Oeps, foutje....

Ik zal het schema eens overnemen i.p.v. een verkeerde eigen versie zoals hierboven:

[b]Explanatory variables[/b]

[i]all continuous[/i]

--> regression

[i]all categorical[/i]

--> Anova

[i]both[/i]

-->Ancova

[b]Response variable[/b]

[i]continuous[/i]

-->normal regression

-->Anova

-->Ancova

[i]proportion[/i]

--> logistic regression

[i]count[/i]

--> log lineair models

[i]binary[/i]

--> binary logistic analysis

[i]time-at-death[/i]

-->survival analysis

(uit statistics: an introduction using R, M.J. Crawley)

Inderdaad, daar heb je gelijk in... Het hangt verder ook van de waardes af welke methode je toepast. Ik vond nog een handig schema in een boek:

Als je respons en verklarende variabele continue variabelen zijn, kun je vervolgens met regressie een verklarend model proberen op te stellen.

Zijn zij beide categorische variabelen, dan kun je ANOVA doen.

Zijn ze categorisch en continu, dan kun je ANCOVA toepassen.

Volgens mij kan je niet zomaar een methode toepassen om uit je data één of ander profiel af te leiden.

Wat je wel kan is je data handmatig bestuderen plotten ed, proberen patronen verbanden ed vast te stellen en dan nadien proberen aan te tonen met behulp van statische testen of dat die patronen er al dan niet zijn met bepaalde zekerheid. succes.

Als inleiding kun je deze pagina's op wikipedia eens bekijken. Je zou bijvoorbeeld kunnen beginnen met bekijken hoe je de chi-square test kunt gebruiken om te kijken of variabelen onafhankelijk zijn van elkaar en te bekijken of de variabelen die je hebt een bepaalde verdeling volgen.

[url=http://nl.wikipedia.org/wiki/Chi-kwadraattoets]http://nl.wikipedia.org/wiki/Chi-kwadraattoets[/url]

En om te beginnen deze pagina's

[url=http://en.wikipedia.org/wiki/Anova]http://en.wikipedia.org/wiki/Anova[/url]

[url=http://en.wikipedia.org/wiki/ANCOVA]http://en.wikipedia.org/wiki/ANCOVA[/url]

en als je er helamaal in zit:

[url=http://nl.wikipedia.org/wiki/Regressie-analyse]http://nl.wikipedia.org/wiki/Regressie-analyse[/url]

[url=http://en.wikipedia.org/wiki/Correlation]http://en.wikipedia.org/wiki/Correlation[/url]

Ik weet wel dat spss zelf een handleiding heeft waarin volgens mij ook wel duidelijke uitleg staat over data-analyse. Ik weet eigenlijk niets van spss, je kunt ook met R werken. Succes!

Ik ben bezig met een onderzoek (het heeft niet eens te maken met Wetenschapsforum). Daarbij heb ik een lijst met gegevens van klanten van een bepaald bedrijf (oa demografische gegevens, zoals leeftijd, geslacht etc), en welke producten en diensten zij hebben afgenomen.

Nu wil ik van een bepaalde dienst analyseren of er een patroon is te herkennen in de eigenschappen van klanten die dit hebben afgenomen. Op basis hiervan wil ik voorspellingen gaan doen naar andere klanten. Bijvoorbeeld: van klant A is de kans groot dat hij ook is geinteresseerd in dienst X omdat hij in hoge mate aan hetzelfde profiel voldoet.

Nu heb ik de lijst met klanten in SPSS (15) staan. Maar dat programma is nogal een oerwoud voor mij, en bovendien heb ik nooit veel te maken gehad met dataanalyse.

Mijn vraag: met welke analysemethode(n) is een dergelijk profiel te signaleren? Als ik eenmaal weet welke dat is, vind ik zelf wel weer uit hoe ik die resultaten uit SPSS getrokken krijg...