Stappenplan SPSS
Multivariate Data Analyse (MVDA)
2020/2021
Universiteit Leiden
1
,Inhoudsopgave
1. Multiple Regression Analysis (MRA) ............................................................................................................ 4
a. Pearson correlaties berekenen ........................................................................................................................ 4
b. Lineaire regressieanalyse uitvoeren ................................................................................................................ 4
c. Hiërarchische regressieanalyse uitvoeren ....................................................................................................... 4
d. Een niet-significante predictor verwijderen uit het model .............................................................................. 4
e. Vragen die gesteld kunnen worden over MRA: ............................................................................................... 5
Kan de nulhypothese (H0) van geen relatie tussen de variabelen verworpen worden? ................................ 5
Hoeveel variantie wordt door ... verklaard? ................................................................................................... 5
Is er bewijs voor multicollineariteit in de predictoren?.................................................................................. 5
Suggereren de Cook’s distances en de Leverage values de aanwezigheid van uitbijters? ............................. 5
Is er bewijs voor niet-lineariteit, heteroscedasticiteit of niet-normaliteit van de residuen? ......................... 6
Maakt het toevoegen van een variabele het lineaire model significant beter? ............................................. 6
2. Analysis of Variance (ANOVA) ..................................................................................................................... 7
a. Een ANOVA uitvoeren ..................................................................................................................................... 7
b. Vragen die gesteld kunnen worden over ANOVA: ........................................................................................... 7
Wat is de steekproefgrootte N? ..................................................................................................................... 7
Check de assumpties en robuustheid ............................................................................................................. 7
Kan je de nulhypothese verwerpen? .............................................................................................................. 8
Als er een significant effect is, welke groep heeft de hoogste gemiddelden? ............................................... 8
Bereken de Eta Squared ................................................................................................................................. 8
3. Analysis of Covariance (ANCOVA)................................................................................................................ 9
a. Een ANCOVA uitvoeren ................................................................................................................................... 9
b. Vragen die gesteld kunnen worden over ANCOVA: ......................................................................................... 9
Maak een scatterplot met regressielijnen ...................................................................................................... 9
Kan de nulhypothese van parallelle lijnen verworpen worden? .................................................................... 9
4. Logistic Regression Analysis (LRA) ............................................................................................................. 10
a. Een logistische regressieanalyse uitvoeren ................................................................................................... 10
b. Vragen die gesteld kunnen worden over LRA:............................................................................................... 10
Interpreteer de -2 Log Likelihood ................................................................................................................. 10
Interpreteer de odds-ratio............................................................................................................................ 10
Opnieuw LRA uitvoeren zonder de niet-significante voorspellers ............................................................... 10
Voeg een extra voorspeller toe in een volgend blok van het logistische model .......................................... 11
Verbetert het toevoegen van een extra voorspeller het model significant?................................................ 11
Wat is de regressievergelijking? ................................................................................................................... 11
Hoe goed is de classificatie van het model? ................................................................................................. 11
Wat is de waarde van Hosmer en Lemeshow’s R Squared? ......................................................................... 11
5. Multivariate Analysis of Variance (MANOVA)............................................................................................ 12
a. Een MANOVA uitvoeren ................................................................................................................................ 12
b. Assumpties en robuustheid controleren ........................................................................................................ 12
c. Vragen die gesteld kunnen worden over MANOVA: ...................................................................................... 12
2
, Kan de nulhypothese van gelijke covariantiematrixen verworpen worden? ............................................... 12
Kan de nulhypothese van gelijke groepsvarianties verworpen worden? ..................................................... 12
Zijn de multivariate testen significant? ........................................................................................................ 12
Welke variabelen hebben een significant univariate effect? ....................................................................... 13
Welke variabelen hebben een significant univariate effect na de Bonferroni correctie? ............................ 13
Welke significante groep heeft de hoogste Estimated Marginal Mean?...................................................... 13
Interpreteer alleen de significante univariate effecten ................................................................................ 13
d. Een discriminante analyse uitvoeren............................................................................................................. 14
e. Vragen die gesteld kunnen worden over een discriminante analyse: ........................................................... 14
Wat is theoretisch het maximumaantal discriminante functies in dit onderzoek? ...................................... 14
Hoeveel discriminante functies zijn significant?........................................................................................... 14
Hoeveel variantie van het model wordt verklaard door de significante functies samen? ........................... 14
Welke variabele(n) hebben de grootste correlatie met de discriminante functie? ..................................... 14
Welke significante discriminante functie is een algemene functie? ............................................................ 15
Voor welke groepen werkt de classificatie het best? ................................................................................... 15
Hoe goed is de algemene classificatie? ........................................................................................................ 15
6. Repeated Measures ANOVA (RMA) ........................................................................................................... 16
a. Een repeated measures ANOVA uitvoeren .................................................................................................... 16
b. Vragen die gesteld kunnen worden over RMA: ............................................................................................. 16
Is de univariate test significant? ................................................................................................................... 16
Zijn de multivariate testen significant? ........................................................................................................ 16
Welke groep(en) heeft een significant verschillende Estimated Marginal Mean? ....................................... 16
Welk polynomial contrast is significant? ...................................................................................................... 17
Welk Helmert contrast is significant? ........................................................................................................... 17
7. Mediatie-analyse (MA).............................................................................................................................. 18
a. Een mediatie-analyse uitvoeren .................................................................................................................... 18
b. Vragen die gesteld kunnen worden over MA: ............................................................................................... 18
Wat is de steekproefgrootte N? ................................................................................................................... 18
Kan de nulhypothese verworpen worden? .................................................................................................. 18
Is er aan de voorwaarden van mediatie voldaan? ........................................................................................ 19
Hoe groot is de gemedieerde proportie? ..................................................................................................... 19
Welke proportie van het totale effect komt door het directe effect? ......................................................... 19
Test het indirecte effect met de Aroian versie van de Sobel test................................................................. 20
3
,1. Multiple Regression Analysis (MRA)
a. Pearson correlaties berekenen
1. Ga naar ‘Analyze’.
2. Klik op ‘Correlate’.
3. Klik op ‘Bivariate’. Er opent een nieuw scherm.
4. Zet alle linker variabelen die je wil gebruiken in de rechterkolom ‘Variables’.
5. Vink daaronder de ‘Pearson’ optie aan.
6. Klik op ‘Ok’. In de output zie je een correlatietabel, waarin ook de sample size (N)
gegeven wordt.
7. N.B. Een variabele met een hoge correlatie betekent dat het een goede voorspeller is
voor de afhankelijke variabele.
b. Lineaire regressieanalyse uitvoeren
1. Ga naar ‘Analyze’.
2. Klik op ‘Regression’.
3. Klik op ‘Linear’. Er opent een nieuw scherm.
4. Sleep de variabele die je wil voorspellen van links naar de rechterkolom ‘Dependent’.
Sleep de andere variabelen die dit gaan voorspellen naar de kolom ‘Independent(s)’.
5. De volgende opties alleen aanvinken als er om gevraagd wordt:
a. Klik rechts op ‘Statistics’. Vink hier de optie ‘Part and partial correlations’ en
‘Collinearity diagnostics’ aan. Klik op ‘Ok’.
b. Klik rechts op ‘Save’. Vink hier de optie ‘Cook’s Distances’ en ‘Leverage
Values’. Klik op ‘Ok’. Je krijgt een regressie-output.
c. Hiërarchische regressieanalyse uitvoeren
1. Ga naar ‘Analyze’.
2. Klik op ‘Regression’.
3. Klik op ‘Linear’. Er opent een nieuw scherm.
4. Sleep de variabele die je wil voorspellen van links naar de rechterkolom ‘Dependent’.
Sleep je eerste andere variabele die dit gaan voorspellen naar de kolom
‘Independent(s)’.
5. Klik boven deze kolom op ‘Next’ en voeg de tweede variabele toe aan de nieuwe
kolom. Klik op ‘Ok’.
d. Een niet-significante predictor verwijderen uit het model
1. Kijk in de regressie-output naar de ‘Coefficients’-tabel.
2. In de vijfde kolom zie onder ‘Sig.’ de significantie van de predictoren:
a. Als deze p-waarde kleiner is dan een Alpha van 0.05 à significant
b. Als deze p-waarde groter is dan een Alpha van 0.05 à niet-significant
3. Voer nu opnieuw een regressieanalyse uit, maar let op dat je de niet-significante
predictor nu niet meeneemt in deze analyse!
4. De volgende opties alleen aanvinken als er om gevraagd wordt:
a. Scatterplot: Ga rechts naar ‘Plots’ en vink hier ‘Normal probability plot’ aan.
Sleep hier ook ‘ZPRED’ naar de ‘X’ en ‘ZRESID’ naar de ‘Y’. Klik op ‘Continue’.
b. Unieke verklaarde variantie: Ga rechts naar ‘Statistics’ en vink hier ‘Part and
partial correlations’ aan. Klik op ‘Continue’.
4
, e. Vragen die gesteld kunnen worden over MRA:
Kan de nulhypothese (H0) van geen relatie tussen de variabelen verworpen worden?
1. Ga in de regressie-output naar de ‘ANOVA’-tabel
2. Kijk naar wat de p-waarde is:
a. Als de p-waarde kleiner is dan een Alpha van 0.05 à significant, dus H0
verwerpen.
b. Als de p-waarde groter is dan een Alpha van 0.05 à niet significant, dus H0
niet verwerpen.
3. Tentamenantwoord:
a. F(df-intercept, df-error) = …, p = …
Hoeveel variantie wordt door ... verklaard?
1. Het hele model (= proportie verklaarde variantie):
a. Ga in de regressie-output naar de ‘Model Summary’-tabel
b. Kijk hier naar de R² (= Proportie Verklaarde Variantie)
c. Tentamenantwoord:
i. R² = ..., ook wel ... %
2. Per variabele (= unieke verklaarde variantie):
a. Ga in de regressie-output naar de ‘Coefficients’-tabel
b. Kijk bij de juiste predictor op het einde van de tabel naar ‘Part correlations’
c. Kwadrateer (²) deze part-correlatie. Dit is de unieke verklaarde variantie van
die predictor. Hoe hoger deze is, hoe belangrijker de voorspeller is voor het
model.
d. Tentamenantwoord:
i. R²(1.2) = ..., ook wel ... %
Is er bewijs voor multicollineariteit in de predictoren?
1. Als het goed is, heb je de optie ‘Collinearity diagnostics’ aangevinkt bij het uitvoeren
van de regressieanalyse.
2. Kijk in de regressie-output naar de ‘Coefficients’-tabel.
3. Aan het einde van deze tabel zie je ‘Collinearity diagnostics’ staan:
a. Als de waarden onder ‘Tolerance’ een stuk hoger dan 0.10 zijn, is het goed en
is er geen bewijs voor multicollineariteit.
b. Als de waarden onder ‘VIF’ een stuk lager dan 10 zijn, is het goed en is er
geen bewijs voor multicollineariteit.
Suggereren de Cook’s distances en de Leverage values de aanwezigheid van uitbijters?
1. Als het goed is, heb je de opties ‘Cook’s Distances’ en ‘Leverage Values’ aangevinkt bij
het uitvoeren van de regressieanalyse. In de ‘Data View’ kan je ook zien dat er twee
variabelen zijn toegevoegd.
2. Kijk in de regressie-output naar de ‘Residuals Statistics-tabel.
3. Onderaan de tabel zie je de Cook’s en de Leverage staan:
a. Als de waarde van de ‘Cook’s Distances’ bij ‘Maximum’ rond de 1 of hoger ligt
à sprake van een uitbijter/invloedrijke predictor
b. Als de waarde van de ‘Leverage Values’ bij ‘Maximum’ groter is dan 3 x (p + 1)
/ N à sprake van een uitbijter/invloedrijke predictor (p = aantal predictoren)
5
Multivariate Data Analyse (MVDA)
2020/2021
Universiteit Leiden
1
,Inhoudsopgave
1. Multiple Regression Analysis (MRA) ............................................................................................................ 4
a. Pearson correlaties berekenen ........................................................................................................................ 4
b. Lineaire regressieanalyse uitvoeren ................................................................................................................ 4
c. Hiërarchische regressieanalyse uitvoeren ....................................................................................................... 4
d. Een niet-significante predictor verwijderen uit het model .............................................................................. 4
e. Vragen die gesteld kunnen worden over MRA: ............................................................................................... 5
Kan de nulhypothese (H0) van geen relatie tussen de variabelen verworpen worden? ................................ 5
Hoeveel variantie wordt door ... verklaard? ................................................................................................... 5
Is er bewijs voor multicollineariteit in de predictoren?.................................................................................. 5
Suggereren de Cook’s distances en de Leverage values de aanwezigheid van uitbijters? ............................. 5
Is er bewijs voor niet-lineariteit, heteroscedasticiteit of niet-normaliteit van de residuen? ......................... 6
Maakt het toevoegen van een variabele het lineaire model significant beter? ............................................. 6
2. Analysis of Variance (ANOVA) ..................................................................................................................... 7
a. Een ANOVA uitvoeren ..................................................................................................................................... 7
b. Vragen die gesteld kunnen worden over ANOVA: ........................................................................................... 7
Wat is de steekproefgrootte N? ..................................................................................................................... 7
Check de assumpties en robuustheid ............................................................................................................. 7
Kan je de nulhypothese verwerpen? .............................................................................................................. 8
Als er een significant effect is, welke groep heeft de hoogste gemiddelden? ............................................... 8
Bereken de Eta Squared ................................................................................................................................. 8
3. Analysis of Covariance (ANCOVA)................................................................................................................ 9
a. Een ANCOVA uitvoeren ................................................................................................................................... 9
b. Vragen die gesteld kunnen worden over ANCOVA: ......................................................................................... 9
Maak een scatterplot met regressielijnen ...................................................................................................... 9
Kan de nulhypothese van parallelle lijnen verworpen worden? .................................................................... 9
4. Logistic Regression Analysis (LRA) ............................................................................................................. 10
a. Een logistische regressieanalyse uitvoeren ................................................................................................... 10
b. Vragen die gesteld kunnen worden over LRA:............................................................................................... 10
Interpreteer de -2 Log Likelihood ................................................................................................................. 10
Interpreteer de odds-ratio............................................................................................................................ 10
Opnieuw LRA uitvoeren zonder de niet-significante voorspellers ............................................................... 10
Voeg een extra voorspeller toe in een volgend blok van het logistische model .......................................... 11
Verbetert het toevoegen van een extra voorspeller het model significant?................................................ 11
Wat is de regressievergelijking? ................................................................................................................... 11
Hoe goed is de classificatie van het model? ................................................................................................. 11
Wat is de waarde van Hosmer en Lemeshow’s R Squared? ......................................................................... 11
5. Multivariate Analysis of Variance (MANOVA)............................................................................................ 12
a. Een MANOVA uitvoeren ................................................................................................................................ 12
b. Assumpties en robuustheid controleren ........................................................................................................ 12
c. Vragen die gesteld kunnen worden over MANOVA: ...................................................................................... 12
2
, Kan de nulhypothese van gelijke covariantiematrixen verworpen worden? ............................................... 12
Kan de nulhypothese van gelijke groepsvarianties verworpen worden? ..................................................... 12
Zijn de multivariate testen significant? ........................................................................................................ 12
Welke variabelen hebben een significant univariate effect? ....................................................................... 13
Welke variabelen hebben een significant univariate effect na de Bonferroni correctie? ............................ 13
Welke significante groep heeft de hoogste Estimated Marginal Mean?...................................................... 13
Interpreteer alleen de significante univariate effecten ................................................................................ 13
d. Een discriminante analyse uitvoeren............................................................................................................. 14
e. Vragen die gesteld kunnen worden over een discriminante analyse: ........................................................... 14
Wat is theoretisch het maximumaantal discriminante functies in dit onderzoek? ...................................... 14
Hoeveel discriminante functies zijn significant?........................................................................................... 14
Hoeveel variantie van het model wordt verklaard door de significante functies samen? ........................... 14
Welke variabele(n) hebben de grootste correlatie met de discriminante functie? ..................................... 14
Welke significante discriminante functie is een algemene functie? ............................................................ 15
Voor welke groepen werkt de classificatie het best? ................................................................................... 15
Hoe goed is de algemene classificatie? ........................................................................................................ 15
6. Repeated Measures ANOVA (RMA) ........................................................................................................... 16
a. Een repeated measures ANOVA uitvoeren .................................................................................................... 16
b. Vragen die gesteld kunnen worden over RMA: ............................................................................................. 16
Is de univariate test significant? ................................................................................................................... 16
Zijn de multivariate testen significant? ........................................................................................................ 16
Welke groep(en) heeft een significant verschillende Estimated Marginal Mean? ....................................... 16
Welk polynomial contrast is significant? ...................................................................................................... 17
Welk Helmert contrast is significant? ........................................................................................................... 17
7. Mediatie-analyse (MA).............................................................................................................................. 18
a. Een mediatie-analyse uitvoeren .................................................................................................................... 18
b. Vragen die gesteld kunnen worden over MA: ............................................................................................... 18
Wat is de steekproefgrootte N? ................................................................................................................... 18
Kan de nulhypothese verworpen worden? .................................................................................................. 18
Is er aan de voorwaarden van mediatie voldaan? ........................................................................................ 19
Hoe groot is de gemedieerde proportie? ..................................................................................................... 19
Welke proportie van het totale effect komt door het directe effect? ......................................................... 19
Test het indirecte effect met de Aroian versie van de Sobel test................................................................. 20
3
,1. Multiple Regression Analysis (MRA)
a. Pearson correlaties berekenen
1. Ga naar ‘Analyze’.
2. Klik op ‘Correlate’.
3. Klik op ‘Bivariate’. Er opent een nieuw scherm.
4. Zet alle linker variabelen die je wil gebruiken in de rechterkolom ‘Variables’.
5. Vink daaronder de ‘Pearson’ optie aan.
6. Klik op ‘Ok’. In de output zie je een correlatietabel, waarin ook de sample size (N)
gegeven wordt.
7. N.B. Een variabele met een hoge correlatie betekent dat het een goede voorspeller is
voor de afhankelijke variabele.
b. Lineaire regressieanalyse uitvoeren
1. Ga naar ‘Analyze’.
2. Klik op ‘Regression’.
3. Klik op ‘Linear’. Er opent een nieuw scherm.
4. Sleep de variabele die je wil voorspellen van links naar de rechterkolom ‘Dependent’.
Sleep de andere variabelen die dit gaan voorspellen naar de kolom ‘Independent(s)’.
5. De volgende opties alleen aanvinken als er om gevraagd wordt:
a. Klik rechts op ‘Statistics’. Vink hier de optie ‘Part and partial correlations’ en
‘Collinearity diagnostics’ aan. Klik op ‘Ok’.
b. Klik rechts op ‘Save’. Vink hier de optie ‘Cook’s Distances’ en ‘Leverage
Values’. Klik op ‘Ok’. Je krijgt een regressie-output.
c. Hiërarchische regressieanalyse uitvoeren
1. Ga naar ‘Analyze’.
2. Klik op ‘Regression’.
3. Klik op ‘Linear’. Er opent een nieuw scherm.
4. Sleep de variabele die je wil voorspellen van links naar de rechterkolom ‘Dependent’.
Sleep je eerste andere variabele die dit gaan voorspellen naar de kolom
‘Independent(s)’.
5. Klik boven deze kolom op ‘Next’ en voeg de tweede variabele toe aan de nieuwe
kolom. Klik op ‘Ok’.
d. Een niet-significante predictor verwijderen uit het model
1. Kijk in de regressie-output naar de ‘Coefficients’-tabel.
2. In de vijfde kolom zie onder ‘Sig.’ de significantie van de predictoren:
a. Als deze p-waarde kleiner is dan een Alpha van 0.05 à significant
b. Als deze p-waarde groter is dan een Alpha van 0.05 à niet-significant
3. Voer nu opnieuw een regressieanalyse uit, maar let op dat je de niet-significante
predictor nu niet meeneemt in deze analyse!
4. De volgende opties alleen aanvinken als er om gevraagd wordt:
a. Scatterplot: Ga rechts naar ‘Plots’ en vink hier ‘Normal probability plot’ aan.
Sleep hier ook ‘ZPRED’ naar de ‘X’ en ‘ZRESID’ naar de ‘Y’. Klik op ‘Continue’.
b. Unieke verklaarde variantie: Ga rechts naar ‘Statistics’ en vink hier ‘Part and
partial correlations’ aan. Klik op ‘Continue’.
4
, e. Vragen die gesteld kunnen worden over MRA:
Kan de nulhypothese (H0) van geen relatie tussen de variabelen verworpen worden?
1. Ga in de regressie-output naar de ‘ANOVA’-tabel
2. Kijk naar wat de p-waarde is:
a. Als de p-waarde kleiner is dan een Alpha van 0.05 à significant, dus H0
verwerpen.
b. Als de p-waarde groter is dan een Alpha van 0.05 à niet significant, dus H0
niet verwerpen.
3. Tentamenantwoord:
a. F(df-intercept, df-error) = …, p = …
Hoeveel variantie wordt door ... verklaard?
1. Het hele model (= proportie verklaarde variantie):
a. Ga in de regressie-output naar de ‘Model Summary’-tabel
b. Kijk hier naar de R² (= Proportie Verklaarde Variantie)
c. Tentamenantwoord:
i. R² = ..., ook wel ... %
2. Per variabele (= unieke verklaarde variantie):
a. Ga in de regressie-output naar de ‘Coefficients’-tabel
b. Kijk bij de juiste predictor op het einde van de tabel naar ‘Part correlations’
c. Kwadrateer (²) deze part-correlatie. Dit is de unieke verklaarde variantie van
die predictor. Hoe hoger deze is, hoe belangrijker de voorspeller is voor het
model.
d. Tentamenantwoord:
i. R²(1.2) = ..., ook wel ... %
Is er bewijs voor multicollineariteit in de predictoren?
1. Als het goed is, heb je de optie ‘Collinearity diagnostics’ aangevinkt bij het uitvoeren
van de regressieanalyse.
2. Kijk in de regressie-output naar de ‘Coefficients’-tabel.
3. Aan het einde van deze tabel zie je ‘Collinearity diagnostics’ staan:
a. Als de waarden onder ‘Tolerance’ een stuk hoger dan 0.10 zijn, is het goed en
is er geen bewijs voor multicollineariteit.
b. Als de waarden onder ‘VIF’ een stuk lager dan 10 zijn, is het goed en is er
geen bewijs voor multicollineariteit.
Suggereren de Cook’s distances en de Leverage values de aanwezigheid van uitbijters?
1. Als het goed is, heb je de opties ‘Cook’s Distances’ en ‘Leverage Values’ aangevinkt bij
het uitvoeren van de regressieanalyse. In de ‘Data View’ kan je ook zien dat er twee
variabelen zijn toegevoegd.
2. Kijk in de regressie-output naar de ‘Residuals Statistics-tabel.
3. Onderaan de tabel zie je de Cook’s en de Leverage staan:
a. Als de waarde van de ‘Cook’s Distances’ bij ‘Maximum’ rond de 1 of hoger ligt
à sprake van een uitbijter/invloedrijke predictor
b. Als de waarde van de ‘Leverage Values’ bij ‘Maximum’ groter is dan 3 x (p + 1)
/ N à sprake van een uitbijter/invloedrijke predictor (p = aantal predictoren)
5
