Archief - Spss probleem

Hallo allemaal!

Ik heb een probleem bij een spss.

Ik ben voor een opdracht van school een onderzoek aan het doen naar de elementen die het weekgeld van studenten bepalen (te verklaren variabele).

Het doel is een meervoudig lineair regressiemodel op te stellen
(Y= α + ß1 X1 + ß2 X2 + ...)

Nu heb ik als afhankelijke variabelen:
-leeftijd
-inkomen ouders
-ouders gescheiden/niet
-aantal broers/zussen die nog studeren
-huurprijs kot
-beursstudent/niet

Zoals je ziet zijn er zowel kwantitatieve als kwalitatieve variabelen.

Als ik gewoon met deze data 'correlate' doe, zie ik dat de tekens van de variabelen kloppen (meer broers/zussen heeft een negatief verband...)


Het probleem wat ik nu heb:
In de cursus staat dat als je van de data een scatterplot maakt, moet je lineaire verbanden zien. Ik heb dit nergens....

Zou dat kunnen liggen aan het feit dat ik ook kwalitatieve variabelen gebruik of is gewoon de hele dataset onbruikbaar en zit ik bijgevolg dus zwaar in de puree?


Zoals jullie dus begrijpen, ben ik best wel een leek in spss. Ik heb mijn cursus geraadpleegd, maar zie nergens een oplossing hiervoor.
Ik hoop dat iemand me kan helpen, anders alvast bedankt om mijn probleem te hebben gelezen

Groeten

vDc

Ja, zoals ik al vermeldde, zie ik met behulp van de cursus niet wat ik verkeerd doe.

Het is niet mijn bedoeling dat iemand voor mij dit oplost, want dat weet ik het zelf ook niet hé...

't lijkt me nu wel dat TS al een deel voor eigen rekening genomen heeft en niet simpelweg een oplossing vraagt.

Aantal observaties? Screenshots? En de gegevens: inkomen ouders, huurprijs kot, ... zijn dat niet uw onafhankelijke variabelen?

Obv de info hierboven kunnen we moeilijk zien of er een lineair verband is.

SPSS is zelf 1 groot probleem... man wat haat ik dat programma

Gezien ge dummies hebt voor uw kwalitatieve variabelen, zouden die inderdaad goed moeten uitkomen met een gewone correlatie.

Uw scatterplot van dummies zal echter geen lineair verband kunnen aantonen, nogal moeilijk met slechts 2 mogelijke waarden. Bij je kwantitatieve (of beter: metrisch geschaalde) variabelen, zou je wel een patroon moeten zien, tenminste als het effect sterk genoeg is (wat normaal gepaard zou moeten gaan met hoog genoege correlatie, vuistregel: |correlatie|>0.30.

DJ-3000s zei:

SPSS is zelf 1 groot probleem... man wat haat ik dat programma

Klik om te vergroten...

SPSS is extreem gebruiksvriendelijk voor 'standaard'analyses. Ge moet gewoon de knoppen weten zitten. Enige ambetante is soms bij het inlezen van data uit andere bestanden, dat het sukkelt met onderscheid tussen komma en punt.


*edit*
en wat straddle zei, dat zijn uw onafhankelijke variabelen, de afhankelijke is degene die je poogt te voorspellen.

Genious, merci voor de reactie. Ik heb me idd even vergist bij onafhankelijke/afhankelijke variabelen

Nu ik heb maar 43 datareeksen kunnen gebruiken. Blijkbaar stoppen veel mensen in het midden van online enquête...

Kan het misschien gewoonweg zijn dat er te weinig data is, en ik daardoor geen verband heb/zie?

°vDc° zei:

Genious, merci voor de reactie. Ik heb me idd even vergist bij onafhankelijke/afhankelijke variabelen

Nu ik heb maar 43 datareeksen kunnen gebruiken. Blijkbaar stoppen veel mensen in het midden van online enquête...

Kan het misschien gewoonweg zijn dat er te weinig data is, en ik daardoor geen verband heb/zie?

Klik om te vergroten...

Wel, als er weinig puntjes zijn en het verband is niet zo sterk, zal het inderdaad minder makkelijk vast te stellen vallen dan wanneer ge veel puntjes hebt.
Durf nu niet zeggen tot welke n en tot welke correlatiesterkte ge met dat probleem zult zitten.

Als ge het niet goed ziet, maar ge denkt dat er toch een verband is (u daarvoor baserend bvb op de correlatiecoefficiënt), dan is het misschien geen slecht idee om gewoon eens een regressielijn te laten trekken door de puntenwolk. (in SPSS zet je gewoon een regressie op tussen de dependent en die 1e independent en kiest om een plot te krijgen. alternatief kan je het natuurlijk ook in excel doen) Ge ziet dan direct of er een verband is.

Maar persoonlijk zou ik gewoon afgaan op de resultaten van uw pearsson correlations. Als die hoog zijn, dan is er (hoogst waarschijnlijk) een lineair verband, of ge het nu ziet of niet.


Wat ik niet begrijp, is waarom je dit in feite allemaal wil doen. Waarom run je niet gewoon het regressiemodel? Als je de individuele relaties wenst te vinden tussen de dependent en elke independent apart, dan run je gewoon een regressiemodel voor elke independent.


Tot slot: met 43 records proberen 6 variabelen simultaan te schatten, dat gaat wel, maar het gaan sterke relaties moeten zijn eer ze significant zullen zijn vrees ik. (nu, als het bedoeld is als SPSS oefening, is dat ofc niet erg, zo lang ge uw analyse maar juist uitvoert )