Praktijkbundel Amos 6.0 in de praktijk

Maat: px
Weergave met pagina beginnen:

Download "Praktijkbundel Amos 6.0 in de praktijk"

Transcriptie

1 Praktijkbundel Amos 6.0 in de praktijk Van den Bussche Eva 1

2 1. Woord vooraf In deze praktijkbundel vind je 2 oefeningen terug die stap voor stap worden uitgewerkt en geïllustreerd met screenshots. De oefeningen zijn gebaseerd op bestaande, real-life databestanden uit onderzoek van Els Gheldof en Petra De Vlieger (UGent). Ik wil hen dan ook bedanken voor het gebruik van hun bestanden. Alle persoonlijke gegevens en overbodige variabelen werden uit de bestanden verwijderd. Deze oefeningen belichten zeker niet het volledige terrein van SEM. De bedoeling van deze praktijkbundel is om vlot te leren werken met de basic tools van Amos, om de output grondig te kunnen interpreteren en om eventueel modellen correct te modificeren. Alle bestanden zijn terug te vinden op de website: De beste werkwijze is om alle bestanden die u hier vindt eerst en vooral te bewaren in een aparte map op uw persoonlijke schijf of het bureaublad. Je kunt er steeds vanuit gaan dat de databestanden opgekuist zijn (voor meer informatie hierover: zie de handleiding data management sheet die ook terug te vinden is op bovenstaande website) en dat er aan de nodige assumpties voldaan werd. 2. Oefening 1: padanalyse 1 Stap 1: A priori theorie Vanuit de literatuur werd volgend model naar voor geschoven: This study examined the role of work-related, psychosocial and psychological factors in predicting functional and social disability in 890 working employees. It was tested whether painrelated fear mediated the relationship between NA and (functional and social) disability. Further, it was also assumed that functional disability had a direct effect on social disability. Furthermore, the proposed model tests whether the relationship between NA and (functional and social) disability is also mediated by pain severity. Additionally, it was also assumed that pain-related fear had a direct effect on pain severity. 1 Gebaseerd op data van Els Gheldof 2

3 Aangezien alle variabelen waarvan sprake is in deze vooropgestelde theorie werden geoperationaliseerd aan de hand van totaalscores van vragenlijsten, en dus geen enkele van deze begrippen niet rechtstreeks werd gemeten, hebben we hier te maken met een padanalyse. Er zijn in dit model geen latente variabelen, alle variabelen werden rechtstreeks gemeten. We kunnen het model zoals hierboven beschreven als volgt grafisch voorstellen: Pain-related fear Functional disability Negative affect Pain severity Social disability Figuur 1: het te toetsen model Stap 2: Databestanden voorbereiden Het databestand EBU1 bestaat uit 890 cases. Volgende variabelen werden gemeten (enkel de uiteindelijke totaalscores worden weergegeven): - Negative affect (NA) - Pain-related fear (TSK) - Pain severity (TNOBP7) - Functional disability (QBPDQ) - Social disability (PDI) Aangezien we slechts over 1 groot databestand beschikken, zullen we maatregelen moeten treffen om kruisvalidatie mogelijk te maken. Splits hiertoe het databestand random in 2 helften (N 1 = 445 en N 2 = 445): een calibration sample, waarop we het model gaan opbouwen, en een validation sample, dat we zullen gebruiken om het uiteindelijk model te valideren. De volgorde van het opslaan van bestanden is in deze procedure erg belangrijk. In SPSS: Data _ Select Cases 3

4 Random sample of cases _ Sample Exactly 445 cases from the first of 890 cases Continue _ OK Figuur 2: Data _ Select Cases Figuur 3: Select Cases _ Random sample of cases 4

5 Figuur 4: Random sample of cases _ 445 of 890 cases Orden vervolgens de data op de nu ingestelde filter en bewaar het bestand. In SPSS: Data _ Sort Cases Sort by _ Filter OK Figuur 5: Data _ Sort Cases Save File 5

6 Bewaar het bestand nogmaals, maar nu als calibration sample: Save file as _ calibration Selecteer nu alle doorstreepte cases (cases met filter = 0) en delete ze. Bewaar het bestand nogmaals. Open opnieuw het volledige bestand (EBU1). Bewaar opnieuw maar nu als validation sample: Save File as _ validation. Selecteer nu alle NIET-doorstreepte cases (cases met filter = 1) en delete ze. Bewaar het bestand nogmaals. Op deze manier hebben we nu 2 nieuwe databestanden gecreëerd: de calibration sample en de validation sample. Merk op dat deze samples random werden geselecteerd. Dit wil zeggen dat de bekomen resultaten voor iedereen anders zullen zijn, aangezien iedereen een andere random sample bekomt. De resultaten in deze oefeningen zijn dus slechts een richtlijn, je eigen resultaten zullen hiervan verschillen. In een volgende stap gaan we de correlatiematrices aanmaken voor zowel de calibration als de validation sample. We gebruiken hiervoor het script cormatr. In dit initieel script moeten slecht 2 zaken aangevuld worden: - een opsomming van de variabelen die we in het model gaan gebruiken. De exacte namen zoals gebruikt in SPSS moeten worden opgegeven en worden telkens gescheiden door een spatie. - De plaats (pad) waar we de correlatiematrix willen opslaan op onze computer en de naam die we er aan willen geven. In SPSS: Open het calibration bestand. Open het script cormatr. Vul aan: - /VARIABLES= tnopb7 tsk qbpdq pdi na - /matrix out ( h:\ebu1\cormatrix calibration.sav ) Dit pad en de opgegeven naam zijn uiteraard arbitrair. Maak wel duidelijk dat het om de calibration sample gaat. Het is cruciaal dat je afsluit met de extensie.sav! RUN ALL 6

7 Figuur 6: Leeg script venster cormatr Figuur 7: Ingevuld script venster cormatr 7

8 Er werd nu een correlatiematrix gecreëerd voor de calibration sample op de plaats die je hebt gespecificeerd in het pad. Doorloop dezelfde procedure voor de correlatiematrix van de validation sample (verander uiteraard wel de naam van de matrix). Eens beide correlatiematrices correct werden aangemaakt, kunnen alle SPSS schermen gesloten worden. Voor de zekerheid kan je de aangemaakte correlatiematrices altijd nog eens openen. Ze moeten de volgende vorm hebben: Figuur 8: Voorbeeld van een correlatiematrix in SPSS Naast de correlaties tussen de verschillende variabelen, worden ook de gemiddelden, standaarddeviaties en aantal valide subjecten per variabele weergegeven. Zo zien we dat er (in dit geval) van onze 445 subjecten nu nog 421 subjecten overblijven. De overige cases zijn gesneuveld door listwise deletion: alle cases die op één van de geselecteerde variabelen een missing value vertonen worden automatisch verwijderd voor volgende analyses. 8

9 Stap 3: Van start met Amos Eens de correlatiematrices zijn aangemaakt, kunnen we Amos openen. Figuur 9: Openingsvenster Amos We gaan meteen een nieuw bestand openen en dit opslaan op dezelfde plaats waar de correlatiematrices werden bewaard. In Amos: File _ New File _ Save as _ Model EBU1 OK Vanaf nu gaan we van start met de opbouw van het model. Dit doen we aan de hand van de calibration sample. De validation wordt achteraf gebruikt voor de validering van het model. 9

10 Stap 4: Model tekenen Deze stap kost hoogstwaarschijnlijk het meeste tijd. Het vergt wat inspanning om met de tools van Amos te leren werken. In het begin zullen de modellen er nog slordig uitzien, maar oefening baart kunst. Een overzicht van alle tools kan je vinden in de tekst van Byrne (2001). In deze praktijkbundel zal het logo van de gebruikte tools steeds vermeld worden. Aangezien we bij padanalyse geen latente variabelen hebben, zullen er ook geen cirkels in ons model voorkomen. Het te toetsen model wordt afgebeeld op Figuur 1. Door gebruik te maken van de Amos tools gaan we dit model stap voor stap tekenen. Aangezien een pad-model vaak in de lengte gesitueerd is, is het vaak handig om het tekenblad in landscape te plaatsen: In Amos: View _ Interface Properties Orientation _ Landscape Apply Figuur 10: View _ Interface Properties 10

11 Figuur 11: Orientation _ landscape Vervolgens kunnen we de 5 rechthoeken voor de 5 variabelen die we in ons model willen opnemen gaan tekenen. Om het model netjes te houden, kunnen we 1 rechthoek tekenen en deze vervolgens 4 keer kopiëren en verplaatsen naar de gewenste plaats. 11

12 Vervolgens kunnen de verbanden tussen de 5 variabelen toegevoegd worden aan de figuur, overeenkomstig het beoogde model van Figuur 1. Aangezien we bij padanalyse de indicatoren als pseudo-constructen gaan beschouwen, moeten we ook predictiefouten toevoegen aan het model: een voorspelling van een variabele door een andere kan nooit perfect zijn. Daarom hoort er bij elke variabele die door een ander voorspeld wordt (endogene variabelen, waar dus een pijl toekomt) een predictiefout. Aan de hand van deze tool kunnen we predictiefouten gaan toevoegen aan het model: klik op de tool en nadien op een endogene variabele. Om de predictiefout te roteren (om het model overzichtelijk te houden) kan je blijven klikken op de endogene variabele tot de plaats van de predictiefout naar wens is. 12

13 Vervolgens gaan we de namen van de variabelen toevoegen aan het model. Aangezien het enkel gaat om geobserveerde variabelen, moeten we die gaan extraheren uit de correlatiematrix van de calibration sample. Eerst en vooral moeten we dus de juiste correlatiematrix in Amos gaan inladen. Dit doen we aan de hand van volgende tool: File Name _ cormatrix calibration OK Figuur 12: Inladen correlatiematrix Nu kunnen we in Amos een overzicht opvragen van alle variabelen die in het databestand zitten: Figuur 13: Overzicht variabelen in bestand 13

14 Door deze variabelen naar de juiste rechthoeken te slepen kunnen we het model vervolledigen. Amos vult standaard niet de naam van de variabele, maar wel de volledige beschrijving in de rechthoeken in, en dit kan soms erg vervelend zijn. Om dit op te lossen kunnen we enkel de namen laten invullen: View _ Interface Properties Misc _ vink uit: Display variable labels Apply Figuur 14: Vink Display variable labels uit Nu kunnen we het model gaan vervolledigen met de namen van de variabelen op een overzichtelijke manier. 14

15 Tot slot moeten ook de predictiefouten benoemd worden door er rechts op te klikken en via de Object Properties de fouten een naam te geven (p1, ). Het model is nu volledig getekend: 15

16 Stap 5: Model fitten Nu het model getekend is, kunnen overgaan tot het fitten van het model. Vaak is het handig om na het fitten van het model meteen al een overzicht te krijgen van enkele fitmaten. We kunnen hiervoor een titel toevoegen aan ons model. Open hiervoor het bestandje fitmeas en kopieer de volledige inhoud. Figuur 15: fitmeas bestand Keer terug naar Amos en klik op volgende tool: Klik ergens onderaan op het werkblad van Amos en plak de inhoud van het fitmeas bestandje in het venster dat verschijnt door gebruik te maken van Ctrl-V. Druk op OK. Figuur 16: fitmeas bestand plakken als titel in Amos Gebruik volgende tool om alles mooi op je werkblad te centraliseren: 16

17 Onderaan je werkblad staat er nu een tekst die straks meteen een overzicht zal bieden van enkele fitmaten. Vooraleer we uiteindelijk het model kunnen gaan fitten, moeten we nog enkele bijkomende opties aanduiden om een volledige output te krijgen: View _ Analysis Properties Output _ duid alles aan in de linker kolom. Figuur 17: output opties aanduiden Nu al deze voorbereidingen voltooid zijn kunnen we het model gaan fitten op de beschikbare data: 17

18 Stap 6: Interpretatie Eens het model gefit werd, wordt er meteen al een heleboel informatie op het model afgebeeld. Om deze gegevens te kunnen bekijken moeten we overgaan van de Input modus (waar modellen getekend en gewijzigd worden, databestanden ingegeven worden, ) naar de Output modus (waar outputgegevens op het getekende model worden afgebeeld). We kunnen tussen deze 2 modi switchen via volgende tool, waarbij de grijze pijl de input modus voorstelt en de rode pijl de output modus: Door dus op de rode pijl te klikken, krijgen we de op het model verschillende gegevens te zien. Standaard krijgen we steeds de ongestandaardiseerde data ( Unstandardized ) te zien. Omdat deze data meestal niet zo interessant zijn, omdat ze geen directe vergelijking toelaten, switchen we naar de gestandaardiseerde data ( Standardized ). Figuur 18: gestandaardiseerde data opvragen De gestandaardiseerde data staan afgebeeld op onderstaande figuur. Merk opnieuw op dat je eigen outputgegevens er heel anders uit kunnen zien aangezien we random samples hebben genomen uit het volledige bestand! 18

19 Figuur 19: gestandaardiseerde output Op de figuur van een padanalyse worden 3 verschillende outputgegevens afgebeeld: 1. Gestandaardiseerde regressiegewichten: dit zijn de cijfers die op de pijlen staan. Deze coëfficiënten hebben dezelfde betekenis als bij gewone regressie: het effect van a op b. Voorbeeld: het regressiegewicht van Negatief Affect (NA) op Pain Severity (TNOBP7) bedraagt.10, wat aan de lage kant is. 2. Proporties verklaarde variantie: Van elk endogeen (pseudo)-construct wordt ook weergegeven hoeveel variantie ervan verklaard wordt door de direct en indirecte invloeden van de andere variabelen. Dit zijn de cijfers die boven de endogene constructen staan. Voorbeeld: zo wordt er van de variantie in Pain Severity (TNOBP7) 20% verklaard door de variabelen die er direct en/of indirect op inwerken. 3. Overzicht van enkele fitmaten: Onderaan wordt een beknopt overzicht gegeven van enkele fitmaten: chi 2 met bijhorende vrijheidsgraden en p-waarde, GFI, AGFI, RMSEA en pclose. 19

20 Om na te gaan of dit model goed past bij de data, of er sprake is van een aanvaardbaar model dat aansluit bij de a priori hypotheses, moeten we een aantal zaken bekijken: 1. Zijn alle afgebeelde verbanden ook significant? Uiteraard is dit een belangrijke vraag. Als blijkt dat er verbanden zijn in het model die we theoretisch hadden verwacht, maar die in de praktijk niet opgaan, stemt het model niet overeen met de werkelijkheid. Om dit na te gaan moeten we eerst een uitgebreider outputrapport opvragen aan de hand van volgende tool: Op die manier verkrijgen we een zeer uitgebreide output. Rechts bovenaan wordt een overzicht getoond van alle onderdelen van deze output. Ik ga enkel de belangrijkste zaken toelichten. Figuur 20: overzicht output Om de significantie van de verbanden na te gaan, kijken we naar de sectie Estimates. Daar kunnen we onder de tabel Regression weights per verband de p-waarden gaan bekijken. Uit Figuur 21 blijkt dat alle verbanden die we a priori verwachtten ook daadwerkelijk significant zijn, hoewel het effect van NA op TNOBP7 op het randje is (p <.05). 20

21 Figuur 21: significantie veronderstelde verbanden 2. Heeft het model een aanvaardbare model fit? Naast de significantie van de verbanden, willen we natuurlijk ook weten of ons model een goede fit heeft. Dit wil zeggen dat het goed past bij de data, en dus ook bij de werkelijkheid. Hiervoor zijn er zeer veel fitmaten beschikbaar die we kunnen bekijken onder de sectie Model Fit van het uitgebreide outputrapport. Ik ga niet in op de theoretische betekenis van de verschillende soorten fitmaten. Hierover bestaat reeds zeer veel documentatie, zoals bijvoorbeeld het boek van Byrne (2001). Naast een groot gamma aan fitmaten bestaan er ook zeer uiteenlopende normen over wanneer een fitmaat wijst op een goede model fit. De normen die ik hieronder hanteer zijn de meest gangbare. Dit zijn vrij soepele normen. In Tabel 1 geef ik enkele van de meest gebruikte fitmaten en hun normen weer. Fitmaat Norm Chi 2 (df), p-waarde 2 Niet significant GFI (Goodness-of-fit index) > 0.90 AGFI (Adjusted Goodness-of-fit index) > 0.85 RMSEA (Root Mean Square Error of Approximation) < 0.08 CFI (Comparative Fit Index) > 0.90 Tabel 1: normen van enkele veel gebruikte fitmaten Als ik deze fitmaten opzoek voor het huidige model bekom ik volgende waarden: 2 Opmerking: in Amos wordt er vaak naar chi 2 verwezen als CMIN. 21

22 Fitmaat Norm Waarde Chi 2 (df), p-waarde Niet significant 10.30(2), p = GFI > AGFI > RMSEA < CFI > Tabel 2: bekomen waarden voor deze fitmaten Over het algemeen geven deze fitmaten een vrij goede fit weer. Echter, de chi 2 waarde en de RMSEA zijn niet OK. We kunnen dus concluderen dat ons model vrij OK is: alle verbanden zijn significant en fit is op de meeste vlakken aanvaardbaar. Toch is fit van dit model ook niet heel sterk. Stap 7: Modificatie Wat modificatie betreft, zijn er voor padanalyse weinig mogelijkheden. We kunnen zeer moeilijk items gaan weglaten, aangezien het vaak slechts om enkele geobserveerde variabelen gaat. Bovendien is er ook geen sprake van meetfouten waartussen covarianties eventueel mogelijk zijn. De enige mogelijkheid is om theoretisch het model te gaan herbekijken en eventueel aan de basis wijzigingen te gaan doen en het alternatieve model te gaan toetsen. De theorie blijft altijd centraal. Elke modificatie die gebeurt, moet te kaderen zijn binnen de theorie. Het herbekijken van het theoretische kader, valt buiten het bestek van deze oefeningen. Stap 8: Validatie Als laatste stap gaan we nu het model dat werd opgebouwd op basis van de calibration sample valideren aan de hand van de validation sample. Dit verloopt zeer eenvoudig. Het enige dat we moeten doen is in Amos een andere correlatiematrix specifiëren. Het model blijft volledig ongewijzigd. Via de volgende tool kunnen we een nieuw databestand aanduiden: 22

23 In plaats van de calibration correlatiematrix voeren we nu de validation correlatiematrix in. Vervolgens laten we het model opnieuw runnen: De output voor deze validation sample ziet er als volgt uit: Figuur 22: output afgebeeld op model Figuur 23: significantie verbanden 23

24 Fitmaat Norm Waarde Chi 2 (df), p-waarde Niet significant 3.70(2), p = 0.16 GFI > AGFI > RMSEA < CFI > Tabel 3: bekomen waarden voor deze fitmaten Deze model fit is uitstekend. Bovendien zijn ook alle veronderstelde verbanden significant. Dus hoewel de model fit bekomen met de calibration sample wat minder was, wordt duidelijk dat het model wel zeer goed de data fit van de validation sample. 24

25 3. Oefening 2: Confirmatorische Factoranalyse 3 Stap 1: A priori theorie Deze studie betreft de ontwikkeling van een nieuwe vragenlijst op basis van EFA en CFA: We report the development of the Pain Solutions (PaSol) questionnaire, an instrument designed to measure assimilative (efforts at changing or solving pain) and accommodative (accepting that pain can not be solved, and changing life goals) responses to the problems associated with pain. Data were collected from 476 adults suffering from chronic pain. Exploratory and confirmatory factor analyses resulted in a 14-item instrument with an adequate oblique four factor structure : Factor I (Solving Pain): 4 items ( ) Factor II (Meaningfulness of Life Despite Pain): 5 items ( ) Factor III (Acceptance of the Insolubility of Pain): 3 items (7-9-16) Factor IV (Belief in a Solution): 2 items (12-23) De bedoeling is om deze 4-factor structuur te repliceren met CFA. Stap 2: Databestanden voorbereiden Het databestand Pasol bestaat uit 476 cases. In het bestand worden enkel de 14 items die na EFA en CFA overbleven weergegeven. Aangezien we slechts over 1 groot databestand beschikken, zullen opnieuw het databestand random in 2 helften moeten splitsen (N 1 = 238 en N 2 = 238): een calibration sample, waarop we het model gaan opbouwen, en een validation sample, dat we zullen gebruiken om het uiteindelijk model te valideren. Gebruik dezelfde procedure zoals beschreven in oefening 1. We bekomen dan opnieuw 2 nieuwe databestanden: de calibration sample en de validation sample. Merk opnieuw op dat de bekomen resultaten voor iedereen anders zullen zijn, aangezien iedereen een andere random sample bekomt. In een volgende stap gaan we de correlatiematrices aanmaken voor zowel de calibration als de validation sample. We gebruiken hiervoor het script cormatr. Volg opnieuw dezelfde procedure als in oefening 1. 3 Gebaseerd op data van Petra De Vlieger 25

26 Stap 3: Van start met Amos Eens de correlatiematrices zijn aangemaakt, kunnen we Amos openen. We gaan meteen een nieuw bestand openen en dit opslaan op dezelfde plaats waar de correlatiematrices werden bewaard. In Amos: File _ New File _ Save as _ Model Pasol OK Vanaf nu gaan we van start met de opbouw van het model. Dit doen we aan de hand van de calibration sample. De validation wordt achteraf gebruikt voor de validering van het model. Stap 4: Model tekenen Aangezien we bij CFA nu wél latente variabelen hebben, zullen er ook cirkels in ons model voorkomen. Door gebruik te maken van de Amos tools gaan we dit model stap voor stap tekenen. We starten met het tekenen van een leeg model. We repliceren het model zoals beschreven in stap 1: 4 factoren met resp. 4, 5, 3 en 2 items. De latente constructen worden verondersteld van gecorreleerd te zijn. Volgende tools zullen zeker van pas komen: 26

27 Vervolgens gaan we de namen van de variabelen toevoegen aan het model. De latente factoren en de meetfouten kunnen we arbitrair benoemen, zolang elke naam maar uniek is. We doen dit door opnieuw rechts te klikken op de constructen en meetfouten en de Object Properties te selecteren. Onder Variable Name kunnen we dan een willekeurige naam ingeven. De namen van de geobserveerde variabelen moeten we opnieuw gaan extraheren uit de correlatiematrix van de calibration sample. Eerst en vooral moeten we dus de juiste correlatiematrix in Amos gaan inladen. Dit doen we aan de hand van volgende tool: File Name _ cormatrix calibration OK Nu kunnen we in Amos een overzicht opvragen van alle variabelen die in het databestand zitten: 27

28 Figuur 24: Overzicht variabelen in bestand Door deze variabelen naar de juiste rechthoeken te slepen kunnen we het model vervolledigen. 28

29 Stap 5: Model fitten Nu het model getekend is, kunnen overgaan tot het fitten van het model. We gaan opnieuw via het fitmeas bestandje, een overzicht van de fitmaten opvragen (zie procedure oefening 1). We duiden ook opnieuw de nodige output opties aan. Nu al deze voorbereidingen voltooid zijn kunnen we het model gaan fitten op de beschikbare data: Stap 6: Interpretatie Door op de rode pijl te klikken, krijgen we de op het model verschillende gegevens te zien. Standaard krijgen we steeds de ongestandaardiseerde data ( Unstandardized ) te zien. Omdat deze data meestal niet zo interessant zijn, omdat ze geen directe vergelijking toelaten, switchen we naar de gestandaardiseerde data ( Standardized ). De gestandaardiseerde data staan afgebeeld op onderstaande figuur. Merk opnieuw op dat je eigen output gegevens er heel anders uit kunnen zien aangezien we random samples hebben genomen uit het volledige bestand! 29

30 Figuur 25: gestandaardiseerde output Op de figuur van een padanalyse worden 4 verschillende outputgegevens afgebeeld: 1. Gestandaardiseerde regressiegewichten: dit zijn de cijfers die op de pijlen staan. Deze coëfficiënten hebben dezelfde betekenis als bij gewone regressie: het effect van a op b. Voorbeeld: het regressiegewicht van Belief op item 23 van de Pasol bedraagt.77. Daaruit blijkt dat dit item een goed item is: het is een goede operationalisering van de subschaal Belief. 30

31 2. Proporties verklaarde variantie: Van elke indicator wordt ook weergegeven hoeveel variantie ervan verklaard wordt door de latente variabelen. Dit zijn de cijfers die boven de endogene constructen staan. Voorbeeld: zo wordt er van de variantie item 13 van de Pasol 55% verklaard door de Solving Pain subschaal. 3. Correlaties/Covarianties: tussen de latente factoren veronderstelden we correlaties. Deze worden weergegeven op de pijlen. Voorbeeld: De correlatie tussen de Solving Pain en de Belief subschalen bedraagt Overzicht van enkele fitmaten: Onderaan wordt een beknopt overzicht gegeven van enkele fitmaten. Om na te gaan of dit model goed past bij de data, of er sprake is van een aanvaardbaar model dat aansluit bij de a priori hypotheses, moeten we een aantal zaken bekijken: 1. Zijn alle afgebeelde verbanden ook significant? Procedure: zie oefening 1. Figuur 26: significantie veronderstelde verbanden 31

32 2. Heeft het model een aanvaardbare model fit? Naast de significantie van de verbanden, willen we natuurlijk ook weten of ons model een goede fit heeft. Als ik de fitmaten opzoek voor het huidige model bekom ik volgende waarden: Fitmaat Norm Waarde Chi 2 (df), p-waarde Niet significant (71), p= GFI > AGFI > RMSEA < CFI > Tabel 4: bekomen waarden voor deze fitmaten Over het algemeen zijn de fitmaten net op het randje. Een aanpassing lijkt aangewezen. Stap 7: Modificatie Om na te gaan of er verbeteringen aan het model kunnen gebeuren, kijken we in de uitgebreide output naar de Modification Indices. Hierin worden alle wijzigingen vermeld die doorgevoerd kunnen worden om de model fit te verbeteren. Let op! Niet alle aanpassingen zijn gewenst. Kruisladingen zijn bijvoorbeeld uit den boze: als item 13 niet enkel laadt op Solving Pain, maar ook op Belief, dan geeft dit aan dat dit geen goed item is. Het meet nu niet langer specifiek 1 latent construct. Items worden geacht om één en slechts één latent construct te meten. Wat wel algemeen gedoogd wordt is de toevoeging van covarianties tussen meetfouten, mist dit theoretisch kan verklaard worden. Een dergelijke covariantie tussen 2 meetfouten geeft aan dat de 2 items die met de meetfouten overeenstemmen samen nog iets anders meten, dat momenteel niet in het model werd opgenomen. Indien theoretisch kan worden verklaard dat het inderdaad zo kan zijn dat beide items samen nog iets anders meten, kan men een dergelijke covariantiepijl tussen meetfouten toevoegen aan het model. De theorie moet echter steeds primeren! We kunnen dus in dit geval de Modification Indices gaan bestuderen. We bekijken enkel de covariances en we bekijken enkel de covarianties tussen 2 meetfouten: 32

33 Figuur 27: Modification indices Om te beoordelen welke van de door Amos voorgestelde wijzigingen we zullen verkiezen, kijken we naar de MI-waarden. Deze geven aan in hoeverre de chi 2 -waarde zal dalen als die specifieke wijziging wordt doorgevoerd. Als de chi 2 -waarde daalt, verbetert de fit van het model. Bijvoorbeeld: als we de covariantie toevoegen tussen e16 en e9, zal de chi 2 -waarde dalen met Uiteraard willen we dat de chi 2 -waarde zo sterk mogelijk zal dalen, dus kiezen we voor de grootste MI-waarde. De grootste MI-waarde voor een covariantie tussen 2 meetfouten vinden we tussen e1 en e4 (12.710). We gaan dus deze covariantie aan ons model toevoegen en we fitten het model opnieuw: 33

34 Figuur 28: Model mét covariantie tussen e1 en e4 Als we de fit van dit aangepast model nu opnieuw bekijken, blijkt dat de fit verbeterd is: Fitmaat Norm Waarde Chi 2 (df), p-waarde Niet significant (70), p= GFI > AGFI > RMSEA < CFI > Tabel 5: bekomen waarden voor deze fitmaten 34

35 Aangezien alle fitmaten, behalve chi 2 nu aanvaardbaar zijn, voeren we geen verdere aanpassingen door. Zouden we dit wél willen doen, gaan we opnieuw de covariantie tussen meetfouten selecteren met de hoogste MI-waarde, opnieuw het model fitten en opnieuw de fitmaten bekijken. We voeren dus steeds slecht 1 modificatie per keer door. Want, elke aanpassing kan drastische gevolgen hebben voor de model fit en dus ook voor bijkomende modificaties die nog mogelijk zijn. Voer modificaties dus altijd stap voor stap uit. Verder is het zo dat 3 modificaties meestal als maximum wordt beschouwd. Immers, hoe meer modificaties we doen, hoe moeilijker het model te valideren is op een andere sample. Beperk de modificaties dus zo veel mogelijk. Stap 8: Validatie Als laatste stap gaan we nu het model dat werd opgebouwd op basis van de calibration sample valideren aan de hand van de validation sample. Volg dezelfde procedure als in oefening 1. De output voor deze validation sample ziet er als volgt uit: Figuur 29: output afgebeeld op model 35

36 Figuur 30: significantie verbanden Fitmaat Norm Waarde Chi 2 (df), p-waarde Niet significant (70), p = 0.00 GFI > AGFI > RMSEA < CFI > Tabel 6: bekomen waarden voor deze fitmaten Deze model fit is goed, behalve de chi 2 -waarde. Bovendien zijn ook alle veronderstelde verbanden significant. We kunnen dus besluiten dat het model mooi gevalideerd wordt op basis van deze validation sample. Dit geeft aan dat het model robuust is over verschillende samples heen. 36

Structural Equation Modeling

Structural Equation Modeling Workshop Structural Equation Modeling Eva Van den Bussche 2007 Overzicht Deel I: Theoretische kadering SEM Deel II: Introductie AMOS: Demonstratie Deel III: Practicum op basis van real-life datasets 2

Nadere informatie

Verband tussen twee variabelen

Verband tussen twee variabelen Verband tussen twee variabelen Inleiding Dit practicum sluit aan op hoofdstuk I-3 van het statistiekboek en geeft uitleg over het maken van kruistabellen, het berekenen van de correlatiecoëfficiënt en

Nadere informatie

Wat zijn de verschillen tussen SPSS 9 en SPSS 10?

Wat zijn de verschillen tussen SPSS 9 en SPSS 10? Wat zijn de verschillen tussen SPSS 9 en SPSS 10? 1.1 De data-editor / het definiëren van variabelen 1.2 Het openen van bestanden 1.3 Output lezen 1.4 Mogelijke problemen 1.1.1 De data-editor Het grootste

Nadere informatie

Toegepaste data-analyse: sessie 3

Toegepaste data-analyse: sessie 3 Toegepaste data-analyse: sessie 3 Mixed Models II: Actor-partner model Corr (Yij, Yik) = σσ 2 kkkkkkkkkkkk σσ 2 kkkkkkkkkkkk+ σσ 2 rrrrrr Je kan deze data niet modelleren a.d.h.v. lineaire regressie. Er

Nadere informatie

Handleiding Invoeren van een Catia V5R19 document in SmarTeam

Handleiding Invoeren van een Catia V5R19 document in SmarTeam Handleiding Invoeren van een Catia V5R19 document in SmarTeam Versie: 1 Rev. 1 Datum: 08-12- 09 1. Maak een part, product (= assembly) of tekening in Catia. Bij het aanmaken van Part en Product in Catia

Nadere informatie

Handleiding SPSS. 1) Maak je bestand

Handleiding SPSS. 1) Maak je bestand Handleiding SPSS 1) Maak je bestand In de file die op Minerva staat, zijn de data opgenomen van alle groepjes. Het is de bedoeling dat je je eindverslag schrijft over de data van jouw groepje. Om dit te

Nadere informatie

Handleiding voor het maken van een online enquête formulier. Google Drive toepassing

Handleiding voor het maken van een online enquête formulier. Google Drive toepassing Handleiding voor het maken van een online enquête formulier. Google Drive toepassing HOGESCHOOL VAN ARNHEM EN NIJMEGEN Januari 7 2014 Opgesteld door: Jan-Willem 1//2014 Handleiding voor het maken van een

Nadere informatie

Het gebruik van SPSS voor statistische analyses. Een beknopte handleiding.

Het gebruik van SPSS voor statistische analyses. Een beknopte handleiding. Het gebruik van SPSS voor statistische analyses. Een beknopte handleiding. SPSS is een alom gebruikt, gebruiksvriendelijk statistisch programma dat vele analysemogelijkheden kent. Voor HBO en universitaire

Nadere informatie

Toegang deelnemers / Inloggen... 02. Account deelnemer... 03. Communicatiemateriaal.. 03. Bijbestellen communicatiemateriaal.. 03

Toegang deelnemers / Inloggen... 02. Account deelnemer... 03. Communicatiemateriaal.. 03. Bijbestellen communicatiemateriaal.. 03 Inhoudstafel Handleiding Online Tool Dag van de Zorg 2016 Toegang deelnemers / Inloggen... 02 Paswoord vergeten. 02 Account deelnemer... 03 Communicatiemateriaal.. 03 Bijbestellen communicatiemateriaal..

Nadere informatie

Handleiding voor Leden Teampagina aanpassen op www.witkampers.nl

Handleiding voor Leden Teampagina aanpassen op www.witkampers.nl Handleiding voor Leden Teampagina aanpassen op www.witkampers.nl 1 Inleiding & Inhoudsopgave Deze handleiding helpt bij het aanpassen van de teampagina s op www.witkampers.nl. Het doel van de website is

Nadere informatie

TI-SMARTVIEW. Installeren op Windows PC

TI-SMARTVIEW. Installeren op Windows PC TI SmartView 1 TI-SMARTVIEW Installeren op Windows PC De licentie van de school voor TI-SmartView is tot nader bericht een single-user licentie, hetgeen betekent dat deze op één pc mag geïnstalleerd worden,

Nadere informatie

In het CMS is het mogelijk om formulieren aan te maken. Voorafgaand een belangrijke tip:

In het CMS is het mogelijk om formulieren aan te maken. Voorafgaand een belangrijke tip: FORMULIEREN In het CMS is het mogelijk om formulieren aan te maken. Voorafgaand een belangrijke tip: belangrijk Importeer formulierdata uit een CSV-bestand precies zoals verderop beschreven. 1. Gedrag

Nadere informatie

Website bouwen met frontpage

Website bouwen met frontpage Website bouwen met frontpage Na het openen van frontpage komen we in volgend scherm terecht: hier gaan we in de rechter- Kolom kiezen voor Page Templates. Als vb ga ik de startpagina namaken van mijn site,

Nadere informatie

Menu aansturing van SPSS voorbeeld in paragraaf 6.5 van hoofdstuk 6 over multipele regressie analyses van recidive bij jongens

Menu aansturing van SPSS voorbeeld in paragraaf 6.5 van hoofdstuk 6 over multipele regressie analyses van recidive bij jongens Menu aansturing van SPSS voorbeeld in paragraaf 6.5 van hoofdstuk 6 over multipele regressie analyses van recidive bij jongens Hieronder wordt uitgelegd hoe alle analyses besproken in paragraaf 6.5 van

Nadere informatie

1. Introductie tot SPSS

1. Introductie tot SPSS 1. Introductie tot SPSS Wat is SPSS? SPSS is een statistisch computerprogramma dat door wetenschappers wordt gebruikt om gegevens te verzamelen, analyseren en te bewerken. Het wordt voornamelijk gebruikt

Nadere informatie

Handleiding voor de installatie van Robobridge

Handleiding voor de installatie van Robobridge Handleiding voor de installatie van Robobridge Dit is de weg die ik gevolg heb. Mijn computer draait op het besturingssysteem Windows XP(32bits). Bij andere systemen kunnen kleine verschillen voorkomen.

Nadere informatie

QUESTI OPSTARTGIDS ALGEMENE INSTELLINGEN EN LVS

QUESTI OPSTARTGIDS ALGEMENE INSTELLINGEN EN LVS 01 - WELKOM BIJ QUESTI Welkom bij Questi. Alvorens je opstart, willen we je graag attent maken op enkele zaken. Voor je op de knop inloggen klikt, bekijk je best even de algemene filmpjes onder de knop

Nadere informatie

Handleiding bij de Booktest Generator

Handleiding bij de Booktest Generator Handleiding bij de Booktest Generator Het programma voor het maken van toetsen bij boeken. (c) 2005/2009 Visiria Uitgeversmaatschappij Twisk Inleiding Onze dank voor het aanvragen van de Booktest Generator.

Nadere informatie

Handleiding voor het maken van een online enquête formulier. Google Drive toepassing

Handleiding voor het maken van een online enquête formulier. Google Drive toepassing Handleiding voor het maken van een online enquête formulier. Google Drive toepassing HOGESCHOOL VAN ARNHEM EN NIJMEGEN Februari 2016 Opgesteld door: Jan-Willem Handleiding voor het maken van een online

Nadere informatie

Technische nota AbiFire5 Rapporten maken via ODBC

Technische nota AbiFire5 Rapporten maken via ODBC Technische nota AbiFire5 Rapporten maken via ODBC Laatste revisie: 29 juli 2009 Inhoudsopgave Inleiding... 2 1 Installatie ODBC driver... 2 2 Systeeminstellingen in AbiFire5... 3 2.1 Aanmaken extern profiel...

Nadere informatie

Technische nota AbiFire Rapporten maken via ODBC

Technische nota AbiFire Rapporten maken via ODBC Technische nota AbiFire Rapporten maken via ODBC Laatste revisie: 23 januari 2018 Inhoudsopgave 1 Inleiding... 2 2 Systeeminstellingen in AbiFire... 3 2.1 Aanmaken extern profiel... 3 2.2 Toewijzing extern

Nadere informatie

Oplossingen hoofdstuk Het milieubesef

Oplossingen hoofdstuk Het milieubesef Oplossingen hoofdstuk 3 1. Het milieubesef Eerst het hercoderen van item 3 en 5, via het commando Transform, Recode into different variables, nadien verschijnt het dialoogvenster Recode into Different

Nadere informatie

In deze handleiding wordt uitgelegd hoe een DIN kader gemaakt moet worden en hoe er nieuwe papierformaten aangemaakt moeten worden.

In deze handleiding wordt uitgelegd hoe een DIN kader gemaakt moet worden en hoe er nieuwe papierformaten aangemaakt moeten worden. DIN kader In deze handleiding wordt uitgelegd hoe een DIN kader gemaakt moet worden en hoe er nieuwe papierformaten aangemaakt moeten worden. Verschillende sheets aanmaken 1. Open de Iso Draft.dft uit

Nadere informatie

6.8 Lijsten: oefeningen

6.8 Lijsten: oefeningen 6.8 Lijsten: oefeningen Opgaven 44.: Records zoeken Open het document "Autokosten". Klik in de lijst. Kies de opdracht 'Data - Formulier' [Data - Form]. Klik de knop 'Criteria' [Criteria]. Vul als zoekcriterium

Nadere informatie

Voorbeeld regressie-analyse

Voorbeeld regressie-analyse Voorbeeld regressie-analyse In dit voorbeeld wordt gebruik gemaakt van het SPSS data-bestand vb_regr.sav (dit bestand kan gedownload worden via de on-line helpdesk). We schatten een model waarin de afhankelijke

Nadere informatie

Handleiding : Opdrachten vanuit Excel

Handleiding : Opdrachten vanuit Excel Handleiding : Opdrachten vanuit Excel Opdrachten vanuit Excel v2.1 Created on 1/21/2009 3:55:00 PM 1 1. Introductie Deze handleiding beschrijft de werkwijze voor het gebruik van de toepassing Domiciliëringen

Nadere informatie

U ziet de progressie van de download aan de groene blokjes in het balkje helemaal onder aan de pagina.

U ziet de progressie van de download aan de groene blokjes in het balkje helemaal onder aan de pagina. Gegevens exporteren en bewerken vanuit GRIEL Stap 1. Selecteer de juiste gegevens en download deze 1. Stel het datumfilter in op de gewenste periode. Druk op ververs. 2. Maak met behulp van het filter

Nadere informatie

Screencast-O-Matic HANDLEIDING

Screencast-O-Matic HANDLEIDING Screencast-O-Matic HANDLEIDING Inhoud 1 Inleiding 3 2 Stap voor stap 3 3 Conclusie 9 4 Meer info 10 4.1 Hulp nodig? 10 4.2 Vragen en opmerkingen 10 4.3 Trefwoordenlijst 10 4.4 Lijst met afbeeldingen 10

Nadere informatie

Invoegen... 8 Invulpunt... 9 Nieuwe bouwsteen maken... 9 Bouwsteen opslaan... 10. Wijze van werken in Outlook... 11 Informatie...

Invoegen... 8 Invulpunt... 9 Nieuwe bouwsteen maken... 9 Bouwsteen opslaan... 10. Wijze van werken in Outlook... 11 Informatie... ProDoc Bouwstenen voor Word & Outlook 2007 Inhoud Kopiëren bestanden... 2 Hoofdmap Bouwstenen... 2 Bouwsteen.dotm... 2 Installatie Bouwstenenmodule onder Word 2007... 3 Installatie Bouwstenenmodule onder

Nadere informatie

Deze menu-aansturingen zijn van toepassing op versies 14.0 en 15.0 van SPSS.

Deze menu-aansturingen zijn van toepassing op versies 14.0 en 15.0 van SPSS. Menu aansturing van SPSS voorbeeld in hoofdstuk 8 over schaalconstructie met Cronbach s α en principale componenten analyse van meningen over strafdoelen Hieronder wordt uitgelegd hoe alle analyses besproken

Nadere informatie

Lesson activity toolkit

Lesson activity toolkit KATHOLIEK VLAAMS ONDERWIJS Lesson activity toolkit > Eric Van Eynde 18 MAART 2011 Ten huize van Hoe maak ik interactieve oefeningen voor gebruik op het digitaal schoolbord? Inhoudsopgave LESSON ACTIVITY

Nadere informatie

1. CTRL- en SHIFT-knop gebruiken om meerdere variabelen te selecteren

1. CTRL- en SHIFT-knop gebruiken om meerdere variabelen te selecteren SPSS: Wist je dat (1) je bij het invoeren van de variabelen in het menu door de CTRL-knop ingedrukt te houden, meerdere variabelen kunt selecteren die niet precies onder elkaar staan? Met de SHIFT-knop

Nadere informatie

EmbroideryDesign Store

EmbroideryDesign Store EmbroideryDesign Store Wat kan ik met Buzztools? 1 Bekijken en afdrukken van je borduurpatronen (van vele merkenborduurbestanden) vanaf harde schijf of cd rom. Ook alle ingezipte patronen kunnen bekeken

Nadere informatie

Ledenlijsten + etiketten maken

Ledenlijsten + etiketten maken Ledenlijsten + etiketten maken Eerst wordt uitgelegd hoe je een ledenlijst (van alle clubleden of leden per lesjaar) kan opvragen en bewerken en nadien hoe je met deze lijst etiketten kan maken. De ledenlijst

Nadere informatie

Beschrijvende statistieken

Beschrijvende statistieken Elske Salemink (Klinische Psychologie) heeft onderzocht of het lezen van verhaaltjes invloed heeft op angst. Studenten werden at random ingedeeld in twee groepen. De ene groep las positieve verhaaltjes

Nadere informatie

AutoArchive. Via File -> Archive kun je voortwee2 manieren archiveren kiezen.

AutoArchive. Via File -> Archive kun je voortwee2 manieren archiveren kiezen. AutoArchive. Archiveren is het opslaan van e-mails naar een bestand, zodat deze items geen ruimte meer innemen in de mailbox op de server. De e-mails blijven visueel in dezelfde mappen of submappen staan.

Nadere informatie

Zowel correlatie als regressie meten statistische samenhang Correlatie: geen oorzakelijk verband verondersteld: X Y

Zowel correlatie als regressie meten statistische samenhang Correlatie: geen oorzakelijk verband verondersteld: X Y 1 Regressie analyse Zowel correlatie als regressie meten statistische samenhang Correlatie: geen oorzakelijk verband verondersteld: X Y Regressie: wel een oorzakelijk verband verondersteld: X Y Voorbeeld

Nadere informatie

TeD Tekst en Design. Basisinformatie voor klein gebruik van het cms Made Simple

TeD Tekst en Design. Basisinformatie voor klein gebruik van het cms Made Simple Basisinformatie voor klein gebruik van het cms Made Simple 1 Inhoud Inhoud 2 Inleiding 3 Inloggen in het CMS 3 Teksten plaatsen/aanpassen 4 Een link aanmaken 4 Gebruikers toevoegen/ verwijderen 5 Werken

Nadere informatie

Inhoudsopgave Fout! Bladwijzer niet gedefinieerd. Fout! Bladwijzer niet gedefinieerd. Fout! Bladwijzer niet gedefinieerd.

Inhoudsopgave Fout! Bladwijzer niet gedefinieerd. Fout! Bladwijzer niet gedefinieerd. Fout! Bladwijzer niet gedefinieerd. Validatie van het EHF meetinstrument tijdens de Jonge Volwassenheid en meer specifiek in relatie tot ADHD Validation of the EHF assessment instrument during Emerging Adulthood, and more specific in relation

Nadere informatie

Die vraag krijg ik regelmatig. De meest voorkomende situaties zijn deze:

Die vraag krijg ik regelmatig. De meest voorkomende situaties zijn deze: Hoe verhuis je een WordPress website? Die vraag krijg ik regelmatig. De meest voorkomende situaties zijn deze: Iemand heeft een WordPress website en stapt over naar een andere webhost (meestal blijft het

Nadere informatie

HANDLEIDING PROGRAMMEREN IN PASCAL (LAZARUS)

HANDLEIDING PROGRAMMEREN IN PASCAL (LAZARUS) HANDLEIDING PROGRAMMEREN IN PASCAL (LAZARUS) Vereiste voorkennis Voldoende kennis van het besturingssysteem (in deze handleiding wordt uitgegaan van Windows) De basisprincipes van programmeren Vereiste

Nadere informatie

Wachtwoorden in de brandkast

Wachtwoorden in de brandkast Wachtwoorden in de brandkast Maak een database met al je wachtwoorden 23 januari 2009 Intro De beste wachtwoorden bestaan uit een volledig willekeurige opsomming van cijfers en letters, afgewisseld met

Nadere informatie

Handleiding. HetSchoolvoorbeeld.nl. Versie 2.2 - juni 2014. Websites voor het onderwijs. Meest recente uitgave: www. hetschoolvoorbeeld.

Handleiding. HetSchoolvoorbeeld.nl. Versie 2.2 - juni 2014. Websites voor het onderwijs. Meest recente uitgave: www. hetschoolvoorbeeld. HetSchoolvoorbeeld.nl Websites voor het onderwijs Handleiding Versie 2.2 - juni 2014 Meest recente uitgave: www. hetschoolvoorbeeld.nl/handleiding Handleiding HetSchoolvoorbeeld 2.2 Pagina 1 Inhoud Inhoud

Nadere informatie

2. Je eerste Prezi Klik op new Prezi. Je komt op volgend scherm uit:

2. Je eerste Prezi Klik op new Prezi. Je komt op volgend scherm uit: Prezi De basis Inleiding Prezi is een online programma om unieke en leuke presentaties te maken i.p.v. PowerPoint. Het biedt veel voordelen, maar ook enkele nadelen. Zo kan je bijvoorbeeld switchen van

Nadere informatie

Oefeningenreeks 4: SEM mediatie en moderatie

Oefeningenreeks 4: SEM mediatie en moderatie Oefeningenreeks 4: SEM mediatie en moderatie 3 soorten structurele vergelijkingsmodellen. Met structurele vergelijkingsmodellen kan je een uitspraak gaan doen over latente variabelen en we kunnen deze

Nadere informatie

Bijlage Inlezen nieuwe tarieven per verzekeraar

Bijlage Inlezen nieuwe tarieven per verzekeraar ! Bijlage inlezen nieuwe tarieven (vanaf 3.2) Bijlage Inlezen nieuwe tarieven per verzekeraar Scipio 3.303 biedt ondersteuning om gebruikers alle tarieven van de verschillende verzekeraars in één keer

Nadere informatie

TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica. Tentamen Statistiek 2 voor TeMa (2S195) op dinsdag , uur.

TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica. Tentamen Statistiek 2 voor TeMa (2S195) op dinsdag , uur. TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica Tentamen Statistiek voor TeMa (S95) op dinsdag 3-03-00, 9- uur. Bij het tentamen mag gebruik worden gemaakt van een zakrekenmachine en

Nadere informatie

Gebruikershandleiding

Gebruikershandleiding Gebruikershandleiding Training MANUAL DE USUARIO NAC SPORT ELITE Version 1.3.400 Nacsport Training wwww.nacsport.com 1 Index 1- AFBEELDINGEN 2- OEFENINGEN 3- TRAINING 4- KALENDER Nacsport Training wwww.nacsport.com

Nadere informatie

Na het inloggen met de gegevens die je hebt gekregen, verschijnt het overzichtsscherm zoals hieronder:

Na het inloggen met de gegevens die je hebt gekregen, verschijnt het overzichtsscherm zoals hieronder: Inhoud van de website invoeren met de ContentPublisher De inhoud van websites kan worden ingevoerd en gewijzigd met behulp van een zogenaamd Content Management Systeem (CMS). De websites van Muismedia

Nadere informatie

http://photoshoptutorials.ws/photoshop-tutorials/text-effects/tron-grid/all-pages.html

http://photoshoptutorials.ws/photoshop-tutorials/text-effects/tron-grid/all-pages.html http://photoshoptutorials.ws/photoshop-tutorials/text-effects/tron-grid/all-pages.html Rooster Deze foto werd gebruikt in de hoogste resolutie. En dit is het einderesultaat: Het is heel belangrijk van

Nadere informatie

Stappenplan Presentatie maken - 2

Stappenplan Presentatie maken - 2 WAT IS PREZI? Je kunt op verschillende manieren een presentatie maken, onder andere met de tool Prezi. Je kunt theorie weergeven en afbeeldingen en filmpjes toevoegen. Je kunt inzoomen en draaien. Een

Nadere informatie

10: Statistieken en rapportages met Excel

10: Statistieken en rapportages met Excel 10: Statistieken en rapportages met Excel 1. Omschrijving van deze functie Met PlanningPME heeft u de mogelijkheid om verschillende typen rapporten te maken: Statistieken die geproduceerd worden door de

Nadere informatie

Installatie SQL: Server 2008R2

Installatie SQL: Server 2008R2 Installatie SQL: Server 2008R2 Download de SQL Server 2008.exe van onze site: www.2work.nl Ga naar het tabblad: Downloads en meld aan met: klant2work en als wachtwoord: xs4customer Let op! Indien u een

Nadere informatie

Geert Kraeye. Pas de grootte van de kolommen aan aan de plaats die men nodig zal hebben voor de vragen, de antwoorden, de evaluatie en de punten.

Geert Kraeye. Pas de grootte van de kolommen aan aan de plaats die men nodig zal hebben voor de vragen, de antwoorden, de evaluatie en de punten. Geert Kraeye 1. Doel van deze methode van werken: Door deze methode van werken kan men zelf werkbladen maken die op interactieve basis samenwerken met de leerling. De leerling krijgt onmiddellijk respons

Nadere informatie

Hoofdstuk 8: Multipele regressie Vragen

Hoofdstuk 8: Multipele regressie Vragen Hoofdstuk 8: Multipele regressie Vragen 1. Wat is het verschil tussen de pearson correlatie en de multipele correlatie R? 2. Voor twee modellen berekenen we de adjusted R2 : Model 1 heeft een adjusted

Nadere informatie

User accounts maken in een Wandy Hotspot, d.m.v. een batch.

User accounts maken in een Wandy Hotspot, d.m.v. een batch. User accounts maken in een Wandy Hotspot, d.m.v. een batch. Bij het in gebruik nemen van een Wandy Hotspot is het aanmaken van gebruikers een tijdrovende klus. Om snel veel accounts aan te maken hebben

Nadere informatie

E- mailadressen uit doelgroepen in NC halen (Actie- lijsten).

E- mailadressen uit doelgroepen in NC halen (Actie- lijsten). E- mailadressen uit doelgroepen in NC halen (Actie- lijsten). Dit is een stapje verder... Hiermee gaat u niet zomaar naar bv. Alle particulieren een mailing doen. ð Je gaat hier enkel personen of bedrijven

Nadere informatie

Het gebruik van Excel 2007 voor statistische analyses. Een beknopte handleiding.

Het gebruik van Excel 2007 voor statistische analyses. Een beknopte handleiding. Het gebruik van Excel 2007 voor statistische analyses. Een beknopte handleiding. Bij Excel denken de meesten niet direct aan een statistisch programma. Toch biedt Excel veel mogelijkheden tot statistische

Nadere informatie

Meervoudige ANOVA Onderzoeksvraag Voorwaarden

Meervoudige ANOVA Onderzoeksvraag Voorwaarden Er is onderzoek gedaan naar rouw na het overlijden van een huisdier (contactpersoon: Karolijne van der Houwen (Klinische Psychologie)). Mensen konden op internet een vragenlijst invullen. Daarin werd gevraagd

Nadere informatie

www.digitalecomputercursus.nl 6. Reeksen

www.digitalecomputercursus.nl 6. Reeksen 6. Reeksen Excel kan datums automatisch uitbreiden tot een reeks. Dit betekent dat u na het typen van een maand Excel de opdracht kan geven om de volgende maanden aan te vullen. Deze voorziening bespaart

Nadere informatie

Ga naar http://www.domeinnaam.nl/wp-admin en log in met de gebruikersnaam en wachtwoord verkregen via mail.

Ga naar http://www.domeinnaam.nl/wp-admin en log in met de gebruikersnaam en wachtwoord verkregen via mail. INLOGGEN Ga naar http://www.domeinnaam.nl/wp-admin en log in met de gebruikersnaam en wachtwoord verkregen via mail. Vul hier je gebruikersnaam en wachtwoord in en klik op Inloggen. Bij succesvolle login

Nadere informatie

Handleiding muziek spelen van een tablet.

Handleiding muziek spelen van een tablet. Handleiding muziek spelen van een tablet. Wat heb je nodig: een tablet minimum 8.4 groot (8.4, 9.7, 10.1, 105, 11.6, 12.2 13.3 zijn geschikt) Wanneer je die nog moet aanschaffen kan ik wel raad geven na

Nadere informatie

Eenvoudig een backup van je bestanden maken. G.v.Eijndhoven (7-11-2013) www.gerritentiny.nl

Eenvoudig een backup van je bestanden maken. G.v.Eijndhoven (7-11-2013) www.gerritentiny.nl Eenvoudig een backup van je bestanden maken. G.v.Eijndhoven (7-11-2013) www.gerritentiny.nl Voorwoord... 2 Allway Sync... 2 FreeFileSync... 2 Uitleg Allway Sync.... 3 Wat heb je nodig?... 3 De extra harde

Nadere informatie

EEN MEERKEUZEVRAGEN MAKEN MET HOT POTATOES IN 13 STAPPEN

EEN MEERKEUZEVRAGEN MAKEN MET HOT POTATOES IN 13 STAPPEN CURSUS HOT POTATOES_MEERKEUZEVRAGEN 1 EEN MEERKEUZEVRAGEN MAKEN MET HOT POTATOES IN 13 STAPPEN STAP 1 open Hot Potatoes Je krijgt dan het volgende scherm: Kies hier voor JCROSS CURSUS HOT POTATOES_MEERKEUZEVRAGEN

Nadere informatie

Handleiding Wordpress CMS 4-5-2015

Handleiding Wordpress CMS 4-5-2015 Handleiding Wordpress CMS 4-5-2015 Inhoud 1. Het dashboard.... 3 2. Een pagina of bericht aanpassen.... 5 3. Een nieuw bericht toevoegen... 6 4. Een pagina maken... 7 5. Website met sitebuilder... 8 6.

Nadere informatie

Les 7. Instap. CSS en views: schilderijen. Pas even de header aan van het thema en zorg ervoor dat er geen websitenaam en slogan te zien is.

Les 7. Instap. CSS en views: schilderijen. Pas even de header aan van het thema en zorg ervoor dat er geen websitenaam en slogan te zien is. Les 7 Instap Pas even de header aan van het thema en zorg ervoor dat er geen websitenaam en slogan te zien is. CSS en views: schilderijen Ons eerste overzicht in de vorige les bestond uit het tonen van

Nadere informatie

1. Etiketten en visitekaartjes

1. Etiketten en visitekaartjes 1. Etiketten en visitekaartjes In dit hoofdstuk gaan wij etiketten en kaartjes aanmaken. Deze zijn er van diverse merken, afmetingen,... Van enkele merken zijn de specifaties reeds voorhanden voor een

Nadere informatie

MA!N Rapportages en Analyses

MA!N Rapportages en Analyses MA!N Rapportages en Analyses Auteur Versie CE-iT 1.2 Inhoud 1 Inleiding... 3 2 Microsoft Excel Pivot analyses... 4 2.1 Verbinding met database... 4 2.2 Data analyseren... 5 2.3 Analyses verversen... 6

Nadere informatie

Normaliseren van tabellen Praktische oefeningen

Normaliseren van tabellen Praktische oefeningen Normaliseren van tabellen Praktische oefeningen Oefening 1 : Het gebruik van een OPZOEKTABEL Maak eerst een backup van de werkende versie In onze eigen database moeten we het principe van een opzoektabel

Nadere informatie

Snel aan de slag met BasisOnline en InstapInternet

Snel aan de slag met BasisOnline en InstapInternet Snel aan de slag met BasisOnline en InstapInternet Inloggen Surf naar www.instapinternet.nl of www.basisonline.nl. Vervolgens klikt u op de button Login links bovenin en vervolgens op Member Login. (Figuur

Nadere informatie

EXCHANGE 2010 WEBCLIENT

EXCHANGE 2010 WEBCLIENT EXCHANGE 2010 WEBCLIENT Datum: 09-03-11 1 1. Documentbeheer Datum Auteur Versie Wijziging 20-04-2005 Ruud Coppens 2.0 Definitief 12-11-2010 Ramon Rottier 3.0 Definitief 09-03-2011 Ramon Rottier 3.1 Definitief

Nadere informatie

Toetsen in Blackboard

Toetsen in Blackboard Toetsen in Blackboard Met de tool Test kun je toetsvragen maken en afnemen. In dit document wordt uitgelegd 1. Hoe een toets gemaakt kan worden. 2. Hoe een toets bewerkt kan worden. 3. Hoe een toets beschikbaar

Nadere informatie

Zelf een Afsluitknop maken in Windows 10 ( of 7 of 8.x )

Zelf een Afsluitknop maken in Windows 10 ( of 7 of 8.x ) Windows 10 W017 Zelf een Afsluitknop maken in Windows 10 ( of 7 of 8.x ) ( De snelste manier om een computer netjes af te sluiten via de software! ) In dit document wordt uitgelegd hoe U zelf eenvoudig

Nadere informatie

Klikpuzzel - PP 2007 & 2010

Klikpuzzel - PP 2007 & 2010 Klikpuzzel - PP 2007 & 2010 Voor PP 2010 : Volg alle punten die in het zwart staan. Deze gelden zowel voor PP 2007 als voor 2010. Enkel als er iets verschillend is voor PP 2010 zet ik dit het blauw. 1.

Nadere informatie

1. De website www.energiejacht.be

1. De website www.energiejacht.be 1. De website www.energiejacht.be Op de site krijg je als energiemeester een overzicht van alle gegevens van jouw deelnemers: meterstanden, besparingscijfers, algemene data. Energiemeesters hebben de eindverantwoordelijkheid

Nadere informatie

Inleiding. - Teksten aanpassen - Afbeeldingen toevoegen en verwijderen - Pagina s toevoegen en verwijderen - Pagina s publiceren

Inleiding. - Teksten aanpassen - Afbeeldingen toevoegen en verwijderen - Pagina s toevoegen en verwijderen - Pagina s publiceren Inleiding Voor u ziet u de handleiding van TYPO3 van Wijngaarden AutomatiseringsGroep. De handleiding geeft u antwoord geeft op de meest voorkomende vragen. U krijgt inzicht in het toevoegen van pagina

Nadere informatie

Verkleinen- en uploaden van beelden

Verkleinen- en uploaden van beelden Verkleinen- en uploaden van beelden Deze handleiding is opgebouwd rond eenvoudig te gebruiken programma s die verkrijgbaar zijn in het Nederlands en te installeren zijn onder Windows XP, Vista en Windows

Nadere informatie

Examen Statistische Modellen en Data-analyse. Derde Bachelor Wiskunde. 14 januari 2008

Examen Statistische Modellen en Data-analyse. Derde Bachelor Wiskunde. 14 januari 2008 Examen Statistische Modellen en Data-analyse Derde Bachelor Wiskunde 14 januari 2008 Vraag 1 1. Stel dat ɛ N 3 (0, σ 2 I 3 ) en dat Y 0 N(0, σ 2 0) onafhankelijk is van ɛ = (ɛ 1, ɛ 2, ɛ 3 ). Definieer

Nadere informatie

Handleiding voor bloemenboek (open boek)- PP 2007

Handleiding voor bloemenboek (open boek)- PP 2007 Handleiding voor bloemenboek (open boek)- PP 2007 1. Raster en hulplijnen Klik met rechter muisknop in een lege dia Klik in het afrolmenu op Raster en hulplijnen en stel onderstaande eigenschappen in 2.

Nadere informatie

Voer de gegevens in in een tabel. Definieer de drie kolommen van de tabel en kies als kolomnamen groep, vooraf en achteraf.

Voer de gegevens in in een tabel. Definieer de drie kolommen van de tabel en kies als kolomnamen groep, vooraf en achteraf. Opdracht 10a ------------ t-procedures voor gekoppelde paren t-procedures voor twee onafhankelijke steekproeven samengestelde t-procedures voor twee onafhankelijke steekproeven Twee groepen van 10 leraren

Nadere informatie

Inhoud van de website invoeren met de ContentPublisher

Inhoud van de website invoeren met de ContentPublisher Inhoud van de website invoeren met de ContentPublisher De inhoud van Muismedia websites wordt ingevoerd en gewijzigd met behulp van een zogenaamd Content Management Systeem (CMS): de ContentPublisher.

Nadere informatie

Handleiding. HetSchoolvoorbeeld.nl. HetSchoolvoorbeeld 2.1. Websites voor het onderwijs. Websites Social media Mediawijsheid Grafisch ontwerp

Handleiding. HetSchoolvoorbeeld.nl. HetSchoolvoorbeeld 2.1. Websites voor het onderwijs. Websites Social media Mediawijsheid Grafisch ontwerp HetSchoolvoorbeeld.nl Websites voor het onderwijs Handleiding HetSchoolvoorbeeld 2.1 Websites Social media Mediawijsheid Grafisch ontwerp Handleiding HetSchoolvoorbeeld 2.1 Pagina 1 Inhoud 1 Opbouw van

Nadere informatie

HANDLEIDING - Duurzaamheidsscreening Lokale Overheden

HANDLEIDING - Duurzaamheidsscreening Lokale Overheden HANDLEIDING - Duurzaamheidsscreening Lokale Overheden STAP 1: Invullen van QuickScans per Site/Gebouw 1. Open het Excel-bestand Duurzaamheidsscreening Patrimonium Lokale Overheid X 2. Klik op Site 1 in

Nadere informatie

Om paint te openen volgen we dezelfde weg als bij de rekenmachine:

Om paint te openen volgen we dezelfde weg als bij de rekenmachine: Paint is een éénvoudig tekenprogramma. Vele functies hiervan komen later terug bij diverse foto- en tekenprogramma s. Om paint te openen volgen we dezelfde weg als bij de rekenmachine: rechtbovenaan zoeken

Nadere informatie

# seetut_20 $ De Sjabloon Editor Toepassen + seetut:0370 K Sjablonen;Algemeen;Naam Wijzigen Sjabloon;Ontwerp;Sjabloon Editor;Sjabloon Openen

# seetut_20 $ De Sjabloon Editor Toepassen + seetut:0370 K Sjablonen;Algemeen;Naam Wijzigen Sjabloon;Ontwerp;Sjabloon Editor;Sjabloon Openen # $ + K De Sjabloon Editor Toepassen Deze zelfstudie maakt gebruik van de modules Profielen & Ontwerpen. Opmerking: Deze zelfstudie kan niet worden uitgevoerd met LISCAD Lite. Doelstelling Het doel van

Nadere informatie

PowerPoint 2003 - Handleiding om een boek in recto-verso te maken

PowerPoint 2003 - Handleiding om een boek in recto-verso te maken PowerPoint 2003 - Handleiding om een boek in recto-verso te maken 1. Voorbereiding 1.1. Boekenkaft Mooie boekenkaften kan je vinden via Google. Tik maar eens in het zoekkadertje Victorian bookbinding en

Nadere informatie

Badge it. Inhoudsopgave. 1. Installatie... 3

Badge it. Inhoudsopgave. 1. Installatie... 3 Badge it voor Windows 95/98/NT/2000/XP Inhoudsopgave 1. Installatie... 3 2. Start... 4 2.1. Nieuwe database maken... 5 2.2. De geselecteerde database openen... 5 2.3. De naam van de geselecteerde database

Nadere informatie

Exporteren naar excel

Exporteren naar excel Exporteren naar excel 9 maart 2012 WISA helpdesk Inhoudsopgave 1 Exporteren naar excel 2 1.1 Exporteren van schermgegevens......................... 3 1.1.1 Export opvragen.............................

Nadere informatie

Studentenhandleiding Studentenpagina STUDENTENPAGINA HANDLEIDING VOOR STUDENTEN. Handleiding Studentenpagina 1

Studentenhandleiding Studentenpagina STUDENTENPAGINA HANDLEIDING VOOR STUDENTEN. Handleiding Studentenpagina 1 Studentenhandleiding Studentenpagina STUDENTENPAGINA HANDLEIDING VOOR STUDENTEN Handleiding Studentenpagina 1 Inhoud van de handleiding Inhoud van de handleiding... 2 1. Inleiding... 3 2. Inloggen op de

Nadere informatie

Het gebruik van jalbum om fotoalbums te maken. Beknopte handleiding

Het gebruik van jalbum om fotoalbums te maken. Beknopte handleiding Het gebruik van jalbum om fotoalbums te maken. Beknopte handleiding I. Voorbereidende werken Om het album vlot te kunnen maken is het best om geen foto s te gebruiken die enorm groot zijn in bytes. Ik

Nadere informatie

Pilot vragenlijst communicatieve redzaamheid

Pilot vragenlijst communicatieve redzaamheid Pilot vragenlijst communicatieve redzaamheid Het instrument Communicatieve redzaamheid kan worden opgevat als een vermogen om wederkerig te communiceren met behulp van woorden, gebaren of symbolen. Communicatief

Nadere informatie

Een grafiek maken in Excel

Een grafiek maken in Excel Een grafiek maken in Excel [Paul De Meyer] 1 Microsoft Excel starten Ga naar start en kies in Alle programma s voor Microsoft Excel of Dubbelklik op het bureaublad het icoontje Microsoft Excel Automatisch

Nadere informatie

Multi user Setup. Firebird database op een windows (server)

Multi user Setup. Firebird database op een windows (server) Multi user Setup Firebird database op een windows (server) Inhoudsopgave osfinancials multi user setup...3 Installeeren van de firebird database...3 Testing van de connectie met FlameRobin...5 Instellen

Nadere informatie

Snel starten met Testweb PSL-b als Leerkracht

Snel starten met Testweb PSL-b als Leerkracht Snel starten met Testweb PSL-b als Leerkracht WAAR? Je vindt Testweb PSL op de volgende website: www.testweb.bsl.nl Je kunt inloggen in het groene vak aan de rechterkant: Direct inloggen Testweb PSL INLOGGEN

Nadere informatie

Handleiding SPSS tabellen en kruistabellen. In een paar stappen van spss data naar bruikbare informatie.

Handleiding SPSS tabellen en kruistabellen. In een paar stappen van spss data naar bruikbare informatie. Handleiding SPSS tabellen en kruistabellen In een paar stappen van spss data naar bruikbare informatie. A) Het openen van een databestand File \ open \ data Kies de naam van je databestand, bijvoorbeeld

Nadere informatie

Gebruikershandleiding

Gebruikershandleiding Release 1.3 Gebruikershandleiding Datum: oktober 2012 All rights reserved Alle rechten zijn voorbehouden. Deze documentatie blijft eigendom van Ternair Software Solutions b.v. en is uitsluitend bedoeld

Nadere informatie

Beknopte handleiding LE/KB en draaitabellen 3 november 2015

Beknopte handleiding LE/KB en draaitabellen 3 november 2015 Deel 1: gegevens uit de ledenadministratie naar Excel halen. Open in Navision de ledenadministratie. Kies segmenten. Maak vervolgens een segment aan. Klik rechtsonder op functies, segment, contactpersonen

Nadere informatie

Mappen en bestanden. In dit hoofdstuk leert u het volgende:

Mappen en bestanden. In dit hoofdstuk leert u het volgende: Mappen en bestanden 1 Mappen en bestanden Een bestand is een verzamelnaam voor teksten, tekeningen of programma s. Alles wat op de vaste schijf van uw computer staat, is een bestand. Op een vaste schijf

Nadere informatie

Kerstkaart met kerstboom van sneeuwsterren - PowerPoint 2010

Kerstkaart met kerstboom van sneeuwsterren - PowerPoint 2010 Kerstkaart met kerstboom van sneeuwsterren - PowerPoint 2010 Omdat u het kaartje vlugger zou kunnen afwerken, heb ik in bijlage (pps "objecten") alle objecten al klaargemaakt die men nodig heeft. Het muziekbestand

Nadere informatie

Wat leuk dat je wilt werken met Glogster (http://www.glogster.com)! Maar wat is het?

Wat leuk dat je wilt werken met Glogster (http://www.glogster.com)! Maar wat is het? Inhoudsopgave Inleiding! 1 TIP: Inlognamen op de basisschool! 2 Gereedschap - Graphics! 6 Gereedschap - Wall! 6 Gereedschap - Video! 8 Publiceren en/of Opslaan! 9 Inleiding Wat leuk dat je wilt werken

Nadere informatie