SPSS ANALYSES
Multipele lineaire regressie
1. Analyze > Regression > Linear
2. Plaats de afhankelijke en onafhankelijken variabele in de juiste box
Controleren assumpties:
1 Afwezigheid van uitschieters
Stap 1: Klik op ‘Save’
Stap 2: Controleer onder Residuals ‘Standardized’
Stap 3: Controleer onder Distance ‘Mahalanobis’
Stap 4: Controleer onder Distance ‘Cook’s’
2 Afwezigheid van multicollineariteit
Stap 1: Klik op ‘Statistics’
Stap 2: Controleer Collinearity Diagnostics
3 Homoscedasticiteit
Stap 1: Klik op ‘Plots’
Stap 2: Plaats de variabele *ZPRED op de x-as, en plaats de variabele *ZRESID op de y-as
4 Normaal verdeelde residuen
Stap 1: Klik op ‘Plots’
Stap 2: Controleer de Histogram
Klik hierna op OK
Wanneer is assumptie wel of niet geschonden?
1 Afwezigheid van Uitschieters
Stap 1: Kijk naar de tabel ‘Residual Statistics’ en bekijk de minimum en maximum waarde van de
standardised residuals, de mahalanobis distance en cook’s distance
Stap 2:
a. Standardized Residuals
o Gebruiken om te controleren of er uitschieters zijn in de Y-space
o De waardes moeten tussen de -3.3 en +3.3 liggen (liggen de waardes hierbuiten, dan mogen ze
worden beschouwd als uitschieters) (kijk naar min. en max.)
b. Mahalanobis Distance
o Gebruiken om te controleren of er uitschieters zijn in de X-space
o Een uitschieter in de X-space is een extreme score op een predictor of een combinatie van
predictoren
o De waardes moeten lager zijn dan: 10 + 2 x (aantal onafhankelijke variabelen) → waarden
hoger dan deze kritieke waarde worden beschouwd als uitschieters (kijk naar max.)
c. Cook’s Distance
o Gebruiken om te controleren of er uitschieters zijn in de XY-space
o Een uitschieter in de XY-space is een extreme combinatie van X en Y scores
o De waarde moet onder de 1 liggen → waarden hoger dan 1 worden beschouwd als influential
respondents (influential cases) (kijk naar max.)
2 Afwezigheid van multicollineariteit
Stap 1: Bekijk de tabel ‘Coefficients’, de laatste tabel bevat informatie voor multicollineariteit
Stap 2: Hiermee kan gekeken worden of de relatie tussen twee of meerdere onafhankelijke variabelen
te sterk is (r > .8)
, 3 Homoscedasticiteit
Deze voorwaarde houdt in dat de spreiding van de residuen voor een X-waarde over alle punten
ongeveer gelijk moet zijn. Wij controleren dit door de gestandaardiseerde residuen uit te zetten tegen
de gestandaardiseerde voorspelde waarden. Als er voor elke voorspelde waarde (x-as) ongeveer
evenveel spreiding is rond de y-as, dan is aan de voorwaarde voldaan.
4 Normaal verdeelde Residuen
Stap 1: Bekijk of het overeenkomt met een klokvormige verdeling
Stap 2: Zo ja, dan wordt voldaan aan deze aanname
OUTPUT
Tabel 1 Variables Entered/Removed Laat zien wat de afhankelijke en onafhankelijke
variabelen zijn
Tabel 2 Model summary Laat de algemene kwaliteit van het model zien
R: multipele correlatiecoëfficiënt
R-square: proportie verklaarde variantie in de
steekproef
Adjusted R square: proportie verklaarde variantie in
de populatie
Std. Error of the Estimate:
Tabel 3 ANOVA Uitkomsten van de F-test
Tabel 4 Coefficients Informatie over de regressie coëfficiënten
Laatste kolom bevat informatie over de assumptie
multicollineariteit
Tabel 5 Collinearity Diagnostics
Tabel 6 Residuals Statistics Informatie over uitschieters
2
Multipele lineaire regressie
1. Analyze > Regression > Linear
2. Plaats de afhankelijke en onafhankelijken variabele in de juiste box
Controleren assumpties:
1 Afwezigheid van uitschieters
Stap 1: Klik op ‘Save’
Stap 2: Controleer onder Residuals ‘Standardized’
Stap 3: Controleer onder Distance ‘Mahalanobis’
Stap 4: Controleer onder Distance ‘Cook’s’
2 Afwezigheid van multicollineariteit
Stap 1: Klik op ‘Statistics’
Stap 2: Controleer Collinearity Diagnostics
3 Homoscedasticiteit
Stap 1: Klik op ‘Plots’
Stap 2: Plaats de variabele *ZPRED op de x-as, en plaats de variabele *ZRESID op de y-as
4 Normaal verdeelde residuen
Stap 1: Klik op ‘Plots’
Stap 2: Controleer de Histogram
Klik hierna op OK
Wanneer is assumptie wel of niet geschonden?
1 Afwezigheid van Uitschieters
Stap 1: Kijk naar de tabel ‘Residual Statistics’ en bekijk de minimum en maximum waarde van de
standardised residuals, de mahalanobis distance en cook’s distance
Stap 2:
a. Standardized Residuals
o Gebruiken om te controleren of er uitschieters zijn in de Y-space
o De waardes moeten tussen de -3.3 en +3.3 liggen (liggen de waardes hierbuiten, dan mogen ze
worden beschouwd als uitschieters) (kijk naar min. en max.)
b. Mahalanobis Distance
o Gebruiken om te controleren of er uitschieters zijn in de X-space
o Een uitschieter in de X-space is een extreme score op een predictor of een combinatie van
predictoren
o De waardes moeten lager zijn dan: 10 + 2 x (aantal onafhankelijke variabelen) → waarden
hoger dan deze kritieke waarde worden beschouwd als uitschieters (kijk naar max.)
c. Cook’s Distance
o Gebruiken om te controleren of er uitschieters zijn in de XY-space
o Een uitschieter in de XY-space is een extreme combinatie van X en Y scores
o De waarde moet onder de 1 liggen → waarden hoger dan 1 worden beschouwd als influential
respondents (influential cases) (kijk naar max.)
2 Afwezigheid van multicollineariteit
Stap 1: Bekijk de tabel ‘Coefficients’, de laatste tabel bevat informatie voor multicollineariteit
Stap 2: Hiermee kan gekeken worden of de relatie tussen twee of meerdere onafhankelijke variabelen
te sterk is (r > .8)
, 3 Homoscedasticiteit
Deze voorwaarde houdt in dat de spreiding van de residuen voor een X-waarde over alle punten
ongeveer gelijk moet zijn. Wij controleren dit door de gestandaardiseerde residuen uit te zetten tegen
de gestandaardiseerde voorspelde waarden. Als er voor elke voorspelde waarde (x-as) ongeveer
evenveel spreiding is rond de y-as, dan is aan de voorwaarde voldaan.
4 Normaal verdeelde Residuen
Stap 1: Bekijk of het overeenkomt met een klokvormige verdeling
Stap 2: Zo ja, dan wordt voldaan aan deze aanname
OUTPUT
Tabel 1 Variables Entered/Removed Laat zien wat de afhankelijke en onafhankelijke
variabelen zijn
Tabel 2 Model summary Laat de algemene kwaliteit van het model zien
R: multipele correlatiecoëfficiënt
R-square: proportie verklaarde variantie in de
steekproef
Adjusted R square: proportie verklaarde variantie in
de populatie
Std. Error of the Estimate:
Tabel 3 ANOVA Uitkomsten van de F-test
Tabel 4 Coefficients Informatie over de regressie coëfficiënten
Laatste kolom bevat informatie over de assumptie
multicollineariteit
Tabel 5 Collinearity Diagnostics
Tabel 6 Residuals Statistics Informatie over uitschieters
2
