Bachelor Psychologie – Open Universiteit
Samenvatting
Inleiding Onderzoek 2021
Jacqueline van Dijk
,Thema 1 Basisconcepten
Onderzoekscyclus
Vijf fasen
• onderzoeksvraag formuleren
• studie ontwerpen
• data verzamelen
• data analyseren
• rapporteren
Publication Bias: het is gemakkelijker om onderzoek te publiceren dat wel resultaten laat zien, dan
onderzoek dat geen resultaten laat zien (file drawer probleem, replicatiecrisis.)
Psychologische Constructen: psychologische variabelen waarbij de definitie is afgeleid vanuit theorie
en waarbij die definitie specificeert wat wel en wat niet tot de variabele behoort.
Net zoals meetinstrumenten ontwikkeld zijn om een specifiek construct te meten, zijn manipulaties
ontwikkeld om een specifiek construct (of soms een combinatie van constructen) te beïnvloeden.
,Meetmodel en structureel model(/conceptueel model)
Meetmodel: geeft operationalisatie van variabele weer
Een meetmodel visualiseert hoe een variabele via stimuli of itemswordt geoperationaliseerd. In zo’n
meetmodel worden de variabelen of constructen weergegeven in ovalen. De stimuli of items die het
construct operationaliseren, bijvoorbeeld de vragen op een vragenlijst, vormen de indicatoren die in
rechthoeken worden weergegeven.
Meestal worden alleen meetmodellen opgesteld voor meetinstrumenten. Bij manipulaties worden
deelnemers vaak aan slechts één stimulus blootgesteld, in tegenstelling tot meetinstrumenten die
vaak uit meerdere items bestaan. Het meetmodel van een manipulatie bestaat dan slechts uit één
indicator (want één stimulus). Let erop dat bij het meetmodel van een manipulatie de pijl in
tegengestelde richting loopt, van de indicator (weergegeven in een vierkant) naar het construct
(weergegeven in een ovaal). De stimulus wordt namelijk aangeboden om het construct te
beïnvloeden.
Structureel model: geeft verwachtte verhouding weer
De pijltjes geven de richting van een verband aan. Een pijltje met twee pijlpunten (bi-directioneel)
geeft een verband tussen de twee variabelen aan, maar het is niet bekend of deze elkaar
beïnvloeden. Als een pijltje maar één pijlpunt heeft, heeft de ene variabele invloed op de andere
variabele. Er wordt dan gesproken over een causaal verband.
Indicator, indicatoren: een variabele die rechtstreeks wordt gemeten
bij onderzoekseenheden (meestal deelnemers). Operationalisaties van constructen bestaan uit een of
meer indicatoren, die dan ook wel stimuli of items worden genoemd. De antwoorden
van deelnemers op vragen in een vragenlijst zijn bijvoorbeeld indicatoren. In een meetmodel worden
indicatoren weergegeven in rechthoeken.
Betrouwbaarheid: De mate waarin een meting bij herhaling telkens hetzelfde resultaat oplevert (en
datgene dat gemeten wordt moet stabiel zijn.)
Niet-systematische meetfout: toevallige invloeden op de testscore noemen we samen de (ook
wel ruis of random measurement error.)
Systematische meetfout of bias genoemd: een NIET- toevallige verstoring van het meetresultaat, een
systematische vertekening.
De score die volgt uit ons meetinstrument wordt dus bepaald door de ‘ware’ score van deze persoon
op een bepaald theoretisch construct plus een (onvermijdelijke) meetfout door verstoringen op de
testscore. Als er enkel niet-systematische meetfouten zijn (dus alleen toevallige verstoringen), zullen
op den duur, bij heel vaak meten, deze (niet-systematische) meetfouten tegen elkaar wegmiddelen
en resulteert iemands ware score.
Validiteit (opvattingen)
Causale opvatting van validiteit: een test is valide als (1) het construct bestaat en (2) de verschillen
tussen (of binnen) mensen op het construct tot verschillende uitkomsten op het meetinstrument
leiden.
Constructvaliditeit: in hoeverre interpretaties van testscores ondersteund worden door theorie en
empirisch bewijs voor het gebruik van deze test.
,Valditeit: in hoeverre meet de test – voor deze toepassing, in deze steekproef – wat deze moet
meten.
• indruksvaliditeit of face validity: de mate waarin het meetinstrument de indruk geeft te
meten wat het zou moeten meten na bestudering van het meetinstrument door een leek of
iemand uit het vakgebied. Deze benadering is erg praktisch; de onderzoeker hoeft het
meetinstrument alleen nauwkeurig te bekijken.
• criteriumvaliditeit of criterion validity: de mate waarin de uitkomsten van een
meetinstrument als verwacht samenhangen met die op een ander meetinstrument of
uitkomstmaat. Van een intelligentietest wordt bijvoorbeeld verwacht dat deze samenhangt
met schoolcijfers.
• externe validiteit: de mate waarin de uitkomsten van een studie gegeneraliseerd kunnen
worden naar de doelpopulatie. Wetenschappelijk onderzoek wordt vaak uitgevoerd in
kunstmatige omstandigheden, zoals een laboratorium. Externe validiteit gaat in op de vraag
in hoeverre de gevonden patronen ook buiten de onderzochte context gelden.
• inhoudsvaliditeit of content validity: de mate waarin de items van het meetinstrument het
gehele construct omvatten. Impulsiviteit wordt bijvoorbeeld gezien als een multifactorieel
construct. Een meetinstrument met goede inhoudsvaliditeit moet al die verschillende
aspecten van impulsiviteit omvatten. Een meetinstrument dat impulsiviteit beoogt te meten,
maar enkel items bevat over een deelaspect daarvan, bijvoorbeeld alleen over ‘sensation
seeking’, heeft geen goede inhoudsvaliditeit.
Steekproeven
Steekproeven kunnen worden onderverdeeld in probability samples en non-probability samples. Bij
een probability sample heeft elk lid van de populatie een bepaalde, bekende kans (probability) om te
worden opgenomen in de steekproef (sample). Bij een non-probability sample daarentegen weet je
niet wat de kans is dat een bepaald lid van de populatie wordt opgenomen in de steekproef.
Probability samples (aselect)
Drie voorbeelden:
• aselecte steekproef:
• gestratificeerde aselecte steekproef: eerst opgedeeld in een aantal subgroepen (bijv man-
vrouw), daarna wordt uit elke subpopulatie een aselecte steekproef genomen, waarbij de
verhouding tussen de subpopulaties in de steekproef gelijk is aan die in de populatie.
, • multilevel aselecte steekproef: bijv eerst een aselecte steekproef van scholen genomen,
waarna per school een aselecte steekproef van klassen wordt genomen, waarna vervolgens
alle scholieren uit de geselecteerde klassen worden onderzocht (ook wel clustersteekproef.)
➔ Voordeel: opnamekans is bekend, dus goed generaliseerbaar
➔ Nadeel: toeval:
o Niet-systematische meetfout (hoe groter steekproef, hoe kleiner fout)
o Steekproeffout: door toeval belanden bijv. veel meer uitzonderlijke mensen in de
steekproef, dus niet representatief
Non-probability samples (select)
Voorbeelden:
• Convenience sampling: basis van een aantal praktische criteria (bijv. geografische locatie,
bereidheid zelf aan te melden). Weinig systematisch. Het verkrijgen van data die
representatief zijn voor de populatie staat niet centraal.
• snowball sampling: wordt wel nagedacht over de kenmerken die de deelnemers uit de
steekproef moeten hebben. ‘Seeds’ nodigen anderen uit. Veel gebruikt bij moeilijk te
bereiken groepen (bijv. sekswerkers.)
• purposive sampling: deelnemers weloverwogen geselecteerd op basis van specifieke
kenmerken. Vaak bij kwalitatief onderzoek gebruikt.
• quota sampling: vergelijkbaar gestratificeerde steekproef, alleen worden nu geen aselecte
steekproeven getrokken maar selecte steekproeven door bijvoorbeeld convenience sampling
of snowball sampling toe te passen op de verschillende subpopulaties.
Bij kwalitatief onderzoek is de dataverzameling en -analyse zo intensief dat vaak maar kleine
steekproeven onderzocht kunnen worden. Daarom worden meestal geen aselecte steekproeven,
maar selecte steekproeven geworven, die strategisch worden samengesteld, waarbij de deelnemers
weloverwogen geselecteerd worden op basis van hun kenmerken, zoals leeftijd en geslacht. Dit
betekent dat onderzoekers er nooit zomaar vanuit kunnen gaan dat hun data naar de populatie
generaliseerbaar is. Bovendien hebben de onderzoekers geen zicht op de niet-systematische
meetfout en de steekproeffout en is de power om verbanden op te sporen bij kwalitatief onderzoek
erg laag. Dit is niet erg, omdat het doel van kwalitatief onderzoek meestal anders is, bijvoorbeeld om
het perspectief van deelnemers te begrijpen in plaats van om verbanden op te sporen en te
verklaren.
Thema 2 Modellen, designs en onderzoeksvragen
Modellen: zie Meetmodel en structureel model(/conceptueel model)
Typen designs
Cross-sectioneel <-> Longitudinaal
Nadeel longitudinaal: uitval (attritie)
Observationeel <-> Experimenteel
3 voorwaarden voor causaliteit:
1. De variabele die de invloed uitoefent, oftewel het causale antecedent,
moet eerder in de tijd gemeten of gemanipuleerd worden dan de andere
Samenvatting
Inleiding Onderzoek 2021
Jacqueline van Dijk
,Thema 1 Basisconcepten
Onderzoekscyclus
Vijf fasen
• onderzoeksvraag formuleren
• studie ontwerpen
• data verzamelen
• data analyseren
• rapporteren
Publication Bias: het is gemakkelijker om onderzoek te publiceren dat wel resultaten laat zien, dan
onderzoek dat geen resultaten laat zien (file drawer probleem, replicatiecrisis.)
Psychologische Constructen: psychologische variabelen waarbij de definitie is afgeleid vanuit theorie
en waarbij die definitie specificeert wat wel en wat niet tot de variabele behoort.
Net zoals meetinstrumenten ontwikkeld zijn om een specifiek construct te meten, zijn manipulaties
ontwikkeld om een specifiek construct (of soms een combinatie van constructen) te beïnvloeden.
,Meetmodel en structureel model(/conceptueel model)
Meetmodel: geeft operationalisatie van variabele weer
Een meetmodel visualiseert hoe een variabele via stimuli of itemswordt geoperationaliseerd. In zo’n
meetmodel worden de variabelen of constructen weergegeven in ovalen. De stimuli of items die het
construct operationaliseren, bijvoorbeeld de vragen op een vragenlijst, vormen de indicatoren die in
rechthoeken worden weergegeven.
Meestal worden alleen meetmodellen opgesteld voor meetinstrumenten. Bij manipulaties worden
deelnemers vaak aan slechts één stimulus blootgesteld, in tegenstelling tot meetinstrumenten die
vaak uit meerdere items bestaan. Het meetmodel van een manipulatie bestaat dan slechts uit één
indicator (want één stimulus). Let erop dat bij het meetmodel van een manipulatie de pijl in
tegengestelde richting loopt, van de indicator (weergegeven in een vierkant) naar het construct
(weergegeven in een ovaal). De stimulus wordt namelijk aangeboden om het construct te
beïnvloeden.
Structureel model: geeft verwachtte verhouding weer
De pijltjes geven de richting van een verband aan. Een pijltje met twee pijlpunten (bi-directioneel)
geeft een verband tussen de twee variabelen aan, maar het is niet bekend of deze elkaar
beïnvloeden. Als een pijltje maar één pijlpunt heeft, heeft de ene variabele invloed op de andere
variabele. Er wordt dan gesproken over een causaal verband.
Indicator, indicatoren: een variabele die rechtstreeks wordt gemeten
bij onderzoekseenheden (meestal deelnemers). Operationalisaties van constructen bestaan uit een of
meer indicatoren, die dan ook wel stimuli of items worden genoemd. De antwoorden
van deelnemers op vragen in een vragenlijst zijn bijvoorbeeld indicatoren. In een meetmodel worden
indicatoren weergegeven in rechthoeken.
Betrouwbaarheid: De mate waarin een meting bij herhaling telkens hetzelfde resultaat oplevert (en
datgene dat gemeten wordt moet stabiel zijn.)
Niet-systematische meetfout: toevallige invloeden op de testscore noemen we samen de (ook
wel ruis of random measurement error.)
Systematische meetfout of bias genoemd: een NIET- toevallige verstoring van het meetresultaat, een
systematische vertekening.
De score die volgt uit ons meetinstrument wordt dus bepaald door de ‘ware’ score van deze persoon
op een bepaald theoretisch construct plus een (onvermijdelijke) meetfout door verstoringen op de
testscore. Als er enkel niet-systematische meetfouten zijn (dus alleen toevallige verstoringen), zullen
op den duur, bij heel vaak meten, deze (niet-systematische) meetfouten tegen elkaar wegmiddelen
en resulteert iemands ware score.
Validiteit (opvattingen)
Causale opvatting van validiteit: een test is valide als (1) het construct bestaat en (2) de verschillen
tussen (of binnen) mensen op het construct tot verschillende uitkomsten op het meetinstrument
leiden.
Constructvaliditeit: in hoeverre interpretaties van testscores ondersteund worden door theorie en
empirisch bewijs voor het gebruik van deze test.
,Valditeit: in hoeverre meet de test – voor deze toepassing, in deze steekproef – wat deze moet
meten.
• indruksvaliditeit of face validity: de mate waarin het meetinstrument de indruk geeft te
meten wat het zou moeten meten na bestudering van het meetinstrument door een leek of
iemand uit het vakgebied. Deze benadering is erg praktisch; de onderzoeker hoeft het
meetinstrument alleen nauwkeurig te bekijken.
• criteriumvaliditeit of criterion validity: de mate waarin de uitkomsten van een
meetinstrument als verwacht samenhangen met die op een ander meetinstrument of
uitkomstmaat. Van een intelligentietest wordt bijvoorbeeld verwacht dat deze samenhangt
met schoolcijfers.
• externe validiteit: de mate waarin de uitkomsten van een studie gegeneraliseerd kunnen
worden naar de doelpopulatie. Wetenschappelijk onderzoek wordt vaak uitgevoerd in
kunstmatige omstandigheden, zoals een laboratorium. Externe validiteit gaat in op de vraag
in hoeverre de gevonden patronen ook buiten de onderzochte context gelden.
• inhoudsvaliditeit of content validity: de mate waarin de items van het meetinstrument het
gehele construct omvatten. Impulsiviteit wordt bijvoorbeeld gezien als een multifactorieel
construct. Een meetinstrument met goede inhoudsvaliditeit moet al die verschillende
aspecten van impulsiviteit omvatten. Een meetinstrument dat impulsiviteit beoogt te meten,
maar enkel items bevat over een deelaspect daarvan, bijvoorbeeld alleen over ‘sensation
seeking’, heeft geen goede inhoudsvaliditeit.
Steekproeven
Steekproeven kunnen worden onderverdeeld in probability samples en non-probability samples. Bij
een probability sample heeft elk lid van de populatie een bepaalde, bekende kans (probability) om te
worden opgenomen in de steekproef (sample). Bij een non-probability sample daarentegen weet je
niet wat de kans is dat een bepaald lid van de populatie wordt opgenomen in de steekproef.
Probability samples (aselect)
Drie voorbeelden:
• aselecte steekproef:
• gestratificeerde aselecte steekproef: eerst opgedeeld in een aantal subgroepen (bijv man-
vrouw), daarna wordt uit elke subpopulatie een aselecte steekproef genomen, waarbij de
verhouding tussen de subpopulaties in de steekproef gelijk is aan die in de populatie.
, • multilevel aselecte steekproef: bijv eerst een aselecte steekproef van scholen genomen,
waarna per school een aselecte steekproef van klassen wordt genomen, waarna vervolgens
alle scholieren uit de geselecteerde klassen worden onderzocht (ook wel clustersteekproef.)
➔ Voordeel: opnamekans is bekend, dus goed generaliseerbaar
➔ Nadeel: toeval:
o Niet-systematische meetfout (hoe groter steekproef, hoe kleiner fout)
o Steekproeffout: door toeval belanden bijv. veel meer uitzonderlijke mensen in de
steekproef, dus niet representatief
Non-probability samples (select)
Voorbeelden:
• Convenience sampling: basis van een aantal praktische criteria (bijv. geografische locatie,
bereidheid zelf aan te melden). Weinig systematisch. Het verkrijgen van data die
representatief zijn voor de populatie staat niet centraal.
• snowball sampling: wordt wel nagedacht over de kenmerken die de deelnemers uit de
steekproef moeten hebben. ‘Seeds’ nodigen anderen uit. Veel gebruikt bij moeilijk te
bereiken groepen (bijv. sekswerkers.)
• purposive sampling: deelnemers weloverwogen geselecteerd op basis van specifieke
kenmerken. Vaak bij kwalitatief onderzoek gebruikt.
• quota sampling: vergelijkbaar gestratificeerde steekproef, alleen worden nu geen aselecte
steekproeven getrokken maar selecte steekproeven door bijvoorbeeld convenience sampling
of snowball sampling toe te passen op de verschillende subpopulaties.
Bij kwalitatief onderzoek is de dataverzameling en -analyse zo intensief dat vaak maar kleine
steekproeven onderzocht kunnen worden. Daarom worden meestal geen aselecte steekproeven,
maar selecte steekproeven geworven, die strategisch worden samengesteld, waarbij de deelnemers
weloverwogen geselecteerd worden op basis van hun kenmerken, zoals leeftijd en geslacht. Dit
betekent dat onderzoekers er nooit zomaar vanuit kunnen gaan dat hun data naar de populatie
generaliseerbaar is. Bovendien hebben de onderzoekers geen zicht op de niet-systematische
meetfout en de steekproeffout en is de power om verbanden op te sporen bij kwalitatief onderzoek
erg laag. Dit is niet erg, omdat het doel van kwalitatief onderzoek meestal anders is, bijvoorbeeld om
het perspectief van deelnemers te begrijpen in plaats van om verbanden op te sporen en te
verklaren.
Thema 2 Modellen, designs en onderzoeksvragen
Modellen: zie Meetmodel en structureel model(/conceptueel model)
Typen designs
Cross-sectioneel <-> Longitudinaal
Nadeel longitudinaal: uitval (attritie)
Observationeel <-> Experimenteel
3 voorwaarden voor causaliteit:
1. De variabele die de invloed uitoefent, oftewel het causale antecedent,
moet eerder in de tijd gemeten of gemanipuleerd worden dan de andere
