Olah Data Statistik Deskriptif dengan SPSS versi 17

Pada Tutorial kali ini kita menggunakan data pada gambar di bawa ini.

Langkah awal yang perlu dilakukan adalah meng-entry data, tentunya anda perlu paham dasar-dasar SPSS (silahkan baca posting sebelumnya yang berjudul: Pengenalan Cara Olah Data dengan SPSS versi 17). Entry data dilakukan pada tab sheet Data View setiap baris mewakili  satu responden, sedangkan setiap kolom mewakili  satu variabel, dalam kasus ini variabelnya adalah: Nama, Usia, Jenis Kelamin, Nilai A, Nilai B, dan Nilai C. Berikut langkah-langkah entry datanya:

  • Masukkan variabel: Nama untuk “Nama”, Usia untuk “Usia”, Gender untuk “Jenis Kelamin”, A untuk “Nilai A”, B untuk “Nilai B”, dan C untuk “Nilai C” pada kolom Name pada tab sheet[Variable View].
  • Berilah label untuk masing-masing variabel dengan menuliskannya pada kolom Label: Usia, Jenis Kelamin, Nilai A, Nilai B, dan Nilai C. Hal ini berarti: variabel Gender mempunyai label “Jenis Kelamin”, variabel A mempunyai label “Nilai A”, dan seterusnya.
  • Untuk variabel Gender pada kolom Values, definisikan Value: 1 = Laki-laki dan Value: 2 = Perempuan.
  • Untuk variabel Nama (baris pertama ) pada kolom Type, ubah tipe data menjadi String.
  • Pada kolom Decimals isi nol untuk semua variabel.
  • Untuk kolom lainnya seperti Width, Missing, dan Columns biarkan tetap default SPSS.
  • Jangan lupa ”save”  atau tekan Ctrl + S. Selajutnya Beri nama file sesuai keinginan anda.

Entry Variabel pada Tab Sheet Variable View

  • Kemudian klik tab sheet [Data View] dan mulailah meng-entry data seperti yang diperlihatkan Gambar di bawah ini.

Entry Data pada Tab Sheet Data View

  • Untuk melihat hasil definisi Value pada variabel Gender, klik ikon , variabel Gender akan terdefinisi menjadi laki-laki dan perempuan, tidak lagi berisi angka 1 dan 2.

Setelah data di-entry,selanjutnya memulai menggunakan perintah-perintah statistik deskriptif. Dengan menggunakan data sebelumnya langkah-langkah perintah Descriptives adalah sebagai berikut:

  • Klik menu [Analyze] -> [Descriptives Statistics] -> [Descriptives].
  • Muncul dialog box Descriptives. Masukkan variabel yang akan dianalisis ke form Variables(s). Untuk melakukan setting optional klik [Options].
  • Muncul dialog box Descriptives: Options. Centang analisis yang diperlukan. Dalam hal ini pilihannya adalah: Mean, Std. deviation, Minimum, Maximum, Kurtosis, Skewness, dan pada form Display Order centang Variable list.

 

  • Klik [Continue] dan [OK]. Hasil analisis akan terlihat seperti tabel yang ditunjukkan Gambar  di bawah ini :

Klik Gambar, untuk Memperbesar.

Tabel output di atas menunjukkan jumlah pengukuran (N), nilai minimum (Minimum), nilai maksimum (Maximum), nilai rata-rata (Mean), standar deviasi (Std.), Skewness, dan Kurtosis dari masing-masing variabel. Nilai skewness merupakan ukuran kesimetrisan histogram, sedangkan kurtosis merupakan ukuran datar atau runcingnya histogram. Idealnya nilai skewness dan kurtosis pada distribusi normal adalah nol. Oleh karena itu:

  • Jika nilai skewness positif maka distribusi data “miring ke kiri distribusi normal” (ada frekuensi nilai yang tinggi di sebelah kiri titik tengah distribusi normal), sebaliknya apabila skewness negatif maka distribusi data ”miring ke kanan distribusi normal” (kiri bagi kita yang melihatnya).
  • Jika nilai kurtosis positif maka distribusi data “meruncing” (ada satu nilai yang mendominasi), sebaliknya apabila Kurtosis Negatif maka distribusi data “melandai” (varians besar).

Perhatikan Gambar  di atas, variabel Usia memiliki skewness negatif dan kurtosis positif, artinya distribusinya “miring ke kiri distribusi normal” dan “meruncing”. Pada variabel nilai A, nilai skewness positif dan nilai kurtosis negatif, artinya distribusinya “miring ke kanan distribusi normal” dan “melandai”.

 

 

 

 

 

 

This entry was posted in spss. Bookmark the permalink.

8 Responses to Olah Data Statistik Deskriptif dengan SPSS versi 17

  1. I haνе to thank you for thе efforts you haνe put in writing this blog.
    I really hοpe to view the same high-graԁe сontеnt from you latеr on aѕ
    ωell. Ιn tгuth, уour creative writing аbіlitiеs hаs motіvatеd me to get my own, personal blog
    now ;)

  2. Aw, this was an incredibly nice post. Spending some time and actual effort to create a good
    article… but what can I say… I hesitate a whole lot and don’t seem to get anything done.

  3. Trena says:

    Wonderful article! We are linking to this particularly great post on our site.
    Keep up the great writing.

  4. wow gold says:

    Amazing, absolutely great. We are just simply stepping into creating articles myself personally, nothing at all slightly close to your creating likely (ha! ) although I”"d love that you should take our goods sometime!

  5. ana says:

    saya mau tanya, saya kan menggunakan data absolut yaitu data negatif diubah menjadi positif. nah, kalu ditanya alasannya apa ya menggunakan data absolut???
    mohon bantuannya… :-)

    • admin says:

      ini untuk melihat nilai yang riil dari sebuah variabel tertentu. misalnya sebuah penyimpangan atau error. nilai error ke kiri atau ke kanan, ke atas atau ke bawah, di atas nol atau di bawah nol, tentu nilainya adalah sama sehingga nilai yang digunakan adalah nilai mutlaknya.

      contoh lain: misalkan lantai kita berpijak adalah titik nol. kita akan membuat tiang bendera setinggi 6 meter (kita tulis +6 meter). kita juga akan membuat sumur pipa sedalam 4 meter (kita tulis -4 meter karena di bawah lantai).

      Apakah untuk membuat tiang bendera setinggi 6 meter dan sumur sedalam 4 meter diperlukan +6 dan -4 ? dengan kata lain = +6-4= 2 meter? tentu tidak. kita gunakan nilai mutlaknya yaitu + 6 dan nilai mutlak (-4) = +6 + 4 = + 10 meter.

  6. I’ve been surfing online more than 2 hours today, yet
    I never found any interesting article like yours. It’s pretty worth enough for
    me. In my opinion, if all webmasters and bloggers
    made good content as you did, the net will be a lot more
    useful than evera before.

    http://www.keenlake.com/index8.html

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *

You may use these HTML tags and attributes: <a href="" title=""> <abbr title=""> <acronym title=""> <b> <blockquote cite=""> <cite> <code> <del datetime=""> <em> <i> <q cite=""> <strike> <strong>