SPSS gebruiken voor je scriptie: praktische handleiding en tips

Wat is SPSS?

SPSS is een statistisch programma waarmee je data kunt invoeren, ordenen, controleren, analyseren en presenteren. Het programma wordt veel gebruikt bij kwantitatief onderzoek, bijvoorbeeld wanneer je werkt met enquêtes, vragenlijsten, meetinstrumenten of andere numerieke gegevens.

Met SPSS kun je bijvoorbeeld:

• frequentietabellen maken;
• gemiddelden en standaarddeviaties berekenen;
• verschillen tussen groepen toetsen;
• verbanden tussen variabelen onderzoeken;
• grafieken maken;
• controleren of een schaal betrouwbaar is;
• regressieanalyses, ANOVA’s of factoranalyses uitvoeren.

SPSS is vooral handig omdat je veel analyses kunt uitvoeren zonder dat je hoeft te programmeren. Je werkt grotendeels via menu’s. Dat maakt het programma toegankelijker dan sommige andere statistische programma’s.

Let wel op: SPSS voert de analyse uit, maar jij moet bepalen welke analyse logisch is. Jij moet ook uitleggen wat de uitkomst betekent voor je onderzoeksvraag, deelvraag of hypothese.

Begin niet in SPSS, maar bij je onderzoeksvraag

Veel studenten openen SPSS en vragen zich dan af: welke knop moet ik gebruiken?

Maar eigenlijk begint je analyse eerder. Je begint bij je onderzoeksvraag, deelvragen en hypotheses.

Vraag jezelf eerst af:

• Wat wil ik precies onderzoeken?
• Welke variabelen spelen een rol?
• Wil ik iets beschrijven, vergelijken, voorspellen of een verband onderzoeken?
• Wat is mijn afhankelijke variabele?
• Wat is mijn onafhankelijke variabele?
• Welk meetniveau hebben mijn variabelen?
• Welke toets past bij mijn vraag?

Pas als je dat helder hebt, kun je bepalen welke analyse je in SPSS moet uitvoeren.

Stel dat je onderzoeksvraag is: In hoeverre hangt werkdruk samen met werktevredenheid onder zorgmedewerkers?

Dan kijk je bijvoorbeeld naar:

• onafhankelijke variabele: werkdruk;
• afhankelijke variabele: werktevredenheid;
• type vraag: verband onderzoeken;
• mogelijke analyse: correlatie of regressie, afhankelijk van je onderzoeksopzet en meetniveau.

Zo voorkom je dat je zomaar toetsen gaat uitvoeren zonder duidelijke reden.

Stap 2: Richt Variable View goed in

In SPSS werk je met twee belangrijke schermen: Variable View en Data View.

In Variable View maak je je variabelen aan. Hier geef je aan hoe SPSS jouw data moet lezen. Dat is belangrijk, omdat verkeerde instellingen later kunnen leiden tot onduidelijke output of verkeerde analyses.

Name

Bij Name vul je de naam van je variabele in.

Je kunt het vraagnummer gebruiken, bijvoorbeeld V1, V2 of V3. Je kunt ook meteen een duidelijke naam geven, zoals geslacht, leeftijd of opleiding.

Gebruik geen spaties in de naam. Een duidelijke variabelenaam maakt het later makkelijker om de juiste variabele terug te vinden tijdens je analyses.

Type

Bij Type geef je aan wat voor soort gegevens in de variabele staan.

Meestal kies je uit:

• Numeric: voor cijfers, zoals leeftijd, scores of antwoordcodes;
• String: voor tekst, zoals namen, open antwoorden of woorden.

Voor de meeste enquêtevragen gebruik je Numeric, ook als de antwoorden eigenlijk woorden voorstellen. Bijvoorbeeld: 1 = man en 2 = vrouw. SPSS werkt dan met de codes, terwijl jij via labels blijft zien wat de codes betekenen.

Width en Decimals

Bij Width geef je aan hoeveel ruimte SPSS moet reserveren voor de invoer. Bij numerieke variabelen hoef je dit meestal niet aan te passen. Bij tekstvariabelen kan dit wel handig zijn, bijvoorbeeld bij open antwoorden.

Bij Decimals geef je aan hoeveel cijfers achter de komma SPSS laat zien. Bij antwoordcodes kun je dit meestal op 0 zetten. Bij echte meetwaarden, zoals rapportcijfers of gemiddelden, kunnen decimalen wel nodig zijn.

Label

Bij Label geef je de variabele een duidelijke omschrijving.

De naam bij Name moet kort zijn, maar bij Label kun je de volledige vraag invullen.

Bijvoorbeeld:

• Name: geslacht
• Label: Wat is je geslacht?

Of:

• Name: V1
• Label: Wat is je leeftijd?

Dit maakt je dataset en output veel beter leesbaar.

Values

Bij Values geef je aan wat de antwoordcodes betekenen.

Bij de variabele geslacht kun je bijvoorbeeld invoeren:

• 1 = man
• 2 = vrouw
• 3 = anders
• 4 = wil ik niet zeggen

Dit gebruik je vooral bij gesloten vragen, zoals meerkeuzevragen, ja/nee-vragen en stellingen.

Missing

Bij Missing geef je aan hoe SPSS moet omgaan met ontbrekende gegevens.

Soms slaat een respondent een vraag over. Dan kun je daarvoor een aparte code gebruiken, bijvoorbeeld 9, 99 of 999.

Let op: kies een code die niet al als geldig antwoord wordt gebruikt. Heeft een vraag antwoordopties van 1 tot en met 5? Dan kun je 9 gebruiken als missing value. Heeft een vraag antwoordopties van 1 tot en met 9? Dan is 9 al een geldig antwoord en kies je beter 99 of 999.

Het belangrijkste is dat je consequent bent.

Measure

Bij Measure geef je het meetniveau van je variabele aan.

Je kunt kiezen uit:

• Nominal
• Ordinal
• Scale

Een nominale variabele bestaat uit categorieën zonder vaste volgorde, zoals geslacht, woonplaats of sector.

Een ordinale variabele bestaat uit categorieën met een logische volgorde, zoals opleidingsniveau of antwoordcategorieën van helemaal oneens tot helemaal eens.

Een schaalvariabele is een variabele waarmee je kunt rekenen, zoals leeftijd, inkomen, rapportcijfers of samengestelde schaalscores.

Bij losse Likertstellingen wordt vaak getwijfeld. Eén losse stelling met antwoordopties van 1 tot 5 wordt vaak als ordinaal gezien. Een samengestelde schaal van meerdere stellingen wordt in scripties vaak als schaalvariabele behandeld, als de schaal betrouwbaar genoeg is. Dat controleer je bijvoorbeeld met Cronbach’s alpha.

Columns, Align en Role

De instellingen Columns, Align en Role hoef je meestal niet aan te passen.

Bij Columns bepaal je hoe breed de kolom zichtbaar is in je datascherm.
Bij Align bepaal je of de gegevens links, rechts of gecentreerd worden uitgelijnd.
Bij Role kun je aangeven welke rol een variabele heeft in je analyse, bijvoorbeeld input of target.

Voor de meeste scriptie-analyses kun je deze instellingen gewoon laten staan.

Stap 5: Start met beschrijvende statistiek

Je data-analyse begint meestal met beschrijvende statistiek. Daarmee laat je zien hoe je data eruitziet.

Voor nominale en ordinale variabelen gebruik je vaak frequenties en percentages. Denk aan geslacht, opleidingsniveau of antwoordcategorieën bij een meerkeuzevraag.

Voor schaalvariabelen gebruik je vaak gemiddelden, standaarddeviaties, minimum, maximum en mediaan. Denk aan leeftijd, tevredenheidsscores of schaalscores.

Voorbeeld:

Als je de variabele geslacht beschrijft, gebruik je een frequentietabel.
Als je de variabele leeftijd beschrijft, gebruik je bijvoorbeeld het gemiddelde en de standaarddeviatie.

Let bij frequentietabellen goed op het verschil tussen Percent en Valid Percent. Als er ontbrekende waarden zijn, gebruik je vaak Valid Percent, omdat deze percentages berekent op basis van de geldige antwoorden.

Stap 7: Kies de juiste statistische toets

Welke statistische toets je kiest, hangt af van je onderzoeksvraag, hypothese, meetniveau en het aantal groepen of variabelen dat je wilt vergelijken.

Er is dus niet één toets die altijd goed is. Je kijkt steeds naar wat je precies wilt onderzoeken.

• Wil je vooral de antwoorden van je respondenten beschrijven? Dan gebruik je beschrijvende statistiek, zoals frequenties, gemiddelden en standaarddeviaties.
• Wil je onderzoeken of er een verband is tussen twee schaalvariabelen? Dan gebruik je meestal een correlatie. Denk bijvoorbeeld aan het verband tussen leeftijd en tevredenheid, of tussen studiedruk en motivatie.
• Wil je weten of twee groepen van elkaar verschillen? Dan kun je vaak een onafhankelijke t-toets gebruiken. Bijvoorbeeld als je wilt onderzoeken of mannen en vrouwen gemiddeld verschillend scoren op tevredenheid.
• Wil je meer dan twee groepen met elkaar vergelijken? Dan gebruik je meestal een ANOVA. Daarmee kun je bijvoorbeeld onderzoeken of studenten van verschillende opleidingen gemiddeld anders scoren op stress of motivatie.
• Wil je onderzoeken of er een verband is tussen twee categorische variabelen? Dan gebruik je vaak een chikwadraattoets. Deze toets past bijvoorbeeld bij de vraag of er een verband is tussen geslacht en studiekeuze.
• Wil je voorspellen welke variabelen invloed hebben op een bepaalde uitkomst? Dan gebruik je een regressieanalyse. Hiermee kun je bijvoorbeeld onderzoeken of motivatie, planning en stress samen voorspellen hoe tevreden studenten zijn over hun studievoortgang.
• Wil je controleren of meerdere stellingen samen één betrouwbare schaal vormen? Dan gebruik je Cronbach’s alpha. Dit doe je bijvoorbeeld wanneer je meerdere vragen hebt gesteld over hetzelfde onderwerp, zoals motivatie, stress of tevredenheid, en wilt weten of je die vragen mag samenvoegen tot één schaal.
• Wil je onderzoeken of er onder meerdere stellingen bepaalde onderliggende factoren zitten? Dan kun je een factoranalyse gebruiken. Dit is vooral handig als je veel vragen hebt gesteld en wilt ontdekken of die vragen samen te verdelen zijn in kleinere groepen of thema’s.

Twijfel je welke toets past bij jouw onderzoek? Kijk dan eerst naar je onderzoeksvraag en hypothese. Bepaal daarna of je variabelen nominaal, ordinaal of schaal zijn, en of je groepen wilt vergelijken, verbanden wilt onderzoeken of een uitkomst wilt voorspellen.

Stap 10: Rapporteer je SPSS-resultaten in je scriptie

Je resultatenhoofdstuk is geen dump van SPSS-output. Je hoeft dus niet alle tabellen uit SPSS letterlijk over te nemen.

Kies alleen de waarden en tabellen die nodig zijn om je deelvragen of hypotheses te beantwoorden.

Een goede rapportage bevat meestal:

• een korte introductie van de analyse;
• de belangrijkste statistische waarden;
• een duidelijke interpretatie;
• eventueel een tabel of grafiek;
• een koppeling met je hypothese of deelvraag.

Een voorbeeld van rapporteren: Er is een positieve samenhang gevonden tussen werkdruk en stressklachten, r = .42, p < .001. Dit betekent dat respondenten die meer werkdruk ervaren, gemiddeld ook meer stressklachten rapporteren. De hypothese dat werkdruk positief samenhangt met stressklachten wordt hiermee ondersteund.

Gebruik tabellen en grafieken alleen als ze iets toevoegen. Een tabel is handig als je meerdere waarden overzichtelijk wilt presenteren. Een grafiek is handig als je een patroon visueel duidelijk wilt maken.

Hulp nodig bij SPSS voor je scriptie?

SPSS kan veel, maar juist daardoor kan het programma ook verwarrend zijn. Misschien weet je niet zeker hoe je je variabelen moet instellen, welke toets past bij je hypothese of hoe je de output moet interpreteren. Dat is heel normaal.

Bij Jouw Scriptiecoach helpen we je om overzicht te krijgen in je data-analyse. We kijken met je mee naar je onderzoeksvraag, dataset, codeboek, variabelen, analyses en resultaten. Daarbij nemen we het werk niet zomaar van je over, maar helpen we je begrijpen wat je doet en waarom je dat doet. Zo kun je je analyse beter verantwoorden in je scriptie.

Loop je vast met SPSS, je data-analyse of het rapporteren van je resultaten? Vraag dan een gratis vrijblijvend adviesgesprek aan. Dan kijken we samen waar je staat en welke stap je nu het beste kunt zetten.