Centraal Statistiektopic (SPSS, R, excel, etc.) #7

quote:

Op maandag 22 december 2014 21:56 schreef C_737 het volgende:
Kan je onderstaande links zien?

http://imgur.com/Rq50Jgh,vcApcTu,9HBITOO,NZABY3o,9BHUOyI#0
http://imgur.com/Rq50Jgh,vcApcTu,9HBITOO,NZABY3o,9BHUOyI#1
http://imgur.com/Rq50Jgh,vcApcTu,9HBITOO,NZABY3o,9BHUOyI#2
http://imgur.com/Rq50Jgh,vcApcTu,9HBITOO,NZABY3o,9BHUOyI#3
http://imgur.com/Rq50Jgh,vcApcTu,9HBITOO,NZABY3o,9BHUOyI#4

Ik heb dus inderdaad besloten om mijn model tot volgende te reduceren:

- 5 Socialisatietactieken ( collective, sequential, fixed, serial, investiture)
- 2 var voor de aanpassing van stagiairs (Role clarity & social acceptance)
- 1 variabele voor het succes van een stage (gemiddelde van stagetevredenheid, org commitment en intention to sollicitate)

Shit sorry, had niet je nieuwe post gezien (als je iemand quote krijgen ze een pop-up weet je zeker dat ze door hebben dat je hebt gereageerd).

In je regressie kun je inderdaad zien dat je een probleem hebt dat lijkt op mijn voorbeeld (met lengte, geslacht en gewicht).

In je tweede model zie je dat zowel collective als sequential significante voorspellers zijn, maar dat in je gehele model (model 5) sequential niet meer significant is, Serial, en daarna Investiture nemen als het ware het voorspellende vermogen van sequential over. Dat komt omdat die alledrie enorm sterk samenhangen.
Wat ik zou doen is OF model 5 rapporteren (staat in andy field als het goed is, of pallant nog beter als ze die in je bieb hebben), OF alleen een model met collective en investiture rapprteren.
Soewieso welke van e twee je ook kiest zul je aan moeten geven dat sequential, serial en investitute zo hoog met elkaar correleren dat je statistisch gezien niet kunt bepalen welk deel van de variantie uniek verklaard word door deze concepten individueel.

Was dat een beetje te volgen?

quote:

Op zaterdag 25 april 2015 01:24 schreef Natoo het volgende:
Hoi!

Stomme vraag misschien, maar is het mogelijk om van de variabelen die ik via "compute variable" heb aangemaakt de numerieke code terug te vinden en/of te veranderen ? Dus stel ik heb een variabele aangemaakt: "somscore" = variabele1 + variabele2 + variabele3, en ik wil er bijvoorbeeld nog een variabele extra aan toevoegen of weghalen, kan dat? Of moet ik dan weer een hele nieuwe variabele aanmaken?

Hoop dat iemand nog reageert, aangezien het forum al lange tijd niet gebruikt is

Dat ligt er aan of je meteen de recode gerunned hebt of naar syntax gepaste. Als je het naar syntax gepaste hebt is het heel gemakkelijk aan te passen, als je het meteen gerunned hebt ben ik bang dat het niet zo gemakkelijk gaat (maar ik kan het verkeerd hebben).

quote:

Op zaterdag 25 april 2015 22:55 schreef Natoo het volgende:
Even nog iets anders.. ben even helemaal in de war!

Ik heb verschillende schalen.. van sommige schalen heb ik de somscores, van anderen heb ik gemiddelden. Nou heb ik de descriptives opgevraagd van de schalen om te kijken of ze normaal verdeeld zijn etc.. maar een "mean" van een somscore-schaal betekent iets anders dan een "mean" van een gemiddelde-schaal.

Ik zou pakken wat voor de lezer het logischte is (meestal is dat gemiddelde, maar stel dat het een "schaal zou zijn van 10 proefwerkvragen die allemaal 0.0-1.0 punt opleveren, dan zou een somscore logischer zijn)

quote:

Moet ik de descriptives van alle schalen op hetzelfde 'niveau' opvragen? (dus of allemaal somscores, of allemaal gemiddelden?). Of hoeft dat niet? En hoe interpreteer ik deze verschillende descriptives? De 'mean' van een gemiddelde-schaal is wat men gemiddeld scoort en de 'mean' van een somscore-schaal is wat men totaal gemiddeld scoort, Of zo?

inderdaad

quote:

Op dinsdag 28 april 2015 18:04 schreef Natoo het volgende:
Gezien de aard van mijn onderzoek was het de bedoeling om een multipele regressie uit te gaan voeren. Ik ben allereerst begonnen met uit uitrekenen van alle descriptives, waaruit bleek dat sommige variabelen niet normaal verdeeld bleken te zijn.. wat is nu mijn vervolgstap?

Ik neem aan dat ik eerst moet beginnen met het berekenen van de correlaties tussen de variabelen (middels een Spearman Correlatie gezien de niet-normale verdelingen, maar ook een kleine steekproefgrootte (N=25))?. En kan ik het beste de Mediaan (+MAD als spreidingsmaat) weergeven ipv de gemiddelden?

En wat doe ik daarna? Normaal volg ik gewoon een stappenplan om te kijken welke toets ik uit moet voeren, maar ik loop nu allemaal tegen dingen aan waar ik nog niet eerder mee te maken heb gehad (kleine steekproef, niet-normale verdelingen, etc.)

Iemand die mij weer op weg kan helpen, wellicht?

Normaal verdeelde data is in principe geen harde eis omdat er nog geen enkele verdeling is gevonden waarbij bij n>30 de gemiddelden niet normaal verdeeld waren (dat tweede is wel een "harde" eis).
Kleine steekproef is wel vrij vervelend om veel redenen

Als je data niet extreem raar verdeeld zijn, zou ik denk ik gewoon verder gaan met je geplande methodes en ergens vermelden dat je data niet normaal verdeeld waren en dat je resultaten dus iets minder betrouwbaar zijn oid.

quote:

Op dinsdag 28 april 2015 18:38 schreef ssebass het volgende:

[..]

Zag dat er ook iets als ipython is icm notebook dat je interactief kunt programmeren en ook delen. Je kunt ook R code e.d. implementeren. Ben er zelf niet bekend mee maar ga mij er eens in verdiepen. Gebruik R voor statistiek en Python voor de lol om programma's te schrijven.

SPSS is naar mijn idee wat verouderd, beperkt en is een black box dus heb gekozen voor R. Waarom kiezen de meesten nog voor SPSS of is dit geen vrijwillige keuze? Ik heb namelijk het idee dat er een shift gaande is naar R en dergelijke. Als je toch nog met geen van beiden bekend bent lijkt mij de keuze voor R logischer. Het is ook gratis.

Ik doe nieuwe dingen in R, en gebruik SPSS vooral nog omdat het simpel is en ik er aan gewend ben. Als ik van scratch zou moeten beginnen zou ik alles in R doen.