OM hoofdstuk 7 Flashcards

1
Q

Constructvaliditeit is tweeledig, uit welke delen bestaat die?

A
  1. Meet mijn meetinstrument wat het beoogt te meten? - meten wat je wilt meten.
  2. Heeft mijn manipulatie tot gevolg wat ik in gedachten had? - je hebt een idee in je hoofd, een construct is het daadwerkelijk gebeurd wat je in je gedachten had?
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
2
Q

Halo- effect

A

Beoordelaars laten één positieve (of negatieve) indruk hun oordeel over andere, ongerelateerde aspecten beïnvloeden.
Gevolg: Dezelfde foutieve indruk wordt steeds doorgegeven, wat leidt tot systematische bevoordeling of benadeling.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
3
Q

Responsstijl

A

Respondenten hebben een voorkeur voor een bepaald antwoordpatroon, ongeacht de inhoud van de vraag.

Voorbeelden:
Acquiescentie (ja-knik bias): Altijd “mee eens” antwoorden.
Midden-categorie voorkeur: Altijd neutrale opties kiezen.
Extreem antwoordgedrag: Voorkeur voor de uitersten van een schaal.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
4
Q

Selfreport

A

we vragen direct aan mensen wat ze denken, voelen, of ervaren. Het gaat om informatie die mensen zelf over zichzelf geven, meestal via vragenlijsten, interviews of dagboeken. Dit kan betrekking hebben op hun emoties, overtuigingen, gedragingen, attitudes, of andere persoonlijke aspecten.

Bijvoorbeeld:

“Hoe voel je je vandaag?”
“Hoe vaak sport je per week?”
“Wat is je mening over klimaatverandering?”

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
5
Q

Multitrait- multimethod matrix (MTMM)

A
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
6
Q

Collaterol reports

A

(Indirecte meetmethode) Extra bronnen van informatie naast wat iemand zelf zegt. Het zijn bijvoorbeeld mensen die
je vertellen over die persoon, zoals vrienden, familie of leraren.

o Het goede is dat het kan helpen om eventuele vooroordelen te ontdekken, omdat verschillende mensen kunnen
laten zien dat iemand zichzelf misschien te goed inschat. Maar het slechte is dat die rapporten soms helemaal
niet overeenkomen, wat verwarrend kan zijn.

o Je krijgt eigenlijk verschillende invalshoeken/meningen van mensen en je houdt rekening met de verschillende
situaties waarin mensen zich anders gedragen. Aangezien een kind zich anders kan gedragen per omgeving.

o Het enige nadeel is dat het vaak moeilijk en duur is om deze informatie te verzamelen, dus meestal doen we het
alleen als het echt nodig is. Bijvoorbeeld als we willen controleren of onze vragenlijst geschikt is voor kinderen
van 10 jaar en ouder, dan vergelijken we wat kinderen zeggen met wat hun ouders denken

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
7
Q

Zelfrapportage

A

Wanneer het kind zelf over zijn gevoelens gaat praten. Vooral bij kinderen, omdat ze niet altijd goed kunnen uitleggen wat er in hun hoofd omgaat.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
8
Q

Getrainde observanten laten observeren is soms beter dan zelfrapportage omdat kinderen niet altijd goed kunnen
uitleggen wat er in hun hoofd omgaat.

A
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
9
Q

Wat zijn de voordelen van observatie?

A

o Objectiever
o Goedkoper
o Minder werk
o Natuurlijke setting
o Voor meerdere groepen mogelijk (ook jonge kinderen, die niet kunnen. Lezen/schrijven

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
10
Q

Wat zijn de nadelen van observeren?

A

o Niet alles kan worden waargenomen. Stel je voor dat we willen weten of iemand depressief is. Dat kunnen we
niet zomaar zien door te kijken.
o Als we in een normale omgeving observeren, kunnen we niet altijd met zekerheid zeggen of het oorzaak-gevolg
is.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
11
Q

Fysiologische maten

A

Onderzoekers verzamelen gegevens over wat er in iemands lichaam gebeurt, zoals
hartslag, bloeddruk, zweetproductie etc, terwijl iemand mentale processen doormaakt, zoals denken, emoties
ervaren of beslissingen nemen.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
12
Q

Wat zijn de voordelen van fysiologische maten?

A
  • Deelnemers kunnen niet beïnvloeden.
  • Bovendien kunnen we de tijdsduur van de reacties nauwkeurig vastleggen, wat ons helpt om te begrijpen hoe
    snel iemand reageert op bepaalde prikkels.
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
13
Q

Wat zijn de nadelen van fysiologische maten?

A

Het verzamelen van een grote hoeveelheid gegevens kan complex en tijdrovend zijn

o En we moeten rekening houden met ‘ruis’, wat betekent dat andere factoren de metingen kunnen beïnvloeden.
o Individuele verschillen - Mensen zijn heel verschillend van elkaar, bijvoorbeeld in hun geslacht, lengte en
gewicht. Dat maakt dat ze allemaal anders reageren.
o En om dit te doen, heb je dure apparatuur nodig die gevoelig is. Het gebeurt meestal in een laboratorium of een gecontroleerde omgeving, wat anders kan zijn dan de echte wereld.”

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
14
Q

Implicit assocation

A

een manier om te ontdekken wat er in onze hoofden gebeurt zonder dat we het bewust merken. Het idee erachter is dat we soms onbewuste stereotypen
hebben. Stel je voor dat je woorden op een scherm ziet en je moet ze in twee groepen plaatsen. Later moet je dat juist andersom doen. IAM meet hoe snel je kunt reageren, en het idee is dat je sneller kunt reageren op dingen die overeenkomen met je onbewuste stereotypen dan op dingen die daar niet bij passen. Dit helpt ons
begrijpen hoe die onbewuste ideeën ons gedrag beïnvloeden, zelfs als we er niet bewust van zijn

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
15
Q

Kaartsorteren

A

Deze kaarten worden gebruikt om iets te meten dat ‘zelf-complexiteit’ wordt genoemd. Dat betekent eigenlijk
hoeveel verschillende kanten mensen aan zichzelf zien en hoeveel van die kanten overlappen met hun idee van
wie ze zijn. Met andere woorden, het meet hoeveel variatie er is in hoe mensen zichzelf begrijpen en of die
verschillende ideeën over henzelf met elkaar te maken hebben.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
16
Q

Domain sampling

A

(domeinsteekproef) is een methode waarbij een representatieve steekproef wordt genomen uit het domein om het te meten of te onderzoeken. In plaats van het hele domein te analyseren (wat vaak onmogelijk is), selecteer je een subset die een goede weergave is van het geheel.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
17
Q

Domein

A

Enkel de kenmerken/aspecten die je wilt meten in je onderzoek. Dit is meer haalbaar.
Voorbeeld: Het domein is een specifiek deel van dat grote universum dat je wilt bestuderen. Stel dat je je
concentreert op “zoogdieren” binnen het universum van dieren. Dus, je kiest ervoor om alleen informatie over zoogdieren te verzamelen en te bestuderen.

18
Q

Contentvaliditeit (inhoudsvaliditeit)

A

Of de vragen of items in een meting het hele scala van wat je probeert te
meten, goed vertegenwoordigen. Met andere woorden, meet het instrument alle aspecten van het onderwerp
waarin je geïnteresseerd bent?

19
Q

Universum

A

Alle mogelijke eigenschappen die te maken hebben met het construct.
Voorbeeld: Dit is alles wat met dieren te maken heeft, letterlijk alles. Het omvat alle diersoorten, hun
kenmerken, gedragingen, habitats, voeding, voortplanting, enzovoort, overal ter wereld.

20
Q

Toetsmatrijs

21
Q

Criteriumvaliditeit

A

we willen weten of ons meetinstrument iets nuttigs kan voorspellen in de echte wereld. Het gaat niet zozeer om hoe goed we meten, maar om de vraag of wat we meten, verband houdt met andere
belangrijke dingen.
Stel je voor dat we een test hebben om te meten hoe goed iemand kan koken. Criteriumvaliditeit zou
controleren of de mensen die goed scoren op onze kooktest ook echt goed kunnen koken als we ze zien koken in
de keuken.

  • Empirisch
  • Relevante uitkomsten
  • Criteriumvaliditeit
  • Niet perfect
  • Voorspelt relevante eigenschap
22
Q

Predictieve validiteit

A

Dit betekent dat een meetinstrument, zoals een test of vragenlijst, goed kan voorspellen wat er in de toekomst zal gebeuren. Het gaat erom dat de scores of resultaten van de test een verband hebben met hoe iemand zich later gedraagt of presteert in een echte situatie.

Voorbeeld: Stel je voor dat je een test doet, zoals de IEP-test, om te zien hoe goed je
bent in leren. Als deze test echt meet wat het zou moeten meten, dan zou het moeten samenhangen met
wat je in de toekomst zult bereiken, zoals je prestaties op de middelbare school. Bijvoorbeeld, als kinderen
met hoge scores op de IEP-test vaak naar het VWO gaan, toont dat de predictieve validiteit aan.

23
Q

Concurrente validiteit

A

betekent dat een test goed overeenkomt met iets anders dat we tegelijkertijd meten en waarvan we al weten dat het betrouwbaar is. Het laat zien of je test meet wat het hoort te meten, op het moment dat je de test uitvoert.

Voorbeeld= Als je een korte test doet om te zien of iemand dyslexie heeft en je kijkt of deze test vergelijkbare resultaten oplevert als een andere test die dyslexie meet. Als beide tests vergelijkbare resultaten laten zien, betekent dit dat de meting die je doet, goed is in het vaststellen wat je wilt meten, in dit geval dyslexie.

24
Q

Convergente validiteit

A

Dit betekent dat een meetinstrument overeenkomt met andere metingen die hetzelfde of een vergelijkbaar concept proberen te meten. Het laat zien dat jouw test meet wat je denkt dat het meet, omdat het in lijn is met wat je op basis van je theorie zou verwachten.

Voorbeeld: Stel, je hebt een nieuwe test om iemands intelligentie te meten.
Je theorie zegt dat intelligentie en schoolprestaties met elkaar te maken hebben. Als mensen die hoog scoren op je intelligentietest ook vaak goede cijfers halen, ondersteunt dat de convergente validiteit van je test.

25
Divergente/discriminant validiteit
Een type validiteit dat aantoont dat een meetinstrument onderscheid maakt tussen concepten of constructen die van elkaar verschillend zijn. Het wordt gebruikt om te evalueren in hoeverre een test of schaal geen sterke relatie vertoont met metingen van andere, theoretisch verschillende constructen. een soort check om te bevestigen dat jouw meting echt iets specifieks meet en niet wordt beïnvloed door andere dingen.
26
Manipulation check
Experimenteel bewijs voor convergente validiteit: Soms gebruik je een manipulatietest om te zien of je meting daadwerkelijk meet wat je denkt dat het meet. Je manipuleert de variabelen. Bijvoorbeeld, als je denkt dat je zelfwaardetest echt zelfwaarde meet, zou je kunnen controleren of de testresultaten veranderen wanneer je het zelfvertrouwen van adolescenten verandert.
27
Multitrait- Multimethod Matrix (MTMM)
Manier om te controleren of je meetinstrumenten goed meten wat je wilt meten. De MTMM is een tabel waarin je kijkt naar de correlaties tussen deze meetinstrumenten Stel dat je wilt onderzoeken of er een correlatie is tussen intelligentie (IQ) en emotionele intelligentie (EQ). Je hebt twee meetmethoden: een IQ-test en een EQ-vragenlijst. De MTMM zou je helpen om te zien hoe deze metingen met elkaar samenhangen. (ze gaan in dezelfde richting= positieve correlatie)
28
Correlatiematrix
Dit is als een tabel waarin je kijkt naar hoe verschillende metingen met elkaar samenhangen/correleren. Je gebruikt meerdere metingen om te onderzoeken of ze vergelijkbare of verschillende dingen meten. Met de tabel kijk je of meetinstrumenten doen wat ze zouden moeten doen. Meetinstrumenten die hetzelfde moeten meten (convergent) moeten sterk samenhangen, en meetinstrumenten die verschillende dingen moeten meten (discriminant) mogen niet sterk samenhangen.
29
Methode variantie/effect
Dit gaat over fouten die kunnen optreden door de manier waarop je meet. Sommige fouten kunnen optreden vanwege de gebruikte methode, en deze moeten worden opgemerkt.
30
Nonsense coëfficiënt
Getallen die geen nuttige info bevatten
31
Monotrait- heteromethod
Dit betekent dat we proberen te zien hoe goed verschillende meetmethoden vergelijkbare eigenschappen meten. Bijvoorbeeld, we willen weten hoe goed een IQ-vragenlijst en IQ-observaties overeenkomen.
32
Monotrait- monomethod
Dit betekent dat we kijken naar hoe betrouwbaar een enkele meetmethode is wanneer we dezelfde eigenschap meten. Bijvoorbeeld, we willen weten hoe consistent IQ-testresultaten zijn als we ze herhaaldelijk met dezelfde test meten.
33
Heterotrait- monomethod
Hier kijken we naar het meten van verschillende eigenschappen met dezelfde methode. Bijvoorbeeld, we willen weten hoe goed een observatie-instrument zowel intelligentie (IQ) als emotionele intelligentie (EQ) kan meten
34
Heterotrait- heteromethod
Dit gaat over het vergelijken van verschillende meetmethoden voor verschillende eigenschappen. Bijvoorbeeld, we willen begrijpen hoe observaties en vragenlijsten zowel IQ als EQ meten en hoe deze metingen met elkaar in verband staan.
35
Heterotrait- monomethod
Hier kijken we naar het meten van verschillende eigenschappen met dezelfde methode. Bijvoorbeeld, we willen weten hoe goed een observatie-instrument zowel intelligentie (IQ) als emotionele intelligentie (EQ) kan meten.
36
Heterotrait- heteromethod
Dit gaat over het vergelijken van verschillende meetmethoden voor verschillende eigenschappen. Bijvoorbeeld, we willen begrijpen hoe observaties en vragenlijsten zowel IQ als EQ meten en hoe deze metingen met elkaar in verband staan.
37
Betrouwbaarheidscoëfficiënt
38
Coëfficiënten
Cijfers die laten zien hoe goed onze metingen werken.
39
Moet de betrouwbaarheidscoëfficiënt van monotrait- monomethod het liefst hoog of laag zijn?
Het liefst hoog, dit cijfer vertelt ons hoe stabiel/betrouwbaar onze meting is. Een hoog cijfer (bijv. 0,90) is goed, omdat het betekent dat het stabiel is. Het resultaat veranderd niet ongeacht hoe vaak je het doet.
40
Moet je convergent validatie coëfficiënt van monotrait- hetero method het liefst hoog of laag zijn?
Het liefst hoog- cijfer die aangeeft hoe sterk twee verschillende meetmethoden overeenkomen bij het meten van dezelfde eigenschap. Als deze coëfficiënt hoog is, betekent dit dat de methoden in dezelfde richting wijzen en dat ze waarschijnlijk dezelfde eigenschap meten. Een hoge waarde, zoals +(.70), is ideaal, omdat het aangeeft dat de methoden sterk met elkaar overeenkomen. Dit helpt ons te bevestigen dat de metingen betrouwbaar zijn en echt meten wat we willen meten. We willen graag een hoge convergentie validatie coëfficiënt hebben.
41
Trait variance
Dat de verschillen in scores worden veroorzaakt door echte verschillen in het kenmerk dat je meet. We willen dat deze variatie groot is, omdat het ons helpt om onderscheid te maken tussen mensen met verschillende niveaus van het kenmerk dat we meten. Als je bijvoorbeeld intelligentie meet, zijn de verschillen in scores te wijten aan echte verschillen in intelligentie tussen mensen.
42