De SPSS Variable View

De SPSS Variable View gebruiken we om variabelen te creëren die we gebruiken in de data editor.

Hulp nodig bij je scriptie?

Vul je gegevens in voor een gratis en vrijblijvend adviesgesprek.

Dit veld is bedoeld voor validatiedoeleinden en moet niet worden gewijzigd.
9,1
4.4/5

373

Beoordelingen

10.000+ studenten geslaagd

98% slaagt op tijd

Hbo & wo, online & offline

Scriptiebegeleiding sinds 2005

Inhoudsopgave

De Variable View vindt je onderaan in een van de twee tabbladen onderin de data editor, rechts van het tabblad Data View. Als je hierop klikt ziet het scherm er ongeveer zo uit:

Elke rij staat voor een variabele en in de gelabelde kolommen kun je bepaalde eigenschappen van de variabelen bewerken. Met deze kolommen kun je het volgende:

  • Name: het eerste kenmerk van een variabele is de naam. Deze zul je onder meer terug zien in de data editor en de output. Een naam dient aan een aantal eisen te voldoen: begint met een letter, maar mag verder ook uit symbolen (behalve degenen met een betekenis in SPSS, zoals +, -, $, &), cijfers en een punt bestaan. Hoofdletters en spaties worden genegeerd. Namen van variabelen mogen uit maximaal 64 karakters bestaan. Namen kunnen toegevoegd of aangepast worden door deze simpelweg in te typen in de betreffende cel. Als de naam niet aan de eisen voldoet krijg je een error wanneer je naar een andere cel beweegt. Het is een goede gewoonte om van te voren goed na te denken hoe je de verschillende variabelen gaat noemen/coderen.
  • Type: dit slaat op het type data. Meestal zul je hier Numeric (numerieke data) invullen (dit is de standaard instelling). Andere typen die af en toe voorkomen zijn Date (om bijvoorbeeld met een geboortedatum te kunnen rekenen) en String (letters, bijvoorbeeld om te tellen hoe vaak een bepaalde voornaam voorkomt).
  • Width: het aantal karakters waaruit een datapunt bestaat. De standaardinstelling is hier 8. In vrijwel alle gevallen is dit prima. Waar nodig is dit eenvoudig aan te passen door in de cel te typen.
  • Decimals: het aantal cijfers achter de komma staat standaard op twee, maar is ook eenvoudig aan te passen. Je zult zien dat het aantal ingestelde decimalen automatisch achter een heel getal komt dat je intikt in de data editor (dit veranderd uiteraard niets aan de ingetypte waarde, maar alleen de weergave daarvan).
  • Label: hier kun je zonder restricties een variabelenaam invoeren. Het is een goede gewoonte om bij Name een verkorte naam in te voeren en hier de volledige naam (bv. de hele vraag die je hebt gesteld in een interview), zodat je na een paar weken niet vergeet wat je ook al weer bedoelde met deze variabele.
  • Values: onder deze kolom kun je voor categorische variabelen aangeven welke numerieke waarde aan welke categorie wordt toegekend (bv. 0 = man, 1 = vrouw).
  • Missing: in deze kolom geef je aan hoe SPSS ontbrekende gegevens (missing values) dient te interpreteren (bv. met het getal 0 0f het gemiddelde).
  • Columns: anders dan bij Width, waarmee je het daadwerkelijke aantal karakters instelt, stel je hier het aantal weer te geven karakters in.
  • Align: hiermee stel je in of de data links, rechts of in het midden uitgelijnd wordt.
  • Measure: hier definieer je de meetschaal (Scale, Nominal, Ordinal) van de variabele.
  • Role: hier geef je de rol aan die de variabele speelt in de analyse (deze functie is pas sinds een paar SPSS-versies aanwezig). Het is niet nodig om deze functie te gebruiken, maar het kan de analyses wel makkelijker maken. Mogelijke rollen zijn: Input (voorspeller of onafhankelijke variabele, Target (uitkomst of afhankelijke variabele), Both (zowel voorspeller als uitkomst), None (geen toegewezen rol), Partition (de variabele dient om de data in verschillende steekproeven te verdelen, bv. man-vrouw) en Split (te gebruiken met IBM® SPSS® Modeler (niet met IBM® SPSS® Statistics).

Sneller afstuderen? Het maximale uit je scriptie halen?

Maak gebruik van de scriptiehulp van de ScriptieMaster. Meld je hier aan voor een gratis en vrijblijvend oriëntatiegesprek.

Heeft dit jou geholpen? Deel het met anderen:

Bekijk meer artikelen

hypothese formuleren
Implementatieplan
Analysevinder: Welke analyse bij welke data en variabelen?

Heb je vragen over dit artikel?

Laat een comment achter

Heb je vragen over dit artikel? Laat een comment achter en een van onze
begeleiders zal hem zo spoedig mogelijk beantwoorden

Geef een reactie

Je e-mailadres wordt niet gepubliceerd. Vereiste velden zijn gemarkeerd met *

Wij bieden scriptiebegeleiding aan studenten van o.a.:

Inmiddels hebben onze scriptiebegeleiders van nagenoeg iedere vol- en deeltijd opleiding in Nederland studenten mogen ondersteunen bij hun afstudeertraject! Ben je nieuwsgierig geworden welke begeleider jou het beste kan ondersteunen bij jouw specifieke opleiding, studie en onderwerp? Vraag dan een gratis adviesgesprek aan. Hopelijk tot snel!

Geef een reactie

Je e-mailadres wordt niet gepubliceerd. Vereiste velden zijn gemarkeerd met *