Menu Tutup

Jasa olah data statistik SPSS, Eviews, Amos, Lisrel, SmartPLS

Jasa Olah Data Statistik dan analisis data penelitian skripsi, tesis, disertasi dengan Program SPSS, Eviews, AMOS, LISREL dan Smart PLS merupakan layanan utama kami. Kami juga aktif memberikan konsultasi, kursus privat, pelatihan, training dan jasa olah data statistik untuk perusahaan dan lembaga pemerintah serta kementerian.  Analisis data dan konsultasi oleh Dosen Senior Statistik di Program Doktor Ilmu Ekonomi di Jakarta.  Testimoni dari 1250 orang dapat dilihat di http://bit.ly/testim0ny
Kontak : 087784673150 dan 0815 9696 995
email : ahlidata@yahoo.com
Contoh suasana training online: klik di sini
Untuk belajar Regresi Linier Berganda klik di sini.
Klik logo WA untuk menghubungi

jasa olah data statistik

Download eBook Metoda Riset klik di sini. Download eBook Statistika Terapan Riset klik di sini. Untuk membeli buku cetak  klik di sini

Jasa olah data statistik dengan SPSS, Eviews, Amos, Lisrel dan Smart PLS  dibayar setelah dikerjakan dengan sejumlah uang muka, supaya kedua belah pihak sama-sama serius.  Biaya termasuk olah data, interpretasi hasil dan konsultasi via telepon, video call atau tatap muka dan perbaikan.  Bagi yang di luar kota/luar negeri, konsultasi via WA atau Zoom.  Lihat profil konsultan di http://profil.rachbini.com.

jasa olah data statistik

Konsultan adalah dosen senior statistik, analisis multivariat dan metodologi penelitian di program S2 dan S3. Di situs ini di halaman lain, lihat menu paling atas, juga ada  contoh cara input data dan Bab III.  Bab IV atau hasil pembahasan ditulis sendiri oleh mahasiswa.  Bahan utama BAB  IV adalah dari hasil interpretasi yang diberikan, tinggal copy and paste saja.  Cermati juga testimoni dan review yang diberikan 1087 lebih pengguna jasa konsultan di http://bit.ly/testim0ny

 

jasa olah data statistik

 

Video Analisis Statistik dan Multivariat

SPSSEviewsAmosLisrelSmart PLS

Beberapa alasan menggunakan Jasa Olah Data Statistik 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 kehilangan uang. 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.
  5. Jangan hanya mempertimbangkan jasa olah data statistik 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

Jasa 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 olah data statistik, Anda tinggal kirimkan via email data Anda dan sampaikan analisis apa yang Anda atau dosen Anda inginkan.  Hasil Jasa olah data statistikakan 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:

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

Kami sangat yakin berdasarkan pengalaman sebagai konsultan ataupun dosen statistik, analisis multivariat, ekonometrika dan metode penelitian di program doktor ekonomi dan program magister di Jakarta, Insya Allah kami dapat membantu menyelesaikan persoalan riset atau penelitian yang Anda hadapi.

Alamat
Jln. Borobudur No. 7D Jakarta Pusat
Tel. 021 – 7777 379
SMS/WA : 0815-9696-995, 0877-8467-3150
Email: ahlidata@yahoo.com

Pendaftaran Training klik → di sini.

jasa olah data statistik

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.

Jasa olah data statistik.  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.  Jasa olah data statistik diberikan di situs ini.

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.

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, Jasa olah data statistik 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).

even though 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

because of, 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:

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.  Jasa olah data statistik memberikan jasa analisis data dengan SPSS, Amos, Lisrel dan Smart PLS

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,