Statistiek Inductieve Technieken H1. Sociaal-Wetenschappelijk Onderzoek

Front 1

1. Sociaal-wetenschappelijk onderzoek

Statistische technieken kunnen worden onderverdeeld in

Back 1

beschrijvende en generaliserende statistiek.

Front 2

Beschrijvende statistiek.
Hier gaat het om

Back 2

beschrijven van voorliggende gegevens.

Bijvoorbeeld: Wat is de beoordeling van een film. Je kan dit berekenen door bijvoorbeeld van 20 beoordeling het gemiddelde en standaardafwijking te berekenen.

Front 3

Generaliserende statistiek. Ook wel inductieve statistiek.

Het gaat hier om

Back 3

de vraag of we resultaten, berekend uit gegevens van bijvoorbeeld een X bioscoopgangers, mogen generaliseren naar iedereen die de film gezien heeft.

Front 4

1.1 Causale conclusie en generalisatie

Doel van sociaalwetenschappelijk onderzoek is

Back 4

om op basis van beschikbare steekproefgegevens conclusies te trekken over een hypothese.


Maar wanneer mag je de uitkomsten generaliseren naar de gehele populatie?

Je zit met:
• Interne validiteit
• Externe validiteit

Front 5

Maar wanneer mag je de uitkomsten generaliseren naar de gehele populatie?

Je zit met:
• Interne validiteit
• Externe validiteit

Back 5

Interne validiteit
Wordt een verschil in uitkomst veroorzaakt door X, of toevallig niet door iets anders? Voorbeeld. Worden schoolprestaties verbeterd door het voorlezen of niet? Het kan immers ook de gehele opvoeding zijn, SES ed.
Dit is interne validiteit.

Externe validiteit.
Geldt voor alle kinderen dat als ze voorgelezen worden dat de prestaties beter zijn of niet?
Dat is de externe validiteit.

Front 6

1.2 Interne validiteit
Interne validiteit:

Back 6

Interne validiteit is de mate waarin een onderzoeksontwerp ons in staat stelt causale conclusies te trekken over het effect van een variabele op een onafhankelijke variabele.

Front 7

Causaal verband.
Om te concluderen dat er causaal verband is moet aan drie eisen worden voldaan.

Back 7

1. er moet een voorspelbare factor aanwezig zijn.. het ene moet leiden tot het andere.
2. Het verschil moet ontstaan na de stimulus, bijv voorlezen.
3. Er mogen geen andere invloeden een rol spelen.


Als er een verschil is gevonden bij een voorspelbare factor waarbij het ene tot het andere leidt, kunne er bij 2 en 3, nog allerlei problemen zijn wil je zeggen dat het echt zo is.

2. Het verschil moet ontstaan na de stimulus, bijv voorlezen.
3. Er mogen geen andere invloeden een rol spelen.

Punt 2 eist dat de oorzaak in de tijd vooraf moet gaan aan het gevolg.
Punt 3 eist dat er geen andere verklaringen mogen zijn behalve die ene.

Front 8

Als er een verschil is gevonden bij een voorspelbare factor waarbij het ene tot het andere leidt, kunne er bij 2 en 3, nog allerlei problemen zijn wil je zeggen dat het echt zo is.

Back 8

2. Het verschil moet ontstaan na de stimulus, bijv voorlezen.
3. Er mogen geen andere invloeden een rol spelen.

Punt 2 eist dat de oorzaak in de tijd vooraf moet gaan aan het gevolg.
Punt 3 eist dat er geen andere verklaringen mogen zijn behalve die ene.

Front 9

Het probleem.
Het probleem is het vaststellen van

Back 9

oorzaak en gevolg. Heeft het ene geleid tot het andere. Daarom zet je bijvoorbeeld een experiment op met 40 kinderen die niet kunnen lezen, waarbij je gaat loten welke wel en welke niet krijgen voorgelezen. 20 wel en 20 niet. Zo kan je vergelijken.

Front 10

Voormeting.
Vaak wordt er begonnen met

Back 10

een voormeting om te kijken of de populatie erg van elkaar verschilt ja of nee. Stel dat je de kinderen neemt met voorlezen, weet je in ieder geval of er aan het begin van het onderzoek geen verschil bestond.

Front 11

Storende variabelen.

Back 11

Stel dat er verschillen voor het onderzoek worden gevonden, kan je die meenemen in het onderzoek.
Bijv. door variabelen als verschil in intelligentie of ouders die hoog onderwijs hebben genoten. Als je dat weet in een onderzoek naar bijvoorbeeld lezen, kan je daar rekening mee houden.


Er zijn speciale analyse technieken om na te gaan of er storende variabelen van invloed zijn op de resultaten van een onderzoek.

Verklarende variabelen
Zo kan je nagaan of er een statistisch verband verdwijnt als je rekening houd met een factor als dat ouders bijv. intelligent zijn en het leesgedrag van hun kinderen. Je hebt dan de verklarende variabele. En dat is iets anders dan het voorlezen.

Front 12

Verklarende variabelen
Zo kan je nagaan of er een statistisch verband verdwijnt als je rekening houdt met

Back 12

een factor als dat ouders bijv. intelligent zijn en het leesgedrag van hun kinderen. Je hebt dan de verklarende variabele. En dat is iets anders dan het voorlezen.

Front 13

Derde variabele
Voorbeeld van de brandweer. Hoe meer brandweermannen, hoe groter de brandschade. Komt het dan door de hoeveelheid brandweermannen dat er meer schade is?

Back 13

Nee. Er wordt een derde variabele vergeten. De grootte van de brand.

Het gevonden verband is een schijnverband.

Front 14

Schijnverband en spurieuze relatie.
Als iets een schijnverband is en er geen oorzaak gevolg relatie is is de naam voor zo’n verband

Back 14

een spurieuze relatie.

Front 15

Conclusie

Back 15

• Zet een onderzoek zo op dat alternatieve verklaringen voor de verwachte resultaten zo veel mogelijk kunnen worden uitgesloten
• Kies een zo goed mogelijk onderzoeksontwerp
• Spoor storende variabelen op voor dat het onderzoek van start gaat
• Hoe kunnen deze voorkomen worden en hoe kunnen deze gecontroleerd worden.

Front 16

1.3 Externe validiteit
Externe validiteit is de mate

Back 16

waarin we resultaten van een onderzoek kunnen generaliseren over situaties, methoden, tijd en populaties

“in hoeverre zijn de steekproef resultaten geldig voor de gehele populatie’.

• Generaliseerbaarheid over ‘situaties’
• Generaliseerbaarheid over ‘methoden’
• Generaliseerbaarheid over ‘Perioden’
• Statistische generalisatie

Front 17

“in hoeverre zijn de steekproef resultaten geldig voor de gehele populatie’.

• Generaliseerbaarheid over ‘situaties’
• Generaliseerbaarheid over ‘methoden’
• Generaliseerbaarheid over ‘Perioden’
• Statistische generalisatie

Theoretisch universum

Back 17

Generaliseerbaarheid over ‘situaties’
Generaliseerbaarheid over ‘situaties’ heeft betrekking op de vraag ijn hoeverre de onderzoekssituatie en het dagelijks leven op elkaar lijken

Generaliseerbaarheid over ‘methoden’
Generaliseerbaarheid over ‘methoden’ heet te maken metb de vraag of de zelfde resultaten zouden worden gevonden wanneer het verschijnsel op een andere manier zou zijn onderzocht.

Generaliseerbaarheid over ‘Perioden’
Generaliseerbaarheid over ‘Perioden’ heeft betrekking op de vraag in hoeverre de steekproefresutaten ook geldig zijn voor een andere periode

Generaliseerbaarheid over ‘populaties’
Is generaliseerbaarheid over ‘populaties’ dan wel statistische generalisatie?
Nee, niet altijd.

Als het gaat om de vraag of de resultaten in de steekproef van toepassing zijn op een andere populatie dan waaruit onze steekproef is getrokken, dan is dat geen statistische generalisatie.

Conclusies op basis van steekproeven onder kinderen en we vragen ons vervolgens af of ze ook geldig zijn voor ouderen, dan is dat geen statistische generalisatie maar meer een discussie.

Statistische generalisatie
Pas wanneer we ons afvragen in hoeverre de resultaten die we in ons onderzoek vonden, ook gelden voor de populatie waaruit onze steekproef kwam en Aselect is, dan gaat het om statistische generalisatie.

Aselecte steekproef
Alleen wanneer we over Aselecte steekproeven beschikken, kunne we statistische generalisatietechnieken toepassen.

Theoretisch universum
Soms doet men alsof de steekproef een Aselecte steekproef is uit een ‘theoretisch universum’. En dat de steekproefresultaten wel naar een dergelijke denkbeeldige populatie kunnen worden gegeneraliseerd. De praktijkbetekenis is dan vaak onduidelijk.
Er moet beargumenteerd worden waarom het wel zinvol is, maar ook waarom de steekproef wel als aselect mag worden beschouwd.

Front 18

Generaliseerbaarheid over ‘situaties’

Back 18

Generaliseerbaarheid over ‘situaties’ heeft betrekking op de vraag ijn hoeverre de onderzoekssituatie en het dagelijks leven op elkaar lijken

Front 19

Generaliseerbaarheid over ‘methoden’

Back 19

Generaliseerbaarheid over ‘methoden’ heet te maken metb de vraag of de zelfde resultaten zouden worden gevonden wanneer het verschijnsel op een andere manier zou zijn onderzocht.

Front 20

Generaliseerbaarheid over ‘Perioden’

Back 20

Generaliseerbaarheid over ‘Perioden’ heeft betrekking op de vraag in hoeverre de steekproefresutaten ook geldig zijn voor een andere periode

Front 21

Generaliseerbaarheid over ‘populaties’

Back 21

Is generaliseerbaarheid over ‘populaties’ dan wel statistische generalisatie?
Nee, niet altijd.

Als het gaat om de vraag of de resultaten in de steekproef van toepassing zijn op een andere populatie dan waaruit onze steekproef is getrokken, dan is dat geen statistische generalisatie.

Conclusies op basis van steekproeven onder kinderen en we vragen ons vervolgens af of ze ook geldig zijn voor ouderen, dan is dat geen statistische generalisatie maar meer een discussie.

Front 22

Statistische generalisatie

Back 22

Pas wanneer we ons afvragen in hoeverre de resultaten die we in ons onderzoek vonden, ook gelden voor de populatie waaruit onze steekproef kwam en Aselect is, dan gaat het om statistische generalisatie.

Front 23

Aselekte steekproef

Back 23

Alleen wanneer we over Aselecte steekproeven beschikken, kunnen we statistische generalisatietechnieken toepassen.

Front 24

Theoretisch universum

Back 24

Soms doet men alsof de steekproef een Aselecte steekproef is uit een ‘theoretisch universum’. En dat de steekproefresultaten wel naar een dergelijke denkbeeldige populatie kunnen worden gegeneraliseerd. De praktijkbetekenis is dan vaak onduidelijk.

Er moet beargumenteerd worden waarom het wel zinvol is, maar ook waarom de steekproef wel als aselect mag worden beschouwd.

Front 25

Samenvatting

De kwaliteit van een onderzoeksontwerp hangt af van het antwoord op twee belangrijke vragen, namelijk de vraag naar de interne validiteit en de vraag naar de externe validiteit.

Interne validiteit is de mate waarin het onderzoeksontwerp ons in staat stelt om causale conclusies te trekken over het effect van een onafhankelijke variabele op de afhankelijke variabele.

Externe validiteit is de mate waarin wij de resultaten van het onderzoek kunnen generaliseren over situaties, methoden, tijd en populaties. Alleen wanneer we over een aselecte steekproef uit een populatie beschikken, kunnen we de statistische generalisatietechnieken toepassen die in dit boek over inductieve technieken worden besproken.

Back 25

Het gaat dan steeds om de vraag in hoeverre de resultaten die wij in onze steekproef
vonden, ook terug te vinden zijn in de populatie waaruit onze steekproef een aselecte steekproef is. Dus bijvoorbeeld om een vraag als: 'Ik vond een gemiddelde van 8 in de aselecte steekproef. Binnen welke grenzen zal het populatiegemiddelde dan met 95% zekerheid liggen?'

Front 26

Samenvatting
De kwaliteit van een onderzoeksontwerp hangt af van het antwoord op twee belangrijke vragen:

Back 26

namelijk de vraag naar de interne validiteit en de vraag naar de externe validiteit.

Interne validiteit is:
de mate waarin het onderzoeksontwerp ons in staat stelt om causale conclusies te trekken over het effect van een onafhankelijke variabele op de afhankelijke variabele.

Externe validiteit is:
de mate waarin wij de resultaten van het onderzoek kunnen generaliseren over situaties, methoden, tijd en populaties. Alleen wanneer we over een aselecte steekproef uit een populatie beschikken, kunnen we de statistische generalisatietechnieken toepassen die in dit boek over inductieve technieken worden besproken.

Front 27

Het gaat steeds om de vraag:

Back 27

in hoeverre de resultaten die wij in onze steekproef vonden, ook terug te vinden zijn in de populatie waaruit onze steekproef een aselecte steekproef is. Dus bijvoorbeeld om een vraag als: 'Ik vond een gemiddelde van 8 in de aselecte steekproef. Binnen welke grenzen zal het populatiegemiddelde dan met 95% zekerheid liggen?'