Analisis deskriptif dengan spss - Mawar Nazhira

“ ANALISIS DESKRIPTIF DENGAN SPSS ”

Izzatun Najah (40211015)Rizan Elfany (40211028)Rosti Hidayah (40211032)Yana Heriyanti (40211040)

KELOMPOK VI

Pengenalan Paket Program SPSS

• Program aplikasi statistik SPSS (Statistical Package for Social Sciences) merupakan salah satu program yang relatif populer saat ini. Program ini terutama diperuntukkan bagi ilmu-ilmu social, sehingga fasilitas analisis lebih banyak pada variabel sosial.

• Kelebihan SPSS karena didukung oleh OLAP (Online Analytical Processing) untuk memudahkan pengolahan data dan akses data dari berbagai software lain

SPSS adalah program aplikasi yang berguna untuk menganalisa data statistic.

1. Bila icon SPSS telah terpasang di windows main menu, maka double clik icon tresebut.

Mengoperasikan SPSS

2. Bila icon SPSS belum terpasang, maka clik start, program, pilih SPSS for windows, diantara banyak fasilitas SPSS group program, pilih icon SPSS.

Analisis Deskriptif

Analisis deskriptif merupakan analisis yang paling mendasar untuk menggambarkan keadaan data secara umum.

Analisis deskriptif ini meliputi beberapa hal sub menu deskriptif statistik seperti frekuensi, deskriptif, eksplorasi data, tabulasi silang dan analisis rasio.

Pemeliharaan File => Memasukan Data

1. Buka program SPSS yang telah diinstall pada komputer anda.

2. Perhatikan window-nya, pada sudut kiri bawah terdapat sub-window Data View dan Variable View.

3. Buka Variable View, sehingga akan terlihat sederetan kolom yang bertuliskan Name, Type, Width, Decimals, Label, Values, Missing, Columns, Align dan Measure.

4. Kita masukan data seperti pada gambar dibawah ini :

5. Selanjutnya kita klik Variable View, maka akan muncul gambar seperti berikut :

Untuk mengganti variabel name yang sudah tertulis VAR0001 timpalah dengan nama baru misal pers_bel (singkatan dari prestasi belajar), dan VAR0002 dengan sex.Values, klik sisi kanan kolom sehingga muncul window baru.

• Ketik ”1” pada kotak Value. Ketik ”Perempuan” pada kotak Value Label. Klik Add.

• Ketik ”2” pada kotak Value. Ketik ”Laki-laki” pada kotak Value Label. Klik Add.• Proses telah selesai, klik OK..

6. Aktifkan Data View, klik View pada barisan di sisi atas window, kemudian klik Value Lables, selanjutnya perhatikan perubahan apa saja yang terjadi pada Data View. Maka akan muncul gambar beikut :

7. Jika sudah selesai simpan data anda dengan klik File pada barisan di sisi atas window, kemudian klik Save as.

8. Beri nama file anda dengan Lat_1.

Deskripsi Data Ukuran Tendensi Sentral dengan SPSS

• Untuk mendapatkan nilai-nilai tendensi sentral dan dispersi seperti tersebut di atas dapat dilakukan dengan mudah dengan menggunakan SPSS dengan menu deskripsi. Sebagai contoh ikuti penjelasan di bawah.

• Misalkan kita akan mendeskripsikan data kinerja guru di sekolah menengah. Data diambil dari hasil penelitian Sunaryo (2003), adalah variabel hasil lompat jauh gaya jongkok 20 mahasiswa, sebagai berikut:

4.17 3.46 3.45 3.88 4.05 4.41 4.58 3.69 3.89 3.35

4.33 4.73 3.67 4.27 4.13 4.84 4.63 4.19 3.74 4.30

Langkah- langkah mendeskripsikan

ukuran tendensi sentral :

1. Buka program SPSS pada computer anda

2. Kita masukan data sesuai dengan table diatas, pada Variable View name kita ganti dengan lompat.

3. Klik Analyze pada barisan di sisi atas window, pilih Descriptive Statisctics, selanjutnya pilih Frequencies

4. Kemudian muncul file Frequency dan pindahkan variabel dari kolom kiri ke kanan hingga tampak gambar disamping,

5. Pilih statitics, isikan (cheklist), pada bagian Central Tendency, pilih Mean, Median, Mode. Yang lain kita biarkan saja. Setelah itu klik Continue, klik Ok.

• Kemudian akan muncul hasil seperti berikut :

• Hasil Output :Statistics

Lompat

N Valid 20

Missing0

Mean 4.0880

Median 4.1500

Mode 3.35a

a. Multiple modes exist. The smallest value is shown

Dari hasil output diatas, Nampak bahwa hasil mean, median, modus hampir sama nilainya. Rataan lompatan mahasiswa mencapai 4,088 m. Hal ini menunjukkan hasil lompatan yang cukup bagus karena sudah mencapai diatas 4 m.

Dimungkinkan berkat latihan yang cukup sehingga menghasilkan demikian. Dilihat dari modusnya 3,35 (ada tanda ª di atas artinya modusnya tidak tunggal). Nilai tersebut masih di bawah 4 kiranya prestasi lompat jauh pada mahasiswa Unnes cenderung menggelembung ke kiri.

Nilai median = 4,088, artinya ada 50% mendapat nilai di atas 4,088. Hal ini sudah mencerminkan hasil yang bisa dibanggakan, karena walaupun nilai modus masih di bawah rataan, tetapi dari keseluruhan mahasiswa dijamin 50% sudah mendapat di atas rataan nilai.

• Untuk menampilkan menu yang lain seperti nilai maksimum, minimum, variance, simpangan baku, skewness, kurtosis dan lain sebagainya adalah sama seperti petunjuk di atas.

• Lakukan langkah dari awal hingga menu statistics. Pilih menu yang dikehendaki misalkan quartiles, percentile isikan misalnya 15 lalu tekan add untuk memasukkan. Selanjutnya abaikan yang lain tekan continue Anda akan mendapatkan hasil nilai Q1 = P25, Q2 = P50, Q3 = P75 seperti berikut :

Statistics

lompat

N Valid 20

Missing 0

Percentiles 15 3.4915

25 3.7025

50 4.1500

75 4.3900

Nilai median = Q2 = P50 = 4,150, hal ini menunjukkan separuh dari anggota sample (50%) mendapat skor lompat jauh kurang dari 4,150 dan separuh lagi mendapat skor di atas skor tersebut. Untuk penjelasan yang lain sama misal 25 = 3,7025, bahwa skor tersebut sebagai pembatas, 20% peserta atau 5 orang mendapat skor di bawah 3,7025 dan 80% peserta atau 15 orang mendapat skor di atas 3.7025.

Mendeskripsikan Sebaran Data dan Asumsi Normalitas

Langkah –langkah menguji normalitas data :

1. Buka program SPSS, buka file diatas (disini kami simpan dengan nama lompat)

2. Klik Analyze pada barisan di sisi atas window, pilih Descriptive Statisctics, selanjutnya pilih Frequencies, sehingga akan terbuka window bar.

Untuk mendeskripsikan Variable lompat, apakah asumsi distribusi normal dipenuhi. Dibutuhkan nilai-nilai dari rataan, histogram beserta plot normalnya, nilai swekness dan Q-Q plot.Uji normalitas data dimaksudkan untuk memperlihatkan bahwa data sampel berasal dari populasi yang berdistribusi normal.

3. Kita tinggal mengklik menu yang dibutuhkan mean, skewness, kurtosis. Maka akan muncul gambar seperti berikut :

• Klik Continue, pilih Charts, pada Chart Type klik Histogram dan klik Ok dan lihat hasilnya.

• Output : Frequencies untuk Normalitas

Statistics

Lompat

N Valid 20

Missing 0

Mean 4.0880

Skewness -.049

Std. Error of Skewness .512

Kurtosis -.919

Std. Error of Kurtosis .992

4. Untuk mendapatkan diagram Q-Q plot dan diagram batang dan daun maka pilih menu Analyse – Descriptive Statistics – Explore. Akan muncul gambar seperti berikut :

5. Kemudian masukan Variable lompat pada kotak Dependent List. Pilih Plots. Aktifkan menu Normality Plot with tests sementara yang lain diabaikan.

• Untuk kembali ke menu utama tekan continue, kemudian tekan ok. Maka akan mendapatkan hasil sebagai berikut :

• Output : Explore Case Processing Summary

Cases

Valid Missing Total

N Percent N Percent N Percent

Lompat 20 100.0% 0 .0% 20 100.0%

Tests of Normality

Kolmogorov-Smirnova Shapiro-Wilk

Statistic df Sig. Statistic Df Sig.

Lompat .088 20 .200* .969 20 .730

a. Lilliefors Significance Correction

*. This is a lower bound of the true significance.

Berdasarkan hasil output Frequencies untuk normalitas dan output Explore dapat kita deskripsikan :• Nilai standar error mean = 0,49, merupakan nilai

yang dekat dengan nol (0), ini menunjukkan bahwa rataan merupakan penaksir yang baik terhadap rataan populasi.

• Nilai skewness = 0,512, dekat dengan nilai nol • Gambar histogram serta kurva normalnya,

menunjukkan semua mengarah pada penunjukkan bahwa data variable lompat cenderung berdistribusi normal

• Keputusan ini diperkuat dengan uji kolmgorov smirnov, dilihat pada nilai significant sig = 0,200 > 0,05 berarti distribusi variable adalah normal.

• Bila diperhatikan pada diagram Q-Q plot juga menunjukkan data berdistribusi normal, sebab diagramnya tidak jauh dari diagonal normal. Secara keseluruhan bahwa ada berdistribusi cenderung mendekati normal.

Mendeskripsikan Sebaran Data dan Asumsi

Homogenitas Data• Untuk mendeskripsikan variable

lompat yang sudah dibahas diatas, apakah asumsi homogenitas terpenuhi. Dibutuhkan pemenuhan asumsi normal, nilai kourtosis, dan pemeriksaan adanya data pencilan dengan diagram box plot.

Uji homogenitas dimaksudkan untuk memperlihatkan bahwa dua atau lebih kelompok data sampel berasal dari populasi yang memiliki variansi yang sama.

Langkah-langkah Pengujian Kehomogenan :

1. Buka program SPSS, buka file data lompat 2. Pada menu utama, pilih Analyze, Descriptive statistics, dan

Frequencies lalu tekan Statistics. Kita tinggal mengklik menu yang dibutuhkan kurtosis, quartiles.

• Maka akan mucul hasil berupa output : Statistics

Lompat

N Valid 20

Missing 0

Kurtosis -.919

Std. Error of Kurtosis .992

Percentiles 25 3.7025

50 4.1500

75 4.3900

3. Untuk mendapatkan gambar box plot, pilih menu utama SPSS Graphs, klik Legacy Dialogs, pilih Interactive, pilih boxplot.

4. Tekan variable lompat jangan dilepas, tarik dan lepaskan pada kotak sumbu tegak, sementara yang lain diabaikan.

• Tekan ok, akan diperoleh output sebagai berikut :

Berdasarkan uji homogenitas diatas, bahwa :• Nilai Kuortosis = - 0,191

menunjikkan bahwa nilai negative, jadi data cenderung tumpul akan tetapi nilai tersebut tidak jauh dari nol jadi bisa dikatakan data cenderung homogeny.

• Nilai quartile ketiganya menunjukkan nilai yang tidak terlalu melebar.

• Diagram boxplot tidak menunjukkan kemiringan berarti.

• Uji normalitas juga terpenuhi

• Kesimpulannya : asumsi homogenitas dipenuhi.

Deskripsi Data Nominal atau Ordinal

• Untuk mendeskripsikan data diskrit nominal atau ordinal ini berbeda dengan deskripsi data kontinu interval atau rasio. Data sampel berskala nominal atau nominal banyak terjadi data berulang (replikasi).

No Sex Minat No Sex Minat No Sex Minat

1 1 2 9 1 3 17 2 3

2 1 2 10 1 1 18 2 3

3 1 3 11 1 1 19 1 3

4 2 3 12 1 3 20 2 2

5 2 3 13 1 3

6 2 3 14 2 2

7 1 3 15 2 2

8 1 3 16 2 2

Kita ambil data dari variable minat 20 mahasiswa mengikuti pelajaran matematika.

Langkah – Langkahnya :

• Memasukkan Data1. Buka program SPSS, masukan data berdasarkan table diatas

2. Selanjutnya kita klik Variable View, Pada variabel name yang sudah tertulis VAR0001 timpalah dengan nama baru misal sex, dan VAR0002 dengan minat.

Values, klik sisi kanan kolom sehingga muncul window baru.

Pada Values sex :Ketik ”1” pada kotak Value. Ketik ”perempuan” pada kotak Value Label. Klik Add.Ketik ”2” pada kotak Value. Ketik ”laki-laki” pada kotak Value Label. Klik Add.Klik OK

3. Aktifkan Data View, klik View pada barisan di sisi atas window, kemudian klik Value Lables, selanjutnya perhatikan perubahan apa saja yang terjadi pada Data View. Maka akan muncul gambar beikut :

Proses Pengolahan

1. Dari menu utama SPSS, klik Analyze, Descriptive statistics, dan Frequencies lalu tekan Statistics. Kita tinggal mengklik menu yang dibutuhkan yaitu Mean, Median, Mode, dan biarkan Display Frequencies tables tetap aktif.

2. Pilih menu Charts, lalu tekan Pie Charts, sementara biarkan yang lain. Klik continu, tekan ok.

• Anda akan melihat Output seperti berikut :Frequences Deskripsi Data Nominal Dan Ordinal

Statistics

Sex Minat

N Valid 20 20

Missing 0 0

Mean 1.4500 2.5000

Median 1.0000 3.0000

Mode 1.00 3.00

Sex

Frequency Percent Valid PercentCumulative

Percent

Valid Perempuan 11 55.0 55.0 55.0

laki-laki 9 45.0 45.0 100.0

Total 20 100.0 100.0

Minat

Frequency Percent Valid PercentCumulative

Percent

Valid tidak setuju 2 10.0 10.0 10.0

Netral 6 30.0 30.0 40.0

Setuju 12 60.0 60.0 100.0

Total 20 100.0 100.0

• Pie Chart

Berdasarkan hasil output deskripsi data nominal dan ordinal, maka kita dapat mendiskripsikan :Responden hampir imbang jumlahnya antara laki-laki dan perempuan, walaupun perempuan lebih banyak 3 orang. Diantara mereka untuk mengikuti pelajaran siang hari banyak yang setuju (60%). Mereka yang tidak setuju hanya sedikit yakni 10%. Ada juga yang menyatakan netral yaitu 30%. Dengan demikian bisa diasumsikan bahwa pembelajaran dilakukan pada siang hari bisa dilakukan bila mengikuti suara mayoritas.