Centraal Statistiektopic (SPSS, R, excel, etc.) #8

quote:

Op woensdag 3 juni 2015 13:45 schreef Tobi-wan het volgende:
Ben nu druk bezig met mijn bijlage in orde te maken. Aanstaande maandag mijn scriptie inleveren

Heb bijna alleen gebruik gemaakt van schalen waardoor ik ordinale variabelen heb. Is het dan interessant om de standaarddeviatie er bij te zetten of kan ik dat beter weg laten. Ze zitten allemaal tussen den 0,8 en 1 wat volgens mij komt omdat de antwoorden altijd 1, 2, 3, 4 of 5 zijn.

Daarnaast heb ik niet een hele grote populatie. Volgens mij verteld de standaarddeviatie mij niet zoveel...

Edit: volgens mij moet std. dev. er altijd bij als je met gemiddeldes werkt.

De standaard deviatie geeft iets aan over de spreiding. Zo zou je een gemiddelde van 1.8 kunnen hebben op je schaal met een SD van bijna 0 (iedereen zegt 2 een paar zeggen 1) of een enorme hoge SD (veel mensen zeggen 4 of 5, meeste zeggen 1 of 2). Ik zou hem dus altijd rapporteren

quote:

Op woensdag 3 juni 2015 14:12 schreef oompaloompa het volgende:

[..]

De standaard deviatie geeft iets aan over de spreiding. Zo zou je een gemiddelde van 1.8 kunnen hebben op je schaal met een SD van bijna 0 (iedereen zegt 2 een paar zeggen 1) of een enorme hoge SD (veel mensen zeggen 4 of 5, meeste zeggen 1 of 2). Ik zou hem dus altijd rapporteren

Bedankt! Het is inderdaad wel nuttige informatie. Van al die cijfers wordt ik af een toe een beetje duizelig en dan ontgaat het logisch nadenken mij enigszins.

Ik heb eerder in dit topic om hulp gevraagd bij het implementeren van een bepaalde procedure en geen hulp gehad, maar ik heb van de originele auteur de code gekregen. Helaas wel in TSP, een gedateerd programma, dus nu is het zaak om deze code om te schrijven naar R of Stata. Heeft iemand kennis van TSP en R/Stata die mij hierbij kan helpen? Of iemand die mij een pb kan sturen met een link naar TSP?

quote:

Op donderdag 4 juni 2015 08:04 schreef Banaanensuiker het volgende:
Ik heb eerder in dit topic om hulp gevraagd bij het implementeren van een bepaalde procedure en geen hulp gehad, maar ik heb van de originele auteur de code gekregen. Helaas wel in TSP, een gedateerd programma, dus nu is het zaak om deze code om te schrijven naar R of Stata. Heeft iemand kennis van TSP en R/Stata die mij hierbij kan helpen? Of iemand die mij een pb kan sturen met een link naar TSP?

Ik heb wel wat kennis van R, maar niet zo heel veel/diepgaande. Ik wil wel proberen je te helpen, maar ik kan niks garanderen (ik ben een beetje je long shot). PM/DM mag altijd.

Overigens een aanstelling gekregen bij de methodology shop op de uni. Dus deze zomer even wat extra inlezen en misschien nog wat extra bijleren (Stata bijvoorbeeld) en hopelijk gedurende volgend jaar ook veel bijleren waar ik tijdens m'n eigen scriptie ook veel aan heb.

Bleh, zit even vast.

Ik onderzoek hoe een zestal antecedenten in relatie staat tot een afhankelijke variabele. De afhankelijke variabele is Organizational Identification - hoe mensen zich identificeren met een organisatie. Komt uiteindelijk dus een regressie analyse aan te pas, en een standaard regressie analyse heb ik ook al wel gehad in de studie.

Maar zitten wat haken en ogen aan bij mij:

- Ik richt mij op alle betaald voetbalclubs *Eredivisie en Jupiler)
- Ik maak een vergelijking tussen 3 stakeholder groepen (supporters, sponsoren en lokale politiek)

Van supporters heb ik van 33 clubs respondenten. Maar van PSV heb ik er bijvoorbeeld 380, van Ajax 140, van Vitesse 120 en van NEC 110... maar van kleine clubs als een Helmond Sport maar 1 bijvoorbeeld. In totaal heb ik er 1132

Van sponsoren heb ik er een stuk of 40 van Heerenveen, 30 van Willem II, 15 van FC Twente en voor aantal andere clubs rond de 10 elk. In totaal 323 sponsoren als respondent. Maar ik heb er 0 voor PSV en Ajax, die bij supporters het gros van de respondenten vormen.

Lokale politiek in de vorm van gemeenteraadsleden heb ik 10 a 15 respondenten voor elke gemeente, in totaal 417 respondenten.

Origineel was het idee om voor 1 club het onderzoek te doen. Maar omdat je van sponsoren en gemeenteraadsleden maar een tiental respondenten zou krijgen besloten om meer clubs bijeen te pakken en 'een betaald voetbalclub' het onderwerp te maken ipv bijvoorbeeld 'Vitesse' of 'Ajax'. Want voor multiple regression liefst 20 respondenten per onafhankelijke variabele, in mijn geval dus 120.

Nu zit ik dus met de volgende dingen:

- Mbt poolen van de data: kan je het zomaar allemaal bij elkaar gooien of zijn daar methodes voor en moet je gewichten er aan hangen oid? Kan via google niet echt vinden.
- Ik vergelijk dus 3 stakeholder groepen; als ik items ga verwijderen op basis van Reliability test (Cronbach alpha) en Discriminant validity (Factor analyse, dubbelladers en structuur) moet ik dan hetzelfde verwijderen bij elke groep? Dus als item X een dubbellader is bij de Supporters, maar niet bij de Sponsoren, dan wel bij beiden weghalen zodat beide modellen gelijk zijn aan elkaar als je gaat vergelijken, of wel op maat maken per groep?

- Supporters identificeren zich sws al vrij snel met hun club, en het is dus enigszins skewed. Is hier voor dit specifieke geval een goed remedie voor? Zou ik ook bijvoorbeeld gezien de grote sample de cases zodanig selecteren dat de afhankelijke variabele normaal verdeeld is?

- Als ik de drie groepen met elkaar vergelijk dan pak ik nu bijvoorbeeld voor lokale politiek Willem II, Vitesse, AZ, Twente en Heerenveen samen zodat ik er voldoende voor regression analyse heb én ik voor deze clubs ook voldoende sponsoren en fans heb. Maar de verhoudingen zijn wel totaal anders per stakeholder groep voor deze clubs. Waar het voor lokale politiek ongeveer 20,20,20,20,20 is, is het voor sponsoren iets van 35, 25, 15, 15, 10 en voor fans soortgelijke verdeling als sponsoren maar dan andere volgorde. Moeten deze verhoudingen gelijk zijn?

Moeten misschien zelfs de absolute aantallen gelijk zijn? Ik vergelijk uiteindelijk de standardized B van de onafhankelijke variabelen in de groepen. Daarnaast heb ik al wel variabele gemaakt die grootte van de club weergeeft waarvoor dus gecontroleerd kan worden.

Bleh, warrig verhaal aan het worden. In kort: ik zit met multiple regression met pooled data en met drie samples die vergeleken moeten worden; best practice?

quote:

Op vrijdag 5 juni 2015 14:25 schreef Sarasi het volgende:

[..]

Overigens een aanstelling gekregen bij de methodology shop op de uni. Dus deze zomer even wat extra inlezen en misschien nog wat extra bijleren (Stata bijvoorbeeld) en hopelijk gedurende volgend jaar ook veel bijleren waar ik tijdens m'n eigen scriptie ook veel aan heb.

Dat ziet er best nice uit! Hoe kom je daar terecht? Lijkt mij als econometriestudent wel een leuk bijbaantje.

quote:

Op vrijdag 5 juni 2015 15:03 schreef wimjongil het volgende:

[..]

Dat ziet er best nice uit! Hoe kom je daar terecht? Lijkt mij als econometriestudent wel een leuk bijbaantje.

Is hier alleen voor psychologie en sociologie, via de vacaturebank in BlackBoard.

quote:

Op donderdag 4 juni 2015 08:04 schreef Banaanensuiker het volgende:
Ik heb eerder in dit topic om hulp gevraagd bij het implementeren van een bepaalde procedure en geen hulp gehad, maar ik heb van de originele auteur de code gekregen. Helaas wel in TSP, een gedateerd programma, dus nu is het zaak om deze code om te schrijven naar R of Stata. Heeft iemand kennis van TSP en R/Stata die mij hierbij kan helpen? Of iemand die mij een pb kan sturen met een link naar TSP?

Ik heb alleen kennis van R in een aantal specifieke domeinen. Heb wel thuis op mn HD een aantal goede tutorials/courses staan, weet niet of je er iets aan hebt maar deel ze graag met je.

quote:

Op vrijdag 5 juni 2015 14:25 schreef Sarasi het volgende:

[..]

Ik heb wel wat kennis van R, maar niet zo heel veel/diepgaande. Ik wil wel proberen je te helpen, maar ik kan niks garanderen (ik ben een beetje je long shot). PM/DM mag altijd.

Overigens een aanstelling gekregen bij de methodology shop op de uni. Dus deze zomer even wat extra inlezen en misschien nog wat extra bijleren (Stata bijvoorbeeld) en hopelijk gedurende volgend jaar ook veel bijleren waar ik tijdens m'n eigen scriptie ook veel aan heb.

Gefeliciteerd!

quote:

Op vrijdag 5 juni 2015 14:50 schreef VacaLoca het volgende:
Bleh, zit even vast.

Ik onderzoek hoe een zestal antecedenten in relatie staat tot een afhankelijke variabele. De afhankelijke variabele is Organizational Identification - hoe mensen zich identificeren met een organisatie. Komt uiteindelijk dus een regressie analyse aan te pas, en een standaard regressie analyse heb ik ook al wel gehad in de studie.

Maar zitten wat haken en ogen aan bij mij:

- Ik richt mij op alle betaald voetbalclubs *Eredivisie en Jupiler)
- Ik maak een vergelijking tussen 3 stakeholder groepen (supporters, sponsoren en lokale politiek)

Van supporters heb ik van 33 clubs respondenten. Maar van PSV heb ik er bijvoorbeeld 380, van Ajax 140, van Vitesse 120 en van NEC 110... maar van kleine clubs als een Helmond Sport maar 1 bijvoorbeeld. In totaal heb ik er 1132

Van sponsoren heb ik er een stuk of 40 van Heerenveen, 30 van Willem II, 15 van FC Twente en voor aantal andere clubs rond de 10 elk. In totaal 323 sponsoren als respondent. Maar ik heb er 0 voor PSV en Ajax, die bij supporters het gros van de respondenten vormen.

Lokale politiek in de vorm van gemeenteraadsleden heb ik 10 a 15 respondenten voor elke gemeente, in totaal 417 respondenten.

Origineel was het idee om voor 1 club het onderzoek te doen. Maar omdat je van sponsoren en gemeenteraadsleden maar een tiental respondenten zou krijgen besloten om meer clubs bijeen te pakken en 'een betaald voetbalclub' het onderwerp te maken ipv bijvoorbeeld 'Vitesse' of 'Ajax'. Want voor multiple regression liefst 20 respondenten per onafhankelijke variabele, in mijn geval dus 120.

Nu zit ik dus met de volgende dingen:

- Mbt poolen van de data: kan je het zomaar allemaal bij elkaar gooien of zijn daar methodes voor en moet je gewichten er aan hangen oid? Kan via google niet echt vinden.
- Ik vergelijk dus 3 stakeholder groepen; als ik items ga verwijderen op basis van Reliability test (Cronbach alpha) en Discriminant validity (Factor analyse, dubbelladers en structuur) moet ik dan hetzelfde verwijderen bij elke groep? Dus als item X een dubbellader is bij de Supporters, maar niet bij de Sponsoren, dan wel bij beiden weghalen zodat beide modellen gelijk zijn aan elkaar als je gaat vergelijken, of wel op maat maken per groep?

- Supporters identificeren zich sws al vrij snel met hun club, en het is dus enigszins skewed. Is hier voor dit specifieke geval een goed remedie voor? Zou ik ook bijvoorbeeld gezien de grote sample de cases zodanig selecteren dat de afhankelijke variabele normaal verdeeld is?

- Als ik de drie groepen met elkaar vergelijk dan pak ik nu bijvoorbeeld voor lokale politiek Willem II, Vitesse, AZ, Twente en Heerenveen samen zodat ik er voldoende voor regression analyse heb én ik voor deze clubs ook voldoende sponsoren en fans heb. Maar de verhoudingen zijn wel totaal anders per stakeholder groep voor deze clubs. Waar het voor lokale politiek ongeveer 20,20,20,20,20 is, is het voor sponsoren iets van 35, 25, 15, 15, 10 en voor fans soortgelijke verdeling als sponsoren maar dan andere volgorde. Moeten deze verhoudingen gelijk zijn?

Moeten misschien zelfs de absolute aantallen gelijk zijn? Ik vergelijk uiteindelijk de standardized B van de onafhankelijke variabelen in de groepen. Daarnaast heb ik al wel variabele gemaakt die grootte van de club weergeeft waarvoor dus gecontroleerd kan worden.

Bleh, warrig verhaal aan het worden. In kort: ik zit met multiple regression met pooled data en met drie samples die vergeleken moeten worden; best practice?

Klinkt als een multilevel model.
Is essentie komt het er op neer dat je je data een soort van trapsgewijs bekijkt.
Dus al je datapunt splits je eerst op over de verschillende clubs (waarbij je het effect van club berekent), daarna kun je binnen de clubs het effect van supporter / sponsor / etc. bekijken.

Het is niet heel ingewikkeld om te doen, maar ook niet het allergemakkelijkste.

Kijk anders even met google of zo of je denkt dat dit voor je kan werken, en kom dan terug?

Tegen de skewness zou je een logtransformatie kunnen gebruiken, maar de meeste toetsen zijn vrij robust zolang je n hoger dan 30 is, als het je uitkomst al beinvloedt zal dat enorm in de marge zijn dus ik zou me daar denk ik niet te druk om maken.

Ik ga googelen, thanks!

quote:

Op vrijdag 5 juni 2015 15:15 schreef Sarasi het volgende:

[..]

Is hier alleen voor psychologie en sociologie, via de vacaturebank in BlackBoard.

Niet helemaal waar:

quote:

Omdat de Methodologiewinkel een dienst is van de GMW faculteit krijgen GMW studenten in drukke periodes voorrang op studenten van andere faculteiten.

Maargoed, Nestor maar in de gaten houden dus.

quote:

Op vrijdag 5 juni 2015 16:58 schreef wimjongil het volgende:

[..]

Niet helemaal waar:

[..]

Maargoed, Nestor maar in de gaten houden dus.

Dat is voor hulp, niet voor sollicitanten.

quote:

Op vrijdag 5 juni 2015 16:59 schreef Sarasi het volgende:

[..]

Dat is voor hulp, niet voor sollicitanten.

Aha, op die fiets. Je zin was dubbelzinnig.

quote:

Op vrijdag 5 juni 2015 16:27 schreef oompaloompa het volgende:

[..]

Ik heb alleen kennis van R in een aantal specifieke domeinen. Heb wel thuis op mn HD een aantal goede tutorials/courses staan, weet niet of je er iets aan hebt maar deel ze graag met je.

quote:

Op vrijdag 5 juni 2015 14:25 schreef Sarasi het volgende:

[..]

Ik heb wel wat kennis van R, maar niet zo heel veel/diepgaande. Ik wil wel proberen je te helpen, maar ik kan niks garanderen (ik ben een beetje je long shot). PM/DM mag altijd.

Overigens een aanstelling gekregen bij de methodology shop op de uni. Dus deze zomer even wat extra inlezen en misschien nog wat extra bijleren (Stata bijvoorbeeld) en hopelijk gedurende volgend jaar ook veel bijleren waar ik tijdens m'n eigen scriptie ook veel aan heb.

Hebben jullie kennis van bootstrappen? Het gaat om het bootstrappen van een test statistic (Wald test in dit geval).
En gefeliciteerd met je aanstelling, Sarasi.

quote:

Op vrijdag 5 juni 2015 17:34 schreef wimjongil het volgende:

[..]

Aha, op die fiets. Je zin was dubbelzinnig.

Sorry voor de onduidelijkheid.

quote:

Op vrijdag 5 juni 2015 17:34 schreef Banaanensuiker het volgende:

[..]

[..]

Hebben jullie kennis van bootstrappen? Het gaat om het bootstrappen van een test statistic (Wald test in dit geval).
En gefeliciteerd met je aanstelling, Sarasi.

Nee, sorry.

quote:

Op vrijdag 5 juni 2015 17:34 schreef Banaanensuiker het volgende:

[..]

[..]

Hebben jullie kennis van bootstrappen? Het gaat om het bootstrappen van een test statistic (Wald test in dit geval).
En gefeliciteerd met je aanstelling, Sarasi.

Ja maar alleen in het abstracte / als concept, verder alleen gebruik gemaakt bij mediatie-analyses.

In principe komt het gewoon neer op data genereren van een bestaande dataset, analyse op uitvoeren, en dit 100.000 (of hoeveel je wilt) keer doen om een betrouwbaardere statistic te krijgen toch? Ik weet niet of jij het voor hetzelfde wilt gebruiken als hoe ik het ken, heb geen ervaring met het gebruik bij een Wald-test maar als het conceptueel een beetje vergelijkbaar is kan ik misschien nog iets nuttigs zeggen

quote:

Op vrijdag 5 juni 2015 16:32 schreef oompaloompa het volgende:

[..]

Gefeliciteerd!

[..]

Klinkt als een multilevel model.
Is essentie komt het er op neer dat je je data een soort van trapsgewijs bekijkt.
Dus al je datapunt splits je eerst op over de verschillende clubs (waarbij je het effect van club berekent), daarna kun je binnen de clubs het effect van supporter / sponsor / etc. bekijken.

Het is niet heel ingewikkeld om te doen, maar ook niet het allergemakkelijkste.

Kijk anders even met google of zo of je denkt dat dit voor je kan werken, en kom dan terug?

Tegen de skewness zou je een logtransformatie kunnen gebruiken, maar de meeste toetsen zijn vrij robust zolang je n hoger dan 30 is, als het je uitkomst al beinvloedt zal dat enorm in de marge zijn dus ik zou me daar denk ik niet te druk om maken.

Nou, nu verschillende dingen gekeken en gelezen er over. Steeds maakte begin uitleg me enthousiast aangezien het leek te behandelen wat ik nodig heb, maar dan gaat het al snel voorbij wat ik ooit geleerd heb met syntax en andere statistiek tools etc.

Ook lijkt het vooral te concentreren op longitudinaal onderzoek waar bijvoorbeeld leeftijd als variabele gemeten is om de 2 jaar. Daar is wel voorbeeld van voor SPSS met Mixed Models maar daar heb je dan bv age1 age2 age3 als variabelen.. lijkt niet te zijn wat ik moet hebben.

/lost

quote:

Op vrijdag 5 juni 2015 18:26 schreef oompaloompa het volgende:

[..]

Ja maar alleen in het abstracte / als concept, verder alleen gebruik gemaakt bij mediatie-analyses.

In principe komt het gewoon neer op data genereren van een bestaande dataset, analyse op uitvoeren, en dit 100.000 (of hoeveel je wilt) keer doen om een betrouwbaardere statistic te krijgen toch? Ik weet niet of jij het voor hetzelfde wilt gebruiken als hoe ik het ken, heb geen ervaring met het gebruik bij een Wald-test maar als het conceptueel een beetje vergelijkbaar is kan ik misschien nog iets nuttigs zeggen

Qua concept is het inderdaad wat ik wil doen. Ik quote even een eerdere post van mij zodat je direct kan zien of je er wat mee kan:

quote:

Op vrijdag 29 mei 2015 11:30 schreef Banaanensuiker het volgende:
Heeft iemand hier verstand van bootstrapping met doel het ontwikkelen van observatie specifieke kritieke Wald scores? Ik probeer dit in combinatie met een SUR.
Deze procedure probeer ik na te bootsen:
[ afbeelding ]
[ afbeelding ]

Met dit systeem:
[ afbeelding ]

quote:

Op vrijdag 5 juni 2015 19:11 schreef VacaLoca het volgende:

[..]

Nou, nu verschillende dingen gekeken en gelezen er over. Steeds maakte begin uitleg me enthousiast aangezien het leek te behandelen wat ik nodig heb, maar dan gaat het al snel voorbij wat ik ooit geleerd heb met syntax en andere statistiek tools etc.

Ook lijkt het vooral te concentreren op longitudinaal onderzoek waar bijvoorbeeld leeftijd als variabele gemeten is om de 2 jaar. Daar is wel voorbeeld van voor SPSS met Mixed Models maar daar heb je dan bv age1 age2 age3 als variabelen.. lijkt niet te zijn wat ik moet hebben.

/lost

De voorbeelden die vaak gebruikt worden is idd longitudinaal onderzoek, daar zijn de jaren meetpunten, en is de "groep" het individu. Dus per individu heb je x-aantal meetpunten. Bij jou zou het individu de club zijn, en heb je per club een aantal meetpunten (binding van sponsoren en binding van supporters).

Het is niet extreem moeilijk, maar misschien wel te moeilijk om duidelijk hier zo op een forum uit te leggen.
Voor welke uni / opleiding / sciptie(?) is het? Misschien kun je er mee wegkomen een gemakkelijker maar minder correct model te gebruiken, of als heel belangrijk zouden ze mensen moeten hebben die je er mee kunnen helpen (lijkt me). Het is, weet ik vrij zeker, de beste oplossing, maar als dit ver buiten wat je geleerd hebt gaat zou het vreemd zijn als ze van je verwachten dit gewoon even te doen.

quote:

Op vrijdag 5 juni 2015 21:00 schreef Banaanensuiker het volgende:

[..]

Qua concept is het inderdaad wat ik wil doen. Ik quote even een eerdere post van mij zodat je direct kan zien of je er wat mee kan:

[..]

Ik kom van psy en ben heel erg slecht in het lezen van wiskundige noteringen ( ik weet het...) dus daar moet ik even voor gaan zitten. Kom je wel tot een bepaald punt of gaat het in het begin al mis?

quote:

Op vrijdag 5 juni 2015 23:09 schreef oompaloompa het volgende:

[..]

De voorbeelden die vaak gebruikt worden is idd longitudinaal onderzoek, daar zijn de jaren meetpunten, en is de "groep" het individu. Dus per individu heb je x-aantal meetpunten. Bij jou zou het individu de club zijn, en heb je per club een aantal meetpunten (binding van sponsoren en binding van supporters).

Het is niet extreem moeilijk, maar misschien wel te moeilijk om duidelijk hier zo op een forum uit te leggen.
Voor welke uni / opleiding / sciptie(?) is het? Misschien kun je er mee wegkomen een gemakkelijker maar minder correct model te gebruiken, of als heel belangrijk zouden ze mensen moeten hebben die je er mee kunnen helpen (lijkt me). Het is, weet ik vrij zeker, de beste oplossing, maar als dit ver buiten wat je geleerd hebt gaat zou het vreemd zijn als ze van je verwachten dit gewoon even te doen.

Business Administration aan Radboud, master thesis. Meer dan de meest basic multiple regression hebben we niet gehad. Bespreek de analyse komende week pas voor het eerst met begeleider (in totaal maar 5 contacturen gehad hooguit) maar over 2 weken is deadline scriptie al.

Wat je nu schetst neemt dus al de stakeholder groepen mee. Vergelijking tussen stakeholder groepen is echter aparte hypothese. Ik test ook relaties onafhankelijke variabelen met afhankelijk per stakeholder groep apart.

Even een versimpelde mockup van de data:



(In werkelijkheid 6 onafhankelijke en 1 afhankelijke en dus voor veel clubs)

Met multiple regression dus hypotheses testen

1a: Independent1 has a positive effect on Dependent for Fans
1b: Independent1 has a positive effect on Dependent for Sponsors
1c: Independent1 has a positive effect on Dependent for Local Government (Gemeente)
2a: Independent2 has a positive effect on Dependent for Fans
2b: Independent2 has a positive effect on Dependent for Sponsors
2c: Independent2 has a positive effect on Dependent for Local Government (Gemeente)

En dan aparte hypothese:

The effects of the different antecedents of Dependent differ among stakeholder groups

Waarbij in soortgelijk onderzoek de standardized effect sizes (B) vergeleken werden.

Maar als je mijn geval bekijkt.. in voorbeelden gebruiken ze Age1, Age2, Age3 bijvoorbeeld. Dat is 1 item over 3 metingen. Als ik 1 item had gehad, laten we ook even leeftijd nemen. Dan zou ik dus 3 variabelen moeten hebben; Age_Sponsor, Age_Fan, Age_Gemeente en dan in SPSS met Data > Restructure die variabelen moeten transposen.

Maar in mijn mockup voorbeeld zou ik dan IND1_Item1_Sponsor, IND1_item1_Fan, IND1_Item2_Gemeente etc moeten maken? Of voor de recoded scale? (IND1 met MEAN(item1,item2) en IND2) en dan IND1_Fan, IND1_Sponsor, IND1_Gemeente IND2_Fan etc?

Krijg er nog niet echt vat op omdat ik overal maar de helft van de uitleg lees en de rest in syntax is wat ik nooit gehad heb.

Weet niet hoeveel ze van me verwachten, die vorig jaar zijn afgestudeerd hiermee hadden het wel met simpele multiple regression gedaan maar die hadden geen pooled data. Veel meer dan dat ik het wel op mijn manier kon doen (meerdere clubs om sample te vergroten) dmv poolen heb ik niet meegekregen tot dusver. Maar heb het idee dat ik niet echt statistisch verantwoord bezig ben met gewooon de multiple regression draaien met respondenten van alle clubs op 1 hoop.

Thanks voor antwoorden btw!

Dag mensen,

Ik ben bezig met mijn scriptie en heb twee vragen. Mijn eerste vraag: ik ga de aandelenprijs proberen te voorspellen aan de hand van onder andere CEO tenure (de variabele waarin ik geinteresseerd ben, wijkt deze significant af van 0?). Ik wil dit doen voor alle S&P500 companies, en later voor alleen technologie bedrijven binnen de S&P500. Als ik deze technologie bedrijven allemaal in een regressie wil stoppen, hoe doe ik dat op een efficiente manier? Ik neem aan dat 1 voor 1 niet de juiste methode is.

Ik hoor het graag van jullie. Vriendelijke groet

quote:

Op vrijdag 5 juni 2015 23:09 schreef oompaloompa het volgende:

[..]

Ik kom van psy en ben heel erg slecht in het lezen van wiskundige noteringen ( ik weet het...) dus daar moet ik even voor gaan zitten. Kom je wel tot een bepaald punt of gaat het in het begin al mis?

Ik ga het op een andere manier doen; samen met mijn supervisor besloten dat er in mijn geval efficiëntere tijdsbesteding is. In ieder geval bedankt voor je bereidheid tot helpen.

quote:

Op vrijdag 5 juni 2015 23:48 schreef VacaLoca het volgende:

[..]

Business Administration aan Radboud, master thesis. Meer dan de meest basic multiple regression hebben we niet gehad. Bespreek de analyse komende week pas voor het eerst met begeleider (in totaal maar 5 contacturen gehad hooguit) maar over 2 weken is deadline scriptie al.

Wat je nu schetst neemt dus al de stakeholder groepen mee. Vergelijking tussen stakeholder groepen is echter aparte hypothese. Ik test ook relaties onafhankelijke variabelen met afhankelijk per stakeholder groep apart.

Even een versimpelde mockup van de data:

[ afbeelding ]

(In werkelijkheid 6 onafhankelijke en 1 afhankelijke en dus voor veel clubs)

Met multiple regression dus hypotheses testen

1a: Independent1 has a positive effect on Dependent for Fans
1b: Independent1 has a positive effect on Dependent for Sponsors
1c: Independent1 has a positive effect on Dependent for Local Government (Gemeente)
2a: Independent2 has a positive effect on Dependent for Fans
2b: Independent2 has a positive effect on Dependent for Sponsors
2c: Independent2 has a positive effect on Dependent for Local Government (Gemeente)

En dan aparte hypothese:

The effects of the different antecedents of Dependent differ among stakeholder groups

Waarbij in soortgelijk onderzoek de standardized effect sizes (B) vergeleken werden.

Maar als je mijn geval bekijkt.. in voorbeelden gebruiken ze Age1, Age2, Age3 bijvoorbeeld. Dat is 1 item over 3 metingen. Als ik 1 item had gehad, laten we ook even leeftijd nemen. Dan zou ik dus 3 variabelen moeten hebben; Age_Sponsor, Age_Fan, Age_Gemeente en dan in SPSS met Data > Restructure die variabelen moeten transposen.

Maar in mijn mockup voorbeeld zou ik dan IND1_Item1_Sponsor, IND1_item1_Fan, IND1_Item2_Gemeente etc moeten maken? Of voor de recoded scale? (IND1 met MEAN(item1,item2) en IND2) en dan IND1_Fan, IND1_Sponsor, IND1_Gemeente IND2_Fan etc?

Krijg er nog niet echt vat op omdat ik overal maar de helft van de uitleg lees en de rest in syntax is wat ik nooit gehad heb.

Weet niet hoeveel ze van me verwachten, die vorig jaar zijn afgestudeerd hiermee hadden het wel met simpele multiple regression gedaan maar die hadden geen pooled data. Veel meer dan dat ik het wel op mijn manier kon doen (meerdere clubs om sample te vergroten) dmv poolen heb ik niet meegekregen tot dusver. Maar heb het idee dat ik niet echt statistisch verantwoord bezig ben met gewooon de multiple regression draaien met respondenten van alle clubs op 1 hoop.

Thanks voor antwoorden btw!

Hoef je niet te testen of de effecten van de fans / sponsors / local government sig van elkaar verschillen? Dat maakt alles al een heel stuk gemakkelijker.

Een gewone multiple regressie met alles op een hoop is niet per se heel erg fout, maar geeft je minder asccurate schattingen etc. gewoon omdat je het effect van club niet meeneemt, dat filter je er in een multilevel uit.

Ik ben even aan aan het kloten met een voorbeeld dataset, maar moet zo weg. Als het niet op tijd lukt zou ik denk ik een gewone muiltiple regressie doen, dit meenemen naar de meeting (zeker aangezien je maar zo weinig meet, wat slecht eigenlijk :/ ) en dan in de meeting aangeven dat je extre hebt gekeken wat de beste analyse is, dit multilevel lijkt te zijn maar dit ver boven wat je hebt geleerd uitgaat, en niet iets is dat je jezelf gemakkelijk aanleert en dan vragen of je daar support bij kan krijgen.

Dan geef je aan dat je het 1. heel serieus hebt genomen, 2. je ook nog een backup analyse hebt gedaan zoals je hem hebt geleerd, and hopelijk krijg je hulp bij 3. of krijg je te horen dat het niet nodig is, totale win-win situatie lijkt me

quote:

Op zaterdag 6 juni 2015 15:29 schreef oompaloompa het volgende:

[..]

Hoef je niet te testen of de effecten van de fans / sponsors / local government sig van elkaar verschillen? Dat maakt alles al een heel stuk gemakkelijker.

Dat moet wel, maar de eerste hypotheses meten de relaties per stakeholder groep apart. Kijken of effecten sig verschillen doe ik dus ook maar voor een latere hypothese (maar wat wel de hoofdvraag is zo'n beetje van het onderzoek - of ze sig verschillen)

quote:

Een gewone multiple regressie met alles op een hoop is niet per se heel erg fout, maar geeft je minder asccurate schattingen etc. gewoon omdat je het effect van club niet meeneemt, dat filter je er in een multilevel uit.

Ik ben even aan aan het kloten met een voorbeeld dataset, maar moet zo weg. Als het niet op tijd lukt zou ik denk ik een gewone muiltiple regressie doen, dit meenemen naar de meeting (zeker aangezien je maar zo weinig meet, wat slecht eigenlijk :/ ) en dan in de meeting aangeven dat je extre hebt gekeken wat de beste analyse is, dit multilevel lijkt te zijn maar dit ver boven wat je hebt geleerd uitgaat, en niet iets is dat je jezelf gemakkelijk aanleert en dan vragen of je daar support bij kan krijgen.

Dan geef je aan dat je het 1. heel serieus hebt genomen, 2. je ook nog een backup analyse hebt gedaan zoals je hem hebt geleerd, and hopelijk krijg je hulp bij 3. of krijg je te horen dat het niet nodig is, totale win-win situatie lijkt me

Thanks!!

Ik zorg inderdaad dat ik een uitwerking heb van de methode zoals we die geleerd hebben en zal het zeker behandelen in gesprek. Alleen aardige tijdnood dus helaas. Heel hoofdstuk 4, 5 en 6 in 13 dagen plus nog een herkansing

Even een simplere vraag tussendoor: Als je meerdere groepen in een sample hebt zoals eerder beschreven, doe je dan factor analyse voor discriminant validity controleren voor de hele sample of per groep?

Had per groep gedaan, maar lees nu een paper met soortgelijke situatie (die helaas niet uitweiden over hoe ze de regressieanalyse gedaan hebben) waarin ze voor totale sample hebben gedaan.