Het SPSS topic #2 - Waar we gezellig verder analyseren

Wij gebruiken vaak dit boek. Puik boek.

quote:

Op donderdag 12 mei 2011 08:30 schreef Coacheling het volgende:
Hmm, vaag.... Ik moet sommige toetsen juist non-parametrisch doen omdat ik een kleine n heb uit een populatiesteekproef omdat ze anders niet betrouwbaar zouden zijn :-S Ga vanmiddag eerst op school eens even de oren van het hoofd zeuren. Dit is echt ontmoedigend. Laat wel weten wat ze daar zeggen.

@dutchie, natuurlijk durf je volgende keer nog!

Nou, parametrische toetsen hebben een lagere power, gevolg is dus dat je vooral bij lage n minder snel significante resultaten zult vinden, ook al zijn die er wel als je een non-parametrische toets doet.

Wat wel zo is, is dat je moet voldoen aan alle assumpties om een parametrische toets te kunnen doen. Het kan zijn dat je door de lage n niet voldoet aan de assumpties van een parametrische toets en daardoor een non-parametrische gaat gebruiken ondanks de lage power. Maar als dat zo is hadden ze dat wel duidelijker uit mogen leggen

quote:

Op woensdag 11 mei 2011 21:05 schreef oompaloompa het volgende:

[..]

Maar waarom zou je een non-parametrische toets doen als je gewoon een parametrische kunt gebruiken?
Non-parametrische zijn "slechtere" toetsen die je doet wanneer je data niet aan de assumpties van b.v. anova's voldoen...

(Overigens zijn non-parametrische testen juist niet geschikt bij een kleine n omdat ze veel minder power hebben)

Ik heb 2x nominal (schooltype, instructie type) en 1 ratio variable (test scores), en de boeken die ik gebruik geven aan dat je dan een non-parametrische test moet doen. Dus daar ben ik maar op afgegaan, aangezien mijn statistische kennis (heel wat) te wensen overlaat

Maakt dat dan niet zoveel uit als de data wél aan de assumpties voldoet?

_{Net terug uit het ziekenhuis na operatie, dus ik snap het nog minder dan als ik wel helder ben...}

quote:

Op vrijdag 13 mei 2011 17:36 schreef Dutchie11 het volgende:

[..]

Ik heb 2x nominal (schooltype, instructie type) en 1 ratio variable (test scores), en de boeken die ik gebruik geven aan dat je dan een non-parametrische test moet doen. Dus daar ben ik maar op afgegaan, aangezien mijn statistische kennis (heel wat) te wensen overlaat

Maakt dat dan niet zoveel uit als de data wél aan de assumpties voldoet?

_{Net terug uit het ziekenhuis na operatie, dus ik snap het nog minder dan als ik wel helder ben...}

Dan heb je een heel erg verkeerd boek (of misschien niet zo goed gelezen?).

Als de data wel aan de assumpties voldoet, is de kans vrij groot dat je sterkere resultaten zult krijgen uit b.v. een regressie omdat je met minder ruis rekening hoeft te houden.

& beterschap / herstel ze!

quote:

Op vrijdag 13 mei 2011 17:54 schreef oompaloompa het volgende:

[..]

Dan heb je een heel erg verkeerd boek (of misschien niet zo goed gelezen?).

Als de data wel aan de assumpties voldoet, is de kans vrij groot dat je sterkere resultaten zult krijgen uit b.v. een regressie omdat je met minder ruis rekening hoeft te houden.

& beterschap / herstel ze!

Dan ga ik dat nog eens goed nakijken. Bedankt!
Nu eerst herstellen, valt toch altijd vies tegen, zo'n operatie pffff.

[ Bericht 0% gewijzigd door Dutchie11 op 13-05-2011 18:03:09 (Typo...fijn narcose ;)) ]

En daar zijn we weer, dit keer met de Kruskal-wallistoets.

Dit komt eruit:
Gemiddelde deskundigheid
N Mean rank
School 1 11 23.32
School 2 15 19.23
School 3 11 14.36

Chi2 = 3.817
df = 2
Asymp.Sig. = 0.148

Ik begrijp dus dat de uitkomst niet significant is, er is 15% kans dat de uitkomst niet klopt.
Maar, wat zegt die Chi2, die 3.817 ? Ik kan er niet op komen en ik kan het ook niet makkelijk terug vinden.

quote:

Op zaterdag 14 mei 2011 16:30 schreef Coacheling het volgende:
En daar zijn we weer, dit keer met de Kruskal-wallistoets.

Dit komt eruit:
Gemiddelde deskundigheid
N Mean rank
School 1 11 23.32
School 2 15 19.23
School 3 11 14.36

Chi2 = 3.817
df = 2
Asymp.Sig. = 0.148

Ik begrijp dus dat de uitkomst niet significant is, er is 15% kans dat de uitkomst niet klopt.
Maar, wat zegt die Chi2, die 3.817 ? Ik kan er niet op komen en ik kan het ook niet makkelijk terug vinden.

Die Chi2 snap ik ook niet, ik weet alleen dat df staat voor 'degrees of freedom'. Heb Kruskal Wallis ook gedaan, maar idd heel lastig te vinden wat de uitkomst nou betekent.

Wat het totaal betekend weet ik wel, hoe het zo komt begrijp ik ook inmiddels (die rank valt nog niet helemaal maar wel ver) en significantie en df is ook geen probleem, alleen die Chi2 kan ik niet plaatsen

quote:

Op zaterdag 14 mei 2011 17:29 schreef Coacheling het volgende:
Wat het totaal betekend weet ik wel, hoe het zo komt begrijp ik ook inmiddels (die rank valt nog niet helemaal maar wel ver) en significantie en df is ook geen probleem, alleen die Chi2 kan ik niet plaatsen

3.817 is de waarde van de toetsingsgrootheid die blijkbaar onder de nulhypothese een chi-kwadraat verdeling volgt met 2 vrijheidsgraden.

Dankjewel Mies, maar heeft dat getal een bepaalde waarde die 'goed' of 'slecht' is, wat zegt het?

quote:

Op zaterdag 14 mei 2011 16:30 schreef Coacheling het volgende:
En daar zijn we weer, dit keer met de Kruskal-wallistoets.

Dit komt eruit:
Gemiddelde deskundigheid
N Mean rank
School 1 11 23.32
School 2 15 19.23
School 3 11 14.36

Chi2 = 3.817
df = 2
Asymp.Sig. = 0.148

Ik begrijp dus dat de uitkomst niet significant is, er is 15% kans dat de uitkomst niet klopt.
Maar, wat zegt die Chi2, die 3.817 ? Ik kan er niet op komen en ik kan het ook niet makkelijk terug vinden.

de chi-square is gewoon een verdelingsmaat. Hetzelfde als een F bij een anova of een T bij een t-toets. De combinatie toets-waarde (in dit geval chi-square) en df leidt tot de sig.

Ik snap alleen nog steeds niet waarom je een kruskal wallis zou doen

Tja, methodologiedocent.. Verschilvraag, kleine steekproef, ordinaal niveau, 3 variabelen... Ik ben op het moment de weg kwijt dus ik doe gewoon wat er gezegd is.
Wat zou jij aanraden dan?

maar je afhankelijke is toch niet ordinaal verdeeld?
Je hebt toch gewoon een likert-schaaltje (helemaal oneens -- helemaal eens o.i.d.) die kun je gewoon als interval gebruiken.
Dan gewoon anova

in spss: univariate, school & je andere onafhankelijke als independents toevoegen, test ie main-effects en interactie.

Dat dacht ik dus ook, maar helaas.

op welke school / uni zit je?
Ik weet niet of je hier precies getypt hebt wat de situatie met je data is, maar je statistiek docent lijkt me een beetje een mongool als ik dat allemaal zo hoor

Fontys, maar het zal wel aan mijn verwoording van de situatie liggen. Zij heeft ervoor gestudeerd, ik niet...

quote:

Op zaterdag 14 mei 2011 20:48 schreef Coacheling het volgende:
Fontys, maar het zal wel aan mijn verwoording van de situatie liggen. Zij heeft ervoor gestudeerd, ik niet...

Nou ja ik ook

Ik weet niet of het voor iets belangrijks is of slechts een opdracht, maar als het b.v. voor je scriptie is zou ik voor de gein toch even een anova doen. Zou dat wel significant zijn, is et misschien de moeite waard toch even precies na te gaan hoe het zit. Als je wilt kun je me ook je data-set & vragen sturen, kijk ik er even naar.

Ook nog een vraagje van mezelf:
Ik heb 4 condities.
In 2 van die 4 condities verwacht ik een effect van conditie op mijn uiteindelijke variabele Y.
Ik verwacht mediatie van M, maar natuurlijk alleen in die twee condities.

Nou lopen die 2 condities significant van conditie naar M, de 2 controle condities niet.
Ook zit er een sig verband tussen M en Y.

Maar Sobel kan alleen met 2 condities (afaik). Weet iemand een toets / macro die ik voor mediatie in meer dan 1 conditie kan gebruiken?
Of kan ik gewoon twee losse Sobel-testen doen ten opzichte van de 2 controle condities samen genomen?

Ik zat net te kijken bij de voorwaarden voor een ANOVA. Een van de voorwaarden is per niet gekoppelde steekproef minimaal 25 proefpersonen, die heb ik niet dus dan houdt het op...

Het was niet mijn bedoeling je voor het hoofd te stoten hoor, ik ben ontzettend blij met je hulp!
Het is inderdaad voor mijn scriptie...

Met jouw vraag kan ik je absoluut niet helpen, het klinkt wel heel logisch, maar ik ken echt een minimaal aantal testen Wat doe je voor onderzoek? Ben verder niet nieuwsgierig hoor

quote:

Op zaterdag 14 mei 2011 21:30 schreef Coacheling het volgende:
Ik zat net te kijken bij de voorwaarden voor een ANOVA. Een van de voorwaarden is per niet gekoppelde steekproef minimaal 25 proefpersonen, die heb ik niet dus dan houdt het op...

Het was niet mijn bedoeling je voor het hoofd te stoten hoor, ik ben ontzettend blij met je hulp!
Het is inderdaad voor mijn scriptie...

Met jouw vraag kan ik je absoluut niet helpen, het klinkt wel heel logisch, maar ik ken echt een minimaal aantal testen Wat doe je voor onderzoek? Ben verder niet nieuwsgierig hoor

Dat post ik liever niet zo op het internet, kan je wel pm-en als je wilt?

Mijn aanbod over de data blijft ook staan trouwens, die 25 is ook maar een arbitrair nummer en afhankelijk van veel andere zaken. Weet alleen niet of moeilijk er over doen je wat oplevert of alleen maar veel moeite zal kosten.

Oke, ik maak wss een hele domme fout, maar is er iemand die me vertelt wat ik verkeerd doe en nog belangrijker: hoe ik het goed doe?

Ik wil een x aantal vragen ompolen. Nu heb ik de volgende "handleiding" opgevolgd:

quote:

Als voorbeeld wordt gebruik gemaakt van een 7-puntsschaal. Ompolen doe je bij Transform/Recode/Into Different Variables. Je selecteert de om te polen variabelen, geeft hen een iets gewijzigde naam bij Output Variable (afstand wordt bijvoorbeeld afstand1) en vult bij old en new values de volgende transformaties in: 1 wordt 7, 2 wordt 6, 3 wordt 5, 4 wordt 4, 5 wordt 3, 6 wordt 2 en 7 wordt 1. Nadat je op OK hebt gedrukt, moet je nog een keer op Change drukken, en dan nog een keer op OK. In je dataset zie je dat er aan de rechterkant een kolom is
bijgekomen met je nieuwe variabele.

(Bron: http://www.gmw.rug.nl/~methodologiewinkel/index?id=265)

Dat gaat tot op zekere hoogte goed, want ik krijg een nieuwe kolom erbij.

quote:

Nadat je op OK hebt gedrukt, moet je nog een keer op Change drukken, en dan nog een keer op OK

Nog een keer op "change" drukken kan niet. Op OK klikken kan wel.

Maar dan het resultaat: in mijn 'variable view' staat dan 'values' en 'missing' niet ingevuld. Bij 'columns' staan "vreemde" getallen (10, 12, 20, etc.; bij de andere variabelen staat 8). Het meest aparte is dus: als ik dan iets bij de oorspronkelijke variabele invul, dan staat er dus niets bij de omgepoolde variant.
Ik heb versie 17.0 (maakt dat iets uit?).

Begrijpt iemand hier wat er verkeerd gaat?

quote:

Op dinsdag 17 mei 2011 20:02 schreef Pinklady89 het volgende:
Oke, ik maak wss een hele domme fout, maar is er iemand die me vertelt wat ik verkeerd doe en nog belangrijker: hoe ik het goed doe?

Ik wil een x aantal vragen ompolen. Nu heb ik de volgende "handleiding" opgevolgd:

[..]

(Bron: http://www.gmw.rug.nl/~methodologiewinkel/index?id=265)

Dat gaat tot op zekere hoogte goed, want ik krijg een nieuwe kolom erbij.

[..]

Nog een keer op "change" drukken kan niet. Op OK klikken kan wel.

Maar dan het resultaat: in mijn 'variable view' staat dan 'values' en 'missing' niet ingevuld. Bij 'columns' staan "vreemde" getallen (10, 12, 20, etc.; bij de andere variabelen staat 8). Het meest aparte is dus: als ik dan iets bij de oorspronkelijke variabele invul, dan staat er dus niets bij de omgepoolde variant.
Ik heb versie 17.0 (maakt dat iets uit?).

Begrijpt iemand hier wat er verkeerd gaat?

Kun je je syntax posten?
(nog een keer doen, i.p.v. ok op "paste" drukken en dan de tekst uit je syntax hierheen kopieren)

Syntax zou er zo ongeveer uit moeten zien:

quote:

Op dinsdag 17 mei 2011 22:13 schreef crossover het volgende:
Syntax zou er zo ongeveer uit moeten zien:

[ code verwijderd ]

God heb ik me dus echt kapot lopen staren op hoe dat fout heeft kunnen gaan

Ook ik kom er even niet uit...

Het gaat om ouderlijke betrokkenheid bij het kind en het verschil tussen vader en moeder uit gescheiden gezinnen.
Ik heb een variabele familiestructuur (codes: 1 = intacte gezin, 2 = gescheiden gezin). Een variabele 'betrokkenheid van moeder' (gemiddelde score per respondent) en een 'betrokkenheid van vader'. Nu wil ik alle 'gescheiden moeders' apart en alle 'gescheiden vaders' apart. Zodat ik later deze met een t-test kan vergelijken.

Hoe maak ik nou die nieuwe variabelen?

quote:

Op woensdag 18 mei 2011 12:44 schreef Ananajasje het volgende:
Ook ik kom er even niet uit...

Het gaat om ouderlijke betrokkenheid bij het kind en het verschil tussen vader en moeder uit gescheiden gezinnen.
Ik heb een variabele familiestructuur (codes: 1 = intacte gezin, 2 = gescheiden gezin). Een variabele 'betrokkenheid van moeder' (gemiddelde score per respondent) en een 'betrokkenheid van vader'. Nu wil ik alle 'gescheiden moeders' apart en alle 'gescheiden vaders' apart. Zodat ik later deze met een t-test kan vergelijken.

Hoe maak ik nou die nieuwe variabelen?

betrokkeheid moeder - betrokkenheid vader

split file op familistructuur, daarna binnen gescheiden gezinnen alles met hogere betrokkenheid moeder dan vader = 1, lager = 2?