Psychology and behavorial sciences - Theme
- 17257 keer gelezen
Dit boek gaat over methoden en technieken om criminologisch onderzoek uit te voeren. Criminologie is een objectwetenschap. Dit betekent dat het niet één verklaring gebruikt voor diverse fenomenen, maar juist allerlei verklaringen voor één fenomeen(criminaliteit). Hierbij worden allerlei verschillende disciplines gebruikt. Wetenschappers gebruiken in de criminologie vaak hun herkomstwetenschap (psychologie, sociologie, etc.).
Criminaliteit is géén criminologie. Criminaliteit (volgens de wet) geeft een te smalle definitie die ook nog aan verandering onderhevig is (zo was homoseksualiteit ooit verboden en nu niet meer). Criminologie is beter te definiëren als de studie van het vóórkomen van criminaliteit, het verklaren er van, de strafrechtelijke sancties en de victimologie. Slachtofferstudies zijn onder te verdelen in twee typen. Ten eerste heb je de studies die inzicht moeten geven in de gevolgen van het delict voor het slachtoffer(bv. slaapstoornissen, PTSD, etc.). Ten tweede kunnen slachtofferstudies dienen om inzicht te verkrijgen het totale aantal gepleegde delicten in Nederland.
Criminaliteit is een containerbegrip. In een onderzoek ben je vaak geïnteresseerd in een bepaald type van criminaliteit, zoals vermogens- of geweldsdelicten. Daarbij hebben deze verschillende typen criminaliteit verschillende verklaringen. Het is dus van belang te zorgen dat het onderwerp niet te heterogeen is.
Een standaardclassificatie van criminaliteit is die van het Centraal Bureau voor de Statistiek. Deze heeft twintig categorieën gebaseerd op de Nederlandse wetten. Je kunt ook andere indelingen hanteren, zoals of er wel of geen directe slachtoffers waren, of het delict individueel of in een groep plaatsvond, mate van georganiseerdheid, jonge/oude dader, etc.
Wetenschap
De meningen zijn verdeeld over wat de wetenschap nu eigenlijk is. Iedereen is het er wel over eens dat het rationeel en objectief moet zijn en moet streven naar de waarheid. Door de tijd heen zijn er diverse waarheidsopvattingen geweest. Fenomenologie houdt rekening met de mens in relatie tot zijn omgeving (bijv. dat twee mensen hetzelfde kunnen doen, met een heel ander doel). Symbolisch interactionisme gaat er van uit dat mensen middels symbolen met elkaar in interactie staan. Menselijk gedrag is alleen te begrijpen wanneer je de symbolen van menselijke interactie begrijpt. Neopositivisme probeert aan de hand van wetenschappelijk getoetste uitspraken iets te zeggen over de werkelijkheid. Het is de tegenhanger van kritisch rationalisme. Dit gaat er juist van uit dat er nooit iets echt waar kan zijn; je kunt alleen weten dat iets niet waar is. Het wordt daarom ook wel falsificationisme genoemd: je moet theorieën falsificeren, en als die niet-gefalsificeerd is, is die “voorlopig waar”.
Empirische cyclus
Wetenschappelijk onderzoek verloopt via de zogenaamde empirische cyclus. Deze zorgt er voor dat het onderzoek bepaalde fasen doorloopt. Deze fasen zijn:
Evaluatie gebeurt aan de hand van vier criteria:
Modellen en theorieën
Een model is een constellatie van de werkelijkheid welke aan drie voorwaarden moet voldoen: het model moet onafhankelijk zijn van de werkelijkheid, het moet bekender zijn dan de werkelijkheid en het moet in structuur overeenkomen met de werkelijkheid. Een theorie is een voorbeeld van een model, maar het is ingewikkelder. Het moet voorspellingen kunnen doen en kunnen verklaren.
Typen onderzoek
Eerst kijken we naar het niveau waarop je onderzoek kunt doen. We onderscheiden het micro-, meso- en macroniveau. Het microniveau is het niveau met de kleinste analyse-eenheid: het individu. Het macroniveau kijkt naar processen op aggregatieniveau: bijv. de staat. Bij uitspraken op dit niveau moet men oppassen voor de zogenaamde ‘ecologische fout’: wanneer onderzoekers bevindingen op het ene niveau verklaren op een ander niveau. Het mesoniveau valt tussen het micro- en macroniveau. Het moet gaan over een niveau hoger dan het individu, maar niet zo hoog als de staat. Denk bijv. aan een groep, of een wijk.
Ten tweede kijken we naar kwantiteit versus kwaliteit. Sommige vragen vergen heel veel data en hebben een grote kwantiteit nodig om een antwoord te vinden (bijv. of je wilt weten of vermogenscriminaliteit afneemt). Andere vragen hebben juist meer kwalitatieve informatie nodig (bijv. hoe drugshandelaren te werk gaan).
Ten derde kijken we naar of we dingen willen beschrijven of verklaren. Het liefste willen we dingen kunnen verklaren, maar voordat je dat kunt doen moet je wel weten hoe een situatie er in de werkelijkheid uit ziet en zul je het toch eerst moeten beschrijven. Beschrijvend onderzoek geeft een opsomming van het vóórkomen van bepaalde verschijnselen en brengt het soms in verband met andere verschijnselen, maar het kan het niet verklaren. Verklarend onderzoek wordt ook wel causaliteits- of experimenteel onderzoek genoemd.
Ten vierde kijken we naar de tijdfactor. Soms ben je geïnteresseerd in een oorzaak-gevolgrelatie. Als je dat goed wilt toetsen, zul je data moeten verzamelen op twee tijdstippen, om er zeker van te zijn dat het ene voorafgaat aan het andere. Zo’n onderzoek, waarin je door de tijd metingen verricht noemt men longitudinaal onderzoek. Je kunt een prospectief en een retrospectief longitudinaal onderzoek hebben. Bij prospectief loop je met de bevindingen in de tijd mee; bij retrospectief worden respondenten ‘achteraf’ gevraagd gegevens over de tijd heen te produceren. Omdat zulk onderzoek heel lang duurt en veel geld kost, wordt er vaker cross-sectioneel onderzoek verricht. Hiermee kun je heel goed beschrijvend onderzoek doen.
Tot slot kijken we naar het gebruik van primaire of secundaire data. Primaire gegevens zijn door de onderzoeker zelf verzameld. Secundaire gegevens zijn al gepubliceerd maar worden hergebruikt voor onderzoek (zoals gegevens van het CBS).
Operationaliseren
Operationaliseren is het meetbaar maken van constructen. Meten is het toekennen van getallen aan waarnemingen. We onderscheiden vijf meetniveaus:
Interval meetniveau. Hierbij is er ook nog een vaste verhouding tussen de metingen. Bijv. temperatuur. De afstand tussen 10 en 13 graden is even groot als de afstand tussen 20 en 23 graden. Bij dit meetniveau is geen vast nulpunt.
Ratio meetniveau. Hier is er wel een vast nulpunt, en liggen niet alleen de verschillen tussen metingen vast maar ook de verhoudingen van de metingen zelf. Bijv. de prijs van een product. Iets kan gratis zijn, dan is het in ponden en euro’s en dollars gratis.
Samenvattend is het dus zo dat hoe lager het meetniveau, hoe meer vrijheid de onderzoeker heeft om de metingen te transformeren. Maar hoe lager heet meetniveau, hoe minder informatie er besloten ligt in de metingen.
Operationaliseren is nodig om bepaalde constructen te kunnen meten, zoals intelligentie of religiositeit. Men gebruikt soms ook hypothetische constructen. Hiermee wordt een niet-uitwendig waarneembaar kenmerk van personen veronderstelt aanwezig te zijn. Je weet niet zeker dat deze constructen aanwezig zijn (zoals sociale controle), maar je moet de aanwezigheid veronderstellen door andere kenmerken te waarnemen.
Zelfs als je weet wat je wilt gaan meten, bijvoorbeeld ‘spijt’, dan moet het nog duidelijk worden gemaakt hoe je dat gaat meten. Je kan niet zomaar vragen: “Heeft u er spijt van?”. Hiervoor moet je een operationele definitie maken. Deze definitie geeft precies aan wat je gaat meten en hoe je dat gaat doen.
Betrouwbaarheid en validiteit
Betrouwbaarheid gaat over de vraag of je nauwkeurig hebt gemeten. Validiteit gaat over of je hebt gemeten wat je wilde meten. Je kunt bijvoorbeeld iets totaal anders meten dan je wilde weten, en dat toch heel nauwkeurig doen. Aan de andere kan je ook precies meten wat je wilde weten, maar dat heel onnauwkeurig doen. Er zijn verschillende typen validiteit.
Constructvaliditeit
Statistische conclusie validiteit
Dit gaat over het wel of niet hebben van een significant resultaat. Significant betekent dat er zo’n kleine kans is dat je het gevonden verband per toeval zou hebt gevonden, dat we het voor waar aannemen. Als die kans kleiner is dan ‘alfa’ (α) concluderen we dat de aanname van geen-verband onjuist is. Het resultaat is dan statistisch valide.
Interne validiteit
Interne validiteit heeft betrekking op het redeneren binnen het onderzoek. Stel dat je te maken hebt met een spurieus verband, dan is je onderzoek niet intern valide. Je kunt dan wel een relatie vinden, maar die hoeft geen enkele wetenschappelijke betekenis te hebben. Bijv. het bekende verband tussen ooievaars en baby’s.
Externe validiteit
Hier kijk je of de gevonden resultaten ook generaliseerbaar zijn.
Samenvattend stellen wij ons bij de vraag of we betrouwbaar en valide hebben gemeten, de volgende vragen: heb ik zonder conceptuele fouten en precies gemeten wat ik wil meten, mag ik dat resultaat als niet-toevallig resultaat beschouwen, is dat resultaat niet het gevolg van een spurieus verband, en heeft het resultaat betrekking op een bredere groep dan alleen de onderzochte groep?
Betrouwbaarheids- en validiteitsanalyse
De validiteit en betrouwbaarheid van een onderzoek kunnen wetenschappelijk worden getoetst. Deze toetsingen noemen we betrouwbaarheidsanalyses en validiteitsanalyses.
Betrouwbaarheidsanalyse
Betrouwbaarheid ging om de vraag of er nauwkeurig is gemeten. Dit kan je op vier manieren nagaan:
Validiteitsanalyse
Validiteit kijkt of je meet wat je wilde meten. Hier zijn ook vier testen voor:
Kwaliteitsaspecten van onderzoek
Ook al is een onderzoek valide en betrouwbaar, dan nog kunnen er zich complicaties voordoen die voor vertekende resultaten zorgen of je onderzoek weinig bruikbaar maken. Ten eerste heb je te maken met ‘obtrusive’ metingen: wanneer mensen zich anders gaan gedragen in een onderzoekssituatie. Je wilt natuurlijk ‘unobtrusive’ metingen. Resultaten die met name ‘unobtrusive’ zijn, zijn observaties die de respondent niet door heeft. Ten tweede wil je dat je steekproef representatief is, zodat resultaten kunnen worden gegeneraliseerd naar de populatie(dus geen selectie-effecten). Onderzoek naar criminelen is vaak niet erg representatief (denk aan de misdaadtrechter). Ten derde kent criminaliteit een hoog ‘dark number’: we krijgen niet het totaal aan criminaliteit te zien. En als laatste probleem, het verschil van definities tussen verschillende landen. Juridische kwalificaties van zowel gedrag als delict kunnen fors uiteenlopen.
Gelaagde structuur van criminaliteit
Criminaliteit heeft op meerdere manieren een gelaagde structuur. Zo kun je criminaliteit op meerdere lagen meten. Je kunt kijken naar het totaal aantal delicten, naar processen-verbaal (die ook meer dan één delict kunnen bevatten), het daderniveau (daders kunnen ook meerdere delicten plegen), strafdossiers en strafzaken. Daarnaast is er ook nog een geografische gelaagdheid. Je kunt bijv. per gemeente gaan kijken, of per stad, of per wijk. Daar binnen kun je nog gaan kijken naar type delicten (inbraak, geweld, beroving). Tot slot zijn er nog de slachtoffers. Sommige delicten hebben één slachtoffer, sommige helemaal geen slachtoffers, terwijl anderen een hele grote groep slachtoffers hebben (die soms niet eens weten dat ze slachtoffer zijn). Daarom geven ook slachtofferenquêtes geen volledig beeld van de criminaliteit.
Typen onderzoek
Het soort onderzoek hangt o.a. af van de vraagstelling en mogelijkheid om aan gegevens te komen. Zo zijn er per onderzoek verschillen in:
Met ieder onderzoek dienen de privacy en ethische regels in acht genomen te worden.
Er zijn meerdere manieren waarop een criminologisch onderzoek kan worden uitgevoerd. De genoemde stappen kunnen van volgorde wisselen. Hieronder zal echter de meest gangbare manier worden besproken.
Vooronderzoek
Het is verstandig om, voor je het onderzoek daadwerkelijk gaat uitvoeren, het eerst uit te testen. De interviewers moeten worden getraind, de enquêtes moeten worden gecontroleerd, observaties moeten worden geoefend, respondenten moeten nog eens worden gevraagd om hun meewerking, etc. Zo’n testonderzoek wordt een ‘pilot study’ genoemd. Aan de hand van zulke studies kunnen heel veel verbeterpunten naar boven komen.
Triangulatie
Elk type onderzoek heeft zijn eigen sterke en zwakke kanten. Het is daarom goed om verschillende typen onderzoek met elkaar te combineren. Je kan dan bijv. kwantitatief onderzoek en kwalitatief onderzoek naast elkaar gebruiken. Dit wordt triangulatie genoemd.
In de onderzoeksopzet (of: onderzoeksdesign) staat welke stappen genomen moeten worden om de onderzoeksvragen te kunnen beantwoorden. Een onderzoeksvraag kijkt vaak naar een causaal verband: is Y het gevolg van X? Je kan dan niet zomaar gaan meten en concluderen dat, omdat Y en X tegelijk voorkomen, Y dan wel het gevolg van X zal zijn. Voorbeelden van onderzoeken die hierbij gedaan kunnen worden zijn observationeel, quasi-experimenteel en experimenteel onderzoek.
Een causaal verband moet aan drie eisen voldoen:
Voorbeelden van complicaties bij een verband dat causaal lijkt te zijn, zijn multipele oorzaken (wanneer X en Y beiden worden veroorzaakt door Z) en suppressor-variabelen (wanneer het verband tussen X en Y wordt onderdrukt door Z).
Interventie
Een interventie is wanneer een stimulus wordt gegeven aan personen, organisaties, landen of groepen personen, die tot doel heeft iets te veranderen bij die analyse-eenheden. Bij observationeel onderzoek wordt geen interventie uitgedeeld. Een interventie kan worden gezien als de onafhankelijke variabele.
Als je wilt weten wat het effect is van een interventie, moet je voor en na de toediening van de interventie meten. Zelfs dan, als je ziet dat er een verandering is opgetreden, is het belangrijk na te gaan of dat ook komt door de interventie. Het kan immers ook een andere oorzaak hebben.
Vereisten voor causaal onderzoek
Een causaal onderzoek moet aan een aantal eisen voldoen:
Observationeel onderzoek
Bij observationeel onderzoek wordt er niet door de onderzoeker een interventie uitgedeeld. Dat betekent niet dat er geen interventie kan plaatsvinden (zoals een wetswijziging). Er kan dan dus ook een nameting plaatsvinden. Het is echter veel moeilijker om een eventueel effect toe te wijzen aan de interventie, omdat je geen andere variabelen kunt uitsluiten.
Quasi-experimenteel onderzoek
Bij dit onderzoek heb je een controlegroep en een experimentele groep. De experimentele groep krijgt een interventie, en de controlegroep is de vergelijkingsgroep die geen interventie krijgt. Je kunt dan de twee groepen met elkaar vergelijken na de interventie. Het verschil tussen de twee groepen kan je dan toewijzen aan de interventie.
Bij quasi-experimenteel onderzoek is het alleen zo dat de onderzoeker niet zelf de groepen kan indelen. Hij moet het doen met bestaande groepen (zoals afdelingen in gevangenissen, schoolklassen, buurten). Je kunt er daarom niet altijd helemaal zeker van zijn dat de interventie het enige verschil is tussen de twee groepen.
Experimenteel onderzoek
Hierbij bepaalt de onderzoeker wie er in de experimentele groep zit en wie in de controlegroep. Dit gebeurt meestal willekeurig (at random). Als er dan alleen nog toevallige verschillen zijn tussen de twee groepen noemt men de groepen statistisch equivalent. De experimentele groep krijgt dan wel een interventie en de controlegroep niet. Dit noemt men het klassieke experiment.
De verandering in de experimentele groep (voor- en nameting) is de bruto-veranderingen. Dit is de verandering die men sowieso wel zou ondergaan plús de verandering als gevolg van de interventie. De verandering in de controlegroep is de verandering die men sowieso wel zou ondergaan. Het verschil tussen deze twee is de netto-verandering.
Soms zijn zulke onderzoeken niet mogelijk, maar wil je toch een causaal verband kunnen vaststellen (bijv. hoe effectief een bepaalde therapie is). Er zijn drie manieren om dit op te lossen. Ten eerste kun je met statistiek bepaalde verstorende invloeden corrigeren. Hiervoor moet de steekproef wel groot genoeg zijn en moet je precies weten welke variabelen verstorend werken. Ten tweede kan je proberen om verschillende groepen toch zo vergelijkbaar mogelijk te maken, door bijv. te individuen of groepen te ‘matchen’. Ten derde kun je ‘propensity score matching’ gebruiken. Dit is een geavanceerde manier van matchen.
Validiteit
Validiteit is meten wat je wilt meten. Dit speelt ook bij experimenteel onderzoek een grote rol. Er worden een aantal typen validiteit besproken.
Statistische validiteit
Deze kijkt of een gevonden verband significant is of niet (is het toeval?). Je stelt daarbij een H0- en een H1-hypothese op. De H0-hypothese veronderstelt dat er geen verband is. De H1-hypothese veronderstelt dat er een verband is. Wanneer de kans dat je het verband per toeval hebt gevonden kleiner is dan 5%, verwerpen we vaak H0. Deze grens van 5% kan natuurlijk ook lager worden afgesteld. Daar zijn echter ook problemen mee: als je deze α zo laag zet, dan vindt je eigenlijk vrijwel nooit meer een statistisch significant resultaat. Je kunt hierbij twee fouten maken, namelijk een Type-1-fout en een Type-2-fout. Een Type-1-fout maak je wanneer er in de werkelijkheid geen verband bestaat, maar je toch die conclusie trekt (bijv. bij een te hoge α). Een type-2-fout maak je wanneer er in de werkelijkheid een verband bestaat, maar je toch de conclusie trekt dat er geen verband bestaat (bijv. bij een te lage α). Het maken van deze fouten is ook afhankelijk van de steekproefgrootte: bij een kleinere steekproef is de kans op een Type-2-fout groter, en bij een te grote steekproef is de kans op een Type-1-fout groter (dan is bijna elk resultaat significant).
Interne validiteit
Intern valide is een onderzoek wanneer er geen alternatieve verklaring is voor het gevonden resultaat. Je moet een spurieus verband dus uitsluiten. Er zijn tien ‘bedreigers’ van interne validiteit:
Externe validiteit
Externe validiteit kijkt naar de generaliseerbaarheid van het gevonden resultaat. Je kunt generaliseren naar een grotere groep, maar ook naar een andere situatie of een ander tijdstip. Externe validiteit kan worden beschermd door een goede steekproef, door te zorgen voor een zo normaal mogelijke situatie en door goede operationalisering van de constructen. Externe validiteit kan onder andere door de volgende vier dingen worden bedreigd:
Constructvaliditeit
Bij constructvaliditeit kijkt men naar de operationaliseringen van het construct. Bedreigers van constructvaliditeit zijn:
Onderzoekers willen dat de resultaten van de steekproef geldig zijn buiten die steekproef. De resultaten zijn dan generaliseerbaar en de steekproef is dan representatief. Wanneer de steekproef niet representatief is, wordt vaker over een onderzoeksgroep gesproken. Bij criminologisch onderzoek is er een grote ‘hidden population’: de populatie is niet bekend. Zulke populaties hebben geen ‘steekproefkader’ (= totale lijst van analyse-eenheden in de populatie). Je kan dan ook niet weten of de steekproef representatief is, want de kenmerken van de populatie zijn immers niet bekend.
Bij kwantitatief onderzoek wil men minstens een steekproef van 100. Dit is het minimum om statistische toetsen uit te voeren en een aantal generalisaties te kunnen doen. De steekproef moet echter ook niet te groot zijn, want dan zal elk gevonden verband significant blijken.
Er zijn twee manieren om een steekproef te trekken, via ‘probability sampling’ en ‘non-probability sampling’.
Probability sampling
Bij probability sampling heeft ieder lid van de populatie een gelijke kans om in de steekproef te komen. Je krijgt daarmee een representatieve steekproef. Er zijn vier soorten van probability sampling:
Non-probability sampling
Bij non-probability sampling heeft niet ieder lid van de populatie een gelijke kans om in de steekproef te komen. Er zijn vier soorten non-probability sampling:
Non-respons
Bij kwantitatieve onderzoeken is er vaak een hoog percentage non-respons. Dit zijn mensen die je wel in je steekproef wilt hebben en hebt benaderd, maar die toch niet in het onderzoek terecht komen. Dit kan verschillende oorzaken hebben. Stoop heeft het over de drie O’s: onbereikbaarheid (bijv. mensen die nooit thuis zijn), onvermogen (bijv. mensen die chronisch ziek zijn) en onwil (bijv. mensen die geen zin hebben). Ermoet bij het trekken van een steekproef altijd rekening gehouden worden met de non-respons, en daarom moet er een veel grotere steekproef getrokken worden dan eigenlijk nodig is..
Stoop zegt dat minimaal vier contactpogingen moeten worden ondernomen (telefonisch). Pogingen ’s avonds en in het weekend zijn vaker succesvol. Bij mensen die weigeren kan het nuttig zijn om een meer ervaren onderzoeker nog eens te laten bellen (‘refusal conversion’). De mensen die dan alsnog mee willen doen worden ook wel ‘zachte weigeraars’ genoemd. Een andere methode is de centrale-vraagprocedure. Hierbij wordt geprobeerd de weigeraars het antwoord op de onderzoeksvraag te ontlokken.
Als uitval niet voorkomen heeft kunnen worden, is het gebruikelijk om de uitvallers (de non-responders) te vergelijken met de niet-uitvallers (de responders).
Bij kwantitatief onderzoek hoeft men niet altijd zelf de data te gaan verzamelen. Vaak kan er gebruik gemaakt worden van bestaande data. Dit levert tijds- en kostenbesparing op. Er zijn verschillende bronnen, zoals statistieken (van bijv. CBS), bestaande gegevens van politie en justitie, niet-justitiële archieven en dossiers, slachtofferenquêtes en self-report enquêtes.
Statistieken
Statistieken zijn vooral geschikt voor vragen op macroniveau, omdat de instanties die deze gegevens verzamelen niet op persoonsniveau mogen publiceren. Een voorbeeld van zo’n instantie is het CBS.
Bestaande gegevens van politie en justitie
De data die politie en justitie hebben is in eerste instantie niet bedoeld voor wetenschappelijk onderzoek. De data is operationeel: de verzameling data heeft een doel en wordt alleen daarvoor gebruikt. Denk hierbij aan politiestatistieken, registratiesystemen van het OM en alle opgeslagen strafbladen. Bij het gebruiken van zulke data voor wetenschappelijk onderzoek moet goed gekeken worden naar de validiteit en mogelijke vertekeningen. Er is echter wel heel erg veel data beschikbaar, over het aantal aanhoudingen, delicttypes, rechtszaken, proces-verbalen, straffen, etc.
Niet-justitiële data
Bij dit soort gegevens moet men denken aan HALT-registraties, verzekeraarsregistraties, behandelinstellingen (zoals Pieter Baan Centrum), etc. Ook bij dit soort gegevens moet goed worden afgevraagd waarom deze data is verzameld en opgeslagen, welke vertekeningen dat oplevert en hoe bruikbaar het is voor het onderzoek.
Slachtofferenquêtes
Daar waar niet alle delicten worden geregistreerd of aangegeven bij de politie(dark number), kunnen slachtofferenquêtes laten zien hoeveel mensen slachtoffer zijn geweest van een delict (wat zou impliceren dat er zoveel delicten zijn gepleegd). De definitie van een delict is hierin niet hetzelfde als de strafrechtelijke definitie, wat de indruk kan wekken dat er veel meer criminaliteit is dan blijkt uit politie gegevens. Een voorbeeld van een slachtofferenquête is de Veiligheidsmonitor Rijk (VMR). Hierin wordt gevraagd naar zowel slachtofferschap van ernstige delicten als buurtoverlast en onveiligheidsgevoelens. Er kunnen hevige schommelingen zijn in de data, doordat er soms nieuwe vragen worden gesteld of respondenten op een andere manier worden benaderd. De data is niet erg consistent. Andere slachtofferenquêtes zijn bijv. die van het CBS en de Politiemonitor.
Self-report data
Hierin worden mensen gevraagd of zij dader zijn van een bepaald delict. Er zijn verhitte discussies over de betrouwbaarheid van deze data. De WODC-monitor Jeugdcriminaliteit brengt met enige regelmaat de Monitor Zelfgerapporteerde Jeugdcriminaliteit (MZJ) uit.
Het onderwerp van de vragenlijst, de manier waarop de steekproef wordt getrokken, de manier van benaderen, de context waarbinnen het onderzoek wordt gepresenteerd, kunnen zowel bij slachtoffer- als bij daderenquêtes grote invloed hebben op de cijfers. Dit wordt aangeduid met het begrip: methodeverschillen. Dit zijn dus verschillen tussen cijfers, niet omdat er echt een verschil is tussen de groepen, jaren of landen, maar omdat de cijfers met een andere methode verkregen zijn.
Standaardisatie is, kort gezegd, het werken volgens een protocol. Onderzoeken kunnen van zeer gestandaardiseerd tot volledig ongestandaardiseerd lopen. Het eerste doel van standaardisatie is storende invloeden uit te schakelen. Bijv. wanneer je een onderzoek doet over misdragingen in de adolescentie en opvoeding. Als de ene onderzoeker zegt dat hij iets wil weten over criminaliteit, en de ander zegt dat hij iets wil weten over opvoeding, dan kunnen mensen daar hele diverse antwoorden op geven. Het tweede doel is efficiëntie. Zo bereik je met gestandaardiseerde enquêtes heel goedkoop, heel veel mensen. Je hebt dan van bijv. 2000 mensen heel veel (oppervlakkige) informatie. Het is bijna onmogelijk om 2000 mensen uitgebreid te interviewen.
Standaardisatie binnen interviews heeft tot drie typen geleid. Bij het ongestructureerde interview zijn de respondenten volledig vrij in hun antwoorden (bijv. “Waarom deed je dat?”). Ze kunnen heel uitgebreid of heel kort antwoord geven, wat ze zelf willen. Bij het semi-gestructureerde interview zijn aan de situatie van de respondent beperkingen opgelegd (bijv. “Maak de volgende zin af: …”). Bij een volledige gestructureerd interview zijn ook de gedragsmogelijkheden beperkt (bijv. antwoordcategorieën A t/m E). Deze zullen later worden besproken.
Observeren
Een belangrijk type van observatie is de participerende observatie (waarin de onderzoeker niet alleen maar observeert, maar ook ‘meedoet’ in het leven van de observanten). Het is een belangrijke manier van onderzoek doen, omdat bepaalde ervaringen alleen begrepen kunnen worden door ze zelf mee te maken. Hierin zijn ook gradaties, waarin de onderzoeker volledig bekend is en meedoet tot aan waar hij min of meer ‘undercover’ observeert. Daarin moet echter wel rekening gehouden worden met de vraag of het wel ethisch is, bijv. als mensen niet weten dat ze worden geobserveerd en dat er zich een onderzoeker in hun midden bevindt. Ook de onderzoeker kan zich in een moeilijke situatie bevinden, bijv. wanneer hij getuige is van een delict of wordt geacht er aan mee te werken. In het volgende hoofdstuk wordt observatie besproken.
Interviewen en enquêteren
Interviewen en enquêteren kan ook in diverse gradaties van standaardisatie plaatsvinden. Bij de meest gestandaardiseerde vorm van interviewen (standaardenquête), worden enkele aannames gedaan. Ten eerste dat de respondenten de vraag begrijpen. Ten tweede dat de respondenten de feiten niet vergeten zijn. Ten derde dat de respondenten niet zullen liegen. Deze aannames zijn echter niet vanzelfsprekend. Zo kan het soms helemaal niet goed zijn als respondenten precies al weten waar het onderzoek over gaat, of kunnen vragen te persoonlijk zijn waardoor men anders gaat antwoorden. Ook zijn er verschillende vormen van interviewen. Zo zijn er ongestructureerde open en diepte interviews, waarbij er veel kwalitatieve informatie wordt verzameld. Daarnaast heb je (semi)gestructureerde interviews. Bij veel interviews wordt tegenwoordig een computergestuurde vragenlijst ingezet. Dit heet computer assisted interviewing.
Enquêtes
Bij het maken van een vragenlijst spelen een aantal factoren een rol, die kunnen beïnvloeden of en hoe mensen de vragenlijst invullen. Zo mag de vragenlijst niet te lang zijn. Als het te lang duurt, hebben respondenten er geen zin meer in en gaan de antwoorden kwalitatief achteruit. Belangrijke vragen moeten daarom in het midden van de vragenlijst gesteld worden. Ook moeten vragen gegroepeerd worden, zodat men niet twee keer in de enquête een losstaande vraag over hun baan (bijv.) moet invullen. Tot slot is het verstandig om ieder nieuw blok van vragen in te leiden, zodat de respondent niet wordt overvallen met een volledig nieuwe vraag.
Bij het maken van enquêtevragen zijn een aantal basisregels:
Er zijn verschillende manieren waarop een vragenlijst kan worden afgenomen. Als eerst is er de mondelinge afname (face-to-face-afname). Voordelen zijn een hoge respons rate, de mogelijkheid tot lange interviews, het kunnen registreren van de omgeving en het kunnen bevragen van complexe of persoonlijke onderwerpen. Nadelen zijn hoge financiële kosten en mogelijke interactieproblemen tussen interviewer en geïnterviewde. Ten tweede kan een enquête telefonisch worden afgenomen. Voordelen zijn dat het zeer goedkoop is en er veel mensen bereikt kunnen worden. Nadelen zijn dat de respondent kan worden afgeleid, en dat er minder (en minder open) vragen gesteld kunnen worden. Ten derde kan een enquête schriftelijk worden afgenomen met en zonder een onderzoeker erbij. Voordelen van een onderzoeker erbij zijn dat deze verduidelijking kan geven als vragen onduidelijk zijn. Nadelig is dat het meer geld kost en er minder enquêtes kunnen worden afgenomen.
Antwoordcategorieën
Vaak wordt een construct niet met één vraag gemeten, maar met een set van vragen (ook wel index genoemd). Op deze manier krijgt men een duidelijker beeld van wat de respondent van het construct vindt. Het is mogelijk om de mate waarin zo’n index hetzelfde construct meet in een getal uit te drukken, te weten de Cronbachs α. Deze kan de interne consistentie van een set vragen meten (in hoeverre meten zij hetzelfde aspect). Vuistregel is dat Cronbachs α minstens 0,8 moet zijn.
Complexe en persoonlijke onderzoeksonderwerpen
Sommige mensen hebben overal een mening over, ook al weten zij helemaal niet waar het over gaat. Dit soort mensen kunnen worden gefilterd door ‘sleeper questions’ in de enquête te stoppen. Dit zijn stellingen over zaken die helemaal niet bestaan, met de vraag in hoeverre iemand het er mee eens is. Dit soort respondenten worden dan gefilterd.
In criminologisch onderzoek heeft men dan nog te maken met over- en onderrapportage en de neiging tot sociaal wenselijke antwoorden. Mensen zeggen liever niet dat zij ooit iets crimineels hebben gedaan. Hier zijn een aantal strategieën voor bedacht, zoals de ‘locked box’. Hierbij krijgt een respondent een aantal kaarten met daarop regeloverschrijdend gedrag. Deze gaan in twee dozen. Eén doos met gedrag dat de respondent wel heeft vertoond en een andere met gedrag dat hij niet heeft vertoond. Een andere manier is die van de randomnized respons-methode. Een vb.: stel we willen weten hoeveel mensen het afgelopen jaar hun partner geslagen hebben. In ons onderzoek krijgt dan iedere respondent een dobbelsteen en de instructie om, als hij met die dobbelsteen een even aantal ogen gooit, ‘ja’ te antwoorden en als de respondent een oneven aantal ogen gooit, moet hij de vraag eerlijk beantwoorden. De interviewer ziet echter niet het aantal ogen van de dobbelsteen.
Naast het feit dat respondenten bepaalde feiten niet willen noemen of daarover liegen, kan het ook eenvoudigweg zo zijn dat respondenten door hun geheugen in de steek worden gelaten. Dit is helaas een groot en niet oplosbaar probleem.
Hoe de gegevens beschreven en geanalyseerd moeten worden verschilt voor kwantitatieve en kwalitatieve data. Bij kwantitatieve data moet er iets gezegd worden over het gemiddelde,de spreiding, etc. Dat gaat niet bij kwalitatieve data; daar zijn andere methoden voor.
Beschrijving van de data
Bij kwantitatieve data is het voor de lezer het handigst als deze niet zelf de data hoeft te analyseren, maar er beschreven staat wat de gemiddeldes zijn, varianties, etc. Er moet dus een samenvatting van alle data gemaakt worden.
Maten van centrale tendentie geven met één getal een samenvatting van de data. Maten zijn het gemiddelde, de mediaan (de middelste waarneming) en de modus (meest voorkomende waarneming). De modus wordt maar weinig gebruikt. De mediaan daarentegen is vooral handig bij scheve verdelingen en om de effecten van ‘outliers’ te onderkennen.
Maten van spreiding geven aan hoeveel variatie er in de maat van centrale tendentie is. Maten van spreiding zijn de ‘range’, de variantie en de standaarddeviatie. De range beschrijft de laagste en de hoogste waarde. De variantie geeft de gemiddelde som van de gekwadrateerde afwijkingen van de individuele scores van het gemiddelde. De standaarddevatiatie is de wortel uit de variantie. Deze heeft de voorkeur boven de variantie, omdat de variantie moeilijk te interpreteren is, terwijl de standaarddeviatie weer iets zegt in termen van de oorspronkelijke schaal.
Naast het samenvatten van resultaten van onderzoek in één maat, kunnen resultaten ook duidelijk gemaakt worden door middel van tabellen en grafieken. Deze maken in één oogopslag duidelijk hoe de scores verdeeld zijn.
Beschrijving van de duur tot een gebeurtenis
Als we de duur tot een zekere gebeurtenis onderzoeken, dan betekent dit dat de afhankelijke variabele speciale eigenschappen heeft: de variabele kan alleen positieve waarden aannemen. Dit soort onderzoek heet ‘overlevingsduur analyse’. De overlevingsduur is de tijd totdat de gebeurtenis (de ‘event’) waarin we geïnteresseerd zijn intreedt. In de eenvoudige beschrijvende overlevingsduuranalyse wordt de zogeheten overlevingsfunctie geconstrueerd. Deze curve geeft voor elk moment dat de metingen worden verricht, het percentage respondenten dat heeft ‘overleefd’, dit wil zeggen, dat zij nog niet de gebeurtenis die het onderwerp van onderzoek is hebben ondergaan. Deze curve wordt ook wel de Kaplan-Meier overlevingscurve genoemd.
Analyse van de data
Bivariate analyse kijkt naar samenhang tussen twee variabelen, of in hoeverre de ene variabele uit de andere voorspelt kan worden. De meest gebruikte maat voor samenhang is de Pearson-product-momentcorrelatiecoëfficiënt. Beter bekend als ‘de’ correlatiecoëfficiënt. Dit is een schaalonafhankelijke en steekproefgrootte-onafhankelijke maat voor samenhang tussen twee kwantitatieve variabelen. Bij een positief verband is de correlatiecoëfficiënt groter dan 0, bij een negatief verband kleiner dan 0. De minimale en maximale waarde zijn -1 en 1. Nadelen van de correlatiecoëfficiënt zijn dat het een maat is voor lineaire samenhang (en dus een verkeerd beeld geeft bij een kwadratisch of logaritmisch verband), en dat het gevoelig is voor extreme scores.
Het kan zo zijn dat een verband tussen twee variabelen een spurieus verband is. Hiermee wordt dan niet bedoled dat er geen empirische samenhang is tussen de twee variabelen, maar dat die samenhang door een andere, derde, variabele wordt veroorzaakt.
Wanneer de variabelen niet van interval meetniveau of hoger zijn, kan je geen correlatiecoëfficiënt gebruiken. Andere methoden moeten dan worden gebruikt. De hier besproken methoden zijn de X², de odds ratio’s en de log-ranktoets.
X²
De X² kan gebruikt worden bij nominale variabelen en kijkt naar de geobserveerde waarnemingen en hoe waarschijnlijk het is dat je die in de werkelijkheid tegen zou komen. Het kijkt of uitgaande van de H0, de resultaten niet zo onwaarschijnlijk zijn dat we de H1 zouden moeten aannemen. In SPSS kan worden aangegeven of de X² significant is.
Odds ratio’s
De odds ratio is een maat voor de verhouding van het relatief risico; de verhouding tussen de waarschijnlijkheid dat een gebeurtenis voorvalt en de waarschijnlijkheid dat ze niet voorvalt. Een odds ratio van 1 betekent dat er geen verschil is tussen de twee gebeurtenissen. Een odds ratio groter dan 1 betekent dat een verhoogde kans is. Een odds ratio lager dan 1 betekent een verlaagde kans. In SPSS kan worden opgevraagd of de odds ratio significant is.
Log-ranktoets
Deze toets lijkt op de X², omdat er wordt vergeleken in hoeverre het geobserveerde aantal afwijkt van het onder de H0 te verwachten aantal; in hoeverre de populaties van twee of meerdere overlevingscurves vergelijkbaar zijn. De toets doet daarbij een belangrijke aanname, de ‘proportional hazards assumption’: het risico om de gebeurtenis te ondergaan, verandert niet over de tijd. In SPSS kan de p-waarde worden opgevraagd.
Regressie-analyse
Met regressie-analyse kan worden onderzocht hoe goed je met X de scores op Y kunt voorspellen. Bij enkelvoudige regressie-analyse gebruik je één X om Y te kunnen voorspellen. Bij multipele regressie-analyse gebruik je meerdere onafhankelijke variabelen (X1, X2, etc.) om Y te kunnen voorspellen.
Enkelvoudige regressie-analyse
Met deze analyse kan worden gekeken hoe goed Y kan worden voorspelt uit X. Bijv. als je inkomen (Y) wilt voorspellen aan de hand van iemands opleiding (X). De voorspelde Y wordt aangeduid met . We willen dan weten hoe ver de afwijkt van Y. Het liefste zijn die afwijkingen 0, wat zou betekenen dat X de Y perfect voorspelt. De afwijkingen worden uitgedrukt in ‘e’. De voorspelling van Y uit X kan worden uitgedrukt in het regressiemodel: Y = a + bX + e. Het intercept ‘a’ geeft aan hoeveel we bij X moeten optellen om Y te voorspellen. Het regressiegewicht ‘b’ geeft weer hoeveel Y toeneemt met een toename van X.
Multipele regressie-analyse
Met deze analyse probeer je Y te voorspellen uit meerdere onafhankelijke variabelen (X1, X2, etc.). Bijv. wanneer je inkomen (Y) wilt voorspellen aan de hand van opleiding (X1) en geslacht (X2). Het regressiemodel verandert dan als volgt: Y = a + b1X1 + b2X2 + e. Elke onafhankelijke variabele heeft zijn eigen regressiegewicht.
Meta-analyse
Wetenschappelijk onderzoek in de criminologie is om veel eerder genoemde redenen lastig. Niet alleen het verzamelen van de data, maar ook de analyses geven niet altijd een goed beeld. Er wordt daarom vaak meta-analyse gedaan: de systematische analyse van een (groot) aantal analyses. Eerst zoekt men alle publicaties over het desbetreffende onderwerp. Vervolgens worden uit die studies geschikte centrummaten gekozen. Deze worden vervolgens geanalyseerd.
Andere methoden
Naast de hiervoor genoemde methoden worden er in de criminologie nog zeer veel andere methoden gebruikt. Allereerst de Capture-recapture methode. Bij deze methode probeert men een schatting te maken van een onbekende populatie die men wil onderzoeken. Daarnaast is er de multilevelmethode. Deze methode houdt rekening met de gelaagdheid (de verschillende kenmerken die een verklaring voor een fenomeen kunnen geven), door per laag een regressiemodel te specificeren.
Binnen de criminologie speelt evaluatieonderzoek een grote rol. Denk aan evaluatie van gevangenisstraffen of cameratoezicht. Het ontwikkelen, uitvoeren en evalueren van beleid vindt plaats via de zogenaamde beleidsketen. Er is een wens voor bepaald beleid (minder overlast van hangjongeren) (= beleidswens) → er wordt beleid ontwikkeld (we gaan ‘mosquitos’ ophangen) (= beleid) → het beleid wordt ingevoerd (de ‘mosquitos’ worden opgehangen) (= input) → het beleid functioneert (de ‘mosquitos’ hangen) (= output) → het beleid heeft effect op de situatie (de hangjongeren verdwijnen) (= impact).
Beleid kan op twee manieren worden geëvalueerd. De procesevaluatie kijkt naar het beleidsproces en evalueert of aan de beleidswens is voldaan. De effectevaluatie kijkt welke effecten zijn bewerkstelligd als gevolg van het beleid. Het beste is om beide evaluaties te doen. Stel immers dat uit een effectevaluatie blijkt dat een beleid geen effect heeft gehad. Dat kan het gevolg zijn van gebeurtenissen die met een procesevaluatie kunnen worden blootgelegd. De typen evaluaties vullen elkaar dus aan.
Bij een beleidsevaluatie spelen een aantal factoren een rol die het moeilijk kunnen maken:
Criminologische beleidsevaluatie
Bovenstaande problemen doen zich voor bij algemeen beleidsonderzoek. Maar bij criminologische beleidsevaluaties doen zich nog andere problemen voor. Denk hierbij aan verplaatsingseffecten (criminelen verplaatsen zich) en een mogelijke toename door interventie (er is meer aandacht voor het probleem, waardoor het ‘groeit’).
Uit de wetenschappelijke literatuur zijn een aantal kenmerken vastgesteld, die bijdragen aan de effectiviteit van straffen:
Vaak wordt er ook gewerkt met de ‘What Works’ principes:
Bron:
Join with a free account for more service, or become a member for full access to exclusives and extra support of WorldSupporter >>
There are several ways to navigate the large amount of summaries, study notes en practice exams on JoHo WorldSupporter.
Do you want to share your summaries with JoHo WorldSupporter and its visitors?
Main summaries home pages:
Main study fields:
Business organization and economics, Communication & Marketing, Education & Pedagogic Sciences, International Relations and Politics, IT and Technology, Law & Administration, Medicine & Health Care, Nature & Environmental Sciences, Psychology and behavioral sciences, Science and academic Research, Society & Culture, Tourisme & Sports
Main study fields NL:
JoHo can really use your help! Check out the various student jobs here that match your studies, improve your competencies, strengthen your CV and contribute to a more tolerant world
2859 | 2 |
Add new contribution