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!

Hoe rapporteer ik een zoektocht naar literatuur?

0 leuk 0 niet-leuks
Hoe kan ik beschrijven hoe ik mijn literatuur heb gevonden?
gevraagd 26 april 2014 in Literatuur zoeken door gjp (64,700 punten)

1 Antwoord

0 leuk 0 niet-leuks

Er zijn drie soorten literatuurstudies.

De eerste heet een 'narrative review'. Hierbij beschrijft de auteur simpelweg de literatuur in een veld. Hier kleven een aantal problemen aan, waardoor dit tegenwoordig niet langer acceptabel is, tenzij je een gevestigd expert in het betreffende veld bent. Deze problemen betreffen repliceerbaarheid, wat, zoals je weet, een harde eis is bij wetenschappelijk onderzoek, en subjectiviteit, wat een risico is bij wetenschappelijk onderzoek, en wat we moeten proberen in te dammen. Hoe weet je immers dat iemand alle belangrijke literatuur heeft gevonden? Hoe weet je uberhaupt hoe iemand heeft gezocht? En hoe weet je welke kaders werden gebruikt om artikelen te includeren en excluderen, en te interpreteren?

Voor een inleiding bij een empirisch artikel is een narrative review abosluut acceptabel: je pretendeert immers niet een vraag te beantwoorden met de literatuur die je bespreekt. De vraag ga je juist beantwoorden met nieuwe data. Echter, als je data juist uit de bestaande literatuur bestaan (dus, met een literatuurstudie), moet je voldoen aan de eisen van wetenschappelijk onderzoek met betrekking tot de verzameling, interpretatie, en analyse van je data.

Dan moet je een systematische review doen (het tweede type) of zelfs een meta-analyse (het derde type). Deze twee typen literatuurstudie verschillen maar op 1 punt: of de data die je uit de geïncludeerde artikelen haalt zich leent voor kwantitatieve integratie. Dit kan bijvoorbeeld als je onderzoeksvraag een verband tussen twee variabelen betreft; je kunt dan de effect size die in verschillende artikelen wordt gevonden, middelen, om een overkoepelend antwoord te geven op de vraag hoe sterk dat verband is. Soms betreft je onderzoeksvraag echter niet een verband, of zijn de artikelen die je vindt zo divers dat integratie twijfelachtig is. In dat geval sla je die laatste stap, de kwantitatieve integratie, over.

Zoals ander onderzoek bestaat een systematisch review/meta-analyse uit twee delen: dataverzameling en analyse. Net zoals bij ander onderzoek dient voor aanvang gespecificeerd te worden hoe dit plaats gaat vinden. De dataverzameling omvat de volgende stappen:

  1. Ontwikkeling van een query (zie http://oupsy.nl/help/45/hoe-kan-ik-artikelen-vinden-over-een-bepaald-onderwerp);
  2. Het opstellen van exclusiecriteria (inclusiecriteria 'draai je om' naar exclusiecriteria);
  3. Selectie van een of meerdere bibliografische databases om in te zoeken en de keuze van de interfaces die gebruikt gaan worden (zie http://oupsy.nl/help/45/hoe-kan-ik-artikelen-vinden-over-een-bepaald-onderwerp)
  4. Het vertalen van de query naar de interface(s) die worden gebruikt;
  5. Het uitvoeren van de query en het downloaden van alle hits die worden gevonden (te veel hits? Maak de query enger, zie http://oupsy.nl/help/448/wat-doe-ik-als-voor-een-literatuurstudie-veel-veel-hits-vind)
  6. De hits doorlezen en het toepassen van de exclusiecriteria in een poging elk artikel te excluderen
    1. Dit kan eventueel in twee fasen; eerst alleen op basis van de titels, en daarna in de tweede fase ook op basis van de abstracts; of in een keer op basis van beiden;
    2. Zorg dat hierbij niet naar de auteurs, journals, of het jaartal gekeken kan worden, om bias te minimaliseren.
    3. Het doel in deze fase is te excluderen; tegelijkertijd bevatten titels en abstracts natuurlijk vaak te weinig informatie. Je mag alleen excluderen als je het zeker weet; na deze eerste screening houd je dus een hoop artikelen over die je niet met zekerheid kunt excluderen op basis van titel/abstract, maar die je daarna waarschijnlijk wel gaat excluderen op basis van de full-text.
    4. Houd per artikel bij volgens elk exclusiecriteria je het excludeert. Dit moet je later rapporteren.
  7. Bestel de full-tekst van de geincludeerde artikelen, en screen deze weer met een lijst exclusiecriteria (eventueel verfijnd omdat je nu tenslotte meer informatie tot je beschikking hebt)
  8. Nu heb je je lijst geincludeerde artikelen. Nu kun je eventueel de volgende twee dingen doen:
    1. Ascendancy approach: kijk door de literatuurlijsten van je geincludeerde artikelen en screen alle artikelen in die literatuurlijsten ook;
    2. Descendancy approach: gebruik de Web of Science Cited Ref Search, of gewoon Google Scholar, om alle artikelen te zoeken die de geincludeerde artikelen citeren; en screen deze ook;
  9. Maak een overzicht waarin iedereen je zoektocht precies kan volgen: op welke data gebruikte je welke query in welke database? Hoeveel hits had je? Hoeveel artikelen excludeerde je in elk stap van de screening, en op basis van welke criteria?

Hierna kun je de data uit de artikelen gaan extracten; dat is weer een ander verhaal. De soort data die je uit de artikelen trekt, en de mate waarin de artikelen op elkaar lijken (homogeen versus heterogeen zijn) bepaalt vervolgens of je een meta-analyse doet, of het bij een systematische review houdt.

Mocht je dit lezen in het kader van de cursus LiteratuurStudie: voor deze cursus hoeft je zoektocht niet zo uitgebreid als hier beschreven. Tegelijkertijd moet je zoektocht wel repliceerbaar zijn. Zorg dus dat je je query goed uitwerkt; bijhoudt wat je exclusiecriteria zijn; en hoeveel artikelen je op basis van elk criterium excludeert.

beantwoord 26 april 2014 door gjp (64,700 punten)
bewerkt 26 april 2014 door gjp
Bedankt! Ik vond dit heel erg nuttig, en de verwijzingen naar je andere artikelen ook!
Goed om te horen! Als jij er zelfs nog wat aan hebt, is het hopelijk voor andere studenten ook handig :-)
...