1 / 35

PERTEMUAN 4

PERTEMUAN 4. PENGUKURAN STATISTIK DESKRIPTIF. Aplikasi Statistik dibagi menjadi dua bagian :. Statistik Deskriptif Menjelaskan / menggambarkan berbagai karakteristik data seperti mean, std dev, variansi dan sebagainya Statistik Induktif ( Inferensi )

andres
Download Presentation

PERTEMUAN 4

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. PERTEMUAN 4 PENGUKURAN STATISTIK DESKRIPTIF

  2. Aplikasi Statistik dibagi menjadi dua bagian: • StatistikDeskriptif Menjelaskan/menggambarkanberbagaikarakteristik data seperti mean, std dev, variansidansebagainya • StatistikInduktif (Inferensi) Membuatberbagaiinferensiterhadapsekumpulan data yang berasaldarisuatusampel. Tindakaninferensitersebutsepertimelakukanperkiraan, peramalan, pengambilankeputusandansebagainya.

  3. Dalam prakteknya kedua bagian statistik tersebut digunakan bersama-sama, umumnya dimulai dengan statistik deskriptif lalu dilanjutkan dengan berbagai analisis statistik untuk inferensi.

  4. Statistik Deskriptif Bagianinilebihberhubungandenganpengumpulandanperingkasan data, sertapenyajianhasilperingkasantersebut. Penyajiantabeldangrafikmisalnya     1. DistribusiFrekuensi     2. Histogram, Pie chart dsb Duaukuranpenting yang seringdigunakandalampengambilankeputusanadalah :     1. Mencari Central Tendency (mean, median, modus)     2. MencariUkuranDispersi (std deviasi, variansi) Ukuran lain yang seringdigunakanadalahSkewnessdan Kurtosis untukmengetahuikemiringan data.

  5. Berikut adalah data 15 responden pria dan wanita peserta pelatihan SPSS: Keterangan Gender : 1 = wanita, 2 = pria LAT 1 TABEL FREKUENSI VARIABEL

  6. VARIABEL VIEW masukkannamavariabel

  7. Masukkan 4 variabel (nama,tinggi,berat,gender) ke name

  8. Ketiksemua data kemasing-masingvariabelatau copy dari excel DATA VIEW

  9. Menampilkan Tabel Frekuensi Gender Klik AnalyzeDescriptive StatisticsFrequencies

  10. Masukkan variabel gender ke variable(s) KLIK OUTPUT …

  11. LAT 2 TABEL DESKRIPTIF • Berikut ini data jenis usaha Koperasi dan UKM untuk biaya produksi dan penjualan per bulan: • Tampilkan tabel frekuensi, histogram, dan kurva normal untuk penyajian data di atas! • Tampilkan tabel deskriptif untuk penyajian data di atas!

  12. OUTPUT …

  13. OUTPUT …

  14. Jika skewness dan kurtosis berada diantara -2 sampai 2 maka data berdistribusi normal

  15. Cross tabulasi / tabulasisilang data untukmengetahuihubungan / distribusiresponsantaravariabel data dalambentukbarisdankolom.

  16. LAT 3 TABULASI SILANG

  17. Eksplorasi data digunakanuntuk : • Mengetahuiukuranpemusatandanpenyebaran data • Mengujinormalitas data • Mengetahuiadatidaknya data pencilan/outlier • Mengetahuihomogenitasvariansdaribeberapakelompok data

  18. Ujinormalitaspadasuatu data sangatdiperlukandalampenggunaananalisisparametrik. Untukmengujinormalitasdistribusipopulasidiajukanhipotesissbb: • H0 : data berasaldaripopulasiberdistribusi normal. • H1 : data berasaldaripopulasi yang tidakberdistribusi normal.

  19. SOAL LATIHAN 4 • Berikut data hasiltesmatematikadan lama belajartiapsiswakelas 3A SMU

  20. Pada menu Analyze → Descriptive Statistics → Explore • Tampilkotak dialog Explore. Padakotak Dependent List diisiuntukvariabel yang akandiujikankenormalannya. Untukkotak Display, pilih Both.

  21. KliktombolPlots, padakotak dialog Explore: Plots, cekpadapilihanNormality plots with testskemudiankliktombolContinue.

  22. OUTPUT • Diperoleh sig. padaujiKolmogorov-Smirnov sebesar 0,200. Kriteria yang digunakanyaituterima H0 apabilanilai sig. lebihdaritngkatan alpha yang telahditentukan. • Karenanilai sig. = 0,200 > 0,05 maka H0 diterima. Artinya data nilai_matbersaldaripopulasi yang berdistribusi normal.

  23. Ujihomogenitasdimaksudkanuntukmengetahuiapakah data sampeldiperolehdaripopulasi yang bervarianshomogin. Untukpengujianhomogenitaspopulasipenelitiandiperlukanhipotesissbb: • H0 : Data populasibervarianhomogin • H1 : Data populasitidakbervarianhomogin

  24. Pada menu Analyze → Descriptive Statistics → Explore • Padakotak Dependent List,isikanvariabelnilai_mat. Padakota Factor List, isikanvariabel gender.

  25. PadakotakExplore:Plots

  26. OUTPUT Kriteria : tolak H0 bilanilai sig. kurangdariatausamadengan alpha yang ditetapkan (5%) . Dari output test of homogenity of Variance, kehomogenan data nilai_matdilihatdari Based of Mean. Karena sig. dari based of mean = 0,041 < 0,05 makatolak H0. Artinya data nilai_matberasal daripopulasi yang tidakbervarianhomogen.

More Related