Wat zijn handige tips bij het schrijven van een scriptie?
Op deze pagina vind je een aantal tips die je op weg helpen bij het schrijven van je scriptie. Lees ze eens rustig door.
Wat zijn de belangrijkste Do’s en Don’ts bij het schrijven van een scriptie?
Een scriptie en/of huiswerkopdracht schrijven is niet eenvoudig. Er komt vaak een hoop op je af en je zit met tijdsdruk waardoor je hoofd- en bijzaken misschien niet meer goed kunt onderscheiden. Heel herkenbaar, maar ook daarbij kan MyResearchMentor je helpen! De tips die je hieronder terugvindt kunnen je helpen je scriptieproces vorm te geven, zodat je de bekende valkuilen kunt omzeilen.
Klik hier voor de Do’s en Dont’s
Overzicht interessante scriptietools
Tijdens het doen van je onderzoek kan het gebruik van onderstaande tools van pas komen. Ze kunnen je bij uiteenlopende zaken ondersteunen. Deze tools zijn over het algemeen gratis of je moet een klein symbolisch bedrag betalen. We hebben goede ervaringen met deze tools en gebruiken ze wanneer de situatie daar om vraagt.
Klik hier voor de Tools
Download een volledige versie van SPSS met een licentie van een jaar voor een prikkie
Tijdens onze scriptiebegeleidingen treffen we vaak studenten die een onlineversie van SPSS via hun opleidingsinstituut gebruiken, een demoversie van SPSS gebruiken en alle analyses in de demoperiode af willen hebben of op “een andere manier” aan SPSS zijn gekomen. Maar, is dit wel zo verstandig?
Klik hier voor meer informatie!
Welke variabelen kunnen we onderscheiden?
In veel scripties of onderzoeken worden variabelen gebruikt als operationalisering van theoretisch concepten/ conceptueel model. Als je in je scriptie naar een oorzaak-gevolg relatie kijkt ben je dus geïnteresseerd in de causaliteit tussen twee variabelen. Als je geïnteresseerd bent in de oorzaak-gevolg relaties dan is het verstandig om de terminologie te kennen die wordt gebruikt bij dit soort relaties.
Klik hier voor meer informatie!
Het meetniveau van variabelen in je scriptie
In veel scripties of onderzoeken worden variabelen gebruikt als operationalisering van theoretisch concepten/ conceptueel model. Deze variabelen worden uitgedrukt in een meetbare eenheid en/of indicator dat een representatie van het theoretisch concept. Deze operationalisatie doe je doorgaans op basis van de relevante theorie om de betrouwbaarheid en validiteit van de operationalisatie te waarborgen. Daarna wordt het belangrijk om over het meetniveau van de variabele na te denken. Het meetniveau is een belangrijke overweging omdat dit bepalend is welke (statistische) bewerkingen op de variabele zijn uit te voeren en de nauwkeurigheid (hoeveelheid informatie) waar mee gemeten kan worden,
Klik hier voor meer informatie!
Wat zijn de uitgangspunten van een OLS-regressie?
Het valt op tijdens onze scriptiebegeleidingen dat studenten de basis uitgangspunten van een regressieanalyse vaak herkennen maar niet goed toepassen. Daarom willen we de BLUE uitgangspunten van een regressieanalyse onder de aandacht brengen.
Klik hier voor meer informatie!
Wat is de ideale onafhankelijke variabele in een OLS-regressie?
De ideale onafhankelijke variabele is een variabele die “zuiver” gemeten is. Dat wil zeggen dat de voorspellende variabelen geen overlap hebben met elkaar, maar wel met de afhankelijke variabele. Als je op zoek ben naar achtergrond informatie over hoe een onafhankelijke variabele wordt beschouwd in een regressieanalyse?
Klik hier voor meer informatie!
Een praktische voorbeeldsituatie van een regressieanalyse!
In een meer praktische situatie zijn onafhankelijke variabelen niet helemaal “zuiver” gemeten. Als je op zoek bent naar achtergrond informatie hoe een regressieanalyse omgaat met gecorreleerde onafhankelijke variabelen.
Klik hier voor meer informatie!
Hoeveel variabelen kan mijn dataset aan?
Tijdens onze statistiekbegeleidingen ervaren we dat studenten herkennen dat zij een kleine dataset hebben, maar niet weten hoe zij daarmee om moeten gaan en wat de consequenties zijn. Op deze pagina lichten we toe hoe de omvang van de dataset het aantal variabelen beïnvloed dat je in je regressieanalyse kan opnemen. Met behulp van het programma G*Power laten we zien dat steekproefomvang (sample size), de kleinste verschillen die je wil detecteren (effect size), de kans op een type I fout (α) en de kans op een type II fout (β) met elkaar in verband staan. Het aantal variabelen dat je kan opnemen in je regressieanalyse wordt daarom bepaald door het samenspel van deze 4 factoren. Op onderstaande pagina laten we je zien hoe je kan experimenteren met het programma G*Power om proefondervindelijk te bepalen wat het maximale aantal regressievariabelen is wat je met je dataset kan analyseren.
Klik hier voor meer informatie!
Hoe selecteer je een voorbeeldscriptie?
Het schrijven van een scriptie is een uitdagend traject. De afstudeerhandleiding en de instructies van je docent/supervisor geven je meestal algemene richtlijnen maar helpen je maar beperkt bij de operationalisering van die richtlijnen. Daarom is het handig als je even een voorbeeld hebt wat voor jouw studierichting en opleiding de geaccepteerde standaard is. Een voorbeeldscriptie kan je helpen om de onderzoeksopzet, lay-out en structuur van je scriptie vorm te geven. Maar hoe selecteer je nu een voorbeeldscriptie en waar moet je op letten? Op onderstaande pagina geven we je een aantal tips. Daarnaast vermelden we een aantal websites waar je voorbeeldscriptie kan vinden.
Klik hier voor meer informatie!
Hoe creëer je een conceptueel model?
Vaak zie je in de instructies van je onderwijsinstelling staan dat het theoretisch kader van je scriptie moet worden voorzien van een conceptueel model (conceptual model). Dit model is afgeleid van een conceptueel raamwerk (conceptual framework) wat het perspectief beschrijft waarin het onderzoek moet worden geïnterpreteerd. Het is een tool van een systeem van concepten en hoe zij samenhangen. Daarom heeft een conceptueel model meer een beschrijvend karakter. Het wordt ook wel een conceptueel diagram of onderzoekmodel genoemd. Het doel van een conceptueel model is dat het de onderlinge relaties tussen de theoretische concepten illustreert. Deze visuele weergave van het theoretische model is een hulpmiddel om de afhankelijkheden (causaal model) van de theoretische constructen weer te geven. Op deze pagina gaan we verder in op de achtergrond van het conceptueel model waardoor je een goede start kan maken bij het creëren van je conceptuele model.
Klik hier voor meer informatie!
Zijn het Business Model Canvas en Lean Canvas complementaire of substitutionele modellen?
Als je voor je scriptie onderzoek doet naar het succes of falen van een bedrijfsmodel, of de sterke en zwakke punten van een bedrijfsmodel in kaart wil brengen, dan zijn er veel verschillende analyse modellen waar je uit kunt kiezen. De meest bekende zijn het Business model canvas van Osterwalder and Pigneur (2010) en het Lean Canvas van Ash Maurya (2012,2016). De vraag is zijn deze twee modellen nu complementair of substitutioneel? Op deze pagina bekijken we beide modellen en wegen de voor en nadelen tegenover elkaar af.
Klik hier voor meer informatie!
Wat zijn de kwaliteitspijlers van kwalitatief onderzoek?
Op deze pagina richten we ons op de karakteristieken van een kwalitatief onderzoek. Daarnaast geven we tips hoe je een kwalitatief onderzoek zou kunnen opzetten. Kwalitatief onderzoek is een essentieel hulpmiddel om inzichten te geven over de perspectieven, attitudes, motivaties en gedrag van een bepaalde doelgroep. Hierdoor wordt kwalitatief onderzoek ook wel beschouwd als exploratief onderzoek. Het uitgangspunt van kwalitatief onderzoek is dat over het specifieke studieonderwerp onvoldoende literatuur beschikbaar is die je helpt in het nemen van beslissingen. Daarom moet je het “veld” in om nieuwe literatuur te creëren. Kortom, kwalitatief onderzoek is een theorie-creërend onderzoek. Op deze pagina gaan we verder in op de achtergrond van het kwalitatief onderzoek en de betrouwbaarheid en validiteit van kwalitatief onderzoek. Als je overweegt om te beginnen met een kwalitatief onderzoek is het verstandig om deze pagina even te bekijken om een goede start te maken bij je onderzoeksopzet.
Klik hier voor meer informatie!
Hoe schat je het gravity model of international trade in Stata of R?
Het gravity model of international trade is een model in international economics dat de bilaterale handelsstroom tussen twee landen voorspeld. Het model voorspeld dat de handelsstroom toeneemt als de het Bruto Binnenlands Product (GDP) van de landen toeneemt, maar de handelsstroom neemt af met toenemende afstand tussen de landen. Het gravity model of international trade is geïntroduceerd door Isard (1954). Een uitgebreide uitleg hoe je het gravity model in Stata kan implementeren kan je hier vinden. Een uitgebreide uitleg hoe je het gravity model in R kan implementeren kan je hier vinden. Deze twee links geven je ook de mogelijkheid om een voorbeeld dataset te downloaden zodat ook zelf met het gravity model model kan experimenteren.
Literatuurlijst:
Isard, W. (1954). Location Theory and Trade Theory: Short-Run Analysis. The Quarterly Journal of Economics, 68(2), 305-320. doi:10.2307/1884452