Gevorderde kwantitatieve methoden

Studiegidsnr:2001OIWGKN
Vakgebied:Opl.- & onderwijswetenschappen
Academiejaar:2019-2020
Semester:1e semester
Contacturen:18
Studiepunten:3
Studiebelasting:84
Contractrestrictie(s):Geen contractrestrictie
Instructietaal:Nederlands
Examen:1e semester
Lesgever(s)Sven De Maeyer
Tine van Daal
Sofie Vermeiren

Deze cursusinformatie is bedoeld om de student te ondersteunen bij het verwerken van de leerstof

3. Inhoud *

Onderzoek in de opleidings- en onderwijswetenschappen heeft vaak niet voldoende aan de ‘klassieke’ wijze van analyseren. Deze module heeft tot doel studenten vertrouwd te maken met een aantal gevorderde kwantitatieve analysetechnieken die gehanteerd worden in de opleidings- en onderwijswetenschappelijke literatuur.

 

In eerste instantie gaan we dieper in op verschillende wijzen van regressieanalyse waarbij rekening gehouden wordt met een aantal kenmerken van de data. In de sociale wetenschappen hebben we vaak met categorische variabelen te maken, ook als afhankelijke variabele. Daarom richten we eerst onze aandacht op logistische regressie. Deze uitbreiding van het regressiemodel leer je toepassen in R.

 

Daarna gaan we in op een ander probleem waar bijna elk onderzoek in de opleidings- en onderwijswetenschappen mee te kampen heeft: het probleem van afhankelijkheid tussen waarnemingen. Respondenten maken vaak op één of andere wijze deel uit van een hiërarchische structuur: studenten zitten geclusterd in klassen, scholen, landen; cursisten zitten geclusterd in opleidingen die op hun beurt geclusterd kunnen zijn in vormingscentra, bedrijven, …. Bijgevolg wint multilevel-analyse, een analysetechniek die rekening houdt met de afhankelijkheid van de data, aan populariteit in de menswetenschappen. Tijdens deze module krijg je de basisprincipes van deze analysetechniek aangereikt en pas je dit toe via het programma R.

 

In tweede instantie richten we onze aandacht op het meten van concepten of kenmerken. In tegenstelling tot de exacte wetenschappen is het binnen de menswetenschappen zo goed als onmogelijk om terug te vallen op geijkte en perfect betrouwbare meetinstrumenten. We beschikken niet over een meter, een weegschaal, …. In kwantitatief onderzoek wordt daarom beroep gedaan op meetinstrumenten zoals likertschalen om waarden, gedrag, voorkeuren, overtuigingen, … van respondenten te kwantificeren. In dit opleidingsonderdeel zullen we enkele probleempunten bespreken van de ‘klassieke’ exploratieve factoranalyse als techniek. Aan de hand van deze probleempunten komen we tot een alternatieve techniek: confirmatieve factoranalyse. Je leert deze analysetechniek in deze module zelf uitvoeren in R.

 

In onderwijs- en opleidingskundige theorieën kom je vaak volgende redenering tegen: het effect van een variabele X op een afhankelijke Y verloopt via een intermediaire of tussenliggende variabele Z. Daarom bekijken we, in derde instantie, padmodellen. Deze modellen laten toe om causale structuur van een verband te testen en om onrechtstreekse verbanden tussen variabelen in kaart te brengen.