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  5. Introduction to Statistical Analysis (CM1005)

Resumen

Summary ISA overview SPSS steps to do SPSS test
 41 vistas  1 compra
  • Grado
  • Introduction to Statistical Analysis (CM1005)
  • Institución
  • Erasmus Universiteit Rotterdam (EUR)

All steps to perform SPSS tests mentioned in the course, will definitely help during (studying for) the exam. My year had an open-book exam of SPSS and this really helps.

Última actualización de este documento: 3 año hace

Vista previa 2 fuera de 6  páginas

Información del documento

  • 20 de enero de 2021
  • 24 de enero de 2021
  • 6
  • 2020/2021
  • Resumen

Temas

  • spss
  • anova
  • chi square
  • one sample
  • two sample
  • erasmus
  • pearsons r

Escuela, estudio y materia

  • Erasmus Universiteit Rotterdam (EUR)
  • Communication and Media
  • Introduction to Statistical Analysis (CM1005)
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Laurakornberg

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Laura Kornberg
IBCOM year 1


Overview Stats week by week
Week 1:

Unit of Analysis: the ‘who’ or the ‘what’ one is analyzing
Levels of measurement: Nominal: categorization into groups, Nominal+oridnal= qualitative
No meaningful ranking of categories
Ordinal: Meaningful ranking along a given dimension
Distance between categories unequal
Interval: Meaningful ranking along a given dimension
Distance between categories is equal Interval+ratio= quantitative
Ratio: All properties of interval
Absolute and meaningful zero

Univariate: one variable
Bivariate: 2 variables
multivariate: more than 2 variables
Measures of central tendency: 1. Mean (interval/ratio): average =M
2. The median (ordinal & interval, ratio): also called 50 percentile.
3. Mode: the category with the largest amount of cases
HOW TO PRODUCE BAR CHART SPSS:
Analyze  Descriptive statistics  Frequencies…  *insert variables*  charts  bar chart



Week 2:

Make a scatterplot on SPSS:
Graphs  Legacy Dialogs  Scatter/Dot  simple scatter
Calculate Pearson’s r on SPSS:
Analyze  Correlate  Bivariate  Pearson
Use pearsons if ratio and interval variable
Make a new variable on SPSS:
Transform  Recode into different variable  follow the steps. Afterwards give value labels in
variable view.

Independent variable: Cause , x-axis, colom
Dependent Variable: Effect, y-axis, row

Interpretation Pearsons r:
0.00 – 0.30: weak correlation/effect
0.30 – 0.60: moderate correlation/effect
0.60 – 0.80: strong correlation/effect
0.80 – 1.00: very strong correlation/effect

Week 3:




1

, Laura Kornberg
IBCOM year 1

Creating a crosstab on SPSS:
Analyze  Descriptive Statistics  Crosstabs  independent in column, dependent in row  Cells
 Column percentages.




2

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