onderzoekspracticum 1 > week 5 > Flashcards

week 5 Flashcards

(70 cards)

Study These Flashcards
1
Q

Wat is het doel van experimenteel onderzoek?

A

Het doel is om controle te krijgen over de setting, causaliteit vast te stellen (wat veroorzaakt wat), en de resultaten te generaliseren naar andere situaties of groepen.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
2
Q

Wat zijn de kenmerken van een experiment?

A

Controle: Onderzoekers manipuleren onafhankelijke variabelen.

Randomisatie: Willekeurige toewijzing van deelnemers aan groepen.

Herhaling: Het experiment wordt meerdere keren uitgevoerd voor consistentie. dus door meerdere personen niet perse alleen onderzoek herhalen maar ook je onafhankelijke factor herhaald kan testen

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
3
Q

Wat is het verschil tussen interne en externe validiteit?

A

Interne validiteit: De mate waarin we kunnen zeggen dat het experiment de oorzaak van de resultaten is (betrouwbaarheid binnen de setting).

Externe validiteit: De mate waarin we de resultaten van het experiment kunnen toepassen op andere situaties of groepen.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
4
Q

Wat zijn bedreigingen voor de interne validiteit?

A

History: Externe gebeurtenissen beïnvloeden de uitkomst.

Rijping: Veranderingen door de tijd (zoals leeftijd).

Leereffect: Verbetering door herhaald testen.

Differentiële uitval: Verschillen in uitval tussen groepen.

Compensatie-effect: Groepen proberen de situatie te compenseren.

Onderzoekersbias: Beïnvloeding van de resultaten door de onderzoeker. oplossing= die niet weet wie in de controle groep zit en de exp groep= double blind

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
5
Q

Waarom is randomisatie belangrijk in een experiment?

A

Het zorgt ervoor dat de groepen vergelijkbaar zijn bij aanvang, waardoor we de invloed van externe factoren kunnen minimaliseren en betrouwbaardere conclusies kunnen trekken over causaliteit.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
6
Q

Wat is de rol van herhaling in een experiment?

A

Herhaling helpt om de resultaten te bevestigen en te controleren of de bevindingen consistent zijn bij verschillende sets van deelnemers of omstandigheden.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
7
Q

Wat zijn de voordelen van randomisatie?

A

Randomisatie vermindert vertekening, omdat het ervoor zorgt dat onbekende of onmeetbare variabelen gelijk verdeeld zijn over de groepen.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
8
Q

Wat zijn mogelijke bedreigingen voor de externe validiteit?

A

Sampling bias: De steekproef is niet representatief voor de bredere populatie.

Tijdgebonden factoren: Het onderzoek is alleen relevant voor de tijdsperiode waarin het is uitgevoerd.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
9
Q

Wat zijn de drie belangrijkste validiteitsbedreigingen in experimenteel onderzoek?

A

History: Onverwachte gebeurtenissen buiten het experiment.

Leereffect: Verbeteringen door herhaalde metingen.

Differentiële uitval: Verschillen in wie het experiment verlaat.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
10
Q

Wat is het doel van een T-toets voor onafhankelijke groepen?

A

Bepalen of de gemiddelden van twee onafhankelijke groepen significant verschillend zijn.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
11
Q

Wat is de nulhypothese bij een T-toets voor onafhankelijke groepen?

A

De nulhypothese (H0) is dat de gemiddelden van de twee groepen gelijk zijn.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
12
Q

Wat is de alternatieve hypothese bij een T-toets voor onafhankelijke groepen?

A

De alternatieve hypothese (Ha) is dat de gemiddelden van de twee groepen verschillend zijn.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
13
Q

Wat is de t-verdeling en waarvoor wordt deze gebruikt bij hypothesetests?

A

De t-verdeling wordt gebruikt wanneer de steekproefomvang klein is en de populatiestandaarddeviatie (σ) onbekend is.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
14
Q

Welke aanname wordt gedaan over de varianties bij een T-toets voor onafhankelijke groepen?

A

De aanname is dat de twee groepen gelijke varianties hebben.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
15
Q

Wat is het significantieniveau (α) bij hypothesetests?

A

Het significantieniveau (α) is de drempel voor het verwerpen van de nulhypothese, vaak ingesteld op 0,05.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
16
Q

Wat is een tweezijdige toets?

A

Een tweezijdige toets test of er een verschil is in beide richtingen.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
17
Q

Hoe wordt de vrijheidsgraden (df) berekend voor een T-toets?

A

De vrijheidsgraden (df) worden berekend als de som van de steekproefgroottes van beide groepen de kleinste n -1

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
18
Q

Hoe bereken je de toetsstatistiek voor een T-toets?

A

De toetsstatistiek wordt berekend door het verschil in steekproefgemiddelden te delen door de gecombineerde standaardfout.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
19
Q

Hoe lees je de p-waarde af?

A

De p-waarde wordt afgelezen uit de t-verdelingstabel.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
20
Q

Wat betekent een p-waarde kleiner dan het significantieniveau (α)?

A

Als de p-waarde kleiner is dan α, verwerp je de nulhypothese.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
21
Q

Wat betekent een p-waarde groter dan het significantieniveau (α)?

A

Als de p-waarde groter is dan α, verwerp je de nulhypothese niet.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
22
Q

Hoe bepaal je de conclusie bij een T-toets?

A

Vergelijk de p-waarde met het significantieniveau (α).

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
23
Q

Voorbeeld van een onderzoeksvraag voor een T-toets voor onafhankelijke groepen?

A

Verschillen jongens- en meisjesteams van elkaar wat betreft het gemiddeld aantal goals in een voetbalseizoen?

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
24
Q

Hoe wordt de T-toets voor onafhankelijke groepen toegepast in een onderzoek met random geselecteerde groepen?

A

De T-toets wordt gebruikt om te vergelijken of er een significant verschil is tussen bijvoorbeeld het aantal goals van jongensteams en meisjesteams.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
25
Wat is de conclusie als p-waarde groter is dan α in het voorbeeld van de voetbalseizoenonderzoek?
De conclusie is dat er geen significant verschil is tussen de jongens- en meisjesteams wat betreft het gemiddeld aantal goals.
26
Wat is een Type I fout?
Een Type I fout doet zich voor wanneer de nulhypothese ten onrechte wordt verworpen (valse positieve).
27
Wat is de kans op een Type I fout?
De kans op een Type I fout is gelijk aan het significantieniveau (α). n vergroten = BLIJFT HETzelfde en vergroten Als je α verhoogt, dan: Grotere kans op Type I-fout. Als je α verlaagt, dan: Kleinere kans op Type I-fout.
28
Wat is een Type II fout?
Een Type II fout doet zich voor wanneer de nulhypothese ten onrechte niet wordt verworpen (valse negatieve). kans kleiner met grotere steek proeven ( hoe lager α, hoe groter vaak de kans op een Type II-fout. Als je α verhoogt, dan: Kleinere kans op Type II-fout Als je α verlaagt, dan: Grotere kans op Type II-fout (want je bent strenger).
29
Wat is de kans op een Type II fout?
De kans op een Type II fout is gelijk aan β (1 - power).
30
Wat is power in statistisch onderzoek?
Power is de kans dat een onderzoek daadwerkelijk een effect detecteert als het er is.
31
Hoe verhoog je de power van een test?
Power kan verhoogd worden door α groter te maken, de steekproefgrootte (N) te vergroten, of door een groter effect te zoeken.
32
Wat betekent het als je een hoge kans hebt op een Type I fout?
Dit betekent dat je gemakkelijk de nulhypothese verwerpt, zelfs als deze in werkelijkheid waar is.
33
Wat zijn de gevolgen van een hoge kans op een Type II fout?
Dit betekent dat je de nulhypothese niet verwerpt, zelfs als deze in werkelijkheid onwaar is.
34
Waarom is het belangrijk om je bewust te zijn van Type I en Type II fouten?
Omdat deze fouten invloed hebben op de betrouwbaarheid van je onderzoeksresultaten en je besluitvorming.
35
Wat is de relatie tussen Type I fout en het significantieniveau (α)?
Het significantieniveau (α) is de kans op het maken van een Type I fout.
36
Wat is de relatie tussen Type II fout en power?
De kans op een Type II fout (β) is omgekeerd evenredig met de power van de test.
37
Wat kun je doen om de kans op een Type I fout te verkleinen?
Je kunt de kans op een Type I fout verkleinen door een strenger significantieniveau (α) te kiezen.
38
Hoe beïnvloedt de steekproefgrootte de kans op Type I en Type II fouten?
Een grotere steekproef verkleint de kans op een Type II fout en verhoogt de power van de test.
39
Wat is het doel van het bepalen van de power van een onderzoek?
Het doel is om te bepalen hoe goed een test in staat is om een werkelijk effect te detecteren.
40
Wat is het verschil tussen de T-toets voor een steekproef en de T-toets voor onafhankelijke groepen?
De T-toets voor een steekproef vergelijkt het gemiddelde van een steekproef met een bekend populatiegemiddelde, terwijl de T-toets voor onafhankelijke groepen de gemiddelden van twee verschillende groepen vergelijkt.
41
Wat gebeurt er als de nulhypothese wordt verworpen in een T-toets voor onafhankelijke groepen?
Dit betekent dat er een significant verschil is tussen de twee groepen.
42
Wat zijn de stappen in het uitvoeren van een T-toets voor onafhankelijke groepen?
1. Formuleer de hypothesen (nul- en alternatieve hypothese). 2. Kies het significantieniveau (α). 3. Bereken de toetsstatistiek (t-waarde). 4. Lees de p-waarde af uit de t-verdelingstabel. 5. Vergelijk de p-waarde met α om te beslissen of H0 wordt verworpen.
43
Wat is een samengestelde standaarddeviatie bij een T-toets voor onafhankelijke groepen?
Het is een maat voor de spreiding binnen de steekproeven van beide groepen en wordt gebruikt voor de berekening van de toetsstatistiek.
44
Wat betekent het als de p-waarde gelijk is aan het significantieniveau (α)?
Het betekent dat de resultaten op de grens van statistische significantie liggen en je de nulhypothese niet verwerpt of accepteert.
45
Waarom gebruik je een T-toets in plaats van een z-toets?
Omdat de populatiestandaarddeviatie onbekend is en de steekproefgrootte klein is (meestal < 30).
46
Wat is het effect van het aantal steekproeven op de T-toets?
Hoe groter de steekproef, hoe nauwkeuriger de schatting van het gemiddelde, wat de power van de test verhoogt.
47
Wat is het verschil tussen een éénzijdige en een tweezijdige T-toets?
Een éénzijdige toets test of een groep een groter of kleiner gemiddelde heeft, terwijl een tweezijdige toets kijkt naar het verschil tussen de gemiddelden in beide richtingen.
48
Wat gebeurt er als de steekproefgroottes in beide groepen gelijk zijn?
Dit maakt de berekeningen eenvoudiger, maar heeft verder geen effect op de procedure van de T-toets.
49
Wat is het doel van het toetsen van de hypothese in de T-toets?
Het doel is te bepalen of het waargenomen verschil tussen de groepen groter is dan wat door toeval kan worden verklaard.
50
Waarom wordt de T-verdeling gebruikt in plaats van de normale verdeling voor kleine steekproeven?
De T-verdeling houdt rekening met de onzekerheid die ontstaat door het gebruik van steekproeven in plaats van populaties.
51
Wat is het verschil tussen de T-toets voor onafhankelijke groepen en de gepaarde T-toets? en wat heeft meer power
De T-toets voor onafhankelijke groepen vergelijkt twee verschillende groepen, terwijl de gepaarde T-toets twee metingen binnen dezelfde groep vergelijkt. Gepaarde toets → meer power Omdat je dezelfde personen vergelijkt (minder ruis, kleinere variantie). Onafhankelijke toets → minder power Omdat de groepen verschillen en er meer spreiding is.
52
Wat is de formule voor het berekenen van power?
Power = 1 - β, waarbij β de kans op een Type II fout is.
53
Wat is het effect van een groter α op de kans op Type I fouten?
Hoe groter α, hoe groter de kans op een Type I fout, omdat de nulhypothese makkelijker wordt verworpen.
54
Hoe kan de kans op een Type II fout verminderd worden?
Door de steekproefgrootte te vergroten, de power te verhogen of een groter α te kiezen.
55
Wat betekent het als je een lage power hebt in een onderzoek?
Een lage power betekent dat de kans groot is dat je een werkelijke verandering of effect niet detecteert (Type II fout).
56
Wat is het effect van het vergroten van de steekproefgrootte op de kans op Type I en Type II fouten?
Het verlaagt de kans op Type II fouten en verhoogt de power, zonder de kans op Type I fouten te beïnvloeden.
57
Wat gebeurt er als de steekproefomvang te klein is in een hypothesetest?
Het vergroot de kans op zowel Type I als Type II fouten, omdat de test minder gevoelig is voor het detecteren van verschillen.
58
Waarom is het belangrijk om de power van een test van tevoren te berekenen?
Zodat je weet of je onderzoek voldoende gevoelig is om een effect te detecteren.
59
Hoe kun je de kans op een Type I fout beperken?
Door een strikter significantieniveau (lager α) te kiezen.
60
Wat is het effect van een grotere α op de kans op Type II fouten?
Een hogere α verlaagt de kans op Type II fouten, omdat het makkelijker wordt om de nulhypothese te verwerpen.
61
Wat betekent het als de power van een test 0,8 is?
Dit betekent dat de test 80% kans heeft om een werkelijk effect te detecteren, met een 20% kans op een Type II fout.
62
Waarom is het belangrijk om de juiste balans tussen Type I en Type II fouten te vinden?
Om te voorkomen dat je de nulhypothese onterecht verwerpt (Type I fout) of een werkelijke verandering mist (Type II fout).
63
Wat gebeurt er als je een heel klein α gebruikt in een hypothesetest?
Het verkleint de kans op een Type I fout, maar vergroot de kans op een Type II fout, omdat de nulhypothese moeilijker te verwerpen is.
64
Wat is het effect van een hoge kans op een Type I fout?
Dit betekent dat je vaak ten onrechte de nulhypothese verwerpt, wat leidt tot verkeerde conclusies.
65
Hoe kan de betrouwbaarheid van je test worden verbeterd?
Door de steekproefgrootte te vergroten, de power te verhogen of een geschikt α-niveau te kiezen dat past bij het doel van je onderzoek.
66
Wat is het effect van een groot effect in een onderzoek op power?
Een groot effect vergroot de power van de test, omdat het gemakkelijker is om het effect te detecteren.
67
Wat gebeurt er als je een α van 0,01 kiest?
Je hebt slechts 1% kans om de nulhypothese onterecht te verwerpen, wat de kans op Type I fouten aanzienlijk verlaagt.
68
Wat is het effect van de testkracht (power) op de steekproefomvang?
Hoe groter de gewenste power, hoe groter de steekproefgrootte die nodig is om het effect nauwkeurig te detecteren.
69
Waarom is het belangrijk om vooraf de kansen op Type I en Type II fouten in te schatten?
Dit helpt bij het plannen van het onderzoek, zodat je de juiste hypothesetest kunt kiezen en de kans op foute beslissingen minimaliseert.
70
Er zijn verschillende criteria die de geloofwaardigheid in een causale relatie versterken. Eén daarvan is dat de voorspeller in tijd voor de uitkomstmaat komt. Wat zijn nog meer belangrijke criteria?
Bijvoorbeeld: 1. De samenhang is sterk 2. De samenhang is consistent (houdt stand in verschillende contexten) 3. De samenhang is plausibel: er is geen andere logische verklarin
onderzoekspracticum 1
flashcards
Decks in class (10)
# Cards
Brainscape helps you reach your goals faster, through stronger study habits.
© 2026 Bold Learning Solutions. Terms and Conditions