Sorry ik had verkeerd gelezen. Dacht dat je bedoelde dat E & F in de ordening achteraan moesten staan. Je hebt gelijk, ik heb ook geen idee waar de docent het op gebaseerd heeft (en of het überhaupt door hem bedacht is, ze hanteren deze opgave al jaren).quote:Op zondag 19 juli 2015 18:49 schreef oompaloompa het volgende:
[..]
Dat is niet waar, de formule is:
verschil in means / vanalles.
Het verschil in means is in beide gevallen 0, 0/whatever is 0. de "kans" dat het verworpen wordt is voor beide situaties 0
Het is echt een extreem slechte opgave van de docent, de vraag slaat nergens op en het leert de studenten gewoon een verkeerde interpretstie van statistiek aan.
edit: sorry dit frustreert me maar het is niet richting jou. Ik geef workshops etc. statistiek en mensen interpreteren het al zo vaak verkeerd dat het zien dat docenten het verkeerd aanleren me nogal opgefokt maakt.
Thanks, Z. Maar om heel eerlijk te zijn begrijp ik niet zo goed wat het verschil is tussen een grotere nauwkeurigheid of een kleinere betrouwbaarheid. Kan jij het mij uitleggen in jip en janneke taal? Ik wil het heel graag begrijpen, zodat ik mijn keuze ook goed kan verantwoorden. Het enige dat ik weet is dat je bij een nauwkeurigheid niet meer dan 10% neemt en bij een betrouwbaarheid nooit lager dan 90% gaat.. Maar wat het wezenlijke verschil nou is en "belangrijker"?quote:
Heb gedaan wat jij suggereerde. Dus 3 dichtome variabelen gemaakt (hoge score/lage score per leiderschapsstijl) en vervolgens deze via een independent t-test vergeleken met de gemiddelde scores op de andere leiderschapsstijl. (uitkomst is niet significant). Maar vraag me nog altijd wel af of ik wel mag concluderen dat ze dan wel (of in dit geval dus niet) significant van elkaar verschillen..quote:Op vrijdag 3 juli 2015 10:12 schreef Anosmos het volgende:
Heb je al de Likertschalen samengevoegd tot één ratiovariabele (mits de cronbachs alpha goed zit natuurlijk)? Dan kan je wel mikken of ze significant van elkaar verschillen.
Wat je zou kunnen doen, maar dat is maar een hersenscheetje, is vaststellen wat 'hoog' is. Bijvoorbeeld, boven de 3,5 gemiddeld. Dan maak je drie nieuwe dichotome variabelen (stijl 1 hoog of laag, etc). Vergelijk dan de gemiddelden van stijl 2 tussen de twee groepen 'stijl 1 hoog' en 'stijl 1 laag'. Als daar significant verschil in zit, heb je een conclusie.
Maar nogmaals, is maar een hersenscheetje.
Wat voor studie doe je?quote:Op maandag 27 juli 2015 15:34 schreef gekke_sandra het volgende:
[..]
Thanks, Z. Maar om heel eerlijk te zijn begrijp ik niet zo goed wat het verschil is tussen een grotere nauwkeurigheid of een kleinere betrouwbaarheid. Kan jij het mij uitleggen in jip en janneke taal? Ik wil het heel graag begrijpen, zodat ik mijn keuze ook goed kan verantwoorden. Het enige dat ik weet is dat je bij een nauwkeurigheid niet meer dan 10% neemt en bij een betrouwbaarheid nooit lager dan 90% gaat.. Maar wat het wezenlijke verschil nou is en "belangrijker"?
Kan ik überhaupt wel afstuderen met zulke betrouwbaarheidsniveaus (95/90%) en foutmarges (10/8%)?
quote:Op donderdag 30 juli 2015 09:59 schreef Soldier2000 het volgende:
Ik heb ook nog een andere vraag, ik heb in mijn onderzoek enkele P waardes die hoger liggen dan de algemeen geaccepteerde cut-off point van p=0.05, namelijk p=0.054 en p=0.056.
Ondanks dat ze hoger dan de cut-off point liggen, wil ik er wel iets over zeggen, maar niet in de trant van: 'a nonsignificant trend' of 'a small trend'.
Tips?
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. legio mogelijkheden!'Expand my brain, learning juice!'
<a href="http://www.last.fm/user/crossover1" rel="nofollow" target="_blank">Last.fm</a>
quote:Op vrijdag 31 juli 2015 08:23 schreef crossover het volgende:
[..]Maar dat is allemaal ongeveer hetzelfde in andere bewoording. Ik denk dat hij eerder iets zoekt als groepsgrootte net te klein om significantie aan te tonen. Grotere groep waarschijnlijk wel significant.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. legio mogelijkheden!"Happiness is not getting more, but wanting less"
Ja, of het effect/verschil is te klein voor deze groep.quote:Op vrijdag 31 juli 2015 09:50 schreef ssebass het volgende:
[..]
Maar dat is allemaal ongeveer hetzelfde in andere bewoording. Ik denk dat hij eerder iets zoekt als groepsgrootte net te klein om significantie aan te tonen. Grotere groep waarschijnlijk wel significant.
Wat we hierboven dus zeggen. Dat het effect (net) te klein is om met deze groep aan tonen, maar met een iets grotere groep waarschijnlijk wel significant is. Je kunt het nu niet significant lullen, tenzij je je data gaat aanpassen maar dan moet je Diederik Stapel maar even om advies vragen...quote:Op vrijdag 31 juli 2015 11:16 schreef Soldier2000 het volgende:
Ik wil iets over die hypothese zeggen, niet simpel weg, hoger dan 0.05, dus niet significant, niet bewezen and that's it. Maar wel iets dat aanvaardbaar is.
Heb je hiervoor nog een oplossing gevonden? Ik heb voor mijn thesis de process macro van Hayes geïnstalleerd in SPSS. Dat werkt enorm goed alleen heeft wel enige instructie nodig.quote:Op woensdag 29 juli 2015 20:02 schreef Soldier2000 het volgende:
Ik wil de volgende hypotheses van het onderstaande model testen (groen = significant, rood = niet significant)
Ik wil geen Sobel test gebruik om het indirect effect te berekenen, maar een bootstrap of de t/p-values. Alleen ik loop vast met het toepassen ervan, sterker nog, ik heb gewoon geen idee hoe ik dit moet berekenen.
Het model heb ik getest in SmartPLS, weet iemand hoe ik dit kan berekenen
[ afbeelding ]
je kunt gewoon bij conditional formatting A1 selecteren "new rule" -> "use formula to determine which cells to format" ... en dan daar =A2=y in zetten als je het voor een hele kolom wil dan zet je er =$A2=y neerquote:Op dinsdag 11 augustus 2015 15:30 schreef phpmystyle het volgende:
Even newbie question hoor
Maar hoe kan ik het volgende in excel maken?
in cel a1 staat x, als dan in cel a2 y staat moet cel a1 rood worden.
Hoe doe ik dat met voorwaardelijke opmaak?
Als je leeftijden alleen gebruikt als onderdeel van de demografische gegevens in je methode sectie, dan zou ik gewoon via SPSS de gemiddelde leeftijd en standaarddeviatie berekenen. Hij neemt dan automatisch (volgens mij, heb even geen SPSS bij de hand om het te proberen) alleen de cases mee waarbij er een waarde is voor die variabele. Als je met de leeftijden wilt gaan rekenen wordt het een ander verhaal, maar dan heb ik meer informatie nodig over je onderzoeksopzet.quote:Op donderdag 15 oktober 2015 15:39 schreef W00fer het volgende:
Ik heb een aantal vragen over mijn dataverwerking.
-Niet elke respondent heeft op mijn enquête een leeftijd ingevuld. Ik had de keuze om die vraag verplicht te maken, echter heb je dan kans dat men de enquete daar al afbreekt. De andere optie is vragen niet allemaal verplicht maken. Ik zou volgens mijn begeleider die specifieke missende leeftijden niet mee moeten nemen. Je hebt missing-pairwise en missing-listwise maar verder gaf hij geen tips. Iemand anders zei dat je het ook op kunt lossen door op de plaats van de missende leeftijden het gemiddelde / de modus of de mediaan van alle leeftijden neer kan zetten, echter dat dit een mindere optie was. Weet iemand hoe ik deze specifieke missende leeftijden (ik denk bij 10 van de 300 respondenten) eruit laat?
Klinkt alsof elke enquete door Qualtrics als uniek wordt gezien (met daarbinnen de data van elk projectteam). In dat geval is het handigste (denk ik) om alle data te exporteren naar SPSS, zorgen dat de variabelen hetzelfde heten en meten en dan merge files (add cases, niet variables).quote:-Ik heb mijn data verzamelt in Qualtrics in aparte mapjes. Dus elk projectteam wat ik ondervraagd heb staat in een aparte map met daarin een enquete. Heeft iemand een idee hoe ik dit makkelijk kan samenvoegen met de teamleider enquêtes (aparte survey).
ICC zegt me zo 1 2 3 niets, wat bedoel je hier precies?quote:-Vervolgens moet ik mijn data aggregeren naar team level via ICC. Ik zie wel wat filmpjes, maar welke variabelen moet ik wel en niet meeenemen in de analyse?
Geen idee, sorry.quote:-Heeft er iemand verstand van de Hayes process macro waarmee je mediatoren / moderatoren kan testen?
Om de teams uit elkaar te houden heb ik het zo gedaanquote:Op donderdag 15 oktober 2015 16:02 schreef Operc het volgende:
[..]
Als je leeftijden alleen gebruikt als onderdeel van de demografische gegevens in je methode sectie, dan zou ik gewoon via SPSS de gemiddelde leeftijd en standaarddeviatie berekenen. Hij neemt dan automatisch (volgens mij, heb even geen SPSS bij de hand om het te proberen) alleen de cases mee waarbij er een waarde is voor die variabele. Als je met de leeftijden wilt gaan rekenen wordt het een ander verhaal, maar dan heb ik meer informatie nodig over je onderzoeksopzet.
[..]
Klinkt alsof elke enquete door Qualtrics als uniek wordt gezien (met daarbinnen de data van elk projectteam). In dat geval is het handigste (denk ik) om alle data te exporteren naar SPSS, zorgen dat de variabelen hetzelfde heten en meten en dan merge files (add cases, niet variables).
[..]
ICC zegt me zo 1 2 3 niets, wat bedoel je hier precies?
[..]
Geen idee, sorry.
Oké, ik neem aan dat je de vragenlijst dus gekopieerd hebt naar die mapjes? Dan zijn het voor Qualtrics (denk ik) onafhankelijke vragenlijsten geworden, ieder met de eigen deelnemers (HemaLeden/HemaLeider/BartLeden/BartLeider). Het is dan het handigste om dit na het downloaden van de data samen te voegen denk ik.quote:Op donderdag 15 oktober 2015 16:07 schreef W00fer het volgende:
[..]
Om de teams uit elkaar te houden heb ik het zo gedaan
Mapje HEMA team
-Teamleden enquete
-Teamleider enquete
Mapje Bart Smit team
-Teamleden enquete
-Teamleider enquete
Ik heb geen ervaring met multi-level analysis helaas, misschien dat anderen je hier daar beter mee kunnen helpen.quote:ICC is ervoor om de resultaten van teamleden te aggregeren naar teamniveau, aangezien de variabelen in mijn onderzoeksmodel op teamniveau conclusies geven (Unit of Analysis is teamlevel, unit of observation individual level).
Ja. Dus als je bijvoorbeeld een dataset hebt met leeftijd en geslacht van deelnemers 1-50 en een andere dataset met leeftijd en geslacht van deelnemers 51-100, dan kun je die tweede met die eerste 'mergen' op 'cases' om deelnemers 51-100 aan de dataset van deelnemers 1-50 toe te voegen. Als je op variabele zou mergen zou je opeens 4 variabelen hebben, geslacht, leeftijd en nog eens geslacht en leeftijd. Dat wordt een redelijke bende.quote:Wat bedoel je met die merge files met cases, voegt hij anders kolommen toe als ik voor variables kies?
Ja ik heb de lege surveys vooraf gekopieerd.quote:Op donderdag 15 oktober 2015 16:11 schreef Operc het volgende:
[..]
Oké, ik neem aan dat je de vragenlijst dus gekopieerd hebt naar die mapjes? Dan zijn het voor Qualtrics (denk ik) onafhankelijke vragenlijsten geworden, ieder met de eigen deelnemers (HemaLeden/HemaLeider/BartLeden/BartLeider). Het is dan het handigste om dit na het downloaden van de data samen te voegen denk ik.
[..]
Ik heb geen ervaring met multi-level analysis helaas, misschien dat anderen je hier daar beter mee kunnen helpen.
[..]
Ja. Dus als je bijvoorbeeld een dataset hebt met leeftijd en geslacht van deelnemers 1-50 en een andere dataset met leeftijd en geslacht van deelnemers 51-100, dan kun je die tweede met die eerste 'mergen' op 'cases' om deelnemers 51-100 aan de dataset van deelnemers 1-50 toe te voegen. Als je op variabele zou mergen zou je opeens 4 variabelen hebben, geslacht, leeftijd en nog eens geslacht en leeftijd. Dat wordt een redelijke bende.
In de SPSS bestanden even een variabele aanmaken met proefpersoonnummer van de teamleden. Daarna merge -> add variables en dan kun je als het goed is ergens aanklikken dat het gebaseerd moet zijn op dat proefpersoonnummer, dan krijg je (als het goed is) een dataset met de antwoorden van je teamleden en daarnaast de beoordelingen van de teamleider.quote:Op donderdag 15 oktober 2015 16:36 schreef W00fer het volgende:
Enig idee hoe ik de teamleider survey aan de teamleden survey moet koppelen?
Het ligt eraan of alle vragen van elke lijst hetzelfde meten (factoranalyse enzo). Als dat zo is kun je eventueel totaalscores maken en vervolgens correlaties berekenen of andere regressie-analyses uitvoeren. Dat ligt aan je onderzoeksvragen, precieze data en structuur.quote:De teamleider heeft dmv 12 vragen zijn teamleden beoordeeld, de teamleden hebben dmv 19 vragen hun werkzaamheden beoordeeld. Ik neem aan dat je linaire regressie doet door bijv independent variable "werkzaamheden" op "teamprestaties" toch zijn dit compleet andere vragenlijsten? Ik wil kijken in hoeverre de werkzaamheden van invloed zijn op de prestaties.
Moet je mediation testen of moderation?quote:Op donderdag 15 oktober 2015 15:39 schreef W00fer het volgende:
Ik heb een aantal vragen over mijn dataverwerking.
-Niet elke respondent heeft op mijn enquête een leeftijd ingevuld. Ik had de keuze om die vraag verplicht te maken, echter heb je dan kans dat men de enquete daar al afbreekt. De andere optie is vragen niet allemaal verplicht maken. Ik zou volgens mijn begeleider die specifieke missende leeftijden niet mee moeten nemen. Je hebt missing-pairwise en missing-listwise maar verder gaf hij geen tips. Iemand anders zei dat je het ook op kunt lossen door op de plaats van de missende leeftijden het gemiddelde / de modus of de mediaan van alle leeftijden neer kan zetten, echter dat dit een mindere optie was. Weet iemand hoe ik deze specifieke missende leeftijden (ik denk bij 10 van de 300 respondenten) eruit laat?
-Ik heb mijn data verzamelt in Qualtrics in aparte mapjes. Dus elk projectteam wat ik ondervraagd heb staat in een aparte map met daarin een enquete. Heeft iemand een idee hoe ik dit makkelijk kan samenvoegen met de teamleider enquêtes (aparte survey).
-Vervolgens moet ik mijn data aggregeren naar team level via ICC. Ik zie wel wat filmpjes, maar welke variabelen moet ik wel en niet meeenemen in de analyse?
-Heeft er iemand verstand van de Hayes process macro waarmee je mediatoren / moderatoren kan testen?
Beiden. Ik heb zowel een mediator als moderator.quote:Op donderdag 15 oktober 2015 23:49 schreef MCH het volgende:
[..]
Moet je mediation testen of moderation?
Ik ga eerst de cronbachs alpha berekenen om te kijken of ik wat vragen eruit kan gooien. Die totaalscores per team hoe werkt dat?quote:Op donderdag 15 oktober 2015 16:53 schreef Operc het volgende:
[..]
In de SPSS bestanden even een variabele aanmaken met proefpersoonnummer van de teamleden. Daarna merge -> add variables en dan kun je als het goed is ergens aanklikken dat het gebaseerd moet zijn op dat proefpersoonnummer, dan krijg je (als het goed is) een dataset met de antwoorden van je teamleden en daarnaast de beoordelingen van de teamleider.
[..]
Het ligt eraan of alle vragen van elke lijst hetzelfde meten (factoranalyse enzo). Als dat zo is kun je eventueel totaalscores maken en vervolgens correlaties berekenen of andere regressie-analyses uitvoeren. Dat ligt aan je onderzoeksvragen, precieze data en structuur.
Dus eigenlijk heb je moderated mediation? Is je moderator binary?quote:Op vrijdag 16 oktober 2015 10:01 schreef W00fer het volgende:
[..]
Beiden. Ik heb zowel een mediator als moderator.
Dat kan? Nee niet binary. Team tenure is het.quote:Op vrijdag 16 oktober 2015 11:02 schreef MCH het volgende:
[..]
Dus eigenlijk heb je moderated mediation? Is je moderator binary?
Model 5, alleen dan zonder direct effect tussen X en Y. Via Mi en dan W heef een invloed op de relatie tussen X en Mi. Zo dus:quote:Op vrijdag 16 oktober 2015 11:22 schreef MCH het volgende:
En misschien is het handig om te vertellen welke van de 76 modellen je wil gaan testen:
http://www.afhayes.com/public/templates.pdf
Eigenlijk bedoel je dus model 7? Snap je trouwens het idee van moderated mediation of überhaupt mediation? Of bestaat je conceptuele model eigenlijk uit twee losse relaties a op b met 1 moderator en b op c als directe relatie?quote:Op vrijdag 16 oktober 2015 12:37 schreef W00fer het volgende:
[..]
Model 5, alleen dan zonder direct effect tussen X en Y. Via Mi en dan W heef een invloed op de relatie tussen X en Mi. Zo dus:
[ afbeelding ]
Nee, want Dat zou betekenen dat de moderator invloed heeft op mijn mediator. Volgens mij is dat niet in mijn model wat ik hierboven getekend heb. Het hoeft namelijk niet van invloed te zijn opquote:Op maandag 19 oktober 2015 13:11 schreef MCH het volgende:
[..]
Eigenlijk bedoel je dus model 7? Snap je trouwens het idee van moderated mediation of überhaupt mediation? Of bestaat je conceptuele model eigenlijk uit twee losse relaties a op b met 1 moderator en b op c als directe relatie?
Dan test je dus geen mediation alleen maar twee aparte relaties die jij toevallig aan elkaar hebt gekoppeld in je model.quote:Op maandag 19 oktober 2015 13:51 schreef W00fer het volgende:
[..]
Nee, want Dat zou betekenen dat de moderator invloed heeft op mijn mediator. Volgens mij is dat niet in mijn model wat ik hierboven getekend heb. Het hoeft namelijk niet van invloed te zijn op
In model 7 ga je uit van een directe relatie tussen X en Y en die veronderstel ik niet, alleen via de mediator.
Ik heb de mediator gepakt als versterkende waarde. Dus als X aanwezig is en Z dan zal Y waarschijnlijk optreden.quote:Op maandag 19 oktober 2015 13:59 schreef MCH het volgende:
Als je ook nog eens naar de omschrijving van mediation kijkt dan is die als volgt: Er bestaat een mediating effect als variabele Z de relatie tussen x en y wegneemt of afzwakt. Als je dan die moderator erbij pakt dan check je of dat voor bepaalde waarden van die moderator geldt.
Dan weet ik niet wat je aan het doen bent maar iig geen mediation. Succes met je onderzoek!quote:Op maandag 19 oktober 2015 15:53 schreef W00fer het volgende:
[..]
Ik heb de mediator gepakt als versterkende waarde. Dus als X aanwezig is en Z dan zal Y waarschijnlijk optreden.
Bedankt voor de heads-up In elk geval, hoe kan ik de variabelen testen?quote:Op maandag 19 oktober 2015 16:01 schreef MCH het volgende:
[..]
Dan weet ik niet wat je aan het doen bent maar iig geen mediation. Succes met je onderzoek!
Na de cronbach wel 1 variabele van maken dan. Voor die process macro zijn wel tutorials te vinden. Je mag je uitkomst hier wel neerzetten dan.quote:Op maandag 19 oktober 2015 17:18 schreef W00fer het volgende:
[..]
Bedankt voor de heads-up In elk geval, hoe kan ik de variabelen testen?
Want ik heb bijvoorbeeld 5 items per construct, dan test ik die eerst op cronbachs alpha, en daarna voer ik die variabelen in de process macro. Dus zowel X als Z als Y en dan geeft hij eruit wat ik moet hebben?
En wat doet die mvlist precies? Ik ga nog even navragen of ik model 5 moet doen of model 7.quote:Op maandag 19 oktober 2015 17:42 schreef MCH het volgende:
Al zeg ik dat model 5 fout is als je dit wil doen moet je het volgende invoeren:
Minimum PROCESS command structure
PROCESS vars = xvar mvlist yvar wvar/y=yvar/x=xvar/m=mvlist/w=wvar/model=5.
Dat is je mediator. Model 5 test de moderator op de directe relatie waarvan jij zegt dat die niet bestaat dus dan kom je uit bij model 7.quote:Op maandag 19 oktober 2015 18:03 schreef W00fer het volgende:
[..]
En wat doet die mvlist precies? Ik ga nog even navragen of ik model 5 moet doen of model 7.
Waar moet ik precies op letten wat eruit komt?
quote:Op maandag 19 oktober 2015 19:05 schreef MCH het volgende:
[..]
Dat is je mediator. Model 5 test de moderator op de directe relatie waarvan jij zegt dat die niet bestaat dus dan kom je uit bij model 7.
Ok, en moet de waarde nog precies ergens boven vallen of tussen vallen? Net zoals bij KMO ofzo of significantie.quote:Op maandag 19 oktober 2015 19:05 schreef MCH het volgende:
[..]
Dat is je mediator. Model 5 test de moderator op de directe relatie waarvan jij zegt dat die niet bestaat dus dan kom je uit bij model 7.
Forum Opties | |
---|---|
Forumhop: | |
Hop naar: |