KNODBO
Hoorcollege 1 (introductie) -> verwaarloosbaar
Hoorcollege 1
,Doel van vandaag -> begrijpen correlatie-, betrouwbaarheids- en
factoranalyse
Correlaties
Bij p-waarde -> toetsen of er een effect is anders dan bij 0
Belangrijke vragen bij gebruik van vragenschalen als meetinstrument
- Is meetinstrument valide? Meet instrument elke keer precies wat we
willen meten? (op item niveau)
o Analyse = factoranalyse
- Is het meetinstrument betrouwbaar? Meet het instrument elke keer
hetzelfde?
o Analyse = betrouwbaarheidsanalyse (Cronbach’s alfa)
- Is er samenhang tussen meetinstrument en andere
meetinstrumenten?
o Analyse = correlatieanalyse
Correlatie
- De (Pearson) correlatie r is meest gebruikte methode om sterkte van
verband tussen 2 variabelen uit te drukken
- Mate van samenhang (r) tussen 2 variabelen
- -1 < r < 1
- Voor continue variabelen met interval of ratio meetniveau (bv.
leeftijd/inkomen), maar werkt ook goed voor ordinale variabelen,
zoals Likert schalen.
Puntenwolken en correlatiesterkte (Pearson’s)
- Gaat bij Pearson’s correlatie om de spreiding binnen de puntenwolk.
o Minder spreiding = sterkte correlatie, meer spreiding =
zwakkere correlatie
, Correlatie
- Het gaat ons met name om de sterkte en de significantie van de
correlatie
- Verklaarde variantie (R^2) = correlatie in het kwadraat
- H0 = nulhypothese – veronderstelling dat effect niet bestaat
- H1 = nulhypothese wordt verworpen bij significantie (P<0.05). Kan
dat H0 waar is, geen effect, is dan 5%.
Wanneer is een correlatie significant? SE en significantie
- Als SE kleiner dan de helft van de correlatie is
- Hoe groter N, des te kleiner de SE
Validiteit en betrouwbaarheid
Weegschaal
- Elke keer zelfde gewicht, precies 1.7 kilo te veel -> betrouwbaar
maar niet valide
- Wisselend teveel of te weinig -> niet betrouwbaar, noch valide
Validiteit = juiste antwoord
Betrouwbaarheid = steeds hetzelfde antwoord
Hoorcollege 1 (introductie) -> verwaarloosbaar
Hoorcollege 1
,Doel van vandaag -> begrijpen correlatie-, betrouwbaarheids- en
factoranalyse
Correlaties
Bij p-waarde -> toetsen of er een effect is anders dan bij 0
Belangrijke vragen bij gebruik van vragenschalen als meetinstrument
- Is meetinstrument valide? Meet instrument elke keer precies wat we
willen meten? (op item niveau)
o Analyse = factoranalyse
- Is het meetinstrument betrouwbaar? Meet het instrument elke keer
hetzelfde?
o Analyse = betrouwbaarheidsanalyse (Cronbach’s alfa)
- Is er samenhang tussen meetinstrument en andere
meetinstrumenten?
o Analyse = correlatieanalyse
Correlatie
- De (Pearson) correlatie r is meest gebruikte methode om sterkte van
verband tussen 2 variabelen uit te drukken
- Mate van samenhang (r) tussen 2 variabelen
- -1 < r < 1
- Voor continue variabelen met interval of ratio meetniveau (bv.
leeftijd/inkomen), maar werkt ook goed voor ordinale variabelen,
zoals Likert schalen.
Puntenwolken en correlatiesterkte (Pearson’s)
- Gaat bij Pearson’s correlatie om de spreiding binnen de puntenwolk.
o Minder spreiding = sterkte correlatie, meer spreiding =
zwakkere correlatie
, Correlatie
- Het gaat ons met name om de sterkte en de significantie van de
correlatie
- Verklaarde variantie (R^2) = correlatie in het kwadraat
- H0 = nulhypothese – veronderstelling dat effect niet bestaat
- H1 = nulhypothese wordt verworpen bij significantie (P<0.05). Kan
dat H0 waar is, geen effect, is dan 5%.
Wanneer is een correlatie significant? SE en significantie
- Als SE kleiner dan de helft van de correlatie is
- Hoe groter N, des te kleiner de SE
Validiteit en betrouwbaarheid
Weegschaal
- Elke keer zelfde gewicht, precies 1.7 kilo te veel -> betrouwbaar
maar niet valide
- Wisselend teveel of te weinig -> niet betrouwbaar, noch valide
Validiteit = juiste antwoord
Betrouwbaarheid = steeds hetzelfde antwoord
