2004
Volume 19, Issue 1
  • ISSN: 1385-1535
  • E-ISSN: 1875-7324

Abstract

Judith Schoonenboom bespreekt naar aanleiding van de eerste alinea van mijn artikel een aantal misverstanden. Maar daarmee wil ze niet zeggen dat ik me aan die misverstanden heb schuldig gemaakt. Daarom beperk ik me hier tot haar vier kanttekeningen bij mijn verhaal, waarmee ik niet wil zeggen dat de misverstanden die zij noemt van geen belang zijn.De eerste kanttekening gaat in hoofdzaak over het onderscheid tussen statistische generalisatie en variatiedekkende generalisatie (variatiedekking) en in samenhang ermee het onderscheid tussen statistisch steekproeftrekken en systematisch steekproeftrekken. Eerst over de vormen van generalisatie. Ik wil juist wel een duidelijk onderscheid maken tussen statistische generalisatie en variatiedekking. Aangenomen dat een onderzoeker zijn onderzoeksconclusies generaliseerbaar wil maken naar een populatie (of domein) waarvan de onderzochte gevallen (in ruime zin) maar een deel uitmaken, dan gaat het mij erom dat de kwalitatief onderzoeker niet alleen maar vormen van theoretische generalisatie of overdrachtsgeneralisatie ten dienste staan, maar ook een vorm van inductieve generalisatie die toch geen statistische generalisatie is: variatiedekking.Bij statistische generalisatie wordt een statistisch-representatieve steekproef getrokken. Hierbij spelen variabelen met frequentieverdelingen een rol, en ook het niveau waarop die variabelen gemeten worden, de steekproefgrootte en randomisatie. Het gaat er niet alleen om onbekende, mogelijk storende variabelen te neutraliseren, maar ook om statistisch verantwoorde en significante toetsen uit te kunnen uitvoeren en schattingen te kunnen maken. Er is niks op tegen om bij een dergelijke statistisch-representatieve steekproef kwalitatieve analyses te doen, eventueel gecombineerd met statistische analyses. Alleen maakt de onderzoeker in het kwalitatieve onderzoek geen gebruik van de frequenties enzovoort. Bij variatiedekking zijn al die kwantitatieve aspecten niet aan de orde. Bij variatiedekking gaat het ook om een andere vorm van steekproeftrekken, namelijk doelgericht steekproeftrekken en in het bijzonder iteratief steekproeftrekken. Na het bereiken van een verzadigingspunt wordt dan geen statistische representativiteit van de steekproef bereikt, maar een variatiedekkende representativiteit.De verschillen tussen deze twee vormen van representativiteit en de daarmee verbonden ideeën en procedures zijn te groot om verdoezeld te worden door ze in één bakje te stoppen. Dit blijkt ook nog als we het onderscheid tussen aselect steekproeftrekken en doelgericht steekproeftrekken, met name iteratief steekproeftrekken, bezien vanuit het oogpunt van de steekproefgrootte. Bij vormen van aselect steekproeftrekken (dus met randomisatieprocedures) kan de steekproefgrootte van tevoren worden bepaald aan de hand van de populatiegrootte en de kans op statistisch significante resultaten bij beoogde statistische toetsen en gewenste betrouwbaarheidsintervallen bij schattingen. Bij iteratief steekproeftrekken daarentegen blijkt de steekproefgrootte pas achteraf, wanneer een saturatiepunt is bereikt. Bij iteratief steekproeftrekken, dus ook bij theoretisch steekproeftrekken, kan niet van tevoren worden bepaald hoe groot een steekproef moet zijn, omdat je niet van tevoren weet na hoeveel gevallen (waarnemingen, personen, organisaties, enzovoort) een saturatiepunt zal worden bereikt. Bij de planning van een onderzoek moet hiermee rekening worden gehouden: je kunt niet altijd van tevoren weten hoe groot een steekproef moet zijn. De representativiteit van de twee steekproefvormen is dus van heel andere aard.In het kort: de kwalitatief onderzoeker is, als deze al wil generaliseren, niet alleen maar aangewezen op theoretische of analytische generalisatie of op overdracht (case-to-case transfer), zoals zo vaak wordt gesteld. Er is ook een inductieve vorm van generaliseren mogelijk en deze hoeft geen statistische generalisatie te zijn met de daaraan verbonden aselecte steekproeftrekking, maar kan variatiedekking zijn met iteratief steekproeftrekken als een van de meest aangewezen procedures. Het is daarom belangrijk om statistische representativiteit te onderscheiden van variatiedekkende representativiteit.Dit onderscheid is nog betekenisvoller als je bedenkt dat ook bij de selectie van een typisch of exemplarisch geval je zou kunnen zeggen dat dit geval representatief is voor bepaalde andere gevallen. Representativiteit hoeft dus niet te worden beperkt tot statistische en variatiedekkende representativiteit, zoals Schoonenboom suggereert. Al met al is de term representativiteit niet zo geschikt om statistische en variatiedekkende representativiteit samen te nemen: ze verschillen te sterk en representativiteit kan meer omvatten.Voor wat de kwestie van statistisch steekproeftrekken tegenover systematisch steekproeftrekken betreft heb ik de discussie die Schoonenboom voert met sommige kwantificerende onderzoekers met belangstelling gevolgd. Het is inderdaad zo dat de soep lang niet zo heet gegeten wordt als die door sommige puristische statistisch georiënteerde onderzoekers wordt opgediend. Dit blijkt onder meer uit het bestaan van wat men noemt robuustheidsstudies. In deze studies wordt nagegaan in hoeverre statistische principes kunnen worden geschonden en regels overtreden zonder dat de resultaten van of conclusies bij een analyse veranderen. Losjes gezegd: men gaat na, bijvoorbeeld via simulatieonderzoek, dat Schoonenboom ook noemt, in hoeverre een analyseprocedure tegen een stootje kan bezien vanuit de uitkomst.De tweede kanttekening gaat over de functies van generaliseren. Zoals Schoonenboom zegt, heb ik me in mijn artikel beperkt tot het generaliseren van onderzoeksconclusies bij een afgerond onderzoek naar niet-onderzochte gevallen in een beoogd domein. En ja, inderdaad, er zijn meer toepassingen van de term generaliseren. Een voorbeeld is de generaliseerbaarheidstheorie in de psychometrie als opvolger en uitbreiding van de klassieke testtheorie. In de klassieke testtheorie is betrouwbaarheidscoëfficiënt alpha van Cronbach (Cronbach’s α) zeer bekend. In de generaliseerbaarheidstheorie worden meer storingsbronnen die in een testsituatie werkzaam kunnen zijn, verrekend. De oude betrouwbaarheidscoëfficiënt wordt vervangen door de generaliseerbaarheidscoëfficiënt. Maar de generaliseerbaarheidstheorie blijft naast de klassieke testtheorie en de item-responstheorie een van de betrouwbaarheidstheorieën. Het gaat in de generaliseerbaarheidstheorie over de betrouwbaarheid van een meetinstrument, bijvoorbeeld een psychologische test, en niet over het generaliseren van conclusies bij een afgerond onderzoek naar niet-onderzochte gevallen. Het begrip generaliseren heeft dus zelfs een toepassing op het terrein van de betrouwbaarheid van een meetinstrument.Wat betreft de combinatie van interne en externe validiteit, waarover Schoonenboom schrijft, kan ook door iteratief steekproeftrekken, zonder theorie, na het bereiken van een saturatiepunt de reikwijdte van de gevormde categorieën of de geformuleerde bewering worden onderzocht door in het beoogde domein naar afwijkende en negatieve gevallen te zoeken. Als je deze gevallen na herhaalde zoekpogingen niet aantreft, kun je zeggen dat de onderzoeksconclusies naar het beoogde domein kunnen worden gegeneraliseerd.De derde kanttekening betreft een vorm van generaliseren die Schoonenboom in mijn artikel mist. Ook hier gaat het om een woordgebruik waarbij generaliseren niet betrekking heeft op zaken buiten een afgerond onderzoek. Wanneer in een gerandomiseerd experiment met een experimentele conditie (E) en een controleconditie (C) er een statistisch significant verschil wordt gevonden tussen een groep studenten onder E en een groep studenten onder C, heeft dat volgens de gebruikelijke statistische analyse betrekking op het verschil tussen de twee gemiddelde scores van de twee groepen op een afhankelijke variabele. Maar dit sluit helemaal niet uit dat een student P in conditie E dezelfde score heeft als een student M in conditie C. Je kunt zeggen dat in de statistische analyse binnen een groep generaliseerd wordt over de studenten heen door – voor de conclusie significant verschil of niet – naar het gemiddelde te kijken. Weliswaar spelen bij deze analyse ook varianties een rol, maar de individuele studenten P en M blijven buiten het zicht. Of dit terecht is of niet hangt onder meer van de probleemstelling van het onderzoek af: wat wil de onderzoeker eigenlijk weten?In de vierde kanttekening wordt het thema van het bereik van een generalisatie aan de orde gesteld. Ook hier ga ik met Schoonenboom mee als ze meent dat nader onderzoek nodig is. Het is bijvoorbeeld lang niet altijd van tevoren duidelijk waar een populatie of domein eigenlijk precies uit bestaat. En het bereiken van een saturatiepunt is ook al niet zo eenvoudig. Toch zou het helpen om na het bereiken van zo’n saturatiepunt verder te zoeken naar confirmerende en niet-confirmerende gevallen om een domein beter in beeld te brengen. Ook het replicatieve steekproeftrekken is bedoeld om de grenzen van generaliseerbaarheid van een propositie scherper in het vizier te krijgen. Er is natuurlijk wel tijd, geld en mankracht nodig om ook echt door te zoeken.

Loading

Article metrics loading...

/content/journals/10.5117/2014.019.001.020
2014-03-01
2022-01-22
Loading full text...

Full text loading...

http://instance.metastore.ingenta.com/content/journals/10.5117/2014.019.001.020
Loading
This is a required field
Please enter a valid email address
Approval was a Success
Invalid data
An Error Occurred
Approval was partially successful, following selected items could not be processed due to error