100% satisfaction guarantee Immediately available after payment Both online and in PDF No strings attached
logo-home
Portfolio opdracht 1 Research seminar (S_RSR) $5.93   Add to cart

Essay

Portfolio opdracht 1 Research seminar (S_RSR)

 6 views  0 purchase
  • Course
  • Institution

Portfolio opdracht 1 Research seminar (S_RSR)

Preview 2 out of 15  pages

  • October 28, 2024
  • 15
  • 2024/2025
  • Essay
  • Unknown
  • 8-9
avatar-seller
Research Seminar P1

Portfolio-opdracht thema 1: Factor Analyse en Schaalconstructie

De portfolio-opdrachten werk je uit in dit word-bestand en lever je vervolgens in als pdf-

bestand.

Je vindt hieronder de vragen. Per vraag is er een tekstveld waarin jullie de antwoorden kunnen

plaatsen.

Vul hier eerst de info over je duo in:

DUO:



Open en bestudeer de dataset ‘portfolio 1.sav’.

Beantwoord elk van de onderstaande vragen in het bijbehorende tekstveld.

In welke versie van SPSS heb je gewerkt?

Versie 29.0.2.0. (20)



DEEL 1

1. Wat is de KMO van de variabelen p1 t/m p17?

De KMO van de items p1 t/m p17 is .91. Dit betekent dat de schaal geschikt is om de

diverse factoren te meten. Als een KMO-waarde een waarde boven de 0.60 en een

significante BTS, dan geeft dit aan dat de data geschikt zijn voor factoranalyse (Pallant,

2020).



Tabel 1

Resultaten van de KMO and Barlett’s test

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .905

Bartlett's Test of Approx. Chi-Square 5164.558

, Sphericity df 136

Sig. <.001




2. Voer een factoranalyse met Direct oblimin-rotatie uit over de items p1 t/m p17. Plak

hier de syntax:

FACTOR

/VARIABLES p1 p2 p3 p4 p5 p6 p7 p8 p9 p10 p11 p12 p13 p14 p15 p16 p17

/MISSING LISTWISE

/ANALYSIS p1 p2 p3 p4 p5 p6 p7 p8 p9 p10 p11 p12 p13 p14 p15 p16 p17

/PRINT INITIAL CORRELATION SIG DET KMO EXTRACTION ROTATION

/PLOT EIGEN

/CRITERIA MINEIGEN(1) ITERATE(25)

/EXTRACTION PC

/CRITERIA KAISER ITERATE(25) DELTA(0)

/ROTATION OBLIMIN

/METHOD=CORRELATION.



3. Hoeveel factoren kun je het best onderscheiden? Kijk naar de screeplot en

eigenwaarden. Licht je antwoord toe.

In de Scree Plot is te zien dat er een duidelijke knik ontstaat na de derde factor. Op basis

van de gestelde eigenwaarde van 1 kan dus worden gezegd dat drie factoren zich het beste

onderscheiden. De eerste drie factoren hebben een eigenwaarde groter dan 1 (7.474, 3.747,

en 1.081). Deze informatie, gecombineerd met het feit dat deze drie factoren samen

72.364% van de variantie verklaren, maakt het logisch om drie factoren te onderscheiden.

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 DaveRom. Stuvia facilitates payment to the seller.

Will I be stuck with a subscription?

No, you only buy these notes for $5.93. You're not tied to anything after your purchase.

Can Stuvia be trusted?

4.6 stars on Google & Trustpilot (+1000 reviews)

67096 documents were sold in the last 30 days

Founded in 2010, the go-to place to buy study notes for 14 years now

Start selling
$5.93
  • (0)
  Add to cart