Samenvatting 4.4P Multivariate data analysis SPSS Functies overzicht

4.4 SPSS Functies
SPSS sessie 1
Scatterplot
 Graphs  legacy dialogs  Scatter  simple scatter
 Kies Y en X variabelen
 Voeg eventueel een regressielijn toe via dubbelklik, ‘add a reference line for equation’

Regressie analyse (univariate)
 Analyze  regression  linear
 Kies afhankelijke variabele en onafhankelijke variabelen

Opslaan predicted values als variabele
 Analyze  regression  linear
 Kijk bij de optie ‘save’ en kies onder het kopje predicted values voor standardized of
unstandardized.

Correlatie berekenen
 Analyze  correlate  bivariate
 Vul de afhankelijke en onafhankelijke variabelen in (check pearson).

Gemiddelde en standaarddeviatie berekenen
 Analyse  descriptive statistics  descriptives
 Kijk bij ‘options’ voor mean en standarddeviation

Residual plot maken
 Analyse  regression  lineair
 Vul afhankelijke en onafhankelijke variabelen in.
 Kies bij ‘plot’ voor ZPRED in Y en ZRESID in X

Matrix plot maken
 Graphs  legacy dialogues  scatter  matrix scatter
 Vul de variabelen in en klik OK.
 Nu zie je een ‘quick and dirty’ overzicht van alle correlaties.

Venn- Diagram
 Besproken in de SPSS sessie, beschikbaar via de website: https://lindemann.shinyapps.io/v
enndiagram/.

SPSS sessie 2
Inspecteren missing values en aantal cases
 Analyze  descriptive statistics  frequencies
 Vul de variabelen in

Gemiddelde en standaarddeviaties berekenen
 Analyze  descriptive statistics  descriptives
 Vul de variabelen in
 Kies mean en standard deviation bij statistics..


Histogrammen voor normaalverdeling

,  Graphs  legacy dialogs  histogram
 Kies de variabele en maak per variabele een histogram
 Dubbelklik op de grafiek en kies bij elements voor ‘show distribution curve’

Scatterplot Matrix voor lineairiteit
 Graphs  legacy dialogs  scatter  matrix scatter
 Vul de variabelen in

Correlaties berekenen
 Analyze  correlate  bivariate
 Vul de variabelen in

Multipele regressie checken invloed variabelen
 Analyze  regression  lineair
 Zet de afhankelijke variabele bij dependant variable
 Zet de onafhankelijke variabelen in block 1 (allen) en kies ENTER
 Zet de onafhankelijke variabele waarvan je denkt dat die geen invloed heeft in het model in
block 2 en kies REMOVE
 Klik bij statistics.. op R squared change

Multipele regressie Controleren voor variabelen
 Analyze  regression  lineair
 Afhankelijke variabele bij dependant variable
 Controle variabelen in block 1
 Voorspellende variabelen in block 2
 Kies R squared change bij statistics…

Dummy’s maken
 Kijk hoeveel dummy’s er nodig zijn met aantal categorieën – 1
 Kies een referentiegroep (de krijgt geen dummy want die is overal 0)
 Ga naar transform  recode into different variables
 Kies de categorische variabele en zet hem met de pijl in numeric variable
 Geef de variabele een naam (Dummy_groep) en een label (Referentiegroep vs Dummygroep)
Bijvoorbeeld Dummy_Africa en EuropevsAfrica
 Kies old and new values
 Vul de old value in (de waarde in de variabele view voor africa is 3) en vul bij new value 1 in.
Klik op add.
 Vul voor de overige variabelen in de categorie ook de oude waarden in dus 1, 2, 4 en
combineer deze met de nieuwe waarde 0.
 Klik OK
 Doe dit ook voor de andere categorieën en verander de old values van de categorie in een 1
en houd de rest 0 zoals hieronder:
Dummy 1 Dummy 2 Dummy 3
(America) (Asia) (Africa)
America 1 0 0
Asia 0 1 0
Africa 0 0 1
Europe 0 0 0
Moderatie analyse uitvoeren met PROCESS
 Analyze  regression  PROCESS
 Voeg de afhankelijke variabele toe aan Y variable