Samenvatting MDA - SPSS

MDA cursus: SPSS
Verkennen van data
Nieuwe variabele aanmaken: Transform  Compute variable (functional group: statistical)



1) Data gaan verkennen:

Analyze Descriptives  statistics  explore

2) Interne consistentie vragenlijst nagaan:

Analyze  scale  reliability analysis

Statistics: Item / Scale / Scale Deleted (Hier zie je hoeveel cronbach’s Alpha wordt als je dat
item verwijdert)

3) Correlatiematrix opvragen:

Graphs  legacy dialogs  Scatter

4) missing data

Transform  replace missings values  series mean

(We vervangen de missing values door het gemiddelde. Hierdoor gaat de standaardafwijking dalen
doordat we de ontbrekende waarnemingen vervangen door een centrale waarde)

5) Werkhypothese

 Lineariteit: Scatterplot + Pearson correlatie (is er een verband?)
 Normaliteit: QQ plot + Kolomogorov Smirnov [variabele op nominale schaal]
(of de verdeling normaal verdeeld is)
 Homoscedasticiteit: Scatterplot + Levene’s test (of de verdeling homogeen is)

6) Outliers nagaan

Graphs  Legacy dialogs  boxplot

7) correlatie

Numeriek: Correlatie bekijken: Analyze  Correlate  Bivariate

Grafisch: Scatterplot: Graphs  legancy dialogs  scatterdot (simple/matrix)

8) Klasse indelen

Transform  recode different variables  old & new values  ingeven + value (moet numeriek zijn)
en change klikken.