Samenvatting
MCOS
Deeltentamen 2
Inhoud:
Survey/ vragenlijsten pagina 2
Experiment pagina 9
Inhoudsanalyse pagina 14
Kwalitatief onderzoek/ inferentiële statistiek pagina 16
Universiteit van Amsterdam – Luuke Joosen
Survey/ vragenlijsten
Meetvaliditeit: kracht van de meting
,Interne validiteit: hoe goed zit je onderzoek in elkaar. Zekerheid van je
conclusies
Externe validiteit: generaliseerbaarheid van je resultaten:
- Populatievaliditeit: hoe goed is je steekproef tegenover je
populatie? Representativiteit onderzoekseenheden en zo steekproef.
- Ecologische validiteit: representativiteit
onderzoeksomstandigheden. Is het generaliseerbaar naar andere
omstandigheden?
Populatie: iedereen of alles over wie/wat je onderzoekt doet. De groep
waarover je uitspraak wilt doen met je onderzoeksvraag.
Steekproefkader: administratie van iedereen of alles binnen je
populatie. Een overzicht van alle populatie-eenheden. Hierbij kunnen de
volgende problemen optreden:
- Onderdekking: niet iedereen of alles zit in je steekproefkader.
- Overdekking: er zitten mensen of dingen in je steekproefkader die er
niet horen.
Externe validiteit is hierbij belangrijk. Een representatieve steekproef
weerspiegelt de populatie op bepaalde kenmerken.
Stappenplan populatie:
- Definitie doelpopulatie
- Operationalisering populatie
- Steekproefplan
- Selectie onderzoekseenheden
Soorten steekproeven:
Census
Alle eenheden uit de onderzoekspopulatie = geen steekproef maar de
gehele populatie.
Bijvoorbeeld alle leden van een vereniging
Nadeel: vaak praktisch niet haalbaar, maar door big data is steeds meer
mogelijk.
Kans-steekproeven:
2
, Enkelvoudige aselecte steekproef
Toevalssteekproef uit alle onderzoekseenheden. Uit alle mensen in je
steekproefkader random een steekproef trekken, zo is er voor iedereen
evenveel kans om in de steekproef te komen.
Voordeel: hogere representativiteit
Nadeel: niet altijd haalbaar
Gestratificeerde steekproef
Populatie in strata verdelen random selectie eenheden uit strata.
Bijvoorbeeld alle eerstejaars werkgroep van MCOS uit alle werkgroepen
random steeds 15% van de studenten selecteren.
Voordeel: met name nuttig bij scheve verderling binnen de populatie.
Systematische steekproef
Systematisch uit de hele populatie steeds een bepaalde eenheid trekken,
met een random startpunt. Bijvoorbeeld elke 3e persoon in een rij mensen.
Nadeel: kan niet wanneer de volgorde van de rij mensen bepaalde
kenmerken heeft.
Gestrapte/ multi-stage steekproef
Populatie in clusters verdelen random een aantal clusters selecteren
random selectie eenheden uit clusters
Bijvoorbeeld alle eerstejaars werkgroepen MCOS kies een aantal
werkgroepen uit alle studenten van de gekozen werkgroepen steeds
een aantal daarvan random selecteren.
Voordeel: voor heel grote groepen met veel kenmerken
Nadeel: heel omslachtig, want je moet een heel goed steekproefkader
hebben en heel goed weten hoe je de procedure moet uitvoeren.
Random selecteren is handig bij een sterk steekproefkader, maar bij een
slecht steekproefkader heeft niet iedereen uit je populatie een gelijke kans
om in de selectie te komen dus is random selecteren niet handig. Soms
heb je niet eens een steekproefkader.
Niet-kans-steekproeven:
Gemakssteekproef
Net wat voorhanden is. Wordt veel gebruikt, puur uit gemak.
3
MCOS
Deeltentamen 2
Inhoud:
Survey/ vragenlijsten pagina 2
Experiment pagina 9
Inhoudsanalyse pagina 14
Kwalitatief onderzoek/ inferentiële statistiek pagina 16
Universiteit van Amsterdam – Luuke Joosen
Survey/ vragenlijsten
Meetvaliditeit: kracht van de meting
,Interne validiteit: hoe goed zit je onderzoek in elkaar. Zekerheid van je
conclusies
Externe validiteit: generaliseerbaarheid van je resultaten:
- Populatievaliditeit: hoe goed is je steekproef tegenover je
populatie? Representativiteit onderzoekseenheden en zo steekproef.
- Ecologische validiteit: representativiteit
onderzoeksomstandigheden. Is het generaliseerbaar naar andere
omstandigheden?
Populatie: iedereen of alles over wie/wat je onderzoekt doet. De groep
waarover je uitspraak wilt doen met je onderzoeksvraag.
Steekproefkader: administratie van iedereen of alles binnen je
populatie. Een overzicht van alle populatie-eenheden. Hierbij kunnen de
volgende problemen optreden:
- Onderdekking: niet iedereen of alles zit in je steekproefkader.
- Overdekking: er zitten mensen of dingen in je steekproefkader die er
niet horen.
Externe validiteit is hierbij belangrijk. Een representatieve steekproef
weerspiegelt de populatie op bepaalde kenmerken.
Stappenplan populatie:
- Definitie doelpopulatie
- Operationalisering populatie
- Steekproefplan
- Selectie onderzoekseenheden
Soorten steekproeven:
Census
Alle eenheden uit de onderzoekspopulatie = geen steekproef maar de
gehele populatie.
Bijvoorbeeld alle leden van een vereniging
Nadeel: vaak praktisch niet haalbaar, maar door big data is steeds meer
mogelijk.
Kans-steekproeven:
2
, Enkelvoudige aselecte steekproef
Toevalssteekproef uit alle onderzoekseenheden. Uit alle mensen in je
steekproefkader random een steekproef trekken, zo is er voor iedereen
evenveel kans om in de steekproef te komen.
Voordeel: hogere representativiteit
Nadeel: niet altijd haalbaar
Gestratificeerde steekproef
Populatie in strata verdelen random selectie eenheden uit strata.
Bijvoorbeeld alle eerstejaars werkgroep van MCOS uit alle werkgroepen
random steeds 15% van de studenten selecteren.
Voordeel: met name nuttig bij scheve verderling binnen de populatie.
Systematische steekproef
Systematisch uit de hele populatie steeds een bepaalde eenheid trekken,
met een random startpunt. Bijvoorbeeld elke 3e persoon in een rij mensen.
Nadeel: kan niet wanneer de volgorde van de rij mensen bepaalde
kenmerken heeft.
Gestrapte/ multi-stage steekproef
Populatie in clusters verdelen random een aantal clusters selecteren
random selectie eenheden uit clusters
Bijvoorbeeld alle eerstejaars werkgroepen MCOS kies een aantal
werkgroepen uit alle studenten van de gekozen werkgroepen steeds
een aantal daarvan random selecteren.
Voordeel: voor heel grote groepen met veel kenmerken
Nadeel: heel omslachtig, want je moet een heel goed steekproefkader
hebben en heel goed weten hoe je de procedure moet uitvoeren.
Random selecteren is handig bij een sterk steekproefkader, maar bij een
slecht steekproefkader heeft niet iedereen uit je populatie een gelijke kans
om in de selectie te komen dus is random selecteren niet handig. Soms
heb je niet eens een steekproefkader.
Niet-kans-steekproeven:
Gemakssteekproef
Net wat voorhanden is. Wordt veel gebruikt, puur uit gemak.
3
