Technieken voor het (univariaat) bewerken van één variabele

Inhoud:
Missende waarden en labels toekennen
Hercoderen van een bestaande variabele in een nieuwe
Een nieuwe variabele laten berekenen
Het selecteren van onderzoekseenheden
Het berekenen van z-scores

Missende waarden en labels toekennen

NB anders dan bij BS gebruik je nu dus de syntax om labels te geven aan variabelen en waarden (values). Deze syntax kun je een andere keer makkelijk herhalen.

Hercoderen van een bestaande variabele in een nieuwe

NB hercodeer alleen meer dan één variabele tegelijk wanneer alle variabelen op precies dezelfde manier gehercodeerd moeten worden. SPSS kan maar één hercodeerregel tegelijk uitvoeren, namelijk de laatste die je opgeeft.

Een nieuwe variabele laten berekenen

Het selecteren van onderzoekseenheden

Drie zaken zijn hier van belang:

Het berekenen van z-scores

Om een variabele vergelijkbaar te maken met een andere variabele, kunnen we de variabele standaardiseren. We zetten de ruwe scores dan om in z-scores: we trekken de gemiddelde score van de ruw score af en delen door de standaarddeviatie van de variabele.

In SPSS kun je een nieuwe variabele laten maken met z-scores.

Rapportage

Vermeld het volgende wanneer je een z-score van een respondent interpreteert:

Rekenen

Om de score van een respondent op een variabele om te zetten in een z-waarde moet je eerst het gemiddelde van de variabele aftrekken van de score en het resultaat vervolgens delen door de standaarddeviatie van de variabele.
Je hebt dus eerst het gemiddelde en de standaarddeviatie nodig. Je kunt deze berekenen op de manier die je bij MCO/BS geleerd hebt, de formules staan op het formuleblad.

Let op: we willen bij Inferentiële Statistiek altijd iets zeggen over de populatie op grond van een steekproef. Dan moet je een aangepaste formule gebruiken voor de standaardafwijking, de zogenoemde populatieschatting van de standaardafwijking, omdat de gewone standaardafwijking in de steekproef geen zuivere schatter is van de standaardafwijking in de populatie. Kort en goed: we delen door N - 1 in plaats van door N.

Rekenen voor excellentiegroep

In de MCO/BS methode om de standaardafwijking te berekenen, moet je tussendoor veel afronden wanneer je het gemiddelde aftrekt van elke ruwe score. Dit werkt onnauwkeurigheid in de hand.
Er zijn alternatieve berekeningsformules waarmee je minder hoeft af te ronden. Deze formules staan op het formuleblad voor de excellentiegroep. Je hebt dan de som van de scores op de variabele (ΣX) nodig en de som van de kwadraten (ΣX2) van de scores. Hieronder staat een voorbeeld.

SPSS rekent altijd de geschatte spreiding uit, d.w.z. er wordt gedeeld door N - 1 in plaats van door N.
Om nu dezelfde uitkomst te krijgen, wordt hier de (reken)formule voor de populatieschatting van de standaardafwijking gebruikt.

De z-score van bijvoorbeeld de eerste respondent wordt dan: (5 - 0,375) / 4,274 = 1,082.