Is de steekproef representatief?
Is de waargenomen relatie dezelfde in elke subpopulatie?
- Vermoedens van verschillen, dan correlatie berekenen in elke subpopulatie
- Moderator Variabele: een variabele die relatie tussen andere variabelen beïnvloedt
- Operationeel definiëren
- Behoefte aan betrouwbare en valide metingen
Twee effecten moeten worden gecontroleerd - Experimenter expectancy (verwachtingen van de onderzoeker) en Experimenter reactivity (de invloed die de onderzoeker heeft op het gedrag van de participanten. Drie manieren om dit effect zo laag mogelijk te houden:
- Vermomming van zelfrapportage metingen. De participanten weten dan niet want de onderzoeker onderzoekt. Stuvia.com - The Marketplace to Buy and Sell your Study Material - Onopvallende metingen doen. De participanten hebben dan niet door dat ze geobserveerd worden.
- Metingen apart afnemen. Op verschillende tijden meten of door verschillende onderzoekers laten meten.
- Maar de beste manier is gewoon om te zorgen dat participanten geen invloed kunnen uitoefenen op het onderzoek.
2.00 – 3.00 s’ nachts We meten van elke proefpersoon:
1. Promillage alcohol (blaastest)
2. Stuurafwijking (aantal corrigerende stuurbewegingen)
Weergave observaties: Puntenwolk (scatter plot) Alcoholpromillage op de X-as en Stuurafwijking op de Y-as.
• Elk punt geeft twee metingen van één persoon.
• Tezamen tonen de punten een verband tussen Alcoholpromillage en stuurafwijking: Hoe meer alcohol, hoe meer afwijking.
provinciale weg nabij uitgaanscentrum
automobilisten
- Wat is de relatie tussen variabele X en variabele Y? Of wat is de beste (regressie) vergelijking?
- Voorbeeld: a) in welke mate hangt IQ samen met studiesucces? b) in hoeverre hangt agressie op jonge leeftijd samen met het aantal delicten op latere leeftijd
- Correleren van demografische variabelen (zoals leeftijd, onderwijs, leeftijd, etc.) met de afhankelijke variabele Voorbeeld: Alcohol en Rijprestatie
(uitwerking in stappen hieronder
Beiden betreffen metingen, maar niet manipulatie van variabelen - Beide kunnen dus geen oorzakelijk verband vast stellen
Differentieelonderzoek heeft meer constraint, stelt zelf de vergelijkingsgroepen vast door middel van preexisting variable. Hierdoor ontstaan onderzoek confounders. Bestaande groepen hebben bestaande moderatoren (variabelen die de relatie tussen andere variabelen lijkt te veranderen. Zoals sekse, culture, etniciteit). Daarom moet je minimaal enkele verstorende variabelen controleren. Na controle heb je een sterker bewijs voor een theorie.
Vaak wordt differentieel onderzoek gebruikt, als variabelen niet te manipuleren zijn. Je wilt bijvoorbeeld onderzoeken hoe een kind reageert als het geen moederfiguur heeft, maar je kunt moeilijk de moeder weghalen. Dan ga je dus onderzoek doen binnen een groep met staande variabelen: kinderen zonder moeders.
- Confounding: ongecontroleerde variabele die onderzoeksuitkomst kan beïnvloeden: voorbeeld: verschil man/vrouw en ZB (zelfbeeld), Observatiemethode
- Indien geen controle dan ongeldige resultaten (artifact)
- Procedures gestandaardiseerd om deze reden - Vergelijken van groepen zinvol alleen bij gestandaardiseerde meetprocedures
- Cross-sectionele designs - Gelijktijdig testen verschillende leeftijdsgroepen
- Cohort-effect kan probleem worden (cohort = Een groep personen, die gedurende een bepaal- de periode, eenzelfde demografische gebeurtenis heeft meegemaakt. B.v. : alle mensen die in een bepaald kalenderjaar zijn geboren (=geboortecohort). Andere naam: generatie.)
- "shared levenservaring: mensen van bepaalde leeftijd gedragen zich hetzelfde en anders dan mensen van andere leeftijden”
- Longitudinale designs
- Volgen van dezelfde proefpersonen
