Please enable JavaScript.
Coggle requires JavaScript to display documents.
H9 - Populatieverschillen - Coggle Diagram
H9 - Populatieverschillen
Introductie
Uitdagingen
Historisch ongefundeerde interpretaties --> ook interpretaties én bevindingen verworpen
Onderscheid tss empirische bevinding - hypothetische verklaring - beleidsmaatregel
My veel weerstand (geslacht, leeftijd, etnische groep)
10 principes
Constructvaliditeit in elke groep = zelfde meten in elke groep
Vatbaarheid training is onvoldoende tegenargument = ondanks gedeeltelijke trainbaarheid kan je voorspellingen doen
Constructvaliditeit metingen = goede metingen doen
Generalisering enkel mogelijk bij goede SP-trekking (bv geslachtsverschillen onderzocht bij mensen uit HO vnl)
Literatuuroverzicht zo zorgvuldig mogelijk - verschillende visies!
Alternatieve hypotheses en modellen testen
Alternatieven moeten oorspronkelijke ideeen juist weergeven
Erfelijkheidscoëfficiënten kunnen variëren = tss populaties, afhv omg-variabiliteit, homogeniteit genetische kenm...
Beleidsadviezen: wenselijke gevolgen uitleggen = goede communicatie wat je wil bereiken!
Durven zeggen het niet te weten
Betrokken problemen
Effecten recrutering en verloop :fallen_leaf:
Verloop: Long ond heeft hogere differentiele attritie (verloop) --> vertekening.
Vertekening = lage scoorders IQ, hogere kans op uitvallen
Effect: minder generalisatie nr populatie mogelijk
Recrutering: WEIRD SP = ok >< studentenSP = niet ok
Attritie-effect als mogelijke verklaring man-vrouwverschillen. Bv. Jongens op 18j 5IQ-punten hoger dan meisjes --> Lagere IQs jongens meer drop-out dan meisjes
Aantonen causaliteit :arrow_right:
Corr = geen causaliteit
Causale modellen, maar data blijven correlaties
Collineariteit prominent aanw (bv mannen meer mogelijkheden dan vrouwen historisch gezien)
Exp ond onmogelijk, soms quasi-exp
Weight of evidence! :woman-lifting-weights:
Verschillen in motivatie :sparkles:
Weinig evidentie growth mindset (MA)
Stereotypedreiging: ond vrouwen oost-aziatische herkomst (primen vrouw en primen afkomst --> wiskundetest beter bij 2e priming)
Can do vs will do
Mogelijke verklaring overrepresentatie sommige etnische groepen aan topuniversiteiten
Statistiek en meten
Grootte populatieverschillen :confetti_ball:
Overlap is groter dan verschillen meestal!
Grotere interindividuele verschillen dan tussen geslachten
Effectgrootte: Cohen's d --> classificatie
Kleine effectgroottes kunnen belangrijke impact hebben op populatieniveau!
Bij grotere effecten zijn kleine SP met kwal methode nodig om effect te vinden
Meetvertekening :red_cross:
Bv. Orientatietesten: verschillende strategieen om taak uit te voeren
Bv. grote VR component in Raven --> itemvertekening leidt tot verschillen man-vrouw
Gepastheid zelfde test gebruiken in verschillende groepen? :!?:
Zelfde onderliggende structuur en dimensies? (bv patroonreproductievaardigheid Schotland vs Zambia, pen/papier vs ijzerdraad)
Itemvertekening = Functioneren items op zelfde manier bij verschillende groepen?
Vergelijken op testbatterijen :battery:
Methode vd gecorreleerde vectoren
Probl: kan leiden tot onder/overschatting effect tgv situatie!
= meer g-geladen, geeft grotere verschillen
Multigroep confirmatorische factoranalyse
LO scoren hoger dan MO - lijkt niet op g te zitten?
d=1.02 --> zeer groot effect op g (relatie tss subtesten modelleren, wel sterk effect)
Hypothese Spearman: verschillen etn groepen in g-factor