Bij het uitvoeren van statistische analyses kom je soms een situatie tegen waarbij variabelen beter gecentreerd kunnen worden rondom hun gemiddelde. Bijvoorbeeld bij een regressie-analyse waarin een moderatie-effect getoetst wordt, maar ook bij multilevel analyses wordt vaak mean centering toegepast.
Wat is mean centering?
Mean centering is een zogenaamde ‘lineaire transformatie’ van een variabele. Als we de histogram van een variabele bekijken (Figuur 1), dan zien we in de x-as dat deze variabele loopt van 50 tot 92.
Figuur 1
Histogram van een niet-gecentreerde variabele
Wat we nu willen bereiken door te centreren rondom het gemiddelde is dat de waarde 0 in het midden van deze range komt te liggen. Dit zonder dat verder de verdeling van de variabele verandert. Dat kunnen we bereiken door het gemiddelde van de gehele sample af te trekken van de waarde van elke respondent. Als we van de gecentreerde variabele opnieuw een histogram maken (Figuur 2), zien we dat de distributie van de variabele nog steeds hetzelfde is. Nu ligt de waarde 0 echter in het midden van de range. Links van 0 liggen de respondenten die een lagere waarde hebben dan het gemiddelde van de sample. Deze hebben nu een negatieve score gekregen en rechts van 0 liggen de respondenten die een hogere waarde hebben dan het gemiddelde. Zij hebben een positieve score gekregen.
Eigenlijk hebben we alleen maar de x-as naar rechts geschoven. Omdat de distributie van de variabele niet is veranderd, noemen we dit een lineaire transformatie.
Figuur 2
Histogram van de gecentreerde variabele
Hoe centreren we rondom het gemiddelde?
Centreren rondom het gemiddelde is eigenlijk heel eenvoudig; We berekenen het gemiddelde van de variabele over de hele sample, door de waarden van de afzonderlijke respondenten op te tellen en te delen door het aantal respondenten. Vervolgens trekken we dit gemiddelde af van de oorspronkelijke waarde van elke respondent. Deze nieuwe waarde is de mean centerde waarde. Als een respondent precies op het gemiddelde scoort, heeft deze nu een waarde van 0 gekregen. Respondenten met een lagere score dan het gemiddelde hebben nu een negatieve score. Respondenten die hoger scoorden dan het gemiddelde hebben een positieve waarde gekregen.
Voor hulp bij het mean centeren van een variabele in SPSS, kun je onze youtube video raadplegen. Vind je het fijn om het meancenteren gezamenlijk met een ervaren adviseur uitvoeren, neem dan contact op via info@data-affinity.nl of via ons contact formulier.
Succes!
Dutch
Geef een reactie