Hoorcollege 1 Flashcards
stappen van experiment
- aselect verdelen van personen over de condities
- elke groep ondergaat een interventie
- kijk naar de verschillen tussen de groepen
experiment: interpreteren van de verschillen tussen de groepen
- significant verschil: voldoende ondersteuning voor de causale hypothese
- niet significant: onvoldoende bewijs dat er een causaal effect is (niet uitgesloten, type II fout)
type II fout
- er is wel een effect, maar die wordt niet gemeten/gevonden
- je vind een niet-significant verschil, terwijl er in het echt wél een significant verschil is
wat kan een oorzaak zijn van een type-II fout?
- een te kleine steekproef, die is dan te klein om het effect met voldoende zekerheid te vinden = weinig power
algemene opzet van causale analyse o.b.v. correlaties (padabalyse)
- opstellen van causale theorie (zoveel mogelijk o.b.v. wat we al weten)
- vertaal de theorie naar een statistisch (causaal) model
- verzamel data & schat hieruit de causale effecten in het model
- bekijk in hoeverre de verwachte en geobserveerde correlaties overeenkomen
wat moet je doen als een verwacht model bij de causale analyse niet overeenkomt met het geobserveerde model?
- model aanpassen
- model verwerpen
empirische cyclus
- theorie,
deduceren tot –> - hypotheses,
onderzoeken –> - observaties,
induceren tot –> - inferenties,
evalueren tot –> - theorie
wat kan je doen om meer inzicht te krijgen in of de samenhang causaal is?
- meer variabelen in analyses opnemen –> padmodel
direct effect
a –> b
als je aan de ‘a’-knop draait, verandert ‘b’
indirect effect
a –> i –> b
je moet hierbij twee dingen uitzoeken: samenhang tussen a en i, en tussen i en b
gemeenschappelijke oorzaak
G
v v
a b
- kijk wat de samenhang doet, als je G gelijk houdt en dan a en b meet. verdwijnt de samenhang, dan bewijs vóór bovenstaande theorie
schijnrelatie
- ook wel spurieuze relatie
- als a en b een gemeenschappelijke oorzaak hebben, maar een verandering in a geen invloed heeft op b
hoe wordt de gemeenschappelijke oorzaak in een schijnrelatie ook wel genoemd?
confounder
confounder
de gemeenschappelijke oorzaak bij een schijnrelatie
veroorzaakt een relatie tussen a en b, terwijl een verschil in a niet b beïnvloed
kan je causaliteit bewijzen?
–> NEE, je weet nooit 100% zeker of je een confounder hebt gemist
hoe meer confounders je kan uitsluiten
hoe beter je theorie
wat is het uitgangspunt van causale analyse?
causale hypothesen in een padmodel vergelijken met empirie
waar begon de causale analyse?
bij onderzoek naar de genetica van cavia’s
wie introduceerde de padanalyse in de sociale en gedragswetenschappen?
Herbert Simon
padmodel definitie
- een weergave van veronderstelde causale relaties tussen twee of meer variabelen
- van losse hypothese naar één allesomvattende hypothese
variabelen
een kenmerk dat varieert
constante
als er geen variantie in je variabele zit, afhankelijk van je onderzoek (als je onderzoek doet bij meisjes, is geslacht een constante)
waarde
is de waarde van een variabele: arm en rijk zijn twee waarden van dezelfde variabele (inkomen)
hypothese
- een uitspraak over de veronderstelde relatie tussen twee (of meer) variabelen
2 soorten hypothesen
- causale hypothese (… leidt tot …)
- correlationele hypothese (… komt samen voor met …)
hoe kan je een causale hypothese herkennen in een statistisch model?
door een rechte pijl met één pijlpunt
hoe kan je een correlationele hypothese herkennen in een statistisch model?
door een kromme pijl met twéé pijlpunten
doelen van een padanalyse
- toetsen van complexe causale hypothesen
- causaal redeneren (wat als?)
de 5 basisrelaties van een padmodel:
- directe effecten
- indirecte effecten
- schijnrelaties
- onbekende effecten
- wederkerende effecten
direct casuaal effect
- een verandering in a leidt tot een verandering in b, MAAR andersom geldt NIET
- a is oorzaak en b is gevolg
- a –> b
- pijl gaat één kant op
indirect causaal effect
- een verandering in a leidt tot een verandering in b, maar dit loopt via i
- verandering van a leidt direct tot een verandering in i, een verandering in i leidt tot een directe verandering in b
- a –> i –> b
welke hypothesen kan je opstellen bij het volgende model:
negatieve gedachten –> zelfverzorging –> gezondheid
Hypothese 1: hoe meer negatieve gedachten, hoe minder goed mensen zich (gemiddeld genomen) verzorgen
Hypothese 2: hoe minder goed mensen zichzelf verzorgen, hoe minder goed (gemiddeld genomen) de gezondheid is
onbekend effect
- aangegeven met dubbele gebogen pijl
- we gaan ervan uit dat er een relatie is tussen x1 en x2, maar we specificeren geen onderliggend causaal mechanisme
wederkerig effect
- ook wel reciproke relatie genoemd
- verandering in a zorgt voor verandering in b, wat weer voor een verandering in a zorgt, wat weer voor een verandering in b zorgt, enz.
- een soort vicieuze cirkel
