Jasa Olah Data Statistik dengan SPSS

Hubungi kami via tel/SMS/WA di nomor 0815  9696 995 atau 0877 8467 3150  untuk Jasa Olah Data Statistik, Jasa Olah Data SPSS dan analisis data penelitian skripsi, tesis, disertasi dengan Program SPSS, Eviews, AMOS, LISREL, Smart PLS.  Kami juga aktif memberikan konsultasi, training dan jasa olah data statistik  untuk perusahaan dan lembaga pemerintah serta kementerian.


Penawaran Kerja Sama Training Statistik

Rachbini Institute membuka peluang kerja sama penyelenggaraan training statistik.  Rachbini Insitute menyediakan instruktur, materi training, poster promosi dan sertifikat, sedangkan pihak partner menyediakan tempat, konsumsi, administrasi pendaftaran dan mempromosikan training. Hubungi 0877-8467-3150.

Materi: Review Regresi dan Korelasi, Uji Hipotesis, Uji Reliabilitas dan Validitas, Analisis Jalur, Konsep Structural Equation Modeling, Pembuatan model, Analsis Faktor Konfirmatori, Uji kecocokan model, Modifikasi Model, Interpretasi Output dan Praktek SEM dengan Lisrel. Materi bisa diganti sesuai kebutuhan.


Video Analisis Statistik dan multivariat dengan SPSS, Eviews, Amos, Lisrel dan Smart PLS

1. Belajar SPSS, Tutorial pengenalan SPSS

2. Cara mengimpor atau impor data dari Excel

3. Olah data kueisoner dengan multiple response SPSS

4. Mengkonversi data interval menjadi data katagori dengan SPSS

5. Analisis Deskriptif, Crosstab (tabulasi silang) dan Compare Mean

6. Crosstab (tabulasi silang)

7. Penjelasan Uji HIPOTESIS, untuk yang benci rumus dan alergi angka

8. Uji reliabilitas dan validitas

9. Analisis korelasi Pearson

10. Regresi Linier Sederhana

11. Regresi Linier Berganda

12. Metode Penelitian Kuantitatif dengan Analisis Regresi Linier Berganda

13. Analisis residual atau error untuk uji asumsi klasik

14. Uji Normalitas

15. Distribusi normal standar

16. Uji Heteroskedastitas

17. Structural Equation Modeling (SEM) dengan AMOS

18. Tutorial Structural Equation Modeling dengan Partial Least Square (Smart PLS)

19. Tutorial LISREL bahasa Indonesia dengan variabel mediasi

20. Tutorial Regresi Data Panel dengan Eviews bahasa Indonesia

21. Uji t satu sampel

22. Training Statistika dan Structural  Equation Modeling (SEM)

Beberapa alasan menggunakan Jasa Olah Data Statistik – Jasa Olah Data SPSS kami:

  1. Pengolahan data atau olah data statistik disupervisi oleh dosen senior mata kuliah statistik dan metodologi penelitian di program doktor dan magister.
  2. Hasil pengolahan data atau olah data statistik diberikan interpretasi yang rinci sehingga bisa dijadikan komponen utama bab 4 atau bab hasil dan pembahasan
  3. Mahasiswa diberikan penjelasan via telpon atau tatap muka langsung (Jakarta, Depok, Bogor, Bekasi, Tangerang dan sekitarnya)
  4. Biaya terjangkau dan dibayar setelah hasil pengolahan data atau olah data statistik disampaikan, sehingga mahasiswa tidak menanggung resiko. Reputasi serta kompetensi para pengelola sangat perlu dipertimbangkan untuk menentukan pilihan jasa olah data statistik dengan SPSS secara online, tidak saja mempertimbangkan masalah biaya atau harga murah atau biaya murah saja.  Jangan hanya mempertimbangkan jasa olah data spss murah, tanpa melihat faktor lain yang penting.  Banyak yang menawarkan jasa olah data spss murah, tapi sering kali kualitas konsultasinya tidak memuaskan.

Jasa Olah Data Statistik | Jasa Olah Data SPSS

Biasanya pengolahan data atau olah data statistik  berupa analisis regresi linier berganda, analysis variance (ANOVA), rancangan percobaan (design experiment), analisis model persamaan simultan, structural equation modeling (SEM), model linier programming ataupun model kuantitatif lainnya.Untuk permintaan jasa pengolahan data, Anda tinggal kirimkan via email data Anda dan sampaikan analisis apa yang Anda atau dosen Anda inginkan.  Hasil analisis akan disampaikan berikut penjelasannya secara tertulis dan penjelasan lisan dengan media komunikasi bila dibutuhkan.

Pada umumnya penelitian dengan metoda kuantitatif meliputi serangkaian pengujian dan analisis data antara lain:

  • Uji instrumen penelitian atau kuesioner  (uji Reliabilitas  dan uji Validitas),
  • Uji asumsi dasar (uji Normalitas, Homogenitas, Linieritas)
  • Uji penyimpangan asumsi klasik (Multikolinearitas, Heteroskedastisitas, Autokorelasi),
  • Regresi Linier
  • Regresi Logistik
  • Anova (Analysis of Variance)
  • Path Analysis
  • Structural Equation Modeling (SEM)

Konsultasi dengan tatap muka bisa dilakukan di kantor atau kampus konsultan bagi yang tinggal di Jabodetabek.

Bagi yang tinggal di luar Jabodetabek, tentu juga bagi yang tinggal di Jabodetabek, konsultasi bisa dilakukan via telpon ataupun dengan Yahoo Messenger dan Skype.

Untuk permintaan Jasa olah data statistik atau pun Olah Data SPSS,

Anda tinggal kirimkan via email data Anda dan sampaikan analisis apa yang Anda atau dosen Anda inginkan.  Hasil analisis akan disampaikan berikut penjelasannya secara tertulis dan penjelasan lisan dengan media komunikasi bila dibutuhkan.

Berbekal pengalaman sebagai konsultan dan dosen pengajar metoda penelitian, ekonomi manajerial, statistika dan ekonometrika di program doktor ekonomi dan program magister di Jakarta,

Insya Allah kami bisa menyelesaikan persoalan penelitian atau olah data statistik yang Anda hadapi.

 Jasa Olah Data Statistik – Jasa Olah Data SPSS

Jalan Borobudur 7D, Jakarta Pusat
Tel. 021 – 7777 379
Mobile/SMS/WA : 08159696995, 087784673150
Email: ahlidata@yahoo.com

olahdatastatistik

 

Statistik di Statistik

Ada statistik dan statistik. “Statistik” – akrab: “statistik” – ini adalah angka (rata-rata, persentase, indeks dari semua jenis) dari media massa dan yang kita temui hari ini di semua sektor yang mungkin dan bisa dibayangkan: statistik resmi (INSEE), jajak pendapat, dll. “Statistik” – dalam bentuk tunggal, bahkan dengan huruf kapital (“Statistik”) – itu adalah disiplin yang memiliki objek metode yang memungkinkan untuk menganalisis data statistik. Ini dari “Statistik” bahwa pekerjaan saya jatuh.

Sebelum melanjutkan, mari kita ingat dua fakta besar yang menyelimuti semua analisis: di satu sisi, dominasi yang luar biasa, dalam periode kontemporer (dari 1945 hingga sekarang), statistik Anglo-Saxon; melihat statistik Anglo-Saxon quasi-monopoli; di sisi lain, fenomena ‘hiper, yang memisahkan disiplin yang sama (seperti statistik) dalam sub-spesialisasi yang terisolasi.

Statistik akademik dan statistik peneliti

Statistik adalah metadiscipline, yang bekerja pada materi di luar disiplin. Sesuai dengan sifatnya, ia berada di persimpangan dua mode pemikiran, matematika dan domain empiris. Di antara para pendiri statistik, kedua belah pihak selalu hadir; mereka sekarang terpisah dengan baik, dengan di satu sisi merupakan statistik akademis, di sisi lain statistik para peneliti.
Akademik statistik adalah yang diajarkan di departemen matematika universitas, dan program “teoretis” lembaga seperti (di Perancis) INSEE atau INSERM; disiplin ini dimaksudkan untuk menjadi teori deduktif, dan diri-memenuhi syarat sebagai “statistik matematika”, seperti fisika matematika.
Statistik peneliti adalah yang digunakan dalam laboratorium dan studi empiris, dari ilmu alam hingga ilmu sosial. Statistik peneliti pada dasarnya normatif: itu adalah administrasi yang sah dari bukti ilmiah, dikendalikan oleh wasit jurnal ilmiah. Presisi: kami mengatakan statistik yang baik “peneliti” dan tidak “diterapkan” karena jika dalam hukum itu mengakui kanon statistik akademis, itu tidak berlaku dalam praktek.
Keyakinan saya adalah bahwa ketika membedakan kedua belah pihak, perlu untuk menjaga kesatuan statistik (Pada konsekuensi yang tidak menguntungkan dari divisi saat ini, lihat A pertama). Apa yang membenarkan statistik adalah peran tambahannya (“Hilfswissenschaft”) dari disiplin empiris. Statistik para peneliti harus memandu statistik teoritis. Situasi yang ideal adalah situasi ketika ahli statistik berpartisipasi dalam penelitian empiris skala besar, menjelaskan dengan para peneliti masalah dan pertanyaan-pertanyaan yang muncul, dan menentukan prosedur statistik, yang ada atau diperbaiki, mampu menjawab pertanyaan-pertanyaan ini. Ini dalam interaksi dengan masalah penelitian yang secara bertahap muncul ide-ide kunci yang memberi makna pada pekerjaan saya. Semua kontribusi saya cenderung membangun statistik peneliti otonom.

Yayasan statistik, sejarah statistik

Statistik adalah disiplin yang baru-baru ini muncul, sangat tergantung pada alat-alat komputasi. Tidak mengherankan jika statistik selalu memiliki masalah identitas. Awalnya cabang dari perhitungan probabilitas, gagal, dalam jam besar Riset Operasional, untuk diserap oleh “ilmu keputusan”. Saat ini, ia cenderung menjadi appendix dari algoritmik (bidang pasti hari ini lebih kreatif). Ide-kekuatan mengacu pada dasar-dasar statistik; tetapi nama terakhir ini membangkitkan karya-karya khusus, dalam batas disiplin yang isinya akan “sekarang diperbaiki dengan baik”. Status kekuatan-ide,
restrukturisasi bab-bab statistik tradisional.
Hal yang sama berlaku untuk sejarah statistik, yang mana G. Th. Guilbaud dan B. Bru: lih. Rouanet & Bru (1994b). Di zaman internet, membaca Jurnal Elektronik tentang Sejarah Probabilitas dan Statistik adalah kesenangan nyata bagi saya. Namun, saya akui, epistemologi bukan keahlian saya. Jika sejarah mempesona saya, itu adalah (menggunakan kata-kata Marc Ferro tentang sejarah secara umum), “sejauh studinya memungkinkan untuk memahami masalah waktu kita”. Alih-alih meneliti awal dari tren dominan saat ini, saya berusaha untuk (kembali) menemukan jalan yang terabaikan sehingga alat-alat zaman sekarang dapat dibuat praktis. .
Tentunya, beberapa kerangka teoritis telah dikembangkan di masa lalu untuk menghindari penghalang perhitungan: misalnya, model normal. Bingkai lainnya tetap dalam keadaan draft: untuk prosedur klasifikasi contoh, atau pola permutasi. Sekarang penghalang perhitungan ditolak, bahwa era tabel sudah berakhir (atau seharusnya), kita dapat, saya pikir, memiliki pendekatan langsung untuk mengatasi masalah nyata yang membenarkan penggunaan statistik. By the way, apa masalah yang Binet atau Durkheim coba pecahkan? Apa yang akan mereka lakukan jika mereka memiliki komputer,

Statistik dalam Ilmu Pengetahuan Manusia

Pekerjaan saya terutama menyangkut statistik dalam ilmu manusia, dari psikologi hingga ilmu sosial, dengan kata lain ilmu perilaku, dibatasi di satu sisi oleh ilmu bio-medis dan di sisi lain oleh ekonomi. Dari sudut pandang statistik, bidang ini sangat homogen: ada statistik dalam ilmu pengetahuan manusia, tetapi sebenarnya tidak ada “statistik untuk psikolog”, “statistik untuk sosiolog”, dll. Menurut pendapat saya, tempat statistik dalam pencarian harus selalu sesuai dengan skema berikut: Masalah penelitian -> Data yang relevan -> Analisis statistik -> Hasil statistik -> Kesimpulan penelitian Data yang relevan harus merupakan perwakilan inventaris bidang yang dipelajari; itu adalah persyaratan kelengkapan dalam pengertian Benzécri, dekat dengan gagasan lapangan di Bourdieu. Analisis statistik harus memberikan jawaban untuk pertanyaan penelitian atau menunjukkan bagaimana data tidak cukup untuk menjawabnya. Mematuhi skema ini harus memfasilitasi tinjauan kritis pencarian, dengan memungkinkan untuk menentukan pada level mana (s)) yang mungkin telah dilakukan: 1) Data yang relevan mungkin telah dihilangkan; 2) analisis statistik yang dilakukan tidak mencukupi; 3) kesimpulan dari penelitian ini melebihi kesimpulan yang disahkan oleh hasil dari statistik akademis, di mana data – bahkan jika mereka adalah data kehidupan nyata – seringkali hanya digunakan untuk mengilustrasikan teknik, dengan mengabaikan masalah penelitian apa pun, contoh sebaliknya yang mencolok terhadap kebutuhan untuk kelengkapan berlimpah. Mari kita hanya menyebutkan sebuah artikel oleh Goodman (1991), yang percaya dia dapat mendiskusikan manfaat komparatif metode pada tabel mobilitas sederhana 4×5, terlepas dari konteks apa pun. Dalam komentarnya, ahli statistik DR Cox yang banyak diperdengarkan dengan tajam menunjukkan: “Mungkin ada lebih banyak dimensi atau pengamatan secara bersamaan pada individu yang bersangkutan.” Dua perbedaan penting Di luar keragaman disiplin, dua perbedaan penting: 1) Bahwa antara data eksperimen (faktor-faktor yang menarik dikendalikan) dan data observasi (faktor-faktor yang menarik hanya diamati). 2) C antara prosedur deskriptif (kesimpulan tentang data) dan prosedur induktif alias inferensi statistik (kesimpulan melampaui data); dengan di latar belakang, masalah abadi dari peran probabilitas dalam statistik. Teks dan publikasi Daftar teks dan publikasi saya dapat dicari di satu sisi segiwaktu, di sisi lain menurut thethemes (domain). Beberapa teks secara matematis, cenderung menantang ahli matematika yang tertarik pada aplikasi; Studi arecase lain (data nyata dimasukkan dalam masalah), di mana pendekatan statistik terkena “dalam situasi”, langsung dapat dibaca oleh para peneliti (belum tentu dibayar dalam matematika). Organisasi modul dari bagian “Pekerjaan statistik” Modul-modul ini dimaksudkan untuk melayani sebagai pengantar untuk publikasi. Topik Ide-kekuatan mencakup modul-modul berikut (dengan submodulnya): Formalisasi, geometrik, deskriptif-induktif, spesifik, probabilitas. Topik Area mencakup modul berikut (dengan sub-modulnya): Model stokastik, analisis varians (data terstruktur), inferensi kombinatorial, inferensi Bayesian, data Analisis Geometrik, Regresi. Topik ini diikuti oleh bagian tentang Pencapaian: Perangkat Lunak , Pengajaran dan Diseminasi, dan Catatan Baca. “Personalia” bagianBagian Sejarah Sains memberikan detail pribadi tentang karir saya. Seperti yang ditunjukkan di halaman Home, bagian Hobby saya, dengan lembaran bulan itu, ada di sela-sela karya ilmiah saya. Sub-modul: