25 Oktober 2009

PERBANDINGAN RATA-RATA

Perbandingan rata-rata digunakan untuk membandingkan deskripsi rata-rata kelompok data. Sebenarnya opsi utama dari Compare Means/Means pada program SPSS adalah analisis deskriptif yang terdiri dari mean dan standar deviasi dari setiap kelompok data.
 

Contoh kasus
Seorang manajer pemasaran yang memproduksi minuman kaleng merk A ingin mengetahui rata-rata preferensi rasa minuman kaleng dari 30 responden yang dipilih berdasarkan jenis kelamin(gender). Pertanyaan yang diajukan yaitu : seberapa suka bapak/ibu/saudara terhadap rasa minuman merk A? format skala rasa 1-7 dalam bentuk semantic differential.
 
 

  
Langkah Analisis Perbandingan Rata-rata dengan SPSS
  1. Klik Analyze >Compare Means>Means
  2. Masukkan variabel rasa ke dalam kolom Dependent List
  3. Masukkan variabel jenis kelamin ke dalam Independen List
  4. Klik Option pilih Anova Table and Eta, pilih Test of Linierity
  5. Klik OK 
 Hasil Output SPSS 

 
Pada tabel di atas menunjukan semua data masuk dalam proses analisis sebanyak 30 case/sampel dan tidak ada yang missing.


Secara keseluruhan, total rata-rata preferensi rasa suka terhadap minuman adalah 3.87 dalam skala 1-7 dimana kelompok usia >44 tahun mempunyai preferensi lebih tinggi yaitu  sebesar 5.29 dibandingkan kelompok usia lainnya.
 
 

Untuk mengetahui lebih jauh apakah rata-rata preferensi antara kelompok usis memiliki perbedaan yang nyata (berbeda signifikan) maka dalam opsi SPSS untuk compare  mean bisa ditambahkan analisis Anova table dan Test of Linierity.
 
Hipotesis :
H0 = Tidak ada perbedaan yang signifikan rata-rata preferensi responden diantara kelompok usia
H1 = Terdapat perbedaan yang signifikan rata-rata prefeensi responden diantara kelompok usia

Kriteria Uji :
Tolak hipotesis nol IH0) apabila nilai p-value statistik uji F (analisis varians) lebih kecil dari 0.05 (< 0.05)
Dari tabel Anova table didapat nilai p-value statistik uji F sebesar 1.135 dan signifikansi (p-value) 0.363. Maka menerima H0, artinya bahwa tidak ada perbedaan yang signifikan rata-rata preferensi responden diantara kelompok usia.

Baca juga :
 
Referensi :
Antonius,R.(2003).Interpreting Quantitative Data Wit SPSS.London New York: Sage Publications
Morgan,G.A et al.(2004).SPSS for Introductionary Statistics: Use and Interpretation 2nd.New Jersey London: Lawrence Erlbaum Associates
Rajathi,A and Chandran,P.(2006).SPSS for You.Chidambaram: MJP Publisher
Yamin,S dan Kurniawan,H.(2009). SPSS Complete :Teknik Analisis Statistik Terlengkap dengan Sofware SPSS.Jakarta : Salemba Infotek

DESKRIPSI CROSSTAB

Statistik deskriptif crosstab (tabulasi silang) termasuk dalam analisis deskripsi. Namun ada perbedaan dibandingkan dengan statistik deskriptif frekuensi,dan eksplore. Deskriptif crosstab menyajikan data dalam bentuk tabulasi, yang meliputi baris dan kolom. Ciri-ciri crosstab pada umumnya adalah dua variabel atau lebih yang mempunyai hubungan secara deskriptif. Penyajian data pada umumnya adalah data kualitatif, khususnya berskala nominal seperti hubungan antara jenis kelamin dengan usia, jenis kelamin dengan pekerjaan dan lain sebagainya.
 

Contoh kasus.
Sebuah rumah sakit ingin mengetahui respon dari pasien mengenai pelayanan di rumah sakit tersebut dengan kriteria adalah usia, gender, dan persepsi pasien. Apakah ada hubungan antara usia dengan persepsi (sikap) dan hubungan antara gender dengan sikap pasien mengenai pelayanan yang telah diberikan ?
Langkah analisisnya :
  1. Pilih Analyse
  2. Descriptive Statistics
  3. Crosstabulation
  4. Pindahkan variable ke Rows, dan variabel yang lain ke Colums
  5. Klik Statistics dan chi-square, continue
  6. Klik OK untuk di proses.
Hasil Output SPSS


Crosstabulasi Usia dan Sikap Pasien

Crosstabulasi Usia daan Sikap (Lanjutan)

Pada tabel usia*sikap pasien di atas menunjukan, responden yang besikap sangat puas sebanyak 13 (52%) dan tidak puas sebanyak 12 responden (48%). Responden yang bersikap sangat puas terdiri dari responden yang berumur di atas 13 tahun (15,4%), umur 13-19 th (7,7%),22-24 th (23,1%), umur 25-34 th (7,7%), umur 35-44 th (23,1%). Begitu juga untuk sikap responden yang lainnya.

Chi-Square tes



Chi-Square test Usia dengan Sikap Pasien


Chi-square test menunjukkan signifikansi p-value sebesar 0,726 (lebih besar dari 0,05), hal ini berarti tidak ada hubungan antara usia dengan sikap pasien pada pelayanan.

Chi-Square test Gender dengan Sikap Pasien

Pada tabel chi-square test di atas menunjukkan nilai signifikansi p-value 0,543 (lebih besar dari 0.05). Hal ini berarti tidak ada hubungan antara gender dengan sikap responden pada pelayanan rumah sakit tersebut.
 
Baca juga

Referensi :

Antonius,R. (2003). Interpreting Quantitative Data Wit SPSS.London New York: Sage Publications

Morgan,G.A et al.(2004). SPSS for Introductionary Statistics: Use and Interpretation 2nd.New Jersey London: Lawrence Erlbaum Associates

Rajathi,A and Chandran,P. (2006). SPSS for You.Chidambaram: MJP Publisher

Yamin,S dan Kurniawan,H. (2009). SPSS Complete :Teknik Analisis Statistik Terlengkap dengan Sofware SPSS. Jakarta : Salemba Infotek

DESKRIPSI EXPLORE

Pada analisis ekplorasi ini juga termasuk statistik deskriptif yang digunakan untuk menggambarkan data dalam bentuk kuantitatif yang tidak menyertakan pengambilan keputusan melalui hipotesis. 
 
 

Statistik eksplorasi digunakan untuk :
  1. Mengetahui ukuran pemusatan data dan penyebaran data
  2. Menguji normalitas
  3. Mengetahui ada tidaknya data pencilan/outlier
  4. Mengetahui homogenitas varians dari beberapa kelompok data
Langkah-langkah analisis :

Langkah Deskripsi
  1. Pilih Analyse, Descriptive, Explore
  2. Masukan variabel ke dalam Dependen List. Pada contoh ini variabel Pengeluaran belanja.
  3. Pada Display klik Both yang berarti baik statistics maupun plot akan digunakan.
  4. Klik Statistics dan default pada Descriptive
  5. Klik Plot, pada kotak dialog Boxplot pilihan default pada Factor levels together dan kotak Descriptive pada stem and leaf.
  6. Klik pilihan Normality plots with tests.
  7. Tekan Continue kemudian OK.
  8.  
    Menu Explore Plots
Hasil Output SPSS
     
    Tabel Deskripsi Penjualan
     
    Pada tabel descriptives di atas menunjukkan rata-rata penjualan 589,07, standar deviasi 226,681, minimum penjualan 202, maximum penjualan 1142, skewness 0,417 dan kurtois 0,210.

    Test of Normality
     
    Untuk menjawab apakah data penjualan berdistribusi normal, maka digunakan uji kolmogorov Smirnov dan Shapiro-wilk, diagram Histogram dan grafik QQ plot. Hipotesis dalam analisis ini :
     
    H0= data mengikuti distribusi normal
    H1= data tidak mengikuti distribusi normal
     
    Kriteria uji :
    Tolak hipotesis H0 apabila nilai p-value < 0,05.
    Berdasarkan tabel Test of Normality dadapat nilai p-value statistik uji Kolmogorov Smirnov dan Shapiro Wilk sebesar 0,200 dan 0,302 (> 0,05) hal ini berarti menerima H0 sehingga data mengikuti distribusi normal.

    Grafik Histogram Penjualan
Pada grafik histogram menunjukkan grafik menyerupai bentuk bel sehingga dapat disimpulkan data penjualan menunjukkan distribusi normal.
Data yang berdistribusi normal juga dapat dilihat pada grafik QQ Plot di bawah ini. Data yang berdistrbusi normal akan mengikuti arah garis melintang/diagonal seperti pada grafik di bawah ini.

Grafik Normal QQ Plots Penjualan

Baca juga :

1. Statistik Deskriptif Crosstab

2. Deskripsi Statistik

3. Statistik Deskriptif Frekuentif

Referensi :

Antonius,R.(2003).Interpreting Quantitative Data Wit SPSS.London New York: Sage Publications

Morgan,G.A et al.(2004).SPSS for Introductionary Statistics: Use and Interpretation 2nd.New Jersey London: Lawrence Erlbaum Associates

Rajathi,A and Chandran,P.(2006).SPSS for You.Chidambaram: MJP Publisher

Yamin,S dan Kurniawan,H.(2009). SPSS Complete :Teknik Analisis Statistik Terlengkap dengan Sofware SPSS.Jakarta : Salemba Infotek

DESKRIPSI STATISTIK

Statistik deskripsi digunakan untuk mengetahui :

  1. Ukuran pemusatan data
  2. Ukuran penyebaran data (standar deviasi, maksimum, minimum, dan range).
  3. Ditribusi data yaitu skewness dan kurtois
Contoh kasus.
Seorang manajer pemasaran ingin mengetahui rata-rata penjualan minuman kaleng selama bulan Agustus tahun 2009.
Langkah-langkah analisis :

Langkah Analisis Deskripsi
  1. Klik Analyse, Descriptive Statistic, Descriptives
  2. Masukan variabel ke dalam kotak variable(s)
  3. Klik Option, dan pilih Mean, Standar deviation, Minimum, Maksimum, dan Range
  4. Klik Continue kemudian OK
Hasil Output SPSS
 
Tabel Deskripsi Penjualan


Tabel Nilai Kurtosis Penjualan
 
Dari tabel di atas dapat disimpulkan bahwa rata-rata penjualan minuman adalah 589,07 (589) kaleng setiap bulan. dengan standar deviasi 226,681. Penjualan minuman adalah 202 kaleng dan penjualan maksimum 1142 kaleng.
Rata-rata penjualan mempunyai nilai skewness dan kurtois sebesar 0,417 dan kurtois sebesar 0,210 . Umumnya, bila skewness dan kurtois terletak pada range -2 hingga 2, maka variabel data tersebut akan mengikuti distribusi normal.

Baca juga :

1. Statistik Deskriptif Frekuentif

2. Statistik Deskripstif Crosstab

3.  Statistik Deskriptif Explore

Referensi :

Antonius,R.(2003).Interpreting Quantitative Data Wit SPSS.London New York: Sage Publications

Morgan,G.A et al.(2004).SPSS for Introductionary Statistics: Use and Interpretation 2nd.New Jersey London: Lawrence Erlbaum Associates

Rajathi,A and Chandran,P.(2006).SPSS for You.Chidambaram: MJP Publisher

Yamin,S dan Kurniawan,H.(2009). SPSS Complete :Teknik Analisis Statistik Terlengkap dengan Sofware SPSS.Jakarta : Salemba Infotek

DESKRIPSI FREKUENSI

 

 
Dari titel/judul dapat diketahui bahwa statistik deskripsi frekuensi merupakan statistik deskripsi yang menggambarkan data dalam bentuk kuantitatif yang tidak menyertakan pengambilan keputusan melalui hipotesis. Statiktik deskripsi frekuensi digunakan untuk :
  1. Mengetahui frekuensi setiap variabel data
  2. Mengetahui distribusi respons dari setiap responden (misal : setuju, tidak setuju,dan lain-lain)
Contoh.
Sebuah pusat perbelanjaan sedang melakukan riset untuk mengealuasi tingkat kepuasan pengunjung terhadap pelayanan kasir di pusat pembelanjaan  tersebut. Diambil 50 responden dan diminta menjawab pertanyaan yang diajukan.
Langkah-langkah Analisis :

  1. Pilih Analyse, Descriptive Statistics, Frequencies
  2. Masukan variabel yang akan dianalisis ke dalam kotak variable(s)
  3. Klik Continue kemudian OK
Hasil Output SPSS 

Tabel Validasi Input Data



Tabel statistic digunakan untuk memvalidasi apakah terdapat data yang tidak diisi oleh responden (missing value). Berdasarkan tabel di atas, diketahui bahwa tidak terdapat missing value. Hal ini dapat dilihat dari row missing  yang menunjukkan nilai nol untuk semua kolom (variabel).

Tabel Frekuensi Jenis Kelamin


Tabel jenis kelamin menunjukkan bahwa dari 50 responden, terdapat 25 responden laki-laki dan 25 responden wanita yang berpartispasi dalam survei.

Tabel Sikap Responden
 
Tabel pelayanan kasir menerangkan distribusi frekuensi sikap responden terhadap pelayanan kasir. Terlihat bahwa dari 50 responden ,5 orang (10%) menunjukkan sikap sangat puas, 12 responden (24%) puas, 10 responden (20%) cukup puas, 16 responden (32%) tidak puas dan 7 responden (14%) sangat tidak puas).
Apabila ditampilkan dalam Bar Chart seperti terlihat di bawah ini.

Grafik Frekuensi Jenis Kelamin
Grafik Sikap Responden Terhadap Pelayanan Kasir
Baca juga :

Referensi :

Antonius,R.(2003).Interpreting Quantitative Data Wit SPSS.London New York: Sage Publications

Morgan,G.A et al.(2004).SPSS for Introductionary Statistics: Use and Interpretation 2nd.New Jersey London: Lawrence Erlbaum Associates

Rajathi,A and Chandran,P.(2006).SPSS for You.Chidambaram: MJP Publisher

Yamin,S dan Kurniawan,H.(2009). SPSS Complete :Teknik Analisis Statistik Terlengkap dengan Sofware SPSS.Jakarta : Salemba Infotek

08 Oktober 2009

PENGENALAN SPSS

Blog ini didedikasikan untuk mahasiswa dan peneliti yang ingin belajar SPSS. SPSS (Statistic Product and Service Solution) sangat mudah dipelajari. Blog ini menyediakan cara menganalisis data penelitian dengan menggunakan software komputer SPSS for Windows, disertai dengan e-book yang dapat didownload (gratis). Yo...belajar menganalisis riset penelitian baik skripsi, KTI (Karya Tulis Ilmiah), maupun tesis yang pakai data kuantitatif baik ilmu sosial maupun eksak.
Penggunaan ilmu statistik sebagai alat analisis dewasa ini telah luas dikembangkan dan di pakai berbagai bidang seperti biologi, fisika, kimia, pertanian, psikologi sosial, ekonomi, dan manajemen. Pesatnya perkembangan penggunaan statistik didukung oleh software statistik yang mempermudah pengolahan data. Salah satunya adalah software SPSS, yang telah umum digunakan peneliti untuk menganalisis data penelitian.

Hingga kini software SPSS terus menambah tool-tool yang terbaru untuk analisis data mengikuti perkembangan ilmu statistik. adapun software statistik lainnya yang banyak digunakan adalah : Minitab, Statistica, JMP, Lisrel, TSP, dan Stata.
Proses langkah SPSS meliputi :
  1. Data yang akan diproses dimasukkan lewat menu DATA EDITOR yang akan muncul dilayar saat SPSS dijalankan
  2. Data yang telah diinput kemudian diproses lewat menu DATA EDITOR
  3. Hasil pengolahan data akan muncul di layar (window) yang lain dari menu SPSS yaitu : OUTPUT
    NAVIGATOR
 Output hasil analisis dapat berupa :
  1. Teks atau tulisan, pengerjaan (perubahan huruf, penambahan pengurangan dan lain-lain) dapat dilakukan berhubungan dengan output berbentuk teks dapat dilakukan lewat menu teks OUTPUT EDITOR
  2. Tabel, pengerjaan (Pivoting table, penambahan, pengurangan, tabel dan lain-lain) yang berhubungan dengan output berbentuk tabel dapat dilakukan lewat menu PIVOT TABLE EDITOR
  3. Chart atau grafik, pengerjaan (perubahan tipe grafik dan lain-lain) yang berhubungan dengan output berbentuk grafik dapat dilakukan lewat menu CHART EDITOR
Untuk mengetahui lebih lanjut, bisa di download artikelnya.

Silahkan download [PDF]