SPSS
1 Kennismaking
3 basis stappen (niet direct met analyse beginnen!!)
o Definitie van variabele
Kijken of er geen vreemde waarden inzitten
Alles coderen
‘Geen antwoord’: 99
o variabelen maar van 1 tot 10: gemiddelde 19
o Data invoeren
o Analyse uitvoeren
“Measure”
o = meetniveau van de variabele
Ordinaal, nominaal,…
Niet altijd vooraf kunnen definiëren
Afhankelijke var.: willen er analyse van maken
Samenhang tussen variabelen
Afhankelijke variabele: willen de verschillen er in zien
Invoegen van een variabele:
o type
Numeric
String
Niet numerieke gegevens
Bv naam, open tekstveld
o Label
Volledige benaming van variabele
= etiket op niveau van een kenmerk
o Values
Belangrijk voor de rest van de analyse
value invullen en er een label op plakken
o missing values
system missing
als iemand niet geantwoord heeft
user missing
Samenvatting werken met SPSS 2017-2018 1
, iemand die bv antwoord: ‘liever niet antwoorden’
geen rekening houden met dit getal (extreme waarde aan geven)
deel van data er uit halen
wel een probleem als er veel MV zijn
2 Data-cleaning en datatransformatie
2.1 Data-cleaning
definitie
o = nagaan of er geen fouten zijn gemaakt bij inlezen of gewoon nagaan in welke mate
ev. Onmogelijke waarden in DB voorkomen
Hoe ga je tewerk?
o 1) kijken naar de frequentieverdeling voor verschillende variabelen
Overzicht hoeveel keer een specifieke waarde voorkomt
Absolute (het aantal)
Relatieve (= !! het percentage)
Frequentietabel opvragen
ANALYSE/DESCRIPTIVE STATISTICS/FREQUENCIES
Voorbeeld:
o Output venster met frequentietabel
o 4 = onmogelijke waarde en moet gecontroleerd worden
o
o 2) nagaan bij welke cases er juist fouten zijn gemaakt en aanpassen
Hoe een specifieke waarde opzoeken?
1) DATA VIEW/DATA EDITOR
2) Cursor in kolom met variabele
3) op verrekijker drukken
Nu kijken voor welke case waarde betrekking heeft om het aan te
passen of als MV te definiëren
Hoe lege cellen opsporen
= system missings
De waarden van specifieke variabele sorteren
Samenvatting werken met SPSS 2017-2018 2
, DATA/SORT CASES
2.2 Data transformatie
2.2.1 Inleiding
TRANSFORM
2 basis bewerkingen
o Recode
Waarden bij bron variabele bewerken
o Compute
Bv gemiddelde berekenen
Categorie maken: geslaagd en niet geslaagd
2.2 Recode
Kan bron variabele vervangen
A) Bestaande variabele vervangen
o Best kolom met antwoorden kopiëren (dan sws niets kwijt)
o Bv: ja = 1, nee = 2
Moet: ja = 1 en nee = 0
o TRANSFORM/ RECODE INTO SAME VARIABLES
o
o Dialoogvenster: old and new values
System missing = lege cellen
o Kan ze zo in afzonderlijke categorie stoppen
Om hier transformeren
Samenvatting werken met SPSS 2017-2018 3
, o Goed weten welke value de variabele had om correct te
kunnen opzetten (zoek het best eerst op in bij values)
o Hercoderen enkel voor een subgroep
o !!!!! hierbij zijn waarden in DB aangepast maar de label nog niet!
Bij variabel view: value label aanpassen
B) Op grond van bestaande een andere nieuwe variabele maken
o Bijvoorbeeld: in plaats van met exacte leeftijden te werken: leeftijdscategorieën
Va metrisch naar categorische variabele (ordinaal: moet ordenbaar zijn)
o Belangrijk dat je weer de oude waarden goed
o Je blijft oude data behouden!
o Hoe?
TRANSFORME/RECODE/ INTO DIFFERENT VARIABLES
Variabele selecteren en zeggen hoe je het gaat noemen
In oud and new values
Aangeven hoe je nieuwe waarden van een variabele wil definiëren
o Range: van … tot….
Samenvatting werken met SPSS 2017-2018 4
1 Kennismaking
3 basis stappen (niet direct met analyse beginnen!!)
o Definitie van variabele
Kijken of er geen vreemde waarden inzitten
Alles coderen
‘Geen antwoord’: 99
o variabelen maar van 1 tot 10: gemiddelde 19
o Data invoeren
o Analyse uitvoeren
“Measure”
o = meetniveau van de variabele
Ordinaal, nominaal,…
Niet altijd vooraf kunnen definiëren
Afhankelijke var.: willen er analyse van maken
Samenhang tussen variabelen
Afhankelijke variabele: willen de verschillen er in zien
Invoegen van een variabele:
o type
Numeric
String
Niet numerieke gegevens
Bv naam, open tekstveld
o Label
Volledige benaming van variabele
= etiket op niveau van een kenmerk
o Values
Belangrijk voor de rest van de analyse
value invullen en er een label op plakken
o missing values
system missing
als iemand niet geantwoord heeft
user missing
Samenvatting werken met SPSS 2017-2018 1
, iemand die bv antwoord: ‘liever niet antwoorden’
geen rekening houden met dit getal (extreme waarde aan geven)
deel van data er uit halen
wel een probleem als er veel MV zijn
2 Data-cleaning en datatransformatie
2.1 Data-cleaning
definitie
o = nagaan of er geen fouten zijn gemaakt bij inlezen of gewoon nagaan in welke mate
ev. Onmogelijke waarden in DB voorkomen
Hoe ga je tewerk?
o 1) kijken naar de frequentieverdeling voor verschillende variabelen
Overzicht hoeveel keer een specifieke waarde voorkomt
Absolute (het aantal)
Relatieve (= !! het percentage)
Frequentietabel opvragen
ANALYSE/DESCRIPTIVE STATISTICS/FREQUENCIES
Voorbeeld:
o Output venster met frequentietabel
o 4 = onmogelijke waarde en moet gecontroleerd worden
o
o 2) nagaan bij welke cases er juist fouten zijn gemaakt en aanpassen
Hoe een specifieke waarde opzoeken?
1) DATA VIEW/DATA EDITOR
2) Cursor in kolom met variabele
3) op verrekijker drukken
Nu kijken voor welke case waarde betrekking heeft om het aan te
passen of als MV te definiëren
Hoe lege cellen opsporen
= system missings
De waarden van specifieke variabele sorteren
Samenvatting werken met SPSS 2017-2018 2
, DATA/SORT CASES
2.2 Data transformatie
2.2.1 Inleiding
TRANSFORM
2 basis bewerkingen
o Recode
Waarden bij bron variabele bewerken
o Compute
Bv gemiddelde berekenen
Categorie maken: geslaagd en niet geslaagd
2.2 Recode
Kan bron variabele vervangen
A) Bestaande variabele vervangen
o Best kolom met antwoorden kopiëren (dan sws niets kwijt)
o Bv: ja = 1, nee = 2
Moet: ja = 1 en nee = 0
o TRANSFORM/ RECODE INTO SAME VARIABLES
o
o Dialoogvenster: old and new values
System missing = lege cellen
o Kan ze zo in afzonderlijke categorie stoppen
Om hier transformeren
Samenvatting werken met SPSS 2017-2018 3
, o Goed weten welke value de variabele had om correct te
kunnen opzetten (zoek het best eerst op in bij values)
o Hercoderen enkel voor een subgroep
o !!!!! hierbij zijn waarden in DB aangepast maar de label nog niet!
Bij variabel view: value label aanpassen
B) Op grond van bestaande een andere nieuwe variabele maken
o Bijvoorbeeld: in plaats van met exacte leeftijden te werken: leeftijdscategorieën
Va metrisch naar categorische variabele (ordinaal: moet ordenbaar zijn)
o Belangrijk dat je weer de oude waarden goed
o Je blijft oude data behouden!
o Hoe?
TRANSFORME/RECODE/ INTO DIFFERENT VARIABLES
Variabele selecteren en zeggen hoe je het gaat noemen
In oud and new values
Aangeven hoe je nieuwe waarden van een variabele wil definiëren
o Range: van … tot….
Samenvatting werken met SPSS 2017-2018 4