Pengantar spss

download Pengantar spss

of 44

  • date post

    07-Feb-2017
  • Category

    Education

  • view

    85
  • download

    8

Embed Size (px)

Transcript of Pengantar spss

Pengantar SPSS

Pengantar Pengolahan Data Statistik Menggunakan SPSS 22Isram Rasal ST, MMSI, MSc

Statistika

StatistikaStatistika adalah ilmu yang mempelajari bagaimana merencanakan, mengumpulkan, menganalisis, menginterpretasi, dan mempresentasikan data.Statistika (statistics) berbeda dengan statistik (statistic).Statistika merupakan ilmu yang berkenaan dengan data, sedangkan statistik adalah kumpulan data yang menggambarkan suatu persoalan.

Populasi dan Sampel

Populasi adalah keseluruhan objek yang dibatasi oleh kriteria tertentu.Sampel adalah sebagian objek yang diambil dari populasi dengan menggunakan cara-cara tertentu.Syarat suatu sampel:Sampel mewakili populasi yang diwakiliSampel tidak boleh subjektif, dalam pemilihannya harus random.

Analisis StatistikSecara garis besar, analisis data statistic dibagi menjadi dua kelompok, yaitu:Statistik deskriptif: Adalah analisis yang memberikan gambaran secara umum mengenai karakteristik data seperti mean, median, mode, varian dan range.Statistik inferensi: Adalah membuat inferensi terhadap data yang diolah, seperti untuk perkiraan dan pengambilan keputusan berdasarkan data statistik. Biasa disebut dengan statistic induktif

Statistik Inferensi

Statistika ParametrikStatistika parametrik mempertimbangkan jenis sebaran (distribusi) data, yaitu apakah data menyebar normal atau tidak.Statistika parametrik menetapkan adanya syarat-syarat tertentu (asumsi-asumsi) tentang variabel random atau populasi yang merupakan sumber sampel penelitian.Banyak digunakan untuk menganalisis data yang berskala interval atau rasio.

Statistika Non-ParametrikStatistika non-parametrik adalah statistika bebas sebaran, artinya tidak mensyaratkan bentuk sebaran parameter populasi.Banyak digunakan untuk menganalisis data yang berskala nominal atau ordinal

Jenis Data StatistikDalam ilmu statistic, jenis data dibedakan menjadi 4 bagian, yaitu:NominalOrdinalIntervalRasio

Jenis Data Statistik: NominalDigunakan untuk mengklasifikasikan informasi/data. Contoh:Data jenis kelamin, yaitu laki-laki dan Perempuan. Biasanya, saat analisis data, tipe data seperti ini dilambangkan dengan bilangan numerik (angka).Laki-laki dilambangkan dengan angka 1, sedangkan perempuan dilambangkan dengan angka 0. Tidak berarti angka 0 lebih rendah dari angka 1

Jenis Data Statistik: OrdinalDigunakan untuk mengklasifikasikan serta memiliki tingkatan. Tipe data ordinal lebih tinggi daripada nominal karena kemampuannya untuk membentuk tingkatan. Contoh:Jabatan di dalam perusahaan yang terdiri dari karyawan, manager, direktur utama. Misal, karyawan dilambangkan dengan 1, manager dengan 2, dan direktur utama dengan 3. Pada tipe data ini, angka 1 dianggap lebih rendah dari angka 2, dst. Bisa saja karyawan dilambangkan dengan angka 1, tetapi manager angka 3 dan direktur utama dengan angka 10. Tipe data ini tidak mensyaratkan jarak yang sama antar angka yang digunakan sebagai lambang. Yang perlu diperhatikan hanyalah bahwa angka 3 lebih tinggi dari angka 1, angka 10 lebih tinggi dari angka 3.

Jenis Data Statistik: IntervalMemiliki poin jarak objektif dalam keteraturan kategori peringkat, tapi jarak yang tercipta sama antar masing-masing angka. Contoh Data Variabel :Umur 20-30 tahun = 1Umur 31-40 tahun = 2Umur 41-50 tahun = 3

Suhu 0-50 Celsius = 1Suhu 51-100 Celsius = 2Suhu 101-150 Celsius = 3

Jenis Data Statistik: RasioMemiliki kemampuan dari ketiga tipe data sebelumnya, dan angka nol dianggap mutlak. Contoh: data berat badan (kg). Angka Nol kg berarti memang tidak ada berat.

Jenis Data Statitik

Computing :NominalOrdinalIntervalRatiofrequency distribution.YesYesYesYesmedian and percentiles.NoYesYesYesadd or subtract. NoNoYesYesmean, standard deviation, standard error of the mean.NoNoYesYesratio, or coefficient of variation.NoNoNoYes

SPSSSPSS adalah sebuah program aplikasi yang memiliki kemampuan analisis statistik cukup tinggi serta sistem manajemen data pada lingkungan grafis dengan menggunakan menu-menu deskriptif dan kotak-kotak dialog yang sederhana sehingga mudah untuk dipahami cara pengoperasiannya

Input DataAda 3 cara untuk input/memasukkan data:Impor data dari spreadsheet, MS. ExcelImpor dari file notepad (.txt)Membuat data file SPSS yang baru

Membuat file SPSS yang baruKetika memasukkan data SPSS yang baru, ada 2 tampilan yaitu data view dan variable view.Data view mirip dengan Excel, namun ada beberapa perbedaan, yaitu:Baris pada SPSS adalah merupakan kasus. Pada setiap baris sel di halaman SPSS mewakili satu kasus atau observasi.Kolom merupakan variable.

Data ViewData view digunakan untuk memasukkan dan mengedit data

Variable ViewVariable view digunakan untuk memasukkan informasi atribut variabel:Name: nama variableType: jenis variabel (numerik, tanggal, nominal,teks/string, dsb).Width: lebar kolom dalam tampilan data view. Secara otomatis/default biasanya berisi 8 (delapan) karakter.Decimals: jumlah digit di belakang koma.Label: penjelasan lebih lanjut dari nama variabel, misalnya: dalam nama variabel berisi RESID, kemudian labelnya diisikan dengan RESPONDENT IDENTITY.Values: nilai variabel, misalnya: 1= laki-laki, 0=perempuanMissing: perlakuan untuk nilai yang kosongColumns: lebar kolomAlign: rata kiri, rata kanan atau tengah.Measure: ukuran variabel, yaitu skala, ordinal atau nominal.

Variable View

Label DataLabel data digunakan untuk memberikan keterangan penjelas dari data.Misalnya, variable IP diberi label Indeks Prestasi

Statistik DeskriptifStudi Kasus Hatco

HATCOHATCO adalah perusahaan yang menjualbahan bahan kebutuhan produksi kepada perusahaan lain.Perlu dilakukan penelitian untuk mencari tahu variabel apa yang mempengaruhi konsumen dalam membeli produk HATCO.

Var. View

Data View

Berikut ini adalah langkah-langkah untuk menghasilkan statistik deskriptif:Klik ANALYZE >> DESCRIPTIVE STATISTIC >> DESCRIPTIVES

Muncul kotak dialog DESCRIPTIVES. Kemudian sorot semua variabel kecuali ID yang terdapat di kotak sebelah kiri dan pindahkan ke kotak sebelah kanan dengan mengklik panah yang terdapat di antara kotak sebelah kiri dan kotak sebelah kanan hingga tampil seperti ini:

Berikut ini adalah langkah-langkah untuk menghasilkan statistik deskriptif:Kemudian klik OPTIONS hingga muncul kotak dialog DESCRIPTIVES: OPTIONS, kemudian beri tanda ceklist pada 7 kotak: MEAN, STD. DEVIATION, VARIANCE, RANGE, MINIMUM, MAXIMUM, S.E. MEAN dan biarkan lainnyapada kondisi standar/default lalu klik CONTINUE >> OK.

Berikut ini adalah langkah-langkah untuk menghasilkan statistik deskriptif:Diperoleh tampilan sebagai berikut di SPSS Output Viewer:

.

Statistik InferensiStudi Kasus Penelitian di KBN

Uji Kualitas Data:Uji Validitas Untuk melakukan Uji Validitas item pertanyaan Variabel X1 adalah dengan langkah: klik Analyze, pilih Correlate, dan klik Bivariate.

Pilih Pearson, ok

Uji Kualitas Data:Uji Validitas

Uji Kualitas Data:Uji Realibilitas Misalnya menguji Reliabilitas untuk Variabel X1: klik Analyze, pilih Scale, klik Reliability Analysis.

Setelah tampil kotak Reliability Analysis, pindahkan item-item pertanyaan X1 dan Variabel X1 ke kotak Items kemudian klik tanda panah dan klik Statistics maka akan muncul kotak Reliability Analysis: Statistics.

Uji Kualitas Data:Uji Realibilitas Ceklist kotak item dan scan if item deleted

Uji Kualitas Data:Uji Realibilitas

Uji Asumsi KlasikUji asumsi klasik. Tujuan pengujian ini adalah untuk memperoleh hasil atau nilai yang tidak bias atau estimator linear tidak bias yang terbaik (Best Linear Unbiased Estimator/BLUE). Uji asumsi klasik tersebut yaitu:Uji NormalitasUji MultikolinearitasUji AutokorelasiUji Heteroskedastisitas

Uji NormalitasLangkah-langkah : Analyze >> Regression >> Linear

Uji NormalitasCentang pilihan Unstandardized pada bagian Residuals, kemudian pilih Continue dan pada tampilan awal pilih tombol OK, akan menghasilkan variabel baru bernama Unstandardized Residual(RES_1). Selanjutnya Analyze>>Descriptive Statistics >>Descriptives akan muncul tampilan sebagai berikut.

Uji NormalitasCentang pilihan Unstandardized pada bagian Residuals, kemudian pilih Continue dan pada tampilan awal pilih tombol OK, akan menghasilkan variabel baru bernama Unstandardized Residual(RES_1). Selanjutnya Analyze>>Descriptive Statistics >>Descriptives akan muncul tampilan sebagai berikut.

Karena rasio skewness dan rasio kurtosis berada di antara 2 hingga +2, maka dapat disimpulkan bahwa distribusi data adalah normal

Uji AutokorelasiUji autokorelasi digunakan untuk mengetahui ada atau tidaknya korelasi antara anggotaanggota serangkaian observasi yang tersusun dalam rangkaian waktu atau yang tersusun dalam rangkaian ruang.

Hasil dari output SPSS menunjukkan nilai Durbin-Watson (DW) hitung sebesar 1,984, sedangkan pada tabel DW diperoleh nilai dU (Upper Durbin-Watson) sebesar 1.7887. Model regresi dinyatakan tidak terdapat permasalahan autokorelasi apabila nilai Durbin-Watson (DW) terletak diantara dU dan 4-dU. Angka DW hitung pada model penelitian ini berada diantara DW tabel dengan menggunakan derajat kepercayaan 95% dan 5% yaitu 1.7887 < DW hitung < 2,2113. Dapat disimpulkan tidak terjadi autokorelasi atau tidak terdapat autokorelasi positif dan negatif pada model regresi ini.

Uji Hipotesis:Koefisien Determinasi Koefisien Determinasi (R2) berfungsi untuk melihat sejauh mana keseluruhan variabel independen dapat menjelaskan variabel dependen

Terdapat nilai Adjusted R Square yaitu sebesar 0,704 atau 70,4%. Hal tersebut mengindikasikan bahwa 70,4% variabel dependen dapat dijelaskan oleh variabel independen, sedangkan sisanya sebesar 29.6% dijelaskan ole