,Analyseplan
Dataset op orde maken
1. Data checken op foutieve waarden
twee manieren:
1) Ascending/descending
Klik met je rechtermuisknop op de variabelen.
Klik op sort ascending (klein naar groot) of sort descending (groot naar klein)
Als je iets opvalt wat niet zou kunnen kun je bij het respondentnummer kijken wie het is
Dan ga je checken bij de ingevulde vragenlijst wat het goede antwoord is. Wanneer je deze
niet hebt: missing value
Als je een foutieve waarde hebt gevonden moet je hem aanpassen in de data vieuw naar het
originele antwoord of veranderen in missing value
Bij missing value zet je 999 neer. Belangrijk dat je dat in de variable vieuw ook neerzet
1) Frequentietabellen
Analyse descriptive statistics frequenties
Klik op welke je wil bekijken en dan op paste
Je krijgt dan de frequentietabel
2. Meetniveaus bepalen/controleren in SPSS
De meetniveaus (NOIR)
Meetniveau in spss zijn er 3 maar eigenlijk 4
Meetniveau = de manier hoe een variabele gemeten wordt
Nominaal
Het nominale meetniveau geeft het verschil weer tussen verschillende opties. Dit meetniveau
gebruiken we slechts om iets te benoemen en in te delen in categorieën. (Geen volgorde) De ene
categorie is niet groter dan de anderen. (man staat niet boven vrouw)
Voorbeeld: man/vrouw
Voorbeeld: Ja/nee
Voorbeeld: nationaliteit
Ordinaal
Het ordinale meetniveau geeft een vaste volgorde aan tussen de opties. Er zit geen vaste afstand
tussen.
Voorbeeld: mbo, hbo en wo (zonder rangorde dan is het nominaal)
Voorbeeld: inkomensgroepen
Voorbeeld: medaille kleur: zilver, brons, goud
,Interval
Bij een interval is er een vaste volgorde, een vaste afstand (stapgrootte) tussen de opties en GEEN
natuurlijk nulpunt. Het nulpunt is gekozen. Er is geen verhouding tussen de verschillende waardes, de
afstand is 2x zo groot, maar je kunt niet zeggen dat iets 2 x zo groot of veel is.
Voorbeeld: temperatuur
Voorbeeld: jaartal
Voorbeeld: schoenmaat
(natuurlijk nulpunt: iemand die 100 kg is, is 2x zo zwaar als iemand die 50 kg is. Bij Interval: 20 graden betekent niet dat het
2x zo warm is als 10 graden.)
Ratio
Bij een ratio is er een vaste volgorde, vaste afstand en WEL een natuurlijk nulpunt. Je kunt een
verhouding tussen twee waarde aangeven. Het is hier fysiek onmogelijk om onder de 0 te komen!!
Voorbeeld: leeftijden in jaren
Voorbeeld: lengte
SPSS berekent ratio en interval onder hetzelfde kopje: Scale!!!
Vragen waarop je kan antwoorden: niet, soms , regelmatig, altijd.
In principe is dit ordinaal meetniveau (er zit geen vaste afstand tussen).
Maar dit moet je wel zien als interval.
In SPSS scale gebruiken
,Eventueel benodigde samengestelde variabelen maken
1. Hercoderen items
Hercoderen doe je voornamelijk om in je onderzoek data bepaalde waarden in te delen in
categorieën.
Om te bepalen welke vragen je moet hercoderen, moet je op 3 dingen letten:
1. Kijk per vraag of de vragen positief of negatief zijn
2. Kijk naar de richting van de Likertschaal, dit kan per vraag verschillen (zeer mee eens, zeer
mee oneens en vice versa)
3. Kijk naar de richting van het te meten begrip, positieve of negatieve richting? (bv depressief
negatief en zelfwaardering positief)
Hoe hercodeer je?
Stap 1:
- Klik op transform
- Kies: recode into different variabeles (niet op same!)
Stap 2:
- Je markeert de te hercoderen variabelen en brengt ze over naar het ‘’output variabele’’-vak
- Vul onder name de nieuwe naam voor de gehercodeerde variabele klik op change
- Vul bij label de nieuwe vraag in klik op change
Stap 3:
- Klik op ‘’old and new values’’
- Geef bij ‘’old value’’ de oude waarde aan, bv 1 en bij ‘’new value’’ bv 2.
1-5, 2-4, 3-3, 4-2, 5-1
Ook missing value hercoderen! (check dit ook in de variabele view)
Klik op’’add’’ de verandering komt dan in het overzicht te staan
- Klik op continue
- Klik op ok
- Achter in de datamatrix staan nu de nieuwe variabelen met hun gehercodeerde waarden.
- Verander het meetniveau en de missing value bij de gehercodeerde waarden!!
2. Betrouwbaarheid checken en indien nodig items verwijderen
Als de vragen juist gecodeerd zijn moeten je nog ergens anders op letten: de betrouwbaarheid.
Zijn de voorbeelden in de vragen wel representatief? Meten de vragen wel het begrip zoals bedoeld?
Hier kun je achter komen door naar de antwoorden in de dataview te kijken. zijn het ongeveer
dezelfde antwoorden?
- Als alle vragen ongeveer hetzelfde meten is er een hoge mate van overeenkomst tussen de
scores van de verschillende variabelen en dus een hoge betrouwbaarheid.
Hoge Cronbrach alpha hoge betrouwbaarheid (de minimale waarde: 0,7)
- Wanneer het geen waarde van 0,7 heeft moet je overwegen vragen niet mee te nemen in je
verdere analyses.
Stap 1:
- Klik op analyze
- Klik op scale
- Klik op reliability analysis
, - Selecteer de vragen (let op! Gebruik de gehercodeerde vragen die je hiervoor hebt
aangemaakt)
- Klik op statistics en vink : ‘’scale if item deleted’’ & ‘’scale’’ aan.
- Continue oké paste
Nadat je de Cronbrach alpha hebt berekend geeft spss resultaat terug. Dit resultaat bestaat uit
‘’reliability statistics’’ en uit ‘’item-total-statistics’’’
Reliability statistics geeft de Chronbrach alpha aan
Item-total-statistics geeft aan wat er gebeurt met de Chronbrach alpha als de desbetreffende
vraag verwijdert wordt uit de vragenlijst.
3. Samengestelde variabelen maken
- Klik op transform
- Klik op compute variabele
- Vul bij ‘’target variable’’ de naam voor de nieuwe totaal score in die je gaat berekenen
- Als je het gemiddelde wilt weten: ‘’all’’ klik op ‘’mean’’
- Klik op het pijltje zodat het er boven komt te staan
- Bij de vraagtekens vul je de variabelen in die je wilt samenvoegen (komma er tussen)
Dit zijn dus de alle vragen + de gehercodeerde variabelen (-de variabelen die je niet mee wil
nemen)
- Klik op ‘’paste’’
- Klik op ‘’ok’’
- Nu komt er in de variabele vieuw de samengestelde variabelen, daar staan nu de
gemiddeldes
- Missing value & meetniveau aanpassen
4. Variabele view invullen voor de samengestelde variabelen
Check of de meetniveaus goed staan en vul de missing value in.
Uitvoeren toets
1. Bepalen onafhankelijke en afhankelijke variabelen
Onafhankelijke variabelen:
dit zijn objecten in je onderzoek die een oorzaak vormen of een vraag voorstellen. De onafhankelijke
variabelen wordt niet beïnvloed door andere variabelen. (geslacht)
Afhankelijke variabelen:
dit zijn objecten met een waarde die beïnvloed wordt door een of meerdere andere variabelen in je
onderzoek. Dit zijn vaak de objecten waarover je uitspraken wilt kunnen doen, die je antwoord
kunnen geven op je onderzoeksvraag. (tevredenheid)
1. Wat is de onafhankelijke variabele en wat is de afhankelijke variabele?
2. Wat zijn de meetniveaus van deze variabele
Dataset op orde maken
1. Data checken op foutieve waarden
twee manieren:
1) Ascending/descending
Klik met je rechtermuisknop op de variabelen.
Klik op sort ascending (klein naar groot) of sort descending (groot naar klein)
Als je iets opvalt wat niet zou kunnen kun je bij het respondentnummer kijken wie het is
Dan ga je checken bij de ingevulde vragenlijst wat het goede antwoord is. Wanneer je deze
niet hebt: missing value
Als je een foutieve waarde hebt gevonden moet je hem aanpassen in de data vieuw naar het
originele antwoord of veranderen in missing value
Bij missing value zet je 999 neer. Belangrijk dat je dat in de variable vieuw ook neerzet
1) Frequentietabellen
Analyse descriptive statistics frequenties
Klik op welke je wil bekijken en dan op paste
Je krijgt dan de frequentietabel
2. Meetniveaus bepalen/controleren in SPSS
De meetniveaus (NOIR)
Meetniveau in spss zijn er 3 maar eigenlijk 4
Meetniveau = de manier hoe een variabele gemeten wordt
Nominaal
Het nominale meetniveau geeft het verschil weer tussen verschillende opties. Dit meetniveau
gebruiken we slechts om iets te benoemen en in te delen in categorieën. (Geen volgorde) De ene
categorie is niet groter dan de anderen. (man staat niet boven vrouw)
Voorbeeld: man/vrouw
Voorbeeld: Ja/nee
Voorbeeld: nationaliteit
Ordinaal
Het ordinale meetniveau geeft een vaste volgorde aan tussen de opties. Er zit geen vaste afstand
tussen.
Voorbeeld: mbo, hbo en wo (zonder rangorde dan is het nominaal)
Voorbeeld: inkomensgroepen
Voorbeeld: medaille kleur: zilver, brons, goud
,Interval
Bij een interval is er een vaste volgorde, een vaste afstand (stapgrootte) tussen de opties en GEEN
natuurlijk nulpunt. Het nulpunt is gekozen. Er is geen verhouding tussen de verschillende waardes, de
afstand is 2x zo groot, maar je kunt niet zeggen dat iets 2 x zo groot of veel is.
Voorbeeld: temperatuur
Voorbeeld: jaartal
Voorbeeld: schoenmaat
(natuurlijk nulpunt: iemand die 100 kg is, is 2x zo zwaar als iemand die 50 kg is. Bij Interval: 20 graden betekent niet dat het
2x zo warm is als 10 graden.)
Ratio
Bij een ratio is er een vaste volgorde, vaste afstand en WEL een natuurlijk nulpunt. Je kunt een
verhouding tussen twee waarde aangeven. Het is hier fysiek onmogelijk om onder de 0 te komen!!
Voorbeeld: leeftijden in jaren
Voorbeeld: lengte
SPSS berekent ratio en interval onder hetzelfde kopje: Scale!!!
Vragen waarop je kan antwoorden: niet, soms , regelmatig, altijd.
In principe is dit ordinaal meetniveau (er zit geen vaste afstand tussen).
Maar dit moet je wel zien als interval.
In SPSS scale gebruiken
,Eventueel benodigde samengestelde variabelen maken
1. Hercoderen items
Hercoderen doe je voornamelijk om in je onderzoek data bepaalde waarden in te delen in
categorieën.
Om te bepalen welke vragen je moet hercoderen, moet je op 3 dingen letten:
1. Kijk per vraag of de vragen positief of negatief zijn
2. Kijk naar de richting van de Likertschaal, dit kan per vraag verschillen (zeer mee eens, zeer
mee oneens en vice versa)
3. Kijk naar de richting van het te meten begrip, positieve of negatieve richting? (bv depressief
negatief en zelfwaardering positief)
Hoe hercodeer je?
Stap 1:
- Klik op transform
- Kies: recode into different variabeles (niet op same!)
Stap 2:
- Je markeert de te hercoderen variabelen en brengt ze over naar het ‘’output variabele’’-vak
- Vul onder name de nieuwe naam voor de gehercodeerde variabele klik op change
- Vul bij label de nieuwe vraag in klik op change
Stap 3:
- Klik op ‘’old and new values’’
- Geef bij ‘’old value’’ de oude waarde aan, bv 1 en bij ‘’new value’’ bv 2.
1-5, 2-4, 3-3, 4-2, 5-1
Ook missing value hercoderen! (check dit ook in de variabele view)
Klik op’’add’’ de verandering komt dan in het overzicht te staan
- Klik op continue
- Klik op ok
- Achter in de datamatrix staan nu de nieuwe variabelen met hun gehercodeerde waarden.
- Verander het meetniveau en de missing value bij de gehercodeerde waarden!!
2. Betrouwbaarheid checken en indien nodig items verwijderen
Als de vragen juist gecodeerd zijn moeten je nog ergens anders op letten: de betrouwbaarheid.
Zijn de voorbeelden in de vragen wel representatief? Meten de vragen wel het begrip zoals bedoeld?
Hier kun je achter komen door naar de antwoorden in de dataview te kijken. zijn het ongeveer
dezelfde antwoorden?
- Als alle vragen ongeveer hetzelfde meten is er een hoge mate van overeenkomst tussen de
scores van de verschillende variabelen en dus een hoge betrouwbaarheid.
Hoge Cronbrach alpha hoge betrouwbaarheid (de minimale waarde: 0,7)
- Wanneer het geen waarde van 0,7 heeft moet je overwegen vragen niet mee te nemen in je
verdere analyses.
Stap 1:
- Klik op analyze
- Klik op scale
- Klik op reliability analysis
, - Selecteer de vragen (let op! Gebruik de gehercodeerde vragen die je hiervoor hebt
aangemaakt)
- Klik op statistics en vink : ‘’scale if item deleted’’ & ‘’scale’’ aan.
- Continue oké paste
Nadat je de Cronbrach alpha hebt berekend geeft spss resultaat terug. Dit resultaat bestaat uit
‘’reliability statistics’’ en uit ‘’item-total-statistics’’’
Reliability statistics geeft de Chronbrach alpha aan
Item-total-statistics geeft aan wat er gebeurt met de Chronbrach alpha als de desbetreffende
vraag verwijdert wordt uit de vragenlijst.
3. Samengestelde variabelen maken
- Klik op transform
- Klik op compute variabele
- Vul bij ‘’target variable’’ de naam voor de nieuwe totaal score in die je gaat berekenen
- Als je het gemiddelde wilt weten: ‘’all’’ klik op ‘’mean’’
- Klik op het pijltje zodat het er boven komt te staan
- Bij de vraagtekens vul je de variabelen in die je wilt samenvoegen (komma er tussen)
Dit zijn dus de alle vragen + de gehercodeerde variabelen (-de variabelen die je niet mee wil
nemen)
- Klik op ‘’paste’’
- Klik op ‘’ok’’
- Nu komt er in de variabele vieuw de samengestelde variabelen, daar staan nu de
gemiddeldes
- Missing value & meetniveau aanpassen
4. Variabele view invullen voor de samengestelde variabelen
Check of de meetniveaus goed staan en vul de missing value in.
Uitvoeren toets
1. Bepalen onafhankelijke en afhankelijke variabelen
Onafhankelijke variabelen:
dit zijn objecten in je onderzoek die een oorzaak vormen of een vraag voorstellen. De onafhankelijke
variabelen wordt niet beïnvloed door andere variabelen. (geslacht)
Afhankelijke variabelen:
dit zijn objecten met een waarde die beïnvloed wordt door een of meerdere andere variabelen in je
onderzoek. Dit zijn vaak de objecten waarover je uitspraken wilt kunnen doen, die je antwoord
kunnen geven op je onderzoeksvraag. (tevredenheid)
1. Wat is de onafhankelijke variabele en wat is de afhankelijke variabele?
2. Wat zijn de meetniveaus van deze variabele
