Samenvatting: Digitaal Werkboek Data-Analyse

Lees hier de samenvatting en de meest belangrijke oefenvragen van Digitaal werkboek Data-analyse

• 1 Inleiding

• 1.1 Inleiding en ethiek

  Dit is een preview. Er zijn 1 andere flashcards beschikbaar voor hoofdstuk 1.1
  Laat hier meer flashcards zien

• Waarom is ethiek en integriteit zo belangrijk in de wetenschap?

  Integriteit = eerlijkheid, betrouwbaarheid.
  
  Onderzoek wordt vaak gedaan op mensen, het is belangrijk dat zij geen onnodige schade ondervinden.
  
  Daarnaast wordt onderzoek gedaan met publieksgeld en is het dus aan de onderzoeker om voldoende tijd en moeite te besteden aan een zo goed mogelijk onderzoek.    
  
  Het besef over ethiek in wetenschappelijk onderzoek kwam aan het licht na de tweede wereldoorlog. 
  
  Ethiek wordt getoetst door de ethische commissie. Zij kijken naar: bescherming van de deelnemers, afweging kosten en opbrengsten, anonimiteit en zorgvuldigheid in omgang met de data.
  

  • Medisch onderzoek: WMO
  • Sociaal en gedragswetenschappelijk onderzoek: cETO

• Wat is informed consent, waar de ethische commissie op toetst?

  De deelnemers hebben een volledig geïnformeerde keuze kunnen maken.
  
  Ze hebben:
  

  • de gelegenheid hebben gehad om de achtergrond-informatie te lezen
  • de gelegenheid hebben gehad om vragen te stellen
  • de gelegenheid hebben gehad om over hun deelname na te denken
  • begrijpen dat ze op elk moment met het onderzoek kunnen stoppen zonder consequenties en zonder opgave van reden.

• Wat is een data-management plan en wat is full-disclosure?

  Er wordt geschreven:
  

  • Hoe de data tijdens het onderzoek wordt opgeslagen.
  • Hoe deze wordt geanonimiseerd. 
  • Wie toegang heeft tot niet-geanonimiseerde data
  • Hoe deze na afloop langdurig worden opgeslagen.
  • Hoe wordt er met meta-data omgegaan (data over data)  

  
  
  Full-disclosure: het houd in dat er volledige openheid wordt gegeven over het onderzoeksproces. Het databestand moet Engelstalig zijn, omdat het zo ook toegankelijk en begrijpelijk is voor internationaal publiek.

• 1.2 Validiteit en betrouwbaarheid

  Dit is een preview. Er zijn 1 andere flashcards beschikbaar voor hoofdstuk 1.2
  Laat hier meer flashcards zien

• Wat is een meetfout en hoe staat dit verbonden met betrouwbaarheid?

  Meetfout, measurement error of ruis: invloeden van buitenaf (externe zaken) die de test kunnen beïnvloeden, zoals al benoemd bij betrouwbaarheid. (drukte, ruzie van tevoren, tijdstip van de dag).
  
  Meetfout is een complement van betrouwbaarheid.
  
  Hoe minder meetfouten, hoe betrouwbaarder de meting en vice versa.    

• Imperfectie of onzuiverheid wordt vaak besproken aan de hand van termen als; validiteit, wat is dit?

  Validiteit = de mate waarin een meetinstrument meet wat het moet meten. 
  

  • Komt het stukje realiteit binnen het onderzoek overeen met het stukje realiteit in de echte wereld.  

  
  
  Meten: een ander meetinstrument afgenomen om dezelfde of gerelateerde dingen te meten.
  
  Voorbeeld: intelligentietest waarbij iedereen steeds alleen maar 100 kan meten. 
  Is heel betrouwbaar: want steeds dezelfde meting. I
  s niet valide: want je meet niet wat je wilt meten, je wilt intelligentie meten en dat verschilt tussen mensen.

• 1.4 Operationalisaties

  Dit is een preview. Er zijn 6 andere flashcards beschikbaar voor hoofdstuk 1.4
  Laat hier meer flashcards zien

• Een variabele heeft twee betekenissen, welke?

  1. Variabele: een theoretische variabele (leergierigheid)
  
  2. Variabele: operationalisering > meting > datapunten > meerdere datapunten = data reeks > variabele
  
  Uiteindelijk theoretische variabele > operationalisering > meting > datapunten >>>>> variabele. 
  
  Het onderscheid is dus niet zo relevant omdat de variabele uit de operationalisering de theoretische variabele vertegenwoordigd.

• Wat zijn manipulaties, welk doel hebben ze tussen variabele en hoe gaat de onderzoeker hier mee om m.b.t. Het dataset?

  Manipulaties hebben als doel om een construct te beïnvloeden.
  
  Zij maken het mogelijk om te onderzoeken of er een causaal verband bestaat tussen 2 variabele; of een verandering in de ene variabel leidt tot een verandering in de andere variabele. 
  
  Er wordt bij manipulaties geen data verzameld van de deelnemers, dat moet de onderzoeker dus zelf doen. Bijvoorbeeld: een 0 als men niet wordt blootgesteld aan manipulatie en een 1 als men wel wordt blootgesteld aan manipulatie. Zorgen dus voor datapunten en dus ook datareeksen.

• Hoe komt de onderzoeker aan een meetinstrument (een operationalisatie) als deze nog niet bestaat? (steekproeffouten, meetfouten)

  Nieuwe variabele/nog geen meetinstrument: in dat geval wordt kwalitatief onderzoek ingezet.
  
  Voordelen: zeer rijke data, diep begrip. 
  
  Nadeel:
  

  • Intensief, er kunnen maar kleine steekproefen onderzocht worden. Hierdoor selecte steekproeven en verminderde generalisatie.      
  • Geen zicht op steekproeffouten: een ruis of verstoring in de data door het trekken van de steekproef.
  • Geen zicht op meetfouten: een verstoring in een variabele die wordt veroorzaakt door de meting
  • De power is laag, hierdoor moeilijk om verbanden op te sporen.

• 2 Univariate analyse

• 2.1 Centrum- en spreidingsmaten

  Dit is een preview. Er zijn 7 andere flashcards beschikbaar voor hoofdstuk 2.1
  Laat hier meer flashcards zien

• Wat geeft het gemiddelde weer en hoe wordt het ook wel genoemd?

  
  Het gemiddelde wordt gebruikt om:
  

  • Data efficiënt te rapporteren, het vat de datareeks samen
  • Om verschillende onderdelen van een operationalisatie te combineren

  
  Het gemiddelde is een centrummaat; het geeft aan rondom welke waarde de datapunten zich bevinden en dus waar het centrum van de datareeks liggen.
  
  Uitgerekend door: alle data op te tellen en te delen door het aantal net opgetelde getallen (deelnemers).  
  
  
  Vaak komt het overeen met de mediaan, mits er geen outlier aanwezig is.

• Wat zijn outliers en wat doen zij met het gemiddelde?

  Een outlier is een uitschieter; het is een datapunt dat zo extreem is, dat het waarschijnlijk een artefact is van de dataverzameling. (een extreem lange reactietijd omdat er op de deur werd geklopt en men afgeleid was)
  

  • Kunnen niet voorkomen bij vragenlijsten met vaste antwoordopties.

  
  Outliers trekken het gemiddelde enorm naar zich toe, hierdoor is het niet meer het 'centrum' van de datareeks.
  
  
  Wat dan verstandig is, is om de modus en de mediaan uit te rekenen.