Data Analyse (SOW-PSB2RS20E)
Werkgroep casussen uitwerkingen 2023/2024
Casus 1: SNARC effect
Casus 2: Slapen
Casus 3: Sociale cohesie
Casus 4: Spiritualiteit
Casus 5: Leren en flexibiliteit
, CASUS 1: SNARC
Beschrijving data
In de bestanden pp1_SGR.sav t/m pp14_SRR.sav staan de data van 14 van de 16
proefpersonen. Deze data zijn al ingelezen in SPSS. Voor proefpersoon 15 en 16
staan de data nog in .txt formaat (pp15_SGR.txt en pp16_SRR.txt).
Hierbij staat GR voor groen-rechts (rood-links) mapping en RR voor rood-rechts
(groen- links) mapping.
Opdrachten
Opdracht 1
Maak van de bestanden van proefpersoon 15 en 16 ook SPSS bestanden.
Zorg er voor dat de bestanden qua variabelen en labels en dergelijke hetzelfde zijn
als de bestanden die al wel in SPSS zijn ingelezen.
Mogelijk te gebruiken
Conversie van bestanden Compute
• Open SPSS
• File > import data > text data pp15_SGR.txt > continue > done (alle
instellingen in de Wizard staan goed)
• Open het nieuwe bestand wat je hebt gemaakt
• Maak een nieuwe variabele: transform > compute variable
• Target variable: ppnr
• Numeric expression: 15 (kies hier 16 als het om proefpersoon 16 gaat)
• De variabele staat nu in de variable view. Sleep de nieuwe variabele ppnr
naar boven zodat die bovenaan staat
• Noem dit bestand: pp15_SGR (en het bestand van pp16 noem je
pp16_SRR)
• Klik op file > import data > text data pp16_SRR.txt > continue > done (alle
instellingen in de Wizard staan al goed)
• Herhaal alle stappen maar dan voor proefpersoon 16
Opdracht 2
Maak op basis van de individuele bestanden, twee nieuwe databestanden. Omdat
niet alle proefpersonen dezelfde mapping van kleur en responseside hebben gehad,
is het aan te raden om één databestand te maken voor alle proefpersonen met de
rood-rechts mapping en één voor alle proefpersonen met de groen-rechts mapping.
Dit kun je opmaken uit de naam van het betreffende bestand (zie Beschrijving data).
Voor je het op grote schaal aanpakt, met alle bestanden, is het misschien handig om
,klein te beginnen door eerst eens de hele opgave te doorlopen met twee bestanden.
Een soort pilot.
Denk er bij het samenvoegen aan dat het nieuwe bestand een andere naam krijgt
dan de bestaande bestanden, zodat je geen originele data overschrijft.
Zorg ervoor dat je aan het einde van deze stap twee databestanden hebt met daarin
de data van alle proefpersonen met dezelfde mapping met de variabelen ppnr (=
proefpersoonnummer), digit, color, responseside, en rt.
Mogelijk te gebruiken
Bestanden samenvoegen
• Open pp1_SGR.sav
• Data > merge files > Add cases
• Klik op browse (an external SPSS statistics data file)
• Selecteer pp3_SGR.sav
• Continue > OK
• Proefpersoon 1 en 3 zijn samengevoegd in 1 databestand
• Herhaal deze stappen nu voor alle SGR proefpersonen. Dus nu voeg je
pp5_SGR.sav toe en vervolgens pp7, dan pp9 etc. (Zorg ervoor dat je alleen
de SGR personen invoegt!)
• Als je alle SGR proefpersonen hebt samengevoegd, is dit te controleren
door te kijken of je 4800 rijen hebt
• Herhaal nu de stappen voor alle SRR bestanden. Open als eerste bestand
pp2_SRR.sav en voeg daarna pp4_SRR.sav toe etc. (alle even personen)
• Ook hier kan je weer controleren of er in dit bestand 4800 rijen en 5
kolommen met data zijn
Controle
Allebei de databestanden bevatten de volgende variabelen: ppnr, digit, color,
responseside en rt.
Elk van de twee bestanden bevat 4800 rijen en 5 kolommen met data.
Opdracht 3
Alhoewel de taak van de proefpersoon in dit soort gecomputeriseerde taken meestal
heel eenvoudig is, is het gebruikelijk dat de proefpersonen soms toch een fout
maken. Daarnaast zijn de reacties op sommige trials zo snel of zo langzaam dat ze
niet bruikbaar worden geacht voor verdere analyse. In dit onderzoek is er voor
gekozen trials met reactietijden korter dan 200 ms of langer dan 1200 ms uit de
analyses te laten (maar zie bijvoorbeeld Heathcote, Popiel, & Mewhort, 1991, voor
een discussie over het trimmen van data).
a) Bepaal met behulp van SPSS op welke trials een fout is gemaakt en welke
trials aangemerkt moeten worden als outlier. Gooi dit soort trials niet uit het
bestand, maar maak nieuwe variabelen om aan te geven welke trials goed en
, fout zijn en welke trials wel of geen outliers zijn.
Mogelijk te gebruiken
Compute
Recode
Bestanden samenvoegen
• Open het bestand met alle SGR personen
• Transform > recode into different variables
• Invoegen rt in en geef het de naam: outliers. Klik vervolgens op change
• Old and new values:
o Old value = Range: 200 through 1200 > new value = 0 > klik op add
o Old value = range lowest through value 199 > new value = 1 > klik op
add
o Old value = range highest through value 1201 > new value = 1 > klik
op add
o Klik vervolgens op continue
• Deze bovenstaande stappen zijn bedoeld om te bepalen welke trials fout en
onbruikbaar zijn en welke worden meegenomen
Je ziet bij de variable information bij color en responseside dat ze gecodeerd zijn
met: color 1 = green en color 2 = red. Bij responseside 1 = left en 2 = right. Dit is
belangrijk bij de komende stappen
• Transform > compute variable
• Target variable: fout
• Invoegen bij numeric expression: color = 1 & responseside = 1 | color = 2 &
responseside = 2
• OK > save file
• Sluit het bestand en open vervolgens het bestand met alle personen SRR
• Transform > compute variable
• Target variable: fout
• Invoegen bij numeric expression: color = 1 & responseside = 2 | color = 2 &
responseside = 1 (let op: dit is anders dan bij de SGR proefpersonen!!)
• OK > save file
b) Voeg daarna de twee bestanden samen tot één bestand.
• Data > merge files > add cases en voeg het bestand met alle SGR
mensen toe
• Sla dit bestand op onder een naam zodat je weet dat dit alle
proefpersonen zijn, zowel SGR als SRR
Werkgroep casussen uitwerkingen 2023/2024
Casus 1: SNARC effect
Casus 2: Slapen
Casus 3: Sociale cohesie
Casus 4: Spiritualiteit
Casus 5: Leren en flexibiliteit
, CASUS 1: SNARC
Beschrijving data
In de bestanden pp1_SGR.sav t/m pp14_SRR.sav staan de data van 14 van de 16
proefpersonen. Deze data zijn al ingelezen in SPSS. Voor proefpersoon 15 en 16
staan de data nog in .txt formaat (pp15_SGR.txt en pp16_SRR.txt).
Hierbij staat GR voor groen-rechts (rood-links) mapping en RR voor rood-rechts
(groen- links) mapping.
Opdrachten
Opdracht 1
Maak van de bestanden van proefpersoon 15 en 16 ook SPSS bestanden.
Zorg er voor dat de bestanden qua variabelen en labels en dergelijke hetzelfde zijn
als de bestanden die al wel in SPSS zijn ingelezen.
Mogelijk te gebruiken
Conversie van bestanden Compute
• Open SPSS
• File > import data > text data pp15_SGR.txt > continue > done (alle
instellingen in de Wizard staan goed)
• Open het nieuwe bestand wat je hebt gemaakt
• Maak een nieuwe variabele: transform > compute variable
• Target variable: ppnr
• Numeric expression: 15 (kies hier 16 als het om proefpersoon 16 gaat)
• De variabele staat nu in de variable view. Sleep de nieuwe variabele ppnr
naar boven zodat die bovenaan staat
• Noem dit bestand: pp15_SGR (en het bestand van pp16 noem je
pp16_SRR)
• Klik op file > import data > text data pp16_SRR.txt > continue > done (alle
instellingen in de Wizard staan al goed)
• Herhaal alle stappen maar dan voor proefpersoon 16
Opdracht 2
Maak op basis van de individuele bestanden, twee nieuwe databestanden. Omdat
niet alle proefpersonen dezelfde mapping van kleur en responseside hebben gehad,
is het aan te raden om één databestand te maken voor alle proefpersonen met de
rood-rechts mapping en één voor alle proefpersonen met de groen-rechts mapping.
Dit kun je opmaken uit de naam van het betreffende bestand (zie Beschrijving data).
Voor je het op grote schaal aanpakt, met alle bestanden, is het misschien handig om
,klein te beginnen door eerst eens de hele opgave te doorlopen met twee bestanden.
Een soort pilot.
Denk er bij het samenvoegen aan dat het nieuwe bestand een andere naam krijgt
dan de bestaande bestanden, zodat je geen originele data overschrijft.
Zorg ervoor dat je aan het einde van deze stap twee databestanden hebt met daarin
de data van alle proefpersonen met dezelfde mapping met de variabelen ppnr (=
proefpersoonnummer), digit, color, responseside, en rt.
Mogelijk te gebruiken
Bestanden samenvoegen
• Open pp1_SGR.sav
• Data > merge files > Add cases
• Klik op browse (an external SPSS statistics data file)
• Selecteer pp3_SGR.sav
• Continue > OK
• Proefpersoon 1 en 3 zijn samengevoegd in 1 databestand
• Herhaal deze stappen nu voor alle SGR proefpersonen. Dus nu voeg je
pp5_SGR.sav toe en vervolgens pp7, dan pp9 etc. (Zorg ervoor dat je alleen
de SGR personen invoegt!)
• Als je alle SGR proefpersonen hebt samengevoegd, is dit te controleren
door te kijken of je 4800 rijen hebt
• Herhaal nu de stappen voor alle SRR bestanden. Open als eerste bestand
pp2_SRR.sav en voeg daarna pp4_SRR.sav toe etc. (alle even personen)
• Ook hier kan je weer controleren of er in dit bestand 4800 rijen en 5
kolommen met data zijn
Controle
Allebei de databestanden bevatten de volgende variabelen: ppnr, digit, color,
responseside en rt.
Elk van de twee bestanden bevat 4800 rijen en 5 kolommen met data.
Opdracht 3
Alhoewel de taak van de proefpersoon in dit soort gecomputeriseerde taken meestal
heel eenvoudig is, is het gebruikelijk dat de proefpersonen soms toch een fout
maken. Daarnaast zijn de reacties op sommige trials zo snel of zo langzaam dat ze
niet bruikbaar worden geacht voor verdere analyse. In dit onderzoek is er voor
gekozen trials met reactietijden korter dan 200 ms of langer dan 1200 ms uit de
analyses te laten (maar zie bijvoorbeeld Heathcote, Popiel, & Mewhort, 1991, voor
een discussie over het trimmen van data).
a) Bepaal met behulp van SPSS op welke trials een fout is gemaakt en welke
trials aangemerkt moeten worden als outlier. Gooi dit soort trials niet uit het
bestand, maar maak nieuwe variabelen om aan te geven welke trials goed en
, fout zijn en welke trials wel of geen outliers zijn.
Mogelijk te gebruiken
Compute
Recode
Bestanden samenvoegen
• Open het bestand met alle SGR personen
• Transform > recode into different variables
• Invoegen rt in en geef het de naam: outliers. Klik vervolgens op change
• Old and new values:
o Old value = Range: 200 through 1200 > new value = 0 > klik op add
o Old value = range lowest through value 199 > new value = 1 > klik op
add
o Old value = range highest through value 1201 > new value = 1 > klik
op add
o Klik vervolgens op continue
• Deze bovenstaande stappen zijn bedoeld om te bepalen welke trials fout en
onbruikbaar zijn en welke worden meegenomen
Je ziet bij de variable information bij color en responseside dat ze gecodeerd zijn
met: color 1 = green en color 2 = red. Bij responseside 1 = left en 2 = right. Dit is
belangrijk bij de komende stappen
• Transform > compute variable
• Target variable: fout
• Invoegen bij numeric expression: color = 1 & responseside = 1 | color = 2 &
responseside = 2
• OK > save file
• Sluit het bestand en open vervolgens het bestand met alle personen SRR
• Transform > compute variable
• Target variable: fout
• Invoegen bij numeric expression: color = 1 & responseside = 2 | color = 2 &
responseside = 1 (let op: dit is anders dan bij de SGR proefpersonen!!)
• OK > save file
b) Voeg daarna de twee bestanden samen tot één bestand.
• Data > merge files > add cases en voeg het bestand met alle SGR
mensen toe
• Sla dit bestand op onder een naam zodat je weet dat dit alle
proefpersonen zijn, zowel SGR als SRR
