Hfdst.2 Flashcards
Wat is het verschil tussen een theorie en een hypothese?
Wat bedoelt men met de cyclus van de wetenschap (cycle of science)?
Een theorie is een idee of concept dat is ontworpen om bestaande observaties te verklaren, en om vervolgens voorspellingen te kunnen doen t.a.v. nieuwe observaties die ontdekt kunnen worden.
Een hypothese is elke voorspelling die gedaan wordt t.a.v. nieuwe observaties op basis van een theorie.
Deze hypotheses worden vervolgens getest door experimenten of ander onderzoek. Wat weer leidt tot nieuwe observaties.
Cycle of science:
- observaties leiden tot theorieën
- theorieën tot hypotheses
- hypotheses worden getest en onderzocht, wat weer kan leiden tot nieuwe observaties - theorieën - etc.
Wat zijn 3 belangrijke lessen als het gaat om wetenschappelijk onderzoek?
- De waarde van scepsis.
Sceptici proberen beweringen te weerleggen. Dit is de basis van wetenschappelijke testen. Een wetenschappelijke theorie wordt geloofwaardiger als er herhaaldelijk wordt geprobeerd met echte wetenschappelijke pogingen deze te weerleggen. Scepsis daagt uit om te testen ipv kritiekloos beweringen te accepteren.
- De waarde van zorgvuldig observeren onder controleerbare omstandigheden.
Om hypotheses goed te testen controleren wetenschappers de omstandigheden waaronder ze testen. Zo sluiten ze alternatieve verklaringen uit. En als ze dan weer een nieuwe hypothese hebben, testen ze deze weer opnieuw onder bepaalde omstandigheden.
- Let op het probleem van observer-expectance of subject-expectance.
Zie ook bias. Observatoren zijn mensen met verwachtingen. Zij kunnen daardoor ongemerkt signalen afgegeven die het subject beïnvloeden. Zo wordt het resultaat van de meting onbewust gestuurd/beïnvloed.
Wat is het Parsimony principe?
Wat heeft ‘ockhams scheermes’ met het Parsimonie principe te maken?
Als 2 verklaringen plausibel zijn, dan heeft de eenvoudigste de voorkeur. Eenvoudig wil zeggen: de verklaring waar de minste aannames voor nodig zijn.
Ockhams scheermes houdt hetzelfde in als het parsimonie principe en betekent: de wet van de spaarzaamheid. Scheermes staat dan voor: het wegscheren van alle onnodige ingewikkeldheden om zo bij de eenvoudigste verklaring te komen.
Naar de filosoof William of Ockham.
De onderzoeksvraag bepaalt (als wetenschappers het goed doen) de methode van onderzoek.
Wat bepalen we van te voren bij een onderzoeksstrategie?
(3 dimensies)
- Design: Welk soort onderzoek gaan we doen?
- Experiment
- Correlatie studie
- Beschrijvende studie - Setting: Waar gaat we het onderzoek doen?
- Field
- Lab - Data collectie methode: Hoe gaan we data verzamelen?
- dmv observaties
- dmv zelf-rapportage
Wanneer kies je voor Een Experiment als onderzoeksmethode?
Als er wordt gevraagd naar een causaal verband (oorzakelijk verband). Dus een oorzaak-gevolg vaststellen doe je met een experiment. We controleren de situatie zo veel als mogelijk en veranderen vervolgens 1 variabele (= de onafhankelijke variabele) om te kijken wat er dan gebeurt met de andere variabelen (= de afhankelijke variabelen).
- Afhankelijke variabelen zijn in de psychologie meestal ‘het meetbare gedrag’
- Onafhankelijke variabelen zijn in de psychologie meestal factoren die het gedrag kunnen beïnvloeden.
Wat bedoelt men met een Within-subject-experiment?
Hier wordt getest met 1 groep. Deze groep kan zelfs bestaan uit maar 1 subject (zoals Clever Hans het paard). Bij een within subject experiment worden de verschillende condities van de onafhankelijke variabele toegepast binnen 1 groep of met 1 subject.
Wat bedoelt men met Between-Groups Experiment?
Bij dit soort experiment vergelijkt men groepen met elkaar ten aanzien van een onderzoeksvraag. Zoals bij DiMascio ‘s onderzoek naar behandeling voor zware depressies. De manipulatie van de onafhankelijke variabele (zoals verschillende behandelingen) worden toegepast op verschillende groepen / subjects.
Wat betekent ‘random assignments’ (willekeurige toewijzingen) bij experimenten en waar dient het voor?
Random assignments betekent het willekeurig toewijzen van subjecten aan groepen die onderzocht worden. Dit om bias te voorkomen.
Voorbeeld; Geen randomisatie
Voor je onderzoek naar de invloed van ijzertabletten op energieniveaus werf je participanten door flyers op te hangen in sportscholen, restaurants en cafés. Je kiest ervoor om participanten te verdelen over de groepen op basis van de locatie:
Participanten uit cafés worden in de controlegroep geplaatst
Participanten uit restaurants worden in de groep met een lage dosis geplaatst
Participanten uit sportscholen worden in de groep met een hoge dosis geplaatst
Met deze verdeling is het lastig om te bepalen of de participanteigenschappen in iedere groep hetzelfde zijn aan het begin van het experiment. Sportschoolbezoekers zijn mogelijk meer bezig met hun gezondheid dan participanten uit een café, en dat verschil zou je resultaten kunnen vertekenen.
Als je ontdekt dat de groep met een hogere dosis meer energie heeft dan de groep met een lagere dosis, kun je dit verschil wellicht niet volledig toeschrijven aan je manipulatie. In plaats daarvan is het waarschijnlijker dat het resultaat een gevolg is van een interactie tussen de participanteigenschappen en je onafhankelijke variabelen.
Wanneer kiest men voor een Correlatie studie/onderzoek?
Bij een correlatie onderzoek voer je geen manipulatie uit zoals in een experiment. Vaak vanwege praktische of ethische bezwaren. Je beïnvloedt dus geen onafhankelijke variabele. We kunnen met dit soort onderzoek dus geen oorzaak-gevolg verband (causaal verband) vaststellen. Je meet gewoon twee variabelen om te zien of er een samenhang is tussen beiden.
Wanneer kiest men voor Beschrijvend onderzoek (descriptive studies)?
Men kiest voor dit soort onderzoek als we met veel details willen beschrijven hoe bepaalde processen verlopen. Wordt vooral ingezet bij een Open Vraagstelling (Hoe zullen mensen zich gedragen) en niet naar de vraag om samenhang of oorzakelijk verband. We kunnen met dit soort onderzoek dus geen oorzaak-gevolg vaststellen of verbanden tussen variabelen omdat we niets meten of manipuleren.
Beschrijvend onderzoek is heel geschikt om nauwkeurig in kaart te brengen hoe een specifieke groep of individu zich gedraagt in een specifieke context (omgeving).
Wat is het voordeel en het nadeel van Laboratorium Onderzoek?
Het voordeel is: de onderzoekers kunnen de omgeving nauwkeuriger beheersen. Ze kunnen precies datgene manipuleren dat ze willen onderzoeken.
Het nadeel is: het lab is vaak vrij steriel en heeft relatief weinig overeenkomsten met de dagelijkse praktijk. Wat vertellen onderzoeksresultaten dan nog over menselijk gedrag in een natuurlijke context?
Wat is het voordeel en nadeel van veldonderzoek? (Field)
Voordeel: bij veldonderzoek krijg je veel meer zicht op het gedrag van mensen in hun natuurlijke context.
Nadeel: in veldonderzoek is de omgeving moeilijker te controleren. De invloed van allerlei andere factoren op hetgeen je wilt observeren is moeilijker uit te sluiten.
Noem de 2 methodes van Data verzamelen en leg ze uit.
- Zelfrapportage
Dan vragen we aan mensen om zichzelf te beschrijven. Bijvoorbeeld hoe ze zich voelen, wat ze denken, hoe ze zich gedragen in bepaalde situaties. Meestal doen we dit met gestructureerde vragenlijsten maar het gebeurt soms ook door Introspectie = ongelimiteerd reflectie op het bewustzijn.
Probleem bij deze methode: je laat mensen zelf oordelen over hun gedrag. En dit is niet altijd waarheidsgetrouw.
- Observatie.
Je kijkt naar hoe mensen (of dieren) doen. Vaak gebeurt dit in het veld (field).
Probleem: mensen gedragen zich vaak anders als ze weten dat ze worden geobserveerd.
Wat is het Hawthorne effect?
Mensen gedragen zich vaak anders als ze weten dat ze worden geobserveerd. Dit geeft dan een onbetrouwbaar observatie resultaat.
Daarom is het van belang observaties zo onopvallend mogelijk uit te voeren. Of ervoor te zorgen dat mensen aan de aanwezigheid van de observator wennen zodat ze hem vergeten = habituation
Noem 2 soorten statistiek
- Beschrijvende statistiek (descriptive statistics)
Alle numerieke methodes die worden gebruikt om datasets samen te vatten/te beschrijven. - Inferentiele statistiek (inferential statistics)
Deze methode van statistiek helpt onderzoekers te bepalen hoe zeker ze kunnen zijn van hun oordeel, of de waargenomen resultaten (al dan niet) berusten op toeval.
Welke termen komen voor bij beschrijvende statistiek? (op een numerieke manier scores beschrijven)
- Mean = het gemiddelde
- Median = de centrummaat/ het midden. Heeft evenveel scores hoger en evenveel scores lager.
- Measure of variability = de mate van variabiliteit.
Scores die dicht bij het gemiddelde liggen (de Mean) geven aan dat er sprake is van een lage variabiliteit
Scores die grotere verschillen vertonen tov het gemiddelde geven een hogere variabiliteit aan. - Standaard deviatie = dmv een formule kun je de variabiliteit meten. Hoe verder weg de scores van het gemiddelde, hoe groter de variabiliteit en dus hoe groter de standaard deviatie.
Welke term hoort bij het beschrijven van een correlatie. En hoe wordt deze correlatie aangeduid?
Term: Correlatie coëfficiënt
Dit is de maat / een getal dat een correlatie aangeeft tussen twee reële getallen (stochastische grootheden c.q. variabelen). Het getal geeft de sterkte van de correlatie aan + de richting (positief / negatief) van de correlatie tussen twee numerieke variabelen.
Aanduiding:
De sterkte van de correlatie kan variëren: de correlatie kan sterk zijn (= als de correlatiecoefficient dicht bij de +1 of -1 ligt). Of matig-zwak (dicht bij de 0) of er kan geen correlatie zijn. Dan is het correlatie getal 0.
Je kan ook de voorspelbaarheid (richting) van het verband / de correlatie aangeven: als de ene variabele toeneemt, zal de ander ook toenemen (positieve correlatie) Of: de stijging van de ene variabele zorgt voor een daling van de andere variabele (negatieve correlatie).
-1 = een (perfecte) negatieve lineaire correlatie 0 = geen lineaire correlatie \+1 = een (perfecte) positieve lineaire correlatie
Positief = als de ene variabele toeneemt zal ook de ander toenemen/stijgen Negatief = als de ene variabele toeneemt/stijgt zal de ander afnemen/dalen 0 = geen correlatie ofwel geen voorspelbaarheid dat de ene variabele effect heeft op de andere variabele. Hoe dichter de waarde bij de 0 ligt, hoe zwakker de samenhang tussen 2 variabelen.
