Meten en Diagnostiek 2
Hoorcolleges
HC1
Wat is psychometrie?
De samenhang tussen psychologie en statistiek. Het meten (en meetbaar maken) van psychologische
variabelen.
Een definitie van Furr: meten is het – volgens regels- toekennen van symbolen aan individuen zodat
de symbolen de psychologische eigenschap van het individu weergeeft.
Toekenning gaat aan de hand van een test procedure (bijvoorbeeld een vragenlijst)
Psychometrie is dus een wetenschap van de eigenschappen van deze psychologische tests.
Belangrijke vragen voor een test
- Is hij valide
- Is hij betrouwbaar
- Worden sommige groepen niet benadeeld
- Kan ik de vragenlijst in sommige situaties beter niet inzetten
Er zijn naast vragenlijsten veel andere soorten tests die kunnen worden ingezet. Bijvoorbeeld hoe
intelligentie wordt gemeten, of reactietijd. Een test kan ook een taak zijn (bijvoorbeeld een taak voor
de stadia van Piaget.
Gewicht is ook een eigenschap die gemeten kan worden. Dit gebeurt wel anders dan een
psychologische eigenschap zoals geheugen.
Beide hebben wel een procedure, bijvoorbeeld bij gewicht sta je op een weegschaal en bij een
psychologische eigenschap neem je een test af.
Beide hebben ook een uitkomst.
Bij gewicht krijg je een vast antwoord (meeteenheid), maar een psychologische eigenschappen heb je
een minder vast antwoord. De waarden op zichzelf zeggen niks.
Psychologische eigenschappen zijn ook meer subjectief.
Ook is er bij een psychologische tests een hogere kans op een meetfout. Bij gewicht heb je een
makkelijke procedure, maar een psychologische eigenschap is moelijker meetbaar.
Latente variabele: niet observeerbare variabele
Het meten van psychologische variabelen gaat aan de hand van observeerbaar gedrag. Hoe relateren
wij observeerbaar gedrag aan niet te observeren variabelen?
We hebben nodig
- Psychologische theorie
- Causaliteit
- Statistiek
- Grafische weergave
De link tussen deze latente variabele en psychologie is eigenlijk waar de psychometrie over gaat.
, Pad diagram weergegeven:
de pijl geeft de richting van de (causale) relatie weer.
Latente variabele
(hetgeen wat we
willen meten)
Item 1 Item 2 Item 3
Error1
Error: item responses zijn gerelateerd aan de latente variabele, maar er is altijd een error. Het
antwoord van de persoon komt niet overeen met hoe die persoon echt is. Dit wordt weergegeven
met de error.
Deze meetfout is ook niet direct observeerbaar (net zoals de latente variabele)
Psychologische theorie:
- Startpunt van je vragenlijst
- Wat zijn relevante variabelen, wat stellen ze voor
- Wat zijn relevante observeerbare variabelen
Dus wat zijn relevante items om te verwerken in je vragenlijsten?
Hiervoor is er theorie nodig, die vertelt je welke gedragingen belangrijk zijn.
Stel dat je twee dingen wil meten en met elkaar wil vergelijken, is het belangrijk dat je geen items
hebt die horen bij beide. Bijvoorbeeld als je persoonlijkheid en intelligentie met elkaar wil vergelijken,
moet je niet vragen hebben die tegelijk beide testen.
- Wat wil ik wel/niet meten?
- Vind ik de beoogde structuur terug in mijn vragenlijst?
- Laat mijn vragenlijst logische relaties zien met andere vragenlijsten?
Dit zijn allemaal vragen die je kan stellen over je test die de validiteit van een test bevestigen
(validiteit = of je meet wat je wil meten).
Statistiek:
De analyse van individuele verschillen in item responses. Dit kan door statistiek. Bijvoorbeeld met
variantie, SD, gemiddelde of kans.
Lineaire regressie: y is continu verdeeld
Logistische regressie: y is binair of dichotoom (ja/nee, 0/1)
,Correlatiecoëfficiënt: pearsons r. dit laat zoen hoe sterk het verband is tussen X en Y. dus ook hoe een
goede voorspeller X voor Y is.
Correlatie is niet hetzelfde als causaliteit. Correlatie kijkt naar samenhang, niet naar oorzaak gevolg.
Een correlatie vertelt ook niet alles, een variabele kan natuurlijk ook verdeeld zijn in een parabool.
Ook gemiddelde en SD kan niet alles zeggen. Sommige heel verschillende data kunnen dezelfde
gemiddelde en SD hebben.
Psychologische theorie en statistiek.
Jouw ideeën over hoe een bepaalde variabele verdeeld is bepaalt ook hoe je je meetniveau
weergeeft.
Bijvoorbeeld bij depressie zou je denken dat het normaal verdeel is met mensen die meer of minder
depressief zijn. Dit is dan een continue variabele.
Bij de ontwikkelingsstadia van Piaget verwacht je dat een kind in het ene of het andere stadium zit.
Dit is dan een dichotome variabele.
Deze verschillende theorieën bepalen ook hoe je statistiek eruit gaat zien.
Eigenschappen van symbolen en meetniveaus
Identiteit: we kennen een symbool toe op grond van een item of items. Twee individuen met
eenzelfde symbool zijn identiek en twee individuen met een ander symbool zijn niet identiek. Een
individu kan niet tegelijkertijd deel zijn van twee symbolen.
, Rangorde: symbolen met rangorde informatie geven de ordening van individuen op één dimensie. Dit
betekent dat er een rangorde is in de categorieën. Ze lopen dus op. Dit noem je ook wel transitiviteit.
Oftewel 0 < 1 en 1 < 2
Kwantiteit: rangorde in hoeveelheden of kwantiteit die algemeen geaccepteerd zijn(bijvoorbeeld
meeteenheden). Bij deze meeteenheden heb je dus ook transitiviteit.
Belangrijk bij meeteenheden is dat je ze per definitie deelbaar zijn. je kan ze door bepaalde getallen
delen.
Er zijn verschillende schalen waarop ze weergegeven kunnen zijn (bijvoorbeeld cm of inch), maar
deze schalen zijn dus wel algemeen geaccepteerd.
Absoluut nulpunt:
- Betekend afwezigheid van de eigenschap
- Bijvoorbeeld afstand in meters
Relatief nulpunt:
- Toekenning van een nul aan een arbitraire waarde
- Bijvoorbeeld temperatuur (hierbij betekend de nul niet een afwezigheid van temperatuur)
In psychologie komt de ratio schaal eigenlijk niet voor.
HC2
Lineaire regressie schat lineaire verband tussen 2 variabelen, x en y
Y is afhankelijke variabele en x is onafhankelijke variabele
De formule die gebruikt wordt is y = b 0 + b1*x + e
Hierbij zijn de:
- Variabelen: X, Y en e. deze zijn random en de waarden verschillen van persoon tot persoon
- Parameters: b0 en b1. Dit zijn ‘fixed’ waardes, ze zijn hetzelfde voor iedere persoon
Met deze waardes kun je dus een voorspelling maken over y gebaseerd op x. deze voorspelde waarde
van y heet het conditioneel gemiddelde y
Conditioneel gemiddelde = gemiddelde score op een variabele gegeven de score op een andere
variabele (x)
Notatie hiervan is [y|x] dus y gegeven x
Een aanname die je maakt bij lineaire regressie is dat y normaal verdeeld is voor alle waardes van x.
over de verdeling van x zijn er geen aannames
Maar hoe gebruiken we y bij een lineaire regressie?
Bij een padmodel zie je welke variabele welke verklaart.
Hoorcolleges
HC1
Wat is psychometrie?
De samenhang tussen psychologie en statistiek. Het meten (en meetbaar maken) van psychologische
variabelen.
Een definitie van Furr: meten is het – volgens regels- toekennen van symbolen aan individuen zodat
de symbolen de psychologische eigenschap van het individu weergeeft.
Toekenning gaat aan de hand van een test procedure (bijvoorbeeld een vragenlijst)
Psychometrie is dus een wetenschap van de eigenschappen van deze psychologische tests.
Belangrijke vragen voor een test
- Is hij valide
- Is hij betrouwbaar
- Worden sommige groepen niet benadeeld
- Kan ik de vragenlijst in sommige situaties beter niet inzetten
Er zijn naast vragenlijsten veel andere soorten tests die kunnen worden ingezet. Bijvoorbeeld hoe
intelligentie wordt gemeten, of reactietijd. Een test kan ook een taak zijn (bijvoorbeeld een taak voor
de stadia van Piaget.
Gewicht is ook een eigenschap die gemeten kan worden. Dit gebeurt wel anders dan een
psychologische eigenschap zoals geheugen.
Beide hebben wel een procedure, bijvoorbeeld bij gewicht sta je op een weegschaal en bij een
psychologische eigenschap neem je een test af.
Beide hebben ook een uitkomst.
Bij gewicht krijg je een vast antwoord (meeteenheid), maar een psychologische eigenschappen heb je
een minder vast antwoord. De waarden op zichzelf zeggen niks.
Psychologische eigenschappen zijn ook meer subjectief.
Ook is er bij een psychologische tests een hogere kans op een meetfout. Bij gewicht heb je een
makkelijke procedure, maar een psychologische eigenschap is moelijker meetbaar.
Latente variabele: niet observeerbare variabele
Het meten van psychologische variabelen gaat aan de hand van observeerbaar gedrag. Hoe relateren
wij observeerbaar gedrag aan niet te observeren variabelen?
We hebben nodig
- Psychologische theorie
- Causaliteit
- Statistiek
- Grafische weergave
De link tussen deze latente variabele en psychologie is eigenlijk waar de psychometrie over gaat.
, Pad diagram weergegeven:
de pijl geeft de richting van de (causale) relatie weer.
Latente variabele
(hetgeen wat we
willen meten)
Item 1 Item 2 Item 3
Error1
Error: item responses zijn gerelateerd aan de latente variabele, maar er is altijd een error. Het
antwoord van de persoon komt niet overeen met hoe die persoon echt is. Dit wordt weergegeven
met de error.
Deze meetfout is ook niet direct observeerbaar (net zoals de latente variabele)
Psychologische theorie:
- Startpunt van je vragenlijst
- Wat zijn relevante variabelen, wat stellen ze voor
- Wat zijn relevante observeerbare variabelen
Dus wat zijn relevante items om te verwerken in je vragenlijsten?
Hiervoor is er theorie nodig, die vertelt je welke gedragingen belangrijk zijn.
Stel dat je twee dingen wil meten en met elkaar wil vergelijken, is het belangrijk dat je geen items
hebt die horen bij beide. Bijvoorbeeld als je persoonlijkheid en intelligentie met elkaar wil vergelijken,
moet je niet vragen hebben die tegelijk beide testen.
- Wat wil ik wel/niet meten?
- Vind ik de beoogde structuur terug in mijn vragenlijst?
- Laat mijn vragenlijst logische relaties zien met andere vragenlijsten?
Dit zijn allemaal vragen die je kan stellen over je test die de validiteit van een test bevestigen
(validiteit = of je meet wat je wil meten).
Statistiek:
De analyse van individuele verschillen in item responses. Dit kan door statistiek. Bijvoorbeeld met
variantie, SD, gemiddelde of kans.
Lineaire regressie: y is continu verdeeld
Logistische regressie: y is binair of dichotoom (ja/nee, 0/1)
,Correlatiecoëfficiënt: pearsons r. dit laat zoen hoe sterk het verband is tussen X en Y. dus ook hoe een
goede voorspeller X voor Y is.
Correlatie is niet hetzelfde als causaliteit. Correlatie kijkt naar samenhang, niet naar oorzaak gevolg.
Een correlatie vertelt ook niet alles, een variabele kan natuurlijk ook verdeeld zijn in een parabool.
Ook gemiddelde en SD kan niet alles zeggen. Sommige heel verschillende data kunnen dezelfde
gemiddelde en SD hebben.
Psychologische theorie en statistiek.
Jouw ideeën over hoe een bepaalde variabele verdeeld is bepaalt ook hoe je je meetniveau
weergeeft.
Bijvoorbeeld bij depressie zou je denken dat het normaal verdeel is met mensen die meer of minder
depressief zijn. Dit is dan een continue variabele.
Bij de ontwikkelingsstadia van Piaget verwacht je dat een kind in het ene of het andere stadium zit.
Dit is dan een dichotome variabele.
Deze verschillende theorieën bepalen ook hoe je statistiek eruit gaat zien.
Eigenschappen van symbolen en meetniveaus
Identiteit: we kennen een symbool toe op grond van een item of items. Twee individuen met
eenzelfde symbool zijn identiek en twee individuen met een ander symbool zijn niet identiek. Een
individu kan niet tegelijkertijd deel zijn van twee symbolen.
, Rangorde: symbolen met rangorde informatie geven de ordening van individuen op één dimensie. Dit
betekent dat er een rangorde is in de categorieën. Ze lopen dus op. Dit noem je ook wel transitiviteit.
Oftewel 0 < 1 en 1 < 2
Kwantiteit: rangorde in hoeveelheden of kwantiteit die algemeen geaccepteerd zijn(bijvoorbeeld
meeteenheden). Bij deze meeteenheden heb je dus ook transitiviteit.
Belangrijk bij meeteenheden is dat je ze per definitie deelbaar zijn. je kan ze door bepaalde getallen
delen.
Er zijn verschillende schalen waarop ze weergegeven kunnen zijn (bijvoorbeeld cm of inch), maar
deze schalen zijn dus wel algemeen geaccepteerd.
Absoluut nulpunt:
- Betekend afwezigheid van de eigenschap
- Bijvoorbeeld afstand in meters
Relatief nulpunt:
- Toekenning van een nul aan een arbitraire waarde
- Bijvoorbeeld temperatuur (hierbij betekend de nul niet een afwezigheid van temperatuur)
In psychologie komt de ratio schaal eigenlijk niet voor.
HC2
Lineaire regressie schat lineaire verband tussen 2 variabelen, x en y
Y is afhankelijke variabele en x is onafhankelijke variabele
De formule die gebruikt wordt is y = b 0 + b1*x + e
Hierbij zijn de:
- Variabelen: X, Y en e. deze zijn random en de waarden verschillen van persoon tot persoon
- Parameters: b0 en b1. Dit zijn ‘fixed’ waardes, ze zijn hetzelfde voor iedere persoon
Met deze waardes kun je dus een voorspelling maken over y gebaseerd op x. deze voorspelde waarde
van y heet het conditioneel gemiddelde y
Conditioneel gemiddelde = gemiddelde score op een variabele gegeven de score op een andere
variabele (x)
Notatie hiervan is [y|x] dus y gegeven x
Een aanname die je maakt bij lineaire regressie is dat y normaal verdeeld is voor alle waardes van x.
over de verdeling van x zijn er geen aannames
Maar hoe gebruiken we y bij een lineaire regressie?
Bij een padmodel zie je welke variabele welke verklaart.
