Het SPSS topic #4 - Syntaxen verder.

Via een PrintScrn en dan photoshop of paint oid? Kan ook rechtstreeks in Word maar dan moet je nog wat bijsnijden, weet niet af dat in Word kan.

Ja, dat heb ik geprobeerd, maar dan krijg je hem niet volledig APA. Het gaat ook om lettertype van de assen, achtergrondkleur van de grafiek, etc.?

Edit: Met dank aan een studiegenootje. Als je dubbelklikt op de grafiek (of het histogram in dit geval) kun je vanalles aanpassen. Dom dat ik daar zelf niet op gekomen ben....

Edit2: Wel een andere vraag over iets "heel" anders. Wanneer concludeer je op basis van een histogram (in combinatie met zo'n mooie normaalcurve) dat het een normale verdeling is? Ik heb wel eens een histogram gezien dat totaal niet op die normaalcurve leek, maar dat wel normaalverdeeld genoemd werd en nu heb ik histogrammen, die ik wel redelijk normaalverdeeld vind lijken, maar die het toch niet schijnen te zijn. Kennelijk zijn mijn criteria dus niet oké.

[ Bericht 69% gewijzigd door Pinklady89 op 15-05-2012 19:16:03 ]

Vraag: in mijn regressie van 18 variabelen worden er 2 uitgelaten door SPSS bij het uitvoeren van een lineaire regressie. De eerste variabel is bijna hetzelfde als variabel 2, enkel bij de eerste wordt er gecorreleerd met een dummyvariabele. Namelijk:
Variabel 1: Dummy*omzetT/omzetT-1*economische groei
Variabel 2: economische groei

De tweede variabel kan enkel 4 waardes aannemen waardoor er weinig variatie in zit (veroorzaakt dit bijvoorbeeld multicollineariteit?). Is dat dan ook de reden dat de twee variabelen niet worden meegenomen?

[ Bericht 0% gewijzigd door Oidipous op 16-05-2012 13:52:15 ]

Hoe kan ik de resultaten van een 7 punts schaal omvormen naar een 3 punts schaal (i.e. van antwoordcategoriën bundelen)?

Met een recode.

Misschien een hele stomme vraag. Van een aantal gegevens wil ik kijken hoevaak elke waarde voorkomt. Bijv: waarde A komt 3 keer voor, waarde B 4 keer en waarde C 8 keer.

Nu doe ik dat heel simpel via analyze frequencies, maar ik wil alles wat 0, 1 en 2 keer voorkomt NIET weergeven. Dus ik wil alleen alles wat 3x of vaker voorkomt weergeven met daarbij hoevaak dit voorkomt.
Kom er echt niet uit, ook de handleiding van SPSS en het internet niet, misschien dat iemand mij hier kan helpen?

quote:

Op donderdag 17 mei 2012 14:20 schreef axz0l het volgende:
Misschien een hele stomme vraag. Van een aantal gegevens wil ik kijken hoevaak elke waarde voorkomt. Bijv: waarde A komt 3 keer voor, waarde B 4 keer en waarde C 8 keer.

Nu doe ik dat heel simpel via analyze frequencies, maar ik wil alles wat 0, 1 en 2 keer voorkomt NIET weergeven. Dus ik wil alleen alles wat 3x of vaker voorkomt weergeven met daarbij hoevaak dit voorkomt.
Kom er echt niet uit, ook de handleiding van SPSS en het internet niet, misschien dat iemand mij hier kan helpen?

Data-> Select cases -> Select cases if...
En daar [variabele naam] >2 invullen

Data-> Select cases -> Select if condition is satisfied -> MERK >= 2

En dan een foutmelding. Het gaat hier overigens om automerken, ik wil tellen hoevaak een automerk genoemd wordt. Dus bijv. Peugeot 10x, VW 8x etc. En daarbij wil ik dus alleen alles wat 3x of vaker genoemd wordt tonen

Hoi,

Kan iemand mij uitleggen waarom de keuze van referentiegroepen bij logistische regressie van invloed is op de p-waarden van mijn predictoren?

Ik heb een model met 2 categoriale predictoren met beide 2 groepen, 1 continue predictor, en een binaire afhankelijke variabele.
Ik kijk naar de hoofdeffecten, de 2 tweeweginteracties tussen de categoriale predictoren en de continue predictor en de drieweginteractie tussen de twee categoriale predictoren en de continue predictor.

dus
Cat1
Cat2
Con
Cat1*con
Cat2*con
Cat1*Cat2*con

Als ik voor beide categoriale predictoren de eerste groep als referentiegroep neem, is de tweede tweeweg interactie wel significant. Als ik voor beide categoriale predictoren de tweede groep als referentiegroep neem, is de tweede tweeweg interactie niet significant.
De drieweginteractie blijft in alle gevallen altijd significant.

Kan iemand mij vertellen waarom dit verschil uitmaakt bij variabelen met maar 2 groepen? Er is dan toch niet eens sprake van een echt "contrast"?

Mensen, ik kom er niet uit dus ik hoop dat iemand mij toch nog verder kan helpen. Het gaat om een
kolom waar mensen zelf een 'automerk' intypen, neem peugeot als voorbeeld (het is dus een string).

Uiteindelijk kijk ik via frequencies en zie ik nu dat 55 mensen peugeot hebben ingevoerd, 38 mensen volkswagen en bijvoorbeeld maar 1 iemand die kiest voor Toyota, 1 iemand die kiest voor Honda.

Omdat het nu een gigantische lijst is, wil ik alle automerken die slechts 1x voorkomen (die dus door 1 iemand zijn ingevuld) weglaten, maar ik krijg het maar niet voor elkaar!!
Select if dat heeft geen zin, want de output van analyze, frequencies is geen variabele. Die kan ik dus niet selecteren.

Hoe kan ik nou mijn frequenties in de output window zo sorteren dat alles wat slechts 1x is genoemd, niet getoond wordt?!

quote:

Op dinsdag 22 mei 2012 17:18 schreef axz0l het volgende:
Mensen, ik kom er niet uit dus ik hoop dat iemand mij toch nog verder kan helpen. Het gaat om een
kolom waar mensen zelf een 'automerk' intypen, neem peugeot als voorbeeld (het is dus een string).

Uiteindelijk kijk ik via frequencies en zie ik nu dat 55 mensen peugeot hebben ingevoerd, 38 mensen volkswagen en bijvoorbeeld maar 1 iemand die kiest voor Toyota, 1 iemand die kiest voor Honda.

Omdat het nu een gigantische lijst is, wil ik alle automerken die slechts 1x voorkomen (die dus door 1 iemand zijn ingevuld) weglaten, maar ik krijg het maar niet voor elkaar!!
Select if dat heeft geen zin, want de output van analyze, frequencies is geen variabele. Die kan ik dus niet selecteren.

Hoe kan ik nou mijn frequenties in de output window zo sorteren dat alles wat slechts 1x is genoemd, niet getoond wordt?!

Variabele kopiëren, ctrl + F, alle veel voorkomende antwoorden vervangen (door 'replace') door numerieke waarden en die waardes coderen bij variable labels. Vervolgens de overige verwijderen of system missing van maken. Als laatste nog zorgen dat het een numerieke varaibele is en dan kan je als het goed is frequentietabellen maken.

Hallo, ik heb een probleem (SPSS 17.0):
Ik heb een hoop data gecopy paste vanuit excel naar een spss sheet. Maar als ik ze wil analyzeren (general linear model -> univariate) dan mag ik mijn data niet naar fixed factor verplaatsen want 'string variables are not allowed in the list'.
Dus ik poog het probleem te verhelpen door mijn data van type: string naar type: numeric te veranderen. En hier loop ik vast: als ik dit doe veranderen al mijn data van die kolom in punten. Als ik het weer terug naar string verander zijn mijn kolommen leeg!
Ik kan ook niet eerst de kolom op numeric zetten en dan pas mijn data er in plakken want dan krijg ik nog steeds punten.

Wie biedt de oplossing?

Probeer deze syntax:

alter type variabele (f8.2).

In SPSS 20 werkt jouw methode wel. Je moet dan wel alleen maar getallen in je data hebben dus check eens of je letters of symbolen er in hebt staan en probeer het dan nog eens (als bovenstaande syntax niet werkt).

Waar moet ik die syntax invoeren dan? o.O

En een voorbeeld van mijn waarde is: 1470.935
De punt functioneert hier als decimal seperator. Worden deze punten wellicht als symbolen geteld waardoor ik dus die error krijg?

Die syntax voer je in in het syntax scherm. (file, new, syntax).
Je kan proberen om de punten te vervangen door komma's mbv ctrl+F.

Ok, die syntax zet die string waarde dus om in numeric. Maar nog altijd punten
Ik kan nog dat van punten/komma's proberen maar in de opties staat gewoon dat ie punten als decimal seperator herkend.

edit: yeah als ik punten in komma's verander werkt het. Snap niet waarom hij het niet met punten wil doen, want zo hij stond zo ingesteld dat ie punten zou moeten herkennen D:
Bedankt voor de hulp!

Die optie gaat waarschijnlijk alleen op bij numerieke variabelen,vandaar. Maar SPSS zit vol met zulke eigenaardigheden

Oké, dit is waarschijnlijk echt een ernstige vraag, maar ik stel hem toch. Het gaat om een 2-weg ANOVA. De resultaten hiervan wil ik noteren in een verslag en daarbij moet ik de vrijheidsgraden uitdrukken: F(df_between, df_within). Tot zover geen probleem.

Maar, nu heb ik getest voor een hoofdeffect (2 condities). Df_between wordt dan 1. Df_within zou (aantal ppn - aantal condities) moeten zijn. Alleen, waarom gebruik je voor dit aantal condities dan het aantal condities van het gehele experiment (in dit geval 4) in plaats van het aantal condities van deze toets (het hoofdeffect; 2 condities dus)?

SPOILER

Om spoilers te kunnen lezen moet je zijn ingelogd. Je moet je daarvoor eerst gratis Registreren. Ook kun je spoilers niet lezen als je een ban hebt.

nvm

[ Bericht 5% gewijzigd door Silverdigger2 op 28-05-2012 23:52:52 ]

Ik moet een ANOVA test uitvoeren, maar de Levene's test die homogeneity bepaald geeft een significante waarde aan. Dat betekend dus dat de varianties niet gelijk zijn in de groepen en een ANOVA (die gelijke varantie vereist) toets niet mag worden gebruikt.
Heb al met mijn stagebegeleider overlegd en hij raadde aan om de data te transformeren. Heb al verschillende log en Ln transformaties geprobeerd, maar het blijft altijd significant aangeven.

Heeft iemand nog ideeën om dit te verhelpen? Of wat ik kan overwegen als alternatief (wat dus wel mogelijk is met ongelijke varianties).

quote:

Op dinsdag 29 mei 2012 14:48 schreef KrentebolHooft het volgende:
Ik moet een ANOVA test uitvoeren, maar de Levene's test die homogeneity bepaald geeft een significante waarde aan. Dat betekend dus dat de varianties niet gelijk zijn in de groepen en een ANOVA (die gelijke varantie vereist) toets niet mag worden gebruikt.
Heb al met mijn stagebegeleider overlegd en hij raadde aan om de data te transformeren. Heb al verschillende log en Ln transformaties geprobeerd, maar het blijft altijd significant aangeven.

Heeft iemand nog ideeën om dit te verhelpen? Of wat ik kan overwegen als alternatief (wat dus wel mogelijk is met ongelijke varianties).

Je kunt non-parametrisch toetsen, maar bij genoeg proefpersonen is een schending van levene's test niet zo rampzalig.

En anders doe je hem gewoon en is dit een discussiepunt

Ja inderdaad, dat was ook een optie

Zijn er nog nonparametrische toetsen buiten de Kruskal-Wallis en Wilcoxon-Rank sum toetsen? Ik ga sowieso die 2 denk ik even bekijken.
edit: ik zie er zo al een boel staan in SPSS, dat wordt lekker proberen

[ Bericht 23% gewijzigd door KrentebolHooft op 29-05-2012 15:13:49 ]

quote:

Op dinsdag 29 mei 2012 15:08 schreef KrentebolHooft het volgende:
Ja inderdaad, dat was ook een optie

Zijn er nog nonparametrische toetsen buiten de Kruskal-Wallis en Wilcoxon-Rank sum toetsen? Ik ga sowieso die 2 denk ik even bekijken.
edit: ik zie er zo al een boel staan in SPSS, dat wordt lekker proberen

Kruskal-Wallis wordt het meest gebruikt, dus als je niet in de literatuur wilt duiken met betrekking tot de andere tests is het misschien een goed idee om die (als je dat kunt) te gebruiken.

Ik heb een vraagje.. voor mijn thesis ben ik een analyse aan het doen waar ik niet uitkom:

ik heb 2 participant groepen (patientgroep en controlegroep)
drie condities (baseline, -100 ms cue en -200 ms cue)
in deze condities heb ik scores voor de reactiestijd gemiddeld van beide ogen, voor linker visueel veld en rechter visueel veld.

Mijn variabelen zijn dus:
v1 (overall baseline)
v2 (overall -100)
v3 (overall -200)
v4 (links, baseline)
v5 (links, -100)
... tm v9

Nu wil ik de resultaten dus voor de visuele velden apart bekijken.

Volgens mijn docent moet ik hiervoor een repeated measures glm (anova) op draaien, maar ik heb geen idee hoe!
Ik heb geprobeerd om 2 within subject factoren aan te maken (links en rechts) met 3 niveaus, maar dan moet ik 9 variabelen ingeven!

Wie weet hoe dit werkt?

Ik zou zelf geneigd zijn een independent sample t-test te draaien op links baseline en rechts baseline en paired sample op links baseline en -100 etc..

Ik heb een klein vraagje over welke test ik precies moet doen.

Ik heb van vier verschillende locaties blaadjes geteld en gewogen. Per locatie heb ik van gemiddeld 8 planten de blaadjes geteld en gewogen.
Dus mijn data ziet er basaal gezien zo uit:

Locatie Hoeveelheid blaadjes Gewicht
1 10 5,7
1 2 1,2
1 12 8,5
2 23 16,2
2 8 10,6
3
4 etc.
Jullie begrijpen vast het idee. Nu is dit gewicht het totale gewicht van de bv de 10 blaadjes.
Met welke test kan ik nu het beste het verschil bepalen tussen de verschillende locaties.

Ik heb het idee dat ik mijn data anders moet neerzetten, maar ben de afgelopen paar dagen alleen maar bezig geweest met tellen dus kan niet meer al te helder denken. Dus iemand een idee?