Modules wetenschap KP V&O opleiding

Titel
Bayesian inference: wat is het, waarom is het nuttig voor jouw onderzoek en hoe kun je Bayesiaanse analyses uitvoeren?
 
Docent
Angelos Krypotos
Assistant Professor of Clinical Psychology at Utrecht University

Data
Vrijdag 13 en 27 maart 2026 
Voorjaar 2028 

Inhoud
Sinds 2010 wordt Bayesiaanse inference steeds populairder in de psychologie. Dit heeft vele redenen, zoals de vele voordelen van Bayesiaanse analyses ten opzichte van frequentistische statistieken, en de beschikbare software die het gemakkelijk maakt om dergelijke analyses uit te voeren. Ook konden Bayesiaanse statistieken onlogische bevindingen betwisten, zoals dat toekomstige gebeurtenissen het gedrag van mensen in het verleden kunnen beïnvloeden via magische krachten als ‘psi’ (Wagenmakers et al., 2011). Gegeven het feit dat de wetenschap van de kwantitatieve psychologie doorgaans gebruikmaakt van significantietesten op basis van nulhypothesen, is het van het allergrootste belang dat onderzoekers de voordelen en valkuilen van p-waarden begrijpen, en worden opgeleid in alternatieve manieren van gevolgtrekking. Hier zullen we ons concentreren op Bayesiaanse inference, voornamelijk door rekening te houden met Bayes-factors, maar ook met Bayesiaanse parameterschattingen. De structuur van de module is als volgt:

Historisch overzicht van frequentisten en Bayesiaanse inference

1. Voordelen en beperkingen van statistische nul hypothese tests
2. Basis van Bayesiaanse inference
3. Bayes-factors
4. Berekening van Bayes-factors met behulp van JASP voor t-toetsen, regressie en ANOVA's
5. Bayesiaanse inference voor computationele modellering
6. Rekenmodellen uitvoeren in R (en Python als er nog tijd is)

Titel
Datamanagement, privacy, en ethiek
 
Docent
Unna Danner
Senior onderzoeker, Altrecht Eetstoornissen Rintveld
 
Ik ben gepromoveerd onderzoeker met een achtergrond in de sociale psychologie en coördinator van het wetenschappelijk onderzoek bij Rintveld. In mijn eigen onderzoek richt ik mij op de interactie tussen problemen in de emotie regulatie en het cognitief functioneren van mensen met een eetstoornis. Binnen Altrecht GGz ben ik betrokken bij de Commissie Wetenschappelijk Onderzoek en heb ik daardoor veel te maken met allerlei facetten die onderzoek doen in de klinische praktijk met zich meebrengt. Tevens ben ik docent bij de afdeling Klinische Psychologie van de Universiteit Utrecht en in beide functies superviseer ik diverse soorten opleidelingen (master studenten, GIOS, promotieonderzoek, etc). 
 
Data
Donderdag 21 mei en 18 juni 2026 
Voorjaar 2028 

Inhoud
Onderzoek doen in de klinische praktijk betekent over het algemeen dat data van patiënten/cliënten wordt verzameld. Aangezien dit een kwetsbare groep mensen betreft zijn de regels rondom dataverzameling, -opslag en –verwerking extra belangrijk en wordt hier (terecht) streng op gelet. Om het onderzoek te kunnen uitvoeren is het eerst nodig om zaken rondom privacy en ethiek goed te regelen (zoals het indienen van een onderzoeksprotocol waarmee je ethische goedkeuring krijgt) en gedurende de rest van het onderzoek je hier ook aan te houden.
 
In de module staat de meer praktische voorbereiding van het doen van onderzoek centraal, zowel als je een nieuwe onderzoek opzet als wanneer je onderdeel bent van een groter project dat mogelijk al loopt. Het is van belang om op de hoogte te zijn van de geldende regels rondom privacy en ethiek, denk bijvoorbeeld aan de AVG en de CCMO. Je weet wat je op welke manier zou willen onderzoeken en daarvoor is het nodig een onderzoeksvoorstel te schrijven. Waar moet je allemaal aan denken? Welke privacy en ethische aspecten komen hierbij kijken? Denk bijvoorbeeld aan het opstellen van een informatiebrief en een toestemmingsformulier voor de deelnemers van je onderzoek, maar ook of je wel of niet een BROK cursus moet volgen om het onderzoek te mogen uitvoeren. Wat mag wel gevraagd worden en wat niet? Wat je wilt vragen van patiënten/cliënten, is dat realistisch? Wegen de kosten van het onderzoek (vb. tijdsinvestering en moeite) op tegen de baten (uitkomsten)? En zo zijn er nog veel meer aspecten om over na te denken. Ook is het belangrijk om van tevoren na te denken hoe je met de verzamelde data om zal gaan. Welke data wordt door wie verzameld, hoe sla je dit op en gebruik je hier een bepaalde database voor? Hoe bepaal je dit? Wie kan er wel en niet bij? Van wie is de data en hoe lang moet deze bewaard worden? Als jouw onderzoek een subset omvat van data die al verzameld zijn (bijvoorbeeld bij dossieronderzoek), wat mag er wel en wat niet? Dit noemen we datamanagement en is belangrijk om voor de start van je onderzoek over na te denken.
 
Je zal tijdens deze module samen met anderen nadenken over de relevantie van het bovenstaande voor jouw eigen onderzoek. Je gaat aan de slag met een template voor een informatiebrief en toestemmingsformulier of je werkt aan een brief en formulier die je zelf al hebt opgesteld. Ook ga je concreet werken aan een datamanagement plan en bespreek je dit met anderen in je groep. Na afloop heb je een beter beeld wat er nog nodig is om je onderzoek te kunnen starten en met welke instanties je eventueel (nog) te maken krijgt.  
 
Opbouw
Volgt  
 
Waarom of wanneer zou je deze module kunnen kiezen?
Wanneer je van plan bent onderzoek te gaan doen in de klinische praktijk of je bent al bezig met het opstellen van een onderzoeksvoorstel dan is het nuttig de module te volgen. Dit geldt extra wanneer je een onderzoeksvoorstel gaat indienen bij een commissie wetenschappelijk onderzoek of ethiek (zoals een ethische commissie), maar de module is ook relevant wanneer je onderdeel zal zijn van lopend onderzoek. Ook kan deze module handig zijn wanneer je al een tijdje op weg bent, maar het datamanagement plan nog onduidelijk is. Je hebt door het volgen van de module een beter idee waar je mee te maken zult krijgen of wat er van je verwacht wordt, waar je allemaal aan moet denken, welke tijdslijn je hiervoor kan hanteren, hoe verschillende regelgeving met elkaar kan botsen (zoals de AVG en de CCMO in het benaderen van deelnemers voor onderzoek) en hoe je hiermee om kan gaan.
 
 

Titel
Kwalitatieve en Mixed Onderzoeksmethoden
 
Docent
De workshop wordt verzorgd door dr. Femke Truijens, assistant professor klinische psychologie, methodologie en wetenschapsfilosofie (Erasmus Universiteit Rotterdam, Nederland). Femke ontwikkelde en geeft cursussen en curricula over kwalitatieve en gemengde methodologie, onderzoeksintegriteit, severe mental illness, psychologische diagnostiek en behandeling, psychometrie en betekenisvol en sensitief meten. Femke is PI van het Meaningful Measurement (MEANS) Lab, waarin kwalitatief onderzoeksmethoden worden gebruikt om na te gaan hoe mensen zelfrapportagematen over mentaal welzijn begrijpen en scoren, en hoe de resulterende gegevens op geldige wijze kunnen worden geïnterpreteerd door de gebruikers (onderzoekers/clinici). Femke maakt voornamelijk gebruik van kwalitatieve onderzoeksmethoden om de betekenisgeving bij het scoren, de verandering van betekenis (response shifts) na de behandeling en de validatie van de werking van het meten van de geestelijke gezondheid te onderzoeken. Femke is oprichter en voorzitter van het Kwalitatief Onderzoek Collectief voor de Geestelijke Gezondheidszorg (KOG; koggz.nl), en oprichter en voorzitter van de belangensectie ‘Evidence Production for Guidelines’ binnen de Society for Psychotherapy Research. Ten slotte heeft Femke een eigen praktijk voor psychotherapie voor hoogbegaafde volwassenen in Nederland.             

Data
Donderdag 15 mei en 22 mei 2025 
Donderdag 7 mei en 28 mei 2026 
Voorjaar 2027 

Inhoud
Deze workshop biedt een introductie in kwalitatieve en mixed methods onderzoeksmethoden, bestaande uit denken over het onderzoeksonderwerp vanuit kwalitatief oogpunt, en het doen van onderzoek door het verzamelen en analyseren van kwalitatieve data. Op de eerste dag bespreken we design voor kwalitatief en mixed methods onderzoek, en kwaliteit (validiteit, betrouwbaarheid en reflexiviteit) in kwalitatief onderzoek. Op de tweede dag gaan we in op kwalitatieve dataverzameling en data-analyse. Ter voorbereiding op de eerste dag wordt de deelnemers gevraagd om een eigen onderzoeksidee voor mee te brengen. Voor de tweede dag kijken deelnemers van tevoren een videocollege over thematische analyse. In de gehele workshop focussen we op het reflexieve karakter van kwalitatief onderzoek dat onmisbaar is voor klinisch geldige en relevante evidence. In deze workshop gaan we daarom niet alleen in op methoden en technieken, maar ook op de invloed van perspectief, waarden en aanpak van de onderzoeker zelf.
 
Opbouw 
Dag 1:
Epistemologie van kwalitatief en mixed methods onderzoek
Kwaliteitscontrole (gehele proces, reflexieve wetenschap). 
Dag 2:
Dataverzameling in interviews en focusgroepen
Basisprincipes van kwalitatieve codering.
 
Waarom of wanneer zou je deze module kunnen kiezen?
Methodologie vormt in de klinische psychologie een fundament voor gedegen onderzoek en evidence-based practice. Waar kwantitatieve methodologieën wereldwijd sterk verankerd zijn in psychologische curricula, krijgen kwalitatieve en mixed methoden minder aandacht. Gezien het narratieve karakter van de klinische praktijk, waarin de conversatie tussen therapeut en cliënt en de verhalen en expressie die de cliënt ter tafel brengt een wezenlijke rol spelen in therapeutische verandering, bieden kwalitatieve onderzoeksmethoden juist een onmisbaar perspectief op de uitkomsten van de behandeling. Voor onderzoekers is het bovendien belangrijk om zich bewust te zijn van de keuzes die men heeft in zowel kwantitatieve als kwalitatieve onderzoeksmethoden, om de aansluiting van methoden op de vragen en doelstellingen van onderzoek te rechtvaardigen.
 
 

Titel
Het onderzoeken van werkingsmechanismen in psychotherapie
 
Docent
Sanne Bruijniks, PhD; werkzaam als universitair docent bij Universiteit Utrecht en basispsycholoog bij GGZ inGeest afdeling depressie
 
Data
Voorjaar 2026 (juni)
Voorjaar 2027 

Inhoud
Een manier om bestaande psychologische behandelingen te verbeteren is het onderzoeken van werkingsmechanismen en moderatoren (i.e., hoe werkt psychotherapie en voor wie?). Kennis over wat voor wie werkt zou namelijk kunnen helpen om behandelingen te optimaliseren en de juiste patiënt de juiste techniek te bieden. Deze module zal een introductie geven over verschillende manieren waarop werkingsmechanismen in psychotherapie onderzocht kunnen worden en wat ervoor nodig is om aan te tonen of iets een echt werkingsmechanisme is. Kennis over werkingsmechanismen in psychotherapie voor depressie zullen hier als leidraad worden gebruikt, maar er zal ruimte zijn om te onderzoeken wat er in jouw vakgebied bekend is of juist nog onderzocht zou moeten worden. Verschillende methoden zullen worden besproken, waaronder verschillende vormen van mediatie analyse en een experimentele aanpak om werkingsmechanismen te onderzoeken. Het is mogelijk om eigen data mee te nemen en hiermee aan de slag te gaan.
 
Leerdoelen van deze modulen:

• Kennis opdoen over wat er precies wordt verstaan onder werkingsmechanismen
• Het kunnen beoordelen van studies naar werkingsmechanismen
• Het kunnen interpreteren van mediatie analyses
• Oefenen met het opzetten van een onderzoek naar werkingsmechanismen
• Oefenen met het uitvoeren van mediatie analyses.

• College introductie werkingsmechanismen in psychotherapie voor depressie
• Werken en presenteren in subgroepen over de (potentiële) werkingsmechanismen in jouw veld.

• College methoden om mediatie te onderzoeken
• Oefenen met simpele mediatie analyse, en evt. complexere syntax
• In subgroepen ontwerpen van een experiment om werkingsmechanismen en evt. moderatoren te onderzoeken.

Titel
Meta-analysis in psychological interventions
 
Docent
Dr. David Turner
GZ-Psycholoog / Clinical Psychologist / PhD
 
Having trained as a Clinical Psychologist in the UK, I currently work as GZ-Psycholoog in a FACT team in Den Haag delivering psychological intervention for people with complex mental health problems. I have a particular interest in psychosis and have published a number of meta-analytic studies focused upon psychological interventions for psychosis, such as CBTp. While working at the Vrije Universiteit I also worked on other collaborative meta-analytic projects intestigating healthcare interventions, including the WHO and the Hersenstichting.
 
Data
Voorjaar 2027 

Inhoud
Meta-analytic research provides the best available method in reliably assimilating outcome data to determine which psychological interventions are most effective. In the past two decades this form of research has become increasingly important and forms the backbone of major treatment guidelines in healthcare systems worldwide.
 
Despite being widely applied and having great potential to provide clarity about which therapies might best help the people we work with, meta-analysis can also be misused or misinterpreted. Therefore careful and thoughtful use of this methodology is of high importance.
 
In this module you will learn the basics in practically appyling meta-analysis in psychological therapy outcome research alongside developing a critical perspective on its application. After completion of this module, you can carry out basic meta-analysis design, systematic literature searches, data extraction, analysis (in R), and interpretation. The aim is also to develop and understanding of its application in the context of mental health treatment and evidence-based decision-making.
 
Opbouw
The first meeting will consist of an introduction to meta-analysis and contextual placement of meta-analysis in relation to the development and implementation of evidence-based psychological interventions. The trainees will then be guided through key steps in conducting meta-analysis; namely the systematic literature search, data extraction and analysis using R (statistical software). The trainees will then have the homework task of attempting a (basic) meta-analysis.
 
In the second meeting, we will review the meta-analysis homework task and trouble-shoot any issues arising during the process. More specialist meta-analysis topics will be introduced in discussion, such as independent-participants data (IPD) meta-analysis. We will also address other critical questions relating to meta-analysis and its application.
  
Waarom of wanneer zou je deze module kunnen kiezen?
Developing a sound understanding of the principles and processes underlying meta-analysis provides the clinician with a deeper understanding of the manner in which the evidence-base for psychological interventions is formed and therefore provides a more critical perspective on the implementation and practice of psychological interventions. This module is suited to clinicians who have scientific interest in the development of psychological therapies and the commitment to provide better care for those interacting with psychological services. This module may also serve as an interesting starting point for any clinicians with a desire to integrate meta-analytic research in clinical career trajectories, since there is the opportunity to learn basic meta-analytic skills.
  

Titel
Multilevel modeling in R voor beginners
 
Docent
Freddy van der Veen
Universitair Hoofddocent, Klinische Psychologie, Erasmus Universiteit Rotterdam
 
Data
Vrijdag 6 maart en 20 maart 2026 
Voorjaar 2028 

Inhoud
In de afgelopen jaren zijn er nieuwe statistische methoden beschikbaar gekomen voor het analyseren van onderzoeksgegevens, zoals multilevel modeling. Multilevel modellen zijn met name geschikt voor het analyseren van gegevens die op meerdere niveaus gerangschikt kunnen worden. Denk hierbij bijvoorbeeld aan de data verzameld met ‘ecological momentary assessment’ methoden (bv. met apps waarmee op meerdere momenten op de dag hetzelfde wordt gemeten) of laboratorium onderzoek waarbij met experimentele taken onderzoek wordt gedaan. In deze module zal de GioS een eerste introductie krijgen in deze modellen en aan de hand van een aantal praktische oefeningen met eigen data leren hoe deze methode werkt en wat de do’s en don’ts van deze methode zijn. Na afloop kan de GioS zelf aan de slag met deze methode om zo zijn of haar eigen data te kunnen analyseren.
 
Opbouw
Op dag 1 maken we kennis met de methode en gaan we snel aan de slag met voorbeeld data. Op dag 2 zal de GioS eigen data meebrengen en met enkele oefeningen het geleerde van de eerste dag toepassen op eigen data.
 
Waarom of wanneer zou je deze module kunnen kiezen?
Deze module is geschikt voor de GioS die interesse heeft voor geavanceerde statische methoden. De door de GioS te verzamelen data moet geschikt zijn voor een multilevel aanpak. De GioS moet niet bang zijn om zelf wat simpele scripts te kunnen aanpassen voor eigen gebruikt en niet schrikken van het gebruik van R, wat we zullen gaan gebruiken in deze module.
 

Titel
SCED - de kracht van n=1: intensief longitudinaal onderzoek bij een zeer klein aantal participanten.
 
Docent
Mijn naam is Samantha Bouwmeester. Ik heb m’n eigen statistisch adviesbureau - Out of the Boxplot  https://www.outoftheboxplot.site - waarin ik vooral mensen uit de klinische praktijk en mensen uit het onderwijs van statistisch advies voorzie. Ik ben jarenlang universitair hoofddocent statistiek geweest bij de sociale wetenschappen. Dat was een reuze leuke baan, maar met mijn eigen bedrijf heb ik het gevoel dat ik meer impact kan maken op de praktijk. Ik vind het enorm inspirerend om de brug te maken van de taaie statistiek naar de weerbarstige praktijk.
 
Data
Donderdag 26 maart en 23 april 2026 
Voorjaar 2027
Voorjaar 2028 

Inhoud
Single case designs zijn de afgelopen steeds populairder geworden in de klinische praktijk. Deze designs zijn dan ook uitermate geschikt om de effectiviteit van een therapie, of een aspect van een therapie te evalueren a.d.h.v. data van een kleine groep mensen. Single case designs zijn longitudinale designs waarbij deelnemers intensief worden gevolgd. In een experimenteel design wordt er onderscheid gemaakt tussen verschillende fases waarin de deelnemer met zich wordt vergeleken. Er zijn tal van manieren om de data in een single case design te analyseren. In de twee dagen dat we met het design aan de slag gaan zullen we eerst uitgebreid de kenmerken van het design te bespreken en deze te koppelen aan praktische toepassingen. We zullen kennis maken met data die verzameld is binnen een single case experimental design en bekijken hoe deze data geanalyseerd kan worden. Vervolgens zullen we zelf een onderzoek opzetten, data simuleren voor dit onderzoek, de data analyse doen en het onderzoek vastleggen in een wetenschappelijk verslag.
 
Opbouw
De eerste lesdag gaan we eerst kennis maken met het single case design en de (on)mogelijkheden bespreken aan de hand van voorbeeld data. We gaan de data analyseren in een app die ontwikkeld is om single case data te analyseren, https://architecta.shinyapps.io/SingleCaseDesignsv02/ , en we eindigen de dag met de eerste opzet van een eigen single case experimental design onderzoek. Tussen de eerste en tweede lesdag word je gevraagd om dit onderzoek zelf uit te werken en ook data te verzamelen (of te simuleren), tijdens de tweede lesdag gaan we aan de slag met de analyses van jullie eigen onderzoek, en eindigen we de dag met het schrijven van een methode en resultaten sectie waarin je het eigen onderzoek en de resultaten beschrijft.
 
Waarom of wanneer zou je deze module kunnen kiezen?
Wanneer je graag intensief longitudinaal onderzoek zou willen doen bij een klein aantal deelnemers, en je wilt dit graag op een wetenschappelijk verantwoorde manier aanpakken, dan is deze module iets voor jou…