100% satisfaction guarantee Immediately available after payment Both online and in PDF No strings attached
logo-home
Previously searched by you
Previously searched by you
logo
Samenvatting - Statistiek voor de gezondheidszorg: data-analyse $13.98
Add to cart
Quickly navigate to
Preview
  2.  
  3. Universiteit Gent (UGent)
  4.  
  5. Schakeljaar Tot Master Verpleegkunde Vroedkunde
  6.  
  7. Statistiek voor de gezondheidswet: data-analyse

Summary

Samenvatting - Statistiek voor de gezondheidszorg: data-analyse
 1 purchase
  • Course
  • Statistiek voor de gezondheidswet: data-analyse
  • Institution
  • Universiteit Gent (UGent)

Samenvatting van de kennisclips, de oefeningen gemaakt tijdens de les (zeer gedetailleerd uitgeschreven), de verplichte oefeningen thuis (ToyBox-databestand, zeer gedetailleerd uitgeschreven). Geslaagd in eerste zit: 17/20 Afgestudeerd (master of science in de verpleegkunde en vroedkunde - verp...

[Show more]

Preview 4 out of 300  pages

Document information

  • September 18, 2023
  • 300
  • 2021/2022
  • Summary

Subjects

  • statistiek
  • data analyse

Written for

  • Universiteit Gent (UGent)
  • Schakeljaar tot Master Verpleegkunde Vroedkunde
  • Statistiek voor de gezondheidswet: data-analyse
All documents for this subject (1)

Seller

avatar-seller
evadelange98

Reviews received

Content preview

SAMENVATTING – STATISTIEK: DATA-ANALYSE

LES 1


Kennisclip 1: Inleiding SPSS en intikken van data
– 2 schermen in SPSS
o Dataview: data ingeven
• Nummer dat automatisch verschijnt uiterst links; duid enkel de rij aan waarin
men zich bevind, kan niet in analyses gebruikt worden
• Dit nummer is NIET aan de proefpersoon gekoppeld
• Dus als je je data herordend, verandert dit niet mee
• Steeds nummer geven aan proefpersoon
o Variable view: variabelen en karakteristieken van de variabelen benoemen
• NAME: variabelen moet je zelf benoemen
• TYPE
▪ Numeric: meest gebruikte, omdat steeds alle data omgezet worden
in cijfers
▪ String: uitzonderlijk kan tekst worden ingetikt, bijvoorbeeld: naam
van de proefpersoon
❖ Met string variabele kunnen geen statistische procedures
worden uitgevoerd
• WIDTH
• DECIMALS
• LABEL: geeft meer uitleg over de variabele
▪ Bijvoorbeeld: vraag die gesteld werd, wanneer test plaatsvond, …
▪ Bijvoorbeeld: “test anatomie 2014”
• VALUES: betekenis van de cijfers
▪ Bijvoorbeeld: 1 = mannen, 2 = vrouwen
▪ Vergemakkelijkt de interpretatie van de statistische analyses later
▪ Ook handig bij groot databestand dat ook nog door andere personen
zal gebruikt worden
• MISSING: voor sommige variabelen, geen waarden.
▪ Cel gewoon openlaten → SPSS beschouwd dit automatisch als
missing value
▪ Of missing value definiëren door andere code toe te kennen voor
niet ingevuld OF verkeerd ingevuld → cijfers die in de rest van het
databestand niet voorkomen → code 99, 999 → benoemen bij
values

, • COLUMS
• ALIGN
• MEASURE
• ROLE
– Spreadsheet: rijen en kolommen → Geen rekenprogramma zoals excel! Niet mogelijk om op
een snelle manier formules in te voeren en op deel van de data ui te voeren
o Kolommen = variabelen die gemeten werden
o Rijen = observaties/proefpersonen

Intikken van de data
Belangrijke principes
– Alle data van 1 proefpersoon op 1 rij intypen
– Gegevens van dezelfde variabelen van verschillende personen in dezelfde kolom ingeven
onder elkaar
– Alle data omzetten in cijfers
o NIET: M=mannen, V= Vrouwen
o MAAR WEL: 1 = mannen, 2 = vrouwen
– Variabelen kunnen van kwantitatieve OF kwalitatieve aard zijn
o Kwantitatief: reeks van continue getallen (voorbeeld: BMI)
o Kwalitatief: cijfers die aan deze categorieën worden gegeven, hebben geen absolute
waarden (voorbeeld: geslacht)
– Missing values
o Bij het invullen van vragenlijsten of bij het uitvoeren van metingen → heb je soms
geen waarde voor sommige variabelen
o Hoe komt dat? Vragen openlaten, mis invullen, vergeten invullen; metingen en
observaties kunnen eens mislopen
o Op 2 manieren omgaan met missing values in SPSS
• Cel openlaten: spss beschoudt dit sowieso als een missing value
• Missing value definiëren in variable view → missing value een code geven in
variable view

,Selecteren van data
Na ingeven van de data, kunnen analyses worden uitgevoerd
– Deel van de data: select cases
o In sommige analyses is het nodig om niet alle data te gebruiken, maar slechts een
deel ervan (bijvoorbeeld: enkel de mannen)
o Commando
• Data > select cases > if condition is satisfied > if > variabele aanduiden die
je wilt selecteren
• Bijvoorbeeld: geslacht verslepen = 1 (daarmee selecteer je de mannen)
• SPSS zal daarna in uiterst linkse kolom, alle rijnummers schrappen die niet
aan deze voorwaarde voldoen
• Op die manier kan je analyses uitvoeren op een deel van het databestand
• Nadien: alle cases opnieuw selecteren vooraleer je wil verdergaan met
verdere analyses: data > select cases > all cases > OK
– Databestand opsplitsen: split file
o Aparte analyses uitvoeren op subgroepen
o Commando
• Data > split file > organize output by groups > groups based on
• Bijvoorbeeld geslacht: je wil dus aparte analyses voor mannen en vrouwen
• Nadien: alle cases opnieuw selecteren vooraleer je wil verdergaan met
verdere analyses: data > split file > analyze all cases, do not create groups >
OK

, Kennisclip 2: Data transformeren
Nadat alle data werd ingegeven, kunnen we data transformeren
RECODE (1e vorm van transformeren)
= Hercoderen van data
– Nieuwe categorieën
o Omzetten van oorspronkelijke categorieën in een beperkt aantal nieuwe categorieën
– Omscoren van negatieve items
o Omscoren van test-items die negatief geformuleerd werden in positieve scores
o Into SAME: hercodering uitvoeren over bestaande codering
• Oorspronkelijke data wordt onheroepelijk gewijzigd, niet mogelijk om
oorspronkelijke codes terug op te roepen
o Into DIFFERENT: nieuwe variabele maken na hercodering
• Deze nieuwe variabele wordt dan toegevoegd achteraan het databestand
• Geniet de voorkeur, want er verandert niets aan oorspronkelijke data bestand
• Naam geven aan nieuwe variabele
• Commando
▪ Transform
▪ Recode into different variables
▪ Input variabele = variabele die je wilt hercoderen
▪ Output variabele = nieuwe naam die je geeft aan variabele na
hercodering
❖ Name: zelfde naam gebruiken _ R
❖ Change
▪ Old and new values: aangeven op welke manier de hercodering
moet gebeuren
❖ Bijvoorbeeld: hercodering 5-punten schaal die negatief
gescoord werd; 1 → 5, 2 → 4, 3 → 3, 4 → 2, 5 → 1
▪ Continue
▪ OK




o Indien meerdere items op dezelfde manier omgescoord moeten worden, kan dit
allemaal tegelijkertijd gebeuren

The benefits of buying summaries with Stuvia:

Guaranteed quality through customer reviews

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

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

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 evadelange98. Stuvia facilitates payment to the seller.

Will I be stuck with a subscription?

No, you only buy these notes for $13.98. You're not tied to anything after your purchase.

Can Stuvia be trusted?

4.6 stars on Google & Trustpilot (+1000 reviews)

69411 documents were sold in the last 30 days

Founded in 2010, the go-to place to buy study notes for 15 years now

Start selling
$13.98  1x  sold
  • (0)
Add to cart
Added