H2 Flashcards
Theorie, doel (3)
Set van onderling samenhangende hypothesen. Doel: beschrijven, verklaren en/of voorspellen
Inductieve onderzoek
Probeert van observatie naar het ontwikkelen van een hypothese te gaan
Deductief onderzoek
Van hypothesen naar observatie
Kenmerken theorie (3)
1) Bevat constructen die je probeert te verklaren (theoretische variabelen, kernbegrippen)
2) Beschrijft relaties tussen de constructen (vaak causaal)
3) Bevat links/verbanden tussen constructen en hun indicatoren (operationalisaties, metingen, geobserveerde variabelen)
–> doel: beschrijven, verklaren en/of voorspellen
Soorten hypothesen: (2)
- Relaties tussen constructen
- Operationalisering van constructies (instrument om construct te meten)
Wat maakt een theorie productief/goed? (10)
- Falsifiable
- Zo specifiek mogelijk
- Parsimonious (spaarzaam)
- Gerelateerd aan een belangrijk fenomeen
- Intern constitent
- Coherent en begrijpelijk
- Specificeert relevante constructen en hoe ze zijn gemeten (operationalisatie)
- Is in lijn met wat al bekend is over het onderwerp
- Legt de data beter uit dan bestaande/concurrerende theorieën
- Geeft nieuwe inzichten/voorspellingen over het onderwerp
Doelen/functies empirisch onderzoek: (4)
- Discovery (ontdekken)
- Wat zijn plausibele oorzaken van constructies
- Als er nog niks over bekend is
- Inductiefase uit Empirische cyclus
- Hypothesen ontwikkelen of genereren
- Inductieve manier (observatie –> hypothese)
- Demonstration (aantonen)
- Met verzamelde gegevens poging doen om hypothese te ondersteunen
- Deductiefase uit Empirische cyclus
- Resultaten kunnen nooit hypothese bewijzen, alleen aantonen dat ze consistent zijn
- Meer deductief (hypothese –> observatie)
- Refutation (verwerpen/weerleggen)
- Deductiefase uit Empirische cyclus: Van hypothesen (algemeen) naar gegevensverzameling (specifiek)
- Tegenbewijs zoeken (alternatieve verklaringen/hypothesen)
- Replication (repliceren)
- Vooroordelen van onderzoeker overwinnen
- Deductiefasen uit Empirische cyclus: Van hypothese (algemeen) naar gegevensverzameling (specifiek)
- Herhaling van demonstration en refutation
○ Grotere groepen
○ Andere groepen
○ Andere omstandigheden
○ Andere operationele definities
Andere onderzoekdesigns
Nominale variabele
Variabele waarvan de waarden niet kunnen worden geordend in termen van meer of minder (leiderschapsstijl, religie, geslacht, politieke opvatting)
Modaliteit
Variabele waarvan de waarden niet kunnen worden geordend in termen van meer of minder (leiderschapsstijl, religie, geslacht, politieke opvatting)
Gradaties
De variabelen kunnen variëren in termen van meer of minder (leeftijd, bedrijfsgrootte, inkomen, intelligentie, politieke betrokkenheid)
Conceptueel model sleutel voor (3)
1 Ontwikkelen van hypothesen (begin van een onderzoek om duidelijk te maken wat er wel en niet duidelijk is)
2 Concepten van het onderzoek identificeren
3 Onderzoeksresultaten interpreteren
Goed letten op bij conceptueel model (3)
1Tussen welke van de variabelen betstaat er een causaal verband en tussen welke niet?
2 Wat is de causale volgorde
3 Wat is de richting van het verband (positief of negatief)
Voordelen conceptueel model (3)
1 Beter overzicht relatiepatronen
2 Gemakkelijker te zien welke variabelen van invloed zijn op bepaalde variabele en welke variabelen deze laatste zelf allemaal beïnvloedt
3 Sneller en beter te zien wat de indirecte- en eventuele interactie-effecten zijn.
Elementen conceptueel model (2,2)
a) Verzameling van kernbegrippen die duiden op bepaalde fenomenen uit de werkelijkheid (variabelen; modaliteit of gradaties). Regels:
1) Key concepts zijn variabelen (alles wat niet varieert, hoor niet thuis in een conceptueel model)
2) Bij variabelen is precies aangeven bij welke waarden (modaliteiten/gradaties) de variabelen kunnen aannemen en welk daarvan u in het onderzoek op het oog hebt
b)Verzameling van relaties tussen deze begrippen (causale relaties)
X–>Y
Direct effect
X –> Y –> Z (3)
Indirect effect, mediërende- of interveniërende variabele
X –> Y + invloed Z (3)
Interaction effect, interactievariabele (moderator)
X <–> Y (2)
Feedback effect (reciprocal effect)
Measurement research
(Meetonderzoek) wordt meestal uitgevoerd om te onderzoeken of door middel van twee of meer manieren om hetzelfde construct te meten vergelijkbare resultaten opleveren (validiteit meten)
Constructies van desinteresse
Dingen die we liever niet meten
Correlation fallacy
Het ongepast afleiden van causaliteit uit een eenvoudige associatie tussen twee variabelen.
Selection threat
Verschil tussen groepen onderzoek deelnemers die de afhankelijke variabelen kunnen beïnvloeden
Selection by maturation threat
Moeilijkheid om tot causale conclusies te komen omdat de individuen in de twee groepen in verschillende snelheden kunnen groeien of rijpen
Reciprocal causation
Het ongepast afleiden van causaliteit uit een eenvoudige associatie tussen twee variabelen
Counterbalancing:
Elk subject (persoon) krijgt dan beide condities, maar de volgorde verschilt (random)
History
gebeurtenis, los van onafhankelijke variabele, die plaatsvindt en afhankelijke variabele kan beïnvloeden
Differential mortality
Uitval bij 1 groep groter dan bij andere groep
Type I-fout:
Het ten onrechte concluderen dat er een relatie is terwijl die er in feite niet is
Type II-fout:
Het ten onrechte concluderen dat er geen relatie is terwijl die er wel is
Componenten van variabelen: (3)
- Construct of interest (meten wat je wil meten)
- Constructs of desinterest (meten wat je liever niet wilt meten)
Random errors
- Constructs of desinterest (meten wat je liever niet wilt meten)
Eigenschappen causale relaties
Richting (+-0)
Sterkte (-1 tot 1)
- Geen effect 0
- Zwak vanaf 0.1
- Middel vanaf 0.3
- Sterk vanaf 0.5
Hoe achter causaal verband komen? (3)
1) De veronderstelde oorzaak manipuleren en de uitkomst observeren
2) Kijken of variatie in de oorzaak gerelateerd is aan de variatie in het effect/gevolg
3)Verschillende methodes gebruiken tijdens het onderzoek om andere verklaringen te verminderen
