Garantie de satisfaction à 100% Disponible immédiatement après paiement En ligne et en PDF Tu n'es attaché à rien
logo-home
Samenvatting hoorcolleges Applied Research Methods €5,19   Ajouter au panier

Notes de cours

Samenvatting hoorcolleges Applied Research Methods

 22 vues  0 achat
  • Cours
  • Établissement

Korte en bondige samenvatting van de hoorcolleges van ARM. De samenvatting is op een opsommende en overzichtelijke manier geschreven (niet in verhaal-vorm)

Aperçu 3 sur 20  pages

  • 15 novembre 2021
  • 20
  • 2020/2021
  • Notes de cours
  • Mike rinck
  • Toutes les classes
avatar-seller
APPLIED RESEARCH METHODS
COLLEGE 1: INTRODUCTIE

Typen van wetenschappelijk onderzoek:
 Observaties: fenomenen vinden
 Correlaties en quasi-experimenten: relaties vinden
 Experimenten: causale verklaringen vinden
Ze zijn allemaal voor het ontwikkelen en testen van theorieën over ervaring en gedrag

Hoe bepaal je of een theorie goed of slecht is?:
- Precisie
- Spaarzaamheid
- Testbaarheid en falsifieerbaarheid

Soorten validiteit:
 Interne validiteit: was het de interventie die voor het resultaat zorgde? (geen storende
variabelen)
 Externe validiteit: generaliseerbaarheid van de resultaten
 Construct validiteit: welk aspect van de interventie zorgde voor het resultaat?
 Statistische validiteit: zijn de statistische conclusies correct?

Als er correlatie is, is er ook causaliteit. Niet andersom.
Volgorde in tijd bewijs geen causaliteit
De enige manier om causaliteit aan te tonen, is door een experiment te doen

Onafhankelijke variabele:
- Gemanipuleerd door de onderzoeker
- Er moet reden zijn om aan te nemen dat het effect heeft
- Het moet mogelijk zijn om te manipuleren
- Aantal levels kiezen
Afhankelijke variabele:
- Wat je wil meten
- Moet betrouwbaar te meten zijn
- Constructvaliditeit
Controle variabele: de variabele die mogelijk invloed hebben
- Constant houden (zelfde tijd van de dag meten bijv.)
- Er onafhankelijke variabelen van maken (bijv. man/vrouw)

Between-subjects design (onafhankelijke groepen)
- Elke subject krijg 1 level van de onafhankelijke variabele: random!
Within-subjects design (repeated measures)
- Elke subject krijgt elk leven van de onafhankelijke variabele (invloed van volgorde?)

,Problemen experimentele designs:
 Quasi-experimenten in plaats van random
 Externe validiteit: labratorium vs. Dagelijks leven & patiënten vs. Populatie (lage
generaliseerbaarheid)
 Weinig participanten -> lage statistische power


POWER

Effect size en statistische power zijn van belang voor:
- Weten hoeveel participanten nodig zijn in het onderzoek
- Weten waarom zoveel experimenten in psychologie niet significant zijn
- Begrijpen waarom je veel significante resultaten niet moet geloven

Problemen in het generaliseren van klein experiment naar de populatie, 2 soorten error:
Effect in de populatie
Effect in het Bestaand Niet- bestaand
experiment Significant Power, 1-β Vals positief: α - error
Niet- significant Vals negatief, β - error 1- α

Effect size: hoe groot is een verschil/correlatie/relatie tussen groepen
 Cohen’s d: bij het vergelijken van twee groepen bij een T-test
D= (gemiddelde1 – gemiddelde 2)/ standaarddeviatie
0.2 is klein, 0.5 is medium (wordt gevonden als er een echt effect is gevonden) en boven 0.8
is groot
Statistische power: wat is de waarschijnlijkheid dat dit effect statistisch significant is in een
experiment? (tegenovergestelde van beta power)
In verschillende situaties van belang:
- Wanneer experiment wordt voorbereid en de steekproefgrootte bepaald moet worden
- Wanneer het experiment af is de power van het experiment bepalen (posthoc)
- Evalueren van gepubliceerde studies of de effecten echt zijn

Wat heeft invloed op power?
- De grootte van het effect (grotere effecten zijn makkelijker te vinden)
- Steekproefgrootte (effecten zijn makkelijker te vinden met veel participanten)
- Grotere alpha error (max 5%) verkleint de beta error


Voorbeeld: vergelijking van 2 groepen met een t-test. Welke steekproefgrootte is er nodig voor elke
groep om een power van .75 te behalen? (75% om effect te vinden)

Verschillende metingen van effect size:
 T-test: d
 ANOVA: f (d/2) of eta^2 (percentage verklaarde variantie)
 Correlatie: r (Pearson’s correlation coefficient) dichtbij 1 of -1 indiceert een sterke relatie

Waarom zijn er zoveel kleine studies met grote effecten gepubliceerd?
- Er is random fluctuatie van effecten in steekproeven, in een kleinere steekproef is er meer
fluctuatie
- Publicatie bias: bladen vinden het niet interessant om niet-significante onderzoeken te
plaatsen

, Van kleine steekproef studies kan je bijna niks leren
- Vaak blijven ze ongepubliceerd
- Gepubliceerde inflated studies (kan je niet repliceren omdat hetzelfde effect waarschijnlijk
niet zal optreden)
- Soms is het effect inderdaad groot, maar hoe weet je dit?
Geloof niet in gepubliceerde under-powered studies, ongeacht hoe groot het gerapporteerde effect
is

Praktische suggesties:
- Bepaal de power en benodigde steekproefgrootte VOOR het experiment (door bijv. g power
of cohen)
- Niet te optimistisch zijn met het bepalen van je verwachte effect size
- Power laten toenemen
o Vergroten van steekproef
o Vergroten van effect size
 Vergroten van systematische variantie
 Verminderen error variantie
 Overwegen van within-subjects in plaats van between-subjects


COLLEGE 2: KWANTITATIEF ONDERZOEKSDESIGNS


Experimenteel onderzoek: onderzoeker manipuleert de
onafhankelijke variabele
 Randomized controlled trials
 Non-randomized controlled trials (quasi
experiment)
Observationeel onderzoek: onderzoeker observeert de
participanten zonder manipulatie


EXPERIMENTELE ONDERZOEKEN


Randomiseren is belangrijk omdat:
- Vermindert biases (selection en allocation biases)
- Blinderen (van participanten en onderzoekers):
verminderen van performance bias

Behandel werkzaamheid (efficacy)
Efficacy: het resultaat dat behaald wordt onder ideale
behandel omstandigheden
Escertainment bias: uitsluiting van hen wie behandeld werden volgens plan

Consolidation of the Standard of Reporting Trials (CONSORT):
- Verbeteren van de standaard van geschreven reports van randomized controlled
trials (RCT)
- Checklist van 25 items en een flow diagram

Les avantages d'acheter des résumés chez Stuvia:

Qualité garantie par les avis des clients

Qualité garantie par les avis des clients

Les clients de Stuvia ont évalués plus de 700 000 résumés. C'est comme ça que vous savez que vous achetez les meilleurs documents.

L’achat facile et rapide

L’achat facile et rapide

Vous pouvez payer rapidement avec iDeal, carte de crédit ou Stuvia-crédit pour les résumés. Il n'y a pas d'adhésion nécessaire.

Focus sur l’essentiel

Focus sur l’essentiel

Vos camarades écrivent eux-mêmes les notes d’étude, c’est pourquoi les documents sont toujours fiables et à jour. Cela garantit que vous arrivez rapidement au coeur du matériel.

Foire aux questions

Qu'est-ce que j'obtiens en achetant ce document ?

Vous obtenez un PDF, disponible immédiatement après votre achat. Le document acheté est accessible à tout moment, n'importe où et indéfiniment via votre profil.

Garantie de remboursement : comment ça marche ?

Notre garantie de satisfaction garantit que vous trouverez toujours un document d'étude qui vous convient. Vous remplissez un formulaire et notre équipe du service client s'occupe du reste.

Auprès de qui est-ce que j'achète ce résumé ?

Stuvia est une place de marché. Alors, vous n'achetez donc pas ce document chez nous, mais auprès du vendeur tatse. Stuvia facilite les paiements au vendeur.

Est-ce que j'aurai un abonnement?

Non, vous n'achetez ce résumé que pour €5,19. Vous n'êtes lié à rien après votre achat.

Peut-on faire confiance à Stuvia ?

4.6 étoiles sur Google & Trustpilot (+1000 avis)

73314 résumés ont été vendus ces 30 derniers jours

Fondée en 2010, la référence pour acheter des résumés depuis déjà 14 ans

Commencez à vendre!
€5,19
  • (0)
  Ajouter