Dit is een site voor studenten van de Open Universiteit. Voordat je een vraag kunt stellen moet je even een account aanmaken (dit systeem is niet gekoppeld aan je OU studentnummer en wachtwoord).

Welkom bij het vraag- en antwoord systeem van de onderzoeks-practica van de studie psychologie bij de Open Universiteit.

Houd er, als je een vraag stelt, rekening mee dat je de richtlijnen volgt!

Hoe verwijder ik in SPSS de nep data (uitprobeersels) uit mijn daadwerkelijk verkregen data?

0 leuk 0 niet-leuks
De online vragenlijst (Limesurvey) heb ikzelf een aantal keren ingevuld als een soort oefening om te kijken of de data wel goed binnenkomt. Hoe verwijder ik deze nep data uit mijn databestand? Met andere woorden, hoe verwijder ik deze nep data of filter ik deze eruit?
gevraagd 23 februari 2016 in Online vragenlijsten door Miss Psycho (390 punten)

2 Antwoorden

0 leuk 0 niet-leuks
Je kunt de data verwijderen door een rij, of meerdere rijen te selecteren en deze te deleten door de delete knop in te drukken.

Als de nepdata een duidelijke identifier heeft kun je ook met een select-cases opdracht een selectie van de data verwijderen.
beantwoord 23 februari 2016 door Ron Pat-El (26,460 punten)
0 leuk 0 niet-leuks

Toevoeging: sommige begeleiders (zoals ik :-)) verbieden studenten om handmatig met hun data te interacteren, omdat dit in 'echt onderzoek' ook niet mag (je moet altijd een gedocumenteerd 'syntax-spoor' van je ruwe data naar je uiteindelijke resultaten hebben). Overleg dit dus altijd eerst met je begeleider!

Overigens is de tweede methode die Ron adviseert (het gebruik van de 'SELECT IF' syntax) altijd correct.

Een alternatief, dat vaak handiger is, is een variabele (of meerdere variabelen) te gebruiken waarin je 'bijhoudt' welke regels ('cases') in je analyse horen. Je kunt bijvoorbeeld het volgende doen:

COMPUTE inAnalysis = (~MISSING(variabelenaam)).
FILTER BY inAnalysis.

(inAnalysis staat dan op 1 voor de regels die geen missing value hebben op 'variabelenaam')

Je kunt dan weer elders in je syntax alle regels gebruiken met:

USE ALL.

En je kunt inAnalysis ook aanpassen. Als je bijvoorbeeld een variabele 'gender' in je onderzoek hebt, die 1 is voor vrouwen en 2 voor mannen, en je wil alleen de mannen analyseren, kun je zoiets doen:

COMPUTE validEntry = (~MISSING(variabelenaam)).
COMPUTE inAnalysis = validEntry & (gender = 2).
FILTER BY inAnalysis.

Je kunt dan verderop inAnalysis andere waarden geven, bijvoorbeeld als je alleen de deelnemers ouder dan 30 wil analyseren:

COMPUTE inAnalysis = validEntry & (age > 30).
FILTER BY inAnalysis.

Of zelfs combineren om alleen de mannen ouder dan 30 te analyseren:

COMPUTE inAnalysis = validEntry & (gender = 2) & (age > 30).
FILTER BY inAnalysis.

beantwoord 28 februari 2016 door Gjalt-Jorn Peters (46,250 punten)
...