2.1 SPSS aantekeningen
Bijeenkomst 1
Vaardigheden: • Hercoderen van variabelen
• Frequentieverdeling, histogram
• Berekenen van nieuwe waarden (Compute)
• Exploreren van gegevens
• Werken met functies
• t-toetsen
Missing in de variabele view geven de
Missing value. Als de waarde van de
variabele voor een persoon ontbreekt
(onbekend is), is dit getal ingevoerd (-99 / -
99.0).
Getallen afronden → Als je getallen wilt
afronden, dan ga je naar Transform, Compute Variable en klik “All” onder “Function group” en klik “RND(1)” aan
in de box van "Functions and Special Variables”
RND(1)= afronden op gehele getallen.
Recode into different variables → Hiermee kan je de waardes van een variabele veranderen. Vergeet hierbij
niet om de missing values in te vullen.
Opmaak histogram → dubbel-klik op de grafiek om de Chart Editor te openen. Dubbel-klik daarna ergens op
de staven om de binning (=breedte van de staven) aan te passen, b.v. Interval width van 5.
Explore (descriptive statistics > explore) → om gegevens/verschillen tussen groepen te bekijken, VB verschil
tussen gender op cijfers en alcoholconsumptie. Je zet gender dan in de factor list (want groepeert hierop) en
cijfer en alcoholconsumptie bij dependent list. Je krijgt dan een tabel. DE opmaak van je tabel kan je aanpassen
door dubbel te klikken. Met de optie pivot kan je de kolommen en rij wisselen van plek.
Bepalen van significantie in een tabel bij vergelijken van 2 groepen → Als het verschil tussen de gemiddelden van de
2 groepen groter is dan de som van de twee standard errors, is het significant (op een significantieniveau van 0.05).
EN Als de betrouwbaarheidsintervallen van de groepen elkaar niet of nauwelijks overlappen, zal het verschil tussen
de twee gemiddelden significant zijn.
Standard error (= standaarddeviatie van de verdeling van het gemiddelde) laat zien hoe nauwkeurig het
gemiddelde geschat kan worden.
De Levene’s test toetst of de varianties in de twee groepen, die met elkaar vergeleken worden, gelijk zijn of niet.
Hierbij is 𝐻0 =de varianties zijn gelijk. Dit wordt getest met een F-toets waarvan de toetsingsgrootheid (F) en de p-
waarde (Sig.) worden vermeld. Wanneer 𝑝 < 0,05 dan wordt 𝐻0 verworpen en ga je uit van ongelijke varianties; dan
lees je verder de onderste regel bij de variabele (equal variances not assumed). Is de kans echter groter dan .05, dan
verwerp je de nulhypothese niet en ga je uit van gelijke varianties (lees regel: equal variances assumed).
Een One-sample t-test gebruiken om een gevonden groepsgemiddelde te toetsen tegen een theoretische waarde (die
niet altijd 0 hoeft te zijn). VB verschilt het gemiddelde IQ van jullie groep van het algemeen IQ van 100 (zeker weten!).
, Bijeenkomst 2
Vaardigheden:
• Hercoderen van variabelen
• Berekenen van nieuwe variabelen
• Grafieken: staafdiagram
• Proporties, Crosstabs
• Chi-kwadraat
Samenvatting video’s:
Bar charts: (Graphs > Legacy dialogs > bar) of (Analyze > nonparametic graphs > Legacy dialogs > chi-square)
Er zijn 3 soorten: Simple (bij 1 variabele), Clustered (bij 2 variabelen, bij groeperen), Stacked (bij 2 variabelen, bij
groeperen). Op de horizontale 𝑥-as staan de waardes van de variabele en op de verticale 𝑦-as staan de cases, dit kan je
in n (aantal) weergeven of in % (percentages), dit kan je bovenaan selecteren.
Frequenties en dichotoom variabelen (Analyze > descriptive statistics > frequencies). Hiervoor mag een variabele maar
twee waarden hebben, namelijk 0 en 1 (dit is een dichotome variabele). Je selecteert het gemiddelde en de standard
error.
Effecient recode (transform > recode into different variables) → wanneer je maar één waarde van een variabele wilt
veranderen. Na het coderen in een nieuwe variabelen moet je in de variable view de values invullen, vergeet hierbij de
missing values niet.
Crosstabs (Analyze > descriptive statistics > crosstabs) → een kruistabel van 2 categorische variabelen maken. Je kun
statistieken en grafieken krijgen. Je kan de grafieken ook clusteren, door links onder het vakje aan te vinken.
Chi-squared (Analyze > descriptive statistics > crosstabs > cells (expected counts) > statistics (chi-square)) → toetsen
om te kijken of er een relatie is tussen 2 categorische variabelen. Vergeet niet te checken of de verwachtte aantallen
allemaal minimaal 5 zijn. Bij de chi-square moet je naar de bovenste rij kijken; links is de chi-kwadraat, daarnaast de df
en daarnaast de 𝑝-waarde.
Chi-squared for goodness of fit (Analyze > nonparametic graphs > Legacy dialogs > chi-square). Dit wordt gebruik om
te toetsen of een verdeling van één categorische variabele past bij onze verwachtingen. Als je wilt onderzoeken of een
variabele 50/50 is dan selecteer je “All categories equal.” Bij andere verhoudingen/percentages, vul je ze in bij
“Values”. Let hierbij wel op de volgorde. VB in de variabele view zijn mannen 0 en vrouwen 1. we verwachten dat er
25% mannen zijn en 75% vrouwen. Je vult dus eerst 25 in en daarna 75 zo weet SPSS, dat het eerste getal over mannen
gaat en de tweede over vrouwen.
➔ als een 𝑝 bij de chi-square testen ,000 is betekent het niet dat het echt 0 is, maar een heel klein getal, VB
0,000002323
Relatieve risico kan je op 2 manieren berekenen in SPSS:
1. Handmatig m.b.v. kruistabel crosstabs. Zo kan je de aantallen per variabele zien en dan door elkaar delen,
waardoor je RR hebt berekend.
Bijeenkomst 1
Vaardigheden: • Hercoderen van variabelen
• Frequentieverdeling, histogram
• Berekenen van nieuwe waarden (Compute)
• Exploreren van gegevens
• Werken met functies
• t-toetsen
Missing in de variabele view geven de
Missing value. Als de waarde van de
variabele voor een persoon ontbreekt
(onbekend is), is dit getal ingevoerd (-99 / -
99.0).
Getallen afronden → Als je getallen wilt
afronden, dan ga je naar Transform, Compute Variable en klik “All” onder “Function group” en klik “RND(1)” aan
in de box van "Functions and Special Variables”
RND(1)= afronden op gehele getallen.
Recode into different variables → Hiermee kan je de waardes van een variabele veranderen. Vergeet hierbij
niet om de missing values in te vullen.
Opmaak histogram → dubbel-klik op de grafiek om de Chart Editor te openen. Dubbel-klik daarna ergens op
de staven om de binning (=breedte van de staven) aan te passen, b.v. Interval width van 5.
Explore (descriptive statistics > explore) → om gegevens/verschillen tussen groepen te bekijken, VB verschil
tussen gender op cijfers en alcoholconsumptie. Je zet gender dan in de factor list (want groepeert hierop) en
cijfer en alcoholconsumptie bij dependent list. Je krijgt dan een tabel. DE opmaak van je tabel kan je aanpassen
door dubbel te klikken. Met de optie pivot kan je de kolommen en rij wisselen van plek.
Bepalen van significantie in een tabel bij vergelijken van 2 groepen → Als het verschil tussen de gemiddelden van de
2 groepen groter is dan de som van de twee standard errors, is het significant (op een significantieniveau van 0.05).
EN Als de betrouwbaarheidsintervallen van de groepen elkaar niet of nauwelijks overlappen, zal het verschil tussen
de twee gemiddelden significant zijn.
Standard error (= standaarddeviatie van de verdeling van het gemiddelde) laat zien hoe nauwkeurig het
gemiddelde geschat kan worden.
De Levene’s test toetst of de varianties in de twee groepen, die met elkaar vergeleken worden, gelijk zijn of niet.
Hierbij is 𝐻0 =de varianties zijn gelijk. Dit wordt getest met een F-toets waarvan de toetsingsgrootheid (F) en de p-
waarde (Sig.) worden vermeld. Wanneer 𝑝 < 0,05 dan wordt 𝐻0 verworpen en ga je uit van ongelijke varianties; dan
lees je verder de onderste regel bij de variabele (equal variances not assumed). Is de kans echter groter dan .05, dan
verwerp je de nulhypothese niet en ga je uit van gelijke varianties (lees regel: equal variances assumed).
Een One-sample t-test gebruiken om een gevonden groepsgemiddelde te toetsen tegen een theoretische waarde (die
niet altijd 0 hoeft te zijn). VB verschilt het gemiddelde IQ van jullie groep van het algemeen IQ van 100 (zeker weten!).
, Bijeenkomst 2
Vaardigheden:
• Hercoderen van variabelen
• Berekenen van nieuwe variabelen
• Grafieken: staafdiagram
• Proporties, Crosstabs
• Chi-kwadraat
Samenvatting video’s:
Bar charts: (Graphs > Legacy dialogs > bar) of (Analyze > nonparametic graphs > Legacy dialogs > chi-square)
Er zijn 3 soorten: Simple (bij 1 variabele), Clustered (bij 2 variabelen, bij groeperen), Stacked (bij 2 variabelen, bij
groeperen). Op de horizontale 𝑥-as staan de waardes van de variabele en op de verticale 𝑦-as staan de cases, dit kan je
in n (aantal) weergeven of in % (percentages), dit kan je bovenaan selecteren.
Frequenties en dichotoom variabelen (Analyze > descriptive statistics > frequencies). Hiervoor mag een variabele maar
twee waarden hebben, namelijk 0 en 1 (dit is een dichotome variabele). Je selecteert het gemiddelde en de standard
error.
Effecient recode (transform > recode into different variables) → wanneer je maar één waarde van een variabele wilt
veranderen. Na het coderen in een nieuwe variabelen moet je in de variable view de values invullen, vergeet hierbij de
missing values niet.
Crosstabs (Analyze > descriptive statistics > crosstabs) → een kruistabel van 2 categorische variabelen maken. Je kun
statistieken en grafieken krijgen. Je kan de grafieken ook clusteren, door links onder het vakje aan te vinken.
Chi-squared (Analyze > descriptive statistics > crosstabs > cells (expected counts) > statistics (chi-square)) → toetsen
om te kijken of er een relatie is tussen 2 categorische variabelen. Vergeet niet te checken of de verwachtte aantallen
allemaal minimaal 5 zijn. Bij de chi-square moet je naar de bovenste rij kijken; links is de chi-kwadraat, daarnaast de df
en daarnaast de 𝑝-waarde.
Chi-squared for goodness of fit (Analyze > nonparametic graphs > Legacy dialogs > chi-square). Dit wordt gebruik om
te toetsen of een verdeling van één categorische variabele past bij onze verwachtingen. Als je wilt onderzoeken of een
variabele 50/50 is dan selecteer je “All categories equal.” Bij andere verhoudingen/percentages, vul je ze in bij
“Values”. Let hierbij wel op de volgorde. VB in de variabele view zijn mannen 0 en vrouwen 1. we verwachten dat er
25% mannen zijn en 75% vrouwen. Je vult dus eerst 25 in en daarna 75 zo weet SPSS, dat het eerste getal over mannen
gaat en de tweede over vrouwen.
➔ als een 𝑝 bij de chi-square testen ,000 is betekent het niet dat het echt 0 is, maar een heel klein getal, VB
0,000002323
Relatieve risico kan je op 2 manieren berekenen in SPSS:
1. Handmatig m.b.v. kruistabel crosstabs. Zo kan je de aantallen per variabele zien en dan door elkaar delen,
waardoor je RR hebt berekend.
