BRT-samenvatting
Een test is reliability al er uit de test elke keer hetzelfde, er telkens hetzelfde uitkomt.
Een test is validity als je precies meet wat je wilde meten
à For example, als je gewicht wil meten en er komt lengte uit als uitkomst is het niet valide
Het kan NOOIT not reliable and wel valid
Als iets valide is, is het sws reliable
Systemic error = reliable maar niet valide
à Je wilt jezelf wegen, maar elke keer geeft de weegschaal 3 kilo meer aan
Elke keer 3 kilo teveel (=systemtic error) = reliable maar niet het juiste gewicht dus niet
valide
Random error/noice = not reliable, not valid (SUBJECTIVE TEST)
à Je wilt testen hoe spicy mensen de pepers vinden op een schaal van 1 tot 10, maar iedere
persoon heeft een verschillende smaak, idee van spicy, cultuur etc.
Je voorkomt errors door een hoge reliabilty en hoge validity
Reliability - Low random error
Validity - Low random error
- Low systemic error
,Antwoord: B
Validity
à Alle dots in het midden = high validity
à Alle dots rechtboven = low validity
,Reliability
3 manieren om reliability te checken
Je doet een test opnieuw en er komen
dezelfde uitkomsten uit, dan is het reliable
Je test wordt gecheckt door externe
mensen om ervoor te zorgen dat je test
beter wordt en je meet wat je wil meten
Het meet de interne consistentie op basis
van de verschillende items in dezelfde
test.
Antwoord: C
, Validity
Internal validity
à Je test hoeveel water een plant nodig heeft om te groeien, dus de independent
variable. Je houdt rekening met control variables, zoals warmte, plek, licht etc, dan
meet je dus echt alleen de hoeveelheid water. Je kan dus concluderen dat het alleen
ligt aan de hoeveelheid water = hoge internal validity
External validity (generalzability)
à High external validity = dat je resultaten gelden voor een grote populatie.
Sistemm
History effect External: stel je doet een test naar hoeveel stress mensen hadden twee jaar
geleden, maar best normaal. Stel ik doe dezelfde test nu, krijg ik niet de
resultaten omdat er veranderen zijn in onze omgeving, denk aan oorlog in
UK-Rusland, oorlog in Israël, stijgende prijzen. Je kan dit niet beïnvloeden.
Maturation effect Internal: stel je doet een test naar moeheid op het eindcijfer van studenten
die de wiskunde toets maken. Een groep maakt de toets s’ochtends de
andere groep maakt hem avonds. De avondgroep zal meer moe zijn dan de
andere groep in de ochtend, die heeft effect op het eindresultaat van de test.
Testing effect Gebeurd als je een test vaker doet. Stel je doet een 2 keer een test met
dezelfde 20 mensen. Ondanks dat het dezelfde test is, zullen ze anders
reageren omdat ze de test al een keer eerder hebben gedaan/hebben
gezien.
Selection bias effect Internal: je doet een test over stress op twee universiteiten, een in
Amsterdam en de andere in Delft. Dus je neemt 2 groepen, een uit
Een test is reliability al er uit de test elke keer hetzelfde, er telkens hetzelfde uitkomt.
Een test is validity als je precies meet wat je wilde meten
à For example, als je gewicht wil meten en er komt lengte uit als uitkomst is het niet valide
Het kan NOOIT not reliable and wel valid
Als iets valide is, is het sws reliable
Systemic error = reliable maar niet valide
à Je wilt jezelf wegen, maar elke keer geeft de weegschaal 3 kilo meer aan
Elke keer 3 kilo teveel (=systemtic error) = reliable maar niet het juiste gewicht dus niet
valide
Random error/noice = not reliable, not valid (SUBJECTIVE TEST)
à Je wilt testen hoe spicy mensen de pepers vinden op een schaal van 1 tot 10, maar iedere
persoon heeft een verschillende smaak, idee van spicy, cultuur etc.
Je voorkomt errors door een hoge reliabilty en hoge validity
Reliability - Low random error
Validity - Low random error
- Low systemic error
,Antwoord: B
Validity
à Alle dots in het midden = high validity
à Alle dots rechtboven = low validity
,Reliability
3 manieren om reliability te checken
Je doet een test opnieuw en er komen
dezelfde uitkomsten uit, dan is het reliable
Je test wordt gecheckt door externe
mensen om ervoor te zorgen dat je test
beter wordt en je meet wat je wil meten
Het meet de interne consistentie op basis
van de verschillende items in dezelfde
test.
Antwoord: C
, Validity
Internal validity
à Je test hoeveel water een plant nodig heeft om te groeien, dus de independent
variable. Je houdt rekening met control variables, zoals warmte, plek, licht etc, dan
meet je dus echt alleen de hoeveelheid water. Je kan dus concluderen dat het alleen
ligt aan de hoeveelheid water = hoge internal validity
External validity (generalzability)
à High external validity = dat je resultaten gelden voor een grote populatie.
Sistemm
History effect External: stel je doet een test naar hoeveel stress mensen hadden twee jaar
geleden, maar best normaal. Stel ik doe dezelfde test nu, krijg ik niet de
resultaten omdat er veranderen zijn in onze omgeving, denk aan oorlog in
UK-Rusland, oorlog in Israël, stijgende prijzen. Je kan dit niet beïnvloeden.
Maturation effect Internal: stel je doet een test naar moeheid op het eindcijfer van studenten
die de wiskunde toets maken. Een groep maakt de toets s’ochtends de
andere groep maakt hem avonds. De avondgroep zal meer moe zijn dan de
andere groep in de ochtend, die heeft effect op het eindresultaat van de test.
Testing effect Gebeurd als je een test vaker doet. Stel je doet een 2 keer een test met
dezelfde 20 mensen. Ondanks dat het dezelfde test is, zullen ze anders
reageren omdat ze de test al een keer eerder hebben gedaan/hebben
gezien.
Selection bias effect Internal: je doet een test over stress op twee universiteiten, een in
Amsterdam en de andere in Delft. Dus je neemt 2 groepen, een uit
