De predictieve validiteit van het sociogram voor uitval bij het Korps Commando Troepen

Dijk, L. van (2024) De predictieve validiteit van het sociogram voor uitval bij het Korps Commando Troepen. Master thesis, Psychology.

Text LisavanDijkS4344197predictievevaliditeitsociogramkctlaatsteversie.docx.pdf Restricted to Repository staff only Download (636kB)

Abstract

Tijdens dit onderzoek is de vragenlijst ‘het sociogram’, die tijdens de vooropleiding van het Korps Commandotroepen wordt afgenomen, onderzocht om te analyseren of deze vragenlijst uitval tijdens de vooropleiding kan voorspellen. Het sociogram bestaat uit 13 stellingen, waarvan 2 negatief en 11 positief, en is door 206 kandidaten, afkomstig uit 5 lichtingen ingevuld. De totaalscore bestaat uit de som van het aantal keer dat een kandidaat genoemd is bij positieve stellingen minus het aantal keer bij negatieve stellingen, gedeeld door het aantal kandidaten binnen een lichting. De 4 categorieën waarin de stellingen zijn ingedeeld, zijn geverifieerd met de multiple-groep methode. De voorspellende waarde van het sociogram is onderzocht met behulp van een t-test, een logistisch regressiemodel en een ROC-curve. Daarnaast is de incrementele validiteit van de tijd op de 2800 meter boven op het sociogram onderzocht voor uitval. De vooraf bedachte categorieën blijken niet onderscheidend te zijn op basis van de data. Uit factoranalyse volgden nieuwe categorieën, bestaande uit de positieve en negatieve stellingen. Kandidaten die de opleiding behalen, blijken gemiddeld een significant hogere totaalscore te behalen dan kandidaten die uitvallen. Een cutoff point van 0,51 op de totaalscore op het sociogram leidt tot een specificiteit van 72,1% en een sensitiviteit van 74,0%. Specificiteit is de goede voorspelling van uitval, waar sensitiviteit op de goede voorspelling van het halen van de opleiding duidt. Het toevoegen van de tijd op de 2800 meter bij een logistisch regressiemodel met de nieuwe categorieën van het sociogram als predictor leidt vrijwel niet tot betere classificatie. Het sociogram lijkt uitval tijdens de vooropleiding redelijk goed te kunnen voorspellen. Vervolgonderzoek zou veranderingen in de sociogramscores over de tijd kunnen analyseren om meer inzicht te krijgen in de relaties tussen kandidaten en zo een beter model te creëren, waardoor het KCT uitval mogelijk beter kan voorkomen.

Item Type:	Thesis (Master)
Supervisor name:	Kiers, H.A.L.
Degree programme:	Psychology
Differentiation route:	Talent Development and Creativity (TDC) [Master Psychology]
Date Deposited:	05 Jul 2024 08:09
Last Modified:	05 Jul 2024 08:09
URI:	http://gmwpublic.studenttheses.ub.rug.nl/id/eprint/3662

Actions (login required)

View Item