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
Ik wil erachter komen in hoeverre de 5 schalen van invloed zijn en welke schaal het meest van invloed is (gezien vanuit de consument).quote:Op donderdag 7 augustus 2014 11:35 schreef Operc het volgende:
[..]
Ik heb al een tijd geen regressie-analyse meer gedaan, maar meet je daarmee niet doorgaans de invloed van andere factoren op de afhankelijke variabele? (Factoren zoals leeftijd, salarisschaal etc.)
Je wil nu analyseren hoe een deel van de afhankelijke variabele deel is van de afhankelijke variabele (zo lijkt het in ieder geval.)
Dat weet je al: ~8/42quote:
[..]
Ik wil erachter komen in hoeverre de 5 schalen van invloed zijn
Dit lijkt meer op de vraag die je moet stellen inderdaad.quote:en welke schaal het meest van invloed is (gezien vanuit de consument).
Als ik daarmee kan aantonen welke schaal de respondenten van de survey het belangrijkste vinden en welke de grootste invloed heeft op de totale schaal, dan lijkt me dat zeker een oplossing.quote:
Moet je niet kijken naar hoeveel elk van de scores op de subschalen de variatie op de totale schaal verklaart? Kom je dan niet bij een ANOVA uit? Daar heb ik eigenlijk geen verstand van, moet ik bekennen.
Iemand die dit kan bevestigen?
Maar als bij de eerste schaal alle respondenten bij de 8 vragen "zeer eens" hebben ingevuld, en bij de tweede schaal alle respondenten "zeer oneens" zijn, dan is dat niet dezelfde mate van invloed op de totale schaal?quote:
[..]
Dat weet je al: ~8/42
[..]
Dit lijkt meer op de vraag die je moet stellen inderdaad.
In feite kom ik al een heel eind als ik kan aantonen welke schaal het meest van invloed is. Wat is een gebruikelijke methode om dit te doen?
(sorry als ik sommige termen in de war haal of als ik het niet meteen helemaal begrijp. Zoals gezegd: 0 les gehad in SPSS, dus amper verstand ervan
In elk geval thanks voor de reacties!!)
Welke kant de score op gaat hoort niet de mate van invloed te bepalen. Hoe bereken je die totale schaal? Alle scores van de Likerts bij elkaar opgeteld? De score op de subschalen omgerekend naar percentages en die bij elkaar opgeteld?quote:
[..]
Maar als bij de eerste schaal alle respondenten bij de 8 vragen "zeer eens" hebben ingevuld, en bij de tweede schaal alle respondenten "zeer oneens" zijn, dan is dat niet dezelfde mate van invloed op de totale schaal?
quote:
[..]
Welke kant de score op gaat hoort niet de mate van invloed te bepalen. Hoe bereken je die totale schaal? Alle scores van de Likerts bij elkaar opgeteld? De score op de subschalen omgerekend naar percentages en die bij elkaar opgeteld?
De totale schaal is inderdaad de som van de 5 schalen.quote:
[..]
Welke kant de score op gaat hoort niet de mate van invloed te bepalen. Hoe bereken je die totale schaal? Alle scores van de Likerts bij elkaar opgeteld? De score op de subschalen omgerekend naar percentages en die bij elkaar opgeteld?
Ik heb een Cronbach's alfa uitgevoerd en vervolgens de schalen ingedeeld. Toen wilde ik beginnen met de regressie-analyse, maar kwam ik al snel uit op het probleem.
Ik kan je mijn Output bestand wel even sturen, misschien zie je dan hoe ik het het gedaan. Want ik vind het best lastig uitleggen met mijn beperkte kennis van SPSS
Np, ik heb dit helaas zelf ook veel te vaak meegemaaktquote:
[..]
[..]
Super bedankt! Met zoeken en vervangen de punten voor komma's vervangen en daarna kon ik de variabele wel numeriek maken:)
Wel gek want in excel (het originele bestand) stonden alle variabelen gelijk. Allemaal met komma. Alleen voor deze ene variabele maakt spss er een punt van. Maar geen punt, het is opgelost. Bedankt Oompaloompa!
Maar merkwaarde bestaat toch uit die 5 schalen?quote:
[..]
Volgens mij heb ik het fout uitgelegd dan. Ik heb inderdaad 42 vragen, die zijn opgedeeld in 5 schalen (merkidentiteit, merkbetekenis, merkrespons, merkrelatie en content). Nu wil ik een regressie-analyse inzetten om erachter te komen in hoeverre elke schaal van invloed is op de afhankelijke variabele (merkmeerwaarde) en welke schaal het meest van invloed is.
Maar omdat de 5 schalen samen de afhankelijke variabele vormen, geeft SPSS de foutmelding "the fit is perfect". Vandaar mijn vraag of ik op een andere manier kan aantonen in hoeverre de 5 schalen van invloed zijn
Hopelijk is het zo wat duidelijker
Dus je hebt 42 vragen die 5 scchalen vormen. Laten we even voor het gemak 8 vragen per schaal nemen. Daarna bestaat je afhankelijke uit de som van de 5 schalen. Dat betekent dus dat elke vraag voor 1/40 invloed op merkwaarde heeft (of elke schaal 20%). Je vraag klopt niet, en daarom geeft SPSS errors. Je beslist namelijk eerst zelf hoeveel invloed elke schaal op merkwaarde heeft omdat je het concept merkwaarde definieert als een combinatie van de schalen.
Op dinsdag 1 november 2016 00:05 schreef JanCees het volgende:
De polls worden ook in 9 van de 10 gevallen gepeild met een meerderheid democraten. Soms zelf +10% _O-
De polls worden ook in 9 van de 10 gevallen gepeild met een meerderheid democraten. Soms zelf +10% _O-
Okay, bedankt voor je reactie!quote:
[..]
Np, ik heb dit helaas zelf ook veel te vaak meegemaakt
[..]
Maar merkwaarde bestaat toch uit die 5 schalen?
Dus je hebt 42 vragen die 5 scchalen vormen. Laten we even voor het gemak 8 vragen per schaal nemen. Daarna bestaat je afhankelijke uit de som van de 5 schalen. Dat betekent dus dat elke vraag voor 1/40 invloed op merkwaarde heeft (of elke schaal 20%). Je vraag klopt niet, en daarom geeft SPSS errors. Je beslist namelijk eerst zelf hoeveel invloed elke schaal op merkwaarde heeft omdat je het concept merkwaarde definieert als een combinatie van de schalen.
Hoe moet ik het nu oplossen om met mijn verkregen data uit het surveyonderzoek alsnog iets over de merkmeerwaarde te kunnen zeggen?
Hmm dat wordt moeilijk aangezien je merkwaarde hebt gedefinieerd als de combinatie van die schalen. Je zou wel bv kunnen kijken hoe de subschalen onderling verband met elkaar houden en of demografische gegevens bv geslacht / leeftijd invloed hebben. Maar als je wilt weten hoe de schalen samenhangen met merkwaarde had je merkwaarde op een andere, independent, manier moeten meten.quote:
[..]
Okay, bedankt voor je reactie!
Hoe moet ik het nu oplossen om met mijn verkregen data uit het surveyonderzoek alsnog iets over de merkmeerwaarde te kunnen zeggen?
Op dinsdag 1 november 2016 00:05 schreef JanCees het volgende:
De polls worden ook in 9 van de 10 gevallen gepeild met een meerderheid democraten. Soms zelf +10% _O-
De polls worden ook in 9 van de 10 gevallen gepeild met een meerderheid democraten. Soms zelf +10% _O-
En een stap terugnemen en de schalen op een andere manier indelen is geen optie?quote:
[..]
Hmm dat wordt moeilijk aangezien je merkwaarde hebt gedefinieerd als de combinatie van die schalen. Je zou wel bv kunnen kijken hoe de subschalen onderling verband met elkaar houden en of demografische gegevens bv geslacht / leeftijd invloed hebben. Maar als je wilt weten hoe de schalen samenhangen met merkwaarde had je merkwaarde op een andere, independent, manier moeten meten.
Onderling verband met de verschillende schalen is niet persé wat ik zoek namelijk. Ik wil weten welk aspect van merkmeerwaarde de respondenten het belangrijkst vinden, zodat de organisatie zich daar op kan focussen. En als ik de resultaten bekijk, dan zie ik dat de meest positieve antwoorden zijn ingevuld bij de schaal content. Hoe laat ik dit zien door middel van een test?
Is er geen andere toets (Mann-Whitney U Test / Pearson R / Anova ??) die ik hiervoor kan inzetten?
Want als het niet lukt via SPSS, dan lijkt het me beter om gewoon de survey resultaten te analyseren en zelf grafieken te maken over hoe positief (of negatief) de respondenten de vragen uit de verschillende vragen hebben beantwoord.
Ik heb voor mijn scriptie onderzoek gedaan naar de volgorde van persoonlijk voornaamwoorden in het Nieuwgrieks door middel van het afnemen van een enquête. Ik heb 5 algemene vragen gesteld om te bepalen of de respondenten tot de doelgroep behoren (of dat de enquête eventueel afgebroken moet worden), uit welke regio van Griekenland de respondent afkomstig is en wat het geslacht en de leeftijd van de respondent is. Vervolgens heb ik 19 zinnen voorgelegd, waarbij de respondenten op een schaal van 1 tot 4 konden kiezen (ja, waarschijnlijk wel, waarschijnlijk niet, nee) in hoeverre het mogelijk was die zinnen te horen in hun omgeving.
Uiteindelijk heeft mijn enquête 92 respondenten opgeleverd. Een voldoende aantal binnen de taalwetenschap. Met een χ2-toets heb ik vervolgens per vraag bepaald in hoeverre de verdeling over de antwoordmogelijkheden willekeurig is (verdeling 23-23-23-23). Er is geen hypothese die getoetst kan worden, omdat er slechts twee halve alinea's over geschreven zijn door twee verschillende auteurs en hun beweringen lijnrecht tegenover elkaar staan. Van de 19 zinnen hield ik er 14 over met p<0,01 2 met 0,01<p<0,05. 1 zin met 0,05<p<0,1 en 2 met p>0,1. Ik heb besloten alledrie deze zinnen buiten het onderzoek te houden.
Ik heb met een ongepaarde t-toets gekeken of er een significant verschil zat tussen mannen en vrouwen om zo deze insignificantie te kunnen verklaren, maar dat leverde niets op. Ook dit verschil was insignificant.
Met de mediaan heb ik vervolgens bepaald of een zin wel of niet aangenomen kan worden als acceptabel. Mediaan 1-2 is acceptabel en mediaan 3-4 is niet acceptabel. Uiteindelijk blijkt dat beide volgorden met meerdere zinnen acceptabel zijn. Van de 19 zinnen kon ik in verband met het wegvallen van een aantal zinnen door gebrek aan significantie 6 paren vormen. Bij het bekijken van de gemiddelden zag ik dat er toch wat verschillen in het gemiddelde zaten die op een voorkeur voor de ene of de andere volgorde zouden kunnen wijzen.
Hoe kan ik bepalen of er tussen twee onafhankelijke (?) variabelen met dezelfde schaalverdeling van 1 tot 4 een significant verschil bestaat? Ik had in eerste instantie gedacht aan een gepaarde t-toets, maar volgens mij is deze alleen voor afhankelijke variabelen of heb ik dat mis?
Alle statistiek die ik heb gebruikt tot nu toe, heb ik in de afgelopen 3 a 4 dagen bijgespijkerd, na N&T op het VWO met biologie (gelukkig snapte ik dus wel de χ2-toets) heb ik besloten een talenstudie te gaan doen. Ik heb dus alleen Wiskunde B gedaan en nooit iets met statistiek te maken gehad. Ik maak gebruik van SPSS, dus als jullie hier rekening mee zouden willen houden in jullie tips, zou dat fijn zijn!
Uiteindelijk heeft mijn enquête 92 respondenten opgeleverd. Een voldoende aantal binnen de taalwetenschap. Met een χ2-toets heb ik vervolgens per vraag bepaald in hoeverre de verdeling over de antwoordmogelijkheden willekeurig is (verdeling 23-23-23-23). Er is geen hypothese die getoetst kan worden, omdat er slechts twee halve alinea's over geschreven zijn door twee verschillende auteurs en hun beweringen lijnrecht tegenover elkaar staan. Van de 19 zinnen hield ik er 14 over met p<0,01 2 met 0,01<p<0,05. 1 zin met 0,05<p<0,1 en 2 met p>0,1. Ik heb besloten alledrie deze zinnen buiten het onderzoek te houden.
Ik heb met een ongepaarde t-toets gekeken of er een significant verschil zat tussen mannen en vrouwen om zo deze insignificantie te kunnen verklaren, maar dat leverde niets op. Ook dit verschil was insignificant.
Met de mediaan heb ik vervolgens bepaald of een zin wel of niet aangenomen kan worden als acceptabel. Mediaan 1-2 is acceptabel en mediaan 3-4 is niet acceptabel. Uiteindelijk blijkt dat beide volgorden met meerdere zinnen acceptabel zijn. Van de 19 zinnen kon ik in verband met het wegvallen van een aantal zinnen door gebrek aan significantie 6 paren vormen. Bij het bekijken van de gemiddelden zag ik dat er toch wat verschillen in het gemiddelde zaten die op een voorkeur voor de ene of de andere volgorde zouden kunnen wijzen.
Hoe kan ik bepalen of er tussen twee onafhankelijke (?) variabelen met dezelfde schaalverdeling van 1 tot 4 een significant verschil bestaat? Ik had in eerste instantie gedacht aan een gepaarde t-toets, maar volgens mij is deze alleen voor afhankelijke variabelen of heb ik dat mis?
Alle statistiek die ik heb gebruikt tot nu toe, heb ik in de afgelopen 3 a 4 dagen bijgespijkerd, na N&T op het VWO met biologie (gelukkig snapte ik dus wel de χ2-toets) heb ik besloten een talenstudie te gaan doen. Ik heb dus alleen Wiskunde B gedaan en nooit iets met statistiek te maken gehad. Ik maak gebruik van SPSS, dus als jullie hier rekening mee zouden willen houden in jullie tips, zou dat fijn zijn!
Ik denk dat het grootste punt is dat je enkel afhankelijke variabelen hebt. Doordat de vijf schalen samen de afhankelijke variabelen vormen, zijn ze zelf ook afhankelijke variabelen. Als je merkwaarde ook nog op een andere manier kunt meten, dan kun je de relatie tussen de vijf schalen in je vragenlijst en merkwaarde meten. Als je dat niet hebt is de vraag of je een of meerdere onafhankelijke variabelen hebt in je data waar je iets mee kunt.quote:
[..]
En een stap terugnemen en de schalen op een andere manier indelen is geen optie?
Onderling verband met de verschillende schalen is niet persé wat ik zoek namelijk. Ik wil weten welk aspect van merkmeerwaarde de respondenten het belangrijkst vinden, zodat de organisatie zich daar op kan focussen. En als ik de resultaten bekijk, dan zie ik dat de meest positieve antwoorden zijn ingevuld bij de schaal content. Hoe laat ik dit zien door middel van een test?
Is er geen andere toets (Mann-Whitney U Test / Pearson R / Anova ??) die ik hiervoor kan inzetten?
Want als het niet lukt via SPSS, dan lijkt het me beter om gewoon de survey resultaten te analyseren en zelf grafieken te maken over hoe positief (of negatief) de respondenten de vragen uit de verschillende vragen hebben beantwoord.
Een ander punt is: Wat zegt een hogere score op een bepaalde subschaal? Aangezien je de subschalen optelt zorgt een hogere score op een subschaal voor een hogere merkwaarde, maar dat betekent niet dat de invloed alleen maar groot is als de score hoog is. Een subschaal waar laag op wordt gescoord kan ook een grote invloed hebben.
Wat heb je precies gemeten in je schalen? Zijn dat algemene vragen: "Voor mij is tevredenheid belangrijk." of specifieke vragen: "Ik ben heel erg tevreden met merk X." In dat laatste geval kun je aanbevelingen doen op basis van de data met betrekking tot het merk. Bijvoorbeeld "Deelnemers waren erg tevreden over de kwaliteit van het merk, maar niet tevreden over de prijs. Als jullie de merkwaarde willen vergroten is het dus verstanding om nog eens naar de prijs te kijken in plaats van te focussen op de kwaliteit."
(Overigens zijn mijn voorbeelden totaal uit de lucht gegrepen aangezien ik je onderzoek niet echt ken, maar misschien kun je er iets mee.)
Je probleem is geen probleem van de toets maar, no offense, van een verkeerd opgezet onderzoek. De vraag die je wilt beantwoorden kun je niet beantwoorden met de data die je verzameld hebt.quote:
[..]
En een stap terugnemen en de schalen op een andere manier indelen is geen optie?
Onderling verband met de verschillende schalen is niet persé wat ik zoek namelijk. Ik wil weten welk aspect van merkmeerwaarde de respondenten het belangrijkst vinden, zodat de organisatie zich daar op kan focussen. En als ik de resultaten bekijk, dan zie ik dat de meest positieve antwoorden zijn ingevuld bij de schaal content. Hoe laat ik dit zien door middel van een test?
Is er geen andere toets (Mann-Whitney U Test / Pearson R / Anova ??) die ik hiervoor kan inzetten?
Want als het niet lukt via SPSS, dan lijkt het me beter om gewoon de survey resultaten te analyseren en zelf grafieken te maken over hoe positief (of negatief) de respondenten de vragen uit de verschillende vragen hebben beantwoord.
Ik snap niet zo goed wat je hier doet. Waarom zouden die antwoorden gelijk verdeeld moeten zijn? Waarom haal je de gelijk verdeelde zinner er uit?quote:
Ik heb voor mijn scriptie onderzoek gedaan naar de volgorde van persoonlijk voornaamwoorden in het Nieuwgrieks door middel van het afnemen van een enquête. Ik heb 5 algemene vragen gesteld om te bepalen of de respondenten tot de doelgroep behoren (of dat de enquête eventueel afgebroken moet worden), uit welke regio van Griekenland de respondent afkomstig is en wat het geslacht en de leeftijd van de respondent is. Vervolgens heb ik 19 zinnen voorgelegd, waarbij de respondenten op een schaal van 1 tot 4 konden kiezen (ja, waarschijnlijk wel, waarschijnlijk niet, nee) in hoeverre het mogelijk was die zinnen te horen in hun omgeving.
Uiteindelijk heeft mijn enquête 92 respondenten opgeleverd. Een voldoende aantal binnen de taalwetenschap. Met een χ2-toets heb ik vervolgens per vraag bepaald in hoeverre de verdeling over de antwoordmogelijkheden willekeurig is (verdeling 23-23-23-23).
Er is geen hypothese die getoetst kan worden, omdat er slechts twee halve alinea's over geschreven zijn door twee verschillende auteurs en hun beweringen lijnrecht tegenover elkaar staan. Van de 19 zinnen hield ik er 14 over met p<0,01 2 met 0,01<p<0,05. 1 zin met 0,05<p<0,1 en 2 met p>0,1. Ik heb besloten alledrie deze zinnen buiten het onderzoek te houden.
Welke insignificantie? In snap nog steeds niet helemaal de bedoeling van de chi-square toets maar 3/19 n.s. is niet vreemd en hoeft ook niet verklaard te worden, het is statistisch vrij logisch dat niet altijd alles significant verschilt zelfs wanneer er in de wekelijkheid wel zo'n verband is.quote:Ik heb met een ongepaarde t-toets gekeken of er een significant verschil zat tussen mannen en vrouwen om zo deze insignificantie te kunnen verklaren, maar dat leverde niets op. Ook dit verschil was insignificant.
De beoordeling van de zinnen is een afhankelijke variabele dus je kunt gewoon een paired t-test doen.quote:Met de mediaan heb ik vervolgens bepaald of een zin wel of niet aangenomen kan worden als acceptabel. Mediaan 1-2 is acceptabel en mediaan 3-4 is niet acceptabel. Uiteindelijk blijkt dat beide volgorden met meerdere zinnen acceptabel zijn. Van de 19 zinnen kon ik in verband met het wegvallen van een aantal zinnen door gebrek aan significantie 6 paren vormen. Bij het bekijken van de gemiddelden zag ik dat er toch wat verschillen in het gemiddelde zaten die op een voorkeur voor de ene of de andere volgorde zouden kunnen wijzen.
Hoe kan ik bepalen of er tussen twee onafhankelijke (?) variabelen met dezelfde schaalverdeling van 1 tot 4 een significant verschil bestaat? Ik had in eerste instantie gedacht aan een gepaarde t-toets, maar volgens mij is deze alleen voor afhankelijke variabelen of heb ik dat mis?
Op dinsdag 1 november 2016 00:05 schreef JanCees het volgende:
De polls worden ook in 9 van de 10 gevallen gepeild met een meerderheid democraten. Soms zelf +10% _O-
De polls worden ook in 9 van de 10 gevallen gepeild met een meerderheid democraten. Soms zelf +10% _O-
Hallo allemaal!
Ik ben bezig met mijn onderzoek naar de kwaliteit van de Nederlandse kinderopvang en de rol die pedagogisch medewerkers (pm'ers) hierin spelen. De constructen in de vragenlijst worden zowel op een directe als een indirecte manier gemeten. Bij de indirecte manier worden telkens twee vragen gesteld (die elk een andere antwoordschaal hebben) en de score van deze items worden met elkaar vermenigvuldigd.
Bijvoorbeeld het construct "sociale norm" wordt op een indirecte manier gemeten door:
- vraag 1: "mijn collega's werken... [Niet -3 -2 -1 0 +1 +2 +3 Wel]... volgens de pedagogische visie van de instelling"
x
- vraag 2: "doen wat andere collega's ook doen is belangrijk voor mij" [Zeer oneens 1 2 3 4 5 6 7 Zeer eens].
+ vraag3 x vraag4, etc. etc.
Dus: het construct "sociale norm" = (vraag1 x vraag2) + (vraag3 x vraag4) + (etc. etc.). etc.
Nou vraag ik me af hoe ik deze items in moet voeren in mijn variable view van spss. Ik heb ze ingevoerd als ordinale variabelen en wilde daarbij de values toevoegen. Ik weet niet goed hoe ik dit aan moet pakken. Mogen de values in spss ook negatieve waarden bevatten? Of kan dit later problemen veroorzaken met bepaalde berekeningen?
En kan ik spss ook een variabele aanmaken die de totale constructscore berekent/weergeeft? Zo ja, hoe?
Ik ben bezig met mijn onderzoek naar de kwaliteit van de Nederlandse kinderopvang en de rol die pedagogisch medewerkers (pm'ers) hierin spelen. De constructen in de vragenlijst worden zowel op een directe als een indirecte manier gemeten. Bij de indirecte manier worden telkens twee vragen gesteld (die elk een andere antwoordschaal hebben) en de score van deze items worden met elkaar vermenigvuldigd.
Bijvoorbeeld het construct "sociale norm" wordt op een indirecte manier gemeten door:
- vraag 1: "mijn collega's werken... [Niet -3 -2 -1 0 +1 +2 +3 Wel]... volgens de pedagogische visie van de instelling"
x
- vraag 2: "doen wat andere collega's ook doen is belangrijk voor mij" [Zeer oneens 1 2 3 4 5 6 7 Zeer eens].
+ vraag3 x vraag4, etc. etc.
Dus: het construct "sociale norm" = (vraag1 x vraag2) + (vraag3 x vraag4) + (etc. etc.). etc.
Nou vraag ik me af hoe ik deze items in moet voeren in mijn variable view van spss. Ik heb ze ingevoerd als ordinale variabelen en wilde daarbij de values toevoegen. Ik weet niet goed hoe ik dit aan moet pakken. Mogen de values in spss ook negatieve waarden bevatten? Of kan dit later problemen veroorzaken met bepaalde berekeningen?
En kan ik spss ook een variabele aanmaken die de totale constructscore berekent/weergeeft? Zo ja, hoe?
Je kunt in spss gewoon negatieve waardes gebruiken. Als je een schaal gebruikt hoef je geen ordinale schaal aan te geven maar kun je gewoon continu/interval gebruiken.quote:Op donderdag 21 augustus 2014 01:10 schreef Natoo het volgende:
Hallo allemaal!
Ik ben bezig met mijn onderzoek naar de kwaliteit van de Nederlandse kinderopvang en de rol die pedagogisch medewerkers (pm'ers) hierin spelen. De constructen in de vragenlijst worden zowel op een directe als een indirecte manier gemeten. Bij de indirecte manier worden telkens twee vragen gesteld (die elk een andere antwoordschaal hebben) en de score van deze items worden met elkaar vermenigvuldigd.
Bijvoorbeeld het construct "sociale norm" wordt op een indirecte manier gemeten door:
- vraag 1: "mijn collega's werken... [Niet -3 -2 -1 0 +1 +2 +3 Wel]... volgens de pedagogische visie van de instelling"
x
- vraag 2: "doen wat andere collega's ook doen is belangrijk voor mij" [Zeer oneens 1 2 3 4 5 6 7 Zeer eens].
+ vraag3 x vraag4, etc. etc.
Dus: het construct "sociale norm" = (vraag1 x vraag2) + (vraag3 x vraag4) + (etc. etc.). etc.
Nou vraag ik me af hoe ik deze items in moet voeren in mijn variable view van spss. Ik heb ze ingevoerd als ordinale variabelen en wilde daarbij de values toevoegen. Ik weet niet goed hoe ik dit aan moet pakken. Mogen de values in spss ook negatieve waarden bevatten? Of kan dit later problemen veroorzaken met bepaalde berekeningen?
En kan ik spss ook een variabele aanmaken die de totale constructscore berekent/weergeeft? Zo ja, hoe?
Je kunt een variabele aanmaken die tde total score weergeeft door in compute de variabelen op te tellen of het gemiddelde te nemen (wat je wilt).
Heb je zelf bedacht om die twee variabelen te vermeningvuldigen of is dat standaard gebruik? Het is namelijk nogal vreemd om dat te doen omdat je daarmee statistische verbanden creeert waarvan je niet weet of die eigenlijk representatief zijn voor datgene dat je probeert te meten.
Op dinsdag 1 november 2016 00:05 schreef JanCees het volgende:
De polls worden ook in 9 van de 10 gevallen gepeild met een meerderheid democraten. Soms zelf +10% _O-
De polls worden ook in 9 van de 10 gevallen gepeild met een meerderheid democraten. Soms zelf +10% _O-
Dank voor je snelle reactie! Ik begrijp niet helemaal waarom het dan continu/interval (dus "scale") is. Want in principe gaat het toch om ordinale variabelen als "zeer oneens", "een beetje oneens", etc.?quote:Als je een schaal gebruikt hoef je geen ordinale schaal aan te geven maar kun je gewoon continu/interval gebruiken.
En als het een scale-variabele is, moet/kan ik dan wel gewoon values aanmaken? En zo ja, neem je dan alleen de uiteinden (dus bijvoorbeeld: "value 1 = zeer oneens" en "value 7 = zeer eens")?. Of vul ik de middelste values zelf in (bijvoorbeeld met "value 2 = oneens", "value 3 = een beetje oneens", etc.)?
Helaas hoort dit bij het type vragenlijst dat ik heb gebruikt.quote:Heb je zelf bedacht om die twee variabelen te vermeningvuldigen of is dat standaard gebruik? Het is namelijk nogal vreemd om dat te doen omdat je daarmee statistische verbanden creeert waarvan je niet weet of die eigenlijk representatief zijn voor datgene dat je probeert te meten. .
Wat je zegt klopt officieel, maar het is gebleken dat als je likert-type schalen gebruikt met 5 of meer opties (en je schaal neit extreem vreemd is) je eigenlijk geen onderschatte p-waardes krijgt met parametrische (t-test/anova) toetsen.En aangezien parametrische toetsen sterker zijn en gemakkelijker te interpreteren/vertalen naar de echte wereld zou ik die gebruiken. Er zijn best veel papers over geschreven als je een bron nodig hebt om het te beargumenterenquote:
[..]
Dank voor je snelle reactie! Ik begrijp niet helemaal waarom het dan continu/interval (dus "scale") is. Want in principe gaat het toch om ordinale variabelen als "zeer oneens", "een beetje oneens", etc.?
En als het een scale-variabele is, moet/kan ik dan wel gewoon values aanmaken? En zo ja, neem je dan alleen de uiteinden (dus bijvoorbeeld: "value 1 = zeer oneens" en "value 7 = zeer eens")?. Of vul ik de middelste values zelf in (bijvoorbeeld met "value 2 = oneens", "value 3 = een beetje oneens", etc.)?
[..]
Ik snap niet zo goed wat je daarna bedoelt met "values" dat zou hetzelfde zijn met ordinale interpretatie
Ik vind het echt een hele vreemde schaal, welke is dat? Superraar dat als je bv 0 aangeeft op vraag 1 (mijn collegas werken soms wel en soms niet volgens...) het dan niet uit zou maken of je 1 of 7 scoort op vraag 2.quote:Helaas hoort dit bij het type vragenlijst dat ik heb gebruikt.
Op dinsdag 1 november 2016 00:05 schreef JanCees het volgende:
De polls worden ook in 9 van de 10 gevallen gepeild met een meerderheid democraten. Soms zelf +10% _O-
De polls worden ook in 9 van de 10 gevallen gepeild met een meerderheid democraten. Soms zelf +10% _O-
Oja, ik begrijp het! Dankje!quote:Wat je zegt klopt officieel, maar het is gebleken dat als je likert-type schalen gebruikt met 5 of meer opties (en je schaal neit extreem vreemd is) je eigenlijk geen onderschatte p-waardes krijgt met parametrische (t-test/anova) toetsen.En aangezien parametrische toetsen sterker zijn en gemakkelijker te interpreteren/vertalen naar de echte wereld zou ik die gebruiken. Er zijn best veel papers over geschreven als je een bron nodig hebt om het te beargumenteren
Nou, ik dacht dat als je meetniveau "scale" is dat je dan eigenlijk geen values invoert.. maar dat kan dus wel? En ik begrijp niet goed hoe ik de values in moet voeren, aangezien ik alleen de uiteinden van de schaal heb.quote:Ik snap niet zo goed wat je daarna bedoelt met "values" dat zou hetzelfde zijn met ordinale interpretatie
Ja, raar is het wel! Het is de vragenlijst aangaande de Theory of Planned Behavior.. er is een manual voor ontwikkeld hoe je de vragen precies op moet stellen en hoe je ze moet scoren, en die heb ik hierbij gebruikt.quote:Ik vind het echt een hele vreemde schaal, welke is dat? Superraar dat als je bv 0 aangeeft op vraag 1 (mijn collegas werken soms wel en soms niet volgens...) het dan niet uit zou maken of je 1 of 7 scoort op vraag 2.
Hmm in mijn quote is de helft van je bericht weg. Iig die namen hoef je in spss niet aan je schaal te geven, daar kun je gewoon -3 tot +3 en 1-7 gebruiken. De anchors (helemaal wel / helemaal niet etc.) gebruik je allen in je methode-beschrijving.quote:
Op dinsdag 1 november 2016 00:05 schreef JanCees het volgende:
De polls worden ook in 9 van de 10 gevallen gepeild met een meerderheid democraten. Soms zelf +10% _O-
De polls worden ook in 9 van de 10 gevallen gepeild met een meerderheid democraten. Soms zelf +10% _O-
Oke! Dank!!quote:Iig die namen hoef je in spss niet aan je schaal te geven, daar kun je gewoon -3 tot +3 en 1-7 gebruiken. De anchors (helemaal wel / helemaal niet etc.) gebruik je allen in je methode-beschrijving.
Laat maar 
[ Bericht 70% gewijzigd door SJK op 23-08-2014 11:21:45 ]
[ Bericht 70% gewijzigd door SJK op 23-08-2014 11:21:45 ]
Het is altijd raak met kaas van SJaaK
Hoi Jan,
Dat zijn we niet. Als je een bijles internetkunde wilt, lees de voorwaarden en regels van FOK! eens door!
Groetjes
Dat zijn we niet. Als je een bijles internetkunde wilt, lees de voorwaarden en regels van FOK! eens door!
Groetjes
Op dinsdag 25 augustus 2015 15:48 schreef Toekito het volgende:
de grootste schande van heel FOK! naast Fylax is Kano als mod.
de grootste schande van heel FOK! naast Fylax is Kano als mod.
Dag allemaal,
Ik heb een vraag over een multilevel analyse, waarvan ik hoop dat iemand me kan helpen.
Ik vergelijk twee groepen met elkaar tav van het verloop van scores over de tijd. Iedere drie maanden wordt er door de personen uit de twee groepen een vragenlijst ingevuld waar een score uit komt. De looptijd is max. een jaar, maar bij sommigen is dit korter. Niet iedereen heeft evenveel vragenlijsten ingevuld, soms is er maar 1, soms 2, soms 3 of soms 4. Mijn hypothese is dat de ene groep een vrij vlak verloop heeft (maw de score op de vragenlijsten neemt in de loop van de tijd niet af) en dat de andere groep een steiler verloop heeft (maw de score op de vragenlijsten loopt in de loop van de tijd af). Nu kwam ik op een multilevelanalyse, maar kreeg ik van mijn supervisor de vraag of de tijdsvariabele gecentreerd moet worden?! Kan iemand daar voor mij op basis van deze info iets zinnigs over zeggen? Alvast heel hartelijk dank!
Ik heb een vraag over een multilevel analyse, waarvan ik hoop dat iemand me kan helpen.
Ik vergelijk twee groepen met elkaar tav van het verloop van scores over de tijd. Iedere drie maanden wordt er door de personen uit de twee groepen een vragenlijst ingevuld waar een score uit komt. De looptijd is max. een jaar, maar bij sommigen is dit korter. Niet iedereen heeft evenveel vragenlijsten ingevuld, soms is er maar 1, soms 2, soms 3 of soms 4. Mijn hypothese is dat de ene groep een vrij vlak verloop heeft (maw de score op de vragenlijsten neemt in de loop van de tijd niet af) en dat de andere groep een steiler verloop heeft (maw de score op de vragenlijsten loopt in de loop van de tijd af). Nu kwam ik op een multilevelanalyse, maar kreeg ik van mijn supervisor de vraag of de tijdsvariabele gecentreerd moet worden?! Kan iemand daar voor mij op basis van deze info iets zinnigs over zeggen? Alvast heel hartelijk dank!
