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!

0 leuk 0 niet-leuks
in Experimenteel Onderzoek (OEO, PB04x2) door (2.2k punten)

1 Antwoord

1 leuk 0 niet-leuks
Het zijn eigenlijk twee verschillende zaken: covariaten zijn statistisch van aard: (intervalniveau of hoger) variabelen in een linear model. Confounders zijn theoretisch van aard: zij beschrijven een type relatie: de rol van een variabele in een model.

Dit is belangrijk omdat het soms niet mogelijk is om puur op basis van statistiek vast te stellen dat een confounder een confounder (een gemeenschappelijek bron die zowel X en Y vooroorzaakt) is en niet een 'mediator' (een tussenliggende verklarende schakel in een keten van gebeurtenissen). In beide gevallen is er een statistisch verband tussen X en Y die (idealiter) wegvalt zodra de derde variabele als covariaat in het model wordt opgenomen. Dan is het theorie (en logisch nadenken) dat nodig is om te besluiten of de covariaat in de regressievergelijking de rol van confounder heeft.
door (63.5k punten)
Dankjewel voor je snelle reactie Ron!  Is een ander woord voor 'confounder' dan 'schijnsamenhang'? Dat hebben we namelijk in de les gehad afgelopen donderdag, en qua uitleg lijkt dit op elkaar. Of begrijp ik het dan nog niet goed?
De samenhang zelf is de 'spurieuze relatie'. De confounder is dan eigenlijk de 'schijnsamenhanger', of de 'heimelijke samenhanger'.

Ja, precies. Een confounder kan schijnsamenhang veroorzaken.

Stel je bijvoorbeeld voor dat je een experiment doet, maar je steekproef veel te klein is, bijvoorbeeld twee cellen van 20 deelnemers elk. Dan is de kans dat bijvoorbeeld impulscontrole verschilt tussen die twee cellen aanzienlijk.

Stel je voor dat je wil onderzoeken of mensen minder goed wilskracht kunnen uitoefenen als er hen nieuwe, onbekende muziek speelt (e.g. Zeal & Ardor). In de controleconditie zitten mensen in een stil laboratorium, en in de experimentele conditie speelt Zeal & Ardor: in beide condities doen de deelnemers een taakje om wilskracht te meten, zoals bijvoorbeeld zo lang mogelijk een handknijper inknijpen.

Als je nu toevallig in de controlegroep deelnemers met meer impulscontrole hebt, dan zullen die waarschijnlijk minder snel opgeven.

Je zou dan concluderen dat de muziek invloed heeft. Echter, dit zou een 'spurious relationship' zijn, veroorzaakt door de confounder: impulscontrole.

Die confounder bestaat dan omdat je veel te weinig deelnemers hebt om je randomisatie te laten slagen.

Door impulscontrole van te voren te meten en op te nemen in je analyses als covariaat zou je hiervoor kunnen corrigeren. In het echt weet je natuurlijk niet wat de mogelijke confounders zijn, en zou zo'n relatie dus 'spurious' kunnen zijn omdat er onbekende confounders zijn.

Als je design niet experimenteel is (en als je randomiseert maar kleine groepen hebt, dan is je design vaak niet experimenteel, alleen ben je je daar niet bewust van) dan kan er dus confounding zijn, en kunnen daardoor de relaties die je vindt spurious zijn.

...