Professor: reageert zelden en als die dan reageert dan zijn we al zeker 1.5-2weken verder.quote:Op dinsdag 7 februari 2017 21:31 schreef CapnIzzy het volgende:
Youtube/professor/medestudenten al geprobeerd?
Kan je na college niks vragen dan? Anders wordt het gewoon youtube (welke vaak nog best handig is)quote:Op dinsdag 7 februari 2017 21:39 schreef RustCohle het volgende:
[..]
Professor: reageert zelden en als die dan reageert dan zijn we al zeker 1.5-2weken verder.
Medestudenten: lopen achter.
Als je voldoende ruimte hebt om dit zo te beschrijven kan je er ook voor kiezen om alle varianten te presenteren. Als dat niet zo is, dan is er iets voor te zeggen om het bij de eerste keer te houden, want als je geen test-hertestbetrouwbaarheid had gedaan, had je ook de tweede set niet afgenomen.quote:Op zondag 5 maart 2017 21:31 schreef Droppiedrie het volgende:
Hoi!
Ik heb een vraag over mijn afstudeeronderzoek. Ik wil de test-hertest betrouwbaarheid en validiteit berekenen van een vragenlijst die bestaat uit twee schalen. De data is verzameld aan de hand van vragen op een 4-punts likertschaal (Helemaal mee eens, mee eens, oneens, helemaal oneens).
Op dit moment wil ik de assumpties testen voor de test-hertest betrouwbaarheid. Maar ik zit met de vraag of ik nu de schaal van de eerste afname en de schaal van de tweede afname tegelijkertijd moet testen op normaliteit, of moet ik dat eerst van elke schaal apart doen? Gezamenlijk zijn ze normaal verdeelt. Echter als ik naar ieder apart kijk, blijkt er dat een niet normaal verdeeld is.
Ik hoop dat jullie begrijpen wat ik bedoel en mij kunnen helpen.
Heel erg bedankt voor je antwoord! Ik denk dat ik inderdaad op het verkeerde spoor zit en dat ik het discontinue zou moeten bekijken. Ik ga het verder uitzoekenquote:Op maandag 6 maart 2017 08:30 schreef crossover het volgende:
[..]
Als je voldoende ruimte hebt om dit zo te beschrijven kan je er ook voor kiezen om alle varianten te presenteren. Als dat niet zo is, dan is er iets voor te zeggen om het bij de eerste keer te houden, want als je geen test-hertestbetrouwbaarheid had gedaan, had je ook de tweede set niet afgenomen.
Overigens, geeft het maar mooi aan dat er altijd iets bestaat als toevalstreffers, als dezelfde test op een ander moment een ander resultaat op je toets van assumptie geeft. Ik zou dus ook altijd een visuele inspectie doen om te kijken of je gekke dingen ziet. Normaliteitstoetsen zijn er in veel vormen en maten. Een simpele histogram helpt altijd wel wat, een Q-Q plot of P-P plot ook.
En daarbij komt de vraag, in hoeverre kan een vierpuntsschaal eigenlijk normaald verdeeld zijn? Je zal nooit een belvorm kunnen aantreffen omdat het geen continue schaal is. Dus ik zou t allemaal met een korreltje zout nemen.
Oftewel, de vragen zijn dan niet ingevuld? In dat geval kan ik dat niet doen want dan fraudeer ikquote:Op donderdag 6 april 2017 22:12 schreef Zith het volgende:
Je hebt variabelen ertussen zonder waardes bij observaties. Observaties met missende waardes voor variabelen worden niet meegenomen in de regressie.
Oplossing : vul de missende waardes in
Volgens mij centreer je die gewoon niet dan:quote:Op zaterdag 15 april 2017 13:53 schreef fatma.95 het volgende:
Hallo,
Ik ben bezig met mijn thesis en loop een beetje vast met de analyses. De onderzoeksvraag is of de relatie tussen effortful control (een temperamentkenmerk) en externaliserend probleemgedrag gemodereerd wordt door sekse. Zowel effortful control als externaliserend probleemgedrag hebben een interval meetniveau. Sekse heeft een nominaal/dichotoom meetniveau. De analyse die ik wil doen is een multipele regressie waarbij ik zowel sekse als effortful control moet centreren. Nou kan ik van effortful control een gemiddelde uitrekenen en centreren met SPSS door een nieuwe variabele te maken. Hoe moet ik dan sekse centreren? Ik kan geen gemiddelde uitrekenen van jongen en meisje.
Ik hoop dat jullie mij kunnen helpen!!
quote:Op vrijdag 21 april 2017 14:14 schreef Mishu het volgende:
Vraagje: wat is de motivatie om bijvoorbeeld 'aantal kinderen' op interval of op nominaal (wel of geen kinderen) te meten?
Bij beiden is het effect significant, bij nominaal nog iets sterker.
Iemand een idee?
Weet je überhaupt wel wat een afhankelijke variabele is?quote:Op vrijdag 21 april 2017 16:25 schreef student_123 het volgende:
Hoi,
Ik heb een vraag over SPSS. Ik heb een vragenlijst gemaakt via LimeSurvey (misschien heeft iemand hier ook ervaring mee). Ik heb nu de data/resultaten geëxporteerd naar SPSS.
Als je in SPSS een analyse wilt uitvoeren moet je de afhankelijke variabelen en de onafhankelijke variabelen selecteren. Mijn afhankelijke variabelen is mijn vragenlijst. Alleen is het probleem, dat ik nu dus in SPSS niet 1 variabele (mijn vragenlijst) heb, maar heel veel variabelen en elke variabele stelt 1 vraag/item voor uit mijn vragenlijst. Ik kan nu dus de analyses niet uitvoeren. Heb ik iets fout gedaan? Moet ik iets veranderen in SPSS?
Ik hoop dat iemand me kan helpen.
Wat is je onderzoeksvraag? Want ookal heb je een vragenlijst, dan kunnen de variabelen daarin nog steeds de onafhankelijke variabele(n) en afhankele variabele(n) zijn.quote:Op vrijdag 21 april 2017 16:25 schreef student_123 het volgende:
Hoi,
Ik heb een vraag over SPSS. Ik heb een vragenlijst gemaakt via LimeSurvey (misschien heeft iemand hier ook ervaring mee). Ik heb nu de data/resultaten geëxporteerd naar SPSS.
Als je in SPSS een analyse wilt uitvoeren moet je de afhankelijke variabelen en de onafhankelijke variabelen selecteren. Mijn afhankelijke variabelen is mijn vragenlijst. Alleen is het probleem, dat ik nu dus in SPSS niet 1 variabele (mijn vragenlijst) heb, maar heel veel variabelen en elke variabele stelt 1 vraag/item voor uit mijn vragenlijst. Ik kan nu dus de analyses niet uitvoeren. Heb ik iets fout gedaan? Moet ik iets veranderen in SPSS?
Ik hoop dat iemand me kan helpen.
Ik heb twee Excel-data files uit CompuStat global gehaald:quote:Op vrijdag 21 april 2017 23:31 schreef Super-B het volgende:
Heb een behoorlijk probleem met missing values (ongeveer 300.000 observations). Iemand die hier truucjes mee weet met STATA of Excel, zo ja wie wil mij helpen? Als iemand dat wil, dan leg ik precies uit wat het probleem is. Het is niet zo simpel als dat het lijkt helaas
Ik werk met een voorbereide dataset maar ik wil best proberen om met je mee te denken: als er data ontbreekt, dan ontbreekt er gewoon data. Jammer dan.quote:Op zaterdag 22 april 2017 22:28 schreef Super-B het volgende:
[..]
Ik heb drie Excel-data files uit CompuStat global gehaald:
1. Maandelijkse MSCI-World index prices
2. Maandelijkse financial statement data (zoals P/E ratio, B/P ratio) van verschillende bedrijven over de periode 1990-2017. De bedrijven hebben allemaal een company-key als filter-optie in Excel.
Wat ik moet doen, en waar ik niet uit kom, is het volgende:
- In dataset 2 zijn er een hoop missing values:
* sommige bedrijven hebben geen waarden voor één of meerdere variabelen op bepaalde tijdspunten. En daarnaast hebben niet alle bedrijven een tijdsperiode van 1950 tot 2017, sommige hebben een periode van 1993-2017, bijvoorbeeld.
Dan is mijn vraag dus, hoe los ik dit op en hoe kan ik dit het beste mergen in Excel/STATA?
Je afhankelijke variabele is waar je onafhankelijke variabelen effect op hebben. Je hebt dus maar 1 afhankelijke variabele. Je test de invloed van 1 of meerdere onafhankelijke variabelen op die afhankelijke variabele.quote:Op vrijdag 21 april 2017 16:25 schreef student_123 het volgende:
Hoi,
Ik heb een vraag over SPSS. Ik heb een vragenlijst gemaakt via LimeSurvey (misschien heeft iemand hier ook ervaring mee). Ik heb nu de data/resultaten geëxporteerd naar SPSS.
Als je in SPSS een analyse wilt uitvoeren moet je de afhankelijke variabelen en de onafhankelijke variabelen selecteren. Mijn afhankelijke variabelen is mijn vragenlijst. Alleen is het probleem, dat ik nu dus in SPSS niet 1 variabele (mijn vragenlijst) heb, maar heel veel variabelen en elke variabele stelt 1 vraag/item voor uit mijn vragenlijst. Ik kan nu dus de analyses niet uitvoeren. Heb ik iets fout gedaan? Moet ik iets veranderen in SPSS?
Ik hoop dat iemand me kan helpen.
In SPSS gebruik je de optie 'exclude cases pairwise' om missing values eruit te halen.quote:Op zaterdag 22 april 2017 22:28 schreef Super-B het volgende:
[..]
Ik heb drie Excel-data files uit CompuStat global gehaald:
1. Maandelijkse MSCI-World index prices
2. Maandelijkse financial statement data (zoals P/E ratio, B/P ratio) van verschillende bedrijven over de periode 1990-2017. De bedrijven hebben allemaal een company-key als filter-optie in Excel.
Wat ik moet doen, en waar ik niet uit kom, is het volgende:
- In dataset 2 zijn er een hoop missing values:
* sommige bedrijven hebben geen waarden voor één of meerdere variabelen op bepaalde tijdspunten. En daarnaast hebben niet alle bedrijven een tijdsperiode van 1950 tot 2017, sommige hebben een periode van 1993-2017, bijvoorbeeld.
Dan is mijn vraag dus, hoe los ik dit op en hoe kan ik dit het beste mergen in Excel/STATA?
Wat doet die functie dan precies? Het zou fijn zijn als ik in Excel/STATA een functie heb waarbij alle rows van de desbetreffende firm en dus de firm uit de data wordt verwijderd op het moment dat er missing values zijn.quote:
Ik zou de term even googelen. Ik Google ook veel. Ik zou anders je dataset in SPSS voorbereiden en dan in het andere programma verder gaan.quote:Op maandag 24 april 2017 00:26 schreef Super-B het volgende:
[..]
Wat doet die functie dan precies? Het zou fijn zijn als ik in Excel/STATA een functie heb waarbij alle rows van de desbetreffende firm en dus de firm uit de data wordt verwijderd op het moment dat er missing values zijn.
Met Excel kan ik automatisch rows laten verwijderen op het moment dat er missing values zijn, maar dan verwijdert Excel alleen één of meerdere jaren van een bepaalde firm. Nog steeds zit de firm er dan in, met 'gebroken' jaren, bijvoorbeeld 1995-2010 en dan 2013-2016.... En ik wil dan gewoon dat dan de firm dan gewoon helemaal uit de sample wordt verwijderd.
Handmatig is grofweg onmogelijk met zowat 200.000 observaties...
Iemand die mij hieruit kan helpen?
Dus op het moment dat er één of meerdere variabelen (kolommen) een missing value heeft in één of meerdere rijen (jaren) ---> dan gewoon alle rijen m.b.t. de firm verwijderen... Het ziet er ongeveer zo uit:
[ afbeelding ]
Kan dit niet beter met Access?quote:Op maandag 24 april 2017 00:26 schreef Super-B het volgende:
[..]
Wat doet die functie dan precies? Het zou fijn zijn als ik in Excel/STATA een functie heb waarbij alle rows van de desbetreffende firm en dus de firm uit de data wordt verwijderd op het moment dat er missing values zijn.
Met Excel kan ik automatisch rows laten verwijderen op het moment dat er missing values zijn, maar dan verwijdert Excel alleen één of meerdere jaren van een bepaalde firm. Nog steeds zit de firm er dan in, met 'gebroken' jaren, bijvoorbeeld 1995-2010 en dan 2013-2016.... En ik wil dan gewoon dat dan de firm dan gewoon helemaal uit de sample wordt verwijderd.
Handmatig is grofweg onmogelijk met zowat 200.000 observaties...
Iemand die mij hieruit kan helpen?
Dus op het moment dat er één of meerdere variabelen (kolommen) een missing value heeft in één of meerdere rijen (jaren) ---> dan gewoon alle rijen m.b.t. de firm verwijderen... Het ziet er ongeveer zo uit:
[ afbeelding ]
Ben al zeker een week bezig om over deze drempel heen te komen. Ben de term die in 1 woord beschrijft wat ik wil, helaas, niet tegengekomen....quote:Op maandag 24 april 2017 10:56 schreef Mishu het volgende:
[..]
Ik zou de term even googelen. Ik Google ook veel. Ik zou anders je dataset in SPSS voorbereiden en dan in het andere programma verder gaan.
Zou ik in een macro doen. En ik vermoed dat dit gemakkelijk in Python kan, maar dat ken ik niet goed genoeg om je verder te helpen.quote:Op maandag 24 april 2017 00:26 schreef Super-B het volgende:
[..]
Wat doet die functie dan precies? Het zou fijn zijn als ik in Excel/STATA een functie heb waarbij alle rows van de desbetreffende firm en dus de firm uit de data wordt verwijderd op het moment dat er missing values zijn.
Met Excel kan ik automatisch rows laten verwijderen op het moment dat er missing values zijn, maar dan verwijdert Excel alleen één of meerdere jaren van een bepaalde firm. Nog steeds zit de firm er dan in, met 'gebroken' jaren, bijvoorbeeld 1995-2010 en dan 2013-2016.... En ik wil dan gewoon dat dan de firm dan gewoon helemaal uit de sample wordt verwijderd.
Handmatig is grofweg onmogelijk met zowat 200.000 observaties...
Iemand die mij hieruit kan helpen?
Dus op het moment dat er één of meerdere variabelen (kolommen) een missing value heeft in één of meerdere rijen (jaren) ---> dan gewoon alle rijen m.b.t. de firm verwijderen... Het ziet er ongeveer zo uit:
[ afbeelding ]
Hoe heet het wat ik wil doen eigenlijk?quote:Op maandag 24 april 2017 16:49 schreef Z het volgende:
[..]
Zou ik in een macro doen. En ik vermoed dat dit gemakkelijk in Python kan, maar dat ken ik niet goed genoeg om je verder te helpen.
Je moet in stappen denken bij een Excel macro. Iets van:quote:Op maandag 24 april 2017 17:56 schreef Super-B het volgende:
[..]
Hoe heet het wat ik wil doen eigenlijk?
Ik denk dat ik niet de eerste ben met een soortgelijke vraag. Echter kan ik het niet vinden op Google, maar dat is omdat ik niet zoek op de juiste trefwoorden helaas.quote:Op maandag 24 april 2017 18:54 schreef Z het volgende:
[..]
Je moet in stappen denken bij een Excel macro. Iets van:
Stap 1: Maak een lijst van bedrijven met een missende waarden.
Stap 2: Loop door deze lijst.
Stap 3: Wis eerste regel van het eerste bedrijf.
Stap 4: Wis de volgende regel van het eerste bedrijf.
Stap 5: Ga door tot je geen regels meer vindt.
Stap 6: Volgende bedrijf
Macro's schrijven vereist wel enige oefening maar het is ook weer niet heel moeilijk. Je zou het even in het Excel-topic kunnen vragen. Daar zitten een aantal Excel-wizzards.
Ik heb met de Python-module voor SPSS wel eens kolommen met lege waarden verwijderd in SPSS, dat kan SPSS zelf niet. Ik kan me voorstellen dat Python ook jouw probleem op zou kunnen lossen. Maar geen idee hoe precies.
Voor wat betreft EFA (explorative factor analysis) klopt het. Je hebt ook een ander soort factor analyse, namelijk CFA (confirmative factor analysis). Hierbij specificeer je vooraf hoeveel factoren er zijn en hoe deze samenhangen met je variabelen. Je kan dan ook verschillende modellen toetsen en kijken welk voorspelde model het beste past. Hier kan je ook meer over vinden onder de naam structural equation modeling.quote:Op woensdag 26 april 2017 14:05 schreef Mishu het volgende:
Vraagje: klopt het dat factoranalyse vooral een exploratieve inductieve methode is?
Want je gaat gewoon kijken wat de afhankelijke variabele het beste verklaard en je selecteert dus niet de onafhankelijke variabelen vooraf op basis van de theorie die je vervolgens test? Toch?
Ander vraagje: ik gebruik ook een panelstudie. Ik heb in mijn ondertitel staan: door middel van een panelstudie. Maar de methode die ik gebruik is logistische regressie. Hoe staat dat nou in verhouding tot elkaar? Is de panelstudie mijn dataset en logistische regressie mijn methode? Wat zouden jullie in de ondertitel zetten: panelstudie of logistische regressie?
Ik dacht dat panelstudie betekende een samengestelde dataset. Ik doe inderdaad geen longitudinaal onderzoek. Aanpassen dus?quote:Op vrijdag 28 april 2017 14:44 schreef crossover het volgende:
[..]
Voor wat betreft EFA (explorative factor analysis) klopt het. Je hebt ook een ander soort factor analyse, namelijk CFA (confirmative factor analysis). Hierbij specificeer je vooraf hoeveel factoren er zijn en hoe deze samenhangen met je variabelen. Je kan dan ook verschillende modellen toetsen en kijken welk voorspelde model het beste past. Hier kan je ook meer over vinden onder de naam structural equation modeling.
Je andere vraagje: ik zou het bij panelstudie houden, of eventueel longitudinaal design, want daar gaat het dan vooral om, de methode is minder relevant want logistische regressie kan je ook in ander soorten designs gebruiken. Overigens dacht ik dat je met logistische regressie geen herhaalde metingen kan doen, maar je bedoelt wellicht multilevel logistic regression?
Volgens mij heb je echt een heel moeilijk onderwerpquote:Op vrijdag 28 april 2017 22:28 schreef Super-B het volgende:
Daar ben ik weer met een STATA-gerelateerde vraag;
Ik heb voor mijn dataset stock-returns berekend aan de hand van de aandelenprijzen van het jaar daarvoor. Echter stuit ik nu tegen het probleem aan dat, in mijn panel-data, het eerste jaar van ieder bedrijf een missing value heeft voor de nieuwe variabele (Stock-returns).
Hoe moet ik hier nu mee omgaan in mijn verdere analyses zoals regressions e.d.? Het eerste jaar kan ik niet zomaar verwijderen/excluden, omdat het daaropvolgende jaar dan gewoon door STATA als het eerste jaar wordt geidentificeerd waardoor ik wel oneindig door kan gaan met excluden totdat ik geen data meer over heb...
Wat kan ik het beste doen?
Als ik mijn professor moet geloven, is het inderdaad een heel moeilijk onderwerp. Vooral voor een bachelor-thesis, laat staan een master-thesis.quote:Op vrijdag 28 april 2017 22:54 schreef Mishu het volgende:
[..]
Volgens mij heb je echt een heel moeilijk onderwerpik ben geen expert hierin dus sterkte. Ik weet wel inmiddels dat reguliere regressie enorm vastloopt als er missing values zijn.
Waarom doe je het dan?quote:Op vrijdag 28 april 2017 23:16 schreef Super-B het volgende:
[..]
Als ik mijn professor moet geloven, is het inderdaad een heel moeilijk onderwerp. Vooral voor een bachelor-thesis, laat staan een master-thesis.
Het is enorm motiverend en fascinerend, alleen soms is het méér dan irritant als het programmeren niet meezit.
Je kunt toch eerst die returns uitrekenen en vervolgens het eerste jaar weggooien? Dan hou je een dataset over met vanaf het begin alle waarden.quote:Op vrijdag 28 april 2017 22:28 schreef Super-B het volgende:
Daar ben ik weer met een STATA-gerelateerde vraag;
Ik heb voor mijn dataset stock-returns berekend aan de hand van de aandelenprijzen van het jaar daarvoor. Echter stuit ik nu tegen het probleem aan dat, in mijn panel-data, het eerste jaar van ieder bedrijf een missing value heeft voor de nieuwe variabele (Stock-returns).
Hoe moet ik hier nu mee omgaan in mijn verdere analyses zoals regressions e.d.? Het eerste jaar kan ik niet zomaar verwijderen/excluden, omdat het daaropvolgende jaar dan gewoon door STATA als het eerste jaar wordt geidentificeerd waardoor ik wel oneindig door kan gaan met excluden totdat ik geen data meer over heb...
Wat kan ik het beste doen?
quote:Op vrijdag 28 april 2017 23:16 schreef Super-B het volgende:
[..]
Als ik mijn professor moet geloven, is het inderdaad een heel moeilijk onderwerp. Vooral voor een bachelor-thesis, laat staan een master-thesis.
Het is enorm motiverend en fascinerend, alleen soms is het méér dan irritant als het programmeren niet meezit.
quote:
Zo motiverend dat je je statitische deel van je scriptie moet navragen op een forum?quote:
Ik wist toen ik begon aan mijn scriptie ook niks van logistische regressie maar gelukkig was er genoeg over te vinden.quote:Op zaterdag 29 april 2017 19:20 schreef CapnIzzy het volgende:
[..]
Zo motiverend dat je je statitische deel van je scriptie moet navragen op een forum?
Wat voor soort variabele is het preciesquote:Op maandag 8 mei 2017 23:03 schreef bbroeders het volgende:
Hallo! Ik ben bezig met de afrondende fase van mijn thesis. Ik heb alle data binnen en ben bezig met analyse en schrijven, helaas loop ik vast met de statistiek. Ik heb via een Log10 transformatie de data van een test op twee meetmomenten T1 en T2 normaal verdeeld kunnen krijgen. Nu is de vraag hoe ik dit moet rapporteren.
We moeten schrijven volgens de PT Journal richtlijnen, waar staat dat je bij normaal verdeelde data de mean en sd moet geven, niet normaal de mediaan en range. Wat moet ik nu aangeven bij de getransformeerde data? Toch de mediaan en range, de mean en sd van de originele data of de mean en sd van de getransformeerde data? En moet ik in het laatste geval ook aangeven dat het om de geometric mean gaat?
Als ik op de getransformeerde data een t-toets uitvoer, wat moet ik dan gebruiken voor de effect size? Normaal gebruik ik een 95% BI, maar ik heb begrepen dat als je de 95% BI terug transformeerd, dat je dan alleen iets kan zeggen over de ratio.
Je kan een waarde toevoegen voor 'anders namelijk'. In marktonderzoek krijgt deze meestal een waarde als 99999996. En dan een nieuwe variabele toevoegen voor de tekstdata. Zo kan je in ieder geval de 'anders, namelijk' op totaalniveau meenemen in de analyse. Als de tekstsdata echt wil analyseren moet je deze moeten coderen. Of, een wat kwalitatievere optie, een woordenwolk maken oid.quote:Op dinsdag 30 mei 2017 16:12 schreef koffiehagedis het volgende:
Hi iedereen, ik probeer een dataset te maken in SPSS. De data bestaat uit een enquête met vragen op nominaal niveau. In de enquête zijn per vraag 7 antwoordmogelijkheden, en de optie 'anders, namelijk...'. Ik snap hoe ik een dataset moet opstellen zonder die laatste optie, maar kom er niet uit hoe ik de 'anders, namelijk...' verwerk. Heeft iemand tips in ruil voor eeuwige dankbaarheid?
Dat is wel de meest handige (en volgens mij ook een redelijk vaak voorkomende) optie inderdaad.quote:Op dinsdag 30 mei 2017 18:43 schreef Z het volgende:
[..]
Je kan een waarde toevoegen voor 'anders namelijk'. In marktonderzoek krijgt deze meestal een waarde als 99999996. En dan een nieuwe variabele toevoegen voor de tekstdata. Zo kan je in ieder geval de 'anders, namelijk' op totaalniveau meenemen in de analyse. Als de tekstsdata echt wil analyseren moet je deze moeten coderen. Of, een wat kwalitatievere optie, een woordenwolk maken oid.
Woordenwolken zijn imho alleen bruikbaar als het korte antwoorden (liefst 1 woord) betreft.quote:Op dinsdag 30 mei 2017 18:54 schreef ZuidGrens het volgende:
[..]
Dat is wel de meest handige (en volgens mij ook een redelijk vaak voorkomende) optie inderdaad.
quote:Op dinsdag 30 mei 2017 19:47 schreef ZuidGrens het volgende:
[..]
Ja, wij houden als vuistregel maximaal drie aan. Maar in mijn geval was het meestal toch 'niet van toepassing' oid
Het is wel erg dom dat je hier pas over na gaat denken als je daadwerkelijk je data moet gaan verwerkenquote:Op dinsdag 30 mei 2017 16:12 schreef koffiehagedis het volgende:
Hi iedereen, ik probeer een dataset te maken in SPSS. De data bestaat uit een enquête met vragen op nominaal niveau. In de enquête zijn per vraag 7 antwoordmogelijkheden, en de optie 'anders, namelijk...'. Ik snap hoe ik een dataset moet opstellen zonder die laatste optie, maar kom er niet uit hoe ik de 'anders, namelijk...' verwerk. Heeft iemand tips in ruil voor eeuwige dankbaarheid?
Maar die leraar heeft je toch een instructie of college gegeven? Dan is dat toch heel eenvoudig op te lossen, zelfs met een beetje logisch nadenken.quote:Op woensdag 31 mei 2017 07:20 schreef koffiehagedis het volgende:
Veel dank voor het meedenken! Hier kan ik absoluut wat mee.
MCH; dit is een opdracht om beter met SPSS te leren werken, de data is mij door een docent aangeleverd. Oordeel niet zo snel.
Een dag is een regelquote:Op donderdag 29 juni 2017 15:44 schreef Z het volgende:
Staat een dag van een respondent op één regel of staat alle data per respondent op 1 regel?
In principe wel, maar met de missende dag erbij en dat voor meerdere subjects in het bestand (die onder elkaar staan)quote:Op donderdag 29 juni 2017 16:07 schreef Z het volgende:
Dus wil je eigenlijk een lege regel toevoegen?
Is dat niet op te lossen bij de data invoer? Anders zou ik het in Excel doen met een marco denk ik, er moeten regels toegevoegd worden.quote:Op donderdag 29 juni 2017 16:30 schreef Temple het volgende:
[..]
In principe wel, maar met de missende dag erbij en dat voor meerdere subjects in het bestand (die onder elkaar staan)
Dank voor je reactie Z! Het is meer voor het kwalitatieve gedeelte van mijn studie, om aan te tonen dat de kwalitatieve analyse representatief is voor de hele populatie. Het wegen zou ik inderdaad moeten doen in mijn kwantitatieve deel!quote:
Volgens mij gaat dit puur om hoe je het opschrijft. Je mag inderdaad niet zeggen dat het hetzelfde is want dat is het niet, alleen berusten de verschillen op toeval en dus is het niet boeiend verder. Je zult met steekproeven enzo altijd beetje verschil hebben want ja dat is nou eenmaal zo, en dit verschil is klein genoeg om te zeggen ok het is goed.quote:Op woensdag 12 juli 2017 15:15 schreef SAB_77 het volgende:
Hi! Iemand die mij kan helpen met het bepalen van de representativiteit van mijn steekproef? Laten we zeggen dat mijn steekproef 30% A, 50%B en 20% C bevat. En ik weet dat de gehele populatie 35% A, 50% B en 15% C bevat
Kan ik dan een Chi square goodness of fit test doen met als expected values de getallen van de populatie? Ik kom dan uit op een p value groter dan 0,05 dus dat zou betekenen dat er geen verschil zou zijn. Maar ik heb wel eens gehoord dat je met een Chi 2 goodness of fit dan niet aan mag nemen dat ze hetzelfde zijn.
Alvast bedankt!
Okeeee, het werd me gisteren iets te veel en was al iets te lang bezig denk ik...quote:Op woensdag 19 juli 2017 18:26 schreef Crack_ het volgende:
Hoihoi, eventjes een checkvraagje
In mijn situatie wordt een advies gegeven en er wordt gevraagd aan mensen welk advies zij daadwerkelijk opvolgen en dan wil ik kijken of er een verschil zit in gegeven advies en daadwerkelijke gedrag. Beide variabelen (advies en gedrag) hebben drie groepen; dus advies ABC en gedrag ABC.
Ik doe een chi-square test en deze is significant. Nu wil ik graag een post-hoc test doen om te kijken waar precies de verschillen zitten in advies - gedrag maarrrr ik kom volgens mij steeds uit op post hoc test within advies of within gedrag zeg maar? Ik wil graag weten welke van de drie groepen van advies verschillend is van welke van de drie groepen van gedrag (dus is a of b of c van advies anders dan a of b of c van gedrag, en nu krijg ik volgens mij is a b of c van gedrag verschillend en dat wil ik niet weten). Ik heb nu gewoon drie variabelen gemaakt van advies a of b of c en gedrag a of b of c en die los met elkaar vergeleken, kan dat zo?
Ennn ik vroeg mij af of chi-square klopt. Zat nogal beetje te kutten met paired maar ik heb geen interventie niks en ik wil iets zeggen over 'als je dit advies krijgt dan is de kans groot dat je dit gaat doen' dus ik dacht hola chi-square
Groetjes kusjes handjes
1 2 3 4 5 | %combineddata(y) data test123; merge een twee; keep variablex; run; |
1 2 3 4 5 | %combineddata(y) data test123; merge een twee; keep &B; run; |
1 2 3 | %let b=variabeleX; %if 2000<&y %then %do; %let B=variabeleZ; %end; |
Hij werkt nu wel zonder dat ik er iets aan heb veranderd. Maar ik heb nu een volgend issue:quote:Op vrijdag 21 juli 2017 14:09 schreef Mynheer007 het volgende:
Ik ben sinds deze week begonnen met SAS.
Nu heb ik een macro geschreven die de handeling verricht voor de jaren 1980-2013 welke als y-waarden worden ingevuld in de macro:
de macro is
[ code verwijderd ]
(de macro is een stuk langer en ingewikkelder maar die kan ik hier niet naar toe kopieren)
Nu is het geval dat de naam van variabele x varieert over tijd. Na 2000 heet variabeleX variabeleZ.
Ik dacht zoiets op te kunnen lossen door variabeleX te vervangen door een %let statement :
[ code verwijderd ]
[ code verwijderd ]
Maar ik kom er niet uit. Zou iemand mij een beetje op weg kunnen helpen?
Forum Opties | |
---|---|
Forumhop: | |
Hop naar: |