Download de presentatie
1
Meten van onderzoeksvariabelen
Deel 1 Meten van onderzoeksvariabelen Chapter 11. Measuring Research Variables
2
Validiteit van instrumenten
Validiteit = de mate waarin de test of het instrument meet wat hij bedoelt te meten Belangrijkste criterium = degelijkheid van de test
3
1.1. Logische validiteit Wordt soms ‘face validity’ genoemd
= voor de hand liggend, duidelijk Bv. Evenwicht – op één been Snelheid lopen – tijd over afstand Meestal meer objectieve methoden
4
1.2. Inhoudsvaliditeit Meestal gebruikt in opleiding
= Als de test dekt wat in de les is gegeven Op basis van - doelstellingen en gewicht Ook geen statistische manier om te bepalen
5
1.3. Criterium validiteit Instrumenten worden gevalideerd ten opzichte van een criterium Twee soorten : Concurrente validiteit Predictieve validiteit
6
Concurrente validiteit
Correlatie van het instrument met een criterium op zelfde moment Criterium is dan een reeds gevalideerd, aanvaard instrument OF scores van beoordelaars of prestaties Typisch gebruik om een test korter of minder moeilijk te maken
7
Goede keuze van het criterium is essentieel
Voorbeeld : VO2 max correleren met trappen lopen sportcompetentie test correleren met scores van beoordelaars Goede keuze van het criterium is essentieel
8
Predictieve validiteit
Criterium dat voorspeld moet worden bv. Succes, slagen of prestaties Standaard van het criterium mag niet te hoog of laag zijn, weinig voorspelbaarheid Meestal niet 1 correlatie coëfficiënt maar verschillende predictoren : multiple regressie
9
Oplossing = cross-validatie :
Voorbeeld : Gebruik van huidplooien om % vet te meten Meestal minder predictieve validiteit van dezelfde formule bij andere sample = inkrimping Oplossing = cross-validatie : bij 2e sample zelfde formule en correlatie tussen voorspelde en actuele scores Vergelijking tussen R2 en r2 geeft inkrimping
10
1.4. Construct validiteit Indien niet observeerbare constructen gemeten worden bv. intelligentie, angst, attitude, creativiteit, … Mate waarin de test dit construct meet door te relateren aan een bepaald gedrag Bv. Test om ‘fair play’ te meten en observeren tijdens wedstrijd
11
Methode van de gekende groepsverschillen: 2 groepen waarvan men weet wat verschillen zijn vergelijken op test Gebruik van een experiment: bv. Het verhogen van de fitheid na een programma
12
2. Generaliseren van validiteit
Validiteit is populatie specifiek : hoogste validiteit voor sample waarin het is vastgesteld Andere leeftijd, geslacht, SES ? Verschillende studies nodig die predictor – criterium combineren
13
3. Validiteit in kwalitatief onderzoek
In kwalitatief onderzoek geen cijfers : « ziet of hoort de onderzoeker wat hij denkt dat hij ziet of hoort ? » Steeds afvragen of de conclusies juist zijn Type III fouten = de verkeerde vragen stellen
14
4. Betrouwbaarheid van meetinstrumenten
Betrouwbaarheid is een deelaspect van validiteit = is het instrument consistent of herhaalbaar Verschillende testen na elkaar moeten dezelfde resultaten geven Nooit valide als hij niet betrouwbaar is Wel betrouwbaar meer niet valide (bv. Kapotte weegschaal
15
Geobserveerde score = echte score + fout score Doel is om fout score zo klein mogelijk te houden Betrouwbaarheidscoëfficiënt is de mate waarin het instrument vrij is van fout variantie
16
4.1. Oorzaken van meetfouten
Subject : motivatie, stemming, vermoeidheid, geheugen, … Testen : heldere instructies, bijkomende richtlijnen, … Scoring : competentie, ervaring, toewijding, … van scorers Instrumentarium : fouten bij het toestel of bij de codering
17
4.2. Betrouwbaarheid uitdrukken met correlatie
Hoe dichter bij 1, hoe meer betrouwbaar, hoe kleiner de fout variantie Pearson r = interclass correlatie Twee verschillende variabelen Validiteit Gebruik van ANOVA = intraclass correlatie Twee keer zelfde variabele Betrouwbaarheid
18
Interclass correlatie
Pearson r voor validiteit kan niet gebruikt worden voor betrouwbaarheid omdat : Pearson r voor twee variabelen niet voor 1 variabele verschillende keren Slechts twee variabelen, meestal meer trials Geen meting van veranderingen in gemiddelde of stand. dev.
19
Intraclass Correlatie
Berekenen via SPSS Scale > reliability > intraclass correlatie Single Measure Intraclass correlation Rekening houden met variantie tussen trials Average Measure Intraclass correlation Geen rekening houden met variantie tussen trial (=hogere waarde)
20
Kan gebruikt worden voor :
Verschillende trials afnemen en kijken of er verschillen zijn (leereffect – vermoeidheid) Interbeoordelaarsbetrouwbaarheid
21
5. Methoden om betrouwbaarheid vast te stellen 5.1. Stabiliteit
Test-hertest methode Interval houdt rekening met : rust, leren, maturatie, kennis
22
5.2. Parellelle test methode
Twee testen met zelfde inhoud Afnemen bij zelfde populatie Correleren geeft betrouwbaarheidscoëfficiënt
23
5.3. Interne consistentie TEST-HERTEST op 1 dag SPLIT-HALF
Prestatietests geen schriftelijke tests Hoge correlatie (Intraclass) SPLIT-HALF Test in twee verdelen : even en oneven vragen Correleren : consistentie van de scores in de test
24
CRONBACH ALPHA Meest gebruikte methode
Via SPSS > Scale > reliability Zowel dichotoom split half verschillende trials of tests
25
6. Interbeoordelaarsbetrouwbaarheid
= objectiviteit Scoren verschillende testers gelijk ? Gedrag : codeerschema Met Intraclass correlatie Interobserver Agreement (IOA) = percentage overeenkomst door aantal overeenkomst ten opzichte van totaal
26
7. Betrouwbaarheid in kwalitatief onderzoek
Geen test-hertest bij interview of in natuurlijke setting
27
7.1. Externe betrouwbaarheid
Is de inhoud van de data betrouwbaar ? Bedreiging : Status van de researcher Keuze van subjecten Context en sociale situatie Constructen en hypothesen Methode van data verzamelen en analyseren
28
7.2. Interne betrouwbaarheid
Zou een andere observator dezelfde data hebben verzameld ? Strategieën : Zeer uitgebreid beschrijven Verschillende onderzoekers Review van collega’s Opnames zodat ze gehercodeerd kunnen worden
29
8. Soorten schalen 8.1. Nominale schalen
Categorieën Mutueel exclusief Geen ordening
30
8.2. Ordinale schalen Rangen Van laag naar hoog
Geen gelijke intervallen Categorieën gemaakt door onderzoeker Laag – hoog Laag – matig – hoog => Tussen nominaal en ordinaal
31
8.3. Interval 8.4. Ratio Ordening + gelijke afstand tussenin
Ordening + gelijke afstand + nulpunt Nulpunt = afwezigheid
32
9. Standaardscores Om prestaties te vergelijken : beter op evenwicht dan op kracht ? Elke score omzetten in standaardscore Standaardscores uitgedrukt in standaard afwijkingen van het gemiddelde
33
9.1. z- scores Gemiddelde aftrekken en delen door de standaarddeviatie
(x – x) / s Gemiddelde 0 en stand. dev. 1
34
9.2. T scores T = 50 + 10 z Gemiddelde 50 en stand. dev. 10
Meestal tussen 20 en 80
35
10. Meten van beweging Kracht, lenigheid, snelheid, …
Meestal minder problemen van validiteit en betrouwbaarheid dan tests Bij meer complexe studies wel ook validiteit en betrouwbaarheid nagaan
36
11. Meten van emoties Attitudevragenlijst + gedrag !
Zo veel mogelijk bestaande en gevalideerde lijsten Invullen van vragenlijst op zich kan verandering met zich meebrengen Sociale wenselijkheid : niet naar waarheid antwoorden
37
Hoe specifieker vragenlijsten, hoe meer je er kan mee doen
Voorbeeld : dus niet : algemene angst maar wel : competitie angst
38
12. Schalen om emoties te meten
LIKERT-schalen 5 of 7 punten schaal met gelijke intervallen tussen de punten Mate waarmee men akkoord gaat met iets Is meestel meer betrouwbaar dan ja / nee antwoorden
39
SEMANTISCHE DIFFERENTIAAL Bipolaire items op zeven punten schaal
Bv. De coach is Eerlijk Oneerlijk CLASSIFICATIE SCHALEN Rating scales Door observatoren of self-rating Schaal zelf maken om prestatie te meten Antwoorden : ja/nee, schaal, codering, …
40
Fouten in classificatie :
Mildheid Centrale tendens Halo effect Fouten van nabijheid Vooroordelen van observator Verwachtingsfouten van observator Cfr. Self-fulfilling prophecy in de klas => zo weinig mogelijk info aan observator + goed trainen
41
13. Meten van kennis Nagaan of items goed zijn naar moeilijkheid en discriminerend vermogen = item analyse Moeilijkheid Moeilijkheidsindex : percentage correct Onder 10% en boven 90% geven geen info Afhankelijk van doel bepalen
42
Discriminatie Discrimineren van item tussen zij die het goed of slecht deden op de TOTALE test Discriminatie-index : Verdeel de groep in hoge en lage scorers (27%) Formule : aantal juiste in hoge groep – aantal juist in lage totaal aantal in beide groepen Best boven .20 zijn Negatief moet zeker geëlimineerd worden
43
Soorten kennis test items
Multiple choice items zijn best meest betrouwbaar Tussen 3 en 5 alternatieven Te weinig alternatieven : minder betrouwbaar Te veel alternatieven : te veel afnametijd Moeten duidelijk zijn, aantrekkelijke alternatieven Juist/fout items Minder betrouwbaar Meer items maken betrouwbaarheid toch redelijk
Verwante presentaties
© 2024 SlidePlayer.nl Inc.
All rights reserved.