TOE : Correlationeel
HC 1
Correlationeel onderzoek: is er samenhang tussen variabelen? (Positief/negatief verband)
(Groei in hoeveelheid data door toename van apparaten die data kunnen verzamelen.)
Genereren van data:
Organic (toevallig)
· Aspirational: toch wel opzettelijk, want je produceert de data zelf (tweet, facebook bericht).
· Transactioneel: bijvoorbeeld de gegevens van een energiemaatschappij of bonuskaart.
Designed (opzettelijk)
· Experiment
· Survey
· Administratie
Doel van dataverzameling:
- Beschrijven (beschrijven van de sociale realiteit)
- Causaliteit (onderzoeken van relaties)
- Voorspellen (generaliseren naar de doelpopulatie)
Survey modes (typen surveys):
· Face-to-face (CAPI; computer assisted personalized
interview)
· Post
· Telefoon (CATI: computer assisted telephone interview)
· Internet
· Mixed-mode
· Mixed-device survey: computer/telefoon
Typen mixed-modes:
- Een mode voor een aantal respondenten, een andere mode voor anderen
- Een mode voor werving, een andere mode voor administratie
- Een mode voor datacollectie, een ander voor reminders en follow-ups
- Een mode voor het hoofddeel van het interview, een ander voor de verzameling van
antwoorden.
Panel surveys: interview respondenten over de tijd; vaak elke keer over hetzelfde onderwerp.
· Voordelen: meten van causaliteit en veranderingen binnen een persoon, waarin leeftijd,
periode of cohorteffecten betrokken kunnen worden
· Nadelen: er kunnen drop-outs zijn, helemaal als deze groep op een bepaalde manier op
elkaar lijkt en verschilt van de andere deelnemers; vertekening van het beeld. Daarnaast
ook learning effects, omdat er steeds dezelfde vragen worden gesteld.
1
,Fouten bij vragenlijst onderzoek:
- Dekkingsfout: hoeveel mensen uit de doelpopulatie staan
daadwerkelijk op de lijst? (Komt tussen doelpopulatie en
steekproef frame.)
- Steekproeffout: komt eigenlijk altijd voor. De steekproef kan
namelijk nooit exact hetzelfde zijn. (Komt voor tussen
steekproef frame en de steekproef)
- Non-response fout: mensen beantwoorden bepaalde vragen
niet; item-nonresponse & unit-nonresponse. (Komt voor tussen
steekproef en respondenten.)
- Aanpassingsfout: onder representatie van sommige groepen.
(Komt voor tussen respondenten en post survey.)
- Meetfout: de manier van meten heeft invloed op de respons
van participanten. Bijvoorbeeld door het ontwerp van de
vragenlijst. (Komt voor tussen meting en response.)
- Processing Error: bijvoorbeeld het vergeten van ompolen; komt voor tussen response en
bewerkte response.
HC 2
Betrouwbaarheid: herhaalbaarheid; komt er hetzelfde uit bij herhaling? (consistentie)
Validiteit: meet ik wat ik wil meten? (correctheid)
Begripsvaliditeit:
- Indruksvaliditeit: expert beoordeelt het meetinstrument als goed. (face)
- Inhoudsvaliditeit: meet het alle aspecten van het construct? (content)
- Convergente validiteit: komen de scores van een soortgelijk meetinstrument overeen?
- Divergente validiteit: komen de scores van verschillende meetinstrumenten niet
overeen?
- Criteriumvaliditeit: in welke mate heeft een test een voorspellende mate? Als het bekend
is dat vrouwen beter zijn in schoonmaken dan mannen, dan moet jouw instrument dit
ook laten zien)
De sterkte van een relatie meten doen we met een correlatie:
· Meet de sterkte en richting van een lineair verband tussen 2 variabelen.
· Aangegeven met r.
· Zit tussen de +1 en -1. (Als het verband 0 is, hoeft dit niet te betekenen dat er geen verband
is, het kan ook een ander verband zijn, bijvoorbeeld curve lineair.)
Betrouwbaarheid:
- Test-hertest betrouwbaarheid: bij het opnieuw afnemen komt er ongeveer dezelfde
score uit
- Interrater betrouwbaarheid: meerdere beoordelaars komen op ongeveer dezelfde score
uit.
- Interne betrouwbaarheid: in hoeverre hangen de vragen binnen de vragenlijst samen?
Cronbach’s Alpha: meet de interne betrouwbaarheid (goed α > 0,80 ; slecht α < 0,70)
2
, NHST Stappen:
1. Formuleren van H0 en HA
2. Data verzamelen
3. Berekenen van de P-waarde
4. Bepalen of H0 verworpen moet worden of niet
Correlatie wordt gebruikt voor:
· Meet sterkte van een lineaire relatie
· Meet de richting van een lineaire relatie
Regressie wordt gebruikt voor:
· Beschrijft de vergelijking van de lineaire relatie
· Maakt voorspellingen aan de hand van de vergelijking
- Voorspelde variabele: afhankelijke variabele, Y.
- Variabele waarmee de voorspelling gemaakt wordt: onafhankelijke variabele, X.
Hoe bepaal je de regressielijn? → Least Squares Regression: de lijn die de minste opgetelde
kwadraten (van de residuen) heeft is de best passende.
- Smallest Sum of squared residuals: SSR
Residu: hoe ver ligt de waarde van de regressielijn af
- Weinig spreiding rond de regressielijn: kleine residuen, voorspellingen zijn erg accuraat.
- Veel spreiding rond de regressielijn: grote residuen, voorspellingen zijn minder accuraat.
Standard error of the estimate: (standaard schattingsfout) meet hoe accuraat de voorspelling
is.
Regressie vergelijking: y^ =b0 + b1 · X
Constante (b0): snijpunt met de y-as; waar zit de lijn als de voorspeller 0 is?
b1: richtingscoëfficiënt (slope)
R2 : geeft een indicatie van de hoeveelheid verklaarde variantie (meet hoeveel van de variantie
in de Y scores, verklaard kan worden door de lineaire relatie met X).
HC 3
Standaard lineaire regressie (SLR):
Er zijn twee testen om te toetsen of de lineaire relatie een significante relatie is:
- Test voor de richtingscoëfficiënt: bepaalt of de rc significant verschilt van 0. Kan getest
worden met een t-toets (gebeurt automatisch in spss). H0: β1 = 0 - HA: β1 ≠ 0.
- Test voor de verklaarde variantie (R2): bepaalt of het aandeel verklaarde variantie,
significant groter is dan 0. Kan getoetst worden met een F-toets. De nulhypothese is
waar tot ongeveer 1. H0: ρ2 = 0 - Ha: ρ2 > 0
Gestandaardiseerde regressie coëfficiënt ‘beta’:
· Is in SLR gelijk aan de correlatiecoëfficiënt r.
· Meet de toe-/afname in Y in standaarddeviaties, als X toeneemt met 1 standaarddeviatie.
3
HC 1
Correlationeel onderzoek: is er samenhang tussen variabelen? (Positief/negatief verband)
(Groei in hoeveelheid data door toename van apparaten die data kunnen verzamelen.)
Genereren van data:
Organic (toevallig)
· Aspirational: toch wel opzettelijk, want je produceert de data zelf (tweet, facebook bericht).
· Transactioneel: bijvoorbeeld de gegevens van een energiemaatschappij of bonuskaart.
Designed (opzettelijk)
· Experiment
· Survey
· Administratie
Doel van dataverzameling:
- Beschrijven (beschrijven van de sociale realiteit)
- Causaliteit (onderzoeken van relaties)
- Voorspellen (generaliseren naar de doelpopulatie)
Survey modes (typen surveys):
· Face-to-face (CAPI; computer assisted personalized
interview)
· Post
· Telefoon (CATI: computer assisted telephone interview)
· Internet
· Mixed-mode
· Mixed-device survey: computer/telefoon
Typen mixed-modes:
- Een mode voor een aantal respondenten, een andere mode voor anderen
- Een mode voor werving, een andere mode voor administratie
- Een mode voor datacollectie, een ander voor reminders en follow-ups
- Een mode voor het hoofddeel van het interview, een ander voor de verzameling van
antwoorden.
Panel surveys: interview respondenten over de tijd; vaak elke keer over hetzelfde onderwerp.
· Voordelen: meten van causaliteit en veranderingen binnen een persoon, waarin leeftijd,
periode of cohorteffecten betrokken kunnen worden
· Nadelen: er kunnen drop-outs zijn, helemaal als deze groep op een bepaalde manier op
elkaar lijkt en verschilt van de andere deelnemers; vertekening van het beeld. Daarnaast
ook learning effects, omdat er steeds dezelfde vragen worden gesteld.
1
,Fouten bij vragenlijst onderzoek:
- Dekkingsfout: hoeveel mensen uit de doelpopulatie staan
daadwerkelijk op de lijst? (Komt tussen doelpopulatie en
steekproef frame.)
- Steekproeffout: komt eigenlijk altijd voor. De steekproef kan
namelijk nooit exact hetzelfde zijn. (Komt voor tussen
steekproef frame en de steekproef)
- Non-response fout: mensen beantwoorden bepaalde vragen
niet; item-nonresponse & unit-nonresponse. (Komt voor tussen
steekproef en respondenten.)
- Aanpassingsfout: onder representatie van sommige groepen.
(Komt voor tussen respondenten en post survey.)
- Meetfout: de manier van meten heeft invloed op de respons
van participanten. Bijvoorbeeld door het ontwerp van de
vragenlijst. (Komt voor tussen meting en response.)
- Processing Error: bijvoorbeeld het vergeten van ompolen; komt voor tussen response en
bewerkte response.
HC 2
Betrouwbaarheid: herhaalbaarheid; komt er hetzelfde uit bij herhaling? (consistentie)
Validiteit: meet ik wat ik wil meten? (correctheid)
Begripsvaliditeit:
- Indruksvaliditeit: expert beoordeelt het meetinstrument als goed. (face)
- Inhoudsvaliditeit: meet het alle aspecten van het construct? (content)
- Convergente validiteit: komen de scores van een soortgelijk meetinstrument overeen?
- Divergente validiteit: komen de scores van verschillende meetinstrumenten niet
overeen?
- Criteriumvaliditeit: in welke mate heeft een test een voorspellende mate? Als het bekend
is dat vrouwen beter zijn in schoonmaken dan mannen, dan moet jouw instrument dit
ook laten zien)
De sterkte van een relatie meten doen we met een correlatie:
· Meet de sterkte en richting van een lineair verband tussen 2 variabelen.
· Aangegeven met r.
· Zit tussen de +1 en -1. (Als het verband 0 is, hoeft dit niet te betekenen dat er geen verband
is, het kan ook een ander verband zijn, bijvoorbeeld curve lineair.)
Betrouwbaarheid:
- Test-hertest betrouwbaarheid: bij het opnieuw afnemen komt er ongeveer dezelfde
score uit
- Interrater betrouwbaarheid: meerdere beoordelaars komen op ongeveer dezelfde score
uit.
- Interne betrouwbaarheid: in hoeverre hangen de vragen binnen de vragenlijst samen?
Cronbach’s Alpha: meet de interne betrouwbaarheid (goed α > 0,80 ; slecht α < 0,70)
2
, NHST Stappen:
1. Formuleren van H0 en HA
2. Data verzamelen
3. Berekenen van de P-waarde
4. Bepalen of H0 verworpen moet worden of niet
Correlatie wordt gebruikt voor:
· Meet sterkte van een lineaire relatie
· Meet de richting van een lineaire relatie
Regressie wordt gebruikt voor:
· Beschrijft de vergelijking van de lineaire relatie
· Maakt voorspellingen aan de hand van de vergelijking
- Voorspelde variabele: afhankelijke variabele, Y.
- Variabele waarmee de voorspelling gemaakt wordt: onafhankelijke variabele, X.
Hoe bepaal je de regressielijn? → Least Squares Regression: de lijn die de minste opgetelde
kwadraten (van de residuen) heeft is de best passende.
- Smallest Sum of squared residuals: SSR
Residu: hoe ver ligt de waarde van de regressielijn af
- Weinig spreiding rond de regressielijn: kleine residuen, voorspellingen zijn erg accuraat.
- Veel spreiding rond de regressielijn: grote residuen, voorspellingen zijn minder accuraat.
Standard error of the estimate: (standaard schattingsfout) meet hoe accuraat de voorspelling
is.
Regressie vergelijking: y^ =b0 + b1 · X
Constante (b0): snijpunt met de y-as; waar zit de lijn als de voorspeller 0 is?
b1: richtingscoëfficiënt (slope)
R2 : geeft een indicatie van de hoeveelheid verklaarde variantie (meet hoeveel van de variantie
in de Y scores, verklaard kan worden door de lineaire relatie met X).
HC 3
Standaard lineaire regressie (SLR):
Er zijn twee testen om te toetsen of de lineaire relatie een significante relatie is:
- Test voor de richtingscoëfficiënt: bepaalt of de rc significant verschilt van 0. Kan getest
worden met een t-toets (gebeurt automatisch in spss). H0: β1 = 0 - HA: β1 ≠ 0.
- Test voor de verklaarde variantie (R2): bepaalt of het aandeel verklaarde variantie,
significant groter is dan 0. Kan getoetst worden met een F-toets. De nulhypothese is
waar tot ongeveer 1. H0: ρ2 = 0 - Ha: ρ2 > 0
Gestandaardiseerde regressie coëfficiënt ‘beta’:
· Is in SLR gelijk aan de correlatiecoëfficiënt r.
· Meet de toe-/afname in Y in standaarddeviaties, als X toeneemt met 1 standaarddeviatie.
3
