Hoofdstuk 4 Modellen
- conceptuele modellen
- structurele modellen
- DAGs.
- Onderzoekspracticum cross-sectioneel onderzoek (PB0812)
4.1 Inleiding
Wetenschappelijke kennis wordt vaak gerepresenteerd als een model. De term model kan verschillende betekenissen hebben. Zo spraken we in het hoofdstuk Constructen al over meetmodellen, die de werking van een meetinstrument representeren. Een anders soort model zijn statistische modellen. Een statistisch model is vooral een verzameling aannames. Er wordt bijvoorbeeld gesteld dat de data onafhankelijk zijn van elkaar en normaal verdeeld met gemiddelde nul en een bepaalde standaardafwijking. Op basis van zo’n statistisch model kan een bijpassende analysetechniek worden gekozen.
In dit hoofdstuk beschouwen we een model echter vooral als een visualisatie van een (deel van een) theorie. Hierbij wordt onderscheid gemaakt tussen een conceptueel en een structureel model die beide de relaties laten zien tussen constructen. In dit hoofdstuk zullen we deze soorten modellen verder toelichten.
4.2 Bouwstenen van een model
Een model bestaat in de basis uit zogenaamde knooppunten (nodes) en takken (edges). De knooppunten geven concepten weer en de takken relaties tussen die concepten. De concepten kunnen van alles zijn: dat hangt af van het soort model. Zo’n knooppunt kan bijvoorbeeld staan voor depressie, een vraag in een vragenlijst, of het kijken van een film. Die relaties kunnen ook van alles zijn: ze kunnen structureel zijn (een tafel bestaat uit vier tafelpoten), causaal (lichaamsbeweging veroorzaakt zweten), of simpelweg een correlationeel verband representeren (als er meer ijsjes worden gegeten, zijn er meer verdrinkingen).
4.3 Soorten modellen
4.3.1 Conceptuele modellen (theoretisch)
Theoretische modellen worden ook wel conceptuele modellen genoemd. Deze bevatten alleen theoretische constructen (zie het hoofdstuk Constructen), en er zijn geen regels over hoe zulke modellen worden getekend.
Hoewel er dus geen formele voorschriften bestaan, zijn er wel twee conventies die bijna altijd worden gevolgd. Die hebben betrekking op de betekenis van pijlpunten aan het uiteinde van takken. Ten eerste drukt een tak met een pijlpunt aan maar één uiteinde bijna altijd de theoretische verwachting uit dat er een causaal verband is. Ten tweede drukt een tak met pijlpunten aan beide uiteinden bijna altijd de theoretische verwachting uit dat er verband is zonder dat de theorie stelt dat het causaal is. Dit laatste komt beduidend minder voor dan de eerste: bijna alle conceptuele modellen hebben alleen ‘eenrichtingspijlen’.
Een voorbeeld van een simpel conceptueel model is de representatie van de zogenaamde beredeneerd-gedragtheorie. Die theorie stelt dat beredeneerd gedrag wordt bepaald door de intentie van mensen, en dat die intentie wordt bepaald door hun attitudes over dat gedrag en hun waargenomen normen met betrekking tot dat gedrag. Deze theorie kan worden gerepresenteerd in een model zoals getoond in Figuur 4.1. Omdat hiervoor geen formele regels bestaan, hadden de ovalen die de constructen representeren net zo goed rechthoeken of andere vormen kunnen zijn. Wel is het door de vormgeving van de takken redelijk eenduidig dat hier drie causale relaties worden beschreven.
Figuur 4.1: Voorbeeldmodel: de Beredeneerd Gedrag Theorie.
4.3.2 Structurele modellen (statistisch)
Structurele modellen visualiseren de wiskundige relaties tussen concepten. Vaak lijkt een conceptueel model op het structurele model waarmee de betreffende theorie wordt onderzocht, maar lang niet altijd. Bovendien verschillen de modellen fundamenteel. Dit komt omdat een conceptueel model een model is van hoe een klein stukje werkelijkheid werkt (volgens de betreffende theorie, tenminste), terwijl een structureel model niet pretendeert iets over de werkelijkheid te zeggen. Dit onderscheid is erg belangrijk in de psychologische wetenschap, omdat als je per abuis een structureel model interpreteert als een conceptueel model, je makkelijk conclusies trekt die niet kloppen.
Omdat structurele modellen visuele weergaven zijn met achterliggende wiskundige relaties, gelden hiervoor meer formele regels dan voor conceptuele modellen. Een knooppunt representeert nu ofwel een construct, ofwel een direct geobserveerde variabele (bijvoorbeeld een score op een item uit een vragenlijst). In tegenstelling tot conceptuele modellen kun je in een structureel model wel herkennen wat een knooppunt representeert. Een construct wordt namelijk altijd met een cirkel of ovaal weergegeven en een geobserveerde variabele met een rechthoek of vierkant.
Er zijn drie belangrijke en veel voorkomende typen takken: een lijn zonder pijlpunten, een lijn met een pijlpunt aan één uiteinde en een lijn met pijlpunten aan beide uiteinden. Een lijn tussen twee knooppunten symboliseert een correlationeel verband tussen de knooppunten, dus tussen twee constructen of variabelen. Er is bij een lijn geen sprake van causaliteit: er wordt alleen uitgedrukt dat het wiskundig model veronderstelt dat die twee knooppunten correleren.
Een enkele pijlpunt geeft aan dat er sprake is van causaliteit: het ene construct/variabele veroorzaakt of heeft een effect op het andere, en wel in de richting van de pijl. In het wiskundige model heeft dat bijvoorbeeld implicaties voor hoe de meetfout wordt berekend. Het is belangrijk om dit uitgedrukte ‘eenrichtingsverband’ niet te verwarren met de betekenis van een causaal verband in een conceptueel model. Het is goed mogelijk om een structureel model te specificeren waarin causale verbanden staan die duidelijk onzin zijn, zonder dat de analyse uitwijst dat ze onzinnig zijn. Hier wordt uitgebreider op ingegaan in hoofdstuk Causaliteit).
Tot slot wordt bij twee pijlpunten verondersteld dat de causaliteit beide kanten op werkt. De constructen hebben dan een effect op elkaar. Dit komt minder vaak voor dan de eerste twee.
In Figuur 4.2 worden drie eenvoudige verbanden getoond, oftewel drie structurele modellen. Het eerste verband tussen werkdruk en burnout is een causaal verband waarbij wordt verondersteld dat het construct werkdruk het construct burnout veroorzaakt of tenminste een effect op burnout heeft.
Figuur 4.2: Drie voorbeelden van structurele modellen.
Het tweede model relateert de geobserveerde variabele opleidingsniveau aan het het construct levensgeluk. Er wordt hier een samenhang veronderstelt, maar geen causaal verband. Het derde model geeft aan dat het construct angst (bijvoorbeeld de angst die iemand ervaart voor sociale contacten) een effect heeft op de geobserveerde variabele vermijdingsgedrag, maar dat tevens vermijdingsgedrag een effect heeft op angst. Het veronderstelde causale verband werkt hier dus twee kanten op.
4.3.3 DAGs: directed acylic graphs
Een type conceptueel model is bekend onder de naam directed acyclic graphs (DAGs). De DAG is afkomstig uit de wiskunde en wordt veel gebruikt in wetenschapsgebieden waar experimenten niet altijd goed mogelijk zijn. Het opstellen van een uitgebreide DAG is dan bijna de enige manier om toch conclusies te kunnen trekken over causaliteit. DAGs worden bijvoorbeeld veel gebruikt in de epidemiologie en in de financiele wereld. Bovendien zijn sommige cryptocurrencies gebaseerd op DAGs.
Het doel van een DAG is om causale processen te modelleren. Dat komt ook tot uitdrukking in de term ‘directed’ in de naam van het model, want bij causaliteit loopt het proces altijd in een bepaalde richting, namelijk van oorzaak naar gevolg. Dit vereist een heel nauwkeurige formulering van het model, waarin alle factoren die bij het causale proces zijn betrokken, moeten worden meegenomen. Veel onderzoek op het gebied van causaliteit is gedaan door Judea Pearl (Pearl, 2009).
Binnen de psychologie is het heel uitdagend om een adequate DAG op te stellen, omdat er meestal veel, vaak onbekende, factoren invloed hebben op de uitkomst die dus niet gemodelleerd kunnen worden. Maar indien er wel een correcte DAG gemaakt kan worden, dan kunnen er ook met niet-experimentele designs causale uitspraken worden gedaan. Dit komt verder aan bod in hoofdstuk Causaliteit.