abonnement Unibet Coolblue
pi_154468655
quote:
0s.gif 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.
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).

Ik vind het ook een belachelijke vraag voor een tentamen verder. :')
pi_154482345
Hij kwam thank god niet op het tentamen. _O_
pi_154673237
Hallo allemaal,

Op dit moment voer ik een lezersonderzoek uit en loop tegen een aantal zaken aan. Ik vroeg mij af of op dit forum toevallig mensen zijn die meer ervaring hebben met marktonderzoek/statistiek en voor mij iets kunnen verhelderen.

De online enquête heb ik verstuurd naar de e-mailadressen uit het adressenbestand. Na het versturen van de enquête en een herinnering blijft de respons enorm achter. Ik had gehoopt op minstens 171 respondenten, zodat ik een uitspraak zou kunnen doen met 90% betrouwbaarheid en een nauwkeurigheidsmarge van 6%. Maar omdat ik maar 101 reacties heb gekregen zit ik nu weer te rekenen met het betrouwbaarheidsniveau en de nauwkeurigheidsmarge.

Ik weet dat 5% nauwkeurigheidsmarge gangbaar is, maar voor mijn onderzoek is dat niet haalbaar. Online kan ik nergens vinden wat de consequentie is voor uitspraken in een onderzoek als de nauwkeurigheidsmarge tussen de 6-10% ligt.

In mijn specifieke geval kan ik de marges en het niveau als volgt aanpassen:
Bij 95% betrouwbaarheid en 10% nauwkeurigheidsmarge heb ik 92 respondenten nodig.
Bij 90% betrouwbaarheid en 8% nauwkeurigheidsmarge heb ik 100 respondenten nodig.

Kan ik met deze betrouwbaarheid en nauwkeurigheid nog wel uitspraken doen over het adressenbestand? Maakt een hogere nauwkeurigheidsmarge een onderzoek minder valide of een lager betrouwbaarheidsniveau? Wat is het meest verstandige om te doen?
Delivered without an information leaflet
pi_154673711
Ik doe vaak marktonderzoek met relatief lage n-en en kies er altijd voor 95% betrouwbaarheid. Dan kan je uiteraard niet al te stellige uitspraken doen, maar er zullen überhaupt bijna geen significante verschillen zijn. Wel significante verschillen met een lager betrouwbaarheid (of een hogere onbetrouwbaarheid) vind ik niet interessant.

Onderstaand figuur is wel inzichtelijk:


Bij 50% is de marge altijd het grootst. Dus in jouw geval, als je het onderzoek nog een keer zou uitvoeren, zal een uitkomst van 50% in ene herhalingsonderzoek ergens tussen de 40% en 60% liggen.

Let wel, dit is een mening van een marktonderzoeker, de wetenschappers hier denken er wellicht anders over.
Aldus.
pi_154675868
quote:
2s.gif Op maandag 27 juli 2015 14:07 schreef Z 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%)? :{
Delivered without an information leaflet
pi_154682453
quote:
0s.gif 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.
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..

Maar nogmaals bedankt! Ben in ieder geval al verder dan ik voorheen was
Fantasie is belangrijker dan kennis, want kennis is begrensd.
pi_154684369
quote:
0s.gif 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%)? :{
Wat voor studie doe je?
Aldus.
pi_154740837
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 :)

BlaBlaBla
pi_154757667
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? :)
BlaBlaBla
pi_154784279
quote:
0s.gif 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? :)
SPOILER
Om 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>
pi_154785401
quote:
0s.gif Op vrijdag 31 juli 2015 08:23 schreef crossover het volgende:

[..]

SPOILER
Om 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!
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.
"Happiness is not getting more, but wanting less"
pi_154786017
quote:
0s.gif 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.
Ja, of het effect/verschil is te klein voor deze groep.
'Expand my brain, learning juice!'
<a href="http://www.last.fm/user/crossover1" rel="nofollow" target="_blank">Last.fm</a>
pi_154787024
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.
BlaBlaBla
pi_154787395
quote:
0s.gif 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.
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...
"Happiness is not getting more, but wanting less"
pi_154821695
Beste forumlezers,

Ik heb een vraag voor mijn scriptie. Ik heb de correlatie berekend tussen een onafhankelijke en een afhankelijke variabele. Deze samenhang bleek laag (+ niet significant). Nu wil ik graag weten of een andere variabele, namelijk leeftijd (continue variabele), dit verband beïnvloedt. Kan ik dit uberhaupt meten wanneer er geen significante samenhang was? En hoe dan? Via een multipele regressieanalyse? En moet ik van de moderatorvariabele dan een categorische variabele maken, of kan dit met een continue variabele? Ter informatie: de onafhankelijke en de afhankelijke variabelen zijn beiden continue, maar ik kan van de afhankelijke variabele ook een categorische variabele maken.

Groetjes,
Iris
pi_154909636
quote:
2s.gif Op maandag 27 juli 2015 20:40 schreef Z het volgende:
Wat voor studie doe je?
hbo marketing
Delivered without an information leaflet
pi_155117082
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?
Man is de baas, vrouw kent haar plaats.
pi_155327765
quote:
0s.gif 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 ]
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.
  Moderator dinsdag 18 augustus 2015 @ 18:35:15 #169
27682 crew  Bosbeetle
terminaal verdwaald
pi_155330880
quote:
7s.gif 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?
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 neer

[ Bericht 2% gewijzigd door Bosbeetle op 18-08-2015 18:42:16 ]
En mochten we vallen dan is het omhoog. - Krang (uit: Pantani)
My favourite music is the music I haven't yet heard - John Cage
Water: ijskoud de hardste - Gehenna
pi_156853022
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?

[ Bericht 5% gewijzigd door W00fer op 15-10-2015 15:54:08 ]
Friettent dikke Willie, met Willie
pi_156853459
quote:
0s.gif 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?
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:
-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).
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:
-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?
ICC zegt me zo 1 2 3 niets, wat bedoel je hier precies?
quote:
-Heeft er iemand verstand van de Hayes process macro waarmee je mediatoren / moderatoren kan testen?
Geen idee, sorry. :P
pi_156853544
quote:
0s.gif 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. :P
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

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).

Wat bedoel je met die merge files met cases, voegt hij anders kolommen toe als ik voor variables kies?
Friettent dikke Willie, met Willie
pi_156853607
quote:
0s.gif 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
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:
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).
Ik heb geen ervaring met multi-level analysis helaas, misschien dat anderen je hier daar beter mee kunnen helpen.
quote:
Wat bedoel je met die merge files met cases, voegt hij anders kolommen toe als ik voor variables kies?
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. ;) :P
pi_156854042
quote:
0s.gif 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. ;) :P
Ja ik heb de lege surveys vooraf gekopieerd.

Enig idee hoe ik de teamleider survey aan de teamleden survey moet koppelen?

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.
Friettent dikke Willie, met Willie
pi_156854323
quote:
0s.gif Op donderdag 15 oktober 2015 16:36 schreef W00fer het volgende:
Enig idee hoe ik de teamleider survey aan de teamleden survey moet koppelen?
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:
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.
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.
pi_156866499
quote:
0s.gif 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?
Moet je mediation testen of moderation?
pi_156870590
quote:
0s.gif Op donderdag 15 oktober 2015 23:49 schreef MCH het volgende:

[..]

Moet je mediation testen of moderation?
Beiden. Ik heb zowel een mediator als moderator.
Friettent dikke Willie, met Willie
pi_156870605
quote:
0s.gif 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.
Ik ga eerst de cronbachs alpha berekenen om te kijken of ik wat vragen eruit kan gooien. Die totaalscores per team hoe werkt dat?
Friettent dikke Willie, met Willie
pi_156871564
quote:
0s.gif Op vrijdag 16 oktober 2015 10:01 schreef W00fer het volgende:

[..]

Beiden. Ik heb zowel een mediator als moderator.
Dus eigenlijk heb je moderated mediation? Is je moderator binary?
pi_156871967
En misschien is het handig om te vertellen welke van de 76 modellen je wil gaan testen:
http://www.afhayes.com/public/templates.pdf

[ Bericht 3% gewijzigd door #ANONIEM op 16-10-2015 11:23:19 ]
pi_156873327
quote:
0s.gif Op vrijdag 16 oktober 2015 11:02 schreef MCH het volgende:

[..]

Dus eigenlijk heb je moderated mediation? Is je moderator binary?
Dat kan? Nee niet binary. Team tenure is het.

[ Bericht 2% gewijzigd door W00fer op 16-10-2015 12:38:15 ]
Friettent dikke Willie, met Willie
pi_156873457
quote:
0s.gif 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
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:

Friettent dikke Willie, met Willie
pi_156873486
Tvptje.
pi_156942612
quote:
0s.gif 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 ]
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?

[ Bericht 0% gewijzigd door #ANONIEM op 19-10-2015 13:12:46 ]
pi_156943478
quote:
0s.gif 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?
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.
Friettent dikke Willie, met Willie
pi_156943577
quote:
0s.gif 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.
Dan test je dus geen mediation alleen maar twee aparte relaties die jij toevallig aan elkaar hebt gekoppeld in je model.
pi_156943627
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.
pi_156945927
quote:
0s.gif 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.
Ik heb de mediator gepakt als versterkende waarde. Dus als X aanwezig is en Z dan zal Y waarschijnlijk optreden.
Friettent dikke Willie, met Willie
pi_156946121
quote:
0s.gif 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.
Dan weet ik niet wat je aan het doen bent maar iig geen mediation. Succes met je onderzoek!
pi_156948160
quote:
0s.gif 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!
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?
Friettent dikke Willie, met Willie
pi_156948590
quote:
0s.gif 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?
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.

[ Bericht 0% gewijzigd door #ANONIEM op 19-10-2015 17:34:45 ]
pi_156948812
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.
pi_156949263
quote:
0s.gif 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.
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?
Friettent dikke Willie, met Willie
pi_156950798
quote:
0s.gif 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?
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.
pi_156957650
quote:
0s.gif 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.
quote:
0s.gif 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.
Friettent dikke Willie, met Willie
pi_156957680
Heb je zelf wel wat uitgezocht? :@
pi_156967122
Hallo allemaal, een vraagje (niet heel statistisch maar ik kom er niet uit).

Voor een onafhankelijke variabele in mijn scriptie moet ik het percentage rechtse kabinetszetels in het totale kabinet (ministers + staatssecretarissen) berekenen over de periode 1 jan 2007 t/m 31 dec 2012 voor allerlei verschillende Europese landen.

VB Nederland:

Balkenende III (53 dagen) - 48,8 procent rechts
Balkenende IV (1300 dagen) - 0 procent rechts
Rutte I (753 dagen) - 50 procent rechts
Rutte II (331) - 50 procent rechts

Nu ben ik op zoek naar het gewogen (over aantal dagen) gemiddelde in procenten rechtse kabinetszetels. Ik heb echter geen idee hoe ik dit op basis van het aantal dagen moet wegen. Heeft iemand een idee hoe ik dit kan doen of evt een formule die ik hiervoor zou kunnen gebruiken?
Alvast bedankt :)
pi_156967367
Is dat voor 2007 niet gewoon (53/365)*0.448+(312/365)*0 enzovoorts voor de andere jaren?
pi_156967542
Ga je je data ook nog poolen om 1 EU cijfer te krijgen?
pi_156967774
Je moet overigens wel goed bedenken of je genoeg variantie in je data hebt als je het op dagniveau gaat doen.
abonnement Unibet Coolblue
Forum Opties
Forumhop:
Hop naar:
(afkorting, bv 'KLB')