Dit is een samenvatting van alle stappen die getoetst worden bij het SPSS tentamen in blok 2.2 Statistische vaardigheden. De stappen zijn per sessie 1 t/m 4 volledig uitgewerkt. Aan de hand van deze samenvatting heb ik alle SPSS stappen geoefend en geleerd en voor het tentamen een 8.7 gehaald.
Samenvatting SPSS tentamen blok 2.2
Algemene informatie: 20 vragen waarbij je analyses moet uitvoeren en specifieke cijfers moet
noteren op het webformulier.
Oefenen kan met = het uitvoeren van basisanalyses uit de tutorials en SPSS-oefeningen, het vinden
van specifieke waarden in output en het oefenen met correcte afronding (2/3 decimalen).
De basisanalyses
Selecting cases
- Data → select cases → if condition is satisfied
- Select variabele = welke variable je wilt (filteren) en zet tussenhaakjes welke groep
Voorbeeld: groep = 2 OF inkomen >=10
Sort cases
- Volgorde bepalen van de data van de variabele
- Data → Sort cases → sort by → ascending (laag naar hoog) of descending (hoog naar laag)
Compute variabele
- Transform → compute variable → target variabele
- Voorbeeld: (… + … + …): … → Je ziet deze variabele terug in data view
MEAN (…, …, …, )
Recode into Same of Different Variables
- Recode into same variable (NIET doen omdat je originele data verdwijnt)
- Transform → recode into different variables → output variable → change → Old/new values
- Options:
Range Lowest thru 27 (=0 t/m 27)
Range through Highest (27.1 > )
Voorbeeld: frequencies bekijken. T-test of deze twee groepen van elkaar verschillen
(independent t-test).
Split file
- Analyse → descriptive statistics → frequencies → variable → statistics (dit geldt voor alle
participanten)
- Je wilt dit nu alleen voor 1 groep / categorie weten in de data (categorical variabele)
- Data → split file → compare groups → variable toevoegen → data is gesorteerd
- Analyse → descriptive statistics → frequencies → variable → statistics voor de twee groepen
die gesplitst zijn
Crosstabellen
- Aantal proporties van je groepen weergegeven in een tabel
- Analyse → descriptives statistics → crosstabels → row (onafhankelijk) / colom (afhankelijk)
(beinvloed alleen het aflezen)
Crosstabellen met percentages
- Analyse → descriptives statistics → crosstabels → row (onafhankelijk) / colom (afhankelijk)
(beinvloed alleen het aflezen) → Cells → percentages aanvinken los of alles bij elkaar
1
, Chi-Square
- 2 categorische variabele (nominaal)
- Analyse → descriptive statistics → crosstabs → row/kolom → count / expected count → chi-
square
- Expected: wat we zouden verwachten bij geen verband / Nulhypothese
Of observed waarde significant genoeg is om verband aan te tonen
Significant = de variabele is dependent
- De p-waarde kun je aflezen bij Asymp.Sig (2-sided)
- Te veel data dus maak frequentie variable → Data → weight cases → weight cases by..
Correlatie
- Pearson correlatie
- Nulhypothese: een variabele is NIET geasscocieerd met een andere variabele
- Interval /ratio meeteenheden
- Analyse → correlatie → bivariate → variabele toevoegen → pearson → flag significant
correlatie
- Pearson correlatie & Sig (2 tailed)
Simple regressie
- Regressie = voorspellen
- Analyse → Regression → lineair → independent / dependent → regressievergelijking
R = correlatie
R squared = verklaarde variantie (coefficient of determination). Hoeveel van de afhankelijke
variabele verklaard wordt door de onafhankelijke variabele. Hoe goed wordt de data
verklaard door de lijn?
Betere fit – R squared dichter naar 1
- Graphs → lecancy dialogs → scatterplot → X-as en Y-as → beeld van de correlatie (lineair of
niet)
- Graphs → bar → scatterplot → variable erin zetten → beeld van de correlatie (lineair of niet)
One-way ANOVA
- Een verschil tussen variabele
- Analyse → Compare means → One-way ANOVA → dependent/independent → aanvinken
wat je nog meer nodig hebt (bijvoorbeeld means plot)
- Leven’s level; niet significant = voldaan aan de assumptie dat de varianties gelijk zijn.
- F-waarde significant = uitvoeren Post hoc (paarsgewijs) om te zien waar het verschil inzit
Andere manier
- General linair model → univariate → dependent / independent (fixed factors) → aanvinken
wat je nodig hebt
Two-way ANOVA
- General linair model → univariate → dependent / independent (meerdere fixed factors) →
aanvinken wat je nodig hebt
> Assumpties bekijken: outliers, niet significant = normaal verdeeld, boxplot.
2
The benefits of buying summaries with Stuvia:
Guaranteed quality through customer reviews
Stuvia customers have reviewed more than 700,000 summaries. This how you know that you are buying the best documents.
Quick and easy check-out
You can quickly pay through credit card or Stuvia-credit for the summaries. There is no membership needed.
Focus on what matters
Your fellow students write the study notes themselves, which is why the documents are always reliable and up-to-date. This ensures you quickly get to the core!
Frequently asked questions
What do I get when I buy this document?
You get a PDF, available immediately after your purchase. The purchased document is accessible anytime, anywhere and indefinitely through your profile.
Satisfaction guarantee: how does it work?
Our satisfaction guarantee ensures that you always find a study document that suits you well. You fill out a form, and our customer service team takes care of the rest.
Who am I buying these notes from?
Stuvia is a marketplace, so you are not buying this document from us, but from seller anoukopschoor99. Stuvia facilitates payment to the seller.
Will I be stuck with a subscription?
No, you only buy these notes for $3.69. You're not tied to anything after your purchase.
