie, bepaald door het type vragen dat men wil beantwoorden. * De kwaliteit van een studie wordt beoordeeld op basis van interne en externe validiteit. * Artefacten bedreigen zowel de interne als externe validiteit. ### Key concepts * **Beschrijvende onderzoeksstrategie**: Focust op de huidige toestand van individuele variabelen voor een specifieke groep, zonder nadruk op relaties. * Doel: Een "snapshot" van kenmerken verkrijgen. * **Correlationele onderzoeksstrategie**: Meet twee variabelen bij individuen om de relatie ertussen te beschrijven, niet te verklaren. * Gebruikt spreidingsdiagrammen. * **Experimentele onderzoeksstrategie**: Ontworpen om oorzaak-gevolgvragen te beantwoorden. * Vereist manipulatie, meting, vergelijking en controle. * Doel: Verklaren van relaties door de onderliggende oorzaak te bepalen. * **Quasi-experimentele onderzoeksstrategie**: Probeert oorzaak-gevolgvragen te beantwoorden, maar kan nooit een ondubbelzinnige verklaring produceren. * Bevat altijd een fout (bv. confounder). * **Niet-experimentele onderzoeksstrategie**: Toont het bestaan van een relatie aan, maar probeert deze niet te verklaren. * Gebruikt minder strenge controles dan experimentele studies. * Heeft hetzelfde doel als correlationeel onderzoek, maar gebruikt andere data (groepen vs. individuen met meerdere variabelen). ### Validiteit van onderzoek * Geeft de mate weer waarin een studie een enkele, ondubbelzinnige verklaring produceert voor de relatie tussen twee variabelen. * Gaat over de geloofwaardigheid van het causale verband binnen het onderzoek. * **Bedreigingen**: Factoren die alternatieve verklaringen toelaten. * **Externe variabelen**: Variabelen die niet onderzocht worden, maar de resultaten wel kunnen beïnvloeden. * **Confounding variabelen**: Externe variabelen die systematisch mee veranderen met de onderzochte variabelen en een alternatieve verklaring bieden. * Onder te verdelen in: * Omgevingsvariabelen (kamergrootte, tijdstip). * Individuele verschillen (kenmerken van participanten). * Toewijzingsbias: Ongelijke verdeling van individuen over groepen. * Tijd-gerelateerde variabelen (veranderingen over tijd bij dezelfde groep). ### Typen onderzoeksdesigns ### Classificatie van onderzoeksstrategieën op basis van datastructuren --- * Onderzoeksstrategieën omvatten de algemene aanpak en doelen van een studie. * De keuze van een strategie wordt bepaald door het type onderzoeksvragen dat men wil beantwoorden. * Onderzoeksdesigns specificeren hoe de strategie geïmplementeerd wordt, rekening houdend met groepen vs. individuen, dezelfde vs. verschillende individuen, en het aantal variabelen. * Onderzoeksprocedures beschrijven de exacte, stap-voor-stap implementatie van de studie. ### Key facts * De experimentele strategie toont oorzaak-gevolgrelaties aan door manipulatie, meting, vergelijking en controle. * Quasi-experimentele strategieën trachten oorzaak-gevolgvragen te beantwoorden maar bieden geen ondubbelzinnige verklaringen. * Niet-experimentele en correlationele strategieën tonen relaties aan maar verklaren deze niet. * Beschrijvende strategieën richten zich op de huidige toestand van individuele variabelen. * Correlatieonderzoek meet twee variabelen per individu om relaties te beschrijven. * Quasi-experimentele en niet-experimentele studies vergelijken groepen op basis van een variabele. * Experimenteel onderzoek heeft vaak een hoge interne validiteit; beschrijvend, correlationeel en niet-experimenteel onderzoek hebben vaak een hoge externe validiteit. * **Externe validiteit:** De mate waarin resultaten generaliseerbaar zijn naar andere personen, settings, tijden, metingen of kenmerken. * Bedreigingen omvatten selectiebias, vrijwilligersbias, participantkarakteristieken, cross-species generalisaties, nieuwigheidseffect, eerdere behandelingen, experimenterkarakteristieken, sensibilisatie en het tijdstip van meting. * **Interne validiteit:** De mate waarin een studie een enkele, ondubbelzinnige verklaring biedt voor de relatie tussen twee variabelen (oorzaak-gevolg). * Bedreigingen omvatten confounding variabelen, omgevingsvariabelen, individuele verschillen (toewijzingsbias) en tijd-gerelateerde variabelen. * **Artefacten:** Factoren die de validiteit en betrouwbaarheid van metingen en de interne/externe validiteit van onderzoek bedreigen. * Voorbeelden zijn experimenter bias en participant reactiviteit (inclusief vraagkarakteristieken en subjectrollen). ### Implications * Een hoge interne validiteit vereist strenge controle, wat de externe validiteit kan verminderen. * Een hoge externe validiteit vereist realistischere settings, wat de interne validiteit kan bedreigen door ongecontroleerde variabelen. * Er is vaak een afweging tussen interne en externe validiteit bij het ontwerpen van onderzoek. * Het is cruciaal om bedreigingen voor validiteit te herkennen en kritisch te evalueren, omdat geen enkele studie volledig vrij is van deze bedreigingen. * Onderzoeksdesigns worden gekozen op basis van de te beantwoorden vragen en de gewenste mate van controle. --- # validiteit van onderzoeksstudies ### Kernconcepten * Validiteit verwijst naar de kwaliteit van een onderzoeksstudie en de accuraatheid van de conclusies. * Het omvat de mate waarin een meetprocedure daadwerkelijk meet wat het beoogt te meten. * Validiteit en betrouwbaarheid zijn de twee belangrijkste criteria voor het beoordelen van de kwaliteit van metingen. * Een meting kan betrouwbaar zijn zonder valide te zijn, maar kan niet valide zijn zonder betrouwbaar te zijn. ### Soorten validiteit #### Validiteit van metingen (constructen en operationele definities) * Abstracte variabelen zoals motivatie of schuld vereisen operationele definities voor meting. * Een operationele definitie is een procedure om een niet-direct observeerbare variabele indirect te meten. * Het is cruciaal te onthouden dat een operationele definitie niet hetzelfde is als het construct zelf. * Beperkingen: * Er is geen één-op-één relatie tussen het construct en de operationele definitie. * Operationele definities kunnen belangrijke componenten van een construct weglaten. * Operationele definities kunnen extra componenten bevatten die niet tot het construct behoren. #### Validiteit van een meetprocedure (geldigheid) * **Face validity (oppervlakkige geldigheid):** Ziet de meettechniek eruit alsof hij de variabele meet die hij beweert te meten? * Gebaseerd op subjectief oordeel, moeilijk te kwantificeren. * Kan leiden tot sociaal wenselijke antwoorden als het doel duidelijk is. * **Concurrent validity (gelijktijdige geldigheid):** Correlatie van scores met gelijktijdig beschikbare criteriumgegevens. * Vergelijking van een nieuwe meting met een reeds valide, bestaand instrument. * **Predictive validity (voorspellende geldigheid):** In hoeverre voorspelt een testscore toekomstig gedrag. * Test of de scores accuraat gedrag voorspellen op basis van een theorie. * **Construct validity (constructgeldigheid):** Meet de resultaten werkelijk het begrip waarover een uitspraak gedaan wil worden? * Scores van een meetprocedure gedragen zich exact hetzelfde als de variabele zelf. * Vereist vele onderzoeken die geleidelijk bewijs leveren. * **Convergent validity:** Hoge correlatie tussen items die geacht worden hetzelfde construct te meten. * **Divergent validity:** Lage of geen correlatie tussen metingen van verschillende constructen. #### Validiteit van de studieconclusies * **Externe validiteit:** De mate waarin de resultaten van een studie gegeneraliseerd kunnen worden naar andere mensen, settings, tijden, metingen en karakteristieken. * Bedreigingen: selectiebias, vrijwilligersbias, cross-species generalisaties, nieuwigheidseffect, experimenter karakteristieken, sensibilisatie. ### Betrouwbaarheid van metingen ### Meetschalen ### Modaliteiten van metingen ### Balans tussen interne en externe validiteit --- ### Kernidee * Validiteit in de context van een onderzoeksstudie verwijst naar de waarheid en accuraatheid van de conclusies. * Het beoordelen van de kwaliteit van een studie hangt af van de mate waarin deze voldoet aan de criteria van interne en externe validiteit. * Het elimineren van één bedreiging voor validiteit kan potentieel de kans op een andere bedreiging verhogen. * Elke onderzoeksstudie vertegenwoordigt een reeks beslissingen en compromissen met betrekking tot validiteit. ### Externe validiteit * De mate waarin de resultaten van een studie gegeneraliseerd kunnen worden naar andere personen, settings, tijden, metingen en kenmerken. * Bedreigingen van externe validiteit limiteren de generaliseerbaarheid van onderzoeksresultaten. #### Generaliseren over participanten of subjecten * **Selectiebias**: samplingprocedure begunstigt selectie van bepaalde individuen boven anderen. * **Universiteitsstudenten**: vaak gebruikt, maar kenmerken limiteren generalisatie naar andere volwassenen. * **Vrijwilligersbias**: vrijwilligers zijn niet perfect representatief voor de gehele populatie. * **Participantkarakteristieken**: studies met participanten die gelijkaardige kenmerken delen (demografisch, sociaal-economisch) limiteren generalisatie. * **Cross-species generalisaties**: resultaten van niet-menselijk onderzoek die direct van toepassing worden verondersteld op mensen. #### Generaliseren over kenmerken van een studie * Stabiel blijven de resultaten als de manier van uitvoeren verandert (instructies, onderzoeker, setting)? * **Nieuwheidseffect**: participatie in een nieuwe, opwindende of angstaanjagende ervaring beïnvloedt gedrag. * **Meerdere behandelingsstoornissen**: ervaringen bij eerdere behandelingen (vermoeidheid, geoefendheid) beïnvloeden prestatie in volgende behandelingen. * **Experimenter karakteristiek**: resultaten kunnen specifiek zijn voor de onderzoeker met een bepaalde set kenmerken. #### Generaliseren over kenmerken van de metingen * Veranderen de resultaten als een ander instrument, meetmethode of schaal wordt gebruikt? * **Sensibilisatie**: het meetproces beïnvloedt participanten, waardoor ze anders reageren op de behandeling (bv. bij pre-tests of zelfmonitoring). * **Generaliteit over responsmetingen**: resultaten kunnen gelimiteerd zijn tot één specifieke meting en niet generaliseerbaar naar andere. * **Tijdstip van meting**: effect van een behandeling kan afnemen of toenemen naargelang de tijd. ### Interne validiteit * Geeft een enkele, ondubbelzinnige verklaring voor de relatie tussen twee variabelen (geloofwaardigheid van het causale verband). * Bedreiging van interne validiteit: een factor die een alternatieve verklaring toelaat voor de geobserveerde relatie. #### Externe variabelen en confounding variabelen * **Externe variabelen**: variabelen die niet onderzocht worden, maar wel deel uitmaken van de studie. * **Confounding variabele**: een externe variabele die systematisch mee verandert met de onderzochte variabelen, en een alternatieve verklaring biedt. #### Omgevingsvariabelen * Variabelen in de algemene omgeving van de studie (kamergrootte, tijdstip, geslacht onderzoeker) kunnen bedreigingen vormen. #### Individuele verschillen * Persoonlijke kenmerken die van individu tot individu verschillen. #### Tijd-gerelateerde variabelen ### Artefacten --- * Validiteit is een cruciaal criterium voor het beoordelen van de kwaliteit van onderzoek. * Het verwijst naar de waarheid en accuraatheid van de conclusies van een studie. * Er is een afweging tussen interne en externe validiteit, waarbij verbetering van de ene vaak ten koste gaat van de andere. ### Belangrijke concepten * **Externe validiteit:** de mate waarin onderzoeksresultaten generaliseerbaar zijn naar andere personen, settings, tijden, metingen en kenmerken. * **Generaliseren over participanten:** Representativiteit van de steekproef voor de populatie. * **Generaliseren over kenmerken van een studie:** Stabiliteit van resultaten bij andere uitvoeringen (instructies, onderzoeker, setting). * **Generaliseren over kenmerken van metingen:** Stabiliteit van resultaten bij andere meetmethoden of instrumenten. * **Interne validiteit:** de mate waarin een studie een eenduidige verklaring biedt voor de relatie tussen twee variabelen, specifiek of de oorzaak-gevolgrelatie geloofwaardig is. * Het gaat erom of de gevonden resultaten echt door de interventie (onafhankelijke variabele) worden veroorzaakt. * **Artefacten:** Externe factoren die de validiteit en betrouwbaarheid van metingen bedreigen, en daarmee ook de interne en externe validiteit van de studie. * Experimenter bias (vooroordelen van de onderzoeker). * Participant reactiviteit (aanpassing van gedrag door deelname aan onderzoek). * **Verstorende variabelen (confounding variables):** Variabelen die systematisch mee veranderen met de onderzochte variabelen en een alternatieve verklaring bieden voor de geobserveerde relatie. ### Bedreigingen van externe validiteit * **Generaliseren over participanten:** * Selectiebias door het gebruik van niet-representatieve steekproeven (bv. universiteitsstudenten). * Vrijwilligersbias doordat vrijwilligers mogelijk verschillen van niet-vrijwilligers. * Participantkarakteristieken (demografische of persoonlijke kenmerken die de generalisatie beperken). * Cross-species generalisaties (resultaten van dieren toepassen op mensen). * **Generaliseren over kenmerken van een studie:** * Nieuwheidseffect (gedrag verandert door de nieuwe ervaring van deelname). * Meerdere behandelingsstoornissen (invloed van eerdere ervaringen met behandelingen). * Experimenter karakteristieken (resultaten specifiek voor de onderzoeker). * **Generaliseren over kenmerken van metingen:** * Sensibilisatie (het meetproces zelf beïnvloedt het gedrag of attitudes van deelnemers). * Generaliteit over responsmetingen (resultaten beperkt tot specifieke meetmethoden). ### Bedreigingen van interne validiteit ### Validiteit en onderzoeksstrategieën --- * Validiteit verwijst naar de waarheid of accuraatheid van de conclusies van een studie. * Het wordt beschouwd als het standaardcriterium voor het beoordelen van de kwaliteit van onderzoek. * Factoren die de accuraatheid van resultaten of de interpretatie ervan in twijfel trekken, vormen een bedreiging voor de validiteit. * Het is onmogelijk om alle bedreigingen voor validiteit te elimineren; beslissingen en compromissen zijn inherent aan onderzoeksontwerp. * **Definitie:** De mate waarin onderzoeksresultaten generaliseerbaar zijn naar andere mensen, settings, tijden, metingen en kenmerken dan die in de studie zijn gebruikt. * **Groepeert bedreigingen in 3 categorieën:** * Selectiebias: Samplingprocedure begunstigt bepaalde individuen. * Universiteitsstudenten: Makkelijk beschikbaar, maar kenmerken beperken generaliseerbaarheid naar andere volwassenen. * Vrijwilligersbias: Vrijwilligers zijn niet perfect representatief voor de gehele populatie. * Participantkenmerken: Gedeelde demografische kenmerken (geslacht, leeftijd, ras) beperken generaliseerbaarheid. * Cross-species generalisaties: Resultaten met niet-mensen worden verondersteld direct van toepassing te zijn op mensen. * Nieuwheidseffect: Deelnemen aan een studie is nieuw en kan gedrag aanpassen. * Meerdere behandelingsstoornissen: Eerdere ervaringen met behandelingen (bv. moeheid, geoefendheid) beïnvloeden latere prestaties. * Experimenterkenmerken: Resultaten kunnen specifiek zijn voor de onderzoeker met bepaalde kenmerken. * **Generaliseren over kenmerken van de metingen:** * Sensibilisatie: Het meetproces beïnvloedt participanten, waardoor ze anders reageren op de behandeling. * Generaliteit over responsmetingen: Resultaten kunnen beperkt zijn tot de specifieke meetprocedure en niet generaliseerbaar zijn naar andere metingen. * Tijdstip van meting: Effecten van een behandeling kunnen variëren afhankelijk van het tijdstip van meting. - **Definitie:** De mate waarin een studie een ondubbelzinnige verklaring levert voor de relatie tussen twee variabelen, met name of de gevonden resultaten echt veroorzaakt worden door de behandeling (onafhankelijke variabele) * **Bedreigingen van interne validiteit:** Factoren die een alternatieve verklaring toelaten. * **Omgevingsvariabelen:** Variabelen in de algemene omgeving van de studie (bv. kamergrootte, tijd van de dag, onderzoekergeslacht). * **Individuele verschillen (bij vergelijking van verschillende groepen):** * Toewijzingsbias: Proces van toewijzing aan behandelingen creëert groepen met merkbaar verschillende kenmerken. --- * Validiteit en betrouwbaarheid zijn cruciale criteria voor het beoordelen van de kwaliteit van metingen. * Validiteit beoogt de accuraatheid van conclusies in een onderzoeksstudie. * Interne validiteit garandeert een ondubbelzinnige oorzaak-gevolgverklaring binnen de studie. * Externe validiteit betreft de generaliseerbaarheid van studieresultaten naar andere contexten. * **Constructen:** Hypothetische attributen die gedrag verklaren en voorspellen. * **Operationele definitie:** Een procedure om een niet-direct meetbare variabele te meten en te definiëren. * **Validiteit van een meting:** De mate waarin een meetprocedure de beoogde variabele meet. * **Betrouwbaarheid van een meting:** De stabiliteit of consistentie van een meting. ### Soorten validiteit van metingen * **Face validity:** Oppervlakkige schijn dat de meting de variabele meet. * **Concurrent validity:** Correlatie tussen een nieuwe meting en een bestaande, valide meting van dezelfde variabele. * **Predictive validity:** Mate waarin een testscore gedrag kan voorspellen. * **Construct validity:** De mate waarin metingen zich gedragen zoals de variabele zelf zich gedraagt. * **Convergent validity:** Hoge correlatie tussen metingen die hetzelfde construct beogen te meten. * Gemeten score = ware score + fout. * Fouten kunnen voortkomen uit observeren, omgevingsveranderingen of participantveranderingen. * **Test-hertest reliability:** Consistentie van scores over twee opeenvolgende metingen. * **Parallel-forms reliability:** Consistentie tussen alternatieve versies van een meetinstrument. * **Interbeoordelaarsbetrouwbaarheid:** Overeenstemming tussen metingen van meerdere observeerders. * **Internal consistency:** Consistentie tussen verschillende items of schalen binnen een meting. * **Split-half reliability:** Correlatie tussen twee helften van een test. * **Cronbach's alpha:** Gemiddelde van alle mogelijke split-half betrouwbaarheden. ### Relatie tussen betrouwbaarheid en validiteit * Een meting kan betrouwbaar zijn zonder valide te zijn. * Een meting kan niet valide zijn tenzij deze betrouwbaar is. * **Nominale schaal:** Kwalitatieve verschillen zonder systematische ordening (bv. beroep). ### Andere aspecten van metingen ### Balanceren van interne en externe validiteit --- * Validiteit beoogt de waarheid of accuraatheid van de conclusies van een studie. * Er is een inherente afweging tussen interne en externe validiteit in onderzoeksontwerp. * **Externe validiteit**: De mate waarin onderzoeksresultaten generaliseerbaar zijn naar andere personen, settings, tijden, metingen en kenmerken. * **Interne validiteit**: De mate waarin een studie een eenduidige oorzaak-gevolgverklaring biedt voor de relatie tussen twee variabelen. * **Artefacten**: Externe factoren die metingen, interne of externe validiteit kunnen beïnvloeden of vervormen. ### Bedreigingen voor externe validiteit #### Generaliseren over participanten * **Selectiebias**: Samplingprocedure die de voorkeur geeft aan bepaalde individuen boven andere. * **Universiteitsstudenten**: Vaak gebruikt als participanten, maar hun kenmerken beperken generaliseerbaarheid naar andere volwassenen. * **Participantkarakteristieken**: Gedeelde demografische kenmerken (gender, leeftijd, ras) beperken generaliseerbaarheid. * **Cross-species generalisaties**: Onderzoek bij niet-mensen verondersteld direct van toepassing op mensen. #### Generaliseren over kenmerken van de studie * **Nieuwheidseffect**: De ervaring van deelname aan een studie kan gedrag veranderen. * **Meerdere behandelingsstoornissen**: Invloed van eerdere behandelingen op prestatie in volgende behandelingen (bv. vermoeidheid, geoefendheid). * **Experimenter karakteristieken**: Demografische en persoonlijke kenmerken van de onderzoeker kunnen generalisatie beperken. * **Sensibilisatie/Beoordelingssensibilisatie**: Het meetproces zelf beïnvloedt gedrag of attitudes van deelnemers. * **Generaliteit over responsmetingen**: Resultaten kunnen beperkt zijn tot de specifieke operationele definitie en meetprocedure. * **Tijdstip van meting**: Effecten van een behandeling kunnen over tijd afnemen of toenemen. ### Bedreigingen voor interne validiteit #### Externe variabelen * **Confounding variabele**: Een variabele die systematisch mee verandert met de onderzochte variabelen en een alternatieve verklaring biedt. * **Omgevingsvariabelen**: Factoren in de studieomgeving (kamergrootte, tijdstip, onderzoeker's geslacht). * **Individuele verschillen**: Persoonlijke kenmerken die van persoon tot persoon verschillen. * **Toewijzingsbias**: Proces van toewijzing aan behandelingen creëert groepen met merkbaar verschillende kenmerken. * **Tijd-gerelateerde variabelen**: Factoren die veranderen naarmate de tijd verstrijkt tussen metingen (bv. stemming, fysieke toestand, externe gebeurtenissen). ### Artefacten als bedreiging voor validiteit * **Experimenter bias**: Verwachtingen van de onderzoeker beïnvloeden bevindingen. * Bedreigt externe validiteit (resultaten specifiek voor onderzoeker). * Bedreigt interne validiteit (kunstmatig effect door invloed onderzoeker). * Minimalisatie door enkelblinde en dubbelblinde studies. --- # Bedreigingen voor de interne en externe validiteit van onderzoek ### Externe validiteit * De mate waarin onderzoeksresultaten generaliseerbaar zijn naar andere personen, settings, tijden, metingen en kenmerken buiten de studieomstandigheden. * Beoordeelt of de resultaten van een studie ook geldig zijn buiten de specifieke studiecontext. #### Categorie 1: Generaliseren over participanten of subjecten * In hoeverre zijn de onderzoeksresultaten toepasbaar op individuen die verschillen van de studieparticipanten? * **Selectiebias:** Een steekproef is bevooroordeeld door de selectieprocedure, waarbij sommige individuen bevoordeeld worden. * Gemakssteekproeven (bv. studenten) kunnen leiden tot beperkte generaliseerbaarheid door specifieke kenmerken. * **Vrijwilligersbias:** Vrijwilligers zijn niet altijd representatief voor de gehele populatie, wat de generaliseerbaarheid kan beperken. * **Participantkenmerken:** Studies met participanten met zeer vergelijkbare kenmerken (bv. demografie) beperken de generaliseerbaarheid. * **Cross-species generalisaties:** Resultaten van studies met dieren die direct op mensen worden toegepast, vereisen een analyse van parallellen en verschillen. #### Categorie 2: Generaliseren over kenmerken van een studie * In hoeverre blijven de resultaten stabiel wanneer de studie anders wordt uitgevoerd (bv. andere instructies, onderzoeker, setting)? * **Nieuwheidseffect (novelty effect):** De deelname aan een studie is een nieuwe ervaring, waardoor participanten anders reageren dan in hun natuurlijke omgeving. * **Meerdere behandelingsstoornissen:** Eerdere behandelervaringen (bv. vermoeidheid, geoefendheid) kunnen de prestatie in een volgende behandeling beïnvloeden. * **Experimenter karakteristiek/karakteristieken van onderzoeker:** Demografische en persoonlijke kenmerken van de onderzoeker kunnen de generaliseerbaarheid van resultaten beperken. #### Categorie 3: Generaliseren over kenmerken van de metingen * In hoeverre veranderen de resultaten bij gebruik van andere meetinstrumenten, methoden of schalen? * **Sensibilisatie (beoordelingssensibilisatie):** Het meetproces zelf kan het gedrag of de attitudes van deelnemers beïnvloeden, waardoor ze anders reageren. * Pre-tests of zelfmonitoring kunnen leiden tot gedragsverandering enkel door het bewustzijn van meting. * **Generaliteit over responsmetingen:** Resultaten gebaseerd op één specifieke meting (bv. hartslagmeter) kunnen niet altijd gegeneraliseerd worden naar andere operationele definities of meetprocedures. * **Tijdstip van meting:** Het effect van een behandeling kan afnemen of toenemen over tijd, waardoor resultaten op een specifiek meetmoment mogelijk niet representatief zijn voor latere effecten. ### Interne validiteit * De mate waarin een studie een enkele, ondubbelzinnige verklaring biedt voor de relatie tussen twee variabelen; het waarheidsgehalte van de verklaring. * Gaat over de geloofwaardigheid van het causale verband binnen het onderzoek; worden de resultaten echt veroorzaakt door de behandeling? * **Doel:** Het verkrijgen van één oorzaak-gevolgverklaring voor de relatie tussen twee variabelen. #### Bedreigingen van interne validiteit * **Externe variabelen (extraneous variables):** Variabelen die niet onderzocht worden maar wel aanwezig zijn in de studie. * **Confounding variable (verstorende variabele):** Een externe variabele die systematisch samenhangt met de onderzochte variabelen en een alternatieve verklaring biedt voor de geobserveerde relatie. ##### 1. Omgevingsvariabelen * Factoren in de algemene omgeving van de studie (bv. kamergrootte, tijd van de dag, geslacht van onderzoeker) die de interne validiteit kunnen bedreigen. ##### 2. Individuele verschillen * Persoonlijke kenmerken die van individu tot individu verschillen en problematisch zijn, vooral in studies met meerdere groepen. * **Toewijzingsbias (assignment bias):** Ontstaat wanneer het proces van toewijzing aan verschillende behandelingen resulteert in groepen met merkbaar verschillende kenmerken. ##### 3. Tijd-gerelateerde variabelen ### Balans tussen interne en externe validiteit ### Artefacten: bedreigingen voor zowel interne als externe validiteit ### Validiteit en onderzoeksstrategieën --- ### Kernconcepten * Externe validiteit: de mate waarin onderzoeksresultaten generaliseerbaar zijn naar andere mensen, settings, tijden, metingen en kenmerken. * Interne validiteit: de mate waarin een studie een eenduidige verklaring biedt voor de relatie tussen twee variabelen; het waarheidsgehalte van de causale verklaring binnen de studie. * Artefacten: externe factoren die de meting of het onderzoek vervormen en de validiteit kunnen bedreigen. ### Bedreigingen van externe validiteit * Generaliseren over participanten of subjecten: * Selectiebias: steekproefprocedure verkiest bepaalde individuen boven andere, vaak door gemak (bv. universiteitsstudenten). * Vrijwilligersbias: vrijwilligers zijn niet perfect representatief voor de gehele populatie. * Participantkenmerken: studies met participanten die vergelijkbare demografische kenmerken delen (bv. leeftijd, geslacht) limiteren generaliseerbaarheid. * Cross-species generalisaties: resultaten van niet-menselijk onderzoek direct toepassen op mensen vereist bestuderen van parallellen en verschillen. * Generaliseren over kenmerken van een studie: * Nieuwheidseffect: deelname aan een studie is een nieuwe ervaring, waardoor individuen anders kunnen reageren. * Meerdere behandelingsstoornissen: eerdere ervaringen (bv. moeheid, geoefendheid) kunnen prestaties in volgende behandelingen beïnvloeden. * Onderzoekerkarakteristieken: demografische en persoonlijke kenmerken van de onderzoeker kunnen generaliseerbaarheid van resultaten beperken. * Generaliseren over kenmerken van de metingen: * Sensibilisatie (beoordelingssensibilisatie): het meetproces zelf beïnvloedt het gedrag of de attitudes van deelnemers. * Generaliteit over responsmetingen: resultaten kunnen beperkt zijn tot een specifieke meting en niet generaliseerbaar zijn naar andere metingen of operationele definities. * Tijdstip van meting: het effect van een behandeling kan variëren afhankelijk van het moment van meting na de behandeling. ### Bedreigingen van interne validiteit * Externe variabelen (extraneous variables): variabelen in een studie die niet worden onderzocht, maar wel de resultaten kunnen beïnvloeden. * Confounding variables: variabelen die systematisch meeveranderen met de onderzochte variabelen en een alternatieve verklaring bieden voor de geobserveerde relatie. * Omgevingsvariabelen: factoren in de algemene omgeving van de studie (bv. kamertemperatuur, tijdstip). * Individuele verschillen: persoonskenmerken die van individu tot individu verschillen. * Toewijzingsbias: het proces van toewijzen van participanten aan behandelingen leidt tot groepen met merkbaar verschillende kenmerken. * Tijd-gerelateerde variabelen: factoren die veranderen naarmate de tijd verstrijkt in studies met één groep over tijd (bv. stemming, externe gebeurtenissen, vermoeidheid). * Hoge interne validiteit vereist strenge controle, wat de externe validiteit kan verminderen (kunstmatige omgeving). * Hoge externe validiteit vereist realistische omgevingen, wat het risico op ongecontroleerde variabelen en bedreigde interne validiteit vergroot. * Er is een afweging tussen interne en externe validiteit; studies zijn vaak sterker in het ene dan in het andere type. ### Artefacten als bedreiging voor validiteit --- * **Definitie:** De mate waarin onderzoeksresultaten gegeneraliseerd kunnen worden naar andere personen, settings, tijden, metingen en kenmerken dan die welke in de studie werden gebruikt. * **Doel:** Nagaan of de resultaten van een studie ook buiten die specifieke studie standhouden. * **Bedreigingen:** Kenmerken van een studie die de generaliseerbaarheid van de resultaten beperken. #### Generaliseren over participanten * **Selectiebias:** De steekproefprocedure begunstigt de selectie van bepaalde individuen boven andere. * Gebruik van convenience sampling (bv. universiteitsstudenten) kan generalisatie naar andere volwassenen beperken. * **Vrijwilligersbias:** Vrijwilligers zijn mogelijk niet perfect representatief voor de gehele populatie. * Generalisatie naar individuen die niet vrijwillig deelnemen aan studies is onzeker. * **Participantkenmerken:** Studies met participanten die vergelijkbare demografische kenmerken delen (geslacht, leeftijd, ras, SES) beperken generaliseerbaarheid. * **Cross-species generalisaties:** Resultaten van niet-menselijke studies worden verondersteld direct van toepassing te zijn op mensen. * Vereist studie van parallellen en verschillen tussen soorten in het onderzochte mechanisme. #### Generaliseren over kenmerken van een studie * **Nieuwheidseffect:** Deelnemen aan een studie is een nieuwe ervaring die gedrag kan beïnvloeden. * Zelfs zonder pre-test kan deelname aan onderzoek gedrag modificeren. * **Meerdere behandelingsstoornissen:** Ervaringen met eerdere behandelingen (moeheid, geoefendheid) kunnen prestaties in volgende behandelingen beïnvloeden. * Resultaten van personen met eerdere ervaringen zijn mogelijk niet generaliseerbaar naar personen zonder die ervaring. * **Experimenterkenmerken:** Resultaten kunnen specifiek zijn voor een onderzoeker met een bepaalde set kenmerken (demografisch, persoonlijk). #### Generaliseren over kenmerken van de metingen * **Sensibilisatie (beoordelingssensibilisatie):** Het meetproces zelf kan participanten beïnvloeden, waardoor ze anders reageren op de behandeling. * Een pre-test kan deelnemers bewuster maken van het onderwerp, wat de resultaten beïnvloedt. * Zelfmonitoring (bv. dagboeken) kan gedragsverandering veroorzaken puur door het feit dat het gemeten wordt. * **Generaliteit over responsmetingen:** Resultaten kunnen beperkt zijn tot een specifieke meetprocedure (bv. hartslagmeter) en niet generaliseerbaar zijn naar andere operationele definities of metingen. * **Tijdstip van meting:** Het effect van een behandeling kan afnemen of toenemen na verloop van tijd. * **Definitie:** De mate waarin een studie een enkele, ondubbelzinnige verklaring produceert voor de relatie tussen twee variabelen; het waarheidsgehalte van de causale verklaring binnen het onderzoek. * **Doel:** Nagaan of de gevonden resultaten werkelijk worden veroorzaakt door de manipulatie (onafhankelijke variabele) en niet door andere factoren. * **Externe variabelen:** Elke variabele in een studie die niet wordt onderzocht, maar de relatie tussen de onderzochte variabelen kan beïnvloeden. * **Confounding variabelen:** Een externe variabele die systematisch mee verandert met de onderzochte variabelen en een alternatieve verklaring biedt. ##### Categorieën van bedreigingen - 1 --- * Interne validiteit: Mate waarin een studie een enkele, ondubbelzinnige verklaring produceert voor de relatie tussen twee variabelen. * Externe validiteit: Mate waarin onderzoeksresultaten generaliseerbaar zijn naar andere mensen, settings, tijden, metingen en kenmerken dan die in de studie. ### Bedreigingen voor de externe validiteit #### Generaliseren over participanten of subjecten * Selectiebias: De steekproefprocedure bevoordeelt de selectie van bepaalde individuen boven andere. * Universiteitsstudenten worden vaak gebruikt, maar hun kenmerken beperken generalisatie naar andere volwassenen. * Generalisatie naar individuen die niet vrijwillig deelnemen is onzeker. * Participantkenmerken: Studie gebruikt participanten met vergelijkbare demografische kenmerken (gender, leeftijd, ras, etc.), wat generalisatie beperkt. * Cross-species generalisaties: Resultaten van niet-menselijke studies worden direct toegepast op mensen. * Vereist analyse van parallellen en verschillen tussen soorten. * Nieuwheidseffect: Deelname aan een studie is een nieuwe ervaring die gedrag kan veranderen. * Zelfs zonder pre-test kan deelname zelf gedrag modificeren. * Meerdere behandelingsstoornissen: Ervaring met eerdere behandelingen (bv. vermoeidheid, geoefendheid) kan prestatie in volgende behandelingen beïnvloeden. * Resultaten van eerder behandelde personen generaliseren mogelijk niet naar niet-behandelden. * Experimenter karakteristiek/karakteristieken van onderzoeker: Resultaten kunnen specifiek zijn voor de onderzoeker met bepaalde kenmerken. * Demografische en persoonlijke kenmerken van de onderzoeker kunnen generalisatie beperken. * Sensibilisatie (beoordelingssensibilisatie): Het meetproces zelf beïnvloedt participanten, waardoor ze anders reageren. * Pre-tests kunnen deelnemers bewust maken van een onderwerp, wat behandelingseffecten kan beïnvloeden. * Zelfmonitoring kan gedrag veranderen simpelweg doordat het gemeten wordt. * Generaliteit over responsmetingen: Resultaten kunnen beperkt zijn tot de specifieke meetprocedure (bv. hartslagmeter) en niet generaliseerbaar zijn naar andere metingen. * Tijdstip van meting: Het effect van een behandeling kan in de loop van de tijd afnemen of toenemen. ### Bedreigingen voor de interne validiteit #### Externe variabelen (confounding variables) * Een variabele die niet onderzocht wordt, maar systematisch meeverandert met de onderzochte variabelen. * Biedt een alternatieve verklaring voor de geobserveerde relatie en bedreigt de interne validiteit. * Kan een vreemde variabele zijn die per ongeluk wordt toegelaten en resultaten vervormt. #### Algemene bedreigingen (indeling) - **Omgevingsvariabelen:** Variabelen in de algemene omgeving van de studie (kamergrootte, tijd van de dag, geslacht onderzoeker) ### Artefacten: bedreigingen voor beide validiteiten --- ### Externe validiteit bedreigingen * **Generaliseren over participanten of subjecten:** * In hoeverre zijn onderzoeksresultaten generaliseerbaar naar personen die verschillen van de studiedeelnemers? * **Selectiebias:** Samplingprocedure bevoordeelt selectie van bepaalde individuen. * **Universiteitsstudenten:** Vaak gebruikt, maar hun kenmerken limiteren generalisatie naar andere volwassenen. * **Vrijwilligersbias:** Vrijwilligers zijn mogelijk niet representatief voor de gehele populatie. * **Participantkarakteristieken:** Gedeelde kenmerken (gender, leeftijd, ras, etc.) kunnen generalisatie beperken. * **Cross-species generalisaties:** Onderzoek bij niet-mensen kan beperkt toepasbaar zijn op mensen. * **Generaliseren over kenmerken van een studie:** * Blijven de resultaten stabiel als de manier van uitvoeren van de studie verandert? * **Nieuwheidseffect:** Deelname aan een studie kan gedrag veranderen door de nieuwheid van de ervaring. * **Meerdere behandelingsstoornissen:** Eerdere ervaringen (vermoeidheid, geoefendheid) kunnen prestaties in volgende behandelingen beïnvloeden. * **Experimenter karakteristiek/karakteristieken van onderzoeker:** Resultaten kunnen specifiek zijn voor de onderzoeker en diens kenmerken. * **Generaliseren over kenmerken van de metingen:** * Veranderen de resultaten als een ander instrument, meetmethode of schaal wordt gebruikt? * **Sensibilisatie:** Het meetproces zelf beïnvloedt gedrag of attitudes van deelnemers (bv. pre-test, zelfmonitoring). * **Generaliteit over responsmetingen:** Resultaten kunnen beperkt zijn tot de specifieke meetprocedure en niet generaliseerbaar zijn naar andere definities of metingen. * **Tijdstip van meting:** Het effect van een behandeling kan afnemen of toenemen over tijd. ### Interne validiteit bedreigingen * **Externe variabelen (extraneous variables):** Variabelen in een studie die niet direct onderzocht worden, maar wel variëren. * **Confounding variable (verstorende variabele):** Een externe variabele die systematisch samen met de onderzochte variabelen verandert, wat een alternatieve verklaring biedt. * **Categorieën van verstorende variabelen:** * **Omgevingsvariabelen:** Kenmerken van de studieomgeving (kamergrootte, tijdstip, onderzoekergeslacht) kunnen een bedreiging vormen. * **Individuele verschillen:** Persoonlijke kenmerken die per individu verschillen. * **Toewijzingsbias:** Het toewijzingsproces aan behandelingen creëert groepen met merkbaar verschillende kenmerken. * **Tijd-gerelateerde variabelen:** Variabelen die veranderen naarmate de tijd verstrijkt (condities over tijd). * Kunnen deelnemersvariabelen (stemming), externe gebeurtenissen of accumulatie van factoren (geoefendheid, vermoeidheid) omvatten. --- ### Externe validiteit bedreigingen: generaliseren over kenmerken van de metingen * Resultaten kunnen beperkt zijn tot een specifieke meting of meetprocedure. * Sensibilisatie: het meetproces zelf kan het gedrag of de attitudes van deelnemers beïnvloeden. * Dit kan leiden tot veranderingen in gedrag simpelweg omdat het gemeten wordt (bv. zelfmonitoring). * Tijdstip van meting: de effecten van een behandeling kunnen na verloop van tijd afnemen of toenemen. ### Interne validiteit bedreigingen: algemene factoren * Confounding variabele: een variabele die systematisch mee verandert met de onderzochte variabelen, en zo een alternatieve verklaring biedt voor de geobserveerde relatie. * Kan een externe variabele zijn die onbewaakt de resultaten beïnvloedt. * Omgevingsvariabelen: factoren in de algemene onderzoeksomgeving (bv. kamergrootte, tijdstip) die de interne validiteit bedreigen. * Individuele verschillen: persoonlijke kenmerken die variëren tussen deelnemers. * Toewijzingsbias: wanneer het toewijzingsproces leidt tot groepen met merkbaar verschillende kenmerken. * Tijd-gerelateerde variabelen: factoren die veranderen naarmate de tijd verstrijkt tussen behandelingen of metingen. * Kan deelnemersvariabelen (bv. stemming), externe gebeurtenissen (bv. weer) of accumulerende factoren (bv. geoefendheid, vermoeidheid) omvatten. ### Interne en externe validiteit: de balans * Er is een afweging tussen interne en externe validiteit; het maximaliseren van de ene kan de andere bedreigen. * Streng gecontroleerde onderzoeken met hoge interne validiteit kunnen een kunstmatige omgeving creëren die externe generalisatie bemoeilijkt. * Onderzoeken met hoge externe validiteit, die de realiteit benaderen, kunnen meer ongecontroleerde variabelen introduceren die de interne validiteit bedreigen. * De doelstellingen van het onderzoek bepalen welke validiteit prioriteit krijgt en welke bedreigingen aangepakt moeten worden. ### Artefacten: bedreigingen voor beide validiteitstypen * Artefacten kunnen de validiteit en betrouwbaarheid van metingen bedreigen, wat zowel de interne als externe validiteit van het onderzoek kan aantasten. * Experimenter bias: de verwachtingen van de onderzoeker beïnvloeden de studieuitkomsten. * Bedreigt externe validiteit omdat resultaten specifiek kunnen zijn voor de onderzoeker. * Bedreigt interne validiteit omdat het een vals effect kan creëren dat niet door de behandeling komt, maar door de sturing van de onderzoeker. * Oplossingen: enkelblinde en dubbelblinde studies. * Vraagkarakteristieken en participant reactiviteit: aanwijzingen in het onderzoek die deelnemers beïnvloeden om zich op een bepaalde manier te gedragen of antwoorden te geven. * Bedreigt interne validiteit: deelnemers handelen niet natuurlijk, resultaten verklaard door reactiviteit ipv behandeling. * Bedreigt externe validiteit: resultaten generaliseren mogelijk niet naar situaties zonder die aanwijzingen. * Overdreven variabelen: het maximaliseren van verschillen tussen variabelen om een relatie aan te tonen, kan ten koste gaan van generaliseerbaarheid. * Experimenteel onderzoek: vaak hoge interne validiteit. --- # De experimentele onderzoeksstrategie voor het aantonen van oorzaak-gevolg relaties ### Kernidee * Het doel is om te bewijzen dat veranderingen in één variabele direct verantwoordelijk zijn voor veranderingen in een andere variabele. * Dit wordt bereikt door manipulatie, meting, vergelijking en controle van variabelen. ### Kernconcepten * **Onafhankelijke variabele (OV):** De variabele die door de onderzoeker wordt gemanipuleerd. * Deze wordt gemanipuleerd door het creëren van twee of meer behandelingscondities. * De verschillende waarden van de OV die de behandelingscondities bepalen, worden de "levels" genoemd. * **Afhankelijke variabele (AV):** De variabele die wordt gemeten in elke behandelingsconditie. * **Behandelingsconditie:** Een specifieke situatie of omgeving die wordt gekenmerkt door een bepaalde waarde van de gemanipuleerde OV. * **Extraneous variabelen (externe variabelen):** Alle andere variabelen in de studie die niet de OV of AV zijn. * **Confounding variabele:** Een externe variabele die systematisch meeverandert met de OV en AV, en zo een alternatieve verklaring biedt voor de geobserveerde relatie. ### Kernfeiten * Een **experiment** vereist vier basiselementen om een oorzaak-gevolg relatie aan te tonen: * **Manipulatie:** De onderzoeker verandert de waarde van de OV om verschillende behandelingscondities te creëren. * **Meting:** De AV wordt gemeten voor elke groep deelnemers in elke behandelingsconditie. * **Vergelijking:** Scores tussen de verschillende behandelingscondities worden vergeleken. * **Controle:** Alle andere variabelen (externe variabelen) worden gecontroleerd om te voorkomen dat ze de relatie tussen de OV en AV beïnvloeden. * **Statistische significantie** is cruciaal om te bepalen of een verschil tussen behandelingscondities groot en consistent genoeg is om toeval uit te sluiten als verklaring. ### Implicaties * Experimenten bieden de sterkste evidentie voor oorzaak-gevolg relaties vanwege de strenge controles. * Het correct identificeren en controleren van externe variabelen is essentieel voor de interne validiteit van een experiment. * De keuze van de onafhankelijke variabele en haar levels bepaalt welke mogelijke oorzaken worden onderzocht. * De meting van de afhankelijke variabele moet nauwkeurig en betrouwbaar zijn. --- * Doel is het bewijzen van een oorzaak-gevolg relatie tussen twee variabelen. * Een 'true experiment' vereist manipulatie, meting, vergelijking en controle. ### Belangrijke concepten * Bestaat uit twee of meer behandelingscondities (levels). * **Afhankelijke variabele (AV):** De variabele die wordt gemeten om het effect van de OV te observeren. * **Behandelingsconditie:** Een specifieke situatie met een bepaalde waarde van de OV. * **Externe variabelen:** Alle andere variabelen die niet worden onderzocht maar wel aanwezig zijn. * Kunnen confounding variabelen worden als ze de OV en AV beïnvloeden. * **Confounding variabele:** Een onbewaakt variabele die systematisch meeverandert met de OV en een alternatieve verklaring biedt voor de relatie. * **Statistische significantie:** Verschillen tussen groepen zijn groot en consistent genoeg om toeval uit te sluiten als verklaring voor de AV. * **Meting:** Het observeren en vastleggen van de AV voor de participanten in elke conditie. * **Vergelijking:** Scores van de AV tussen de verschillende behandelingscondities worden vergeleken. * **Controle:** Alle externe variabelen worden beheerst om te voorkomen dat ze de relatie tussen OV en AV beïnvloeden. ### Voorwaarden voor een experiment * **Manipulatie:** De onderzoeker verandert actief de waarde van de onafhankelijke variabele. * **Meting:** De afhankelijke variabele wordt gemeten om de effecten van de manipulatie vast te stellen. * **Vergelijking:** De gemeten resultaten worden vergeleken tussen verschillende behandelingscondities. * **Controle:** Alle andere potentiële oorzaken (externe variabelen) worden zoveel mogelijk uitgesloten. ### Terminologie * **Levels:** De verschillende waarden die de onafhankelijke variabele aanneemt om behandelingscondities te creëren. * **True experiment:** Een studie die voldoet aan de vier basiselementen (manipulatie, meting, vergelijking, controle). * Experimenteel onderzoek is cruciaal voor het vaststellen van causale verbanden. * Strenge controle is noodzakelijk om alternatieve verklaringen uit te sluiten. * Het begrijpen van de definitie van een experiment is essentieel om onderscheid te maken met andere onderzoeksstrategieën. --- * Het doel is het vaststellen van een oorzaak-gevolgrelatie tussen twee variabelen. * Dit vereist strikte controle om te verzekeren dat veranderingen in de ene variabele direct verantwoordelijk zijn voor veranderingen in de andere. ### Essentiële elementen van een experiment * **Manipulatie:** De onderzoeker verandert de waarde van een variabele om verschillende behandelingscondities te creëren. * **Meting:** Een tweede variabele wordt gemeten in elke behandelingsconditie om scores te verkrijgen. * **Vergelijking:** Scores tussen de behandelingscondities worden vergeleken om te zien of consistente verschillen de manipulatie weerspiegelen. * **Controle:** Alle andere variabelen (extraneous variables) worden gecontroleerd om te voorkomen dat ze de onderzochte relatie beïnvloeden. * **Onafhankelijke variabele:** De variabele die door de onderzoeker wordt gemanipuleerd. * **Levels van de onafhankelijke variabele:** De specifieke waarden of condities die de onafhankelijke variabele aanneemt. * **Afhankelijke variabele:** De variabele die wordt gemeten als gevolg van de manipulatie van de onafhankelijke variabele. * **Extraneous variabelen:** Alle andere variabelen in de studie die niet direct onderzocht worden. ### Statistische significantie * Een significant resultaat impliceert dat het waargenomen verschil tussen variabelen groot en consistent genoeg is om toeval uit te sluiten als verklaring. * Statistische evaluatie is essentieel om te bepalen of verschillen daadwerkelijk door de behandelingen zijn veroorzaakt. ### Relatie met andere onderzoeksstrategieën * De experimentele strategie is de enige die een ondubbelzinnige oorzaak-gevolgverklaring kan bieden, in tegenstelling tot correlationele, beschrijvende of niet-experimentele strategieën. * Quasi-experimentele studies proberen oorzaak-gevolgrelaties te onderzoeken maar bieden geen absolute verklaring door ontbrekende controle of manipulatie. --- * De experimentele onderzoeksstrategie is gericht op het beantwoorden van oorzaak-gevolgvragen over de relatie tussen twee variabelen. * Het doel is om te verklaren hoe veranderingen in één variabele direct verantwoordelijk zijn voor veranderingen in een andere variabele. * Dit vereist strenge controles om te garanderen dat er geen alternatieve verklaringen (confounding variabelen) zijn. * **Experiment**: Een studie die aantoont dat veranderingen in één variabele direct verantwoordelijk zijn voor veranderingen in een tweede variabele. * **Onafhankelijke variabele**: De variabele die door de onderzoeker wordt gemanipuleerd. * Wordt gemanipuleerd door het creëren van twee of meer behandelingscondities. * De specifieke situaties of omgevingen zijn de 'levels' van de onafhankelijke variabele. * **Afhankelijke variabele**: De variabele die wordt gemeten om te zien of deze wordt beïnvloed door de manipulatie van de onafhankelijke variabele. * **Externe variabelen**: Alle andere variabelen in de studie die niet direct worden onderzocht of gemanipuleerd. * Worden gecontroleerd om te voorkomen dat ze de relatie tussen de onafhankelijke en afhankelijke variabele beïnvloeden. * **Confounding variabele**: Een externe variabele die systematisch meeverandert met de onderzochte variabelen en zo een alternatieve verklaring biedt voor de geobserveerde relatie. ### Vereisten voor een experiment * **Manipulatie**: De onderzoeker verandert actief de waarde van de onafhankelijke variabele om verschillende behandelingscondities te creëren. * **Metingen**: De afhankelijke variabele wordt gemeten bij deelnemers in elke behandelingsconditie. * **Vergelijkingen**: De scores op de afhankelijke variabele worden vergeleken tussen de verschillende behandelingscondities. * Consistente verschillen tussen de condities ondersteunen het causale verband. * **Controle**: Alle andere variabelen (externe variabelen) worden gecontroleerd om ervoor te zorgen dat deze de relatie tussen de onderzochte variabelen niet beïnvloeden. * Een significant verschil tussen behandelingscondities is groot en consistent genoeg om toeval als verklaring uit te sluiten. * Statistische evaluatie is noodzakelijk om te concluderen dat een verschil is veroorzaakt door de manipulatie. - > **Tip:** Een experiment is de meest geschikte onderzoeksstrategie om oorzaak-gevolg relaties met zekerheid aan te tonen, dankzij de strenge controle op externe variabelen --- * Experimenten dienen om oorzaak-gevolg relaties tussen variabelen aan te tonen. * De kern van een experiment is het systematisch manipuleren van een variabele om het effect op een andere variabele te meten, terwijl alle andere factoren gecontroleerd worden. ### Sleutelconcepten * **Afhankelijke variabele (AV):** De variabele die wordt gemeten om het effect van de OV vast te stellen. * **Behandelingsconditie (Level):** Een specifieke situatie of omgeving met een bepaalde waarde van de OV. * **Extraneous variabelen:** Alle andere variabelen in de studie die niet onderzocht worden. * Deze moeten gecontroleerd worden om confouding te voorkomen. * **Confounding variabele:** Een extraneous variabele die systematisch samenhangt met de OV en een alternatieve verklaring biedt voor de geobserveerde relatie. * **Statistische significantie:** Een resultaat is statistisch significant als het verschil tussen variabelen groot en consistent genoeg is om toeval uit te sluiten als verklaring. ### Experimentele elementen * **Meting:** De AV wordt gemeten bij participanten in elke behandelingsconditie. * **Vergelijking:** Scores van verschillende behandelingscondities worden vergeleken om te zien of de manipulatie van de OV veranderingen in de AV heeft veroorzaakt. * **Controle:** Alle andere variabelen (extraneous variabelen) worden gecontroleerd om te voorkomen dat ze de relatie tussen OV en AV beïnvloeden. ### Belang van controle * Het controleren van extraneous variabelen is essentieel om ondubbelzinnige oorzaak-gevolg conclusies te kunnen trekken. * Methoden voor controle omvatten matchen, constant houden of randomiseren van participanten. * Wanneer controle ontbreekt, spreken we van een quasi-experimentele of niet-experimentele strategie. ### Validiteit in experimenteel onderzoek * **Interne validiteit:** De mate waarin een studie een eenduidige oorzaak-gevolg verklaring levert voor de relatie tussen de onderzochte variabelen. * Bedreigd door confounding variabelen die alternatieve verklaringen bieden. * **Externe validiteit:** De mate waarin de resultaten van een studie generaliseerbaar zijn naar andere personen, settings, tijden en metingen. * Bedreigd door selectiebias, vrijwilligersbias, specificiteit van settings, en de manier waarop de studie werd uitgevoerd. ### Balans tussen interne en externe validiteit * Er is vaak een afweging tussen interne en externe validiteit; het maximaliseren van de ene kan de andere bedreigen. * Een hoge interne validiteit vereist strenge controle, wat een kunstmatige setting kan creëren. * Een hoge externe validiteit vereist een realistische setting, wat kan leiden tot minder controle over confounding variabelen. --- * Het doel van de experimentele onderzoeksstrategie is het vaststellen van een oorzaak-gevolg relatie tussen twee variabelen. * Dit wordt bereikt door het manipuleren van één variabele, het meten van een tweede, en het controleren van alle andere variabelen. ### Kernpunten * Een "true experiment" toont aan dat veranderingen in de ene variabele direct verantwoordelijk zijn voor veranderingen in de andere variabele. * Een experiment vereist vier basiselementen: manipulatie, meting, vergelijking en controle. * **Meting:** Een tweede variabele wordt gemeten bij deelnemers onder verschillende behandelingscondities. * **Vergelijking:** Scores van verschillende behandelingscondities worden vergeleken om te zien of de manipulatie veranderingen heeft veroorzaakt. * **Behandelingsconditie (Levels):** De verschillende situaties of omgevingen gecreëerd door de manipulatie van de OV. * **Afhankelijke variabele (AV):** De variabele die wordt geobserveerd en gemeten. * **Extraneous variabelen:** Alle andere variabelen in de studie die niet de focus van het onderzoek zijn. * **Confounding variable:** Een extraneous variabele die systematisch samenhangt met de OV en dus een alternatieve verklaring biedt voor de geobserveerde relatie. * **Statistische significantie:** Een resultaat is statistisch significant als het verschil tussen de groepen groot en consistent genoeg is om toeval uit te sluiten als verklaring. ### Belangrijke overwegingen * Randomisatie (gerandomiseerde steekproef) is cruciaal voor het controleren van extraneous variabelen en het waarborgen van interne validiteit. * Matching en het constant houden van variabelen zijn ook technieken om controle te behouden. * Een hoge interne validiteit (sterke causale verklaring) kan soms ten koste gaan van de externe validiteit (generaliseerbaarheid). - > **Tip:** Het doel van een experiment is om met zo min mogelijk verstorende variabelen een ondubbelzinnige oorzaak-gevolgrelatie aan te tonen - > **Tip:** Het is zelden mogelijk om alle bedreigingen voor de validiteit volledig te elimineren; onderzoek is een afweging van compromissen --- * Het doel van de experimentele onderzoeksstrategie is het aantonen van een oorzaak-gevolgrelatie tussen twee variabelen. * Een 'true experiment' toont aan dat veranderingen in één variabele direct verantwoordelijk zijn voor veranderingen in een tweede variabele. * **Manipulatie:** De onderzoeker verandert actief de waarde van een variabele om verschillende behandelingscondities te creëren. * **Metingen:** Een tweede variabele wordt gemeten bij deelnemers binnen elke behandelingsconditie om scores te verkrijgen. * **Vergelijkingen:** Scores tussen verschillende behandelingscondities worden vergeleken om te zien of de manipulatie effect heeft gehad. * **Controle:** Alle andere variabelen (extraneous variables) worden gecontroleerd om te voorkomen dat ze de relatie tussen de onderzochte variabelen beïnvloeden. ### Terminologie en componenten * **Onafhankelijke variabele (OV):** De variabele die gemanipuleerd wordt door de onderzoeker. * **Levels:** De verschillende waarden van de OV die de behandelingscondities bepalen. * **Afhankelijke variabele (AV):** De variabele die gemeten wordt om het effect van de OV te bepalen. * **Extraneous variabelen:** Alle andere variabelen in de studie die niet de OV of AV zijn. * **Statistische significantie:** Een verschil tussen behandelingscondities is groot en consistent genoeg om toeval als oorzaak uit te sluiten. * Elk verschil moet statistisch geëvalueerd worden. ### Onderscheid met andere strategieën * Experimentele studies zijn de enige strategie die een ondubbelzinnige oorzaak-gevolgrelatie kan aantonen. * Quasi-experimentele studies proberen dit ook, maar bevatten altijd een fout die een absolute conclusie verhindert. * Beschrijvende, correlationele en niet-experimentele studies tonen relaties aan, maar verklaren deze niet. --- * Het doel is om een oorzaak-gevolg relatie tussen twee variabelen aan te tonen. * Een experiment vereist vier basiselementen om een dergelijke relatie te bewijzen. ### Belangrijkste elementen van een experiment * **Manipulatie**: De onderzoeker verandert de waarde van een variabele om verschillende behandelingscondities te creëren. * **Metingen**: Een tweede variabele wordt gemeten bij participanten in elke behandelingsconditie. * **Vergelijkingen**: Scores tussen verschillende behandelingscondities worden vergeleken om causale effecten aan te tonen. * **Controle**: Alle andere variabelen (extraneous variables) worden gecontroleerd om te voorkomen dat ze de relatie tussen de onderzochte variabelen beïnvloeden. * **Onafhankelijke variabele**: De variabele die door de onderzoeker gemanipuleerd wordt. * **Levels**: De verschillende waarden van de onafhankelijke variabele die behandelingscondities creëren. * **Afhankelijke variabele**: De variabele die gemeten wordt in elke behandelingsconditie. * **Extraneous variabelen**: Alle andere variabelen in de studie die niet direct worden onderzocht. * Een significant verschil tussen variabelen sluit toeval uit als verklaring voor de waargenomen relatie. * Statistische evaluatie is nodig om te concluderen dat verschillen zijn veroorzaakt door de behandelingen. ### Vereisten voor een echt experiment * Een experiment vereist manipulatie, metingen, vergelijkingen en controle om een oorzaak-gevolg relatie te bewijzen. * Termen als 'experiment' worden vaak breed gebruikt, maar alleen studies die aan deze vier voorwaarden voldoen, zijn echte experimenten. --- * Het doel is het aantonen van een oorzaak-gevolg relatie tussen twee variabelen. * Dit vereist strenge controle om te garanderen dat veranderingen in één variabele direct verantwoordelijk zijn voor veranderingen in de tweede variabele. ### Sleutelbegrippen * **Manipulatie**: De onderzoeker verandert actief de waarden van een variabele om verschillende behandelingscondities te creëren. * **Metingen**: Een tweede variabele wordt gemeten om scores te verkrijgen binnen elke behandelingsconditie. * **Vergelijkingen**: Scores tussen verschillende behandelingscondities worden vergeleken; consistente verschillen wijzen op een causaal effect. * **Controle**: Alle andere variabelen (extraneous variables) worden gecontroleerd om te voorkomen dat ze de onderzochte relatie beïnvloeden. * **Onafhankelijke variabele**: De variabele die gemanipuleerd wordt door de onderzoeker. * **Afhankelijke variabele**: De variabele die gemeten wordt en waarvan verwacht wordt dat deze beïnvloed wordt door de onafhankelijke variabele. * **Behandelingscondities (Levels)**: De specifieke situaties of omgevingen gecreëerd door de verschillende waarden van de onafhankelijke variabele. * **Extraneous variables**: Alle variabelen in een studie die niet onderzocht worden, maar de resultaten wel kunnen beïnvloeden. * **Confounding variable**: Een extraneous variable die systematisch mee verandert met de onderzochte variabelen en een alternatieve verklaring biedt voor geobserveerde relaties. * **Statistische significantie**: Het verschil tussen behandelingen is groot en consistent genoeg om toeval als verklaring uit te sluiten; er is een statistische evaluatie nodig. * Een experiment is pas een "echt" experiment als het manipulatieve, meet-, vergelijkings- en controleelementen bevat. * Experimenteel onderzoek streeft naar hoge interne validiteit (zekerheid over de oorzaak-gevolg relatie). * Strikte controle om interne validiteit te maximaliseren kan de externe validiteit (generaliseerbaarheid) verminderen. * De afweging tussen interne en externe validiteit is cruciaal bij het ontwerpen van studies. * **Vrijwilligersbias**: Vrijwilligers zijn mogelijk niet representatief voor de algemene populatie, wat de externe validiteit bedreigt. * **Experimenter bias**: De verwachtingen van de onderzoeker kunnen de resultaten beïnvloeden, wat zowel interne als externe validiteit bedreigt. Enkelblinde en dubbelblinde studies helpen dit te minimaliseren. * **Participant reactiviteit (demand characteristics)**: Deelnemers passen hun gedrag aan omdat ze weten dat ze geobserveerd worden, wat interne en externe validiteit kan bedreigen. * **Generaliseerbaarheid**: Resultaten moeten kunnen worden gegeneraliseerd naar andere mensen, settings, tijden en metingen. * **Artefacten**: Factoren die metingen of de studie vervormen, bedreigen de validiteit. - > **Tip:** Wanneer een studie streeft naar een hoge interne validiteit, kan dit leiden tot een kunstmatige setting die de externe validiteit schaadt - Omgekeerd kan een focus op externe validiteit leiden tot minder controle en bedreigingen voor interne validiteit --- * Oorzaak-gevolg relaties aantonen tussen twee variabelen. * Vereist manipulatie van een variabele, meting van een tweede variabele en controle over alle andere variabelen. ### Belangrijke feiten * Een experiment (true experiment) toont aan dat veranderingen in één variabele direct verantwoordelijk zijn voor veranderingen in een tweede variabele. * Vier basiselementen voor een experiment: manipulatie, meting, vergelijking en controle. * Manipulatie: onderzoeker verandert een variabele om verschillende behandelingscondities te creëren. * Meting: een tweede variabele wordt gemeten in elke behandelingsconditie. * Vergelijking: scores tussen behandelingscondities worden vergeleken om causale effecten te bepalen. * Controle: alle andere variabelen worden gecontroleerd om confounding te voorkomen. * Statistische significantie vereist dat verschillen groot en consistent genoeg zijn om toeval uit te sluiten. * **Onafhankelijke variabele (OV)**: de variabele die door de onderzoeker wordt gemanipuleerd. * **Behandelingsconditie**: een specifieke situatie of omgeving die wordt gekenmerkt door een bepaalde waarde van de gemanipuleerde OV. * **Levels van de OV**: de verschillende waarden van de OV die worden gebruikt om behandelingscondities te creëren. * **Afhankelijke variabele (AV)**: de variabele die wordt gemeten in elke behandelingsconditie. * **Extraneous variabelen**: alle andere variabelen in de studie die niet worden onderzocht. * **Confounding variabele**: een extraneous variabele die systematisch meeverandert met de onderzochte variabelen en een alternatieve verklaring biedt. * Experimenteel onderzoek heeft vaak een hoge interne validiteit door strikte controle. * Streng controleren kan de externe validiteit verminderen door een kunstmatige omgeving te creëren. * Onderzoek dat streeft naar hoge externe validiteit kan meer confounding variabelen toelaten, wat de interne validiteit bedreigt. * Er is een afweging tussen interne en externe validiteit; de onderzoeksdoelen bepalen welk type validiteit prioriteit heeft. * Artefacten zoals experimenter bias en participant reactiviteit kunnen zowel interne als externe validiteit bedreigen. ### Voorbeelden - > **Voorbeeld:** Onderzoek naar het effect van studiemuziek (OV) op studieresultaten (AV) - > * Behandelingsconditie 1: Studenten studeren met muziek - > * Behandelingsconditie 2: Studenten studeren zonder muziek - > * De studieresultaten (AV) worden gemeten en vergeleken - > * Variabelen zoals studietijd, voorkennis en studeeromgeving worden gecontroleerd --- # controlegroepen en hun rol in experimenteel onderzoek ### Kernidee * Controlegroepen zijn essentieel om de effectiviteit van een behandeling of interventie in experimenteel onderzoek vast te stellen. * Ze bieden een basislijn waarmee de resultaten van de experimentele groep vergeleken kunnen worden. ### Belangrijke feiten * In experimenteel onderzoek manipuleert de onderzoeker een variabele (onafhankelijke variabele) om te zien of deze veranderingen veroorzaakt in een andere variabele (afhankelijke variabele). * Om zeker te zijn dat de veranderingen in de afhankelijke variabele daadwerkelijk door de manipulatie van de onafhankelijke variabele komen, is er een controlegroep nodig. * De controlegroep ontvangt de interventie of behandeling niet, of ontvangt een placebo of een standaardbehandeling. * Door de scores van de experimentele groep te vergelijken met die van de controlegroep, kan de onderzoeker bepalen of de interventie een significant effect heeft gehad. * Het vergelijken van scores tussen verschillende behandelingscondities is een fundamenteel element van een experiment. * Consistente verschillen tussen behandelingscondities vormen bewijs dat de manipulatie veranderingen heeft veroorzaakt. ### Belangrijke concepten * **Onafhankelijke variabele:** De variabele die door de onderzoeker wordt gemanipuleerd. * **Afhankelijke variabele:** De variabele die wordt gemeten om het effect van de onafhankelijke variabele vast te stellen. * **Behandelingsconditie:** Een situatie of omgeving gekenmerkt door een specifieke waarde van de gemanipuleerde variabele. * **Levels van de onafhankelijke variabele:** De verschillende waarden van de onafhankelijke variabele die worden gebruikt om behandelingscondities te creëren. * **Experimentele groep:** De groep die de interventie of behandeling ontvangt. * **Controlegroep:** De groep die de interventie of behandeling niet ontvangt. ### Implicaties * Zonder een controlegroep is het moeilijk om te bepalen of waargenomen effecten daadwerkelijk door de behandeling komen of door andere factoren. * Een goed ontworpen experiment met een controlegroep verhoogt de interne validiteit van het onderzoek. * Dit verhoogt de geloofwaardigheid van de causale claims die uit het onderzoek worden gedaan. * Het correct toepassen van controlegroepen is cruciaal voor het trekken van betrouwbare conclusies over oorzaak-gevolgrelaties. --- ### Kernconcepten * Een controlegroep is essentieel in experimenteel onderzoek om de effectiviteit van een interventie te beoordelen. * De controlegroep dient als baseline waartegen de resultaten van de experimentele groep worden vergeleken. * Zonder controlegroep is het moeilijk om vast te stellen of een waargenomen effect daadwerkelijk door de interventie komt of door andere factoren. * Controlegroepen helpen bij het uitsluiten van alternatieve verklaringen voor onderzoeksresultaten. * Ze maken het mogelijk om de interne validiteit van een studie te verhogen door externe variabelen te minimaliseren. * Het garanderen van representativiteit van de controlegroep ten opzichte van de experimentele groep is cruciaal. * Randomisatie van deelnemers naar experimentele en controlegroepen is een sleutel tot het beheersen van individuele verschillen. * Het gebruik van controlegroepen verhoogt de geloofwaardigheid van causale verbanden die in onderzoek worden aangetoond. * Onderzoeksresultaten met controlegroepen zijn beter generaliseerbaar naar andere situaties. * Een passende controlegroep is noodzakelijk om artefacten zoals onderzoeker bias en participant reactiviteit te minimaliseren. * De keuze van het type controlegroep hangt af van de specifieke onderzoeksvraag en de te manipuleren variabele. --- * Een controlegroep dient als een basislijn om de effecten van een experimentele manipulatie te vergelijken. * Zonder een controlegroep is het moeilijk om te bepalen of de waargenomen veranderingen te wijten zijn aan de interventie of aan andere factoren. * Het gebruik van een controlegroep helpt bij het vaststellen van causaliteit en het uitsluiten van alternatieve verklaringen voor de resultaten. ### Cruciale elementen van experimenteel onderzoek * **Manipulatie**: De onderzoeker verandert een variabele om verschillende behandelingscondities te creëren. * **Metingen**: Een tweede variabele wordt gemeten om de scores in elke conditie te verkrijgen. * **Vergelijkingen**: Scores tussen behandelingscondities worden vergeleken om te bepalen of de manipulatie effect heeft gehad. * **Controle**: Alle andere variabelen worden gecontroleerd om te voorkomen dat ze de onderzochte relatie beïnvloeden. ### Belang van de controlegroep * **Basislijn voor vergelijking**: De controlegroep ondergaat de interventie niet en dient als referentiepunt. * **Uitsluiten van alternatieve verklaringen**: Helpt bij het identificeren van factoren zoals tijdsverloop, placebo-effecten, of omgevingsveranderingen die de resultaten zouden kunnen beïnvloeden. * **Statistische significantie**: Vereist om te bepalen of de verschillen tussen de experimentele en controlegroep groot genoeg zijn om toeval uit te sluiten. ### Implicaties voor experimenteel onderzoek * Experimenten met een controlegroep bieden een hogere interne validiteit, waardoor causaal-gevolg relaties ondubbelzinniger kunnen worden vastgesteld. * Het falen om een geschikte controlegroep te gebruiken, kan leiden tot misleidende conclusies over de effectiviteit van een interventie. * Onderzoekers moeten zorgvuldig overwegen welk type controlegroep (bv. placebo, wachtlijst) het meest geschikt is voor hun specifieke onderzoeksvraag. --- * Controlegroepen zijn essentieel om de effectiviteit van een interventie of behandeling te evalueren door een baseline te bieden waartegen de experimentele groep kan worden vergeleken. * Zonder controlegroep is het onmogelijk om met zekerheid vast te stellen of veranderingen bij de experimentele groep te wijten zijn aan de interventie of aan andere factoren. * **Experimentele groep:** De groep die de interventie of behandeling ontvangt die wordt onderzocht. * **Controlegroep:** De groep die de interventie of behandeling niet ontvangt, of een placebo ontvangt. * **Baseline meting:** Een meting van de afhankelijke variabele vóór de interventie, gebruikt om veranderingen te kwantificeren. * **Placebo:** Een niet-actieve behandeling die eruitziet als de echte behandeling, om psychologische effecten (zoals het placebo-effect) te controleren. * **Randomisatie:** Het willekeurig toewijzen van deelnemers aan de experimentele of controlegroep om ervoor te zorgen dat de groepen vergelijkbaar zijn bij aanvang. * **Interventie:** De specifieke behandeling of manipulatie die wordt toegepast op de experimentele groep. * **Externe variabelen:** Alle andere variabelen die van invloed kunnen zijn op de resultaten en die gecontroleerd moeten worden. ### Rol in experimenteel onderzoek * **Isoleren van het effect:** Controlegroepen helpen bij het isoleren van het specifieke effect van de onafhankelijke variabele op de afhankelijke variabele. * **Controleren voor alternatieve verklaringen:** Ze helpen bij het uitsluiten van andere factoren (zoals tijd, natuurlijke rijping, of placebo-effecten) die veranderingen kunnen veroorzaken. * **Basislijn voor vergelijking:** Bieden een referentiepunt om te beoordelen of de interventie een significant verschil teweegbrengt. * **Verhogen van interne validiteit:** Door ervoor te zorgen dat verschillen tussen groepen waarschijnlijk door de interventie komen en niet door andere factoren, vergroten ze de interne validiteit van het onderzoek. ### Voorbeelden * Een medicijnonderzoek: De experimentele groep krijgt het nieuwe medicijn, de controlegroep krijgt een placebo. Als de experimentele groep significant verbetert ten opzichte van de controlegroep, is het medicijn waarschijnlijk effectief. * Een leerinterventie: De experimentele groep volgt een nieuwe lesmethode, de controlegroep volgt de standaard lesmethode. Verschillen in leerprestaties kunnen dan worden toegeschreven aan de nieuwe methode. ### Belangrijke overwegingen * **Zorgvuldige randomisatie:** Essentieel om te voorkomen dat groepen systematisch verschillen bij aanvang. * **Gelijkheid in uitvoering:** De controlegroep moet zoveel mogelijk dezelfde behandeling als de experimentele groep ontvangen, met uitzondering van de actieve component van de interventie. * **Grootte van de groepen:** Grotere groepen bieden meer statistische kracht en verhogen de kans op representativiteit. * **Ethiek:** Het is belangrijk om ethische overwegingen mee te nemen bij het beslissen wie in de controlegroep terechtkomt, vooral als de interventie potentieel heilzaam is. ### Implicaties voor onderzoek * Onderzoeken zonder een adequate controlegroep leveren vaak onbetrouwbare of niet-conclusieve resultaten op. * De keuze voor een controlegroep (bv. geen behandeling, placebo, standaardbehandeling) hangt af van de onderzoeksvraag en ethische overwegingen. * Het correct toepassen van controlegroepen is fundamenteel voor het trekken van valide causale conclusies in experimenteel onderzoek. --- * Controlegroepen fungeren als een basismeting om de effecten van een experimentele interventie te evalueren. * Ze maken het mogelijk om de impact van specifieke variabelen te isoleren door deze niet toe te passen bij de controlegroep. * Vergelijking met de controlegroep bepaalt of de waargenomen effecten toe te schrijven zijn aan de interventie of aan andere factoren. * Een controlegroep ontvangt geen experimentele behandeling of een placebo. * De controlegroep ondergaat alle andere procedures identiek aan de experimentele groep. * Het hoofddoel is het vaststellen van een causaal verband tussen de interventie en het effect. * Zonder controlegroep is het moeilijk om te bepalen of veranderingen in gedrag natuurlijk voorkwamen of door de interventie werden veroorzaakt. * Het vergelijken van resultaten tussen groepen helpt bij het identificeren van confounding variabelen. * Experimenten met een controlegroep bieden een hogere interne validiteit. * Dit verhoogt de zekerheid dat de waargenomen effecten daadwerkelijk door de interventie worden veroorzaakt. * Het correct gebruiken van controlegroepen is cruciaal voor het trekken van betrouwbare causale conclusies. * Onjuist gebruik van controlegroepen kan leiden tot misleidende resultaten en verkeerde interpretaties. ### Veelvoorkomende valkuilen * Gebrek aan controle over externe variabelen in de controlegroep. * Onderschatten van de invloed van de 'placebo-reactie' bij participanten. * Onjuiste matching tussen de experimentele en controlegroep. --- # Omgaan met individuele verschillen en variantie in between-subjects designs ### Kernidee * Individuele verschillen tussen participanten introduceren variantie die de interpretatie van onderzoeksresultaten kan bemoeilijken. * In between-subjects designs worden verschillende participanten blootgesteld aan verschillende condities, waardoor individuele verschillen een grotere rol spelen dan in within-subjects designs. ### Belangrijke concepten * **Between-subjects design:** Elke participant neemt deel aan slechts één conditie van het experiment. * **Individuele verschillen:** Natuurlijke variaties in kenmerken, gedragingen en reacties tussen individuen. * **Variantie:** De spreiding of variabiliteit in meetgegevens. Dit kan afkomstig zijn van de manipulatie (treatment variance) of van individuele verschillen (error variance). * **Error variance:** Variantie die wordt toegeschreven aan individuele verschillen en niet aan de experimentele manipulatie. * **Confounding:** Wanneer individuele verschillen systematisch correleren met de experimentele condities, waardoor het onmogelijk wordt om de oorzaak van gevonden effecten toe te schrijven aan de manipulatie. ### Implicaties * Om te zorgen voor vergelijkbaarheid tussen condities in een between-subjects design, is het cruciaal om de groepen zo equivalent mogelijk te maken. * Onderzoekers moeten strategieën gebruiken om de invloed van individuele verschillen te minimaliseren of te controleren. * Ongecontroleerde individuele verschillen kunnen leiden tot onterechte conclusies over de effectiviteit van een interventie. ### Veelvoorkomende valkuilen * Het negeren van individuele verschillen, met name bij een klein aantal participanten, kan leiden tot misinterpretatie van de resultaten. * Onjuiste toewijzing van participanten aan condities kan leiden tot systematische verschillen tussen groepen. --- * Individuele verschillen tussen deelnemers vormen een belangrijke bron van variantie in between-subjects designs. * Deze verschillen kunnen de resultaten van onderzoek beïnvloeden en moeten zorgvuldig worden beheerst. * **Individuele verschillen:** Variaties in kenmerken, attitudes, gedragingen en vaardigheden tussen individuen. * **Variantie:** De spreiding of variabiliteit in de data. In between-subjects designs komt dit voort uit zowel de experimentele manipulatie als uit individuele verschillen. * **Between-subjects design:** Een onderzoeksopzet waarbij verschillende groepen deelnemers aan verschillende condities worden blootgesteld. * **Willekeurige toewijzing (Random Assignment):** Een procedure waarbij deelnemers willekeurig worden toegewezen aan de verschillende condities, wat helpt om groepen vergelijkbaar te maken met betrekking tot individuele verschillen. * **Controlegroep:** Een groep die geen experimentele behandeling ontvangt, gebruikt als basislijn voor vergelijking. * **Experimentele groep:** Een groep die de experimentele behandeling ontvangt. ### Belangrijke feiten * Zonder willekeurige toewijzing kunnen bestaande individuele verschillen de resultaten van een between-subjects design vertekenen. * Een efficiënte willekeurige toewijzing zorgt ervoor dat elke deelnemer een gelijke kans heeft om aan een bepaalde conditie te worden toegewezen. * De effectiviteit van willekeurige toewijzing neemt toe met de steekproefgrootte. * Groepen die willekeurig zijn toegewezen, moeten op de belangrijkste variabelen vergelijkbaar zijn voordat de behandeling begint. * Een slechte controle over individuele verschillen kan leiden tot een lage interne validiteit van het onderzoek. * Grote individuele verschillen kunnen de power van een studie verminderen, waardoor het moeilijker wordt om significante effecten te detecteren. * Het negeren van individuele verschillen kan leiden tot onjuiste conclusies over de effectiviteit van een interventie. * Het gebruik van meer homogene steekproeven kan variantie door individuele verschillen verminderen, maar beperkt de externe validiteit. - > **Tip:** Bij het interpreteren van resultaten in between-subjects designs is het cruciaal om na te gaan of de groepen op relevante variabelen vóór de interventie vergelijkbaar waren - Dit kan vaak worden gecontroleerd met behulp van pre-tests of door demografische gegevens te analyseren --- * Between-subjects designs maken gebruik van verschillende participanten voor verschillende condities om individuele verschillen te isoleren. * De kernuitdaging is om ervoor te zorgen dat groepen zo gelijk mogelijk zijn vóór de interventie om de invloed van individuele verschillen te minimaliseren. * Participanten worden slechts aan één conditie van de studie toegewezen. * De onderzoeker moet mogelijke verstorende variabelen die inherent zijn aan individuele verschillen controleren. * Onafhankelijke groepen moeten vergelijkbaar zijn in alle relevante kenmerken. * Gebrek aan controle over individuele verschillen kan leiden tot vertekening van de resultaten. * **Between-subjects design (Independent groups design):** Elke participant neemt deel aan slechts één experimentele conditie. * **Individuele verschillen:** Natuurlijke variaties in kenmerken, achtergronden en ervaringen tussen individuen. - **Toewijzingsbias (Assignment bias):** Treedt op wanneer het proces van het toewijzen van participanten aan verschillende behandelingen resulteert in groepen met merkbaar verschillende kenmerken. Dit is een bedreiging voor de interne - **Confounding variable:** Een variabele die systematisch samen met de onderzochte variabelen varieert en een alternatieve verklaring biedt voor de geobserveerde resultaten. Individuele verschillen kunnen leiden tot confounding variabelen indien niet * **Controlemaatregelen:** Strategieën om de invloed van individuele verschillen te minimaliseren. * Bij het ontwerpen van between-subjects studies is het cruciaal om te anticiperen op en methoden te implementeren die de impact van individuele verschillen beperken. * Representatieve steekproeven zijn essentieel om de generaliseerbaarheid van de bevindingen te waarborgen. * Ongecontroleerde individuele verschillen kunnen de interne validiteit ernstig ondermijnen, waardoor causale conclusies ongeldig worden. * Statistische analyse moet rekening houden met de variantie die voortkomt uit individuele verschillen. * Het gebruik van een grote steekproefgrootte kan helpen de invloed van extreme individuele verschillen te verzachten door de wet van de grote getallen. --- * Individuele verschillen en variantie zijn inherente componenten van between-subjects designs en moeten systematisch worden beheerd om valide conclusies te trekken. ### Sleutelconcepten * **Individuele verschillen**: Variaties in kenmerken, attitudes of gedragingen tussen participanten die inherent aanwezig zijn. * **Variantie**: De spreiding of variabiliteit in de metingen die wordt veroorzaakt door individuele verschillen en andere factoren. * **Between-subjects design**: Een onderzoeksopzet waarbij verschillende groepen participanten worden blootgesteld aan verschillende condities of manipulaties. * **Externe variabelen (extraneous variables)**: Variabelen in een studie die niet onderzocht worden, maar wel invloed kunnen hebben op de resultaten. * **Confounding variable**: Een externe variabele die systematisch samenhangt met de onderzochte variabelen en een alternatieve verklaring biedt voor de geobserveerde relatie. * **Toewijzingsbias (assignment bias)**: Optredend wanneer het proces om participanten aan verschillende condities toe te wijzen, resulteert in groepen met merkbaar verschillende kenmerken. ### Implicaties voor between-subjects designs * Om causale verbanden te kunnen aantonen in between-subjects designs, is het cruciaal om de invloed van individuele verschillen te minimaliseren. * Systematische verschillen tussen groepen, veroorzaakt door individuele verschillen of onjuiste toewijzing, ondermijnen de interne validiteit van het onderzoek. * Ongecontroleerde individuele verschillen kunnen leiden tot confounding variabelen, waardoor de waargenomen relatie mogelijk niet het gevolg is van de manipulatie, maar van de verschillen tussen de groepen. * Het beheren van individuele verschillen vereist zorgvuldige overwegingen bij de selectie en toewijzing van participanten. * Oplossingen omvatten het gebruik van randomisatie en matching om groepen zo vergelijkbaar mogelijk te maken. - > **Tip:** Bij between-subjects designs is het doel om de enige systematische variabele die tussen de groepen verschilt, de onafhankelijke variabele te laten zijn - > **Voorbeeld:** In een studie die het effect van een nieuw medicijn vergelijkt met een placebo, moeten de twee groepen (medicijn vs - placebo) zoveel mogelijk op elkaar lijken qua leeftijd, geslacht, ernst van de aandoening, etc - , om ervoor te zorgen dat eventuele verschillen in uitkomst daadwerkelijk door het medicijn worden veroorzaakt en niet door deze voorgedefinieerde verschillen --- * Individuele verschillen tussen deelnemers zijn een belangrijke bron van variantie in between-subjects designs. * Het doel is om deze variantie te beheersen of te minimaliseren om zo de invloed van de onafhankelijke variabele op de afhankelijke variabele duidelijker te kunnen isoleren. ### Kernfeiten - Onderzoek met between-subjects designs probeert het effect van een onafhankelijke variabele op een afhankelijke variabele te meten door verschillende groepen deelnemers bloot te stellen aan verschillende condities van de onafhankelijke * Variantie in de scores op de afhankelijke variabele kan worden opgesplitst in drie componenten: * Variantie die toe te schrijven is aan de systematische effecten van de onafhankelijke variabele (experimentele variantie). * Variantie die toe te schrijven is aan systematische verschillen tussen de groepen deelnemers (systematische fout). * Variantie die toe te schrijven is aan toevallige factoren (willekeurige fout). * Experimentele variantie is gewenst, omdat dit het bewijs vormt voor het effect van de onafhankelijke variabele. * Systematische fout is ongewenst en ondermijnt de interne validiteit van het onderzoek, omdat het een alternatieve verklaring biedt voor de geobserveerde verschillen. * Willekeurige fout is onvermijdelijk, maar kan de kracht van het onderzoek (statistical power) verminderen. ### Kernconcepten * **Systematische fout (Systematic error):** Verschillen tussen groepen die niet door de experimentele manipulatie worden veroorzaakt, maar door factoren die de groepen op een consistente manier van elkaar onderscheiden. * **Willekeurige fout (Random error):** Verschillen tussen individuen binnen dezelfde groep die te wijten zijn aan toeval, zoals individuele verschillen in vaardigheden, stemming, of subtiele omgevingsfactoren. * **Experimentele variantie (Experimental variance):** De variatie in de afhankelijke variabele die direct wordt veroorzaakt door de manipulatie van de onafhankelijke variabele. * **Niet-experimentele variantie (Non-experimental variance):** De variatie in de afhankelijke variabele die wordt veroorzaakt door factoren anders dan de onafhankelijke variabele. Dit omvat zowel systematische fout als willekeurige fout. * **Statistische power:** De kans om een significant effect te detecteren als dat effect daadwerkelijk bestaat. Hogere willekeurige fout verlaagt de statistische power. * Het minimaliseren van systematische fout is cruciaal voor het verkrijgen van een duidelijke oorzaak-gevolgrelatie. * Representatieve steekproeven en geschikte steekproefmethoden zijn essentieel om de kans op systematische fout te verkleinen. * Het vergroten van de experimentele variantie (door sterkere manipulaties) kan helpen om effecten te detecteren ondanks de aanwezigheid van willekeurige fout. * Meer deelnemers per conditie kunnen de invloed van willekeurige fout verminderen en de statistische power verhogen. ### Tips - > **Tip:** Het kiezen van de juiste steekproefmethode is fundamenteel om de kans op systematische fout te minimaliseren en de generaliseerbaarheid van de resultaten te vergroten - > **Tip:** Het zorgvuldig overwegen van de onafhankelijke variabele en het creëren van duidelijke, onderscheidende condities kan de experimentele variantie verhogen --- * Individuele verschillen tussen deelnemers kunnen de resultaten van een between-subjects design beïnvloeden. * Variatie in gedrag en metingen tussen deelnemers is inherent en moet worden begrepen en beheerd. * Deelnemers in verschillende condities van een between-subjects design moeten vergelijkbaar zijn op alle relevante variabelen, behalve de onafhankelijke variabele. * Ongecontroleerde individuele verschillen tussen groepen kunnen een bedreiging vormen voor de interne validiteit van het onderzoek. * Randomisatie van deelnemers over condities is een primaire methode om individuele verschillen te minimaliseren. * Matching van deelnemers op belangrijke variabelen kan ook helpen om groepen equivalent te maken. * Gestratificeerde steekproeftrekking kan ervoor zorgen dat belangrijke subgroepen gelijk vertegenwoordigd zijn in de steekproef. * Proportionele gestratificeerde steekproeftrekking zorgt ervoor dat de proporties van subgroepen in de steekproef overeenkomen met de populatie. * Cluster steekproeftrekking selecteert willekeurig groepen van individuen, wat efficiënt kan zijn maar potentiële vertekening met zich meebrengt. * **Between-subjects design:** Verschillende groepen deelnemers worden blootgesteld aan verschillende condities. * **Individuele verschillen:** Unieke kenmerken, eigenschappen en achtergronden van deelnemers. * **Variatie:** De spreiding of het verschil in scores of gedrag binnen een groep of tussen groepen. * **Randomisatie:** Willekeurige toewijzing van deelnemers aan condities om systematische verschillen te vermijden. * **Matching:** Het creëren van paren of groepen van deelnemers die equivalent zijn op specifieke kenmerken. * **Stratificatie:** Het verdelen van de populatie in subgroepen (strata) en het willekeurig selecteren uit elk stratum. * **Gestratificeerde steekproef:** Een steekproef waarbij elke subgroep gelijk vertegenwoordigd is. * **Proportionele gestratificeerde steekproef:** Een steekproef waarbij de proporties van subgroepen overeenkomen met de populatie. * **Cluster steekproef:** Willekeurige selectie van bestaande groepen (clusters) uit de populatie. * Het effectief omgaan met individuele verschillen is cruciaal voor het trekken van geldige conclusies in between-subjects designs. * Onderzoekers moeten expliciet rapporteren hoe ze individuele verschillen hebben aangepakt in hun methodologie. * De keuze van de steekproefmethode heeft directe invloed op de generaliseerbaarheid van de resultaten. * Het negeren van individuele verschillen kan leiden tot vertekende resultaten en onjuiste interpretaties. * Onderzoekers moeten een balans vinden tussen het controleren van individuele verschillen en het behouden van externe validiteit. - > **Tip:** Overweeg altijd de potentiële impact van individuele verschillen bij het ontwerpen van uw eigen between-subjects studies en bij het interpreteren van de resultaten van anderen - > **Voorbeeld:** In een studie die het effect van een nieuw medicijn op angst onderzoekt, kunnen deelnemers variëren in hun bestaande angstniveaus, copingmechanismen en genetische aanleg --- * Individuele verschillen tussen participanten kunnen de resultaten van een between-subjects design beïnvloeden. * Het doel is om deze verschillen te controleren of te minimaliseren om de interne validiteit te waarborgen. * Between-subjects designs vergelijken onafhankelijke groepen participanten. * Grote individuele verschillen tussen groepen kunnen leiden tot verstoorde resultaten. * **Toewijzingsbias (assignment bias)** treedt op wanneer het toewijzingsproces aan behandelingen groepen met merkbaar verschillende kenmerken produceert. * Dit beïnvloedt de interne validiteit, omdat de verschillen niet door de behandeling maar door de initiële groepsverschillen kunnen komen. * Randomisatie is een sleutelmethode om toewijzingsbias te voorkomen. * Een slechte controle van individuele verschillen kan leiden tot onjuiste conclusies over de effectiviteit van een behandeling. * Onderzoekers moeten zich bewust zijn van mogelijke bronnen van individuele variantie. * Het kiezen van de juiste onderzoeksstrategie en het zorgvuldig ontwerpen van het onderzoek is cruciaal. ### Methoden om individuele verschillen te beheren * **Randomisatie:** Willekeurig toewijzen van participanten aan groepen. * Garandeert dat groepen over het algemeen vergelijkbaar zijn qua kenmerken. * Werkt het beste bij grotere steekproeven. * **Matchen:** Zorgen dat groepen vergelijkbaar zijn op belangrijke kenmerken (bijvoorbeeld leeftijd, geslacht). * Kan leiden tot een hogere interne validiteit, vooral bij kleinere steekproeven. * Vereist voorafgaande kennis van deze kenmerken. * **Stratificatie:** Opsplitsen van de populatie in subgroepen (strata) en vervolgens randomiseren binnen elke subgroep. * Garandeert representatie van specifieke subgroepen in de steekproef. * **ANCOVA (Analysis of Covariance):** Een statistische methode om te controleren voor individuele verschillen na de dataverzameling. * Gebruikt een externe variabele (covariaat) om voor deelnemersverschillen te corrigeren. ### Statistische overwegingen * De **wet van de grote getallen** impliceert dat grotere steekproeven de populatie beter representeren en individuele verschillen gemiddeld worden. * De representativiteit van de steekproef is cruciaal voor de generaliseerbaarheid van de resultaten. * Een te kleine steekproef kan onvoldoende zijn om betrouwbare conclusies te trekken, ondanks pogingen tot controle van individuele verschillen. --- * Individuele verschillen tussen deelnemers in between-subjects designs kunnen de resultaten van een onderzoek significant beïnvloeden. * Variantie door individuele verschillen (extraneous variables) moet worden gemanipuleerd of gecontroleerd om interne validiteit te waarborgen. * Variatie binnen groepen (within-group variance) wordt veroorzaakt door individuele verschillen tussen deelnemers. * Variatie tussen groepen (between-group variance) is het verschil dat wordt toegeschreven aan de manipulatie van de onafhankelijke variabele. * Om de interne validiteit te maximaliseren, moet de variatie binnen groepen zo klein mogelijk zijn en de variatie tussen groepen zo groot mogelijk. * Dit wordt bereikt door de onafhankelijke variabele effectief te manipuleren en confounding variabelen te controleren. * **Between-subjects designs**: Verschillende groepen deelnemers worden blootgesteld aan verschillende condities. * **Individuele verschillen**: De unieke kenmerken en variaties die deelnemers van elkaar onderscheiden (bv. leeftijd, intelligentie, persoonlijkheid). * **Confounding variabelen**: Variabelen die niet direct worden onderzocht, maar die systematisch variëren met de onafhankelijke variabele en de resultaten kunnen beïnvloeden. * **Toewijzingsbias (Assignment bias)**: Treedt op wanneer het proces van toewijzing van deelnemers aan groepen leidt tot groepen met merkbaar verschillende kenmerken. Dit bedreigt de interne validiteit. * **Randomisatie**: Het willekeurig toewijzen van deelnemers aan verschillende behandelingscondities om toewijzingsbias te minimaliseren. * **Matchen**: Het vergelijken van steekproeven die min of meer dezelfde karakteristieken hebben door individuele kenmerken gelijk te houden tussen de groepen. * **Balanceren van interne en externe validiteit**: Er is vaak een compromis; pogingen om interne validiteit te verhogen kunnen externe validiteit verminderen en vice versa. * Bij between-subjects designs is het cruciaal om ervoor te zorgen dat de groepen aan het begin van de studie equivalent zijn. * Effectieve controle van individuele verschillen door middel van randomisatie of matchen is essentieel voor het trekken van geldige causale conclusies. * Een studie die zeer sterk is met betrekking tot interne validiteit, kan zwak zijn op het gebied van externe validiteit, en andersom. * Onderzoekers moeten de doelstellingen van hun studie afwegen om de optimale balans tussen interne en externe validiteit te bereiken. * Het selecteren van de juiste steekproefmethode is direct gerelateerd aan het minimaliseren van individuele verschillen als bron van variantie. - > **Tip:** Bij het ontwerpen van een between-subjects experiment, bedenk altijd hoe individuele verschillen tussen deelnemers de resultaten zouden kunnen beïnvloeden en pas je methodologie daarop aan --- * Individuele verschillen tussen participanten kunnen de resultaten van een onderzoek in between-subjects designs beïnvloeden. * Variantie die voortkomt uit individuele verschillen, naast de experimentele manipulatie, kan de interpretatie van resultaten bemoeilijken. * Between-subjects designs vereisen dat verschillende groepen participanten verschillende condities ervaren. * Participanten verschillen inherent in kenmerken zoals leeftijd, geslacht, intelligentie en persoonlijkheid. * Deze individuele verschillen introduceren "error variance" (foutvariantie) in de metingen. * Foutvariantie kan het moeilijker maken om de ware effecten van de onafhankelijke variabele te detecteren. * Onderzoekers moeten strategieën toepassen om de impact van individuele verschillen te minimaliseren. * **Error variance (foutvariantie):** Variatie in de afhankelijke variabele die niet verklaard kan worden door de onafhankelijke variabele, maar door individuele verschillen en andere oncontroleerbare factoren. * **Systematische variantie (treatment variance):** Variatie die direct wordt veroorzaakt door de manipulatie van de onafhankelijke variabele. * **Systematische variantie (extraneous variance):** Variatie die wordt veroorzaakt door externe variabelen die systematisch variëren met de onafhankelijke variabele (confounding variables). * **Between-subjects design:** Elk individu wordt slechts aan één conditie blootgesteld. * **Within-subjects design:** Elk individu wordt aan alle condities blootgesteld (niet direct behandeld op deze pagina, maar contextueel relevant). * Een adequate steekproefgrootte is cruciaal om de impact van willekeurige foutvariantie te verminderen. * Gerandomiseerde toewijzing van participanten aan condities helpt individuele verschillen over groepen te verdelen. * Onderzoekers moeten zich bewust zijn van mogelijke confounding variabelen die voortkomen uit systematische individuele verschillen tussen groepen. * Het balanceren van de interne en externe validiteit is essentieel; het minimaliseren van individuele verschillen kan de externe validiteit soms beperken. - > **Tip:** Zorg voor een grote steekproef en gebruik gerandomiseerde toewijzing om de kans op systematische verschillen tussen groepen te verkleinen - > - > **Tip:** Wees alert op kenmerken van participanten die mogelijk systematisch verschillen tussen de condities en die de resultaten kunnen beïnvloeden --- ### Kernideeën * Individuele verschillen tussen deelnemers kunnen de resultaten van tussen-subject designs beïnvloeden. * Variantie in scores kan voortkomen uit experimentele manipulaties, individuele verschillen en meetfouten. * Effectieve strategieën zijn nodig om de invloed van individuele verschillen op de interne en externe validiteit te minimaliseren. * Ongecontroleerde individuele verschillen worden beschouwd als externe variabelen. * Als externe variabelen systematisch variëren met de onafhankelijke variabele, worden ze confounding variabelen. * Toewijzingsbias treedt op wanneer de procedure voor het toewijzen van participanten aan groepen leidt tot groepen met merkbaar verschillende kenmerken. * Dit is een bedreiging voor de interne validiteit van studies die verschillende groepen vergelijken. * **Individuele verschillen:** Variaties in kenmerken, gedragingen of reacties tussen personen. * **Externe variabelen:** Variabelen in een studie die niet worden onderzocht, maar wel de resultaten kunnen beïnvloeden. * **Confounding variabelen:** Externe variabelen die systematisch variëren met de onafhankelijke variabele en een alternatieve verklaring bieden voor geobserveerde relaties. * **Toewijzingsbias (Assignment bias):** Vooral relevant in between-subjects designs, waarbij ongelijke toewijzing van deelnemers aan groepen leidt tot systematische verschillen tussen die groepen. * **Between-subjects design:** Elke participant wordt slechts aan één experimentele conditie blootgesteld. * Het minimaliseren van toewijzingsbias is cruciaal voor het waarborgen van de interne validiteit in between-subjects designs. * Zonder adequate controle voor individuele verschillen, is het moeilijk om oorzaak-gevolgrelaties ondubbelzinnig vast te stellen. * Onderzoekers moeten zich bewust zijn van de potentiële invloed van individuele verschillen bij het interpreteren van resultaten. * Methoden zoals randomisatie, matching en gestratificeerde steekproeftrekking helpen bij het beheersen van individuele verschillen. * De keuze van de onderzoeksstrategie heeft directe gevolgen voor de mate waarin individuele verschillen gemanaged kunnen worden. --- # Bedreigingen van interne validiteit in between-subjects designs ### Kernidee * Interne validiteit verwijst naar de mate waarin een studie een ondubbelzinnige verklaring produceert voor de relatie tussen twee variabelen, door de oorzaak te bepalen. * Een bedreiging van interne validiteit is een factor die een alternatieve verklaring toelaat voor de geobserveerde relatie. ### Belangrijke feiten * Externe variabelen zijn variabelen in een studie die niet worden onderzocht, maar wel kunnen variëren. * Een confounding variabele is een externe variabele die systematisch mee verandert met de onderzochte variabelen. * Confounding variabelen bieden een alternatieve verklaring en bedreigen daardoor interne validiteit. * De sleutel tot interne validiteit is ervoor te zorgen dat geen enkele externe variabele een confounding variabele wordt. ### Categorieën van bedreigingen voor interne validiteit #### Omgevingsvariabelen * Factoren in de algemene omgeving van de studie kunnen interne validiteit bedreigen. * Voorbeelden: grootte van de kamer, tijd van de dag, geslacht van de onderzoeker. #### Individuele verschillen (bedreigingen voor studies die verschillende groepen vergelijken) * Persoonlijke kenmerken die van individu tot individu verschillen. * Toewijzingsbias: treedt op wanneer het toewijzingsproces aan behandelingen resulteert in groepen met merkbaar verschillende kenmerken. #### Tijd-gerelateerde variabelen (bedreigingen voor studies die één groep over tijd vergelijken) * Veranderingen die optreden gedurende de tijd tussen condities of metingen. * Deze kunnen deelnemersvariabelen (stemming, fysieke toestand), externe gebeurtenissen (weer), of cumulatieve factoren (geoefendheid, vermoeidheid) omvatten. ### Samenvatting van bedreigingen voor interne validiteit * Externe variabelen zijn problematisch wanneer ze een effect hebben op de onderzochte variabelen en confounding variabelen worden. * Het maximaliseren van interne validiteit vereist het elimineren of minimaliseren van verstorende variabelen door strenge controle. * Een te strenge controle kan leiden tot een kunstmatige omgeving die de externe validiteit kan verminderen. - > **Tip:** Er is vaak een afweging tussen interne en externe validiteit; studies die sterk zijn in het één, zijn vaak zwakker in het ander - De doelen van de studie bepalen welke validiteit prioriteit heeft --- * Interne validiteit is cruciaal om oorzaak-gevolgrelaties te kunnen vaststellen en te garanderen dat de geobserveerde effecten daadwerkelijk door de interventie komen. * Bedreigingen van interne validiteit ontstaan wanneer externe variabelen (confounding variables) de relatie tussen de onafhankelijke en afhankelijke variabele systematisch beïnvloeden. * Een confounding variabele biedt een alternatieve verklaring voor de geobserveerde relatie tussen de onderzochte variabelen. * Externe variabelen zijn variabelen die niet onderzocht worden, maar wel aanwezig zijn in de studie. * Wanneer een externe variabele systematisch samenhangt met de onderzochte variabelen, wordt het een confounding variabele. ### Bedreigingen van interne validiteit * **Omgevingsvariabelen:** * Factoren zoals kamergrootte, tijdstip, of geslacht van de onderzoeker kunnen de interne validiteit bedreigen. * **Individuele verschillen (bij vergelijking van groepen):** * Persoonlijke kenmerken die variëren tussen individuen. * **Toewijzingsbias:** Ontstaat wanneer het proces van toewijzing aan behandelingen resulteert in groepen met merkbaar verschillende kenmerken. * **Tijd-gerelateerde variabelen (bij vergelijking over tijd):** * Veranderingen die optreden bij dezelfde groep individuen over een langere periode. * Kunnen deelnemersvariabelen zijn (stemming, fysieke toestand). * Externe gebeurtenissen (weer). * Accumulatie van oefening of vermoeidheid. ### Balans tussen interne en externe validiteit * Het maximaliseren van interne validiteit vereist strikte controle, wat kan leiden tot een onnatuurlijke onderzoeksomgeving en een bedreiging voor de externe validiteit. * Het nastreven van externe validiteit door meer natuurlijke settings te gebruiken, kan leiden tot meer ongecontroleerde variabelen en een bedreiging voor de interne validiteit. * Er is vaak een afweging tussen interne en externe validiteit; verbetering van de ene kan de andere verminderen. * Het doel van het onderzoek bepaalt welk type validiteit prioriteit krijgt. --- * Interne validiteit betreft de mate waarin een causaal verband binnen een studie ondubbelzinnig is. * Bedreigingen van interne validiteit laten alternatieve verklaringen toe voor de geobserveerde relatie tussen variabelen. ### Sleutelbegrippen * **Externe variabelen:** Variabelen die niet onderzocht worden, maar de resultaten wel kunnen beïnvloeden. * **Confounding variabele:** Een externe variabele die systematisch mee verandert met de onderzochte variabelen, en zo een alternatieve verklaring biedt. * **Toewijzingsbias (Assignment Bias):** Vooral bij between-subjects designs, wanneer de methode om participanten aan groepen toe te wijzen resulteert in groepen met merkbaar verschillende kenmerken. * **Omgevingsvariabelen:** Externe factoren in de studieomgeving (bv. kamergrootte, tijdstip) die interne validiteit bedreigen. * **Individuele verschillen:** Persoonlijke kenmerken die variëren tussen individuen en die, indien systematisch verdeeld over groepen, een bedreiging vormen. * **Tijd-gerelateerde variabelen:** Factoren die veranderen naarmate de tijd verstrijkt tussen metingen binnen dezelfde groep. ### Bedreigingen per categorie * Kenmerken van de studieruimte. * Tijdstip van de dag van de meting. * Geslacht van de onderzoeker. * **Individuele verschillen (dreiging voor studies met verschillende groepen):** * Statistische regressie:Extreme scores hebben de neiging om bij herhaalde metingen dichter bij het gemiddelde te liggen. * Selectieve uitval (Differential Attrition): Wanneer participanten die uitvallen systematisch verschillen tussen groepen. * Toewijzingsbias: Niet-random toewijzing leidt tot ongelijke groepen. * **Tijd-gerelateerde variabelen (dreiging voor studies met één groep over tijd):** * **History (Geschiedenis):** Externe gebeurtenissen die plaatsvinden tussen metingen en die de afhankelijke variabele beïnvloeden. * **Maturation (Rijping):** Natuurlijke veranderingen in participanten over tijd (bv. groei, vermoeidheid). * **Testing (Testeffect):** Het effect van de eerste meting (pre-test) op de scores van de tweede meting (post-test). * **Instrumentation (Instrumentatie):** Veranderingen in het meetinstrument of de manier van meten over tijd. * **Mortality (Uitval):** Systematische uitval van participanten tussen metingen. --- * Interne validiteit is cruciaal voor het vaststellen van een ondubbelzinnige oorzaak-gevolgrelatie tussen de onafhankelijke en afhankelijke variabele. * Bedreigingen van interne validiteit introduceren alternatieve verklaringen voor de geobserveerde relatie, waardoor de causaliteit in twijfel wordt getrokken. ### Belangrijke bedreigingen * **Externe variabelen (extraneous variables):** Variabelen die niet worden onderzocht maar wel de resultaten kunnen beïnvloeden. * **Confounding variabelen:** Externe variabelen die systematisch variëren met de onafhankelijke variabele en een alternatieve verklaring bieden voor de relatie. ### Categorieën van bedreigingen * Variabelen gerelateerd aan de algemene omgeving van de studie. #### Individuele verschillen (voor studies met verschillende groepen) * Persoonlijke kenmerken die per individu verschillen en die groepen systematisch verschillend kunnen maken. * **Toewijzingsbias (assignment bias):** Ontstaat wanneer het toewijzingsproces aan groepen leidt tot groepen met significant verschillende kenmerken. * Dit bedreigt interne validiteit omdat verschillen in de afhankelijke variabele ook door deze initiële groepskenmerken kunnen worden veroorzaakt, niet door de manipulatie. #### Tijd-gerelateerde variabelen (voor studies die één groep over tijd vergelijken) * Variabelen die veranderen naarmate de tijd verstrijkt tussen metingen. * Mogelijke verstorende factoren naast de behandeling zelf. * Voorbeelden: stemming, fysieke toestand, externe gebeurtenissen (weer), geoefendheid, vermoeidheid. - **Afweging:** Een hoge interne validiteit vereist strenge controle, wat de externe validiteit kan verminderen door een onnatuurlijke setting te creëren. Een hoge externe validiteit kan leiden tot minder controle en * Het doel van het onderzoek bepaalt welke validiteit prioriteit krijgt. ### Artefacten: bedreigingen voor zowel interne als externe validiteit * **Experimenter bias (onderzoekersvooroordeel):** De verwachtingen van de onderzoeker beïnvloeden de resultaten. * Bedreigt externe validiteit omdat resultaten specifiek voor de onderzoeker kunnen zijn. * Bedreigt interne validiteit omdat geobserveerde effecten door de invloed van de onderzoeker kunnen worden veroorzaakt in plaats van door de behandeling. * Oplossingen: enkelblinde en dubbelblinde studies. - **Vraagkarakteristieken en participant reactiviteit:** De aanwijzingen in een studie die deelnemers helpen het doel te raden en hun gedrag aanpassen, of hun gedrag aanpassen omdat ze weten dat ze geobserveerd * Bedreigt interne validiteit omdat deelnemers niet natuurlijk reageren, waardoor resultaten niet door de behandeling maar door reactiviteit komen. * Bedreigt externe validiteit omdat resultaten mogelijk niet generaliseren naar situaties zonder deze kenmerken. --- * Interne validiteit betreft de mate waarin een oorzaak-gevolgrelatie eenduidig kan worden vastgesteld. * Een bedreiging van interne validiteit introduceert een alternatieve verklaring voor de geobserveerde relatie. * Bij between-subjects designs zijn groepsverschillen een primaire bron van bedreigingen. ### Kernpunten * **Externe variabelen:** Alle variabelen die niet onderzocht worden, maar wel aanwezig zijn in de studie. * **Confounding variable (verstorende variabele):** Een externe variabele die systematisch samenhangt met de onderzochte variabelen en een alternatieve verklaring biedt. * Bedreigingen kunnen omgevingsgerelateerd, gerelateerd aan individuele verschillen, of tijd-gerelateerd zijn. ### Bedreigingen van interne validiteit (Categorisering) * Factoren zoals kamergrootte, tijdstip, of geslacht van de onderzoeker. * Deze kunnen systematisch variëren tussen de condities als ze niet gecontroleerd worden. * **Individuele verschillen (bij vergelijking van verschillende groepen):** * **Toewijzingsbias (assignment bias):** Ontstaat wanneer het toewijzingsproces groepen met systematisch verschillende kenmerken oplevert. * Dit gebeurt wanneer participanten niet willekeurig aan groepen worden toegewezen. * Bijvoorbeeld, een groep die een behandeling krijgt, kan al actiever of gemotiveerder zijn dan de controlegroep. * **Tijd-gerelateerde variabelen (bij vergelijking van één groep over tijd):** * Factoren die veranderen naarmate de tijd vordert, naast de behandeling. * **Historie:** Externe gebeurtenissen die plaatsvinden tussen metingen. * **Rijping:** Natuurlijke veranderingen bij participanten (bv. groei, ontwikkeling). * **Testeffect (testing effect):** De invloed van het afnemen van een voormeting op latere metingen. * **Instrumentatieverandering:** Veranderingen in de meetinstrumenten of procedures over tijd. * **Statistische regressie:** Neiging van extreme scores om naar het gemiddelde te convergeren bij herhaald meten. * **Uitval (attrition/mortality):** Systematische uitval van participanten uit de studie, waardoor de overgebleven groepen niet meer vergelijkbaar zijn. * Het maximaliseren van interne validiteit (strenge controle) kan externe validiteit verminderen door een kunstmatige setting te creëren. * Het maximaliseren van externe validiteit (realistische setting) kan interne validiteit bedreigen door ongecontroleerde variabelen te introduceren. * Onderzoek vereist een afweging tussen deze twee vormen van validiteit. ### Artefacten als bedreiging * **Experimenter bias:** Verwachtingen van de onderzoeker beïnvloeden de resultaten. --- ### Kernconcepten * Interne validiteit verwijst naar de mate waarin een studie een eenduidige verklaring levert voor de relatie tussen twee variabelen. * Het doel is om de oorzaak-gevolgrelatie tussen de onafhankelijke en afhankelijke variabele te bepalen, zonder invloed van externe factoren. * Factoren in de algemene omgeving van de studie (bv. kamergrootte, tijdstip, geslacht onderzoeker). * Deze kunnen systematisch verschillen tussen behandelcondities en zo interne validiteit bedreigen. * **Individuele verschillen (vooral bij between-subjects designs):** * Persoonlijke kenmerken die van individu tot individu verschillen (bv. intelligentie, stemming, motivatie). * Toewijzingsbias (assignment bias) treedt op wanneer het toewijzingsproces leidt tot groepen met merkbaar verschillende kenmerken. * Dit vormt een probleem omdat verschillen in de afhankelijke variabele kunnen worden toegeschreven aan deze voorgedefinieerde verschillen, in plaats van aan de manipulatie. * **Tijd-gerelateerde variabelen (vooral bij within-subjects designs, maar ook relevant bij langlopende between-subjects studies):** * Factoren die veranderen naarmate de tijd verstrijkt tussen metingen of condities. * Voorbeelden zijn: * **History:** Externe gebeurtenissen die plaatsvinden tussen metingen. * **Maturation:** Natuurlijke ontwikkeling of verandering bij deelnemers. * **Testing:** Het effect van eerdere metingen op latere metingen (sensitisatie). * **Instrumentation:** Veranderingen in het meetinstrument of de manier van meten over tijd. * **Regression towards the mean:** De neiging van extreme scores om dichter bij het gemiddelde te komen bij herhaalde metingen. * **Mortality/Attrition:** Deelnemers die uitvallen uit de studie, wat de representativiteit kan beïnvloeden. ### Confounding variabelen * Een confounding variabele is een onbewaakte variabele die systematisch mee verandert met de onafhankelijke variabele. * Deze variabelen bieden een alternatieve verklaring voor de geobserveerde relatie, wat de interne validiteit ondermijnt. * Externe variabelen worden confounding variabelen wanneer ze een systematisch effect hebben op de afhankelijke variabele binnen een specifieke conditie. * Bij between-subjects designs kan confounding optreden als de groepen die aan verschillende condities worden toegewezen, systematisch verschillen op voorhand (toewijzingsbias). --- * Interne validiteit gaat over de geloofwaardigheid van het causale verband binnen een studie. * Het doel is om één enkele, ondubbelzinnige verklaring te verkrijgen voor de relatie tussen twee variabelen. * Externe variabelen zijn alle variabelen in een studie die niet onderzocht worden, maar die potentieel de resultaten kunnen beïnvloeden. * Een confounding variabele (verstorende variabele) verandert systematisch mee met de onderzochte variabelen en biedt een alternatieve verklaring. * Factoren in de studieomgeving, zoals kamergrootte of geslacht van de onderzoeker, kunnen interne validiteit bedreigen. #### Individuele verschillen * Kenmerken die van persoon tot persoon verschillen, zoals persoonlijkheid, IQ of stemming, vormen een bedreiging voor studies die verschillende groepen vergelijken. * Toewijzingsbias treedt op wanneer participanten niet willekeurig aan groepen worden toegewezen, wat resulteert in groepen met merkbaar verschillende kenmerken. #### Tijd-gerelateerde variabelen * Factoren die veranderen naarmate de tijd verstrijkt in studies die één groep over tijd vergelijken. * Dit kan invloed hebben op participanten door factoren buiten de behandelingen om. * Voorbeelden zijn vermoeidheid, oefening of externe gebeurtenissen die zich voordoen tussen metingen. * Het maximaliseren van interne validiteit vereist strikte controle, wat de externe validiteit kan verminderen door een onnatuurlijke setting te creëren. * Het streven naar hogere externe validiteit kan leiden tot ongecontroleerde variabelen die de interne validiteit bedreigen. * Er is doorgaans een afweging tussen interne en externe validiteit; sterke validiteit op het ene gebied kan zwakte op het andere impliceren. * Het doel van de studie bepaalt welk type validiteit prioriteit moet krijgen. * Artefacten zijn externe factoren die metingen of studie-uitkomsten kunnen beïnvloeden of vervormen. * Ze bedreigen zowel interne als externe validiteit. * Experimenter bias: Verwachtingen van de onderzoeker beïnvloeden de bevindingen. * Bedreigt interne validiteit door een schijnbaar behandelingseffect te creëren dat door de onderzoeker wordt veroorzaakt. * Bedreigt externe validiteit omdat resultaten specifiek kunnen zijn voor de onderzoeker en niet generaliseerbaar zijn. * Vraagkarakteristieken en participant reactiviteit: Participanten passen hun gedrag aan omdat ze weten dat ze worden onderzocht of omdat ze de hypothese raden. * Bedreigt interne validiteit omdat resultaten verklaard kunnen worden door reactiviteit in plaats van door de behandeling. * Bedreigt externe validiteit omdat resultaten niet generaliseren naar situaties zonder deze kenmerken. --- * Interne validiteit betreft de mate waarin een studie een eenduidige verklaring kan bieden voor de relatie tussen twee variabelen. * Bedreigingen van interne validiteit introduceren alternatieve verklaringen voor de geobserveerde relatie tussen de onderzochte variabelen. * **Externe variabelen (extraneous variables)**: Variabelen die niet onderzocht worden, maar wel invloed kunnen hebben op de resultaten. * **Confounding variable**: Een externe variabele die systematisch meeverandert met de onderzochte variabelen en zo een alternatieve verklaring biedt. * Dit kan de interne validiteit bedreigen door een kunstmatige relatie te creëren tussen de onderzochte variabelen. ### Categorieën van verstorende variabelen * **Omgevingsvariabelen**: Factoren gerelateerd aan de studieomgeving die interne validiteit bedreigen. * Voorbeelden: kamergrootte, tijd van de dag, geslacht van de onderzoeker. * **Individuele verschillen**: Kenmerken van deelnemers die van persoon tot persoon verschillen. * **Toewijzingsbias (assignment bias)**: Treedt op wanneer het proces van toewijzing aan behandelingen leidt tot groepen met merkbaar verschillende kenmerken. * Dit is een bedreiging voor studies die verschillende groepen vergelijken. * **Tijd-gerelateerde variabelen**: Factoren die veranderen naarmate de tijd verstrijkt, vooral relevant voor studies die één groep over tijd vergelijken. * Voorbeelden: stemming, fysieke toestand, externe gebeurtenissen (zoals het weer), geoefendheid, vermoeidheid. * Deze kunnen de scores van deelnemers beïnvloeden, anders dan door de behandeling zelf. ### Samenvatting bedreigingen van interne validiteit * Om interne validiteit te bereiken, moeten verstorende variabelen geminimaliseerd of gecontroleerd worden. * Het niet controleren van deze variabelen introduceert alternatieve verklaringen en ondermijnt de geldigheid van causale conclusies. --- * Interne validiteit in between-subjects designs betreft de mate waarin de gevonden resultaten daadwerkelijk veroorzaakt worden door de manipulatie van de onafhankelijke variabele, en niet door externe factoren. * Het doel is om een eenduidige oorzaak-gevolgverklaring te verkrijgen voor de relatie tussen variabelen. * **Externe variabelen (extraneous variables):** Variabelen in een studie die niet onderzocht worden, maar wel de resultaten kunnen beïnvloeden. * **Confounding variable (verstorende variabele):** Een externe variabele die systematisch meeverandert met de onderzochte variabelen en zo een alternatieve verklaring biedt. * **Toewijzingsbias (assignment bias):** Komt voor bij between-subjects designs wanneer het toewijzingsproces aan verschillende condities leidt tot groepen met significant verschillende kenmerken. * Dit bedreigt interne validiteit omdat verschillen in uitkomsten mogelijk toe te schrijven zijn aan de groepskenmerken in plaats van de manipulatie. * **Tijd-gerelateerde variabelen:** Treffen studies die over tijd metingen verrichten bij dezelfde groep (ook relevant voor between-subjects wanneer meerdere metingen in de tijd plaatsvinden na toewijzing). * Factoren zoals vermoeidheid, geoefendheid, of externe gebeurtenissen kunnen resultaten beïnvloeden tussen metingen. * Algemene bedreigingen voor alle studies, zoals kamergrootte, tijd van de dag, of geslacht van de onderzoeker. * **Individuele verschillen:** * Persoonlijke kenmerken die van persoon tot persoon verschillen. * Vormen een bedreiging wanneer groepen in between-subjects designs systematisch verschillen op deze kenmerken. * **Tijd-gerelateerde variabelen:** * Veranderingen die optreden naarmate de tijd verstrijkt tussen behandelingen of metingen. * Kunnen deelnemersvariabelen (stemming, fysieke toestand), externe gebeurtenissen, of accumulatie van oefening/vermoeidheid omvatten. ### Oplossingen en overwegingen * Het minimaliseren van verstorende variabelen is cruciaal voor het bereiken van interne validiteit. * Strikte controle van de onderzoeksomgeving helpt, maar kan externe validiteit verminderen. * De keuze voor een onderzoeksstrategie hangt af van de gewenste validiteit (interne vs. externe). * Artefacten zoals experimenter bias en participant reactiviteit kunnen zowel interne als externe validiteit bedreigen. --- * Interne validiteit betreft de mate waarin een studie een ondubbelzinnige oorzaak-gevolgverklaring toestaat voor de relatie tussen twee variabelen. * Een bedreiging voor de interne validiteit is een factor die een alternatieve verklaring toelaat voor de geobserveerde relatie. * Het maximaliseren van interne validiteit vereist het minimaliseren van verstorende (extraneous) variabelen. * Externe variabelen zijn variabelen die niet onderzocht worden maar wel aanwezig zijn in de studie. * Confounding variabelen zijn externe variabelen die systematisch mee veranderen met de onderzochte variabelen. * Confounding variabelen bieden een alternatieve verklaring en bedreigen de interne validiteit. * Toewijzingsbias (assignment bias) treedt op wanneer het toewijzingsproces aan groepen resulteert in groepen met merkbaar verschillende kenmerken. * Tijd-gerelateerde variabelen kunnen optreden in studies waarbij dezelfde groep over tijd wordt vergeleken. * **Omgevingsvariabelen:** Bedreigingen zoals kamergrootte, tijdstip, of geslacht van de onderzoeker kunnen de interne validiteit beïnvloeden. * **Individuele verschillen:** Persoonlijke kenmerken die verschillen tussen individuen kunnen leiden tot toewijzingsbias in studies die groepen vergelijken. * **Tijd-gerelateerde variabelen:** Factoren zoals stemming, fysieke toestand, externe gebeurtenissen, geoefendheid of vermoeidheid kunnen de scores beïnvloeden tussen metingen door de tijd heen. ### Implicaties * Een hoge interne validiteit is cruciaal voor het vaststellen van causale verbanden. * Om interne validiteit te waarborgen, moeten verstorende variabelen gecontroleerd of geminimaliseerd worden. * Streng gecontroleerde onderzoeksomgevingen die de interne validiteit vergroten, kunnen de externe validiteit verminderen. * Er is vaak een afweging tussen interne en externe validiteit; het doel van het onderzoek bepaalt welke validiteitprioriteit krijgt. * Artefacten zoals experimenter bias en participant reactiviteit kunnen zowel de interne als externe validiteit bedreigen. ### Common pitfalls * Het negeren van externe variabelen die tot confounding variabelen kunnen leiden. * Het onvoldoende controleren van de onderzoeksomgeving of individuele verschillen. * Vergeten dat een hoge interne validiteit de externe validiteit kan schaden en vice versa. --- # Omgaan met tijd-gerelateerde bedreigingen en volgorde effecten ### Kernideeën * Tijd-gerelateerde bedreigingen en volgorde effecten zijn potentiële problemen die de interne validiteit van een onderzoek kunnen aantasten. * Deze bedreigingen komen voor wanneer dezelfde groep individuen wordt vergeleken over een bepaalde periode of wanneer er herhaaldelijk metingen worden gedaan. * Ze bieden alternatieve verklaringen voor geobserveerde veranderingen, die niet direct door de experimentele manipulatie worden veroorzaakt. ### Belangrijke concepten * **Tijd-gerelateerde bedreigingen:** Factoren die veranderen naarmate de tijd verstrijkt en die de uitkomsten kunnen beïnvloeden, onafhankelijk van de experimentele behandeling. * **Volgorde effecten:** Veranderingen in gedrag of metingen die optreden als gevolg van de volgorde waarin condities of metingen worden aangeboden. * **Interne validiteit:** De mate waarin een studie ondubbelzinnig kan aantonen dat de onafhankelijke variabele de oorzaak is van veranderingen in de afhankelijke variabele. ### Bedreigingen van interne validiteit door tijd * **Historie (History):** Gebeurtenissen die plaatsvinden tussen de eerste en de laatste meting, en die de uitkomsten beïnvloeden. * **Rijping (Maturation):** Natuurlijke veranderingen in de participanten over tijd, zoals groei, leren of vermoeidheid. * **Testen (Testing):** Het effect van het herhaaldelijk afnemen van een test, waarbij participanten beter worden in de test zelf, of zich bewuster worden van wat gemeten wordt. * **Instrumentatie (Instrumentation):** Veranderingen in het meetinstrument of de manier van meten over tijd. * **Statistische regressie (Statistical Regression):** De neiging van extreme scores om bij herhaalde metingen dichter bij het gemiddelde te komen. * **Toewijzingsbias (Assignment Bias):** Wanneer de groepen die vergeleken worden niet equivalent zijn aan het begin van de studie door een niet-random selectieproces. ### Bedreigingen van volgorde effecten * **Vermoeidheid (Fatigue):** Participanten worden moe en presteren slechter bij latere metingen of condities. * **Oefening (Practice):** Participanten worden beter in een taak door herhaaldelijke oefening, wat niet direct door de behandeling komt. * **Carryover-effecten:** De invloed van een eerdere conditie of meting die doorwerkt naar een volgende conditie. ### Oplossingen en strategieën * **Controlegroep:** Gebruik een groep die geen behandeling ontvangt om effecten van tijd en testen te isoleren. * **Gerandomiseerde toewijzing:** Wijs participanten willekeurig toe aan behandelcondities om groepen equivalent te maken. * **Herhaalde metingen op verschillende tijdstippen:** Monitor veranderingen over een langere periode. * **Counterbalancing:** Verander de volgorde van condities of metingen voor verschillende participanten om volgorde effecten te neutraliseren. * **Kortere interval tussen metingen:** Minimaliseer de kans op externe gebeurtenissen of rijping. * **Gebruik van verschillende meetinstrumenten:** Voorkom oefen- of testeffecten. --- ### Kernidee * Tijd-gerelateerde bedreigingen treden op wanneer dezelfde groep individuen over een periode wordt bestudeerd. * Deze bedreigingen kunnen de interne validiteit van onderzoeken met herhaalde metingen aantasten. ### Belangrijke feiten * Gebeurtenissen die plaatsvinden tussen metingen, buiten de studie om, kunnen scores beïnvloeden. * Veranderingen in de participanten zelf, zoals groei of rijping, kunnen resultaten beïnvloeden. * Test-hertest betrouwbaarheid wordt beïnvloed als de tweede test niet meer de "ware" score meet. * De meetprocedure kan veranderen over tijd, wat inconsistenties veroorzaakt. * Instrumentele veranderingen kunnen optreden als de meetmethode zelf evolueert. * Geleidelijk toenemende scores door herhaalde oefening beïnvloeden metingen. * Vermoeidheid kan leiden tot lagere scores bij latere metingen. * Participanten kunnen zich aanpassen aan de studie, wat hun gedrag beïnvloedt. ### Kernconcepten * **Geschiedenis:** Externe gebeurtenissen die plaatsvinden tussen metingen en de resultaten beïnvloeden. * **Rijping (Maturation):** Gezondheidskundige of psychologische veranderingen die inherent zijn aan de deelnemer over tijd. * **Testeffect:** De invloed van eerdere testsessies op de resultaten van latere testsessies. * **Instrumentatie:** Veranderingen in het meetinstrument of de procedures die gedurende de studie worden gebruikt. * **Regressie naar het gemiddelde:** Neiging van extreme scores om bij herhaling dichter bij het gemiddelde te liggen. * **Selectiebias (toewijzing):** Verschillen tussen groepen die ontstaan door de manier waarop deelnemers zijn toegewezen aan condities. * **Uitval (Mortality):** Verschillen in de uitval van deelnemers tussen groepen, waardoor groepen heterogener worden. * **Selectieve rijping:** Wanneer rijping de groepen op verschillende manieren beïnvloedt. ### Implicaties * Onderzoekers moeten rekening houden met deze bedreigingen bij het plannen en interpreteren van longitudinaal onderzoek. * Het gebruik van controlegroepen kan helpen om het effect van tijd-gerelateerde bedreigingen te minimaliseren. * Het verkleinen van de tijd tussen metingen kan de invloed van rijping en geschiedenis verminderen. * Zorgvuldige standaardisatie van meetprocedures is essentieel. * Het kan nodig zijn om de studie aan te passen om specifieke bedreigingen te neutraliseren. ### Veelvoorkomende valkuilen * Het negeren van mogelijke tijd-gerelateerde effecten bij het trekken van conclusies. * Het aannemen dat veranderingen puur door de manipulatie komen, zonder rekening te houden met tijd. --- * Tijd-gerelateerde bedreigingen en volgorde effecten zijn factoren die de interne validiteit van onderzoeken beïnvloeden, vooral bij studies die metingen over tijd vergelijken. * **Tijd-gerelateerde variabelen:** Factoren die veranderen naarmate de tijd verstrijkt en die niet direct verband houden met de behandelingen in een studie. * Deze kunnen deelnemersvariabelen zijn (bv. stemming, fysieke toestand). * Ze kunnen externe gebeurtenissen zijn (bv. weersveranderingen). * Ze kunnen accumulatie-effecten zijn (bv. oefening, vermoeidheid). * **Toewijzingsbias (assignment bias):** Komt voor wanneer het proces om deelnemers aan verschillende behandelingen toe te wijzen, groepen creëert met merkbaar verschillende kenmerken. * **Volgorde effecten:** De impact van de volgorde waarin experimentele stimuli of condities worden gepresenteerd op de respons van deelnemers. * **Nieuwheidseffect (novelty effect):** De neiging van deelnemers om anders te reageren op een nieuwe of opwindende ervaring, wat hun gedrag tijdens een studie kan beïnvloeden. * **Meerdere behandelingsstoornissen:** De potentiële invloed van ervaringen met eerdere behandelingen op de prestaties in een volgende behandeling. * **Sensibilisatie (beoordelingssensibilisatie):** Het fenomeen waarbij het meetproces zelf het gedrag of de attitudes van deelnemers beïnvloedt, waardoor ze anders reageren op een behandeling. * Deze bedreigingen zijn vooral relevant in onderzoeksdesigns waarbij dezelfde groep individuen herhaaldelijk wordt gemeten over een bepaalde periode (bv. longitudinale studies, herhaalde metingen). * Ze kunnen alternatieve verklaringen bieden voor geobserveerde veranderingen, waardoor de interne validiteit van de studie wordt aangetast. * Het negeren van deze effecten kan leiden tot onjuiste conclusies over de oorzaak-gevolgrelaties tussen variabelen. * Specifieke controlemethoden zijn nodig om deze bedreigingen te minimaliseren. ### Oplossingen en controlemethoden * **Random toewijzing:** Het willekeurig toewijzen van deelnemers aan verschillende behandelingscondities helpt om groepen met vergelijkbare kenmerken te creëren en toewijzingsbias te verminderen. * **Counterbalancing:** Het systematisch variëren van de volgorde van stimuli of condities over deelnemers heen om volgorde effecten te neutraliseren. * **Gebruik van een controleconditie:** Een groep die geen behandeling ontvangt, kan helpen om natuurlijke veranderingen over tijd te onderscheiden van effecten van de behandeling. * **Blindering:** Zorgen dat deelnemers (en eventueel onderzoekers) niet weten welke behandeling ze ontvangen, kan het nieuwigheidseffect en de participant reactiviteit verminderen. * **Tijdbeperkingen:** Het minimaliseren van de tijd tussen metingen of behandelingen kan de invloed van externe tijd-gerelateerde variabelen beperken. - **Gebruik van meerdere metingen:** Hoewel het complexe analyses kan vereisen, kan het meten van een construct op verschillende manieren helpen om de betrouwbaarheid en validiteit te vergroten en de impact --- * Tijd-gerelateerde bedreigingen en volgorde effecten beïnvloeden de interne validiteit van onderzoeken, met name bij studies die metingen over tijd bij dezelfde groep herhalen. * Deze effecten kunnen de resultaten vertekenen, waardoor het moeilijk wordt om de ware impact van een interventie of variabele vast te stellen. * Tijd-gerelateerde bedreigingen komen voor in studies waarbij dezelfde groep individuen over een periode wordt gevolgd. * Deze bedreigingen zijn factoren die veranderen naarmate de tijd verstrijkt en die de scores van deelnemers kunnen beïnvloeden, anders dan de onderzochte behandelingen. * Voorbeelden van tijd-gerelateerde variabelen zijn vermoeidheid, oefening, rijping en externe gebeurtenissen. * Ongecontroleerde tijd-gerelateerde variabelen kunnen verstorende variabelen worden, wat de interne validiteit bedreigt. * Het correct beheersen van deze variabelen is cruciaal voor betrouwbare onderzoeksresultaten. * **Rijping (Maturation):** Natuurlijke veranderingen bij deelnemers over tijd (bv. ontwikkeling, leren) die losstaan van de interventie. * **Testeffect (Testing Effect):** De invloed van eerdere metingen op latere metingen. Deelnemers kunnen beter worden in het uitvoeren van de test of zich bewuster worden van wat gemeten wordt. * **Instrumentatie (Instrumentation):** Veranderingen in de meetinstrumenten of observatoren over tijd, die de scores kunnen beïnvloeden. * **Statistische regressie (Statistical Regression):** De neiging van extreme scores om naar het gemiddelde terug te keren bij herhaalde metingen. * **Selectiebias (Selection Bias):** Problemen ontstaan wanneer de groepen die vergeleken worden niet vanaf het begin vergelijkbaar zijn. * **Uitval (Mortality/Attrition):** Deelnemers die uitvallen gedurende een studie, wat de representativiteit van de overgebleven groep kan beïnvloeden. * **Geschiedenis (History):** Externe gebeurtenissen die plaatsvinden tijdens de studie en de uitkomst kunnen beïnvloeden, vooral bij lange studies. * Studies die metingen over tijd uitvoeren, moeten zorgvuldig plannen om tijd-gerelateerde bedreigingen te minimaliseren. * Gebruik van controle groepen kan helpen om de impact van rijping en geschiedenis te isoleren. * Herhaalde metingen (bv. pre-tests en post-tests) moeten worden geanalyseerd met aandacht voor mogelijke testeffecten. * Het kiezen van geschikte meetinstrumenten en het trainen van observatoren kan instrumentatieproblemen verminderen. * Onderzoekers moeten potentiële deelnemersuitval monitoren en analyseren om te beoordelen of dit de resultaten beïnvloedt. ### Tips * **Tip:** Bij studies die meerdere metingen over tijd vereisen, is het essentieel om de duur van de studie te beperken om de invloed van tijd-gerelateerde factoren te minimaliseren. * **Tip:** Overweeg het gebruik van een controlegroep die dezelfde tijd doorloopt maar de interventie niet ontvangt om de effecten van rijping en geschiedenis te evalueren. * **Tip:** Zorg voor gestandaardiseerde procedures voor alle metingen om instrumentatiebias te voorkomen. --- * Tijd-gerelateerde bedreigingen ontstaan wanneer de score van een participant verandert door de tijd heen, wat niet het gevolg is van de manipulatie. * Volgorde effecten treden op wanneer een participant meerdere keren wordt gemeten over een periode, waardoor eerdere ervaringen latere metingen beïnvloeden. ### Sleutelbegrippen * **Historie:** Externe gebeurtenissen die parallel lopen met de studie en de resultaten kunnen beïnvloeden. * **Maturatie:** Natuurlijke veranderingen die optreden bij participanten door verloop van tijd (bv. groei, ontwikkeling). * **Testen:** Het effect van het afnemen van een meting op de score van latere metingen. * **Instrumentatie:** Veranderingen in het meetinstrument of de observatiemethode over tijd. * **Regressie naar het gemiddelde:** De neiging van extreme scores om bij herhaalde metingen dichter bij het gemiddelde te komen. * **Selectie:** Problemen die ontstaan wanneer groepen die vergeleken worden significant verschillen aan het begin van de studie. * **Uitval (Mortality/Attrition):** Participanten die de studie verlaten, wat de representativiteit kan beïnvloeden als uitval niet willekeurig is. * **Differentiële uitval:** Wanneer participanten met specifieke kenmerken de studie vaker verlaten dan andere. * **Interactie-effecten:** Wanneer een tijd-gerelateerde bedreiging interageert met selectie, wat de groepen op een ongelijke manier beïnvloedt. * **Counterbalancing:** Een techniek om volgorde effecten te beheren door de volgorde van condities te variëren. * **Within-subject design:** Participanten ervaren alle condities van de studie. * **Between-subject design:** Verschillende groepen participanten ervaren verschillende condities. * Tijd-gerelateerde bedreigingen beïnvloeden de interne validiteit door het aanbieden van alternatieve verklaringen voor resultaten. * Volgorde effecten kunnen vooral een probleem zijn in designs waar dezelfde participanten meerdere keren worden gemeten. * Zonder controle voor deze bedreigingen kunnen onderzoeksresultaten onbetrouwbaar en oninterpreteerbaar zijn. * Bij designs met herhaalde metingen is counterbalancing cruciaal om volgorde effecten te neutraliseren. - > **Tip:** Bij het plannen van een studie is het essentieel om potentiële tijd-gerelateerde bedreigingen en volgorde effecten te identificeren en passende methoden te implementeren om deze te beheersen - > **Voorbeeld:** Bij een studie die de impact van een trainingsprogramma meet, kan 'historie' optreden als er tijdens de studie een grote sportcompetitie plaatsvindt die de motivatie van de deelnemers - beïnvloedt --- # within subjects en between subjects designs ### Core idea * Onderscheid tussen designs op basis van hoe participanten worden toegewezen aan condities. * Bepaalt de mate van onafhankelijkheid tussen metingen. ### Key concepts * **Within-subjects design (herhaalde metingen):** * Dezelfde participanten worden blootgesteld aan alle behandelingscondities. * Elke participant dient als zijn eigen controle. * Focus ligt op verschillen *binnen* een individu over condities heen. * **Between-subjects design (onafhankelijke groepen):** * Verschillende groepen participanten worden toegewezen aan verschillende behandelingscondities. * Focus ligt op verschillen *tussen* de groepen. * **Manipulatie van variabele:** * Onafhankelijke variabele (OV) wordt gemanipuleerd door verschillende condities te creëren. * Afhankelijke variabele (AV) wordt gemeten om effecten van OV te evalueren. ### Key facts * **Within-subjects:** * Hoge interne validiteit door eliminatie van individuele verschillen als confounders. * Minder participanten nodig, wat efficiënt is. * Minder gevoelig voor fouten door randomisatie. * Kan last hebben van 'carry-over effects' (bv. oefening, vermoeidheid). * Order effects: de volgorde van condities kan de resultaten beïnvloeden. * **Between-subjects:** * Geen last van 'carry-over' of order effects. * Vereist meer participanten om voldoende statistische power te behalen. * Vereist random toewijzing van participanten aan groepen om bias te voorkomen. * Risico op ongelijke groepen door toevallige verschillen tussen participanten. * Hogere externe validiteit kan mogelijk zijn door natuurlijkere settings. ### Implications * **Keuze van design:** Hangt af van de onderzoeksvraag, de aard van de variabelen en praktische overwegingen. --- * These designs are fundamental strategies for comparing groups or conditions in research. * The choice of design impacts how participants' data is analyzed and interpreted, specifically concerning the influence of individual differences. * **Between-subjects designs** compare separate groups of participants. * Each participant is assigned to only one experimental condition. * **Within-subjects designs** compare conditions using the same group of participants. * Each participant experiences all experimental conditions. * Between-subjects designs rely on statistical comparisons between independent groups. * Within-subjects designs rely on statistical comparisons within the same group of individuals. * **Individual differences** pose a challenge for between-subjects designs. * These differences can create noise or variability in the data. * Statistical techniques are used to account for these differences. * Within-subjects designs inherently control for individual differences. * This control can lead to greater statistical power. * Potential issues in within-subjects designs include **order effects**. * These effects can arise from fatigue, practice, or carryover effects from one condition to the next. * Techniques like counterbalancing are used to mitigate order effects. * Counterbalancing involves varying the order of conditions across participants. * Between-subjects designs are simpler to implement in terms of participant experience. * They avoid potential order effects that can confound within-subjects designs. * However, they often require larger sample sizes to achieve sufficient statistical power. * Within-subjects designs are more statistically efficient. * They can detect smaller effects with fewer participants. * They are ideal when individual differences are a significant concern. * Careful design is needed to manage the risks of order effects. * The choice of design depends on the research question and practical considerations. --- * Onderscheid tussen de manieren waarop participanten worden ingedeeld in condities. * Het design bepaalt of elke participant aan alle condities wordt blootgesteld of slechts aan één. * **Within-subjects design (herhaalde metingen design):** Elke participant wordt blootgesteld aan alle experimentele condities. * **Between-subjects design (onafhankelijke groepen design):** Elke participant wordt slechts aan één experimentele conditie toegewezen. * Binnen deze pagina's wordt de focus gelegd op de eigenschappen en implicaties van deze designs. * **Within-subjects design:** * Voordelen: Vereist minder participanten; deelnemersvariatie wordt gecontroleerd doordat elke participant als zijn eigen controle dient. * Nadelen: Kan leiden tot volgorde-effecten (vermoeidheid, oefening, carry-over effecten); vereist counterbalancing om volgorde-effecten te minimaliseren. * Counterbalancing: Techniek om volgorde-effecten te neutraliseren door de volgorde van de condities systematisch te variëren. * **Between-subjects design:** * Voordelen: Geen last van volgorde-effecten; vaak eenvoudiger te implementeren. * Nadelen: Vereist meer participanten; deelnemersvariatie tussen groepen kan een bedreiging vormen voor interne validiteit tenzij randomisatie effectief is. * Randomisatie: Cruciaal om ervoor te zorgen dat groepen vergelijkbaar zijn aan het begin van de studie. * De keuze tussen een within- en between-subjects design heeft significante gevolgen voor de interne en externe validiteit van een studie. * Between-subjects designs zijn vatbaarder voor bedreigingen van interne validiteit door deelnemersvariatie, terwijl within-subjects designs gevoeliger zijn voor bedreigingen door volgorde-effecten. * De complexiteit van de studie en beschikbare middelen (bv. aantal participanten) beïnvloeden de keuze van het design. --- ## Within- en between-subjects designs ### Between-subjects designs * **Kernidee** * Verschillende groepen deelnemers worden aan verschillende condities toegewezen. * Elke deelnemer wordt slechts aan één conditie blootgesteld. * De groepen worden vergeleken om de effecten van de verschillende condities te beoordelen. * **Kernfeiten** * Vereist een grotere steekproefgrootte dan within-subjects designs. * Vermijdt potentiële volgorde-effecten (zoals vermoeidheid of leereffecten) omdat deelnemers slechts één conditie ervaren. * Deelnemers worden idealiter willekeurig toegewezen aan de condities om groepsverschillen te minimaliseren. * Onderzoekers moeten ervoor zorgen dat de groepen vergelijkbaar zijn op belangrijke kenmerken (bijvoorbeeld via matching of randomisatie). * **Implicaties** * Potentiële verschillen tussen groepen kunnen de resultaten beïnvloeden, zelfs zonder experimentele manipulatie. * Vereist zorgvuldige aandacht voor de representativiteit van elke groep. * Kan duurder en tijdrovender zijn vanwege de vereiste steekproefgrootte. - > **Tip:** Randomisatie is cruciaal om te voorkomen dat bestaande verschillen tussen deelnemers de resultaten verstoren ### Within-subjects designs * Dezelfde groep deelnemers wordt aan alle condities blootgesteld. * Elke deelnemer fungeert als zijn eigen controle. * Vergelijkingen worden gemaakt *binnen* individuele deelnemers. * Vereist minder deelnemers dan between-subjects designs. * Deelnemers ervaren alle condities, wat kan leiden tot volgorde-effecten. * Volgorde-effecten kunnen worden verminderd door het randomiseren van de volgorde van de condities. * Kan krachtiger zijn in het detecteren van effecten vanwege minder error variance. * Volgorde-effecten (zoals vermoeidheid, leereffecten, carry-over effecten) moeten zorgvuldig worden beheerd. ### Vergelijking en toepassingen --- ## Between- en within-subjects designs ### Kernidee * Onderscheid tussen onderzoeksdesigns op basis van hoe participanten aan condities worden toegewezen. * Helpt bij het begrijpen van de structuur en implicaties van onderzoeksopzet. ### Belangrijke feiten * **Between-subjects designs (onafhankelijke groepen):** Verschillende groepen participanten worden aan verschillende condities toegewezen. * **Within-subjects designs (afhankelijke groepen / herhaalde metingen):** Dezelfde groep participanten neemt deel aan alle condities. * De keuze tussen deze designs heeft invloed op statistische analyses en de interpretatie van resultaten. ### Kernconcepten * Elke participant is slechts aan één conditie blootgesteld. * Vergelijkingen vinden plaats tussen de gemiddelde scores van verschillende groepen. * Vereist random toewijzing om groepen equivalent te maken. * Elke participant wordt aan alle condities blootgesteld. * Vergelijkingen vinden plaats *binnen* dezelfde groep participanten. * Dit design vermindert de invloed van individuele verschillen. ### Implicaties * **Between-subjects designs:** * Potentieel voor carry-over effecten is laag, omdat participanten niet meerdere keren worden blootgesteld aan interventies. * Vereist meer participanten om voldoende statistische power te bereiken vergeleken met within-subjects designs. * Kwetsbaar voor verschillen tussen groepen (confounders) indien randomisatie niet perfect is. * **Within-subjects designs:** * Vermindert variatie door individuele verschillen, wat leidt tot hogere statistische power met minder participanten. * Kan gevoelig zijn voor **carry-over effecten**: de effecten van een eerdere conditie beïnvloeden de prestatie in een latere conditie. * Vereist counterbalancing om de volgorde van condities te variëren en zo carry-over effecten te minimaliseren. * Participanten kunnen vermoeidheid of verzadiging ervaren door herhaalde metingen. ### Tips * Kies het design dat het best past bij de onderzoeksvraag en de praktische beperkingen. * Wees alert op de potentiële bedreigingen voor validiteit bij beide designs (bv. groepsverschillen bij between-subjects, carry-over effecten bij within-subjects). * Bij within-subjects designs is het cruciaal om de volgorde van condities te counterbalancen om bias te voorkomen. --- # Quasi-experimentele en non-experimentele onderzoeksdesigns ### Kernidee * Quasi-experimentele en non-experimentele designs worden gebruikt om relaties tussen variabelen te onderzoeken, maar met verschillende mate van controle en mogelijkheid tot causale conclusies. ### Belangrijke feiten * Onderzoeksstrategieën zijn de algemene aanpak en doelen van een studie, bepaald door de onderzoeksvragen. * Experimentele, quasi-experimentele en non-experimentele strategieën worden gebruikt om groepen of steekproeven te vergelijken. * Verschillen tussen deze strategieën liggen in hun vermogen om ondubbelzinnige oorzaak-gevolgverklaringen te produceren. * Non-experimentele onderzoeksstrategieën proberen een relatie tussen variabelen aan te tonen, maar niet te verklaren. * Correlationele en non-experimentele onderzoek hebben hetzelfde doel: het aantonen van een relatie. * Het verschil tussen correlationeel en non-experimenteel onderzoek ligt in het type data: correlatie gebruikt één groep met twee variabelen per individu, non-experimenteel vergelijkt twee of meer groepen op één variabele. * De experimentele strategie heeft de hoogste interne validiteit. * Quasi-experimentele studies hebben een middenweg qua interne en externe validiteit. * Beschrijvende, correlationele en non-experimentele studies hebben vaak een hoge externe validiteit. ### Belangrijke concepten * **Onderzoeksstrategie:** Algemene benadering en doelen van een studie, bepaald door de onderzoeksvraag. * **Onderzoeksdesign:** Algemeen plan om een onderzoeksstrategie uit te voeren, specificeert groepen/individuen, vergelijkingen en aantal variabelen. * **Onderzoeksprocedure:** Exacte, stap-voor-stap beschrijving van hoe een studie zal worden uitgevoerd. * **Beschrijvende onderzoeksstrategie:** Beschrijft de huidige toestand van individuele variabelen voor een specifieke groep, zonder focus op relaties. * **Correlationele onderzoeksstrategie:** Onderzoekt relaties tussen variabelen door deze bij individuen te meten en de relatie te beschrijven. * **Experimentele onderzoeksstrategie:** Beantwoordt oorzaak-gevolgvragen door manipulatie, metingen, vergelijkingen en controle van variabelen. Vereist vier basiselementen: manipulatie, metingen, vergelijkingen en controle. * **Quasi-experimentele onderzoeksstrategie:** Probeert oorzaak-gevolgvragen te beantwoorden, maar kan nooit een ondubbelzinnige verklaring produceren door gebrek aan volledige controle of manipulatie. Bevat altijd een fout die causale conclusies belemmert. * **Non-experimentele onderzoeksstrategie:** Toont een relatie aan, maar verklaart deze niet; mist de strengheid en controles van experimentele studies. ### Implicaties * De keuze van de onderzoeksstrategie bepaalt het soort vragen dat beantwoord kan worden en de mate van zekerheid over causale verbanden. * Experimentele studies bieden de sterkste basis voor causale inferenties, terwijl non-experimentele studies nuttig zijn voor het identificeren van relaties. * Quasi-experimentele designs zijn een compromis wanneer ware experimenten niet mogelijk zijn, en bieden inzicht in oorzaak-gevolg relaties met beperkte controle. * De beperkingen van de onderzoeksstrategie beïnvloeden de interpretatie van de resultaten en de generaliseerbaarheid ervan. * Artefacten (experimenter bias, participant reactiviteit) kunnen zowel interne als externe validiteit bedreigen, ongeacht de onderzoeksstrategie. ### Valkuilen * Het is onmogelijk om alle bedreigingen voor validiteit volledig te elimineren; er is altijd een afweging tussen interne en externe validiteit. * Het verwarren van correlatie met causatie is een veelvoorkomende fout bij non-experimentele en correlationele studies. --- ### Kernconcepten * Operationele definities specificeren meetprocedures voor indirect te meten variabelen. * Validiteit (geldigheid) meet of een procedure de bedoelde variabele meet. * Betrouwbaarheid (reliabiliteit) meet de stabiliteit en consistentie van een meting. * Meetschalen (nominaal, ordinaal, interval, ratio) classificeren de aard van variabele metingen. * Onderzoeksstrategieën bepalen de algemene aanpak en doelen van een studie. ### Operationele definities * Abstracte variabelen (constructen) zoals motivatie vereisen operationele definities. * Een operationele definitie definieert een variabele door de procedure die gebruikt wordt om deze te meten. * Ze maken abstracte concepten meetbaar door te focussen op waarneembaar gedrag of fysiologische reacties. * Beperking: er is geen één-op-één relatie tussen het construct en de operationele definitie. * Het gebruik van meerdere metingen kan helpen om belangrijke componenten van een construct te omvatten. * Voor operationele definities wordt aangeraden om reeds bestaande, gevalideerde methoden uit eerder onderzoek te consulteren. ### Validiteit van metingen * Face validity: lijkt de meting op het eerste gezicht de variabele te meten? * Concurrent validity: correleren scores van een nieuwe meting direct met scores van een gevestigde meting van dezelfde variabele? * Predictive validity: voorspellen metingen accuraat toekomstig gedrag of uitkomsten? * Construct validity: gedragen de metingen zich consistent met de theoretische eigenschappen van het construct? * Convergente validiteit: correleren metingen die hetzelfde construct meten sterk met elkaar? * Divergente validiteit: correleren metingen van verschillende constructen zwak of niet met elkaar? ### Betrouwbaarheid van metingen * Betrouwbaarheid is de stabiliteit of consistentie van een meting. * Gemeten score = ware score + fout. Foutenbronnen kunnen observeerder, omgeving of participant zijn. * Test-hertest reliability: consistentie over tijd met dezelfde meetprocedure. * Parallel-forms reliability: consistentie tussen alternatieve versies van een meetinstrument. * Interbeoordelaarsbetrouwbaarheid: overeenkomst tussen metingen van meerdere observatoren. * Internal consistency: consistentie tussen items die hetzelfde construct meten. * Split-half reliability: correlatie tussen twee helften van een test/vragenlijst. * Cronbach's alpha: gemiddelde van alle mogelijke split-halves. ### Meetschalen ### Modaliteiten van metingen ### Onderzoeksstrategieën en validiteit ### Interne en externe validiteit --- * Onderzoeksdesigns specificeren hoe een onderzoeksstrategie wordt uitgevoerd. * De keuze van een onderzoeksdesign hangt af van de te beantwoorden onderzoeksvragen. * Een onderzoeksdesign bepaalt of de studie groepen of individuen onderzoekt. * Onderzoeksdesigns specificeren of vergelijkingen binnen- of tussen-groepen plaatsvinden. * Onderzoeksdesigns bepalen het aantal variabelen dat wordt onderzocht. ### Onderzoeksstrategieën * **Beschrijvende strategie:** Beschrijft de huidige staat van individuele variabelen voor een specifieke groep. Hecht geen belang aan relaties tussen variabelen. * **Correlationele strategie:** Meet twee variabelen bij elk individu om de relatie te beschrijven. Verklaart de relatie niet. * **Experimentele strategie:** Beantwoordt oorzaak-gevolgvragen door manipulatie en strenge controle. * **Quasi-experimentele strategie:** Probeert oorzaak-gevolgvragen te beantwoorden, maar kan geen ondubbelzinnige verklaring produceren door gebrek aan manipulatie of controle. * **Niet-experimentele strategie:** Toont een relatie tussen variabelen aan, maar verklaart deze niet. Gebruikt geen strenge controles. ### Vergelijking Correlationeel en Niet-experimenteel onderzoek * **Correlationeel:** Gebruikt één groep individuen en meet twee variabelen per persoon. Resultaten vaak weergegeven in spreidingsdiagrammen. * **Niet-experimenteel:** Vergelijkt twee of meer groepen individuen en meet één variabele per persoon. Resultaten vaak weergegeven in boxplots. ### Validiteit in onderzoek * **Externe validiteit:** De mate waarin onderzoeksresultaten gegeneraliseerd kunnen worden naar andere mensen, settings, tijden, metingen en kenmerken. * Bedreigingen omvatten selectiebias, vrijwilligersbias, participantkarakteristieken, cross-species generalisaties, nieuwigheidseffecten, eerdere behandelervaringen en onderzoekerkarakteristieken. * **Interne validiteit:** De mate waarin een studie een ondubbelzinnige verklaring produceert voor de relatie tussen twee variabelen. Het gaat om de geloofwaardigheid van het causale verband binnen het onderzoek. * Bedreigingen omvatten externe variabelen, confounding variabelen, omgevingsvariabelen, individuele verschillen (toewijzingsbias) en tijd-gerelateerde variabelen. ### Balans tussen interne en externe validiteit * Het maximaliseren van interne validiteit (strenge controle) kan externe validiteit verminderen (kunstmatige setting). * Het maximaliseren van externe validiteit (real-world setting) kan interne validiteit bedreigen (ongecontroleerde variabelen). * Er is een afweging tussen interne en externe validiteit; de doelen van het onderzoek bepalen welke validiteit prioriteit krijgt. ### Artefacten * Factoren die zowel interne als externe validiteit bedreigen. * **Experimenter bias:** Verwachtingen van de onderzoeker beïnvloeden resultaten. Bedreigt interne validiteit (verkeerde causale verklaring) en externe validiteit (resultaten specifiek voor onderzoeker). Enkel- en dubbelblinde studies minimaliseren dit. - **Participant reactiviteit:** Participanten passen gedrag aan omdat ze weten dat ze geobserveerd worden. Bedreigt interne validiteit (gedrag door reactiviteit i.p.v. behandeling) en externe validiteit (resultaten generaliseren niet naar situaties zonder ### Validiteit en onderzoeksstrategieën * **Experimenteel onderzoek:** Vaak hoge interne validiteit. * **Quasi-experimenteel onderzoek:** Midden tussen interne en externe validiteit (probeert controle te imiteren in real-world settings). * **Beschrijvend, correlationeel en niet-experimenteel onderzoek:** Vaak hoge externe validiteit. --- ### Quasi-experimentele onderzoeksstrategie * Probeert oorzaak-gevolgvragen te beantwoorden over de relatie tussen twee variabelen. * Kan **nooit** een ondubbelzinnige verklaring produceren voor causale relaties. * Gebruikt de strengheid en controles die bestaan in experimenten. * Bevat altijd een "fout" die een absoluut oorzaak-gevolgantwoord verhindert. * Een manipulatie of controle (of beide) ontbreekt, wat kan leiden tot een confounder (derde variabele). * Voorbeeld: Een rookstopprogramma met twee groepen op twee locaties; één groep volgt het programma, de andere niet (geen controle, wel manipulatie). ### Non-experimentele onderzoeksstrategie * Bedoeld om een relatie tussen variabelen aan te tonen, maar **niet** om deze te verklaren. * Gebruikt niet de strengheid en controles van (quasi-)experimentele studies. * Produceert geen oorzaak-gevolgverklaringen. * Vergelijkt meerdere groepen/steekproeven rond eenzelfde variabele. ### Vergelijking: Non-experimenteel en Correlationeel onderzoek * Hebben exact hetzelfde doel: aantonen dat er een relatie bestaat tussen twee variabelen. * Beide proberen de relatie **niet** te verklaren. * Verschil ligt in het type data dat gebruikt wordt: * **Correlationeel:** 1 groep participanten, 2 variabelen per individu meten (spreidingsdiagram). * **Non-experimenteel:** Vergelijkt 2+ groepen, meet 1 variabele per individu (boxplot). * **Interne validiteit:** Gaat over de waarheid van de conclusie binnen de studie; is de gevonden relatie echt veroorzaakt door de behandeling (onafhankelijke variabele)? * Doel: Eén ondubbelzinnige oorzaak-gevolgverklaring verkrijgen. * Bedreiging: Een factor die een alternatieve verklaring toelaat (confounder). * **Externe validiteit:** Gaat over de generaliseerbaarheid van de resultaten naar andere personen, settings, tijden, metingen en kenmerken. * Doel: Resultaten toepasbaar maken buiten de specifieke studiecontext. * Bedreiging: Kenmerken die generalisatie limiteren (bv. selectiebias, vrijwilligersbias). * Er is een **afweging** tussen interne en externe validiteit; verbetering van de één kan de ander bedreigen. * **Artefacten** (bv. experimenter bias, participant reactiviteit) bedreigen zowel interne als externe validiteit. ### Artefacten als bedreiging voor validiteit * **Experimenter bias:** Verwachtingen van de onderzoeker beïnvloeden de resultaten. * Bedreigt externe validiteit: Resultaten kunnen specifiek zijn voor de onderzoeker. --- ### Kenmerken van de quasi-experimentele onderzoeksstrategie * Beoogt oorzaak-gevolgvragen te beantwoorden, maar kan geen ondubbelzinnige verklaring produceren. * Hanteert de strengheid en controles van experimenten. * Bevat altijd een fout die een absoluut oorzaak-gevolgantwoord verhindert. * Een manipulatie of controle (of beide) ontbreekt, waardoor een derde variabele een confounder kan zijn. * Voorbeeld: Rookstopprogramma met twee groepen in twee locaties; één groep volgt het programma, de andere niet (geen controle, wel manipulatie). ### Kenmerken van de non-experimentele onderzoeksstrategie * Is bedoeld om een relatie tussen variabelen aan te tonen, maar probeert deze niet te verklaren. * Vergelijkt meerdere groepen/steekproeven rondom eenzelfde variabele. ### Verschil tussen non-experimenteel en correlationeel onderzoek * **Doel:** Exact hetzelfde – aantonen van een relatie tussen variabelen, zonder deze te verklaren. * **Data structuur:** * Correlationeel: Eén groep participanten met meting van twee variabelen per individu (spreidingsdiagram). * Non-experimenteel: Vergelijkt twee of meer groepen met meting van één variabele per individu (boxplot). ### Relatie tussen onderzoeksstrategieën en validiteit * **Quasi-experimentele studies:** Middenpositie; imiteert experimentele controle (interne validiteit) en komt voor in real-world situaties (externe validiteit). * **Beschrijvende, correlationele en non-experimentele studies:** Vaak hoge externe validiteit. ### Bedreigingen van validiteit * **Externe validiteit:** De mate waarin onderzoeksresultaten generaliseerbaar zijn naar andere personen, settings, tijden, metingen en kenmerken. * **Generaliseren over participanten:** Selectiebias, vrijwilligersbias, participantkenmerken, cross-species generalisaties. * **Generaliseren over kenmerken van de studie:** Nieuwheidseffect, meerdere behandelingsstoornissen, experimenterkenmerken. * **Generaliseren over kenmerken van metingen:** Sensibilisatie, generaliteit over responsmetingen, tijdstip van meting. * **Interne validiteit:** De mate waarin de resultaten een enkele, ondubbelzinnige verklaring bieden voor de relatie tussen twee variabelen. * **Externe variabelen/Confounding variables:** Variabelen die de resultaten kunnen beïnvloeden of vervormen zonder dat ze onderzocht worden. * Omgevingsvariabelen. * Individuele verschillen (toewijzingsbias). * Tijd-gerelateerde variabelen. --- * Quasi-experimentele en non-experimentele designs zijn onderzoeksstrategieën die een relatie tussen variabelen aantonen, maar niet altijd een ondubbelzinnige oorzaak-gevolgverklaring kunnen bieden. * Ze proberen niet de relatie te verklaren, maar willen aantonen dat er een verband bestaat. ### Belangrijke kenmerken * **Quasi-experimentele onderzoeksstrategie:** * Probeert oorzaak-gevolgvragen te beantwoorden, maar kan **nooit** een ondubbelzinnige verklaring produceren. * Gebruikt strengheid en controles die vergelijkbaar zijn met experimenten. * Bevat een fout die een absoluut oorzaak-gevolgantwoord verhindert, vaak door een ontbrekende manipulatie of controle. * Een derde variabele kan een confounder zijn. * **Non-experimentele onderzoeksstrategie:** * Toont een relatie tussen variabelen aan, maar probeert deze **niet** te verklaren. * Gebruikt niet de strengheid en controles van experimentele studies. * Vergelijkt meerdere groepen rond eenzelfde variabele. ### Verschillen met correlationeel onderzoek * **Non-experimenteel en correlationeel onderzoek hebben hetzelfde doel:** een relatie aantonen, niet verklaren. * Het verschil ligt in de gebruikte **datastructuur**: * **Correlationeel:** Eén groep participanten, twee variabelen per individu gemeten (spreidingsdiagram). * **Non-experimenteel:** Twee of meer groepen vergelijken, één variabele per individu meten (boxplot). ### Relatie tot validiteit * **Interne validiteit:** De mate waarin een studie een enkele, ondubbelzinnige verklaring produceert voor de relatie tussen variabelen. * Quasi-experimenteel: Valt tussen experimenteel en non-experimenteel qua interne validiteit. * Non-experimenteel: Lagere interne validiteit door minder controle en strengheid. * **Externe validiteit:** De mate waarin onderzoeksresultaten gegeneraliseerd kunnen worden naar andere mensen, settings, tijden, metingen en karakteristieken. * Quasi-experimenteel: Komt vaak voor in real-world situaties, wat externe validiteit verbetert. * Non-experimenteel: Vaak hoge externe validiteit door real-world settings. ### Samenvatting van onderzoeksstrategieën * Experimenteel: Hoogste interne validiteit, toont oorzaak-gevolg aan. * Quasi-experimenteel: Gemiddelde interne en verbeterde externe validiteit. * Beschrijvend, correlationeel, non-experimenteel: Vaak hoge externe validiteit. --- * Onderscheid tussen onderzoeksstrategieën is gebaseerd op vragen die ze stellen en hun vermogen om ondubbelzinnige antwoorden te geven. * Experimentele strategieën beogen oorzaak-gevolgrelaties te verklaren, terwijl andere strategieën relaties aantonen zonder verklaring. ### Sleutelconcepten * **Correlationele onderzoeksstrategie:** meet twee variabelen bij elke individu om de relatie te beschrijven, zonder de oorzaak te verklaren. * Data wordt vaak weergegeven in een spreidingsdiagram. * **Experimentele onderzoeksstrategie:** beoogt oorzaak-gevolgvragen te beantwoorden door manipulatie en controle. * Vereist manipulatie van een onafhankelijke variabele. * Meet een afhankelijke variabele. * Vergelijkt scores tussen behandelingscondities. * Controleert andere variabelen om confounding te voorkomen. * **Quasi-experimentele onderzoeksstrategie:** beoogt oorzaak-gevolgvragen te beantwoorden, maar kan geen ondubbelzinnige verklaringen produceren. * Gebruikt strenge controles maar mist vaak manipulatie of volledige controle. * **Niet-experimentele onderzoeksstrategie:** toont een relatie tussen variabelen aan, maar verklaart deze niet. * Vergelijkt twee of meer groepen op basis van eenzelfde variabele. * **Onderzoeksdesign:** een algemeen plan om een onderzoeksstrategie uit te voeren. * Specificeert of de studie groepen of individuen omvat. * Specificeert of vergelijkingen binnen of tussen groepen worden gemaakt. * Specificeert het aantal variabelen. * **Onderzoeksprocedures:** een exacte, stap-voor-stap beschrijving van hoe een studie wordt uitgevoerd. * De keuze van de onderzoeksstrategie is afhankelijk van de aard van de onderzoeksvraag en de gewenste antwoorden. * Experimenteel onderzoek biedt de sterkste interne validiteit voor het vaststellen van oorzaak-gevolgrelaties. * Quasi-experimentele studies bieden een middenweg in termen van validiteit. * Beschrijvende, correlationele en niet-experimentele studies hebben vaak een hogere externe validiteit. * Artefacten, zoals experimenter bias en participant reactiviteit, kunnen zowel de interne als externe validiteit bedreigen. ### Sleutelfeiten --- ### Kernideeën * Onderzoeksdesigns specificeren hoe een onderzoeksstrategie wordt geïmplementeerd, en zijn gebaseerd op keuzes over groepen vs. individuen, dezelfde vs. verschillende individuen, en het aantal variabelen. * Onderzoeksprocedures beschrijven de exacte, stap-voor-stap uitvoering van een studie. * De keuze van een onderzoeksstrategie hangt af van het type onderzoeksvragen dat men wil beantwoorden. * **Beschrijvende onderzoeksstrategie**: Beschrijft de actuele toestand van individuele variabelen voor een specifieke groep, zonder focus op relaties. * **Correlationele onderzoeksstrategie**: Meet twee variabelen voor elk individu om de relatie tussen hen te beschrijven, zonder deze te verklaren. * **Experimentele onderzoeksstrategie**: Beantwoordt oorzaak-gevolgvragen door manipulatie van een onafhankelijke variabele, meting van een afhankelijke variabele, en controle over alle andere variabelen. * **Quasi-experimentele onderzoeksstrategie**: Probeert oorzaak-gevolgvragen te beantwoorden, maar kan nooit een ondubbelzinnige verklaring produceren vanwege ontbrekende manipulatie of strenge controle. * **Niet-experimentele onderzoeksstrategie**: Toont een relatie tussen variabelen aan, maar probeert deze niet te verklaren. Gebruikt geen experimentele controles. ### Vergelijking tussen strategieën * Correlationeel onderzoek: 1 groep, 2 variabelen per individu, data structuren die lijken op spreidingsdiagrammen. * Niet-experimenteel onderzoek: Vergelijkt 2+ groepen, meet 1 variabele per individu, data structuren die lijken op boxplots. * Experimenteel onderzoek: Hoge interne validiteit, maar kan externe validiteit beperken door kunstmatige setting. * Quasi-experimenteel onderzoek: Gebalanceerde interne en externe validiteit; bootst experimentele controle na in real-world settings. * Beschrijvend, correlationeel en niet-experimenteel onderzoek: Vaak hoge externe validiteit, maar beperkte verklarende kracht. ### Validiteit en bedreigingen * **Externe validiteit**: Mate waarin resultaten generaliseerbaar zijn naar andere personen, settings, tijden, metingen en kenmerken. * Bedreigingen: Selectiebias, vrijwilligersbias, participantkarakteristieken, cross-species generalisaties, nieuwigheidseffect, meerdere behandelingsstoornissen, experimenter karakteristieken, sensibilisatie, generaliteit over responsmetingen, tijdstip van meting. * **Interne validiteit**: Mate waarin een studie een ondubbelzinnige verklaring produceert voor de relatie tussen twee variabelen; geloofwaardigheid van het causale verband. * Bedreigingen: Confounding variabelen (omgevingsvariabelen, individuele verschillen zoals toewijzingsbias, tijd-gerelateerde variabelen). * **Artefacten**: Factoren die validiteit en betrouwbaarheid bedreigen, zoals experimenter bias en participant reactiviteit. * Er is een **afweging** tussen interne en externe validiteit; het maximaliseren van de ene kan de andere bedreigen. ### Quasi-experimentele en niet-experimentele designs * **Quasi-experimentele designs**: Gebruiken strenge methoden maar ontbreken manipulatie of volledige controle, waardoor ze geen absolute oorzaak-gevolgverklaringen kunnen bieden. Een confounder kan aanwezig zijn. * **Niet-experimentele designs**: Tonen relaties aan maar verklaren deze niet. Gebruiken geen experimentele controles en produceren geen oorzaak-gevolgverklaringen. Vergelijken groepen op basis van bestaande kenmerken. --- ### Core idea * Quasi-experimentele designs streven ernaar oorzaak-gevolg relaties te onderzoeken, maar kunnen geen ondubbelzinnige conclusies produceren. * Non-experimentele designs tonen relaties aan, maar verklaren deze niet en bieden geen oorzaak-gevolg verklaringen. ### Key facts * Quasi-experimentele studies missen vaak een manipulatie of strenge controle, wat leidt tot mogelijke confounders. * Non-experimentele studies maken geen gebruik van de strengheid en controles van experimentele studies. * Correlationeel en non-experimenteel onderzoek hebben hetzelfde doel: een relatie aantonen, niet verklaren. * Het verschil tussen correlationeel en non-experimenteel onderzoek ligt in het type data: correlationeel meet twee variabelen per individu, non-experimenteel vergelijkt groepen op één variabele. * Experimenteel onderzoek heeft de hoogste interne validiteit. * Quasi-experimentele studies hebben gemiddelde interne en externe validiteit. * Beschrijvende, correlationele en non-experimentele studies hebben vaak hoge externe validiteit. ### Key concepts * **Quasi-experimentele onderzoeksstrategie:** Probeert oorzaak-gevolgvragen te beantwoorden, maar laat altijd een fout toe die een absoluut oorzaak-gevolg antwoord verhindert. * **Non-experimentele onderzoeksstrategie:** Toont een relatie tussen variabelen aan, maar probeert deze niet te verklaren en produceert geen oorzaak-gevolgverklaringen. * **Correlational onderzoeksstrategie:** Meet twee variabelen voor elk individu en toont de relatie aan, zonder deze te verklaren. * **Interne validiteit:** De mate waarin een studie een ondubbelzinnige verklaring biedt voor de relatie tussen twee variabelen. * **Externe validiteit:** De mate waarin de resultaten van een studie gegeneraliseerd kunnen worden naar andere mensen, settings, tijden, metingen en karakteristieken. * **Confounding variable (verstorende variabele):** Een variabele die systematisch meeverandert met de onderzochte variabelen en een alternatieve verklaring biedt voor de geobserveerde relatie. * **Onafhankelijke variabele:** De variabele die gemanipuleerd wordt in een studie. * **Afhankelijke variabele:** De variabele die gemeten wordt en beïnvloed zou kunnen worden door de onafhankelijke variabele. ### Implications * Quasi-experimentele designs zijn nuttig wanneer experimenten niet mogelijk of ethisch zijn, maar vereisen zorgvuldige overweging van mogelijke confounders. * Non-experimentele designs zijn geschikt voor het beschrijven van relaties en het identificeren van patronen, maar kunnen geen causale verbanden aantonen. * Het kiezen van de juiste onderzoeksstrategie is cruciaal voor het beantwoorden van specifieke onderzoeksvragen en het bereiken van geldige conclusies. * Er is vaak een afweging tussen interne en externe validiteit bij het ontwerpen van een studie. * Artefacten zoals experimenter bias en participant reactiviteit kunnen zowel interne als externe validiteit bedreigen. --- * Onderzoeksstrategieën bepalen de algemene aanpak en doelen van een studie, gedreven door de onderzoeksvragen. * Onderzoeksdesigns specificeren hoe een strategie wordt uitgevoerd, inclusief groepen/individuen, vergelijkingen en variabelen. * Onderzoeksprocedures beschrijven de precieze, stap-voor-stap uitvoering van de studie. * Quasi-experimentele studies trachten oorzaak-gevolgvragen te beantwoorden met controle, maar missen soms een manipulatie of volledige controle, wat leidt tot niet-ondubbelzinnige antwoorden. * Niet-experimentele studies tonen relaties tussen variabelen aan zonder deze te verklaren en missen de strenge controle van (quasi-)experimentele studies. ### Belangrijke verschillen tussen strategieën * **Experimentele strategie:** Beantwoordt oorzaak-gevolgvragen met manipulatie, metingen, vergelijkingen en strenge controle van externe variabelen. * **Quasi-experimentele strategie:** Beantwoordt ook oorzaak-gevolgvragen, maar mist vaak een volledige manipulatie of controle, wat leidt tot mogelijke confounders en minder ondubbelzinnige conclusies. * **Niet-experimentele strategie:** Toont aan dat er een relatie bestaat tussen variabelen, maar verklaart deze niet en mist de controle van experimentele studies. * **Correlationele strategie:** Meet twee variabelen bij één groep en beschrijft relaties, maar verklaart deze niet. * **Beschrijvende strategie:** Beantwoordt vragen over de huidige toestand van individuele variabelen zonder relaties te onderzoeken. ### Rol van Validiteit * **Externe validiteit:** De mate waarin onderzoeksresultaten generaliseerbaar zijn naar andere personen, settings, tijden, metingen en karakteristieken. * Bedreigingen omvatten selectiebias, vrijwilligersbias, cross-species generalisatie, het nieuwigheidseffect en experimenter karakteristieken. * **Interne validiteit:** De mate waarin een studie een ondubbelzinnige oorzaak-gevolgverklaring biedt voor de relatie tussen variabelen. * Bedreigingen zijn confounding variabelen, individuele verschillen (toewijzingsbias) en tijd-gerelateerde variabelen. * Er is vaak een **afweging** tussen interne en externe validiteit; het verhogen van de ene kan de andere bedreigen. * Artefacten (zoals experimenter bias en participant reactiviteit) kunnen zowel interne als externe validiteit bedreigen. ### Vergelijking met experimenteel onderzoek * Experimenteel onderzoek wordt gekenmerkt door manipulatie van de onafhankelijke variabele, meting van de afhankelijke variabele, vergelijking van condities en controle van externe variabelen. * Quasi-experimentele studies missen soms één of meer van deze kenmerken, waardoor ze minder geschikt zijn voor het vaststellen van ondubbelzinnige oorzaak-gevolgrelaties. * Niet-experimentele studies missen doorgaans zowel manipulatie als strenge controle. - > **Tip:** Het kiezen van de juiste onderzoeksstrategie is cruciaal en hangt af van de specifieke onderzoeksvraag en het gewenste niveau van verklaring --- * Probeert oorzaak-gevolgvragen te beantwoorden, maar produceert nooit een ondubbelzinnige verklaring. * Gebruikt de strengheid en controles van experimenten, maar bevat altijd een "fout" die een absoluut oorzaak-gevolgantwoord verhindert. * Kan een ontbrekende manipulatie of controle hebben, waardoor een derde variabele als confounder kan optreden. * Voorbeeld: rookstopprogramma met twee groepen in verschillende locaties; één groep volgt het programma, de andere niet. ### Niet-experimentele onderzoeksstrategie * Doel is het aantonen van een relatie tussen variabelen, niet het verklaren ervan. * Vergelijkt meerdere groepen of steekproeven rondom eenzelfde variabele (bijvoorbeeld via een boxplot). ### Vergelijking niet-experimenteel en correlationeel onderzoek * Exact hetzelfde doel: aantonen dat er een relatie bestaat tussen twee variabelen, zonder deze te verklaren. * Verschil zit in de gebruikte data: * Correlationeel: één groep participanten, twee variabelen per individu meten (spreidingsdiagram). * Niet-experimenteel: twee of meer groepen vergelijken, één variabele per individu meten (boxplot). ### Onderzoeksstrategieën: Overzicht en Hiërarchie * Onderzoeksstrategie verwijst naar de algemene aanpak en doelen van een studie. * Wordt bepaald door het soort vragen dat de studie wil beantwoorden. * De strategieën vormen een hiërarchie in het verklaren van relaties: * Experimenteel: Oorzaak-gevolg vaststellen met hoge interne validiteit. * Quasi-experimenteel: Poging tot oorzaak-gevolg, maar met lagere interne validiteit dan experimenteel. * Niet-experimenteel/Correlationeel: Relatie aantonen, geen oorzaak-gevolgverklaring. Hoge externe validiteit. * Beschrijvend: Beschrijving van individuele variabelen, geen relaties. Hoge externe validiteit. * **Externe validiteit:** Mate waarin onderzoeksresultaten generaliseerbaar zijn naar andere mensen, settings, tijden, metingen of kenmerken. * Bedreigingen: selectiebias, vrijwilligersbias, participantkarakteristieken, cross-species generalisaties, nieuwigheidseffect, eerdere behandelingen, onderzoekerkarakteristieken, sensibilisatie, responsmetingen, tijdstip van meting. * **Interne validiteit:** Mate waarin een studie een enkele, ondubbelzinnige verklaring biedt voor de relatie tussen twee variabelen (geloofwaardigheid van het causale verband). * Bedreigingen: externe variabelen, confounding variables (omgevingsvariabelen, individuele verschillen zoals toewijzingsbias, tijd-gerelateerde variabelen). * Hoge interne validiteit vereist strikte controle, wat de externe validiteit kan verminderen (kunstmatige omgeving). * Hoge externe validiteit vereist real-world situaties, wat de interne validiteit kan bedreigen door ongecontroleerde variabelen. ### Artefacten als bedreiging ### Relatie tussen validiteit en onderzoeksstrategieën --- # factoriële designs ### Kernidee * Factoriële designs worden gebruikt om de effecten van twee of meer onafhankelijke variabelen (factoren) op een afhankelijke variabele te onderzoeken. * Ze maken het mogelijk om hoofdeffecten van individuele factoren en interactie-effecten tussen factoren te bestuderen. ### Belangrijke concepten * **Factor:** Een onafhankelijke variabele in een factorieel design. * **Niveau:** De specifieke waarden of condities binnen een factor. * **Hoofdeffect:** Het effect van een enkele factor op de afhankelijke variabele, gemiddeld over de niveaus van de andere factoren. * **Interactie-effect:** Wanneer het effect van één factor op de afhankelijke variabele afhangt van het niveau van een andere factor. * **Gecentreerde interactie:** Een speciale vorm van interactie die wordt gebruikt om de interpretatie van complexe interacties te vereenvoudigen. ### Toepassingen * Factoriële designs worden gebruikt in diverse onderzoeksgebieden, waaronder psychologie, onderwijs en marketing, om complexe relaties tussen variabelen te bestuderen. * Ze zijn bijzonder nuttig wanneer onderzoekers willen begrijpen hoe verschillende variabelen samenwerken om een bepaald resultaat te beïnvloeden. ### Belangrijke feiten * Een $2 \times 2$ design heeft twee factoren, elk met twee niveaus. * Een $3 \times 2$ design heeft twee factoren, waarbij de ene factor drie niveaus heeft en de andere twee niveaus. * De interpretatie van interactie-effecten is cruciaal voor een volledig begrip van de resultaten. * Grafische weergave (bv. interactieplots) is essentieel voor het begrijpen van interacties. ### Implicaties * Factoriële designs bieden een efficiëntere manier om meerdere variabelen te bestuderen in vergelijking met het uitvoeren van afzonderlijke onderzoeken voor elke variabele. * Ze kunnen leiden tot meer genuanceerde en gedetailleerde conclusies over de relaties tussen variabelen. * Het correct analyseren en interpreteren van factoriële designs vereist een goed begrip van statistische methoden. --- * Factoriële designs onderzoeken de invloed van twee of meer onafhankelijke variabelen tegelijkertijd op een afhankelijke variabele. * Ze maken het mogelijk om zowel hoofdeffecten van individuele variabelen als interactie-effecten tussen variabelen te analyseren. * **Hoofdeffect:** Het gemiddelde effect van één onafhankelijke variabele op de afhankelijke variabele, ongeacht de niveaus van de andere onafhankelijke variabelen. * **Interactie-effect:** Een situatie waarin het effect van één onafhankelijke variabele op de afhankelijke variabele afhangt van het niveau van een andere onafhankelijke variabele. * Een design met twee onafhankelijke variabelen (elk met twee niveaus) wordt een $2 \times 2$ factorieel design genoemd. * In een $2 \times 2$ design zijn er drie potentiële effecten: hoofdeffect A, hoofdeffect B en het interactie-effect A x B. * De interpretatie van een interactie-effect is cruciaal; het kan betekenen dat een hoofdeffect alleen niet voldoende is om de relatie te beschrijven. * Factoriële designs kunnen uitgebreid worden naar meer dan twee onafhankelijke variabelen, wat leidt tot complexere interactie-effecten. * De analyse van factoriële designs maakt gebruik van variantieanalyse (ANOVA) om hoofdeffecten en interacties te toetsen. ### Voorbeelden * Onderzoek naar de invloed van medicatie (A: wel/geen) en therapie (B: wel/geen) op depressie (afhankelijke variabele). * Hoofdeffect A: Gemiddelde invloed van medicatie op depressie. * Hoofdeffect B: Gemiddelde invloed van therapie op depressie. * Interactie-effect A x B: Verschilt de invloed van medicatie als er wel of geen therapie is? (bv. medicatie werkt beter met therapie). * Studie naar de invloed van studieduur (A: kort/lang) en studiemethode (B: actief/passief) op examenprestaties. * Interactie: Een lange studieduur kan gunstig zijn met een actieve methode, maar niet met een passieve methode. * Factoriële designs bieden een meer gedetailleerd en realistischer beeld van complexe fenomenen dan designs met slechts één onafhankelijke variabele. * Ze zijn efficiënter omdat meerdere variabelen gelijktijdig onderzocht kunnen worden. * Het identificeren van interactie-effecten kan leiden tot genuanceerdere theoretische inzichten en praktische interventies. * Vereisen een zorgvuldige planning en analyse om alle effecten correct te interpreteren. ### Tip * Visualiseer interactie-effecten met grafieken (bv. lijndiagrammen) om de relaties tussen variabelen beter te begrijpen. * Bij het interpreteren van resultaten, kijk altijd eerst naar significante interactie-effecten voordat je de hoofdeffecten interpreteert. --- ## Meten van variabelen: constructen en operationele definities * Operationele definities zijn procedures om indirect variabelen te meten die niet direct geobserveerd kunnen worden. * Theorieën helpen bij het organiseren van gedrag en het genereren van voorspellingen. * Constructen zijn hypothetische mechanismen die gedrag verklaren en voorspellen binnen een theorie. * Abstracte variabelen zoals motivatie of schuld vereisen operationele definities. * Een operationele definitie specificeert een meetprocedure voor externe, observeerbare gedragingen als indicatie voor een construct. * Er is geen één-op-één relatie tussen een construct en de operationele definitie. * Operationele definities kunnen belangrijke componenten van een construct weglaten. * Operationele definities kunnen onbedoeld extra componenten bevatten die niet tot het construct behoren. * De beste methode om een variabele te meten is door eerder onderzoek te raadplegen en de conventionele methode te volgen. - --- ## Validiteit en betrouwbaarheid van metingen * Validiteit en betrouwbaarheid zijn cruciale criteria voor de kwaliteit van metingen. * Validiteit meet of een procedure meet wat het beoogt te meten. * Betrouwbaarheid meet de stabiliteit en consistentie van een meting. * **Validiteit definities:** * Face validity: oppervlakkige uiterlijke schijn van de meting. * Concurrent validity: correlatie met bestaande, valide meetinstrumenten. * Predictive validity: mate waarin een score gedrag voorspelt. * Construct validity: metingen gedragen zich zoals het construct zelf. * Convergent validity: correlatie tussen instrumenten die hetzelfde construct meten. * Divergent validity: lage correlatie tussen metingen van verschillende constructen. * Een betrouwbare meting produceert consistente resultaten bij herhaalde meting onder dezelfde omstandigheden. * Gemeten score = ware score + fout ($gemeten = ware + fout$). * Foutenbronnen: observeerderfouten, omgevingsveranderingen, participantveranderingen. * **Betrouwbaarheidstypes:** * Test-hertest reliability: vergelijking van scores van twee metingen op verschillende tijdstippen. ## Meetschalen en modaliteiten van metingen ## Andere aspecten van metingen --- * Factoriële designs onderzoeken de effecten van twee of meer onafhankelijke variabelen tegelijkertijd. * Deze designs maken het mogelijk om hoofdeffecten van elke variabele en interactie-effecten tussen variabelen te bestuderen. * **Factor:** Een onafhankelijke variabele in een factorieel design. * **Niveau:** Elke specifieke waarde of conditie binnen een factor. * **Hoofdeffect:** Het effect van één factor op de afhankelijke variabele, gemiddeld over de niveaus van de andere factoren. - **Interactie-effect:** Wanneer het effect van één factor op de afhankelijke variabele afhankelijk is van de niveaus van een andere factor. Dit suggereert dat de gecombineerde effecten verschillend zijn van de * **Gecentreerde grafieken:** Worden gebruikt om interacties visueel weer te geven, waarbij de lijnen van de verschillende factoren elkaar kruisen of parallelliseren. ### Voorbeeld * Een experiment onderzoekt de effecten van studiemethode (factor A: traditioneel, online) en studietijd (factor B: 1 uur, 2 uur) op examenprestaties (afhankelijke variabele). * Dit is een 2x2 factorieel design (2 niveaus voor factor A, 2 niveaus voor factor B). * Mogelijke analyses omvatten het hoofdeffect van studiemethode, het hoofdeffect van studietijd, en de interactie tussen studiemethode en studietijd. * Factoriële designs bieden een efficiëntere manier om meerdere variabelen te onderzoeken dan afzonderlijke experimenten. * Ze helpen bij het identificeren van complexe relaties tussen variabelen die met enkelvoudige experimenten niet zichtbaar zouden zijn. * Door interacties te ontdekken, kan een dieper inzicht in de mechanismen achter gedrag worden verkregen. ### Typen factoriële designs * **2x2 design:** Twee factoren, elk met twee niveaus. * **3x2 design:** Eén factor met drie niveaus, en een andere factor met twee niveaus. * **Meer factoren:** Designs met meer dan twee factoren (bijvoorbeeld 2x2x2) worden complexer maar bieden nog meer inzicht. ### Statistische analyse * De analyse van factoriële designs gebeurt typisch met variantieanalyse (ANOVA). * ANOVA identificeert of de hoofdeffecten en interactie-effecten statistisch significant zijn. * De grootte van de effecten wordt beoordeeld om de praktische relevantie te bepalen. - > **Tip:** Het visualiseren van interacties met behulp van grafieken is essentieel om de aard van de relaties tussen de factoren en de afhankelijke variabele te begrijpen - > **Voorbeeld:** In een 2x2 design waarbij de lijnen in de interactieplot elkaar kruisen, is er sprake van een duidelijke interactie - Als de lijnen parallel lopen, is er waarschijnlijk geen significante interactie --- * Factoriële designs onderzoeken de effecten van twee of meer onafhankelijke variabelen (factoren) op een afhankelijke variabele. * Ze maken het mogelijk om zowel hoofdeffecten van individuele factoren als interactie-effecten tussen factoren te bestuderen. * **Hoofdeffect:** Het gemiddelde effect van één factor op de afhankelijke variabele, onafhankelijk van de andere factoren. * **Interactie-effect:** Wanneer het effect van één factor op de afhankelijke variabele afhankelijk is van het niveau van een andere factor. * **Cellen:** De combinaties van de niveaus van de factoren, die de verschillende behandelcondities vertegenwoordigen. * **Design:** Een 2x2 factorieel design. * Factor A: Soort therapie (Cognitieve Gedragstherapie vs. Medicatie) - 2 niveaus. * Factor B: Intensiteit therapie (Laag vs. Hoog) - 2 niveaus. * Afhankelijke variabele: Ernst van depressie. * **Cellen:** * Cel 1: Cognitieve Gedragstherapie (Laag intensiteit) * Cel 2: Cognitieve Gedragstherapie (Hoog intensiteit) * Cel 3: Medicatie (Laag intensiteit) * Cel 4: Medicatie (Hoog intensiteit) * Factoriële designs bieden een efficiëntere manier om complexe relaties tussen variabelen te onderzoeken dan meerdere studies met enkelvoudige factoren. * Interactie-effecten kunnen meer genuanceerde verklaringen bieden voor gedrag dan hoofdeffecten alleen. * Het ontdekken van interacties kan leiden tot hypotheses over specifieke interventies die effectiever zijn onder bepaalde omstandigheden. - Wanneer je een factorieel design analyseert, begin dan altijd met het onderzoeken van de interactie-effecten voordat je je richt op de hoofdeffecten. Dit omdat de interpretatie van hoofdeffecten misleidend kan --- * Factoriële designs onderzoeken de effecten van twee of meer onafhankelijke variabelen (factoren) en hun interacties op een afhankelijke variabele. * Een factorieel design wordt gespecificeerd door het aantal niveaus van elke factor. Bijvoorbeeld, een $2 \times 2$ design heeft twee factoren, elk met twee niveaus. * In een $2 \times 2$ design zijn er vier mogelijke combinaties van de niveaus van de factoren, wat resulteert in vier behandelingscondities. * Factoriële designs maken het mogelijk om hoofdeffecten van individuele factoren te identificeren. * Ze maken ook de detectie van interactie-effecten mogelijk: wanneer het effect van de ene factor afhangt van het niveau van de andere factor. * Hoofdeffecten kunnen bestaan, zelfs als er geen significante interactie is. * **Hoofdeffect (Main Effect):** Het gemiddelde effect van één onafhankelijke variabele op de afhankelijke variabele, over alle niveaus van de andere onafhankelijke variabele(n) heen. * **Interactie-effect (Interaction Effect):** Treedt op wanneer het effect van de ene onafhankelijke variabele op de afhankelijke variabele verschilt afhankelijk van het niveau van een andere onafhankelijke variabele. * Een $2 \times 3$ design betekent twee factoren: Factor A heeft 2 niveaus en Factor B heeft 3 niveaus. Dit resulteert in $2 \times 3 = 6$ behandelingscondities. * Bij het analyseren van een factorieel design worden hoofdeffecten en interactie-effecten onderzocht. * Factoriële designs bieden een efficiëntere en uitgebreidere manier om de relaties tussen variabelen te bestuderen dan simpelweg één variabele tegelijk te onderzoeken. * Ze helpen bij het ontwarren van complexe relaties, waarbij het effect van één factor afhankelijk kan zijn van andere factoren. * Onderzoekers kunnen meer gedetailleerde en genuanceerde conclusies trekken over causale verbanden. * Het identificeren van interacties kan leiden tot een beter begrip van hoe verschillende interventies of omstandigheden samenwerken. - > **Tip:** Bij het interpreteren van factoriële designs is het cruciaal om eerst naar significante interactie-effecten te kijken - Als er een significante interactie is, worden de hoofdeffecten vaak minder belangrijk of moeten ze met grote voorzichtigheid geïnterpreteerd worden - > **Voorbeeld:** Een studie onderzoekt het effect van de hoeveelheid slaap (Factor A: 4 uur, 8 uur) en cafeïne-inname (Factor B: 0 mg, 200 mg) op cognitieve prestaties - > * **Hoofdeffect slaap:** Gemiddelde prestatie na 4 uur slaap vergeleken met gemiddelde prestatie na 8 uur slaap - > * **Hoofdeffect cafeïne:** Gemiddelde prestatie met 0 mg cafeïne vergeleken met gemiddelde prestatie met 200 mg cafeïne - > * **Interactie:** Het effect van cafeïne op prestatie kan verschillen afhankelijk van de hoeveelheid slaap (bv - cafeïne helpt meer bij slaaptekort dan bij voldoende slaap) --- * Factoriële designs maken het mogelijk om de effecten van twee of meer onafhankelijke variabelen tegelijkertijd te onderzoeken en om interacties tussen deze variabelen te bestuderen. * Ze bieden een efficiëntere manier om complexe relaties tussen variabelen te onderzoeken dan het uitvoeren van afzonderlijke experimenten voor elke variabele. ### Kernfeiten * Een factorieel design wordt gekarakteriseerd door het aantal onafhankelijke variabelen en het aantal niveaus per variabele. * De notatie $2 \times 2$ geeft een design aan met twee onafhankelijke variabelen, elk met twee niveaus. * Een $2 \times 3$ design heeft twee onafhankelijke variabelen, met twee niveaus voor de ene en drie niveaus voor de andere. * Het totale aantal behandelingscondities in een factorieel design is het product van het aantal niveaus van elke onafhankelijke variabele. * Een $2 \times 2 \times 2$ design heeft drie onafhankelijke variabelen met elk twee niveaus, wat resulteert in $2 \times 2 \times 2 = 8$ behandelingscondities. ### Kernconcepten * **Hoofdeffecten**: De hoofdeffecten verwijzen naar het effect van elke onafhankelijke variabele op de afhankelijke variabele, terwijler er geen rekening wordt gehouden met de andere onafhankelijke variabelen. * **Interactie-effecten**: Een interactie-effect treedt op wanneer het effect van één onafhankelijke variabele op de afhankelijke variabele afhankelijk is van het niveau van een andere onafhankelijke variabele. * De interactie tussen variabelen wordt visueel weergegeven in grafieken, waar een niet-parallelle lijn het bestaan van een interactie aangeeft. * Bij het interpreteren van een significant interactie-effect, is het vaak niet nodig om de hoofdeffecten verder te onderzoeken, omdat het effect van een variabele afhankelijk is van de andere. * Het begrijpen van interacties is cruciaal omdat het werkelijke effect van een variabele vaak pas duidelijk wordt wanneer deze in combinatie met andere variabelen wordt beschouwd. * Factoriële designs zijn essentieel voor het begrijpen van complexe fenomenen waarbij meerdere factoren tegelijkertijd een rol spelen. * Ze maken het mogelijk om de specifieke omstandigheden te identificeren waaronder een effect optreedt of juist niet optreedt. * Dit type design draagt bij aan de ontwikkeling van nauwkeurigere theorieën door de onderlinge afhankelijkheid van variabelen te onthullen. * Onderzoekers kunnen hiermee meer genuanceerde voorspellingen doen over gedrag. --- * Een factoriële design wordt gedefinieerd door het aantal niveaus van elke factor. * Bijvoorbeeld, een $2 \times 2$ design heeft twee factoren, elk met twee niveaus. * Een $2 \times 2 \times 3$ design heeft drie factoren met respectievelijk twee, twee en drie niveaus. * Het totale aantal condities in een factorieel design is het product van het aantal niveaus van elke factor. * Voor een $2 \times 2$ design zijn er $2 \times 2 = 4$ condities. * Voor een $2 \times 2 \times 3$ design zijn er $2 \times 2 \times 3 = 12$ condities. * Bij elke factor kunnen hoofdeffecten (het gemiddelde effect van elke factor apart) en interactie-effecten (hoe de effecten van factoren elkaar beïnvloeden) worden geanalyseerd. * **Hoofdeffecten:** Het gemiddelde effect van één onafhankelijke variabele, ongeacht de niveaus van de andere onafhankelijke variabelen. * **Interactie-effecten:** Wanneer het effect van één onafhankelijke variabele op de afhankelijke variabele afhangt van het niveau van een andere onafhankelijke variabele. * Een interactie-effect wordt waargenomen wanneer de lijnen in een interactieplot niet parallel lopen. * Als er een significante interactie is, zijn de hoofdeffecten vaak minder informatief of zelfs misleidend. * Onderzoekers moeten eerst de interactie-effecten analyseren. * Factoriële designs maken het mogelijk om complexere relaties tussen variabelen te onderzoeken dan simpelere designs. * Ze bieden meer inzicht in hoe verschillende factoren samenwerken om een uitkomst te beïnvloeden. * Factoriële designs kunnen leiden tot meer efficiënt onderzoek door meerdere variabelen tegelijk te testen. * Het analyseren van interacties kan helpen bij het ontwikkelen van meer genuanceerde theorieën. * De interpretatie van interacties vereist zorgvuldige analyse en presentatie van de resultaten. - > **Tip:** Visualiseer interacties altijd met een plot om de aard van de interactie duidelijk te maken - > **Voorbeeld:** Een $2 \times 2$ design om het effect van studiemethode (methode A vs - methode B) en lestijd (ochtend vs - avond) op leerprestaties te onderzoeken - Er kunnen hoofdeffecten zijn voor studiemethode en lestijd, en een interactie-effect als methode A beter werkt in de ochtend en methode B beter in de avond --- # Data en statistische analyse van correlationele studies ### Kernidee * Correlationele studies onderzoeken de relatie tussen twee variabelen door deze bij elk individu te meten. * Deze studies beschrijven de relatie, maar verklaren deze niet (geen oorzaak-gevolg relatie). ### Belangrijke feiten * Relaties tussen variabelen kunnen lineair, curvi-lineair, positief of negatief zijn. * Positieve relatie: beide variabelen stijgen of dalen samen. * Negatieve relatie: wanneer de ene variabele stijgt, daalt de andere. * Geen consistente relatie: een puntenwolk in een spreidingsdiagram. * De relatie wordt vaak weergegeven in een spreidingsdiagram. * Statistische evaluatie met numerieke data gebeurt via correlatie (bv. Pearson-correlatie). * Bij niet-numerieke data wordt vaak een chi-kwadraat test gebruikt. ### Belangrijke concepten * Spreidingsdiagram: visuele weergave van de relatie tussen twee variabelen. * Pearson-correlatiecoëfficiënt ($r$): meet de sterkte en richting van een lineaire relatie tussen twee continue variabelen. * Waardes variëren van -1 (perfecte negatieve correlatie) tot +1 (perfecte positieve correlatie). * Een waarde van 0 duidt op geen lineaire relatie. * Significantie: statistische toetsing om te bepalen of de geobserveerde relatie waarschijnlijk niet door toeval is ontstaan. * Representativiteit: hoe goed de steekproef de populatie weerspiegelt. * Selectiebias: wanneer de steekproef niet representatief is door een systematische fout in het selectieproces. ### Implicaties * Correlationele studies zijn nuttig voor het identificeren van potentiële relaties, wat leidt tot verdere onderzoeksvragen. * Ze kunnen niet direct causale conclusies trekken; er kan een derde, ongemeten variabele zijn die de relatie verklaart. * Generalisatie naar de gehele populatie is afhankelijk van de representativiteit van de steekproef. * Begrip van de beperkingen is cruciaal voor de juiste interpretatie van onderzoeksresultaten. - > **Tip:** Onthoud altijd dat correlatie geen causaliteit impliceert - Een sterke correlatie betekent niet noodzakelijk dat de ene variabele de andere veroorzaakt - > **Voorbeeld:** Een correlatie tussen ijsverkoop en verdrinkingen is hoog in de zomer - Dit betekent niet dat ijsverkoop verdrinkingen veroorzaakt; beide worden beïnvloed door een derde variabele: warm weer --- * Correlationele studies onderzoeken de relatie tussen variabelen door ze bij hetzelfde individu te meten. * Het doel is om de aanwezigheid en aard van een relatie te beschrijven, niet om causaliteit te verklaren. * Twee variabelen worden gemeten voor elke participant in hun natuurlijke staat. * De relatie tussen de variabelen wordt gevisualiseerd in een spreidingsdiagram. * Statistische evaluatie maakt gebruik van correlatiecoëfficiënten, zoals Pearson's $r$. * Een correlatiecoëfficiënt varieert van $-1$ tot $+1$. * Een positieve correlatie ($+1$) betekent dat beide variabelen in dezelfde richting variëren. * Een negatieve correlatie ($-1$) betekent dat variabelen in tegengestelde richting variëren. * Een correlatie van $0$ duidt op geen consistente lineaire relatie tussen de variabelen. * Correlationele studies beschrijven relaties, maar verklaren deze niet. ### Kernconcepten * **Spreidingsdiagram (scatterplot):** Een grafische weergave van de relatie tussen twee numerieke variabelen, waarbij elke punt een individu representeert. * **Pearson-correlatiecoëfficiënt ($r$):** Een maat voor de sterkte en richting van de lineaire relatie tussen twee continue variabelen. * **Variabelen:** De meetbare kenmerken die bestudeerd worden in een onderzoek. * **Statistische significantie:** Geeft aan of de geobserveerde relatie waarschijnlijk niet door toeval is ontstaan. * Correlationele studies zijn nuttig voor het identificeren van potentiële relaties en het genereren van hypothesen voor verder onderzoek. * Ze zijn essentieel voor het begrijpen van complexe patronen in observationele data. * Ze maken het mogelijk om voorspellingen te doen op basis van geobserveerde relaties, zonder de oorzaak te kennen. ### Veelvoorkomende valkuilen * **Causale inferentie:** De foutieve aanname dat correlatie gelijkstaat aan causaliteit (post hoc ergo propter hoc). * **Oversimplificatie van complexe relaties:** Correlatiecoëfficiënten vangen mogelijk alleen lineaire verbanden en missen niet-lineaire relaties. --- ### Core idea * Correlationele studies meten twee variabelen voor elk individu om een patroon tussen de scores te onderzoeken. * Het doel is de relatie tussen variabelen te beschrijven, niet uit te leggen. * Als de data numeriek is, wordt een correlatiecoëfficiënt (bv. Pearson) gebruikt; bij niet-numerieke data een chi-kwadraat test. ### Key facts * Correlationele studies maken gebruik van een enkele groep participanten. * Twee of meer variabelen worden voor elk individu gemeten. * De relatie tussen variabelen wordt vaak visueel weergegeven met een spreidingsdiagram. * Een correlatiecoëfficiënt (bv. $r$) kwantificeert de sterkte en richting van een lineaire relatie. * Een positieve correlatie ($r$ > 0) betekent dat beide variabelen in dezelfde richting variëren. * Een negatieve correlatie ($r$ < 0) betekent dat variabelen in tegengestelde richting variëren. * Een correlatie van $r$ = 0 duidt op geen consistente lineaire relatie tussen de variabelen. * De sterkte van de correlatie loopt van -1 (perfecte negatieve relatie) tot +1 (perfecte positieve relatie). ### Key concepts * **Spreidingsdiagram (Scatterplot):** Een grafische weergave van de relatie tussen twee variabelen, waarbij elk punt een individu of observatie voorstelt. * **Correlatiecoëfficiënt:** Een statistische maat die de sterkte en richting van de lineaire relatie tussen twee variabelen aangeeft. * `$r_{xy}$` : Pearson-product-momentcorrelatiecoëfficiënt. * **Lineaire relatie:** Een relatie tussen twee variabelen die kan worden weergegeven door een rechte lijn. * **Curvilineaire relatie:** Een relatie die niet lineair is en beter kan worden weergegeven door een gebogen lijn. Correlationele analyses (zoals Pearson) zijn hier minder geschikt voor. ### Implications * Correlationele studies kunnen sterke relaties identificeren, maar kunnen geen oorzaak-gevolg relaties aantonen. * Het is cruciaal om te onthouden dat correlatie geen causaliteit impliceert; er kunnen derde variabelen een rol spelen. * Resultaten kunnen helpen bij het maken van voorspellingen, zelfs zonder de oorzaak te kennen. * Een sterke correlatie kan leiden tot verder onderzoek naar mogelijke causale verbanden. * De interpretatie van de relatie is afhankelijk van de gebruikte meetschalen (nominaal, ordinaal, interval, ratio). * Kritische evaluatie van de externe en interne validiteit is essentieel bij het interpreteren van correlationele bevindingen. ### Common pitfalls * Het ten onrechte concluderen van causaliteit uit een correlatie (oorzaak-gevolg fallacy). * Het negeren van het bereik van de data, wat de sterkte van de correlatie kan beïnvloeden. * Het niet rekening houden met curvilineaire relaties die niet door standaardcorrelatietests worden gedetecteerd. --- * Correlationele studies onderzoeken de relatie tussen variabelen door deze bij elk individu te meten zonder manipulatie. * Het doel is de relatie te beschrijven, niet te verklaren of oorzakelijkheid aan te tonen. * Twee variabelen worden gemeten voor elke participant. * De relatie tussen variabelen wordt vaak gevisualiseerd met een spreidingsdiagram. * Een positieve correlatie betekent dat beide variabelen in dezelfde richting bewegen. * Een negatieve correlatie betekent dat de ene variabele stijgt als de andere daalt. * Een correlatie van 0 duidt op geen consistente relatie tussen de variabelen. * Als de data numeriek is, wordt vaak een Pearson-correlatie gebruikt. * Als de data niet-numeriek is, wordt meestal een chi-kwadraat test gebruikt. * Deze strategie is gericht op het beantwoorden van vragen over bestaande relaties. * **Correlationele onderzoeksstrategie:** Meet twee variabelen voor elk individu om een relatie te onderzoeken. * **Spreidingsdiagram (Scatterplot):** Visuele weergave van de relatie tussen twee variabelen. * **Correlatiecoëfficiënt:** Een getal dat de sterkte en richting van de lineaire relatie aangeeft (bv. Pearson's $r$). * **Positieve relatie:** Als de ene variabele stijgt, stijgt de andere ook. * **Negatieve relatie:** Als de ene variabele stijgt, daalt de andere. * **Geen consistente relatie:** De punten in het spreidingsdiagram vormen een wolk zonder duidelijk patroon. * Correlationele studies kunnen geen oorzaak-gevolgrelaties vaststellen. * Ze zijn nuttig voor het identificeren van potentiële verbanden die verder onderzocht kunnen worden met andere methoden. * Resultaten kunnen leiden tot voorspellingen, maar niet tot verklaringen van gedrag. * Het is essentieel om de beperkingen van deze studies te erkennen bij het interpreteren van de resultaten. * Het te snel trekken van causale conclusies uit correlationele data. * Het negeren van mogelijke derde variabelen (confounders) die de geobserveerde relatie verklaren. --- * Correlationele studies onderzoeken de relatie tussen twee variabelen door deze voor elk individu te meten. * Het doel is de relatie te beschrijven, niet te verklaren. * Variabelen worden geobserveerd zoals ze van nature voorkomen. * De relatie wordt weergegeven in een spreidingsdiagram. * Een spreidingsdiagram toont de mogelijke relaties: * Negatieve relatie: als de ene variabele stijgt, daalt de andere (correlatie rond $-1$). * Positieve relatie: beide variabelen stijgen of dalen gezamenlijk (correlatie rond $1$). * Geen consistente relatie: een puntenwolk (correlatie rond $0$). * Als data numerieke scores oplevert, wordt een correlatie (bv. Pearson-correlatie) gebruikt. * Als data niet-numerieke scores oplevert, wordt meestal een chi-kwadraat test gebruikt. * **Correlationele onderzoeksstrategie**: meet twee variabelen voor elk individu om de relatie te onderzoeken. * **Spreidingsdiagram (scatterplot)**: een grafische weergave van de relatie tussen twee variabelen. * **Correlatiecoëfficiënt (bv. Pearson's $r$)**: een statistische maat die de sterkte en richting van een lineaire relatie tussen twee variabelen kwantificeert. * Waarden variëren van $-1$ (perfecte negatieve correlatie) tot $1$ (perfecte positieve correlatie), met $0$ voor geen lineaire relatie. * **Statistische significantie**: de waarschijnlijkheid dat een geobserveerde relatie puur toeval is. * Correlationele studies kunnen niet aantonen dat de ene variabele de andere veroorzaakt (oorzaak-gevolgrelatie). * Een correlatie kan te wijten zijn aan een derde, niet-gemeten variabele (confounder). * Onderzoekers moeten voorzichtig zijn met de interpretatie van resultaten, vooral bij het generaliseren. * Correlationele studies kunnen nuttig zijn voor het identificeren van potentiële relaties die verder onderzocht kunnen worden met experimentele methoden. - > **Tip:** Onthoud dat correlatie niet gelijk staat aan causaliteit - Een sterke correlatie betekent niet per se dat de ene variabele de oorzaak is van de andere - > **Voorbeeld:** Een sterke positieve correlatie tussen ijsverkoop en criminaliteit betekent niet dat ijsverkoop criminaliteit veroorzaakt - Beide worden waarschijnlijk beïnvloed door een derde variabele: warm weer --- * Correlationele studies onderzoeken de relatie tussen variabelen door deze te meten zoals ze natuurlijk voorkomen bij een reeks individuen. * Het doel is om de relatie te beschrijven, niet om deze uit te leggen of oorzaak-gevolgrelaties vast te stellen. * Twee variabelen worden voor elk individu gemeten. * De relatie wordt grafisch weergegeven in een spreidingsdiagram. * Een positieve relatie betekent dat beide variabelen stijgen of dalen. * Een negatieve relatie betekent dat de ene variabele stijgt terwijl de andere daalt. * Geen consistente relatie wordt weergegeven als een puntenwolk. * Deze strategie wordt vaak vergeleken met niet-experimenteel onderzoek; beide hebben hetzelfde doel maar gebruiken verschillende data. * **Spreidingsdiagram:** Grafische weergave van de relatie tussen twee variabelen. * **Correlatiecoëfficiënt:** Een numerieke waarde die de sterkte en richting van een lineaire relatie aangeeft (variërend van -1 tot +1). * **Pearson-correlatie:** Een statistische maatstaf voor lineaire correlatie tussen twee numerieke variabelen. * **Chi-kwadraat test:** Gebruikt voor de statistische evaluatie van relaties wanneer data niet-numeriek is. * **Variabele:** Een kenmerk dat kan variëren. * **Onafhankelijke variabele:** De variabele die gemanipuleerd wordt door de onderzoeker (niet van toepassing in correlationele studies). * **Afhankelijke variabele:** De variabele die geobserveerd of gemeten wordt (niet van toepassing in correlationele studies). * Correlationele studies kunnen helpen bij het identificeren van potentiële verbanden die verder onderzoek rechtvaardigen. * Ze kunnen niet bewijzen dat één variabele de andere veroorzaakt. * Een sterke correlatie kan het gevolg zijn van een derde, niet-gemeten variabele (confounding variable). * Resultaten zijn sterk afhankelijk van de kwaliteit van de metingen en de representativiteit van de steekproef. - > **Tip:** Houd altijd rekening met de mogelijkheid van een derde variabele die de geobserveerde correlatie verklaart - > **Tip:** Correlationele studies hebben doorgaans een hoge externe validiteit omdat ze de variabelen in hun natuurlijke omgeving bestuderen --- * Correlationele studies onderzoeken de relatie tussen twee variabelen door beide variabelen te meten bij individuen. * De focus ligt op het beschrijven van de relatie, niet op het verklaren van de oorzaak. * Variabelen die in correlationele studies worden onderzocht, resulteren vaak in numerieke scores. * Deze numerieke data worden doorgaans geëvalueerd met een correlatiecoëfficiënt, zoals de Pearson-correlatie. * Als de data niet-numeriek zijn, wordt vaak een chi-kwadraat toets gebruikt voor de statistische evaluatie. * Correlationele studies meten twee variabelen bij elk individu en onderzoeken het patroon tussen de scores. * Een spreidingsdiagram wordt gebruikt om de relatie tussen de variabelen weer te geven. * Correlationele studies proberen de relatie tussen variabelen te beschrijven, niet uit te leggen. * **Correlationele onderzoeksstrategie**: Meet twee variabelen bij elk individu om de relatie ertussen te onderzoeken. * **Spreidingsdiagram**: Een grafische weergave van de relatie tussen twee variabelen, waarbij elk punt een individu vertegenwoordigt met scores op beide variabelen. * **Pearson-correlatiecoëfficiënt ($r$)**: Een statistische maat die de sterkte en richting van een lineaire relatie tussen twee continue variabelen kwantificeert (variërend van $-1$ tot $+1$). * **Chi-kwadraat toets ($\chi^2$)**: Een statistische test die wordt gebruikt om de relatie tussen twee categorische variabelen te onderzoeken. * **Lineaire relatie**: Een relatie waarbij de punten in een spreidingsdiagram ongeveer op een rechte lijn liggen. * **Curvi-lineaire relatie**: Een relatie waarbij de punten in een spreidingsdiagram een gebogen lijn volgen. * **Positieve relatie**: Een relatie waarbij beide variabelen in dezelfde richting variëren (als de ene toeneemt, neemt de andere ook toe). * **Negatieve relatie**: Een relatie waarbij de variabelen in tegengestelde richting variëren (als de ene toeneemt, neemt de andere af). * **Geen consistente relatie**: De punten in een spreidingsdiagram vertonen geen duidelijk patroon. * Correlationele studies kunnen geen oorzaak-gevolgrelaties vaststellen; er kan sprake zijn van een derde variabele die de relatie beïnvloedt. * Ze zijn nuttig voor het identificeren van mogelijke relaties en het genereren van hypothesen voor verder onderzoek. * De sterkte van de correlatie bepaalt hoe nauwkeurig de ene variabele de andere kan voorspellen. * Het is cruciaal om te onthouden dat correlatie geen causaliteit impliceert. - > **Tip:** Bij het interpreteren van correlationele studies, zoek altijd naar informatie over de steekproef, de meetmethoden en mogelijke alternatieve verklaringen voor de gevonden relatie --- ## Veelgemaakte fouten om te vermijden - Bestudeer alle onderwerpen grondig voor examens - Let op formules en belangrijke definities - Oefen met de voorbeelden in elke sectie - Memoriseer niet zonder de onderliggende concepten te begrijpen

| Term | Definition | |------|------------| | Construct | Hypothetische attributen of mechanismen die helpen om gedrag te verklaren en te voorspellen binnen een theorie. Ze zijn niet direct observeerbaar of meetbaar. | | Operationele definitie | Een procedure om een variabele te meten en te definiëren die niet direct geobserveerd of gemeten kan worden. Het specificeert een meetprocedure om externe, observeerbare gedragingen te meten en gebruikt deze metingen als een definitie en meting van hypothetische constructen. | | Validiteit (van een meting) | De mate waarin een meetprocedure de variabele meet die het hoort te meten. Het beoordeelt of het meetinstrument effectief het beoogde construct meet. | | Betrouwbaarheid (van een meting) | De stabiliteit of consistentie van een meting. Als dezelfde individuen onder dezelfde omstandigheden herhaaldelijk worden gemeten, produceert een betrouwbare meting een (bijna) identieke uitkomst. | | Nominale schaal | Een meetschaal die kwalitatieve verschillen in variabelen vertegenwoordigt. De categorieën hebben verschillende namen, maar zijn niet op een systematische manier met elkaar verbonden, waardoor alleen kwalitatieve vergelijkingen mogelijk zijn. | | Ordinale schaal | Een meetschaal waarbij categorieën verschillende namen hebben en opeenvolgend georganiseerd zijn, vaak in de vorm van rangen. Dit maakt het mogelijk om de richting van een verschil te bepalen, maar niet de grootte ervan. | | Intervalschaal | Een meetschaal waarbij categorieën dezelfde grootte hebben en chronologisch geordend zijn. Het nulpunt is willekeurig en vertegenwoordigt niet de totale afwezigheid van de variabele. | | Ratioschaal | Een meetschaal waarbij categorieën dezelfde grootte hebben en chronologisch geordend zijn, met een betekenisvol nulpunt dat de volledige afwezigheid van de gemeten variabele vertegenwoordigt. Dit maakt het mogelijk om zowel de richting als de grootte van verschillen te meten. | | Zelfrapportering | Een modaliteit van meting waarbij de participant eigen gevoelens, gedachten of gedragingen beschrijft. Dit is een directe manier om toegang te krijgen tot een construct, maar kan gevoelig zijn voor vertekening. | | Fysiologische metingen | Een modaliteit van meting die objectieve gegevens verzamelt via lichamelijke reacties, zoals hartslag of hersenactiviteit. Deze metingen zijn vaak accuraat, maar kunnen duur en moeilijk te verkrijgen zijn. | | Gedragsmetingen | Een modaliteit van meting waarbij observeerbaar gedrag wordt gemeten. Dit biedt veel opties voor operationalisering, maar een gedraging kan een tijdelijke indicator zijn van een onderliggend construct. | | Experimenter bias | Een artefact dat optreedt wanneer de verkregen metingen in een studie worden beïnvloed door de verwachtingen of persoonlijke overtuigingen van de onderzoeker over de uitkomst van de studie. | | Face validity | De simpelste en minst wetenschappelijke vorm van validiteit, gebaseerd op het oppervlakkige uiterlijk van een meetproces. Het betreft de subjectieve beoordeling of een meettechniek eruitziet alsof deze de beoogde variabele meet. | | Generaliseren | Het proces waarbij de resultaten van een studie met een steekproef worden toegepast op een grotere populatie waaruit de steekproef is getrokken. Dit is afhankelijk van de representativiteit van de steekproef. | | Interbeoordelaarsbetrouwbaarheid | De mate waarin de metingen van twee of meerdere onderzoekers die gelijktijdig gedrag observeren, overeenkomen. Dit is een maat voor de consistentie tussen observatoren. | | Interval schaal | Een meetschaal waarbij de categorieën dezelfde grootte hebben en chronologisch geordend zijn. Het nulpunt is willekeurig en vertegenwoordigt niet de totale afwezigheid van de variabele. | | Populatie | De gehele set van individuen waarin een onderzoeker geïnteresseerd is. Hoewel de populatie meestal niet volledig deelneemt aan een onderzoek, worden de resultaten van de studie naar deze groep gegeneraliseerd. | | Predictive validity | De mate waarin uit een testscore of meting gedrag voorspeld kan worden. Het is bewezen wanneer de scores van een meting accuraat toekomstig gedrag voorspellen op basis van een theorie. | | Probability sampling | Een steekproefmethode waarbij elk individu in de populatie een specifieke, bekende kans heeft om geselecteerd te worden. Dit proces is gebaseerd op willekeurige selectie en vereist dat de populatie volledig bekend is en opgelijst kan worden. | | Quota sampling | Een niet-aselecte steekproefmethode die ervoor zorgt dat subgroepen gelijk vertegenwoordigd zijn in een steekproef, maar de selectie van individuen binnen deze subgroepen gebeurt op basis van gemak, niet willekeurig. | | Ratio schaal | Een meetschaal waarbij de categorieën dezelfde grootte hebben, chronologisch geordend zijn en het nulpunt betekenisvol is, wat de totale afwezigheid van de variabele vertegenwoordigt. Dit maakt het mogelijk om de richting, grootte en ratio van verschillen te meten. | | Experimenter bias (onderzoekerbias) | Treedt op wanneer de metingen in een studie worden beïnvloed door de verwachtingen of persoonlijke overtuigingen van de onderzoeker over de uitkomst van de studie. Dit kan leiden tot systematische vertekening van de resultaten. | | Nominal schaal | Een meetschaal die kwalitatieve verschillen in variabelen vertegenwoordigt, waarbij categorieën verschillende namen hebben maar niet systematisch met elkaar verbonden zijn. Kwantitatieve vergelijkingen zijn niet mogelijk. | | Experimenter bias (onderzoeksartefact) | Een artefact dat optreedt wanneer de metingen in een studie worden beïnvloed door de verwachtingen of persoonlijke overtuigingen van de onderzoeker over de uitkomst. Dit kan de betrouwbaarheid ondermijnen. | | Participant reactiviteit | Het fenomeen waarbij participanten hun natuurlijke gedrag aanpassen omdat ze weten dat ze worden gemeten of geobserveerd. Dit kan leiden tot vertekening van de resultaten. | | Face validity (oppervlakkige validiteit) | De simpelste vorm van validiteit, gebaseerd op het oppervlakkige uiterlijk van een meetproces. Het beoordeelt of de meettechniek eruitziet alsof deze de beoogde variabele meet, vaak gebaseerd op subjectief oordeel. | | Concurrent validity (gelijktijdige validiteit) | De mate waarin de resultaten van een nieuw meetinstrument correleren met gelijktijdig beschikbare criteriumgegevens van een reeds geaccepteerd valide meetinstrument voor dezelfde variabele. | | Predictive validity (voorspellende validiteit) | De mate waarin uit een testscore toekomstig gedrag of toekomstige uitkomsten accuraat voorspeld kunnen worden op basis van een theorie. | | Construct validity (constructvaliditeit) | De mate waarin de resultaten van een meting daadwerkelijk een indicatie zijn voor het theoretische construct dat men wil onderzoeken. Het vereist dat de metingen zich gedragen zoals de variabele zelf. | | Convergente validiteit | De correlatie tussen verschillende meetinstrumenten die verondersteld worden hetzelfde construct te meten. Hoge correlaties tussen deze instrumenten ondersteunen de constructvaliditeit. | | Divergente validiteit | Het aantonen van weinig tot geen correlatie tussen metingen van twee verschillende constructen. Dit helpt om aan te tonen dat een meetinstrument specifiek het beoogde construct meet en niet andere constructen. | | Test-hertest betrouwbaarheid | De betrouwbaarheid die wordt gemeten door de scores van twee opeenvolgende metingen van dezelfde individuen te vergelijken en een correlatie te berekenen tussen de twee sets scores. | | Validiteit van een meting | De mate waarin een meetprocedure de variabele meet die het beoogt te meten; het beantwoordt de vraag of het meetinstrument effectief de beoogde variabele of het construct meet. | | Betrouwbaarheid van een meting | De stabiliteit of consistentie van een meting; als dezelfde individuen onder dezelfde omstandigheden herhaaldelijk gemeten worden, produceert een betrouwbare meting een (bijna) identiek resultaat. | | Test-hertest reliability (test-hertest betrouwbaarheid) | De correlatie tussen de scores van twee opeenvolgende metingen van dezelfde individuen met exact dezelfde meetprocedure op twee verschillende tijdstippen. | | Parallel-forms reliability (afwisselende betrouwbaarheid) | De correlatie tussen de scores verkregen met twee verschillende, maar aangepaste versies van een meetinstrument, gemeten bij dezelfde groep deelnemers. | | Experimenter bias (onderzoekersbias) | Een artefact dat optreedt wanneer de verwachtingen of persoonlijke overtuigingen van de onderzoeker de metingen in een studie beïnvloeden. Dit kan leiden tot inconsistentie tussen verschillende onderzoekers en ondermijnt de validiteit van de resultaten. | | Variabele | Een kenmerk of eigenschap die kan variëren en gemeten of geobserveerd kan worden in een onderzoek. Variabelen kunnen direct meetbaar zijn (zoals lengte) of abstracte constructen vertegenwoordigen (zoals motivatie). | | Spreidingsdiagram | Een grafische weergave die de relatie tussen twee variabelen toont door punten te plotten op basis van hun gemeten waarden. Het helpt bij het visualiseren van de richting en sterkte van een correlatie. | | Correlationele onderzoeksstrategie | Een onderzoeksbenadering waarbij de relatie tussen twee of meer variabelen wordt onderzocht door deze variabelen te meten zoals ze natuurlijk voorkomen bij individuen. Deze strategie beschrijft de relatie, maar verklaart deze niet. | | Meetschaal | Een reeks categorieën die worden gebruikt voor classificatie, bestaande uit een set categorieën en een procedure om individuen aan deze categorieën toe te wijzen. De vier typen zijn nominaal, ordinaal, interval en ratio. | | Steekproef (Sample) | Een kleinere groep individuen die geselecteerd is uit een populatie en bedoeld is om de populatie in een studie te representeren. | | Representatieve steekproef | Een steekproef waarvan de kenmerken de kenmerken van de populatie accuraat weerspiegelen. Dit is cruciaal voor de generaliseerbaarheid van onderzoeksresultaten. | | Sampling (Steekproeftrekking) | Het proces van het selecteren van individuen om deel te nemen aan een onderzoek. | | Probability sampling (Aselecte steekproef) | Een steekproefmethode waarbij elk individu in de populatie een specifieke, bekende kans heeft om geselecteerd te worden, en waarbij de selectie plaatsvindt via een gerandomiseerd proces. | | Non-probability sampling (Niet-aselecte steekproef) | Een steekproefmethode waarbij de populatie niet volledig bekend is, individuele kansen niet gekend zijn, en de selectieprocedure gebaseerd is op gemak of andere niet-willekeurige factoren, met de intentie om representativiteit te behouden. | | Artefact | Een externe factor die de meting kan beïnvloeden of vervormen, wat de validiteit en betrouwbaarheid van de meting bedreigt. Voorbeelden zijn experimenter bias en participant reactiviteit. | | Term | Definitie | | Factoriële designs | Een onderzoeksopzet waarbij twee of meer onafhankelijke variabelen tegelijkertijd worden gemanipuleerd om hun effecten op een afhankelijke variabele te bestuderen, inclusief de interacties tussen de onafhankelijke variabelen. | | Onafhankelijke variabele | Een variabele die door de onderzoeker wordt gemanipuleerd of gecontroleerd om het effect ervan op de afhankelijke variabele te onderzoeken. In factoriële designs worden meerdere onafhankelijke variabelen tegelijkertijd onderzocht. | | Afhankelijke variabele | De variabele die wordt gemeten om het effect van de onafhankelijke variabele(n) te observeren. De veranderingen in de afhankelijke variabele worden verondersteld afhankelijk te zijn van de manipulaties van de onafhankelijke variabelen. | | Interactie | Een effect dat optreedt wanneer het effect van één onafhankelijke variabele op de afhankelijke variabele afhankelijk is van het niveau van een andere onafhankelijke variabele. Dit is een cruciaal aspect van factoriële designs. | | Hoofdeffect | Het effect van één enkele onafhankelijke variabele op de afhankelijke variabele, genegeerd van de effecten van andere onafhankelijke variabelen. In een factorieel design worden de hoofdeffecten van elke onafhankelijke variabele geanalyseerd. | | Main effect | Het effect van één enkele onafhankelijke variabele op de afhankelijke variabele, genegeerd van de effecten van andere onafhankelijke variabelen. Dit is synoniem aan hoofdeffect. | | Interaction effect | Het effect dat optreedt wanneer het effect van één onafhankelijke variabele op de afhankelijke variabele afhankelijk is van het niveau van een andere onafhankelijke variabele. Dit is synoniem aan interactie. | | Niveaus van een factor | De verschillende condities of waarden die een onafhankelijke variabele kan aannemen binnen een experiment. Bijvoorbeeld, in een design met twee factoren, kan de ene factor "temperatuur" zijn met niveaus "laag" en "hoog", en de andere factor "lichtintensiteit" met niveaus "zwak" en "sterk". | | Cel | Een specifieke combinatie van niveaus van alle onafhankelijke variabelen in een factorieel design. Elke cel vertegenwoordigt een unieke experimentele conditie waarvoor metingen worden verzameld. | | Twee-weg factorieel design | Een onderzoeksdesign met twee onafhankelijke variabelen (factoren), waarbij de effecten van elke factor afzonderlijk en hun interactie worden onderzocht. | | Drie-weg factorieel design | Een onderzoeksdesign met drie onafhankelijke variabelen (factoren), waarbij de hoofdeffecten van elke factor, de interacties tussen paren van factoren, en de interactie tussen alle drie de factoren worden onderzocht. |