Verklaringsanalyse - Begrippen - Wetenschappelijk verklarende hypothese

11 belangrijke vragen over Verklaringsanalyse - Begrippen - Wetenschappelijk verklarende hypothese

Begrip: wetenschappelijk verklarende hypothese

Een bewering over de veronderstellende causale samenhang tussen 2 of meer condities. Het is niet zo dat wanneer verschijnselen met elkaar samenhangen er ook sprake is van een oorzaak- gevolg- reactie. Er is alleen sprake van een causaal verband als het optreden van het ene leidt tot toename van de kans op het verschijnsel op het andere. Vaak zijn het complexe condities die elkaar min of meer beïnvloeden. Dit is een multicausaal model.

Een empirisch vastgestelde causale relatie betekent niet dat het bij een stoornis om een simpel verband gaat, meestal gaat het om een ...

multicausaal model, complexe verbanden waarin verschillende condities elkaar met meer of minder gewicht en meer of minder direct beïnvloeden.

Wanneer spreken we van een zinvol probabilistisch te interpreteren verklaring?

Als personen waarbij een verklarende conditie van kracht is, een grotere kans hebben op het vertonen van bepaald gedrag dan personen waarbij die conditie niet aangetoond kan worden.
  • Hogere cijfers + sneller leren
  • Niets twee keer studeren
  • 100% zeker alles onthouden
Ontdek Study Smart

Wat kan een belangrijke inhoudelijke overweging zijn om een conditie in het diagnostisch onderzoek te betrekken?

De mate waarin een probleem te beïnvloeden is.

In welke gevallen is het mogelijk om de veronderstelde causale relatie meer direct te toetsen?

  • bij het toepassen van een experimentele opzet bij een gedragsobservatie
  • bij het gebruik van een N=1 leerexperiment of N=1 leertest


In deze gevallen wordt de onafhankelijke variabele gemanipuleerd en wordt rechtstreeks de invloed op een afhankelijke variabele vastgesteld.

Wanneer in de gedragswetenschappen gesproken wordt over een causale samenhang tussen verschijnselen, gaat het dan om een deterministische relatie (P leidt altijd tot Q) of om een probabilistische relatie (P maakt de kans op Q groter dan obv toeval te verwachten valt)?

Om een probabilistische relatie. Omdat de relatie tussen een stoornis en een conditie een kansrelatie is, moet er ook rekening gehouden worden met dat er mensen zijn die de stoornis niet hebben, maar waarbij conditie C toch wordt aangetroffen.

Hoe weet je of een conditie causaal geinterpreteerd kan worden?

Dat is af te leiden uit de empirische kennis over de mate waarin in de betreffende populatie de aanwezigheid van een verklarende conditie (C) van invloed is op de kans op het toetreden van een bepaalde stoornis (S).

Als C (conditie) causaal gerelateerd is aan S (stoornis), dan is de kans (P) op het aantreffen van S (S+) groter ingeval C zich voordoet (C+) dan wanneer C afwezig is (C-).

P (S+/C+)  > P (S+/C-)

Bij het optreden van C (conditie) is de kans op het hebben van de stoornis groter  dan de kans op het hebben van de stoornis als zodanig (S+)

P (S+/C+) > P (S+)

Deze kans moet groter zijn dan de a priori kans waarmee de stoornis voorkomt.
A priori betekent: vooraf
Wordt ook wel aangeduid als base rate of relatieve basisfrequentie.

Wanneer is er sprake van een significante samenhang?

Dan laten kansverhoudingen zien wat deze causale samenhang op beslissingsniveau voorstelt.

Wat is de meest globale manier om dit na te gaan?

P (S+/C+) te vergelijken met P (S+)..

Ook de vergelijking tussen P (S+/C+) en P (S+/C-) is informatief, omdat daarrdoor het effect van het al dan niet hebben van de conditie op P (S+) zichtbaar wordt gemaakt.

De vragen op deze pagina komen uit de samenvatting van het volgende studiemateriaal:

  • Een unieke studie- en oefentool
  • Nooit meer iets twee keer studeren
  • Haal de cijfers waar je op hoopt
  • 100% zeker alles onthouden
Onthoud sneller, leer beter. Wetenschappelijk bewezen.
Trustpilot-logo