Samenvatting

Samenvatting Statistiek 4 - MDA Software SPSS - Olivier Mairesse

2 keer verkocht

Vak
Statistiek IV: multivariate data analyse (1009171BNR)

Instelling
Vrije Universiteit Brussel (VUB)

Ik maakte een korte en bondige samenvatting die belangrijke theorie bevat, kanttekeningen, opmerkingen en aandachtspunten telkens met een uitgebreid stappenplan om alles te kunnen uitvoeren in SPSS. Dit is het enige dat ik nodig had om mijn examen statistiek 4 praktijk van de eerste keer succesvol ...

[Meer zien]

Voorbeeld 3 van de 28 pagina's

Bekijk voorbeeld

Geupload op 6 augustus 2024
Aantal pagina's 28
Geschreven in 2023/2024
Type Samenvatting

logistische regressie
two way anova
one way anova
factor analyse
cluster analyse
verkennen van data
meervoudige en enkelvoudige regressie analyse

Instelling
Vrije Universiteit Brussel (VUB)
Studie
Psychologie
Vak
Statistiek IV: multivariate data analyse (1009171BNR)

Volgen

sarahawad

Lid sinds 7 maanden 18 documenten verkocht

€9,66

In winkelwagen

Op verlanglijstje

100% tevredenheidsgarantie
Direct beschikbaar na je betaling
Lees online óf als PDF
Geen vaste maandelijkse kosten

Statistiek IV: MDA – Software SPSS

Inhoud

1. Verkennen van data ......................................................................................................................................................... 2
1.1. Een kijk op variabelen ........................................................................................................................................... 2
1.2. Interne consistentie van een vragenlijst ............................................................................................................... 3
1.3. Correlaties ............................................................................................................................................................. 4
1.4. Buitenbeentjes en uitschieters .............................................................................................................................. 4
1.5. Ontbrekende data (missing values) ....................................................................................................................... 4
1.6. Werkhypothesen ................................................................................................................................................... 5
2. Meervoudige en enkelvoudige regressie analyse ............................................................................................................ 7
2.1. Theorie .................................................................................................................................................................. 7
2.2. SPSS: Invoer ........................................................................................................................................................... 8
2.3. SPSS: OUtput ......................................................................................................................................................... 9
2.4. Rapportering ....................................................................................................................................................... 10
3. Logistische regressie ...................................................................................................................................................... 11
3.1. Theorie ................................................................................................................................................................ 11
3.2. SPSS: invoer ......................................................................................................................................................... 11
3.3. SPSS: output ........................................................................................................................................................ 11
3.4. Rapportering ....................................................................................................................................................... 12
4. Variantie-analyse en one way anova ............................................................................................................................. 13
4.1. Theorie: ANOVA .................................................................................................................................................. 13
4.2. Stappenplan oefeningen ..................................................................................................................................... 14
4.3. SPSS: invoer ......................................................................................................................................................... 14
4.4. SPSS: output ........................................................................................................................................................ 15
4.5. Rapportering ....................................................................................................................................................... 15
5. -factor variantie analyse ................................................................................................................................................ 16
5.1. Theorie ................................................................................................................................................................ 16
5.2. SPSS: invoer ......................................................................................................................................................... 16
5.3. SPSS: output ........................................................................................................................................................ 17
5.4. Rapportering ....................................................................................................................................................... 18
6. Variantie-analyse: herhaalde metingen en mixed design .............................................................................................. 19
6.1. Theorie: herhaalde metingen .............................................................................................................................. 19
6.2. SPSS: herhaalde metingen................................................................................................................................... 19
6.3. SPSS: Mixed design .............................................................................................................................................. 20
6.4. Rappotering ......................................................................................................................................................... 21
7. Factor analyse ................................................................................................................................................................ 22
7.1. Theorie ................................................................................................................................................................ 22
7.2. Stappenplan PCA ................................................................................................................................................. 23
7.3. spss: invoer.......................................................................................................................................................... 23
7.4. SPSS: output ........................................................................................................................................................ 24
7.5. Rapportering ....................................................................................................................................................... 25
8. Clusteranalyse................................................................................................................................................................ 26
8.1. Theorie ................................................................................................................................................................ 26
8.2. Stappenplan Clusteranalyse ................................................................................................................................ 27
8.3. SPSS: invoer ......................................................................................................................................................... 27
8.4. SPSS: output ........................................................................................................................................................ 28
8.5. Rapportering ....................................................................................................................................................... 28

1

,1. VERKENNEN VAN DATA

1.1. EEN KIJK OP VARIABELEN

Doel: opvragen van het databestand om te controleren of er vreemde dingen aan de hand zijn en of alles wel
klopt.

Een kijk op variabelen:
1) Analyze
2) Descriptive statistics
3) Descriptives
4) Variables: alle variabelen (waarop je zicht wil krijgen) hierin slepen
→ Options:
→ Skewness
→ Kurtosis

→ Save

standardized values as variables: aanduiden als manier om te kijken of er uitschieters
zijn, hierdoor krijg je gestandaardiseerde z-waarden in je dataset)
Om meer details op te vragen:
1) Analyze
2) Descriptive statistics
3) Explore
4) Dependent list: variabele die je nader wil bekijken
→ Statistics:
→ Descriptives: beschrijvende statistieken
→ Outliers: om uitschieters te zien
→ Plots:
→ Stem-and-leaf
→ Histogram
Een histogram geeft op het eerste zicht op positie, spreiding en symmetrie van een
verdeling.
Normaalcurve op een histogram zetten:
1) Dubbelklik op de tekening
2) Elements
3) Show distribution curve
4) Normal
Output:
 5% trimmed mean = 5% van de extreme waarden worden verwijderd en het gemiddelde wordt opnieuw
berekend, hoe kleiner het verschil met het gewone gemiddelde, hoe beter.
 Extreme values: deze tabel geeft een overzicht van eventuele extreme waarnemingen

Een boxplot:
1) Graphs
2) Boxplot
3) Simple of clustered
→ Summaries for seperate variables
= vergelijken van positie, spreiding en symmetrie van verschillende variabelen
→ Summaries for seperate cases
= vergelijken van frequentieverdelingen van verschillende groepen cases voor 1 variabele
4) Variabele en category axis ingeven

2

, 1.2. INTERNE CONSISTENTIE VAN EEN VRAGENLIJST

Doel: in welke mate peilen verschillende items binnen een schaal naar hetzelfde?

Opbouw van een Likertschaal (schaal 1 tot 6) is op ordinale meetniveau. We gaan van die schalen een som of
gemiddelde maken en dan kunnen we stellen dat dit gemeten wordt op interval schaal (en kan men hier t-testen
op uitvoeren. Maar er moet voldaan zijn aan 2 voorwaarden:
1. Items moeten in dezelfde richting gecodeerd zijn
2. Interne consistentie van de schaal moet hoog genoeg zijn (Cronbach alpha).

Nieuwe variabele aanmaken:
1) Transform
2) Compute variable
→ Target variable: nieuwe variabele een naam geven (bv. score)
→ Function group: statistical
→ Functions: Sum
→ Numeric expressions: bv. item 116 to item 137

Correlatiematrix opvragen:
Voorwaarde nagaan of dat alle variabelen in dezelfde richting gecodeerd zijn.
Bv. een lage score is een hoge mate van stress, is dit zo bij alle bevraagde items?
1) Analyze
2) Correlate
3) Bivariate
4) Variables: alle itemvariabelen hierin plaatsen
5) In syntax bij typen: with score
= zo krijg je een correlatie van alle items onder elkaar met score
Output: Enkel naar de tekens kijken, een minteken staat dan voor reverse coded. Deze variabele kan dan
gehercodeerd worden via transform recode of compute variable.

Interne consistentie nagaan: COTAN richtlijnen gegeven de regels om de betrouwbaarheid/interne
1) Analyze consistentie van een schaal te beoordelen:
2) Scale
3) Reliability analysis
4) Items: alle items die je wenst op
te nemen in je schaal
→ Statistics:
→ Item
→ Scale
→ Scale if item deleted
= deze is belangrijk om een beslissing te kunnen maken
Output:
 Reliability statistics: dit is de cronbach alfa zonder dat men items verwijdert
 Item-total statistics:
1. Ook hier kan je zien dat bepaalde items reverse coded zijn bij ‘item total correlation’
2. Bij ‘cronbach alfa if item deleted’ kan je zien hoeveel deze zou stijgen moesten we dat item niet
opnemen in de likert schaal. Je moet in deze kolom zoeken naar een getal dat lager is dan de
cronbach alpha bij reliability statistics.

3

Dit zijn jouw voordelen als je samenvattingen koopt bij Stuvia:

Bewezen kwaliteit door reviews

Studenten hebben al meer dan 850.000 samenvattingen beoordeeld. Zo weet jij zeker dat je de beste keuze maakt!

In een paar klikken geregeld

Geen gedoe — betaal gewoon eenmalig met iDeal, creditcard of je Stuvia-tegoed en je bent klaar. Geen abonnement nodig.

Direct to-the-point

Studenten maken samenvattingen voor studenten. Dat betekent: actuele inhoud waar jij écht wat aan hebt. Geen overbodige details!

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 sarahawad. Stuvia faciliteert de betaling aan de verkoper.

Zit ik meteen vast aan een abonnement?

Nee, je koopt alleen deze samenvatting voor €9,66. Je zit daarna nergens aan vast.

Is Stuvia te vertrouwen?

4,6 sterren op Google & Trustpilot (+1000 reviews)

Afgelopen 30 dagen zijn er 69052 samenvattingen verkocht

Opgericht in 2010, al 15 jaar dé plek om samenvattingen te kopen

Begin nu gratis

Samenvatting

Samenvatting Statistiek 4 - MDA Software SPSS - Olivier Mairesse

Document informatie

Onderwerpen

Geschreven voor

Verkoper

Ontvangen beoordelingen

Voorbeeld van de inhoud