Empirische scriptie schrijven: opbouw, bijlage en voorbeeld

Twee scripties, dezelfde enquête, dezelfde 180 antwoorden, twee heel verschillende cijfers. Wie een empirische scriptie schrijft, struikelt zelden over de data en vaak over de manier waarop die worden opgeschreven.

De oorzaak zit bijna altijd op dezelfde plek: bevinding en duiding lopen door elkaar. Een empirische scriptie schrijf je door eerst het theoretisch kader en de onderzoeksvraag op te bouwen, daarna in een methodehoofdstuk te laten zien hoe je hebt verzameld en geanalyseerd, de resultaten neutraal te presenteren en ze pas in de conclusie en discussie te duiden. Aan het eind van dit artikel heb je een indeling die je aan je begeleider kunt voorleggen.

📌 Het belangrijkste in het kort

• De WHW scheidt wetenschappelijk universitair onderzoek van praktijkgericht hbo-onderzoek.
• De Taalwinkel van de UvA: resultaten zonder verklaringen of conclusies.
• Nederlandse gedragscode 2018: je begeleider is aanspreekbaar, niet jij.
• In de bijlage hoort je vragenlijst, niet je ruwe output.
• Voor je onderzoek mag je nooit een BSN vragen.

Wat een empirische scriptie onderscheidt van een literatuurstudie

Een empirische scriptie toetst haar onderzoeksvraag aan data in plaats van die alleen uit de literatuur te beantwoorden, en laat daarbij zien hoe die data zijn verzameld en volgens welke regels ze zijn geanalyseerd.

Empirisch werken betekent in Nederland niet overal hetzelfde. Artikel 1.3 van de Wet op het hoger onderwijs en wetenschappelijk onderzoek bepaalt dat universiteiten zich richten op wetenschappelijk onderwijs en onderzoek, terwijl hogescholen zich richten op hoger beroepsonderwijs en “ontwerp- en ontwikkelactiviteiten of onderzoek gericht op de beroepspraktijk” verrichten. Dat verschil in wettelijke opdracht werkt door in wat opleidingen van een scriptie verwachten: aan de universiteit ligt het accent doorgaans op een theoretisch gefundeerde vraag, op de hogeschool op een vraag uit de beroepspraktijk.

Empirisch betekent verder niet per se dat je zelf vragenlijsten verstuurt. Wie een bestaande dataset met een eigen vraagstelling opnieuw analyseert, werkt eveneens empirisch, zolang die analyse verder gaat dan het oorspronkelijke onderzoek.

Beide vormen zijn gelijkwaardig, ze beantwoorden alleen verschillende soorten vragen. Twijfel je nog, dan helpt het overzicht van de grondslagen van empirisch onderzoek bij die keuze.

Opbouw van een empirische scriptie: de indeling in het voorbeeld

De opbouw van een empirische scriptie volgt bijna altijd dezelfde tweedeling: eerst het theoretische deel dat begrippen afbakent, de literatuur ordent en uitmondt in een onderzoeksvraag, daarna het empirische deel met methode, resultaten, conclusie en discussie.

Een landelijk voorgeschreven indeling bestaat niet. Volgens de Schrijfwijzer van de Universiteitsbibliotheek Utrecht (2024) hangt de indeling van een onderzoeksverslag af van de eisen die in een specifieke cursus worden gesteld, en is de studiehandleiding daarom je eerste bron.

1. Inleiding. Aanleiding, relevantie en een korte vooruitblik op de opbouw.
2. Theoretisch kader. Begrippen definiëren, theorieën ordenen, onderzoeksstand beschrijven.
3. Onderzoeksvraag en deelvragen. Afgeleid uit de theorie, met eventuele hypotheses.
4. Methode. Vorm van dataverzameling, meetinstrument, steekproef, periode en analysetechniek.
5. Resultaten. De bevindingen, geordend per deelvraag of hypothese, zonder duiding.
6. Conclusie. Antwoord op de onderzoeksvraag en de samenhang tussen de deelantwoorden.
7. Discussie. Reikwijdte, beperkingen van je methode en implicaties voor het vakgebied.
8. Literatuurlijst en bijlagen. Bronnen, het meetinstrument en eventueel je dataset.

Opvallend voor wie Engelstalige handboeken leest: in de Nederlandse indeling komt de conclusie vóór de discussie. De volgorde is een sjabloon en geen wet, dus bespreek een afwijkende snit vooraf met je scriptiebegeleider. Hoe je van onderwerp naar een afgeronde dataverzameling komt, beschrijft het artikel over empirisch onderzoek in je afstudeerwerk.

Hoeveel theorie een empirische scriptie nodig heeft

Een empirische scriptie heeft precies zoveel theorie nodig als haar methode vraagt. Volgens de Universiteitsbibliotheek Utrecht (2024) diep je in het theoretisch kader de aan de onderzoeksvraag gerelateerde concepten uit op basis van wetenschappelijke literatuur, en vloeit de methode voort uit dat kader en uit je specifieke vraagstelling. Een vast percentage voor de omvang van het theoretische deel schrijft geen Nederlandse richtlijn voor.

Waarom de conclusie het spiegelbeeld van de inleiding is

Inleiding en conclusie horen elkaars spiegelbeeld te zijn. De Universiteitsbibliotheek Utrecht (2024) formuleert het zo: de kaderbepalende onderdelen inleiding en conclusie zijn in opbouw elkaars spiegelbeeld. De inleiding voert je lezer van buiten naar binnen tot aan een onbeantwoorde vraag, de conclusie geeft eerst antwoord en brengt de lezer in de discussie terug naar de bredere context van het vakgebied.

📚 Leestip

Piet Verschuren en Hans Doorewaard, Het ontwerpen van een onderzoek (6e druk, Boom, 2021). Het boek gaat niet over de uitvoering maar over het ontwerp: doelstelling, onderzoeksmodel, vraagstelling en begripsbepaling, elk met een stappenplan. De focus ligt op praktijkgericht onderzoek, dus het sluit vooral aan op de onderzoekspraktijk binnen het hbo.

De empirische opbouw met theorie, methode, resultaten en discussie is maar een van de mogelijke patronen. Welke andere er zijn, in welke volgorde de formele onderdelen staan en hoe diep je nummert, lees je in het artikel over de opbouw van een scriptie.

Het methodehoofdstuk: wat er volledig in moet

Het methodehoofdstuk van een empirische scriptie dient één doel: een buitenstaander moet je onderzoek ermee kunnen herhalen zonder jou iets te hoeven vragen.

Bij onderzoek met deelnemers gaat er een stap aan je dataverzameling vooraf. De Facultaire Ethische Toetsingscommissie Geesteswetenschappen van de Universiteit Utrecht eist goedkeuring voordat je begint, bijvoorbeeld bij interviews of vragenlijsten. Voor studenten loopt die route via een checklist die je met je begeleider bespreekt; alleen in uitzonderlijke gevallen vindt toetsing plaats. Een aanvraag indienen kun je als student niet zelf.

Werk je met persoonsgegevens, dan geldt de AVG, in Nederland aangevuld met de Uitvoeringswet AVG. Artikel 24 van de UAVG staat bijzondere categorieën gegevens alleen toe als vier voorwaarden samen gelden: de verwerking is nodig voor wetenschappelijk onderzoek volgens artikel 89, eerste lid AVG, dat onderzoek dient een algemeen belang, toestemming vragen blijkt onmogelijk of onevenredig veel inspanning kosten, en er zijn waarborgen voor de persoonlijke levenssfeer. Voor een scriptie is toestemming vragen vrijwel altijd haalbaar.

Wat er in je methodehoofdstuk hoort

• Vorm van dataverzameling en de onderbouwing waarom die past.
• Het meetinstrument met herkomst: zelf ontwikkeld of overgenomen.
• Operationalisering, dus welke vraag welk begrip meet.
• Steekproef, wervingsroute en het aantal bruikbare respondenten.
• Periode van dataverzameling, met concrete datum.
• Pretest: hoeveel mensen, en welke aanpassingen eruit volgden.
• Analysetechniek en de gebruikte software.
• Toestemming, AVG-grondslag en de manier waarop je anonimiseert.

Één punt wordt stelselmatig overgeslagen: de pretest. Je vragenlijst door drie mensen uit je doelgroep laten invullen kost één middag en legt de onbegrijpelijke vragen bloot. Welke keuzes daaraan voorafgaan, ordent het artikel over onderzoeksontwerp.

💡 Tip

Regel je toestemming en je grondslag voordat je de eerste vragenlijst verstuurt. Zonder geldige grondslag verzamelde data repareer je achteraf niet. De Universiteit Utrecht is over het BSN kort: dat mag je nooit aan deelnemers vragen.

Resultaten presenteren zonder al te duiden

Het resultatenhoofdstuk meldt wat je hebt gemeten en niet wat je ervan vindt. Die scheiding is de duidelijkste breuklijn in scripties en tegelijk de makkelijkst te vermijden.

De Taalwinkel van de Universiteit van Amsterdam trekt de grens scherp: in dit hoofdstuk geef je de feitelijke resultaten weer, geef je nog geen verklaringen, trek je nog geen conclusies en beantwoord je de onderzoeksvragen niet. Het gaat om een objectief beeld van het verzamelde materiaal.

Niet elke Nederlandse richtlijn legt de grens even streng. De Universiteitsbibliotheek Utrecht (2024) schrijft dat je de resultaten per hoofdstuk op een neutrale en overzichtelijke manier beschrijft, maar staat toe dat ze op een relevante manier worden geïnterpreteerd en teruggekoppeld naar de besproken theorieën. Wat jouw opleiding verwacht, staat in de studiehandleiding.

Voor de volgorde binnen het hoofdstuk bestaan twee bruikbare patronen: per hypothese of per deelvraag. Welke je kiest is smaak, mengen doe je niet. Welke techniek bij jouw data past, legt het artikel over analysemethoden uit.

Conclusie en discussie: duiden, vergelijken, begrenzen

De conclusie beantwoordt je onderzoeksvraag, de discussie weegt wat die bevindingen betekenen en hoe stevig ze zijn; samen zijn het de enige hoofdstukken waarin je mag oordelen.

Volgens de Universiteitsbibliotheek Utrecht (2024) beantwoordt de conclusie de in de inleiding geformuleerde onderzoeksvraag en beargumenteert ze de samenhang tussen de deelantwoorden. In de discussie geef je vervolgens commentaar op de reikwijdte van je observaties, op de voordelen en beperkingen van je methode en op de implicaties van je bevindingen voor het vakgebied.

1. Samenvatten. De centrale bevindingen in enkele zinnen, zonder tabellen te herhalen.
2. Terugkoppelen. Bevestigt, weerlegt of nuanceert je bevinding de bestaande theorie?
3. Begrenzen. De beperkingen van je onderzoek, met hun gevolgen.
4. Vooruitkijken. Welke vraag je bevinding oproept voor vervolgonderzoek.

De beperkingen bepalen vaak de indruk die je scriptie achterlaat. Een kleine, niet-aselecte steekproef is geen smet, zolang je haar benoemt en zegt waartoe je uitspraak zich daardoor beperkt. Welke maatstaven daarbij gelden, beschrijft het artikel over kwaliteitscriteria.

⚠️ Let op

Beperkingen zijn geen schuldbekentenis, maar een kwaliteitskenmerk. De fout is niet de kleine steekproef, maar de zin “de resultaten zijn representatief voor studenten in Nederland” eronder. Schrijf concreet voor wie je bevinding geldt en voor wie niet.

Wat er in de bijlagen hoort en wat niet

In de bijlagen van een empirische scriptie hoort alles wat iemand nodig heeft om je onderzoek te beoordelen, maar wat de leesbaarheid van je hoofdtekst zou verstoren.

Op de eerste plaats staat je meetinstrument. De Taalwinkel van de Universiteit van Amsterdam formuleert het zonder voorbehoud: heb je een vragenlijst gebruikt voor je dataverzameling, dan neem je die op als bijlage, omdat andere onderzoekers je onderzoek moeten kunnen herhalen. Een landelijke lijst van verplichte bijlagen bestaat niet, je studiehandleiding is leidend.

Of je je AI-prompts moet bijvoegen, hangt dus af van je opleiding: die eis staat in de OER of in een verplichte AI-verklaring, niet in een landelijke regel (stand: augustus 2026).

Twee onderdelen leveren in de praktijk de meeste vragen op. Voor een gelicentieerde testvragenlijst geldt het auteursrecht van de uitgever, dus vraag je begeleider of je de hele lijst mag afdrukken of alleen enkele voorbeelditems. Transcripten neem je alleen geanonimiseerd op, met namen, plaatsen en werkgevers vervangen.

Wat er na je afstuderen met je data gebeurt

Na je afstuderen speelt een vraag die weinig scriptiegidsen beantwoorden: moet je je ruwe data bewaren of juist wissen? Beide staan in verschillende regelingen, en beide kunnen voor dezelfde scriptie gelden.

De Nederlandse gedragscode wetenschappelijke integriteit (2018), uitgegeven door onder meer de KNAW, NWO en de Vereniging Hogescholen, is de meestgeciteerde bron. Norm 24 vraagt je zowel de ruwe als de bewerkte versies te bewaren “gedurende een voor de discipline en methodologie passende termijn”. Een aantal jaren noemt de code nergens.

De veelgenoemde tien jaar zijn instellingsbeleid en geen norm uit de code. De FETC-GW van de Universiteit Utrecht (2021) noemt als standaard bewaartermijn van onderzoeksdata minimaal tien jaar na publicatie. Voor een scriptie die niet openbaar wordt gemaakt, spreekt die termijn dus niet vanzelf.

Verrassender is wie er op naleving wordt aangesproken. De gedragscode bepaalt dat de hoofdstukken 2 en 3 ook gelden voor het werk van studenten, maar dat uitsluitend de onderzoekers of projectleiders onder wier verantwoordelijkheid zij werken daarop aanspreekbaar zijn. Blijft je onderzoek binnen een educatieve context en leidt het niet tot andere publicaties dan een openbaar gemaakte scriptie, dan volgen er geen klachtprocedure en geen sancties uit de code. Voor jou geldt in plaats daarvan de Onderwijs- en Examenregeling van je opleiding.

Een landelijke gedragscode voor persoonsgegevens in onderzoek ontbreekt bovendien. Universiteiten van Nederland meldt dat de goedkeuring van de gedragscode uit 2005 in 2011 is verlopen en dat er geen aan de AVG aangepaste herziene versie beschikbaar is.

Bewaren en wissen verzoen je bijna altijd door te anonimiseren: wie namen en e-mailadressen niet opslaat, houdt een dataset over die niemand meer identificeert. Welke instellingen daarvoor nodig zijn, staat in het artikel over privacy bij enquêtes. Leidend blijft het voorschrift van je eigen instelling. Dit artikel vervangt geen juridisch advies.

Veelgemaakte fouten bij een empirische scriptie

Vijf fouten duiken in empirische scripties steeds opnieuw op, en alle vijf zijn schrijffouten en geen onderzoeksfouten. De dataverzameling was in orde, de presentatie niet.

Goed nieuws is dat schrijffouten zich in één revisieronde laten verzamelen, en dat daarvoor geen nieuwe data en geen nieuwe literatuur nodig zijn.

Duiding sluipt het resultatenhoofdstuk binnen

De vaakst gemaakte fout ontstaat uit behulpzaamheid: je wilt het je lezer makkelijk maken en schrijft de duiding er meteen bij. Het gevolg is dat de discussie daarna niets meer te melden heeft en zichzelf herhaalt. De proef is simpel: staat er in je resultaten een waarderend woord als “verrassend”, “helaas” of “teleurstellend”, dan hoort die zin een hoofdstuk verder.

Het methodehoofdstuk legt de methode uit in plaats van de keuze te onderbouwen

Een definitie van de online enquête staat in elk handboek en interesseert in je methodehoofdstuk niemand. Gevraagd wordt de onderbouwing waarom deze vorm beter bij je vraagstelling past dan het alternatief dat je hebt overwogen. Één zin volstaat vaak: interviews hadden meer diepgang opgeleverd, maar het beoogde aantal respondenten onhaalbaar gemaakt.

De ruwe statistische output belandt in de lopende tekst

Uitvoervensters van statistiekprogramma’s zijn gemaakt voor de bediening, niet voor je lezer. Bouw daarom een eigen tabel met alleen de kengetallen die je hypothese raken, en leg de volledige output in je digitale bijlage. Een lezer die zich eerst door drie pagina’s output moet werken, raakt het spoor van je argument kwijt.

Het meetinstrument ontbreekt in de bijlage

Zonder je vragenlijst of interviewleidraad valt geen enkele uitspraak in je scriptie te controleren. Toch ontbreekt het instrument opvallend vaak, meestal omdat het online hulpmiddel geen afdrukbare versie oplevert. Exporteer je vragenlijst daarom als pdf voordat je hem verstuurt, inclusief filterlogica en antwoordopties.

De beperkingen bestaan uit clichés

“De steekproef was klein” is geen beperking, maar een waarneming. Een beperking benoemt welke uitspraak daardoor niet meer houdbaar is: bij 84 deelnemers uit één opleiding kun je geen verschil tussen opleidingen toetsen, maar wel de tendens binnen die ene groep beschrijven. Precies dat onderscheid laat methodisch inzicht zien.

Tot slot

Een empirische scriptie wint niet doordat de data spectaculair zijn, maar doordat elke keuze navolgbaar is vastgelegd. Wie methode, resultaat en duiding netjes scheidt, maakt het je beoordelaar makkelijk om je redenering te volgen. Precies dat is de eis achter alle vormvoorschriften.

In je resultaten meld je wat er was. In je discussie zeg je wat het betekent. Die grens is het halve cijfer.

Hoe je verdergaat

• Moet je de vragenlijst voor je scriptie nog bouwen? Vragenlijst maken
• Twijfel je over je hypotheses? Hypothese opstellen
• Zoek je de route van idee tot analyse? Empirisch onderzoeksproces

Moet de dataverzameling voor je empirische scriptie nog beginnen?

Met empirio.ai, een online enquêtetool uit Duitsland, bouw je je vragenlijst, verzamel je de antwoorden anoniem en exporteer je aan het eind de dataset voor de bijlage van je scriptie.

Enquête voor je scriptie maken