SPSS – Jaar 2 (Experimentele Onderzoeksmethoden)
Practicum 1 – Rehearsal and ANOVA 1
1.1. One Sample t-Test 1
1.2. Two Sample t-Test 5
1.3. ANOVA 6
1.4. Another ANOVA 8
Practicum 2 – ANOVA and Post-Hoc Comparisons 9
2.1. One-Way ANOVA 9
2.2. Scheffé Contrasts 10
2.3. Two-Way ANOVA 12
2.4. Soccer Players 1 14
2.5. Soccer Players 2 15
Practicum 3 – ANCOVA and Repeated Measures 16
3.1. ANCOVA 16
3.2. Repeated Measures 19
3.3. Sexism 20
Deze handleiding bevat een stappenplan, syntax en eventueel benodigde uitleg voor alle onderdelen
van practica 1, 2 en 3. Alle foto’s en figuren die verwerkt zijn in deze handleiding, zijn terug te vinden
in de cursus ‘Experimentele Onderzoeksmethoden’ (in de slides of het tabellenboekje) of geknipt
vanuit SPSS. De tabellen die benodigd zijn voor ANOVA, zijn achterin de handleiding toegevoegd.
1
,Practicum 1 – Rehearsal and ANOVA
1.1. One sample t-Test
Zorg ervoor dat je alle syntax bijhoudt. Dit doe je door op “Paste” te drukken (in plaats van
op “OK”) nadat je iets hebt uitgevoerd. De syntax wordt hierdoor gekopieerd in een “Syntax
file”. Als je de syntax wil uitvoeren, kan je het stukje syntax aanslepen en vervolgens op de
groene knop drukken.
De handleiding is gemaakt m.b.t. de SPSS-opdrachten. Hierdoor zullen er bepaalde
variabelen/acties in staan die niet bij de syntax horen. Deze worden oranje gekleurd. De
oranje delen zijn dus geen onderdeel van de syntax, maar staan er als voorbeeld.
Als je een nauwkeuriger cijfer gevraagd wordt dan door de SPSS-output weergegeven is, kan
je op je tabel klikken. Hierdoor zal je naar een nieuw scherm gebracht worden, waar je op
het gewenste cijfer dubbelklikken. De waarde wordt dan specifieker weergegeven.
Informatie – Frequencies & Descriptives
Algemene informatie over de steekproef.
a. Analyze > Descriptive Statistics > Frequencies
b. Selecteer de gewenste variabelen in de box.
c. Ga naar “Statistics” en duid aan welke gegevens je wil hebben (bv. Mean, Variance…).
d. Klik op “Paste”.
e. Sleep de code aan.
f. Klik op de groene “Play”-knop.
Syntax:
FREQUENCIES VARIABLES=group y
/STATISTICS=STDDEV VARIANCE MINIMUM MAXIMUM MEAN MEDIAN
/ORDER=ANALYSIS.
Measurement levels
Om te zien op welk level een variabele gemeten is, kan je kijken naar het measurement level. Hier
staat als het goed is ‘nominal’, ‘ordinal’ of ‘scale’.
a. Switch links onderin van ‘Data View’ naar ‘Variable View’.
b. In de voorlaatste kolom zie je ‘Measure’. Hier kan je per variabele kijken welk meetniveau de
variabele heeft.
Kleine herhaling:
• ‘Scale’: combinatie van ‘ratio’ (rangorde, intervallen gelijk & betekenisvol 0-punt) en
‘interval’ (rangorde, intervallen gelijk).
• ‘Nominal’: data kunnen worden gecategoriseerd zonder duidelijke volgorde (categorieën als:
ja/nee, man/vrouw etc.) Er is hier dus geen verschil tussen categorieën.
• ‘Ordinal’: De data kunnen worden gecategoriseerd en er is sprake van een duidelijke
rangorde (categorieën als helemaal eens-eensoneens, goud-zilver-brons, inkomensgroepen
etc.). Er is hier dus wel verschil tussen categorieën.
2
, Hypothesen formuleren
Je formuleert hier H0 (de nulhypothese) en H1 (de alternatieve hypothese). Deze kan éénzijdig of
tweezijdig zijn. Als voorbeeld heb je de hypothese: “Het gemiddelde van groep 1 is 6”.
Je hebt hier een tweezijdige hypothese.
H0: µ = 6
H1: µ ≠ 6
Als de nulhypothese klopt, is het gemiddelde van groep 1 hier gelijk aan 6. De nulhypothese kan
verlegd worden als het groepsgemiddelde significant groter of kleiner is dan 6. Hierdoor heb je een
tweezijdige hypothese.
Eenzijdige hypothesen zien er bijvoorbeeld zo uit: “Het gemiddelde van groep 1 is 6 of meer”. Dit is
een eenzijdige hypothese, want de nulhypothese kan alleen worden weerlegd wanneer het
gemiddelde significant kleiner blijkt te zijn dan 6. Is deze significant groter, is er niets aan de hand en
kan je je nulhypothese aanhouden: die zegt dat het 6 of meer is.
Ho: µ ≥ 6
H1: µ < 6
Select cases
Cases selecteren kan handig zijn, bijvoorbeeld om naar het gemiddelde van één groep te kijken. In dit
voorbeeld willen we specifiek groep 1 bekijken.
a. Data > ‘Select Cases’
b. Selecteer de variabele waarvan jij bepaalde cases wil zien (group).
c. Kies “If condition is satisfied”.
d. Vul bij “If…” de condities in (group = 1). Welke getal je nodig hebt, kan je terugvinden bij
‘Variable View’.
e. Paste en run de syntax.
Syntax:
USE ALL.
COMPUTE filter_$=(group = 1).
VARIABLE LABELS filter_$ 'group = 1 (FILTER)'.
VALUE LABELS filter_$ 0 'Not Selected' 1 'Selected'.
FORMATS filter_$ (f1.0).
FILTER BY filter_$.
EXECUTE.
Hier is het belangrijk om te onthouden dat je cases geselecteerd hebt. Schakel indien nodig weer om
naar alle cases!
3
Practicum 1 – Rehearsal and ANOVA 1
1.1. One Sample t-Test 1
1.2. Two Sample t-Test 5
1.3. ANOVA 6
1.4. Another ANOVA 8
Practicum 2 – ANOVA and Post-Hoc Comparisons 9
2.1. One-Way ANOVA 9
2.2. Scheffé Contrasts 10
2.3. Two-Way ANOVA 12
2.4. Soccer Players 1 14
2.5. Soccer Players 2 15
Practicum 3 – ANCOVA and Repeated Measures 16
3.1. ANCOVA 16
3.2. Repeated Measures 19
3.3. Sexism 20
Deze handleiding bevat een stappenplan, syntax en eventueel benodigde uitleg voor alle onderdelen
van practica 1, 2 en 3. Alle foto’s en figuren die verwerkt zijn in deze handleiding, zijn terug te vinden
in de cursus ‘Experimentele Onderzoeksmethoden’ (in de slides of het tabellenboekje) of geknipt
vanuit SPSS. De tabellen die benodigd zijn voor ANOVA, zijn achterin de handleiding toegevoegd.
1
,Practicum 1 – Rehearsal and ANOVA
1.1. One sample t-Test
Zorg ervoor dat je alle syntax bijhoudt. Dit doe je door op “Paste” te drukken (in plaats van
op “OK”) nadat je iets hebt uitgevoerd. De syntax wordt hierdoor gekopieerd in een “Syntax
file”. Als je de syntax wil uitvoeren, kan je het stukje syntax aanslepen en vervolgens op de
groene knop drukken.
De handleiding is gemaakt m.b.t. de SPSS-opdrachten. Hierdoor zullen er bepaalde
variabelen/acties in staan die niet bij de syntax horen. Deze worden oranje gekleurd. De
oranje delen zijn dus geen onderdeel van de syntax, maar staan er als voorbeeld.
Als je een nauwkeuriger cijfer gevraagd wordt dan door de SPSS-output weergegeven is, kan
je op je tabel klikken. Hierdoor zal je naar een nieuw scherm gebracht worden, waar je op
het gewenste cijfer dubbelklikken. De waarde wordt dan specifieker weergegeven.
Informatie – Frequencies & Descriptives
Algemene informatie over de steekproef.
a. Analyze > Descriptive Statistics > Frequencies
b. Selecteer de gewenste variabelen in de box.
c. Ga naar “Statistics” en duid aan welke gegevens je wil hebben (bv. Mean, Variance…).
d. Klik op “Paste”.
e. Sleep de code aan.
f. Klik op de groene “Play”-knop.
Syntax:
FREQUENCIES VARIABLES=group y
/STATISTICS=STDDEV VARIANCE MINIMUM MAXIMUM MEAN MEDIAN
/ORDER=ANALYSIS.
Measurement levels
Om te zien op welk level een variabele gemeten is, kan je kijken naar het measurement level. Hier
staat als het goed is ‘nominal’, ‘ordinal’ of ‘scale’.
a. Switch links onderin van ‘Data View’ naar ‘Variable View’.
b. In de voorlaatste kolom zie je ‘Measure’. Hier kan je per variabele kijken welk meetniveau de
variabele heeft.
Kleine herhaling:
• ‘Scale’: combinatie van ‘ratio’ (rangorde, intervallen gelijk & betekenisvol 0-punt) en
‘interval’ (rangorde, intervallen gelijk).
• ‘Nominal’: data kunnen worden gecategoriseerd zonder duidelijke volgorde (categorieën als:
ja/nee, man/vrouw etc.) Er is hier dus geen verschil tussen categorieën.
• ‘Ordinal’: De data kunnen worden gecategoriseerd en er is sprake van een duidelijke
rangorde (categorieën als helemaal eens-eensoneens, goud-zilver-brons, inkomensgroepen
etc.). Er is hier dus wel verschil tussen categorieën.
2
, Hypothesen formuleren
Je formuleert hier H0 (de nulhypothese) en H1 (de alternatieve hypothese). Deze kan éénzijdig of
tweezijdig zijn. Als voorbeeld heb je de hypothese: “Het gemiddelde van groep 1 is 6”.
Je hebt hier een tweezijdige hypothese.
H0: µ = 6
H1: µ ≠ 6
Als de nulhypothese klopt, is het gemiddelde van groep 1 hier gelijk aan 6. De nulhypothese kan
verlegd worden als het groepsgemiddelde significant groter of kleiner is dan 6. Hierdoor heb je een
tweezijdige hypothese.
Eenzijdige hypothesen zien er bijvoorbeeld zo uit: “Het gemiddelde van groep 1 is 6 of meer”. Dit is
een eenzijdige hypothese, want de nulhypothese kan alleen worden weerlegd wanneer het
gemiddelde significant kleiner blijkt te zijn dan 6. Is deze significant groter, is er niets aan de hand en
kan je je nulhypothese aanhouden: die zegt dat het 6 of meer is.
Ho: µ ≥ 6
H1: µ < 6
Select cases
Cases selecteren kan handig zijn, bijvoorbeeld om naar het gemiddelde van één groep te kijken. In dit
voorbeeld willen we specifiek groep 1 bekijken.
a. Data > ‘Select Cases’
b. Selecteer de variabele waarvan jij bepaalde cases wil zien (group).
c. Kies “If condition is satisfied”.
d. Vul bij “If…” de condities in (group = 1). Welke getal je nodig hebt, kan je terugvinden bij
‘Variable View’.
e. Paste en run de syntax.
Syntax:
USE ALL.
COMPUTE filter_$=(group = 1).
VARIABLE LABELS filter_$ 'group = 1 (FILTER)'.
VALUE LABELS filter_$ 0 'Not Selected' 1 'Selected'.
FORMATS filter_$ (f1.0).
FILTER BY filter_$.
EXECUTE.
Hier is het belangrijk om te onthouden dat je cases geselecteerd hebt. Schakel indien nodig weer om
naar alle cases!
3
