Beste statistiekers,
Momenteel ben ik bezig met mijn afstudeerscriptie en ik heb een vraag over de manier waarop ik mijn variabelen heb geconstrueerd voor mijn regressieanalyse.
Ik heb een aantal onafhankelijke variabelen gedefinieerd aan de hand van mijn vragenlijst. Nu is mijn vraag of ik op de juiste manier mijn onafhankelijke variabelen opneem in de regressieanalyse. Hieronder zijn drie voorbeelden te zien van hoe ik de variabelen heb gedefinieerd.
De variabele perceived monetary costs wordt geconstrueerd door vraag 29 te gebruiken. Deze vraag wordt gemeten op een schaal van 1 tot 3 (1= redelijke prijs, 2= hoge prijs en 3= te hoge prijs). De score (min=1/max=3) op deze variabele zal hoger zijn naarmate ouders vinden dat ze veel geld hebben moeten betalen voor x in ruil voor wat ze hebben gekregen.
De variabele 'perceived risk' wordt 'geconstrueerd met behulp van de eerste stelling van vraag 21. De stelling luidt: ik heb een abonnement op x genomen, omdat andere ouders ook een abonnement hebben genomen. Deze stelling is gemeten op een schaal van 1 tot 5. De score (min=1/max=5) op deze variabele zal hoger zijn naarmate ouders vinden dat er een grote sociale druk bestaat rondom het nemen van een abonnement op x.
De variabele 'brand experience wordt geconstrueerd met behulp van vraag 18. Deze vraag bevat 5 imago stellingen over het merk x. Deze stellingen zijn gemeten op een schaal van 1 tot en met 5. De score (min=5/max=25) op deze variabele zal hoger zijn naarmate ouders positieve associaties hebben met het merk x
Is het noodzakelijk dat ik alle variabelen terug herleid naar dezelfde schaal om op een juiste manier de regressieanalyse uit te voeren?
Dus bijvoorbeeld:
Brand experience
1 = laag (score 5-12)
2 = medium (score 13-19)
3 = hoog (score 20-25)
Perceived risk
1 = laag (score 1 -2)
2 = medium (score 3)
3 = hoog (score 4-5)
Of kan ik de variabelen met bovengenoemde schalen ook zo in de regressieanalyse 'stoppen'?
Dus bijvoorbeeld:
Brand experience
score tussen 5 (laagst) en 25 (hoogst)
perceived monetary costs
score tussen 1 (laagst) en 3 (hoogst)
Mijn afstudeerbegeleider wist niet zeker of ik laatst genoemde definiering mag gebruiken. Ik hoop dat de vraagstelling zo duidelijk is. Mocht er meer info nodig zijn dan hoor ik het graag.
Alvast bedankt voor de reactie!!
Groetjes,
Mark
Laatste berichten
-
23:12
speciale rel. theorie 10
-
22:57
Straatklok loopt 5 minuten voor 11
-
22:57
wig 6
-
22:36
Gravity and gravitation 4
-
22:24
[scheikunde] vraag Chemie - wat is de oplossing? 10
-
19:47
Bruine vlekken op treinaanwijzerbord 10
-
19:44
Vogels in de stad zijn goede klussers 2
-
19:12
Rood laserlicht 3
-
17:30
Herleiden afmetingen vanaf een foto 21
-
16:34
[wiskunde] Prijs Product per KG; Alternatief Inzicht 3
-
13:57
do-re-mi-fa-so vliegtuigen 9
-
13:16
geen minkowski-ruimte toch? Doe ik dit nou fout? 17
-
13:12
[natuurkunde] kroon van koning op Syracuse 10
-
10:15
2013 – Augustus Vraag 3 3
-
24 apr
Vraag 2009 Juli Vraag 5 5
-
24 apr
positie 2
-
24 apr
Schroefdraad berekening 8
-
24 apr
[scheikunde] Kan chloorgas de geleiding van elektriciteit belemmeren? 9
-
23 apr
Weerfrustratie 9
-
23 apr
Kunnen quantum Zonnecellen 190% quantum efficiënt zijn 3
Nieuwsberichten
-
04 mar
Een nieuw soort magnetisme: altermagnetisme
-
31 okt
AI kan via stem diabetes vaststellen 11
-
21 okt
Einstein krijgt wéér gelijk 45
-
07 feb
witter dan wit 20
-
19 jun
irrigatie en de aardas
Regressieanalyse (definiering variabelen)
-
- Berichten: 954
Re: Regressieanalyse (definiering variabelen)
Hoi Mark,
Je kunt deze onafhankelijke variabelen gewoon opnemen in je regressieanalyse. Sterker nog, dat is aan te raden omdat je op die manier zo goed mogelijk gebruik maakt van de informatie die je hebt. Het is dan wel zaak goed te letten op de interpretatie van de effecten. Als de variabelen op verschillende schalen zijn gemeten, is het niet mogelijk de ongestandaardiseerde effecten met elkaar te vergelijken, als je dat wel wil, gebruik dan de gestandaardiseerde uitkomsten.
Ik heb nog wel even een vraag over de "brand experience" variabele. Heb je een betrouwbaarheidsanalyse uitgevoerd waarmee de kwaliteit van de schaal is vastgesteld?
Groeten
Ferry
Je kunt deze onafhankelijke variabelen gewoon opnemen in je regressieanalyse. Sterker nog, dat is aan te raden omdat je op die manier zo goed mogelijk gebruik maakt van de informatie die je hebt. Het is dan wel zaak goed te letten op de interpretatie van de effecten. Als de variabelen op verschillende schalen zijn gemeten, is het niet mogelijk de ongestandaardiseerde effecten met elkaar te vergelijken, als je dat wel wil, gebruik dan de gestandaardiseerde uitkomsten.
Ik heb nog wel even een vraag over de "brand experience" variabele. Heb je een betrouwbaarheidsanalyse uitgevoerd waarmee de kwaliteit van de schaal is vastgesteld?
Groeten
Ferry
-
- Berichten: 6
Re: Regressieanalyse (definiering variabelen)
Hoi Ferry,
Ik zie nu inderdaad dat je al hebt gereageerd (ben nog een 'rookie' op het forum). Bedankt hiervoor!
Ik heb geen betrouwbaarheidsanalyse uitgevoerd voor mijn schaal van brand experience. Je bedoelt hier denk ik mee of er sprake is van een normale verdeling (95%) in de antwoorden op deze schaal, toch? In hoeverre is dit noodzakelijk?
Overigens, ik begrijp dus op basis van jouw antwoord dat ik naar de gestandaardiseerde beta coefficienten moet kijken, alleen hier staat geen 'constant' beta waarde bij. Kan ik als 'constant' waarde wel de beta gebruiken van de ongestandaardiseerde effecten?
Alvast bedankt weer voor de reactie en mocht ik nog verdere vragen hebben dan zal ik ze zeker stellen
Groetjes,
Mark
Ik zie nu inderdaad dat je al hebt gereageerd (ben nog een 'rookie' op het forum). Bedankt hiervoor!
Ik heb geen betrouwbaarheidsanalyse uitgevoerd voor mijn schaal van brand experience. Je bedoelt hier denk ik mee of er sprake is van een normale verdeling (95%) in de antwoorden op deze schaal, toch? In hoeverre is dit noodzakelijk?
Overigens, ik begrijp dus op basis van jouw antwoord dat ik naar de gestandaardiseerde beta coefficienten moet kijken, alleen hier staat geen 'constant' beta waarde bij. Kan ik als 'constant' waarde wel de beta gebruiken van de ongestandaardiseerde effecten?
Alvast bedankt weer voor de reactie en mocht ik nog verdere vragen hebben dan zal ik ze zeker stellen
Groetjes,
Mark
-
- Berichten: 954
Re: Regressieanalyse (definiering variabelen)
Hoi Mark,
Ja, welkom nog op het ws-forum!
Met een betrouwbaarheidsanalyse kun je vaststellen in hoeverre de verschillende items daadwerkelijk een bepaalde schaal vormen, of eigenlijk hoe goed die schaal dan is.
Zie ook hier:
http://www.ppsw.rug.nl/methodologiewiki/in...betrouwbaarheid
Verder, als je de gestandaardiseerde coëfficiënten weergeeft, kun je niet de constante weergeven, die is namelijk per definitie 0. Je kunt wel beide waardes weergeven in een tabel, en je kunt ook alleen de ongestandaardiseerde waardes weergeven, met de constante, alleen is onderlinge vergelijking van de effecten dan niet meer mogelijk.
Succes
Ferry
Ja, welkom nog op het ws-forum!
Met een betrouwbaarheidsanalyse kun je vaststellen in hoeverre de verschillende items daadwerkelijk een bepaalde schaal vormen, of eigenlijk hoe goed die schaal dan is.
Zie ook hier:
http://www.ppsw.rug.nl/methodologiewiki/in...betrouwbaarheid
Verder, als je de gestandaardiseerde coëfficiënten weergeeft, kun je niet de constante weergeven, die is namelijk per definitie 0. Je kunt wel beide waardes weergeven in een tabel, en je kunt ook alleen de ongestandaardiseerde waardes weergeven, met de constante, alleen is onderlinge vergelijking van de effecten dan niet meer mogelijk.
Succes
Ferry
-
- Berichten: 6
Re: Regressieanalyse (definiering variabelen)
Hoi Ferry,
Ik had nog even een klein vraagje over regressieanalyse. Wat betekent het wanneer al je onafhankelijke variabelen significant zijn, behalve je constante? Is dit een probleem?
Alvast bedankt voor de reactie!
Groetjes,
Mark
Ik had nog even een klein vraagje over regressieanalyse. Wat betekent het wanneer al je onafhankelijke variabelen significant zijn, behalve je constante? Is dit een probleem?
Alvast bedankt voor de reactie!
Groetjes,
Mark
-
- Berichten: 954
Re: Regressieanalyse (definiering variabelen)
Hoi Mark,
Dat is geen probleem. Het betekent niks anders dan dat de waarde van het intercept niet significant afwijkt van 0. Klopt het dat de waarde van de constante in de buurt van 0 is?
Ferry
Dat is geen probleem. Het betekent niks anders dan dat de waarde van het intercept niet significant afwijkt van 0. Klopt het dat de waarde van de constante in de buurt van 0 is?
Ferry
-
- Berichten: 6
Re: Regressieanalyse (definiering variabelen)
Hoi Ferry,
Ik heb al wat onderzoek gedaan, maar ik kan niet echt ergens vinden hoe je de waarde van de r square nou precies moet interpreteren. Ik begrijp dat, hoe dichter bij 1, hoe meer variantie wordt verklaard. Ik krijg waardes tussen 0,15 en 0,4. Wanneer is een r square goed en wanneer zegt het niet veel meer? Zijn hier richtlijnen voor?
Alvast weer bedankt voor de reactie.
Groetjes,
Mark
Ik heb al wat onderzoek gedaan, maar ik kan niet echt ergens vinden hoe je de waarde van de r square nou precies moet interpreteren. Ik begrijp dat, hoe dichter bij 1, hoe meer variantie wordt verklaard. Ik krijg waardes tussen 0,15 en 0,4. Wanneer is een r square goed en wanneer zegt het niet veel meer? Zijn hier richtlijnen voor?
Alvast weer bedankt voor de reactie.
Groetjes,
Mark
-
- Berichten: 954
Re: Regressieanalyse (definiering variabelen)
Hi Mark,
Nee, er zijn geen precieze richtlijnen voor de hoogte van de r-kwadraat. Uiteraard geldt: hoe hoger hoe beter. Wat je kunt doen is verschillende modellen maken. Bijvoorbeeld een model met alleen de controlevariabelen en vervolgens de variabelen waarin je geinteresseerd bent. In SPSS kun je de optie aanvinken waarin ook de verandering in de r-kwadraat wordt berekend. Als deze verandering significant is, is je model verbeterd.
Ferry
Nee, er zijn geen precieze richtlijnen voor de hoogte van de r-kwadraat. Uiteraard geldt: hoe hoger hoe beter. Wat je kunt doen is verschillende modellen maken. Bijvoorbeeld een model met alleen de controlevariabelen en vervolgens de variabelen waarin je geinteresseerd bent. In SPSS kun je de optie aanvinken waarin ook de verandering in de r-kwadraat wordt berekend. Als deze verandering significant is, is je model verbeterd.
Ferry
