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!

0 leuk 0 niet-leuks

waarom worden in opdracht 2.3.3  niet de gestandaardiseerde coefficienten gebruikt?

Edit, eigen vraag beantwoordend: dat is waarschijnlijk omdat de schalen al gestandaardiseerd waren? Wat zeggen de gestandaardiseerde coefficienten dan precies? 

Aanvulling : hoe zit het dan precies bij een lage en hoge veerkracht? Dan zal het denk ik toch die regressie vergelijking worden, maar daar kom ik niet uit. Klopt dat? Dat je dat kunt herleiden uit de vergelijking? En zoja, hoe wordt die vergelijking dan ingevuld? 

in Longitudinaal Onderzoek (PB17x2) door (360 punten)
bewerkt door

1 Antwoord

0 leuk 0 niet-leuks
Er zijn veel manieren om deze analyses te doen, en begrijp je verwarring wel. De afh variabele wordt hier niet gestandaardiseerd (stress), en de twee preditoren (werkdruk en veerkracht) wel. De afh variabvele zou wat mij betft ook gestandaardiseerd mogen worden, want dan heb je een compleet gestandaardiseerde oplossing. Maar hier is ervoor gekozen om de oorspronkelijk schaal stress (1-13) te behouden (dat zie je ook terug in het plaatje).  

Door de extra interactieterm kunnen er drie lijnen worden gemaakt, om zo een beeld te krijgen van de aard van de moderatie. Dat gebeurt in het excel-progamma door voor de x-waarde drie punten te nemen (-1SD, 0, +1SD) en daarbij de y-waarde (i.c. stress) ui te rekenen. Het zijn dus drie regressielijnen "werkdruk --> stress" voor drie niveaus van de moderator veerkracht.    

MvG, Rolf  

P.S. Zie ook de opname van de 1e les, daar wordt de rekenarij in meer detail toegelicht.
door (12.4k punten)
Dank je wel voor je antwoord, rolf. Wel verwarrend zeg dit. Als je in de regressie tabel de ongestandaardiseerde coefficienten neemt, spreek je dus nog steeds van afwijkingen in termen van sd, omdat de schalen gestandaardiseerd waren. Maar ik begrijp nog niet helemaal wat dan de gestandaardiseerde coefficienten dan nog weer anders zeggen dan de ongestandaardiseerde.
Het voordeel van gestandaardiseerde variabelen is dat je weet dat 1SD ook 1 stap is op de schaal waarmee je werkt. Als je met een andere schaal werkt, kun je nog steeds stappen maken ter grootte van een SD, maar dan moet je wel weten wat die SD is. Voor alle duidelijkheid als je een variabele standaardiseert trek je het gemiddelde af van een score en deel je door de SD, daarmee krijg je een variabele waarvan het gemiddelde 0 is en de standaarddeviatei 1 (M = 0 en SD = 1).

MvG, Rolf
Ik begrijp inderdaad wel wat een gestandaardiseerde variabele is, maar het gaat me in dit geval even om de regressie tabel van spss. Daarin heb je 2 coefficienten: gestandaardiseerd en ongestandaardiseerd. En daar zit even mijn denk error. We hebben al gestandaardiseerde variabelen. Dan zijn de ongestandaardiseerde coefficienten van de regressie toch eigenlijk ook gestandaardiseerd? En ik begrijp dan dus niet wat dan precies nog extra gebeurt met de gestandaardiseerde regressie coefficienten van de gestandaardiseerde variabelen. De waarden in de tabel wijken wel van elkaar af, dus er gebeurt wel iets achter de schermen.
Hier is de afh variabale niet gestandaardiseerd, vandaar dat de B's en beta's niet gelijk zijn. Je zou zelf ook de afh. var kunnen standaardiseren, een interactieterm toevoegen (van de twee gestandaradiseerder predictoren - niet de produktterm verder standaardiseren!) en kijken naar de kolom met B en Beta. Door zelf te puzzelen kun je vaak best veel bijleren.

MvG, Rolf
Ah duidelijk, dank!

De onderzoekspracticums zijn sowieso al een hoop gepuzzel.  Vaak kom je daar inderdaad een heel eind mee, maar soms mis je dan toch net dat stukje kennis/begrip om wat van die puzzel te kunnen maken :)
...