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

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!

quote:

Je spreekt over een moderator maar die zie ik niet genoemd worden. Als je twee losse t-toetsen gebruikt, gebruik je niet je volledige data. Het beste is (m.i.) om een anova te doen met 2 planned contrasten: groep 1 t.o.v. groep 3, en groep 2 tov groep 1.

Dat gezegd hebbende, de data zullen niet heel anders zijn als je mijn manier gebruikt.

Dank voor je reactie! Mijn opzet was als volgt:

Dependent variable is click-through intention (7 punts schaal).

Independent variable is "synergy between radio en online advertising" met 2 levels: ja of nee. Ja = eerst radio advertentie en dan online advertentie en Nee= twee keer online advertentie.

Nu verwacht ik dat radio-online beter werkt dan online-online. En ik verwacht dat radio-online extra goed werkt als de radio advertentie humor bevat.

In mijn ogen is mijn moderator dus "wel of geen humor in de radio advertentie". Is dit eigenlijk wel een echte moderator? En met welke test maak ik wél gebruik van mijn volledige data?

quote:

Op dinsdag 13 mei 2014 20:07 schreef oompaloompa het volgende:

[..]

Kun je het niet gewoon als continue variabele gebruiken? Als je N hoog genoeg is en de data genoeg spreiding laat zien kun je volgens mij gewoon beiden als continue gebruiken en dat maakt het een heel stuk gemakkelijker.

[..]

Je spreekt over een moderator maar die zie ik niet genoemd worden. Als je twee losse t-toetsen gebruikt, gebruik je niet je volledige data. Het beste is (m.i.) om een anova te doen met 2 planned contrasten: groep 1 t.o.v. groep 3, en groep 2 tov groep 1.

Dat gezegd hebbende, de data zullen niet heel anders zijn als je mijn manier gebruikt.

Bedankt. Dat is inderdaad een optie. Ik ga even kijken of het normaal verdeeld is.

Deze vraag is vast al heel vaak gesteld,
dus ik ga even het topic doorlezen.........

Hoe zat dat ook al weer met thesistools, excel bestand & SPSS

Volgens mij kon ik dit vorig jaar nog prima invoeren en nu heb ik echt geen idee wat ik moet doen


-edit-

er komt al wat boven drijven! gelukkig

[ Bericht 9% gewijzigd door Probability op 19-05-2014 19:27:41 ]

quote:

Op maandag 19 mei 2014 19:12 schreef Probability het volgende:
Deze vraag is vast al heel vaak gesteld,
dus ik ga even het topic doorlezen.........

Hoe zat dat ook al weer met thesistools, excel bestand & SPSS

Volgens mij kon ik dit vorig jaar nog prima invoeren en nu heb ik echt geen idee wat ik moet doen

-edit-

er komt al wat boven drijven! gelukkig

en met behulp van wat tutorials mijn vragen in spss ingevoerd (na wat moeite!)

kon ik de antwoorden van de online enquete er zo inplakken

volgens mij begrijp ik het wel aardig

Iemand hier die suggesties heeft voor een basis boek/tutorial voor statistische toetsen met R?
En zijn er verschillende R programma's? (Zo ja, adviezen over welke het beste werkt?)

quote:

Op dinsdag 20 mei 2014 13:02 schreef Operc het volgende:
Iemand hier die suggesties heeft voor een basis boek/tutorial voor statistische toetsen met R?
En zijn er verschillende R programma's? (Zo ja, adviezen over welke het beste werkt?)

Een directe suggestie voor een goed boek heb ik niet, ik heb zelf het vooral door oefening en voorbeelden op internet geleerd. Er zijn niet verschillende R programma's (wel verschillende versies, maar in principe neem je gewoon de nieuwste). Ik raad je wel aan om een IDE te nemen, waarbij de makkelijkste waarschijnlijk Rstudio is. Een andere mogelijkheid is een plugin in Eclipse. Zo'n IDE maakt het leven een stuk makkelijker met debuggen en programmeren.

Er zijn wel heel veel paketten die je kan installeren buiten de basis-R, maar dat installeren gaat vrij eenvoudig.

Enkele handige sites:
http://www.statmethods.net/ (vrij goed beginnersoverzicht van verschillende mogelijkheden, waaronder statistische tests en plotmogelijkheden. Ook nog handig voor de meer ervarener gebruiker als naslag.)
http://www.cookbook-r.com/ (bijna hetzelfde, plots zijn hier meer gefocused op het pakket ggplot2)
http://www.ats.ucla.edu/stat/r/whatstat/whatstat.htm (concreet overzichtje met statistische tests in R, weet niet of het volledig is).

quote:

Op dinsdag 20 mei 2014 13:18 schreef Felagund het volgende:

[..]

Een directe suggestie voor een goed boek heb ik niet, ik heb zelf het vooral door oefening en voorbeelden op internet geleerd. Er zijn niet verschillende R programma's (wel verschillende versies, maar in principe neem je gewoon de nieuwste). Ik raad je wel aan om een IDE te nemen, waarbij de makkelijkste waarschijnlijk Rstudio is. Een andere mogelijkheid is een plugin in Eclipse. Zo'n IDE maakt het leven een stuk makkelijker met debuggen en programmeren.

Er zijn wel heel veel paketten die je kan installeren buiten de basis-R, maar dat installeren gaat vrij eenvoudig.

Enkele handige sites:
http://www.statmethods.net/ (vrij goed beginnersoverzicht van verschillende mogelijkheden, waaronder statistische tests en plotmogelijkheden. Ook nog handig voor de meer ervarener gebruiker als naslag.)
http://www.cookbook-r.com/ (bijna hetzelfde, plots zijn hier meer gefocused op het pakket ggplot2)
http://www.ats.ucla.edu/stat/r/whatstat/whatstat.htm (concreet overzichtje met statistische tests in R, weet niet of het volledig is).

Die IDE's bedoelde ik inderdaad, kon even niet op de naam komen.
Bedankt voor de links, ik zal ze eens napluizen. Vanuit mijn psychologie studie altijd met SPSS gewerkt en nu eens kijken wat R te bieden heeft.

Eén van mijn independent variables in mijn regressie geeft een probability weer.

Ik neem aan dat ik deze variable niet 'zo maar' in een OLS-regressie (Stata) kan zetten?

Hoe kan ik dat het beste oplossen? Een logaritme van maken?

Beste mensen,

Ik ben bezig met een onderzoek. Het onderzoek gaat over het vergelijken van vragenlijsten. In verschillende vragenlijst worden manipulatie doorgevoerd met betrekking tot bijvoorbeeld aanspreekvorm en likert schalen. Door deze manipulaties zijn er vier verschillende versies van de vragenlijst.

Het is de bedoeling dat deze vier verschillende versies met elkaar worden vergeleken. Er dient dus een zekere significantietoets te worden uitgevoerd om te kijken of de verschillen tussen deze vragnelijsten significant zijn. Mijn vraag is nu welke toets kan ik hiervoor toepassen.

Even een kleine samenvatting: Ik ben dus op zoek naar een test met behulp van SPSS die vier vragenlijsten kan vergelijken, en dat ik zo kan zien of er per vraag sprake is van significante verschillen.

Iemand enig idee? Alvast bedankt!

Hoi allemaal,

ik heb een onderzoek waarbij ik vijf versies heb van mijn testmateriaal. Eentje als neutrale versie, de anderen hebben op vier plaatsen een verschillende manipulatie gehad, die dus allemaal een keer op verschillende plekken voorkomen, in de vier andere versies. Dus als 1 t/m 5 de verschillende manipulaties zijn, is het zoiets:

Versie 1: 1-1-1-1
Versie 2: 2-3-4-5
Versie 3: 3-4-5-2
Versie 4: 4-5-2-3
Versie 5: 5-2-3-4

Nu wil ik dus van de manipulaties weten of zij 'iets' uitmaken, met betrekking tot de neutrale conditie (1). Hoe de fuck moet dat? Ik studeer echt al eeuwen en het is denk ik zeven jaar geleden dat ik voor het laatst SPSS open had. Dus elke hulp is welkom.

Ik denk overigens dat het in de buurt van de Independant Samples T-Test komt, maar dan kan ik geen vijf verschillende manipulaties testen. Zie dit voorbeeld: http://www.spsshandboek.nl/independent_samples_t-test.html

quote:

Op dinsdag 3 juni 2014 10:31 schreef AmerikaanseTopsport het volgende:
Hoi allemaal,

ik heb een onderzoek waarbij ik vijf versies heb van mijn testmateriaal. Eentje als neutrale versie, de anderen hebben op vier plaatsen een verschillende manipulatie gehad, die dus allemaal een keer op verschillende plekken voorkomen, in de vier andere versies. Dus als 1 t/m 5 de verschillende manipulaties zijn, is het zoiets:

Versie 1: 1-1-1-1
Versie 2: 2-3-4-5
Versie 3: 3-4-5-2
Versie 4: 4-5-2-3
Versie 5: 5-2-3-4

Nu wil ik dus van de manipulaties weten of zij 'iets' uitmaken, met betrekking tot de neutrale conditie (1). Hoe de fuck moet dat? Ik studeer echt al eeuwen en het is denk ik zeven jaar geleden dat ik voor het laatst SPSS open had. Dus elke hulp is welkom.

Ik denk overigens dat het in de buurt van de Independant Samples T-Test komt, maar dan kan ik geen vijf verschillende manipulaties testen. Zie dit voorbeeld: http://www.spsshandboek.nl/independent_samples_t-test.html

Kan dat niet door middel van het selecteren van diverse cases. Kijk anders even in deze handleiding, ik weet niet of je er wat aan hebt. Had het net ook al geplaatst bij een andere oproep op dit forum:
http://pc-en-internet.inf(...)ken-handleiding.html

Anders is er toch wel een docent op een Hogeschool die je hiermee kan helpen?

quote:

Op dinsdag 3 juni 2014 10:31 schreef AmerikaanseTopsport het volgende:
Hoi allemaal,

ik heb een onderzoek waarbij ik vijf versies heb van mijn testmateriaal. Eentje als neutrale versie, de anderen hebben op vier plaatsen een verschillende manipulatie gehad, die dus allemaal een keer op verschillende plekken voorkomen, in de vier andere versies. Dus als 1 t/m 5 de verschillende manipulaties zijn, is het zoiets:

Versie 1: 1-1-1-1
Versie 2: 2-3-4-5
Versie 3: 3-4-5-2
Versie 4: 4-5-2-3
Versie 5: 5-2-3-4

Nu wil ik dus van de manipulaties weten of zij 'iets' uitmaken, met betrekking tot de neutrale conditie (1). Hoe de fuck moet dat? Ik studeer echt al eeuwen en het is denk ik zeven jaar geleden dat ik voor het laatst SPSS open had. Dus elke hulp is welkom.

Ik denk overigens dat het in de buurt van de Independant Samples T-Test komt, maar dan kan ik geen vijf verschillende manipulaties testen. Zie dit voorbeeld: http://www.spsshandboek.nl/independent_samples_t-test.html

Iets meer informatie zou handig zijn.
1. Wat en hoe vaak meet je je afhankelijke variabele? Is dat na alle 4 de manipulaties of na elke manipulatie?
2. Is je versie 1-5 tabel een voorbeeld of is het een realistische weergave? (volgt manipulatie 3 altijd na manipulatie 2, of kan de combinatie ook 4253 zijn bijvoorbeeld?)
3. wil je van elke variabele apart weten of deze invloed heeft of eerder of 2435(in welke volgorde dan ook) invloed heeft ten opzichte van 1111?

Ik heb de volgende data:
manipulatievariabele (2 experimentele, 1 controle), man/vrouw, reactietijd en hulp (ja of nee)
Het is zijn allemaal van losse personen (between subjects dus)
Nu wil ik weten of de reactietijd en/of hulpgedrag significant verschillen in de verschillende condities en wellicht ook nog of er man/vrouw verschillen zijn.
Heb zelf al verschillende ANOVAs uitgevoerd, maar wil eigenlijk experimentele conditie vergelijken met de controle (los van elkaar). Moet ik hiervoor dummy variabelen aanmaken oid? Of welke analyses moet ik draaien, ik snap het niet meer