PB0422 - Samenvatting Experimenteel Onderzoek
Thema 1 - Experimenten
Studietaak 1.1 – Wat is een experiment?
,Waarom experimenten nodig zijn?
● Menselijk gedrag is moeilijk te bestuderen omdat talloze (zichtbare en onzichtbare)
factoren invloed hebben.
● Mensen zien bovendien vaak patronen die er niet zijn
→ Daarom is het belangrijk om systematisch te onderzoeken waarom
gedrag plaatsvindt.
Observatie kan correlaties vertonen (bijv.interesse na gevoel van competentie), maar
zegt niet over oorzaak-gevolg.
→ Alleen experimenten kunnen causale verbanden aantonen, doordat
onderzoekers controle hebben over variabelen.
Een experimentele manipulatie betekent dat een variabele bewust wordt aangepast
(bijvoorbeeld wel of geen werkzame stof toedienen in een medicijnenstudie).
→ Zo kunnen effecten op een afhankelijke variabele worden geobserveerd.
Controlegroepen
Een goed experiment heeft vaak een controleconditie, waarin de manipulatie niet
plaatsvindt. Dit biedt een referentiepunt voor vergelijking.
Bijvoorbeeld als een stormbaan zou zorgen voor meer teamgevoel, dan is het nodig dit te
vergelijken met een groep die geen stormbaan doorbracht, maar wel normaal
samenwerkt.
→ De controlegroep hoeft niet passief te zijn; het gaat erom dat deze representatief is
voor de normale situatie.
Mill’s methode
John Stuart Mill stelde dat we causale relaties moeten aantonen en het tegendeel
moeten kunnen uitsluiten.
● Methode van overeenkomst: als X optreedt, dan Y ook → X is voldoende
voorwaarde voor Y.
● Methode van verschil: als X niet optreedt, dan Y ook niet → X is een
noodzakelijke voorwaarde voor Y.
Causaliteit vereist dus twee soorten bewijs:
1. Als X → dan Y
2. Als geen X → dan geen Y
Invulling van controlegroep
De controlegroep moet realistisch gekozen worden. "Niets doen" is niet altijd een goede
controleconditie:
→ Bijv. stormbaan vs. "Niemand mag samenwerken” is geen nuttige
vergelijking.
→ Ethiek speelt ook een rol: je mag zieke patiënten bijvoorbeeld niet zonder behandeling
laten, dus wordt soms gebruikgemaakt van wachtlijsten of andere alternatieven.
,Typen experimentele ontwerpen
Er zijn veel soorten experimentele ontwerpen. Belangrijkste doel is altijd: hypothese
toetsen en ruis verminderen die ontstaat door verschillen tussen mensen.
Twee hoofdcategorieën:
1. Volledig gerandomiseerde experimenten (zuiver)
2. Quasi-experimenten (zonder randomisatie)
Deze kunnen verder worden ingedeeld in:
● Between-subjects designs - elke proefpersoon in 1 conditie
● Within-subjects designs - iedereen krijgt alle condities
Randomisatie
Bij een zuiver experiment worden proefpersonen willekeurig toegewezen aan condities.
Niet hoe je ze selecteert is belangrijk, maar hoe je ze toewijst.
● Randomisatie verdeeld verstorende factoren over de groepen, mits er genoeg
deelnemers zijn.
Quasi-experiment
Er is geen randomisatie.
● Bijvoorbeeld: onderwijsvernieuwing op school A vs. school B. Leerlingen
kiezen hun school niet willekeurig → mogelijk structurele verschillen
● Zwakker bewijs voor causaliteit, maar vaak meer ecologische validiteit
(realistische situaties)
Gedeeltelijke randomisatie: cluster randomisatie
Gebruik van natuurlijke groepen (bijv. schoolklassen) die willekeurig worden toegewezen
aan condities.
● Voordeel: realistisch
● Nadeel: geen perfecte randomisatie, deelnemers binnen groepen lijken vaak op
elkaar.
Experimentele controle
Storende variabelen (zoals leeftijd) kunnen het effect beïnvloeden.
Oplossing:
● Houd verdeling van kenmerken in de gaten
● Voeg kenmerken toe aan het ontwerp als extra variabelen.
Blokontwerp
Combinatie van:
● Randomisatie
● Controle over verstorende factoren
Proefpersonen worden opgedeeld in homogene blokken (bijvoorbeeld
leeftijdscategorieën). Binnen elk blok worden ze dan willekeurig toegewezen aan
condities.
→ Zo worden bekende en onbekende verstorende factoren aangepakt.
, Matchen & homogeniseren
Matchen:
● Precisiecontrole: per persoon een “match” in de andere groep op basis van
kenmerken (kost veel data).
● Globale controle: gelijke verdeling van kenmerken (bijv. evenveel
mannen/vrouwen)
Homogeniseren:
● Alleen deelnemers selecteren met gelijke kenmerken (bijv. alleen jongeren).
→ Minder ruis, meer statistische power
→ Maar minder externe validiteit (representativiteit)
Let op: deze technieken zijn aanvullend, geen vervanging voor randomisatie.
Between- vs. Within-subject designs
Between-subjects design
Elke proefpersoon krijgt slechts 1 conditie. Groepen worden met elkaar vergeleken.
● Voordeel: geen volgorde-effecten
● Nadeel: meer proefpersonen nodig, individuele verschillen kunnen effect
vertekenen.
Within-subjects designs (repeated measures)
Iedereen krijgt alle condities (bijv. eerst pizza eten, dan hutspot)
● Voordeel: minder deelnemers nodig, iedereen is zijn eigen controle
● Nadeel: kans op volgorde-effecten → oplossen met counterbalancing.
Mixed designs
Combinatie van beide: bijv. verschillende groepen gemeten op meerdere tijdstippen.
Studietaak 1.2 – Experimentele designs
Thema 1 - Experimenten
Studietaak 1.1 – Wat is een experiment?
,Waarom experimenten nodig zijn?
● Menselijk gedrag is moeilijk te bestuderen omdat talloze (zichtbare en onzichtbare)
factoren invloed hebben.
● Mensen zien bovendien vaak patronen die er niet zijn
→ Daarom is het belangrijk om systematisch te onderzoeken waarom
gedrag plaatsvindt.
Observatie kan correlaties vertonen (bijv.interesse na gevoel van competentie), maar
zegt niet over oorzaak-gevolg.
→ Alleen experimenten kunnen causale verbanden aantonen, doordat
onderzoekers controle hebben over variabelen.
Een experimentele manipulatie betekent dat een variabele bewust wordt aangepast
(bijvoorbeeld wel of geen werkzame stof toedienen in een medicijnenstudie).
→ Zo kunnen effecten op een afhankelijke variabele worden geobserveerd.
Controlegroepen
Een goed experiment heeft vaak een controleconditie, waarin de manipulatie niet
plaatsvindt. Dit biedt een referentiepunt voor vergelijking.
Bijvoorbeeld als een stormbaan zou zorgen voor meer teamgevoel, dan is het nodig dit te
vergelijken met een groep die geen stormbaan doorbracht, maar wel normaal
samenwerkt.
→ De controlegroep hoeft niet passief te zijn; het gaat erom dat deze representatief is
voor de normale situatie.
Mill’s methode
John Stuart Mill stelde dat we causale relaties moeten aantonen en het tegendeel
moeten kunnen uitsluiten.
● Methode van overeenkomst: als X optreedt, dan Y ook → X is voldoende
voorwaarde voor Y.
● Methode van verschil: als X niet optreedt, dan Y ook niet → X is een
noodzakelijke voorwaarde voor Y.
Causaliteit vereist dus twee soorten bewijs:
1. Als X → dan Y
2. Als geen X → dan geen Y
Invulling van controlegroep
De controlegroep moet realistisch gekozen worden. "Niets doen" is niet altijd een goede
controleconditie:
→ Bijv. stormbaan vs. "Niemand mag samenwerken” is geen nuttige
vergelijking.
→ Ethiek speelt ook een rol: je mag zieke patiënten bijvoorbeeld niet zonder behandeling
laten, dus wordt soms gebruikgemaakt van wachtlijsten of andere alternatieven.
,Typen experimentele ontwerpen
Er zijn veel soorten experimentele ontwerpen. Belangrijkste doel is altijd: hypothese
toetsen en ruis verminderen die ontstaat door verschillen tussen mensen.
Twee hoofdcategorieën:
1. Volledig gerandomiseerde experimenten (zuiver)
2. Quasi-experimenten (zonder randomisatie)
Deze kunnen verder worden ingedeeld in:
● Between-subjects designs - elke proefpersoon in 1 conditie
● Within-subjects designs - iedereen krijgt alle condities
Randomisatie
Bij een zuiver experiment worden proefpersonen willekeurig toegewezen aan condities.
Niet hoe je ze selecteert is belangrijk, maar hoe je ze toewijst.
● Randomisatie verdeeld verstorende factoren over de groepen, mits er genoeg
deelnemers zijn.
Quasi-experiment
Er is geen randomisatie.
● Bijvoorbeeld: onderwijsvernieuwing op school A vs. school B. Leerlingen
kiezen hun school niet willekeurig → mogelijk structurele verschillen
● Zwakker bewijs voor causaliteit, maar vaak meer ecologische validiteit
(realistische situaties)
Gedeeltelijke randomisatie: cluster randomisatie
Gebruik van natuurlijke groepen (bijv. schoolklassen) die willekeurig worden toegewezen
aan condities.
● Voordeel: realistisch
● Nadeel: geen perfecte randomisatie, deelnemers binnen groepen lijken vaak op
elkaar.
Experimentele controle
Storende variabelen (zoals leeftijd) kunnen het effect beïnvloeden.
Oplossing:
● Houd verdeling van kenmerken in de gaten
● Voeg kenmerken toe aan het ontwerp als extra variabelen.
Blokontwerp
Combinatie van:
● Randomisatie
● Controle over verstorende factoren
Proefpersonen worden opgedeeld in homogene blokken (bijvoorbeeld
leeftijdscategorieën). Binnen elk blok worden ze dan willekeurig toegewezen aan
condities.
→ Zo worden bekende en onbekende verstorende factoren aangepakt.
, Matchen & homogeniseren
Matchen:
● Precisiecontrole: per persoon een “match” in de andere groep op basis van
kenmerken (kost veel data).
● Globale controle: gelijke verdeling van kenmerken (bijv. evenveel
mannen/vrouwen)
Homogeniseren:
● Alleen deelnemers selecteren met gelijke kenmerken (bijv. alleen jongeren).
→ Minder ruis, meer statistische power
→ Maar minder externe validiteit (representativiteit)
Let op: deze technieken zijn aanvullend, geen vervanging voor randomisatie.
Between- vs. Within-subject designs
Between-subjects design
Elke proefpersoon krijgt slechts 1 conditie. Groepen worden met elkaar vergeleken.
● Voordeel: geen volgorde-effecten
● Nadeel: meer proefpersonen nodig, individuele verschillen kunnen effect
vertekenen.
Within-subjects designs (repeated measures)
Iedereen krijgt alle condities (bijv. eerst pizza eten, dan hutspot)
● Voordeel: minder deelnemers nodig, iedereen is zijn eigen controle
● Nadeel: kans op volgorde-effecten → oplossen met counterbalancing.
Mixed designs
Combinatie van beide: bijv. verschillende groepen gemeten op meerdere tijdstippen.
Studietaak 1.2 – Experimentele designs
