Hoofdstuk 1 – Research process, analysing data and reporting data
https://uk.sagepub.com/en-gb/eur/discovering-statistics-using-ibm-spss-
statistics/book238032
Kwantitatief = als er cijfers bij betrokken zijn.
Kwalitatief = als er taal geanalyseerd wordt.
Hoe doe je onderzoek?
Je begint een onderzoek met een observatie die je graag wilt begrijpen. Hier probeer je
verklaringen voor te bedenken (bijvoorbeeld waarom kijkt je kat wel naar tv als er vogels zijn
maar niet als er kwallen zijn) of theorieën. Hieruit kun je hypotheses opstellen. Over het
onderwerp ga je vervolgens data verzamelen. De analyse van die data kan jouw hypothese
ondersteunen of juist niet. Theorieën leiden tot data verzameling en data collectie/analyse
informeert de theorieën weer.
Theory = data uitleggen. Bijvoorbeeld dat mensen met een narcistische persoonlijke stoornis
vaker auditie doen voor Big Brother dan mensen zonder. Verklaringen voor een bepaalde
observatie.
Hypothesis = een voorspelling van de theorie, bijvoorbeeld dat het aantal mensen met een
narcistische persoonlijke stoornis die op komen dagen voor de auditie hoger is dan het
algemene level in de populatie (ongeveer 1%).
Als je de data gaat controleren en berekenen en uiteindelijk blijkt dat je hypothese niet klopt,
dan falsifieer je deze. Klopt hij wel, dan neem je hem aan.
Bij het verzamelen van de data horen ook nog andere dingen. Je moet variabelen opstellen:
dependent variable = afhankelijke variabele, dat wat we denken dat het effect is. Dit
is de variabele die de uitkomst is.
independent variable = onafhankelijke variabele, dat wat we denken dat de oorzaak
van het effect is. Dit is de variabele die wordt gemanipuleerd.
predictor variable = dit is een andere term voor de onafhankelijke variabele.
outcome variable = dit is een andere term voor afhankelijke variabele.
categorial variable = deze bestaat uit categorieën. Je behoort altijd tot één
categorie. Stel je hebt: mensen, katten en fruitrepen, dan hoor je tot de mensen. Je
hoort niet een klein beetje bij mensen en een klein beetje bij fruitrepen. Het beschrijft
entiteiten, zoals man of vrouw. Hieronder vallen de binaire, nominale en ordinale
variabele.
binary variable = Er zijn maar twee categorieën. Man en vrouw lijkt dan weer meer
op een binaire variabele. Andere voorbeelden zijn levend of dood, zwanger of niet. Er
is altijd een “ja” of een “nee”.
continuous variable = een die ons een score geeft voor elke persoon en elke
waarde op de meetschaal kan nemen. Hieronder vallen de interval en ratio
variabelen.
discrete variable = deze kan alleen maar hele getallen op de schaal hebben.
Levels of measurement
De variabelen kun je gaan meten. Er zijn verschillende meetniveaus:
1. Nominale niveau: als dingen dezelfde naam hebben, maar er meer dan twee
mogelijkheden zijn. Bijvoorbeeld het kiezen van een nummer voor achterop je shirt.
2. Ordinale niveau: dit vertelt ons niet dat er iets heeft plaatsgevonden, maar juist in
welke volgorde dan. Deze data vertelt ons niets over verschillen tussen waardes.
3. Interval niveau: de meeste metingen hebben dit als niveau. Het zijn gelijke
intervallen. Als je iets op een vijfpuntsschaal moet beoordelen, dan ligt er tussen de 1
en 2 evenveel als tussen de 4 en de 5.
https://uk.sagepub.com/en-gb/eur/discovering-statistics-using-ibm-spss-
statistics/book238032
Kwantitatief = als er cijfers bij betrokken zijn.
Kwalitatief = als er taal geanalyseerd wordt.
Hoe doe je onderzoek?
Je begint een onderzoek met een observatie die je graag wilt begrijpen. Hier probeer je
verklaringen voor te bedenken (bijvoorbeeld waarom kijkt je kat wel naar tv als er vogels zijn
maar niet als er kwallen zijn) of theorieën. Hieruit kun je hypotheses opstellen. Over het
onderwerp ga je vervolgens data verzamelen. De analyse van die data kan jouw hypothese
ondersteunen of juist niet. Theorieën leiden tot data verzameling en data collectie/analyse
informeert de theorieën weer.
Theory = data uitleggen. Bijvoorbeeld dat mensen met een narcistische persoonlijke stoornis
vaker auditie doen voor Big Brother dan mensen zonder. Verklaringen voor een bepaalde
observatie.
Hypothesis = een voorspelling van de theorie, bijvoorbeeld dat het aantal mensen met een
narcistische persoonlijke stoornis die op komen dagen voor de auditie hoger is dan het
algemene level in de populatie (ongeveer 1%).
Als je de data gaat controleren en berekenen en uiteindelijk blijkt dat je hypothese niet klopt,
dan falsifieer je deze. Klopt hij wel, dan neem je hem aan.
Bij het verzamelen van de data horen ook nog andere dingen. Je moet variabelen opstellen:
dependent variable = afhankelijke variabele, dat wat we denken dat het effect is. Dit
is de variabele die de uitkomst is.
independent variable = onafhankelijke variabele, dat wat we denken dat de oorzaak
van het effect is. Dit is de variabele die wordt gemanipuleerd.
predictor variable = dit is een andere term voor de onafhankelijke variabele.
outcome variable = dit is een andere term voor afhankelijke variabele.
categorial variable = deze bestaat uit categorieën. Je behoort altijd tot één
categorie. Stel je hebt: mensen, katten en fruitrepen, dan hoor je tot de mensen. Je
hoort niet een klein beetje bij mensen en een klein beetje bij fruitrepen. Het beschrijft
entiteiten, zoals man of vrouw. Hieronder vallen de binaire, nominale en ordinale
variabele.
binary variable = Er zijn maar twee categorieën. Man en vrouw lijkt dan weer meer
op een binaire variabele. Andere voorbeelden zijn levend of dood, zwanger of niet. Er
is altijd een “ja” of een “nee”.
continuous variable = een die ons een score geeft voor elke persoon en elke
waarde op de meetschaal kan nemen. Hieronder vallen de interval en ratio
variabelen.
discrete variable = deze kan alleen maar hele getallen op de schaal hebben.
Levels of measurement
De variabelen kun je gaan meten. Er zijn verschillende meetniveaus:
1. Nominale niveau: als dingen dezelfde naam hebben, maar er meer dan twee
mogelijkheden zijn. Bijvoorbeeld het kiezen van een nummer voor achterop je shirt.
2. Ordinale niveau: dit vertelt ons niet dat er iets heeft plaatsgevonden, maar juist in
welke volgorde dan. Deze data vertelt ons niets over verschillen tussen waardes.
3. Interval niveau: de meeste metingen hebben dit als niveau. Het zijn gelijke
intervallen. Als je iets op een vijfpuntsschaal moet beoordelen, dan ligt er tussen de 1
en 2 evenveel als tussen de 4 en de 5.
