FACULTEIT DER MAATSCHAPPIJ- EN GEDRAGSWETENSCHAPPEN
Programmagroep Klinische Ontwikkelingspsychologie
De Kunst van het Beslissen: een Functional
Measurement Analyse van Risicovol
Beslisgedrag
Pandora E. Visser
Afstudeerrichting: Gezondheidszorg Psychologie, afdeling klinische
ontwikkelingspsychologie
Collegekaartnummer: 10003607 / 6331750
Datum: 6-2-2015
UvA Begeleider: Laura M. Dekkers, MSc
Tweede beoordelaar: Dr. Brenda R. J. Jansen
Aantal woorden: 7939
Universiteit van Amsterdam
2
Abstract
In dit onderzoek is gekeken naar de manier waarop beslissingen worden gemaakt in
risicovolle situaties en de mate waarin bepaalde dimensies waarop beslisopties kunnen
verschillen, worden meegewogen in het beslisproces. Hierbij werd om individuele verschillen
te verklaren tevens de samenhang met (a) leeftijd, (b) sekse en (c) neuroticisme onderzocht.
Het onderzoek is gedaan met behulp van Functional Measurement (FM) methode, waarbij
verschillende gewichten (FM schattingen) voor verschillende dimensies berekend worden,
waarmee het belang van een bepaalde dimensie in het totale beslisproces wordt weergegeven.
De gebruikte beslistaak was een goktaak, de Gambling Machine Task, waarin een voorkeur
aangegeven moest worden voor een van de beslisopties, die konden verschillen in de
frequentie van het mogelijke verlies (FL), de grootte van het mogelijke verlies (AL) en de
zekere winst (CG). De taak werd afgenomen onder kinderen tussen de 9 en 18 jaar. Gebleken
is dat deelnemers over het algemeen FL het zwaarst meewogen in het beslisproces. Ook
bleken zij de dimensies relatief vaker niet-integratief te verwerken, dan te integreren. De mate
waarin er sprake was van totale integratie van alle mogelijke dimensies bleek toe te nemen bij
een toename in leeftijd. De mate waarin slechts deels geïntegreerd werd, bleef echter constant
over leeftijd. Verder bleek er geen samenhang van de FM schattingen met sekse en met
3
Inleiding
Het nemen van beslissingen is een belangrijk onderdeel van het dagelijkse leven. De hele dag
door moeten er beslissingen genomen worden. Aan al deze beslissingen gaat een beslisproces
vooraf, waarbij er op cognitief niveau van een stimulus - de verschillende beslisopties - naar
een respons - de beslissing - toe gewerkt moet worden (Anderson, 2014). Er zijn een heleboel
factoren die van invloed kunnen zijn op dit ingewikkelde proces. De manier waarop mensen
beslissingen maken is binnen de psychologie dan ook een belangrijk onderwerp om te
bestuderen.
Een beslisprobleem kan worden gedefinieerd door de beslisopties waartussen gekozen
moet worden en de mogelijke (conditionele) uitkomsten of consequenties van het kiezen van
een van deze opties (Tversky & Kahneman, 1981). De verwachte waarde van elke beslisoptie
is volgens Prospect Theory (Tversky & Kahneman, 1981) een vermenigvuldiging van de
waardes van elke mogelijke uitkomst met de probabiliteit van deze mogelijke uitkomst. Beide
worden echter niet alleen beïnvloed door de expliciet gegeven waarde en probabiliteit, maar
worden ook op een subjectieve manier gewogen: deze subjectieve verwachte waarde die
individuen aan een bepaalde uitkomst hechten kan verschillen van persoon tot persoon. In dit
onderzoek zal dan ook aandacht besteed worden aan individuele verschillen in de manier
waarop mensen tot een beslissing komen.
Om tot een rationele beslissing te komen, zal de uitkomst met de hoogste verwachte
waarde moeten worden gekozen (von Neumann & Morgenstern, 1944). Hiervoor zullen alle
dimensies waarop beslisopties verschillen, moeten worden geïntegreerd. Uit onderzoek is
echter gebleken dat de verschillende dimensies waar op gelet kan worden tijdens het maken
van beslissingen door veel mensen niet integratief, maar sequentieel verwerkt worden (Jansen,
van Duijvenvoorde & Huizenga, 2012; Slovic, 1995). Uit het onderzoek van Jansen et al.
4
Het aantal dimensies waarop gelet wordt bij het gebruik van sequentiële strategieën neemt
daarentegen toe met leeftijd (Jansen et al., 2012). De verschillende strategieën die mensen
gebruiken en de invloed van leeftijd hierop, impliceren tevens individuele verschillen in het
maken van beslissingen.
Jansen en collega’s (2012) hebben de gevonden verschillen tussen sequentiële versus
integratieve beslisstrategieën onderzocht met behulp van een beslistaak, de Gambling
Machine Task (GMT). De beslissing in deze taak bestaat uit het kiezen voor één van de twee gokmachines om een gokspel mee te spelen. Elke gokmachine heeft een ‘startbedrag’ (Certain Gain, CG). In de gokmachines zit een bepaald aantal balletjes waarmee je geld zou
kunnen verliezen en een bepaald aantal balletjes waarbij er niets zou gebeuren (Frequency of
Loss, FL) wanneer er tijdens het spelen een dergelijk balletje uit de machine getrokken zou worden. Het trekken van een van de verliesballetje leidt tot het aftrekken van een bepaalde
hoeveelheid geld (Amount of Loss, AL) van het startbedrag. De twee machines waar tussen
gekozen moet worden verschillen op één of meer van de zojuist beschreven dimensies (FL,
AL, CG). Op basis van de antwoordpatronen van de deelnemers op de items van de taak konden, aan de hand van een latente groepenanalyse, verschillende groepen gevormd worden
die het gebruik van verschillende beslisregels representeerden. Dit was mogelijk omdat de
items van de taak zo gekozen waren dat alle potentiële sequentiële en integratieve regels
onderscheiden konden worden op basis van een combinatie van keuzes op de verschillende
items. Dit principe dat Jansen et al. (2012) toepassen in het domein van risicovol beslisgedrag,
is gebaseerd op de Rule Assessment Methodology (RAM) ontworpen door Siegler (1981). Hij
ontwikkelde deze methode binnen het proportional reasoning domein om te achterhalen
welke regels mensen gebruiken bij het oplossen van problemen waarbij de mathematische
verhoudingen tussen twee of meer dimensies in ogenschouw moeten worden genomen om tot
5
gebruik van een bepaalde regel in een taak weerspiegelen. De items van de taak worden
vervolgens zo gekozen dat deze responspatronen en, op basis daarvan, regels gevonden
kunnen worden met behulp van de betreffende taak. De daadwerkelijke responspatronen
worden daarna vergeleken met de opgestelde regels, waarna mensen worden toegewezen aan
een groep die gebruik maakt van de desbetreffende regel. Kritiek op deze methodologie is dat
de aanwezigheid van de regels die Siegler probeert te testen, wordt onderzocht met
verschillende taken die problemen aanbieden die alleen opgelost kunnen worden door het
gebruik van de door hem opgestelde specifieke regels (Strauss & Levin, 1981). Feitelijk
wordt het fenomeen waar onderzoek naar wordt gedaan - in dit geval regelgebruik -
ontwikkeld door het dusdanig arrangeren van de omgeving - in dit geval de taak - waardoor
het fenomeen zich wel voor móet doen (Cole, 1979). Oftewel, de structuur van de taak bepaalt
tot op een zekere hoogte het soort regels dat wordt gebruikt om de taak uit te voeren. Door de
manier waarop de taakitems zijn samengesteld worden er dan ook geen regels afgeleid die de
daadwerkelijke representatie van kennis van een individu weergeven, maar er wordt eerder
een product van de reactie van het mentale systeem op de taak gevonden (Strauss & Levin,
1981). In het onderzoek van Jansen et al. (2012) is geprobeerd de RAM methode te verbeteren
door gebruik te maken van een latente groepen analyse om het bestaan van het vooraf
opgestelde specifieke regelgebruik te bevestigen. Ondanks dit feit speelt het probleem van
vooraf opgestelde regels ook nog bij het onderzoek van Jansen et al. (2012): ook hier is de
gebruikte taak namelijk op een dusdanige manier ontwikkeld dat er vooraf opgestelde
specifieke regels mee geïdentificeerd kunnen worden.
Om dit probleem volledig te kunnen omzeilen, zal er dan ook niet uitgegaan moeten
worden van het gebruik van specifieke vooraf opgestelde regels bij het onderzoeken van
beslisgedrag. Dit kan bijvoorbeeld door te kijken naar de mate waarin men op de
6
maken van een beslissing. Gebleken is dat de mate waarin individuen belang hechten aan een
bepaalde dimensie van invloed kan zijn op de subjectieve verwachte waarde die een individu
aan de verschillende beslisopties koppelt (Tversky & Kahneman, 1981), waardoor dit als een
belangrijk onderdeel van het beslisproces kan worden gezien. Een methodologie die aandacht
besteedt aan het belang dat men hecht aan bepaalde dimensies waarop beslisopties
verschillen, is de Functional Measurement methode (FM) (Anderson; 1996; 2014; Wilkening
& Anderson; 1991). Ook deze methode is ontwikkeld – als reactie op Sieglers RAM – binnen
het domein van proportional reasoning. Met behulp van FM kunnen er verschillende
gewichten berekend worden, die het belang van een bepaalde dimensie in het totale
keuzeproces weerspiegelen (Anderson, 1982; 2014; Wilkening, 1988; Wilkening &
Anderson, 1991). Volgens het FM model, beschreven zoals in Wilkening & Anderson (1991),
is de keuze die men maakt bij elk probleem een functie van het verschil op een bepaalde
dimensie tussen de verschillende beslisopties. Hiervoor wordt een lineair regressiemodel
opgesteld, waarbij elk regressiegewicht aangeeft in welke mate een individu het verschil
tussen opties op een bepaalde dimensie meeweegt. In dit regressiemodel kunnen er echter ook
regressiegewichten toegevoegd worden voor interacties tussen de verschillen op bepaalde
dimensies. Deze interactie regressiegewichten weerspiegelen de mate van integratie van
dimensies.
Dit FM model kan ook toegepast worden binnen het domein van risicovol
beslisgedrag. Voor het onderzoeken van de manier waarop mensen beslissingen maken,
betekent dit dat er twee aspecten van het beslisproces kunnen worden onderzocht, namelijk
(1) in welke mate er gelet wordt op elk van de dimensies die meegewogen kunnen worden in
het maken van een beslissing en (2) hoe deze dimensies verwerkt worden: integratief of niet
integratief (sequentieel of letten op slechts 1 dimensie). Door gebruik te maken van de FM
7
beslisregels met zich meebrengen, zoals bij RAM het geval is. Toch kan er met behulp van
FM tot een vergelijkbaar resultaat gekomen worden (Wilkening & Anderson, 1991).
Voor het huidige onderzoek lijkt de Functional Measurement methode dan ook de
meest geschikte methode om beslisgedrag op de GMT mee te onderzoeken. Er kunnen, door
gebruik te maken van FM, twee onderzoeksdoelen worden opgesteld: (1) nagaan in welke
mate er tijdens het maken van beslissingen in de GMT op de verschillende dimensies gelet
wordt en (2) het onderzoeken van (individuele) verschillen in het sequentieel versus
integratief verwerken van deze dimensies.
Met betrekking tot het eerste onderzoeksdoel, het onderzoeken van de mate waarin er
tijdens het maken van beslissingen op de verschillende dimensies gelet wordt, kunnen er een
aantal verwachtingen worden gevormd. Zo wordt verwacht dat, in lijn met eerder onderzoek
waarin zowel de GMT (Jansen et al., 2012) als de Iowa Gambling Task (IGT; e.g., Crone &
van der Molen, 2004; Huizenga, Crone & Jansen, 2007; van Duijvenvoorde et al., 2010;
Wilder, Weinberger,& Goldberg, 1998) gebruikt is, FL de dimensie is waar het meest op gelet
wordt (hypothese 1a). Vervolgens wordt verwacht dat er meer op AL dan op CG wordt gelet,
aangezien CG, anders dan AL, niet voorkwam in twee-dimensionele regels in het onderzoek
van Jansen et al. (2012; hypothese 1b). In het geval van integratieve beslisstrategieën kan het
ontbreken van een twee-dimensionele regel met CG in dit onderzoek tevens duiden op het
vaker gebruiken van een interactie tussen FL en AL, dan een interactie tussen FL en CG of
AL en CG (hypothese 1c). Tenslotte wordt verwacht dat de drie-wegsinteractie FL*AL*CG
het minst aanwezig zal zijn, aangezien deze volledige integratie door relatief weinig mensen
behaald wordt (Jansen et al., 2012; hypothese 1d).
Om verschillen in de manier waarop de dimensies verwerkt worden te kunnen
8
manier waarop beslissingen worden gemaakt zouden kunnen verklaren (Huizenga, Crone, &
Jansen, 2007; Jansen, van Duijvenvoorde, & Huizenga, 2012; Steinberg, 2007).
Een eerste factor die individuele verschillen zou kunnen verklaren is leeftijd. Studies
naar proportional reasoning tonen, zowel aan de hand van RAM (Siegler, 1976; 1981), als aan
de hand van FM (Wilkening & Anderson; 1991) een toename van integratief regelgebruik met
leeftijd aan. De studie naar het maken van risicovolle keuzes met behulp van de GMT (Jansen
et al., 2012) rapporteert echter juist een afname van integratief regelgebruik. Een verschil
tussen de door Jansen et al. (2012) gebruikte methode en de in het huidige onderzoek
gebruikte FM analyse is echter dat er door Jansen et al. (2012) slechts onderscheid gemaakt
kon worden tussen het integreren van alle dimensies en het sequentieel verwerken van
dimensies, terwijl met behulp van de FM analyse ook het integreren van twee van de drie
dimensies opgemerkt kan worden. Bij Jansen et al. (2012) werd het gebruik van twee van de
drie dimensies nooit als integratieve beslisstrategie, maar als sequentieel regelgebruik gezien.
Geredeneerd wordt dat de afname van integratieve beslisstrategieën in hun onderzoek (Jansen
et al., 2012) komt, omdat volwassenen eerder twee dimensies dan drie dimensies integreren,
aangezien dat relatief sneller tot een beslissing leidt. Aangezien met de FM analyse ook deze
integratie van twee dimensies als integratief kan worden gezien, wordt in het huidige
onderzoek verwacht dat mensen in hun ontwikkeling van beslisstrategieën aan de hand van
een FM analyse, ook bij de GMT, net als bij de proportional reasoning taken, een toename
van het integreren van dimensies met leeftijd kan worden aangetoond. In termen van FM
-schattingen betekent dit dat de gewichten die interactie-effecten tussen de dimensies
weerspiegelen toenemen met leeftijd (hypothese 2).
In eerder onderzoek wordt ook sekse als een factor gezien die individuele verschillen
in beslisgedrag zou kunnen verklaren (e.g. Bolla et al., 2004; Huizenga, Crone & Jansen,
9
ook dat er een samenhang bestaat tussen sekse en de mate waarin er op bepaalde dimensies
wordt gelet. Er zal, afgaande op de resultaten van Jansen et al. (2012), voornamelijk een
verschil verwacht wordt tussen jongens en meisjes als het gaat om het gebruik van sequentiële
versus integratieve beslisstrategieën. In het onderzoek van Jansen et al (2012) bleek namelijk
dat jongens, eerder dan meisjes, gebruik maken van de drie-dimensionele sequentiële (i.e.,
niet-integratieve) beslisstrategieën, terwijl meisjes, eerder dan jongens gebruik maken van de
integratieve beslisstrategie. In het huidige onderzoek zou een dergelijk verschil teruggezien
kunnen worden in de Functional Measurement schattingen, waarbij verwacht wordt dat bij
meisjes een grotere hoeveelheid interacties gezien zal worden, terwijl bij jongens
voornamelijk sprake is van hoofdeffecten (hypothese 3a). Daarnaast wordt, op basis van
onderzoek van Bolla et al. (2004) verwacht dat jongens relatief meer op AL letten dan
meisjes, aangezien gebleken is dat de regio in de hersenen die specifiek gevoelig is voor AL,
de rechter laterale orbitofrontale cortex (O’Doherty, Kringelbach, Rolls, Hornak & Andrews,
2001; De Martino, Kumaran, Seymour & Dolan, 2006) tijdens het uitvoeren van een
risicovolle beslistaak bij jongens vaker dan bij meisjes wordt geactiveerd (Bolla et al., 2004)
(hypothese 3b).
Tenslotte wordt er in dit onderzoek nog een specifieke factor aangedragen die
mogelijk individuele verschillen met betrekking tot beslisgedrag in risicovolle situaties zou
kunnen verklaren, namelijk neuroticisme. Neuroticisme is een persoonlijkheidstrek die de
mate van emotionele (in)stabiliteit van een individu weerspiegelt (Costa & McCrae, 1992).
Onder een hoge mate van neuroticisme worden verschillende dingen verstaan, zoals de
neiging om snel overprikkeld te raken of het onvermogen om driften onder controle te houden
(Widiger et al., 1984). Het wordt ook wel als een hoge gevoeligheid voor stress of
onzekerheid gezien (De Bruin, Rassin & Muris, 2006; Greco & Roger, 2001; Hirsh &
10
hoge mate van neuroticisme bij het maken van beslissingen meer op FL en AL zullen letten,
dan mensen met een lage mate van neuroticisme. Aangezien FL en AL dimensies zijn waarbij
enige mate van onzekerheid een rol speelt en hoog neurotische mensen proberen de mate van
onzekerheid zo klein mogelijk proberen te houden (Greco & Roger, 2001; Hirsh & Inzlicht,
2008). Tevens is gebleken dat mensen met een hoge mate van neuroticisme voornamelijk op
negatieve consequenties letten in risicovolle situaties (e.g. Lauriola & Levin, 2001). Ook op
basis hiervan kan verwacht worden dat mensen met een hoge mate van neuroticisme meer op
FL en AL letten dan mensen waarbij sprake is van een lage mate van neuroticisme, aangezien
FL en AL negatieve consequenties in een risicovolle situatie weerspiegelen, namelijk de kans
op en hoeveelheid verlies. Tezamen betekent dit in termen van FM dat er een positieve
samenhang bestaat tussen neuroticisme en de regressiegewichten FL en AL (hypothese 4).
Samengevat zal er in dit onderzoek met behulp van FM onderzocht worden op welke
manier risicovolle beslissingen worden gemaakt, door na te gaan in welke mate er op de
verschillende dimensies (FL, AL, CG) van de GMT gelet wordt. Verder wordt er geprobeerd
aan de hand van FM individuele verschillen te verklaren met betrekking tot beslisgedrag door
na te gaan of deze verkregen FM schattingen samenhangen met (a) leeftijd, (b) sekse en (c)
neuroticisme.
Methode
Deelnemers
De steekproef van het overkoepelende onderzoeksproject bestond uit 246 kinderen,
waarvan er 114 hebben deelgenomen aan het huidige onderzoek (zie materialen, GMT). Van
alle deelnemerswas 54,2 % vrouwelijk en 45,8 % mannelijk. De deelnemers waren tussen de
9 en 18 jaar oud (M = 12.34, SD = 2.41). De deelnemers werden geworven via scholen voor
11
werden de ouders/verzorgers van alle deelnemers geïnformeerd middels een brief over het
onderzoek waarin zij de kans kregen hun toestemming voor deelname van hun kind aan het
onderzoek in te trekken (passief informed consent). Alle procedures zijn goedgekeurd door de
Ethische Commissie van de Universiteit van Amsterdam.
Materialen
GMT. Om beslisgedrag te meten is een aangepaste versie van de Gambling Machine Task (Jansen et al., 2012; Van Duijvenvoorde et al., 2010; Van Duijvenvoorde, Jansen, Bredman & Huizenga, 2012) gebruikt. Dit is een goktaak, gebaseerd op de Iowa Gambling
Task (IGT). Bij deze GMT moet er door de deelnemers tussen twee gokmachines worden gekozen om een gokspel mee te spelen. De deelnemers wordt gevraagd zich in te beelden dat
er een balletje uit de gokmachine van hun keuze wordt getrokken. Elke gokmachine heeft een
‘startbedrag’ (Certain Gain, CG). In de gokmachines zit een bepaald aantal balletjes waarmee je geld kunt verliezen en een aantal balletjes waarbij er niets gebeurt (Frequency of Loss, FL).
Het trekken van een van de verliesballetjes zou leiden tot het aftrekken van een bepaalde
hoeveelheid geld (Amount of Loss, AL) van het startbedrag. De twee machines waar tussen
gekozen moet worden verschilden op één of meer van de zojuist beschreven dimensies (FL,
AL, CG). In het overkoepelende onderzoek waren er tussen proefpersonen twee verschillende
versies van deze taak. In de box versie is gebruik gemaakt van een dichotome
antwoordmogelijkheid, waarbij gekozen kon worden tussen drie vakjes met ofwel ‘gokkast
A’, ofwel ‘gokkast B’, ofwel ‘gelijk’, net zoals bij Jansen et al. (2012) het geval was. In de lijn-versie is gebruik gemaakt van een continue antwoordmogelijkheid, waarbij de
deelnemers op een Likert scale van 1 tot 7 konden aangeven in hoeverre zij geneigd waren
‘helemaal voor gokkast A’ te kiezen, of ‘helemaal voor gokkast B’. Zowel voor de box- als de lijn-versie van de taak waren er twee verschillende afnamevolgordes van de items, waarin de
12
itemvolgorde in de ene versie het tegenovergestelde was van de volgorde in de andere versie.
Daarnaast werden binnen de items die elke proefpersonen kreeg ook nog verschillende
soorten items gebruikt, aangezien zowel nieuw ontwikkelde items, als de items gebruikt door
Jansen et al. (2012) werden afgenomen. Voor het huidige onderzoek zijn echter alléén de 27
nieuwe van de in totaal 47 items van de twee versies met de Likert scale
antwoordmogelijkheid (de lijn-versie) in de analyses gebruikt. Hierdoor werd slechts een deel
(N=114) van de volledige steekproef (N=246) in het huidige onderzoek meegenomen.
De nieuwe items hadden allemaal één standaardmachine, die voor alle items dezelfde
waardes op de dimensies bevatte, en één machine waarbij de waardes op de dimensies voor
alle items al dan niet afwijkend van de standaardmachine waren. Voor de standaardmachine
was de waarde voor de dimensie FL altijd 7, de waarde voor de dimensie AL altijd €9,- en voor de dimensie CG altijd €8,-. De niet-standaardmachine kon voor FL de waarde 1, 4 of 7 hebben, voor AL €3, €6 of €9 zijn en voor CG €2, €5, €8. Zie Figuur 1 voor een
voorbeeld-item.
De GMT werd in een papier-en-potlood versie afgenomen. In het testboekje bevonden
zich ook een tweetal exit-vragen met betrekking tot het begrip van de taak en de mate waarin
deelnemers hun best hadden gedaan. Echter, op basis van deze vragen kon er geen
onderscheid gemaakt worden tussen deelnemers in hun responspatroon. De exit-vragen zijn
daarom niet gebruikt voor eventuele exclusie van deelnemers. Verder zijn een aantal vragen
gesteld met betrekking tot de strategie die de deelnemers gebruikt dachten te hebben. De
resultaten met betrekking tot deze vragen worden echter niet in het huidige onderzoek
besproken.
Uit eerdere onderzoeken uitgevoerd met de GMT (Jansen et al., 2012; Van
Duijvenvoorde et al., 2010) is gebleken dat de taak constructvalide is: er kunnen individuele
13
Figuur 1
Voorbeeldopgave Gambling Machine Task (GMT).
Neuroticisme. Neuroticisme werd gemeten met behulp van de Neuroticisme-schaal van de Nederlandse vertaling van de Junior Eysenck Personality Questionnaire Revised
(JEPQ-R, Corulla, 1990; De Bruyn, Delsing & Welten, 1995; Scholte & De Bruyn, 2001)
gebaseerd op de Eysenck Personality Questionnaire voor volwassenen (Eysenck & Eysenck,
1975). De JEPQ-R is geschikt voor kinderen van 7 tot 17 jaar oud. De gebruikte
Neuroticisme-schaal bestaat uit 20 vragen over aan neuroticisme gerelateerde emoties en
situaties, bijvoorbeeld ‘Gaan er ideeën door je hoofd waardoor je niet kunt slapen?’. Er is één van de 20 items verwijderd, namelijk de vraag ‘Vind je soms wel eens dat het leven niet de moeite waard is om geleefd te worden?’. Deze vraag is wel een indicator voor neuroticisme,
14
maar wellicht erg confronterend voor de hier gebruikte doelgroep (kinderen en jongeren). Dit
vermindert mogelijk de betrouwbaarheid van de schaal. De instructie die werd gegeven aan de
deelnemers was: ‘Vul het antwoord in dat het beste bij je past; denk niet al te lang over je antwoorden na’. De deelnemer werd vervolgens geacht antwoord te geven op de vragen door ‘ja’, dan wel ‘nee’ te omcirkelen. Voor elke vraag beantwoord met ja werd 1 punt toegekend, en voor elke vraag beantwoord met ‘nee’ werden géén punten toegekend. Hoe hoger de eindscore, hoe hoger de mate van neuroticisme. De meting van de Neuroticisme schaal van de
JEPQ-R is getest als betrouwbaar en valide (Corulla, 1995; De Bruyn, Delsing & Welten,
1995; Scholte & De Bruyn, 2001).
Verder werd de Tempo-Toets-Rekenen (TTR) afgenomen ten behoeve van een ander
onderdeel van het overkoepelende onderzoeksproject.
Procedure
De testsessie vond plaats in de klas of een andere voor de deelnemers bekende ruimte.
Er waren steeds twee proefleiders (studenten psychologie) op elke twintig deelnemers
aanwezig. Eerst werd er een korte introductie gegeven over wat de deelnemers precies te
wachten stond. Vervolgens werd de GMT uitgedeeld. Na het uitdelen werd een uitgebreide
mondelinge instructie gegeven, die ook nog schriftelijk na te lezen was. Daarna werd de
deelnemers gevraagd de GMT uit te voeren en de exit- en strategievragen in te vullen. Het
afnemen van de GMT duurde maximaal 20 minuten. Hierna werd de GMT opgehaald en werd
de JEPQ-R uitgedeeld. Ook hier werd een instructie bij gegeven, waarna de deelnemers
gevraagd werd de vragenlijst in te vullen. Het afnemen van de JEPQ-R duurde maximaal 5
minuten. Hierna werd ook deze vragenlijst opgehaald en werd de TTR uitgedeeld. Vervolgens
werden er instructies gegeven betreffende deze taak. Na het startsein mochten de deelnemers
15
bewerkingen optellen, aftrekken, vermenigvuldigen en delen). Tenslotte werd ook deze taak
opgehaald en werd de testsessie afgerond door de deelnemers te bedanken voor hun deelname
en hen te belonen met iets lekkers. In totaal duurde een testsessie maximaal 1 lesuur
(ongeveer 50 minuten).
Functional Measurement model
Om de mate waarin er op bepaalde dimensies gelet wordt te kunnen vaststellen, zal het
volgende Functional Measurement model gebruikt worden:
rij = β1j ΔFL + β2j ΔAL + β3j ΔCG
+ β4j ΔFL*ΔAL + β5j ΔFL*ΔCG + β6j ΔAL*ΔCG + β7j ΔFL*ΔAL*ΔCG
Daarbij is de respons (keuze) r op elk item i voor persoon j een functie van het gewicht dat
persoon j toekent aan het verschil tussen de opties (delta, Δ) van de verschillende dimensies
(β1j t/m β3j) of een functie van de interactie tussen de delta’s van de verschillende dimensies
(β4j t/m β7j) (Wilkening & Anderson, 1991). Bij de GMT zijn de verschillende dimensies
‘Frequentie verlies’ (FL), ‘Hoeveelheid verlies’ (AL) en/of ‘Constante winst’ (CG). Om de delta’s voor elke dimensie te berekenen wordt de waarde van de betreffende dimensie in de niet-standaard machine van de waarde van dezelfde dimensie in de standaard machine
afgetrokken. Bij bekende regressiegewichten kan het model op deze manier per individu de
score op elk item voorspellen, waarbij een hogere score een grotere geneigdheid voor de
standaard machine weerspiegelt. Andersom kunnen dan ook, aan de hand van de scores van
een individu, de regressiegewichten in het model geschat worden, die de mate van het
meewegen van de verschillen tussen de machines op de verschillende dimensies en de
interacties hiertussen weergeven. Al naar gelang een persoon FL, AL en/of CG zwaarder laat
meewegen in het nemen van beslissingen, zijn de regressiegewichten β1, β2 en/of β3 groter.
16
regressiegewicht β7 is de driewegsinteractie. Deze laatste vier regressiegewichten zijn groter
naar mate de interactie-effecten groter zijn. Bij een strikt sequentieel regelgebruik zou er
sprake moeten zijn van meerdere significante hoofdeffecten (significant regressiegewicht β1,
β2 of β3) en géén significante effecten. Als er sprake is van significante interactie-effecten (significant regressiegewicht β4 t/m β7) geeft dit aan dat verschillende dimensies
geïntegreerd worden.
De regressiegewichten worden, met behulp van een lineaire regressieanalyse over de
scores (1 t/m 7) op alle 27 nieuwe GMT-items, per individu geschat. Deze individuele
regressiegewichten zullen vervolgens gebruikt worden als afhankelijke variabelen in
verschillende nieuwe regressieanalyses en variantieanalyses, om de hypotheses op
groepsniveau te kunnen beantwoorden (zie paragraaf ‘Statistische analyses’ hieronder).
Statistische analyses
Om de eerste hypothese over de verschillen tussen de dimensies te testen, werd er een
variantie-analyse voor herhaalde metingen (ANOVA) uitgevoerd met als binnen
proefpersonen factor Dimensie, bestaande uit zeven niveaus, en met als afhankelijke variabele
de absolute waardes van de regressiegewichten β1 t/m β7. Aangezien de vooraf opgestelde
hypothese stelde dat er het meest op FL gelet wordt (hypothese 1a) en daarna AL het
belangrijkst gevonden wordt (hypothese 1b), werd verwacht dat de regressiegewichten van de
dimensie FL (β1) significant groter zouden zijn dan de overige regressiegewichten (β2 t/m
β7) en dat de regressiegewichten van de dimensie AL (β2) significant groter zouden zijn dan de regressiegewichten van de dimensie CG en de regressiegewichten van interactie van de
dimensies (β3 t/m β7). Aan de hand van de hypothese dat de integratie van FL en AL vaker
voor komt dan de overige integraties (hypothese 1c), werd tevens verwacht dat de
17
overige interactie regressiegewichten (β5, β6, β7). Tenslotte was er de hypothese dat er vaker
twee dan drie dimensies geïntegreerd worden (hypothese 1d), wat leidde tot de verwachting
dat tevens de regressiegewichten van de interactie van FL en CG (β5) en van de interactie van
AL en CG (β6) significant hoger zouden zijn dan de regressiegewichten van de
driewegsinteractie van FL, AL en CG (β7).
De tweede hypothese, die stelde dat het gebruik van de integratieve beslisstrategie
toeneemt met leeftijd, is getoetst met een multiple lineaire regressie waarbij de
regressiegewichten β1 t/m β7 in één keer als predictoren zijn toegevoegd (enter-methode in
SPSS) waarbij als uitkomstmaat de variabele leeftijd werd gebruikt. Op basis van de
hypothese werd verwacht dat er een significante positieve relatie zou bestaan tussen leeftijd
en de interactie regressiegewichten β4 (ΔFL* ΔAL), β5 (ΔFL* ΔCG), β6 (ΔAL* ΔCG) en β7
(ΔFL* ΔAL* ΔCG).
De derde hypothese, dat jongens relatief vaker de drie-dimensionele sequentiële
beslisstrategie gebruiken en meisjes relatief vaker de integratieve beslisstrategie gebruiken
(3), is getoetst door het uitvoeren van een logistische regressie analyse waarbij de
regressiegewichten β1 t/m β7 in één keer als predictoren zijn toegevoegd (enter-methode in
SPSS) en als uitkomstmaat de variabele sekse werd gebruikt. Hierbij werd een significante
relatie tussen sekse en de regressiegewichten verwacht, waarbij jongens significant hogere
regressiegewichten zouden hebben bij de dimensie FL (β1), AL (β2) en CG (β3), dan meisjes,
terwijl meisjes significant hogere regressiegewichten zouden hebben dan jongens bij de
regressiegewichten die de interacties tussen de verschillende dimensies weergeven: β4 (ΔFL*
ΔAL), β5 (ΔFL* ΔCG), β6 (ΔAL* ΔCG) en β7 (ΔFL* ΔAL* ΔCG). Als meisjes als referentiecategorie gebruikt worden, betekent dit dat er bij een significante samenhang tussen
sekse en de dimensies FL (β1), AL (β2) en CG (β3) sprake is van een significant negatieve
18
verschillende dimensies, β4 (ΔFL* ΔAL), β5 (ΔFL* ΔCG), β6 (ΔAL* ΔCG) en β7 (ΔFL*
ΔAL* ΔCG) juist sprake is van een significant positieve B-waarde.
De vierde hypothese, die stelt dat neuroticisme samenhangt met de mate waarop er op
de verschillende dimensies wordt gelet, werd getoetst met een multiple lineaire regressie
analyse, waarbij de regressiegewichten β1 t/m β7 in één keer als predictoren zijn toegevoegd
(enter-methode in SPSS) en als uitkomstmaat de totaalscore van de neuroticisme-schaal van
de JEPQ-R werd gebruikt. Hierbij werd verwacht dat er bij een toename van de mate van
neuroticisme, er tevens sprake zou zijn van een toename van de sterkte van de
regressiegewichten van de dimensies FL (β1) en AL (β2). De overige regressiegewichten (β3
t/m β7) zijn toegevoegd om te kunnen toetsen of de relatie tussen neuroticisme enderzijds en
de dimensies FL (β1) en AL (β2) anderzijds blijft bestaan terwijl er voor alle andere
mogelijke relaties gecontroleerd wordt.
Resultaten
Outliers
Met behulp van boxplotjes over de regressie-gewichten en over de somscore van de
neuroticisme-schaal van de JEPQ-R is onderzocht of er sprake was van extreme outliers in de
data. Een extreme outlier werd hierbij gedefinieerd als een waarde die meer dan 1,5 keer van
de inter-kwartielafstand (tussen 25e en 75e percentiel) buiten de verdeling van de variabele
ligt. Bij de neuroticisme-variabele was er geen sprake van een dergelijke extreme outlier,
maar bij de regressiegewicht-variabelen vormden zeven deelnemers een extreme outlier,
namelijk op β1 (ΔFL), β3 (ΔCG) en β5 (ΔFL* ΔCG). Omdat extreme outliers een toename in
error variantie en een afname van power van statistische tests tot gevolg kunnen hebben
19
verdere statistische analyses. Dit betekent dat de statistische analyses om de hypotheses mee
te toetsen over de data van de overige 107 deelnemers werden uitgevoerd.
Assumptie checks
Er zijn een aantal assumptie-checks gedaan met betrekking tot de uit te voeren
statistische toetsen. Zo bleek op basis van de Kolmogorov-Smirnov dat er sprake was van een
schending van de assumptie van normaal verdeelde data met betrekking tot de
regressiegewicht-variabelen. Om die reden werd er over deze data een log-transformatie
uitgevoerd. Echter, omdat de data ook na de transformatie niet-normaal verdeeld bleken en
omdat de Q-Q plots en histogrammen van de variabelen wél op normaal verdeelde data
wezen, is ervoor gekozen de resultaten voor de niet-getransformeerde data te rapporteren. Bij
het checken van de assumpties voor de herhaalde metingen analyse bleek er een significant
resultaat uit de Mauchly’s test (W(20) = .181, p < .001) wat wijst op een schending van de assumptie van sphericiteit. Daarom is er bij het analyseren van de data gebruik gemaakt van
een Greenhouse-Geisser correctie, ε = .0668. Wel worden de ongecorrigeerde vrijheidsgraden
gerapporteerd bij de herhaalde metingen analyse. Uit de assumptiechecks van de multiple
regressie analyses bleek uit de inspectie van correlaties en variance inflation factor (VIF)
waardes dat er geen sprake was van multicollineariteit. De Q-Q plots over de voorspelde
waardes en gestandaardiseerde residuals wezen daarnaast op onafhankelijke errors en er werd
tevens voldaan aan de assumptie van homoscedasticiteit.
Verschil tussen dimensies
Uit de herhaalde metingen ANOVA met als binnen proefpersonen factor Dimensie,
bestaande uit zeven niveaus, en met als afhankelijke variabele de absolute waardes van de
regressie-20
gewichten, F(6, 101) = 58.975, p < .001, η² = .736. Uit Bonferroni-gecorrigeerde gepaarde
vergelijkingen tussen de regressie-gewichten van verschillende dimensies bleek, in lijn met de
verwachtingen, het regressiegewicht β1 (ΔFL) significant groter te zijn dan het
regressiegewicht β2 (ΔAL), p < .05. Tegen de verwachtingen in bleek β1 (ΔFL) niet te
verschillen van β3 (ΔCG), p = 1.000. Wat ook niet overeen kwam met de verwachtingen was
dat er geen significant verschil naar voren kwam tussen β2 (ΔAL) en β3 (ΔCG), p = .062. Wel
waren de regressiegewichten die de hoofdeffecten in het FM model weerspiegelen (β1, β2,
β3) significant groter dan de regressiegewichten die de interactie-effecten weerspiegelen (β4, β5, β6, β7), p < .01, uitgezonderd β2 (ΔAL) vs. β4 (ΔFL* ΔAL), waar geen significant verschil bleek, p = 1.000. Verder was, conform de verwachtingen, het regressiegewicht van
het interactie-effect FL * AL (β4) significant hoger dan de regressiegewichten van de andere
interactie-effecten (β5, β6, β7), p < .05. Tussen deze drie overige regressiegewichten (β5, β6,
β7) bleken geen significante verschillen, p > .05. Zie Tabel 2 voor de gemiddelden en standaard deviaties van de regressie-gewichten β1 t/m β7.
Tabel 2
Gemiddelden (M) en bijbehorende Standaard Deviaties (SD) van de absolute waardes van de
Regressie-gewichten β1 t/m β7. Voor alle regressie gewichten geldt: N = 107.
Regressie-gewicht M SD β1 (FL) .623 .169 β2 (AL) .556 .199 β3 (CG) .643 .220 β4 (FL*AL) .532 .215 β5 (FL*CG) .360 .210 β6 (AL*CG) .290 .218 β7 (FL*AL*CG) .291 .242
21
Leeftijdseffecten
Aangezien er door 4 van de 107 deelnemers geen (juiste) leeftijd is ingevuld, zijn deze
deelnemers niet meegenomen in de analyses met betrekking tot de effecten van leeftijd (N =
103).
Uit de multiple regressie uitgevoerd met de regressiegewichten β1 t/m β7 als
predictoren en de variabele leeftijd als uitkomstmaat, bleek in het volledige model geen
significante samenhang tussen leeftijd en alle regressiegewichten, F(7, 95) = 2.102, p = .051,
R² = .13. Leeftijd bleek alleen een significant effect te hebben op regressiegewicht β7 (ΔFL* ΔAL* ΔCG), t = 2.598, p < .05, waarbij een toename in leeftijd, tot een grotere waarde op β7 (ΔFL* ΔAL* ΔCG) leidde, β = .437. Dit kwam overeen met de verwachting dat het integreren van de drie dimensies toe zou nemen met leeftijd. Wat echter tegenstrijdig is met de
verwachtingen, is dat leeftijd geen significante voorspeller was voor de tweewegsinteractie
regressiegewichten, die de mate waarin twee dimensies geïntegreerd worden weerspiegelen:
alle p > .05.
Sekse-effecten
Om sekse-effecten te onderzoeken is een logistische regressie uitgevoerd over de
regressiegewichten β1 t/m β7 als predictoren en de variabele sekse als uitkomstvariabele,
waarbij de referentiecategorie “vrouw” was. Het regressiemodel in zijn geheel bleek niet significant samen te hangen met sekse, χ² = 11.143, p = .132. Als er echter per
regressie-gewicht (β1 t/m β7) werd gekeken, kwam een significante samenhang naar voren tussen β5
(ΔFL* ΔCG) en sekse, B(1) = -2.621, p < .05, waaruit bleek dat, in tegenstelling tot wat verwacht werd, de kans dat er gebruik werd gemaakt van de integratie ΔFL* ΔCG voor
meisjes significant lager was dan voor jongens. Alle andere regressie gewichten (β1, β2, β3,
22
Neuroticisme
Uit de multiple regressie uitgevoerd over de regressiegewichten β1 t/m β7 als
predictoren en de somscore van de neuroticismeschaal van de JPEQ-R als uitkomstmaat,
bleek tegen de verwachtingen in geen significante samenhang tussen het gehele
regressiemodel en neuroticisme, F(7, 89) = .975, p = .455, R² = .071. Ook op het niveau van
de individuele regressiegewichten, waren er geen enkele significante relaties met neuroticisme
te vinden, alle p-waarden > .05.
Conclusie & Discussie
In dit onderzoek is met behulp van de FM methode onderzocht in welke mate er op de
verschillende dimensies (FL, AL, CG) van de GMT wordt gelet bij het maken van
beslissingen op de GMT. Hierbij werd om individuele verschillen te verklaren tevens de
samenhang van deze FM-schattingen met (a) leeftijd, (b) sekse en (c) neuroticisme
onderzocht.
Bij de hypothese met betrekking tot verschillen in de mate waarin dimensies
meegewogen worden in het beslisproces, zijn een aantal verwachtingen bevestigd, maar ook
een aantal onverwachte resultaten gevonden. Zo bleek conform de verwachtingen dat FL
vaker meegewogen wordt dan AL. Hasher en Zacks (1984) zien het feit dat encoderen van
informatie met betrekking tot frequentie een automatisch proces is als verklaring voor het
voornamelijk letten op frequenties bij het maken ven beslissingen. Er bleek echter geen
verschil te zijn tussen het letten op FL en CG, wat in tegenstelling is met de verwachtingen en
ook niet overeenkomt met de door Hasher en Zacks (1984) gestelde verklaring met betrekking
tot het letten op frequenties. Ook bleek er, in tegenstelling tot de verwachting, geen verschil
tussen AL en CG. Het lijkt er dan ook op dat de dimensie CG relatief vaker wordt
23
(Jansen et al., 2012). De verwachting met betrekking tot CG was gebaseerd op het resultaat
dat CG over het algemeen later in sequentiële beslisregels voorkwam dan FL en AL in de
door Jansen et al. gevonden beslisregels. De volgorde waarin de dimensies verwerkt worden,
lijkt dan ook niet gelijk te staan aan de mate waarin er aandacht wordt besteed aan bepaalde
dimensies. Een mogelijke verklaring voor dit resultaat is dat bijna niemand slechts naar één
dimensie kijkt, maar altijd twee of meer dimensies meeweegt in het beslisproces*, waardoor
de verschillen tussen de hoofdeffecten niet erg groot zijn.
Er zijn daarentegen grotere verschillen tussen enerzijds de hoofdeffecten en anderzijds
de interactie-effecten gevonden: de hoofdeffecten van FL, AL en CG waren groter dan alle
interactie-effecten tussen de dimensies, wat laat zien dat er, zoals verwacht, relatief vaker van
niet-integratieve beslisstrategieën dan van het integreren van dimensies gebruik wordt
gemaakt. Dit suggereert tevens dat er vaker gebruik wordt gemaakt van sequentiële
beslisstrategieën dan van integratieve beslisstrategieën, overeenkomstig met de resultaten van
het onderzoek van Jansen et al. (2012). Strikt genomen kan er echter niet gesteld worden dat
de hoofdeffecten, die groter zijn dan de interactie-effecten, sequentiële beslisstrategieën
representeren. Sequentiële beslisstrategieën zitten vervat in deze hoofdeffecten, maar
hetzelfde resultaat zou gevonden kunnen worden als mensen ofwel op FL, ofwel op AL,
ofwel op CG letten, zonder meerdere dimensies achtereenvolgens te bekijken. Echter blijkt
hier nauwelijks sprake van te zijn*.
Ook conform de verwachtingen, bleek de interactie tussen FL en AL groter dan de
overige interactie-effecten, wat laat zien dat er vaker gebruik wordt gemaakt van een
integratie van FL en AL dan van de andere mogelijke integraties. Er werden ook tussen de
overige interactie-effecten verschillen verwacht, maar in het huidige FM onderzoek zijn deze
verschillen niet gevonden. Deze verwachtingen waren echter voornamelijk gebaseerd op
verschillen tussen twee-dimensionele sequentiële strategieën, zoals gevonden in het
* Uit inspectie van de data is gebleken dat het overgrote deel van de deelnemers twee of meer hoofdeffecten laat zien (en dus let op FL en AL, of FL en CG of AL en CG of op alle drie de dimensies) en dat slechts bij een enkeling maar sprake is van één hoofdeffect, wat wijst op het letten van slechts één dimensie.
24
onderzoek van Jansen et al. (2012). Het lijkt er op dat deze uitkomsten met betrekking tot
dimensionele sequentiële strategieën dan ook niet te generaliseren zijn naar
twee-dimensionele integratieve strategieën.
In lijn met de verwachtingen is echter wel gebleken dat het gebruik van de interactie
tussen alle drie de dimensies (FL * AL * CG), toeneemt met leeftijd. Dit suggereert dat er in
toenemende mate gebruik gemaakt wordt van integratieve beslisstrategieën bij een toename
van leeftijd. Dit komt overeen met Proportional Reasoning Theory: zowel met behulp van
RAM (Siegler, 1976; 1981), als met behulp van FM (Wilkening & Anderson, 1991) werd er een toename van het gebruik van integratie gevonden met leeftijd. Er bleek echter geen sprake
te zijn van een toename van het integreren van twee dimensies met leeftijd, wat niet in lijn is
met de verwachtingen. Dit onverwachte resultaat kan verklaard worden door een aantal
essentiële verschillen tussen de proportional reasoning taken, waarop de verwachting
gebaseerd was, en de GMT. Een eerste verschil tussen de GMT en proportional reasoning
taken dat van belang kan zijn bij het verklaren van het onverwachte resultaat is dat er bij de
proportional reasoning taken sprake is van slechts twee dimensies waarop beslisopties kunnen verschillen, terwijl er bij de GMT drie dimensies zijn die geïntegreerd moeten worden
om tot een optimale beslissing te komen. Dit creëert een extra niveau van integratie. Mogelijk
verloopt de ontwikkeling van integratie anders als er sprake is van meer dan twee dimensies
waarop beslisopties kunnen verschillen. Een tweede essentieel verschil is dat het in de GMT
gaat om het nemen van beslissingen in risicovolle situaties, terwijl het in de proportional
reasoning taken over proportioneel redeneren gaat, waarbij beslissingen betrekking hebben op de mathematische verhoudingen tussen twee of meer dimensies. Het is mogelijk dat in
risicovolle beslistaken niet op dezelfde manier tot een respons gekomen wordt als bij de
proportional reasoning taken, gebruikt door Siegler (1976; 1981) en Wilkening en Anderson (1991). Dit kan bijvoorbeeld komen doordat bij beide taken van een ander cognitief proces
25
gebruik gemaakt wordt. Mogelijk integreren kinderen in risicovolle situaties op een jongere
leeftijd dan bij proportioneel redeneren het geval is, waar tevens een meer diepgaande kennis
over proporties van belang is. Als dit inderdaad het geval is, zullen de jongste kinderen in de
bij het huidige onderzoek gebruikte steekproef misschien al twee dimensies geïntegreerd
hebben, waardoor er geen toename met leeftijd meer te vinden is voor de
twee-wegsinteracties. Dit kan onderzocht worden door het vergroten van het leeftijdsbereik van de
steekproef in vervolgonderzoek. Er is echter ook nog een andere mogelijkheid. Zoals door
Jansen et al. (2012) ook al geredeneerd werd, is het bijvoorbeeld goed mogelijk dat bij
risicovolle beslistaken de strategie die tot de hoogst mogelijke uitkomst leidt niet per definitie
als meest optimale strategie wordt gezien. Dit zou te maken kunnen hebben met een proces
nog voorafgaand aan het daadwerkelijke beslisproces, namelijk al dan niet bewust bedenken
welke strategie het prettigst is om te gebruiken, waarbij de vraag ‘wel of niet integreren?’ een
rol speelt. Niet (volledig) integreren levert regelmatig ook een redelijk goed resultaat op en
kost daarnaast minder tijd dan (volledig) integreren. Mogelijk speelt niet alleen accuraatheid,
maar ook snelheid een rol bij de ontwikkeling van beslisstrategieën. Naar mate mensen ouder
worden, gaan zij mogelijk eerder voor een niet optimaal, maar wel acceptabel en sneller
resultaat. Om te onderzoeken of dit inderdaad het geval is, zou een dergelijke risicovolle
beslistaak opnieuw uitgevoerd kunnen worden met toevoeging van een extra maat, namelijk
reactie tijd. Ook zouden verschillende leeftijdsgroepen met elkaar vergeleken kunnen worden,
om te zien of (jong) volwassenen inderdaad verschillen van kinderen wat betreft strategie,
accuraatheid en reactie tijd.
Nog een onverwacht resultaat heeft betrekking op de samenhang tussen sekse en het
FM model. Op basis van de resultaten van Jansen et al. (2012) werd verwacht dat meisjes relatief vaker zouden integreren, terwijl jongens de dimensies relatief vaker sequentieel
26 * Er bleken weinig deelnemers zeer hoog te scoren op de gebruikte neuroticisme schaal: gemiddelde was 11.67, SD =
2.66
meisjes te bestaan. De richting van dit verschil was echter onverwacht, aangezien meisjes
deze integratie relatief minder vaak leken te gebruiken dan jongens. Het is lastig om een
verklaring te geven voor dit onverwachte resultaat. Er zal dan ook meer onderzoek gedaan
moeten worden naar de samenhang tussen sekse en de mate waarin bepaalde dimensies
worden meegewogen tijdens het maken van beslissingen.
Een laatste onverwacht resultaat is het niet vinden van samenhang tussen neuroticisme
en de FM regressie-gewichten, terwijl de veelvoudig gevonden relatie tussen neuroticisme en
risicovol beslisgedrag (Cooper et al., 2000; Cooper et al., 2002; Gullone & Moore, 2000;
Nicolson, Soane, Fenton-o’creevy & Willman, 2005) wel degelijk in de richting van een
samenhang wijst. Dit zou verklaard kunnen worden door het feit dat in de GMT deelnemers
verplicht worden een risico te nemen, aangezien allebei de beslisopties risicovolle opties zijn.
Samenhang met risicovol beslisgedrag is tot nu toe voornamelijk onderzocht met behulp van
taken waarbij gekozen kon worden tussen een risicovolle en een zekere optie, waarbij het
verschil tussen hoog neurotische en laag neurotische mensen mogelijk duidelijker naar voren
is gekomen. Een andere alternatieve verklaring voor dit onverwachte resultaat zou kunnen
zijn dat er wel degelijk sprake is van een samenhang tussen neuroticisme en de mate waarin er
op bepaalde dimensies wordt gelet, maar dat deze in de huidige steekproef niet gevonden is
omdat er maar weinig deelnemers waren met een extreme score op de neuroticisme
vragenlijst*. Er zal onderzocht moeten worden of er wel een samenhang kan worden
gevonden in een steekproef met meer deelnemers die extreem op neuroticisme scoren.
Bijvoorbeeld door het uitvoeren van eenzelfde onderzoek in een klinische steekproef.
Angststoornissen en depressiviteit lijken allebei samen te hangen met een hoge mate van
neuroticisme (e.g. Jardine, Martin, Henderson, & Rao, 2005). Mogelijk wordt er in een
steekproef met zowel niet klinische, als angstige en/of depressieve deelnemers wél gevonden
27
Om de onverwachte resultaten beter te kunnen verklaren, is het van belang dat er
vervolgonderzoek gaat plaatsvinden waarin er verder op dit onderwerp zal worden ingegaan.
Een suggestie is het ontwikkelen van een nieuwe taak of methode, die beter onderscheid kan
maken tussen sequentiële vs. integratieve beslisstrategieën. In het onderzoek van Jansen et al.
(2012) lag de focus op sequentiële beslisstrategieën. In het huidige onderzoek werd er meer
aandacht besteed aan integratieve beslisstrategieën en waren sequentiële beslisstrategieën
weliswaar verweven in de hoofdeffecten van het FM model, maar er kon niet met zekerheid
gesteld worden dat de verschillende dimensies sequentieel verwerkt waren. Een nieuwe taak
of methode zou hier meer zekerheid over kunnen geven.
Een methodologisch punt van discussie met betrekking tot het huidige onderzoek
betreft de mogelijk niet-normaal verdeelde data waarover enkele analyses zijn uitgevoerd. Het
is mogelijk dat de hier gevonden schending van normaliteit veroorzaakt is door het feit dat de
gebruikte toets bij grote steekproeven snel significant is (Kolmogorov-Smirnov; Field, 2010),
maar als er daadwerkelijk sprake is van niet-normaal verdeelde data kan dit een negatieve
invloed gehad hebben op de betrouwbaarheid van de resultaten en op de robuustheid van het
gebruikte statistische model.
Een sterk punt van het huidige onderzoek op methodologisch niveau is dat er sprake
was van een relatief grote leeftijdsrange (9-18jaar), waardoor ontwikkelingseffecten
onderzocht konden worden. Daarnaast was er sprake van een gelijke sekseverdeling, wat het
mogelijk maakt naar sekse verschillen te kijken.
Een ander sterk punt is dat, door het gebruik van de FM methode, op een nieuwe
manier naar risicovol beslisgedrag is gekeken. Door het leggen van de focus op de mate
waarin er op bepaalde dimensies gelet wordt tijdens het maken van beslissingen, is het
probleem waartoe vooraf opgestelde regels leiden omzeild: er is geen sprake meer van een
28
deze betreffende regels aan te kunnen tonen. In plaats daarvan wordt er aan de hand van het
responspatroon en de itemkarakteristieken (verschil op dimensies tussen beslisopties) van de
taak een weerspiegeling (de regressiegewichten) van een cognitief proces (de mate waarin een
bepaalde dimensie wordt meegewogen in het beslisproces) verkregen. Tevens kon er met
behulp van FM gekeken worden naar verschillende niveaus van integratie, namelijk zowel de
verschillende mogelijke integraties van twee dimensies, als de integratie van alle drie de
dimensies, terwijl er in eerdere onderzoeken alleen een integratie van alle dimensies bekeken
kon worden. De overgang van het gebruik van het integreren van slechts enkele dimensies,
naar het gebruik van een volledig integratieve beslisstrategie kon met behulp van FM dan ook
meer als een stapsgewijs proces onderzocht worden.
Samengevat kan gesteld worden dat het huidige onderzoek een eerste basis heeft
gelegd wat het gebruik van FM methodologie bij het onderzoeken van beslisgedrag in
risicovolle situaties betreft. Zo blijkt de frequentie waarin er kans is op verlies in een
risicovolle situatie de dimensie te zijn waar het meest op gelet wordt. Daarnaast wordt er
relatief vaker gebruik gemaakt van niet-integratieve beslisstrategieën dan van integratieve
beslisstrategieën, maar neemt de integratie van alle drie dimensies van belang bij de gebruikte
taak toe met leeftijd. Omdat er echter geen toename van integratie van twee van de drie
dimensies plaatsvindt met het ouder worden en overall de niet-integratieve beslisstrategieën
het meest gebruikt blijven, wordt gesuggereerd dat de ontwikkeling van beslisgedrag niet
slechts gericht is op het op een betere manier tot een optimale beslissing te komen (door
integratie), maar dat naast accuraatheid, ook snelheid van het maken van een beslissing een
29
Literatuuroverzicht
Anderson, N. H. (1981). Foundations of information integration theory. New York:
Academic Press.
Anderson, N. H . (1982). Methods of information integration. New York: Academic Press.
Anderson, N. H. (2014). Contributions to information integration. New York: Psychology
Press.
Bolla, K.I., Eldreth, D.A., Matochik, J.A., Cadet, J.L., 2004. Sex-related differences in a
gambling task and its neurological correlates. Cereb. Cortex, 14, 1226 – 1232.
Cole, M. (1979). An introduction to L. S. Vygotsky's "Consciousness as a problem in the
psychology of behavior." Soviet Psychology, 17, 3-5.
Cooper, M. L., Agocha, V. B., 8c Sheldon, M. S. (2000). A motivational perspective on risky
behaviors: The role of personality and affect regulatory processes. Journal of
Personality, 68, 1059-1088.
Cooper, M. L., Wood, P. K., Orcutt, H. K., 8c Albino, A. (2003). Personality and the
predisposition to engage in risky or problem behaviors during adolescence. Journal of
Personality and Social Psychology, 84, 390-410.
Corulla, W. J. (1990). A revised version of the psychoticism scale for children. Personality
and Individual Differences, 11, 65-76.
Costa, P. T, 8c McCrae, R. R. (1997). NEO PI-R and NEO-FFI professional manual. Odessa,
FL: Psychological Assessment Resources.
Crone, E. A., & van der Molen, M. W. (2004). Developmental changes in real life decision
making: Performance on a gambling task previously shown to depend on the
ventromedial prefrontal cortex. Developmental Neuropsychology, 25, 251–279.
De Bruin, G. O., Rassin, E., & Muris, P. (2006). Cognitive self-consciousness and meta-
30
Psychological Reports, 96, 222–224.
De Bruyn, E. E. J., Delsing M. J. M., & Welten, M. (1995). The EPQ-R (Junior): a Dutch
replication study. Personality and Individual Differences, 18, 405-411.
De Martino B, Kumaran D, Seymour B, Dolan RJ (2006) Frames, biases, and
rational decision-making in the human brain. Science, 313, 684 –687.
Eysenck, H. J., 8c Eysenck, S. B. G. (1991). Manual of the Eysenck personality scales (EPS
Adult). London: Hodder 8c Stoughton.
Greco, V., & Roger, D. (2001). Coping with uncertainty: the construction and validation of a
new measure. Personality and Individual Differences, 31, 519–534.
Gullone, E. & Moore, S. (2000). Adolescent risk-taking and the five-factor model of
personality. Journal of Adolescence, 23, 393-407.
Hasher, L., & Zacks, R. T. (1984). Automatic processing of fundamental information: The
case of frequency of occurrence. American Psychologist, 39, 1372–1388.
Hirsh, J.B., & Inzlicht, M. (2008). The devil you know: Neuroticism predicts neural response
to uncertainty. Psychological Science, 19, 962–967.
Huizenga, H. M., Crone, E. A., & Jansen, B. R. J. (2007). Decision-making in healthy
children, adolescents, and adults explained by the use of increasingly complex
proportional reasoning rules. Developmental Science, 10, 814–825.
Jansen, B. R. J., van Duijvenvoorde, A., & Huizenga, H. M. (2012). Development and
individual differences in decision making rules. Journal of Experimental Child
Psychology, 111, 87–100.
Lauriola, M., 8c Levin, I. P. (2001). Personality traits and risky decision-making in a
controlled experimental task: An exploratory study. Personality and Individual
Differences, 31, 215-226.
31
situational factors and gender in a simulated risky decision-making task. The Journal
of Psychology, 122, 173–181.
Nicholson, N., Soane, E., Fenton-O'Creevy, M., 8c Willman, P. (2005). Personality and
domain-specific risk taking. Journal of Risk Research, 8, 157-176.
O’Doherty, J., Kringelbach, M. L., Rolls, E. T., Hornak, J., & Andrews, C. (2001). Abstract reward and punishment representations in the human orbitofrontal cortex. Nature
Neuroscience, 4, 95–102.
Powell, M., & Ansic, D. (1997). Gender differences in risk behavior in financial decision-
making: an experimental analysis. Journal of Economic Psychology, 18(6), 605-628.
Scholte, R. H. J., & De Bruyn, E. E. J. (2001). The revised junior Eysenck questionnaire
(JEPQ-R): Dutch replications of the full-length, short, and abbreviated forms.
Personality and Individual Differences, 31, 615–625.
Siegler, R. S. (1976). Three aspects of cognitive development. Cognititae Psychology, 8,
481-520.
Siegler, R. S. (1981). Developmental sequences within and between concepts. Monographs of
the Society for Research in Child Development, 46(2), 1-84.
Siegler, R. S. (1983). Five generalizations about cognitive development. American
Psychologist, 38, 263-277.
Slovic, P. (1995). The construction of preference. American Psychologist, 50, 364-371.
Steinberg, L. (2007). Risk-taking in adolescence: New perspectives from brain and behavioral
science. Current Directions in Psychological Science, 16, 55–59.
Strauss, S. & Levin, I. (1981). Developmental sequences within and between concepts.
Monographs of the Society for Research in Child Development, 46(2), 1-84.
Tversky, A., & Kahneman, D. (1981). The framing of decisions and the psychology of choice.
32
Van Duijvenvoorde, A. C. K., Jansen, B. R. J., Visser, I., & Huizenga, H. M. (2010).
Affective and cognitive decision making in adolescents. Developmental
Neuropsychology, 35, 539–554.
Van Duijvenvoorde, A. C. K., Jansen, B. R. J., Bredman, J. C. & Huizenga, H. M. (2012).
Age-related changes in decision making: comparing informed and noninformed
situations. Developmental Psychology, 48(1), 192–203.
Von Neumann, J., & Morgenstern, O. (1944). The theory of games and economic behavior.
Princeton, NJ: Princeton University Press.
Wilder, K. E., Weinberger, D. R., & Goldberg, T. E. (1998). Operant conditioning and the
orbitofrontal cortex in schizophrenic patients: Unexpected evidence for intact
functioning. Schizophrenia Research, 30, 169–174.
Widiger, T. A., Hurt, S. W., Frances, A. F., Clarkin, J. F. & Gilmore, M. (1984), Diagnostic
efficicency of DSM-III. Arch. Gen. Psychiatry, 41, 1005-1012.
Wilkening, F. (1988). A misrepresentation of knowledge representation. Developmental
Review, 8, 361–367.
Wilkening, F., & Anderson, N. H. (1982). Comparison of two rule-assessment methodologies
for studying cognitive development and knowledge structure. Psychological Bulletin,
92(1), 215–237.
Wilkening, F., & Anderson, N. H. (1991). Representation and diagnosis of knowledge
structures in developmental psychology. In N. H. Anderson (Ed.), Contributions to
information interation theory: Vol. III. Developmental (pp. 45-80). Hillsdale, NJ: Erlbaum.
