SES School, Studie en Onderwijs
Wiskunde in de brugklas, Frans voor het examen of een studie Personeel en Arbeid? Moeilijke formulieren van DUO? Iets weten over studiefinanciering of studentenverenigingen? Dit is het forum voor leerkrachten, scholieren en studenten, van brugklas tot uni
Hoi!!
Ik hoop dat iemand mijn kan helpen met mijn spss-probleem.
Ik wil weten of ik twee onafhankelijke variabele kan samenvoegen.
Het gaat om het volgende:
Ik heb 2x4 briefversies wat het totaal maakt van 8 versies nu wil ik weten of ik deze acht versies kan reduceren tot 4 versies. Er zijn acht versies omdat er 4 versies over product A gaan en de andere 4 versies over product B. Nu hoop ik dat product niet uit maakt zodat ik alle berekeningen over vier versies ipv 8 versies kan doen. Hoe weet ik of dat kan?
en nog belangrijker:
Weet iemand hoe ik dat moet uitrekenen?
Ik heb al een Multivariate test gedaan en daar komt bij product een fout melding omdat het over minder dan drie dingen gaat of zo....??
Ik hoop dat iemand mijn kan helpen met mijn spss-probleem.
Ik wil weten of ik twee onafhankelijke variabele kan samenvoegen.
Het gaat om het volgende:
Ik heb 2x4 briefversies wat het totaal maakt van 8 versies nu wil ik weten of ik deze acht versies kan reduceren tot 4 versies. Er zijn acht versies omdat er 4 versies over product A gaan en de andere 4 versies over product B. Nu hoop ik dat product niet uit maakt zodat ik alle berekeningen over vier versies ipv 8 versies kan doen. Hoe weet ik of dat kan?
en nog belangrijker:
Weet iemand hoe ik dat moet uitrekenen?
Ik heb al een Multivariate test gedaan en daar komt bij product een fout melding omdat het over minder dan drie dingen gaat of zo....??
Heeft iemand hier een handig tooltje/formule hoe je snel kan berekenen wat voor een betrouwbaarheid een bepaalde sample met zich meebrengt als je de totale populatie hebt?
Ik heb nu 159 respondenten van een populatie van ruim 3000. Ik schat dat dat zo'n 80% betrouwbaarheid met zich meebrengt (voor wat dat waard is dan, want op zichzelf zegt het niet zoveel). Ik ben alleen benieuwd of er een snelle formule is...
Ik heb nu 159 respondenten van een populatie van ruim 3000. Ik schat dat dat zo'n 80% betrouwbaarheid met zich meebrengt (voor wat dat waard is dan, want op zichzelf zegt het niet zoveel). Ik ben alleen benieuwd of er een snelle formule is...
"On a good day, when I run, the voices in my head get quieter until it’s just me, my breath and my feet on the sand (Dexter, E5x09)."
Iemand goed met repeated measures? Ik snap er niets meer van.
Als je 2 condities hebt, mag je sphericity negeren want sphericity is geen issue als je maar 2 condities hebt (bron: Andy Field boek). Mauchly's test is echter wel significant dus dit zou normaliter een schending van sphericity betekenen.
Betekent dat dan dat ik:
A: ongeacht Mauchly's sig waarde, bij sphericity assumed mag kijken (in tabel test of within-subjects effects)?
B: Sphericity is geschonden dus Greenhouse Geisser correctie pakken en daarbij in tabel kijken?
C: In de multivariate test moet gaan kijken bij Wilks' Lambda?
Iemand? Alvast bedankt!
[ Bericht 13% gewijzigd door hetzusjevan op 21-07-2011 16:38:23 ]
Als je 2 condities hebt, mag je sphericity negeren want sphericity is geen issue als je maar 2 condities hebt (bron: Andy Field boek). Mauchly's test is echter wel significant dus dit zou normaliter een schending van sphericity betekenen.
Betekent dat dan dat ik:
A: ongeacht Mauchly's sig waarde, bij sphericity assumed mag kijken (in tabel test of within-subjects effects)?
B: Sphericity is geschonden dus Greenhouse Geisser correctie pakken en daarbij in tabel kijken?
C: In de multivariate test moet gaan kijken bij Wilks' Lambda?
Iemand? Alvast bedankt!
[ Bericht 13% gewijzigd door hetzusjevan op 21-07-2011 16:38:23 ]
SPSS explained (Hinton, 2004) zegt het volgende:quote:Op donderdag 21 juli 2011 16:15 schreef hetzusjevan het volgende:
Iemand goed met repeated measures? Ik snap er niets meer van.
Als je 2 condities hebt, mag je sphericity negeren want sphericity is geen issue als je maar 2 condities hebt (bron: Andy Field boek). Mauchly's test is echter wel significant dus dit zou normaliter een schending van sphericity betekenen.
Betekent dat dan dat ik:
A: ongeacht Mauchly's sig waarde, bij sphericity assumed mag kijken (in tabel test of within-subjects effects)?
B: Sphericity is geschonden dus Greenhouse Geisser correctie pakken en daarbij in tabel kijken?
C: In de multivariate test moet gaan kijken bij Wilks' Lambda?
Iemand? Alvast bedankt!
'Sphericity is not a problem when we have independent measures factors as it results from the fact that we have the same participants in each condition. It is also not a problem with a repeated measures factor when we have only two conditions (as this always has sphericity) "
SPSS berekent Mauchly by default, dus ik zou die tabel negeren en dan idd kijken bij 'sphericity assumed'. Waarom Mauchly dan significant is gaat mijn kennis te boven. Ik heb verder geen statistiek achtergrond, dus kan best zijn dat ik t mis heb.
Succes!
Een vraag van mijn kant:
Ik heb een dataset waarin de variabelen niet op de volgorde staan waarin ik ze wil hebben.
Nu is het qua opzet: A1 A2 A3 A4 B1 B2 B3 B4 C1 C2 C3 C4
In plaats van gegroepeerd per letter, wil ik ze eigenlijk groeperen per cijfer.
Is hier een mogelijkheid voor zonder dat ik alle variabelen moet slepen? Het zijn er namelijk nogal veel en het zou veel tijd schelen om met een syntax of een andersoortige methode de variabelen anders te groeperen.
De reden dat ik de variabelen graag anders zie is dat ik papieren vragenlijsten in moet voeren in de matrix en de vragenlijst qua structuur anders in elkaar zit dan de datamatrix nu.
Ik heb een dataset waarin de variabelen niet op de volgorde staan waarin ik ze wil hebben.
Nu is het qua opzet: A1 A2 A3 A4 B1 B2 B3 B4 C1 C2 C3 C4
In plaats van gegroepeerd per letter, wil ik ze eigenlijk groeperen per cijfer.
Is hier een mogelijkheid voor zonder dat ik alle variabelen moet slepen? Het zijn er namelijk nogal veel en het zou veel tijd schelen om met een syntax of een andersoortige methode de variabelen anders te groeperen.
De reden dat ik de variabelen graag anders zie is dat ik papieren vragenlijsten in moet voeren in de matrix en de vragenlijst qua structuur anders in elkaar zit dan de datamatrix nu.
Kijk hier eens: http://www.mathkb.com/Uwe(...)der-of-the-variables
Als die niet werkt, zoeken met google op change order variables spss. Moet lukken
Als die niet werkt, zoeken met google op change order variables spss. Moet lukken
'Expand my brain, learning juice!'
<a href="http://www.last.fm/user/crossover1" rel="nofollow" target="_blank">Last.fm</a>
<a href="http://www.last.fm/user/crossover1" rel="nofollow" target="_blank">Last.fm</a>
Hai! Ik hoop dat iemand mij kan helpen met mijn Repeated Measures Anova.
Ik heb twee within-subject variabelen: tijd (moment 1, 2 en 3) en taakniveau (laag, hoog). Ik heb een interactie effect van tijd*taakniveau gevonden en nou wil ik graag een posthoc analyse uitvoeren.
Via Analyze > GLM > Repeated Measures > Define > Options kan je alleen post-hoc analyses selecteren voor hoofdeffecten maar niet voor interactie effecten.
Wie weet hoe ik alsnog een posthoc analyse uit kan voeren voor beide taakniveaus tegelijk? Of is het alleen mogelijk om met een posthoc analyse per taakniveau over de verschillende meetmomenten te bekijken (dus twee losse post hoc analyses uit te voeren)?
Bedankt!
Els
Ik heb twee within-subject variabelen: tijd (moment 1, 2 en 3) en taakniveau (laag, hoog). Ik heb een interactie effect van tijd*taakniveau gevonden en nou wil ik graag een posthoc analyse uitvoeren.
Via Analyze > GLM > Repeated Measures > Define > Options kan je alleen post-hoc analyses selecteren voor hoofdeffecten maar niet voor interactie effecten.
Wie weet hoe ik alsnog een posthoc analyse uit kan voeren voor beide taakniveaus tegelijk? Of is het alleen mogelijk om met een posthoc analyse per taakniveau over de verschillende meetmomenten te bekijken (dus twee losse post hoc analyses uit te voeren)?
Bedankt!
Els
Goedemiddag!
Ik heb voor mijn onderzoek verschillende concepten moeten meten ter controle, zoals extraversie, selfdisclosure en uncertainty avoidance. Nou bestaan al die concepten uit meerdere items. Daarnaast heb ik twee groepen in mijn onderzoek (Nederlanders/Belgen). Als ik nu wil weten welke groepen extraverter is, hoe kom ik dat dan het beste te weten? Middels een independent samples t test kan ik wel kijken of alle opties significant van elkaar verschillen. Maar ik betwijfel of dat de goede optie is.
Ik heb voor mijn onderzoek verschillende concepten moeten meten ter controle, zoals extraversie, selfdisclosure en uncertainty avoidance. Nou bestaan al die concepten uit meerdere items. Daarnaast heb ik twee groepen in mijn onderzoek (Nederlanders/Belgen). Als ik nu wil weten welke groepen extraverter is, hoe kom ik dat dan het beste te weten? Middels een independent samples t test kan ik wel kijken of alle opties significant van elkaar verschillen. Maar ik betwijfel of dat de goede optie is.
Je kunt kijken naar de gemiddelde totaalscores op extraversie per groep. Vervolgens test je met een T-toets of die verschillen significant zijn. Stel het gemiddelde van de Nederlanders is 10 en die van de Belgen is 15, waarbij hoger staat voor extraverter, en het verschil is significant, dan zijn de Belgen dus extraverter.
Klinkt logisch, maar is het daadwerkelijk zo simpel. Kan me namelijk voorstellen dat het niet per definitie zeker is dat ieder item evenveel extaversie meet.quote:
Je kunt kijken naar de gemiddelde totaalscores op extraversie per groep. Vervolgens test je met een T-toets of die verschillen significant zijn. Stel het gemiddelde van de Nederlanders is 10 en die van de Belgen is 15, waarbij hoger staat voor extraverter, en het verschil is significant, dan zijn de Belgen dus extraverter.
Het ligt eraan of je een bestaande schaal gebruikt, of dat je zelf de vragenlijst hebt opgezet. In dat laatste geval zou je er een factoranalyse op los kunnen laten om eerst te controleren of je alle items op de vragenlijst mee moet rekenen en welke je er eventueel uit moet gooien.quote:Op dinsdag 2 augustus 2011 16:19 schreef TIM-846 het volgende:
[..]
Klinkt logisch, maar is het daadwerkelijk zo simpel. Kan me namelijk voorstellen dat het niet per definitie zeker is dat ieder item evenveel extaversie meet.
Maar om de interne consistentie te bewaken moesten er wel een aantal items verwijderd worden.. Dus het zijn bijv de helft van alle items.quote:
Deze items komen toevallig uit bestaande schalen. Moet ik dan anders te werk gaan?
Komen de items uit bestaande schalen, of heb je een complete bestaande schaal gepakt? En komen de items allemaal uit dezelfde schaal? Of heb je bijvoorbeeld verschillende schalen voor extraversie gepakt en daar zelf een schaal uit geconstrueerd? Als je bijvoorbeeld een extraversie schaal had van 100 items en je hebt daar 50 items random uitgehaald, is er weinig aan de hand. Als je uit verschillende schalen jouw schaal hebt samengesteld zou ik even een factor analyse doen. Ligt er ook een beetje aan waarvoor het is. Als je eerste jaars student bent die een onderzoek doet om de wetenschappelijke cyclus een keer te doorlopen is het minder nodig dan als het je Ba/Ma project is.quote:
Deze items komen toevallig uit bestaande schalen. Moet ik dan anders te werk gaan?
Hoeveel items hou je over? En als je de items eruit hebt gegooid die de interne consistentie teveel aantasten, dan kun je de T-toets uitvoeren op de scores van de overige items.quote:
[..]
Maar om de interne consistentie te bewaken moesten er wel een aantal items verwijderd worden.. Dus het zijn bijv de helft van alle items.
Goedemiddag beste mensen ,
Ik zit met een spss probleem en ik zou het echt ontzettend waarderen als iemand me hier een oplossing kan bieden of me in ieder geval in de juiste richting te wijzen. (ik zit ontzettend vast)
Ik heb dus 2 groepen. Deze hebben allemaal 10 foto's beoordeeld.
Groep 1 heeft 1-5 van de fotos met een object beoordeeld
Group 2 heeft 6-10 met een object beoordeeld
Dus ik heb 10 plaatjes met dat object. Toen heb ik van alle 10 dat object eruit geshopt met adobe. Toen heb ik iedere groep 5 plaatjes met en 5 plaatjes zonder laten beoordelen.
Nu heb ik een independent T test gedaan voor alle 10 de fotos (en ik heb een significant resultaat op meer dan de helft van de fotos yeah!)
Vraag1: weten jullie hoe ik kan berekenen of de resultaten gezamelijk ook significant zijn?
Vraag2: ik heb nog andere independent variables zoals (geslacht en leeftijd) waarvan ik ook wil weten of dat een significant effect heeft op de beoordeling van het al dan niet aanwezig zijn van het object.
Ik zit met een spss probleem en ik zou het echt ontzettend waarderen als iemand me hier een oplossing kan bieden of me in ieder geval in de juiste richting te wijzen. (ik zit ontzettend vast)
Ik heb dus 2 groepen. Deze hebben allemaal 10 foto's beoordeeld.
Groep 1 heeft 1-5 van de fotos met een object beoordeeld
Group 2 heeft 6-10 met een object beoordeeld
Dus ik heb 10 plaatjes met dat object. Toen heb ik van alle 10 dat object eruit geshopt met adobe. Toen heb ik iedere groep 5 plaatjes met en 5 plaatjes zonder laten beoordelen.
Nu heb ik een independent T test gedaan voor alle 10 de fotos (en ik heb een significant resultaat op meer dan de helft van de fotos yeah!)
Vraag1: weten jullie hoe ik kan berekenen of de resultaten gezamelijk ook significant zijn?
Vraag2: ik heb nog andere independent variables zoals (geslacht en leeftijd) waarvan ik ook wil weten of dat een significant effect heeft op de beoordeling van het al dan niet aanwezig zijn van het object.
Had net al een apart topic geopend, maar kan het misschien wel beter hier proberen in de hoop dat iemand me kan helpen:
Ik ben bezig met het aanpassen van mijn scriptie, en heb een behoorlijk dringende vraag (moet vanavond in zijn geleverd voor het groenlicht-gesprek morgen, vandaar dus behoorlijk dringend).
Ik heb een vragenlijst geanalyseerd met 66 respondenten. Hiervan zijn 21 mannen en 42 vrouwen. Eén van de vragen was 'heeft u belangstelling voor een vervolg (op een bepaalde training), ja/nee'. 46 van de 66 zeiden hierop ja, 20 nee. Dit is ingevoerd in SPSS (eigenlijk de cheap-ass versie, PSPP maar goed) als 1=ja, 2=nee.
Nu de vraag. Ik wil weten of er verschil is tussen mannen en vrouwen in de belangstelling voor een vervolg (dus: zeggen mannen mssn meer ja dan vrouwen, of omgekeerd?). Welke toets gebruik ik om dit te berekenen? Ik heb zelf gekozen voor een T-toets voor onafhankelijke steekproeven, en vond geen significant verschil (had ik ook niet verwacht, dus helemaal goed).
Maar: had ik dit moeten berekenen met een chi-kwadraat toets? Zo ja, waarom wel of niet?
Wie o wie kan mij helpen met dit probleem??
Ik ben bezig met het aanpassen van mijn scriptie, en heb een behoorlijk dringende vraag (moet vanavond in zijn geleverd voor het groenlicht-gesprek morgen, vandaar dus behoorlijk dringend).
Ik heb een vragenlijst geanalyseerd met 66 respondenten. Hiervan zijn 21 mannen en 42 vrouwen. Eén van de vragen was 'heeft u belangstelling voor een vervolg (op een bepaalde training), ja/nee'. 46 van de 66 zeiden hierop ja, 20 nee. Dit is ingevoerd in SPSS (eigenlijk de cheap-ass versie, PSPP maar goed) als 1=ja, 2=nee.
Nu de vraag. Ik wil weten of er verschil is tussen mannen en vrouwen in de belangstelling voor een vervolg (dus: zeggen mannen mssn meer ja dan vrouwen, of omgekeerd?). Welke toets gebruik ik om dit te berekenen? Ik heb zelf gekozen voor een T-toets voor onafhankelijke steekproeven, en vond geen significant verschil (had ik ook niet verwacht, dus helemaal goed).
Maar: had ik dit moeten berekenen met een chi-kwadraat toets? Zo ja, waarom wel of niet?
Wie o wie kan mij helpen met dit probleem??
"If cats looked like frogs we'd realize what nasty, cruel little bastards they are." ~ Terry Pratchett.
Kom eens kijken F&F / Op de Beestenboerderij, Deel III!
Kom eens kijken F&F / Op de Beestenboerderij, Deel III!
Om te zeggen wat je moet doen, moeten we eerst weten wat je met de statistiek wil zeggen. Wat is het doel van het opsplitsen in twee groepen. Als ze echt andere foto's hebben gekregen kun je ze moeilijk met elkaar vergelijken me dunkt.quote:
Goedemiddag beste mensen ,
Ik zit met een spss probleem en ik zou het echt ontzettend waarderen als iemand me hier een oplossing kan bieden of me in ieder geval in de juiste richting te wijzen. (ik zit ontzettend vast)
Ik heb dus 2 groepen. Deze hebben allemaal 10 foto's beoordeeld.
Groep 1 heeft 1-5 van de fotos met een object beoordeeld
Group 2 heeft 6-10 met een object beoordeeld
Dus ik heb 10 plaatjes met dat object. Toen heb ik van alle 10 dat object eruit geshopt met adobe. Toen heb ik iedere groep 5 plaatjes met en 5 plaatjes zonder laten beoordelen.
Nu heb ik een independent T test gedaan voor alle 10 de fotos (en ik heb een significant resultaat op meer dan de helft van de fotos yeah!)
Vraag1: weten jullie hoe ik kan berekenen of de resultaten gezamelijk ook significant zijn?
Vraag2: ik heb nog andere independent variables zoals (geslacht en leeftijd) waarvan ik ook wil weten of dat een significant effect heeft op de beoordeling van het al dan niet aanwezig zijn van het object.
They told me all of my cages were mental, so I got wasted like all my potential.
Ja, omdat het nominale data betreft. (denk aan het verschil tussen nominaal, interval en ratio)quote:
Maar: had ik dit moeten berekenen met een chi-kwadraat toets? Zo ja, waarom wel of niet?
(in principe kun je nominale data als 0/1 gecodeerd volgens mij wel voor correlaties gebruiken)
They told me all of my cages were mental, so I got wasted like all my potential.
ok, bedanktquote:
[..]
Ja, omdat het nominale data betreft. (denk aan het verschil tussen nominaal, interval en ratio)
(in principe kun je nominale data als 0/1 gecodeerd volgens mij wel voor correlaties gebruiken)
ik moet zeggen dat het me op dit moment allemaal weinig zegt (het is al weer veel te lang geleden dat ik hiermee bezig ben geweest) maar ik ga het aanpassen. Ik denk dat ik het woordje 't-toets' in de tekst maar gewoon vervang voor chi-kwadraattoets, het is toch beide niet significant.
"If cats looked like frogs we'd realize what nasty, cruel little bastards they are." ~ Terry Pratchett.
Kom eens kijken F&F / Op de Beestenboerderij, Deel III!
Kom eens kijken F&F / Op de Beestenboerderij, Deel III!
Het doel van het opslitsen van de groepen is om te kijken of het object de beoordeling per fotos beinvloed. De fotos zijn exact hetzelfde alleen is bij de eene groep de eene helft met object en bij de andere de andere helft.quote:
[..]
Om te zeggen wat je moet doen, moeten we eerst weten wat je met de statistiek wil zeggen. Wat is het doel van het opsplitsen in twee groepen. Als ze echt andere foto's hebben gekregen kun je ze moeilijk met elkaar vergelijken me dunkt.
Maar ik heb het volgens mij al opgelost
totaal fotos met object- fotos zonder object en dan gewoon de twee groepen met de independent t test:P.. En met dat eerder genoemde cijfer als variable kon ik dan ook gelijk mijn andere dependants bekijken xD Maar ik snap dat het allemaal beetje wazig is haha.(gelukkig heb ik 10 000 woorden om het te beschrijven)
Ja uit je omschrijving leek het alsof je beide groepen foto's hebt gegeven met en zonder het object. Dit kan gewoon. Het gemiddelde nemen is wat gebruikelijker dan het totaal, maar zal voor de statistische test geen verschil maken.quote:
[..]
Het doel van het opslitsen van de groepen is om te kijken of het object de beoordeling per fotos beinvloed. De fotos zijn exact hetzelfde alleen is bij de eene groep de eene helft met object en bij de andere de andere helft.
Maar ik heb het volgens mij al opgelost
Maar ik snap dat het allemaal beetje wazig is haha.(gelukkig heb ik 10 000 woorden om het te beschrijven)
They told me all of my cages were mental, so I got wasted like all my potential.
nah normaal als je het totaal neemt dan wordt het een heel hoog getal waarschijnlijk wat rare resultaten oplevert. Omdat ik de fotos met object - fotos zonder object doe blijft het getal gewoon netjes tussen de -10 en +10. Maar ik kan weer opnieuw dezelfde formules toe gaan passen want mijn participant groep is in één keer veel hoger uitgevallen.. Mooi is dat heb je 150 resultaten na 2 weken doe je de berekeningen en heb je de dag erna plots 400 ingevulde questionnaires omdat iemand was vergeten alles door te sturen hahaquote:
[..]
Ja uit je omschrijving leek het alsof je beide groepen foto's hebt gegeven met en zonder het object. Dit kan gewoon. Het gemiddelde nemen is wat gebruikelijker dan het totaal, maar zal voor de statistische test geen verschil maken.
Hoi, hopelijk kan iemand mij een beetje hiermee op weg helpen; ik kom er namelijk niet uit.
Wat ik wil is kijken of mijn manipulatie werkt. Ik heb bij een groep pp geprobeerd de anxiety te manipuleren adhv een 'verhaaltje'. (2 verschillende versies, de helft van de groep kreeg versie 1, de andere helft versie 2). Wat ik wil onderzoeken is of de anxiety level van de pp verschilt tussen meetpunt 1 en meetpunt 2, dat is de hoofdvraag. (dus een repeated measures design). Voor mij is het niet heel belangrijk om onderscheid te maken tussen groep 1 en groep 2, maar wel tussen meetpunt 1 en meetpunt 2. De anxiety schaal is bovendien opgedeeld in 2 verschillende meetniveaus, somatic en cognitive.
Mijn vraag is: Als ik naar RM-GLM ga, waar moet ik dan het onderscheid in anxiety invoeren, bij de within-subject factor of bij de measure name.
en als ik dit allemaal heb uitgevoerd, hoe moet ik het precies noemen wat ik heb gedaan; heb ik dan een multiple-way repeated measures Anova of een Manova uitgevoerd, of wordt het pas een manova bij een extra tijd-meetpunt?
hopelijk is het duidelijk genoeg?
Wat ik wil is kijken of mijn manipulatie werkt. Ik heb bij een groep pp geprobeerd de anxiety te manipuleren adhv een 'verhaaltje'. (2 verschillende versies, de helft van de groep kreeg versie 1, de andere helft versie 2). Wat ik wil onderzoeken is of de anxiety level van de pp verschilt tussen meetpunt 1 en meetpunt 2, dat is de hoofdvraag. (dus een repeated measures design). Voor mij is het niet heel belangrijk om onderscheid te maken tussen groep 1 en groep 2, maar wel tussen meetpunt 1 en meetpunt 2. De anxiety schaal is bovendien opgedeeld in 2 verschillende meetniveaus, somatic en cognitive.
Mijn vraag is: Als ik naar RM-GLM ga, waar moet ik dan het onderscheid in anxiety invoeren, bij de within-subject factor of bij de measure name.
en als ik dit allemaal heb uitgevoerd, hoe moet ik het precies noemen wat ik heb gedaan; heb ik dan een multiple-way repeated measures Anova of een Manova uitgevoerd, of wordt het pas een manova bij een extra tijd-meetpunt?
hopelijk is het duidelijk genoeg?
Eerst even een vraagje tussendoor, wanneer heb je punt 1 gemeten, voor het verhaal of tijdens?
They told me all of my cages were mental, so I got wasted like all my potential.
alle pp kregen hetzelfde baseline verhaaltje, toen meetpunt 1; hierna kregen ze een ander verhaaltje, en hiervan waren 2 versies, de ene helft kreeg versie 1, en de andere helft versie 2, en daarna meetpunt 2.
Okay, ik vroeg het want als meetpunt 1 van tevoren gemeten wordt dan moet je eigenlijk een ancova doen. Maar nu meet je op het moment dat de interventie al bezig is, je wil dus eigenlijk weten hoe het tweede verhaal verandering aanbrengt ten opzichte van het eerste verhaal, dan is een RM ANOVA gerechtvaardigd.(en die heet gewoon repeated measures anova)
Je moet dan naar GLM->RM, en je within subjects factor zijn dan de meetpunten. Die noem je bijvoorbeeld 'time', 2 levels (add->define->meetpunt1 en 2 toevoegen). Je between subjects is de groep waar ze inzitten (versie 1 versie 2).
Doe een plot met de factor op de horizontale lijn en de groepen als separate lines.
Maar ik zie nu dat je vraag meer ging om of je het niet als een repeated measures manova moet benaderen. Dat hangt er vanaf hoeveel die twee schalen afhankelijk van elkaar zijn. In het algemeen is het niet verkeerd om ze apart te behandelen (dus gewoon twee verschillende tests te doen). Dit komt omdat, waarschijnlijk, bij het opstellen van die meetschaal ze ontdekt hebben dat anxiety uit twee verschillende (en dus min of meer onafhankelijke) factoren bestaat. Het probleem is dat een repeated-measures manova niet echt uit te voeren is met spss; dan moet je met de syntax werken.
Je moet dan naar GLM->RM, en je within subjects factor zijn dan de meetpunten. Die noem je bijvoorbeeld 'time', 2 levels (add->define->meetpunt1 en 2 toevoegen). Je between subjects is de groep waar ze inzitten (versie 1 versie 2).
Doe een plot met de factor op de horizontale lijn en de groepen als separate lines.
Maar ik zie nu dat je vraag meer ging om of je het niet als een repeated measures manova moet benaderen. Dat hangt er vanaf hoeveel die twee schalen afhankelijk van elkaar zijn. In het algemeen is het niet verkeerd om ze apart te behandelen (dus gewoon twee verschillende tests te doen). Dit komt omdat, waarschijnlijk, bij het opstellen van die meetschaal ze ontdekt hebben dat anxiety uit twee verschillende (en dus min of meer onafhankelijke) factoren bestaat. Het probleem is dat een repeated-measures manova niet echt uit te voeren is met spss; dan moet je met de syntax werken.
They told me all of my cages were mental, so I got wasted like all my potential.
Nu ik erover nadenk zou je alsnog een MAN(C)OVA kunnen doen. Dat je het eerste verhaaltje gebruikt om te kijken of de groepen anders op verhalen reageren en dit al dan niet gebruiken als covariaat in je analyse van het 'experiment gedeelte' van je onderzoek. Misschien is dat zelfs robuuster, want stel nou dat je op meetpunt1 wel al significante verschillen krijgt... Maar ik durf er zo geen uitspraak over te doen of dit correct is.
They told me all of my cages were mental, so I got wasted like all my potential.
Hoi,
Ik heb even een vraagje...
Heb drie variabelen, maar eigenlijk wil k er ook 1 van maken.
Het gaat om de variabele ''grootte van het filiaal''
Deze meet ik aan de hand van 3 sub-variabelen 'aantal werknemers' - 'omzet' - 'assets'. Van lang niet alle filialen kan ik deze gegevens vinden, maar wel hebben ze allemaal tenminste 1 van de 3 sub-variabelen.
Zou ik deze samen kunnen voegen tot 1 variabele - grootte van het filiaal ?
Ik heb even een vraagje...
Heb drie variabelen, maar eigenlijk wil k er ook 1 van maken.
Het gaat om de variabele ''grootte van het filiaal''
Deze meet ik aan de hand van 3 sub-variabelen 'aantal werknemers' - 'omzet' - 'assets'. Van lang niet alle filialen kan ik deze gegevens vinden, maar wel hebben ze allemaal tenminste 1 van de 3 sub-variabelen.
Zou ik deze samen kunnen voegen tot 1 variabele - grootte van het filiaal ?
Nee.
'Expand my brain, learning juice!'
<a href="http://www.last.fm/user/crossover1" rel="nofollow" target="_blank">Last.fm</a>
<a href="http://www.last.fm/user/crossover1" rel="nofollow" target="_blank">Last.fm</a>
Dag allemaal,
Zouden jullie mij misschien kunnen helpen met het volgende probleem?
Ik probeerde een dummy aan te maken om zodoende de dichotomie van "wel kinderen / geen kinderen" te krijgen (hierbij hercodeer ik 1 -> 2 en 2 ->1). Maar ik krijg de volgende melding:
Warnings
7.) Heeft U kinderen? is constant when HercoderingKinderen = 1.00. It will be included in any boxplots produced but other output will be omitted.
7.) Heeft U kinderen? is constant when HercoderingKinderen = 2.00. It will be included in any boxplots produced but other output will be omitted.
Ook de volgende tabel geeft iets soortgelijks aan:
Case Processing Summary
Cases
Valid Missing Total
HercoderingKinderen N Percent N Percent N Percent
7.) Heeft U kinderen? 1.00 156 100.0% 0 .0% 156 100.0%
2.00 362 100.0% 0 .0% 362 100.0%
Waarom krijg ik deze warning (is het uberhaupt een probleem?) en hoe kan ik dit verhelpen??
Hoop dat jullie me kunnen helpen !! =(
groetjes,
ik
Zouden jullie mij misschien kunnen helpen met het volgende probleem?
Ik probeerde een dummy aan te maken om zodoende de dichotomie van "wel kinderen / geen kinderen" te krijgen (hierbij hercodeer ik 1 -> 2 en 2 ->1). Maar ik krijg de volgende melding:
Warnings
7.) Heeft U kinderen? is constant when HercoderingKinderen = 1.00. It will be included in any boxplots produced but other output will be omitted.
7.) Heeft U kinderen? is constant when HercoderingKinderen = 2.00. It will be included in any boxplots produced but other output will be omitted.
Ook de volgende tabel geeft iets soortgelijks aan:
Case Processing Summary
Cases
Valid Missing Total
HercoderingKinderen N Percent N Percent N Percent
7.) Heeft U kinderen? 1.00 156 100.0% 0 .0% 156 100.0%
2.00 362 100.0% 0 .0% 362 100.0%
Waarom krijg ik deze warning (is het uberhaupt een probleem?) en hoe kan ik dit verhelpen??
Hoop dat jullie me kunnen helpen !! =(
groetjes,
ik
Vreemd.. Je kan eens proberen te hercoderen naar 0 en 1, zoals hierboven gezegd wordt. Ik denk echter dat het geen zin heeft. Wat wil je eigenlijk bereiken? Wat is je syntax?quote:Op vrijdag 12 augustus 2011 17:06 schreef ikrammarki89 het volgende:
Dag allemaal,
Zouden jullie mij misschien kunnen helpen met het volgende probleem?
Ik probeerde een dummy aan te maken om zodoende de dichotomie van "wel kinderen / geen kinderen" te krijgen (hierbij hercodeer ik 1 -> 2 en 2 ->1). Maar ik krijg de volgende melding:
Warnings
7.) Heeft U kinderen? is constant when HercoderingKinderen = 1.00. It will be included in any boxplots produced but other output will be omitted.
7.) Heeft U kinderen? is constant when HercoderingKinderen = 2.00. It will be included in any boxplots produced but other output will be omitted.
Ook de volgende tabel geeft iets soortgelijks aan:
[code] Case Processing Summary
Cases
Valid Missing Total
HercoderingKinderen N Percent N Percent N Percent
7.) Heeft U kinderen? 1.00 156 100.0% 0 .0% 156 100.0%
2.00 362 100.0% 0 .0% 362 100.0%
[/code]Waarom krijg ik deze warning (is het uberhaupt een probleem?) en hoe kan ik dit verhelpen??
Hoop dat jullie me kunnen helpen !! =(
groetjes,
ik
'Expand my brain, learning juice!'
<a href="http://www.last.fm/user/crossover1" rel="nofollow" target="_blank">Last.fm</a>
<a href="http://www.last.fm/user/crossover1" rel="nofollow" target="_blank">Last.fm</a>
Helden van dit forum. Ik moet wederom een beroep op uw kennis doen inzake spss.
Na dagenlang vragenlijsten invoeren in spss wilde ik graag een onderscheid maken tussen verschillende niet ingevulde vragen. Sommige vragen zijn namelijk terecht niet ingevuld omdat zij overgeslagen mochten worden door de respondent, echter andere respondenten dienden deze vraag wel te beantwoorden maar hebben dat nagelaten.
Dus simpel gezegd, er zijn vragen van het kaliber. Werk jij? 1 = ja 2 = nee. Indien nee ga naar vraag 5.
In dit geval wilde ik voor alle respondenten die nee invulden de lege vakken bij vragen 2,3,4 vullen met het getal 999 (oftewel, terecht overgeslagen).
Nu heb ik een hele lijst commando's (stuk of 100) voor al dit soort vragen in de vragenlijst in mijn syntax staan van het kaliber:
IF Baan = 1 Werkvorig = 999.
Maar als ik deze wil laten runnen krijg ik de volgende error:
Error # 4309 in column 256. Text: (End of Command)
>Invalid combination of data types in an assignment. Character strings may
>only be assigned to string variables. Numeric and logical quantities may only
>be assigned to numeric variables. Consider using the STRING or NUMBER
>function.
>This command not executed.
Ik begrijp dit niet goed omdat alle variabelen in de variable view numeric variables zijn.
Wat doe ik fout?
Zou het kunnen komen omdat ik de syntax thuis heb opgesteld in spss 18.0 en hier op mijn werk met 16.0 werk?
Alvast bedankt!
[ Bericht 1% gewijzigd door Don_Gurgen op 15-08-2011 12:55:26 ]
Na dagenlang vragenlijsten invoeren in spss wilde ik graag een onderscheid maken tussen verschillende niet ingevulde vragen. Sommige vragen zijn namelijk terecht niet ingevuld omdat zij overgeslagen mochten worden door de respondent, echter andere respondenten dienden deze vraag wel te beantwoorden maar hebben dat nagelaten.
Dus simpel gezegd, er zijn vragen van het kaliber. Werk jij? 1 = ja 2 = nee. Indien nee ga naar vraag 5.
In dit geval wilde ik voor alle respondenten die nee invulden de lege vakken bij vragen 2,3,4 vullen met het getal 999 (oftewel, terecht overgeslagen).
Nu heb ik een hele lijst commando's (stuk of 100) voor al dit soort vragen in de vragenlijst in mijn syntax staan van het kaliber:
IF Baan = 1 Werkvorig = 999.
Maar als ik deze wil laten runnen krijg ik de volgende error:
Error # 4309 in column 256. Text: (End of Command)
>Invalid combination of data types in an assignment. Character strings may
>only be assigned to string variables. Numeric and logical quantities may only
>be assigned to numeric variables. Consider using the STRING or NUMBER
>function.
>This command not executed.
Ik begrijp dit niet goed omdat alle variabelen in de variable view numeric variables zijn.
Wat doe ik fout?
Zou het kunnen komen omdat ik de syntax thuis heb opgesteld in spss 18.0 en hier op mijn werk met 16.0 werk?
Alvast bedankt!
[ Bericht 1% gewijzigd door Don_Gurgen op 15-08-2011 12:55:26 ]
Volgens mij is dit basiskennis voor spss, maar het is alweer een tijd geleden dat ik het heb gebrukt en heb het boek niet bij de hand.
Heb output van een enquete, nu wil ik op een meerkeuze (waarbij men meerdere antwoorden kon aanvinken) weten hoeveel van de mensen die de eerste optie hebben aangevinkt, ook een andere optie hebben aangevinkt.
Hoe doe ik dat?
Heb output van een enquete, nu wil ik op een meerkeuze (waarbij men meerdere antwoorden kon aanvinken) weten hoeveel van de mensen die de eerste optie hebben aangevinkt, ook een andere optie hebben aangevinkt.
Hoe doe ik dat?
Waarschijnlijk zijn er hier mensen die het beter kunnen uitleggen, maar ik ga het proberen.quote:
Volgens mij is dit basiskennis voor spss, maar het is alweer een tijd geleden dat ik het heb gebrukt en heb het boek niet bij de hand.
Heb output van een enquete, nu wil ik op een meerkeuze (waarbij men meerdere antwoorden kon aanvinken) weten hoeveel van de mensen die de eerste optie hebben aangevinkt, ook een andere optie hebben aangevinkt.
Hoe doe ik dat?
Het hangt wel van je dataset af. Maar ik heb het zo gedaan, dat ik alle antwoorden op de vraag als losse variabele heb ingevoerd met de mogelijkheid 1 (aangevinkt) of 0 (niet aangevinkt). Als dit het geval is kan je middels, analyse -> multiple response -> define variable set deze variabelen aan elkaar koppelen en kan je inzicht krijgen in combinaties van antwoorden.
Ik hoop dat je hier iets mee kunt!
Zo heb ik de variabelen ook ingevoerd, dus ik ga het ff proben. Thx!quote:
[..]
Waarschijnlijk zijn er hier mensen die het beter kunnen uitleggen, maar ik ga het proberen.
Het hangt wel van je dataset af. Maar ik heb het zo gedaan, dat ik alle antwoorden op de vraag als losse variabele heb ingevoerd met de mogelijkheid 1 (aangevinkt) of 0 (niet aangevinkt). Als dit het geval is kan je middels, analyse -> multiple response -> define variable set deze variabelen aan elkaar koppelen en kan je inzicht krijgen in combinaties van antwoorden.
Ik hoop dat je hier iets mee kunt!
Hm ik kom er niet direct uit. Ik moet eerst zo'n set aanmaken, dat heb ik gedaan, maar ik denk verkeerd.
Ik moet kiezen voor 'Dichotomies' (hier moet ik ook nog 'counted value invullen') of 'Categories' kiezen .
Ik heb serieus geen idee waar dat over gaat.
Ik heb wel wat dingen geprobeerd, maar de resultaten blijven hetzelfde. Krijg een tabel met één rij waar eigenlijk niks boeiends in staat.
[ Bericht 12% gewijzigd door EddyAlbena op 15-08-2011 15:12:23 ]
Ik moet kiezen voor 'Dichotomies' (hier moet ik ook nog 'counted value invullen') of 'Categories' kiezen .
Ik heb serieus geen idee waar dat over gaat.
Ik heb wel wat dingen geprobeerd, maar de resultaten blijven hetzelfde. Krijg een tabel met één rij waar eigenlijk niks boeiends in staat.
[ Bericht 12% gewijzigd door EddyAlbena op 15-08-2011 15:12:23 ]
Ah ja. Dat is inderdaad toch anders dan ik dacht. Hmmm... wat ik me kan bedenken is dat je cases selecteerd op de eerste optie (dus via Data -> Select cases) en vervolgens de multiple analysis frequencies laat lopen. Dan krijg je te hoeveel van deze groep naast dit antwoord nog een ander antwoord hebben gekozen... denk ik... misschien even zelf proberen en anders wellicht wachten op een antwoord van een wat meer ervaren spss'er.quote:
Hm ik kom er niet direct uit. Ik moet eerst zo'n set aanmaken, dat heb ik gedaan, maar ik denk verkeerd.
Ik moet kiezen voor 'Dichotomies' (hier moet ik ook nog 'counted value invullen') of 'Categories' kiezen .
Ik heb serieus geen idee waar dat over gaat.
Ik heb wel wat dingen geprobeerd, maar de resultaten blijven hetzelfde. Krijg een tabel met één rij waar eigenlijk niks boeiends in staat.
Je moet trouwens bij dichotomies 1 invullen bij counted value.
Ben erg benieuwd of dit werkt of als je een andere oplossing vind wat deze dan is.
[ Bericht 2% gewijzigd door Don_Gurgen op 15-08-2011 15:38:27 ]
Die 1 bij 'Counted values' deed het 'm. Nu heb ik ze gekoppeld en heb ik een tabel waarin overzichtelijk is gemaakt wie welke opties heeft aangevinkt. Echter kan ik nu nog niet zien, wie van de mensen die eerste optie hebben aangevinkt, ook (of juist niet) andere opties hebben aangevinkt.
edit: Met een kruistabel kom ik er wel, maar daar zet ie de 'basis' afzonderlijk tegen elkaar af.
Variabele 1a vs. 1b
1a vs. 1c
1a vs. 1d
etc.
En dan ook nog eens zowel de checked als unchecked, terwijl ik alleen de checked wil zien.
[ Bericht 31% gewijzigd door EddyAlbena op 16-08-2011 10:14:11 ]
edit: Met een kruistabel kom ik er wel, maar daar zet ie de 'basis' afzonderlijk tegen elkaar af.
Variabele 1a vs. 1b
1a vs. 1c
1a vs. 1d
etc.
En dan ook nog eens zowel de checked als unchecked, terwijl ik alleen de checked wil zien.
[ Bericht 31% gewijzigd door EddyAlbena op 16-08-2011 10:14:11 ]
Fijn dat het gelukt is!
Ik heb ondertussen weer een nieuw vraagje. Ik heb twee variabelen die vragen of iemand zijn/haar ouders vragen. Dus v1 = werkt je moeder en v2 = werkt je vader. Nu wil ik op basis hiervan een derde variabele maken waar staat vermeld of geen van beide, een van de twee of beide ouders werken. Hoe doe ik dit?
Alvast bedankt!
Ik heb ondertussen weer een nieuw vraagje. Ik heb twee variabelen die vragen of iemand zijn/haar ouders vragen. Dus v1 = werkt je moeder en v2 = werkt je vader. Nu wil ik op basis hiervan een derde variabele maken waar staat vermeld of geen van beide, een van de twee of beide ouders werken. Hoe doe ik dit?
Alvast bedankt!
Optellen. Codeer v1 en v2 als volgt: 0=werkt niet 1=werkt wel. Vervolgens draai je volgende syntax:quote:
Fijn dat het gelukt is!
Ik heb ondertussen weer een nieuw vraagje. Ik heb twee variabelen die vragen of iemand zijn/haar ouders vragen. Dus v1 = werkt je moeder en v2 = werkt je vader. Nu wil ik op basis hiervan een derde variabele maken waar staat vermeld of geen van beide, een van de twee of beide ouders werken. Hoe doe ik dit?
Alvast bedankt!
| 1 2 3 4 5 6 | COMPUTE werkouders=v1+v2. EXECUTE. VARIABLE LABELS ouderswerk 'Hoeveelheid werkende ouders'. VALUE LABELS ouderswerk 0 'geen van de ouders werkt' 1 'één ouder werkt' 2 'beide ouders werken'. MISSING VALUES ouderswerk (99). |
'Expand my brain, learning juice!'
<a href="http://www.last.fm/user/crossover1" rel="nofollow" target="_blank">Last.fm</a>
<a href="http://www.last.fm/user/crossover1" rel="nofollow" target="_blank">Last.fm</a>
Vraagje!
Heb een hele set dichotome variabelen, gerelateerd aan woninginbraken. Nu wil ik de invloed van combinaties van bepaalde variabelen op de afhankelijke variabele (woninginbraak ja/nee) testen. Het gaat er dus om of bijvoorbeeld het effect van een blaffende hond groter is in een drukke straat (minder inbraken) dan het effect van een blaffende hond in een rustige straat (meer inbraken). Hoe kan ik deze interactie meten en weergeven in een grafiek?
Aardig wat literatuur bestudeerd hierover, maar ik kom er nog niet uit...
Mijn dank is groot!
Heb een hele set dichotome variabelen, gerelateerd aan woninginbraken. Nu wil ik de invloed van combinaties van bepaalde variabelen op de afhankelijke variabele (woninginbraak ja/nee) testen. Het gaat er dus om of bijvoorbeeld het effect van een blaffende hond groter is in een drukke straat (minder inbraken) dan het effect van een blaffende hond in een rustige straat (meer inbraken). Hoe kan ik deze interactie meten en weergeven in een grafiek?
Aardig wat literatuur bestudeerd hierover, maar ik kom er nog niet uit...
Mijn dank is groot!
Andrei Arlovski is a Belarusian heavyweight who has been in the MMA game for quite some time. His first professional fight dates back to 540 B.C. where Leonidas won as the underdog in Sparta
In onderstaande link staat uitgelegd hoe je de grafiekjes (interaction plot) in spss maakt:
In Spss: http://www.valdosta.edu/c(...)tion_LineGraph-1.pdf
Wat betreft het meten van de interactie effecten, je zou eens kunnen googlen op "ANOVA interaction".
In Spss: http://www.valdosta.edu/c(...)tion_LineGraph-1.pdf
Wat betreft het meten van de interactie effecten, je zou eens kunnen googlen op "ANOVA interaction".
Bedankt, zal er verder naar kijken!quote:
In onderstaande link staat uitgelegd hoe je de grafiekjes (interaction plot) in spss maakt:
In Spss: http://www.valdosta.edu/c(...)tion_LineGraph-1.pdf
Wat betreft het meten van de interactie effecten, je zou eens kunnen googlen op "ANOVA interaction".
Andrei Arlovski is a Belarusian heavyweight who has been in the MMA game for quite some time. His first professional fight dates back to 540 B.C. where Leonidas won as the underdog in Sparta
Weet iemand hoe ik een puntenwolk / scatter plot kan maken voor meerdere variabelen? Ik heb telkens een tweetal variabelen die ik tegenelkaar wil afzetten op het gemiddelde. Dus variabele A heeft een gem. van 6,5 en variabele B van 1,6. Samen is dit één paar en vormt het één punt in de puntenwolk. Hetzelfde voor variabele C samen met variabele D.
Iemand tips?
Iemand tips?
'Expand my brain, learning juice!'
<a href="http://www.last.fm/user/crossover1" rel="nofollow" target="_blank">Last.fm</a>
<a href="http://www.last.fm/user/crossover1" rel="nofollow" target="_blank">Last.fm</a>
Heel irritant dit. Ik kan het nergens vinden. In excel is het wel mogelijk:
Zie hier
Zie hier
'Expand my brain, learning juice!'
<a href="http://www.last.fm/user/crossover1" rel="nofollow" target="_blank">Last.fm</a>
<a href="http://www.last.fm/user/crossover1" rel="nofollow" target="_blank">Last.fm</a>
