a. Construeer en interpreteer een meerdimensionale schaal voor de mening van de proefpersoon over de endorser op grond van de variabelen aantrekkelijk tot en met geloofwaardig.
Controleer eerst de items: het item integer blijkt een onmogelijke waarde '17' te hebben die eerst als missing moet worden aangemerkt.
Er blijken twee deelschalen te zijn met een eigenwaarde boven 1, die beide ook duidelijk links van de knik in het screeplot liggen. Samen verklaren deze twee deelschalen 69% van de variantie in de items.
De componentmatrix (na Varimax rotatie) laat zien dat de eerste deelschaal aangeeft hoe betrouwbaar de proefpersoon de endorser (Clinton of Clooney) vindt. De tweede deelschaal toont hoe aantrekkelijk de proefpersoon de endorser vindt.
Beide deelschalen zijn goed betrouwbaar: deelschaal1 heeft een Cronbach's alpha van 0,90, deelschaal2 een alpha van 0,89. In beide gevallen kan de betrouwbaarheid iets verhoogd worden door het item aardig te verwijderen, maar de betrouwbaarheid is al zeer bevredigend dus dat is hier niet gedaan.
NB het item aardig laadt op beide deelschalen hoger dan 0,45. Daarom is het hier bij beide deelschalen gebruikt. Wanneer je dit onwenselijk vindt, kun je het item ook weglaten op een of beide deelschalen. Onderstaande resultaten worden dan wel een klein beetje anders.
| Rotated Component Matrixa | ||
| Component | ||
| 1 | 2 | |
| aantrekkelijk | ,046 | ,899 |
| stijlvol | ,116 | ,803 |
| knap | ,050 | ,917 |
| elegant | ,153 | ,669 |
| sexy | ,194 | ,863 |
| aardig | ,475 | ,540 |
| eerlijk | ,893 | ,127 |
| integer | ,839 | ,180 |
| oprecht | ,844 | ,088 |
| betrouwbaar | ,872 | ,167 |
| vertrouwen | ,708 | ,077 |
| geloofwaardig | ,767 | ,112 |
| Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. | ||
| a. Rotation converged in 3 iterations. | ||
b. Bepaal op welke deelschaal proefpersoon nummer 83 extremer scoort in verhouding tot de andere proefpersonen.
Laat SPSS de z-scores berekenen voor beide deelschalen. Kijk nu naar de z-score van proefpersoon nummer 83 in de datamatrix: dat is 0,438 voor deelschaal1 en -0,765 voor deelschaal 2.
Aangezien een z-score aangeeft hoe je scoort in verhouding tot de andere scores, kunnen we concluderen dat proefpersoon 83 op deelschaal2 extremer scoort (een z-score heeft die verder van 0 ligt) dan op deelschaal1.
*a - constructie van schalen.
*Beschrijven/controleren van items.
FREQUENCIES VARIABLES=aantrekkelijk stijlvol knap elegant sexy aardig eerlijk integer oprecht
betrouwbaar vertrouwen geloofwaardig
/ORDER=ANALYSIS.
*Waarde '17' als missing definieren.
* Define Variable Properties.
*integer.
MISSING VALUES integer(17).
EXECUTE.
*Factoranalyse.
FACTOR
/VARIABLES aantrekkelijk stijlvol knap elegant sexy aardig eerlijk integer oprecht betrouwbaar
vertrouwen geloofwaardig
/MISSING LISTWISE
/ANALYSIS aantrekkelijk stijlvol knap elegant sexy aardig eerlijk integer oprecht betrouwbaar
vertrouwen geloofwaardig
/PRINT INITIAL EXTRACTION ROTATION
/PLOT EIGEN
/CRITERIA MINEIGEN(1) ITERATE(25)
/EXTRACTION PC
/CRITERIA ITERATE(25)
/ROTATION VARIMAX
/METHOD=CORRELATION.
*Betrouwbaarheid deelschaal 1.
RELIABILITY
/VARIABLES=aardig eerlijk integer oprecht betrouwbaar vertrouwen geloofwaardig
/SCALE('ALL VARIABLES') ALL
/MODEL=ALPHA
/SUMMARY=TOTAL.
*Betrouwbaarheid deelschaal 2.
RELIABILITY
/VARIABLES=aantrekkelijk stijlvol knap elegant sexy aardig
/SCALE('ALL VARIABLES') ALL
/MODEL=ALPHA
/SUMMARY=TOTAL.
COMPUTE schaal1=Mean(aardig,eerlijk,integer,oprecht,betrouwbaar,vertrouwen,geloofwaardig).
EXECUTE.
*Berekenen van de schaalvariabelen.
COMPUTE schaal2=Mean(aantrekkelijk,stijlvol,knap,elegant,sexy,aardig).
EXECUTE.
* Define Variable Properties.
*schaal1.
VARIABLE LABELS schaal1 'Deelschaal1: betrouwbaarheid'.
*schaal2.
VARIABLE LABELS schaal2 'Deelschaal2: aantrekkelijkheid'.
EXECUTE.
*b - z-scores van proefpersoon 83 vergelijken.
*z-scores voor beide deelschalen berekenen.
DESCRIPTIVES VARIABLES=schaal1 schaal2
/SAVE
/STATISTICS=MEAN STDDEV MIN MAX.
*NB vergelijk de z-scores van proefpersoon 83 in de datamatrix.