Dit is een site voor studenten van de Open Universiteit. Voordat je een vraag kunt stellen moet je even een account aanmaken (dit systeem is niet gekoppeld aan je OU studentnummer en wachtwoord).

Welkom bij het vraag- en antwoord systeem van de onderzoeks-practica van de studie psychologie bij de Open Universiteit.

Houd er, als je een vraag stelt, rekening mee dat je de richtlijnen volgt!

Welke factor bij maken subschaal

0 leuk 0 niet-leuks
In de cursus OPS wordt niet consistent gebruik gemaakt van de factor Mean bij het maken van subschalen.

Wat is eigenlijk de algemene regel: wanneer mean.4 of mean.3 en waarom?
gevraagd 29 februari 2016 in Schaalconstructie door Maike Sommer (150 punten)

1 Antwoord

1 leuk 0 niet-leuks
Er is geen algemen regel. Dit hangt af van hoe je schaal in theorie zou moeten werken, en natuurlijk van het aantal items. Sterker nog, er zijn schalen waarbij de hele schaal (of subschaal) dermate inboet aan validiteit als een bepaald item niet is beantwoord, dat je die in dat geval liever niet gebruikt voor die deelnemer (als een bepaald aspect van een variabele of sub-variabele maar door 1 of 2 items wordt gemeten).

Het gebruik van mean.3 en mean.4 (of elke andere vorm van berekening van een gemiddelde waarbij je missing values toestaat) komt eigenlijk neer op iets dat 'imputatie' heet: het opvullen van missing values, in dit geval met het gemiddelde van de score op de andere items. Deze praktijk heeft een aantal gevolgen (zoals verminderde variantie van de betreffende variabele) waardoor je sowieso goed moet opletten als je haar toepast.

In het algemeen is het in de wetenschap en de statistiek het beste om niet te zoeken naar vuistregels: probeer in plaats daarvan goed te kijken naar wat er gaande is en wat er gebeurt. Een handige manier is om je analyses te herhalen, bijvoorbeeld een keer waarbij je gewoon MEAN gebruikt, een keer waarbij je MEAN.2 gebruikt, een keer waarbij je MEAN.4 gebruikt, etc. Vergelijk dan de uitkomsten. Als er elke keer hetzelfde uitkomt, maakt het dus niet uit welke je gebruikt. Als er andere uitkomsten zijn, maakt dat wel uit, en is er dus iets vreemds aan de hand. In dat geval bepaalt de keuze van je analysetechniek je uitkomsten, dus dan moet je heel goed kunnen verantwoorden waarom je doet wat je doet. Omdat er hier veel kans is op (intentionele of niet intentionele) verstoring van de uitkomsten, of sturen van de uitkomsten richting significantie, is het belangrijk om in dat geval expertise in te roepen van externen.

Sorry dat het geen makkelijk antwoord is :-)
beantwoord 1 maart 2016 door gjp (68,120 punten)
...