Startpagina / Samenvattingen / Introd. Practice Statistics / variabel-design-series

Het quasi-experiment

5 belangrijke vragen over Het quasi-experiment

Wat zijn de problemen bij een one group prestest posttest design? (01 x 02) (pre-experimental design)

1. Rijping: leerlingen zijn ouder geworden (en dus wellicht ook verstandiger)
2. History: gebeurtenissen van buitenaf tussen 01 en 02 die beïnvloed kunnen hebben
3. Regressie naar het gemiddelde: mensen op meting 1 met een extreme score, hebben op meting 2 een minder extreme score, omdat ze niet veel extremer kunnen scoren. Meetfouten eerder de minder extreme richting op.

Wat is het simple interrupted time series design?

•Verschillende voormetingen voordat de onafh (of quasi-onafh) variabele wordt geïntroduceerd, en daarna meerdere nametingen. O1 O2 O3 O4 X O5 O6 O7 O8 •Idee: bestuderen van verandering in afh variabele als gevolg van manipulatie tov andere veranderingen in de afhankelijke variabele (rijping). •Nadeel: Contemporary history. Tussen O4 en O5 kan ook andere gebeurtenis hebben plaatsgevonden, tegelijk met drugsvoorlichting.

Wat is het interupted time series desgin with a reversal?

•Verschillende voormetingen voordat de onafh variabele wordt geïntroduceerd, vervolgens tijdens het introduceren van onafh variabel meerdere metingen verrichten, daarna onafh variabele weghalen en nog een aantal metingen. O1 O2 O3 O4 X O5 O6 O7 O8 –X O9 O10 O11 O12 •Als O na het weghalen van X weer terugschiet naar zijn oorspronkelijke niveau, wordt het veel waarschijnlijker dat veranderingen door X veroorzaakt zijn, dan door rijping of history effecten.

Wat is het Interrupted time series with multiple replications design?

•Interrupted time series design waarbij (quasi-) onafhankelijke variabele opnieuw geïntroduceerd wordt: O1 O2 O3 X O4 O5 O6 –X O7 O8 O9 X O10 O11 O12 –X O13 O14 O15 •Idee: nog meer zekerheid over dat de (quasi-) onafhankelijke variabele de verandering heeft veroorzaakt, en niet historische gebeurtenissen van buitenaf.

Wat zijn de nadelen van interrupted time series design with multiple replications?

•Onderzoekers vaak niet in staat om X weg te halen. Bv: ingevoerde wetten kunnen niet teruggedraaid worden. •Effecten van X kunnen voortduren, zelfs na verwijdering. Bv: effect voorlichting drugsgebruik kan ook na verwijdering voort blijven duren. •Weghalen van X kan voor veranderingen zorgen die niet door het effect van de variabele zelf veroorzaakt worden. Bv: effect van loonsverhoging op werkprestaties. Als loonsverhoging wordt teruggedraaid worden mensen kwaad en gaan uit protest juist minder hard werken.

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

Introd. Practice Statistics | 9781429286640 | W H Freeman

Bekijk samenvatting