In de loop der tijd hebben wij op zowel universiteits- als hogeschoolniveau studenten en collegas zien worstelen en soms ook verdrinken in het computerprograma SPSS. Daar zijn vele oorzaken voor aan te wijzen. Dat gaan we hier niet doen. Wel willen we hier wijzen op een wijdverbreid misverstand. In tegenstelling tot wat velen denken: SPSS is niet synoniem met methodologie of statistiek. SPSS is een computerprogramma in BASIC toegesneden op het maken van statistische analyses en er zijn veel meer van dat soort programmas op de markt. Denk bijvoorbeeld aan Stata, S-plus, R, SAS, EQS, Lisrel, MlwiN, Mplus en HLM. In onze ogen zijn dat allemaal goede statistiekprogrammas en met een aantal van deze programmas werken we binnen de kenniskring Gedragsproblemen in de onderwijspraktijk bijna dagelijks én ook nog eens met veel plezier.
DOCUMENT
Deze bachelor scriptie is geschreven voor het afstudeeronderzoek dat deel uit maakt van de opleiding archeologie aan Hogeschool Saxion te Deventer. De auteur van deze scriptie is Hugo Pothof. Het doel van dit onderzoek was het ontwikkelen van een nieuwe methode voor het herkennen van afwijkende graven. Dit zijn graven van individuen die op een niet reguliere manier begraven zijn voor hun cultuur en/of tijdsperiode. Voor dit onderzoek is de volgende hoofdvraag opgesteld: Hoe kunnen afwijkende graven in begraafplaatsen uit de Late Middeleeuwen/Nieuwe tijd geïdentificeerd worden met behulp van statistische en ruimtelijke analyses? Het eerste gedeelte van dit onderzoek bestond uit het opstellen van de nieuwe methode. Hiervoor zijn analyses en criteria verzameld en opgesteld die gebruikt kunnen worden voor statistisch onderzoek voor het herkennen van afwijkende graven. Voor deze criteria zijn drie soort analyses gebruikt. Ten eerste is voor categorische data (teksten) gebruik gemaakt van percentuele begrenzingen om weinig voorkomende waarnemingen aan te duiden als afwijkende graven. Daarnaast zijn voor numerieke data (getallen) gebruik gemaakt van de outlier detection with IQR. De Find Outliers tool in ArcGIS kan automatisch ruimtelijk afwijkende polygonen herkennen. Met de programmeertaal R een script (code) geschreven die het mogelijk maakt om consistent en reproduceerbaar deze analyses uit te voeren. Ook kunnen met het script grafieken gemaakt worden van de data. Om de nieuwe methode te toetsen zijn in totaal vijf begraafplaatsen uit de gemeentes Zutphen en Doesburg geanalyseerd. Deze begraafplaatsen zijn allemaal christelijke begraafplaatsen uit de Late Middeleeuwen en het begin van de Nieuwe tijd. Daarnaast is ook één grote dataset gemaakt waarin alle grafdata staat. Deze is gebruikt om de begraafplaatsen met elkaar te vergelijken.
MULTIFILE
De gemeente Utrecht is sinds de invoering van de Jeugdwet in 2015 verantwoordelijk voor alle hulp en ondersteuning aan de Utrechtse jeugd. Met de daarmee samenhangende transformatie is een inhoudelijke vernieuwing van de jeugdhulp beoogd. Eén van de leidende principes voor de gemeente Utrecht is daarbij ‘normaliseren en uitgaan van de mogelijkheden’. Bij de toepassing van deze leidende principes bleek het begrip normaliseren complex en niet iedereen had eenzelfde beeld. Daarnaast is het woord soms beladen, wanneer het wordt geassocieerd met problemen niet serieus nemen. Dit bemoeilijkte het gesprek over normaliseren en wat daarvoor nodig en gewenst is. In de Kenniswerkplaats Jeugd Utrecht Stad (KJUS) werken partners vanuit verschillende perspectieven, zoals jongeren, ouders, praktijk, beleid, onderwijs, onderzoek en opleidingen, samen om zorg en ondersteuning voor jongeren en gezinnen in de stad Utrecht te innoveren en te verbeteren. De kern hierbij is dat gebruik wordt gemaakt van verschillende kennisbronnen: kennis vanuit onderzoek, professionele kennis en ervaringskennis. De gemeente Utrecht heeft daarom de KJUS gevraagd de belangrijkste aspecten van normaliseren in kaart te brengen met input vanuit de verschillende perspectieven. Vanuit de KJUS voerden het Trimbos-instituut en het Lectoraat Jeugd van de Hogeschool Utrecht een group concept mapping procedure uit. Dit is een participatieve mixed-method procedure voor het in kaart brengen van een complex en diffuus onderwerp als basis voor planning en evaluatie. Een groep van 27 deelnemers nam deel aan de brainstormfase. De groep bestond uit jongeren, ouders, beleidsmedewerkers en professionals die met jongeren werken in de stad Utrecht, zoals jongerenwerkers, sociaal makelaars, en professionals uit onderwijs, jeugdgezondheidszorg en jeugdhulp. In totaal formuleerden zij in deze fase 205 opvattingen over wat normaliseren voor hen betekent: 173 opvattingen in een live sessie en 32 opvattingen per e-mail. Na het verwijderen van dubbele opvattingen en het splitsen van samengestelde opvattingen werden de opvattingen naar elke deelnemer gestuurd voor waardering en sortering. Dit gebeurde individueel en online. De resultaten zijn statistisch verwerkt en grafisch weergegeven. De output is besproken en geïnterpreteerd, wat leidde tot de uiteindelijke concept map. Deze concept map bestaat uit 99 opvattingen over de betekenis van normaliseren, gegroepeerd in 19 thema’s (clusters), en weergegeven in een assenstelsel van twee dimensies: een dimensie ‘denken en doen’, variërend van ‘collectief’ tot ‘individueel’, en een dimensie ‘waarde’, variërend van ‘persoonlijk’ tot ‘professioneel’. De drie thema’s met de hoogste gemiddelde waardering waren: 'Variatie accepteren', 'Zonder oordeel luisteren en kijken naar een (hulp)vraag', en 'Mogen zijn zoals je bent'. De waardering van de thema’s voor het concreet omschrijven van normaliseren verschilde tussen de vier groepen deelnemers (jongeren, ouders, beleid en praktijk). Aangezien relatief weinig jongeren deelnamen aan de group concept mapping procedure, is een extra bijeenkomst georganiseerd voor jongeren. Hierbij is de concept map aan hen voorgelegd, zijn aangepaste beschrijvingen van de thema’s (clusters) geformuleerd en is voor de thema’s die zij het belangrijkst vonden besproken wat er volgens hen nodig is. Dit onderzoek heeft een concept map opgeleverd waarin de gedachten en ideeën van deelnemers uit de verschillende perspectieven letterlijk en figuurlijk een plek hebben gekregen om te komen tot een gemeenschappelijke visie op normaliseren in de stad Utrecht. De verwachting is dat de concept map zal bijdragen aan betere gesprekken over normaliseren met alle relevante perspectieven (beleidsmedewerkers, praktijkprofessionals, ouders en jeugdigen) in de stad Utrecht en benut kan worden voor meer gerichte acties om normaliseren te bevorderen.
DOCUMENT
