prof. dr. M.J. (Matthijs) Warrens
Overeenstemmingsmaten
In verscheidene onderzoekstoepassingen is het regelmatig nodig dat individuen of objecten in een hokje worden geplaatst, ofwel in categorieën worden ingedeeld. Om twee classificaties van dezelfde groep individuen of objecten met elkaar te vergelijken, gebruiken onderzoekers zogenaamde overeenstemmingsmaten. Deze maten zijn formules die de overeenstemming tussen twee classificaties in een getal uitdrukken. Een waarde van 1 geeft meestal aan dat er perfecte overeenstemming is, terwijl 0 geen overeenkomst aangeeft. In mijn onderzoek bestudeer ik de eigenschappen van verschillende overeenstemmingsmaten met behulp van algebra en analyse. Voorbeelden zijn Cohen's kappa, gewogen kappa, Cronbach's alpha en de adjusted Rand index.
Schoolloopbanen in het voortgezet onderwijs
Gedurende hun schoolloopbaan moeten vmbo/havo/vwo leerlingen kiezen tussen schoolvakken, profielen en schoolniveaus. In dit project wordt onderzocht of gekozen schoolloopbanen verklaard kunnen worden uit de feitelijke, aangeboden en aanbevolen keuzemogelijkheden binnen een school. Schoolbeleid en schoolcultuur kunnen de keuzemogelijkheden van leerlingen inperken en zo hun keuzes beïnvloeden. Ook wordt onderzocht of schoolloopbanen van leerlingen verklaard kunnen worden uit de mate waarin leerlingen bekend zijn met de keuzemogelijkheden, hun schoolprestaties en de keuzemogelijkheden die leerlingen acceptabel zouden vinden. Het project levert een systematische evaluatie op van de voor- en nadelen van elke keuze en maakt deze informatie beschikbaar voor leerlingen en scholen. Zo krijgen zij beter inzicht in de keuzemogelijkheden op verschillende momenten in hun schoolloopbaan. Om leerlingen hierbij te helpen wordt een online besliswijzer ontwikkeld.
Benchmarken van clustermethoden
Clustermethoden worden veel gebruikt voor het vinden van groepen in data. Er zijn veel verschillende clusteringmethoden, ontwikkeld en gebruikt in veel verschillende onderzoeksdisciplines. Wanneer ze op dezelfde gegevens worden toegepast, zullen twee clustermethoden doorgaans verschillende groepen produceren. Er is over het algemeen geen beste groepsindeling en verschillende indelingen van dezelfde data kunnen betekenisvol zijn. Daarnaast moeten bij het toepassen van clusteranalyse een groot aantal keuzes gemaakt worden, b.v. welke clustermethode, afstandsmaat en het aantal clusters. Richtlijnen voor het nemen van deze beslissingen zijn beperkt. In mijn onderzoek bestudeer ik de eigenschappen van clusteringmethoden. Nuttige inzichten kunnen worden verkregen door systematisch keuzes te variëren en door verschillende methoden met elkaar te vergelijken.
| Laatst gewijzigd: | 25 juni 2022 13:32 |