Ja dat dacht ik dus ook al maar omdat het me weer zo expliciet gevraagd werd begon ik te twijfelenquote:Op donderdag 12 november 2015 18:21 schreef oompaloompa het volgende:
Volgens mij is het in essentie hetzelfde
Voor zover ik het weet, maar ik ben niet 100% zeker dus als je het echt wilt claimen zou ik het dubbelchecken, is de test hetzelfde, dus je p-waardes etc. zullen hetzelfde zijn, maar is de uitput iets anders. Iets van de B-s in de regressie zijn tov de hele variantie en de correlaties alleen tov de variantie tussen x1 en x2 of zo...quote:Op vrijdag 13 november 2015 21:14 schreef christiman het volgende:
[..]
Ja dat dacht ik dus ook al maar omdat het me weer zo expliciet gevraagd werd begon ik te twijfelen
Je had gelijk. De statistics professor zei ook model 7. Ik kan alleen Hayes (nog) niet gebruiken aangezien mijn mediator en dv een curvilineair effect is en schijnbaar slikt Hayes dat niet. Dus daar moet ik nog wat op vinden.quote:Op maandag 19 oktober 2015 19:05 schreef MCH het volgende:
[..]
Dat is je mediator. Model 5 test de moderator op de directe relatie waarvan jij zegt dat die niet bestaat dus dan kom je uit bij model 7.
Kun je dan geen log transformation doen van je variabelen?quote:Op vrijdag 20 november 2015 12:14 schreef W00fer het volgende:
[..]
Je had gelijk. De statistics professor zei ook model 7. Ik kan alleen Hayes (nog) niet gebruiken aangezien mijn mediator en dv een curvilineair effect is en schijnbaar slikt Hayes dat niet. Dus daar moet ik nog wat op vinden.
Wat houdt dat precies in? Ik heb daar geen kaas van gegeten.quote:Op vrijdag 20 november 2015 12:31 schreef MCH het volgende:
[..]
Kun je dan geen log transformation doen van je variabelen?
Ik weet niet uit hoeveel categorieën opleiding en leeftijd bestaan maar je moet dan wel even oppassen dat je niet in de problemen raakt met je degrees of freedom. Je hebt namelijk nogal weinig observeringen en voor elke onafhankelijke variabele heb je wel 5 waarnemingen nodig.quote:Op zaterdag 28 november 2015 12:40 schreef Bruinvis het volgende:
Hallo allemaal,
Ik ben momenteel bezig met het analyseren van data voor mijn masterscriptie. Nu is er iets waar ik niet helemaal uit kom. Mijn plan is om een meervoudige regressie analyse uit te voeren. Hiervoor heb ik 3 controlevariabelen (leeftijd, geslacht, opleiding), 3 onafhankelijke variabelen (op interval niveau) en 1 afhankelijke variabele (ook op interval niveau). Leeftijd en opleiding zijn nu ordinale variabelen en daarom heb ik hiervan dummies gemaakt, zodat ik ze kan meenemen in de regressie. De klassen die het meest voorkomen beschouw ik als de referentie-variabele, deze dummy neem ik dus niet mee in de regressie.
Nu mijn vraag: ik heb een steekproef van 57 personen, waarvan 3 de controlevariabelen in de enquete niet hebben ingevuld. Nu vraag ik mij af hoe deze missing values worden meegenomen in de dummies. Zoals ik het nu zie corresponderen de missing values (die ik aangeef met een '9') met geen van de dummies en worden deze dus automatisch (en onjuist) gezien als behorende tot de referentie-variabele? Moet ik daarom nog een dummy aanmaken voor deze missing values?
Dan nog een andere vraag. Ik doe een hiërarchische regressie analyse omdat ik wil corrigeren voor de controlevariabelen. Dus ik doe de controlevariabelen in 1 blok, de 2 onafhankelijke variabelen van de theorie die ik wil testen in blok 2, en de laatste onafhankelijke variabele in blok 3. Maar kunnen alle dummie variabelen (dus van leeftijd en opleiding) wel samen in 1 blok worden toegevoegd?
Alvast heel erg bedankt voor het meedenken!
Ik heb ze er idd uitgegooid door te kiezen voor 'exclude cases listwise'. Bedankt voor je reactie!quote:Op zaterdag 28 november 2015 13:38 schreef wimjongil het volgende:
Kun je die drie observaties er niet gewoon uit flikkeren? Scheelt een hoop gedoe.
Ik heb er inderdaad vooraf niet bij stilgestaan dat ik dummy variabelen zou moeten gebruiken en dus een grotere steekproef nodig zou hebben, achteraf niet erg handig. Ik was simpelweg uitgegaan van een totaal van 6 onafhankelijke variabelen.quote:Op zaterdag 28 november 2015 14:14 schreef MCH het volgende:
[..]
Ik weet niet uit hoeveel categorieën opleiding en leeftijd bestaan maar je moet dan wel even oppassen dat je niet in de problemen raakt met je degrees of freedom. Je hebt namelijk nogal weinig observeringen en voor elke onafhankelijke variabele heb je wel 5 waarnemingen nodig.
Als jij in je theoretisch kader over deze variabelen geschreven hebt en ook hypotheses over hebt opgesteld dan is het zonde om dat er nu weer uit te slopen. Je kan twee dingen doen. Als je ruim in de tijd zit nog wat extra data verzamelen of verder gaan met deze data en daar bij de limitations een vermelding over schrijven.quote:Op zaterdag 28 november 2015 14:31 schreef Bruinvis het volgende:
[..]
Ik heb er inderdaad vooraf niet bij stilgestaan dat ik dummy variabelen zou moeten gebruiken en dus een grotere steekproef nodig zou hebben, achteraf niet erg handig. Ik was simpelweg uitgegaan van een totaal van 6 onafhankelijke variabelen.
De categorieën opleiding en leeftijd bestaan beide uit 4 categorieën dus ik heb daarvoor per variabele 3 dummies meegenomen in de regressie. Daarnaast heb ik dus nog 1 nominale controlevariabele (geslacht) en 3 onafhankelijke variabelen. Daarvoor zou ik dan minimaal 50 observaties nodig hebben toch?
Zou je anders aanraden leeftijd of opleiding bijvoorbeeld weg te laten uit de analyse?
Ik zit helaas niet erg ruim in de tijd nee, dus dan ga ik voor de tweede optie! Bedankt nogmaals!quote:Op zaterdag 28 november 2015 17:59 schreef MCH het volgende:
[..]
Als jij in je theoretisch kader over deze variabelen geschreven hebt en ook hypotheses over hebt opgesteld dan is het zonde om dat er nu weer uit te slopen. Je kan twee dingen doen. Als je ruim in de tijd zit nog wat extra data verzamelen of verder gaan met deze data en daar bij de limitations een vermelding over schrijven.
Autocorrelatie met lagged dependent variable loopt in theorie oneindig door, dus het logische antwoord is partial.quote:Op dinsdag 8 december 2015 23:59 schreef Sokz het volgende:
Stel we hebben een stationair time-series waarvan we het aantal units van tijd in memory willen bepalen. Kijken we naar de partial of normale autocorrelatie?
Verliezen op een gegeven moment significantie though. Thanks beiden!quote:Op woensdag 9 december 2015 14:33 schreef ibrkadabra het volgende:
[..]
Autocorrelatie met lagged dependent variable loopt in theorie oneindig door, dus het logische antwoord is partial.
Is dat juist ook niet wat je wil weten uiteindelijk? Bijvoorbeeld om te voorspellen hoeveel periodes ervoor nog een goede voorspeller is van je sales.quote:Op woensdag 9 december 2015 23:15 schreef Sokz het volgende:
[..]
Verliezen op een gegeven moment significantie though. Thanks beiden!
Ja, maar dat doe je dus met de pacf. Als je een AR(1) proces hebt, heeft t-2 ook nog een invloed op je huidige waarde, maar niet direct.quote:Op woensdag 9 december 2015 23:18 schreef MCH het volgende:
[..]
Is dat juist ook niet wat je wil weten uiteindelijk? Bijvoorbeeld om te voorspellen hoeveel periodes ervoor nog een goede voorspeller is van je sales.
Klopt! :p Alleen als je een coefficient van 0.97 hebt bijv. voor je 1e lag (als we een AR(1) beschouwen), dan heb je pas bij lag 100 ofzo geen significantie meer als je de ACF gebruikt.quote:Op woensdag 9 december 2015 23:15 schreef Sokz het volgende:
[..]
Verliezen op een gegeven moment significantie though. Thanks beiden!
Je bent sowieso al helemaal verkeerd bezig door een correlatiemaat te berekenen over een categorische variabele. Wiskundig gezien is het nog wel mogelijk om een correlatiemaat te berekenen aangezien je 2 variabelen hebt met verschillende waarden, maar inhoudelijk gezien is het onzinnig aangezien "Opleidingsniveau" niet van intervalniveau of hoger is... snappie? Dus dat is al fout #1.quote:Op zaterdag 19 december 2015 13:21 schreef fetX het volgende:
Beste allen,
Ik heb een vraag mbt SPSS. Ik wil opleidingsniveau categoriseren. Ik heb in mijn enquête gevraagd naar welke opleiding iemand gevolgd heeft en deze antwoordcategorieën gebruikt: Lagere school, VMBO, MBO, HAVO, VWO, HBO/WO. Nu wil ik deze categoriseren naar laagopgeleid, middelbaar opgeleid en hoogopgeleid volgens de theorie die ik gebruik. Dit is gelukt door 'recode into different variables'. Ik heb laagopgeleid een waarde van 10, middelbaar een waarde van 11 en hoogopgeleid een waarde van 12 gegeven. Wanneer ik nu een simpele correlatie uitvoer met een andere variabele, krijg ik resultaten.
Echter, ik wil graag deze 3 groepen scheiden, waardoor ik per groep kan kijken of het correleert ja of nee. Dit doe ik door 'split file' en dan 'organize output by groups'. Helaas krijg ik nu bij de correlatie alleen maar puntjes te zien (bij Kendall's Tau; overigens ook bij de andere, maar die heb ik niet nodig). Heeft iemand enig idee wat ik fout doe? Ik kom er echt niet uit en moet maandag scriptie inleveren
Forum Opties | |
---|---|
Forumhop: | |
Hop naar: |