Samenvatting KOM 2021
EXPERIMENTEEL
Correlatie leidt niet standaard tot causaliteit. Om van correlatie naar causaliteit te gaan zijn
er een aantal voorwaarden:
1) Covariantie: relatie tussen O en G
2) Temporal precedence: O gaat vooraf aan G
3) Interne validiteit: geen alternatieve verklaringen
Beste manier om aan deze voorwaarden te voldoen is met een gerandomiseerd experiment:
onderzoeksopzet waarbij:
- Door randomisatie de groepen hetzelfde worden verondersteld
- De onderzoeker één variabele manipuleert (varieert); hij bepaalt een waarde van
een variabele voor de ene groep, en een voor de andere groep
- De onderzoeker het effect daarvan op een andere variabele meet
Wat is het verschil van die behandeling op bepaalde groepen? Is er een verschil in
uitkomst tussen de twee groepen?
1] Covariantie: is er een samenhang tussen type aantekeningen en leerprestatie?
- Type aantekeningen: onafhankelijke variabele (gemanipuleerde)
- Leerprestatie: afhankelijke variabele (gemeten/uitkomst)
Wanneer is er sprake van samenhang? Wanneer er verschil in leerprestatie is tussen de
twee groepen; de onderzoekshypothese; er is een verschil in scores op de kennistoets tussen
de papier & pen-groep en de laptop-groep
- Onderzoeksvraag: met constructen
- Onderzoekshypothese: met geoperationaliseerde variabelen
2] Temporal precedence: door de manipulatie uit te voeren voorafgaand aan de meting van
de afhankelijke variabele
3] Interne validiteit: is het wel de gemanipuleerde variabele die het verschil tussen de
groepen verklaart of is er een alternatieve verklaring?
- Bedreiging van interne validiteit (confounding):
o Design confounds: was de gemanipuleerde variabele wel het enige verschil in
de behandeling van de groepen?
Zijn het systematische verschillen? Kapotte airconditioning die aan
het brommen is. Of zijn het willekeurige verschillen?
o Selectie effect: waren de twee groepen wel vergelijkbaar bij aanvang van het
experiment?
Belangrijk hierbij is hoe de groepen worden verdeeld; zorgen dat men niet een eigen keuze
krijgt hierin, maar op basis van willekeur wordt toegewezen; random toewijzing.
Je kan ervan uitgaan dat gemiddelden en spreiding op alle variabelen bij aanvang
vergelijkbaar zijn tussen de groepen
, Wat kan er misgaan:
*Kleine groepen; groepen zijn niet altijd even groot of relevante kenmerken worden niet
gelijkmatig verdeeld over de groepen complexere randomisatie methoden toepassen
*Randomisatie niet mogelijk; niet ethisch of praktisch onhaalbaar
*Contaminatie; deelnemers experimentele groep vertellen deelnemers controlegroep over
deelname, beïnvloeding door onderzoeker of deelnemers houden zich niet aan behandeling
Onderzoeksvraag in experimenteel onderzoek herken je aan PICO:
- Populatie; wie?
- Interventie: behandeling?
- Comparison: met welke groep vergelijk je het?
- Outcome: wat meet je aan het einde van het onderzoek?
Aselecte steekproef – (randomisatie) experimentele groep + controlegroep
- Aselecte steekproef; externe validiteit
- Randomisatie; interne validiteit (selectie effect)
- Twee groepen; interne validiteit (design confound)
Stappenplan van NHST:
1) Formuleren hypothese:
- Onderzoekshypothese (wel relatie) en nulhypothese (geen relatie)
- Statistische hypothese geldt voor populatie; bevat Griekse symbolen
- H0: µrevisie = µgeen revisie
- HA: µrevisie =/ µgeen revisie
2) Keuze en berekenen toetsingsgrootheid:
- Kiezen van de toets hangt af van de meetniveaus die worden gebruikt in het
onderzoek; bij het vergelijken van gemiddelde scores tussen twee
onafhankelijke groepen gebruik je een t-toets voor onafhankelijke groepen:
meten van het relatieve verschil op grond van M1-M2, SD1-SD2 en n1 en n2.
- (M1-M2)/SE = gestandaardiseerde score (t); waarden liggen allemaal op
dezelfde schaal!
3) Kans bepalen op resultaat gegeven H0:
- M.b.v. de t-verdeling kan je de p-waarde bepalen; de overschrijdingskans.
Deze wordt berekend onder de aanname dat H0 waar is.
4) Beslissing nemen over H0:
- De p-waarde geeft bij een t-toets de kans aan dat je het geobserveerde
verschil (of nog extremer) vindt als er in de populatie geen verschil is tussen
de groepen.
Toetsingsgrootheid t = (M1 – M2)/SE
SE is gebaseerd op grootte van groepen en spreiding in de steekproeven;
- Steekproef groter SE kleiner t groter
- Standaarddeviatie groter SE groter t kleiner
M1-M2 is gebaseerd op de gemiddelden van de steekproeven;
- Verschil groter t groter
EXPERIMENTEEL
Correlatie leidt niet standaard tot causaliteit. Om van correlatie naar causaliteit te gaan zijn
er een aantal voorwaarden:
1) Covariantie: relatie tussen O en G
2) Temporal precedence: O gaat vooraf aan G
3) Interne validiteit: geen alternatieve verklaringen
Beste manier om aan deze voorwaarden te voldoen is met een gerandomiseerd experiment:
onderzoeksopzet waarbij:
- Door randomisatie de groepen hetzelfde worden verondersteld
- De onderzoeker één variabele manipuleert (varieert); hij bepaalt een waarde van
een variabele voor de ene groep, en een voor de andere groep
- De onderzoeker het effect daarvan op een andere variabele meet
Wat is het verschil van die behandeling op bepaalde groepen? Is er een verschil in
uitkomst tussen de twee groepen?
1] Covariantie: is er een samenhang tussen type aantekeningen en leerprestatie?
- Type aantekeningen: onafhankelijke variabele (gemanipuleerde)
- Leerprestatie: afhankelijke variabele (gemeten/uitkomst)
Wanneer is er sprake van samenhang? Wanneer er verschil in leerprestatie is tussen de
twee groepen; de onderzoekshypothese; er is een verschil in scores op de kennistoets tussen
de papier & pen-groep en de laptop-groep
- Onderzoeksvraag: met constructen
- Onderzoekshypothese: met geoperationaliseerde variabelen
2] Temporal precedence: door de manipulatie uit te voeren voorafgaand aan de meting van
de afhankelijke variabele
3] Interne validiteit: is het wel de gemanipuleerde variabele die het verschil tussen de
groepen verklaart of is er een alternatieve verklaring?
- Bedreiging van interne validiteit (confounding):
o Design confounds: was de gemanipuleerde variabele wel het enige verschil in
de behandeling van de groepen?
Zijn het systematische verschillen? Kapotte airconditioning die aan
het brommen is. Of zijn het willekeurige verschillen?
o Selectie effect: waren de twee groepen wel vergelijkbaar bij aanvang van het
experiment?
Belangrijk hierbij is hoe de groepen worden verdeeld; zorgen dat men niet een eigen keuze
krijgt hierin, maar op basis van willekeur wordt toegewezen; random toewijzing.
Je kan ervan uitgaan dat gemiddelden en spreiding op alle variabelen bij aanvang
vergelijkbaar zijn tussen de groepen
, Wat kan er misgaan:
*Kleine groepen; groepen zijn niet altijd even groot of relevante kenmerken worden niet
gelijkmatig verdeeld over de groepen complexere randomisatie methoden toepassen
*Randomisatie niet mogelijk; niet ethisch of praktisch onhaalbaar
*Contaminatie; deelnemers experimentele groep vertellen deelnemers controlegroep over
deelname, beïnvloeding door onderzoeker of deelnemers houden zich niet aan behandeling
Onderzoeksvraag in experimenteel onderzoek herken je aan PICO:
- Populatie; wie?
- Interventie: behandeling?
- Comparison: met welke groep vergelijk je het?
- Outcome: wat meet je aan het einde van het onderzoek?
Aselecte steekproef – (randomisatie) experimentele groep + controlegroep
- Aselecte steekproef; externe validiteit
- Randomisatie; interne validiteit (selectie effect)
- Twee groepen; interne validiteit (design confound)
Stappenplan van NHST:
1) Formuleren hypothese:
- Onderzoekshypothese (wel relatie) en nulhypothese (geen relatie)
- Statistische hypothese geldt voor populatie; bevat Griekse symbolen
- H0: µrevisie = µgeen revisie
- HA: µrevisie =/ µgeen revisie
2) Keuze en berekenen toetsingsgrootheid:
- Kiezen van de toets hangt af van de meetniveaus die worden gebruikt in het
onderzoek; bij het vergelijken van gemiddelde scores tussen twee
onafhankelijke groepen gebruik je een t-toets voor onafhankelijke groepen:
meten van het relatieve verschil op grond van M1-M2, SD1-SD2 en n1 en n2.
- (M1-M2)/SE = gestandaardiseerde score (t); waarden liggen allemaal op
dezelfde schaal!
3) Kans bepalen op resultaat gegeven H0:
- M.b.v. de t-verdeling kan je de p-waarde bepalen; de overschrijdingskans.
Deze wordt berekend onder de aanname dat H0 waar is.
4) Beslissing nemen over H0:
- De p-waarde geeft bij een t-toets de kans aan dat je het geobserveerde
verschil (of nog extremer) vindt als er in de populatie geen verschil is tussen
de groepen.
Toetsingsgrootheid t = (M1 – M2)/SE
SE is gebaseerd op grootte van groepen en spreiding in de steekproeven;
- Steekproef groter SE kleiner t groter
- Standaarddeviatie groter SE groter t kleiner
M1-M2 is gebaseerd op de gemiddelden van de steekproeven;
- Verschil groter t groter
