Missing values in SPSS

Beste Luuk, Ik voer onderzoek naar werkdruk en burn-out in het onderwijs. Voor mijn statische analyse zou ik mijn Likertschaal Nooit Zelden Soms Vaak Altijd (score van 1 tot 4 dus) willen omzetten naar score van 0 tot 10 in SPSS, hoe krijg ik dat voor me mekaar.Ik had het volgende reeds bedacht [ (omzetten 1-4 naar 0-10 met formule: (a=1, b=4, A=0, B=10): Y = (B-A)*(x-a)/(b-a)+A concreet: bijv je hebt 2 op 4; wordt een score op 10 van: Y = 10*(2-1)/(4-1)+0= 3,33 In SPSS dus de formule in (DE te berekenen variabele bijv werkdruk gemiddeld op 10) = (10*werkdruk gemiddeld op 4 - 1)/3, en zo voor de 9 andere schalen] maar kan je me concreet in SPSS 25 aanduiden / of een bron bieden waar/hoe deze stappen, al dan niet visueel, worden gedaan, ben vrijwel een leek hierin. Het is een beetje dringend. Alvast bedankt voor je hulp. Groeten, Yoni

Beste Luuk,Ik voer onderzoek naar de impact van het geslacht van de bedrijfsleiding op de vraag naar formeel risicokapitaal. Hierbij zijn enkele determinanten gekend (zoals ondernemingsgrootte, ...) die de vraag naar formeel risicokapitaal beïnvloeden en hierbij verschillen tussen mannen en vrouwen. Ik voer hierbij meervoudige logistische regressies uit. Enerzijds met als afhankelijke variabele 'geslacht' en anderzijds met als afhankelijke variabele 'de voorkeur voor het gebruiken van formeel risicokapitaal'. Beide variabelen zijn dus binair gecodeerd. Mijn model bestaat uit ongeveer 15 onafhankelijke variabelen. Nu heb ik het probleem dat bij twee van deze variabelen slechts 25 van de 81 respondenten een antwoord aangeduid hebben. Ik ken hierbij dus 56 missing values. De variabelen zijn beide schaalvariabelen. Nu vroeg ik mij af hoe ik hier in deze specifieke case mee kan omgaan. Als ik de LOGIT regressie met inbegrip van de twee variabelen met weinig respons wil uitvoeren krijg ik de melding: 'perfect prediction obtained: no MLE exists' op het programma Gretl. Bij SPSS bekom ik bij block : method = enter ook geen tabel met de uitkomsten van de logistische regressie. Wanneer ik de twee variabelen weglaat bekom ik wel een model. Ik vraag mij af hoe ik deze twee variabelen toch kan betrekken bij het onderzoek.

Hi Luuk, Ik ben mijn data aan het coderen en loop nu tegen een hele lage chronbach alfa aan bij de ja/nee/n.v.t. vragen. Ik denk dat ik ze niet goed heb gecodeerd Ik heb twee soorten vragen in mijn vragenlijst zitten 1 de vijfpunt likerschaal en de ja/nee/n.v.t vragen. Ik heb de ja/nee/nvt gecodeerd als ja=3, nee=2, en nvt=1. En kom nu op een crohnbachalfa van 0.428. De andere vragen waar geen ja/nee/nvt in zit komen allemaal wel op een 0.8/0.9.

Hoi,Bedankt voor de heldere uitleg! Dit heb ik allemaal toegepast, maar de Chi2 toets pakt het niet. Dit is aan de hand:1. Ik heb een dataset met jongeren en een dataset met ouders samengevoegd tot één dataset (add cases). 2. Beide datasets (dus zowel jongeren als ouders) hebben antwoord gegeven op eenzelfde vraag (eenzelfde variabele) 3. Deze variabele bevat nu in de samengestelde dataset de antwoorden van zowel jongeren als ouders. 4. Ik wil graag een Chi2 toets uitvoeren (de variabele heeft 3 categorien) om te kijken of de antwoorden significant van elkaar verschillen tussen jongeren en ouders, en of dat misschien enkel door toeval komt. 5. Nu maak ik vanuit deze gecombineerde (jongeren + ouders) variabele, twee nieuwe variabelen. Een variabele bevat enkel de antwoorden van jongeren, en dus GEEN antwoorden van ouders. En een variabele met enkel de antwoorden van ouders, en dus GEEN antwoorden van jongeren. 6. Wanneer ik de missing values als '99' aangeef in variable view, en vervolgens de Chi2 toets aanzet, krijg ik de melding "The crosstabulation of tiener * parents is empty". Dit kreeg ik overigens ook voordat ik de missing values erin plaatste. 7. Wanneer ik een dubbel check met descriptives doe, zie ik zowel bij ouders als bij jongeren de correcte aantal respondenten. Het ligt dus echt aan het feit dat bij allebei de nieuwe variabelen een hoop vakjes leeg zijn.P.S. Ik weet niet zo goed of we die lege vakjes missing values kunnen noemen, omdat de antwoorden van de andere groep populatie wel bestaat in de dataset (alleen zijn die geexcludeerd uit die ene nieuwe variabele).Zie jij wat hier misgaat en wat ikzelf over het hoofd zie? Hoe kan ik toch een Chi2 uitvoeren (eventueel binnen de originele variabele)?? Zou het enórm waarderen als je mij hierbij zou kunnen helpen!Groetjes, Feray

Beste Luuk, Is het mogelijk om een bepaald aantal van mijn system missings een andere waarde toe te kennen dan de rest? De context: ik probeer de gewerkte uren van twee groepen over tijd met elkaar te vergelijken. Ik heb dus twee groepen, maar nu heb ik in groep 2 meer missings values dan in groep 1. De missing values moeten worden gecodeerd als een '0', gezien deze mensen nul uren werken. Maar doordat het aantal missings in groep 2 groter is dan in groep 1, trekt dit het gemiddelde naar beneden. Nu dacht ik, wat nou als ik een gedeelte van de missings van groep 2 aanvul met het gemiddelde gewerkte uren van groep 2 totdat het er evenveel zijn als in groep 1, dan wordt het gemiddelde veel minder naar beneden getrokken. Is dit mogelijk? En zo ja, hoe?

Hoi Luuk, Voor mijn afstudeer onderzoek heb ik door 5 artsen 50 patiënten laten beoordelen op 3 categorieën. 1. waar kwamen de patiënten mee langs (hierbij moesten triggers worden gedefinieerd uit een lijst. Indien het event niet op de trigger lijst stond kon er 'niet van toepassing' worden ingevuld. 2. aan de hand van de medicatie die ze gebruikten heb ik laten beoordelen of het event door de medicatie veroorzaakt zou kunnen zijn (causaliteit; let op, hierbij heb ik ze ook de keuze niet van toepassing gegeven, als er geen medicatie in gebruik was die voor het 'event/trigger' zou kunnen zorgen. 3. Als het even/trigger door medicatie veroorzaakt was, moesten ze ook de mogelijke kans op vermijdbaarheid invullen (zeker, misschien, niet vermijdbaar). Ook hier kan dus niet van toepassing worden ingevuld (indien geen trigger uit de lijst, of niet causaal). Nu wil ik de 'nvt' omzetten in een 0 waarde, aangezien het geen missing value is, maar ook een antwoord. Hier wil ik later een Fleiss Kappa over berekenen om te zien hoe eens alle artsen het met elkaar zijn. Hoe vul ik een missing value in? (dat het een 'waarde)' krijgt?Groet,Emma

Hoi Luuk,Mijn databestand bestaat uit 79 cases (proefpersonen), 2 relevante afhankelijke variabelen (uitkomsten op taak A en taak B), 1 onafhankelijke between-subjectfactor (conditie 1 en conditie 2) en 1 onafhankelijke within-subjectfactor (voormeting en nameting).Ik ga hierop twee 2x2 repeated measures ANOVA's uitvoeren (1 voor iedere afhankelijke variabele).Voor variabele A (taak A) heb ik missing values bij 4 cases Voor variabele B (taak B) heb ik missing values bij 6 cases De missing values bij taak A en B zijn echter bij compleet andere proefpersonen.Vraag 1: Ik dacht dat pairwise deletion dan het beste zou zijn, omdat ik anders 10 cases moet excluderen van analyse. Klopt dat? Bij listwise deletion zou ik gelijk nog maar 69 cases hebben.. Ik weet niet precies of mijn power dan te laag wordt..Vraag 2: In het geval dat pairwise deletion inderdaad het beste is - hoe rapporteer ik dan de 'participants characteristics' in de methodesectie? rapporteer ik deze dan toch over het totaal aantal (79 participanten) - of apart voor de 75 cases voor afhankelijke variabele A (taak A) en de 73 cases voor afhankelijke variabele B (taak B).Met vriendelijke groet,Katrien

Dag Luuk, Ik ben bezig met de missing values en verschilllende data die ik niet in mijn analyse wil hebben te filteren. Ik heb een variabele aangemaakt die ik 'accepted' heb genoemd waarbij data een '1' krijgt die wel mee mag doen en data een '2' krijgt die niet hoeft mee te doen. Ik heb laatst iets gedaan waardoor er streepjes in de eerste rij van de data kwam te staan die ik een 2 had gegeven. Echter, ik heb SPSS toen afgesloten en is dit toen ook weggegaan. Het probleem is dat ik nu niet meer weet hoe ik dit heb gedaan. Ik heb heel internet afgezocht maar kom steeds uit op missing values niet meenemen, maar dit is iets anders dan wat ik bedoel. Ik hoop dat u mijn vraag begrijpt en mij kan helpen! Ik hoor graag van u.Groet, Bettine

Beste Luuk, Ik heb geprobeerd het antwoord te vinden in eerdere reacties, maar ben het volgens mij nog niet tegengekomen. Ik heb voor 1 enquête 2 strata, ik doe namelijk onderzoek naar leerlingen die een maatschappelijk programma volgen op school. 1 strata volgt alleen de workshops en de andere strata volgt zowel de workshops als de maatschappelijke voetbalcompetitie. De eerste 20 vragen van mijn enquête gaan over de workshops en kunnen beide strata beantwoorden. Daarna volgen er vragen die over de voetbal gaan en is strata 1 klaar met de enquête. Hoe verwerk ik dit juist in SPSS? Ik ga de 2 strata namelijk ook vergelijken om te kijken of zij de workshops wellicht anders beoordelen. Moet ik dan als ik strata 1 invul de vragen over de voetbal als missing value ''niet van toepassing'' coderen?

Beste Luuk, In mijn onderzoek heb ik meerdere databases samengevoegd. Als gevolg hiervan zijn er voor één patiënt meerdere regels aangemaakt. Het samenvoegen van de databases heeft echter tot gevolg dat bijv. geboortedatum en operatiezijde vaak slechts alleen in de eerste regel over de patiënt zijn ingevuld (omdat dit slechts in één van de samengevoegde bestanden beschreven staat). Hierdoor zijn er veel missende waarden in de samengevoegde database, wat in de praktijk geen missende waarden zijn. Graag zou ik deze velden (voor het draaien van de database van lang naar breed) alsnog vullen. Kunt u mij vertellen hoe ik dit aan kan pakken? Is hier een specifieke syntax voor? Alvast bedankt. Met vriendelijke groet, Lieke

Hoi Luuk, Ik ben bezig met mijn masterscriptie en wil graag het gemiddelde van twee groepen weergeven. Nu heb ik variabelen die uit meerdere items bestaan en op sommige items hebben repsondenten geen antwoord gegeven, maar ik wil wel graag dat het gemiddelde van de variabele (op de ingevulde items) wordt weergegeven. Hoe kan ik dit instellen? Want pairwise deletion neemt de variabelen waarvan 1 item niet is ingevuld niet mee in het gemiddelde....mvg

Hi! Bij de enquête voor mijn master thesis kregen respondenten één van de zes condities voor zich (in wezen dezelfde vragenlijst maar dan met verschillend stimulus material). Deze categorieën wil ik met elkaar vergelijken om te kijken welke van de stimulus material de meeste invloed heeft op de onafhankelijke variabelen. Nu is het alleen zo dat elke respondent veel system missing values heeft, omdat 5 condities niet ingevuld zijn. Ook zijn er verschillende routes binnen de enquête (waardoor sommige vragen wel/niet beantwoord worden). Hoe kan ik dit het beste/makkelijk weergeven in de dataset, gezien alle responses door elkaar staan en niet gefilterd zijn? Met of zonder missing values? Ook in verband met de factor analyse en Cronbach's alfa. Alvast bedankt!

Hoi! Ik onderzoek het effect van geslacht en ervaring op financiële beslissingen met een regressie-analyse in een steekproef van 165 mensen. Ik heb een paar missing values. Moet ik de regressie-analyse doen met "listwise deletion" of "pairwise deletion"?

Dag Luuk, Bedankt voor de uitleg allereerst. Ik heb inderdaad -2 als discrete missing value aangeduid in mijn data. Ik ben momenteel mijn missing values aan het proberen aanvullen in SPSS (volgens een youtube tutorial). Ik analyseer dus mijn missing values, alles correct. Transform, random number generators,... Dan doe ik multiple imputation, impute missing values en geef alles aan. En dan scan ik m'n data om zo de constraints aan te duiden, maar na het scannen geeft hij dan aan dat mijn min value = 1 en heeft hij 0 meegerekend als onbekende waarde, terwijl dat nergens zo staat aangeduid. Ik loop echt muurvast hierop helaas.

Hoi Luuk, Dit stappenplan heb ik al gevolgd. Als ik nu een nieuwe variabele maak door de verschillende items bij elkaar op te tellen (zoals in mijn eerste vraag beschreven), dan houdt SPSS er automatisch rekening mee dat dit wordt gedeeld door het aantal opgetelde waarden te delen door het aantal antwoorden (waarbij je de missing values buiten beschouwing laat)? Of moet ik dat zelf instellen door 'if 99...' oid?Met vriendelijke groet, Jildou

Hoi, Ik maak gebruik van een enquête voor mijn onderzoek. Verschillende vragen meten 1 variabele. Nu wou ik voor het meten van het gemiddelde en standaarddeviatie van de variabele de data van de verschillende vragen bij elkaar optellen. Maar doordat ik missing heb, geeft dit een vertekend resultaat van het gemiddelde (deze wordt niet meegenomen namelijk, maar kan net zo goed een laag gemiddelde veroorzaken). Hoe kan ik dit voorkomen?Bijvoorbeeld voor het meten van contact worden 5 vragen met als antwoordcategorie van 1 t/m 5 lopend van 1 = weinig contact en 5 = veel contact bij elkaar opgeteld. De missing zorgen ervoor dat hetl lijkt alsof er weinig contact is, maar de missing geeft juist aan dat een respondent het niet weet. Hoe kan ik dit het best oplossen?

Zou je ipv dit hierboven de missing values ook gewoon als nul kunnen invoeren? Voordat je in SPSS inleest

This website is mostly a walkby for all the info you wished about this and didnt know who to ask. Glimpse right here, and also youll undoubtedly uncover it. ggcdkkdgeaefcfec

Beste, Bedankt voor jullie leerzame uitleg steeds op de website. Ik heb een vraag m.b.t. hercoderen van een 'tegenstellings' vraag in mijn enquete. De vraag is als volgt:Ik denk dat deze technologie.. Veel slechter voor X zal zijn 1 2 3 4 5 Veel beter voor X zal zijn Zeer weinig zal bijdragen aan Y 1 2 3 4 5 Zeer veel zal bijdragen aan Y Ik neem aan dat ik de 1-5 gewoon codeer net als een normale vraag(1 = veel slechter, 2=slechter, 3=neutraal, veel=beter, 5=veel beter, etc.) ? Of bestaat er voor tegenstellings vragen een speciale manier?Mvg, John

Beste Luuk, Ik wil graag een gemiddelde score van mijn vragenlijst omzetten in procenten. Nu heeft mijn likert schaal: 1 = >90% 2 = 75% 3 = 50% 4 = 25% 5 = 10% al percentage gekoppeld aan cijfers. Alleen zijn mijn gemiddeldes andere waardes zoals 2,69. Hoe kan ik de 2,69 omzetten in percentages aan de hand van deze likertschaal?Met vriendelijke groet, Sara

Beste Luuk,Bedankt voor de uitleg! Ik ben bezig met mijn scriptie, maar weet niet hoe ik precies met de missings om moet gaan. Ik doe een longitudinaal onderzoek, waarbij ik de cases wil wissen die op het derde meetmoment een bepaalde vraag niet hebben beantwoord. Deze cases staan in de variable view geregisteerd als -999, system missing. Als ik vervolgens bij de data view kijk, staat er inderdaad soms -999, maar ook heel vaak gewoon een leeg hokje (-). Wat is dan het verschil hier tussen? En hoe zorg ik ervoor dat ik de cases die op het derde meetmoment niet hebben geantwoord uit de dataset haal?Ik hoop dat ik mijn probleem zo duidelijk heb uitgelegd, alvast bedankt voor je reactie!

Beste Luuk,Ik ben momenteel ook bezig mijn masterscriptie en ik kom niet echt uit. Ik heb een vragenlijst met een 6punts likert schaal, waarbij de 6 staat voor weet ik niet.Ik wil deze vragenlijst beschrijven met beschrijvende statistiek (gemiddelde etc.) Alleen kwam ik er achter dat ik de 6 niet als hoge waarde kan hebben, omdat mijn resultaten dan niet zullen kloppen. Nu ben ik erop gekomen om de Likertschaal te hercoderen.Nu vroeg ik me af of ik van de 6 een 0 mag maken als waarde? Dus dat ik dit doe: 6 = 0 5 = 1 4 = 2 3 = 3 2 = 4 1= 5Ik heb vanuit school uit altijd geleerd dat de 6 = 1 wordt en de 1 = 6, maar als ik dit doe, dan kloppen mijn resultaten alsnog niet, want dan zal de score 1 het gemiddelde verpesten.Ik hoop dat je mijn vraag een beetje begrijpt

Hee Luuk, Ik heb een vraag, ik heb 15 vragen samengevoegd tot een nieuwe variabele, nu wil ik enkel de respondenten meenemen die op deze variabele niet meer dan 5 missende waardes hebben, weet jij toevallig hoe ik dit in SPSS moet doen. Met google kan ik het niet vinden... Zou heel fijn zijn als je dit toevallig weet! Groet, Tessa

Hoi Luuk, ik heb een vraag over missing values i.c.m. een binary logistic regression. Is het mogelijk om aan missing values een waarde te hangen (die verder niet in de dataset voorkomt) zonder deze in de Variable View aan te geven als missing value? Of beinvloedt dit de resultaten van de andere values? Wanneer ik de missing value namelijk wel aangeef, krijg ik een foutmelding in de output. Alvast bedankt! Groeten, Rob

Hallo, Als je missende waardes hebt op je afhankelijke variabele, kan je de deelnemers dan net zo goed verwijderen of niet? Ik hoor het graag, alvast bedankt voor de hulp. Groeten, Judith

Hallo, ik heb een vraagje hoe je missende waardes uit je analyses kan halen. Ik doe een onderzoek naar agressie bij kinderen. De training bestond uit 5 sessies. Ik wil graag alleen kinderen meenemen in de analyse die minstens 5 sessies hebben bijgewoond. Nu komt uit elke sessie ook weer data van een voormeting, trainingsmeting en nameting. Hoe kan ik dit in SPSS het beste de betreffende personen verwijderen (of als missing erin zetten)?

Hallo Luuk, ik heb een vraag over het verwerken van missings in een tabel, want ik neem aan dat je deze niet zomaar achterwege kan laten. Ik heb 94 dossiers onderzocht en bij een bepaalde vraag zijn er twee missings en voor de andere 92 dossiers geldt allemaal het zelfde antwoord namelijk JA. Bij Valid Percent staat 100%. Ik heb geleerd dat je altijd naar Valid Percent moet kijken. Maar dat zijn niet de 94 dossiers maar 92. Zet je dan bovenaan de tabel (n=94) en in de tabel JA - 100% (92) en verklaar je dan het verschil van 2 in de begeleidende tekst? Ik hoop dat mijn vraag zo duidelijk is. Alvast heel erg bedankt.Vriendelijke groeten,Eva

Hoi Luuk,Fijn en duidelijk artikel. Hoe ik de missende waarde kan opgeven via het menu begrijp ik nu. Maar is het ook mogelijk om dit via de syntax te doen? De syntax die ik gebruik moet vaak door verschillende mensen worden gebruikt. En elke keer het enorme databestand meesturen is geen optie. Ik hoop dat jij een idee hebt.Mvg, Roos

Beste Luuk,Ik ben aan mijn scriptie aan het schrijven en loop vast op een bepaalde variabele. Van 12 verschillende items wil ik een somscore maken. Alle 12 de items worden gescoord op een Likert-schaal van 1 tot 6. Nu is het zo dat in mijn data-set sommige scores niet goed zijn ingevoerd. Zo staan er scores met allerlei decimalen tussen (bijv 1.38 of 4.45). Deze wil ik dus niet meenemen als ik de somscore ga maken.Ik wil deze afwijkende scores omzetten in missings, zodat ik die gemakkelijk kan excluderen bij het maken van de somscores en andere analyses. Ten eerste, is dit handig? En ten tweede, hoe kan ik dit doen?

Ik doe een studie naar migraine en wittestofafwijkingen. Ik heb bij zowel de controlegroep als de migrainegroep gekeken naar het wel of niet aanwezig zijn van cardiovasculaire risicofactoren, echter heb ik vrij veel missing values. Is het dan handig om het percentage en het aantal mensen van bijvoorbeeld het wel hebben van diabetes in de groep met bekende data aan te geven en dan in de discussie te spreken over dat er vrij veel missing values waren?Alvast bedankt voor uw reactie.

Hoi Luuk,504 respondenten hebben de eerste 4 vragen beantwoord (demografische gegevens). Vervolgens hebben 466 respondenten (missing 38) de vragen over hun motivatie ingevuld. Daarna hebben 435 (69) respondenten de rest van de vragen ingevuld. Het aantal dat de totale vragenlijst heeft ingevuld is dus 435.Welke aantallen pak je nu wanneer je de respons (demografische gegevens) beschrijft? Pak je dan die 504 respondenten of de 435 respondenten die de totale vragenlijst hebben ingevuld?Ik ben benieuwd!Groeten, Richard

Hoi Luuk, Ik vermoed dat ik iets niet heb vermeld of verkeerd heb verwoord. Enkel de ontevreden gasten kunnen reden aangeven waarom ze ontevreden zijn over het schoonmaakaspect. Dit zijn respondenten die het schoonmaakaspect met tussen 1-6 hebben beoordeeld (beoordelingscijfer). Dit houdt in dat iemand die een 7 heeft geggeevn, geen vervolgvraag krijgt. Ik vermoed echter dat diegene toch een bepaalde mening en of knelpunt ondervindt. (mijn onderzoek gaat over knelpunten in kaart brengen). Mijn vraag is of dit representatief is en of ik dit moet onderbouwen in de discussie hoofdstuk of conclusie hoofdstuk?Groet,

Hoi Luuk,Voor mijn onderzoek analyseer ik het doorlopende klanttevredenheidsonderzoek. Dit onderzoek richt zich op de gasten van de organisatie. Over een periode van 4 maanden hebben de gasten online 2600 enquêtes ingevuld. Mijn onderzoek richt zich op het schoonmaak aspect. Van deze 2600 ingevulde enquêtes geeft geeft 720 respondenten aan dat ze ontevreden zijn over schoonmaak. Echter kunnen ook de tevreden gasten een reden geven waaraan schoonmaak tekort schiet bij de organisatie te denken valt aan vieze vloeren.Mijn vraag is hoe ik dit moet interpreteren?

Hoi Luuk,In onze opdracht moeten wij een logistic regression uitvoeren. Hierbij moeten wij de missing values buiten beschouwing houden. Waar moet je dit aangeven in SPSS?Groeten, Marèl

Hallo! Voor mijn onderzoek moeten kinderen een vragenlijst invullen over uitstelgedrag, alleen zijn er bij veel respondenten missing values, doordat vragen niet zijn ingevuld. Kan ik dan beter de respondenten eruit halen of alleen de ingevulde waardes meenemen? Of ligt dat aan het aantal missings?Groetjes, Maartje

Ik heb vraag 8 en vraag 8a. En vraag 8a hoef je alleen in te vullen als je vraag 8 met ''ja'' hebt beantwoord. Vraag 8a wordt dus soms niet ingevuld, omdat een persoon bij vraag 8 ''nee'' heeft ingevuld, maar moet ik dan alle niet ingevulde vragen van 8a met -99 invoeren. Of moet ik het anders in SPSS zetten?

Hallo,Ik ben bezig met een enquête. Mijn vraag is hoe ik de data verwerk van respondenten die een vraag hebben overgeslagen. In mijn enquête komt er namelijk bij een vraag (5) voor dat je bij "nee" naar vraag 7 moet gaan en dus vraag 6 overslaat. Bij deze respondenten staat er bij 6 dus niets. Hoe kan ik dit het beste verwerken? Ik hoop dat mijn vraag een beetje duidelijk is.Alvast bedankt,Stijn

Hoi Luuk,In mijn onderzoek hebben enkele respondenten mijns inziens teveel vragen niet ingevuld. Ik wil enkel de patienten die minder dan 4 missende waarden hebben meenemen in de analyse. Is er een manier om dit te ontwerpen in SPSS?Alvast bedankt voor je hulp!Groetjes Rachana

Hoihoi!Ik heb een vraagje, ik heb 403 respondenten die mijn enquete hebben ingevuld en niet iedereen heeft alle vragen ingevuld. Hoe zit dat met het beschrijven van de resultaten? Moet je dan bij elke vraag zeggen hoeveel mensen de vraag hebben ingevuld en hoeveel procent daarvan een bepaald antwoord heeft gegegeven? Of kun je gewoon zeggen, van de 403 respondenten zegt .... % van hen het volgende:... Of moet je dan zeggen van : op deze vraag hebben 396 respondenten gereageerd, hieruit blijkt dat ...% van hen het volgende vindt:..... Dankjewel alvast voor je hulp!!:D

Hoi Jennifer, het klopt dat je de baseline data dient te vergelijken. Je zult een nieuwe variabele ('uitval' o.i.d.) moeten creëren die je als grouping variable gaat gebruiken (zie uitleg: https://deafstudeerconsultant.nl/statistiek-met-spss/de-spss-omgeving/een-numerieke-variabele-creeren-met-spss/) Bij deze variabele voer je per respondent een waarde in (bijv. 1 = voltooid; 0 = uitgevallen). Kom je hier verder mee? Groetjes, Luuk

Hoi! Ik heb een vraag en ik hoop dat je me kunt helpen. Ik heb van 510 participanten de mate van angst gemeten (baseline) en na 2 jaar weer (follow-up). Nu zijn er in de tussentijd 109 participanten uitgevallen en nu moet ik kijken of deze groep selectief is, ik denk door middel van een Independent samples t-test. Van de follow-up heb ik vd uitvallers natuurlijk geen data, dus ik neem aan dat ik de data van de baseline hiervoor moet gebruiken en die 109 participanten af moet zetten tegen de overige 401 participanten(?). Maar, bij de t-test moet je dus een grouping variable invullen maar ik weet niet hoe ik deze groep moet maken zodat ik de test uit kan voeren. Heb jij hier een idee over? Alvast bedankt voor het meedenken!

Beste Luuk,Een korte vraag over missing data: ik heb in mijn thesis bij ongeveer 0% van alle respondenten missing data. Alle missing data is veroorzaakt omdat respondenten halverwege de lijst gestopt zijn met invullen (mijn enquête was behoorlijk lang). Moet ik hun antwoorden meenemen of hun antwoorden weggooien? Of misschien iets anders?Nb. De data die mist zijn de onafhankelijke variabelen.Alvast bedankt!

Beste Luuk,Het verhaal over de missing values is voor mij duidelijk na het lezen van bovenstaand artikel. Voor mij is het wel onduidelijk over welke value ik moet geven aan het cijfer 0. Ik heb als voorbeeld een vraag: Wat is/zijn de voornaamste reden(en) voor het gebruik van een hartslagmeter. Deze vraag bestaat uit meerkeuze antwoorden. Als een respondent heeft gekozen voor: Het meten van het omslagpunt, staat deze met 1 aangegeven. Dit is duidelijk dat ik deze de naam moet geven van het meten van het omslagpunt. Als de respondent niet voor dit antwoordt heeft gekozen staat er een: 0. Moet ik deze 0 benoemen bij value? Of is dit niet nodig?

Hoi Luuk, Ook ik ben momenteel bezig met mijn masterscriptie. Ik heb mijn missing values gecodeerd als '99'. Nu heb ik van de verschillende items (47 items), 5 variabelen gemaakt door middel van een meanscore. Echter, als ik kijk naar de meanscore per respondent berekent spss ook een meansscore voor de gene die een missing value hebben. Bijvoorbeeld een variabele bestaat uit 10 items en een respondent mist 2 items, dan berekent spss wel een meansore voor deze respondent over de 8 overige items. Ik ga een logistische regressie uitvoeren. Neemt spss dan de meanscores mee van de respondenten die missingvalues hebben? En dus een meanscore hebben met minder items? Het is toch de bedoeling dat spss deze respondenten niet meeneemt in de analyze? Want bij een logistische regressie kan je niet kiezen voor pair/listwise verwijderen? Ik hoop dat je mij kunt helpen :)Dankjewel, Groeten Marlous

Hallo Luuk, Ik ben momenteel bezig met data in spss waarbij er geen missing values zijn maar ik toch in de output van een frequentieverdeling missing system zie staan. Ik heb de reacties in surveymonkey nogmaals gecheckt maar daar staan geen missings in (had voor versturen enquete ook de optie dat het niet mogelijk is een antwoord over te slaan aangevinkt) Hoe kan het dat dit nu wel in mijn spss output staat? Moet ik dit negeren en alleen kijken naar percent ipv valid percent?Groeten, Danya

Hoi Luuk, ik ben bezig met een onderzoek en daarbij heb ik 1 vragenlijst gebruikt voor twee verschillende groepen. Ik ben begonnen met een aantal algemene vragen en daarna is vraag gesteld of de respondent "A" of "B" is. Daarna werd deze naar de goede vragenlijst doorgestuurd. Hierdoor heb ik dus een gedeelte dat voor iedereen is ingevuld (het begin) en daarna een gedeelte alleen door A/B. Hoe moet ik hier omgaan met de missing values? De aparte vragenlijsten zijn overigens wel gespiegeld voor A/B. Dezelfde vragen werden gesteld alleen bekijkt A het uit een ander perspectief dan B. De lengte voor de individuele vragenlijst is dus ook even lang.

Beste Luuk, Voor mijn scriptie doe ik onderzoek naar het eetgedrag van adolescenten in een klas en de invloed van het eetgedrag van populaire leeftijdgenoten daarop. Om te bepalen wat voor eetgedrag adolescenten hebben zijn er meerdere food frequency vragen afgenomen (hoe vaak je in een week fruit / groente / snoep etc.) deze vraag is op een 7 punts Likert schaal beantwoord die loopt van 1 (nooit) t/m 7 (iedere dag meerdere keren). Nu zijn er een aantal respondenten die deze vraag niet hebben ingevuld en dus geen waarde hebben in SPSS. Moet in deze respondenten als missing behalen? En als dat zo is hoe moet ik dat doen, want deze mensen hebben geen waarden?

Hoi! Ik doe voor mijn sctiptie een patienttevredenheidsonderzoek in een ziekenhuis door middel van een vragenlijst met gesloten vragen, nu hebben patienten sommige vragen niet ingevuld. Als ik wat u heeft uitgelegd ga toepassen in SPSS worden dan alleen de lege hokjes(niet ingevulde antwoorden) niet meegenomen bij de analyses of worden dan alle antwoorden die de persoon heeft gegeven bij de vragenlijst niet meegenomen? Een andere site heeft het namelijk over Listwise deletion of missing values en Pairwise deletion of missing values. Het is namelijk de bedoeling dat alleen de lege hokjes niet moeten worden meegenomen in de analyses maar wel de rest van de antwoorden die de patient heeft gegeven.Met vriendelijke groet, Laura

Beste Luuk, Voor mijn masterproef doe ik onderzoek naar genderverschillen en jobtevredenheid bij bedienden tussen de 30 en 45 jaar. Mijn eerste twee vragen in mijn enquete waren "bevindt u zich tussen de 30 en 45 jaar?" en "Bent u bedende?". Wanneer de respondenten "nee" antwoorden, worden ze direct naar het einde van de enquete gestuurd. Nu ben ik bezig aan de analyse van mijn data. De "nee" antwoorden op de vragen zijn dus missing values. Maar hoe moet ik hiermee omgaan? Want als ik bij discrete missing value '2' ingeef, veranderd er niet aan mijn data view en staan deze er nog steeds tussen. Of kan ik deze zelf verwijderen uit de data view? Want van deze respondenten is er geen data omdat ze niet voldeden aan de criteria, dus zijn verwaarloosbaar. Alvast bedankt!

Beste Luuk, Ik heb bij variable view de missings nu gedefinieerd als 99, echter staan ze in data view nog gewoon als lege cel. Neemt SPSS deze missings automatisch goed mee?

Hoi, ik heb een vraag. Ik wil graag een missing value toevoegen (namelijk 0, dit staat voor n.v.t.) voor alle vragen in mijn vragenlijst. Moet dit per vraag gedaan worden of is er ook een snellere manier? Anders ben ik echt heel lang bezig. Groetjes, Sanne

Thanks voor de top uitleg. Ik heb al mijn missing aangepast in mijn data en dat ging goed. Maar ik heb nu in totaal 161 respondenten en bij een bepaalde vraag mis ik 2 antwoorden, dus 2 respondenten. Nu wil ik een tabel maken zodat n=159 100%, maar dit krijg ik niet voor elkaar. Ik krijg gewoon n=159 en dat is bijv. bij elkaar 98%. Hoe zorg ik er voor dat de missing niet wordt meegerekend en dat n=159 100% wordt?

Beste Luuk, Voor mijn masterscriptie doe ik onderzoek naar de taalontwikkeling van jonge kinderen. Deze is op drie leeftijden gemeten, wat zorgt voor longitudinale data. Nou is er van een aantal participanten data van alle drie de meetmomenten, maar sommigen hebben alleen nog maar meegedaan aan het eerste meetmoment (omdat ze nog niet oud genoeg zijn voor de volgende meetmomenten). Van hen is er dus nog geen data op het 2e en 3e moment, maar die komt in de toekomst wel (niet meer tijdens mijn scriptie). Moet ik deze data die nog niet verzameld is, wel allemaal markeren als missings (999)? Of kan ik deze cellen dan gewoon leeg laten? Alvast bedankt!

Hoi Luuk,Ik doe onderzoek naar factoren die de koopintentie van consumenten en prospects beïnvloeden op dag-deal websites zoals Social Deal. In mijn online enquête heb ik onderscheid gemaakt tussen consumenten en prospects, waardoor consumenten andere vragen te zien krijgen als prospects, en andersom. Met andere woorden; deze vragen zijn dus logisch 'gerout' en het gaat totaal over 5 vragen die gerout zijn. De overige vragen over de factoren zijn wel hetzelfde voor consumenten en prospects. Nu heb ik in SPSS in 'Variable View' bij de geroute vragen dus soms lege vakjes. Is het voldoende om in Variable View bij die lege vakjes overal een 99 invullen, zodat SPSS 'snapt' dat bij die vragen - afhankelijk of je consument of prospect bent - soms niks in hoeft te worden gevuld?Alvast bedankt!

Beste, Ik doe een onderzoek die peilt naar het zoekgedrag van werklozen over een periode van 5 weken. Elke week moeten de respondenten dezelfde weekvragenlijst invullen over de organisatie waar ze de laatste week gesolliciteerd hebben. Het spreekt voor zich dat sommige respondenten niet zullen solliciteren in die week en dus ook die vragen niet hoeven te beantwoorden. Al die cellen blijven dus leeg en dit verschijnt ook zo in SPSS. Hoe raadt u mij aan om hier mee rekening te houden aangezien mijn onderzoek uitgaan van een within subject design.

Hey. Dit hebben we al een paar keer geprobeerd, maar er veranderd niets bij data view en de cellen blijven leeg. Wat kan hier de oorzaak van zijn?

Hoi! Allereerst bedankt voor je heldere uitleg. Ik heb nog een vraag. Moet je missing values ook bij 'values' definiëren of moet dit alleen bij 'missing values' (zoals jij hierboven beschreven hebt)? Bijvoorbeeld: 1 = Zeer ontevreden 2 = Ontevreden 3 = Neutraal 4 = Tevreden 5 = Zeer tevreden 99 = Niet ingevuld (missing value)Alvast bedankt! Groetjes Nini

Beste Luuk,Hoe zou jij omgaan met dubbele waardes? Als mensen twee antwoorden ingevuld hebben terwijl je aangegeven hebt dat het er maar 1 mocht zijn. Dus ze hebben op een 5-puntschaal bijvoorbeeld 2 en 3 ingevuld? Als missing of de laagste of hoogste kiezen overal?Alvast bedankt!

Beste Luuk,Ik ben momenteel bezig met onderzoek naar student zijn vs niet student zijn. Nu hebben ongv 2000 participanten ingevuld wat hun werkzaamheden zijn (student, parttime werken, fulltime werken etc.). Ik wil nu een dummy variabele maken om een regressieanalyse te doen met 2 groepen: student en niet-student. Ik heb 1 item waar mensen antwoord hebben gegeven dat ze student zijn, en 8 items dat participanten antwoord hebben gegeven dat ze iets anders doen, aka geen student zijn. Nu heb ik de indruk dat ik alleen naar de kolom \'student zijn\' moet kijken om een dummy variabele te maken. Het enige probleem is dat er een aantal participanten zijn waar er een - in plaats van een 0 staat als ze geen student zijn. Is dit dan een missende waarde? Hoe kan ik ervoor zorgen dat ook deze (-) participanten worden meegenomen in de analyse als ik een dummy variabele maak?

Beste Luuk, Ik ben bezig met het analyseren van vragenlijst. We hebben 12 vragen bij 500 mensen afgenomen. Nu wil ik het gemiddelde van de 12 vragen berekenen. In principe tel je dan gewoon alle 12 vragen bij elkaar op en \12. Maar er zijn een aantal missings. Het schijnt mogelijk te zijn om een statistical mean te berekenen, gecorrigeerd voor de missings (dus waar een missing is \11) en daar het gemiddelde van genomen. Klopt dat? Hoe zou ik dat moeten doen? Dankjewel!

Hoi Luuk,Voor mijn scriptie ben ik bezig met een onderzoek, waarbij ik gegevens van gezinnen onderzoek dmv een regressie-analyse. Zojuist ben ik er achter gekomen dat ik op 1 van de controlevariabelen een aanzienlijk aantal missende waardes heb (15.9%). Nu vraag ik me af of jij misschien weet in hoeverre dit, voor een controlevariabele, een probleem is. Zou het voldoende zijn om dit in de discussie te melden? Of bestaat hier nog een handige oplossing voor? Groetjes Robin

Hai Luuk, ik doe onderzoek naar het effect van een warming up. Hiervoor volgen deelneemsters 8 weken een gestandaardiseerde warming-up. Deze dienen ze 3xpw (2 trainingen en 1 wedstrijd) uit te voeren. Er zullen ongetwijfeld gemiste trainingen en/of wedstrijden zijn in die 8 weken. Hoe kan ik die missing data het beste verwerken?