Skip to content

Studie- en Thesistips > 3. Onderzoeksmethoden Thesis

SPSS tips: de basis analyses

Thesistips Alle onderwerpen

De meeste studenten hebben tijdens hun opleiding met SPSS leren werken. Voor veel studenten is deze kennis echter verdwenen op het moment dat ze deze het meest nodig hebben: tijdens het afstuderen. Daarom geven wij op deze pagina SPSS-tips. Wij hebben de volgende vijf basisstappen (de belangrijkste SPSS-tips) voor je op een rij gezet. Als u deze stappen volledig volgt, heeft u de basisanalyses uitgevoerd. Succes!

Stap 1: Transformeer uw vragenlijst in een codeboek

Een codeboek is een overzicht van 1 of 2 A4’tjes (afhankelijk van de grootte van uw vragenlijst) waarin u de antwoorden op de vragenlijst codeert en aangeeft wat die codes betekenen. Het is gebruikelijk om de code 0 alleen te gebruiken als er een dummyvariabele is; in alle andere gevallen start u eenvoudigweg de codering op 1.

SPSS tips: de basis analyses

Stap 2: Verwerk het codeboek in SPSS: Variable View

SPSS heeft twee basisschermen: Data View en Variable View. Je start je proces altijd in Variable View (je kan onderaan het scherm switchen tussen Data View en Variable View). In Variable View kan je het codeboek invoeren. Daarbij kan je achtereenvolgens de volgende cellen invullen:

  • Name: hier kan je het vraagnummer invoeren zoals weergegeven in de eerste kolom van het codeboek (dus respnr, v1, v2, etc). Doe dit zonder hoofdletters en spaties.
  • Type: hier voer je het type data in: ‘Numeric’ voor data in cijfers en ‘String’ voor data in letters.
  • Width: hier kan je de breedte van de kolom aangeven. Meestal is het alleen bij string-data (dus data in letters) nodig om de kolom te verbreden. Dat doe je door het cijfer te verhogen.
  • Decimals: hier kan je het aantal cijfers achter de komma aangeven (dit is alleen nodig voor numerieke data, dus data in cijfers). Het aantal decimalen staat standaard op 2.
  • Label: hier voer je de daadwerkelijke naam van de variabele in. Je neemt dus letterlijk over wat in de tweede kolom van het codeboek staat (Respondentnummer, Geslacht, Leeftijd, etc.). In sommige gevallen kan het dus zijn dat je een volledige vraag uit een vragenlijst letterlijk overneemt.
  • Values: hier voer je de codes in, dus de derde kolom uit het codeboek (bijvoorbeeld: 1 = man, 2 = vrouw, 3 = neutraal). Dat doe je dus alleen voor de variabelen die ook daadwerkelijk een code hebben. Het invoeren van de codes gaat via een invoermenu die verschijnt wanneer je op het vakje ‘values’ klikt. Daarbij staat ‘value’ voor het getal (bijvoorbeeld 1) en ‘label’ voor de betekenis (bijvoorbeeld man). Wanneer je dan op ‘add’ drukt, krijg je ‘1 = man’ in beeld. Zo ga je één voor één alle codes af, en druk je vervolgens op OK.
  • Missing: hier noteer je hoe SPSS moet omgaan met ontbrekende data (bijvoorbeeld wanneer een respondent een vraag heeft open gelaten). Het wordt aangeraden om een code te gebruiken die absoluut niet in je codeboek voorkomt, zoals -99.
  • Columns: hier kan je de breedte van de column aangeven zoals deze te zien is in je datascherm. 
  • Align: hier kan je een voorkeur aangeven voor de wijze van uitlijning van de data.
  • Measure: hier geef je het meetniveau aan van de variabele. Dit is een belangrijke stap, omdat het invloed heeft op de analyses die je uit kunt voeren. Die meetniveaus zijn:
    • Nominal: bij codes die op bepaalde categorieën duiden, bijvoorbeeld geslacht (1 = man, 2 = vrouw, 3 = neutraal) of regio (1 = noord, 2 = oost, 3 = zuid, 4 = west). Bij nominale data zegt het cijfer op zichzelf niets.
    • Ordinal: bij codes die een bepaalde logische volgorde hebben waardoor een hoger getal een andere waarde betekent, bijvoorbeeld tevredenheid met dienstverlening (1 = zeer ontevreden … 5 = zeer tevreden) of stelling (1 = zeer oneens … 5 = zeer eens).
    • Scale: voor data waarbij je een gemiddelde kan berekenen, bijvoorbeeld leeftijd.
  • Role: hiermee kan je aangeven welke rol de variabele gaat vervullen in de data-analyse. Zo kan je aangeven of de variabele een onafhankelijke variabele (Input) is of juist een afhankelijke variabele (Target), of dat de variabele allebei die rollen kan vervullen (Both). Wanneer je dat nog niet weet, dan laat je dit gewoon open. Het is niet noodzakelijk om dit aan te geven.

Stap 3: Voer je data in en controleer voor ontbrekende data

Stap 4: Beschrijvende statistiek

De term ‘beschrijvende statistiek’ zegt het al: je start je data-analyse met het beschrijven van je data. Dat beschrijven gaat meestal op twee manieren: 1) via frequentietabellen en 2) via centrum- en spreidingsmaten. Beide manieren worden hier besproken.

In een frequentietabel is te zien hoe vaak iedere waarde voorkomt per variabele. In SPSS krijg je een frequentietabel door de volgende stappen uit te voeren:

  • Ga boven in de menubalk naar ‘Analyse’
  • Klik op ‘Descriptive Statistics’ en vervolgens op ‘Frequencies’
  • Plaats de naam van de variabele waarvan je een frequentietabel wilt maken in het witte vlak onder ‘Variable(s)’ en druk vervolgens op OK. In de tabel die SPSS vervolgens toont, moet je kijken naar de kolom waarboven staat ‘Valid Percent’, dit zijn de frequenties voor je frequentietabel.
  • Mocht je de uitkomsten liever niet in een tabel tonen maar in een grafiek, dan kan je de data transformeren in een staaf- of cirkeldiagram. Dit doe je door de stappen ‘Analyse’- ‘Descriptive Statistics’ – ‘Frequencies’ te herhalen en nu rechts van het witte vlak waar je de variabele plaatst te klikken op ‘Charts’. Kies vervolgens ‘Bar charts’ voor een staafdiagram en ‘Pie charts’ voor een cirkeldiagram. Je kan deze grafieken trouwens ook maken door in de menubalk naar ‘Graphs’ te gaan en vervolgens naar ‘Chart Builder’.

Centrummaten (zoals het gemiddelde) en spreidingsmaten (zoals de standaarddeviatie) zijn een andere manier om de data te beschrijven. Je verkrijgt de centrum- en spreidingsmaten in SPSS via de volgende stappen:

  • Volg dezelfde stappen als voor het maken van een frequentietabel: ‘Analyse’- ‘Descriptive statistics’ – ‘Frequencies’.
  • Rechts naast het witte vlak waar je de variabele die je wilt analyseren plaatst, klik je nu op ‘Statistics’.
  • Vervolgens klik je de gewenste centrummaten (Central Tendency) en de gewenste spreidingsmaten (Dispersion) aan en druk je op ‘Continue’ en vervolgens op ‘OK’.

Stap 5: Kruistabellen

Nadat je jouw data hebt beschreven, ga je die nader onderzoeken. Een eenvoudige manier om op zoek te gaan naar patronen in je data is door gebruik te maken van kruistabellen. In een kruistabel zet je twee variabelen tegen elkaar af, bijvoorbeeld ‘Tevreden met dienstverlening’ en ‘Geslacht’. In dat voorbeeld denk je dat de tevredenheid van de dienstverlening wel eens af zou kunnen hangen van het geslacht. ‘Tevredenheid met dienstverlening’ is in dat geval de afhankelijke variabele en ‘Geslacht’ de onafhankelijke variabele. Je maakt een kruistabel met SPSS via de volgende stappen:

  • Ga in de menubalk naar ‘Analyze’ en klik op ‘Descriptive Statistics’ en vervolgens op ‘Crosstabs’.
  • Zet bij ‘Row(s)’ de afhankelijke variabele en bij ‘Column(s)’ de onafhankelijke variabele
  • Druk vervolgens op ‘Cells’ en klik bij ‘Percentages’ het vakje voor Column aan.
  • Druk vervolgens op ‘Continue’ en op ‘OK’.

Stel dat je in bovenstaand voorstel een verschil vindt tussen mannen en vrouwen in relatie tot de variabele ‘Tevredenheid met dienstverlening’. In dat geval wil je graag onderzoek of dat verschil significant is. Dat doe je door middel van een chikwadraattoets. In SPSS volg je de volgende stappen:

  • Herhaal de stappen van de kruistabel: ‘Analyze’- ‘Descriptive Statistics’- ‘Crosstabs’
  • Klik rechts op ‘Statistics’ en vink ‘Chi-square’ aan. Druk op ‘Continue’.
  • Klik op ‘Cells’ en klik naast de ‘Observed Counts’ ook de ‘Expected Counts’ aan. Klik bij ‘Residuals’ op ‘standardized’.
  • Druk op ‘Continue’ en op ‘OK’
  • In de SPSS-ouput kijk je vervolgens naar de ‘Pearson Chi-Square’. Wanneer het significantieniveau (laatste kolom) kleiner is dan 0.05 dan is er met 95% betrouwbaarheid een significant verschil is tussen de twee groepen (bijvoorbeeld mannen en vrouwen). Vervolgens kan je dus concluderen dat er een significant verband is tussen de afhankelijke en de onafhankelijke variabele

Het maken van een kruistabel kan alleen wanneer je data in categorieën presenteert. Wanneer je bijvoorbeeld leeftijd als absoluut getal hebt gevraagd in je enquête, kan je daar dus niet direct een kruistabel van maken. Je moet de data dan eerst hercoderen. Dat doe je als volgt:

  • Ga in de menubalk naar ‘Transform’ en vervolgens naar ‘Recode into Different Variables’.
  • Schuif de variabele die je wilt hercoderen naar het witte vlak rechts.
  • Geef de nieuwe variabele helemaal rechts een naam en een label (het label is uiteindelijk wat je in je tabellen te zien krijgt, zie ook stap 2).
  • Klik vervolgens op ‘Old and New Values’. Bij ‘Old Values’ gaat het om de oorspronkelijke variabele (bijvoorbeeld leeftijd) en bij ‘New Variables’ om de nieuwe variabele (bijvoorbeeld leeftijd in categorieën). Je kan nieuwe categorieën maken door bij ‘Old Value’ een range aan te geven (bijvoorbeeld 1 t/m 50) en bij ‘New Value’ de nieuwe waarde (bijvoorbeeld 1) en dan op ‘Add’ te drukken. Zo kan je bijvoorbeeld de leeftijdscategorie ‘1 = tot en met 50 jaar’ en de leeftijdscategorie ‘2 = ouder dan 50 jaar’ maken.
  • Vervolgens druk je op ‘Continue’– ‘Change’ – ‘OK’.

Goed gedaan! Je hebt nu de basis van SPSS in kaart! Veelal is het nodig om je data vervolgens dieper te analyseren (vergeet niet om altijd voorafgaand aan het uitvoeren van deze analyses de assumpties te checken). Hieronder geven we je kort een aantal opties in SPSS:

Naar een topper van een data-analyse!

xTopscriptie wenst je veel succes bij de verwerking en analyse van jouw kwantitatieve data middels deze SPSS tips. Kom je er niet helemaal uit en heb je hulp nodig? We hebben verschillende SPSS begeleiders die je graag helpen.

Topscriptie heeft al ruim 6.000 studenten geholpen!

Laat ons je helpen bij je studie of het afstuderen. Ontdek wat we voor je kunnen doen.

 

Winnaar beste Thesisbureau van België

Winnaar beste Thesisbureau van België

4.8
powered by Google
js_loader

Lees verder

Statistiek: assumpties

Alles over

3. Onderzoeksmethoden Thesis

Nu bent u klaar om uw gegevens in te voeren. Ga hiervoor naar het scherm Gegevensweergave. De kolommen bevatten alle variabelen zoals u ze heeft gemaakt. Elke rij vertegenwoordigt één respondent. Voor ontbrekende gegevens ( Ontbrekende waarden ) gebruikt u de code zoals u heeft aangegeven in het codeboek (bijvoorbeeld -99). Via ‘Data’ – ‘Define Variable Properties’ (in het Variable View-scherm) kun je controleren welke waarden ‘Ontbreken’.

Als je de gegevens online hebt verzameld, kun je deze het beste direct in SPSS importeren.

SPSS-tip: Er staan veel video op YouTube over hoe je dit het beste kunt doen.

Chat openen
1
Hallo ????
Kunnen we je helpen?