Samenvatting - statistiek data-analyse

Les 2 – Correlatie en kruistabellen

1. Correlatie (parametrisch)

 Wat is een correlatie
o Een test die gebruikt wordt om het verband na te gaan tussen
2 KWANTITATIEVE variabelen
o Pearson correlatie
 Correlatiecoëfficiënt r tussen 1 en -1
 Een negatieve waarde toont een negatief verband is
 Een positieve waarde toont een positief verband aan
 Bv. Verband tussen leeftijd en hoeveel minuten tv men
kijkt

 Hoe voer ik een pearson correlatie uit?
o Analyze
o Correlate
o Bivariate
 Beide kwantitatieve variabelen selecteren &
overbrengen
o Output aflezen
 R aflezen
 P-waarde aflezen (<0,05 = significant)

2. Correlatie (non-parametrisch)
 Spearman rang correlatie
o Analoog met pearson correlatie
o Geeft de correlatiecoëfficiënt
o Pearson en Spearman r = niet dezelfde waarde, op basis van
andere procedure

 Hoe voer ik de spearman rang correlatie uit?
o Analyze
o Correlate
o Bivariate
 Beide kwantitatieve variabelen selecteren en
overbrengen
 Spearman aanduiden
o Output aflezen
 R2
 P-waarde aflezen

,3. Chi-kwadraat en kruistabellen

 Chi-kwadraat
o Gaat verband na tussen 2 variabelen
 2 kwalitatieve variabelen
 Aan de hand van een kruistabel
 Vb. nagaan of er een verband is tussen de socio-
economische status en de fruitconsumptie van en
persoon

 Hoe voer ik een chi-kwadraat uit?
o Zorg eerst dat je je kwalitatieve variabele onderverdeeld
o Analyse
o Descriptive statistics
o Crosstabs
 Rows  1 kwalitatieve variabele
 Column  1 kwalitatieve variabele
 Statistics  chi square aanvinken
 Cells  percentages (row, column & total)
o Output aflezen
 Chi-square bekijken
 Waarde & p-waarde aflezen & noteren
 Kruistabel
 Interpreteren met percentages

 Voorwaarden voor chi-kwadraten
o Minstens 80% van de cellen bevatten 5 proefpersonen
o Indien niet:
 Cellen samennemen (hercoderen van 2 naar 4
categorieën)
 Fisher’s exact
 Waarde geven + p-waarde
 Fisher’s exact wordt ook gebruikt bij 2x2
kruistabellen

 Voorbeeld met weighted cases
o Onderzoeker wil
nagaan of er een
verband is tussen
geslacht en
studiekeuze
o Omdat er enkel
totale aantallen
per cel worden
weergegeven,
doen geven we dit
anders in via spss

, o 1 kolom met geslacht , studiekeuze en totale aantallen
o Voor we de chi-kwadraat uitvoeren gaan we eerst naar data
o Weight cases  weight cases by  frequency variable = totale
aantal deelnemers

o Analyze
o Descriptives
o Crosstabs
 1 kwalitatieve variabele bij row, 1 bij column, aantal blijft
waar hij stond
 Cells  percentages  row, column, total
 Statistics  chi-square
o Output aflezen
 Chi-square & p-waarde noteren
 Kruistabel bekijken
 Zowel kijken % within geslacht & studiekeuze
o Weight cases afzetten
 Data
 Weight cases
 Do not weigh cases

 Validiteit en betrouwbaarheid
o Validiteit
 Gebruik van een pearson/spearman correlatie
(interclass correlatie)
 Vooral relatie tussen instrument en criterium
 Hoe dichter bij 1 hoe meer valide
 Binnen onderzoek van gezondheidspromotie wordt een
correlatie van 0,30-0,40 beschouwd als goede validiteit
 Pearson/spearman uitvoeren
 Pearson/spearman aflezen
 P-waarde aflezen
o Betrouwbaarheid
 Betrouwbaarheid van een instrument meten (intraclass
correlatie), verschillende trials afnemen en kijken of er
verschillen zijn, interbeoordelaarsbetrouwbaarheid
 Bij twee keer of meer dezelfde variabele
 Single measure intraclass correlation
 Als in de toekomst ook maar 1 keer een meting
gedaan wordt (bv. Vragenlijsten)
 Average Measure Intraclass correlation
 Als in de toekomst de meting ook n keer wordt
gedaan (bv. Een test met verschillende pogingen)
 Goede betrouwbaarheid vanaf ICC van 0,70
 Redelijk bij 0,60
 Onder 0,50 te laag
 Significantie is hier niet relevant
 Hoe?