Het SPSS topic #5 - En we SPSS-en nog even door....

quote:

Op maandag 9 juli 2012 23:47 schreef automatic_ het volgende:

[..]

Aha! Ik snap het
En die losse univariates had ik al gedaan. Nog één vraagje erover. Maakt dat dan veel uit dat ik nu univariates doe? En moet / kan ik dat dan gewoon verantwoorden in mijn discussie of hoeft dat allemaal niet?

Met allemaal losse toetsen vergroot je de kans op een type 1 fout. En ik zou het inderdaad wel vermelden.

quote:

Op maandag 9 juli 2012 23:44 schreef VacaLoca het volgende:

[..]

Thanks, stukje 'meand +/- 1.96*sd omvat 0' is helaas nog even onbekende taal voor mij. Ik heb met studie geen statistiek gehad, en probeer nu zelf snel te leren zo goed en zo kwaad als het kan. Heb even uitdraai gemaakt.

[ afbeelding ]

Nu had ik daarover al wel gelezen in SPSS Survival Guide:

While there are tests that you can use to evaluate skewness and kurtosis values, these are too sensitive with large samples. Tabachnick and Fidell (2007, p. 81) recommend inspecting the shape of the distribution (e.g. using a histogram).

Nu zien zij 200+ als een large sample las ik elders in het boek... terwijl ik n=126 heb

Verderop in het boek adviseren ze iig een Normal Q-Q plot als alternatief.

[..]

Maar wanneer zouden mensen ervaren met statistiek het nog 'reasonable' noemen is dan mijn vraag betreffende bv de Q-Q plot die ik liet zien.

Iemand anders een goede website voor basis tot gemiddeld niveau analyses voor surveys? Werken met likert schalen, multiple choise etc. Ik heb alle data-invoer goed zover ik weet, maar niet overzichtelijk wélke analyses het meest relevant zijn voor een dergelijke enquete. Heb helaas zeer beperkt de tijd me goed in te lezen.

Ah ok, fijn dat je je tabel toegevoegd hebt.

Met skewness en kurtosis kun je een beetje fdoen zoals je ook normale andere toetsen doet.

Als ik kijk naar je skewness (even verzonnen, pas zo de nummers aan) dan zie je dat het gemiddelde .500 is (of zo). Dat betekent dat je gemiddelde .5 afligt van de 0 waar het zou moeten zijn als je geen skewness hebt ("scheve normaalverdeling"). Is dat significant anders? Darvoor gebruik je de standaardverdeling van de skewness (laten we zeggen dat die .2 is even) en die doe je keer 1.96. Nu heb je de 95% confidence interval van je 0.5 mean. Als je die erbij optelt & aftrekt heb je dus een confidence interval van 0.1 -- 0.9. Het gemiddelde waar je op hoopt, 0.0, ligt daar niet tussen. Dit betekent dat je significante skewness hebt en je data dus niet normaal verdeeld is.

Hiervoor zijn een aantal oplossingen.
1. negeren en gewoon doorgaan. Je resultaten zijn minder betrouwbaar, maar als je resultaten heel erg sterk zijn maakt dat niet heel erg veel uit.
2. Je data hercoderen waardoor ze normaal verdeeld raken. Bijvoorbeeld door een log0transformatie of er de wortel van te nemen.
3. Een nonparametrische toets er op toepassen. Deze zijn wat conservatiever maar hebben, bij data die in de buurt van een normaalverdeling liggen minder power.

Als handige guide kan ik Pallant aanraden.

quote:

Op maandag 9 juli 2012 23:47 schreef automatic_ het volgende:

[..]

Aha! Ik snap het
En die losse univariates had ik al gedaan. Nog één vraagje erover. Maakt dat dan veel uit dat ik nu univariates doe? En moet / kan ik dat dan gewoon verantwoorden in mijn discussie of hoeft dat allemaal niet?

Ja gewoon in je discussie zeggen; vanwege missing values niet mogelijk multivariate te doen dus daarom 4 univariates. Zolang je eerlijk rapporteert is er geen probleem. Als je hypothese per los construct had is er ook geen type-1 probleem, als je alleen overall effect voorspeld had en op ene wel vindt en op andere niet, heb je wel een probleem qua zowel type 1 als type 2 :p

quote:

Op maandag 9 juli 2012 23:53 schreef oompaloompa het volgende:

[..]

Ah ok, fijn dat je je tabel toegevoegd hebt.

Met skewness en kurtosis kun je een beetje fdoen zoals je ook normale andere toetsen doet.

Als ik kijk naar je skewness (even verzonnen, pas zo de nummers aan) dan zie je dat het gemiddelde .500 is (of zo). Dat betekent dat je gemiddelde .5 afligt van de 0 waar het zou moeten zijn als je geen skewness hebt ("scheve normaalverdeling"). Is dat significant anders? Darvoor gebruik je de standaardverdeling van de skewness (laten we zeggen dat die .2 is even) en die doe je keer 1.96. Nu heb je de 95% confidence interval van je 0.5 mean. Als je die erbij optelt & aftrekt heb je dus een confidence interval van 0.1 -- 0.9. Het gemiddelde waar je op hoopt, 0.0, ligt daar niet tussen. Dit betekent dat je significante skewness hebt en je data dus niet normaal verdeeld is.

Hiervoor zijn een aantal oplossingen.
1. negeren en gewoon doorgaan. Je resultaten zijn minder betrouwbaar, maar als je resultaten heel erg sterk zijn maakt dat niet heel erg veel uit.
2. Je data hercoderen waardoor ze normaal verdeeld raken. Bijvoorbeeld door een log0transformatie of er de wortel van te nemen.
3. Een nonparametrische toets er op toepassen. Deze zijn wat conservatiever maar hebben, bij data die in de buurt van een normaalverdeling liggen minder power.

Als handige guide kan ik Pallant aanraden.

[..]

Ja gewoon in je discussie zeggen; vanwege missing values niet mogelijk multivariate te doen dus daarom 4 univariates. Zolang je eerlijk rapporteert is er geen probleem. Als je hypothese per los construct had is er ook geen type-1 probleem, als je alleen overall effect voorspeld had en op ene wel vindt en op andere niet, heb je wel een probleem qua zowel type 1 als type 2 :p

Thank you very much Het is voor HBO, dus ze zijn wat makkelijker impressed denk ik; dus met dat in achterhoofd zou ik denk ik goed voor optie 1 kunnen gaan en kort uitleggen dat de betrouwbaarheid iets lager ligt omdat de normality niet helemaal voldoet aan de eisen, toch?

Nog één vraag voor ik weer zelf de boeken in zal duiken: wat doen jullie met enquetes met antwoorden ahv een likert schaal. Behandelen jullie het als numerieke data (1 t/m 5) met Scale dus als measurement type, en daar de passende analyses op loslaten. Of als categorische data met Ordinal als measurement type?

(bonusvraag: als je 5-schalige likert hebt maar tevens een 'geen mening/niet van toepassing' optie, kan je het dan nog wel als ordinal behandelen? Want de optie geen mening/nvt ligt dan niet in lijn met de likert data.

quote:

Op dinsdag 10 juli 2012 00:04 schreef VacaLoca het volgende:

[..]

Thank you very much Het is voor HBO, dus ze zijn wat makkelijker impressed denk ik; dus met dat in achterhoofd zou ik denk ik goed voor optie 1 kunnen gaan en kort uitleggen dat de betrouwbaarheid iets lager ligt omdat de normality niet helemaal voldoet aan de eisen, toch?

Nog één vraag voor ik weer zelf de boeken in zal duiken: wat doen jullie met enquetes met antwoorden ahv een likert schaal. Behandelen jullie het als numerieke data (1 t/m 5) met Scale dus als measurement type, en daar de passende analyses op loslaten. Of als categorische data met Ordinal als measurement type?

(bonusvraag: als je 5-schalige likert hebt maar tevens een 'geen mening/niet van toepassing' optie, kan je het dan nog wel als ordinal behandelen? Want de optie geen mening/nvt ligt dan niet in lijn met de likert data.

Yeap, als je helemaal een goede indruk wilt maken, interpreteer je nog even op welke wijze dat minder nauwkeurig is. Kan ik je wel mee helpen. In principe komt het er op neer dat je de spreiding aan de ene kant overschat en aan de andere kant onderschat. Afhankelijk van de vergelijking is je toets dus óf te strikt (= goed voor je, zelfs met een te strenge test nog verschil) of een tikkie te zwak (dan moet je uitleggen dat je significantiewaarde waarschijnlijk iets hoger is dan wat spss rapporteert)

Likertschaal is officieel ordinaal maar kun je als scale benaderen (zijn wat simulatiepapers over)

bonusvraag: nee

Officieel ordinaal... gezien HBO verhaal ms daar maar aan houden dan? Daar is dan ook de meeste theorie voor beschikbaar voor analyses van gemiddeld niveau dunkt me?

Moet ik die vragen met likertschaal en de geen mening/nvt recoden zodat alleen likert overblijft? De geen mening/nvt bijvoorbeeld een 'Missing' value geven?

Dit even aannemende dat als men likertschaal vragen in zn enquete heeft, je de beste analyses kan doen met Ordinal en niet met Nominal.

Ik zou het gewoon als scale doen, doet iedereen. dan voor bonuspunten nog even slim doen en zeggen "is officieel ordinaal, maar (bron) heeft aangetoond dat ook dan scale toegepast kan worden.

bron kan b.v.http://xa.yimg.com/kq/gro(...)9%25E2%2580%2599.pdf zijn. (dubbelcheck het even, heb alleen net ter plekke abstract bekeken)

quote:

Op dinsdag 10 juli 2012 00:29 schreef oompaloompa het volgende:
Ik zou het gewoon als scale doen, doet iedereen. dan voor bonuspunten nog even slim doen en zeggen "is officieel ordinaal, maar (bron) heeft aangetoond dat ook dan scale toegepast kan worden.

bron kan b.v.http://xa.yimg.com/kq/gro(...)9%25E2%2580%2599.pdf zijn. (dubbelcheck het even, heb alleen net ter plekke abstract bekeken)

Gracias
(de geen mening/nvt nog wel even recoden naar Missing dus? of is daar betere oplossing voor?)

ja gewoon als missing. Als je meerdere condities gebruikt kun je nog even voor de zekerheid een losse variabele aanmaken (bv 1= wel ingevuld, 2= niet ingevuld) om dan nog even te kijken of mensen in de ene conditie de vraag sig. meer ingevuld hebben dan anderen.

Ik ga er mee aan de slag Je bent iig de heldin van de dag voor me

nou dat maakt mijn dag ook weer goed
Succes!

Even een vraag over transformaties, ik heb een logtransformatie gedaan voor de afhankelijke variabele. Voor toetsen mag dit allemaal zonder problemen, tegen niet getransformeerde variabelen? Maar geldt dit ook voor een ANOVA?

quote:

Op dinsdag 10 juli 2012 01:16 schreef Brembo het volgende:
Even een vraag over transformaties, ik heb een logtransformatie gedaan voor de afhankelijke variabele. Voor toetsen mag dit allemaal zonder problemen, tegen niet getransformeerde variabelen? Maar geldt dit ook voor een ANOVA?

Je mag alles doen wat je wilt met getransformeerde variabelen zolang je maar vervolgens bij de interpratie rekening houdt met je transformatie.

Pfff

Als je een single paired comparison ANOVA moet doen, dan kan dat toch gewoon via general linear model --> univariate en dan optie 'single' bij contrasts? Ik heb data uit 3 surveys die ik moet vergelijken, vandaar. Ik heb alle data in 1 groot bestand, met een nieuwe variabele die bij elke respondent aangeeft uit welke survey hij komt.

Volgens mijn begeleider moet ik met allemaal formules en hercoderingen gaan zitten werken

quote:

Op dinsdag 10 juli 2012 14:01 schreef Omnifacer het volgende:
Pfff

Als je een single paired comparison ANOVA moet doen, dan kan dat toch gewoon via general linear model --> univariate en dan optie 'single' bij contrasts? Ik heb data uit 3 surveys die ik moet vergelijken, vandaar. Ik heb alle data in 1 groot bestand, met een nieuwe variabele die bij elke respondent aangeeft uit welke survey hij komt.

Volgens mijn begeleider moet ik met allemaal formules en hercoderingen gaan zitten werken

huh? Er van uitgaande dat jij je begeleider goed hebt begrepen heb jij gelijk
Then again, in principe kun je verschillende surveys niet zo maar met elkaar vergelijken..

Thanks voor je antwoord. Dit is de situatie: ik heb drie surveys afgenomen, en wil deze vergelijken op een bepaalde variabele, bijvoorbeeld 'competence'. Wat ik had gedaan: een variabele gemaakt waarin elke respondent getagd wordt uit welke survey hij afkomstig is. Daarmee had ik ANOVA's gemaakt, door gewoon univariate ANOVA te doen. Daar kwam dan een significantie van .182 uit.

Gister zei de begeleider echter: je kunt die drie groepen niet zomaar met elkaar vergelijken vanwege verschil in grootte, je moet een paired comparison ANOVA doen. Nu heb ik me scheel zitten lezen in zo'n kutboek en allemaal zitten kutten met SPSS, maar ik kom niet verder. Dat boek komt met allemaal formules aanzetten (geen idee waar je die zou moeten invoeren), en volgens de tutorials op YouTube kun je gewoon dus doen wat ik omschreef: contrasts --> single selecteren.

Jij ziet er uit als iemand die er meer van weet dan ik: hoe zie jij dat? Als ik het op die laatste manier doe, wordt er dan rekening gehouden met verschil in aantal respondenten?

quote:

Op dinsdag 10 juli 2012 14:20 schreef Omnifacer het volgende:
Thanks voor je antwoord. Dit is de situatie: ik heb drie surveys afgenomen, en wil deze vergelijken op een bepaalde variabele, bijvoorbeeld 'competence'. Wat ik had gedaan: een variabele gemaakt waarin elke respondent getagd wordt uit welke survey hij afkomstig is. Daarmee had ik ANOVA's gemaakt, door gewoon univariate ANOVA te doen. Daar kwam dan een significantie van .182 uit.

Gister zei de begeleider echter: je kunt die drie groepen niet zomaar met elkaar vergelijken vanwege verschil in grootte, je moet een paired comparison ANOVA doen. Nu heb ik me scheel zitten lezen in zo'n kutboek en allemaal zitten kutten met SPSS, maar ik kom niet verder. Dat boek komt met allemaal formules aanzetten (geen idee waar je die zou moeten invoeren), en volgens de tutorials op YouTube kun je gewoon dus doen wat ik omschreef: contrasts --> single selecteren.

Jij ziet er uit als iemand die er meer van weet dan ik: hoe zie jij dat? Als ik het op die laatste manier doe, wordt er dan rekening gehouden met verschil in aantal respondenten?

Heh? Dat klopt gewoon echt niet.

Als eerste doe je een anova, als daar geen verschil uit blijkt houdt het eigenlijk op.

Je kunt ook nog contrasten tussen de losse groepen doen. je kunt of post-hocs doen (hoef je niks aan te passen) of planned contrasts. Voor planned contrasts is groepsgrootte alleen relevant (volgens mij & collega naast me) als je meerdere groepen samen vergelijkt met andere groepen samen.

Ter illustratie, stel ik heb de volgende groepen
1: n=25
2: n = 50
3: n = 100
4: n = 250

Je kunt gewoon 2 and 3 met elkaar vergelijken.
Wat wel een probleem wordt is als je 1&2 met 3&4 samen zou willen vergelijken, dan moet je binnen die paren rekening houden met groepsgrootte.

wat voor iemand moetik je voorstellen bij je begeleider, wetenschappelijk onderzoeker of eerder mbo-methodologiedocent en zelfgetrained enqueteur?
Ik ben vrij zeker van mijn antwoord, maar het is een beetje afhankelijk van het relatief verschil in expertise op wie je beter af kunt gaan ^^

Begeleider is een AIO.

In mijn geval heb ik hypothesen die over verschil tussen survey1 en survey 2+3 gaan, en hypothesen die tussen verschil tussen survey 1, 2 en 3 gaan.

Survey 1: n=36
Survey 2: n=40
Survey 3: n=28.

Volgens mijn begeleider kan ik deze dus niet zomaar met elkaar vergelijken omdat n teveel verschilt.

Ik had bij alle hypothesen een ANOVA gedaan en nergens kwam trouwens verschil uit.

Ik snap er zelf dus helemaal geen kut van. Godver wat een gezeik

quote:

Op dinsdag 10 juli 2012 14:41 schreef Omnifacer het volgende:
Begeleider is een AIO.

In mijn geval heb ik hypothesen die over verschil tussen survey1 en survey 2+3 gaan, en hypothesen die tussen verschil tussen survey 1, 2 en 3 gaan.

Survey 1: n=36
Survey 2: n=40
Survey 3: n=28.

Volgens mijn begeleider kan ik deze dus niet zomaar met elkaar vergelijken omdat n teveel verschilt.

Ik had bij alle hypothesen een ANOVA gedaan en nergens kwam trouwens verschil uit.

Ik snap er zelf dus helemaal geen kut van. Godver wat een gezeik

Je begeleider heeft gelijk m.b.t. je eerste toets

daarvoor moet je groep 1 op -1 zetten
groep 2 op 40/68 en groep 3 op 28/68

Omdat groep 2 en 3 een andere grootte hebben moet je ze anders wegen. Overigens is het een beetje zinloos planned contrasts te doen als je geen plan had en de anova sowieso al niet sig is, maar dat terzijde.

quote:

Op dinsdag 10 juli 2012 14:47 schreef oompaloompa het volgende:

[..]

Je begeleider heeft gelijk m.b.t. je eerste toets

daarvoor moet je groep 1 op -1 zetten
groep 2 op 40/68 en groep 3 op 28/68

Omdat groep 2 en 3 een andere grootte hebben moet je ze anders wegen. Overigens is het een beetje zinloos planned contrasts te doen als je geen plan had en de anova sowieso al niet sig is, maar dat terzijde.

Tsjah, het slaat ook nergens op. Al die tijd die in die zinloze analyses gaat zitten, terwijl in beginsel al niks significant is

Ik heb je even PM gestuurd over hoe dat 'op -1 zetten' etc werkt. Hoop dat je er even naar wil kijken. Thanks alvast

Mensen, ben ik weer. Ik ben er bijna helemaal uit, ik moet alleen nog een repeated measure ANOVA doen voor twee variabelen. Laat ik ze even var1 en var2 noemen. Ik wil de score van de respondenten uit survey 1 op deze variabelen vergelijken met de score van de respondenten op survey2+3 samen. Var1 en var2 zijn within-subject variabelen, en survey1 en survey2+3 zijn natuurlijk between-variabelen, dus moet ik van mijn begeleider een repeated measure doen. Zoals ik hier al zei: ik heb een grote dataset met alle respondenten erin, en zelf een soort variabele aangemaakt die aangeeft uit welke survey mensen afkomstig zijn.

De hypothese is dat het verschil tussen survey 1 en 2/3 voor var1 groter is dan voor var2.

Hoe moet ik dit nu doen? Als ik snel een repeated measure ANOVA doe dan komen er allemaal dingen uit waarvan ik niet echt snap wat ze betekenen. Ik kan ook geen onderscheid zien tussen survey 1 en 2/3. Is er iemand die me kan helpen?

quote:

Op dinsdag 10 juli 2012 18:16 schreef Omnifacer het volgende:
Mensen, ben ik weer. Ik ben er bijna helemaal uit, ik moet alleen nog een repeated measure ANOVA doen voor twee variabelen. Laat ik ze even var1 en var2 noemen. Ik wil de score van de respondenten uit survey 1 op deze variabelen vergelijken met de score van de respondenten op survey2+3 samen. Var1 en var2 zijn within-subject variabelen, en survey1 en survey2+3 zijn natuurlijk between-variabelen, dus moet ik van mijn begeleider een repeated measure doen. Zoals ik hier al zei: ik heb een grote dataset met alle respondenten erin, en zelf een soort variabele aangemaakt die aangeeft uit welke survey mensen afkomstig zijn.

De hypothese is dat het verschil tussen survey 1 en 2/3 voor var1 groter is dan voor var2.

Hoe moet ik dit nu doen? Als ik snel een repeated measure ANOVA doe dan komen er allemaal dingen uit waarvan ik niet echt snap wat ze betekenen. Ik kan ook geen onderscheid zien tussen survey 1 en 2/3. Is er iemand die me kan helpen?

Was je hier al uitgekomen of heb je nog steeds hulp nodig?
Zo ja, kun je even een screenshot maken van wat je in het eerste en wteede scherm van repeated in hebt gevuld?

Ik denk dat ik eruit ben, ik zal morgen even laten weten wat de begeleider ervan zei... Misschien moet ik het wel opnieuw doen (weet niet zeker of ik het goed heb gedaan), als dat zo is dan geef ik weer even een sein.

Bedankt!