Samenvatting: Data analyse
H1: INLEIDING EN ALGEMENE PRINCIPES
A – INTIKKEN VAN DATA IN SPSS
a → In SPSS - 2 schermen:
⎯ Data view = Hier w data ingegeven en aangepast
⎯ Var view = Karakteristieken van de var ingegeven en waar we dataset volledig zien
b → In SPSS – Rijen en kolommen:
⎯ Rijen = Hier w var ingegeven
⎯ Kolommen = Hier w observaties of pp ingegeven
c → Belangrijke principes in SPSS:
o Alle data van 1pp w op 1 rij ingegeven en geg over dezelfde var w maar van verschillende pp w
onder elkaar in dezelfde kolom ingegeven
o Alle data moet in cijfers ingegeven w
o Elk pp is een nr
o Missing value kan op 2 manieren ingegeven w
o Open laten
o Puntje
o Code toekennen → Enkel als de var in de dataset al een bep code heeft of die expliciet
gevraagd w, anders openlaten
d → Selecteren van data:
• Commando IN SPSS = Data > Select cases > if condition is satisfied > if > var invullen die we willen
selecteren > continue > ok = om deel van dataset te selecteren (bv enkel m) en hiermee te gaan
werken
• Commando IN SPSS = Data > Split file > organize output by groups > var invullen die we willen
selecteren > ok = om databestand op te splitsen en enkel test uit te voeren voor spec var
o Zie je recht onder in beeld dan
→ Belangrijk erna altijd volledige groep terug te selecteren! = Analyze all cases, do not create
groups
B - TRANSFORMEREN VAN DATA
a → RECODE: 2 mogelijkheden
⎯ Omzetten van oorspronkelijke cat in aantal nieuwe cat
⎯ Omscoren van neg items in pos scores
⎯ Recode into same var = Hercodering uitvoeren overheen bestaande codering
⎯ Recode into diff var = Nieuwe var maken na hercodering/ extra var aanmaken en deze w dan
achteraan databestand toegevoegd (beste manier want oude dataset blijft behouden, altijd deze
nemen!)
o Zelfde naam maar met iets extra erbij om deze nieuwe var te herkennen
1
, o IN SPSS = Transform > recode in to diff/same var > var die we willen transformeren brengen
we over > nieuwe naam kiezen (bv r voor oude naam zetten) > change > old and new values
> alle oude en nieuwe values ingeven (dus data die getransformeerd moet w) > add >
continue > ok
o Kan ook met RANGE om bep cat te maken
o Kan ook met RANGE LOWEST / HIGHEST TRUE VALUE om 2 cat te maken en zo
data op te splitsen
b → COMPUTE: berekenen van nieuwe var, mogelijkheden:
⎯ Optellen (SUM)
⎯ Gem berekenen (MEAN)
⎯ Logtransformatie (LG10)
⎯ Wiskundige formules
→ IN SPSS = Transform > compute var > naam ingeven van nieuwe var > numeric expression invullen
(bv MEAN OF SUM) OF werken met formules > ok
o Bij werken met formules w er soms niet genoeg rekening gehouden met missing values →
oplossen door = delen door NVALID en dan zelfde var gescheiden door komma’s
toevoegen (staat ook in lijst met formules) → soort van gem w dan berekend van de scores,
maar makkelijkere manier om gem te berekenen is gewoon met MEAN formule, bv
o SUM(score1, score2, score3)
o MEAN(score1, score2, score3)
o LG10(score1)
▪ Op examen uitschrijven hoe je dit gedaan hebt voor verbeteraar!
C – BESCHRIJVENDE STATISTIEK
= Karakteristieken/geg per var opvragen: 3 mogelijkheden
⎯ Frequencies
o IN SPSS = Analyze > descriptive stat > frequencies > alle var overbrengen die waarvan we
de freq willen > statistics en aanduiden welke frequencies je wilt zien > ok
▪ Controleren of er geen onmogelijke waarde zijn die je dan als verkeerde waarde
moet ingeven (bv BMI van 235)
▪ Kijken welke var kwanti en kwali zijn want sommige frequencies als (gem, sd etc
zijn alleen nuttig bij kwanti var)
o Als we skewnes en curtosis opvragen en deze liggen tss 1 en -1 dan is data normaal en
anders moeten logtransformeren
o Indien op exa niet explicitiet gezegd w gebruik non para test dan mogen we ervan uitgaan
dat alles normaal verdeeld is
⎯ Descriptives
o OF IN SPSS = Analyze > descriptive stat > descriptives > kwanti var overbrengen > options
en aanduiden welke frequencies je wilt zien > continue > ok
2
, ⎯ Explore (beste)
o OF IN SPSS = Analyze > descriptive stat > explore > kwanti var overbrengen naar
dependent list > ok
D – BESCHRIJVENDE GRAFIEKEN
→ Keuze vr bep grafiek afh van:
⎯ Type var (kwanti of kwali)
o Kwali:
▪ Staafdiagram of bar charts
• IN SPSS = Analyze > descriptive stat > frequencies > kwali var
overbrengen waarvan we de diagram willen opvragen > charts > bar
charts aanklikken > continue > ok
• IN SPSS = Graphs > bar > simple > define > kwali var onder category axis
> percentages of cases aanklikken als je percentages wil > ok
o Bar charts naast elkaar krijgen kan ook door andere var als bv
geslacht over te brengen naar colums
▪ Onder elkaar kan door vakje rows aan te klikken
▪ In 1 grafiek kan ook door ipv simple optie clustered of
stacked te kiezen
• Clustered of stacked dan moet var zoals
geslacht bij ‘define clusters by’
▪ Taartdiagram of pie charts
• IN SPSS = Analyze > descriptive stat > frequencies > kwali var
overbrengen waarvan we de diagram willen opvragen > charts > pie
charts > continue > ok
• IN SPSS = Graphs > pie charts > summaries for groups of cases > define
> kwali var overbrengen naar define slices by > eventueel var als geslacht
overbrengen in rows of colums
o Kwanti: Eerst altijd afvragen wat het doel is?
▪ Voor het weergeven vd verdeling
• Stamdiagram of stem-and-leaf
o IN SPSS = Analyze > descriptive stat > explore > kwanti var in
dependent list > plots > stem-and-leaf > continue > ok
• Histogram
o IN SPSS = Analyze > descriptive stat > frequencies > kwanti var
overbrengen naar kolom var > charts > histogram > show normal
curve aanklikken > continue > ok
o IN SPSS = Analyze > descriptive stat > explore > plots >
histogram > kwanti var overbrengen naar kolom var > continue >
ok
▪ Normaal curve opvragen via deze mogelijkheid gaat niet
o IN SPSS = Graphs > histogram > kwanti var overbrengen naar var
> display normal curve aanklikken > ok
3
H1: INLEIDING EN ALGEMENE PRINCIPES
A – INTIKKEN VAN DATA IN SPSS
a → In SPSS - 2 schermen:
⎯ Data view = Hier w data ingegeven en aangepast
⎯ Var view = Karakteristieken van de var ingegeven en waar we dataset volledig zien
b → In SPSS – Rijen en kolommen:
⎯ Rijen = Hier w var ingegeven
⎯ Kolommen = Hier w observaties of pp ingegeven
c → Belangrijke principes in SPSS:
o Alle data van 1pp w op 1 rij ingegeven en geg over dezelfde var w maar van verschillende pp w
onder elkaar in dezelfde kolom ingegeven
o Alle data moet in cijfers ingegeven w
o Elk pp is een nr
o Missing value kan op 2 manieren ingegeven w
o Open laten
o Puntje
o Code toekennen → Enkel als de var in de dataset al een bep code heeft of die expliciet
gevraagd w, anders openlaten
d → Selecteren van data:
• Commando IN SPSS = Data > Select cases > if condition is satisfied > if > var invullen die we willen
selecteren > continue > ok = om deel van dataset te selecteren (bv enkel m) en hiermee te gaan
werken
• Commando IN SPSS = Data > Split file > organize output by groups > var invullen die we willen
selecteren > ok = om databestand op te splitsen en enkel test uit te voeren voor spec var
o Zie je recht onder in beeld dan
→ Belangrijk erna altijd volledige groep terug te selecteren! = Analyze all cases, do not create
groups
B - TRANSFORMEREN VAN DATA
a → RECODE: 2 mogelijkheden
⎯ Omzetten van oorspronkelijke cat in aantal nieuwe cat
⎯ Omscoren van neg items in pos scores
⎯ Recode into same var = Hercodering uitvoeren overheen bestaande codering
⎯ Recode into diff var = Nieuwe var maken na hercodering/ extra var aanmaken en deze w dan
achteraan databestand toegevoegd (beste manier want oude dataset blijft behouden, altijd deze
nemen!)
o Zelfde naam maar met iets extra erbij om deze nieuwe var te herkennen
1
, o IN SPSS = Transform > recode in to diff/same var > var die we willen transformeren brengen
we over > nieuwe naam kiezen (bv r voor oude naam zetten) > change > old and new values
> alle oude en nieuwe values ingeven (dus data die getransformeerd moet w) > add >
continue > ok
o Kan ook met RANGE om bep cat te maken
o Kan ook met RANGE LOWEST / HIGHEST TRUE VALUE om 2 cat te maken en zo
data op te splitsen
b → COMPUTE: berekenen van nieuwe var, mogelijkheden:
⎯ Optellen (SUM)
⎯ Gem berekenen (MEAN)
⎯ Logtransformatie (LG10)
⎯ Wiskundige formules
→ IN SPSS = Transform > compute var > naam ingeven van nieuwe var > numeric expression invullen
(bv MEAN OF SUM) OF werken met formules > ok
o Bij werken met formules w er soms niet genoeg rekening gehouden met missing values →
oplossen door = delen door NVALID en dan zelfde var gescheiden door komma’s
toevoegen (staat ook in lijst met formules) → soort van gem w dan berekend van de scores,
maar makkelijkere manier om gem te berekenen is gewoon met MEAN formule, bv
o SUM(score1, score2, score3)
o MEAN(score1, score2, score3)
o LG10(score1)
▪ Op examen uitschrijven hoe je dit gedaan hebt voor verbeteraar!
C – BESCHRIJVENDE STATISTIEK
= Karakteristieken/geg per var opvragen: 3 mogelijkheden
⎯ Frequencies
o IN SPSS = Analyze > descriptive stat > frequencies > alle var overbrengen die waarvan we
de freq willen > statistics en aanduiden welke frequencies je wilt zien > ok
▪ Controleren of er geen onmogelijke waarde zijn die je dan als verkeerde waarde
moet ingeven (bv BMI van 235)
▪ Kijken welke var kwanti en kwali zijn want sommige frequencies als (gem, sd etc
zijn alleen nuttig bij kwanti var)
o Als we skewnes en curtosis opvragen en deze liggen tss 1 en -1 dan is data normaal en
anders moeten logtransformeren
o Indien op exa niet explicitiet gezegd w gebruik non para test dan mogen we ervan uitgaan
dat alles normaal verdeeld is
⎯ Descriptives
o OF IN SPSS = Analyze > descriptive stat > descriptives > kwanti var overbrengen > options
en aanduiden welke frequencies je wilt zien > continue > ok
2
, ⎯ Explore (beste)
o OF IN SPSS = Analyze > descriptive stat > explore > kwanti var overbrengen naar
dependent list > ok
D – BESCHRIJVENDE GRAFIEKEN
→ Keuze vr bep grafiek afh van:
⎯ Type var (kwanti of kwali)
o Kwali:
▪ Staafdiagram of bar charts
• IN SPSS = Analyze > descriptive stat > frequencies > kwali var
overbrengen waarvan we de diagram willen opvragen > charts > bar
charts aanklikken > continue > ok
• IN SPSS = Graphs > bar > simple > define > kwali var onder category axis
> percentages of cases aanklikken als je percentages wil > ok
o Bar charts naast elkaar krijgen kan ook door andere var als bv
geslacht over te brengen naar colums
▪ Onder elkaar kan door vakje rows aan te klikken
▪ In 1 grafiek kan ook door ipv simple optie clustered of
stacked te kiezen
• Clustered of stacked dan moet var zoals
geslacht bij ‘define clusters by’
▪ Taartdiagram of pie charts
• IN SPSS = Analyze > descriptive stat > frequencies > kwali var
overbrengen waarvan we de diagram willen opvragen > charts > pie
charts > continue > ok
• IN SPSS = Graphs > pie charts > summaries for groups of cases > define
> kwali var overbrengen naar define slices by > eventueel var als geslacht
overbrengen in rows of colums
o Kwanti: Eerst altijd afvragen wat het doel is?
▪ Voor het weergeven vd verdeling
• Stamdiagram of stem-and-leaf
o IN SPSS = Analyze > descriptive stat > explore > kwanti var in
dependent list > plots > stem-and-leaf > continue > ok
• Histogram
o IN SPSS = Analyze > descriptive stat > frequencies > kwanti var
overbrengen naar kolom var > charts > histogram > show normal
curve aanklikken > continue > ok
o IN SPSS = Analyze > descriptive stat > explore > plots >
histogram > kwanti var overbrengen naar kolom var > continue >
ok
▪ Normaal curve opvragen via deze mogelijkheid gaat niet
o IN SPSS = Graphs > histogram > kwanti var overbrengen naar var
> display normal curve aanklikken > ok
3
