Samenvatting Experimental Research
Lecture 1: Introduction
Experimenteel onderzoek bestaat uit 4 fases:
- Fase 1: Deze fase behandelt het formuleren van de probleemstelling en de hypothesen over
de relatie tussen de IV en de DV. We zullen leren hoe we een onderzoekbare
probleemstelling kunnen genereren samen met de specifieke hypothesen die in het
experiment worden getest.
- Fase 2: Deze fase behandelt het ontwerp van een experiment waarin je een IV manipuleert
om de effecten op de DV te observeren en controle houdt voor verstorende factoren. We
zullen bespreken hoe de IV en de DV worden geoperationaliseerd in experimenten en hoe je
kan controleren op verstorende variabelen (confounding variables).
- Fase 3: De fase behandelt het uitvoeren van het experiment en het verzamelen van
gegevens. We zullen verschillende soorten experimentele ontwerpen bespreken (zoals
completely randomized designs, single factor designs, factorial designs, mixed designs) en de
verschillen begrijpen tussen de hoofd- en interactie effecten.
- Fase 4: De laatste fase behandelt de data-analyse en de interpretatie van experimentele
bevindingen. We zullen bespreken hoe experimentele ontwerpen statistisch kunnen worden
geanalyseerd door middel van ANOVA (Analysis of Variance) technieken en hoe resultaten
die verkregen zijn kunnen worden geïnterpreteerd, en hoe deze resultaten leiden tot het
afleiden van nieuwe hypothesen die kunnen worden getest in volgend onderzoek.
Stat video clips: statistics zijn deel van de exam.
Exam: artikelen, video’s en de slides.
De toets heeft meerkeuze en open vragen.
Exam: 70% -> minimaal 5.0
Assigments: 30%
- Assigment A = 1/3
- Assigment B = 2/3
Waarom studeren we experimenten?
- Het is de enige exacte manier om causal knowledge te achterhalen.
o Econometrische / modelleringstechnieken kunnen altijd proberen om variabelen te
controleren en zo dicht mogelijk bij causaliteit te komen. Maar uiteindelijk kan alleen
echte randomisatie dat.
o Gordon et al. vonden dat verschillende (correlationele) methoden om causale
effecten van reclame-effectiviteit te achterhalen, onnauwkeurig zijn.
o Een echt experiment is nodig om nauwkeurige gegevens van uw advertentie te
krijgen.
o Steeds meer bedrijven lijken dit te realiseren en dit helpt hen groeien, leren en
fouten voorkomen.
- Thomke & Manzi (2014) laten ook zien dat experimenten bij grotere zakelijke beslissingen
echt kunnen helpen.
o Vb. Moet de winkel een uur laten openen?
, Je kan hiervoor de kosten van dat uur vergelijken met de verkopen, maar
zouden die mensen in dat vroeger uur niet pas later in de winkel verschijnen
als die toch een uur later zou openen?
- Kohavi & Thomke (2017) laten zien dat de meeste progress in een bedrijf komt door kleine
verbeteringen en geen grote disrupties.
o Vb. Een nieuw tabblad openen door op een link op MSN te klikken: + 8,9%
betrokkenheid
o Vb. Amazon verplaatste het creditcardaanbod naar het winkelwagentje (van de
hoofdpagina):> $ 20 miljoen dollar per jaar
- Experimenten helpen bij het begeleiden van investeringskeuzes (ook omdat u nauwkeurigere
schattingen van de effectgrootte krijgt dan wanneer u modelbenaderingen zou gebruiken).
Waarom doen we experimenten?
Verschillende research types
Descriptive behavoir
Beschrijft het bedrag, gedachten en gevoelens. Meest voorkomende voorbeeld: publieke
opiniepeilingen
- Voorbeelden:
o Bezoekers op de website geven aan dat de verzendkosten te hoog zijn.
o Voor mannen was dit 30% en voor vrouwen 50%.
- Meet je aan de hand van: Survey research
o Veranderingen kunnen worden gemeten als respondenten dit invullen over tijd
(longitudinal of panel design).
- Causaliteit
o Meestal wil je weten of het ene het andere veroorzaakt. Zoals of de omzet zal
verhogen bij het lanceren van het nieuwe product.
De meest naïeve oplossing is een regressie (correlatie).
Correlational research
Onderzoekt de relaties tussen psychologische variabelen. Het doel is om verbanden (correlaties) te
ontdekken tussen variabelen. Het wordt gebruikt om de relatie tussen 2 of meerdere natuurlijk
voorkomende variabelen te beschrijven. Het kan geen causaliteit geven.
- Heeft het weer een effect op gevoel?
o Je doet dan een correlatie tussen de temperatuur en de mood. Je pakt de
temperatuur vandaag op verschillende plaatsen in Europa en meet de mood in deze
plaatsen.
o Het is mogelijk want de temperatuur moet theoretisch de IV zijn (andersom kan
niet).
o Maar er kunnen natuurlijk andere factoren zijn die niet gemeten worden.
Lecture 1: Introduction
Experimenteel onderzoek bestaat uit 4 fases:
- Fase 1: Deze fase behandelt het formuleren van de probleemstelling en de hypothesen over
de relatie tussen de IV en de DV. We zullen leren hoe we een onderzoekbare
probleemstelling kunnen genereren samen met de specifieke hypothesen die in het
experiment worden getest.
- Fase 2: Deze fase behandelt het ontwerp van een experiment waarin je een IV manipuleert
om de effecten op de DV te observeren en controle houdt voor verstorende factoren. We
zullen bespreken hoe de IV en de DV worden geoperationaliseerd in experimenten en hoe je
kan controleren op verstorende variabelen (confounding variables).
- Fase 3: De fase behandelt het uitvoeren van het experiment en het verzamelen van
gegevens. We zullen verschillende soorten experimentele ontwerpen bespreken (zoals
completely randomized designs, single factor designs, factorial designs, mixed designs) en de
verschillen begrijpen tussen de hoofd- en interactie effecten.
- Fase 4: De laatste fase behandelt de data-analyse en de interpretatie van experimentele
bevindingen. We zullen bespreken hoe experimentele ontwerpen statistisch kunnen worden
geanalyseerd door middel van ANOVA (Analysis of Variance) technieken en hoe resultaten
die verkregen zijn kunnen worden geïnterpreteerd, en hoe deze resultaten leiden tot het
afleiden van nieuwe hypothesen die kunnen worden getest in volgend onderzoek.
Stat video clips: statistics zijn deel van de exam.
Exam: artikelen, video’s en de slides.
De toets heeft meerkeuze en open vragen.
Exam: 70% -> minimaal 5.0
Assigments: 30%
- Assigment A = 1/3
- Assigment B = 2/3
Waarom studeren we experimenten?
- Het is de enige exacte manier om causal knowledge te achterhalen.
o Econometrische / modelleringstechnieken kunnen altijd proberen om variabelen te
controleren en zo dicht mogelijk bij causaliteit te komen. Maar uiteindelijk kan alleen
echte randomisatie dat.
o Gordon et al. vonden dat verschillende (correlationele) methoden om causale
effecten van reclame-effectiviteit te achterhalen, onnauwkeurig zijn.
o Een echt experiment is nodig om nauwkeurige gegevens van uw advertentie te
krijgen.
o Steeds meer bedrijven lijken dit te realiseren en dit helpt hen groeien, leren en
fouten voorkomen.
- Thomke & Manzi (2014) laten ook zien dat experimenten bij grotere zakelijke beslissingen
echt kunnen helpen.
o Vb. Moet de winkel een uur laten openen?
, Je kan hiervoor de kosten van dat uur vergelijken met de verkopen, maar
zouden die mensen in dat vroeger uur niet pas later in de winkel verschijnen
als die toch een uur later zou openen?
- Kohavi & Thomke (2017) laten zien dat de meeste progress in een bedrijf komt door kleine
verbeteringen en geen grote disrupties.
o Vb. Een nieuw tabblad openen door op een link op MSN te klikken: + 8,9%
betrokkenheid
o Vb. Amazon verplaatste het creditcardaanbod naar het winkelwagentje (van de
hoofdpagina):> $ 20 miljoen dollar per jaar
- Experimenten helpen bij het begeleiden van investeringskeuzes (ook omdat u nauwkeurigere
schattingen van de effectgrootte krijgt dan wanneer u modelbenaderingen zou gebruiken).
Waarom doen we experimenten?
Verschillende research types
Descriptive behavoir
Beschrijft het bedrag, gedachten en gevoelens. Meest voorkomende voorbeeld: publieke
opiniepeilingen
- Voorbeelden:
o Bezoekers op de website geven aan dat de verzendkosten te hoog zijn.
o Voor mannen was dit 30% en voor vrouwen 50%.
- Meet je aan de hand van: Survey research
o Veranderingen kunnen worden gemeten als respondenten dit invullen over tijd
(longitudinal of panel design).
- Causaliteit
o Meestal wil je weten of het ene het andere veroorzaakt. Zoals of de omzet zal
verhogen bij het lanceren van het nieuwe product.
De meest naïeve oplossing is een regressie (correlatie).
Correlational research
Onderzoekt de relaties tussen psychologische variabelen. Het doel is om verbanden (correlaties) te
ontdekken tussen variabelen. Het wordt gebruikt om de relatie tussen 2 of meerdere natuurlijk
voorkomende variabelen te beschrijven. Het kan geen causaliteit geven.
- Heeft het weer een effect op gevoel?
o Je doet dan een correlatie tussen de temperatuur en de mood. Je pakt de
temperatuur vandaag op verschillende plaatsen in Europa en meet de mood in deze
plaatsen.
o Het is mogelijk want de temperatuur moet theoretisch de IV zijn (andersom kan
niet).
o Maar er kunnen natuurlijk andere factoren zijn die niet gemeten worden.
