| Tag | Value |
|---|---|
| file | Inferential_Statistics_eur-inferential_statistics-126-nl_eur-inferential_statistics-126-nl |
| name | eur-inferential_statistics-126-nl |
| section | Inferential Statistics/Regression/R squared, Inferential Statistics/Regression/Prediction |
| type | num |
| solution | 0.006 |
| tolerance | 0 |
| Type | Performing analysis |
| Program | SPSS |
| Language | Dutch |
| Level | Statistical Literacy |
Een onderzoeker is geïnteresseerd in de gevolgen van de financiële crisis voor 16- en 17 jarigen en wil graag hun uitgaven aan vrije tijd in november 2012 [expenses_nov] voorspellen aan de hand van een aantal predictoren. Ze heeft de volgende gegevens verzameld bij 202 jongeren: 1) De uitgaven in de maand november 2012 [expenses_nov]; 2) de uitgaven in de maand juli 2012 [expenses_jul]; 3) de inkomsten uit een bijbaan in november 2012 [salary_nov]; 4) het aantal uren dat de jongeren gemiddeld aan hun studie besteedden in de maand december 2012 [studytime]; en 5) het opleidingsniveau [education] (1 = vmbo, 2 = havo, 3 = vwo).
Open het databestand. Voorspel de uitgaven in november 2012 [expenses_nov] uit de uitgaven in de maand juli 2012 [expenses_jul], de inkomsten uit een bijbaan in december 2012 [salary_nov] en studietijd [studytime].
Breid het model vervolgens uit met de variabele opleidingsniveau [education]. Je dient hiervoor eerst dummy variabelen aan te maken. Laat opleiding = “vmbo” de referentiegroep zijn. Hoeveel is de proportie verklaarde variantie in uitgaven in november 2012 [expenses_nov] toegenomen doordat de variabele opleidingsniveau [education] als predictor aan het model is toegevoegd? (3 decimalen)
De proportie verklaarde variantie door het toevoegen van de predictor is 0.006.