H0: SPSS
Het onderzoeksproces
Gegevens verwerken zodat ze in SPSS kunnen worden ingevoerd → codeboek opstellen.
Multiple response vragen: voor elke antwoordmogelijkheid een variabele creëren.
Name Type Width Decimals Label Values Measure
Numeric Aantal cijfers Aantal cijfers Beschrijving van Wat bepaalde Meetschaal
na de komma de variabele waarden
voorstellen
Meetschalen:
1. Kan de variabele geordend worden van groot naar klein?
a. Neen: nominaal
b. Ja: 2
2. Vaste meeteenheid?
a. Neen: ordinaal
b. Ja: 3
3. Is er een absoluut nulpunt?
a. Neen: intervalschaal
b. Ja: ratioschaal
In SPSS is er geen verschil tussen ratio en interval. Beide zijn scale.
Missing values= antwoord ontbreekt, is niet van toepassing of is ongeldig.
• System missing= elke blanco wordt als missing value beschouwd
• User missing= specifieke cijfercode toekennen aan missing values.
Invoer van gegevens
Controleren op fouten bij verwerking gegevens:
• Value labels: view→value labels: als er getallen staan op plaatsen waar er gene moeten staan is er
iets fout.
• Codeboek:
o File → display data file information → working file. Toont alle waarden die een betekenis
hebben.
o Analyze → reports → codebook. Toont codeboek per variabele
• Frequentietabellen: analyze→ descriptive statistics→ frequencies
Gegevens bewerken
Transformeren van variabelen en waarden → transform tab
Selecteren van specifieke steekproefelementen of deelgroepen →data tab
,Transformeren
Compute: definiëren van een nieuwe variabele door bewerkingen uit te voeren op bestaande variabelen
transform → compute.
Er kan een if-voorwaarde opgesteld worden.
Recode into different variables: Veelal voor het transformeren van een variabele op scale niveau naar een
ordinale variabele, i.e. hercoderen van de waarden van een variabele om een klassenindeling te maken.
Transform→ Recode into different variables→ aangeven van welke variabele je wil vertrekken en de naam
van de nieuwe variabele kiezen. → change → old and new values. → aangeven wat er met de waarden
moet gebeuren.
Count: variabele creëren die telt hoeveel keer een bepaalde waarde of lijst van bepaalde waarden bij één
of meerdere variabele(n) per case voorkomt.
Transform→count within cases → definieer naam en label → numeric values= waarden die geteld moeten
worden → define values: definiëren van de te tellen waarden. → via if kan er een voorwaarde opgelegd
worden.
**= macht
&= beide voorwaarden moeten voldaan zijn
~= negatie
|= 1 van de voorwaarden moet voldaan zijn
Selecteren
Select cases: selecteren van steekproefelementen.
Data→ select cases→Variabele kiezen.
→Keuzes:
• Alle cases= alle waarden
• If: cases die aan de conditie voldoen worden geselecteerd
• Random sample of cases: er wordt een willekeurige steekproef getrokken
• Based on time or case range: op elkaar volgende steekproefelementen worden getrokken.
Split file: vergelijken van 2 groepen. → alle output zal weergegeven worden voor de groepen afzonderlijk.
Data→ split file
Onderzoeksvragen met betrekking tot 1 variabele
Analyze →Descriptive statistics →Frequencies
• Statistische parameters (alle meetschalen)→ bij
statistics de parameters aanduiden.
• Grafische weergave frequenties→ vanonder display
frequency table aanduiden.
• Histogrammen: Bar chart (nominaal & ordinaal) &
Histogram (scale)→ bij charts aanduiden welke
voorstelling je wilt.
• Pie chart (vanaf nominaal) bij charts aanduiden welke
voorstelling je wilt.
Statistische parameters: Analyze →descriptive statistics → descriptives→ bij options aanduiden welke
parameters.
Grafieken: Graphs →legacy dialogs →bar / line / pie / boxplot / histogram
, Onderzoeksvragen met betrekking tot 2 variabelen
Kruistabellen en correlatie: Analyze →descriptive statistics →crosstabs
• Bivariate frequentietabellen (i.e. kruistabellen)
• Cramer’s V, Spearman rangcorrelatie & Correlatiecoëfficiënt van Pearson→ bij statistics aanduiden
welke paramaters.
Scatterplot: Graphs →legacy dialogs →scatter/dot
Correlatie en covariantie: Analyze →correlate →bivariate
Lineaire regressie:
3 methodes:
• Enkel weergeven van geschatte coëfficiënten regressierechte: analyze →regression →linear
• Ook grafische weergave: analyze →regression →curve estimation
• Grafische en analytische weergave: graphs →legacy dialogs →scatter/dot → chart editor → add fit
line at total
H1: Statistische analyse met SPSS
Belangrijke begrippen
p-waarde of overschrijdingskans
In de manuele oefeningen maakten we gebruik van α om te bepalen of we de hypothese aanvaarden of
verwerpen. SPSS maakt gebruik van de p-waarde(=overschrijdingskans)= de waargenomen kans dat de
nulhypothese verkeerdelijk verworpen zal worden. Als p ≥ α→ nulhypothese aanvaarden.
De beslissingsregel van SPSS bezit meer overtuigingskracht dan de procedure van het aanvaardingsinterval.
Als SPSS een p-waarde van 0,000 geeft → p< 0,001.
Significantie toetsresultaten
Men spreekt enkel van een significant besluit als de nulhypothese niet aanvaard kan worden.
De kans op de fout van eerste soort noemt men ook wel de maximum level of significance= de hoogste
waarde die een p-waarde kan aannemen om tot significante toetsresultaten te komen.
Gepaarde en ongepaarde steekproeven
Ongepaarde steekproeven
Twee steekproeven zijn ongepaard als het kiezen van een bepaald steekproefelement uit de ene populatie
geen invloed heeft op het selecteren van een steekproefelement uit een andere populatie. De twee
steekproeven zijn bijgevolg afkomstig uit twee stochastisch onafhankelijke verdelingen X en Y. Hierdoor is
ρ (de correlatiecoëfficiënt van Pearson) tussen interval -of ratio variabelen gelijk aan 0. Hierdoor wordt
soms ook gesproken van onafhankelijke steekproeven.
Gepaarde steekproeven
Twee steekproeven zijn gepaard als het kiezen van een bepaald steekproefelement uit de ene populatie
wel invloed heeft op het selecteren van een steekproefelement uit een andere populatie. De twee
steekproeven zijn hier bijgevolg per definitie afkomstig uit twee stochastisch afhankelijke verdelingen.
Hierdoor is ρ (de correlatiecoëfficiënt van Pearson) tussen interval -of ratio variabelen veelal niet 0.
Het onderzoeksproces
Gegevens verwerken zodat ze in SPSS kunnen worden ingevoerd → codeboek opstellen.
Multiple response vragen: voor elke antwoordmogelijkheid een variabele creëren.
Name Type Width Decimals Label Values Measure
Numeric Aantal cijfers Aantal cijfers Beschrijving van Wat bepaalde Meetschaal
na de komma de variabele waarden
voorstellen
Meetschalen:
1. Kan de variabele geordend worden van groot naar klein?
a. Neen: nominaal
b. Ja: 2
2. Vaste meeteenheid?
a. Neen: ordinaal
b. Ja: 3
3. Is er een absoluut nulpunt?
a. Neen: intervalschaal
b. Ja: ratioschaal
In SPSS is er geen verschil tussen ratio en interval. Beide zijn scale.
Missing values= antwoord ontbreekt, is niet van toepassing of is ongeldig.
• System missing= elke blanco wordt als missing value beschouwd
• User missing= specifieke cijfercode toekennen aan missing values.
Invoer van gegevens
Controleren op fouten bij verwerking gegevens:
• Value labels: view→value labels: als er getallen staan op plaatsen waar er gene moeten staan is er
iets fout.
• Codeboek:
o File → display data file information → working file. Toont alle waarden die een betekenis
hebben.
o Analyze → reports → codebook. Toont codeboek per variabele
• Frequentietabellen: analyze→ descriptive statistics→ frequencies
Gegevens bewerken
Transformeren van variabelen en waarden → transform tab
Selecteren van specifieke steekproefelementen of deelgroepen →data tab
,Transformeren
Compute: definiëren van een nieuwe variabele door bewerkingen uit te voeren op bestaande variabelen
transform → compute.
Er kan een if-voorwaarde opgesteld worden.
Recode into different variables: Veelal voor het transformeren van een variabele op scale niveau naar een
ordinale variabele, i.e. hercoderen van de waarden van een variabele om een klassenindeling te maken.
Transform→ Recode into different variables→ aangeven van welke variabele je wil vertrekken en de naam
van de nieuwe variabele kiezen. → change → old and new values. → aangeven wat er met de waarden
moet gebeuren.
Count: variabele creëren die telt hoeveel keer een bepaalde waarde of lijst van bepaalde waarden bij één
of meerdere variabele(n) per case voorkomt.
Transform→count within cases → definieer naam en label → numeric values= waarden die geteld moeten
worden → define values: definiëren van de te tellen waarden. → via if kan er een voorwaarde opgelegd
worden.
**= macht
&= beide voorwaarden moeten voldaan zijn
~= negatie
|= 1 van de voorwaarden moet voldaan zijn
Selecteren
Select cases: selecteren van steekproefelementen.
Data→ select cases→Variabele kiezen.
→Keuzes:
• Alle cases= alle waarden
• If: cases die aan de conditie voldoen worden geselecteerd
• Random sample of cases: er wordt een willekeurige steekproef getrokken
• Based on time or case range: op elkaar volgende steekproefelementen worden getrokken.
Split file: vergelijken van 2 groepen. → alle output zal weergegeven worden voor de groepen afzonderlijk.
Data→ split file
Onderzoeksvragen met betrekking tot 1 variabele
Analyze →Descriptive statistics →Frequencies
• Statistische parameters (alle meetschalen)→ bij
statistics de parameters aanduiden.
• Grafische weergave frequenties→ vanonder display
frequency table aanduiden.
• Histogrammen: Bar chart (nominaal & ordinaal) &
Histogram (scale)→ bij charts aanduiden welke
voorstelling je wilt.
• Pie chart (vanaf nominaal) bij charts aanduiden welke
voorstelling je wilt.
Statistische parameters: Analyze →descriptive statistics → descriptives→ bij options aanduiden welke
parameters.
Grafieken: Graphs →legacy dialogs →bar / line / pie / boxplot / histogram
, Onderzoeksvragen met betrekking tot 2 variabelen
Kruistabellen en correlatie: Analyze →descriptive statistics →crosstabs
• Bivariate frequentietabellen (i.e. kruistabellen)
• Cramer’s V, Spearman rangcorrelatie & Correlatiecoëfficiënt van Pearson→ bij statistics aanduiden
welke paramaters.
Scatterplot: Graphs →legacy dialogs →scatter/dot
Correlatie en covariantie: Analyze →correlate →bivariate
Lineaire regressie:
3 methodes:
• Enkel weergeven van geschatte coëfficiënten regressierechte: analyze →regression →linear
• Ook grafische weergave: analyze →regression →curve estimation
• Grafische en analytische weergave: graphs →legacy dialogs →scatter/dot → chart editor → add fit
line at total
H1: Statistische analyse met SPSS
Belangrijke begrippen
p-waarde of overschrijdingskans
In de manuele oefeningen maakten we gebruik van α om te bepalen of we de hypothese aanvaarden of
verwerpen. SPSS maakt gebruik van de p-waarde(=overschrijdingskans)= de waargenomen kans dat de
nulhypothese verkeerdelijk verworpen zal worden. Als p ≥ α→ nulhypothese aanvaarden.
De beslissingsregel van SPSS bezit meer overtuigingskracht dan de procedure van het aanvaardingsinterval.
Als SPSS een p-waarde van 0,000 geeft → p< 0,001.
Significantie toetsresultaten
Men spreekt enkel van een significant besluit als de nulhypothese niet aanvaard kan worden.
De kans op de fout van eerste soort noemt men ook wel de maximum level of significance= de hoogste
waarde die een p-waarde kan aannemen om tot significante toetsresultaten te komen.
Gepaarde en ongepaarde steekproeven
Ongepaarde steekproeven
Twee steekproeven zijn ongepaard als het kiezen van een bepaald steekproefelement uit de ene populatie
geen invloed heeft op het selecteren van een steekproefelement uit een andere populatie. De twee
steekproeven zijn bijgevolg afkomstig uit twee stochastisch onafhankelijke verdelingen X en Y. Hierdoor is
ρ (de correlatiecoëfficiënt van Pearson) tussen interval -of ratio variabelen gelijk aan 0. Hierdoor wordt
soms ook gesproken van onafhankelijke steekproeven.
Gepaarde steekproeven
Twee steekproeven zijn gepaard als het kiezen van een bepaald steekproefelement uit de ene populatie
wel invloed heeft op het selecteren van een steekproefelement uit een andere populatie. De twee
steekproeven zijn hier bijgevolg per definitie afkomstig uit twee stochastisch afhankelijke verdelingen.
Hierdoor is ρ (de correlatiecoëfficiënt van Pearson) tussen interval -of ratio variabelen veelal niet 0.
