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Samenvatting Multivariate Data Analyse (MVDA): SPSS handleiding tentamen €5,49   Ajouter au panier

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Samenvatting Multivariate Data Analyse (MVDA): SPSS handleiding tentamen

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SPSS stappenplan voor het tentamen van Multivariate Data Analyse (MVDA), de SPSS werkgroepfilmpjes zijn uitgewerkt in stappen, uitleg, uitwerking en afbeeldingen. Er worden heel uitgebreid voorbeeld opdrachten uitgewerkt met output en interpretatie voorbeelden. Ook voor dit SPSS tentamen heb ik met...

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Aperçu 4 sur 66  pages

  • 13 septembre 2021
  • 66
  • 2020/2021
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Par: sjaakputten • 4 mois de cela

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SPSS MVDA

Correlaties berekenen Pearson (+ Phi en rpb) en Spearman ............................................................................. 3
Berekenen van Pearson R en Spearman R .......................................................................................................... 3
Output ................................................................................................................................................................ 3

Meervoudige Regressie analyse ...................................................................................................................... 4
Uitvoeren ............................................................................................................................................................ 4
Is er een relatie? ................................................................................................................................................. 6
Model of summary.............................................................................................................................................. 6
Residual statistics ............................................................................................................................................... 6
Coëfficiënten tabel .............................................................................................................................................. 7
Plots .................................................................................................................................................................... 8

Niet significante predictoren uit model halen ............................................................................................... 10

Hiërarchische regressie ................................................................................................................................. 11
Uitvoeren .......................................................................................................................................................... 11
Plots .................................................................................................................................................................. 13
Model summary ................................................................................................................................................ 14
Coëfficiënten ..................................................................................................................................................... 14

Tweeweg Factoriele ANOVA ......................................................................................................................... 15
Aannames Factoriele ANOVA ........................................................................................................................... 15
Hoe zijn onze proefpersonen verdeeld over de categorieën?(kruistabel) ......................................................... 15
Uitvoeren ANOVA ............................................................................................................................................. 16
Beschrijvende statistieken ................................................................................................................................ 19
ANOVA tabel ..................................................................................................................................................... 19
Effectmaten ...................................................................................................................................................... 21
Post Hoc ............................................................................................................................................................ 22

ANCOVA ....................................................................................................................................................... 24
1) ANOVA .......................................................................................................................................................... 24
Is het nuttig een covariaat toe te voegen in een analyse? ............................................................................... 26
Controleren aanname Paralleliteit regressielijnen .......................................................................................... 27
ANCOVA uitvoeren ............................................................................................................................................ 30

Logistische regressie analyse (LRA) ............................................................................................................... 32
Stap 1 = Assumpties controleren ...................................................................................................................... 32
LRA uitvoeren.................................................................................................................................................... 33
Output LRA (3 significante predictoren) ........................................................................................................... 36
Hiërarchische logistische regressie ................................................................................................................... 38

,MANOVA ...................................................................................................................................................... 39
Robuustheid controleren .................................................................................................................................. 40
Assumpties........................................................................................................................................................ 40
MANOVA output ............................................................................................................................................... 42

MANOVA ...................................................................................................................................................... 45
ASSUMPTIES ..................................................................................................................................................... 45
MANOVA .......................................................................................................................................................... 46
Output .............................................................................................................................................................. 46

DESCRIPTIEVE DISCRIMINANTEN ANALYSE.................................................................................................... 49
OUTPUT DA ....................................................................................................................................................... 49

Repeated Measures Anova (RMA)POST HOC................................................................................................. 52
Casus................................................................................................................................................................. 52
Uitvoeren .......................................................................................................................................................... 53

Repeated Measures Anova (RMA)CONTRASTEN ........................................................................................... 58
CASUS ............................................................................................................................................................... 58
Uitvoeren .......................................................................................................................................................... 59

MEDIATIE ANALYSE....................................................................................................................................... 62
Stap 1 – relatie tusssen X en Y .......................................................................................................................... 63
Stap 2 – Relatie tussen X en M.......................................................................................................................... 64
Stap 3 – Relatie tussen M en Y, gecorrigeerd voor relatie X en Y ..................................................................... 64

, Correlaties berekenen Pearson (+ Phi en r pb ) en Spearman




© Een correlatie beschrijft het lineaire tussen twee (interval) variabelen. Bij een correlatie
maakt het niet uit welke variabele je x of y noemt.
© Met de Pearson r berekent je ook de Punt Biserele en de Phi correlaties)

Berekenen van Pearson R en Spearman R
1. Klik in het menu bovenaan het scherm op Analyze, selecteer Correlate en dan Bivariate.
2. Selecteer de variabelen en verplaats ze in de Variabele box.
3. Verander one-tailed en two-tailed afhankelijk van hoe je toetst (vaak 2 zijdig)
4. In het Correlation coefficients gedeelte, is de pearson box de standaard optie. Als je de
Spearman Rho optie wilt klik je op het Spearman vakje.
5. Klik op de opties knop. Voor Missing values klik je op Exclude cases pairwise. Onder opties
kan je ook gemiddelde verkijgen en standaarddeviaties als je dat zou willen.
6. Klik op continue en daarna op OK.

Output
‘Wijkt de correlatie significant af van 0?’ Rapporteer r, df en p
© Df is N-1-P. (in dit voorbeeld dus 118)
© p = Sig.(2-tailed). (in dit voorbeeld dus p <.001)
© r= Pearson Correlation. (in dit voorbeeld dus -.489)
© N=120
© VAF = r2. Dus social support en depressie verklaren samen .24
(24% van de variantie).
‘ja het wijkt significant af, r(118) = -.489, p<.001’à p < 0 dus H0 wordt verworpen, wat dus
betekend dat de afwijking
significant is.
Let op 1 en 2 zijdig toetsen. Bij 1
zijdige toets, deel door 2

, Meervoudige Regressie analyse

Perform a linear regression of GPA on IQ, age, gender and/or self-concept

GPA is afhankelijk (y)
Andere vier zijn onafhankelijke variabele (X)

De eerste is altijd de Y variabele die wordt regressed on de x variabele.

Uitvoeren
1. Klik op Analyze, Regression en daarna Linear.
2. Klik op je afhankelijke variabele (respons) en verplaats deze naar de Dependant box.
3. Klik op de onafhankelijke variabelen (predictor) en klik op de pijl om ze te verplaatsen naar
de Independent box.




4. Voor Assumpties: Klik op de Plots knop. Klik op *ZRESID en de pijl om deze te verplaatsen
naar de Y-box. Klik op *ZPRED en op de pijl om deze te verplaatsen naar de X-box. Vink in
het Standardized Residual Plots de optie Histogram aan en klik op Continue.

ZPRED= gestandaardiseerde voorspelde waarden
ZRESID= gestandaardiseerde residuen op Y

Lineariteit (scatterplot gestandaardisseerde residuen), Homoscedasticiteit(scatterplot met
gestandaardiseerde residuen) en Normaliteit van residuen (histogram)

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