RIGA S NOTITIES BIJ DE WIJKMONITOR

Maat: px
Weergave met pagina beginnen:

Download "RIGA S NOTITIES BIJ DE WIJKMONITOR"

Transcriptie

1 RIGA S NOTITIES BIJ DE WIJKMONITOR Dit stuk bevat de volgende onderwerpen: Steekproefbepaling Causaliteit Fuzziness Data-analyse Plan voor een online krimppanel 1

2 STEEKPROEFBEPALING Beknopte versie hiervan zit in de gebruikershandleiding van de wijkmonitor. Dit is de uitgebreide versie. We bepalen de steekproef in twee volgende onderzoekssituaties: Onderzoekssituatie 1: Het onderzoek leefbaarheid ) OF het onderzoek actief burgerschap wordt uitgevoerd, een van beide, maar niet beide. Onderzoekssituatie2 : Het onderzoek leefbaarheid EN het onderzoek actief burgerschap wordt uitgevoerd, beide, onder dezelfde populatie. Steekproefbepaling in onderzoekssituatie 1: Enkelvoudige aselecte steekproef Deze is van toepassing op het onderzoek leefbaarheid OF het onderzoek actief burgerschap (een van beide, maar niet beide) De (fictieve) gemeente Maasdal wil onderzocht hebben: Hoe staat het met de tevredenheid van de burgers over de leefbaarheid van hun leefomgeving? OF: Hoe staat het met het actieve burgerschap? Wat is de bereidheid van de burgers om zich in te zetten voor een leefbare leefomgeving? Geef precies aan op welke populatie het onderzoek betrekking heeft. De populatie omschrijven we hier als alle inwoners van Maasdal die in het onderzoeksjaar ingeschreven zijn in Gemeentelijke Basisadministratie en 15 jaar of ouder zijn (de potentiële beroepsbevolking en ouderen). Steekproefkader: de Gemeentelijke Basisadministratie van Maasdal. Maasdal heeft inwoners, verdeeld over de wijken: Tuinwijk: ; Boskwartier: ; en Centrum: % van de inwoners is 15 jaar of ouder. De onderzoekspopulatie van Maasdal is: (In het voorbeeld gebruiken we ronde getallen.) Het is niet nodig de hele populatie te benaderen. Er kan worden volstaan met een steekproef. We nemen een aselecte steekproef. Alleen bij een aselecte steekproef kunnen de resultaten van de steekproef worden geïnduceerd naar de (operationele) populatie. We gaan uit van enkelvoudige aselecte steekproef: een vooraf bepaald aantal onderzoekseenheden wordt via een toevalsprocedure uit de populatie getrokken. Hoe groot moet de steekproef zijn? Een steekproef kan te klein en te groot zijn. Een te kleine steekproef kan er toe leiden dat een werkelijk verschil of verband niet door de studie blootgelegd wordt en personen dus voor niets zijn ondervraagd.

3 Een te grote steekproef kan ook tot bezwaren leiden. Er worden onnodig veel mensen in het onderzoek betrokken. Dat is niet alleen verspilling van tijd, maar ook van geld. De kosten van het onderzoek worden vergroot, zonder dat dit nodig is. De steekproefgrootte is afhankelijk van: 1 De grootte van de onderzoekspopulatie 2 Heterogeniteit van de populatie 3 Vereiste nauwkeurigheid 4 Vereiste betrouwbaarheid Formule minimale steekproefgrootte bij een eindige populatie n= (N. z 2.P 2 )/ {(z 2.P 2 )+(N-1).S 2 } waarbij, n = de steekproefgrootte N=populatiegrootte P = heterogeniteit van de populatie S= de steekproefmarge; de vereiste nauwkeurigheid z = vereiste betrouwbaarheid P = 50. We gaan uit van het minst gunstige geval, dat er maximale onenigheid is, dat wil zeggen dat 50% van de ondervraagde personen tevreden is over hun leefomgeving. De steekproefmarge (is hier gesteld op 5%, maar kan ook op bijvoorbeeld 3, 2 of 1% worden gesteld. Dit zijn de meest gehanteerde foutmarges 1 Elke steekproef geeft afwijkingen ten opzichte van de werkelijkheid. Dat wil zeggen dat als blijkt dat bijvoorbeeld 50% van de ondervraagde personen tevreden zijn over hun leefomgeving (P=50), het percentage in werkelijkheid (als iedereen ondervraagd zou worden) wellicht op 47,5% of 52,5% uit zou kunnen komen. We noemen deze afwijking naar beneden of boven de standaarddeviatie. Beide afwijkingen (naar boven of naar beneden) vormen samen de steekproefmarge (ofwel de steekproefmarge = 2 x de standaarddeviatie). z = 1,96 factor voor berekening op 95%-niveau. Dit houdt in dat een onderzoeksuitkomst in 95 van de 100 gevallen conform de realiteit is. De z-waarde is de afstand t.o.v. het midden van de normaalverdeling uitgedrukt in aantal maal de standaarddeviatie. We kiezen voor een betrouwbaarheid van 95%. Er kan ook gekozen worden voor een betrouwbaarheid van 99%, de Z-waarde is dan 2,57. bij een betrouwbaarheid van 90% is de Z-waarde Rekenvoorbeeld1: Als wijkpopulatie is 34000, dan is de steekproefgrootte: n= ( , )/ {(1, )+( ).5 2 }=380 Rekenvoorbeeld 2: Al s wijkpopulatie = 1000, dan is de steekproefgrootte: n= ( , )/ {(1, )+(1000-1).5 2 }=

4 Er is een formule waarmee de minimale steekproefgrootte bij een eindige populatie kan worden berekend, maar een gemakkelijke manier om de steekproefgrootte te berekenen is gebruik te maken van een steekproefcalculator, bijvoorbeeld een van de volgende: Sample Size Calculator: Of: Raosoft sample calculator: De steekproefmarge (margin of error) is gesteld op: 5%. Het betrouwbaarheidsniveau (confidence level) is: 95%. De populatieomvang (population size) is: De heterogeniteit van de bevolking (response distribution) is gesteld op: 50%. De steekproefcalculator meldt dat de uiteindelijke steekproef een grootte moet hebben van: 380 personen. De aanvankelijke steekproef (dat deel van de populatie dat wordt benaderd voor het onderzoek) is groter, aangezien we er rekening mee houden, dat geen respons komt van een deel van de benaderde populatie. Hoe groot de non-respons zal zijn, is moeilijk te voorspellen. Richtsnoer: Redelijke responspercentages zijn: 25% (realistisch) of 30% (optimistisch). Gebruikmaking van de realistische schatting betekent dat 4 maal de uiteindelijk te verkrijgen respons, dit is 4 x 380 = 1520 enquêtes, moeten worden verzonden. Randomiseren van de steekproef Het is mogelijk met behulp van de loterijmethode of via een tabel met toevalsgetallen een enkelvoudige aselecte steekproef te trekken, maar het kan ook

5 met de computer. Bijvoorbeeld door gebruik te maken van de website Voorwaarde is dat er een genummerde lijst is van alle inwoners die behoren tot de potentiële onderzoekspopulatie. Alle potentiële onderzoeksdeelnemers krijgen een getal op die lijst. Uitleg bij de afbeelding: Het aantal verzamelingen van getallen (sets of numbers) is gesteld op: 1. Het aantal getallen per verzameling (numbers per set) is: Het bereik van de getallen (number range) is: van 1 tot Moet ieder nummer in een verzameling uniek zijn? Kies: Ja (Yes). Hoe wilt u de nummers sorteren? Kies: Ja, van het kleinste naar het grootste getal (Yes, Least to Greatest). Hoe moeten de getallen getoond worden? Kies: De getallen met hun rangnummers (Place Markers Within). De Randomizer toont een rij van 1520 toevallige getallen (random numbers) tussen 1 en Steekproefbepaling in onderzoekssituatie 2: Gestratificeerde aselecte steekproef Deze is van toepassing op een onderzoek leefbaarheid EN een onderzoek actief burgerschap, die beide, gelijktijdig worden uitgevoerd in dezelfde populatie 5

6 Gestratificeerde aselecte steekproef: Voor de steekproeftrekking wordt de populatie verdeeld in twee of meer deelpopulaties of strata (groepen), waarna aselect uit de onderscheiden strata de onderzoekseenheden worden getrokken De ene groep ondergaat een onderzoek leefbaarheid; de andere groep een onderzoek actief burgerschap. De gemeente Maasdal wil onderzocht hebben: Hoe staat het met de tevredenheid van de burgers over de leefbaarheid van hun leefomgeving? EN: Hoe staat het met het actieve burgerschap? Wat is de bereidheid van de burgers om zich in te zetten voor een leefbare leefomgeving? Grootte van elk van beide steekproeven: 380. (Deze uitkomst hebben we gevonden op dezelfde manier als hierboven.) Bij elkaar opgeteld, levert dat een uiteindelijke steekproef op van 2x380=760. Gebruikmaking van de realistische schatting betekent dat 4 maal de uiteindelijk te verkrijgen respons, dit is 4 x 760 = 3040 enquêtes, moeten worden verzonden. Randomizer-procedure uitvoeren voor twee groepen Dezelfde procedure als hierboven beschreven met dit verschil dat het aantal verzamelingen van getallen (sets of numbers) nu wordt gesteld op: 2. De Randomizer toont twee rijen, elk van 1520 toevallige getallen (random number) tussen 1 en

7 7

8 CAUSALITEIT Voordat causaal verband kan worden vastgesteld, moet aan drie voorwaarden zijn voldaan: 1 er moet een statistisch verband zijn; 2 er moet een tijdsvolgorde zijn; 3 er mag geen derde kenmerk in het spel zijn (het verband mag niet vals zijn) Een voorbeeld. Stel dat in onze vragenlijst de volgende variabelen voorkomen: sociale stratificatie en culturele participatie. Beide kunnen geobserveerd worden (observaties kunnen worden uitgedrukt in cijfers). Stel vervolgens, dat er twee soorten van sociaalculturele kwaliteit zijn, sociale kwaliteit en culturele kwaliteit, die allebei niet direct geobserveerd worden. Stel dat een groep respondenten twee vragen beantwoordt, een vraag met betrekking tot sociale stratificatie (wat is uw inkomen?) en een vraag met betrekking tot culturele participatie (Hoe vaak bezoekt u een theater?). Analyse toont aan dat er verband is tussen sociale stratificatie (inkomen) en culturele participatie (theaterbezoek). Dit kan betekenen dat sociale stratificatie (de positie op de maatschappelijke ladder) van invloed is op culturele participatie (deelname aan cultuur) of omgekeerd. Het kan ook zijn, dat een derde variabele in het spel is. Met een factoranalyse kan deze derde onbekende variabele worden geïdentificeerd. De onbekende variabele zou kunnen zijn: opleidingsniveau (tenminste als er geen rechtlijnig verband is tussen inkomensklasse en opleidingsniveau). Causale uitspraken kunnen niet worden gedaan in een eenmalig survey, maar (onder voorwaarden) wel in een longitudinaal survey. Deze voorwaarden betreffen vooral de interne validiteit. Baarda en De Goede (p.132): Een survey wordt over het algemeen gekenmerkt door een lagere interne validiteit en, indien er een aselecte steekproef is getrokken, een hogere externe validiteit. Een andere manier om het onderwerp causaliteit te bespreken is de volgende: Bij een deductieve of causale verklaring volgt het explanandum (conclusie) deductief uit het explanans (de premissen). Het bevat de volgende componenten: 1 Oorzaak (beginvoorwaarde; bijzondere uitspraken, die een concrete, aan plaats en tijd gebonden gebeurtenis beschrijven, of die aan een concreet object een bepaalde eigenschap toekennen). Bijvoorbeeld: de explanans is de inkomensklasse 2 Algemene uitspraken (wetten of theorieën), die een regelmatigheid uitdrukken. Bijvoorbeeld: de wet of de theorie is dat inkomen culturele participatie beïnvloedt

9 3 Gevolg, het te verklaren verschijnsel, explanandum, logisch noodzakelijke conclusie (kan een individuele gebeurtenis zijn, of een empirische of experimentele wet). Bijvoorbeeld het te verklaren verschijnsel is de lage sociaal-culturele participatie of de theorie dat inkomen invloed heeft op de culturele participatie. 4 Randvoorwaarden m.b.t. het te verklaren verschijnsel (ceteris paribus-clausule; aannames omtrent factoren, waarvan men veronderstelt dat ze gelijk blijven en het verband niet verstoren), Bijvoorbeeld: de samenstelling van wijkbewoners, wier inkomen en culturele participatie men onderzoekt, moet in de loop van de tijd gelijk blijven. Ceteris paribus: "de overige omstandigheden gelijk blijvend". De term wordt gebruikt om in theoretische modellen een situatie te onderzoeken waarin de invloed van veranderingen in één grootheid (de verklarende variabele) op één andere grootheid (de te verklaren variabele) wordt nagegaan. Uitspraak: Het inkomen bepaalt ceteris paribus de sociaal-culturele participatie. Interpretatie van deze uitspraak: De toename van lage inkomensklasse zal, onder verder gelijk blijvende omstandigheden, leiden tot een daling van de sociaal-culturele participatie. Die gelijk blijvende omstandigheden (ceteris paribus) houden in dat er geen verandering optreedt in: aantal en type wijkbewoners, de voorkeuren van die wijkbewoners, de kosten van sociaal-culturele participatie en andere invloed hebbende factoren. 9

10 FUZZINESS Meten op ordinaal niveau: Vaagheid (Fuzziness). Ook al kunnen we leefbaarheid uitdrukken als een kwantiteit (iemand kan de woonomgeving als meer of minder leefbaar ervaren en dat drukken we uit in een cijfer), leefbaarheid is geen kwantitatief begrip. Echter, mensen hebben een idee van wat "leefbaar" is, en erkennen dat er geen scherpe grens is tussen "leefbaar" en "niet leefbaar", waar "leefbaar" hetzelfde is als meer dan gemiddeld leefbaar en "niet leefbaar" gelijk is aan minder dan gemiddeld leefbaar. Het is onjuist om te denken dat men een meetmodel maakt door het geven van numerieke waarden aan taalkundige omschrijvingen. Bijvoorbeeld de volgende woorden als volgt omzetten in cijfers, is tricky. Tevreden = [0.6, 1.0] Matig tevreden = [0.3, 0.6] Ontevreden = [0, 0.3] De cijfers zijn immers niet minder vaag (fuzzy) dan de woorden.

11 WERKWIJZE Ten behoeve van de wijkmonitor worden de volgende hulpmiddelen gemaakt: 1 Codeboek in spss 2 Handleiding bij dit codeboek 3 Gebruikersovereenkomst onderzoek Gegeven deze hulpmiddelen zijn er ruwweg 4 taken te onderscheiden: a Implementatie onderzoek b Dataverwerking (pre-analyse) c Analyse d Rapportage De overeenkomst biedt drie mogelijkheden: Mogelijkheid 1: Gebruiker voert a, b, c en d geheel zelfstandig uit Mogelijkheid 2: Gebruiker voert a en b zelfstandig uit en geeft Neimed opdracht tot uitvoering van c en d Mogelijkheid 3: Gebruiker geeft alle opdrachten (a, b, c en d ) aan Neimed 11

12 DATA-ANALYSE We onderscheiden drie typen analyses: 1 Pre-analyse: data in cijfers 2 Analyse: data-analyse 3 Meta-analyse: analyse van data-analyses

13 PRE-ANALYSE Onder pre-analyse verstaan we een eerste analyse gedaan als onderdeel van de dataverzameling na gedaan onderzoek. Pre-analyse omvat het berekenen van aantallen en percentages. Berekenen aantallen en percentages Gebruik in PASW de commando s Analyze / Descriptive Statistics / Frequencies / Statistics (eventueel: Charts / Bar chart) Verplaats de variabelen; we doen allemaal tegelijk: dit is ten behoeve van de gebruiker door ons al zo ingesteld, met SYNTAX. Voorbeeld: postc ( Wat is uw postcode? ]. Klik op Statistics voor het berekenen van het gemiddelde, mediaan, standaarddeviatie, minimum, maximum en andere kengetallen Het resultaat lezen we in het Output window. Dit window is in twee stukken verdeeld. Het linker gedeelte geeft een overzicht van de uitvoer. We zien daar dat de Frequency uitvoer uit vier stukken bestaat: Title, Notes, Active Dataset, Statistics en Wat is uw postcode?. Rechts vinden we de volledige uitvoer. AANSTURING: GET FILE='g:\mijn documenten\krimp\wijkmonitorl.sav'. DATASET NAME DataSet1 WINDOW=FRONT. FREQUENCIES VARIABLES=Pcode /STATISTICS=STDDEV MINIMUM MAXIMUM MEAN MEDIAN /BARCHART FREQ /ORDER=ANALYSIS. GET FILE='g:\mijn documenten\krimp\wijkmonitorl.sav'. DATASET NAME DataSet1 WINDOW=FRONT. FREQUENCIES VARIABLES=Pcode /STATISTICS=STDDEV MINIMUM MAXIMUM MEAN MEDIAN /BARCHART FREQ /ORDER=ANALYSIS. 13

14 Statistics Wat is uw postcode? N Valid 11 Missing 0 Mean 2,00 Median 2,00 Std. Deviation,894 Minimum 1 Maximum 3 Wat is uw postcode? Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid ,4 36,4 36, ,3 27,3 63, ,4 36,4 100,0 Total ,0 100,0

15 ANALYSE Analyse omvat de volgende onderwerpen: 1 Hercoderen van variabelen 2 Een samengestelde variabele creëren 3 Focus op een bepaalde groep 4 Variantieanalyse/ Compare Means 5 Regressieanalyse 6 Crosstabs 7 Analyse van responsconsistentie 8 Consistentie van de vragenlijst 9 Wegen als correctie voor non-respons en selectieve respons 15

16 Hercoderen van variabelen In de wijkmonitor gebruiken we tweepunts- of driepuntsschalen. Bijvoorbeeld de vraag Vindt u dat volgende voorzieningen op bereikbare afstand van uw woning liggen? wordt gevold door een driepuntsschaal. De antwoordmogelijkheden zijn namelijk: Op loopafstand ; Niet te ver met vervoer ; Te ver. Daar is aan toegevoegd: Niet van toepassing/ Geen mening/ Weet niet. Het zijn ordinale (quasi-numerieke) waarden, die we in PASW hebben gecodeeerd, respectievelijk als: 1, 2, 3 en 4. We willen deze quasi-numerieke waarden hercoderen naar numerieke waarden. Dit is mogelijk door de waarden 1, 2, 3 en 4 om te zetten naar waarden tussen 0 en 1. (Dit proces van datamanipulatie wordt ook wel standaardisatie genoemd.) Hoe doen we dit in PASW? Om een variabele te hercoderen kies: Transform, Recode, Into different variables waardoor het dialoogvenster 'Recode into different variables' wordt opgeroepen. In dit venster geven we de naam voor de nieuwe variabele op (bijvoorbeeld: dlzorg3) en brengen we de oude variabele (LZorg3) van de linkerkolom over naar de rechterkolom. Klik vervolgens op 'Old en New Values'. Hercodering verloopt dan als volgt: - Geef de oude codes op in het kader onder 'Old Value' (links) - Geef de nieuwe code op in het kader 'New Value' (rechts) - Klik op Add De PASW-gebruiker heeft 7 mogelijkheden (Value, System-missing, system- or usermissing Range, Range, LOWEST through value, Range, value through HIGHEST, All other values) om de oude code aan te geven. Gebruik Value om de code aan te geven Voorbeeld Vindt u dat volgende voorzieningen (Huisartsenpraktijk; Apotheek; Tandarts) op bereikbare afstand van uw woning liggen? Op loopafstand (code: 1); Niet te ver met vervoer (code: 2); Te ver (code: 3); Niet van toepassing/ Geen mening/ Weet niet (code:4) We willen de codes (1, 2, 3 en 4) hercoderen naar waarden tussen 0 en 1. De hercodering in het Old naar New kader ziet er dan als volgt uit: 1 > 1 (Op loopafstand) 2 > 0,5 (Niet te ver met vervoer) 3 > 0 (Te ver) 4 > SYSMIS (niet van toepassing, geen mening, weet niet)

17 AANSTURING: RECODE LZorg1 (1=1) (2=0.5) (3=0) (4=SYSMIS) INTO dlzorg1. VARIABLE LABELS dlzorg1 'Huisartspraktijk'. EXECUTE. RECODE LZorg2 (1=1) (2=0.5) (3=0) (4=SYSMIS) INTO dlzorg2. VARIABLE LABELS dlzorg2 'Apotheek'. EXECUTE. RECODE LZorg3 (1=1) (2=0.5) (3=0) (4=SYSMIS) INTO dlzorg3. VARIABLE LABELS dlzorg3 'Tandarts'. EXECUTE. 17

18 Een samengestelde variabele creëren We maken nieuwe variabelen op het niveau van indicatoren. Vraag: Vindt u dat volgende voorzieningen (huisartsenpraktijk; apotheek; tandarts) op bereikbare afstand van uw woning liggen? Antwoordmogelijkheden: Op loopafstand; Niet te ver met vervoer; Te ver; Niet van toepassing/ Geen mening/ Weet niet Stel dat we voor ons onderzoek een globaal idee willen krijgen over de bereikbaarheid van genoemde voorzieningen, meer bepaald Huisartsenpraktijk, Apotheek en Tandarts. Hiervoor kunnen we het gemiddelde nemen van de scores op de 3 variabelen zodat we een eindscore bereiken. De variabelen huisartsenpraktijk, apotheek en tandarts zijn hercodeerd als dlzorg1 ( Huisartspraktijk ), dlzorg2 ( Apotheek ) en dlzorg3 ( Tandarts ) Op basis van de hercodeerde variabelen dlzorg1 ( Huisartspraktijk ), dlzorg2 ( Apotheek ) en dlzorg3 ( Tandarts ) creëren we een nieuwe variabele ilzorg ( Zorg ), die het gemiddelde weergeeft van de scores op de hercodeerde variabelen. Deze samengestelde variabele ilzorg ( Zorg ) kan men dan gebruiken om conclusies te trekken rond het verband tussen de bereikbaarheid van zorgvoorzieningen en andere variabelen (bijvoorbeeld, er is een verschil in de bereikbaarheid van zorgvoorzieningen naar gelang de wijk). Hoe wordt dit gedaan in PASW? Om een nieuwe variabele te creëren selecteren we: Transform, Compute en het dialoogvenster 'Compute Variable' komt tevoorschijn. Om een nieuwe variabele te definiëren: - Klik in de tekstbox onder 'Target Variable' - Geef een nieuwe naam voor je samengestelde variabele (ilzorg) - Vorm in de tekstbox onder 'Numeric Expression' de formule aan de hand waarvan de nieuwe variabele moet worden berekend MEAN(dLZorg1 to dlzorg3)

19 Aansturing: COMPUTE ilzorg=mean(dlzorg1,dlzorg2,dlzorg3). EXECUTE. 19

20 Focus op een bepaalde groep Men kan een groep (bijvoorbeeld een wijk, een leeftijdsgroep, of een van beide geslachten) afzonderlijk willen onderzoeken. Voorbeeld: In het onderzoek waren meerdere wijken (Tuinwijk, Boskwartier en Centrum) van de gemeente Maasdal tegelijkertijd betrokken. We willen de scores van de wijk Tuinwijk afzonderlijk onderzoeken. Daarvoor moeten we eerst de wijk selecteren. Hoe doen we dat in PASW? Dit doen we met de optie: Data / select cases Het scherm Select Cases verschijnt. Vink hier de optie If condition is satisfied aan en klik op If. We krijgen dan een scherm te zien, waarop we de gewenste selectie kunnen aangeven, in het voorbeeld is dat Postcode=6373; alleen de postcodes 6373 worden nu bij de volgende analyses meegenomen. Om dit te doen selecteren we in de linkerlijst Postcode. Klik dan op de pijl, vervolgens op het = teken en dan op (6373 omvat de postcodes van Tuinwijk) We kunnen nu analyses maken van alleen de respondenten van Tuinwijk. Let op: als deze analyses gedaan zijn, vink dan in het Select Cases scherm weer de optie All cases aan.

21 Variantieanalyse/ Compare Means Bij een enkelvoudige variantieanalyse worden twee soorten variabelen gebruikt: de variabelen waarvan de groepsgemiddelden worden vergeleken (de afhankelijke variabele) en de variabele die de groepsindeling bepaalt (de factor ofwel onafhankelijke variabele). Voor het uitvoeren van een enkelvoudige variantieanalyse kent PASW de opdracht One-Way ANOVA. Voorbeeld: De steekproef in dit voorbeeld bestaat uit de gegevens van 11 respondenten, waarvan 4 uit Tuinwijk (Postcode 6271), 3 uit Boskwartier (Postcode 6272) en 4 uit Centrum (Postcode 6273) Onderaan de vragenlijst is de volgende vraag toegevoegd: Als het nu gaat om de leefbaarheid van uw omgeving, welk van de genoemde onderwerpen draagt het meeste bij aan uw woon- en leefgenot, en welk onderwerp het minste? Geef het belangrijkste waar u het meest tevreden over bent 6 punten en het minst belangrijke waar u het minst tevreden over bent 1 punt. Lokale politiek Directe leefomgeving Zorg en welzijn Culturele aanbod Lokale economie Milieu De namen van de vaiabelen zijn in PASW als volgt gecodeerd: Lokale politiek (LP) Directe leefomgeving (DL) Zorg en welzijn (ZW) Culturele aanbod (CA) Lokale economie (LEc) Milieu (M) De punten zijn gecodeerd als: 6 punten = 1 2, 3, 4 en 5 punten = 2 1 punt = 3 21

22 We willen de codes 1, 2 en 3 hercoderen naar waarden tussen 0 en 1. De hercodering in het Old naar New kader ziet er dan als volgt uit: 1 --> > 0,5 3 --> 0 Aansturing: GET FILE='G:\mijn documenten\krimp\wijkmonitorl.sav'. DATASET NAME DataSet1 WINDOW=FRONT. RECODE LP (1=1) (2=0.5) (3=0) INTO dlp. VARIABLE LABELS dlp 'Lokale politiek'. EXECUTE. RECODE DL (1=1) (2=0.5) (3=0) INTO ddl. VARIABLE LABELS ddl 'Directe leefomgeving'. EXECUTE. RECODE ZW (1=1) (2=0.5) (3=0) INTO dzw. VARIABLE LABELS dzw 'Zorg en welzijn'. EXECUTE. RECODE CA (1=1) (2=0.5) (3=0) INTO dca. VARIABLE LABELS dca 'Culturele aanbod'. EXECUTE. RECODE LEc (1=1) (2=0.5) (3=0) INTO dlec. VARIABLE LABELS dlec 'Lokale economie'. EXECUTE. RECODE M (1=1) (2=0.5) (3=0) INTO dm. VARIABLE LABELS dm 'Milieu'. EXECUTE. Hieronder volgt de gemiddelde beoordeling van elke kwaliteit Statistics Lokale politiek Directe leefomgeving Zorg en welzijn Culturele aanbod Lokale economie Milieu N Valid Missing Mean,364,500,318,500,591,591 Nu gaan we uit deze zes variabelen een nieuwe samengestelde variabele creëren, die we Eindkwalificatie noemen en coderen als ikwal. De eindkwalificatie is het gemiddelde van de beoordelingen van elke kwaliteit.

23 Aansturing: COMPUTE ikwal=mean(dlp,ddl,dzw,dca,dlec,dm). EXECUTE. FREQUENCIES VARIABLES=dLP ddl dzw dca dlec dm /STATISTICS=MEAN /ORDER=ANALYSIS. Ik wil weten, of de eindkwalificaties (ikwal) van de respondenten afhankelijk zijn van de wijken, waartoe de respondenten behoren. Nulhypothese: Dit is niet het geval (de eindkwalificatie die men geeft heeft niets te maken met de wijk waar men vandaan komt) Alternatieve hypothese: Dit is het geval (de eindkwalificatie houdt verband met de wijk waar men vandaan komt). Met de optie Compare means worden gemiddelden van groepen op bepaalde variabelen met elkaar vergeleken. De variabele die de groepsindeling bepaalt wordt de onafhankelijke variabele genoemd. De variabele waarvoor de gemiddelden worden berekend, wordt de afhankelijke variabele genoemd. Via de menu-optie Analyze Compare Means One-Way ANOVA verschijnt het dialoogvenster van de procedure One-Way ANOVA. Selecteer onder Dependent List de variabele waarvoor de gemiddelden getoetst worden. In dit geval is dit de variabele die de eindkwalificatie bevat (ikwal). In het kader onder Factor plaatsen we de variabele waarin de groepsindeling staat. Met betrekking tot het voorbeeld is dit de variabele met de codering van de wijk (Pcode, met 1=6271, 2=6272 en 3=6273). Het dialoogvenster One-Way ANOVA kent de drukknoppen Contrasts, Post Hoc en Options. Via de drukknop Options kunnen o.a. kengetallen berekend worden. Druk op Options, onder Statistics vink je Descriptive aan. PASW berekent voor het totaal aantal cases en voor elke groep afzonderlijk het aantal waarnemingen, gemiddelde, standaarddeviatie, standaardfout, 95 % betrouwbaarheidsinterval voor het gemiddelde, minimum en maximum. 23

24 Aansturing: ONEWAY ikwal BY Pcode /STATISTICS DESCRIPTIVES /MISSING ANALYSIS. Het eerste gedeelte van de uitvoer (tabel Descriptives ikwal) geeft een aantal kengetallen weer voor elke groep afzonderlijk en voor het totaal aantal waarnemingen (dit is tot stand gebracht door Descriptive te gebruiken via de drukknop Options). Descriptives ikwal 95% Confidence Interval for Mean N Mean Std. Std. Lower Upper Deviation Error Bound Bound Minimum Maximum ,4583,08333,04167,3257,5909,33, ,5000,00000,00000,5000,5000,50, ,4792,04167,02083,4129,5455,42,50 Total 11,4773,05389,01625,4411,5135,33,50 Het tweede gedeelte van de uitvoer (tabel ANOVA ikwal): ANOVA ikwal Sum of Squares Df Mean Square F Sig. Between Groups,003 2,001,461,647 Within Groups,026 8,003 Total, De tabel ANOVA ikwal lezen we als volgt: Het aantal vrijheidsgraden tussen de groepen (Between Groups) is gelijk aan het aantal groepen minus 1 (3-1). Binnen de groepen (Within Groups) is het aantal vrijheidsgraden gelijk aan het totaal aantal waarnemingen minus het aantal groepen (11-3). Het aantal vrijheidsgraden van het totaal (Total) is gelijk aan het totaal aantal waarnemingen minus 1 ( 11-1). In de eerste en derde kolom staan de kwadratensommen (Sum of Squares/SS) en de gemiddelde kwadratensommen (Mean Squares/MS): SStussen (Sum of Squares Between Groups) is gelijk aan,003. MStussen (Mean Squares Between Groups) is gelijk aan,003/3 =,001. SSbinnen (Sum of Squares Within Groups) is gelijk aan,026. MSbinnen (Sum of Squares Within Groups) is gelijk aan,026/8 =,003. SStotaal tenslotte bedraagt,029. In de laatste twee kolommen worden de resultaten van de F-toets weergegeven (F en Sig). De F toetsingsgrootheid is gelijk aan MStussen/MSbinnen:,001 /,003=,461 met 2 en 8 vrijheidsgraden. Vervolgens berekent PASW de bijbehorende rechteroverschrijdingskans (Sig. ook wel P- waarde of P-value genoemd). Deze is gelijk aan,647.

25 De P-waarde is de kans op de in de steekproef gevonden waarde. Een kleine P- waarde maakt de nul-hypothese ongeloofwaardig. P kleiner dan of gelijk aan 0,05: verwerp de nulhypothese P groter dan 0,05: accepteer de nulhypothese (verwerp de alternatieve hypothese) P = 0,647: de alternatieve hypothese wordt verworpen 25

26 Regressieanalyse Een andere methode om kwalificaties van bewoners te analyseren is met behulp van regressieanalyses. Het resultaat kan worden getoond op een perceptuele kaart (in PASW: Scatter/Dot onder Graphs). De procedure REGRESSION is gemakkelijk op te roepen via het menu Analyze en twee submenu s: Analyze /Regression /Linear De verdere aansturing kan worden gedaan door middel van een aantal dialoogvensters of met behulp van commando's in het syntaxvenster. Aansturing via dialoogvensters Procedure-aanroep via de taakbalk: Analyze / Regression / Linear Dialoogvensters: Hoofdvenster: Linear Regression Subvensters: Statistics optionele statistische output opvragen Plots optionele plots opvragen, vooral van residuen Save voorspelde waarden en residuen opslaan in databestand Options diverse aspecten van de analyse regelen, o.a. bij ontbrekende scores Via de dialoogvensters wordt de volgende aansturing verkregen: GET FILE='g:\mijn documenten\krimp\wijkmonitorl.sav'. DATASET NAME DataSet1 WINDOW=FRONT. REGRESSION /MISSING LISTWISE /STATISTICS COEFF OUTS R ANOVA /CRITERIA=PIN(.05) POUT(.10) /NOORIGIN /DEPENDENT ikwal /METHOD=ENTER Pcode. Aansturing via syntax De syntax kunnen we krijgen door de in de dialoogvensters gespecificeerde analyse niet meteen te laten uitvoeren (via de knop OK ) maar de specificaties eerst te laten vertalen in commando s. Dat kan door de knop PASTE in te drukken. PASW geeft dan in het syntaxvenster een lijst van commando s weer die we rustig kunnen bekijken alvorens de analyse daadwerkelijk te laten uitvoeren en die we eventueel nog kunnen wijzigen. Dat is handig, als we dezelfde analyse willen herhalen met bijvoorbeeld alleen maar een andere variabele. De analyse wordt pas

27 dimension0 1 daadwerkelijk uitgevoerd, als we de betreffende syntax-tekst selecteren en activeren door in het menu van het syntaxvenster de optie Run te kiezen. De syntax voor een complete regressieanalyse bestaat uit maar een paar commando s: de aanroep van de procedure (REGRESSION), de specificatie van de afhankelijke variabele (DEPENDENT) en de specificatie van de onafhankelijke variabelen (ENTER). Zo volstaat de volgende aansturing voor een standaard regressieanalyse met als afhankelijke variabele ikwal en als predictor Postc: REGRESSION /DEPENDENT = ikwal /ENTER = Pcode De output van aansturing via zowel dialoogvensters als syntax bestaat uit drie tabellen Model Summary, ANOVA en Coefficients voor één enkele regressievergelijking. Output: Model Summary Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate,173 a,030 -,078,05595 a. Predictors: (Constant), Wat is uw postcode? ANOVA b Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression,001 1,001,277,611 a Residual,028 9,003 Total, a. Predictors: (Constant), Wat is uw postcode? b. Dependent Variable: Eindkwalificatie Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients B Std. Error Beta t Sig. 1 (Constant),456,043 10,613,000 Wat is uw postcode?,010,020,173,527,611 a. Dependent Variable: Eindkwalificatie 27

28 Grafiek maken De grafiek (of perceptuele kaart) wordt gemaakt door de volgende stappen te zetten: Graphs Chart Builder OK Gallery Choose from: Scatter/Dot Click on Simple Chart and drag it to Chart preview Drag wat is uw postcode? (Postc) to Y-Axis Drag Eindkwalificatie (ikwal) to X-Axis OK

29 Crosstabs Verschillen tussen groepen We willen graag weten wat de verschillen zijn tussen de drie wijken, wat betreft hun algemene beoordeling van de leefbaarheid van hun wijk (Eindkwalificatie) Als het nu gaat om de leefbaarheid van uw omgeving, welk van de genoemde onderwerpen draagt het meeste bij aan uw woon- en leefgenot, en welk onderwerp het minste? Geef het belangrijkste waar u het meest tevreden over bent 6 punten en het minst belangrijke waar u het minst tevreden over bent 1 punt. Lokale politiek Directe leefomgeving Zorg en welzijn Culturele aanbod Lokale economie Milieu De wijken zijn in PASW als volgt gecodeerd: Op de vraag Wat is uw postcode? zijn de mogelijke antwoorden in dit geval 6373 (Tuinwijk), 6374 (Boskwartier) en 6375 (Centrum). Postcode 6373 heeft de waarde 1 gekregen, postcode 6374 de waarde 2 en postcode 6374 de waarde 3. Crosstabs (kruistabellen) geven inzicht in verschillen tussen de wijken wat betreft de eindkwalificaties die ze geven. Hoe doen we dit in PASW? We kunnen een kruistabel uitdraaien door gebruik te maken van de volgende optie: Analyze / Descriptives / Crosstabs We kunnen nu kiezen welke variabele we horizontaal (row) en verticaal (colomn) in de kruistabel terug willen zien. In het voorbeeld is ervoor gekozen om Wat is uw postcode? (Postc) verticaal weer te geven en Eindkwalificatie (ikwal) horizontaal. 29

30 Behalve aantallen kunnen ook percentages respondenten worden weergegeven. Klik om percentages weer te geven in het Crosstabs scherm op Cells en vink vervolgens onder percentages column aan. Wanneer we nu op Continue en vervolgens op OK klikken krijgen we de volgende tabel: Wat is uw postcode? * Eindkwalificatie Crosstabulation Eindkwalificatie,33,42,50 Total Wat is uw 627 Count postcode? 1 % within Eindkwalificatie 100,0%,0% 33,3% 36,4% 627 Count % within,0%,0% 33,3% 27,3% Eindkwalificatie 627 Count % within,0% 100,0% 33,3% 36,4% Eindkwalificatie Total Count % within 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% Eindkwalificatie Eventueel kunnen de aantallen ook worden weggelaten door in het scherm Crosstabs: Cell display, het vinkje bij Observed weg te laten. Bij het maken van crosstabs kun we een toets laten uitvoeren om te bepalen of de verschillen tussen de wijken significant zijn. Dit doen we door in het Crosstabs-scherm te klikken op Statistics en vervolgens de optie Chi-square aan te vinken.

31 Wanneer we vervolgens op Continue en dan op OK klikken, krijgen we een extra tabel die er als volgt uit ziet: Chi-Square Tests Value Df Asymp. Sig. (2-sided) Pearson Chi-Square 3,667 a 4,453 Likelihood Ratio 4,206 4,379 Linear-by-Linear Association,299 1,585 N of Valid Cases 11 a. 9 cells (100,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is,27. In deze tabel kijken we naar de waarde bij Pearson Chi-square. Deze is in dit geval,453 en daarmee is het verschil niet significant (0,453 is duidelijk hoger dan 0,05). 31

32 Analyse van responsconsistentie De gegevens van een respondent worden gecontroleerd op interne consistentie. Met de monitor kunnen veel kwaliteiten tegelijkertijd gemeten worden (politieke, fysieke, sociale, culturele, economische, ecologische kwaliteit). Het is echter te verwachten dat inconsistentie in de antwoorden voorkomt. Stel we vragen bewoners een oordeel te geven over aspecten van de sociale kwaliteit, 55% oordeelt positief (gemiddelde waardering van alle aspecten). Daarna vragen we hun in het algemeen de sociale kwaliteit te waarderen, en 50% van de bewoners oordeelt positief. We stellen vast, dat er een verschil is. De variabele die we gebruiken om de algemene waardering van sociale kwaliteit te meten, hebben we gecodeerd als ZW (Zie onder Variantieanalyse/ Compare Means). ZW staat voor Zorg en Welzijn. De variabele die we gebruiken om de gemiddelde waardering van alle aspecten van sociale kwaliteit te meten, moeten we nog creëren. Dit doen we als volgt: Eerst creëren we uit de subvariabelen van sociale kwaliteit nieuwe samengestelde variabelen: Zorg, Welzijn, Onderwijsvoorzieningen en Activiteiten van school. Deze nieuwe variabelen coderen we bijvoorbeeld als izorg, iwelzijn, ionderwijs en ischool. Vervolgens creëren we (weer op dezelfde manier) uit deze nieuwe variabelen nog een nieuwe variabele, die we bijvoorbeeld coderen als isoc. Deze nieuwe variabele geeft het gemiddelde weer van alle aspecten ( Zorg, Welzijn, Onderwijsvoorzieningen en Activiteiten van school ) van sociale kwaliteit. We hebben nu twee variabelen: de variabele isoc (gemiddelde beoordeling van aspecten van sociale kwaliteit) en de variabele SW (algemene beoordeling van sociale kwaliteit). We kunnen de responsconsistentie meten, door de sterkte van het lineaire verband tussen de twee variabelen isoc en SW te meten. Een statistische maat voor dit verband is Pearson s Correlatie Coëfficiënt (kortweg Pearson s r genoemd). Waar vinden we Pearson s r in PASW? We vinden deze correlatietechniek in PASW onder Analyze Correlate Bivariate Correlations. Als Pearson s r een correlatie tussen isoc en SW aantoont, kunnen we concluderen tot responsconsistentie. Kan er geen correlatie worden aangetoond, dan is er inconsistentie. Inconsistentie bederft de berekening van de waarde van de kwaliteitsmeting.

33 Mogelijke oorzaken: inconsistente respondenten; of: inconsistente vragenlijst (zie hieronder) Een kwestie is wat te doen met inconsistente respondenten. De eenvoudigste methode is om inconsistente respondenten uit het bestand te verwijderen. Een bijkomend risico daarvan is dat dit weer bias kan veroorzaken in de resultaten. 33

34 Consistentie van de vragenlijst Consistentie van de vragenlijst kan worden getoetst met Cronbachs alpha (Reliability in PASW). Cronbachs alpha is een indicatie van de mate waarin een aantal items hetzelfde onderliggende construct meten. We kunnen in PASW Cronbach's alpha opvragen via Analyze Scale Reliability analysis. We plaatsen alle items van een schaal in het witte veld en drukken op OK. Andere maten, zoals de item-rest correlatie en de alpha wanneer een item uit de schaal zou worden gehaald, kunnen via de knop Statistics worden opgevraagd.

35 Wegen als correctie voor non-respons en selectieve respons. We houden rekening met selectiviteit van de respons (redenen die respondenten kunnen hebben voor non-respons). Gegevens over de non-respons, verkregen nadat het onderzoek is uitgevoerd, nemen we mee in de data-analyse (om data te corrigeren). In principe zal randomisering leiden tot een verdeling/ spreiding van de steekproef evenredig aan de verdeling van de populatie over de wijken. Het valt te verwachten dat uiteindelijke respons van de Tuinwijkenaren 114 (30%) zal zijn, van de bewoners van Boskwartier zullen er 129 (34%) responderen en dit zullen er 137 (36%) zijn bij de Centrumbewoners. Als deze verwachting uitkomt (de verdeling van de steekproef blijkt evenredig te zijn met die van de populatie), is het niet nodig om achteraf weging toe te passen. Stel, dat, als de uiteindelijke respons 380 is, de responsverdeling is niet zoals verwacht (uitgaande van de populatieverdeling) voor de drie wijken respectievelijk 114, 129 en 137, maar bijvoorbeeld 114, 133 en 133 is. De verdeling van de uiteindelijke respons is niet evenredig met die van de populatie. Bovendien blijkt dat de verdeling man/ vrouw in de steekproef afwijkt van die van de populatie. In alle drie de wijken zou volgens de samenstelling van de bevolking de verdeling man/ vrouw in de steekproef gelijk moeten zijn, maar dit is niet het geval. In Tuinwijk blijkt de verdeling te zijn: 1/3 mannen en 2/3 vrouwen; in Boskwartier bestaan de respondenten voor 3/7 uit mannen en 4/7 vrouwen en in Centrum is juist het omgekeerde het geval: 4/7 mannen en 3/7 vrouwen. We gaan nu achteraf herwegen, waardoor de verdeling van de respons wat betreft wijk en geslacht weer evenredig wordt aan die van de populatie. Achteraf wegen in PASW. Bereken eerst de gewichten, als volgt: A B C D E Populatie Proportie (A) Steekproef Proportie (C) B/D Tuinwijk Man , ,10 1,5 Tuinwijk Vrouw , ,20 0,75 Boskwartier Man , ,15 1,33 Boskwartier Vrouw , ,20 0,85 Centrum Man , ,20 0,9 Centrum Vrouw , ,15 1,

36 Om in PASW een nieuwe gewichtsvariabele te contrueren: Ga naar File New Syntax Type in de lege PASW Syntax Editor die als pop up scherm verschijnt: if (POSTC = 1 & GESL = 1) GEWICHT = 1.5. if (POSTC = 1 & GESL = 2) GEWICHT = if (POSTC = 2 & GESL = 1) GEWICHT = if (POSTC = 2 & GESL = 2) GEWICHT = if (POSTC = 3 & GESL = 1) GEWICHT = 0.0. if (POSTC = 3 & GESL = 2) GEWICHT = 1.2. execute. Hierbij is verondersteld dat POSTC (gecodeerd 1, 2 & 3) en GESL (gecodeerd 1 & 2) variabelen in de dataverzameling zijn, en dat GEWICHT de naam is van de nieuwe gecombineerde gewichtsvariabele die op het punt staat om gecreëerd te worden. Kies dan Run All Daarna verschijnt een nieuwe kolom helemaal rechts in DATA VIEW, die de variabele GEWICHT bevat. Na de creatie van deze nieuwe variabele, moet aan PASW worden verteld, hoe deze moet worden gebruikt in de berekeningen. Dit gaat als volgt: Selecteer in het Data-menu Weight cases, klik op Weight cases by, vind het gecombineerde gewicht en klik OK. Daarna verschijnt onderaan rechts de boodschap "Weight on". Om "Weight on" uit te schakelen, selecteer "Do not weight cases" en klik "OK.

37 PLAN VOOR EEN ONLINE KRIMPPANEL Wat is een online krimppanel? Een online krimppanel is een online longitudinaal onderzoek onder personen die belang hebben bij vraagstukken op het gebied van maatschappelijke effecten van krimp. Wat zijn de belangrijkste elementen van het plan: 1 Creatie van een panelonderzoek op een website 2 Communicatie met stakeholders 3 Analyse en publicatie van onderzoek 37

38 Creatie van een panelonderzoek op een website NEIMED beschikt over een eigen landelijk online onderzoekspanel voor stakeholders. De panelwebsite Van Meer naar Beter of Neimed.nl is hier speciaal voor ingericht. Door het gebruik van internet is het mogelijk om enquêtes per vraag op het computerscherm weer te geven. De respondent kan de gehele enquête invullen door antwoorden aan te klikken met de muis. In de online-vragenlijst worden in principe dezelfde indicatoren/ variabelen gebruikt als in de wijkmonitor. Alleen zullen, de vragen anders geformuleerd worden, aangepast aan de doelgroep (stakeholders). Hierover moet nog nagedacht worden. Een geschikte vragenlijst-generator is Lime Survey 2 (Open Source PHP online and web based survey generator) Lime Survey beschikt (volgens eigen zeggen) over - een WYSIWYG (What You See Is What You Get) HTML Editor - W3C compliance (beantwoordt aan de standaarden van het World Wide Web Consortium). - Multi-Lingual Surveys - Unlimited number of surveys at the same time - Verschillende vraagtypen / Unlimited number of questions in a survey (only limited by your database) /20 different question types with more to come - Printbare versie - Baseren (ook wel genoemd: Skip Logic of Branching): het is mogelijk om vervolgvragen en -antwoorden herhaald te baseren op antwoorden op vorige vragen - Herbruikbare en bewerkbare antwoordensets - Verzenden van uitnodigingen, herinneringen en wachtwoorden via - Optie voor deelnemers om de antwoorden tussentijds op te slaan om later verder te kunnen gaan - Gebruik van beelden en films in een vragenlijst - Mogelijkheid om de pagina layout te bewerken - Uitgebreide en gebruikersvriendelijke beheeromgeving Statistische en grafische pre-analyse (tabellen en grafieken) met exporteermogelijkheden - Importeer- en exporteerfuncties naar tekst, CSV, PDF, SPSS, quexml en MS Excel formaat. - Online Manual (voor de ontwikkelaar) 2

39 We kunnen nog onderzoeken of volgende functies beschikbaar zijn in Lime Survey: - Validaties op foutieve invoer door respondenten - Voorbeeldweergave: Een preview inclusief opmaak kan per vraag, per blok van vragen of van de gehele vragenlijst worden getoond - Voortgangsindicator: Aan respondenten kan een voortgangsindicator worden getoond - Uitleg en tips: Geeft respondenten aanwijzingen of toont waarschuwingen via testblokken of mouse-over teksten voor, bij en na vragen en antwoorden. - Aanmeldformulier /Login: Het is mogelijk respondenten uitsluitend toegang te verlenen met een automatisch gegenereerde gebruikersnaam-wachtwoord combinatie. Deze geeft toegang tot enquête en eventueel het beveiligde Neimednetwerk Neimed maakt ten behoeve van de respondent een Handleiding bij het invullen van het online-onderzoek Communicatie met stakeholders Een belanghebbende of stakeholder is een persoon of organisatie die invloed ondervindt of zelf invloed kan uitoefenen op een organisatie, een overheidsbesluit, een product of een project op het gebied van maatschappelijke effecten van krimp / leefomgeving van de stakeholder. Het streven van Neimed is om een panel van stakeholders te realiseren dat qua spreiding een goede afspiegeling is van de totale groep stakeholders. Selectie van de groep deelnemende stakeholders wordt bepaald door hun diversiteit / heterogeniteit. Heterogeniteitstoets/ diversiteitstoets geeft antwoord op de vraag: zijn alle categorieën in elke regio even sterk vertegenwoordigd? We stellen als voorwaarden voor diversiteit: De groep deelnemers is gespreid over alle regio s: tenminste 1 deelnemer per regio Elke categorie stakeholders heeft tenminste 1 vertegenwoordiger We stellen vast: Nederland telt 40 regio s (COROP-gebieden). Er zijn 10 categorieën stakeholders (de categorieën zijn afgeleid uit de Van Meer naar Beter-website; zie hieronder). Als we deze vaststellingen met elkaar combineren, betekent dit, dat het vereiste aantal 40 maal 10 = 400 deelnemers is. 39

40 Formule diversiteitstoets (hiermee kan worden berekend in hoeverre de vereiste diversiteit wordt behaald): H=1-(k o -k e )*(r o -r e )/( k o * r o -k e *r e ) (k e = beoogd aantal categorieën; k o = gerealiseerd aantal categorieën; r e = beoogd aantal regio s; r o = gerealiseerd aantal regio s) Rekenvoorbeeld (de vereiste diversiteit wordt behaald) (10 categorieën, 40 regio s beoogd & gerealiseerd) Als k e = 10 en r e = 40, k o = 10; r o = 40, dan H = 1-(10-10)*(40-40)/(10*40-10*40)=1-0=1 Rekenvoorbeeld (de vereiste diversiteit wordt niet behaald) (10 categorieën, 40 regio s beoogd; 8 categorieën, 30 regio s gerealiseerd) Als k e = 10 en r e = 40, k o = 8; r o = 30, dan H = 1-(8-10)*(30-40)/(8*30-10*40)=1-(-20)/-160=1-0,125 = 0,875 Stakeholders zijn personen die komen uit, een belang hebben in, betrokken zijn bij of expertise hebben in een of meer van de volgende 10 sectoren: 1 Onderwijs 2 Bestuurskracht 3 Wonen 4 Financiën 5 Ruimte 6 Werken 7 Vrije tijd 8 Welzijn 9 Zorg 10 Mobiliteit De categorieën stakeholders komen overeen met de thema s die zijn genoemd in Van Meer Naar Beter. Inschakeling van het panel geeft de mogelijkheid om informatie te verkrijgen over waarderingen (percepties / preferenties) die panelleden geven over politieke, sociaal-culturele en economische kwaliteit van geïdentificeerde leefomgevingen Panelonderzoek (met regiogebonden vraagstellingen) vindt periodiek plaats, maar ook onderzoek naar actuele (niet-regiogebonden) vraagstellingen is mogelijk. Selectie van categorieën van stakeholders wordt gedaan vanuit volgende achtergrondvariabelen: Postcode (adres) Expertise - Beroep - Bedrijfssector Regio Gemeentegrootte - Stedelijkheidsgraad Wel/niet krimpgebied

41 Als tegenprestatie voor hun deelname aan het krimppanel krijgen deelnemers toegang tot het Neimed-netwerk. Via dit netwerk kunnen stakeholders met elkaar communiceren. Met het oog daarop wordt een online krimpmagazine (KRIMPZINE) opgezet. 41

42 Analyse en publicatie van onderzoek ANALYSE (PASW) Op de met het online panelonderzoek verzamelde data voert Neimed bepaalde analyses uit, zoals: 1 Hercoderen van variabelen 2 Een samengestelde variabele creëren 3 Focus op een bepaalde groep 4 Variantieanalyse/ Compare Means 5 Regressieanalyse 6 Crosstabs 7 Analyse van responsconsistentie 8 Consistentie van de vragenlijst 9 Wegen als correctie voor non-respons en selectieve respons Verder kunnen er meta-analyses worden uitgevoerd. META-ANALYSE /DSTAT Een meta-analyse is een onderzoek waarin kwantitatieve onderzoeken van een bepaald fenomeen (de maatschappelijke effecten van krimp) worden samengevoegd om meer precieze uitkomst te verkrijgen. DSTAT is een programma voor het uitvoeren van een meta-analyse. Vijf stappen: 1 Conceptualiseer de relatie tussen krimp (x) en maatschappij (y) (effect van x op y en omgekeerd van y op x). Beschrijf theoretische debatten over de relatie als deze bestaat. 2 Verzamel relevante onderzoeken, die deze relatie hebben gealyseerd. Beschrijf de grenzen van het literatuuronderzoek (welke onderzoeken horen er bij, welke niet?) Verzameltechnieken: - zoek in literatuurlijsten naar kwalitatief krimponderzoek - zoek literatuurbesprekingen - zoek databases via de computer - gebruik het onderzoekersnetwerk doorzoek tijdschriften 3 Benoem de kwaliteit van elk van die onderzoeken en indien mogelijk beschrijf in cijfers wat volgens elk onderzoek de maatschappelijke effecten van krimp zijn - Identificeer moderator variabelen (variabelen waarvan men kan verwachten dat ze verantwoordelijk zijn voor de effecten) - Analyseer de betrouwbaarheid van het gemeten effect - Gebruik statistiek.

43 Parametrische toetsen (gemiddelde, standaarddeviatie, t-test, ANOVA, Pearson, p- waarden) kunnen worden geconverteerd naar een g-waarde (begrip in DSTAT, dat staat voor gestandaardiseerd effect ). Non-parametrische toetsen (chi-kwadraat, proporties) zijn relatief onnauwkeurig en moeilijker om te zetten naar een g-waarde. 4 Analyseer de data: Bepaal het algemene gemiddelde en consistentie van de effectgrootten. Verklaar inconsistenties. 5 Schrijf een rapport (meta-analyse) Een vraag kan zijn, welke soorten onderzoeken we in de analyses gaan betrekken: Bijvoorbeeld behalve Neimed-onderzoek ook niet-neimed-onderzoek. Behalve kwantitatief ook kwalitatief onderzoek. Idee: Publiceer artikelen (krimpanalyses) in een online magazine. 43

44 THEORIE VAN REVERDA Het volgende is te zien als een voorbeeld van hoe invulling zou kunnen worden gegeven aan stap 1 van een meta-analyse: Conceptualiseer de relatie tussen krimp (x) en maatschappij (y) (effect van x op y en omgekeerd van y op x). Beschrijf theoretische debatten over de relatie als deze bestaat. Hypothese (theorie van Reverda): Politieke macht, economisch kapitaal en sociaal kapitaal zijn voldoende invalshoeken om het sociale gedrag van mensen te begrijpen. Deze drie dimensies zijn nodig, niet meer en niet minder. Kernvraag: wat zou het gevolg zijn als een wijk op een van de drie gebieden een risico zou lopen? Risicotypen: 1 Economisch zwakke samenleving Stel dat je twee samenlevingen, een met een zwakke economie en een sterke economie, zou beoordelen naar hun welvaart, dan zou de theorie van Reverda niet kloppen, als zou blijken, dat beide even welvarend zouden zijn (tenzij er een derde factor, bijvoorbeeld de verzorgingsstaat, in het spel is). 2 Sociaal-cultureel zwakke samenleving Stel dat je twee samenlevingen, een met een zwakke en een met een sterke burgermaatschappij zou beoordelen naar de openheid of geslotenheid van hun samenleving dan zou de theorie van Reverda niet kloppen, als zou blijken, dat beide even gesloten zouden zijn (tenzij er een derde factor, bijvoorbeeld politieke repressie, in het spel is).

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

Basishandleiding SPSS

Basishandleiding SPSS Basishandleiding SPSS Elvira Folmer & Marieke ten Voorde SLO, Juli 2008 Deze handleiding is gebaseerd op SPSS 16.0 for Windows Inhoud 1 Het maken van een gegevensbestand in de Variable View... 4 2 Het

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

Enkelvoudige ANOVA Onderzoeksvraag Voorwaarden

Enkelvoudige 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

Analyse van kruistabellen

Analyse van kruistabellen Analyse van kruistabellen Inleiding In dit hoofdstuk, dat aansluit op hoofdstuk II-13 (deel2) van het statistiekboek wordt ingegaan op het analyseren van kruistabellen met behulp van SPSS. Met een kruistabel

Nadere informatie

SPSS 15.0 in praktische stappen voor AGW-bachelors Uitwerkingen Stap 7: Oefenen I

SPSS 15.0 in praktische stappen voor AGW-bachelors Uitwerkingen Stap 7: Oefenen I SPSS 15.0 in praktische stappen voor AGW-bachelors Uitwerkingen Stap 7: Oefenen I Hieronder volgen de SPSS uitvoer en de antwoorden van de opgaven van Stap 7: Oefenen I. Daarnaast wordt bij elke opgave

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

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

We berekenen nog de effectgrootte aan de hand van formule 4.2 en rapporteren:

We berekenen nog de effectgrootte aan de hand van formule 4.2 en rapporteren: INDUCTIEVE STATISTIEK VOOR DE GEDRAGSWETENSCHAPPEN OPLOSSINGEN BIJ HOOFDSTUK 4 1. Toets met behulp van SPSS de hypothese van Evelien in verband met de baardlengte van metalfans. Ga na of je dezelfde conclusies

Nadere informatie

c. Geef de een-factor ANOVA-tabel. Formuleer H_0 and H_a. Wat is je conclusie?

c. Geef de een-factor ANOVA-tabel. Formuleer H_0 and H_a. Wat is je conclusie? Opdracht 13a ------------ Een-factor ANOVA (ANOVA-tabel, Contrasten, Bonferroni) Bij een onderzoek naar de leesvaardigheid bij kinderen in de V.S. werden drie onderwijsmethoden met elkaar vergeleken. Verschillende

Nadere informatie

Hoofdstuk 8 Het toetsen van nonparametrische variabelen

Hoofdstuk 8 Het toetsen van nonparametrische variabelen Hoofdstuk 8 Het toetsen van nonparametrische variabelen 8.1 Non-parametrische toetsen: deze toetsen zijn toetsen waarbij de aannamen van normaliteit en intervalniveau niet nodig zijn. De aannamen zijn

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

TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica

TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica Tentamen Statistiek voor TeMa (S95) Avondopleiding. donderdag 6-6-3, 9.-. uur Bij het tentamen mag gebruik worden gemaakt van een zakrekenmachine

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

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

feb 2013 Instituut CMI SPSS les 2

feb 2013 Instituut CMI SPSS les 2 feb 2013 Instituut CMI SPSS les 2 Onderzoek toont aan.. Mobiele nieuwssites populairst onder 18-34 jarigen 18 tot 34 jarigen maken over de gehele dag het meest gebruik van mobiel internet. Dit blijkt uit

Nadere informatie

Bestaat er een betekenisvol verband tussen het geslacht en het voorkomen van dyslexie? Gebruik de Chi-kwadraattoets voor kruistabellen.

Bestaat er een betekenisvol verband tussen het geslacht en het voorkomen van dyslexie? Gebruik de Chi-kwadraattoets voor kruistabellen. Oplossingen hoofdstuk IX 1. Bestaat er een verband tussen het geslacht en het voorkomen van dyslexie? Uit een aselecte steekproef van 00 leerlingen (waarvan 50% jongens en 50% meisjes) uit het basisonderwijs

Nadere informatie

Fasen in het onderzoeksproces

Fasen in het onderzoeksproces Fasen in het onderzoeksproces Gegevensbestand Controleren gegevens Bewerken gegevens Analyseren gegevens Interpreteren resultaten Nieuwe vragen? ja Onderzoeksverslag 1 Bestand opmaken Variabelen definiëren:

Nadere informatie

Hoofdstuk 5 Een populatie: parametrische toetsen

Hoofdstuk 5 Een populatie: parametrische toetsen Hoofdstuk 5 Een populatie: parametrische toetsen 5.1 Gemiddelde, variantie, standaardafwijking: De variantie is als het ware de gemiddelde gekwadrateerde afwijking van het gemiddelde. Hoe groter de variantie

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

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

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

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

TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica. Tentamen Statistiek 2 voor TeMa (2S195) op dinsdag , TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica Tentamen Statistiek 2 voor TeMa (2S95) op dinsdag 5-03-2005, 9.00-22.00 uur Bij het tentamen mag gebruik worden gemaakt van een zakrekenmachine

Nadere informatie

Bijlage 3: Multiple regressie analyse

Bijlage 3: Multiple regressie analyse Bijlage 3: Multiple regressie analyse REGRESSION /DESCRIPTIVES MEAN STDDEV CORR SIG N /MISSING PAIRWISE /STATISTICS COEFF OUTS CI(95) R ANOVA COLLIN TOL ZPP /CRITERIA=PIN(.05) POUT(.10) /NOORIGIN /DEPENDENT

Nadere informatie

Oplossingen hoofdstuk XI

Oplossingen hoofdstuk XI Oplossingen hoofdstuk XI. Hierbij vind je de resultaten van het onderzoek naar de relatie tussen een leestest en een schoolrapport voor lezen. Deze gegevens hebben betrekking op een regressieanalyse bij

Nadere informatie

b. Bepaal b1 en b0 en geef de vergelijking van de kleinste-kwadratenlijn.

b. Bepaal b1 en b0 en geef de vergelijking van de kleinste-kwadratenlijn. Opdracht 12a ------------ enkelvoudige lineaire regressie Kan de leeftijd waarop een kind begint te spreken voorspellen hoe zijn score zal zijn bij een latere test op verstandelijke vermogens? Een studie

Nadere informatie

Workshop Qualtrics & SPSS

Workshop Qualtrics & SPSS Workshop Qualtrics & SPSS Voor afstudeerbegeleiders en examinatoren CE Sjoukje Goldman: s.p.k.goldman@hva.nl 24 april 2018 1 Inhoud 1. Aan de slag met Qualtrics 2. Validiteit, betrouwbaarheid & representativiteit

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

11. Multipele Regressie en Correlatie

11. Multipele Regressie en Correlatie 11. Multipele Regressie en Correlatie Meervoudig regressie model Nu gaan we kijken naar een relatie tussen een responsvariabele en meerdere verklarende variabelen. Een bivariate regressielijn ziet er in

Nadere informatie

SPSS VOOR DUMMIES+ Werken met de NSE: enkele handige basisbeginselen. Gebaseerd op SPSS21.0 & Benchmarkbestand NSE 2014

SPSS VOOR DUMMIES+ Werken met de NSE: enkele handige basisbeginselen. Gebaseerd op SPSS21.0 & Benchmarkbestand NSE 2014 SPSS VOOR DUMMIES+ Werken met de NSE: enkele handige basisbeginselen Gebaseerd op SPSS21.0 & Benchmarkbestand NSE 2014 Huidig kennis- en ervaringsniveau?????? Beginners Gevorderden 2 Inhoud 1. Wat doe

Nadere informatie

Betrouwbaarheid, validiteit en overeenstemming

Betrouwbaarheid, validiteit en overeenstemming Betrouwbaarheid, validiteit en overeenstemming Inleiding Dit practicum sluit aan op het theoriegedeelte over betrouwbaarheidsanalyse van hoofdstuk II-16 (deel 2). In dit hoofdstuk wordt besproken hoe een

Nadere informatie

Onderzoek. B-cluster BBB-OND2B.2

Onderzoek. B-cluster BBB-OND2B.2 Onderzoek B-cluster BBB-OND2B.2 Succes met leren Leuk dat je onze bundels hebt gedownload. Met deze bundels hopen we dat het leren een stuk makkelijker wordt. We proberen de beste samenvattingen voor jou

Nadere informatie

Enkelvoudige lineaire regressie

Enkelvoudige lineaire regressie Enkelvoudige lineaire regressie Inleiding Dit hoofdstuk sluit aan op hoofdstuk I-9 van het statistiekboek. Er wordt hier steeds gesproken over het verband tussen één afhankelijke variabele Y en één onafhankelijke

Nadere informatie

Oplossingen hoofdstuk 9

Oplossingen hoofdstuk 9 Oplossingen hoofdstuk 9 1. Bestaat er een verband tussen het geslacht en het voorkomen van dyslexie? Uit een aselecte steekproef van 200 leerlingen (waarvan 50% jongens en 50% meisjes) uit het basisonderwijs

Nadere informatie

Beknopte handleiding SPSS versie 18.0 1 van 28

Beknopte handleiding SPSS versie 18.0 1 van 28 Beknopte handleiding SPSS versie 18.0 1 van 28 Beknopte handleiding SPSS versie 18.0 2 van 28 Inhoudsopgave Inleiding...3 SPSS- tips...4 Kopiëren van datakenmerken...6 Van SPSS naar Excel...7 Opsturen

Nadere informatie

Tabel 2: Stemgedrag van respondenten bij de TK verkiezingen in 2010 VVD xx % PvdA PVV CDA SP D66 CU PvdD SGP GL Te jong om te stemmen Niet gestemd

Tabel 2: Stemgedrag van respondenten bij de TK verkiezingen in 2010 VVD xx % PvdA PVV CDA SP D66 CU PvdD SGP GL Te jong om te stemmen Niet gestemd 2. Resultaten ZONDER WEGING Tabel 1: Aantal respondenten dat heeft deelgenomen aan een peiling van Maurice de Hond Ja xx % Nee xx % N = xx Statistics participated 529 N Missing 0 Std. Error of,01053 Std.

Nadere informatie

TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica. Tentamen Statistiek 2 voor TeMa (2S195) op vrijdag , 9-12 uur.

TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica. Tentamen Statistiek 2 voor TeMa (2S195) op vrijdag , 9-12 uur. TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica Tentamen Statistiek 2 voor TeMa (2S95) op vrijdag 29-04-2004, 9-2 uur. Bij het tentamen mag gebruik worden gemaakt van een zakrekenmachine

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

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

b. Maak een histogram van de verdeling van het groeiseizoen. Kies eerst klassen en maak een geschikte frequentietabel.

b. Maak een histogram van de verdeling van het groeiseizoen. Kies eerst klassen en maak een geschikte frequentietabel. Opdracht 2a ----------- Stamdiagrammen, histogrammen, tijdreeksgrafieken De Old Farmers Almanac vermeldt de groeiseizoenen voor de grote steden in de V.S., zoals gerapporteerd door het National Climatic

Nadere informatie

Hoofdstuk 10 Eenwegs- en tweewegs-variantieanalyse

Hoofdstuk 10 Eenwegs- en tweewegs-variantieanalyse Hoofdstuk 10 Eenwegs- en tweewegs-variantieanalyse 10.1 Eenwegs-variantieanalyse: Als we gegevens hebben verzameld van verschillende groepen en we willen nagaan of de populatiegemiddelden van elkaar verscihllen,

Nadere informatie

[aanvullend hoofdstuk, behorend bij Grotenhuis, M. te & Matthijssen, A. (2006). Basiscursus SPSS, versie 10-14, Assen: Van Gorcum]

[aanvullend hoofdstuk, behorend bij Grotenhuis, M. te & Matthijssen, A. (2006). Basiscursus SPSS, versie 10-14, Assen: Van Gorcum] 6 Multiple response [aanvullend hoofdstuk, behorend bij Grotenhuis, M. te & Matthijssen, A. (2006). Basiscursus SPSS, versie 10-14, Assen: Van Gorcum] 6.1 Inleiding Het komt regelmatig voor dat respondenten

Nadere informatie

Opdracht 5a ----------- Kruistabellen

Opdracht 5a ----------- Kruistabellen Opdracht 5a ----------- Kruistabellen Aan elk van 36 studenten werd gevraagd of zij alcohol drinken, en zo ja, welke soort alcoholische drank de voorkeur heeft. Tevens werd voor elke student de leeftijd

Nadere informatie

EIND TOETS TOEGEPASTE BIOSTATISTIEK I. 30 januari 2009

EIND TOETS TOEGEPASTE BIOSTATISTIEK I. 30 januari 2009 EIND TOETS TOEGEPASTE BIOSTATISTIEK I 30 januari 2009 - Dit tentamen bestaat uit vier opgaven onderverdeeld in totaal 2 subvragen. - Geef bij het beantwoorden van de vragen een zo volledig mogelijk antwoord.

Nadere informatie

* de percentages goed per klas en volgorde van afnemen. sort cases by klas volgorde. split file by klas volgorde. des var=goedboekperc.

* de percentages goed per klas en volgorde van afnemen. sort cases by klas volgorde. split file by klas volgorde. des var=goedboekperc. * Sprekende voorbeelden. * De invloed van lessen op meerkeuzetoetsen Natuurkunde, klas 5 en 6 * Manfred te Grotenhuis en Nico van de Mortel * we gaan uit van de folder 'temp'op de c-drive, svp wijzigen

Nadere informatie

SPSS. Statistiek : SPSS

SPSS. Statistiek : SPSS SPSS - hoofdstuk 1 : 1.4. fase 4 : verrichten van metingen en / of verzamelen van gegevens Gegevens gevonden bij een onderzoek worden systematisch weergegeven in een datamatrix bij SPSS De datamatrix Gebruik

Nadere informatie

SPSS Introductiecursus. Sanne Hoeks Mattie Lenzen

SPSS Introductiecursus. Sanne Hoeks Mattie Lenzen SPSS Introductiecursus Sanne Hoeks Mattie Lenzen Statistiek, waarom? Doel van het onderzoek om nieuwe feiten van de werkelijkheid vast te stellen door middel van systematisch onderzoek en empirische verzamelen

Nadere informatie

9. Lineaire Regressie en Correlatie

9. Lineaire Regressie en Correlatie 9. Lineaire Regressie en Correlatie Lineaire verbanden In dit hoofdstuk worden methoden gepresenteerd waarmee je kwantitatieve respons variabelen (afhankelijk) en verklarende variabelen (onafhankelijk)

Nadere informatie

Antwoordvel Versie A

Antwoordvel Versie A Antwoordvel Versie A Interimtoets Toegepaste Biostatistiek 13 december 013 Naam:... Studentnummer:...... Antwoorden: Vraag Antwoord Antwoord Antwoord Vraag Vraag A B C D A B C D A B C D 1 10 19 11 0 3

Nadere informatie

Hierbij is het steekproefgemiddelde x_gemiddeld= en de steekproefstandaardafwijking

Hierbij is het steekproefgemiddelde x_gemiddeld= en de steekproefstandaardafwijking Opdracht 9a ----------- t-procedures voor een enkelvoudige steekproef Voor de meting van de leesvaardigheid van kinderen wordt als toets de Degree of Reading Power (DRP) gebruikt. In een onderzoek onder

Nadere informatie

a. Wanneer kan men in plaats van de Pearson correlatie coefficient beter de Spearman rangcorrelatie coefficient berekenen?

a. Wanneer kan men in plaats van de Pearson correlatie coefficient beter de Spearman rangcorrelatie coefficient berekenen? Opdracht 15a ------------ Spearman rangcorrelatie coefficient (non-parametrische tegenhanger van de Pearson correlatie coefficient) Wilcoxon symmetrie-toets (non-parametrische tegenhanger van de t-procedure

Nadere informatie

introductie Wilcoxon s rank sum toets Wilcoxon s signed rank toets introductie Wilcoxon s rank sum toets Wilcoxon s signed rank toets

introductie Wilcoxon s rank sum toets Wilcoxon s signed rank toets introductie Wilcoxon s rank sum toets Wilcoxon s signed rank toets toetsende statistiek week 1: kansen en random variabelen week : de steekproevenverdeling week 3: schatten en toetsen: de z-toets week : het toetsen van gemiddelden: de t-toets week 5: het toetsen van varianties:

Nadere informatie

d. Maak een spreidingsdiagram van de gegevens. Plaats de x-waarden op de x-as en de z-waarden op de y-as.

d. Maak een spreidingsdiagram van de gegevens. Plaats de x-waarden op de x-as en de z-waarden op de y-as. Opdracht 6a ----------- Dichtheidskromme, normaal-kwantiel-plot Een nauwkeurige waarde van de lichtsnelheid is van belang voor ontwerpers van computers, omdat de elektrische signalen zich uitsluitend met

Nadere informatie

Vandaag. Onderzoeksmethoden: Statistiek 3. Recap 2. Recap 1. Recap Centrale limietstelling T-verdeling Toetsen van hypotheses

Vandaag. Onderzoeksmethoden: Statistiek 3. Recap 2. Recap 1. Recap Centrale limietstelling T-verdeling Toetsen van hypotheses Vandaag Onderzoeksmethoden: Statistiek 3 Peter de Waal (gebaseerd op slides Peter de Waal, Marjan van den Akker) Departement Informatica Beta-faculteit, Universiteit Utrecht Recap Centrale limietstelling

Nadere informatie

Menu aansturing van SPSS voorbeeld in hoofdstuk 7 over Kaplan-Meier en Cox regressie survival analyses van recidive bij meisjes

Menu aansturing van SPSS voorbeeld in hoofdstuk 7 over Kaplan-Meier en Cox regressie survival analyses van recidive bij meisjes Menu aansturing van SPSS voorbeeld in hoofdstuk 7 over Kaplan-Meier en Cox regressie survival analyses van recidive bij meisjes Hieronder wordt uitgelegd hoe alle analyses besproken in paragraaf 7.5 van

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

** VOORBEELD VAN CAUSALE ANALYSE MET CONFOUNDER EN MEDIATOR **.. GET FILE='u:\)Research\ISSP-NL\ISSP \Data\issp_2013_2014_NL_def.sav'.

** VOORBEELD VAN CAUSALE ANALYSE MET CONFOUNDER EN MEDIATOR **.. GET FILE='u:\)Research\ISSP-NL\ISSP \Data\issp_2013_2014_NL_def.sav'. ** VOORBEELD VAN CAUSALE ANALYSE MET CONFOUNDER EN MEDIATOR **.. GET FILE=''. ** EERST MAKEN WE EEN OVERZICHT VAN DE DATA **. freq nl_rinc wrkhrs sex. Frequencies Statistics N Valid Missing NL_RINC Resp:

Nadere informatie

INDUCTIEVE STATISTIEK VOOR DE GEDRAGSWETENSCHAPPEN OPLOSSINGEN BIJ HOOFDSTUK 5

INDUCTIEVE STATISTIEK VOOR DE GEDRAGSWETENSCHAPPEN OPLOSSINGEN BIJ HOOFDSTUK 5 INDUCTIEVE STATISTIEK VOOR DE GEDRAGSWETENSCHAPPEN OPLOSSINGEN BIJ HOOFDSTUK 5 1. De onderzoekers van een preventiedienst vermoeden dat werknemers in een bedrijf zonder liften fitter zijn dan werknemers

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

Open het databestand in SPSS en kies Analyze > Correlate > Bivariate. Vul vervolgens het dialoogvenster in als volgt:

Open het databestand in SPSS en kies Analyze > Correlate > Bivariate. Vul vervolgens het dialoogvenster in als volgt: INDUCTIEVE STATISTIEK VOOR DE GEDRAGSWETENSCHAPPEN OPLOSSINGEN BIJ HOOFDSTUK 9 1. Een klinisch psycholoog vraagt zich af of er een verband bestaat tussen depressie en sociale vermijding in de populatie

Nadere informatie

Aanpassingen takenboek! Statistische toetsen. Deze persoon in een verdeling. Iedereen in een verdeling

Aanpassingen takenboek! Statistische toetsen. Deze persoon in een verdeling. Iedereen in een verdeling Kwantitatieve Data Analyse (KDA) Onderzoekspracticum Sessie 2 11 Aanpassingen takenboek! Check studienet om eventuele verbeteringen te downloaden! Huidige versie takenboek: 09 Gjalt-Jorn Peters gjp@ou.nl

Nadere informatie

Tentamen Biostatistiek 1 voor BMT (2DM40) woensdag 2 november 2011, uur

Tentamen Biostatistiek 1 voor BMT (2DM40) woensdag 2 november 2011, uur Faculteit der Wiskunde en Informatica Tentamen Biostatistiek 1 voor BMT (2DM40) woensdag 2 november 2011, 9.00-12.00 uur Bij het tentamen mag gebruik worden gemaakt van een zakrekenmachine en van een onbeschreven

Nadere informatie

Bij herhaalde metingen ANOVA komt het effect van het experiment naar voren bij de variantie binnen participanten. Bij de gewone ANOVA is dit de SS R

Bij herhaalde metingen ANOVA komt het effect van het experiment naar voren bij de variantie binnen participanten. Bij de gewone ANOVA is dit de SS R 14. Herhaalde metingen Introductie Bij herhaalde metingen worden er bij verschillende condities in een experiment dezelfde proefpersonen gebruikt of waarbij dezelfde proefpersonen op verschillende momenten

Nadere informatie

Het samenstellen van een multipele indicator index. Harry B.G. Ganzeboom ADEK UvS College 2 28 februari 2011

Het samenstellen van een multipele indicator index. Harry B.G. Ganzeboom ADEK UvS College 2 28 februari 2011 Het samenstellen van een multipele indicator index Harry B.G. Ganzeboom ADEK UvS College 2 28 februari 2011 Indices voor attituden Attittuden (opvattingen) zijn complexe kenmerken Moeilijk te meten met

Nadere informatie

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

TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica. Tentamen Statistiek 2 voor TeMa (2S195) op donderdag , TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica Tentamen Statistiek 2 voor TeMa (2S95) op donderdag 0-03-2005, 4.00-7.00 uur Bij het tentamen mag gebruik worden gemaakt van een zakrekenmachine,

Nadere informatie

Beschrijvende statistiek

Beschrijvende statistiek Beschrijvende statistiek Beschrijvende en toetsende statistiek Beschrijvend Samenvatting van gegevens in de steekproef van onderzochte personen (gemiddelde, de standaarddeviatie, tabel, grafiek) Toetsend

Nadere informatie

Correlatie = statistische samenhang Meest gebruikt = Spearman s rang correlatie Ordinaal geschaalde variabelen -1 <= r s <= +1 waarbij:

Correlatie = statistische samenhang Meest gebruikt = Spearman s rang correlatie Ordinaal geschaalde variabelen -1 <= r s <= +1 waarbij: Correlatie analyse Correlatie = statistische samenhang Meest gebruikt = Spearman s rang correlatie Ordinaal geschaalde variabelen -1

Nadere informatie

De primaire link op gemeentelijke websites, Bijlagen. over efficiëntie, effectiviteit en gebruiksvriendelijkheid

De primaire link op gemeentelijke websites, Bijlagen. over efficiëntie, effectiviteit en gebruiksvriendelijkheid De primaire link op gemeentelijke s, over efficiëntie, effectiviteit en gebruiksvriendelijkheid Bijlagen Henk S. Kok (9827722) scriptiebegeleiders: Frank Jansen en Leo Lentz Faculteit der Letteren Nederlands,

Nadere informatie

Tentamen Biostatistiek 1 voor BMT (2DM40) woensdag 28 oktober 2009, 9.00-12.00 uur

Tentamen Biostatistiek 1 voor BMT (2DM40) woensdag 28 oktober 2009, 9.00-12.00 uur Faculteit der Wiskunde en Informatica Tentamen Biostatistiek voor BMT (DM4) woensdag 8 oktober 9, 9.-. uur Bij het tentamen mag gebruik worden gemaakt van een zakrekenmachine en van een onbeschreven Statistisch

Nadere informatie

gemiddelde politieke interesse van hoger opgeleide mensen)

gemiddelde politieke interesse van hoger opgeleide mensen) SPSS-oefening 2: Hypothesetoetsen Opgave Oefening 1 a) Het zijn onafhankelijke steekproeven. De scores voor politieke interesse zijn afkomstig van verschillende mensen aangezien elke persoon slechts in

Nadere informatie

Meervoudige lineaire regressie

Meervoudige lineaire regressie Meervoudige lineaire regressie Inleiding In dit hoofdstuk dat aansluit op hoofdstuk II- (deel 2) wordt uitgelegd hoe een meervoudige regressieanalyse uitgevoerd kan worden met behulp van SPSS. Aan de hand

Nadere informatie

Verdelingsvrije statistiek

Verdelingsvrije statistiek Verdelingsvrije statistiek Inleiding In hoofdstuk II-5 (deel ) worden een aantal verdelingsvrije toetsen (ook wel niet-parametrische toetsen) besproken, die gebruikt worden als de te onderzoeken variabele

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

10. Moderatie, mediatie en nog meer regressie

10. Moderatie, mediatie en nog meer regressie 10. Moderatie, mediatie en nog meer regressie Voordat je moderatie en mediatie analyses gaat uitvoeren in, kun je het best een extra dialog box installeren, PROCESS. Volg hiervoor de stappen op pagina

Nadere informatie

De data worden ingevoerd in twee variabelen, omdat we te maken hebben met herhaalde metingen:

De data worden ingevoerd in twee variabelen, omdat we te maken hebben met herhaalde metingen: INDUCTIEVE STATISTIEK VOOR DE GEDRAGSWETENSCHAPPEN OPLOSSINGEN BIJ HOOFDSTUK 6 1. De 15 leden van een kleine mountainbikeclub vragen zich af in welk mate de omgevingstemperatuur een invloed heeft op hun

Nadere informatie

Grafieken Cirkeldiagram

Grafieken Cirkeldiagram 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

Hoofdstuk 8. Toetsende statistiek. 8.1 Associatie van categoriale data: CROSSTABS [dv 32.2]

Hoofdstuk 8. Toetsende statistiek. 8.1 Associatie van categoriale data: CROSSTABS [dv 32.2] Hoofdstuk 8 Toetsende statistiek Meestal zijn we niet alleen geïnteresseerd in beschrijvende statistiek (over de steekproef), maar ook in toetsende statistiek. Het doel hiervan is om hypothesen te toetsen,

Nadere informatie

TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN

TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica Tentamen Statistiek 2 voor TeMa (2S95) dinsdag 2-08-2003, 4.00-7.00 uur Bij het tentamen mag gebruik worden gemaakt van een zakrekenmachine,

Nadere informatie

Technische uitwerkingen voor het SPSS practicum Toetsende Statistiek

Technische uitwerkingen voor het SPSS practicum Toetsende Statistiek Technische uitwerkingen voor het SPSS practicum Toetsende Statistiek NB Voor de SPSS opgaven wordt alleen aangegeven hoe het door de opgave gevraagde resultaat kan worden bereikt. C. J. Verduin 11 december

Nadere informatie

Bij het maken van deze opgave worden de volgende vragen beantwoord:

Bij het maken van deze opgave worden de volgende vragen beantwoord: Opdracht 1a ----------- Introductie Bij het maken van deze opgave worden de volgende vragen beantwoord: Hoe start ik S-PLUS op? Hoe lees ik gegevens in vanuit een ASCII-bestand in een tabel? Hoe kan ik

Nadere informatie

TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica Tentamen Statistiek voor T (2S070) op vrijdag 8 oktober 1999, uur De u

TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica Tentamen Statistiek voor T (2S070) op vrijdag 8 oktober 1999, uur De u TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica Tentamen Statistiek voor T (2S070) op vrijdag 8 oktober 1999, 14.00-17.00 uur De uitwerkingen van de opgaven dienen duidelijk geformuleerd

Nadere informatie

Hoofdstuk 4. Beschrijvende statistiek. 4.1 Beschrijvende statistiek voor één variabele

Hoofdstuk 4. Beschrijvende statistiek. 4.1 Beschrijvende statistiek voor één variabele Hoofdstuk 4 Beschrijvende statistiek Alle commando s voor statistische berekeningen en analyse bevinden zich onder de optie Analyze in het hoofdmenu. Hieronder worden de verschillende commando s besproken

Nadere informatie

1 vorig = omzet voorgaande jaar. Forward (Criterion: Probability-of-F-to-enter <=,050) 2 bezoek = aantal bezoeken vertegenwoordiger

1 vorig = omzet voorgaande jaar. Forward (Criterion: Probability-of-F-to-enter <=,050) 2 bezoek = aantal bezoeken vertegenwoordiger De groothandel Onderwerp: regressieanalyse met SPSS Bij: hoofdstuk 10 Een groothandel heeft onderzoek gedaan onder de klanten en daarbij geprobeerd met regressieanalyse vast te stellen wat de bepalende

Nadere informatie

Deel 1: Voorbeeld van beschrijvende analyses in een onderzoeksrapport. Beschrijving van het rookgedrag in Vlaanderen anno 2013

Deel 1: Voorbeeld van beschrijvende analyses in een onderzoeksrapport. Beschrijving van het rookgedrag in Vlaanderen anno 2013 7.2.4 Voorbeeld van een kwantitatieve analyse (fictief voorbeeld) In onderstaand voorbeeld werken we met fictieve data. Doel van dit voorbeeld is dat je inzicht krijgt in hoe een onderzoeksrapport van

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

Opgave 1: (zowel 2DM40 als 2S390)

Opgave 1: (zowel 2DM40 als 2S390) TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica Tentamen Biostatistiek voor BMT (DM4 en S39) op donderdag, 4.-7. uur Bij het tentamen mag gebruik worden gemaakt van een zakrekenmachine

Nadere informatie

8. Analyseren van samenhang tussen categorische variabelen

8. Analyseren van samenhang tussen categorische variabelen 8. Analyseren van samenhang tussen categorische variabelen Er bestaat een samenhang tussen twee variabelen als de verdeling van de respons (afhankelijke) variabele verandert op het moment dat de waarde

Nadere informatie

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

TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica. Tentamen Statistiek II voor TeMa (2S195) op maandag , TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica Tentamen Statistiek II voor TeMa (2S195) op maandag 8-5-26, 9.-12. uur Bij het tentamen mag gebruik worden gemaakt van een (grafisch)

Nadere informatie

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

TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica. Tentamen Statistiek 2 voor TeMa (2S195) op maandag , TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica Tentamen Statistiek 2 voor TeMa (2S95) op maandag 08-03-2004, 9.00-2.00 uur Bij het tentamen mag gebruik worden gemaakt van een zakrekenmachine,

Nadere informatie

ANOVA in SPSS. Hugo Quené. opleiding Taalwetenschap Universiteit Utrecht Trans 10, 3512 JK Utrecht 12 maart 2003

ANOVA in SPSS. Hugo Quené. opleiding Taalwetenschap Universiteit Utrecht Trans 10, 3512 JK Utrecht 12 maart 2003 ANOVA in SPSS Hugo Quené hugo.quene@let.uu.nl opleiding Taalwetenschap Universiteit Utrecht Trans 10, 3512 JK Utrecht 12 maart 2003 1 vooraf In dit voorbeeld gebruik ik fictieve gegevens, ontleend aan

Nadere informatie

Tentamen Biostatistiek 1 voor BMT (2DM40), op maandag 5 januari 2009 14.00-17.00 uur

Tentamen Biostatistiek 1 voor BMT (2DM40), op maandag 5 januari 2009 14.00-17.00 uur Faculteit der Wiskunde en Informatica Tentamen Biostatistiek voor BMT (2DM4), op maandag 5 januari 29 4.-7. uur Bij het tentamen mag gebruik worden gemaakt van een zakrekenmachine en van een onbeschreven

Nadere informatie

waarin u gegevens in verschillende het wel goed doen Internet Opleidingscentrum

waarin u gegevens in verschillende het wel goed doen Internet Opleidingscentrum 8 Kruistabellen 8.1 Inleiding Stel dat u een rapport wilt maken dat het aantal verkochte producten per provincie laat zien. u kunt dan een rapport maken waarin u gegevens groepeert per provincie en/of

Nadere informatie

Vergelijken van twee groepen (SPSS)

Vergelijken van twee groepen (SPSS) Vergelijken van twee groepen (SPSS) Vergelijking van gemiddeldes van onafhankelijke steekproeven met gelijke varianties (dataset newspapers) In een onderzoek geven studenten aan hoeveel keer per week ze

Nadere informatie

Meerderheid Zeeland voor snelle bouw brede school i.p.v. bouw MFC Grote bereidheid om de enquête van Progressief Landerd in te vullen.

Meerderheid Zeeland voor snelle bouw brede school i.p.v. bouw MFC Grote bereidheid om de enquête van Progressief Landerd in te vullen. PERSBERICHT Meerderheid Zeeland voor snelle bouw brede school i.p.v. bouw MFC Grote bereidheid om de enquête van Progressief Landerd in te vullen. Afgelopen zaterdag trotseerden leden van de politieke

Nadere informatie

TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica. Tentamen Biostatistiek voor BMT (2S390) op maandag ,

TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica. Tentamen Biostatistiek voor BMT (2S390) op maandag , TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica Tentamen Biostatistiek voor BMT (2S390) op maandag 19-11-2001, 14.00-17.00 uur Bij het tentamen mag gebruik worden gemaakt van een zakrekenmachine

Nadere informatie

Voorbeeldtentamen Statistiek voor Psychologie

Voorbeeldtentamen Statistiek voor Psychologie Voorbeeldtentamen Statistiek voor Psychologie 1) Vul de volgende uitspraak aan, zodat er een juiste bewering ontstaat: De verdeling van een variabele geeft een opsomming van de categorieën en geeft daarbij

Nadere informatie

1. Reductie van error variantie en dus verhogen van power op F-test

1. Reductie van error variantie en dus verhogen van power op F-test Werkboek 2013-2014 ANCOVA Covariantie analyse bestaat uit regressieanalyse en variantieanalyse. Er wordt een afhankelijke variabele (intervalniveau) voorspeld uit meerdere onafhankelijke variabelen. De

Nadere informatie

Wat te doen met die lange variabele- labels in SPSS?

Wat te doen met die lange variabele- labels in SPSS? Wat te doen met die lange variabele- labels in SPSS? (Hulp bij Onderzoek, Groningen, versie 8 april 2014) mag zowel met als zonder streepjes Voorwoord In onze white papers behandelen we onderwerpen die

Nadere informatie

Gemiddelde, mediaan, kwartielen, interkwartielafstand, minimum, maximum, variantie, standaardafwijking, boxdiagrammen

Gemiddelde, mediaan, kwartielen, interkwartielafstand, minimum, maximum, variantie, standaardafwijking, boxdiagrammen Opdracht 3a ----------- Gemiddelde, mediaan, kwartielen, interkwartielafstand, minimum, maximum, variantie, standaardafwijking, boxdiagrammen Voor de meting van de leesvaardigheid van kinderen wordt als

Nadere informatie

SPSS Opstarten & gegevens inlezen Gegevens verkennen Beschrijvende statistiek

SPSS Opstarten & gegevens inlezen Gegevens verkennen Beschrijvende statistiek Opstarten & gegevens inlezen *Inlezen gegevens Via eerste scherm bij opening SPSS of via File; Open; Data. Opletten of namen van variabelen op de eerste rij staan ( Staat ) Opm.: Bij.TXT bestand altijd

Nadere informatie