Experimenteel onderzoek in je scriptie | Uitleg & voorbeelden

In een experiment manipuleer je een of meerdere onafhankelijke variabelen, waarna je het effect op een of meerdere afhankelijke variabelen meet. Bij een experimenteel design bedenk je een procedure om hypothesen te toetsen.

Een goed experimenteel design vraagt om een goed begrip van dat wat je wilt onderzoeken. Zo moet je eerst bepalen welke variabelen van belang zijn en hoe ze gerelateerd zijn (stap 1) voordat je toetsbare voorspellingen kunt doen (stap 2).

De mate waarin je je onafhankelijke variabelen manipuleert (stap 3), bepaalt de gedetailleerdheid en externe validiteit van je resultaten. Je keuzes met betrekking tot randomisatie, controlevariabelen en een between-subjects of within-subjects design (stap 4) bepalen de interne validiteit van je experiment.

Stap 1: Definieer je onderzoeksvragen en variabelen

Je begint je onderzoek met een specifieke onderzoeksvraag in gedachten. Meestal moet je eerst veel literatuur lezen om te bepalen wat nog niet onderzocht is en welke vragen je interessant vindt.

In deze gids gebruiken we twee voorbeelden: een over de relatie tussen telefoongebruik en slaappatronen en een over de relatie tussen voorleesmethoden en woordenschat.

Om je onderzoeksvragen om te zetten in experimentele hypothesen moet je de belangrijkste variabelen identificeren en voorspellingen doen over hoe ze aan elkaar gerelateerd zijn.

Je begint met een overzicht van de onafhankelijke en afhankelijke variabelen. In de voorbeelden wordt telkens gesproken over één onafhankelijke en één afhankelijke variabele om de uitwerking overzichtelijk te houden.

Vervolgens is het belangrijk om te bepalen welke externe of confounding variabelen er kunnen zijn en hoe je hiervoor zou kunnen controleren. Ook hier worden slechts één externe variabele en één oplossing genoemd om de voorbeelden overzichtelijk te houden.

Het kan handig zijn om de variabelen met de verwachte relaties te weergeven in een schema. Soms verwachten begeleiders dat je een conceptueel model toevoegt aan je scriptie.

Ontvang feedback op taal, structuur, lay-out en bronvermelding

Professionele Scribbr-editors kijken je scriptie na op:

• Academisch taalgebruik
• Onduidelijke zinnen
• Grammaticale fouten
• Interpunctie
• Verboden woorden

Bekijk het voorbeeld

Stap 2: Formuleer je hypothese

Nu je een goed begrip hebt van dat wat je wilt onderzoeken, kun je een specifieke, toetsbare hypothese formuleren die betrekking heeft op je onderzoeksvraag.

In sommige gevallen verwacht je begeleider dat je zowel een nulhypothese (H₀) als een alternatieve hypothese (H₁) formuleert, maar meestal neem je alleen de alternatieve hypothese op in je scriptie.

De volgende stappen laten zien hoe je een gecontroleerd experiment (controlled experiment) opzet. Bij een gecontroleerd experiment moet je:

• De onafhankelijke variabele(n) systematisch en nauwkeurig kunnen manipuleren;
• De afhankelijke variabele(n) nauwkeurig kunnen meten;
• Kunnen controleren voor mogelijke confounding variabelen.

Als je niet kunt voldoen aan deze criteria zijn er andere onderzoekstypen die je beter kunt gebruiken om je onderzoeksvraag te beantwoorden.

Stap 3: Ontwerp je experimentele condities

De manier waarop en de mate waarin je je onafhankelijke variabele manipuleert kan een invloed hebben op de externe validiteit (de mate waarin je je resultaten kunt generaliseren naar een grotere of andere populatie).

Het is eerst van belang om te bepalen welk meetniveau je je variabelen wilt toekennen. Soms wordt het meetniveau al bepaald door het type variabele (zoals bij het type voorleesmethode), maar meestal moet je zelf een keuze maken.

Stap 4: Verdeel je participanten over de experimentele condities

De manier waarop je je participanten verdeelt over je experimentele condities heeft een grote invloed op de validiteit en de betrouwbaarheid van je resultaten.

Allereerst moet je bepalen hoe groot je steekproef wordt: hoeveel participanten laat je deelnemen aan het experiment? Over het algemeen is het zo dat een grotere steekproef zorgt voor meer statistische power, waardoor je meer vertrouwen kunt hebben in je resultaten.

Vervolgens moet je je participanten gerandomiseerd (willekeurig) verdelen over je experimentele groepen. Iedere groep ervaart een andere experimentele conditie (bijvoorbeeld passief worden voorgelezen of interactief worden voorgelezen).

Het is ook belangrijk om een controlegroep toe te voegen aan je design. Voor deze groep vindt er helemaal geen manipulatie of interventie palaats. In het geval van het voorlees-experiment wordt deze groep bijvoorbeeld helemaal niet voorgelezen. Hierdoor kun je onderzoeken wat er zou gebeuren zonder experimentele manipulatie.

Als je je participanten over de groepen gaat verdelen, moet je twee keuzes maken:

1. Een compleet gerandomiseerd design vs een gerandomiseerd block design.
2. Een between-subjects design vs een within-subjects design (vs een mixed-subjects design).

Randomiseren

Een experiment kan geheel gerandomiseerd zijn of gerandomiseerd zijn in blokken (strata):

• In een compleet gerandomiseerd design wordt iedere participant willekeurig toegewezen aan een groep.
• Bij een gerandomiseerd block design (gestratificeerd random design) worden participanten eerst gegroepeerd op basis van gedeelde eigenschappen en vervolgens krijgen ze willekeurig een experimentele conditie toegewezen.

Soms is randomisatie niet praktisch of niet ethisch verantwoord, dus in dat geval gebruiken onderzoekers gedeeltelijk gerandomiseerde of niet-gerandomiseerde designs. Een experimenteel design waarbij je geen gebruik maakt van randomisatie noem je een quasi-experimenteel design.

Het kan ook onethisch zijn om een controlegroep zonder behandeling toe te voegen aan je design. Dit is vaak het geval bij onderzoek naar medicatie. Het is niet ethisch verantwoord om een groep geen enkele vorm medicatie toe te dienen. Daarom wordt dan vaak een “gouden standaard” (de beste methode op dat moment) vergeleken met de nieuwe methode of met een combinatie van de gouden standaard en de nieuwe methode.

Between subjects vs within-subjects vs mixed subjects

In een between-subjects design (independent measures design) ervaren participanten slechts één van de mogelijke niveaus van je experimentele conditie. In het voorbeeld over telefoongebruik voor het slapen zou een participant dus óf geen telefoon gebruiken, óf weinig óf veel.

Bij medisch of sociaal onderzoek gebruik je vaak paren (matched pairs) in je between-subjects design om ervoor te zorgen dat iedere experimentele groep dezelfde variatie in participant-eigenschappen in dezelfde verhoudingen bevat. Zo matchen onderzoekers vaak op leeftijd of gender.

Bij een within-subjects design (repeated measures design) ervaren participanten alle niveaus van de experimentele condities. In het voorbeeld over telefoongebruik voor het slapen zou een participant dus eerst geen telefoon gebruiken, daarna weinig en daarna veel (of een andere volgorde). Na ieder niveau van de experimentele conditie wordt het effect gemeten.

Een within-subjects design wordt ook gebruikt als je het effect op meerdere momenten in de tijd meet, bijvoorbeeld voor de interventie, na een week, na een maand en na een half jaar.

In het geval van een within-subjects design is het van belang om voor counterbalancing te zorgen. Dit betekent dat je de volgorde van de condities aanpast. De ene participant gebruikt de telefoon bijvoorbeeld eerst niet, dan weinig, dan veel, terwijl een andere participant de telefoon eerst veel gebruikt, dan weinig en dan niet. Zo kun je vaststellen of de volgorde waarin de condities worden aangeboden de resultaten beïnvloedt.

In veel gevallen is het nodig om een mixed-subjects design te gebruiken, bijvoorbeeld als je participanten allemaal één conditie wilt geven (of geen telefoongebruik, of weinig telefoongebruik of veel telefoongebruik), maar ook op meerdere momenten (van tevoren, na een week, na een maand, na een half jaar) wilt meten.

Experimenten zijn altijd afhankelijk van de context en een goed experimenteel design houdt rekening met alle factoren, zodat je valide, betrouwbare en relevante resultaten kunt verzamelen om je onderzoeksvraag te beantwoorden.