Samenvatting Experimenteel &
Correlationeel onderzoek (ECO)
(inclusief alle stappen voor SPSS)
Door Charlotte Peppelman (Pre -master student)
De afbeeldingen en voorbeelden komen veelal uit het college & printscreens van SPSS
,Inhoud
Week 1 Correlaties en Maten voor Effectgrootte ................................................................................... 3
Week 2 Enkelvoudige Lineaire Regressie ................................................................................................ 7
Week 3 Meervoudige Lineaire Regressie .............................................................................................. 11
Info uit werkgroep ................................................................................. Error! Bookmark not defined.
Week 4 Geavanceerde Lineaire Regressie ............................................................................................ 18
Week 4 SPSS ...................................................................................................................................... 23
Week 5: Herhaling & regressie met Categorische Variabele ................................................................ 29
Week 5 SPSS ...................................................................................................................................... 32
Week 6 Eenweg ANOVA ........................................................................................................................ 35
Week 7 A Priori Contrasten en Post-Hoc Toetsen................................................................................. 38
Week 7: SPSS ..................................................................................................................................... 44
Week 8 Factoriële ANOVA ..................................................................................................................... 48
Week 8 SPSS Tweeweg ANOVA ......................................................................................................... 54
Week 8 SPSS Uitwerking Herhalingsopdracht (vergelijkbaar met SPSS tentamen) .......................... 56
2
,Week 1 Correlaties en Maten voor Effectgrootte
Correlatie betekent NIET hetzelfde als causatie.
Correlatie gaat over de vraag of er samenhang is tussen twee variabelen.
Bij causatie gaat het om de vraag of er een effect is. Er zijn drie voorwaarden voor causaliteit:
1. Covariantie → variabelen moeten samenhangen;
2. Directionaliteit → Oorzaak gaat vooraf aan gevolg;
3. Interne validiteit → alternatieve verklaringen uitgesloten.
Er zijn vier punten waarop we een scatterplot kunnen beschrijven:
1. Richting → positief of negatief
2. Sterkte → Hoe meer punten op 1 rechte lijn liggen, hoe sterker het verband.
3. Vorm → Lineair/niet-lineair (rechte lijn v.s. geen rechte lijn) en homogeen/hetrogeen (1
puntenwolk v.s. meerdere puntenwolken in 1 plot).
4. Uitbijters → Punten die ver van de andere punten liggen.
Voorbeeld uit college:
Covariantie (Sxy) = om de mate waarin twee variabelen samen variëren te bepalen. Covariantie geeft
informatie over de sterkte en de richting van de samenhang.
Formule →
Nadeel: De range is afhankelijk van de meeteenheid van de variabelen. Oplossen door de covariantie
te standaardiseren (delen door standaard deviaties).
Pearson r is een gestandaardiseerde maat die het lineaire verband beschrijft tussen twee
kwantitatieve variabelen en waarvan de waarde altijd tussen −1 en +1 ligt.
Pearson r: Of
Voorbeeld uit college:
3
, Factoren die de pearson r beïnvloeden:
1. Niet-lineaire verbanden;
2. Uitbijters;
3. Hetrogene subgroepen;
4. Restriction of range.
De correlatiecoëfficiënt die je gebruikt hangt af van het meetniveau van de variabelen:
Kwantitatief + Kwatitatief → Pearson r
Ordinaal + Ordinaal → Spearmans rho (rs)
Dichotoom + Kwantitatief → Punt-biseriële correlatie (rpb)
Dichotoom + Dichotoom → Phi coëfficiënt (𝜙)
Deze alternatieven zijn te berekenen met de pearson r procedure en een specifieke formule.
Voorbeeld tentamenvraag uit college:
Als je de sterkte van het verband tussen leeftijd (jonger dan of ouder) en beschermen
persoonsgegevens (wel/niet) wilt uitdrukken in een correlatiemaat, welke moet je dan gebruiken?
A. Pearson r
B. Spearman’s rho (rs )
C. punt-biseri¨ele correlatie (rpb)
D. phi coëfficiënt φ
Juiste antwoord: D, want het zijn twee dichotome variabelen.
Spearman’s rho (rs)
Beschrijft samenhang tussen twee ordinale/gerangordende variabelen.
Wanneer scores nog geen rangscores zijn: zet scores om in rangnummers. Dan: gebruik Pearson
correlatieformule om rs te berekenen.
rs= r op rangscores van de data
Gemiddelde en standaarddeviatie voor rangscores:
rs is robuuste variant van Pearson r bij uitbijters en/of zwakke niet-lineariteit.
Voorbeeld berekening uit college:
Punt-biseriële correlatie (rpb)
Beschrijft samenhang tussen kwantitatieve en dichotome variabele. Gebruik Pearson
correlatieformule om rpb te berekenen.
rpb = r
NB Teken van correlatie (+/-) hangt af van wijze waarop 0 en 1 zijn toegewezen aan groepen.
Relatie rpb en tindep →
4
Correlationeel onderzoek (ECO)
(inclusief alle stappen voor SPSS)
Door Charlotte Peppelman (Pre -master student)
De afbeeldingen en voorbeelden komen veelal uit het college & printscreens van SPSS
,Inhoud
Week 1 Correlaties en Maten voor Effectgrootte ................................................................................... 3
Week 2 Enkelvoudige Lineaire Regressie ................................................................................................ 7
Week 3 Meervoudige Lineaire Regressie .............................................................................................. 11
Info uit werkgroep ................................................................................. Error! Bookmark not defined.
Week 4 Geavanceerde Lineaire Regressie ............................................................................................ 18
Week 4 SPSS ...................................................................................................................................... 23
Week 5: Herhaling & regressie met Categorische Variabele ................................................................ 29
Week 5 SPSS ...................................................................................................................................... 32
Week 6 Eenweg ANOVA ........................................................................................................................ 35
Week 7 A Priori Contrasten en Post-Hoc Toetsen................................................................................. 38
Week 7: SPSS ..................................................................................................................................... 44
Week 8 Factoriële ANOVA ..................................................................................................................... 48
Week 8 SPSS Tweeweg ANOVA ......................................................................................................... 54
Week 8 SPSS Uitwerking Herhalingsopdracht (vergelijkbaar met SPSS tentamen) .......................... 56
2
,Week 1 Correlaties en Maten voor Effectgrootte
Correlatie betekent NIET hetzelfde als causatie.
Correlatie gaat over de vraag of er samenhang is tussen twee variabelen.
Bij causatie gaat het om de vraag of er een effect is. Er zijn drie voorwaarden voor causaliteit:
1. Covariantie → variabelen moeten samenhangen;
2. Directionaliteit → Oorzaak gaat vooraf aan gevolg;
3. Interne validiteit → alternatieve verklaringen uitgesloten.
Er zijn vier punten waarop we een scatterplot kunnen beschrijven:
1. Richting → positief of negatief
2. Sterkte → Hoe meer punten op 1 rechte lijn liggen, hoe sterker het verband.
3. Vorm → Lineair/niet-lineair (rechte lijn v.s. geen rechte lijn) en homogeen/hetrogeen (1
puntenwolk v.s. meerdere puntenwolken in 1 plot).
4. Uitbijters → Punten die ver van de andere punten liggen.
Voorbeeld uit college:
Covariantie (Sxy) = om de mate waarin twee variabelen samen variëren te bepalen. Covariantie geeft
informatie over de sterkte en de richting van de samenhang.
Formule →
Nadeel: De range is afhankelijk van de meeteenheid van de variabelen. Oplossen door de covariantie
te standaardiseren (delen door standaard deviaties).
Pearson r is een gestandaardiseerde maat die het lineaire verband beschrijft tussen twee
kwantitatieve variabelen en waarvan de waarde altijd tussen −1 en +1 ligt.
Pearson r: Of
Voorbeeld uit college:
3
, Factoren die de pearson r beïnvloeden:
1. Niet-lineaire verbanden;
2. Uitbijters;
3. Hetrogene subgroepen;
4. Restriction of range.
De correlatiecoëfficiënt die je gebruikt hangt af van het meetniveau van de variabelen:
Kwantitatief + Kwatitatief → Pearson r
Ordinaal + Ordinaal → Spearmans rho (rs)
Dichotoom + Kwantitatief → Punt-biseriële correlatie (rpb)
Dichotoom + Dichotoom → Phi coëfficiënt (𝜙)
Deze alternatieven zijn te berekenen met de pearson r procedure en een specifieke formule.
Voorbeeld tentamenvraag uit college:
Als je de sterkte van het verband tussen leeftijd (jonger dan of ouder) en beschermen
persoonsgegevens (wel/niet) wilt uitdrukken in een correlatiemaat, welke moet je dan gebruiken?
A. Pearson r
B. Spearman’s rho (rs )
C. punt-biseri¨ele correlatie (rpb)
D. phi coëfficiënt φ
Juiste antwoord: D, want het zijn twee dichotome variabelen.
Spearman’s rho (rs)
Beschrijft samenhang tussen twee ordinale/gerangordende variabelen.
Wanneer scores nog geen rangscores zijn: zet scores om in rangnummers. Dan: gebruik Pearson
correlatieformule om rs te berekenen.
rs= r op rangscores van de data
Gemiddelde en standaarddeviatie voor rangscores:
rs is robuuste variant van Pearson r bij uitbijters en/of zwakke niet-lineariteit.
Voorbeeld berekening uit college:
Punt-biseriële correlatie (rpb)
Beschrijft samenhang tussen kwantitatieve en dichotome variabele. Gebruik Pearson
correlatieformule om rpb te berekenen.
rpb = r
NB Teken van correlatie (+/-) hangt af van wijze waarop 0 en 1 zijn toegewezen aan groepen.
Relatie rpb en tindep →
4
