Antwoord bij oefening 3.1

a. Hoeveel vertrouwen hebben de respondenten in de nieuwsmedia (v74) gemiddeld? Maak schattingen via SPSS van het gemiddelde vertrouwen in de nieuwsmedia van de Nederlandse burgers, met 90% zekerheid, met 95% zekerheid en met 99% zekerheid.

Kies de toets die je nodig hebt. Het gaat hier om het gemiddelde van een variabele in 1 steekproef, dus kiezen we de t-toets op één gemiddelde.

  1. De steekproef is groot (N > 30) dus mogen we de t-toets toepassen, ook als de variabele in de populatie niet normaal verdeeld is. We hoeven de verdeling dus niet te controleren.
  2. We verkrijgen het betrouwbaarheidsinterval van het gemiddelde door het gemiddelde te toetsen tegen de waarde 0 via ANALYZE-COMPARE MEANS-ONE SAMPLE t-TEST.
    NB SPSS levert het betrouwbaarheidsinterval van het verschil tussen de mogelijke populatiegemiddelden en het populatiegemiddelde volgens de nulhypothese. Je moet de grenzen van SPSS dus optellen bij het populatiegemiddelde volgens de nulhypothese. Wanneer de laatste 0 is, verandert de optelling het resultaat uiteraard niet. Alleen dan kun je het betrouwbaarheidsinterval van SPSS direct interpreteren als de grenzen waartussen het populatiegemiddelde met bepaalde zekerheid zal liggen.
    Selecteer de variabele Vertrouwen en laat achter TEST VALUE de waarde 0 staan. Klik op OPTIONS een type achter CONFIDENCE INTERVAL 90 (%).
    One-Sample Statistics

    		N Mean Std. Deviation Std. Error Mean
    Vertrouwen in nieuwsmedia 1563 5,1285 1,42270 ,03599
    One-Sample Test

    		Test Value = 0
    t df Sig. (2-tailed) Mean Difference 90% Confidence Interval of the Difference
            Lower Upper
    Vertrouwen in nieuwsmedia 142,513 1562 ,000 5,12847 5,0692 5,1877
  3. Herhaal deze analyse met een betrouwbaarheidsinterval (Confidence Interval) van 95% en van 99%.
  4. Het gemiddelde vertrouwen in de nieuwsmedia in de steekproef is 5,13 (SD = 1,42; N = 1563). De respondenten hebben dus een klein beetje vertrouwen in de nieuwsmedia. We kunnen er voor 90% zeker van zijn dat het gemiddelde vertrouwen in de populatie tussen de 5,07 en de 5,19 ligt en we kunnen er voor 95% zeker van zijn dat het gemiddelde vertrouwen in de populatie tussen de 5,06 en de 5,20 ligt. Tot slot kunnen we er voor 99% zeker van zijn dat het gemiddelde vertrouwen in de populatie tussen de 5,04 en de 5,22 ligt.

b. De onderzoeker verwacht dat de Nederlandse burgers gemiddeld geen wantrouwen en geen vertrouwen hebben, dus een gemiddelde score 5 hebben op een schaal van 1 tot 9. Formuleer de nulhypothese en de alternatieve hypothese. Toets of de nulhypothese verworpen kan worden met een significantieniveau (kans op een type 1-fout, alpha) van 0,05 en met een significantieniveau van 0,01.

  1. De onderzoeker verwacht dat het populatiegemiddelde gelijk aan 5 is. De nulhypothese is dan H0: μ = 5.
    De onderzoeker zegt niet dat hij als alternatief alleen een positief of alleen een negatief vertrouwen verwacht, dus is de toets tweezijdig.
    De alternatieve hypothese is dat het gemiddelde ongelijk aan 5 is (H1: μ ≠ 5)
    Let op: In het boek wordt gesuggereerd dat wat de onderzoeker verwacht (de onderzoekshypothese), altijd de alternatieve statistische hypothese is. Hier is dit echter niet zo. Omdat de onderzoeker een bepaald getal verwacht voor de parameter (het kenmerk van de populatie), hier dat het populatiegemiddelde vijf is (μ = 5), EN omdat het is-gelijk-teken altijd in de nulhypothese moet staan (vanwege technische redenen), is de onderzoekshypothese hier de nulhypothese.
    De technische reden is dat een nulhypothese altijd het gemiddelde van de hypothetische populatie moet vastleggen en daarmee de verwachting van de steekproevenverdeling. "Stel dat de populatie een gemiddelde van 5 heeft, hoe klein is dan de kans dat we in een aselecte steekproef uit die populatie een gemiddelde vinden van 5,13?". Leggen we dit populatiegemiddelde niet vast in de nulhypothese, dan kunnen we geen kans berekenen.
  2. We kunnen toetsen of het verschil tussen de waarde 5 en het steekproefgemiddelde 0 is door het gemiddelde te toetsen tegen de waarde 5 via ANALYZE-COMPARE MEANS-ONE SAMPLE t-TEST.
    Selecteer de variabele Vertrouwen en type achter TEST VALUE de waarde 5.
  3. Aangezien de overschrijdingskans (p < 0,001) kleiner is dan 0,05 en kleiner is dan 0,01, mag de nulhypothese verworpen worden bij zowel een significantieniveau van 0,05 als een significantieniveau van 0,01.
  4. Interpretatie: Het gemiddelde vertrouwen van Nederlanders in de nieuwsmedia (M = 5,13, SD = 1,42) wijkt significant af van 5, t (1562) = 3,57; p < 0,001; 95% CI [5,06, 5,20]; d = 0,09. Nederlandse burgers hebben gemiddeld geen neutrale score op de vertrouwen-wantrouwen schaal. Zij scoren gemiddeld hoger dan 5 dus de verwachting van de onderzoeker komt niet uit. Het effect is overigens klein volgens de richtlijnen van Cohen (d).

c. Een andere onderzoeker verwacht dat Nederlanders de nieuwsmedia eerder vertrouwen dan wantrouwen. De onderzoeker verwacht dus dat ze gemiddeld een hogere score dan 5 hebben op een schaal van 1 tot 9. Formuleer de nulhypothese en de alternatieve hypothese. Toets of de nulhypothese verworpen kan worden met een significantieniveau van 0,05 en met een significantieniveau van 0,01.

  1. De nulhypothese is dat het gemiddelde niet groter is dan 5, oftewel dat het gemiddelde kleiner of gelijk is aan 5 (H0: μ ≤ 5).
    Nu sluit de onderzoeker dus eigenlijk uit dat hij in de steekproef een gemiddelde zal vinden dat kleiner is dan 5. De alternatieve hypothese, die aangeeft wat de onderzoeker wel verwacht, is dan H1: μ > 5.
    Let weer op: nu geeft de nulhypothese niet het vermoeden van de onderzoeker weer. De onderzoeker vermoedt nu namelijk niet dat het populatiegemiddelde één bepaald getal is (zoals bij opgave b).
  2. De noodzakelijke analyse hebben we al uitgevoerd. We kunnen namelijk toetsen of het gemiddelde groter dan 5 is door het gemiddelde te toetsen tegen de waarde 5 via ANALYZE-COMPARE MEANS-ONE SAMPLE t-TEST.
    Selecteer de variabele Vertrouwen en type achter TEST VALUE de waarde 5.
  3. Om de nulhypothese te toetsen dat het gemiddelde niet groter is dan 5 moeten we een rechtseenzijdige t-toets gebruiken in plaats van de tweezijdige t-toets die gerapporteerd wordt.
    De t-toets geeft een waarde van 3,570 met een tweezijdige overschrijdingskans van 0,000. Wanneer je eerst op de tabel met de resultaten dubbelklikt en daarna op het getal 0,000 onder "Sig. (2-tailed)", zie je de precieze waarde: 0,0003677594033694 oftewel 0,0004. De éénzijdige overschrijdingskans is dus de helft daarvan: 0,0002.
    De nulhypothese dat het gemiddelde niet groter is dan 5 mag zowel bij een significantieniveau van 5% als bij een significantieniveau van 1% verworpen worden.
  4. Interpretatie: Het gemiddelde vertrouwen van Nederlanders in de nieuwsmedia (M = 5,13, SD = 1,42) is significant maar weinig hoger dan 5, t (1562) = 3,57; p < 0,001; 95% CI [5,06, 5,20]; d = 0,09. Nederlandse burgers scoren gemiddeld hoger dan 5 dus de verwachting van de onderzoeker komt hier uit.

d. Een onderzoeker verwacht dat Nederlanders de afgelopen week soms (waarde 5) hebben gesproken over het asielbeleid (v56), de terroristische aanslagen (v54), de Tweede kamer verkiezingen (v55) en het Arabisch-Israëlisch conflict (v57). Formuleer de nulhypothesen en de alternatieve hypothesen. Toets of de nulhypothesen verworpen kunnen worden met een significantieniveau van 0,05 en met een significantieniveau van 0,01. Interpreteer de uitkomsten en rapporteer ze in één overzichtelijke tabel.

  1. De nulhypothese, voor elke variabele, is dat het gemiddelde niet afwijkt van 5 (H0: μ = 5. In dit geval is de nulhypothese dus gelijk aan de verwachting van de onderzoeker.
    Het populatiegemiddelde van de variabele 'praten over het asielbeleid' is 5. H0: μv56 = 5.
    Het populatiegemiddelde van de variabele 'praten over de terroristische aanslagen' is 5. H0: μv54 = 5.
    Het populatiegemiddelde van de variabele 'praten over de Tweede kamer verkiezingen' is 5. H0: μv55 = 5.
    Het populatiegemiddelde van de variabele 'praten over het Arabisch-Israëlisch conflict' is 5. H0: μv57 = 5.
    De alternatieve hypothese is steeds dat het populatiegemiddelde ongelijk is aan 5 (tweezijdige toets) aangezien de onderzoeker nergens alleen maar waarden verwacht die groter of kleiner zijn dan 5.
    H1: μv56 ≠ 5.
    H1: μv54 ≠ 5.
    H1: μv55 ≠ 5.
    H1: μv57 ≠ 5.
  2. De steekproef is groot (N ≥ 100) dus we kunnen de t-toetsen zonder verdere controles uitvoeren.
  3. We kunnen toetsen of het populatiegemiddelde 5 is door de waarde 5 in te vullen bij ANALYZE-COMPARE MEANS-ONE SAMPLE t-TEST.
    Selecteer de variabelen v54, v55, v56 en v57. Type achter TEST VALUE de waarde 5.
  4. Interpretatie/Conclusie: Het praten over terroristische aanslagen, t (1558) = -2,22; p = 0,027; 95%CI [4,75, 4,98]; d = 0,05, de tweede Kamer verkiezingen, t (1559) = 12,51; p < 0,001; 95% CI [5,64, 5,87]; d = 0,32, het asielbeleid, t (1558) = -15,69; p < 0,001; 95% CI [3,98, 4,21]; d = 0,40, en over het Arabisch-Israëlische conflict, t (1558) = -13,39; p < 0,001; 95% CI [4,06, 4,30]; d = 0,34, weken significant af van de waarde 5 (soms praten). Nederlanders praten significant vaker dan "soms" over de Tweede kamer verkiezingen (M = 5,75; SD = 2,38) en significant minder vaak over de terroristische aanslagen (M = 4,87; SD = 2,37), het asielbeleid (M = 4,09; SD = 2,28) en het Arabisch-Israëlisch conflict (M = 4,18; SD = 2,42). De grootte van deze effecten is klein tot middelmatig, met uitzondering van praten over de terroristische aanslagen; dit effect is klein. De verwachtingen van de onderzoeker zijn niet uitgekomen.

    Tabel 2.1 t-toetsen voor één gemiddelde (testwaarde = 5) voor het praten over nieuwsitems.

  5. Elke nulhypothese dat het populatiegemiddelde 5 is, moet dus veworpen worden wanneer het significantieniveau 0,05 is (want elke p-waarde is kleiner dan 0,05). De conclusie is dat Nederlanders niet soms praten over het asielbeleid, de terroristische aanslagen, de Tweede kamer verkiezingen en het Arabisch-Israëlisch conflict.
    Wanneer het significantieniveau 0,01 is kan de nulhypothese dat het populatiegemiddelde 5 is bij het praten over terroristische aanslagen nul is, wel geaccepteerd worden aangezien de p-waarde groter dan 0,01 is (p = 0,027). Bij een significantieniveau van 0,01 dienen we te concluderen dat Nederlanders soms praten over de terroristische aanslagen. De overige nulhypothesen kunnen niet aangehouden worden. We dienen dan te concluderen dat Nederlanders niet soms praten over asielbeleid, de Tweede kamer verkiezingen en het Arabisch-Israëlisch conflict.

e. De onderzoeker verwacht dat Nederlanders vaker over de terroristische aanslagen (v54) hebben gesproken dan over het asielbeleid (v56), de Tweede kamer verkiezingen (v55) en het Arabisch-Israëlisch conflict (v57). Formuleer de nulhypothesen en de alternatieve hypothesen. Toets of de nulhypothesen verworpen kunnen worden met een significantieniveau van 0,05 en met een significantieniveau van 0,01. Rapporteer de uitkomsten in één overzichtelijke tabel.

We kunnen hier alleen een t-toets uitvoeren wanneer we veronderstellen dat de waarnemingen gepaard zijn: het praten over terroristische aanslagen door een respondent en het praten over een ander onderwerp kunnen we beschouwen als herhaalde metingen (bij dezelfde respondent) onder iets andere omstandigheden (een ander onderwerp).
Aangezien beide variabelen met dezelfde antwoordschaal gemeten zijn (1 tot en met 9), kunnen we de scores op beide variabelen zinvol met elkaar vergelijken. Wanneer een respondent '6' scoort op praten over terroristische aanslagen en '7' op praten over de Tweede kamer verkiezingen, kunnen we zeggen dat hij of zij 1 punt hoger scoort op het laatste dan het eerste.

  1. Er zijn drie nulhypothesen met bijbehorende alternatieve hypothesen. Let op, we vullen de variabelen in waartussen we een verschil verwachten, dus μv wordt bijvoorbeeld μv54 - v56:
    1. In de populatie wordt er gemiddeld evenveel of minder gesproken over de terroristische aanslagen dan over het asielbeleid. Let op, het gaat hier om een eenzijdige toets.
      H0: μv54 - v56 ≤ 0.
      H1: μv54 - v56 > 0.
      NB je kunt de volgorde van de twee gemiddelden ook omwisselen maar let dan wel goed op het groter/kleiner teken:
      H0: (μv56 - v54) ≥ 0 en H1: μv56 - v54 < 0.
    2. In de populatie wordt er gemiddeld evenveel of minder gesproken over de terroristische aanslagen dan over de Tweede kamer verkiezingen.
      H0: μv54 - v55 ≤ 0.
      H1: μv54 - v55 > 0.
    3. In de populatie wordt er gemiddeld evenveel of minder gesproken over de terroristische aanslagen dan over het Arabisch-Israëlisch conflict.
      H0: μv54 - v57 ≤ 0.
      H0: μv54 - v57 > 0.
  2. We voeren een gepaarde t-test uit via ANALYZE-COMPARE MEANS-PAIRED SAMPLES t-TEST. Kies het eerste paar (door v54 en v55 te selecteren) en klik op de pijl. Kies vervolgens het tweede paar en klik op de pijl. En kies tenslotte het derde paar en klik weer op de pijl. Klik vervolgens op OK.
  3. Om de nulhypothesen te toetsen dat het verschil niet groter is dan 0 moeten we een rechtseenzijdige t-toets gebruiken in plaats van de tweezijdige t-toets die gerapporteerd wordt. De t-toetsen geven allemaal een tweezijdige overschrijdingskans van 0,000. De éénzijdige overschrijdingskans is dus de helft daarvan (0,000; dubbelklik de tabellen en daarin het getal 0,000 om de precieze waarde te zien). De nulhypothesen dat het verschil niet groter is dan 0 mogen zowel bij een significantieniveau van 5% als bij een significantieniveau van 1 % verworpen worden.
  4. Interpretatie/Conclusie: De frequentie waarmee over de terroristische aanslagen werd gepraat week weliswaar significant af van de frequentie waarmee over de Tweede kamer verkiezingen wordt gepraat, t (1558) = -12,20; p < 0,001 eenzijdig; 95% CI [-1,03, -0,74]; d = 0,31, maar anders dan verwacht was: er wordt juist minder over terroristische aanslagen gesproken. De nulhypothese wordt dus niet verworpen. Dit voorbeeld toont aan dat je heel voorzichtig moet zijn met eenzijdige toetsen: je moet echt zeker zijn van je zaak dat de resultaten niet anders kunnen uitpakken dan je verwacht.
    De significante verschillen tussen de frequentie waarmee over de terroristische aanslagen werd gepraat en het asielbeleid, t (1557) = 12,21; p < 0,001 eenzijdig; 95% CI [0,65, 0,90]; d = 0,31, en het Arabisch-Israëlisch conflict, t (1557) = 10,86; p < 0,001 eenzijdig; 95% CI [0,56, 0,81]; d = 0,28, zijn wel in de verwachte richting: er werd meer gepraat over de terroristische aanslagen.
    Nederlanders praten significant minder vaak over het asielbeleid (M = 4,09; SD = 2,28) en het Arabisch-Israëlisch conflict (M = 4,18; SD = 2,42) dan over de terroristische aanslagen (M = 4,87; SD = 2,37). Zij praten niet significant minder vaak over de Tweede kamer verkiezingen (M = 5,75; SD = 2,38). De effectgrootte is in alle gevallen klein tot middelmatig.

    Tabel 2.2 t-toetsen voor gepaarde waarnemingen voor het verschil tussen praten over terroristische aanslagen en praten over het asielbeleid, de Tweede kamer verkiezingen en het Arabisch-Israëlisch conflict.

f. De onderzoeker verwacht bovendien dat jongeren (18 tot en met 28 jaar) niet even vaak over de terroristische aanslagen hebben gesproken als ouderen (29 jaar en ouder) en dat vrouwen ook niet even vaak over de aanslagen hebben gesproken als mannen. Formuleer de nulhypothesen en de alternatieve hypothesen. Toets of de nulhypothesen verworpen kunnen worden met een significantieniveau van 0,05 en met een significantieniveau van 0,01.

  1. De nulhypothese en de alternatieve hypothese zijn dan:
    In de populatie is er geen verschil tussen jongeren en ouderen wat betreft het praten over de terroristische aanslagen. Let op, we vullen nu de namen van de groepen in: μ1 wordt μjongeren.
    H0: μjongeren - μouderen = 0.
    H1: μjongeren - μouderen ≠ 0.
    Voor het verschil tussen vrouwen en mannen kunnen we een soortgelijke nulhypothese formuleren:
    In de populatie is er geen tussen vrouwen en mannen wat betreft het praten over de terroristische aanslagen.
    H0: μvrouwen - μmannen = 0.
    H1: μvrouwen - μmannen ≠ 0.
  2. We moeten eerst de variabele leeftijd hercoderen tot een variabele met slechts twee waarden (jongeren en ouderen) via TRANSFORM-RECODE-INTO DIFFERENT VARIABLES. Kies de variabele v3 en typ de nieuwe naam (lftgr) en het nieuwe label en klik op CHANGE. Klik vervolgens op de knop OLD AND NEW VALUES. De waarden 18 tot en met 28 krijgen de nieuwe waarde 1 en de waarden 29 en hoger krijgen de waarden 2. Zet voor alle zekerheid de overige waarden ("All other values") op missing ("System-missing"): dit zijn respondenten onder de 18. Nadat je de hercodering hebt uitgevoerd dien je de waarden (1 en 2) van de variabele lftgr labels te geven via DATA-DEFINE VARIABLE PROPERTIES.
  3. Aangezien we de verschillen tussen twee groepen (eerst jongeren en ouderen) op een kwantitatieve variabele willen onderzoeken is een t-test voor onafhankelijke scores de aangewezen analyse. We hebben een grote steekproef dus hoeven we de verdeling van de kwantitatieve variabele niet te controleren. Controleer de twee onafhankelijke variabelen (leeftijdgroep en sekse) wel op onmogelijke waarden in een frequentietabel. Het label van mannen ontbreekt, dus voeg dit toe.
  4. Voer de t-test uit via ANALYZE-COMPARE MEANS-INDEPENDENT SAMPLES t-TEST. Zet de afhankelijke variabele "Praten over terroristische aanslagen" (v54) in de lijst met TEST VARIABLE(S). Zet de variabele lftgr bij GROUPING VARIABLE. Klik vervolgens op de knop DEFINE GROUPS en type achter GROUP1 een één (jongeren) en achter GROUP 2 een twee (ouderen).
    Herhaal de analyse vervolgens met als GROUPING VARIABLE sekse (v1).
  5. Aangezien Levene's Test voor gelijke varianties laat zien dat er geen significant verschil is in de variantie in "Praten over terroristische aanslagen" (F = 1,39; p = 0,24) bij ouderen en bij jongeren mogen we de t-toets voor gelijke varianties gebruiken.
    Independent Samples Test


    		Levene's Test for Equality of Variances t-test for Equality of Means
    F Sig. t df Sig. (2-tailed) Mean Difference Std. Error Difference 95% Confidence Interval of the Difference
                  Lower Upper
    Heeft u in de afgelopen twee weken gepraat over- de terroristische aanslagen Equal variances assumed 1,391 ,238 2,479 1544 ,013 ,29832 ,12034 ,06228 ,53436
    Equal variances not assumed

    		2,480 1543,483 ,013 ,29832 ,12027 ,06241 ,53423

    Levene's Test voor gelijke varianties laat ook zien dat er geen significant verschil is in de variantie in "Praten over terroristische aanslagen" bij vrouwen en bij mannen, F = 0,18; p = 0,670. We mogen dus wederom de t-toets voor gelijke varianties gebruiken.
    Independent Samples Test


    		Levene's Test for Equality of Variances t-test for Equality of Means
    F Sig. t df Sig. (2-tailed) Mean Difference Std. Error Difference 95% Confidence Interval of the Difference
                  Lower Upper
    Heeft u in de afgelopen twee weken gepraat over- de terroristische aanslagen Equal variances assumed ,182 ,670 -,695 1555 ,487 -,08337 ,11987 -,31850 ,15177
    Equal variances not assumed

    		-,695 1554,507 ,487 -,08337 ,11988 -,31851 ,15177

  6. Interpretatie/Conclusie: We vinden een significant verschil tussen ouderen en jongeren in de frequentie waarmee ze over de terroristische aanslagen spreken, t (1544) = 2,48; p = 0,013; 95% CI [0,06, 0,53]. Jongeren (M = 5,02; SD = 2,33; N = 756) praten vaker over de terroristische aanslagen dan ouderen (M = 4,72; SD = 2,39; N = 790).
    Group Statistics

    		Leeftijdsgroep N Mean Std. Deviation Std. Error Mean
    Heeft u in de afgelopen twee weken gepraat over- de terroristische aanslagen Jongeren 756 5,0198 2,33394 ,08488
    Ouderen 790 4,7215 2,39474 ,08520

    Bij dit significante resultaat dienen we natuurlijk ook de effectgrootte voor het verschil tussen twee variabelen te berekenen. Hier gaat één extra stap aan vooraf, omdat we eerst de gepoolde variantie moeten berekenen (zie formuleblad):


    Vervolgens kunnen we de formule invullen voor de effectgroote tussen twee gemiddelden:


    Volgens de richtlijnen van Cohen is dit een klein effect.

    We vinden geen significant verschil tussen vrouwen en mannen in de frequentie waarmee ze over de terroristische aanslagen spreken, t(1555) = -0,70; p = 0,487; 95% CI [-0,32, 0,15]. Vrouwen (M = 4,83; SD = 2,38; N = 775) praten even vaak over de terroristische aanslagen als mannen (M = 4,91; SD = 2,35; N = 782).
    Group Statistics

    		Bent u een vrouw of man? N Mean Std. Deviation Std. Error Mean
    Heeft u in de afgelopen twee weken gepraat over- de terroristische aanslagen vrouw 775 4,8297 2,37546 ,08533
    man 782 4,9130 2,35463 ,08420

  7. Wanneer we een significantieniveau hanteren van 0,05 is het verschil tussen jongeren en ouderen significant (want p = 0,013 en dus kleiner dan 0,05), maar wanneer we een significantieniveau hanteren van 0,01 zouden me moeten concluderen dat ouderen en jongeren even vaak praten over terroristische aanslagen (want 0,013 > 0,010).

Syntax

*Syntax bij oefening 3_1.

*Opgave a: betrouwbaarheidsinterval vertrouwen in de media.
*NB met 0 als testwaarde geeft de one-sample t-test het betrouwbaarheidsinterval voor het gemiddelde.
*T-toetsen met als testwaarde 0.
T-TEST
  /TESTVAL = 0
  /MISSING = ANALYSIS
  /VARIABLES = v74
  /CRITERIA = CI(.9) .
T-TEST
  /TESTVAL = 0
  /MISSING = ANALYSIS
  /VARIABLES = v74
  /CRITERIA = CI(.95) .
T-TEST
  /TESTVAL = 0
  /MISSING = ANALYSIS
  /VARIABLES = v74
  /CRITERIA = CI(.99) .

*Opgave b en c: toets v74 in de media.
T-TEST
  /TESTVAL = 5
  /MISSING = ANALYSIS
  /VARIABLES = v74
  /CRITERIA = CI(.95) .
T-TEST
  /TESTVAL = 5
  /MISSING = ANALYSIS
  /VARIABLES = v74
  /CRITERIA = CI(.99) .

*Opgave d: toets op v54 - v57.
*Univariate beschrijving.
EXAMINE
  VARIABLES=v54 v55 v56 v57
  /PLOT BOXPLOT
  /COMPARE GROUP
  /STATISTICS DESCRIPTIVES EXTREME
  /CINTERVAL 95
  /MISSING LISTWISE
  /NOTOTAL.
T-TEST
  /TESTVAL = 5
  /MISSING = ANALYSIS
  /VARIABLES = v54 v55 v56 v57
  /CRITERIA = CI(.95) .

*Opgave e: t-toets op afhankelijke scores.
T-TEST
  PAIRS = v54 v54 v54 WITH v55 v56 v57 (PAIRED)
  /CRITERIA = CI(.95)
  /MISSING = ANALYSIS.

*Opgave f: jongeren versus ouderen.
*Groeperen van ouderen en jongeren.
RECODE
  v3
  (18 thru 28=1) (29 thru Highest=2) (ELSE=SYSMIS) INTO lftgr .
VARIABLE LABELS lftgr 'Leeftijdsgroep'.
EXECUTE .
*Define Variable Properties.
*lftgr.
VALUE LABELS lftgr
     1 'Jongeren'
     2 'Ouderen' .
EXECUTE.
*Beschrijving/controle van onafhankelijke variabelen.
FREQUENCIES
  VARIABLES=v1 lftgr
  /ORDER= ANALYSIS .
*Define Variable Properties.
*v1.
VALUE LABELS v1
     0 'vrouw'
     1 'man' .
EXECUTE.
*T-toetsen.
T-TEST
  GROUPS = lftgr(1 2)
  /MISSING = ANALYSIS
  /VARIABLES = v54
  /CRITERIA = CI(.95) .
T-TEST
  GROUPS = v1(0 1)
  /MISSING = ANALYSIS
  /VARIABLES = v54
  /CRITERIA = CI(.95) .