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
Dat doe je met Transpose, inderdaad.quote:
Op
'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>
Op met het commando flip (in je syntax). Of bestaat dat niet meer? Levensgevaarlijk commando.
Aldus.
Dat is dan wat anders, wat doet het?
'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>
Ik heb even een vraag en ik hoop dat ik hem duidelijk kan formulieren. Ik heb vier verschillende groepen (2-4, 5-7, 8-12,13-18). Er zijn drie groepen waarbij de kinderen zelf een vragenlijst hebben ingevuld (5-7, 8-12, 13-18). Daarnaast hebben bij alle groepen ook de ouders een lijst ingevuld. Voor de groep 2-4 jaar gebruik ik dus de vragenlijsten van de ouders.
Mijn idee was dus om de totale score van vader en de totale score van moeder bij elkaar te doen, maar dan alleen van de kinderen die 2-4 jaar zijn. Kan dit? En zo ja, hoe?
Ik dacht eerst zelf m.b.t. select cases, maar kan dat eigenlijk...?
Hopelijk is het een beetje duidelijk
Mijn idee was dus om de totale score van vader en de totale score van moeder bij elkaar te doen, maar dan alleen van de kinderen die 2-4 jaar zijn. Kan dit? En zo ja, hoe?
Ik dacht eerst zelf m.b.t. select cases, maar kan dat eigenlijk...?
Hopelijk is het een beetje duidelijk
"It's good to be open-minded, but not so open that your brains fall out."
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)?
"It's good to be open-minded, but not so open that your brains fall out."
Dat gaat niet werken. Ik zou de data aggregeren, met het kind als 'break variable' (data --> aggragate). Is dat een optie?
Aldus.
Ik ga even opzoeken wat dat isquote:
Dat gaat niet werken. Ik zou de data aggregeren, met het kind als 'break variable' (data --> aggragate). Is dat een optie?
"It's good to be open-minded, but not so open that your brains fall out."
Kijk ook weer even naar de optie Transpose; je kan hiermee de rijen op de kolommen zetten en andersom. Je kan dan berekeningen maken die je normaal niet kan doen.
'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>
Bovenstaand gegevens die ik uit een database heb gehaald en de regressie die ik voor mijn onderzoek ga gebruiken. Belangrijk bij de regressie is dat ik per Company ID + jaar de dummies bepaal en tegelijkertijd t/t-1 kan uitrekenen. Hoe moet ik de data indelen om mijn regressie te runnen?
Ik zat te denken aan kollommen sales t1, sales t2, sales t3, sales t4, etc voor andere variabelen en toch de rijen aan te houden die er nu instaan zodat ik per firm year dummies kan bepalen. Zouden jullie het anders aanpakken? En welke functie moet ik hiervoor gebruiken in SPSS?
Laat maar, ik denk dat ik de oplossing al heb.
[ Bericht 15% gewijzigd door Oidipous op 03-05-2012 16:07:18 ]
Het probleem begint al dat niet alle schalen betrouwbaar zijn 
"It's good to be open-minded, but not so open that your brains fall out."
Hallo,
We hebben een vraag m.b.t. onze masterthesis. De volgende verbanden willen we onderzoeken:
invloed van I (ordinaal; goed/fout) op VW (continue)
invloed van A (continue) op VW
invloed van sekse (dummy) op VW
eventuele mediatieeffect van sekse op de invloed van I en A op VW
De steekproef is vrij klein; bevat 44 respondenten.
We zijn al een hele tijd aan het worstelen welke analyse we het beste kunnen gebruiken. Nu hebben we alle variabelen ingevoerd in een hierarchische regressie analyse (regression - lineair - ..next).
Nu hebben we in 1 model de hoofdeffecten en interactieeffecten (dmv compute variable) ingevoerd.
Is deze manier van toetsen een juiste om alle verbanden te onderzoeken? En moeten de hoofd- en interactie effecten in het model toegevoegd worden of moet dat op een of andere manier apart gemeten worden?
Heel graag wat tips omdat we niet kunnen checken of het goed is wat we nu doen...!
We hebben een vraag m.b.t. onze masterthesis. De volgende verbanden willen we onderzoeken:
invloed van I (ordinaal; goed/fout) op VW (continue)
invloed van A (continue) op VW
invloed van sekse (dummy) op VW
eventuele mediatieeffect van sekse op de invloed van I en A op VW
De steekproef is vrij klein; bevat 44 respondenten.
We zijn al een hele tijd aan het worstelen welke analyse we het beste kunnen gebruiken. Nu hebben we alle variabelen ingevoerd in een hierarchische regressie analyse (regression - lineair - ..next).
Nu hebben we in 1 model de hoofdeffecten en interactieeffecten (dmv compute variable) ingevoerd.
Is deze manier van toetsen een juiste om alle verbanden te onderzoeken? En moeten de hoofd- en interactie effecten in het model toegevoegd worden of moet dat op een of andere manier apart gemeten worden?
Heel graag wat tips omdat we niet kunnen checken of het goed is wat we nu doen...!
Dit lijkt me de juiste methode, ja. Vink ergens (uit m'n hoofd bij options) Sig F change aan en je kan zien of het toevoegen van de betreffende variabele een toegevoegde variantie verklaart. Hoofdeffecten heb je toch automatisch al toegevoegd? Dat zijn namelijk I, A en sekse.
'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>
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
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
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
Op welke wijze ik een tabel kan produceren die de verschillen voor de twintig variabelen weergeeft voor (nominaal) verschillende respondenten?
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..
Volgens mij niet, even geprobeerd maar kan in één vak maar variabelen invoeren en er blijft dan geen invoervak over voor nominale waarden..
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:
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..
Ow sorry, dat heb ik denk ik verkeerd vermeld. Die nominale waarden heb ik inderdaad wel omgezet in schaal.
Dus hoe kan ik kijken of de provincie waar men woont van invloed is op de waarde die men hecht aan de 22 attributen als accommodatie etc?
Hoop dat het duidelijk is.
Groet,
Erik
Dus hoe kan ik kijken of de provincie waar men woont van invloed is op de waarde die men hecht aan de 22 attributen als accommodatie etc?
Hoop dat het duidelijk is.
Groet,
Erik
Ben zelf ook pas thuis in de SPSS wereld dus wellicht kunnen de experts hier melden of ik het juist doe, maar zoals ik je vraag begrijp wil je aan de hand van bijvoorbeeld provincie zien hoe de verschillende provincies accommodatie hebben beoordeeld (of hier een bepaalde waarde aan toekennen)?
D.m.v. crosstabs krijg je hier een overzicht van, wil je vervolgens testen of provincie en accommodatie afhankelijk van elkaar zijn, dan vink je bij Statistics binnen crosstabs de chi-square aan. Is de p-waarde kleiner dan het significantieniveau, dan is er sprake van afhankelijkheid (vice versa).
Ik vind het lastig om je vraag goed te begrijpen, invloed is namelijk weer wat anders dan de verschillen tussen de provincies en de bijbehorende waarden van de variabelen.
D.m.v. crosstabs krijg je hier een overzicht van, wil je vervolgens testen of provincie en accommodatie afhankelijk van elkaar zijn, dan vink je bij Statistics binnen crosstabs de chi-square aan. Is de p-waarde kleiner dan het significantieniveau, dan is er sprake van afhankelijkheid (vice versa).
Ik vind het lastig om je vraag goed te begrijpen, invloed is namelijk weer wat anders dan de verschillen tussen de provincies en de bijbehorende waarden van de variabelen.
Sorry Granaatappel,
Ik wil kijken of personen die Polen als vakantiebestemming reeds hebben bezocht of niet wezenlijke verschillen in de beoordeling van de accommodatie kwaliteit of de veiligheid (zijn er slechts twee) laten zien. Naast het feit of men er geweest is ja of nee wil ik voor alle 22 variabelen kijken of ouder mensen bijvoorbeeld meer belang hechten aan cultuur dan dat jongere mensen dit doen.
Helaas zijn niet alle groepen vergelijkbaar qua omvang maar indien 70% van de ouderen aangeeft cultuur van belang te vinden en van de jongeren slechts 20% dan kan ik hier uiteraard wat mee.
Mocht ik het wederom gepresteerd te hebben het onduidelijk te hebben geformuleerd schroom dan niet om opheldering te vragen.
Alvast hartelijk dank voor het meedenken!
Groet,
Erik
Ik wil kijken of personen die Polen als vakantiebestemming reeds hebben bezocht of niet wezenlijke verschillen in de beoordeling van de accommodatie kwaliteit of de veiligheid (zijn er slechts twee) laten zien. Naast het feit of men er geweest is ja of nee wil ik voor alle 22 variabelen kijken of ouder mensen bijvoorbeeld meer belang hechten aan cultuur dan dat jongere mensen dit doen.
Helaas zijn niet alle groepen vergelijkbaar qua omvang maar indien 70% van de ouderen aangeeft cultuur van belang te vinden en van de jongeren slechts 20% dan kan ik hier uiteraard wat mee.
Mocht ik het wederom gepresteerd te hebben het onduidelijk te hebben geformuleerd schroom dan niet om opheldering te vragen.
Alvast hartelijk dank voor het meedenken!
Groet,
Erik
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.
Hopelijk weet iemand mij weer op weg te helpen. Alvast bedankt.
:)
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:
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.
