Samenvatting
Samenvatting SPSS psychometrie
- Instelling
- Universiteit Leiden (UL)
Een beknopte samenvatting van alle SPSS handelingen en berekeningen + vuistregels voor het practicum tentamen voor psychometrie in SPSS en R
[Meer zien]Voorbeeld 2 van de 6 pagina's
Voorbeeld 2 van de 6 pagina's
In winkelwagengesponsord bericht van onze partner
Voorbeeld van de inhoud
Samenvatting SPSS psychometrieSchaal scores van gemiddelde maken; Transform Compute Target Variabele naam
geven; mean van bepaalde variabele in Numeric Expression de berekening; (met zo min
mogelijk missing values, dus bepalen hoeveel items min ingevuld) MEAN.N(variabele to
variabele, variabele to variabele) (N = drempel hoeveel items minimaal ingevuld, variabele =
bepaald item) OK in data set nieuwe kolom voor gemiddelden
Kijk goed of alle variabelen in data set in goede volgorde naast elkaar staan als je to
gebruikt, zodat je niet per ongeluk de verkeerde variabelen erin zet
Totaalscore maken;
- Checken missing values; Analyse Descriptives Descriptives Variables ; alle
nodige variabelen OK kijken of bij N overal het totaal aantal participanten staat,
zo ja; je kan sum functie gebruikt, zo niet; mean functie gebruiken
- Totaal score; Transform Compute Variables Target Variable ; naam geven met
totaal score Numeric Expression; SUM(variabele to variabele) OK in data set
nieuwe variabele
Nieuwe variabele maken (proportie correct/incorrect); Transform Compute Target
Variable; Correct/incorrect Numeric Expression; SUM(variabele to variabele) OK
nieuwe variabele in data set
Variabele hercoderen (bv geslacht) ; Transform Compute Target Variable; variabele_d
Numeric Expression; variabele – 1 OK nieuwe variabele in data set evt labels
koppelen aan nieuwe variabele voor overzichtelijkheid
Interactie variabele maken ; Transform Compute Target Variable; naam geven met
‘interactie’ Numerix Expression; twee variabelen met elkaar interacteren door te
vermenigvuldigen OK nieuwe variabele in data set
Descriptives aanvragen; Analyse Descriptives Descriptives Options ; evt aanvragen
mean, sd, minimum, maximum etc. in Variables ; gewilde variabelen invullen OK
Histrogram maken ; Graphs Legacy Dialogs Histogram in Variables de gewilde
variabele OK
Norm scores/gestandaardiseerde scores maken;
- Z-scores; Analyse Descriptives Descriptives aanvinken ; save standardised
variables as values OK nieuwe kolom in data set met z-scores
- T-scores; Transform Compute Target Variable ; T van variabele noemen
Numeric Expression; (Z-score van variabele x 10) + 50 OK in data set nieuwe
kolom voor t-scores
- Percentiel scores; Transform Rank Cases Rank Types; aan of uitvinken Rank,
Fractional Ranks as percentage etc. Ties; High of Low etc. Variables; kies
variabele bv gemiddelde, z-score of t-score OK in data set nieuwe variabele
Decimalen aanpassen; in variable view decimals aanpassen
Norm tabel maken; Analyse Reports Case Summeries Variables;
gestandaardiseerde scores invullen bv z-score, t-score, percentiel score Grouping
Variables; variabele bv gemiddelde aan of uitvinken bv Display cases en in Statistics OK
Split-half methode;
1. Bepalen hoe items verdelen, dmv sd en gemiddelde; Analyse, Descriptives
Descriptives Options; Mean en Sd aanvinken Variables; alle nodige items
aanvinken OK
, 2. Paren maken van items die op elkaar lijken; gemiddelden die op elkaar lijken, zijn een
paar (opschrijven paren!)
3. Toepassen; Analyse Scale Reliability Analysis Items; paren opsplitten door
één item uit een paar in de bovenste helft de zetten en de andere onderaan, wel op
zelfde volgorde van paar!
4. Specificeren; Model; kiezen split-half Statistics; Descriptives for Scale OK
5. Interpreteren; betrouwbaarheid = Spearman-Brown Coëfficient, equal of unequal
length volgens COTAN normen conclusie trekken over betrouwbaarheid
Cronbach’s Alpha; Analyse Scale Reliability Analysis Model ; Alpha Items; nodige
items inzetten, volgorde maakt niet uit Statistics evt iets aanvinken bv scale if item
deteled OK
- Bepalen welk item grootste invloed heeft op betrouwbaarheid; aanvinken ‘Scale if
item deleted’ in tabel; kijken welk item zorgt voor lagere of hogere
betrouwbaarheid als deze verwijderd wordt
- Evt items verwijderen die betrouwbaarheid verslechteren; Analyse Scale
Reliability Analysis Item weghalen die zorgt voor lagere betrouwbaarheid OK
check of betrouwbaarheid hoger is en of er nog andere items zijn die de
betrouwbaarheid verminderen en deze evt ook weglaten
Berekenen of toevoegen van items de betrouwbaarheid zal verbeteren; Spearman-Brown
formule; Rxx−revised = N*Rxx−original / 1 + (n − 1)Rxx−original
N = verleng factor = nieuw aantal items/origineel aantal items, Rxx = betrouwbaarheid
zonder items te hebben verwijderd
Correlatie tabel; Analyse Correlate Bivariate Variables; volgorde maakt uit! Bv
methoden bij elkaar en zelfde volgorde van traits OK dubbel klik op tabel Pivoting
Trays statistics wegslepen, zodat alleen correlaties te zien zijn
MTMMM maken; correlaties uit correlatie tabel overnemen in tabel op word, alleen links
onder de diagonale 1 op de 1en de betrouwbaarheden van elke test zetten
Distributie inspecteren;
- Boxplot; Graphs Legacy Diaglogs Boxplots Simple aanvinken summeries
of separate variables Boxes Represent; gewilde variabelen invoeren OK
kijken of ze normaal verdeeld zijn efficiënter alle variabelen in één keer
- Histrogram; voor elke variabele apart invoeren; Graphs Legacy Dialogs
Histogram Variable; gewilde variabele invoeren display normal curve aanvinken
OK kijk naar normaal verdeeld preciezere weergave per variabele
Checken of data geschikt is voor PCA; kijk naar steekproef grootte (>300), Bartlett’s test
(significant, maar niet echt belangrijk, aangezien bijna altijd significant) en KMO waarde =
som van gekwadrateerde correlaties / som van gekwadrateerde correlaties + som van
gedeeltelijke correlaties (>0.7 is goed)
Uitvoeren PCA; Analyse Dimension Reduction Factor Variables; nodige variabelen
Rotation; Method None of bepaalde rotatie, Loading plots aanvinken Descriptives;
KMO en Bartlett’s test Extractions; Scree plots en Eigenvalues greater then… Options;
Sorted by size OK kijken of Bartlett’s test significant is en KMO hoger dan 0.7 in
table Total Variance Explained; Total = eigenwaardes (eigenwaardes groter dan 1 criterium =
alle componenten groter dan 1 zijn aantal gezoden componenten) óf in Scree Plot;
(knikcriterium = knik - 1)
Voordelen van het kopen van samenvattingen bij Stuvia op een rij:
Verzekerd van kwaliteit door reviews
Stuvia-klanten hebben meer dan 700.000 samenvattingen beoordeeld. Zo weet je zeker dat je de beste documenten koopt!
Snel en makkelijk kopen
Je betaalt supersnel en eenmalig met iDeal, creditcard of Stuvia-tegoed voor de samenvatting. Zonder lidmaatschap.
Focus op de essentie
Samenvattingen worden geschreven voor en door anderen. Daarom zijn de samenvattingen altijd betrouwbaar en actueel. Zo kom je snel tot de kern!
Veelgestelde vragen
Wat krijg ik als ik dit document koop?
Je krijgt een PDF, die direct beschikbaar is na je aankoop. Het gekochte document is altijd, overal en oneindig toegankelijk via je profiel.
Tevredenheidsgarantie: hoe werkt dat?
Onze tevredenheidsgarantie zorgt ervoor dat je altijd een studiedocument vindt dat goed bij je past. Je vult een formulier in en onze klantenservice regelt de rest.
Van wie koop ik deze samenvatting?
Stuvia is een marktplaats, je koop dit document dus niet van ons, maar van verkoper myrtheruyter. Stuvia faciliteert de betaling aan de verkoper.
Zit ik meteen vast aan een abonnement?
Nee, je koopt alleen deze samenvatting voor €6,49. Je zit daarna nergens aan vast.
Is Stuvia te vertrouwen?
4,6 sterren op Google & Trustpilot (+1000 reviews)
Afgelopen 30 dagen zijn er 72042 samenvattingen verkocht
Opgericht in 2010, al 14 jaar dé plek om samenvattingen te kopen