Methoden en technieken van onderzoek 1 Inhoud 1. Het belang van

Methoden en technieken van onderzoek 1
Inhoud
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
10.
Het belang van Wetenschappelijk onderzoek
Het onderzoeksproces
Onderzoeksdesigns (1)
Onderzoeksdesigns (2)
Data verzameling
Data analyse
Validiteit en betrouwbaarheid
Responsie college
Kritisch lezen & methodologische beoordeling
Resultaten en conclusies
Belang van onderzoek
• Kennis ?
• Wetenschappelijke kennis ?
• Wetenschappelijke onderzoek ?
• Evidence based practice?
Kennis
– Kennis is dat wat de mensen weten en wat ze kunnen toepassen.
– Wordt gevormd door de beschrijvingen, concepten, hypotheses, omschrijvingen, procedures,
theorieën, verklaringen en voorspellingen die we met een redelijke mate van zekerheid waar
of nuttig achten.
– Wat in een maatschappij als kennis wordt gezien, is cultureel bepaald. Wat in de ene cultuur
als waar wordt gezien is dat niet ook automatisch in de andere cultuur, en ook de waarde van
bepaalde kennis verschilt per cultuur.
Wetenschappelijke kennis
Wetenschap
Met wetenschap wordt zowel de menselijke kennis aangeduid als de organisatie om deze kennis te vergaren.
De wetenschappelijke wereld is dat deel van de maatschappij dat zich uitdrukkelijk ten doel heeft gesteld
systematisch kennis te verwerven.
De wetenschap heeft een eigen karakter dat blijkt uit haar methoden en conventies. De aldus ontwikkelde
wetenschappelijke kennis vormt een reconstructie van ...
Wetenschappelijke onderzoek/methode
Belang van wetenschappelijke criteria en onderzoeksmethode.
De wetenschappelijke methode bestaat uit drie stappen die eigenlijk een zich herhalend proces beschrijven:
1. Begin met een (of meer) waarneming(en)
2. Stel een theorie op om de waarneming te verklaren
3. Uit de theorie volgen voorspellingen over andere waarnemingen.
Controleer de voorspellingen.
4. Als er een niet klopt, ga terug naar stap 1 om een nieuwe theorie
op te stellen.
Wetenschappelijke methode
–
De wetenschappelijke methode is een systematische manier om kennis te vergaren. Zij is
gebaseerd op waarnemingen, metingen, voorspellingen, experimenten, verificatie en
falsificatie.
– Het consistent gebruik van de wetenschappelijke methode is wat wetenschap van pseudowetenschap en van andere vormen van kennisvergaring onderscheidt.
(Het demarcatie criterium volgens karl Popper)
– Consensus  om zeker te zijn dat de kennis vrij is van subjectieve invloeden en dat fouten
kunnen worden gevonden.
Kennis en onderzoeksbenaderingen
Positivist paradigma
 ´Er bestaat een werkelijkheid die bestudeerd kan worden
Kenmerken
– Objectiviteit
– Een fenomeen heeft een oorzaak en gevolgen
– Onderzoek gericht op het achterhalen van de oorzaken
– Nadruk op neutral zijn
Naturalistisch paradigma
 de werkelijkheid is niet absoluut maar geconstrueerd
Kenmerken:
•
•
•
Nadruk op context, subjectiviteit, relatief
Descriptieve, het geheel, begrijpen
Interactie…
Paradigma / methode van onderzoek
• kwantitatief onderzoek
•  systematisch geordend methode, belang van probleemstelling
• Kenmerken
• Systematiek
• gestructureerd
• meten
• instrumenten
• Cijfers –- statistiek
Paradigma / methode van onderzoek
kwalitatief onderzoek
 dynamisch - holistische benadering, belang van ervaring
Kenmerken
• Directe observatie,
• participatie
• Ontdekken - begrijpen
• narratieve analyse
Doel van onderzoek
Identificeren
Beschrijven
Verkennen
Verklaren
Voorspellen en controleren
Kwantitatief
• Identificeren: /
• Beschrijven: Hoe vaak komt het voor? wat zijn de kenmerken?
• Verkennen: Welke factoren zijn eraan gerelateerd?
• Verklaren: Hoe ontstaat het, door welke factoren veroorzaakt, kan het door een theorie verklaart
worden ?
• Voorspellen:
wat gaat er gebeuren als interventie X uitgevoerd wordt?als er veranderingen plaats
vinden?
Kwalitatief
• Identificeren: Wat is de naam?
• Beschrijven: Wat zijn de dimensie van het fenomeen, welke context?
• Verkennen: Wat gebeurt er werkelijk hier? welke proces vindt er plaats
• Verklaren: Hoe werkt? wat is de betekenis ervan, hoe vindt het plaats?
• Voorspellen en controleren:
Methoden en technieken van onderzoek 2
Colleges
–
–
Belangrijke concepten
Het onderzoeksproces
Belangrijke concepten
Terminologie:
• Concepten
• Theorieën
– conceptuele raamwerken & modellen
• Variabelen
– afhankelijk / onafhankelijk
• Conceptuele definities
• Operationele definities
• Logisch redeneren
– inductief / deductief
• Validiteit & betrouwbaarheid
Concept (concipere)
• bezwangerd raken (van iets);
• zich ontwikkelen in gedachten;
• begrijpen; een opinie vormen;
• (iets) aanvangen, beginnen.
Concept ( afgeleide zelfstandig naamwoord )
• Een eerste ontwerp, van bijvoorbeeld een kunstwerk (zie ook prototype, studie
model)
• Een voorstadium van een wetenschappelijke theorie
• Een denkbeeldige voorstelling van een zaak of toestand met bepaalde vastliggende
kenmerken, (begrip)
• Een set abstracte ideeën, gegeneraliseerd uit specifieke instanties en
gebeurtenissen;
Theorieën
– Een theorie is
• een wetenschappelijk model
• uitspraak over waarnemingen in de empirie (werkelijkheid)
• Abstracte generalisatie, systematisch verklaring over fenomenen en hun relaties
onderling
• Het doel van een theorie is de onderlinge samenhang van de waarnemingen te
kunnen beschrijven en te verklaren
Conceptueel kader:
• Beschrijving van concepten
• Abstract
• Minder uitgewerkt dan theorie
• Leidt niet rechtstreeks tot hypotheses
Variabele:
• Eigenschappen van een fenomeen / objecten die verschillende waarden kunnen aannemen
• Een bepaalde kenmerk dat bij een onderzoeksparticipant vastgesteld wordt
Afhankelijk & Onafhankelijk
Afhankelijk:
variabele waarvan men wil verklaren waarom die een bepaalde waarde heeft,
is het effectvariabel in experimenteel onderzoek
 variabele waarin het effect optreedt
Onafhankelijk:
De variabele waarvan men veronderstelt dat ze de afhankelijke variabele bepaalt,
verklarende variabele,
determinant
 beïnvloedt, is de oorzaak
Relaties tussen variabelen
Verband / samenhang (correlatie):
A neemt toe - B neemt toe
A neemt toe - B neemt af
Oorzakelijk:
Verandering van een variabele wordt door een andere veroorzaakt
Voorwaarde voor oorzakelijke verband:



•
•
•
Tijdsvolgorde ”oorzaak voor het gevolg”
Aantoonbaar (Statistisch significant)
Geen andere verklaring mogelijk (Geen schijnverband)
Conceptuele definitie van een variabele
• Abstracte / theoretische definitie - inzicht
Operationele definitie van variabele
• Specifieke definitie - meetbaar maken
Operationaliseren
bepalen van de wijze waarop het meten / waarnemen van een variabel in de praktijk van het
onderzoek plaats zal vinden
• Bv: kiezen van meetinstrumenten, hoe wordt er een waarde aan toe gekend
Logisch redeneren
• Redenering: het rationele verband tussen een argument en een standpunt
– inductief
•
van specifieke observaties naar meer algemene conclusies
– deductief
• van algemene princiepen naar iets meer concreet of specifiek, conclusies 
voorspellingen (hypothese toetsen)
Validiteit & betrouwbaarheid
• Validiteit van onderzoeksopzet :
•
vermogen van opzet om geldige conclusies te genereren
• Interne validiteit
– conclusies zijn geldig voor de onderzochte populatie
• Externe validiteit
– conclusies zijn ook van toepassing op andere populaties dan de onderzochte
– Generaliseerbaarheid van onderzoeksresultaten
Betrouwbaarheid:
 reproduceerbaarheid, consistentie
bij herhaling dezelfde resultaten vinden (mits geen natuurlijke verandering
plaats vindt)
Mate van overeenstemming van test uitslagen wanneer test uitgevoerd
meer dan eens
 precisie
Validiteit en betrouwbaarheid in de 2 onderzoeksparadigma's
• Reliability
Trustworthiness
• Validity
Credibility
• Generability
Transferability
•
Randomness
Triangulation
Het onderzoeksproces
Onderzoeksproces in kwantitatief en kwalitatief onderzoek
Kwantitatief  Lineair proces
• Conceptuele fase
• Opzet -> Design en planning
• Empirische fase
• Verspreiden & bekend maken van resultaten
Kwalitatief  circulair proces
• Conceptuele fase en planning
• Uitvoering  Resultaten
• Verspreiden van resultaten
•
Kwantitatief onderzoek
– Conceptuele fase
– Probleem definiëren, beschrijven, afbakenen
–
–
–
–
•
Literatuurstudie
Definiëren van concepten
Hypothese formuleren
Voorwaarden voor onderzoek in de praktijk scheppen
Kwantitatief
– Opzet  Design en planning
– Design kiezen
– Protocol ontwikkeling
– Studie populatie selecteren (wie-hoeveel-verdeling)
– Meetmethode bepalen
– Aandacht voor de ethische aspecten
– Pilot studie
– Empirische fase
• Data verzamelen
• Data klaren voor analyse
– Invoeren en schonen van bestanden, coderen
• Data analyse  statistiek
• Interpretatie
– Betekenis van de uitkomsten gezien wat we al dan niet weten, voor de
praktijk, voor verder onderzoek
Beantwoorden van onderzoeksvraag  conclusies
– Verspreiden & bekend maken van resultaten
• Presentatie en publicatie
• Gebruik / implementatie in praktijk
Kwalitatief onderzoek
– Conceptuele fase en planning
– Onderzoeksvraag / doel beschrijven (breed)
– Literatuurstudie
– Introductie in onderzoekscontext / terrein
» ‘Gaining entree’
– Design ontwikkelen  ´emergent design´
– Ethische aspecten voorbereiden
Kwalitatief
– Uitvoering  Resultaten
–
data verzamelen – analyseren- verzamelen – analyseren …
» Observatie – interviews
» Clusteren – categoriseren – thematiseren  fenomeen / proces
beschrijven
» ´Saturatie´
– Verspreiden van resultaten (met expliciete voorbeelden)
Samenvatting
• Theorieën
• Concepten
• Variabelen
– Afhankelijk
– Onafhankelijk
• Operationalisatie
• Correlatie
• Oorzakelijk verband
• Redeneren
– Inductief
– Deductief
Onderzoeksproces
– Kwalitatief
– Kwantitatief
•
Kwantitatief
– Experimenteel
• Interventie
• Controle
• Causaal verband
–
•
Niet experimenteel
• Geen interventie
• Minder controle
• Niet op zoek naar causaal verband
Kwantitatief
•
•
•
•
•
•
Experimenteel
Niet experimenteel
Kwalitatief
Grounded Theory: social psychosocial processen
Fenomenologie: ervaring van …
Etnografie; structuur, patronen van een cultuur / gemeenschap
Methoden en technieken van onderzoek 3
Inhoud
• Onderzoeksproblemen & probleemstellingen
• Literatuur review
• Aspecten van kwalitatieve onderzoeken en de belangrijkste stromingen
Probleemstelling
• Onderzoeksproblemen
• Doelstellingen
• Onderzoeksvragen
• Hypothesen
Definities
Onderzoeksproblemen:
– Geeft de context van het onderzoek aan,
– Breed maar toch specifiek
Oorsprong van onderzoeksproblemen:
– Klinische ervaring: problemen die om een snel antwoord vragen
– Literatuur: resultaten van onderzoek
– Maatschappelijke ontwikkelingen bv obesitas, multi-psychische problemen in grote steden,
toename van suïcide pogingen.
– Theorieën: testen van hypothesen..
– Eigen problemen, interesses.
Doel van onderzoek
• Identificeren
• Beschrijven
• Verkennen
• Verklaren
• Voorspellen en controleren
Onderzoeksvragen kwantitatief onderzoek
Identificeren:
Beschrijven:
Hoe vaak komt het voor? wat zijn de kenmerken?
Verkennen:
Welke factoren zijn eraan gerelateerd?
Verklaren:
Hoe ontstaat het, door welke factoren veroorzaakt, kan het door een theorie verklaard worden ?
Voorspellen en controleren:
Wat gaat er gebeuren als…? … als interventie uitgevoerd wordt?
als er veranderingen plaats vinden, …?
Onderzoeksvragen kwalitatief onderzoek
Identificeren
Wat is het? Hoe ziet het eruit?
Beschrijven:
Wat zijn de dimensie van het fenomeen, welke context?
Verkennen:
Wat gebeurt er werkelijk hier? welk proces vindt er plaats
Verklaren:
Hoe werkt het, waarom treedt het op? wat is de betekenis ervan, hoe vindt het plaats?
Voorspellen en controleren:
Doelstelling:




Geeft de kern van de studie aan, de richting
Waarvoor zullen de resultaten gebruikt worden
Toepassing van onderzoeksresultaten
Wat de onderzoekers dmv de resultaten willen
Onderzoeksvraag:
In meer specifieke termen geformuleerd dan doel van het onderzoek
Vraag gericht op een onderzoeksprobleem.
Geeft richting aan het type gegevens die verzameld moeten worden
realiseren
Concrete weergave van wat onderzocht zal worden, verwijst naar beoogde onderzoeksresultaten
Kenmerken:
•
•
•
(moet) in geoperationaliseerde termen geformuleerd zijn
Door stapsgewijze aanpak  toespitsing van de vraag
Bevat: de variabelen van het onderzoek (afhankelijke en onafhankelijke), wat wordt
gemeten en hoe, de onderzoekspopulatie, soms de richting en sterkte van het
verband tussen de variabelen.
Onderzoeksvraag:
Voorbeeld kwantitatief onderzoek:
Welke persoonlijke en sociale factoren zijn gerelateerd aan positieve levensopvattingen bij
alleenstaande vrouwen
Voorbeeld Kwalitatief onderzoek:
Hoe ervaren alleenstaande vrouwen hun levensomstandigheden?
Hypothese
• Is een toetsbare stelling of uitspraak
• Deductief proces  vertalen van een globaal onderzoeksidee naar een geoperationaliseerde
onderzoeksvraagstelling
• Vertaling van onderzoeksvraag in termen van verwachtingen/resultaten
Hypothesen
•
•
•
•
•
Ondubbelzinnige, precieze uitspraak
Bevat de variabelen
Uitspraak die op grond van concrete waarnemingen in de praktijk al dan niet kan
worden aanvaard / ondersteund
 verwerpen of accepteren van een hypothese
Bevordert de kritische benadering van de gegevens en interpretatie van de
resultaten
Hypothesen
•
•
•
Relatie tussen de variabelen is expliciet
Relatie en richting
Eenvoudig of complex
•
1 onafhankelijk
1 afhankelijk
 kinderen van drugsverslaafde moeders hebben een lager gewicht bij
geboorte dan kinderen van moeders die niet verslaafd zijn
•
2 of meer onafhankelijk
1-2 afhankelijk
Er is een relatie tussen auditieve en visuele stimulatie en hartslag
De Xanui werkmethode leidt tot minder afwezigheid en meer werkplezier dan
werkmethode Xuchi
Probleemstelling uitwerken
• Verband tussen voeding en kanker
• Vitamine A beschermt tegen kanker?
– Vitamine A? retinol? Beta-caroteen? Hoeveelheid?
– Beschermt?  ontstaat minder vaak lagere incidentie?, beter prognose?,
minder sterfte?
– Kanker? Soort? Fase?
– Bij wie? Proefdieren, mannen, vrouwen?
 Hebben vrouwen die met de voeding veel Vit A innemen (retinol en equivalent) minder kans op
baarmoederhalskanker dan vrouwen die weinig vit A opnemen?
Literatuurstudie
Definitie
• Overzicht inhoud van literatuur en beschrijving van bevindingen mbt een onderwerp
• Relevantie voor onderzoeker:
– Onderzoeksprobleem bepalen / definiëren / verfijnen
–
–
–
–
Overzicht van wat bekend of niet is over een onderwerp
Nagaan wat de hiaten en inconsistenties zijn binnen een bepaald kennis domein
Inzicht en kennis krijgen in de relevante theoretische en conceptuele kaders mbt een
onderwerp
Bron van inspiratie voor nieuwe onderzoeksproblemen
Belang
Binnen het onderzoek
– Samenvatting van relevante resultaten, in de inleiding
– Achtergrond en inzichten mbt het probleem en doel van het onderzoek
– Geeft de relevantie van de studie aan
– Plaats en vermeerdering van kennis
Buiten onderzoek
– Kennis over een onderwerp
– Evaluatie en verandering van eigen praktijk
– EBP protocol ontwikkelen
– Ontwikkeling van richtlijnen, curricula, beleid
Vormen van literatuurstudie
• Narrative review´
– Samenvatting en synthese van studies
– ´State of the art´ research informatie
– Basis voor ontwikkeling, innovatie en onderzoek
Systematische reviews
Gestandaardiseerde en geobjectiveerde analyse op basis van oorspronkelijke onderzoeken
• Strikte eisen
• Controleerbaarheid
• Zoekstrategieën
Literatuuroverzicht <-> systematische analyse
een systematische review is een overzicht van alle primaire onderzoeksstudies, waarbij gebruik gemaakt wordt
van expliciete en reproduceerbare methoden.
Een goede systematische review levert de meest valide informatie en daarmee het best beschikbare bewijs voor
de effectiviteit van een interventie (Sacket et al., 2000)
•
Eisen:
–
–
–
–
–
–
–
–
Voordelen:
–
–
–
–
–
Methode is transparant en reproduceerbaar
Expliciete vraagstelling
Uitgebreide zoekstrategie
Ondubbelzinnige procedure voor de selectie van studies
Beoordeling voor de kwaliteit van de studies
Heldere presentaties van de resultaten
Selecties van studies op basis van methodologische aspecten niet op basis van resultaten
Objectiviteit waarborgen Inclusie/selectie door twee onderzoekers onafhankelijk van elkaar
Snel een duidelijk overzicht van resultaten en inzichten over effectiviteit van een interventie
gebaseerd op grote hoeveelheid informatie
Leidt tot resultaten die sneller in de praktijk geïmplementeerd kunnen worden
Verminderd kans op selectie bias
Verhoogde kans op betrouwbare en accurate conclusies
Vergelijkbaarheid van resultaten van verschillende studies leidt tot grotere
generaliseerbaarheid
Vragen
•
•
•
Gericht op interventies voor patiënten
Achtergrond informatie (organisatie van zorg)
Op de efficiëntie
•
Uitgebreide, verschillende database- methodologische filter om publicatietype te
selecteren
– Cochrane library
Zoekstrategieën
–
–
–
SUMsearch
PubMed, …
CINHAL,
Meta-Analyse
= een systematische review, waarbij de resultaten uit diverse gerandomiseerde klinische trials (RCT´s) worden
gecombineerd om tot een meer nauwkeurige schatting van het statistische effect te komen (Offringa et al.,
2000)
Een statistische methode (Pooling) wordt gebruikt om het gemiddelde effect uit resultaten van verschillende
studies wordt berekend
Meta-analyse vergroot de precisie van de resultaten
Eisen:
– De patiënten uit de verschillende studies moeten vergelijkbaar zijn
– Vergelijkbare interventies
– Vergelijkbare metingen
– Bij voorkeur zelfde meetinstrumenten
Resultaten moeten met elkaar overeenkomen (CI
Kwalitatieve onderzoeken belangrijke stromingen
Kenmerken:











‘Emergent design’! Geleidelijk ontwikkeld
Flexibel
Betrokkenheid & participatie in veld
Voortdurende analyse bepaalt wanneer participatie, verzameling kan stoppen
Holistisch
Verschillende dataverzameling methoden
‘Niet experimenteel
Niet gericht op vergelijkingen tussen groep
Kan longitudinaal of transversaal zijn
Gericht op wat gebeurd is of gaat gebeuren (retro- versus prospectief)
Research setting: ‘Natural context’
Verschillende benaderingen & tradities
Overzicht
Discipline
Antropologie
Psychologie/ Filosofie
Psychologie
Sociologie
Socio-linguistiek
History
Domein
Cultuur
geleefde ervaring
gedrag
Sociale setting
communicatie
Gedrag-aspecten
van verleden
Onderzoek
Etnografie/ethno science
Fenomenologie
Hermeneutiek
Ethologie/ecologic psycho
Grounded theory
Discour analyse
Geschiedenis analyse…
Etnografie
waarden, patronen, betekenis in cultuur
Kwanti & Kwali
Belang van ‘Fieldwork’
participatie-observatie
emic-etic perspectief
bv samenwerking tussen arsten en vpk
Fenomenologie
Betekenis, ervaring, (beleving van ruimte, lichaam, tijd,
relaties)
Diepte interviews (klein aantal)
reflectie, zelfervaring, introspectie.
Bracketing- Journal-
Hermeneutiek
bv ervaring van trauma tijdens reanimatie
Interpretatief-> ervaring beschrijven en interpreteren,
belang van voorkennis en inzicht
Diepte interviews soms aanvulling vanuit literatuur, foto’s, films, gedichten…
Grounded theory
Symbolism interactionism, betekenisverlening, interpretatie en sociale interactie
ontwikkelen van theorie
Systematisch, constant vergelijkende methode,
´basic problem en process´.
Interview maar ook participatie en observatie
(30-50 respondenten)
Methoden en technieken van onderzoek 4
Inleiding
Onderzoeksdesigns (2)
 Experiment en quasi-experiment
 Kenmerken
 Andere vormen van onderzoeksdesigns
Kwantitatief onderzoeksdesign
• Controle over onafhankelijke variabele
• Soort vergelijkingen per/ tussen groepen
• Tijd (transversaal – longitudinaal)
• Waarnemingen van de variabelen
• retrospectief
• prospectief
• Context /setting van onderzoek
Experimenteel design
Controle over onafhankelijke variabele
Experimenteel  niet experimenteel
– Experimenteel design:
• Manipulatie
• Randomisatie.
• Controle
– Quasi experimenteel
– Pre-experimenteel
Niet experimenteel designs
Experimenteel design
Manipulatie
Randomisatie
Controle groep
Populatie  R

T1
T2
X1 + interventie
Y
/
X2
Y
Voorbeeld
Effects of the Serial Trial Intervention on discomfort and behavior of nursing home residents with dementia.
This study tested the effectiveness of the Serial Trial Intervention (STI), an innovative clinical protocol for
assessment and management of unmet needs in people with late-stage dementia.
A double-blinded randomized experiment was conducted in 14 nursing homes with 114 subjects.
The treatment group had significantly less discomfort than the control group at posttesting and more
frequently had behavioral symptoms return to baseline. The group of nurses using the STI also showed more
persistence in assessing and intervening than control group nurses did. There was a statistically significant
difference between the groups in the use of pharmacological, but not nonpharmacological, comfort
treatments.
Results suggest that the STI is effective and that effective treatment of discomfort is possible for people with
late-stage dementia.
Experimenteel design
Verschillende vormen:
Manipulatie
randomisatie
controle
Solomon Four Group Design
T1
Populatie  R 
Aan/afwezigheid van nul meting
X
Y
/
/
T2
+ interventie (a) X
Y
+ interventie (a) X2
Y
Voorbeeld: Assertion training therapy in psychiatric milieus
The current investigation involved an attempt to develop a clinical procedure to decrease anxiety and increase
responsiveness (assertion) of psychiatric inpatients of both sexes in mixed diagnostic categories and to
evaluate the effectiveness of the procedure.
Using a Solomon Four-Group Design, patients, matched on age, sex, and diagnosis, were assigned to one of the
following conditions:
(1) pretest, treatment, posttest;
(2) pretest, no treatment, posttest;
(3) treatment, posttest; or
(4) no treatment, posttest.
The Gambrill-Richey Assertive Inventory was used to assess patient Degree of Discomfort and Response
Probability with and without assertion training therapy.
Results indicated that
(1) patients receiving assertion training therapy were less anxious and more responsive after
treatment than before,
(2) patients receiving assertion training therapy were less anxious and more responsive than
were matched control subjects,
(3) control subjects who received no assertion training therapy and who were pretested showed
moderate significant gains on the posttest measure, … and
(4) pretesting did not significantly influence posttest scores.
Experimenteel design
Factorial design
invloed van 2 of meer onafhankelijke variabelen kan getoetst worden en verschillende mate van expositie
Bijvoorbeeld: Effect van stimulatie tactiele en auditieve in verschillende mate op angst bij premature baby's
Stimulatie
(AB) ss
Muziek
(T1)
15 min
(T2)
30 min
(T3)
60 min
A
Massage
B
A T1
B T1
A T2
B T2
A T3
B T3
Experimenteel
Voordelen: ´Powerful´
interne validiteit gewaarborgd
 Om hypotheses te toetsen  oorzaak gevolg relatie
 Leidt tot voorspellen en controle
 Geeft zekerheid over de relatie
 geen invloed van een derde variabele
Maar







Quasi-experiment
– Experimenteel design:
• Manipulatie
• Randomisatie.
• Controle groep
– Quasi experimenteel:
Ethische aspecten-problemen
veel variabelen niet manipuleerbaar
(leeftijd- geslacht-ziekte…)
Setting van onderzoek moet geschikt zijn
Komt niet overeen met werkelijkheid
Praktische aspecten
Bedreiging van validiteit:.Hawthorne effect –> blindering
Extraneous variabelen - counfounders
–
• Manipulatie,
• Randomisatie?
• Controle?
Pre-experimenteel:
• Manipulatie,
• geen randomisatie en
• geen controle
Quasi experimenteel
 Ontbreken van 1 voorwaarde (Manipulatie-randomisatie-controle groep)
1. Non-equivalent control group
(Non equivalent pre post test control group)
X1 + interv
X2
Y1
/
Y2
– Geen randomisatie
– Pre - post metingen
– Controle groep
– Toegepast als geen randomisatie mogelijk….
2. Time serie design
–
–
–
–
–
X1 X2 X3 + interv X4 X5 X6
geen randomisatie
geen controle groep
langere periode van dataverzameling
Praktisch beter uitvoerbaar
Verschillende interpretaties mogelijk
X1 X2 X3 + interv
X4 X5 X6
Y1 Y2 Y3
Y4 Y5 Y6
Belang van tijd  metingen over langere periode
Vb: Gebruik van nieuwe protocol leidt tot het signaleren van meer mishandelde vrouwen op afdeling
eerste hulp
X1 X2 X3 + interv X4 X5 X6 interv +1
X7 X8 X9 interv + 2 X10….
VB: invloed van logopedie programma op dysarthrie bij CVA patiënten
Voordelen
Praktisch beter uit te voeren
In natuurlijk setting
Randomisatie niet mogelijk maar toets van interventie toch mogelijk
Nodige interventie vindt plaats
Maar
Minder controle
Invloed van andere variabelen ??
Andere verklaringen mogelijk voor optreden van effect
(Overtuigingskracht!!)
 Aandacht voor kwaliteit van design
Pre-experimenteel
Manipulatie
geen randomisatie en
Geen/weinig controle
Non equivalent post test only
+
interv
/
Vb: deelname aan een Coaching bijeenkomst voor jonge moeders
• Geen randomisatie
• Wel/niet controle groep
• Afwezigheid van pre-test
• Weinig controle
Resultaten moeilijk interpreteerbaar
X2
Y2
 Moeilijk te bewijzen dat verschil is veroorzaakt door de interventie
Pre – Quasi – Experimenteel
Kritische benadering:
- Heeft de interventie lang genoeg geduurd om een effect te kunnen veroorzaken?
- Was de interventie sterk/intens genoeg om een effect/invloed op de afhankelijke variabel te
hebben?
- Was de procedure duidelijk-uniform, interventie op eenzelfde wijze uitgevoerd?
- Hoe groot was het contrast in controle groep? Zo contrastvol mogelijk!
- Geen interventie
- Andere interventie
- Interventie minder sterk
- Op latere tijdstip
- Standaard interventie
Samenvatting
Experimenteel
Wel /niet
Experimenteel
RCT
tot
pre experimenteel
Manipulatie, randomisatie, controle
POP  R 
X1 + interv
Y1
/
X2
Y2
X1 + interv
Y1
/
X2
Y2
Quasi -experimenteel
Non-equivalent control group
Pre-Experimenteel
(Non equivalent post test only)
+ interv X2
/
Y2



Weinig controle
Resultaten moeilijk interpreteerbaar
Afwezigheid van pre-test
Time serie
X1 X2 X3 + interv
X4 X5 X6
X1 X2 X3 + interv
X4 X5 X6
Y1 Y2 Y3
Y4 Y5 Y6
X1 X2 X3 + interv X4 X5 X6 interv +1 X7 X8 X9 interv + 2 X10….
 Moeilijker te bewijzen dat verschil is veroorzaakt door de interventie
Kwantitatief onderzoeksdesign

•
•
– Experimenteel: Manipulatie-randomisatie-controle groep
– Quasi experimenteel: Manipulatie, geen randomisatie of geen controle
– Pre-experimenteel:Manipulatie, geen randomisatie en geen controle
Manipulatie: De onderzoeker doet iets aan tenminste 1 onderzoekspersoon in het onderzoek
(interventie/palcebo- bewust veranderen van de onafhankelijke variabel) (post-test design/pre-test –
post test design)
Randomisatie:aselect toewijzing van personen naar onderzoeks- of controle groep
(vermijden dat andere variabelen de afhankelijke beïnvloeden, systematische fouten)
Controle: door randomisatie, manipulatie, keuze van omstandigheden, tenminste 1 vergelijking 
Controle groep
Andere onderzoeksdesigns
Niet experimenteel design
• Geen interventie
• Geen manipulatie van variabelen
Observationeel onderzoek
1. Relatie tussen variabelen vinden (Correlationeel)
(Verband  Oorzaak)
Retrospectief: van ziekte naar determinanten
van effect naar determinanten
Prospectief : van determinanten naar ziekte
Logica van tijd – overtuigingskracht
2. Beschrijven van het voorkomen van variabelen binnen een groep (prevalentie- Incidentie) Descriptief
onderzoek
 Mogelijkheid om veel determinanten te beschrijven
 Interpretatie problemen over de relatie tussen variabelen
 Belang van sterke theoretische basis voor interpretatie
Nota Bene
Tijd
Verzameling van data op 1 moment (transversaal, cross-sectional)
Verzameling op verschillende momenten (longitudinaal)
Waarnemingen van de variabelen
Kijken naar wat er gebeurd is (Retrospectief)
Kijken naar wat er gebeurt en gaat gebeuren (Prospectief)
Context/setting van onderzoek
Laboratorium – Natuurlijk context
Tijd
Verzameling van data op 1 moment
(transversaal, cross-sectional)
Verzameling op verschillende momenten
(longitudinaal)
Longitudinaal:
+ Variabelen over tijd beschrijven
+ volgorde van gebeurtenissen beschrijven
+ vergelijking effect van interventie
+ meer controle
Verschillende soorten longitudinale onderzoeken
• Trend studies: verschillende steekproeven binnen een populatie op verschillende
momenten
• Panel studies: metingen binnen eenzelfde steekproef van een populatie
• Cohort studies
• Follow-up studies: metingen over tijd bij patiënten met een zelfde kenmerk
 Brengt de dynamic/ontwikkeling van variabelen in kaart
kwantitatieve onderzoeken
•

•
•
•

Bedreiging validiteit
• Interne
• Externe
– Kunnen de resultaten ook toegepast worden in andere situaties, andere
populaties?
– Steekproef trekking (zie college 5)
Controle technieken
• Omstandigheden van data verzameling
• Randomisatie
• Homogeniteit
• Matching
• Statistiek
History:
Invloed van een andere gebeurtenis op de afhankelijke variabele
Selectie:
groepen zijn niet gelijk
Maturation:
Rijping, natuurlijk ontwikkeling bv herstel, genezing, groei…
Mortality:
verschil in uitval tussen de groepen
Door bedreiging van interne validiteit: toename van moegelijkheden voor alternatieve verklaring over de
relatie tussen de variabelen…
Controle technieken
• Externe factoren
Omstandigheden van data verzameling
Invloed van omgeving minimaliseren: kiezen voor 1 locatie…
Invloed van tijd minimaliseren: moment van de dag, seizoen.. (moeheid, depressie…)
Informatie- communicatie naar participanten toe bv. over doel van study
• Interne factoren
Randomisatie
Homogeniteit
Alleen participanten met zelfde extraneus variabele worden geïncludeerd Vb: alleen manen, >75kg
Gevolgen voor generalisatie
Matching
vergelijkbare maken van de groepen
beperkt aantal variabelen,
variabelen moeten van tevoren bekend zijn
Statistiek
Evaluatie studie design
•
•
•
•
Wat is de overtuigingskracht van het bewijs over de relatie tussen de variabelen?
Als er een relatie is wat is de overtuigingskracht dat het effect veroorzaakt wordt
door de onafhankelijk?
Wat is de overtuigingskracht dat de aangetoonde relatie geldt voor andere groepen,
populatie, momenten
Zijn de theoretische aspecten ´gezond´, consistent?
Methoden en technieken van onderzoek 5
Inleiding
1.
2.
3.
Onderzoekspopulatie
Dataverzameling
Kwaliteit van data
Onderzoekspopulatie en Steekproef
Populatie
• De eenheden (personen, documenten…) die in een onderzoek betrokken kunnen worden en waaruit
de onderzoeker de proefpersonen of eenheden selecteert (een steekproef gaat nemen)
• Waar de onderzoeker in geïnteresseerd is.
 Inclusie/exclusie criteria: om welke patiënten moet het wel/niet gaan
Een steekproef…
Definitie:
Een selectie maken van (onderzoeks)populatie om de hele populatie te vertegenwoordigen
•
praktischer
•
efficiënter
Definitie:
Een steekproef bestaat uit onderzoekseenheden / respondenten die geselecteerd worden voor een
onderzoek.

Een deel uit een grotere geheel

Op willekeurige wijze een proef nemen
De selectie kan op verschillende manieren plaatsvinden






de wijze van de selectie en de omvang van de steekproef bepalen de reikwijdte van de gegevens
Belang van goede selectie om resultaten te kunnen betrekken op de goede personen
Representativiteit
Wie zijn de informanten, respondenten en hoe geselecteerd..
bv brief, mail, telefoon…
Is er een plan van aanpak gemaakt (steekproefkader)?
Generaliseerbaarheid
Representativiteit garanderen
 Voorkomen dat de geselecteerde steekproef irrelevante informatie bevat
 Systematische over- representatie van subjecten voorkomen
 Enkele maatregelen

Is de onderzoekspopulatie homogene of niet?

steekproef aselect of niet?
Soorten steekproeven…
– Aselecte steekproef / kanssteekproef
 Volkomen volgens toeval
 Een steekproefkader is aanwezig
– Selecte steekproef / niet – kanssteekproef
 Helemaal niet volgens toeval vastgesteld
 Steekproef generaliseren naar werkelijkheid = ?
Wanneer welke steekproef…?
• Een selecte / niet kanssteekproef wordt uitgevoerd indien een aselecte / kanssteekproef niet
uitgevoerd kan worden
Voorbeeld :




Steekproefeenheid is onbekend
Bronnen zijn minimaal voor de proef
Doel van de steekproef is omschrijven, generaliseren hoeft niet
Door omstandigheden niet mogelijk
Selecte / niet kanssteekproef…
• Niet ‘at random’
•
•
•
Niet zelfde kans op inclusie
Achteraf moeilijk na te gaan wat de representativiteit is
Bewust / onbewust bias
 Sampling error: verschil tussen populatie en steekproef
Vormen :
1) Sneeuwbalsteekproef
2) ´Convenience´
3) ´Purposeful´
Sneeuwbalsteekproef (netwerk, ketting)
 De interviewer ondervraagt informant A; informant A vertelt over
respondent B om deel te nemen
(Participanten met specifieke kenmerken)
Convenience
De meeste of beste bereikbaar (wat het best uitkomt)
De 10 eerste…
 (kans op bias…niet de meeste representatieve deelnemers)
Purposeful / Judgemental:
 gebaseerd op het vermogen van onderzoeker om participanten te selecteren die het
best kunnen bijdragen aan het onderzoek
 meestal niet representatieve,
 kan misleidend zijn…
 Kan soms niet anders, minder duur



Vaak niet representatief
Kans op misleidende resultaten
+
Makkelijk en snel
Aselecte steekproef / kanssteekproef
 Volkomen volgens toeval
 Een steekproefkader is aanwezig
 Nadat populatie is gedefinieerd wordt een kader gevormd (bv:lijsten)
 Geen totale garantie maar toch invloed van toeval
 Hoe groter hoe beter
 Veel verschillenden eenheden – kleinere kans om alleen afwijkende gevallen
te selecteren
Vormen :
1) Enkelvoudige steekproef
2) Systematische steekproef
3) Gestratificeerde steekproef
4) Clustersteekproef
Enkelvoudige steekproef
 Trekking is at random
Systematische steekproef
 Trekking volgens een continu systematische wijze
(Elke 73, 173, 273….)
Gestratificeerde steekproef
 Representativiteit verhogen dmv strata’s
 Deeleenheden zijn evenredig verdeeld in strata’s
(Strata´s : subgroepen die elkaar uitsluiten)
Proportioneel / disproportioneel  wegingsfactor
(disproportioneel om kleine groepen beter te kunnen bestuderen)
 Gelijke kans voor selectie
 Vertrouwen in representativiteit
 Geen invloed van onderzoeker op selectie
 Kleine kans om alleen afwijkende gevallen te selecteren en ´sampling error´
 Aselecte steekproef + Belang van aantal (N=?)
Power-analyse
Evaluatie:





Hoe geselecteerd?
Hoeveel?
Respons/ non respons?
Adequaat / passend?
Beschrijving van context personen?
Dataverzameling
 Data bronnen
 Verzamelingtechniek
Informatiebron :
1)
2)
3)
4)
5)
Individuele personen (respondent)
Bestaande documenten (artikel, dagboek, verslag)
Media (communicatie – patronen/inhouden : radio, krant, tv, boek)
Sociale werkelijkheid (alledaagse bronnen: tijdens besturen van een auto)
Fysieke sporen (leefomgeving)
Data – verzamelingtechniek:
1) Ondervragen
2) Observeren
3) Inhoudsanalyse
4) Bio / fysiologische metingen
Data – verzamelingtechniek:
Kenmerken
- Structuur
- Kwantificeren of niet
- Bewust deelname van deelnemers of niet (obtrusiveness)
- Objectiviteit
•
Technieken :
1) (Gestructureerde) vragenlijst
2) (Participerende) observatie
3) (Open) interview
4) Groeps- en focusinterview
Gestructureerde vragenlijst
Een techniek waarbij vragen/uitspraken vooraf zijn vastgesteld. De vragen zijn in principe voor
iedereen hetzelfde
 Samenstelling
 Vragenvormen
 Antwoordvormen
•

•
Vraagvormen
 Enkelvoudig (ja /nee antwoord)
 Schaal (vb likert scale)
 Lijst (antwoordmogelijkheden)
Vraag stellen over :
 Kennis
 Feiten
 Opinie
 Vraag naar wensen/voorkeuren
 Vraag naar voornemens
Antwoordvormen :
 Open vraag
 ‘half’ open vraag
 Gesloten vraag
 Lijn trekken
 ´Multiple choice` zeer belangrijk/belangrijk/niet belangrijk
 Schaal: 0-10….
•
Technieken :
1) Gestructureerde vragenlijst
2) (Participerende) observatie
 De onderzoeker neemt deel aan het onderzoek. Hij noteert, verzamelt, waarneemt /
observeert binnen de onderzoekssetting
3) Open interview
4) Groeps- en focusinterview
•
Technieken :
1) Gestructureerde vragenlijst
2) Participerende observatie
3) Open interview
interview dmv van open vragen
1) Groeps- en focusinterview
•
Technieken :
1) Gestructureerde vragenlijst
2) Participerende observatie
3) Open interview
4) Groepsinterview
 Een techniek waarbij een aantal personen tegelijk ondervraagd worden. Hierbij is de
interviewer niet alleen centraal, maar de gehele groep reageert op elkaar =>
groepseffecten!
 Waarnemingsinstrument
Meten en meetinstrumenten
Kenmerken van sterke design
Sterkte van Bewijs m.b.t. relatie tussen de variabelen
(statistiek)
Effect veroorzaakt door onafhankelijke variabele of niet?
(interne validiteit)
Is de aangetoonde relatie tussen de variabelen / Resultaten geldig voor andere mensen, contexten,
tijdsperiode
(externe validiteit)
Relatie variabele – begrip/construct ?
(meetinstrument)
Kunnen de onderzoeksvragen met voldoende zekerheid beantwoord worden?
Methoden en technieken van onderzoek 6
Over analyse ?
Data analyse
In kwantitatief en kwalitatief onderzoek
Doel:
Inzicht in data analyse en statistiek
Belangrijk basis begrippen
Inzicht en Evaluatie van methodes
Inhoud
Kwantitatieve analyse:
•
•
•
•
•
•
•
•
•
Meet niveau´s
Beschrijvend statistiek (1 Variabele)
Datamatrix, Frequentie, Centrum en spreidingmaten
Beschrijvend statistiek (meerdere variabelen)
Kruis tabellen, Correlatie berekening
Significantie (P-waarde)
Groepen beschrijven en verschillen
T-Test, F-test,
Verband toetsen: Correlatie en Regressie analyse,
Factor analyse
Evaluatie van data-analyse
Oefenen … (tabellen lezen)
Kwalitatieve analyse
Meet niveau´s
Alle mogelijke meetwaarden van een variabele vormen een schaal:
Bv bij de variabele beroepen hoort leraar, arts, …
Ze vormen een schaal.
De verschillende soorten schalen zijn:
• Nominaal,
• Ordinaal,
• Interval,
• Ratio
Nominaal:
Waarden van een variabele die door een naam beschreven worden
Vormt de eerst of laagst niveau, laat weinig statistische berekeningen toe
Bijvoorbeeld:
Variabele Geslacht: man of vrouw of
Variabele Bloed groep: A, B, AB, O
Ordinaal:
Men kan op ordinaal meetniveau meten als de meetwaarden een zinvolle volgorde kennen,
de volgorde kan niet veranderen
Geeft een ordening maar zegt niet hoe groter een niveau is dan een ander
Bijvoorbeeld
Opleiding: LBO, HAVO, VWO, HBO, WO
OP een schaal van 1 tot 5 aangeven in hoeverre ermee eens
Ordening van lichtst naar de zwaarst.
Volledig afhankelijk, behoefte aan begeleiding, zelfstandig
Interval:
Het getal (de waarde) is op zich waardevolle
Op Interval niveau kan het verschil tussen twee schaal waarden berekend worden, maar er is geen
natuurlijk nulpunt.
Bijvoorbeeld
Het meten van temperatuur (nulpunt is willekeurig)
IQ test: 100 – 120 – 140
Ratio:
Schalen met een echt, natuurlijk nulpunt waardoor de echte variaties aan te geven zijn.
De verhouding tussen de meetwaarden kunnen aangegeven worden. De verhouding tussen de
getallen zal altijd dezelfde zijn.
Bijvoorbeeld
Afstand in Cm, Inches, Voeten, mijlen (0 inches=0 Cm…)
Het gewicht v het gewicht in kg 60 is 2x 30, of lengte
Absolute schaal:natuurlijke getallen 0,1,2,..Oneindig
het hoogst meting niveau.. Alle berekeningen zijn mogelijk
•
•
•
•
Hoe hoger het niveau des te meer statistische berekeningen mogelijk zijn
Meetwaarden kunnen naar lagere niveau
Lengte in cm of
kort, middellang, lang
Continue meting: oneindig veel mogelijkheden tussen de waarden
Discrete meting: geen tussenliggende waarden op de schaal
bv nominale waarden
Beschrijvend statistiek 1 variabel
Datamatrix:
Ordening van de scores op 1 variabel, inzicht te krijgen, in de scores bijvoorbeeld minimum en maximum,
meest voorkomend score de hoeveelheid (frequentie), percentage
Bijvoorbeeld: afhankelijkheid
er zijn 15 (30%) zeer afh, 10 (20%) matig, 25 (50%)zelfst (ordinaal)
Frequentie:
Geeft aan hoe vaak elke meetwaarde voorkomt in de onderzochte groep (optellen)
– Absolute frequentie: het getelde aantal objecten met een bepaalde waarde
bv. Er zijn 10 studenten van 25 jaar, 5 tussen 26 en 34 en 5 tussen 35 en 38 in de klas
–
Relatieve frequentie: aantal maal dat een waarde voorkomt op een totaal aantal
waarnemingen, meestal in % (proportie)
– Cumulatieve frequentie: frequentie van een bepaalde waarde plus frequentie van alle lagere
waarden
Beschrijving
Tabel
Staafdiagram
Histogram
Stapeldiagram
Taart
Frequentie verdeling - Centrale tendentie
Geeft een beeld van de gesteldheid van een variabele in een groep
• Gemiddelde
• Mediaan
• Modus
Gemiddelde (X, gemid.):
de som van de waarde verdeeld door het aantal
is beïnvloed door alle waarden en gevoelig voor uitschieters
Gemiddeld vooral gebruikt voor variabelen gemeten op interval en ratio niveau, bij verschillende
metingen in een groep varieert minder.
(63 + 60 + 72 kg = 195 /3 => 65kg)
Mediaan (Md)
waarde die de reeks in twee gelijke delen splitst, middelste uitslag
Wordt niet beïnvloedt door extreme waarden
1,2,3,4,5,6,7 4
1,2,3,4,5,6,7,8  4,5
Afstand werk wonen: 0,5 – 1,2 – 1,3 – 1,6 – 2,2
Mediane afstand tot het werk is 1,3 km
Zowel voor kwantitatieve als voor ordinale variabelen
Wanneer de variabele niet ´normaal verdeeld´ is wordt de mediaan gebruikt (bv inkomen)
Modus:
Meetwaarde die het vaakst voorkomt
22, 24, 25, 24, 27, 23, 24 = 24
(Meest typische of voorkomende waarde)
Bv Het modale cijfer op de toets is 7
Bimodale of multimodale als meer dan 1 modus
Vooral voor kwantitatieve variabele
Normaalverdeling
Natuurlijke verdeling van veel variabelen, symmetrische verdeling
(gemiddelde, modus en mediaan vallen samen, standaard afwijkingen aan beide kanten zijn gelijk)
Spreidingsmaten:
Naast centrale tendentie geven spreidingsmaten relevante informatie
bv grote spreiding van acute operaties in Z.H. veel uitschieters invloed voor planning
Spreiding van temperatuur bij gezonde mensen is klein.
• Spreidingsbreedte of Range
• Variantie – Standaarddeviatie
• Standaardscores
Range:
verschil tussen hoogste en laagste waarde,
gevoelig voor variatie en extremen,
makkelijk te berekenen maar zegt weinig over de andere waarden meestal gebruikt bij Mediaan.
BV: 70 kg, 120 kg (min – max gewicht in een groep) Range is 50 kg
Bereik:
interval tussen de hoogste en laagste waarde (70 – 120)
Variantie
Gekwadrateerde afwijking van het gemiddelde
Standaard deviatie (± SD):
wortel uit de variantie
gemiddeld afwijking van de waarden van het gemiddeld van een variabel.
Bv: angst op een VAS (0 – 100) bij 50 patiënten:
Gemiddelde 73 (±5)
Zegt iets over homogeniteit, hoe groter de SD hoe kleiner de homogeniteit
Incidentie:
Aantal nieuwe gevallen over een bepaalde periode
Prevalentie:
Aantal bekende, bestaande gevallen in een bepaalde periode
prevalentie van alcohol gerelateerde psychische klachten: 17,2% in de algemene populatie tussen 1864 jaar
Beschrijvend statistiek (meerdere variabelen)
Kruistabel
Verdeling van waarden van ene variabele per waarde voor een andere variabele BV: Mannen en
Vrouwen die op kantoor, afdeling onderzoek of afdeling productie werken
Kantoor
Onder.
Productie
Totaal
Vrouwen
30
20
25
75
Mannen
20
30
45
95
Totaal
50
50
70
170
Correlatie:
Samenhang, verband , relatie tussen 2 variabelen
In welke mate zijn die twee variabelen aan elkaar gerelateerd?
Wel of niet?
Van –1 – 0 - + 1
Sterkte van de relatie  hoogte van waarde  intensiteit van de relatie
0.00 – 0.10
0.10 – 0.20
0-20 – 0.40
0.40 - 0.60
0-60 – 0.80
0-80 – 0-100
Nemen samen af of nemen samen toe samen richting (positieve of negatieve)
Bv: Gewicht en lengte, lichamelijk oefeningen en gewicht
Correlatie:
–
–
–
Pearson= product-moment correlation coefficient
Pearson´s r
(ratio en interval)
Spearman´s Rho of Spearman´s rank-order correlation r´s
(ordinal metingen)
bv verband tussen zeer tevreden-matig tevreden-niet tevreden met geslacht, leeftijd
Contigentie table (descriptief n en %)
Zie voorbeeld 15.5 blz 352
En berekening van percentage
Verschillen tussen groepen toetsen
Toetsen (inferantial statistiek)
Achtergrond
Aanname is dat de populatie representatieve is, homogene, belang van grote sample (verdeling)
Nagaan of:
Is de relatie tussen de variabelen echt, waar, of gebaseerd op toeval?
Werkt de interventie echt? Of is het effect toevallig?
Verschillen twee groepen significant van elkaar?
Studie, werk hypothese en nul hypothese accepteren of verwerpen?
Hypothese: massage veroorzaakt ontspanning
Nul hypothese: massage heeft geen effect
 Aantonen dat de nul hypothese niet correct is en verworpen kan worden
 Kans op foutieve beslissing verminderen
 Verwerpen van 0 hypo terwijl die wel waar is (type 1 fout- alfa)
dus conclusie is het werkt terwijl het niet zo is
 Niet verwerpen van 0 hypo terwijl die niet waar is (type 2 fout- Beta)
Dus conclusie is het werkt niet terwijl interventie wel werkt
Significantie niveau bepalen:
om type 1 fout te voorkomen
 .05  5 / 100 accepteren te concluderen dat het werkt terwijl het niet zo is
dus Nul hypo onterecht verwerpen
 .01 -> 1/100 “
“
“
Significantie (P-waarde) P<0.05, P < 0.01, P=0.45. P= 0.003
Betrouwbaarheidsinterval (Confidentie)
95%  95% kans dat een gevonden waarde binnen een bepaalde interval plaats vindt
99% betrouwbaarheidsinterval voor de gemiddeld studie tijd per week tussen 25 en 30uur dus 1%
kans dat het werkelijke gemiddelde lager dan 25 uur of hoger dan 30 uur per week is
Verschillen tussen groepen toetsen
Parametrische toetsen:
Gericht op parameters bv gemiddelde, metingen op interval ratio, distributie normaal
Voorbeeld: T-Test (Eenzijdig of tweezijdig)
Onafhankelijk, afhankelijk groepen
F-test, variantie analyse (ANOVA)
Pearson´s r
Niet parametrische toetsen.
niet op parameters gericht, bv classificeren van gevallen, nominaal of ordinaal meetniveau
Voorbeeld:
Chi-square test X, Mann-Whitney
Wilcoxon signed ranks
Spearman´s rank-order correlatie
T-Test
Toets van het verschil tussen het gemiddelde van twee groepen /meetingen
Vraag: verwacht wordt dat studenten 20 uur per week studeren, metingen wijzen erop dat ze 15 uur
gemiddeld per week studeren, is het gemiddeld significant lager?
. Gemiddeld aantal sigaretten gerookt voor programma of na?
Onafhankelijke groepen = twee aparte groepen
 onafhankelijke group T-Test,
Afhankelijke groepen = eenzelfde groep op twee verschillende tijden
 afhankelijke. Paired t-toets of Gepaarde t-toets
F-toets, variantie analyse (ANOVA)
Toets op verschil in gemiddelde in 3 of meer groepen of meer dan 1 onafhankelijke variabel
Gericht op na te gaan:
In hoeverre verschillen drie groepsgemiddelden van elkaar
In hoeverre er verschillen zijn in elke groep
Bijvoorbeeld
Groep1: anxiolitica, groep 2: gesprek, groep 3: video
 gemiddeld angst gemeten op een VAS schaal
Niet Parametrische toetsen
Chi-square test X:
om verschillen te toetsen in proportie tussen twee onafhankelijke groepen (Variabel op nominaal
niveau)
Bijvoorbeeld
Therapie trouw wel of niet in relatie met het wel of niet hebben gekregen van informatie (verschil
tussen waargenomen en verwacht)
Mann-Whitney:
om verschillen te toetsen in ranke van waarden tussen twee onafhankelijke groepen (onafh=nominaal,
afhank= ordinaal) niveau)
Bijvoorbeeld
Informatie (wel of niet) en therapie trouw (Afh) Veel-Weinig-niet
Wilcoxon signed ranks.
Idem maar groepen zijn aan elkaar gerelateerd
Spearman´s rank-order correlatie
relatie tussen twee variabelen op ordinaal niveau
Bijvoorbeeld
verband tussen Informatie (wel-weinig-niet) en therapie trouw (Afh) Veel-Weinig-niet
Andere analyse methodes:



Multiple Regressie:
lineair verband tussen variabelen inschatten,
Om de waarde van afhankelijke variabele in te kunnen schatten
 Logistiek regressie,
Co-Variantie
Techniek gebruikt om invloed van extraneus variabelen in te schatten
Factor analyse:
 Techniek gebruikt om achterliggende dimensie van hoeveelheid items te beschrijven,

vragen samen voegen tot enkele variabelen, groeperen van variabelen die bij elkaar horen
onder 1 dimensie

bij het (verder) ontwikkelen van instrumenten
Kwantitatieve analyse
Evaluatie van data analyse
• Wordt de steekproef voldoende beschreven
• Beschrijving van variabelen van respondenten (lft, geslacht, geloof, educatie niveau…)
• Blijken alle hypotheses door middel van toetsen berekend te zijn
• Toetsen adequaat, niet te veel statistische info…
• Samenhang tussen beschrijvingen resultaten en tabellen, figuren e.d.
• Zijn de tabellen overzichtelijk en makkelijk te lezen
Kwalitatief onderzoek
Data analyse (inleiding)
Analyseren:
• Ontleden in bestanddelen
• Bestuderen, uitpluizen …
• Van ruwe data naar antwoorden op vraagstelling
• Bewerken, rubriceren, ordenen
• Op zoek gaan naar patronen, opvallende zaken, afwijkende zaken…
• Data vergelijken, inzicht krijgen, een mening erover vormen, toetsen, twijfelen (kwaliteitsaspecten)
• Logisch redeneren…
Uitgangspunt
–
–

De betekenis die mensen in het dagelijks leven aan hun omgeving toekennen
De objecten kunnen zien zoals de ´acteurs´ deze zien
belang van jezelf te kunnen verplaatsten in de positie
van een individu of groep
Reconstructie
Doel: reductie van de complexiteit van het onderzocht verschijnsel
Zich de inzichten van de onderzochten eigen maken
– Een insider view eigen maken. Leren denken en voelen zoals de participanten
– Open benadering in begin vooral explorerend van aard
– Begin met algemene categorieën die later uitgewerkt worden
– Relaties van belang
Verschillende fases / handelingen die herhaaldelijk plaats vinden
Lezen, Lezen, Lezen  Eigen inzichten ontwikkelen
Lezen
Registreren van betekenissen
Interpreterend lezen
Selectief lezen vanuit onderzoeksvragen
Analyse van Kwalitatieve Data





Inzichten ontwikkelen
Begrijpen
Thematiseren (synthese)
Theoretiseren
´Recontextualiseren´
Doel:
Reductie van de complexiteit van de onderzocht verschijnsel
•
Interactief en creatief proces
•
Ordenen en zoeken naar relaties van belang is
Gericht op het ontwikkelen van eigen inzichten
Verschillende fases / Handelingen die herhaaldelijk plaats vinden
Lezen, Lezen, Lezen  Eigen inzichten ontwikkelen
Zich open stellen voor het materiaal, de respondent, zijn ervaring, betekenis wereld
Zich een globaal idee vormen van een scène, gebeurtenissen, interview, van een respondent
Vragen stellen: ‘Wat gebeurt er, wat zegt hij/zij, wat wordt er bedoeld?’
Geleidelijk interpreteren --- Coderen
Gericht op: de betekenisverlening van de respondent ontdekken
Regelmatig nagaan:
Wat zegt het over wat ik op zoek naar ben,
beantwoorden van onderzoeksvraag
1.
2.
3.
4.
Coderen en structureren
Zoeken naar relaties
Memos (verschillende soorten)
Reflectie
•
•
•
•
Open coderen
– Verkennend, beschrijvend
– Gericht op zoveel mogelijk ingangen te vinden
die aansluiten bij de inhoud van de data
– Termen van respondent
– Vragen:
• Wat is hier belangrijk?
• Wat zegt de respondent nu precies (concreet)
• Waar duidt het op waar heeft het betrekking op (afstand)
Codes ontwikkelen en ordenen
Hogere abstractie niveau brengen
Selectief coderen
•
Zoeken naar relaties tussen de codes
– Vragen:
• Waar heeft het mee te maken
• Wanneer, in welke omstandigheden ontstaat, wat gaat er aan vooraf
• Wat zijn de gevolgen ervan
Nagaan hoe de bevindingen zich tot het gehele materiaal verhouden
•
Begripsmemo´s
– Ontwikkeling van codes naar meer abstracte begrippen
Methodische memo´s
– Beschrijven van eigen benadering en methode en de ontwikkeling van eigen inzichten
Theoretische memo´s
•
•
•
•
•
•
•
•
Creatief´ proces
Interactie van onderzoeker met materiaal
Open en gevoelig zijn
Omgaan met onzekerheid
Ervan uit gaan dat alles (heel lang) voorlopig blijft
(Enige) zekerheid pas aan het einde bij schrijven
– Langdurig maar spannend
– Intensief en extensief
– Afstandelijk en intiem
– Objectief en subjectief
Evaluatie
Systematisch uitgevoerd?
Verantwoorde resultaten?
Gedocumenteerd?
Overtuigend resultaat?
Inspirerend resultaat?
Verband onderzoeksvraag-materiaal-bevindingen-conclusie
Verschillende vormen van bewijs
• Constant vergelijken
•
Samenwerken
• Kunnen overtuigen
• De data, bronnen
• Uitleg over de analyse
• Beschrijving van codes, schema,
• Is het logisch, volledig ?
• Wijze van analyseren met / zonder pc?
• Relaties data – begrippen - thema´s,
• Abstractie niveau
• Lijkt de analyse goed uitgevoerd te zijn, herhalingen?
• Zijn de conclusies (voldoende) op de data gebaseerd?
• Leiden de resultaten tot nieuwe inzichten?
Methoden en technieken van onderzoek 7
Validiteit en betrouwbaarheid
Kwantitatief onderzoek
Validiteit:
• De validiteit van empirisch onderzoek betreft de interpreteerbaarheid en de veralgemeenbaarheid van
de resultaten van dat onderzoek.
– Interpreteerbaarheid -> interne validiteit
– Veralgemeenbaarheid -> externe validiteit
Interne validiteit
• verwijst naar de mate waarin de resultaten van een empirisch onderzoek adequaat kunnen worden
geïnterpreteerd en de mate waarin we in die interpretaties vertrouwen kunnen hebben.
• Bij experimenteel onderzoek wordt de interne validiteit geëvalueerd aan de hand van de mate waarin
causale inductie en causale interpretaties mogelijk worden gemaakt.
• Nagaan of geobserveerde effecten wel toe te schrijven zijn aan de gemanipuleerde variabelen, of er
geen alternatieve verklaringen zijn en dus of er voldoende controle was op potentieel storende
variabelen.
• Door bedreiging van interne validiteit: toename van mogelijkheden voor alternatieve verklaringen
over de relatie tussen de variabelen…
• Meten we wel wat we in feite wensen te meten?
Zijn de metingen geldig of 'valide' voor 'het begrip zoals bedoeld'?
Om deze vraag te beantwoorden moeten we eerst weten wat we willen meten.
Externe validiteit
• Verwijst naar de mate waarin de resultaten van een empirisch onderzoek veralgemeenbaar zijn naar
een bredere populatie en/of andere omstandigheden.
– specifieke technieken van steekproeftrekking
– betekent echter niet dat resultaten naar zoveel mogelijk populaties of omstandigheden
veralgemeenbaar moeten zijn
Bedreiging validiteit
•
•
•
•
•
´History´: invloed van een externe gebeurtenis op de afhankelijke variabele
Selectie: ongelijke groepen bv door afwezigheid van randomisatie
Rijping (´Maturation´): natuurlijk ontwikkeling van bestudeerde variabelen met
verloop van tijd
• Bijvoorbeeld: herstel, genezing, groei…
• Uitval van respondenten: diverse redenen
• Gevolg voor homogeniteit, kwaliteit respons
Hawthorne effect:
– effect resulteert van deelname aan onderzoek
Placebo effect:
– effect resulteert van de verwachtingen van deelnemers
Gevolgen:
Verandering in gedrag van deelnemers door participatie in onderzoek
Verandering gedrag van onderzoeker bv m.b.t. nieuwe behandeling
 Blinderen
 Confounders´
Variabele die de relatie tussen de onafhankelijke en afhankelijke variabelen
vertekent
• Vertekening van gevonden verband tussen risicofactor en de aandoening
• Het onterecht toeschrijven van een deel van het effect aan de bestudeerde
risico factor
• Verstrengeling van effect van determinant met andere externe factor
• bv: relatie tussen dementie en intelligentie effect van leeftijd
Validiteit waarborgen
• Mogelijkheid voor alternatieven verklaringen heel klein te houden door:
• Controle over onderzoeksactiviteiten m.b.t. invloed van omgeving (bv:kiezen voor 1
locatie)
• Controle over onderzoeksactiviteiten mbt invloed van tijd
•
•
Verschillende technieken
•
•
•
•
– Invloed van tijd minimaliseren: moment van de dag, seizoen..
– (moeheid , depressie…)
Controle over onderzoeksactiviteiten mbt invloed communicatie/informatie
Controle over onderzoeksactiviteiten mbt invloed andere variabele
Randomisatie
Homogeniteit
Matching
Statistiek (bv: co-variantie analyse)
Randomisatie:
vergelijkbare groepen maken t.o.v. extraneus variabelen zonder bewust beslissing over de variabelen
 meest werkzaam, in principe gericht op het verminderen, uitschakelen van het
effect van alle extraneus variabelen
Bv leeftijd, roken … i.v.m programma om hartziekte te verminderen
Homogeiniteit:
Alleen participanten met zelfde kenmerken worden ingesloten
Bv: alleen mannen, met gewicht > 75 kg
Gevolgen voor generalisatie
Matching:
het vergelijkbaar maken van de groepen door het selecteren van personen die overeenkomen met
personen uit de vergelijkingsgroep
Alleen voor beperkt aantal variabelen,
Variabelen moeten van tevoren bekend zijn
 Statistiek
Sterkte van bewijs m.b.t. relatie tussen de variabelen
 Vermogen om echte relaties te kunnen aantonen
 Steekproef moet groot genoeg zijn of risico een aanwezige relatie niet te kunnen aantonen
(power)
 Optimale verschillen tussen de groepen m.b.t. de onafhankelijke variabele (gevoeligheid van
toets om een verschil op te sporen)
 Sterkte van de interventie (onderzoeksprotocol, training, uitval)
Controle externe validiteit
• Wijze van steekproef trekking:
» Aselect / selecte steekproef
• Omvang
• Homogeniteit / heterogeniteit,
• Inclusie / exclusie criteria
Evaluatie design
Kunnen de onderzoeksvragen met voldoende zekerheid beantwoord worden?
Evenwichtig tussen interne en externe validiteit
Controle te veel  te weinig
1. Interventie? Experiment- quasi- pre- terecht?
2. Blinderen?
3. Longitudinaal of transversaal? Voldoende moment van data verzameling?
4. Vergelijkingen tussen of binnen groepen? Terecht?
5. Adequate controle op andere variabelen?
6. Statistische validiteit?
7. Aandacht voor interne validiteit? Hoe? Uitspraak over oorzaak-effect?
8. Externe validiteit?
9. Beperkingen van design? Beschreven door onderzoeker?
•
•
•
•
•
Conceptualisatie & operationalisatie van variabelen
Metingen, afspraken en regels, bron van fouten tijdens metingen
Voldoende uitleg over
– Betrouwbaarheid & Validiteit van instrumenten, hoe getoetst, welke populatie
Maatregelen genomen om validiteit te verhogen?
Conclusie over de hypothese terecht gezien de metingen?




Wat is de overtuigingskracht van het bewijs over de relatie tussen de variabelen?
Als er een relatie is wat is de overtuigingskracht dat het effect veroorzaakt wordt door de
onafhankelijke variabele?
Wat is de overtuigingskracht dat de aangetoonde relatie geldt voor andere groepen, momenten?
Zijn de theoretische aspecten ´gezond´, consistent?
Samenvatting
Kenmerken van sterke design
Vermogen om om aan te tonen dat het effect werkelijk door de onafhankelijke variabele veroorzaakt is
• Sterkte van bewijs m.b.t. relatie tussen de variabelen
(statistiek)
• Outcome veroorzaakt door onafhankelijke variabel of niet?
(interne validiteit)
• Is de aangetoonde relatie tussen de variabel / Resultaten geldig voor andere
mensen, contexten, tijdsperiode
(externe validiteit)
• Relatie variabel – begrip/construct ?
(meetinstrument)
Meten en meetinstrumenten
–
–
Meten om:
• kenmerken en kwaliteiten te kunnen kwantificeren,
• variatie in beeld te brengen,
• verschillen tussen deelnemers/respondenten te maken mbt de kenmerken
Gevolgen voor :
• Objectiviteit (expliciete afspraken)
• Precisie
• Duidelijkheid c.q. zekerheid
Een meetmethode moet:
relevant, nauwkeurig, betrouwbaar, gevoelig zijn
instrumenten
Meetmethode voor veel variabelen moeten ontwikkeld worden—
Meetinstrument (vragenlijst, observatie lijst, interview…)
Bronnen van fouten tijden metingen
– Omstandigheden en weten geobserveerd te worden
– Kenmerken van respondenten (antwoorden)
– Tijdelijke omstandigheden
– Volgorde van metingen
 Betrouwbaarheid en validiteit
Betrouwbaarheid
Mate van overeenstemming tussen verschillende metingen
De minste variatie tussen herhaalde metingen  betrouwbaarheid 
Hoe beter de echte waarde weergegeven wordt (Precisie)  betrouwbaarheid 
Drie aspecten van metingen – instrumenten
• Stabiliteit (Stability) • Samenhang (Internal consitency)
• Gelijkwaardigheid (equivalence)
Instrumenten
Betrouwbaarheid
Stabiliteit
vermogen om een zelfde score te geven bij zelfde persoon op verschillende momenten
• Test-retest betrouwbaarheid
• Betrouwbaarheidscoefficient: bv r > 70
= samenhang tussen de scoren verkregen na twee metingen bij dezelfde personen
Kan alleen voor variabelen die stabiel zijn
interne samenhang
Mate waarin de onderdelen van het instrument dezelfde kenmerk meten
Bv: vragen gericht op het meten van tevredenheid
Methoden:
• ´Split half technique´
• Cronbach´s alfa of coefficient alfa (alfa = 0 – 1)
Gelijkwaardigheid
Samenhang tussen metingen/observatie resultaten door verschillende onderzoekers
– ´Inter-rater reliability´: Verschillende meters die verschillende metingen uitvoeren
 Index gelijkwaardige overeenstemming
 Index of score (Kappa)
Validiteit
mate waarmee een instrument meet wat het beoogt te meten
Validiteit en betrouwbaarheid zijn niet los van elkaar
Een instrument kan betrouwbaar zijn zonder valide te zijn
Een instrument kan niet valide zijn zonder betrouwbaar te zijn
Een hoge index van betrouwbaarheid zegt niets over de validiteit
Een lage index van betrouwbaarheid geeft aan dat validiteit ook laag is
Face validity´:
Het instrument maakt het indruk om te meten wat het moet meten
Drie aspecten
– Inhoudsvaliditeit
– Criterium validiteit
– Bedgripsvaliditeit
Instrumenten (validiteit)
Inhoudsvaliditeit (Content validity)
Mate waarmee het onderwerp gedekt wordt
Hoe representatieve relevante zijn de vragen die gesteld worden over het onderwerp?
Concept: definitie – beschrijving
Het concept geheel, volledig, voldoende benaderen / meten
Oordeel van experts
Index berekenen (mate van overeenstemming van oordeel van experts)
Criterium validiteit (Criterion validity)
Vergelijkbaarheid met een externe criteria
vinden van een valide en betrouwbare criterium
– Voorspellende (predictive) validiteit: validiteit van de voorspellingen die gemaakt worden
– Gelijktijdig validiteit (concurrent) vermogen om verschillen tussen individuen aan te geven
Validity coefficient berekenen ( r =….)
Begripsvaliditeit (Construct validity)
Wat is het begrip dat het instrument werkelijk meet?
Hoe abstracter het concept hoe moeilijker het begripsvaliditeit aan te geven is
 Oordeel over wat het instrument meet
• Theoretische basis
• Known-groups technique
• Factor analysis
Validiteit en Betrouwbaarheid
Niet: wel of niet maar een mate van….
Hoge of lage mate van betrouwbaarheid en / validiteit
Context gebonden, onderzoekers en thema´s
Diagnostische testen
Sensitiviteit:
Mate waarmee een instrument goed aangeeft dat een geval/ziekte aanwezig is
Specificiteit:
Mate waarmee een instrument aangeeft dat een ziekte er niet is
Evaluatie van data
•
•
•
•
Zijn de data relevant? betrouwbaar?
Betrouwbaarheid & validiteit van meetinstrumenten
Kwaliteit van metingen in de onderzoekspopulatie?
Een of meerdere onderzoekers?
Evaluatie van data kwantitatieve onderzoek
•
•
•
•
•
Conceptualisatie & operationalisatie van variabelen
Metingen, afspraken, bron van fouten tijdens metingen
Voldoende uitleg over
– Betrouwbaarheid en validiteit van instrumenten, hoe getoetst…,
Maatregelen genomen om validiteit te verhogen?
Voldoende? passend?
Conclusie over de hypothese terecht gezien de metingen?
Kwalitatief onderzoek
Validiteit en betrouwbaarheid
Zijn de data een goede weergave van de werkelijkheid,
van de waarheid?
´Trustworthiness´
(mate van vertrouwen)
- Geloofwaardigheid (Credibility)
- Stabiliteit (Dependability)
- Objectiviteit (Confirmability)
- Externe validiteit (Transferability)
Credibility (geloofwaardigheid)
Vertrouwen in de data en de interpretatie ervan
• ´Prolonged engagement & persistent observation´
Voldoende inzicht ontwikkelen in een context
• Triangulation gericht op de data, onderzoekers, theorieën, methoden
´Convergence´ over de waarheid
• ´Peer debriefing´: bespreking van onderzoek met onafhankelijke personen
• Member check´: bespreking met studie participanten over de data en interpretaties
• Zoeken naar tegen bewijs –´negative case analysis´
• Vertrouwen in vaardigheden van onderzoeker
Dependability
Stabiliteit van de data in de tijd en omstandigheden
– ´Replication´: Herhalen van aspecten, onderdelen van onderzoek
– Audit: analyse van data door externe reviewer
Confirmability
objectiviteit, heeft betrekking op de juistheid, relevantie, betekenis van de data
– ´Bracketing´, reflectieve journaal
– Controle door audit, gevolgde procedure controleren …
– Belangrijke beslissingen documenteren
Transferability
Mate waarin de resultaten geldig zijn voor een andere setting
steekproef, onderzoeksparticipanten
´
Thick description´:
uitgebreide beschrijving van setting van onderzoek en wat zich er afspeelt