H3 Flashcards
Overeenkomsten kwalitatief en kwantitatief (4)
- Dezelfde gevolgtrekkingslogica
- Verschillen in stijl en techniek
- Beide empirische onderzoeksmethode (gebaseerd op data)
- Inferentieel: conclusie gaat verder dan alleen onderzoeksgroep (generaliseren)
- Altijd gebruik maken van systematisch en wetenschappelijke benadering
- Zelfde doel: Inferentie
- Achterliggende redenering (logos) is hetzelfde (1 logica)
Verschillen kwalitatief en kwantitatief (9)
Kwantitatief
1 Positivisme
- Observeerbaar fenomeen
2 Kwantificeert gemeten variabelen met behulp van getallen/nummerieke data
3 Statistische technieken
4 Goed te repliceren in verschillende settings
5 Vooral geschikt voor sociale patronen/trends
- Algemene beschrijving zoeken
- Causale hypothese testen
6 Verschil in rang/mate
- Hoe erg ervaar je stress
7 Formele methodes (formules/regels)
- Vaak expliciet vermeld
- Betrouwbaarheidsinterval
8 Abstraheert het algemene vanuit het specifieke
9 Regels wetenschappelijk onderzoek komen soms duidelijker naar voren (abstracte formele methoden)
Kwalitatief
1 Constructivisme
- Meerdere perspectieven
2 Niet kwantificeren in getallen
- Nadruk op bepaalde gebeurtenis, beslissing, instelling, locatie, kwestie of stuk wetgeving
3 In-depth/deep-depth analyse. Begrijpen van onderliggende concept
4 Concentreert op een of klein aantal gevallen
5 Vooral geschikt voor gedachtegangen
6 Verschil in aard/soort
- Verschillende soorten stress
7 Minder gebruikelijk om onderliggende formele modellen/regels te vermelden
8 Diept specifieke uit
–> Niet te vergelijken, waardoor niet gezegd kan worden dat een beter is dan de andere
- Afhankelijk van vraagstuk
–> Beste om beide te combineren
- Schijnverschil
–> Om wereld te begrijpen, moet je:
- Informatie begrijpen die is te kwantificeren
- Informatie begrijpen die niet is te kwantificeren
–> Oordelen kunnen vellen over
- Fenomenen die verschillen in mate (kwantitatief)
- Fenomenen die verschillen in soort (kwalitatief)
Criteria/regels wetenschappelijk onderzoek (4)
1) Er worden feiten verzameld en doel is inferentie
* Ontworpen om beschrijvende of verklarende gevolgtrekkingen te maken
* Gevolgtrekkingen gebaseerd op empirische informatie
* Samenvatting van geobserveerde data is niet genoeg (wel noodzakelijk)
* Inferentie: Poging doen om uitspraken te doen over iets buiten data
* Iets zeggen over grotere groep (hoorcollege 4 & 5)
- Descriptieve inferentie (uitspraken over iets wat je niet direct observeert, beschrijvend)
- Causale inferentie (uitspraken over oorzakelijke verbanden)
2) Procedures zijn openbaar
* Gebruik expliciete, openbare methoden en procedures
* Voor dataverzameling en analyse
* Kwalitatief minder precies, dus lastiger
- Stappen goed noteren, want je komt toch tot conclusie
* Transparantie over:
- Betrouwbaarheid
- Validiteit
- Replicatie
- Limieten
- Vergelijking met ander werk
* Onderzoek verifiëren
* Als het niet openbaar is, valt het niet onder wetenschap
3) Conclusies zijn onzeker
* Inferentie is per definitie imperfect proces
* Altijd onzeker
* Imperfecte conclusies
* Zonder schatting onzekerheid is inferentie niet te interpreteren
* Erkenning en schatting van de onzekerheid nodig
* Schatting onzekerheid is noodzakelijk
- Altijd rapporteren en erkennen
- Anders alwetend of geen idee hoe je aan resultaten komt
- Anders geen wetenschap
- Beschrijvende inferentie: interbeoordelaarsbetrouwbaarheid
- Causale inferentie: Ingaan op mogelijke alternatieve verklaringen
4) Inhoud van wetenschap is de wetenschappelijke methode zelf
* Niet het eindproduct, maar het proces is wetenschappelijk
* Wetenschappelijke methode kan ingezet worden om vrijwel alles te bestuderen
* Universele methodes en regels over gevolgtrekking
* Procedures over welke kennis is opgedaan
* De inhoud van ‘wetenschap’ bestaat in de eerste plaats uit de methoden en regels, niet uit het onderwerp
Regels betaalt zich uit wanneer: (4)
- Data beperkt zijn
- Observatie instrument gebrekkig zijn
- Metingen onduidelijk zijn
- Relaties onduidelijk zijn
Wetenschap:
- Sociale aangelegenheid
- Onderzoeker kent beperkingen
- Maken van fouten is onvermijdelijk
- Anderen kunnen op fouten wijze
- Hoeft geen perfect werk af te kunnen leveren
- Werk hoeft niet alle kritiek kunnen weerstaan
- Je moet open zijn over onderzoek
- Sociale wetenschap
- Poging om sociale situaties te begrijpen die we (in meer of mindere mate) als complex ervaren
- Complexiteit in theorieën, niet van werkelijkheid
- Afhankelijk van hoe goed theorie is
- Complexiteit maakt inferentie onzeker, maar niet minder wetenschappelijk
Optimaliseren componenten onderzoeksdesign: (4)
1) Onderzoeksvraag
* Worden beïnvloed door persoonlijke neigingen/waarden
* Criteria
a) Belangrijk ten aanzien van ‘echte wereld’
- Sociaal/maatschappelijk relevant
- Belangrijk in de echte wereld
- Relevant zijn voor politiek/sociale/economische leven
- Maatschappelijk oordeel
b) Wetenschappelijk relevant
- Dingen die nog moeten worden opgelost
- Geen herhaling van wat al is gedaan
2) Theorie
* Theorie: set van gerelateerde hypothesen over een onderwerp
* Maximaliseren:
a) Falsifeerbaar (verwerpbaar)
b) Zoveel mogelijk ‘observeerbare implicaties’ (voorspellingen die getest kunnen worden)
c) Zo concreet mogelijk
- Zorgen voor specifieke voorspellingen
- Beter falsifieerbaar en dus inhoudelijk beter
* Niet bestaande bewijzen negereen (oxymoron)
* Theorie en empirisch onderzoek gaan hand in hand
- Zonder empirisch onderzoek theorie niet evalueren
- Zonder theorie, empirisch onderzoek niet succesvol
* Voeg niet te veel beperkende voorwaarden toe
* Liefst breed toepasbaar
* Test altijd aangepaste theorie met nieuwe data
* Leren van foute theorieën
* Belangrijke begrippen/principes
a) Parsimony (spaarzaamheid)
- Simpele theorie heeft de voorkeur t.o.v. ingewikkeldere theorie
- Zelfde fenomeen, altijd spaarzame theorie kiezen
b) Leverage (hefboomwerking)
- Bij 2 even spaarzame theorieën
- Kiezen voor theorie die meeste fenomenen verklaart
–> Zoveel mogelijk verklaren met minder
* Hulpmiddelen
a) Maak gebruik van counterfactual analysis
- Mentale constructie van reeks gebeurtenissen wordt veranderd door wijzigingen in condities
- Alternatieve werkelijkheid: Wat als…
- Verklaring geven over wat er aan de hand is
b) Maak gebruik van rivaliserende hypothesen
- Een alternatieve theorie
- Kunnen worden ontwikkeld en getoetst aan hand van observeerbare implicaties
- Rivaliserende theorieën kunnen worden afgezet tegen elkaar
- Daarvoor differentiële observeerbare implicaties nodig
c) Verhelder concepten of specificeren variabelen
3) Data
* Rapporteren alle stappen van datacollectie, analyse en beredeneringsproces
- Repliceren mogelijk maken
* Tips
a) Houd bij en rapporteer processen die data genereerden
- Welk instrument, hoe coderen
- Nagaan of latere data-analyse kan leiden tot vertekende inferenties
- Beschrijving proces data verzameling
- Voorkomen bias
b) Verzamel data over zoveel mogelijk observeerbare implicaties
- Meer waarnemingen over dezelfde afhankelijke variabele
- Extra afhankelijke variabelen
- Meer mogelijkheden om de theorie te falsifiëren/versterken
c) Maximaliseer validiteit meetinstrumenten
d) Zorg dat dataverzameling betrouwbaar gebeurt
- Toepassen zelfde procedure op zelfde manier zorgt voor dezelfde meting
4) Datagebruik/ gebruik bestaande gegevens
* Tips:
a) Waar mogelijk, gebruik data zo dat het ‘onvertekende’ inferenties oplevert
- Gemiddeld correct
- Kwalitatief moeilijker dan kwantitatief
b) Waar mogelijk, gebruik data dat zo ‘efficiënte’ inferenties oplevert
- Maximaliseren informatie van data
- Kiezen tussen t-toets of non-parametische toets
-Zo’n klein mogelijke standaardfout
–> Hoeft niet in deze volgorde
–> Onderdelen niet apart ontwikkelen
Optimaliseren onderzoeksvraag
- Worden beïnvloed door persoonlijke neigingen/waarden
- Criteria
a) Belangrijk ten aanzien van ‘echte wereld’
- Sociaal/maatschappelijk relevant
- Belangrijk in de echte wereld
- Relevant zijn voor politiek/sociale/economische leven
- Maatschappelijk oordeel
b) Wetenschappelijk relevant
- Dingen die nog moeten worden opgelost
- Geen herhaling van wat al is gedaan
Optimaliseren theorie
- Theorie: set van gerelateerde hypothesen over een onderwerp
- Maximaliseren:
a) Falsifeerbaar (verwerpbaar)
b) Zoveel mogelijk ‘observeerbare implicaties’ (voorspellingen die getest kunnen worden)
c) Zo concreet mogelijk
- Zorgen voor specifieke voorspellingen
- Beter falsifieerbaar en dus inhoudelijk beter - Niet bestaande bewijzen negereen (oxymoron)
- Theorie en empirisch onderzoek gaan hand in hand
- Zonder empirisch onderzoek theorie niet evalueren
- Zonder theorie, empirisch onderzoek niet succesvol
- Voeg niet te veel beperkende voorwaarden toe
- Liefst breed toepasbaar
- Test altijd aangepaste theorie met nieuwe data
- Leren van foute theorieën
- Belangrijke begrippen/principes
a) Parsimony (spaarzaamheid)
- Simpele theorie heeft de voorkeur t.o.v. ingewikkeldere theorie
- Zelfde fenomeen, altijd spaarzame theorie kiezen
b) Leverage (hefboomwerking)
- Bij 2 even spaarzame theorieën
- Kiezen voor theorie die meeste fenomenen verklaart
–> Zoveel mogelijk verklaren met minder - Hulpmiddelen
a) Maak gebruik van counterfactual analysis
- Mentale constructie van reeks gebeurtenissen wordt veranderd door wijzigingen in condities
- Alternatieve werkelijkheid: Wat als…
- Verklaring geven over wat er aan de hand is
b) Maak gebruik van rivaliserende hypothesen
- Een alternatieve theorie
- Kunnen worden ontwikkeld en getoetst aan hand van observeerbare implicaties
- Rivaliserende theorieën kunnen worden afgezet tegen elkaar
- Daarvoor differentiële observeerbare implicaties nodig
c) Verhelder concepten of specificeren variabelen
Optimaliseren data & tips (4)
- Rapporteren alle stappen van datacollectie, analyse en beredeneringsproces
- Repliceren mogelijk maken
- Tips
a) Houd bij en rapporteer processen die data genereerden
- Welk instrument, hoe coderen
- Nagaan of latere data-analyse kan leiden tot vertekende inferenties
- Beschrijving proces data verzameling
- Voorkomen bias
b) Verzamel data over zoveel mogelijk observeerbare implicaties
- Meer waarnemingen over dezelfde afhankelijke variabele
- Extra afhankelijke variabelen
- Meer mogelijkheden om de theorie te falsifiëren/versterken
c) Maximaliseer validiteit meetinstrumenten
d) Zorg dat dataverzameling betrouwbaar gebeurt
- Toepassen zelfde procedure op zelfde manier zorgt voor dezelfde meting
Optimaliseren Datagebruik/ gebruik bestaande gegevens (2)
a) Waar mogelijk, gebruik data zo dat het ‘onvertekende’ inferenties oplevert
- Gemiddeld correct
- Kwalitatief moeilijker dan kwantitatief
b) Waar mogelijk, gebruik data dat zo ‘efficiënte’ inferenties oplevert
- Maximaliseren informatie van data
- Kiezen tussen t-toets of non-parametische toets
-Zo’n klein mogelijke standaardfout
Thema’s bij ontwikkelen onderzoeksdesgins: (3)
1) Waarneembare implicaties gebruiken om theorie en data met elkaar te verbinden
* Theorie en empirisch onderzoek nauw verboden
2) Maximaliseren hefboomwerking
* Zoveel mogelijk verklaren met zo weinig mogelijk
* Routinematig alle mogelijke waarneembare implicaties van hypothese opsommen die kunnen worden waargenomen
* Theorie verbeteren zodat deze meer waarneembare implicaties heeft
* Gegevens verbeteren zodat meer implicaties worden waargenomen en gebruikt om theorie te evalueren
* Gebruik gegevens zodat meer implicaties zijn ontleend aan bestaande gegeven
3) Onzekerheden rapporteren
* Denken als sociaal wetenschappen: scepticisme en rivaliserende hypothesen
