Springen naar inhoud

Spss leeftijden vergelijken


  • Log in om te kunnen reageren

#1

Tracey

    Tracey


  • 0 - 25 berichten
  • 7 berichten
  • Gebruiker

Geplaatst op 08 april 2010 - 22:25

Hoi allen,
Ik doe een onderzoek waarbij ik 3 groepen vergelijk. Ik gebruik voor de data-analyse SPSS. Ik ben begonnen met het vergelijken van deze groepen wat o.a. leeftijd betreft. De gemiddelde leeftijden zijn 16,6 16,6 en 16,3. De laagste leeftijd is in alle groepen 14 en de hoogste leeftijd 19. Ik had bedacht dat ik dan met crosstabs kon kijken of de groepen wat leeftijd betreft vergelijkbaar zijn. De chi-square is 0,055 maar dat snap ik niet, want de gemiddelden zijn bijna gelijk, dus dan zou je toch een hoge chi-square verwachten?
Gr, Tracey

Dit forum kan gratis blijven vanwege banners als deze. Door te registeren zal de onderstaande banner overigens verdwijnen.

#2

m00se

    m00se


  • 0 - 25 berichten
  • 21 berichten
  • Gebruiker

Geplaatst op 08 april 2010 - 22:28

Dat is net een lage Chi≤, maar dat doet er eigenlijk niet toe aangezien je analyse verkeerd is. De correcte analyse is hier ANOVA.

#3

Tracey

    Tracey


  • 0 - 25 berichten
  • 7 berichten
  • Gebruiker

Geplaatst op 08 april 2010 - 22:32

ANOVA heb ik ook geprobeerd maar die geeft een hele lage significantie: 0,003. De significantie zou toch juist hoog moeten zijn bij vergelijkbare groepen?

#4

m00se

    m00se


  • 0 - 25 berichten
  • 21 berichten
  • Gebruiker

Geplaatst op 08 april 2010 - 22:35

Lijkt me quasi onmogelijk. Kan je een screenshot van de output plaatsen?

#5

Tracey

    Tracey


  • 0 - 25 berichten
  • 7 berichten
  • Gebruiker

Geplaatst op 08 april 2010 - 22:58

Sorry dat het even duurde, maar bij deze.. De leeftijden verschillen een beetje van wat ik had gezegd. De reden daarvan zal ik je niet mee vermoeien. Maar ook met deze gemiddelde leeftijden zou je toch niet zo'n lage sig. verwachten?
Report
age
diagnose Mean N Std. Deviation Variance
ct 16,69 96 1,386 1,922
sz 16,15 89 1,361 1,853
cm 16,04 81 1,391 1,936
Total 16,31 266 1,404 1,973

ANOVA Table
SoS df Mean S F Sig.
age * diagnose Between Groups (Combined) 22,107 2 11,053 5,807 ,003
Linearity 19,345 1 19,345 10,163 ,002
Deviation from Linearity 2,762 1 2,762 1,451 ,229
Within Groups 500,615 263 1,903
Total 522,722 265





oh het wordt niet echt duidelijk gepost op deze manier.. in mn bericht zag het er goed uit.
kan je er iets mee op deze manier?

#6

Tracey

    Tracey


  • 0 - 25 berichten
  • 7 berichten
  • Gebruiker

Geplaatst op 08 april 2010 - 23:15

ik ga nu slapen, check morgen wel weer.
bedankt voor de hulp tot nu toe.

#7

m00se

    m00se


  • 0 - 25 berichten
  • 21 berichten
  • Gebruiker

Geplaatst op 09 april 2010 - 12:49

Die ANOVA klopt volledig! Je groepen verschillen inderdaad qua gemiddelde leeftijd (dat wil nog niet zeggen dat elke twee groepen onderling van elkaar verschillen; daarvoor kan je post-hoc T-tests doen).

Er zijn twee redenen waarom deze kleine verschillen toch significant zijn:
- Redelijk grote groepen.
- Zťťr kleine standaardafwijkingen; of nog, je groepen zijn zeer homogeen qua leeftijd. Lijkt me bijna alsof je de standaardafwijking van leeftijd in een bepaalde klas in de lagere school zou berekenen.

#8

Tracey

    Tracey


  • 0 - 25 berichten
  • 7 berichten
  • Gebruiker

Geplaatst op 09 april 2010 - 15:21

Dankjewel weer voor je uitleg. Toch snap ik het nog niet. 1,4 jaar is toch niet een zeer kleine standaardafwijking als het om leeftijden tussen 14-19 gaat? Hoezo zou een kleine standaardafwijking in de 3 groepen een verklaring voor een lage sig? En een lage significantie wijst toch juist op heterogene groepen? Moet ik nu concluderen dat de groepen wat betreft leeftijd niet vergelijkbaar zijn en dat leeftijd dus een confounding factor is? Ik heb even een tabel met aantal kinderen per leeftijd per diagnose toegevoegd, missch wel handig? Ik hoop dat de tabel dit maal een beetje fatsoenlijk in mn bericht komt..

diagnose * age Crosstabulation
Count
age
14 15 16 17 18 19 20 Total
diagnose ct 3 18 28 14 24 8 1 96
sz 8 24 27 12 13 5 0 89
cm 13 16 23 17 9 2 1 81
Total 24 58 78 43 46 15 2 266



weer geen fatsoenlijke tabel zo te zien.
is er een manier waarop je netjes tabellen toe kan voegen aan berichten?

#9

m00se

    m00se


  • 0 - 25 berichten
  • 21 berichten
  • Gebruiker

Geplaatst op 09 april 2010 - 20:00

Als de standaardafwijking klein is, dan is er minder overlap tussen groepen. Als er minder overlap is tussen de groepen dan zal een verschil in leeftijd gemakkelijker significant zijn (< .05) en er dus op wijzen dat je groepen inderdaad verschillen qua leeftijd.

Dit is belangrijke informatie, maar niet noodzakelijk slecht voor je onderzoek: leeftijd kan namelijk een confounding factor zijn, maar is dat niet noodzakelijk (ga de literatuur er op na betreffende deze diagnoses).

Tenslotte is het zo dat je met een between-subject design altijd wel bepaalde significante verschillen zal vinden tussen je groepen als je maar lang genoeg zoekt. Zo is het best mogelijk dat je groepen ook verschillen qua percentage personen met blauwe ogen. Ik vermoed echter niet dat je oogkleur hier als mogelijke confounding factor zou overwegen; met leeftijd kan dat natuurlijk anders zijn (ik kan hier moeilijk een antwoord op geven gezien ik niet weet waar je 'diagnoses' voor staan; ik vermoed iets in de gedrags- of medische wetenschappen?)

#10

Tracey

    Tracey


  • 0 - 25 berichten
  • 7 berichten
  • Gebruiker

Geplaatst op 10 april 2010 - 19:29

dankjewel weer voor je reactie. ik zal het maar moeten accepteren..
het is overigens een onderzoek naar de lange termijn effecten van cerebrale malaria.
cm=cerebrale malaria met coma
ms=cerebrale malaria zonder coma
ct=controlegroep
ik zal nog wel vaker een vraag stellen op dit forum, dus tot de volgende vraag misschien!





0 gebruiker(s) lezen dit onderwerp

0 leden, 0 bezoekers, 0 anonieme gebruikers

Ook adverteren op onze website? Lees hier meer!

Gesponsorde vacatures

Vacatures