Centraal Statistiektopic (SPSS, R, excel, etc.) #7

Je kunt een nieuwe variabele maken, die het percentage engelse t.o.v. Totaal aantal woorden aangeeft (via compute). Vervolgens kun je een split file doen op schrift en dan via descriptives gemiddelden opvragen. Als je de gemiddelden met elkaar moet vergelijken, dan kun je een anova uitvoeren (maar niet met spkit file!).

quote:

Op vrijdag 2 mei 2014 17:54 schreef babybanaan het volgende:
Je kunt een nieuwe variabele maken, die het percentage engelse t.o.v. Totaal aantal woorden aangeeft (via compute). Vervolgens kun je een split file doen op schrift en dan via descriptives gemiddelden opvragen. Als je de gemiddelden met elkaar moet vergelijken, dan kun je een anova uitvoeren (maar niet met spkit file!).

Bedankt voor je reactie! Ik begrijp niet helemaal wat je bedoelt met 'split file op schrift', sorry. Ik had al wel een variabele 'Percentage Engels in teksten'.

Ik heb nu twee gemiddelden gevonden: De teksten waarin zowel westers als niet-westers schrift voorkwam bleken gemiddeld 22.35 Engelse woorden te bevatten (SD = 14.529). Het gemiddeld totaal aantal woorden in deze teksten was 77.61 (SD = 44.095).

Maar welke variabelen moet ik nu voor de anova gebruiken? Want de gemiddelde waarden zijn geen aparte variabelen.

Ik hoop dat ik niet te vaag ben. Alvast bedankt.

quote:

Op vrijdag 2 mei 2014 18:04 schreef Amsterdam227 het volgende:

[..]

Bedankt voor je reactie! Ik begrijp niet helemaal wat je bedoelt met 'split file op schrift', sorry. Ik had al wel een variabele 'Percentage Engels in teksten'.

Ik heb nu twee gemiddelden gevonden: De teksten waarin zowel westers als niet-westers schrift voorkwam bleken gemiddeld 22.35 Engelse woorden te bevatten (SD = 14.529). Het gemiddeld totaal aantal woorden in deze teksten was 77.61 (SD = 44.095).

Maar welke variabelen moet ik nu voor de anova gebruiken? Want de gemiddelde waarden zijn geen aparte variabelen.

Ik hoop dat ik niet te vaag ben. Alvast bedankt.

Ik heb de anova uitgevoerd en de variabelen 'percentage Engels' en 'gebruikt schrift' gebruikt.
Ik zie wel een gemiddelde score in de descriptives tabel. Mag ik deze gewoon overnemen? de p-waarde is wel significant, of heeft dit niks te maken met de score?

quote:

Op zaterdag 3 mei 2014 01:22 schreef oompaloompa het volgende:

[..]

is dat niet gewoon hoeveelheid engelse woorden / totale aantal woorden? Of mis ik nu iets?

Thanks, Ik ben er uit, was idd super simpel maar zat me weer blind te staren op te ingewikkelde oplossingen

Mensen!
(Ik weet, 1st post, maar daar komt verandering in).

Ik ben bezig met m'n afstudeerscriptie en zit op dit moment helemaal vast met SPSS analyse.
Ik doe onderzoek naar relatie tussen irritatie binnen een reclame en naamsbekendheid.
Er zijn 2 vragenlijsten rondgegaan. De eerste om de irritatie te meten en de 2e om de naamsbekendheid te meten.

Dit was vooral met likert scale.
Het probleem is nu om de hypotheses te testen..

Er is gebruik gemaakt van 2 irritante reclames (vanish & zalando) en 2 niet-irritante reclames (kia en crystal clear)

Heb dus 4 onafhankelijke groepen (reclames) binnen een onafhankelijke variabele (Soort reclame)
Ik wil nu het volgende bewijzen:
Een test laat zien dat de irritante reclame meer irritatie opleverde dan de niet-irritante reclame.
Onafhankelijk: Soort Reclame. Afhankelijk: Ervaren irritatie.
Een reclame die irritatie bevat zorgt voor een hogere naamsbekendheid dan een niet-irritante reclame.
Onafhankelijk: Irritatie Afhankelijk: Naamsbekendheid (recall)

Er is mij gezegd dat ik gebruik moet maken van een ANOVA, maar dan kom ik bij het probleem, hoe ik een irritante reclame vergelijk met een niet-irritante reclame en hoe ik dan de onafhankelijke variabele invoer?

Als iemand weet hoe dit werkt, dank is groot!!

Je kan het een beetje vergelijken met deze vraag, maar dan moet ik in plaats van 2 reclames, 4 reclames analyseren, 2 irritante en 2 niet -irritante.

Hoi!

Voor mijn masterscriptie ben ik bezig met het verwerken van de resultaten in SPSS (jippi, not).
Nu loop ik echt helemaal vast!

Ik heb een vragenlijst gehouden met likert-schaal vragen. Deze heb ik allemaal ingevoerd in SPSS, no problem. Nu heb ik de verschillende variabelen die samen één item vormen samengevoegd, eerst heb ik een Cronbach's Alpha uitgevoerd om te kijken of dit kon, no problem.

Mijn vragenlijst bestond uit 2 afbeeldingen. Nu wil ik de uitkomsten voor deze twee afbeeldingen met elkaar vergelijken. Hoe doe ik dit?

De data van de twee afbeeldingen staat wel in één SPSS bestand.

Ik dacht aan een ANOVA, maar welke gegevens moet ik dan waar invoeren?
Moet ik voor de afbeeldingen ook variabelen aanmaken? Hoe doe ik dan zonder dat SPSS er niet mee kan rekenen (had ik net namelijk).

Ik heb het idee dat ik een variabele mis ofzo, maar zou niet weten welke en hoe ik deze dan in moet voeren.

Wie kan mij helpen? Ik word er onderhand een beetje wanhopig van!

quote:

Op zaterdag 3 mei 2014 15:09 schreef Supertuintje het volgende:
Mensen!
(Ik weet, 1st post, maar daar komt verandering in).

Ik ben bezig met m'n afstudeerscriptie en zit op dit moment helemaal vast met SPSS analyse.
Ik doe onderzoek naar relatie tussen irritatie binnen een reclame en naamsbekendheid.
Er zijn 2 vragenlijsten rondgegaan. De eerste om de irritatie te meten en de 2e om de naamsbekendheid te meten.

Dit was vooral met likert scale.
Het probleem is nu om de hypotheses te testen..

Er is gebruik gemaakt van 2 irritante reclames (vanish & zalando) en 2 niet-irritante reclames (kia en crystal clear)

Heb dus 4 onafhankelijke groepen (reclames) binnen een onafhankelijke variabele (Soort reclame)
Ik wil nu het volgende bewijzen:
Een test laat zien dat de irritante reclame meer irritatie opleverde dan de niet-irritante reclame.
Onafhankelijk: Soort Reclame. Afhankelijk: Ervaren irritatie.
Een reclame die irritatie bevat zorgt voor een hogere naamsbekendheid dan een niet-irritante reclame.
Onafhankelijk: Irritatie Afhankelijk: Naamsbekendheid (recall)

Er is mij gezegd dat ik gebruik moet maken van een ANOVA, maar dan kom ik bij het probleem, hoe ik een irritante reclame vergelijk met een niet-irritante reclame en hoe ik dan de onafhankelijke variabele invoer?

Als iemand weet hoe dit werkt, dank is groot!!

Samengevat: Je wil eerst controleren of de irritante reclames inderdaad irritanter waren dan de niet-irritante reclames en daarna analyseren of deze een grotere naamsbekendheid creëren. Klopt die samenvatting?

Eerste stap is om te controleren of alle items op je vragenlijst hetzelfde meten (volgens je volgende post is dat zo). Daarna kun je totaalscores maken als je wil per reclame. Je kunt vervolgens óf de irritante reclames samenvoegen en de niet-irritante reclames toevoegen en een t-test uitvoeren. Of je kunt een ANOVA doen met 4 groepen (de reclames). Je afhankelijke variabele is dan irritatiefactor, je onafhankelijke variabele is dan de reclame.

Daarna kun je eenzelfde ANOVA (of t-test) doen met naamsbekendheid als afhankelijke variabele in plaats van de irritatiefactor.

Even uit interesse: Gaat het om een hbo of wo scriptie en welke studie doe je?

WO, Business Economics.

Heb de variabelen samengevoegd en doormiddel van gepairde t-tests kom ik nu al erg ver
Wanneer ik een ANOVA zou doen..

Hoe kan ik SPSS dan onafhankelijke variabele soort reclame invoeren...?

Alvast bedankt, en tnx voor je antwoord

quote:

Op zaterdag 3 mei 2014 21:29 schreef Supertuintje het volgende:
WO, Business Economics.

Heb de variabelen samengevoegd en doormiddel van gepairde t-tests kom ik nu al erg ver
Wanneer ik een ANOVA zou doen..

Hoe kan ik SPSS dan onafhankelijke variabele soort reclame invoeren...?

Alvast bedankt, en tnx voor je antwoord

Variabele aanmaken en die de waardes 1-4 geven waarbij je elke waarde een label geeft van een reclame.

Ja, maar alle respondenten zien de 4 reclames hé, dan lukt het me niet om reclame 1 te koppelen aan irritatie 1. Daarom lijkt het me veel idealiter om gebruik te maken van de paired t test

quote:

Op zondag 4 mei 2014 08:13 schreef Supertuintje het volgende:
Ja, maar alle respondenten zien de 4 reclames hé, dan lukt het me niet om reclame 1 te koppelen aan irritatie 1. Daarom lijkt het me veel idealiter om gebruik te maken van de paired t test

Hoezo niet? Reclame is gewoon een within-subjects-factor toch? Of heb je irritatie niet per reclame gemeten?

En je hebt een ANOVA nodig om alle 4 de condities tegelijk te analyseren, dat gaat niet met een t-toets.

Ik heb de irritatie per reclame gemeten, toen mbv compute variable ervaren irritatie irritante reclame gemaakt en een met ervaren irritatie niet-irritante reclame.

Mbv t-toets dat irritante reclame meer irritatie oplevert dan een niet-irritante reclame.

Bewustzijn irritante reclames samengevoegd + bewustzijn niet-irritante reclames samengevoegd.
T-toets

Bewustzijn irritante reclames hoger dan niet-irritant.

Mij is verteld dat het ook op deze manier kon?

Zou je misschien kunnen uitleggen hoe ik dan reclame dan in SPSS kan invoeren ?

En dan hoe jij in variable view het eruit zou laten zien?
Super dat je reageert trouwens

Ik ga ervanuit dat ik het op deze manier met irritante reclames en niet irritante reclames en t nog op een juiste manier doe..

quote:

Op zondag 4 mei 2014 09:50 schreef Supertuintje het volgende:
Ik heb de irritatie per reclame gemeten, toen mbv compute variable ervaren irritatie irritante reclame gemaakt en een met ervaren irritatie niet-irritante reclame.

Mbv t-toets dat irritante reclame meer irritatie oplevert dan een niet-irritante reclame.

Bewustzijn irritante reclames samengevoegd + bewustzijn niet-irritante reclames samengevoegd.
T-toets

Bewustzijn irritante reclames hoger dan niet-irritant.

Mij is verteld dat het ook op deze manier kon?

Zou je misschien kunnen uitleggen hoe ik dan reclame dan in SPSS kan invoeren ?

Zo kan het ook, alleen lijkt het wat onlogisch voor je vraag of de irritante reclames daadwerkelijk irritant zijn. Ik ken je data niet, maar stel de niet irritante reclames scoren 2 en 2 op de irritatieschaal. En de irritante reclames scoren 2 en 7. Dan is je gemiddelde niet-irritante reclame 2 en je gemiddelde irritante reclame 4,5, waardoor de irritante reclames irritanter lijken te zijn (kromme zin maar je snapt het vast.) Maar eigenlijk is er maar 1 reclame irritanter dan de andere 3. Dus voor het controleren of de reclames daadwerkelijk irritant/niet-irritant zijn, kun je beter 4 groepen overhouden. Omdat het een within-subject-factor is, kom je uit bij een repeated-measures-ANOVA. Als je de irritatiescores van de 4 reclames hebt kom je er wel. over die RM-ANOVA kun je vast genoeg vinden in je statistiek boeken/internet.

Top, dankjewel! Ik ga er eens achteraan, ben tenminste al 1000 x verder door middel van t-test voor het feedback moment, dan zonder deze antwoorden., had geen flauw idee waar te beginnen.

Ik moet een interactie tussen een gestandaardiseerde continue variabele en een categorische variabele interpreteren. De interactie is significant, maar de levels van de categorische variabele binnen de continue variabele (op zowel z=-1 als z=+1) verschillen niet. Het is een disordinale interactie (bij z=-1 omgekeerd patroon t.o.v. z=+1).

Hoe interpreteer ik deze interactie dan met behulp van toetsen? Als ik een plot maak, zie ik duidelijk dat de regressielijnen kruisen. De interactietoets is ook significant. Maar ik moet ook uitleggen welke "cellen" (ik noem het cellen, omdat we van de continue variabele een punt hebben gekozen) van elkaar verschillen. Hoe krijg ik de toetsen die dat laten zien?

Vorig jaar heb ik mijn HBO afgerond en ben op dit moment bezig met een schakeljaar om volgend jaar te starten met de Master Business Administration. In dit schakeljaar moet je ook een klein onderzoek houden. Daarbij is het de bedoeling dat je SPSS gebruikt om de resultaten te interpreteren, door mijn HBO achtergrond heb ik daar helaas weinig ervaring in. Daarom heb ik een korte vraag:

Ik ben aan het onderzoeken of de afstand, gemeten in kilometers, invloed heeft op de resultaten van een alliantie. De volgende variabele heb ik:

Dependent: Performance (1. Objective not accomplished, 2. partially accomplished and 3, met) -> ordinaal
Independent: Geographical distance (1. Low distance, 2. Moderate distance, 3. High distance) -> nominaal

Daarnaast heb ik twee control variables; Subsidie en aantal partners in de alliantie -> beide zijn scale.

Ik heb een drietal hypotheses om te analysere of er een zogenaamde U-shape is:
1)een lage geografische afstand heeft een negatieve invloed op de performance;
2) een optimale geografische afstand heeft een positieve invloed op de performance;
3) een grote geografische afstand heeft een negatieve invloed op de performance.

Kan iemand mij helpen met een aanzet te geven welke test het best te gebruik is in SPSS? Graag via de makkelijkste weg.

Hartelijk dank!

Ik heb voor mijn masteronderzoek (geneeskunde, EUR) een dataset in SPSS met behandelgegevens van patiënten. Per patiënt heb ik meerdere regels met behandelinformatie, waarbij alle 'baseline' informatie steeds hetzelfde is.
Kan ik de regels die bij één patiënt horen koppelen, zodat SPSS al die regels als één case ziet?

Restructure cases into variables in de Restucture Data Wizard (Data > Restructure). Of via syntax

Beste heren/dames,

Om te beginnen volg ik een opleiding die niets te maken heeft met Wiskunde (Bedrijfskundige Informatica). Ik ben bezig met mijn afstudeerscriptie. Hier behandel ik een probleemgroepinteractietabel. Ik dien aan te geven (op procentuele wijze) dat het oplossen van een x aantal problemen van de ene probleemgroep,tegelijkertijd een x-aantal problemen oplost van een andere probleemgroep.

Ik dien dit uit te rekenen met een berekening, en ik heb werkelijk geen idee hoe ik dit moet aanpakken. Ik zou jullie eeuwig dankbaar zijn als jullie mij hierbij kunnen helpen, omdat dit mijn laatste onderdeel is wat ik nog moet uitvogelen!

Ik zal het nog even aantonen met een voorbeeldje:

Er zijn 2 probleemgroepen:

Probleemgroep A:
Probleem 1
Probleem 2
Probleem 3

Probleemgroep B:
Probleem 4
Probleem 5
Probleem 6

Ik wil dus aangeven dat het onderlinge verband tussen probleemgroep A en B is, dat bijvoorbeeld het oplossen van probleem 2 tegelijkertijd probleem 5 en 6 van probleemgroep B oplost. Dit wil ik procentueel aantonen.
Hoe dien ik dit aan te geven met een berekening? En hoe heet deze berekening, is er een benoeming voor deze methode? Ik dien namelijk literair te onderbouwen hoe ik aan de berekening kom.. Ik heb even diep in mijn geheugen gegraven, in het kader van dit voorbeeldje ben ik op 1/3e x 2/3e gekomen, vraag me niet hoe ik daarop kom..

ik kan jullie alleen maar eeuwig dankbaar zijn. Ik hoop echt dat jullie mij zsm kunnen helpen!

Dag,

Ik heb een vraag over welke analyse ik moet gebruiken bij SPSS.
Ikzelf kom er niet uit.

Ik wil kijken of er een verband bestaat tussen de leeftijd + ervaring en aan de andere kant de leerstijl van de verpleegkundige.
Een kort overzicht van mijn data:

Onafhankelijke variabelen:
- Leeftijd
- Ervaring in de zorg

Afhankelijke variabelen:
Voor elke respondent heb ik een score op elke vijf leerstijlen, dus vijf scores in totaal.
Bijv:
33 op leren door nieuwe zaken toe te voegen
80 op leren door de theorie
55 op leren door doen
30 op leren door reflectie
60 op leren door sociale interactie

Graag zou ik hier een regressieanalyse over willen doen, maar ik weet niet hoe dat moet met meerdere afhankelijke variabelen/waarden.

Ik ben momenteel bezig met een onderzoek naar de link tussen crowdfunding en innovativiteit.
Mijn hypothese is dat projecten die innovatiever zijn succesvoller zullen zijn.

Ik heb de scores voor innovativiteit van 100 projecten; van 1=niet innovatief tot 5=zeer innovatief, dit is dus een ordinale schaal.
Het succes is ook op ordinale wijze gemeten met 1=niet succesvol tot 10=succesvol.
Daarnaast heb ik ook veel data die als controle variabelen gebruikt kunnen worden. Deze controle varriabelen zijn rente, looptijd lening en risico en zijn op scale niveau gemeten.

Ik wil met behulp van een regressie bekijken wat de invloed van innovativiteit op succes is, gecontroleerd voor de 3 controlevariabelen. (Het is eventueel ook een optie om van innovativiteit een dichotome score te maken van; 1=niet innovatief 2=innovatief)

Hoe voer ik deze ordinale lineaire regressie uit?

Ik heb al gekeken bij regression--ordinal--- en heb succes(dependent), innovativeness(factor) en risk, rente and looptijd(coovariaat) meegenomen.
Is dit de juiste keuze? En hoe kan dan zien wat de invloed van de controle variabelen is? En hoe kan ik het effect van innovativiteit op succes zien gecontroleerd voor de 3 controle variabelen?

Beste Fokkers,
Ik werk aan mijn master thesis (marketing management) en zit met de volgende situatie en kom er niet helemaal uit. Wellicht heeft iemand een idee?

Ik heb 3 groepen die allen een verschillende combinatie van advertenties hebben gezien. Als dependent variable heb ik click-through intention (een 7 scale van hoe aannemelijk het is dat de respondent op de afsluitende/online advertentie geklikt heeft).

De groepen zien er als volgt uit:

Groep 1: Eerst radio advertentie zonder humor vervolgens een online advertentie
Groep 2: Eerst radio advertentie met humor vervolgens een online advertentie
Groep 3: eerst online advertentie en vervolgens weer een online advertentie.

Mijn hypotheses:
H1: Groep 1 heeft een hogere click-through intention dan Groep 3
H2: Groep 2 heeft een hogere click-through intention dan Groep 1.

Ik heb dus geen full factorial design omdat mijn moderator alleen van toepassing is op Groep 1 en Groep 2. Zelf zat ik te denken aan een Indepentent sample T test en dan gewoon groep 1 met groep 3 vergelijken en groep 2 met groep 1 vergelijken.

Mijn begeleider suggereert dat er een andere/betere test is om de analyse te doen. Wat zouden jullie doen?

Alvast hartelijk dank voor de moeite!