Correlationeel onderzoek is een essentiële methode voor het identificeren en meten van relaties tussen variabelen in hun natuurlijke omgeving en biedt waardevolle inzichten voor wetenschap en besluitvorming. Dit artikel verkent correlationeel onderzoek, de methoden, toepassingen en hoe het helpt om patronen bloot te leggen die wetenschappelijke vooruitgang stimuleren.
Correlationeel onderzoek verschilt van andere vormen van onderzoek, zoals experimenteel onderzoek, omdat er geen variabelen worden gemanipuleerd of causaliteit wordt vastgesteld, maar het helpt patronen bloot te leggen die nuttig kunnen zijn voor het doen van voorspellingen en het genereren van hypotheses voor verder onderzoek. Door de richting en sterkte van associaties tussen variabelen te onderzoeken, biedt correlationeel onderzoek waardevolle inzichten op gebieden zoals psychologie, geneeskunde, onderwijs en het bedrijfsleven.
Het potentieel van correlationeel onderzoek ontsluiten
Als hoeksteen van niet-experimentele methoden onderzoekt correlationeel onderzoek relaties tussen variabelen zonder manipulatie, waarbij de nadruk ligt op inzichten uit de echte wereld. Het primaire doel is om vast te stellen of er een verband bestaat tussen variabelen en zo ja, hoe sterk dat verband is en in welke richting. Onderzoekers observeren en meten deze variabelen in hun natuurlijke omgeving om te beoordelen hoe ze zich tot elkaar verhouden.
Een onderzoeker zou kunnen onderzoeken of er een verband is tussen het aantal uren slaap en de studieprestaties van studenten. Ze zouden gegevens verzamelen over beide variabelen (slaap en cijfers) en statistische methoden gebruiken om te zien of er een verband bestaat tussen beide, zoals of meer slaap geassocieerd is met hogere cijfers (een positieve correlatie), minder slaap geassocieerd is met hogere cijfers (een negatieve correlatie), of dat er geen significant verband is (nul correlatie).
Relaties tussen variabelen onderzoeken met correlationeel onderzoek
Relaties tussen variabelen identificeren: Het primaire doel van correlationeel onderzoek is om relaties tussen variabelen te identificeren, hun sterkte te kwantificeren en hun richting te bepalen, wat de weg vrijmaakt voor voorspellingen en hypothesen. Het identificeren van deze relaties stelt onderzoekers in staat om patronen en verbanden te ontdekken die pas na verloop van tijd duidelijk worden.
Voorspellingen doen: Als de relaties tussen variabelen eenmaal zijn vastgesteld, kan correlationeel onderzoek helpen om gefundeerde voorspellingen te doen. Als er bijvoorbeeld een positieve correlatie tussen studieprestaties en studietijd wordt waargenomen, kunnen docenten voorspellen dat studenten die meer tijd besteden aan studeren, betere academische prestaties zullen leveren.
Hypothesen genereren voor verder onderzoek: Correlationele studies dienen vaak als startpunt voor experimenteel onderzoek. Het blootleggen van relaties tussen variabelen vormt de basis voor het genereren van hypotheses die getest kunnen worden in meer gecontroleerde, oorzaak-en-gevolg experimenten.
Onderzoeksvariabelen die niet gemanipuleerd kunnen worden: Correlationeel onderzoek maakt het mogelijk om variabelen te bestuderen die ethisch of praktisch niet gemanipuleerd kunnen worden. Een onderzoeker kan bijvoorbeeld de relatie tussen sociaaleconomische status en gezondheidsresultaten willen onderzoeken, maar het zou onethisch zijn om iemands inkomen te manipuleren voor onderzoeksdoeleinden. Correlationele studies maken het mogelijk om dit soort relaties in de echte wereld te onderzoeken.
Betekenis van correlationeel onderzoek in de onderzoekswereld
Ethische flexibiliteit: Het bestuderen van gevoelige of complexe kwesties waarbij experimentele manipulatie onethisch of onpraktisch is, wordt mogelijk door correlationeel onderzoek. Het onderzoeken van de relatie tussen roken en longaandoeningen kan bijvoorbeeld niet ethisch worden getest door middel van experimenten, maar kan wel effectief worden onderzocht met behulp van correlationele methoden.
Breed toepasbaar: Dit type onderzoek wordt veel gebruikt in verschillende disciplines, waaronder psychologie, onderwijs, gezondheidswetenschappen, economie en sociologie. Door de flexibiliteit kan het in verschillende omgevingen worden toegepast, van het begrijpen van consumentengedrag in marketing tot het onderzoeken van sociale trends in de sociologie.
Inzicht in complexe variabelen: Correlationeel onderzoek maakt de studie van complexe en onderling verbonden variabelen mogelijk en biedt een breder inzicht in hoe factoren zoals levensstijl, opleiding, genetica of omgevingsfactoren verband houden met bepaalde resultaten. Het biedt een basis om te zien hoe variabelen elkaar in de echte wereld kunnen beïnvloeden.
Basis voor verder onderzoek: Correlationele studies zetten vaak aan tot verder wetenschappelijk onderzoek. Hoewel ze geen oorzakelijk verband kunnen aantonen, leggen ze de nadruk op relaties die het onderzoeken waard zijn. Onderzoekers kunnen deze studies gebruiken om meer gecontroleerde experimenten te ontwerpen of om dieper kwalitatief onderzoek te doen om de mechanismen achter de waargenomen relaties beter te begrijpen.
Hoe correlationeel onderzoek verschilt van andere typen onderzoek
Geen manipulatie van variabelen
Een belangrijk verschil tussen correlationeel onderzoek en andere typen, zoals experimenteel onderzoek, is dat bij correlationeel onderzoek de variabelen niet worden gemanipuleerd. Bij experimenten brengt de onderzoeker veranderingen aan in een variabele (onafhankelijke variabele) om het effect ervan op een andere variabele (afhankelijke variabele) te zien, waardoor een oorzaak-gevolgrelatie ontstaat. Bij correlationeel onderzoek worden de variabelen daarentegen alleen gemeten zoals ze van nature voorkomen, zonder tussenkomst van de onderzoeker.
Causaliteit vs. Associatie
Terwijl experimenteel onderzoek is gericht op het bepalen van causaliteit, terwijl correlationeel onderzoek dat niet doet. Er wordt alleen gekeken of variabelen verband met elkaar houden, niet of de een veranderingen in de ander veroorzaakt. Als een onderzoek bijvoorbeeld aantoont dat er een verband is tussen eetgewoonten en fysieke fitheid, betekent dit niet dat eetgewoonten een betere fitheid veroorzaken, of andersom; beide kunnen beïnvloed worden door andere factoren zoals levensstijl of genetica.
Richting en sterkte van relaties
Correlationeel onderzoek houdt zich bezig met de richting (positief of negatief) en sterkte van relaties tussen variabelen, wat verschilt van experimenteel of beschrijvend onderzoek. De correlatiecoëfficiënt kwantificeert dit, met waarden die variëren van -1 (perfecte negatieve correlatie) tot +1 (perfecte positieve correlatie). Een correlatie dicht bij nul impliceert weinig tot geen relatie. Beschrijvend onderzoek daarentegen richt zich meer op het observeren en beschrijven van kenmerken zonder relaties tussen variabelen te analyseren.
Flexibiliteit in variabelen
In tegenstelling tot experimenteel onderzoek, waarbij variabelen vaak nauwkeurig moeten worden gecontroleerd, biedt correlationeel onderzoek meer flexibiliteit. Onderzoekers kunnen variabelen onderzoeken die ethisch of praktisch niet gemanipuleerd kunnen worden, zoals intelligentie, persoonlijkheidskenmerken, sociaaleconomische status of gezondheidstoestand. Dit maakt correlationele onderzoeken ideaal voor het onderzoeken van omstandigheden in de echte wereld waar controle onmogelijk of ongewenst is.
Verkennende aard
Correlationeel onderzoek wordt vaak gebruikt in de vroege stadia van onderzoek om potentiële relaties tussen variabelen te identificeren die verder onderzocht kunnen worden in experimentele ontwerpen. Experimenten daarentegen zijn meestal hypothesegestuurd, gericht op het testen van specifieke oorzaak-gevolgrelaties.
Soorten correlationeel onderzoek
Positieve correlatie
Een positieve correlatie treedt op wanneer een stijging van de ene variabele gepaard gaat met een stijging van een andere variabele. In wezen bewegen beide variabelen in dezelfde richting - als de ene stijgt, stijgt de andere ook, en als de ene daalt, daalt de andere ook.
Voorbeelden van positieve correlatie:
Lengte en gewicht: Over het algemeen wegen langere mensen meer, dus deze twee variabelen vertonen een positieve correlatie.
Onderwijs en inkomen: Een hoger opleidingsniveau is vaak gecorreleerd met een hoger inkomen, dus als het onderwijs toeneemt, neemt het inkomen meestal ook toe.
Lichaamsbeweging en fysieke fitheid: Regelmatige lichaamsbeweging is positief gecorreleerd met een verbeterde fysieke fitheid. Hoe vaker iemand beweegt, hoe groter de kans op een betere lichamelijke gezondheid.
In deze voorbeelden leidt de toename van de ene variabele (lengte, opleiding, lichaamsbeweging) tot een toename van de verwante variabele (gewicht, inkomen, fitheid).
Negatieve correlatie
A negatieve correlatie treedt op wanneer een stijging van een variabele gepaard gaat met een daling van een andere variabele. Hier bewegen de variabelen in tegengestelde richtingen - als de ene stijgt, daalt de andere.
Voorbeelden van negatieve correlatie:
Alcoholgebruik en cognitieve prestaties: Hogere alcoholconsumptieniveaus zijn negatief gecorreleerd met cognitieve functies. Naarmate de alcoholinname toeneemt, hebben cognitieve prestaties de neiging af te nemen.
Tijd besteed aan sociale media en slaapkwaliteit: Meer tijd doorbrengen op sociale media is vaak negatief gecorreleerd met slaapkwaliteit. Hoe langer mensen zich bezighouden met sociale media, hoe minder waarschijnlijk het is dat ze een goede nachtrust hebben.
Stress en mentaal welzijn: Hogere stressniveaus zijn vaak gecorreleerd met een lager mentaal welzijn. Als stress toeneemt, kunnen iemands geestelijke gezondheid en algehele geluk afnemen.
In deze scenario's neemt de andere variabele (cognitieve prestaties, slaapkwaliteit, mentaal welzijn) af naarmate de ene variabele toeneemt (alcoholgebruik, gebruik van sociale media, stress).
Nul correlatie
A nul correlatie betekent dat er geen verband is tussen twee variabelen. Veranderingen in de ene variabele hebben geen voorspelbaar effect op de andere. Dit geeft aan dat de twee variabelen onafhankelijk van elkaar zijn en dat er geen consistent patroon is dat ze met elkaar verbindt.
Voorbeelden van nulcorrelatie:
Schoenmaat en intelligentie: Er is geen verband tussen de schoenmaat en iemands intelligentie. De variabelen hebben niets met elkaar te maken.
Lengte en muzikaal vermogen: Iemands lengte heeft geen invloed op hoe goed hij een muziekinstrument kan bespelen. Er is geen correlatie tussen deze variabelen.
Regenval en examenscores: De hoeveelheid regen op een bepaalde dag heeft geen correlatie met de examencijfers die leerlingen op school halen.
In deze gevallen hebben de variabelen (schoenmaat, lengte, regenval) geen invloed op de andere variabelen (intelligentie, muzikale vaardigheden, examenscores), wat wijst op een correlatie van nul.
Methoden om correlationeel onderzoek uit te voeren
Correlationeel onderzoek kan worden uitgevoerd met behulp van verschillende methoden, die elk unieke manieren bieden om gegevens te verzamelen en te analyseren. Twee van de meest voorkomende benaderingen zijn enquêtes en vragenlijsten en observationele studies. Met beide methoden kunnen onderzoekers informatie verzamelen over natuurlijk voorkomende variabelen en zo patronen of relaties tussen deze variabelen identificeren.
Enquêtes en vragenlijsten
Hoe ze worden gebruikt in correlationele onderzoeken:
Enquêtes en vragenlijsten verzamelen zelfgerapporteerde gegevens van deelnemers over hun gedrag, ervaringen of meningen. Onderzoekers gebruiken deze instrumenten om meerdere variabelen te meten en mogelijke correlaties te identificeren. Een enquête kan bijvoorbeeld de relatie tussen trainingsfrequentie en stressniveaus onderzoeken.
Voordelen:
Efficiëntie: Enquêtes en vragenlijsten stellen onderzoekers in staat om snel grote hoeveelheden gegevens te verzamelen, waardoor ze ideaal zijn voor onderzoeken met grote steekproeven. Deze snelheid is vooral waardevol wanneer tijd of middelen beperkt zijn.
Standaardisatie: Enquêtes zorgen ervoor dat elke deelnemer dezelfde set vragen krijgt voorgelegd, waardoor er minder variatie is in de manier waarop gegevens worden verzameld. Dit verhoogt de betrouwbaarheid van de resultaten en maakt het eenvoudiger om antwoorden over een grote groep te vergelijken.
Kosteneffectiviteit: Het uitvoeren van enquêtes, vooral online, is relatief goedkoop in vergelijking met andere onderzoeksmethoden zoals diepte-interviews of experimenten. Onderzoekers kunnen een breed publiek bereiken zonder grote financiële investeringen.
Beperkingen:
Vertekening door zelfrapportage: Omdat enquêtes gebaseerd zijn op zelfgerapporteerde informatie van deelnemers, bestaat altijd het risico dat antwoorden niet helemaal waarheidsgetrouw of accuraat zijn. Mensen kunnen overdrijven, te weinig antwoorden of antwoorden geven waarvan ze denken dat ze sociaal aanvaardbaar zijn, wat de resultaten kan vertekenen.
Beperkte diepte: Hoewel enquêtes efficiënt zijn, leggen ze vaak alleen oppervlakkige informatie vast. Ze kunnen aantonen dat er een verband bestaat tussen variabelen, maar leggen misschien niet uit waarom of hoe dit verband bestaat. Open vragen kunnen meer diepgang bieden, maar zijn moeilijker te analyseren op grote schaal.
Responspercentages: Een laag responspercentage kan een groot probleem zijn, omdat het de representativiteit van de gegevens vermindert. Als degenen die antwoorden aanzienlijk verschillen van degenen die niet antwoorden, weerspiegelen de resultaten mogelijk niet de bredere populatie, waardoor de generaliseerbaarheid van de bevindingen wordt beperkt.
Observationele onderzoeken
Proces van observationele onderzoeken:
Bij observationele studies observeren en registreren onderzoekers gedrag in een natuurlijke omgeving zonder variabelen te manipuleren. Deze methode helpt bij het beoordelen van correlaties, zoals het observeren van gedrag in de klas om de relatie tussen aandachtsspanne en academische betrokkenheid te onderzoeken.
Doeltreffendheid:
- Het beste voor het bestuderen van natuurlijk gedrag in echte omgevingen.
- Ideaal voor ethisch gevoelige onderwerpen waarbij manipulatie niet mogelijk is.
- Effectief voor longitudinale studies om veranderingen in de tijd te observeren.
Voordelen:
- Biedt inzichten uit de echte wereld en een hogere ecologische validiteit.
- Vermijdt vertekening door zelfrapportage omdat gedrag direct wordt geobserveerd.
Beperkingen:
- Risico op vertekening door de waarnemer of beïnvloeding van het gedrag van de deelnemer.
- Tijdrovend en middelenintensief.
- Beperkte controle over variabelen, waardoor het moeilijk is om specifieke causale verbanden vast te stellen.
Correlationele gegevens analyseren
Statistische technieken
Verscheidene statistische technieken worden vaak gebruikt om correlationele gegevens te analyseren, waardoor onderzoekers de relaties tussen variabelen kunnen kwantificeren.
Correlatiecoëfficiënt:
De correlatiecoëfficiënt is een belangrijk hulpmiddel bij correlatieanalyse. Het is een numerieke waarde tussen -1 en +1 die zowel de sterkte als de richting van de relatie tussen twee variabelen aangeeft. De meest gebruikte correlatiecoëfficiënt is de correlatie van Pearson, die ideaal is voor continue, lineaire relaties tussen variabelen.
+1 geeft een perfecte positieve correlatie aan, waarbij beide variabelen samen toenemen.
-1 geeft een perfect negatieve correlatie aan, waarbij de ene variabele toeneemt als de andere afneemt.
0 geeft geen correlatie aan, wat betekent dat er geen waarneembaar verband is tussen de variabelen.
Andere correlatiecoëfficiënten zijn Spearman's rangcorrelatie (gebruikt voor ordinale of niet-lineaire gegevens) en Kendall's tau (gebruikt voor het rangschikken van gegevens met minder aannames over de gegevensverdeling).
Strooiplots:
Scatterplots geven de relatie tussen twee variabelen visueel weer, waarbij elk punt overeenkomt met een paar gegevenswaarden. Patronen in de grafiek kunnen duiden op positieve, negatieve of nul correlaties. Ga voor meer informatie over diagrammen naar: Wat is een spreidingsdiagram?
Regressieanalyse:
Hoewel regressieanalyse voornamelijk wordt gebruikt voor het voorspellen van uitkomsten, helpt het bij correlationele onderzoeken door te onderzoeken hoe een variabele een andere kan voorspellen, waardoor een dieper inzicht wordt verkregen in hun relatie zonder oorzakelijk verband te impliceren. Bekijk deze bron voor een uitgebreid overzicht: Een opfrissing van regressieanalyse.
Resultaten interpreteren
De correlatiecoëfficiënt staat centraal bij het interpreteren van resultaten. Afhankelijk van de waarde kunnen onderzoekers de relatie tussen variabelen classificeren:
Sterk positieve correlatie (+0,7 tot +1,0): Als de ene variabele toeneemt, neemt de andere ook significant toe.
Zwakke positieve correlatie (+0,1 tot +0,3): Een licht stijgende trend wijst op een zwakke relatie.
Sterk negatieve correlatie (-0,7 tot -1,0): Als de ene variabele toeneemt, neemt de andere significant af.
Zwakke negatieve correlatie (-0,1 tot -0,3): Een licht dalende trend, waarbij de ene variabele licht afneemt terwijl de andere toeneemt.
Nul correlatie (0): Er bestaat geen verband; de variabelen bewegen onafhankelijk van elkaar.
Voorzichtig met het aannemen van een oorzakelijk verband:
Een van de meest cruciale punten bij het interpreteren van correlatieresultaten is het vermijden van de aanname dat correlatie causatie impliceert. Het is niet omdat twee variabelen gecorreleerd zijn dat de ene de andere veroorzaakt. Er zijn verschillende redenen voor deze voorzichtigheid:
Probleem met derde variabelen:
Een derde, ongemeten variabele kan beide gecorreleerde variabelen beïnvloeden. Een onderzoek zou bijvoorbeeld een correlatie kunnen aantonen tussen ijsverkoop en verdrinkingsincidenten. De derde variabele - temperatuur - verklaart deze relatie echter; warm weer verhoogt zowel de consumptie van ijs als het zwemmen, wat zou kunnen leiden tot meer verdrinkingen.
Richtinggevoeligheidsprobleem:
Correlatie geeft niet de richting van de relatie aan. Zelfs als er een sterke correlatie wordt gevonden tussen variabelen, is het niet duidelijk of variabele A B veroorzaakt, of dat B A veroorzaakt. Als onderzoekers bijvoorbeeld een correlatie vinden tussen stress en ziekte, kan dat betekenen dat stress ziekte veroorzaakt, of dat ziek zijn leidt tot hogere stressniveaus.
Toevallige correlatie:
Soms kunnen twee variabelen puur toevallig gecorreleerd zijn. Dit staat bekend als een valse correlatie. Er zou bijvoorbeeld een verband kunnen zijn tussen het aantal films waarin Nicolas Cage gedurende een jaar verschijnt en het aantal verdrinkingen in zwembaden. Dit verband is toevallig en niet zinvol.
Toepassingen van correlationeel onderzoek in de praktijk
In psychologie
Correlationeel onderzoek wordt gebruikt om relaties tussen gedrag, emoties en geestelijke gezondheid te onderzoeken. Voorbeelden zijn onderzoeken naar het verband tussen stress en gezondheid, persoonlijkheidskenmerken en levenstevredenheid, en slaapkwaliteit en cognitief functioneren. Deze onderzoeken helpen psychologen bij het voorspellen van gedrag, het identificeren van risicofactoren voor geestelijke gezondheidsproblemen en het ontwikkelen van therapie- en interventiestrategieën.
In bedrijf
Bedrijven maken gebruik van correlationeel onderzoek om inzicht te krijgen in consumentengedrag, de productiviteit van werknemers te verhogen en marketingstrategieën te verfijnen. Ze kunnen bijvoorbeeld de relatie analyseren tussen klanttevredenheid en merkloyaliteit, betrokkenheid van werknemers en productiviteit, of reclame-uitgaven en omzetgroei. Dit onderzoek ondersteunt geïnformeerde besluitvorming, optimalisatie van middelen en effectief risicobeheer.
In marketing helpt correlationeel onderzoek bij het identificeren van patronen tussen klantdemografie en koopgewoonten, waardoor gerichte campagnes mogelijk worden die de klantbetrokkenheid verbeteren.
Uitdagingen en beperkingen
Verkeerde interpretatie van gegevens
Een belangrijke uitdaging bij correlationeel onderzoek is de verkeerde interpretatie van gegevens, met name de onjuiste aanname dat correlatie causatie impliceert. Een correlatie tussen smartphonegebruik en slechte schoolprestaties kan bijvoorbeeld leiden tot de onjuiste conclusie dat het een het ander veroorzaakt. Veel voorkomende valkuilen zijn valse correlaties en overgeneralisatie. Om verkeerde interpretaties te voorkomen, moeten onderzoekers zorgvuldig taalgebruik hanteren, controleren op derde variabelen en bevindingen valideren in verschillende contexten.
Ethische overwegingen
Ethische overwegingen bij correlationeel onderzoek zijn onder andere het verkrijgen van geïnformeerde toestemming, het beschermen van de privacy van deelnemers en het vermijden van vooroordelen die tot schade kunnen leiden. Onderzoekers moeten ervoor zorgen dat deelnemers zich bewust zijn van het doel van het onderzoek en hoe hun gegevens worden gebruikt, en ze moeten persoonlijke informatie beschermen. De beste werkwijzen omvatten transparantie, robuuste protocollen voor gegevensbescherming en ethische beoordeling door een ethische commissie, vooral wanneer er wordt gewerkt met gevoelige onderwerpen of kwetsbare bevolkingsgroepen.
Ben je op zoek naar cijfers om wetenschap over te brengen?
Mind the Graph is een waardevol platform dat wetenschappers helpt bij het effectief communiceren van hun onderzoek door middel van visueel aantrekkelijke figuren. Het erkent het belang van beelden bij het overbrengen van complexe wetenschappelijke concepten en biedt een intuïtieve interface met een gevarieerde bibliotheek van sjablonen en pictogrammen voor het maken van hoogwaardige afbeeldingen, infographics en presentaties. Dit maatwerk vereenvoudigt de communicatie van ingewikkelde gegevens, verbetert de duidelijkheid en verbreedt de toegankelijkheid voor een divers publiek, ook buiten de wetenschappelijke gemeenschap. Uiteindelijk stelt Mind the Graph onderzoekers in staat om hun werk op een overtuigende manier te presenteren die aanslaat bij belanghebbenden, van collega-wetenschappers tot beleidsmakers en het grote publiek. Bezoek onze website voor meer informatie.
Abonneer u op onze nieuwsbrief
Exclusieve inhoud van hoge kwaliteit over effectieve visuele
communicatie in de wetenschap.
Dutch 
English 
Chinese 
Czech 
French 
German 
Italian 
Indonesian 
Japanese 
Korean 
Polish 
Portuguese 
Russian 
Spanish 
Turkish 
Ukrainian 
Swedish 
Romanian 
Bulgarian 
Finnish 
Greek 
Hungarian 
Norwegian 
Danish 
Estonian 
Slovenian 
Lithuanian 
Latvian 
Slovak