De SPSS begeleider waar je wél wat aan hebt
Wij staan voor je klaar staat zijn wanneer jij dat nodig hebt, luisteren naar je en nemen jouw vragen serieus (naast dat we die natuurlijk ook gaan beantwoorden)
Wat is een multiple regressie analyse?
De multiple regressie analyse kijkt of er, op basis van de correlatie van meerdere onafhankelijke variabelen met de afhankelijke variabelen , een (voorspellend) verband is en kan worden gebruikt om een hypothese te toetsen. De multiple regressie analyse maakt gebruik van continue data maar kan daarnaast ook één of meerdere categorische variabelen (dummy variabelen) meenemen als onafhankelijke variabele.
Wanneer gebruik je de multiple regressie analyse?
Je gebruikt de multiple regressie om te toetsen of meerdere onafhankelijke variabelen invloed hebben op een afhankelijke variabele en of dit een positief of een negatief effect is. Ook is het mogelijk om interactie-effecten te toetsen.
Bekijk hier een output interpretatie voorbeeld van een enkelvoudige regressie. De interpretatie is grofweg hetzelfde. We zullen binnenkort een artikel schrijven met ook output voorbeelden van de multiple regressie.
Voorbeeld van een multiple regressie analyse.
Je wilt onderzoeken of intelligentie (onafhankelijk) en het aantal studie-uren (onafhankelijk) invloed hebben op het tentamencijfer (afhankelijk). Je toetst dan bijvoorbeeld de hypothese: Hoe hoger de intelligentie en hoe meer studie-uren hoe hoger het tentamencijfer (of intelligentie en studie-uren hebben een positieve invloed op het tentamencijfer). Daarnaast kun je nog het interactie-effect tussen intelligentie en studie-uren toetsen door beiden te standaardiseren (!) en met elkaar te vermenigvuldigen en gebruiken als nieuwe variabele.
Waar moet je mee oppassen bij de multiple regressie analyse?
De multiple regressie analyse is een statistisch sterke toets waaruit je conclusies mag trekken. Hoe meer onafhankelijke variabelen je gebruikt des te meer respondenten je nodig hebt. De norm is N = 50 + 8m waarin m het aantal onafhankelijke variabelen is. Zelf vind ik dat nog redelijk mager maar het geeft je wel een idee. Ook moet je checken of er geen Multicorrelariteit is tussen de (onafhankelijke) variabelen. Mochten de onafhankelijke meer dan .8 met elkaar correleren dan is het lastig voor SPSS om te onderscheiden welke van de onafhankelijke variabelen precies de invloed uitoefent op de afhankelijke variabele. Het opnemen van categorische data kan door gebruik te maken van dummy variabelen. Houdt er rekening mee dat je dan gebruik maakt van een referentiegroep. Let er wederom op dat de afhankelijke variabele continue of ordinaal is.
Wat als je er niet uitkomt met de multipele regressie?
Kom je er niet uit met de multiple regressie? Check dan onze online spoedbegeleiding of wat we nog meer voor je kunnen betekenen!
Onze methode in één minuut
Sanne (student) over onze scriptiebegeleiding
Meer weten, check dan onze:
SPSS nog net geen chinees voor je?
De weg kwijt in SPSS? Is het kiezen van de juiste toets als het praten in Chinees?? Geen nood, wij helpen je om de controle terug te krijgen!
Nodige bevestiging in je keuzes
Het werken met SPSS betekent veel keuzes en fouten maken. Wij kijken met je mee en bespreken wat je hebt gedaan zodat jij je er weer zeker over voelt
Deadline toch halen (realistische planning)
Een naderende deadline icm SPSS zorgt voor stress. We stellen samen een realistische planning op zodat jij die deadline gaat halen!
Vertel ons wie je bent en we gaan samen met je aan de slag!
Waarom Afstudeerbegeleider?
- begrijpen wat je aan het doen bent
- eindelijk weer stappen voorwaarts gaan maken
- die deadline halen
- begeleiders die proactief meedenken
- die beschikbaar zijn wanneer jij het nodig hebt
- naar je luisteren
Wat zeggen andere studenten over onze begeleiding
