Methoden van Pedagogisch Onderzoek:

Deel 1: Kwantitatieve methoden

Kwantitatief, kwalitatief en gemengd onderzoek:

Kwantitatieve methoden:

Het Paradigma = Positivisme

= stroming die samenvalt met wat in de exacte wetenschappen gebeurd, ze gaan er van uit dat er 1 maatschappij werkelijkheid is, doel= wetmatigheden aflijnen, laat toe fenomenen te verklaren hypothese toetsen

Kenmerkend : gestructureerde methode, men probeert storende factoren uit te schakelen, algemeen

Kwalitatieve methode:

Het Paradigma = Interpretivisme/Constructivisme = niet gericht op algemene wetten, de mens is uniek, we bestuderen het unieke aan de mens, tegenovergestelde van positivisme

Kenmerkend: open vragen, maatschappij wordt gezien zoals ze is

Gemengde methode:

Het Paradigma = Kritisch-Emancipatorisch

= wordt in vraag gesteld, via onderzoek proberen mensen een stem te geven, zo maatschappij proberen veranderen , combinatie van kwalitatief en kwantitatief

Kwantitatieve onderzoekscyclus Probleemstelling:

Vertrekpunt onderzoek:

1ste vaag: werken de stimulerende middelen?

2de vraag: heeft het nadelige effecten?

Het onderzoeksproces: (toegepast op onderzoeksvraag “Helpt relatine om beter te studeren?”)

1. Probleemstelling

• = probleem dat je wilt onderzoeken formuleren

• Soorten vraagstellingen/onderzoeksvragen:

1. Beschrijvend = Beschrijven hoe een fenomeen zich in de werkelijkheid voordoet

2. Relationeel = Kijken naar de samenhang tussen twee fenomenen

3. Causaal = Kijken naar een oorzakelijk verband

4. Evaluerend = Nagaan van de effecten van interventies

• Bv: Toename relatine gebruik studenten : helpt het?

Overgang van correlationeel naar experimenteel onderzoek

2. Theoretisch kader

• Probleem in een theoretisch kader plaatsten

• Hoe adequate verklaring voor probleem geven?

1. Litratuur over probleem lezen voor elk artikel dat men leest legt met een kaart aan (naam van auteur, titel, jaar en plaats van uitgaven, uitgever opschrijven), welke onderwerpen worden behandeld, welke info of mening geven de auteurs hierover weer

2de kaartsysteem: per begrip of onderwerp een kaart aanleggen adhv vorige kaartsysteem kan men zien waar men de info kan terugvinden

Zo heb je een overzicht van wat je al gelezen hebt

2. Andere onderzoeken bekijken die op terrein van het probleem gebeurt zijn

3. Gesprekken voeren met personen die iets over het probleem weten

• Bv: Relatine wat weten we er al over?:

neurotransmitter dopamine wordt te snel afgebroken bij ADHD; amfetamine remt dit af, zit in relatine werkt bij ADHD

3. Onderzoeksvragen en hypothesen

• Conceptueel model construeren = hypothese:

1. Ideeën ontwikkelen over het te onderzoeken probleem: onderzoekselementen? (over wie gaat het probleem), variabelen? (kenmerken dat onderzoekselemeten wel of niet hebben), hypothese

2. Verwachtingen over hoe bepaalde verschijnselen met elkaar gaan samenhangen formuleren

3. Wat je verwacht te meten in als-dan vraag zetten

• Bv: Als het bovenstaande klopt dan zou de aandacht verhogen. Dus zou er een verbetering van het geheugen en de aandacht moeten zijn.

4. OnderzoeksontwerpVoor hij onderzoek kan uitvoeren in de werkelijkheid moet hij eerst het instrumentarium kiezen waarmee hij het onderzoek feitelijk kan uitvoeren Hoe onderzoeken? onderzoeksontwerp ontwikkelen

• Correlationeel of Experimenteel onderzoek?

• Bij wie? : Steekproef 20 studenten

• Welke gegevens over deze personen verzamelen + hoe verzamelen?: Instrumenten tests voor geheugen en aandacht, bloeddruk en hartslag meten

• Opzet experimenteel onderwerp: 2 groepen rilatine en placebo , omgeving zo goed mogelijk controleren

5. Gegevensverzameling

6. Gegevensanalyse

• Hoe sterk hangen de gegevens samen met wat hij onderzoekt

• Bv: Aandacht 348 vs 345ms; geheugen: 85 vs 85 woorden

7. Interpretatie

• Nagaan of de hypothese klopt

1. Ja empirie is bevestigd

2. Nee nagaan waarom het niet klopt

• Resultaten kunnen leiden tot nieuwe vragen

• Bv: relatine geen verschil op studeergedrag hoe komt dit? ( nieuwe vraag cyclisch)

8. Rapportering (via wetenschappelijk artikel)Voorbeeld oefening van in practicum erbij zetten !

Verschillende onderdelen onderzoeksproces:1. Probleemstelling

2 soorten modellen, nl: Deductief model en Inductiefmodel

De empirische cyclus (De Groot)

= Hypothetisch-Deductief Model

Ander model om naar onderzoek te kijken, op een abstracte manier.

Voorbeeld van wetenschappelijk denken in het algemeen .

Keuzes zijn heel belangrijk

Centraal element is het formuleren van hypothese, deze gaan we toetsen. Is de hypothese bevestigd?

1. Observatie = probleem2. Inductie = kijken wat er al geweten is, voorspelling volgt hier uit 3. Deductie = we gaan de voorspelling concreet maken zodat we ze kunnen toetsen en

gegevens kunnen verzamelen om te kunnen zeggen of de hypothese bevestigd wordt (Operationaliseren)

4. Toetsen = definiëren wat we willen onderzoeken, wat verwachten we ? …. !!! Belangrijk, bepaald kwaliteit onderzoek

5. Evaluatie = klopt de hypothese? Evaluatie aanvullen met dingen die we al weten, en er ontstaan nieuwe vragen die we kunnen bestuderen = cyclisch

Voorbeeld: Agressie bij kleuters

Theorie : sociaal leren = mensen leren dingen impliciet (= onbewust, zonder het echt te leren) (Bandura)

Vanuit deze theorie kunnen we denken dat kleuters die vaak met agressie geconfronteerd worden (fysiek gestraft worden) deze ook agressiever zijn

Kinderen die vaak een tik krijgen vertonen een hogere score op een agressie-vragenlijst

De resultaten bevestigen (of niet) de hypothese , resultaten kunnen weer nieuwe vragen opleveren of vereisen meer onderzoek

Voorbeeld: Toenamen in relatine gebruik bij studenten

Door onderzoek weten we dat het werkt bij mensen met ADHD

Dus werkt het dan ook om het geheugen te verbeten van alle studenten maw: studenten die relatine nemen, behalen een hogere score op een aandacht en geheugentest

Uitvoeren

Hypothese wordt niet bevestigt

MAAR: deductief model vertrekt vanuit een duidelijke theorie, vertrekt vanuit eerder onderzoek

We kunnen ook werken met een Inductief model (exploratief onderzoek)

= gegevens verzamelen theorie van proberen maken (bottom-up), vertrekken vanuit gegevens

Stel je doet onderzoek naar waarom mensen bij de scouts gaan stel er is geen theorie

Je kan interviews doen om zicht te krijgen op de motieven. Met al die info kan je een kader krijgen met mogelijke motieven. Je kan dan verder en misschien wel deductief onderzoek doen.

Vb onderzoek waar eerst geen theorie was door hierover info te verzamelen kunnen we een theorie opstellen en we deductief tewerk gaan.

1. Observatie2. Onderzoeksstrategie3. Dataverzameling en analyse4. Theorie

Probleemstelling:

• Het onderwerp/probleem

o Hoe kom ik aan een onderwerp/probleem?

o Is het Uitvoerbaar en onderzoekbaar (ethische commissie)

rekening houden met ethische aspecten altijd voorleggen aan ethische commissie (is alles wat ze gaan doen correct bv. Gaan ze op goede manier om met het misleiden van mensen + achteraf mensen goed informeren over wat er gebeurt is) + is het uitvoerbaar en onderzoekbaar (ethische commissie)

• Doelstelling (Waarom? Waartoe willen we komen?)

o Relevantie

Is het relevant? Wat levert het onderzoek op? + Relevantie voor de praktijk

o Deductief (toetsend) vs. inductief?

• Vraagstelling (wat?)

o Op welk soort onderzoeksvraag wil ik een antwoord geven?

o Beschrijvend – relationeel – causaal – evaluerend

Soort onderzoeksvraag Bepaald welk opzet we later moeten kiezen. Juiste opzet bij juiste vraag.

!!! Bepaalt het onderzoeksdesign !!!

Soorten vraagstellingen/onderzoeksvragen:

o Beschrijvend enkel kijken wat er gebeurt

o Relationeel kijken naar samenhang (= correlatie) tussen 2 fenomenen, samenhang wilt niet noodzakelijk zeggen dat er ook oorzakelijke samenhang is!! Niet zo dat het ene het andere veroorzaakt , enkel kijken naar het samen voorkomen

o Causaal echt kijken of het 1 het ander veroorzaakt verschillend onderzoeksopzet dan bij relationeel, hier is experimenteel onderzoek nodig

o Evaluerend variant causale vraag, gebruikt om de effecten van interventies na te gaan, er moet duidelijk onderzoek worden gedaan naar een oorzaak en gevolg

correlationele opzet

experimenteel onderzoek

2. Theoretisch kader:

Probleem plaatsten in theoretisch kader adhv literatuur.

Via literatuurstudie wordt het probleem theoretisch uitgewerkt.

Literatuur = verzameling wetten, inzichten die we hebben op gedaan

We moeten keuzes expliciet maken adhv 3 elementen:

1. Onderzoekselementen = bepalen over wie het onderzoek zal gaan2. Variabelen = welke elementen gaan we bestuderen , moet op voorhand bepaald worden

bv: jongens of meisjes, opleidingsgraad ouders, motivatie, betrokkenheid ouders (bv: om spijbel gedrag te onderzoeken)

3. Hypothese : op basis van de literatuur gaan we een bepaalde vraag stellen, zegt iets over de relaties tussen de variabelen

Om een hypothese te kunnen formuleren moeten we eerst een literatuurstudie doen:

Wat weten we al over het onderwerp, wat nog niet? Sterken en zwakken punten in theorie vinden = vertrekpunt eigen onderzoek

Door literatuurstudie krijg je een idee over hoe andere onderzoekers te werk zijn gegaan + overzicht belangrijkste variabelen

Studie van de literatuur is niet beperkt tot maken van theoretisch kader, op andere momenten grijpen we er nog naar terug, om bv. Motivatie te zoeken, Hoe hebben andere onderzoekers dit onderzocht?

Literatuurstudie = terugkerende fase in onderzoek

2.1. Begrippen:

Literatuur = geheel van verzamelde kennis rond een bepaald onderwerp in een bepaald domein van de wetenschappen.

Literatuurstudie = op een doelgerichte manier verzamelen, beoordelen en synthetiseren van de kennis van een bepaald thema, proberen tot nieuwe inzichten te komen, wat is methodologische kwalitatief, tekortkomingen zoeken.

Soorten:

1. Literatuurstudie als terugkerende fase in onderzoek2. Systematische review3. Meta-analyse

2.2. Waarom literatuurstudie?:

1. Als het onderzoek al gebeurt is moet je het niet opnieuw doen 2. Je kan de kennis en ander onderzoeken die samenhangen met eigen onderzoek gebruiken

om je op de baseren

Als je andermans onderzoek gebruikt altijd op de juiste manier naar verwijzen!

Geavanceerdere technieken en methoden om literatuur te verwerken, groter overzicht

Belangrijk vanuit wetenschapsethiek , waarop jij je baseert is van iemand anders dus moet je dit op een gepaste manier weergeven, naar refereren (recht doen aan de ander) anders plagiaat (credits geven, via refereren )

2 soorten refereren:

1) citeren = letterlijk weergeven wat iemand anders gezegd heeft doen we weinig

2) parafraseren = herformuleren van wat iemand anders gezegd heeft, onderzocht heeft (gebruikt men vaker) tekst vertalen is niet hetzelfde als citeren !!

Refereren moet heel precies zijn

Citaat = letterlijke weergaven van iets wat iemand anders gezegd heeft

Citeren = letterlijk de tekst zoals in de bron weergeven

2.3. Literatuurstudie als terugkerende fase:

Status quaestionis = stavaza over bepaald onderwerp

-Selectie maken uit alle literatuur: want we kunnen nooit alles lezen, dus keuzes maken

-Synthese

-Betrouwbare wetenschappelijke bronnen

-Kritisch beoordelen

Doel:

-Verfijnen van de onderzoeksvraag (in functie van Operationalisatie)

Theoretische begrippen al goed omschrijven zodat we kunnen operationaliseren / specifiëren

-Eigen bijdrage aan het bestaand onderzoek

Het moet duidelijk zijn wat uw bijdragen is, tekortkomingen bestaand onderzoek aanpakken, zorgen voor meerwaarde voor kennis die er al is

2.4. Waar zoeken?:

In Wetenschappelijke bronnen:

• Synthese: Systematische review; Meta-analyse

(= ook statistiek toepassen op al de studies)

Specifieker , alle literatuur over een bestaand onderwerp

• Internationaal handboek

Meestal experten in hun domein, bundeling verschillende studies

• Studie: Tijdschriftartikel; Hoofdstuk in boek; Monografie

(= boek van verschillende studies van verschillende auteurs)

• Studieboeken

Veel breder, niet heel up-to-date

Databanken:

= ERIC, Web of Science (SSCI), Pubmed, Sociological abstracts …

Niet random kiezen

Referenties:

= Web of Science - Scopus

Handmatig zoeken:

= (Lokale) vaktijdschriften

Grijze literatuur:

= Congresabstracts, rapporten, masterproefonderzoek

2.5. Zoekstrategieën:

Trapsgewijs zoeken

o Algemeen op breed idee te krijgen geleidelijk specifieker ( doe je als je weinig achtergrond kennis hebt)

o Beperkte achtergrondkennis

o Ruim

Geketend zoeken (web – sneeuwbal methode)

o Specifiek → specifiek = Je vertrekt van 1 of een paar specifieke studies, en kijkt naar de referentielijst , en die referentie lijst van die artikels enzovoort….

heel gericht

o Ruime achtergrondkennis

Afgelijnd

2 strategieën sluiten elkaar niet uit

Bepalen van Zoektermen:

• (iteratief) – PI(C)O (= Population intervetion comparison outcome)

• Thesaurus (keywords)

• Truncatie: parent* = parents, parenting, parental, ….

Publicaties zijn PIER-rivieuw = onderzocht door experten voor het gepubliceerd werd

= kwaliteits label

Zit niet in databanken, niet PIER-rivieuw

= als je kernwoorden opzoekt krijg je ook subtiele varianten, dus * zetten

• Booleaanse operatoren: AND – OR – NOT

• Bepaal inclusie- en exclusiecriteria

Inclusie = waaraan moet de studie voldoen

Exclusie = waaraan mag ze niet voldoen , bij rapportage (transparantie!) zo is het betrouwbaarder, zodat iemand het opnieuw kan uitvoeren

Bereik: disciplines – theoretische stromingen

Types van bronnen

Datum (bepaalde periode)

Taal

Grijze literatuur

2.6. Verwerken literatuur: leesstrategieën

Publicaties verwerken

3 strategieën van lezen:

1. Oriënterend lezen

Totaalbeeld

Abstract/conclusie; kaft/inhoudstafel

Doel = selectie i.f.v. relevantie Selecteren of publicatie interessant, abstract = samenvatting 2. Skimmend lezen

Algemene lijn

Specifieke secties

Doel = selectie; specifieke informatie

Rechts diagonaal lezen , nog steeds selecteren, nog niet in detail lezen, gericht zoeken naar specifieke informatie

3. Integraal lezenDetailKritische beoordeling methodologie (cf. les kritische beoordeling)

Volledige tekst lezen (meest relevante), heel de paper lezen

2.7. Literatuur – onderzoek:

Elk onderzoek is maar een stukje van de puzzel

Tegenstrijdige resultaten Waarom?: - Beperkt in ruimte en tijd

-Uitspraken zijn nooit voor 100 procent zeker, slechts in bepaalde maten , er kunnen dus fouten zijn

Systematische review = Synthese van alle bestaande literatuur over een bepaald topic

o Gerichte onderzoeksvraag

o Expliciete zoekstrategie

o Kritische beoordeling

o Synthese (outcome)

Meta-analyse:

Statistische synthese van alle bestaande literatuur over een bepaald topic

Ook statistisch toetsen niet bij systematisch

Effectgrootte

Verschil tussen de controle en experimentele groep is er een verschil?

Theoretisch kader leidt tot conceptueel model

3. Onderzoeksvragen en hypothesen

Conceptueel model:

- Via literatuurstudie wordt het probleem theoretisch uitgewerkt

Onderzoekselementen:

Op wie of wat heeft het onderzoek theoretisch betrekking?

o Individu

o Paren (dyade)

o Groepen

o Collectiviteit = die groepen waarvan de leden solidair zijn tov. elkaar op grond van gemeenschappelijke waarden , dus ook groepen zijn in feiten collectiviteiten, maar tussen de leden vinden bovendien processen van interactie plaats

Bv: welzijnsstichtingen, landen

Onderzoeksellementen kunnen van verschillende niveaus zijn collectiviteiten zijn van het hoogste niveau en individuen van het laagste

Bij het samenstellen van het conceptueel model wordt er nog niet ingegaan op wie nu echt concreet voor het onderzoek in aanmerking komt, er worden alleen ideeën over het probleem en mogelijke verklaringen voor het probleem gegeven louter

theoretisch ; enkel zeggen individu, paren,.. nog niet specifiek, bv; unif studenten gebeurt pas in onderzoeksontwerp

In conceptueel model onderzoekselementen theoretisch definiëren. In onderoeksontwerp volgt dan de operationele definitie van de onderzoekselementen.

• Implicaties voor:

o Conclusies → externe validiteit = zegt op wie of wat de resultaten van het onderzoek van toepassing zijn (let op niveauverwarring!! Enkel uitspraen doen op niveau dat je gemeten hebt)

o Gegevensverzameling & analyse

• Concrete vertaling = operationele definitie

→ zie onderzoeksontwerp: steekproef

3.1. Variabelen:

- Theoretische kenmerken van onderzoekselementen, aan onderzoekselementen worden kenmerken toegeschreven (= variabelen)

Variabel is dus kenmerk dat onderzoekselementen al of niet, of in verschillende maten kunnen bezitten. Bv: studiemotivatie

Categorisch (= individu wordt in bepaalde categorie geplaatst bv geslacht (bezit je het kenmerk?) vs. Dimensioneel (=individu op continuüm plaatsen, maten van het bezitten van een kenmerk (in welke mate bezit je het kenmerk?)

In conceptueel model bepaald de onderzoeker alleen welke variabele relevant zijn voor zijn onderzoek, nog niet bezig met hoe hij die precies gaat vaststellen in welke maten de onderzoekselementen de kenmerken bezitten (theoretische variabelen) pas in onderzoeksontwerp (empirische variabelen)

- Wat zijn de verwachte relaties tussen de verschillende variabelen (hypothesen)

- Soorten variabelen

o Onafhankelijke vs. afhankelijke variabelen

AV = te verklaren variabele, verklaren waarom die een bepaalde waarde heeft bij bepaalde onderozkeselementen, bv: prestatie

OV = variabele die een invloed heeft op AV, verklaring voor verschillende waarden van de afhankelijke variabelen, bv: motivatie

het is niet zo dat het al zeker is dat de OV de AV verklaart, hier wordt in de hypothese vanuit gegaan, maar het moet nog blijken of dit ook klopt in de praktijk

Het is niet altijd zo dat er 1 OV en 1 AV is.

Bv: Motivatie Prestatie

Intelligentie

2 OV’s en 1 AV

Elke pijl symboliseert in feiten een hypothese

o Experimenteel vs. correlationeel ( er wordt niks gemanipuleerd) opzet

specifieke relaties of richting van de invloed is niet duidelijk

o Interveniërende variabelen (mediator)

Het is niet zo dat in elk onderzoek elke variabele alleen maar afhankelijk of onafhankelijk is.

Mediator = zowel AV als OV

bv:

Motivatie is hier dus mediator (er kunne meerdere mediators zijn)

Wel of niet gevolgd hebben van cursus

Flexibel lesgedrag

Klasseklimaat

1 OV en 2 AV’s

Schoolgeschiktheid

Belangstelling ouders

Studiemotivatie

Voortijdig schoolverlaten

Schoolverzuim

3 OV’s en 2 AV’s

Betrokkenheid ouders Motivatie Prestatie

OV AV

OV AV

Milieu = OV

Schoolgeschiktheid = OV

Houding vrienden tov. onderwijs = OV

Belangstelling ouders

= Mediator

Motivatie

= Mediator

Voortijdig schoolverlaten

= AV

o Moderator variabelen

= Bepaalt hoe/wanneer het verband tussen OV/AV optreedt, er is een Interactie effecten, geeft meer genuanceerde verklaring voor samenhang tussen AV e OV , factorieel design, Moderator zorgt voor sterk of zwak verband tussen OV e AV, bv: lage intelligentie sterke samenhang, hoge intelligentie zwakke samenhang

o Controle variabelen en testvariabelen

Controle-variabelen = kenmerk waarop groepen die vergeleken worden niet verschillen, bv: intelligentie, onderzoeker gebruikt controle-variabelen om vergelijkbare groepen te formuleren

In experimentele onderzoek = om groepen gelijk te maken

In correlationeel onderzoek = niet mogelijk, want onderzoeker heeft kan geen invloed uitoefenen op het samenstellen van de groepen

Testvariabelen = om te kunnen vaststellen of een samenhang tussen 2 andere variabelen als een causale samenhang beschouwd mag worden, alle variabelen waarvan men kan veronderstellen dat zij samenhang tussen X en Y zouden kunnen verklaren, moet men als testvariabelen in het onderzoek betrekken, soms voorkomt een onderzoeker dat een 3de variabele een samenhang kan verklaren door onderzoek te doen in zee homogeen samengestelde groepen

Storende variabelen

Hebben (mogelijks) invloed op het verband tussen OV & AV, bv als we kijken naar hoe motivatie gedrag beïnvloed kan intelligentie een storende variabel zijn

Controle variabele: constant houden (uitschakelen – matchen)

Test variabele: systematisch variëren (statistisch controleren – randomiseren)

Opnemen in conceptueel model!!

Controle op basis van:

• Design (experiment)

Motivatie

Intelligentie

Prestatie

• Statistisch (correlationeel)

3.2. Onderzoeksvragen:

- Verwachte relaties tussen variabelen

- Toetsend vs. exploratief

- Soorten onderzoeksvragen:

o Beschrijvend – relationeel – causaal – evaluerend

o Bepaalt onderzoeksdesign!! (manier van meten hangt af van wat je onderzoekt en beïnvloed de resultaten)

3.3. Hypothese:

- Als-dan uitspraak of stelling (obv theorie) over hoe 2 of meer variabelen samenhangen

- Omvat:

Onderzoekselementen

Variabelen

Relatie tussen variabelen (richting)

Positief/negatief (Opm.: niet noodzakelijk lineair kan ook bv: curve zijn)

- Toetsbare voorspelling

- Vb’s: Zijn volgende hypotheses goede hypotheses?

1. Kinderen die vaak fysiek gestraft worden, vertonen meer agressief gedrag

Begonnen met stelling? Ok

Iets over onderzoekselemeten? ok kinderen

Variabelen? ok fysiek gestraft worden + agressief gedrag

Verband? Ok meer, wijst op verband

Toetsbaar? Ok, we kunnen denken hoe we dit meten

alle kenmerken goede hypothese

2. Een harde opvoeding is goed voor kinderen Begonnen met stelling? Ok

Onderzoekselemente ok

Variabelen ok , opvoeding

Verband? Nee

Toetsbaar? Nee

Normatieve uitspraak, waarde gebonden (door goed), normatieve uitspraken zijn niet toetsbaar, we kunnen niet nagaan of het klopt, geen goede hypothese

Verschillende soorten hypothesen:

1. Lineaire en curvilineaire hypothesen Positieve lineaire samenhang = men verwacht dat bij het stijgen van de waarde van het ene kenmerk ook de waarde van het andere kenmerk hoger wordt Negatief lineaire samenhang = als het toenemen van het ene verschijnsel samengaat met het afnemen van het andere verschijnsel Curvilineaire samenhang = geen rechtlijnig verband tussen 2 variabelen

2. Causale en niet causale hypothesen Causaal = OV beïnvloedt AV Niet causale hypothese = er is geen OV en AV, bv: de score op een toets, en de score die de leraar verwacht de 2 beïnvloeden elkaar niet, maar het is wel een hypothese

3.4. Toetsend, explorerend en beschrijvend onderzoek

1. Explorerend onderzoek = de onderzoeker is geïnteresseerd in de vraag of 2 variabelen samenhangen zonder dat hij vooraf een duidelijke uitspraak durft te doen over hoe deze zullen samenhangen

als onderzoeker in zijn conceptueel model nog niet in staat is expliciet hypothesen te formuleren over hoe bepaalde variabelen zullen samenhangen of elkaar zullen beïnvloeden, hij gaat er wel vanuit een samenhang te vinden

2. Toetend onderzoek = een beperkt aantal (soms 1) gewoonlijk aan een theorie ontleende, onderling samenhangende hypothesen wordt aan empirisch materiaal getoetst

3. Beschrijvend / Descripties onderzoek = onderzoeker is niet geïnteresseerd in de wijze waarop 2 of meer variabelen met elkaar samenhangen of elkaar beïnvloeden , centraal staat het geven van een beschrijving van een aantal onderzoekselementen aan de hand van tevoren in het conceptueel model opgenomen variabelen

3.5. Concretiseren van conceptueel model:

Door probleem in theoretisch kader te plaatsen krijg je een conceptueel model.

Bestaat uit 3 onderdelen:

1. Onderzoekselement wordt gedefinieerd2. Variabelen worden opgenomen die volgens de onderzoeker relevant zijn voor het probleem3. Aangeven op welke wijze de variabelen samenhangen of elkaar beïnvloeden (= hypothese)

Wat men verondersteld stemt niet altijd overeen met de werkelijkheid, daarom hypothese uit het conceptueel model toetsen aan de realiteit

= overstap van theorie naar empirie

Daarom is het onderzoeksontwerp nodig = conceptueel model operationaliseren

4. Onderzoeksontwerp:

Antwoord geven op volgende vragen:

1. Welke onderzoekselementen komen in feiten voor het onderzoek in aanmerking

In conceptueel model zijn onderzokeselementen alleen theoretisch gedeffinieerd, maar nog niet operationeel

2. Op welke wijzen worden de variabelen uit het conceptueel model geoperationaliseerd?

hoe moet hij in werkelijkheid vaststellen in welke mate de onderzoekselementen deze kenmerken bezitten (meten van variabelen)

3. Op welke wijze worden er gegevens over de onderzoekselementen verzameld?

3 verzamelingsmethoden:

1. Bestaand materiaal gebruiken 2. Vragen stellen3. Observeren

4. Zijn de verzamelde gegevens geldig en betrouwbaar?

Meet de vertaling ( van de theoretische begrippen uit het conceptueel model) inderdaad het begrip dat de onderzoeker wil meten

5. Op welke wijze moeten de gegevens, als ze eenmaal verzameld zijn, verwerkt worden?

verken van de gegevens = geschikt maken voor analyse

De gegevens moeten in codes worden gezet (= omzetten in cijfers)

6. Op welke wijze moeten de gegevens geanalyseerd worden?

men kan verschillende designs toepassen, bv: experimenteel en correlationeel

4.1. Onderzoekselement:

Op wie/wat heeft het onderzoek betrekking:

o Individu

o Paren

o Groepen

o Collectiviteit

We vertrekken vanuit theoretische bepalingen

De keuze = Operationele definitie van de populatie bepaald op wie resultaten van toepassing zijn (Vereist een verantwoorde keuze)

Bv: populatie beperken tot adolescenten in het beroepsonderwijs resultaten zijn dan van toepassing op hen en niet op adolescenten in het algemeen

4.2. Populatie:

Onderzoekselementen operationeel definiëren = populatie omschrijven

bestaan uit alle elementen die voor het onderzoek in aanmerking komen (wil niet zeggen dat over al deze elementen info verzameld wordt) en waarop we de resultaten van het onderzoek van toepassing willen verklaren, onderzoekselementen van de populatie zijn elementaire eenheden .

- Operationele definitie Onderzoekselement: moet voldoen aan volgende eisen

o Identificeerbaarheid van de Context waarbinnen de elementen zijn gelokaliseerd

o Identificeerbaarheid van de elementen binnen de aangegeven context = concrete omschrijving van de typische Kenmerken van het onderzoekselement zodat:

• Inclusie (= Aan wat moet iemand voldoen om in het onderzoek te komen bv: kinderen met ADHD onderzoek) en exclusiecriteria (= Aan wat mag iemand niet voldoen bv: kinderen zonder ADHD mogen niet meedoen) duidelijk zijn

• Meetbaar

o Geldigheid = mate van zekerheid dat met de instructie de elementen worden opgespoord zoals die in de theoretische def. Worden bedoeld

Validiteit van deze kenmerken (cf. literatuur) zoeken naar wat de kenmerken zijn van kenmerken bv: dyslexie (vb kenmerk: onder bepaalde leesvaardigheidsgrens vallen)

Moet duidelijk afgelijnd zijn

Populatie = totaal aan mogelijke onderzoekseenheden, wel altijd beperkter dan het geheel van onderzoekselementen waarover een onderzoeker het heeft in zijn conceptueel model

!!!! Implicaties voor de conclusies → externe validiteit !!!

Onderzoeksresultaten zijn alleen van toepassing op elementen die tot de populatie behoren, in sommige gevallen mag men de theoretische gronden generaliseren naar algemeen universum, omdat men veronderstelt dat onderzoekselementen die in feite niet tot de populatie behoren vergelijkbaar zijn met elementen die er wel toe behoren

Populatie is vaak zo groot dat er een steekproef getrokken moet worden = uit elementaire eenheden een aantal eenheden trekken waarover men feitelijk info wilt verzamelen (= steekproefeenheden)

4.3. Steekproef en generaliseren

- Selectie van n elementaire eenheden uit de populatie, maar die relatieve grootte tov populatie aangeeft

= Steekproeffractie

- Doel = generalisatie naar populatie (inferentie) de resultaten die men bij een steekproef vind, van toepassing verklaren op de populatie

mag enkel als aan bepaalde condities is voldaan, en alleen onder bepaalde restricties

Alleen resultaten die men vind bij een steekproef die aselect getrokken is, mag men onder bepaalde restricties generaliseren naar de populatie

Inferentiele statistiek = houd zich bezig met het maken van berekeningen om van steekproef naar populatie te gaan, bepalen hoe een gevonden percentage geïnterpreteerd moet worden

- Om inferentie te kunnen doen (statistiek te kunnen gebruiken) hebben we een bepaald soort steekproef nodig moet:

o Representatieve steekproef

o Aselecte trekking = ieder element van de populatie moet gelijke kans krijgen om in de steekproef te komen

- Zie Statistiek (groepsverschillen, correlaties: significant??)

- Hoe groter de steekproef, des te eerder zal het verschil statistisch significant genoemd worden

- Ook de zekerheid waarmee men de uitspraak wil doen dat er spraken is van een statischtisch significante samenhang, als men wil uitspraak van 99% zekerheid doen, is groter verschil in de steekproef noodzakelijk om tot een statistisch significante samenhang te besluiten dan wanneer men een uitspraak van 95% zekerheid wil doen.

4.4. Steekproefomvang:

Hoe groot moet de steekproef zijn?

Zo groot mogelijk = niet altijd haalbaar

Hoe betrouwbaarder onderzoeker uitspraken wil doen over populatie, hoe groter de steekproef moet zijn

Met statistische methode kan men uitrekenen welke steekproefgrootte nodig is om met een tevoren bepaalde mate van betrouwbaarheid uitspraken te doen

Hoe groter de steekproef is hoe kleiner het verschil moet zijn om een statistisch significante samenhang te hebben

Steekproefgrootte is dus afhankelijk van de betrouwbaarheid waarmee men conclusies wil trekken

- Populatie ( hangt af van wat je onderzoekt, een syndroom dat niet veel voorkomt? Of bv: 18 jarige? Bij 18 jarige heel grote steekproef, bij ander gaat het een kleine zijn)

- Hoe groter de steekproef, hoe betrouwbaarder men uitspraken kan doen over het voorkomen van bepaal verschijnselen in de populatie

- Response rate ( niet iedereen gaat wille meedoen)

- Ook rekening houden met de kostprijs

- Variabiliteit in metingen (sx) (hoe meer variatie er zit op wat je gaat meten hoe groter de steekproef moet zijn) Aardappelverhaal: als je aardappelen van verschillende maten wilt koken ga je veel meer aardappelen moeten proeven om zeker te zijn dat ze allemaal gaar zijn

- Vertrouwen in de uitkomsten (betrouwbaarheid)

- Foutenmarge (betrouwbaarheidsinterval)

- Hangt ook af van:

1. Doel:

• Parameter schatten (= Als ik verwacht dat het verschil klein gaat zijn moet je een grot steekproef nemen)

• Groepen vergelijken

2. Praktische overwegingen wat is haalbaar?

4.5. Steekproeftechnieken

1. Aselecte steekproeven:

1. Enkelvoudig aselecte steekproef

= elke elementaire eenheid uit de populatie heeft evenveel om in de steekproef getrokken te worden

Trekken van de steekproef kan op 3 manieren gebeuren:

1. Grabbelmethode= alle elementen uit de populatie worden in een grabbelton gegooid en men trekt er dan willekeurig zo veel uit als er nodig zijn voor de steekproef

2. Random nummers (toevalsgetallen)= alle elementen uit de populatie nummeren, boek nemen met lijst van allemaal nummers, random ergens beginnen en elk element opnemen in de steekproef dat je tegenkomt, of computer kiest random getallen - Voordelen:

o Eenvoudigo Voorwaarde voor meeste statistische toetseno Geen voorkennis over populatie nodig

- Nadelen

o Verdeling van bepaalde kenmerken… bv: enkel vrouwen (~ onderzoeksvraag)o Opletten bij kleine n

3. Systematisch trekken = alle elementen nummeren, mbv. Toevalsgetal bepaald hij het 1e steekproefelement, welk toevalsgetal hij moet nemen en welk het volgende steekproefelement wordt hangt af van de steekproeffraktie = het aantal in de steekproef te trekken eenheden gedeeld door het aantal eenheden in de populatie Trek n eenheden door telkens hetzelfde aantal eenheden weg te laten vallen- VoorbeeldGegeven steekproeffractie n/NBepaal de intervallengte k = N/nTrek eerste steekproefeenheid a aselect uit [1,k]Overige elementen bepalen als a + k, a + 1k, a + 2k, …, a + (n-1)k

- Zelfde resultaten als EAS… indien de eenheden willekeurig gerangschikt zijn

- GEVAAR: periodiciteit die samenvalt met intervallengte = Als je altijd op dezelfde dag meet kan het dat het niet klop

Vb. aantal zelfdodingen per dag doet de dag ertoe

- Voordelen

Eenvoudig

Steekproefeenheden zijn goed verspreid over populatie

- Nadelen

Vertekening door periodiciteit

Verdeling van bepaalde kenmerken…

2. Gestratificeerde steekproef

= Populatie wordt verdeeld in strata = deelpopulaties (moeten homogeen zijn)

(i.f.v. onderzoeksvraag)

Aselect getrokken uit elk stratum

Aselecte steekproef trekken ( zodat we niet bv: alleen vrouwen hebben , wat wel kan bij een gewone aselecte steekproef)

Men kan per stratum zoveel elementen kiezen dat rekening gehouden wordt met het aantal elementen in de verschillende strata

Per stratum hanteert men dezelfde steekproeffractie

Twee varianten:1. Proportioneel

Voordeel Populatiekenmerken goed vertegenwoordigd, representatief voor populatie

Nadeel Keuze stratificatiekenmerken (cf. conceptueel model)

Welke strata in populatie oderscheiden? (i.f.v. onderzoeksvraag) hoe meer hoe moeilijker/ ingewikkelder is het relevant voor onderzoek? (effect of storende factor?)

Aantal?Groepen vergelijken? verschillende aantallen moeilijk te vergelijken

Bv: Is er een verband tussen opvoedingsstijl en het voorkomen van gedragsproblemen?

Populatie opsplitsen in deelpopulaties verschillen in sociaalmilieu LO= lager onderwijs LSO = lager secundair onderwijs HSO = Hoger secundair onderwijs HO = Hoger onderwijs 10% uit LO want dit is 10% van de samenleving/populatie, 20% LSO,… % steekproef = % populatie

2. Niet-proportioneelAlle % van de steekproeven zijn gelijk, uit elke deelgroep evenveel elementen nemen

Voordeel Subgroepen vergelijken (makkelijker te vergelijken), want groepen zijn even groot

Nadeel Representativiteit (ev. weging) LO = groter dan in de populatie, kan vertekend beeld geven want hier komen misschien meer gedragsproblemen voor

3. Clustersteekproef

= ipv 1 element per keer, hele groep van elementen

Bv: verschillende scholen (aselect genomen) , we kijken naar heel de klasDus niet allemaal verschillende kleuters maar verschillende scholen en dan heel de klas bekijkenDan moet je minder ver om alle deelnemers te observeren EfficiënterIpv. Het trekken van een steekproef uit secundaire eenheden , steekproef trekken uit de primaire eenheden

Voordeel:

Efficiënt en goedkoop

Nadeel:

Geen zuivere EAS (niet zuiver aselect)

Afhankelijke data → complexe statistische analyse

Vertekening (afhankelijk van onderzoeksvraag)

leden van een bepaalde cluster kunnen kenmerken hebben specifiek voor die cluster, bv: allemaal rijke kinderen

Beperkte variatie

door alle elementen van een zelfde cluster, kan het dat ze weinig verschillen, bv: dat alle vaardigheden even hoog zijn

4. Twee- en meertrapssteekproef

= Ook onderscheid tussen primaire en secundaire eenheden, niet alle elementen van een gekozen primaire eenheid worden in de steekproef opgenomen, maar slechts een deel ervan

Kan op 2 manieren om 2-trapssteekproef te trekken:

1. Eerst primaire eenheden in de steekproef trekken met kansen evenredig aan hun grootte, binnen elke primaire eenheid dan aselect een even groot aantal secundaire eenheden in de steekproef opgenomen

Bv: populatie = Nederlandse bevolking , Nederlandse staatsburger = secundaire eenheid, primaire eenheid = gemeenten, als Den Haag 3x zo groot is als Nijmegen dan heeft Den Haag 3x zoveel kans om in de steekproef te komen als Nijmegen is een gemeente getrokken, dan moet er uit elke gemeente aselect eenzelfde aantal secundaire eenheden uit het bevolkingsregister getrokken worden

2. Elke primaire eenheid heeft even veel kans om in de steekproef opgenomen te worden, het aantal secundaire eenheden dat in de steekproef getrokken wordt hangt af van de grootte van de primaire eenheid .Bij het trekken van de steekproef van secundaire eenheden wordt binnen elke primaire eenheid dezelfde steekproeffractie gehanteerd.

Meertraps = eerst aselect uit de primaire eenheden trekken (bv: scholen) dan aselect uit de secundaire eenheden (bv: klassen) en dan weer aselect uit de tertiaire eenheden (bv: leerlingen)

Oplossing clustersteekproef! Verschil: ipv allee eenheden een selectie van eenhedenBv: binnen scholen hele klassen aselect selecteren, en binnen klassen aselect kinderen selecteren Geen probleem van beperkte variatie Stratificatie is op elk niveau mogelijkVoordelen RepresentativiteitNadelen Tijdsintensief Selectie van kenmerken i.f.v. onderzoeksvraag

2. Niet aselecte steekproeven:

= mensen zelf benaderen, of vragen aan bv: directeur van een school om ouders te benaderen

Is eigenlijk onjuiste manier, geen spraken van generaliseerbaarheid van resultaten

Toch wordt het vaak gebruikt omdat onderzoekers niet altijd willen generaliseren maar gewoon de samenhang tussen bepaalde variabelen willen aantonen

1. Gemakssteekproef

= onderzoeker doet steekproef waar hij makkelijk toegang tot heeft bv: eerst jaar studenten

Probleem niet representatief

Vb. studenten Psychologie, advertentie, PraxisP, …

2. Sneeuwbal steekproef

= voor onderzoek naar bepaalde types van groepselementen die moeilijk toegankelijk zijn

Vragen aan mensen om de vragenlijst door te geven aan mensen waarvan ze weten dat ze dit kenmerkt bezitten

Gevaar: niet representatief (vrienden van vrienden van vrienden Vaak zelfde ideeën)

3. Quota-steekproef

= Selecte keuze van eenheden per stratum

Bv : er zijn weinig mannen in de groep dus de mensen echt aanspreken om mee te doen aan het experiment

!!! GEVAAR: beperkte generalisatie Afhankelijk van onderzoeksvraag

3. N = 1 steekproef en case-studies:

1. N = 1 steekproef: = Single-subject research (slechts 1 subject) N = 1 experiment, neuropsychologische cases (= 1 bepaalde patiënt met hersenletsel heel gedetailleerd bekijken)

2. Kwalitatieve gevalsstudies= Eén of meerdere cases Diepgaand en/of explorerend

Samenvatting:

Kwaliteit van de steekproef:

- Match onderzoeksvraag?

- Leidt de steekproeftrekking tot een vertekening van resultaten?

o Operationele definitie onderzoekselement (context; in/exclusiecriteria)

o Wijze van steekproeftrekking

o Omvang van de steekproef

o Non-response

- Niet zomaar Generaliseren → externe validiteit

5. Gegevens verzamelen

Methoden van dataverzameling:

5.1. Meten van variabelen:

Meten = vaststellen van een waarde van een variabele voor een onderzoekselement

Oderzoekselementen worden onderverdeeld in Categorieën (bv: Christelijk, Moslim,..)

categorieën zijn de waarde die de variabele kan aannemen

Kenmerken van de onderzoekselementen:

- Diegene of datgene waaraan kenmerken worden toegeschreven

- Vertrekken vanuit conceptueel model

- Latente variabelen kunnen we nog niet observeren = theoretische variabelen = onderzoekselement wordt operationeel gedefinieerd (populatie wordt omschreven)

Theoretische variabel omzetten in empirisch verschijnsel dat we kunnen meten = Indicator

Omzetten Operationele definitie items definiëren = manifeste variabel

Vb: enkelvoudig meten:

5.2. De Waarnemingseenheid

= Die eenheid bij wie we de gegevens verzamelen, bij wij we info over onze onderzoekselementen willen vinden, hoeft niet identiek te zijn aan onderzoekselementen

- Meestal wel gelijk aan Onderzoekselement

- Andere waarnemingseenheden (of combinaties), voobeelden

1. Proxy’s = mensen die dicht bij onderzoekselement staan

als waarnemingseenheden niet in staat zijn op vragen te antwoorden, bv: je onderzoekt kinderen ze begrijpen niet al je vragen en kunnen hier dus niet op antwoorden, dan ga ja info Verzamelen bij ouders, maar het gaat wel over het kind

2. Twijfel geldigheid informatie

als we twijfelen over info die onderzoekselementen ons geven bv: over kwaliteit onderwijs niet aan leeraren vragen maar aan leerlingen, Onderzoekselement = docenten maar leerlingen geven info

3. Onderzoek op hoger niveau dan individu

gegevens worden verzamend bij individuen maar elementen zijn landen

De waarnemingseenheden zijn dus individuen, maar de onderzoekselemnten zijn groepen of koppels (dus de info die je van de weernemingselementen krijgt samenvoegen)

Conclusies hebben betrekking tot onderzoekselement en niet waarnemingseenheid

- Soms meer dan 1 waarnemingseenheid gebruiken

- Hoe kunnen variabelen gemeten worden?

o Welke dimensies heeft de variabele (cf. conceptueel model)

o Eén of meerdere indicatoren → verantwoorde keuze

o Tip: Operationalisering in vorig onderzoek (literatuur!!)

Sociaal milieu (SES)

Opleidingsniveau moeder

Wat is uw hoogst behaalde diploma?1. Lager onderwijs 2. Secundair onderwijs 3. Hoger onderwijs

Score: 1 = laag – 2 = midden – 3 = hoog

- Via:

Tests en schalen

Vragen

Observatie

Bestaand materiaal

Tests en schalen:

- Kenmerken:

1. Gestandaardiseerd instrument

= Gestandaardiseert = heel nauwkeurig vastgelegd zodat de score niet afhankelijk is van degene die de test afneemt

Afgenomen bij grote groep personen voordelen als we het bij nieuwe deelnemers afnemen kunnen we hen positioneren binnen die norm

Belangrijk om steekproef te selecteren

Afnameprocedure

Scoring

2.Normatieve data

3.Voordeel:

Constructie onderzoek beschikbaar

Steekproefselectie

- Bestaande tests

Testotheek

Let op: doelpopulatie

Kwaliteit van (bestaande) tests:

o Theoretische achtergrond

o Kwaliteit testmateriaal

o Kwaliteit handleiding

o Normen

o Betrouwbaarheid

o Begripsvaliditeit

o Criteriumvaliditeit

5.3. Meten door middel van vragenlijst

1. De enquête, het interview en het telefonisch interview

Respondenten = onderzoekselementen of andere waarnemingseenheden die een vragenlijst beantwoorden

- Schriftelijk → vragenlijst/enquête/toets

- Mondeling → interview

- Vragenlijst vs. Interview: Voor- en Nadelen

• Kosten

enquête of telefonisch interview is veel goedkoper dan interviews

• Steekproefgrootte

men kan veel meer respondenten benaderen als men kiest voor een enquête of telefonisch interview omdat dit zoveel goedkoper is

• Response

Niet iedereen wil altijd meedoen, de bereidwilligheid is groter als men een mondeling interview doet (response in groter), respons is wel groter bij een telefonisch interview dan bij een enquête

• Representativiteit + soort steekproef

Bij telefonisch interview is de steekproef niet representatief voor de populatie, want men benadert allen respondenten die een telefoon hebben, bij de andere 2 is dit probleem er niet

• Anonimiteit

Bij enquête is er meer anonimiteit dan bij een interview, bij telefonisch interview is dit gedeeltelijk

• Controle-effect

Voordeel enquête : geen beïnvloeding van de respondenten, wel zo bij de andere 2, daardoor gevaar van suggestieve vragen en sociaal wenselijke antwoorden

• Biased-viewpoint effect

= De respondent komt op een bepaalde manierover op de interviewer, deze vormt zich een beeld van de respondent en zo kunnen antwoorden anders geïnterpreteerd worden dan ze bedoeld zijn Kenmerkend voor interview en niet voor een enquête

• Eerlijkheid en betrokkenheid

Bij enquête geen zekerheid dat het echt de respondent is die antwoord en niet iemand anders, ook de betrokkenheid is niet goed in te schatten, men heeft minder zekerheid over de eerlijkheid van het antwoord

• Volledigheid en kwaliteit van de data

Bij een enquête worden soms vragen overgeslagen omdat men bv: de vraag niet snapt, bij een interview kan men de vraag toelichten en bijvragen stellen

• Aard van de vragen

Tijdens een interview kan er een goede sfeer gecreëerd worden die aansluit bij de soort van vragen, bij een enquête gaat een persoon minder over persoonlijke dingen willen schrijven omdat hij niet weet aan wie hij het toevertrouwd

• Aantal vragen

Men kan bij een interview veel meer vragen stellen omdat het langer mag duren, niet zo bij de andere 2

• Verwerking

Verwerping van de antwoorden bij interviews is wel veel moeilijker

2. Het groepsinterview en de groepsenquêtes

Groepsinterview = vraaggesprekken worden lokaal beperkte, overzichtelijke populaties, zoals leerlingen, verpleegsters,… collectief geïnterviewd in één of andere lokaliteit, interviews lenen zich alleen voor specifieke, gemakkelijk voorhanden populaties en een explorerende benadering, waarbij het minder gaat om het verzamelen van individueel vergelijkbare data, dan om het verkrijgen van een overzicht van en inzicht in de ideeën, motieven en dergelijke die in de populatie leven

Groepsenquêtes = respondenten vullen iedere voor zich de enquête in

Voordelen groepsbenadering:

1. Kosten beperkt2. Response is hoger

Nadelen groepsbenadering:

1. Men kan alleen werken met natuurlijke groepen, bv: klassen, werkgroepen,…

+ Voor- en nadelen van een individueel interview gelden ook voor groepsinterview

+ Oppassen dat bepaalde groepsleden niet overstemd worden door anderen, omdat ze verbaal minder begaafd zijn Kans op vertekende info

5.4. Constructie van vragenlijst

1. Indiceren en operationaliseren

Vragen = vertaling van theoretische variabel uit conceptueel model, de vragen zijn bedoeld om de variabele te meten, om dit te doen moet men:

Indiceren = het vertalen van het theoretisch concept in empirische verschijnselen het verschijnsel dat gekozen wordt = indicator ( = in feite vertaling van theoretische variabele uit conceptueel model, en vragen zijn vertalingen van indicatoren Bv: in onderzoek wordt de variabele “sociaal milieu” opgenomen indicator = opleidingsniveau vraag = “Welke opleiding(en) heeft u tot nu toe gevolgd ?”)

Operationaliseren = wijze waarop het waarnemen van het betreffende verschijnsel in de sociale realiteit zal plaatsvinden krijgt beslag in de operationele definitie (= instructie die eenduidig aangeeft hoe men tewerk moet gaan om bij gegeven onderzoekselementen de waarde van de variabelen vast te stellen) Bv: variabele “sociaal milieu” is pas echt goed operationeel gedefinieerd, als de onderzoeker precies heeft vastgesteld tot welke categorie een respondent behoord gegeven zijn opleidingsniveau

Soms operationaliseert men een variabele op verschillende manieren en wordt er in de analyse fase van elke operationele definitie gebruik gemaakt

Om vragen te kunnen formuleren eerst naar empirische verschijnselen kijken die een nadere concretisering zijn van de variabele die gemeten moet worden

dan obv. Verschijnselen vragen formuleren

Enkelvoudig meten = waarde van variabelen slechts met 1 vraag vaststellen

Samengesteld meten = er zijn meerdere vragen om de variabele te meten, de antwoorden op die vragen worden op een bepaalde manier samengevoegd om te komen tot een score op de variabele die men wil meten

!!!Welke dimensies heeft de variabele!! (cf. conceptueel model)

2. Meetniveau

Variabelen kunnen op verschillende meetniveau ’s gemeten worden

Hoe hoger het meetniveau , hoe geavanceerdere analysetechnieken er mogelijk zijn

1. Nominaal niveau = laagste meetniveau

gebruiken als de categorieën van de variabele van elkaar verschillen , maar er geen verschil van meer of minder tussen de categorieën is, categorieën zijn gelijkwaardig, bv: godsdienst de ene categorie (bv: moslim) is niet meer of minder dan de andere

Bv: Duwt uw kind leeftijdsgenootjes? Ja/nee

2. Ordinaal

als de categorieën van een variabele in een rangorde staan, er is een verschil van meer of minder tussen de categorieën, maar dit verschil is niet in een getal uit te drukken

Bv: Duwt uw kind leeftijdsgenootjes? Bent u tevreden over de hoorcolleges?

Nooit – weinig – soms - altijd

3. Interval

verschil van meer of minder tussen de categorieën, verschil is uit te drukken in een getal, er is geen absoluut nulpunt

Bv: Score IQ-test iemand die 120 scoort heeft 60 punten meer dan iemand die 60 scoort, maar IQ 120 is niet 2x zoveel als IQ 60

4. Ratio/verhouding

verschil van meer of minder tussen de categorieën, verschil is uit te drukken in een getal, er is wel een absoluut nulpunt, men kan absoluut verschil tussen 2 categorieën aangeven en de categorieën in verhouding tot elkaar uitdrukken

Bv: Hoeveel keer per dag duwt uw kind leeftijdsgenoten? Hoe oud is uw kind?

Analysetechnieken die toepasbaar zijn bij variabelen op nominaal niveau zijn ook toepasbaar bij variabelen die gemeten zijn op de overige niveaus. technieken toepasbaar bij variabelen op ordinaal niveau kan men niet hanteren bij variabelen op nominaal niveau, wel bij variabelen op interval- en rationiveau.

Géén eigenschap variabele

→ Kies hoogste meetniveau, vb. totaalscore

→ Implicaties voor statistiek

3. Criteria

Formulering vragen moeten:

1. Begrijpelijk en niet te moeilijk- woordgebruik en zinsconstructie moeten begrijpelijk zijn voor de respondent - vraag mag niet te moeilijk geformuleerd zijn anders neemt de bereidheid om te antwoorden af of gaat de respondent zomaar wat antwoorden, terwijl hij eigenlijk geen kennis of mening heeft daarom altijd de categorie “ik weet het niet” vernoemen en in de inleiding van de vraag duidelijk te maken dat het onderwerp in de vraag misschien geen algemene kennis is zodat de respondent niet gefrustreerd raakt

2. Acceptabel

- Vragen mogen niet bedreigend zijn

ander krijgt men geen antwoord of sociaal wenselijke antwoorden

- Maar in sommige onderzoeken is dit wel nodig Problematiek vermeiden door goed inleiden en presumerende vragen = iets aannemen dat helemaal niet het geval hoeft te zijn, bv: niet als 1ste graag stellen hebt u al eens overspel gepleegd, maar hoe vaak heeft u al overspel gepleegd wel oppassen dat men de mensen niet in een bepaalde richting duwt

- Men kan ook indirecte vragen gebruiken om naar bepaalde feiten te polsen

3. Neutraal

= niet suggestief

4. Ondubbelzinnig

= onderwerp wordt door alle respondenten op dezelfde wijzen geïnterpreteerd

5. Eendimensioneel

= er mag maar 1 ding tegelijkertijd worden gevraagd

Formulering van vragen: voorbeelden

1. Vindt u dat het in Vlaanderen mogelijk moet zijn om immersiescholen op te richten?

Niet iedereen weet dat immersiescholen zijn Probleem!!!

= waar les gegeven wordt in een andere taal

Specifieke termen vermijden

2. Slaat u uw kind als het stout is?

Manier van vraag stellen is vrij indringend Kans dat mensen sociaal wenselijk gaan antwoorden

Andere manier: Sommige ouders vinden het oke om het kind te slagen wanneer het zicht misdraagt

3. U vindt toch ook dat de docent geen goed onderwijs geeft?

Suggestief Duwt antwoord in bepaalde richting

Vraag moet zo neutraal mogelijk gesteld worden

4. Gaat u soms naar de film?

Wat is soms? Dubbelzinnig , alles wat er staat moet iedereen op dezelfde manier interpreteren

5. Hoe stonden uw ouders en vrienden tegenover het feit dat u Pedagogiek ging studeren?

2 vragen , kan anders zijn voor ouders en voor vrienden

!! DOEL = valide meting

Negatieve vragen meer risico verkeerd begrepen te worden

Volgorde van vragen:

• Logische volgorde Zet de vragen die over hetzelfde onderwerp gaan bij elkaar, maak per onderwerp een logische volgorde

Trechter benadering (funnel approach) = Van algemeen naar specifieker

• Let op voor:

Halo-effect = antwoord op 1 vraag heeft invloed op antwoord volgende vraag, antwoord ene vraag slaat af op antwoord 2de vraag, antwoord 2de vraag wordt verstoord, anders beantwoord, of anders geïnterpreteerd

• Wat was uw resultaat voor het vak methoden?

• Wat vond u van de manier waarop de docent methoden lesgaf?

• 1ste vraag heeft effect op 2de vraag

• Niet valide aan het meten

Respons-set = Hele reeks gelijksoortige vragen, Bv: in welke maten ben je het eens met iets? Omdat ze op elkaar lijken gaat de proefpersoon vaak de vraag niet meer lezen of niet meer tot in detail lezen, en gewoon heel de tijd hetzelfde antwoord geven

Aandachtscurve Hoe langer het duurt hoe minder concentratie, beginnen met interessante vragen ( om de aandacht te trekken), dan de moeilijkste, meest intensieve vragen en dan de makkelijkste vragen, soms wordt ook de personalia (= naam, geslacht,…) pas op het einde gevraagd omdat men hier niet over moet nadenken

4. Vraagvormen

Open of gesloten vragen:

- Open vragen = respondent kan zelf zijn antwoord formuleren

Voordeel open vragen:

- Respondent mag in eigen woorden antwoorden meer waarheidsgetrouw

- Meer motiverend voor respondenten

- Meer genuanceerde info

Nadelen open vragen:

- Het antwoord moet letterlijk genoteerd worden

- Neemt veel meer tijd in beslag om te verwerken dan open vragen

- Lage betrouwbaarheid

- Mate van open- of geslotenheid van de respondent = sommige geven hele lange antwoorden , anderen maar 1 woord

Openvragen niet te algemeen stellen, beter verzameling van specifieke deelvragen

- Gesloten vragen = respondent moet kiezen uit 2 of meer antwoordmogelijkheden

Gesloten vragen enkel gebruiken als wordt voldaan aan volgende voorwaarden:

1. De vraag moet ondubbelzinnig en één dimensioneel zijn, zodat ze door de respondenten vanuit 1 gezichtshoek beantwoord kan worden

2. Alle antwoorden op de vraag moete vooraf bekend zijn anders niet neutraal3. De reeks antwoordmogelijkheden moet in duidelijk onderscheiden categorieën oftewel

waarden van de variabelen kunnen worden onderverdeeld

Onderscheid tussen:

1. Meerkeuzevragen = Meerdere mogelijkheden, wel meer details

Bv: Een verbod op lijfstraffen voor kinderen is:

Een goede zaak

Realistisch

Tijdverlies

Een inbreuk op de opvoedingsrechten van ouders

- Voordeel:

Eenvoudig – detail

- Nadeel:

Antwoorden uitputtend en uitsluitend – rank-orde effect

Uitputtend = alle mogelijke antwoorden moeten in de lijst aanwezig zijn, antwoord deelnemer moet er tussen staan, anders kiezen ze maar iets

Uitsluitend = maar 1 antwoord mogelijk, geen overlap tussen de categorieën, bv: om de 12 maanden, om het jaar = zelfde

Rank-orde effect= antwoorden vooraan in de lijst hebben meer kans om gekozen te worden

- Meetniveau: nominaal

2. Rating schalen (Likert)

= Variant meerkeuze vragen, In hoeverre ben je het eens? Volledig eens, eens, oneens, volledig oneens , formele antwoordcategorieën

Criteria waaraan schaalitems moeten voldoen:

a. woordgebruik vocabulaire aan respondenten aanpassen, en pas op men woorden als nauwelijks, weinig ,…

b. zinsbouwc. inhoud

Aantal categorieën die men moet gebruiken hangt af van de complexiteit van het thema

- Grootste risico op respons set

- Voordeel

Differentiatie aanbrengen mogelijk = makkelijk om verschillen tussen personen meten

- Nadeel

“Neutrale” antwoorden = extreme categorieën worden vaak niet gekozen, midden categorie kiezen daarom kan men extra extreme categorieën, bv: negenpuntschaal aanbieden terwijl je maar op een zevenpuntschaal meet, toevoegen beter even schalen gebruiken , , bij 5 categorieën blijven er dan al maar 3 over Moeilijk om te vergelijken

- Meetniveau: (quasi-)interval

3. Rangschikking vragen

= bv: Rangschik volgende eigenschappen van meest belangrijk (= 4) tot minst belangrijk (= 1)

- Q-sort methode = je geeft aantal uitspraken, persoon moet uitspraken ordenen naar belangrijkheidsgraad

- Als er meer dan 5 categorieën zijn dan kan men beter met paarsgewijze vergelijkingen werken = 2 categorieën worden voorgeld , zeggen welke hij de belangrijkste vind, elke categorie mag maar 1x met elke andere categorie vergeleken worden

- Voordeel:

Informatie over voorkeuren, voorkeur voor bepaalde uitspraken gaan meten, wat vind deelnemer echt belangrijk

- Nadeel:

Moeilijk bij veel opties bv: op 10 stapels leggen Moeilijk

Complexe data-analyse (multidimensionele schalering)

Gesloten vragen: waarde

= Bv: Hoe oud bent u (in jaren)?, Er wordt naar een gatal gevraagd

- Voordeel:

Eenvoudig – Accuraat voor bepaalde soorten vragen

- Nadeel:

Accuraat?? Sommige vragen moeilijk in te schatten (3de vraag weet je misschien niet precies) Je kan het ook gaan observeren

- Meetniveau: interval en ratio-niveau

- Dichotome vragen = Makkelijke vragen

Bv: Bent u lid van een jeugdbeweging? Ja/nee, De docent geeft goed onderwijs? Akkoord / Niet Akkoord, Bent u voor semesterexamens? Ja/Nee Voordeel: - Eenvoudig – filter Nadeel: - Ongenuanceerd – positieve bias = makkelijk akkoort???- Meetniveau: nominaal

Selectie van vragen: 2 manieren

1. Theoretische selectie

2. Verwijderen van minder goede items o.b.v. statistiek

o Items met beperkte variatie

o Item-totaal correlatie

- Welke vragen gaan we in vragenlijst steken?

Op theoretische manier naar kijken

Op empirische manier naar kijken = gegevens verzamelen Vertellen ons of we goeden vragen hebben bv: hoeveel variatie zit er op?

Bv: iedereen kiest op 1 vraag de midden categorie = geen goede vraag

Iedereen heeft op examen 0 op vraag geen goede vraag

Door naar de spreiding op de vraag te kijken weten we of het goed is

We kunnen ook kijken naar correlaties , als het laag is zegt het weinig over wat we willen meten

5.5. Geldigheid en betrouwbaarheid

1. Geldigheid = wordt de variabele die men wil meten inderdaad gemeten mbv. Het opgestelde meetinstrument, een meetinstrument is valide als het de variabele en alleen die variabele meet die de onderzoeker wil meten

Validiteit van de meting wordt aangetast door een foutieve indicering en/of foutieve operationalisering

Indiceren = empirische verschijnselen aanwijzen als indicatoren voor de theoretische variabelen verschijnselen moeten goede weerspiegeling vormen van de te meten variabelen, bij indiceren zoekt men naar relevante aspecten of dimensies binnen de variabelen

Geldigheid van de meting wordt aangetast als niet alle relevante dimensies bij het indiceren betrokken worden of als niet relevante dimensies wel worden geïndiceerd

Validiteit wordt ook aangetast als men niet relevante aspecten als indicatoren beschouwd, bv: op examen methode vragen stellen over wijsgerige

2. Betrouwbaarheid = hoe nauwkeurig wordt iemands score op de variabele vastgesteld, het instrument moet steeds dezelfde score meten als het bij dezelfde respondent wordt gebruikt en de respondent in de tussentijd niet veranderd is

3. Validatiemethode:

1. Gezichtsvaliditeit (face validity)

Meet deze test op het eerste zicht wat hij bedoeld te meten?

Examen methodologie vragen wijsgerige geen gezichtsvaliditeit

2. Inhoudsvaliditeit (content validity)

= indicatoren en de vragen zijn een goed eafspiegeling van de te meten termen

Zijn de items representatief voor het begrip?

Bepalen op basis van wetenschappelijke literatuur

Theoretische manier

Observatiesysteem (om fouten er Systematische uit halen)

Aantal categorieën

Relevant vs. niet-relevant

Uitputtend en uitsluitend

Systematische fouten??

Score-instructies

Bestaand materiaal

3. Criterium validiteit

Empirische manier

Hangen de scores samen met een extern criterium?

Concurrente validiteit (= in heden )

Predictieve validiteit ( criterium ligt in toekomst)

Congruente validiteit

→ Evaluatie o.b.v. statistiek (rxy)

Bv: Toetertest = om te bepalen of iemand klaar is voor het 1ste leerjaar te gaan

Iemand die het goed doet op de test zou het ook goed moeten doen in 1ste leerjaar verband tussen, samenhang(!) = goede test

Niet vergelijken (zegt niets over manier dat je het gemeten hebt) er moet echt samenhang zijn

4. Begripsvaliditeit (construct validiteit)

Grens tussen deze en vorige niet altijd even scherp

Het begrijpen van het onderliggend theoretisch construct van wat we meten. Hoe goed begrijpen we het construct?

→ Evaluatie o.b.v. statistiek

Iemand die hoog scoort op vragen lijst moet ook hoog scoren op dingen die hetzelfde meten

Deze samenhang moet sterker zijn dan samenhang met instrumenten die iets compleet anders meten

Convergente validiteit

Discriminante validiteit (instument hangt niet samen met instrument dat iets anders meet )

Contrasteren van a priori bepaalde groepen

Betrouwbaarheid:

- Toevallige/meetfouten

- Heeft te make met nauwkeurigheid meetinstrumenten

- Stabiliteit <– >interne consistentie

- Meting is betouwbaar als we ze stabiel kunnen uitvoeren

- Het mag niet uitmaken of je een vraag weglaat of niet = interne consistentie

- Test-hertest betrouwbaarheid (Hoe stabiel is onze meting?)

Score op 2de meting moet niet dezelfde zijn als op 1ste meting (2de keer vaak beter)

Naar correlatie kijken , niet gewoon vergelijken

Tijdsinterval? Hoeveel tijd tussen metingen?

MAAR: vereist stabiel kenmerk (anders gaat het niet)

1. Parallel betrouwbaarheid= ipv 2 keer zelfde test doen, 2 gelijkaardige tests maken (zodat persoon de antwoorden niet al weet)

Samenhang tussen 2 testen Opbouw is identiek maar andere woorden

Het gaat over 2 verschillende testen Probleem : je moet testen zo maken dat ze volledig parallel zijn

2. Interne consistentie= hoe consictent zijn de items van een vragenlijst ? Zou niet mogen uitmake als je 1 item weglaat Samenhang tussen verschillende delen test 1. Split half = samenahng tussen 2 delen meten , het kan dat het 1ste deel makkelijker is

kan zorgen voor lage correlatie (!) Niet goed2. Even oneven om probleem 1. op te vangen beter 3. Cronback beste vorm , computer bekijkt allemogelijke compunaties en bekijkt de

correlaties hoe hoger correlatie hoe betrouwbaarder

3. Inter- en intrabeoordelaarsbetrouwbaarheid

= kijken naar overeenstemming tussen 2 beoordeelaars ( =Proportie overeenstemming)

2 personen gaan bv: observaties beoordelen

Kijken naar overeenstemming tussen 2 personen = inter

Als 1 persoon 2 keer beoordeling doet = intra

Links boven + rechts onder = overeen komst

Kan makkelijk verstoord worden al s bepaalde categorieën niet veel voorkomen

Als categorieën beoordelingen niet eerlijk verdeeld zijn vertekening

Alternatief: kappa-coëfficiënt houd rekening dat bepaalde categorien meer voorkomen

5.6. Meten door middel van observatie

Voordelen observaties tov. vragen stellen:

- Soort gegevens

Soort gedrag (feitelijk gedrag observatie; houding vragen lijst)

Tijd (heden Observatie, verleden Vragen )

- Deelnemers

We kunnen echt kijken naar de feiten, want de personen kunnen liegen over hun gedrag

Kinderen kunnen nog niet lezen of schrijven of vertellen over hun eigen gedrag

Vragen is niet in de situatie zelf , je weet niet altijd hoe je zou handelen

- Contextfactoren – interacties Makkelijker via observatie te meten

Nadelen observatie:

- Invloed onderzoeker heeft grote invloed op observatie

1) Er staat camera om situatie vastteleggen kan invloed hebben

2) Als je observatie materiaal hebt moet je dit structureren, en de onderzoeker moet bepalen welk gedrag je ziet, dus onderzoeker interpreteerd, is niet altijd even makkelijk, kan leiden tot vertekend beeld

- Praktische overwegingen

Soorten observatie:

Gestructureerd vs. Ongestructureerd

1. Gestructureerd

Te observeren gedrag ligt vast (obv. conceptueel model)

Categorieën liggen op voorhand vast (observatiesysteem gebruiken)

Vaststellen van voorkomen, frequentie, duur

Kwantitatief

2. Ongestructureerd

Geen categorieën

Inductief

Flexibel

Risico op subjectiviteit

Kwalitatief

Niet-participerend vs. participerend

1. Participerende observatie (zie kwalitatieve methoden)

Onderzoeker gaat meedoen aan wat hij observeert

bv: in een gezin observeren :

In een hoek observeren

Mee doen in gezinsleven

Begrijpen

Natuurlijke omgeving

Risico

Biased viewpoint

Controle effect

- Covert = deelnemers weten niet dat ze geobserveerd worden, observator bevind zich tussen de deelnemers

- Kunstmatig = er ligt vast wat er gaat gebeuren

- Natuurlijk = echt, bv: in een klas kijken wat er gebeurt

Systematische observatie:

1. Observatiesysteem:

Uitputtend

Uitsluitend

Systeem vastleggen met cattegorieen die we gaan observeren = categorisatie systeem

Veenman: OWK

De Ruyter: Ortho

2. Tekensysteem

Welk gedrag komt in een bepaalde periode voor?

Bv: in de 10 min dat je iemand observeert Je weet zo eig niet veel , er zijn nog andere systemen + er zijn verschillende manieren om gedrag te interpreteren, bv: mededeling of bevel?

3. Time-sampling (intervalsysteem)= 1ste vorm van observatieObservatie periode opsplitsen in intervallen We kunnen er veel uit afleiden Opeenvolging? Duur?Niet: frequentie gedrag, enkel of het voorkomt

4. Event-sampling (frequentiesysteem)= Elke keer iets gebeurt streepje trekken, hoevaak komt het gedrag voor?

Bv: Vinkezetting = in elke bak zit een vink , wedstrijd, er zit iemand met stok en krijt en elke keer als de vink een bepaald lied fluit krijgt een streep

5. Event-sampling (frequentiesysteem)= Frequentie aanduidenGeen info over duur of opeenvolging Er zijn manieren om de 2 te combineren event en time sampling

6. Combinatie event + time-sampling= Volgorde events, Duur events (duurmethode)

7. Beoordelingsschalen= Paralel aan vragenlijsten Op schaal aanduiden hoevaak iemand bv: aan het woord was 1 = constant, 7 = nooitPas op: zelfde voor en nadelen als rating scales Gevaar: halo-effect

Waar en wanneer observeren op voorhand bepaalen (Representatieve steekproef) en als het gedrag zich voordoet

Meten met behulp van bestaande gegevens:

1. Gegevens die reeds geproduceerd zijn:

- Volledig verwerkt/geordend – ruwe gegevens

- Meestal in kader van ander onderzoek verzameld

Soorten

Bestaande rapporten

Reeds verzamelde onderzoeksgegevens

Databanken

• STATBEL

Ongeordend ruw materiaal

→ Zelf ordenen en verwerken = inhoudsanalyse

2. Inhoudsanalyse:

- Nog niet geordend

- Gegevens zelf categoriseren om analyse te kunnen maken

- Onderzoekselementen zijn geen levende wezens maar bv: dossiers van patiënten, boeken, kranten,…

- Voorbeeld

PraxisP

Het “brein” in de populaire pers

- Analyse-eenheid (ev. steekproef)

- Tel- of meeteenheid equivalent waarnemingselementen

Discreet

Continue

Voordelen bestaande gegevens:

- Efficiëntie

- “Beperkte” non-response

Nadelen bestaande gegevens

- Toegankelijkheid

- Operationalisering reeds gebeurd, ze hebben al beslist wat ze willen meten, afhankelijk van die keuzen

Validiteit en betrouwbaarheid:

Validiteit (als niet goed is = systematische fout)

Conceptueel model:

Latent

Soorten validiteit:

1. Gezichtsvaliditeit (face validity)

Meet deze test op het eerste zicht wat hij bedoeld te meten?

Examen methodologie vragen wijsgerige geen gezichtsvaliditeit

2. Inhoudsvaliditeit (content validity)

Zijn de items representatief voor het begrip?

Bepalen op basis van wetenschappelijke literatuur

Theoretische manier

Observatiesysteem (om fouten er Systematische uit halen)

Aantal categorieën

Relevant vs. niet-relevant

Uitputtend en uitsluitend

Systematische fouten??

Score-instructies

Bestaand materiaal

Theoretische variabele

Indicator

Operationele definitie

Manifest Theoretisch of empirisch, mate van validiteit

3. Criterium validiteit

Empirische manier

Hangen de scores samen met een extern criterium?

Concurrente validiteit (= in heden )

Predictieve validiteit ( criterium ligt in toekomst)

Congruente validiteit

→ Evaluatie o.b.v. statistiek (rxy)

Bv: Toetertest = om te bepalen of iemand klaar is voor het 1ste leerjaar te gaan

Iemand die het goed doet op de test zou het ook goed moeten doen in 1ste leerjaar verband tussen, samenhang(!) = goede test

Niet vergelijken (zegt niets over manier dat je het gemeten hebt) er moet echt samenhang zijn

4. Begripsvaliditeit (construct validiteit)

Grens tussen deze en vorige niet altijd even scherp

Het begrijpen van het onderliggend theoretisch construct van wat we meten. Hoe goed begrijpen we het construct?

→ Evaluatie o.b.v. statistiek

Iemand die hoog scoort op vragen lijst moet ook hoog scoren op dingen die hetzelfde meten

Deze samenhang moet sterker zijn dan samenhang met instrumenten die iets compleet anders meten

Convergente validiteit

Discriminante validiteit (instument hangt niet samen met instrument dat iets anders meet )

Contrasteren van a priori bepaalde groepen

5. Begripsvaliditeit

Betrouwbaarheid:

- Toevallige/meetfouten

- Heeft te make met nauwkeurigheid meetinstrumenten

- Stabiliteit <– >interne consistentie

- Meting is betouwbaar als we ze stabiel kunnen uitvoeren

- Het mag niet uitmaken of je een vraag weglaat of niet = interne consistentie

- Test-hertest betrouwbaarheid (Hoe stabiel is onze meting?)

Score op 2de meting moet niet dezelfde zijn als op 1ste meting (2de keer vaak beter)

Naar correlatie kijken , niet gewoon vergelijken

Tijdsinterval? Hoeveel tijd tussen metingen?

MAAR: vereist stabiel kenmerk (anders gaat het niet)

3. Parallel betrouwbaarheid= ipv 2 keer zelfde test doen, 2 gelijkaardige tests maken (zodat persoon de antwoorden niet al weet)

Samenhang tussen 2 testen Opbouw is identiek maar andere woorden

Het gaat over 2 verschillende testen Probleem : je moet testen zo maken dat ze volledig parallel zijn

4. Interne consistentie= hoe consictent zijn de items van een vragenlijst ? Zou niet mogen uitmake als je 1 item weglaat Samenhang tussen verschillende delen test 4. Split half = samenahng tussen 2 delen meten , het kan dat het 1ste deel makkelijker is

kan zorgen voor lage correlatie (!) Niet goed5. Even oneven om probleem 1. op te vangen beter 6. Cronback beste vorm , computer bekijkt allemogelijke compunaties en bekijkt de

correlaties hoe hoger correlatie hoe betrouwbaarder

3. Inter- en intrabeoordelaarsbetrouwbaarheid

= kijken naar overeenstemming tussen 2 beoordeelaars ( =Proportie overeenstemming)

2 personen gaan bv: observaties beoordelen

Kijken naar overeenstemming tussen 2 personen = inter

Als 1 persoon 2 keer beoordeling doet = intra

Links boven + rechts onder = overeen komst

Kan makkelijk verstoord worden al s bepaalde categorieën niet veel voorkomen

Als categorieën beoordelingen niet eerlijk verdeeld zijn vertekening

Alternatief: kappa-coëfficiënt houd rekening dat bepaalde categorien meer voorkomen

Meten van variabelen:

• Tests

• Vragenlijsten

• Observatie

• Bestaand materiaal

Gemotiveerde keuze op basis van:

• Onderzoeksonderwerp

• Doelstelling

• Onderzoeksvraag

• Combinaties van meerdere technieken mogelijk!!!

Dia 1 les 6