Betrouwbaarheid in je scriptie

De betrouwbaarheid gaat over de mate waarin een meting in je scriptie vrij is van fouten, op consistente wijze iets meet en daarmee herhaalbaar is. Hier zorg je voor door willekeurige meetfouten (random errors) te voorkomen.

Garandeer op deze manier in je onderzoek drie vormen van betrouwbaarheid:

  1. Herhaalbaarheid
  2. Interne consistentie
  3. Gelijkwaardigheid: 

Willekeurige fouten (random errors) voorkomen

Willekeurige fouten worden ook wel toevallige fouten genoemd. Hoe groter de kans is dat de resultaten uit je onderzoek op toeval berusten, hoe lager de betrouwbaarheid van je onderzoek.

Deze toevallige fouten kun je voorkomen door op een zorgvuldige en consistente wijze onderzoek uit te voeren en door te zorgen dat je steekproef groot genoeg is.

Voorbeelden van toevallige fouten (willekeurige fouten) en hoe je ze kunt voorkomen
  1. De respondent weet het antwoord niet op de vraag en vult maar wat in.
    • Voorkom dit door je respondenten zorgvuldig te selecteren of voorafgaand aan een enquête of interview van basisinformatie te voorzien.
  2. De respondent heeft bij het invullen van de vragenlijst last van harde muziek.
    • Voorkom dit door je vragenlijst bij alle respondenten in eenzelfde (rustige) omgeving af te nemen en bijvoorbeeld ook op hetzelfde tijdstip.
  3. De respondent zet per ongeluk een kruisje bij een verkeerd antwoord.
    • Voorkom dat dit impact heeft op je resultaten door te zorgen dat je steekproef groot genoeg is.
  4. De onderzoekers gebruiken per ongeluk niet hetzelfde observatieformulier.
  5. De onderzoekers interpreteren een begrip anders.
  6. Bij het invoeren van de gegevens maakt de onderzoeker een fout.
    • Voorkom dergelijke fouten door zorgvuldig te werk te gaan en te werken met handige tools als Excel of SPSS.

Herhaalbaarheid waarborgen

Je weet zeker dat je onderzoek betrouwbaar is wanneer bij een hermeting (ongeveer) hetzelfde resultaat wordt gevonden. Dit kun je garanderen door fouten te voorkomen en door te kiezen uit een van de volgende handelingen:

  • Test-hertest: Voer dezelfde meting meerdere keren uit en meet de consistentie van deze metingen door de tijd heen (de mate van overeenstemming).
  • Paralleltest: Je doet een tweede meting met een parallel instrument om de overeenstemming te bekijken.
  • Replicatie: Je herhaalt simpelweg het hele onderzoek om de overeenstemming te bekijken.

Herhaalbaarheid van kwalitatief onderzoek waarborgen met je logboek

Wanneer je kwalitatief onderzoek doet, garandeer je de herhaalbaarheid door tijdens je onderzoek alles wat gebeurt in een logboek bij te houden. Dit heet een audit trail.

In je scriptie heb je vaak niet de tijd om het onderzoek meerdere keren uit te voeren en hiermee de herhaalbaarheid aan te tonen. In de ‘audit trail’, oftewel je logboek, leg je daarom alles vast wat je hebt gedaan tijdens het onderzoek. Zo maak je inzichtelijk op welke wijze je de onderzoeksgegevens hebt verkregen.

Ook het primaire onderzoeksmateriaal, zoals bijvoorbeeld de transcripten van je interviews stel je beschikbaar voor derden. Je kunt alle documentatie in de bijlagen van je scriptie opnemen. Zo maak je je onderzoek herhaalbaar en navolgbaar.

Lees waarom zo veel studenten Scribbr inschakelen

Ontdek nakijken op taal

Interne consistentie garanderen

Interne consistentie wijst op de mate van samenhang (homogeniteit) tussen meerdere vragen/items die je gebruikt om hetzelfde te meten. Je kunt hiervoor zorgen door de validiteit van je scriptie te waarborgen en de correlatie tussen de vragen uit te rekenen; hierbij kijk je of de antwoorden op je vragen die hetzelfde meten op elkaar lijken.

Een respondent zal op twee (of meer) vragen die hetzelfde meten en voldoende met elkaar samenhangen ongeveer dezelfde antwoorden geven. Is dit niet zo? Dan hangen de vragen waarschijnlijk onvoldoende met elkaar samen en is je meting niet betrouwbaar.

Je kunt dan het beste de interne consistentie bepalen door middel van een statistische toets, oftewel een associatiemaat. Hiermee kun je de samenhang tussen vragen meten. Een voorbeeld van zo’n associatiemaat is Cronbach’s alpha.

Voorbeeld interne consistentie
Onderzoek naar: de klanttevredenheid van de bezoekers van de Hema met een vragenlijst
Vragen/items: 5 vragen waarop een schaal van 1 tot 10 als antwoord gegeven wordt
Voorbeelden van vragen: “Hoe waardeer je de behulpzaamheid van het personeel in deze Hema-vestiging?”, en “Hoe waardeer je de klachtafhandeling van de Hema-vestiging?”

Aanpak: Om de klanttevredenheid aan te tonen, wil je het gemiddelde van deze 5 vragen gebruiken als ‘eindcijfer’. Voordat je dit kunt doen, moet je eerst weten of de vragen samen goed met elkaar overeenkomen en of deze vragen allemaal de klanttevredenheid meten.

Je kunt dit aantonen door de correlatie tussen de 5 vragen uit te rekenen. Met andere woorden, liggen de scores van de 5 afzonderlijke vragen bij elkaar in de buurt? Is er homogeniteit tussen de set van vragen? Ook kun je hiervoor de Cronbach’s alpha berekenen.

Samenhang: Stel, een respondent geeft een 5 op de vraag over de behulpzaamheid van het personeel maar een 4 op de vraag over de klachtafhandeling. Dan kun je ervan uitgaan dat de homogeniteit tussen de vragen aanwezig is. Scoren de afzonderlijke vragen niet ongeveer hetzelfde, dan is de samenhang niet voldoende.

Gelijkwaardigheid: Inter-/intrabeoordelaarsbetrouwbaarheid

Voor ieder betrouwbaar onderzoek is het van belang dat de wijze waarop het onderzoek wordt afgenomen en verwerkt gelijkwaardig is, zowel wanneer één onderzoeker de meting uitvoert als wanneer meerdere onderzoekers dit doen.

De resultaten moeten dus zo onafhankelijk mogelijk zijn van de invloed van de onderzoeker(s). Dit kun je doen door steeds:

  • Dezelfde methode/vragenlijst/meting te gebruiken
  • De methode/vragenlijst/meting op dezelfde wijze te gebruiken
  • Te zorgen voor soortgelijke omstandigheden waarin de meting gedaan wordt
  • Op dezelfde wijze resultaten te beoordelen

Intrabeoordelaarsbetrouwbaarheid

Intrabeoordelaarsbetrouwbaarheid geeft de overeenkomst weer tussen de uitkomsten van dezelfde metingen die dezelfde onderzoeker heeft gedaan.

Als jij 10 interviews houdt binnen dezelfde steekproef en onder dezelfde omstandigheden dan zouden er veel overeenkomsten moeten zijn tussen de interviews. Als omstandigheden zich voordoen waardoor je de interviews minder goed met elkaar kunt vergelijken, wordt de intrabeoordelaarsbetrouwbaarheid lager.

Intrabeoordelaarsbetrouwbaarheid bepalen
De intrabeoordelaarsbetrouwbaarheid kan uitgedrukt worden in Cohen’s kappa of de ICC-waarde. Die bereken je bijvoorbeeld met behulp van SPSS. Tijdens de analyse van de data die je hebt verkregen kun je hiermee controleren of de resultaten betrouwbaar zijn.

Je kunt ook zonder statistiek de intrabeoordelaarsbetrouwbaarheid beoordelen. Stel dat er tijdens een van de 20 interviews veel onverwachte geluidsoverlast was waardoor de respondent zich niet kon concentreren, dan kun je redeneren dat de uitkomsten van dit interview niet heel betrouwbaar zijn. In dit geval kun je beslissen dit interview niet mee te nemen in je resultaten.

Interbeoordelaarsbetrouwbaarheid

Interbeoordelaarsbetrouwbaarheid is de mate van overeenkomst tussen de uitkomsten van een meting die door meerdere onderzoekers is uitgevoerd.

Als jij in een onderzoek met meerdere onderzoekers werkt dan moet je ervoor zorgen dat verschillende onderzoekers zoveel mogelijk dezelfde resultaten kunnen verkrijgen. Hierbij moet je erop letten dat je het onderzoek op dezelfde manier afneemt en dat je op dezelfde punten focust. Maak daarom goede afspraken met je medeonderzoekers.

Interbeoordelaarsbetrouwbaarheid bepalen
De interbeoordelaarsbetrouwbaarheid kan – net als de intrabeoordelaarsbetrouwbaarheid – uitgedrukt worden in Cohen’s kappa of de ICC-waarde of zonder statistiek beredeneerd worden.

Betrouwbaarheid beargumenteren in je scriptie

Je beschrijft hoe je betrouwbaarheid van je onderzoek hebt gewaarborgd in combinatie met je omschrijving van de validiteit van je scriptie. Dit bespreek je in verschillende hoofdstukken, waaronder de methodologie en discussie.

Verschil in argumentatie tussen kwantitatief en kwalitatief onderzoek

In kwantitatief onderzoek kun je de betrouwbaarheid zowel beredeneren als aantonen door middel van statistische toetsen, zoals Cronbach’s alpha en Cohen’s kappa. Bovendien kun je ervoor zorgen dat je onderzoek betrouwbaar is met een representatieve steekproef.

Bij kwalitatief onderzoek kun je de betrouwbaarheid van je onderzoek enkel beargumenteren. Ook beroep je je hierbij op je logboek.

Betrouwbaarheid per onderzoeksmethode

Cheatsheet om de validiteit en betrouwbaarheid te garanderen

Wat vind jij van dit artikel?
Bas Swaen

Bas is mede-oprichter van Scribbr. Bas komt uit een echt onderwijsgezin en is een ervaren scriptieschrijver. Met heldere uitleg over moeilijke materie probeert Bas studenten op weg te helpen.

Geen taalfouten en pijnlijke missers in je scriptie?

Schakel snel een professionele editor van Scribbr in.
Meer info & prijzen »
Trustpilot score van 4.9

1 reactie

Bas Swaen
Bas Swaen (Scribbr Team)
23 november 2016 om 17:55

Bedankt voor het lezen! Ik hoop dat je er iets aan hebt gehad. Is er nog iets onduidelijk of ontbreekt er iets aan het artikel? Laat een opmerking achter, dan zal ik proberen je te antwoorden.

Is er iets nog niet helemaal duidelijk of ontbreekt er wat? Laat een opmerking achter.

Please click the checkbox on the left to verify that you are a not a bot.