Adequate gross motor skills are an essential aspect of a child’s healthy development. Where physical education (PE) is part of the primary school curriculum, a strong curriculum-based emphasis on evaluation and support of motor skill development in PE is apparent. Monitoring motor development is then a task for the PE teacher. To fulfill this task, teachers need adequate tools. The 4-Skills Scan is a quick and easily manage- able gross motor skill instrument; however, its validity has never been assessed. Therefore, the purpose of this study was to assess the construct and concurrent validity of both 4-Skills Scans (version 2007 and version 2015). A total of 212 primary school children (6-12 years old) was requested to participate in both versions of the 4-Skills Scan. For assessing construct validity, children covered an obstacle course with video recordings for observation by an expert panel. For concurrent validity, a comparison was made with the M-ABC-2, by calculating Pearson correlations. Multivariable linear regression analyses were performed to determine the contribution of each subscale to the construct of gross motor skills, according to the M-ABC-2 and the expert panel. Correlations between the 4-Skills Scans and expert valuations were moderate, with coefficients of .47 (version 2007) and .46 (version 2015). Correlations between the 4-Skills Scans and the M-ABC-2 (gross) were moderate (.56) for version 2007 and high (.64) for version 2015. It is concluded that both versions of the 4-Skills Scans are satis- factory valid instruments for assessing gross motor skills during PE lessons.
In het huidige statistiekonderwijs is te weinig aandacht voor het proces voorafgaand aan de dataverzameling en uitvoering van de berekeningen ten behoeve van het beantwoorden van de onderzoeksvragen; het proces van datamanagement. Datamanagement is echter cruciaal voor het garanderen van de kwaliteit van de data en dus de betrouwbaarheid van de onderzoeksbevindingen. Te weinig aandacht voor dit proces vergroot de kansen op fouten in de gegevens, met als gevolg dat onderzoeksvragen niet beantwoord kunnen worden en projectgelden worden verspild. Om in deze kennislacune te voorzien is een procedure ontwikkeld, die gebruikt kan worden om databestanden te structureren en op te bouwen voordat met de feitelijke uitvoering van het onderzoek wordt begonnen. Deze procedure is beschreven het rapport ‘Van vragenlijst tot tabel’. Daarnaast wordt in de rapportage ingegaan op hoe de gegevens in SPSS kunnen worden geanalyseerd en op hoe de output van de analyses eenvoudig in een tabel voor een onderzoeksrapport of artikel kan worden gezet.
