MVDA SPSS
Tips:
- Geef bij een ja/nee vraag ALTIJD ook een toetsstatistiek (F-waarde, B, Beta, of t-
waarde) en een P-waarde.
- Rapporteer NIET de vrijheidsgraden, tenzij het wordt gevraagd!
- Als er staat ‘perform a regression of depression on age’, dan moet je ‘on’ lezen als
‘on the basis of’. Dus of Y(depression) on the basis of (age) X.
- Schijft een PUNT tussen een getal en een KOMMA tussen 2 toetsstatistieken.
- Rapporteer de Mdiff bij: de verschillen tussen 2 groepsgemiddelden!
- Bij Levene’s test: rapporteer de Levene’s statistic als F = …., p = …..
- Klik ALTIJD op reset als je een nieuwe regressie gaat uitvoeren!
Inhoudsopgave:
1. Blz 3. WEEK 1: MRA: multiple regression analysis + Pearson correlatie
2. Blz 5. WEEK 2: ANOVA + kruistabel
3. Blz 7. WEEK 3: ANCOVA
4. Blz 9. WEEK 4: LRA: logistic regression equation
5. Blz 11. WEEK 5: MANOVA + Discriminant analysis
6. Blz 13. WEEK 6: RMA: repeated measures ANOVA
7. Blz 15. WEEK 7: Mediaton analysis
1
,2
, WEEK 1: MRA (multiple regression analysis)
Pearson correlatie (correlatie uitrekenen) : analyze à correlate à bivariate à check
‘pearson’ à OK à rapporteer: r (variabele1, variabele2) = …..
(Multipele) lineaire regressie: Analyze à regression à lineair à voeg variabelen toe
• Bij dependent: scores die behaald zijn.
• Bij independent: gecentreerde variabele.
• Bij statistics: part and partial correlations, collinearity diagnostics and R square
change.
• Bij save: Cook’s distances and leverage values.
• Bij plots: scatterplot maken van de standardized predicted values vs. the standardized
residuals and make a normal probability plot.
Output interpreteren:
• VAF = variance accounted for = R square (hoeveel variantie van Y wordt verklaard
door X1, X2, X3 etc. samen):
OF:
• F-change: de nieuwe F-waarde als de een nieuwe predictor toevoegt in het model.
• R square change: hoeveel unieke variantie verklaart de extra predictor?
Unieke variantie: kijken naar semi partiële correlatie. In SPSS: ‘part correlations’ à deze
kwadrateren!! à zo rapporteren: variabele, part = …. (je hoeft dit niet te kwadrateren)
Multicollineariteit = hoge inter-correlaties tussen predictoren, dit wil je NIET!
- Tolerantie van predictor j: er is sprake van multicollineariteit als deze onder de 0.10
is voor 1 predictor.
Kijken naar: ‘collinearity statistics’ à Tolerance
- Variance inflation factor (VIF) of predictor j: er is sprake van multicollineariteit
als deze boven de 10 is voor 1 predictor.
Kijken naar: ‘collineartity statistics’ à VIF
Outliers:
- Kijken naar Cook’s distance: moet kleiner zijn dan 1
- Kijken naar Leverage values: moet kleiner zijn dan 3.(k+1) / n
(k = number of predictors)
Outliers er uit halen: data à select cases à if condition is satisfied à voeg variabele toe à
- Bv: age => 13
- Bv: gender = 2
(Ongestandaardiseerder) regressievergelijking:
3
Tips:
- Geef bij een ja/nee vraag ALTIJD ook een toetsstatistiek (F-waarde, B, Beta, of t-
waarde) en een P-waarde.
- Rapporteer NIET de vrijheidsgraden, tenzij het wordt gevraagd!
- Als er staat ‘perform a regression of depression on age’, dan moet je ‘on’ lezen als
‘on the basis of’. Dus of Y(depression) on the basis of (age) X.
- Schijft een PUNT tussen een getal en een KOMMA tussen 2 toetsstatistieken.
- Rapporteer de Mdiff bij: de verschillen tussen 2 groepsgemiddelden!
- Bij Levene’s test: rapporteer de Levene’s statistic als F = …., p = …..
- Klik ALTIJD op reset als je een nieuwe regressie gaat uitvoeren!
Inhoudsopgave:
1. Blz 3. WEEK 1: MRA: multiple regression analysis + Pearson correlatie
2. Blz 5. WEEK 2: ANOVA + kruistabel
3. Blz 7. WEEK 3: ANCOVA
4. Blz 9. WEEK 4: LRA: logistic regression equation
5. Blz 11. WEEK 5: MANOVA + Discriminant analysis
6. Blz 13. WEEK 6: RMA: repeated measures ANOVA
7. Blz 15. WEEK 7: Mediaton analysis
1
,2
, WEEK 1: MRA (multiple regression analysis)
Pearson correlatie (correlatie uitrekenen) : analyze à correlate à bivariate à check
‘pearson’ à OK à rapporteer: r (variabele1, variabele2) = …..
(Multipele) lineaire regressie: Analyze à regression à lineair à voeg variabelen toe
• Bij dependent: scores die behaald zijn.
• Bij independent: gecentreerde variabele.
• Bij statistics: part and partial correlations, collinearity diagnostics and R square
change.
• Bij save: Cook’s distances and leverage values.
• Bij plots: scatterplot maken van de standardized predicted values vs. the standardized
residuals and make a normal probability plot.
Output interpreteren:
• VAF = variance accounted for = R square (hoeveel variantie van Y wordt verklaard
door X1, X2, X3 etc. samen):
OF:
• F-change: de nieuwe F-waarde als de een nieuwe predictor toevoegt in het model.
• R square change: hoeveel unieke variantie verklaart de extra predictor?
Unieke variantie: kijken naar semi partiële correlatie. In SPSS: ‘part correlations’ à deze
kwadrateren!! à zo rapporteren: variabele, part = …. (je hoeft dit niet te kwadrateren)
Multicollineariteit = hoge inter-correlaties tussen predictoren, dit wil je NIET!
- Tolerantie van predictor j: er is sprake van multicollineariteit als deze onder de 0.10
is voor 1 predictor.
Kijken naar: ‘collinearity statistics’ à Tolerance
- Variance inflation factor (VIF) of predictor j: er is sprake van multicollineariteit
als deze boven de 10 is voor 1 predictor.
Kijken naar: ‘collineartity statistics’ à VIF
Outliers:
- Kijken naar Cook’s distance: moet kleiner zijn dan 1
- Kijken naar Leverage values: moet kleiner zijn dan 3.(k+1) / n
(k = number of predictors)
Outliers er uit halen: data à select cases à if condition is satisfied à voeg variabele toe à
- Bv: age => 13
- Bv: gender = 2
(Ongestandaardiseerder) regressievergelijking:
3
