In principe hetzelfde als recode, maar de recode optie is hier wat ingewikkelder. Het verdeelt je variabele in x groepen en geeft ze een dummy mee. Als je dan de data van alleen één bepaalde groep wil hebben gebruik je de gebinde dummy voor die groep.quote:Op woensdag 4 april 2012 21:07 schreef crossover het volgende:
Wat doet die visual binning optie precies?
SPOILEROm 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.'Expand my brain, learning juice!'
<a href="http://www.last.fm/user/crossover1" rel="nofollow" target="_blank">Last.fm</a>
Ik hoop dat je begeleider er niet achter komt.quote:Op woensdag 25 april 2012 14:24 schreef ThePlaneteer het volgende:
Ik vul zo hier en daar ook gewoon wat dingetjes in als respondenten 3 vragen niet invullen...
Desnoods een 4tje van de Likert schaal :p
En je verwacht nadat je dit gezegd hebt dat we je nu serieus antwoord gaan geven?quote:Op woensdag 25 april 2012 14:24 schreef ThePlaneteer het volgende:
Ik vul zo hier en daar ook gewoon wat dingetjes in als respondenten 3 vragen niet invullen...
Desnoods een 4tje van de Likert schaal :p
Maar hoe voeg je ook alweer meerdere antwoordmogelijkheden samen?
Ik heb namelijk 1 open vraag gehanteerd waar respondenten handmatig hun eigen beweegredenen konden opgeven.
Nu heb ik deze allemaal geindexeerd (700 respondenten, 7 categorïen), maar er zijn natuurlijk ook respondenten die 2 of 3 verschillende argumenten aangeven.
Hoe kan ik dit het beste verwerken in SPSS?
Of kan ik lekker 7 nieuwe variabelen aanmaken en die vervolgens invullen met 1 (ja) of 2 (nee)....
Zeg me alsjeblieft dat er een snellere manier is.
Misschien een Stapel fan...?quote:Op woensdag 25 april 2012 18:09 schreef crossover het volgende:
700 respondenten hebben en dan nog zelf iets verzinnen ipv missing invullen
Wie?quote:Op woensdag 25 april 2012 22:52 schreef automatic_ het volgende:
[..]
Misschien een Stapel fan...?
Ik ga volgende week aan mijn analyses beginnen.... Gelukkig heb ik Sandertje al kunnen strikken voor hulp!
Dat doe je met Transpose, inderdaad.quote:
Ja, ik heb daar nu al "totaal-schalen" bij gemaakt.quote:Op dinsdag 1 mei 2012 15:19 schreef Z het volgende:
Vaders en moeders zijn aparte cases (regel in databestand)?
Ik ga even opzoeken wat dat isquote:Op dinsdag 1 mei 2012 15:24 schreef Z het volgende:
Dat gaat niet werken. Ik zou de data aggregeren, met het kind als 'break variable' (data --> aggragate). Is dat een optie?
En je vraag is?quote:Op donderdag 3 mei 2012 19:26 schreef Dilijan het volgende:
Beste forumleden,
Ik heb op 22 variabelen zoals prijs, gastvrijheid etc.. gegevens verzamelt van respondenten die onderling van elkaar verschillen bijvoorbeeld op basis van opleiding of vanwege provincie waar zij wonen. Aan de hand van (bijvoorbeeld) deze laatste twee nominale waarden wil ik kijken of er significante verschillen zijn te analyseren voor de 22 variabelen waar men als respondent kon kiezen uit een antwoord op basis van een vijf punts likert schaal.
Ik heb met T testen en alles een poging gewaagd maar een fatsoenlijke tabel waarmee ik dit in een oogopslag kan zien krijg ik er niet uit.
Alvast hartelijk dank voor jullie hulp.
Met vriendelijke groet,
Erik
Kun je die nominale waarden als provincie en opleiding niet gewoon omzetten in een schaal bijvoorbeeld Noord-Holland = 1, Zuid-Holland = 2 etc. Hetzelfde voor opleiding?quote:Op donderdag 3 mei 2012 19:58 schreef Dilijan het volgende:
Beste granaatappel,
Volgens mij niet, even geprobeerd maar kan in één vak maar variabelen invoeren en er blijft dan geen invoervak over voor nominale waarden..
Dat kan niet. Dan kun je geen CA meer berekenen, want die gaat over meer dan 1 item. Je kunt kijken naar de item-restcorrelatie.quote:Op dinsdag 8 mei 2012 09:56 schreef TWP het volgende:
Bij het berekenen van mijn Cronbach's Alpha stuitte ik op een probleem. Mijn variabele wordt gemeten met twee items, maar de CA valt erg laag uit. Dat houdt dan in dat één van de items verwijderd moet worden, toch? Maar op welke manier bepaal ik welke van de twee items uit de set verwijderd moet worden?
Hopelijk weet iemand mij weer op weg te helpen. Alvast bedankt.
Oké, bedankt voor je antwoord!quote:Op dinsdag 8 mei 2012 11:34 schreef Sandertje23 het volgende:
[..]
Dat kan niet. Dan kun je geen CA meer berekenen, want die gaat over meer dan 1 item. Je kunt kijken naar de item-restcorrelatie.
Wat is je design?quote:Op donderdag 10 mei 2012 14:08 schreef Tink89 het volgende:
Hoe definieer ik dan dattie 1 of 2 moet nemen? Want ik heb maar 1 Y-waarde. Ik wil weten of die 4 condities verschillende gemiddelde y-waardes hebben...
Xx
Ja, goede vraag, ik ben ook in de warquote:Op donderdag 10 mei 2012 14:08 schreef Tink89 het volgende:
Hoe definieer ik dan dattie 1 of 2 moet nemen? Want ik heb maar 1 Y-waarde. Ik wil weten of die 4 condities verschillende gemiddelde y-waardes hebben...
Xx
Je kunt 'gewoon' contrasten specificeren in een ANOVAquote:Op donderdag 10 mei 2012 19:31 schreef crossover het volgende:
[..]
Ja, goede vraag, ik ben ook in de war
Oh ja! Maar eerst hercoderen. Eénmaal met select cases voor X1 =1 en éénmaal met select cases voor X1 = 2. Dan krijg je vier groepen en die kan je in de contrasten gebruiken.quote:Op donderdag 10 mei 2012 20:58 schreef Sandertje23 het volgende:
[..]
Je kunt 'gewoon' contrasten specificeren in een ANOVA
Ahquote:Op donderdag 10 mei 2012 22:56 schreef crossover het volgende:
[..]
Oh ja! Maar eerst hercoderen. Eénmaal met select cases voor X1 =1 en éénmaal met select cases voor X1 = 2. Dan krijg je vier groepen en die kan je in de contrasten gebruiken.
Beste manier om outliers te bepalen is met de outlier labeling rule (g van 2,2):quote:Op maandag 14 mei 2012 16:09 schreef Oidipous het volgende:
Hallo allen, alvast super bedankt voor alle hulp!
Vorige week had ik gepost over het verwerken van data. Inmiddels ben ik een stap verder, ik heb alle data nu in SPSS staan en de volgende stap zou zijn univariate analysis, aldus mijn thesisbegeleider.. Niet wetende wat de precieze definitie is ga ik er van uit dat het descriptives zijn van variabelen. Klopt dit?
De descriptives heb ik tevoorschijn gekregen voor de hele sample en daarin zitten rare waarden. Wat blijkt, de outliers 'verpesten' het. Hoe moet ik deze outliers behandelen? Op internet wordt er ondermeer gepraat over z-values door variabelen bij descriptive te standaardiseren. Daarbij wordt gezegd dat je alles boven 3 en -3 moet verwijderen. Het betreft economisch/accounting onderzoek met ongeveer 12,000 firm years.
Zijn er verder nog zaken waar ik op moet letten voordat ik mijn regressie laat lopen? Heteroskedasticiteit-probleem heb ik niet omdat ik van elke variabele de logaritmische functie pak (maw, model ziet er zo uit log(y1)=b0+log(b1)+log(b2)+log(b3)). Moet ik hierdoor in plaats van lineaire regressie de binary logistic regression functie onder analyze pakken?
Ooh, dan zou ik alleen voor mijn descriptives de outliers eruit moeten halen. Dat zou wel fijn zijn.quote:Op maandag 14 mei 2012 16:44 schreef Z het volgende:
Schakel je met die logaritmische functie niet al de outliers uit?
Thx, ik ga er mee aan de slag.quote:Op maandag 14 mei 2012 16:53 schreef Sandertje23 het volgende:
[..]
Beste manier om outliers te bepalen is met de outlier labeling rule (g van 2,2):
Deze methode wordt ook in SPSS gebruikt wanneer je een boxplot maakt.quote:Op maandag 14 mei 2012 16:53 schreef Sandertje23 het volgende:
[..]
Beste manier om outliers te bepalen is met de outlier labeling rule (g van 2,2):
quote:Pallant:
SPSS defines points as outliers if they extend more than
1.5 box-lengths from the edge of the box. Extreme points (indicated with an
asterisk, * ) are those that extend more than 3 box-lengths from the edge of
the box.
Forum Opties | |
---|---|
Forumhop: | |
Hop naar: |