Samenvatting correlationeel
Basismethoden van onderzoek en statistiek
Hoorcollege 1
Onderzoeksvragen
Onderzoeksvragen die horen bij correlationeel onderzoek, kijken
naar relatie tussen of samenhang tussen theoretische begrippen.
Dataverzameling
In correlationeel onderzoek kan data op allerlei verschillende
manieren verzameld worden;
- Observatiestudies
- Bestaande gegevens/big data
- Vragenlijsten (surveys)
Correlationeel onderzoek is vrijwel altijd deductief onderzoek. We volgen de cyclus dan ook zoals we
deze in de afbeelding van de theorie data cyclus zien staan. Er is sprake van een meer lineair proces,
niet van een iteratief proces. Theorie speelt hierbij een grote rol. Er wordt altijd eerst grondig
theorieonderzoek gedaan alvorens er een vraag wordt opgesteld. Dus op basis van de literatuur,
wordt de vraag geformuleerd. Dit is ook passend bij het deductieve karakter van correlationeel
onderzoek.
Onderzoeksvragen
Onderzoeksvragen bevatten de volgende elementen: PAC. Dit staat voor:
- Population
- Association
- Constructs
- Population (populatie): Bij population kijken we naar de groep mensen (of dieren/objecten) die de
onderzoeker wil onderzoeken. Oftewel: Over wie willen de onderzoekers straks een uitspraak kunnen
doen/een conclusie kunnen formuleren?
- Association (verband/relatie/samenhang). Dit geeft de kern weer van correlationeel onderzoek. De
onderzoeker geeft aan welke relatie wordt verwacht op basis van de theorie. Dus de onderzoeker
doet literatuur onderzoek, krijgt daar kennis over de onderwerpen waar onderzoek naar gedaan
wordt, en op basis daarvan formuleert de onderzoeker welke relatie/samenhang er wordt verwacht.
Wanneer we bij een relatie het volgende verschijnsel zien ‘hoe hoger de één, hoe hoger de
ander’ noemen we dat positieve samenhang. Dat kan je in een diagram gemakkelijk zien,
doordat er een pijl getekend kan worden die omhoog gaat.
Andersom kan ook; hoe hoger de één, hoe lager de ander. Dit noemen we een negatieve
samenhang. Dit kan je zien doordat er een pijl getekend kan worden die omlaag gaat.
,Dus, bij association hebben we het over samenhang, een relatie tussen theoretische begrippen. Een
specifieke vorm van die relatie, is de causale relatie. Daarover hieronder meer.
- Constructs (theoretische begrippen): De kenmerken die de onderzoeker van de mensen wil weten/
meten en waartussen een verband verwacht wordt. Hiervan zijn er altijd minimaal twee (een A en
een B), want we zoeken een verband tussen (minimaal) deze twee dingen. Anders is er simpelweg
niet zoiets als samenhang of een relatie.
Correlatie vs causaliteit
Correlatie is niet hetzelfde als causaliteit. Daarmee bedoelen we dat het feit dat twee variabelen met
elkaar correleren (correlatie), het nog niet hoeft te betekenen dat de ene variabele de andere ook
daadwerkelijk veroorzaakt (causaliteit).
Een correlatie betekent alleen maar dat een verandering in de ene variabele met een verandering in
de andere variabele gepaard gaat. Of de ene variabele die verandering ook veroorzaakt kun je niet uit
correlaties (of correlationeel onderzoek) halen. Daar zijn experimenten voor nodig (of experimenteel
onderzoek).
Causaliteit
Bij een causale relatie, is het één de oorzaak van het ander. Het ene kenmerk zorgt voor een
verandering in het andere kenmerk. Bij causaliteit spreken we over onderzoeksvragen die een
oorzaak/gevolg relatie beschrijven.
Voorwaarden causaliteit
Om te kunnen spreken van een causaal verband, moeten we kunnen spreken van deze drie
voorwaarden:
- Covariance
- Temporal precedence
- Internal validity
- Covariance: Er moet een relatie zijn tussen de oorzaak en het gevolg
- Temporal precedence: De oorzaak moet in de tijd voorafgaan aan het gevolg. Want alleen in dat
geval, kan het één ook daadwerkelijk de oorzaak zijn van het gevolg. Als we dat niet kunnen
aantonen, is er geen zekerheid over of het een causale relatie betreft.
- Internal validity: Alternatieve verklaringen voor de gevonden relatie moeten zijn uitgesloten.
Oftewel, we moeten er zeker van zijn dat de oorzaak de oorzaak is, en het gevolg het gevold van déze
oorzaak.
Correlationeel onderzoek is niet goed in het uitsluiten van alternatieve verklaringen. Bij correlationeel
onderzoek kunnen we zeker een uitspraak doen over relatie of samenhang, maar niet over causale
relaties. Daar is dit type onderzoek niet goed genoeg geschikt voor. Wanneer je een causale
onderzoeksvraag wil beantwoorden, is correlationeel onderzoek niet de beste vorm van onderzoek
die je kan kiezen. Experimenteel onderzoek is veel beter passend.
,Een correlatie/samenhang betekent alleen maar dat een verandering in de ene variabele met een
verandering in de andere variabele gepaard gaat.
Terug naar de theorie data cyclus:
Bij de fase ‘onderzoeksontwerp’ moet er nagedacht worden over hoe we informatie gaan verzamelen
over de zogehete constructs (de theoretische begrippen die we in onze onderzoeksvraag hebben
genoemd). We kunnen namelijk niet zomaar informatie gaan verzamelen over deze grote,
theoretische begrippen. Als niet duidelijk is wat we vragen (bijv. hoe gelukkig ben je) levert dat geen
goede data op.
Meetbaar maken - Operationaliseren
Om een theoretisch begrip zoals agressie, plezier, perfectie etc. te meten, moeten onderzoekers een
operationalisatieproces doorlopen. Dit zijn stappen die ervoor zorgen dat we over een theoretisch
begrip vragen kunnen stellen.
Theoretisch concept: We beginnen daarbij met een theoretisch concept, bijvoorbeeld geluk.
Conceptuele definitie: Wat de onderzoekers met het theoretische begrip bedoelen. Wat
verstaan de onderzoekers hieronder?
Operationele definitie: Hoe de onderzoekers dat theoretische begrip gaan meten. Kortom;
wat gaan we doen om concrete informatie te verzamelen over dit begrip?
Variabele: Wanneer een theoretisch begrip eenmaal is geoperationaliseerd, resulteert dit in
een variabele. Dit zijn concrete vragen of stellingen die de onderzoeker aan mensen kan
stellen en waar die mensen een duidelijk antwoord op kunnen geven. Deze vraag is dus erg
precies en helpt mensen om een antwoord te kunnen formuleren. Vaak, in correlationeel
onderzoek, zetten we dat antwoord om in een getal. Dit resulteert dan in een numerieke
waarde. Het heet variabele omdat het varieert van persoon tot persoon (mensen kunnen
verschillende antwoorden geven).
Belangrijk is dat je conceptuele definitie aansluit bij je operationele definitie en andersom.
Meetinstrumenten:
Er zijn verschillende manieren om theoretische begrippen te meten. Als er een bestaand
meetinstrument is, is het handig om hier gebruik van te maken. Dat betekent dat onderzoek meer
vergelijkbaar is, resultaten makkelijker te gebruiken/interpreteren zijn en dat je er geen tijd of moeite
in hoeft te stoppen om een nieuw meetinstrument te ontwikkelen. Belangrijk is wel om kritisch te
blijven; je neemt niet zomaar een meetinstrument over.
, Verschillende soorten variabelen; meetniveaus
Er zijn verschillende soorten variabelen. Een manier om onderscheid te maken, is in meetniveaus. Het
meetniveau geeft aan hoe een variabele wordt gebruikt/hoe deze in elkaar zit.
- Nominaal
- Ordinaal
- Interval
- Ratio
- Nominaal meetniveau:
Losstaande categorieën. Aan deze
categorieën kunnen we getallen ophangen.
Die getallen hebben geen betekenis en zijn er
enkel om de verschillende categorieën van
elkaar te kunnen onderscheiden. 1 is niet
beter dan 2.
- Ordinaal meetniveau:
Volgorde, in dit geval zit er wel een volgorde in de verschillende nummers maar weten we
niet wat de onderlinge afstanden hiertussen zijn. Kortom; De één is beter, groter, kleiner dan
de ander, maar we weten niet hoeveel de één beter, groter of kleiner is dan de ander.
- Interval meetniveau:
Er is sprake van volgorde en hierbinnen zijn de afstanden gelijk. Er is geen absoluut nul punt,
het nul punt, is geen ‘start punt’ en ‘afwezigheid’ is er niet.
Wanneer er geen duidelijkheid is over of het ordinaal of interval meetniveau is (is er wel of
geen sprake van gelijke afstanden), gaan we ervan uit dat het wel gelijk is. Dit levert namelijk
voordelen op wanneer we statistische analyses gaan uitvoeren (zeker wanneer we een
schaalscore meten doen we dit).
- Ratio meetniveau:
In dit geval hebben getallen betekenis én is er een absoluut nul punt. Bij dat absolute nul
punt, begint of start het. Nul betekent in dit geval dan ook afwezigheid.
Kwaliteit van correlationeel onderzoek
Validiteit
Validiteit is de mate waarin hetgeen wat je gemeten
hebt overeenkomt met het begrip wat je wilt meten,
de werkelijke waarde. Validiteit wordt ook wel
benaderd met de term juistheid.
Er zijn vier verschillende soorten validiteit, namelijk:
Basismethoden van onderzoek en statistiek
Hoorcollege 1
Onderzoeksvragen
Onderzoeksvragen die horen bij correlationeel onderzoek, kijken
naar relatie tussen of samenhang tussen theoretische begrippen.
Dataverzameling
In correlationeel onderzoek kan data op allerlei verschillende
manieren verzameld worden;
- Observatiestudies
- Bestaande gegevens/big data
- Vragenlijsten (surveys)
Correlationeel onderzoek is vrijwel altijd deductief onderzoek. We volgen de cyclus dan ook zoals we
deze in de afbeelding van de theorie data cyclus zien staan. Er is sprake van een meer lineair proces,
niet van een iteratief proces. Theorie speelt hierbij een grote rol. Er wordt altijd eerst grondig
theorieonderzoek gedaan alvorens er een vraag wordt opgesteld. Dus op basis van de literatuur,
wordt de vraag geformuleerd. Dit is ook passend bij het deductieve karakter van correlationeel
onderzoek.
Onderzoeksvragen
Onderzoeksvragen bevatten de volgende elementen: PAC. Dit staat voor:
- Population
- Association
- Constructs
- Population (populatie): Bij population kijken we naar de groep mensen (of dieren/objecten) die de
onderzoeker wil onderzoeken. Oftewel: Over wie willen de onderzoekers straks een uitspraak kunnen
doen/een conclusie kunnen formuleren?
- Association (verband/relatie/samenhang). Dit geeft de kern weer van correlationeel onderzoek. De
onderzoeker geeft aan welke relatie wordt verwacht op basis van de theorie. Dus de onderzoeker
doet literatuur onderzoek, krijgt daar kennis over de onderwerpen waar onderzoek naar gedaan
wordt, en op basis daarvan formuleert de onderzoeker welke relatie/samenhang er wordt verwacht.
Wanneer we bij een relatie het volgende verschijnsel zien ‘hoe hoger de één, hoe hoger de
ander’ noemen we dat positieve samenhang. Dat kan je in een diagram gemakkelijk zien,
doordat er een pijl getekend kan worden die omhoog gaat.
Andersom kan ook; hoe hoger de één, hoe lager de ander. Dit noemen we een negatieve
samenhang. Dit kan je zien doordat er een pijl getekend kan worden die omlaag gaat.
,Dus, bij association hebben we het over samenhang, een relatie tussen theoretische begrippen. Een
specifieke vorm van die relatie, is de causale relatie. Daarover hieronder meer.
- Constructs (theoretische begrippen): De kenmerken die de onderzoeker van de mensen wil weten/
meten en waartussen een verband verwacht wordt. Hiervan zijn er altijd minimaal twee (een A en
een B), want we zoeken een verband tussen (minimaal) deze twee dingen. Anders is er simpelweg
niet zoiets als samenhang of een relatie.
Correlatie vs causaliteit
Correlatie is niet hetzelfde als causaliteit. Daarmee bedoelen we dat het feit dat twee variabelen met
elkaar correleren (correlatie), het nog niet hoeft te betekenen dat de ene variabele de andere ook
daadwerkelijk veroorzaakt (causaliteit).
Een correlatie betekent alleen maar dat een verandering in de ene variabele met een verandering in
de andere variabele gepaard gaat. Of de ene variabele die verandering ook veroorzaakt kun je niet uit
correlaties (of correlationeel onderzoek) halen. Daar zijn experimenten voor nodig (of experimenteel
onderzoek).
Causaliteit
Bij een causale relatie, is het één de oorzaak van het ander. Het ene kenmerk zorgt voor een
verandering in het andere kenmerk. Bij causaliteit spreken we over onderzoeksvragen die een
oorzaak/gevolg relatie beschrijven.
Voorwaarden causaliteit
Om te kunnen spreken van een causaal verband, moeten we kunnen spreken van deze drie
voorwaarden:
- Covariance
- Temporal precedence
- Internal validity
- Covariance: Er moet een relatie zijn tussen de oorzaak en het gevolg
- Temporal precedence: De oorzaak moet in de tijd voorafgaan aan het gevolg. Want alleen in dat
geval, kan het één ook daadwerkelijk de oorzaak zijn van het gevolg. Als we dat niet kunnen
aantonen, is er geen zekerheid over of het een causale relatie betreft.
- Internal validity: Alternatieve verklaringen voor de gevonden relatie moeten zijn uitgesloten.
Oftewel, we moeten er zeker van zijn dat de oorzaak de oorzaak is, en het gevolg het gevold van déze
oorzaak.
Correlationeel onderzoek is niet goed in het uitsluiten van alternatieve verklaringen. Bij correlationeel
onderzoek kunnen we zeker een uitspraak doen over relatie of samenhang, maar niet over causale
relaties. Daar is dit type onderzoek niet goed genoeg geschikt voor. Wanneer je een causale
onderzoeksvraag wil beantwoorden, is correlationeel onderzoek niet de beste vorm van onderzoek
die je kan kiezen. Experimenteel onderzoek is veel beter passend.
,Een correlatie/samenhang betekent alleen maar dat een verandering in de ene variabele met een
verandering in de andere variabele gepaard gaat.
Terug naar de theorie data cyclus:
Bij de fase ‘onderzoeksontwerp’ moet er nagedacht worden over hoe we informatie gaan verzamelen
over de zogehete constructs (de theoretische begrippen die we in onze onderzoeksvraag hebben
genoemd). We kunnen namelijk niet zomaar informatie gaan verzamelen over deze grote,
theoretische begrippen. Als niet duidelijk is wat we vragen (bijv. hoe gelukkig ben je) levert dat geen
goede data op.
Meetbaar maken - Operationaliseren
Om een theoretisch begrip zoals agressie, plezier, perfectie etc. te meten, moeten onderzoekers een
operationalisatieproces doorlopen. Dit zijn stappen die ervoor zorgen dat we over een theoretisch
begrip vragen kunnen stellen.
Theoretisch concept: We beginnen daarbij met een theoretisch concept, bijvoorbeeld geluk.
Conceptuele definitie: Wat de onderzoekers met het theoretische begrip bedoelen. Wat
verstaan de onderzoekers hieronder?
Operationele definitie: Hoe de onderzoekers dat theoretische begrip gaan meten. Kortom;
wat gaan we doen om concrete informatie te verzamelen over dit begrip?
Variabele: Wanneer een theoretisch begrip eenmaal is geoperationaliseerd, resulteert dit in
een variabele. Dit zijn concrete vragen of stellingen die de onderzoeker aan mensen kan
stellen en waar die mensen een duidelijk antwoord op kunnen geven. Deze vraag is dus erg
precies en helpt mensen om een antwoord te kunnen formuleren. Vaak, in correlationeel
onderzoek, zetten we dat antwoord om in een getal. Dit resulteert dan in een numerieke
waarde. Het heet variabele omdat het varieert van persoon tot persoon (mensen kunnen
verschillende antwoorden geven).
Belangrijk is dat je conceptuele definitie aansluit bij je operationele definitie en andersom.
Meetinstrumenten:
Er zijn verschillende manieren om theoretische begrippen te meten. Als er een bestaand
meetinstrument is, is het handig om hier gebruik van te maken. Dat betekent dat onderzoek meer
vergelijkbaar is, resultaten makkelijker te gebruiken/interpreteren zijn en dat je er geen tijd of moeite
in hoeft te stoppen om een nieuw meetinstrument te ontwikkelen. Belangrijk is wel om kritisch te
blijven; je neemt niet zomaar een meetinstrument over.
, Verschillende soorten variabelen; meetniveaus
Er zijn verschillende soorten variabelen. Een manier om onderscheid te maken, is in meetniveaus. Het
meetniveau geeft aan hoe een variabele wordt gebruikt/hoe deze in elkaar zit.
- Nominaal
- Ordinaal
- Interval
- Ratio
- Nominaal meetniveau:
Losstaande categorieën. Aan deze
categorieën kunnen we getallen ophangen.
Die getallen hebben geen betekenis en zijn er
enkel om de verschillende categorieën van
elkaar te kunnen onderscheiden. 1 is niet
beter dan 2.
- Ordinaal meetniveau:
Volgorde, in dit geval zit er wel een volgorde in de verschillende nummers maar weten we
niet wat de onderlinge afstanden hiertussen zijn. Kortom; De één is beter, groter, kleiner dan
de ander, maar we weten niet hoeveel de één beter, groter of kleiner is dan de ander.
- Interval meetniveau:
Er is sprake van volgorde en hierbinnen zijn de afstanden gelijk. Er is geen absoluut nul punt,
het nul punt, is geen ‘start punt’ en ‘afwezigheid’ is er niet.
Wanneer er geen duidelijkheid is over of het ordinaal of interval meetniveau is (is er wel of
geen sprake van gelijke afstanden), gaan we ervan uit dat het wel gelijk is. Dit levert namelijk
voordelen op wanneer we statistische analyses gaan uitvoeren (zeker wanneer we een
schaalscore meten doen we dit).
- Ratio meetniveau:
In dit geval hebben getallen betekenis én is er een absoluut nul punt. Bij dat absolute nul
punt, begint of start het. Nul betekent in dit geval dan ook afwezigheid.
Kwaliteit van correlationeel onderzoek
Validiteit
Validiteit is de mate waarin hetgeen wat je gemeten
hebt overeenkomt met het begrip wat je wilt meten,
de werkelijke waarde. Validiteit wordt ook wel
benaderd met de term juistheid.
Er zijn vier verschillende soorten validiteit, namelijk:
