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Samenvatting Overzicht SPSS vaardigheden - MTO-C / MTO-01 Technieken voor causale analyse €2,99   Ajouter au panier

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Samenvatting Overzicht SPSS vaardigheden - MTO-C / MTO-01 Technieken voor causale analyse

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Overzicht van alle SPSS vaardigheden die je nodig hebt voor het vak MTO-C / MTO-01. Het overzicht bevat duidelijke stappen met extra uitleg. De vaardigheden zijn onderverdeeld in: ANOVA, Correlatie, Regressie en Logistische regressie. Verder wordt het vormen van dummy variabelen uitgelegd, het cent...

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Aperçu 1 sur 4  pages

  • 26 janvier 2021
  • 4
  • 2020/2021
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Par: roosrozendaal • 1 année de cela

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SPSS MTO-C / MTO 01

Overzicht analyses:
Afhankelijke variabele
Kwantitatief Kwalitatief
(interval / ratio) (nominaal)


Klein aantal (1 of 2)
ANOVA -
kwalitatieve
Onafhankelijke
variabelen Bivariate en multiple Bivariate en multiple
Elk aantal kwalitatieve en
regressieanalyse en logistische
/ of kwantitatieve
padanalyse regressieanalyse

▪ Correlatie is bij continue (of twee dichotome) variabelen

Een nieuwe Syntax File openen
1. File Of:
2. New Voor het uitvoeren van elke analyse in plaats
3. Syntax van op de Ok knop, op de Paste knop drukken

Frequencies (Beter voor categorische variabelen) Syntax:
1. Analyze
2. Descriptive Statistics FREQUENCIES VARIABLES = x
3. Frequencies… /ORDER = ANALYSIS.

Descriptives (Beter voor continue variabelen)
1. Analyze ➔ Om het gemiddelde, de Syntax:
2. Descriptive Statistics standaarddeviatie, variantie, de
3. Descriptives… minimum score en maximum score te DESCRIPTIVES VARIABLES = x
verkrijgen (Checken met de Statistics /STATISTICS=MEAN STDDEV
knop of deze functies aanstaan) VARIANCE MIN MAX.

Means (Gemiddeldes)
1. Analyze Syntax:
2. Compare means
3. Means… MEANS TABLES=x
4. Je kan hier ook een onafhankelijke (independent) variabele toevoegen /CELLS=MEAN COUNT STDDEV.
Er wordt dan een gemiddelde voor elke X categorie berekend

!! Je kan geen conclusies trekken op basis van steekproef data, er moet nog meer getest worden als je ook iets
wil zeggen over de populatie

ANOVA
De assumpties voor ANOVA zijn:
▪ Correct meetniveau van de X- en Y-variabelen
▪ Normale verdeling van scores op de Y-variabele (voor de hele dataset en binnen elke groep) → Controleer
via een histogram
▪ Geen uitschieters (outliers)
▪ Ongeveer gelijke varianties in alle groepen → Levene's test voor homogeniteit van varianties
▪ De waarnemingen moeten onafhankelijk zijn (binnen en tussen groepen)

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