Samenvatting Practicum hulpblad Leeronderzoek Oriëntatiefase ()

Practicumopdrachten

Niet vergeten:
● Bij edit → options → value and labels & names and labels aanvragen → belangrijk voor
missings
● Wanneer je formules hebt, zoals de formule voor een z-score (X-M)/SD dan vul je de getallen
in die je krijgt door het runnen van DESCRIPTIVES.
● De onafhankelijke variabele is de variabele waarvan je denkt dat deze de oorzaak is. De
afhankelijke variabele is de variabele waarvan je denkt dat deze het gevolg is.
● Vooraf altijd FREQUENCIES en MISSING VALUES (blz. 36 en 37) runnen.
● Richting → Unstandardized B: (als een respondent met x omhoog gaat, dan gaat die met y
omlaag)
● Verklaarde variantie → adjusted R-squared
● Door middel van een T-TOETS (blz. 90) kan je een statische methode toetsen
● CROSSTABS: Door een derde variabele wordt de tabel opgesplitst hiernaar. Is er een
oorzaak- gevolg relatie? Gevolg variabele (y) benoem je dan als eerste en de oorzaakvariabele
(x) als tweede.
● 2 dichotome variabele betekent chi2
● chi2 , df en p benoemen wanneer je CROSSTABS uitvoert.

COUNT
Voorbeeld: COUNT telt hoe vaak bepaalde waarde voorkomen (in voorbeel dus 4 en 5) BLZ. 43
COUNT NEWvariabel = variabel1 variabel2 variabel3 (4 5)
FREQUENCIES = NEWvariabel

Voorbeeld: maken van variable die telt hoeveel missings elke respondent heeft op 3 variabelen.
COUNT MISSING = variable 1 variable 2 variable 3 (NEWvariabel).
FREQUENCIES NEWvariabel.
CROSSTABS NEWvariabel BY variable 2
/CELLS COLUMN COUNT

COMPUTE
Voorbeeld: COMPUTE uitvoeren (voorbeeld gaat over van uren naar minuten) BLZ. 41 en 44
FREQUENCIES variabel.
MISSING VALUES variabel (-88 -77 -55).
COMPUTE NEWvariabel = variabel * 60.

Voorbeeld: variabel dezelfde inhoud geven, van daaruit verder
COMPUTE NEWvariabel = variabel.
IF (variabel = 2) NEWvariabel = 0.
FREQUENCIES NEWvariabel.
DESCRIPTIVES NEWvariabel
/STATISTICS MEAN MAX MIN.

Voorbeeld: Verschil hoogste en laagste score, ook wel de range BLZ. 115
FREQUENCIES en MISSING VALUES vooraf natuurlijk.

, COMPUTE NEWvariabel = MAX (variabel1, variabel2, variabel3) - MIN (variabel1, variabel2,
variabel3).




Voorbeeld: Beginnen met dezelfde waarde voor iedereen, later andere toevoegen.
COMPUTE NEWvariabel = -1
IF (variabel1=528) NEWvariabel = 1.
etc… Note: De IF altijd per selectie apart neerzetten.
Kan ook gebruik maken van < of > geeft hoger of lager aan.
VALUE LABELS NEWvariabel 1"Nederlands" -1"anders".
VARIABLE LABELS NEWvariabel "etniciteit respondent".
Note: Bij een IF commando hoef je niet altijd eerst een COMPUTE commando uit te voeren, dit
gebeurt al bij: IF (variabel1 = 528) NEWvariabel = 1.


** Machtsverheffen
* Vermenigvuldigen
/ Delen
+ Optellen
- Aftrekken


HERCODEREN
Voorbeeld: Richting schaal hercoderen. BLZ. 39
FREQUENCIES variabel1 variabel2 variabel3.
MISSING VALUES variabel1 variabel2 variabel3 (-88 -55)
RECODE variabel1 variabel2 variabel3 (1=5) (2=4) (3=3) (4=2) (5=1) INTO NEWvariabel
VALUE LABELS NEWvariabel 1'strongly disagree' 2'disagree' 3'neither agree nor disagree' 4'agree'
5'strongly agree'.
VARIABLE LABELS NEWvariabel “naam variabel”

Voorbeeld: Dummificeren, ook wel hercoderen waarbij variabelen 0 en 1 krijgen.
RECODE variabel1 (1=0) (2=1) (else=SYSMIS) INTO NEWvariabel.
VALUE LABELS nieuwe variabele 0 "categorie 1" 1 "categrorie 2".
VARIABLE LABELS nieuwe variabele "onderwerp".


ELSE = SYSMIS → wanneer je alle missing values al weg wilt laten
ELSE = 999 → missing values hercoderen naar 999
ELSE = COPY → wanneer je de missings hetzelfde wilt laten, of andere variabelen überhaupt


MEAN
Gemiddelde berekenen van meerdere variabelen
Voorbeeld: MEAN berekenen met minimaal 1 antwoord ingevuld door respondent.
FREQUENCIES en MISSING VALUES vooraf natuurlijk.
COMPUTE NEWvariabel= MEAN.1 (variabel1, variabel2, variabel3).

DESCRIPTIVES
Voorbeeld: mogelijkheden die apart opgevraagd kunnen worden.