Uji Korelasi Spearman dan Masalah ini merupakan bagian 2 dari seri masalah seputar Uji Korelasi Spearman baik dengan SPSS maupun secara manual. Tentu saja, tidak semua masalah memperoleh solusi final atau terbenar.
Artikel ini sekadar memberi gambaran kepada pemirsa bahwa problema penelitian itu cukup banyak. Rata-rata para mahasiswa kita mengalami dan perlu rekan untuk berbagi masalah, syukur kalau bisa mendapat penyelesaian. Artikel ini merupakan lanjutan dari diskusi komentar seputar Uji Korelasi Spearman bagian 1.
Disclaimer
Sumber tulisan adalah pemindahan dengan alasan teknis
dari link berikut:
Karena cukup panjang, maka artikel ini kami pisah lanjutannya di link berikut:
Anonim
24.5.13
Maaf pak, saya ingin bertanya. Penelitian saya adalah mencari hubungan antara tipe kepribadian dengan tingkat kecemasan. Hasilnya nanti adalah tipe kepribadian a, b, c, d dengan tingkat kecemasan ringan, sedang atau berat, yang keduanya adalah skala ordinal . Awalnya saya menggunakan chi square, namun dosen saya meminta untuk menggunakan korelasi spearman . Adalah benar pak? Bisakah penelitian saya dianalisa dengan spearman? Terimakasih sebelumnya.
tanggapan
27.5.13
Sebenarnya adalah bisa. Terlebih apabila apabila distribusi data kita tidak normal. Hal yang hendaknya tidak terlupa adalah, metode pengambilan keputusan untuk sampel <= 30 dan > 30.
Selamat meneliti. Semoga bermanfaat.
Unknown
31.5.13
Pak mohon sarannya, saya sedang melakukan penelitian pemasaran dengan jumlah sampel 210 dan menggunakan skala likert, 1-5. Tiap variabel bebas(ada 3 variabel) memiliki 6 butir pertanyaan, namun variabel tdk bebasnya hanya 5 butir (sdh dlakukan validitas dan reabilitas). Saat saya mengolah data mnggunakan regresi berganda, hasil r squarenya hanya 22,0. adjusted squarenya juga positif. apakah sy salah alat analisis ya pak? mohon sarannya pak. terimakasih
tanggapan
1.6.13
Saya kira tidak terlampau bermasalah. Hal terpenting adalah setiap variabel X memiliki alat ukurnya di dalam item (instrumen penelitian). Tentu variael Y (terikat) hanya 1 variabel, bukan? Jumlah sampel Anda sudah mencukupi (bahkan lebih) dalam standar sampel uji regresi berganda. Hasil R Square Anda besar sekali yaitu 22,0 (mungkin 0.22, mohon diperiksa kembali outputnya). Adjusted R Square yang positif juga tidak mencerminkan masalah. Yang patut menjadi perhatian adalah nilai 22,0 itu.
Demikian. Semoga bermanfaat.
Anonim
3.6.13
aslmualkum pakk,,
saya dewi mhsiswa keperawatan sedang menyusun proposal penelitian
judul penelitian saya hub kecemasan dan gangguan kenyamanan fisik terhadap kualitas tidur populasi 182, sampling pake accidental sampling, hasil ukur yg mw sya pke ordinal semua pak
saya bingung pake uji statistik spearman atau kendal tau karena sama2 ordinal dan mau menguji 2 variabel independen trhdp variabel dependen saya.....
karena ini msh proposal sya blm tau data saya trdistribusi normal atau tidak
mohon saran pak ,,, uji apa yang cocok untuk penelitian saya
mohon d balas
terima kasih
tanggapan
4.6.13
Wa'alaikum salaam.
Data Anda diukur dalam skala ordinal. Jumlah sampel 182. Belum diketahui normalitas distribusi data. Anda belum yakin apakah menggunakan Spearman ataukah Kendall-tau. Saran saya, lebih baik digunakan saja Spearman. Mengapa? Pertama, jumlah sampel Anda cukup besar yaitu 182 (Kendall-tau lebih cocok untuk sampel-sampel kecil). Kedua, data Anda diukur secara tegas dalam skala Ordinal. Ketiga, Anda belum mengetahui apakah distribusi normal ataukah tidak, dengan demikian persiapan dengan Spearman lebih baik. Namun, sekadar catatan: Apabila dilakukan uji Spearman, maka harus dilakukan perangkingan data. Apabila terlalu banyak rangkin yang "ties" (sama), maka ada baiknya Kendall-tau dipertimbangkan. Untuk saat ini, alangkah baiknya apabila Anda mencantumkan terlebih dahulu Spearman di dalam proposal Anda.
Demikian. Semoga bermanfaat.
Anonim
4.6.13
selamat malam pak. saya Winda dari Kendari mahasiswi agribisnis S1 sedang menyusun proposal penelitian yang judulnya mengenai Faktor2 yang Berhubungan dengan Persepsi KonSumen terhadap Produk Ikan di...... Kota Kendari.
Saya ingin bertanya, alat analisis apa yang tepat buat penelitian ini? Chi Square, Korelasi Pearson atau Spearman, Fishbein atau analisis lain?
Hypotesisnya itu----> harga, kemasan, promosi dan pelayanan berhubungan dengan persepsi konsumen.
mohon di balas... Terima kasih banyak.
tanggapan
4.6.13
Selamat malam.
Dari judul Anda terkesan Anda hendak melakukan uji korelasi. Sebab itu, Pearson dan Spearman adalah antara dua pilihannya. Kemudian, skala pengukuran yang Anda gunakan untuk variabel Harga, Kemasan, Promosi, Pelayanan, dan Persepsi Konsumen kiranya apa? Apakah Ordinal, Interval, ataukah Rasio? Pilihan uji korelasi ditentukan oleh skala pengukuran terendah. Apabila skala terendah adalah Ordinal, maka uji Spearman lebih cocok. Apabila skala terendah adalah Interval, maka uji Pearson lebih cocok.
Demikian. Semoga bermanfaat.
Unknown
6.6.13
apakah bila akan menguji korelasi, sebelumnya haruus menguji linearitas? variabel dependen saya kok gak ada yg linear dg variabel independennya ya.. berarti gak bisa diuji korelasinya dong?
tanggapan
7.6.13
Dalam kasus Anda, uji korelasi tetap bisa dilangsungkan. Uji linieritas adalah uji asumsi yang dipersyaratkan dalam rangka uji korelasi parametri (misalnya menggunakan Pearson). Apabila asumsi parametrik tidak terpenuhi maka silakan tetap melakukan uji korelasi dengan teknik Spearman rho seperti di artikel ini.
Demikian. Semoga bermanfaat.
Anonim
18.6.13
slmt mlm, Pak. sy sdg mnyusun tugas akhir ttg hub. kecrdasan logika matematik dan kecerdasn spasial trhdp nilai UN. d rumusan prmzlhan, sy mnuliskn "apakah ada hub yg sgnifikan antra kcrdsan logika dan spasial trhdp nilai UN?". sdgkn dosen pmbimbing sy ingin sy mmakai korelasi rank spearman. yg ingin sy tnyakan bgmaina cra krjax di bgn analisis data, Pak?
krna setau sy, kalau mnggunakan rank spearman maka hanya bisa menghitung korelasi antra kecerdasan logika trhdp nilai UN atau antra kecerdasan spasial trhdp nilai UN.
pakah pmhaman saya keliru, Pak?
mhon bimbinganx, Pak.
terima kasih.
tanggapan
19.6.13
Selamat malam. Variabel penelitian Anda ada 3 yaitu Kecerdasan Logika Matematika (X1), Kecerdasan Spasial (X2), dan Nilai UN (X3). Pokok masalah Anda adalah "Apakah ada hubungan yang signifikan antara kecerdasan logika matematika dan kecerdasan spasial terhadap nilai Ujian Nasional?" Asumsi saya, Anda menggunakan 3 variabel.
Anda hendak menggunakan uji korelasi Spearman. Dalam uji ini, maka akan dilihat dua jenis hubungan, yaitu: (1) X1 -- X3 (2) X2 -- X3. Saat menggunakan SPSS, maka ketiga variabel (X1, X2, dan X3) sekaligus dimasukkkan ke dalam kotak analisis. Anda cukup melihat di Output berapa korelasi masing-masing hubungan.
Satu hal yang perlu digarisbawahi adalah, Anda menekankan pada kata "signifikan" dalam pokok masalah. Untuk itu, perlu dilihat nilai Sig. Hitung (hasil Output SPSS). Apabila nilainya < 0,05 maka disebut "signifikan." Apabila > 0,05 maka disebut "tidak signifikan." By the way, jangan lupa membuat ranking terlebih dahulu sebelum menggunakan Spearman.
Demikian. Semoga bermanfaat.
ordinaryvieta
21.6.13
pak saya ingin bertanya, penelitian saya tentang hubungan antara tekanan darah dengan status gizi. di variabel independennya ada 2 kategori yaitu obesitas dan normal. di variabel dependennya ada 2 kategori yaitu hipertensi 1 dan hipertensi 2. yang saya tanyakan , saya menggunakan uji apa ya pak?
tanggapan
21.6.13
Untuk kasus Anda, korelasi dengan masing-masing dua kategori jawaban (untuk kedua variabel)maka patut dipertimbangkan penggunaan uji korelasi Phi. Phi umumnya digunakan dalam pengukuran korelasi antara 2 variabel kategoris. Kedua variabel tersebut menggunakan tabel Kontijensi 2 x 2, dengan mana peneliti punya dua variabel kategoris dan di setiapnya hanya punya dua kategori. Phi dihitung menggunakan nilai chi-square lalu membaginya dengan jumlah sampel, dan hasilnya dicari akarnya.
Demikian. Semoga bermanfaat.
Anonim
29.6.13
pak saya mau bertanya, saya sedang meneliti hubungan antara rasio keuangan dengan perubahan harga saham, saya menggunakan 5 variabel rasio keuangan dan 1 variabel perubahan harga saham, datanya masing masing sebanyak selama 10 tahun. data tersebut saat diuji 1 sample k-s terdistribusi normal, tetapi saat uji homogenitas dan linieritas, outputnya "too few cases". apakah itu berarti data tidak homogen dan linier? atau tidak bisa dihitung? dan jika tidak bisa, apakah itu berarti saya harus menggunakan korelasi spearman? terima kasih sebelumnya
tanggapan
30.6.13
Too few cases ini menarik untuk dititikberatkan. Apakah Anda telah melakukan Missing Value Analysis? Juga, mohon diperiksa kembali pada Data View. Apakah ada pernyataan-peryataan atau data-data responden/obyek yang belum terisi? Juga, ada baiknya dilihat jumlah sampel. Variabel penelitian Anda cukup banyak (seluruhnya 6 variabel). Tentu saja, sampel apabila memungkinkan juga agak besar.
Sama-sama. Semoga bermanfaat.
Gradhito
30.6.13
saya sudah melakukan mva dan hasilnya tidak ada missing value. data data yang berupa rasio keuangan juga sudah terisa semua, karena sampel hanya berjumlah 10. jadi menurut bapak, apa yang harus saya lakukan? mengurangi variabel ataukah menambahkan jumlah sampel? karena data lengkap dari perusahaan yang saya teliti hanya terdapat 10 tahun kebelakang, akan sulit untuk menambah jumlah sampel. maaf jika merepotkan, saya masih sangat awam dalam statistika. sekali lagi, terima kasih sebelumnya
tanggapan
1.7.13
Memang terdapat sejumlah alternatif dalam menangani masalah seperti ini. Pertimbangan utama tentu saja "keterbatasan" penelitian dari peneliti seperti keterbatasan dana, tenaga, waktu, serta birokrasi. Nah, setelah pertimbangan ini dilakukan, barulah alternatif teknis dipertimbangkan. Pertama, dapat saja dilakukan pengurangan variabel. Cara pengurangannya dapat lewat desain konstruk (perbaikan kerangka teori), dapat lewat analisis faktor (untuk mengurangi jumlah variabel. Kedua, dapat saja ditambahkan jumlah sampel, tetapi hal tersebut tentu lebih mengulur waktu dan belum tentu perusahaan akan memberikannya.
Dari kedua kemungkinan tersebut, ada baiknya dilakukan langkah yang pertama. Kemungkinan "redundancy" kiranya ada akibat ketimpangan jumlah variabel : jumlah sampel.
Sama-sama. Semoga sukses.
Gradhito
2.7.13
maaf pak, satu lagi, jika data saya yang berupa rasio terbukti tidak memenuhi prasyarat korelasi pearson, apakah memang bisa dengan spearman/kendall tau? terima kasih
Gradhito
2.7.13
dan jika ya, manakah yang sebaiknya digunakan, spearman atau kendall tau? serta alasannya apa pak? terima kasih lagi pak sebelumnya, jawaban jawaban bapak sangat membantu saya
tanggapan
2.7.13
Mungkin untuk yang pertama. Apabila asumsi korelasi Pearson tidak terpenuhi (meski data kita rasio) maka amatlah disarankan untuk menggunakan statistik non parametrik. Misalnya Spearman. Sebelum Spearman diberlakukan, ada baiknya data rasio tersebut dibuatkan rangking terlebih dahulu agar keajegan Spearman terselenggara.
Untuk yang kedua. Saran saya, apabila sampel Anda cukup besar dan tidak terlampau banyak ties (rangking yang sama) maka silakan digunakan Spearman. Namun, apabila sampel Anda cukup kecil dan banyak rangkin yang ties, maka ada baiknya Kendall-tau digunakan.
Sama-sama. Semoga bermanfaat.
annisaaulia
2.7.13
selamat sore pak, saya mahasisiwa yang sedang menyusun tugas akhir. Penelitian saya berjudul analisis hubungan kinerja lingkungan dan karakteristik perusahaan dengan pengungkapan lingkungan. kinerja lingkungan diukur dengan rangking PROPER, karakteristik perusahaan yang saya gunakan disini adalah size (diukur dgn ln total aset) dan tipe industri perusahaan. yang ingin saya tanyakan, uji apa yang sebaiknya saya gunakan untuk mengukur korelasi antar variabel tersebut?
tanggapan
2.7.13
Selamat sore. Variabel penelitian kiranya ada 3 yaitu "kinerja lingkungan", "karakteristik perusahaan", dan "pengungkapan lingkungan". Penentuan uji korelasi bergantung pada skala terendah. Urutan skala (dari rendah ke tinggi) adalah nominal, ordinal, interval, dan rasio. Apabila skala terendah adalah ordinal maka Spearman atau Kendall-tau patut ditimbang untuk digunakan. Apabila skala terendah adalah interval, maka Pearson patut ditimbang untuk dipergunakan.
Demikian. Semoga bermanfaat.
annisaaulia
21.7.13
hipotesis saya ada 2, yang pertama menguji hubungan kinerja lingkungan dan pengungkapan lingkungan dimana skala terendah adalah skala ordinal sehingga saya menggunakan Spearman. hipotesis kedua saya yang menguji hubungan karakteristik perusahaan dan pengungkapan lingkungan, dalam hipotesis kedua ini karakteristik perusahaan nya ada 2 yaitu size dan tipe industri. yang ingin saya tanyakan, apakah pengujian size dan tipe industri harus dipisah atau disatukan? terimakasih sebelumnya
tanggapan
13.10.13
Mengenai yang kedua, yaitu karakteristik perusahaan. Apabila Anda meyakini bahwa dari kedua karakteristik tadi yaitu "size" dan "tipe industri" benar-benar berdiri sendiri maka ada baiknya apabila dibuatkan variabel tersendiri. Jadi, variabel bukan lagi bernama "karakteristik perusahaan" melainkan dikembangkan menjadi dua yaitu "ukuran perusahaan" dan "tipe perusahaan".
Demikian tanggapan dari saya. Sama-sama. Semoga bermanfaat.
Anonim
9.7.13
Selamat malam pak,saya mahasiswa yang sedang membuat tugas akhir,tugas akhir saya berjudul hubungan pengetahuan dengan kecemasan ibu hamil,setelah saya hitung rs -0,52 lalu bgaimana untuk mencari z tabel,saya sangat bingung dan bagaimana kesimpulannya.dan satu lagi stlh menggunakan spss 2 sisi hasilnya pengetahuan dan kecemasan 1000 -,653 dan sbliknya itu bagaimana maksutnya,mohon maaf kalau pertnyaan saya terlalu banyak.
terima kasih
tanggapan
15.7.13
Selamat malam. Anda kemungkinan besar menggunakan uji korelasi Spearman (karena tertulis rs = -0,52). Untuk mencari z tabel tentu saja perlu diketahui jumlah sampel dan signifikansi penelitian yang ditetapkan sebelumnya. Sebagai sekadar contoh. Responden yang diteliti adalah 60 orang. Signifikansi penelitian yang ditetapkan 0,05. Uji korelasi menggunakan 2 sisi. Dan dianggap bahwa nilai z hitung sudah ditemukan, ya (cara mencari apabila sampel > 30 maka lihat pada bagian "Data Saya Lebih Besar dari 30 !" pada artikel di atas).
Karena peneliti menggunakan uji 2 sisi, maka arah hubungan belum ditetapkan (dua sisi berarti bisa positif, bisa pula negatif). Karena 2 sisi, maka untuk mencari z tabel ditetapkan dahulu nilai 0,025. Nilai ini adalah interval keyakinan yaitu 0,05 dibagi 2 = 0,025. Lihat Tabel Z. Cari pada kolom tabel nilai yang paling mendekati 0,025. Dari nilai yang paling dekat tersebut tarik garis ke kiri sehingga bertemu dengan nilai 1,9 + 0,060 = 1,96. Dengan demikian, batas kiri pengambilan keputusan dengan kurva normal adalah -1,96, sementara batas kanannya 1,96. Keputusan: Terima H0 dan Tolak H1 jika z hitung > -1,96 dan < +1,96; Tolak H0 dan Terima H1 jika z hitung < -1,96 dan > +1,96. Bagaimana keputusan Anda?
Karena nilai rs = -0,52 artinya hubungan bersifat negatif. Kesimpulannya, semakin tinggi "pengetahuan" di kalangan ibu hamil maka semakin rendah "kecemasan" yang mereka derita. Demikian pula sebaliknya, semakin rendah "pengetahuan" di kalangan ibu hamil maka semakin tinggi "kecemasan" yang mereka derita.
Sama-sama. Semoga bermanfaat.
Anonim
24.7.13
mhon bantuannya ny Pak,,saya bingung dalam menggunakan metode apa untuk menganilis data..tema TA sya adalah pola hubungan antara daya nyata terhadap efisiensi trafo..
n=51,misalkan contoh data untuk variabel daya nyata adalah 4500kw,7600kw,2400kw sedangkan untuk eisiensi misalkan 99.87%,99,76%,99.15%..
sedangkan data-data tersebut setelah di uji normalitas data dgn spss ternyata tidak terdistribusi normal..
metode2 apa saja pak yang cocok untuk analisis data tsb?
terima kasih.
tanggapan
13.10.13
Selamat sore. Dalam uji korelasi, khususnya apabila ternyata distribusi data tidak normal dapat dipertimbangkan untuk menggunakan korelasi Spearman rho. Untuk rincian langkah demi langkahnya dapat dilihat pada artikel di atas.
Demikian tanggapan dari saya. Semoga bermanfaat.
Anonim
26.7.13
Pak mohon bantuannya, saya mahasiswa keguruan sedang mengerjakan skripsi, saya masih bingung perbedaan dari:
1. Spearman's rank (correlation coefficient)
2. KR 21 (split half coefficient)
3. Pearson R
terimakasih sebelumnya dan mohon penjelasannya pak
tanggapan
13.10.13
Spearman's rank ada dalam konteks uji korelasi yang menggunakan uji korelasi Spearman. Dalam uji korelasi ini, peneliti melakukan rangking atas total skor tiap-tiap responden. Perangkingan ini dilakukan untuk masing-masing variabel. Nilai rangking yang terbentuk kemudian digunakan dalam perhitungan uji korelasi ini. Langkah-langkah pengujian korelasi Spearman dapat dilihat pada artikel di atas. Juga, korelasi Spearman dipilih apabila distribusi data tidak normal dan data di setiap variabel diukur dalam skala ordinal.
K-R 21 (Kuder-Richardson Formula 21) adalah suatu uji statistik guna menguji reliabilitas instrumen penelitian. K-R 21 digunakan apabila pilihan jawaban di dalam kuesioner bersifat dikotomus (misalnya "benar" atau "salah", "ya" atau "tidak"). K-R 21 lebih mudah dihitung ketimbang "saudaranya" yaitu K-R 20. K-R 21 dipilih sebagai alat uji reliabilitas apabila tingkat kesulitan seluruh item dalam kuesioner adalah sama.
Split Half Coefficient sama seperti K-R 21, digunakan untuk mengukur reliabilitas item-item dalam kuesioner. Dalam metode ini, seluruh item dibagi dua secara acak. Kemudian dikalkulasi skor total dari masing-masing bagian untuk kemudian diuji korelasi antarkedua bagian tersebut.
Pearson (r) adalah metode uji korelasi seperti Spearman. Namun, Pearson digunakan apabila distribusi data adalah normal dan diukur pada skala interval.
Sama-sama. Semoga bermanfaat.
Anonim
29.7.13
selamat siang pak.,. saya sedang meneliti tentang hubungan antara kedua variable penelitian tentang uji laboratorium di 3 rumah sakit yg berbeda,.ada 3 sampel rumah sakit, ada 3 variabel independent dan 1 variable dependen,. dan saya ingin menghubungkan antara variable tersebut dengan uji korelasi spearman, ini apakah bisa di uji ya pak ?karna hanya 3 sampel rumah sakit
tanggapan
13.10.13
Selamat siang. Apabila hendak dilakukan pengujian secara statistik adalah baik apabila jumlah sampel diperbesar. Ini untuk menjaga agar kesimpulan penelitian (hasil uji korelasi) tidak membias. Terlebih di dalam penelitian lebih besar jumlah variabel yang hendak diteliti ketimbang jumlah sampelnya.
Mungkin ada baiknya apabila metode penelitiannya diubah menjadi kualitatif. Peneliti melakukan wawancara dan pengamatan atas pihak-pihak yang kompeten sehubungan dengan masalah penelitian. Kemudian melakukan triangulasi dan menarik kesimpulan. Untuk mengatasi hal-hal ini alangkah baik apabila dilakukan pembicaraan mendalam dengan pembimbing penelitian Anda.
Demikian tanggapan dari saya. Semoga bermanfaat.
BERBAGI ILMU ITU MENYENANGKAN
20.8.13
Assalamu'alaikum pak
Pak saya mohon bantuan bapak untuk menyelesaikan skripsi saya. saya Siti semester akhir yang sedang menyelesaikan skripsi. pada awalnya skripsi saya mau mau menggunakan regresi, karena datanya tidak normal dan tidak homogen maka saya memakai spearman rho sebagai alternatifnya, apakah benar keputusan yang saya ambil? jumlah sampel yang saya ambil adalah 266 siswa. variabel X dan Y nya merupakan pernyataan yang disediakan pilihan jawaban sangat setuju, setuju, ragu-ragu, tidak setuju, dan sangat tidak setuju.
saya sudah coba menggunakan cara manual tapi saya kebingungan mencari tabel Z nya, bisakah Bapak memberikan tabel Z nya pada saya?
satu lagi pak, maaf kalau terlalu banyak.
saya tidak mengerti dengan cara SPSS. SPSS yang saya punya adalah SPSS.16, bisakah Bapak memberikan tutorialnya?
sebelumnya terima kasih pak
tanggapan
13.10.13
Wa'alaikum salam. Dalam hal penggantian regresi menjadi Spearman rho, terlebih dahulu harus ditimbang perumusan masalah dan hipotesis penelitian. Apabila perumusan masalah dan hipotesis menyatakan hendak menguji pengaruh, maka regresi yang digunakan. Apabila perumusan masalah dan hipotesis menyatakan hendak menguji hubungan (korelasi) Spearman rho memang dapat digunakan ketika distribusi data tidak normal.
Sampel Anda cukup besar dan ini amatlah baik bagi suatu uji statistik. Untuk z-tabel dapat dilihat di sini:
http://www.statsoft.com/textbook/distribution-tables/#z
Mengenai tutorial SPSS dapatlah dilihat pada artikel di bagian atas.
Demikian tanggapan dari saya. Sama-sama. Semoga bermanfaat.
Anonim
24.9.13
assalamuaikum pak,,,
pak saya mau tanya untuk menentukan skor ranking total x itu bagaimana??? mohon bantuannya pak soalnya saya baru pemula
tanggapan
13.10.13
Wa'alaikum salam. Mengenai cara menentukan skor ranking total X (juga Y) dapat kiranya dilihat pada artikel di atas. Setiap responden tentu menjawab pernyataan dalam kuesioner. Pernyataan dalam kuesioner terdiri atas pernyataan untuk variabel X dan variabel Y. Misalnya, variabel X terdiri atas 10 pernyataan, variabel Y juga 10 pernyataan. Ambil contoh responden 1. Untuk skor total X maka dijumlahkan skor tiap-tiap item variabel tersebut dan jadilah skor total X. Untuk responden 2 juga sama, ditotal. Responden 3 dan seterusnya pun sama. Lakukan hal yang sama untuk variabel Y. Dimulai dari responden 1 dan seterusnya.
Setelah ditemukan skor total X (dan tentunya juga Y) untuk setiap responden, kemudian dilakukan ranking. Nah, untuk membuat ranking juga dapat dilihat pada artikel di atas pada bagian "Uji Korelasi Spearman dengan SPSS ".
Demikian tanggapan dari saya. Semoga bermanfaat.
Anonim
30.10.13
selamat siang pak.
saya mahasiswa yg sedang menyusun tugas akhir dan saya bingung untuk uji statistik penelitian saya, saya mau bertanya pak, variabel bebas (X) dalam penelitian saya yaitu status gizi (skalanya rasio) dan variabel terikat (Y) adalah kualitas hidup. nah, untuk variabel kualitas hidup tersebut sudah saya skor dengan rentang 0-100. apakah skor tersebut sudah bisa dibilang skala rasio pak, karena setau saya 0nya harus absolut.
semula saya ingin menggunakan uji Pearson, tetapi setelah dicek Y tidak berdistribusi normal. sedangkan apabila ingin menggunakan Rank-Spearman persyaratan skalanya harus ordinal, kira2 uji yg mana yg lebih cocok untuk digunakan pak? dan apakah saya harus mnurunkan skala menjadi ordinal? mohon bantuannya pak, terima kasih..
tanggapan
3.11.13
Selamat siang. Sebelumnya perlu disampaikan informasi bahwa pengujian statistik menggunakan patokan skala terendah. Apabila X berskala Rasio dan Y Nominal maka penentuan uji statistik menggunakan patokan nominal tersebut. Dalam kasus Anda, X diukur dalam Rasio sementara Y tidak dalam Rasio. Y tidak dalam rasio tentu saja berkenaan dengan variabel yang hendak diukur yaitu "kualitas" yang sifatnya cukup subyektif tentunya.
Penentuan sudah dapat lebih jelas di antaranya karena setelah Anda periksa, ternyata Y tidak berdistribusi normal. Apabila salah satu variabel tidak berdistribusi normal maka statistik korelasi yang digunakan hendaklah yang bersifat non parametrik, yang dalam hal ini salah satunya Spearman. Mengenai hal "apakah diturunkan menjadi ordinal" tentu saja secara otomatis karena sebelum melakukan uji Spearman, terlebih dahulu kita harus melakukan proses perangkingan.
Sepemahaman saya, ada baiknya diterapkan uji Spearman. Sekadar informasi, hasil pengujian SPSS atas uji Pearson dan Spearman umumnya tidak terlampau jauh berbeda.
Demikian tanggapan dari saya. Sama-sama. Semoga bermanfaat.
Anonim
4.12.13
Selamat sore pak,
Saya masih belum memahami cara menggunakan uji spearman.
Penelitian saya mengenai persepsi dan perilaku masyarakat terhadap eco-design, menurut pembimbing saya, saya harus menggunakan 2 metode, yaitu uji chi square dan uji spearman.
Untuk uji chi square, saya membandingkan antara faktor usia, jenis kelamin, dll sebagai variabel dengan persepsi dan perilakunya terhadap eco-design.
Untuk uji spearman, saya tidak memahami apa yang harus diranking kan dalam variabel-variabel yang saya uji, dan apa yang sebenarnya di uji?
Terima kasih pak.
tanggapan
4.12.13
Selamat sore.
Mungkin saya akan menanggapi sepemahaman saya. Apakah tema penelitian Anda adalah "hubungan persepsi dengan perilaku masyarakat terhadap eco-design?" Apabila memang demikian maka tanggapan saya berdasarkan kemungkinan tersebut.
Kemungkinan Anda diarahkan untuk melakukan 2 uji hubungan. Uji pertama adalah meneliti apakah terdapat hubungan antara variabel-variabel kategoris (jenis kelamin, status kepegawaian, tingkat pendidikan) yang masing-masingnya dengan "persepsi" dan "perilaku". Untuk masalah ini Anda diarahkan menggunakan Chi-Square. Apabila menggunakan SPSS hal ini dapat dilakukan secara cepat, memang. Uji kedua, adalah meneliti apakah terdapat hubungan antara "persepsi" dengan "perilaku." Untuk masalah ini Anda diarahkan menggunakan Spearman. Untuk itu, Anda perlu membuat rangkin terlebih dahulu. Yang dirangking adalah skor total setiap variabel. Misalnya "persepsi" dianggap X dan "perilaku" dianggap Y. Untuk caranya, silakan lihat cara perangkingan pada artikel di atas.
Demikian tanggapan dari saya. Sama-sama. Semoga bermanfaat.
Anonim
10.12.13
salam pak...
pak saya sedang bingung sekali dengan sampel data saya yang tidak lulus uji autokorelasi. saya sudah transform dengan beda umum namun data jadi minus semua dan hasil regresi jadi terkesan salah...
saya mau bertanya apakah lulus uji autokorelasi itu memang harus ? apa tidak apa-apa jika saya melanjutkan skripsi saya tanpa lulus uji autokorelasi, karena sebagian dosen saya berkata selama data itu normal maka tidak apa2. dan disisi lain mengingat urgensi waktu rasanya tidak mungkin lagi saya menambah data atau variabel lagi.
dan satu lagi pak, uji-uji apa saja ya yang digunakan untuk menguji autokorelasi terutama untuk sampel saya (n:175).
mohon jawabannya pak...sangat dibutuhkan...
terimakasih....
salam
tanggapan
10.12.13
Salam.
Uji autokorelasi umumnya diterapkan sebagai asumsi dari uji regresi. Namun, uji regresi tersebut adalah Uji Regresi Berganda (Multiple Linear Regression/MLR). Tujuannya adalah, menyelidiki apakah sesama Variabel Bebas (X1 dengan X2, misalnya) saling berkorelasi secara berlebihan. Nah, uji autokorelasi ini hanya diterapkan pada MLR, yaitu uji regresi di mana Variabel Bebas-nya 2 atau lebih. Uji autokorelasi diadakan antar Variabel Bebas, bukan antara Variabel Bebas dengan Variabel Terikat. Apabila uji yang diterapkan adalah Uji Linier Sederhana (Simple Regression/SR) maka tidak perlu dilakukan uji autokorelasi karena Variabel Bebas-nya cuma satu.
Ke manakah jenis uji regresi yang Anda gunakan? Apakah MLR ataukah SR. Apabila SR tentu tidak perlu diadakan uji autokorelasi. Apabila MLR, sebagai jalan tengah, sesuai pendapat sebagian dosen Anda, kendati terjadi autokorelasi, silakan saja diteruskan pengujian asalkan dimuat dalam catatan pelaksanaan uji hipotesis pada pembahasan skripsi Anda.
Demikian tanggapan dari saya. Sama-sama. Semoga bermanfaat.
Anonim
10.12.13
Terimakasih pak atas balasannya...
saya pakai yang MLR pak..
ingin nanya lagi pak, cara menggunakan uji Ljung-box di spss 17 gimana ya pak ? soalnya sya sudah coba lihat di menu graphs malah tidak ada
tanggapan
7.3.14
Sama-sama. Mengenai Ljung-box test di SPSS 17 klik Analyze > Forecasting > Create Model. Demikian. Semoga bermanfaat.
Unknown
1.1.14
maaf, pak, baru pertama kali belajar spss, cara menentukan rx dan ry nya bagaimana ya ?
tanggapan
7.3.14
Anda harus tentukan rangking 1 dimulai dari nilai terbesar ataukah terkecil. Misalnya Anda tentukan dari nilai terbesar (descending), maka ini berlaku untuk perangkingan Rx maupun Ry. Contoh data penelitian Anda 5 responden seperti berikut:
Responden.......TotalX.........Rx.......TotalY.......Ry
1...............40.............4........50...........1
2...............41.............2,5......38...........5
3...............39.............5........39...........,5
4...............41.............2,5......40...........2
5...............45.............1........39...........3,5
Pada Rx 45 adalah terbesar sehingga rangking 1, disusul 41 yang ada dua dan seharusnya menempati peringkat 2 dan 3. Mengapa nilai 41 peringkatnya 2,5 ? Karena mereka ada dua buah (responden 2 dan responden 3). Seharusnya menempati peringkat 2 dan 3. Namun, dalam perangkingan dianut rumus (2 + 3) : 2 = 5 : 2 = 2,5. Selanjutnya kok nilai 40 (pada responden 1) peringkat 4 bukan 3 ? Karena rangkin 3 sudah digunakan oleh nilai 41 terdahulu. Jadi nilai 40 langsung dianggap peringkat 4. Sementara nilai 30 adalah peringkat 5.
Demikian halnya dengan Ry.
Demikian tanggapan dari saya. Semoga bermanfaat.
Unknown
2.1.14
salam kenal pak , saya mahasiswi semester akhir yang sedang menyelesaikan tuga akhir, disini saya menggunakan metode uji korelasi nonparametrik, dan dosen yang membimbing saya menyarankan saya menggunakan uji korelasi spearman ato uji pearson , jadi saya masih bingung pak tentang keduanya itu
mohon sarannya pak, terima kasih.
tanggapan
7.3.14
Salam kenal juga untuk Anda. Apabila Anda memutuskan menggunakan uji korelasi nonparametrik maka uji yang lebih tepat adalah korelasi Spearman. Mengapa demikian? Spearman memang merupakan uji korelasi non parametrik, sementara Pearson adalah parametrik. Uji korelasi non parametrik digunakan apabila data diukur dalam skala ordinal, berdistribusi tidak normal. Sementara Pearson digunakan apabila data berdistribusi normal, data berskala interval atau rasio.
Nah, apabila Anda hendak menggunakan uji korelasi nonparametrik, maka Spearman lebih tepat.
Demikian tanggapan dari saya . Semoga bermanfaat.
Unknown
21.1.14
Salam kenal pak, saya mahasiswi semester akhir yang sedang menyelesaikan tugas akhir, saya mau bertanya pak. Penelitian saya berjudul hubungan hasil belajar dan motivasi siswa dengan penggunaan kartu. Itu menggunakan uji korelasi apa ya pak? Terima kasih :)
tanggapan
7.3.14
Salam kenal juga untuk Anda. Hasil Belajar (HB) diukur dalam skala apa? Motivasi Siswa (MS) diukur dalam skala apa? Penentuan penggunaan uji statistik korelasi berpatokan pada skala yang lebih rendah. Misalnya, HB diukur dalam skala rasion (misalnya nilai hasil belajar/nilai rapot/nilai ulangan).
Sementara MS diukur dalam skala ordinal (misalnya SS, S, TS, STS). Maka skala terendah adalah ordinal (ordinal lebih rendah dari rasio). Dengan demikian, uji statistik korelasi yang digunakan adalah Spearman, Kendall Tau, dan sejenisnya statistik korelasi non parametrik.
Sama-sama. Semoga bermanfaat.
lina
29.1.14
ass,,salam kenal,,sy lina sedang melakukan tugas semester akhir ,judulnya hubungan penerapan standar pelayanan anc terhadap tingkat kepuasan ibu hamil yang melakukan anc,, V.Indevenden sy menggunakan skala nominal, ya=1 tidak=0, dan V.Devenden sy menggunakan skala ordinal,sebaiknya dianalisa datanya saya menggunakan chi square atau spearman rank pak??? tolong di jawab pak,,,
tanggapan
7.3.14
Wa'alaikum salaam. Salam kenal juga untuk Anda. Untuk pilihan uji korelasi berpatokan pada skala terendah. Dalam hal penelitian Anda, antara nominal dengan ordinal, maka nominal adalah yang terendah. Dengan demikian, dapatlah lebih tepat digunakan chi square ketimbang Spearman.
Demikian tanggapan dari saya. Semoga bermanfaat.
rama
1.2.14
ass. sy rama sedang melakukan tugas akhir smester, judulnya faktor yg mempengaruhi suami dalam penggunaan alt kontrasepsi. Vi=pengetahuan,umur,jumlah anak,pendapatan,dan pendidikan, sedangkan Vd=partisipasi suami dlm penggunaan alt kontrasepsi. yg mau sy ingin tanyakan sy bingung mau pakai skla apa untuk menghitung masing2 Vi nya. terus mengenai analisa datanya sy juga masih bingung mau pakai rumus yang mana ???? terima kasih
mohhhoonnnn bantuannya pak .....................
tanggapan
7.3.14
Wa'alaikum salaam. Dari judul Anda, yaitu "faktor yg memengaruhi ..." telah dapat diraba bahwa yang dicari adalah "pengaruh Xn terhadap Y". Dengan demikian, uji yang kiranya lebih tepat untuk diterapkan adalah "regresi." Lebih tepatnya lagi adalah, regresi berganda (multiple regression). Kemudian, mengenai skala. Pengetahuan (skala ?), umur (rasio), jumlah anak (rasio), pendapatan (jika jumlah rupiah secara pasti, rasio), pendidikan (interval). Untuk VD, partisipasi diukur dalam skala ? Nah, dalam hal regresi, skala patokan terendahnya adalah interval. Sebab itu, sebaiknya data Anda diukur dalam skala tersebut.
Demikian sementara tanggapan dari saya. Semoga bermanfaat.
Anonim
11.2.14
salam, mas apakah bisa di analisis antara kode yang dibuat sendiri misalx nilai 1 tidak, dan 2 ya (saya buat sendiri) dengan scoring yang sdh di validasi oleh orang lain ato instansi tertentu tapi scoringnya bukan jawaban ya dan tidak tapi akumulasi dari scoring yang ada misalnya total scoring 12. apakah tidak keliru kalo saya hubungkan antara total skoring yang saya buat (tanpa validasi) dengan skoring yang sudah di validasi, Tq
tanggapan
7.3.14
Salam juga untuk Anda. Sepemahaman saya, sifat dari uji-uji statistik adalah "mekanis" . Artinya, mereka hanya menjalankan kehendak dari peneliti. Syarat utamanya adalah skala pengukuran (nominal, ordinal, interval ataukah rasio), distribusi data, jumlah sampel, dan sejenisnya. Apabila hal-hal tersebut telah ditentukan, maka secara "mekanis" uji statistik dapat dilangsungkan.
Kembali kepada kasus apakah boleh menghubungkan (mengorelasikan) antara total skoring yang kita buat sendiri dengan yang sudah divalidasi? Bisa saja itu dilakukan. Asalkan, skala pengukuran tetap ditentukan. Misalnya, kode yang dibuat sendiri 1 dan 2 , jadi cuma ada 2 pilihan, dan sebab itu skalanya nominal. Sementara, yang divalidasi adalah jumlah total, yang bisa saja merupakan skala rasio. Nah, uji korelasi berpatokan pada skala terendah, dan dalam hal ini nominal. Sebab itu, penentuan uji korelasi apa yang digunakan adalah yang diperuntukan bagi skala nominal. Misalnya chi square, point bisserial, dan sejenisnya.
Demikian tanggapan dari saya. Semoga bermanfaat.
erisa widyanti
22.2.14
Komentar ini telah dihapus oleh pengarang.
Anonim
22.2.14
Pak, sya skripsinya mencari faktor-faktor yang berhubungan, dengan uji korelasi rank spearman, nantinya apakah harus dilakukan uji validitas dan realibilitas pak ? soalnya ada yang bilang tidak perlu uji validat dan realibilitas. terimaksih
tanggapan
7.3.14
Mengenai apakah diterapkan uji validitas dan reliabilitas. Sepemahaman saya, kedua uji tersebut sebaiknya diterapkan. Uji validitas tidak melulu harus menggunakan statistik, karena bisa pula diuji validitas muka (bunyi pernyataan dalam kuesioner) dan dinilai menggunakan pendapat ahli. Ahli di sini dapat berupa dosen pembimbing Anda, profesor yang sengaja Anda temui untuk dimintai pendapat mengenai instrumen Anda, dan sejenisnya.
Untuk uji reliabilitas, dimaksudkan menilai kehandalan suatu instrumen. Artinya apabila suatu instrumen dinyatakan reliabel, maka apabila dilakukan penelitian di masa-masa mendatang, ia akan mengukur hal yang serupa. Umumnya, penelitian untuk skripsi diterapkan untuk waktu sesaat yaitu untuk keperluan penyelesaikan skripsi saja sehingga kerap uji reliabilitas ini dipandang tidak perlu dipergunakan.
Secara substantif, kedua uji tersebut tetaplah perlu. Namun, sejumlah dosen pembimbing skripsi mungkin memiliki pandangan berbeda mengenai "aksiologi" suatu penelitian skripsi. Saran saya, diskusikan dengan dosen pembimbing Anda mengenai apakah kedua uji ini perlu dilakukan ataukah tidak di dalam skripsi Anda.
Sama-sama. Semoga bermanfaat.
Unknown
28.2.14
ass, pak.
saya intan, mhasiswi keperawatan. saya mau bertanya mengenai uji statistik untuk tugas akhir saya pak. saya menggunakan 2 variabel.
variabel independent : kebiasaan sarapan = parameternya ( ya, tidak) = skala Nominal
variabel dependent : Kebugaran jasmani = parameter 22-25 (BS), 18-21 (B), 14-17 (S), 10-13(K), 05-09 (KS) = skalanya masih bingung, ini skala ordinal atau interval??
lalu uji statistiknya jika nominal + ordinal menggunakan apa pak? atau nominal + interval?
mohon bantuannya pak. Teimakasih
wss
tanggapan
7.3.14
Wa'alaikum salaam. Untuk Variabel Independen (VI) skala Anda memang nominal. Sementara untuk Variabel Dependen (VD) tampaknya skala Anda adalah interval. Penentuan untuk uji statistik apa yang dipergunakan berpatokan pada skala terendah. Dalam kasus Anda, skala terendah adalah nominal dan dengan demikian uji statistik yang lebih tepat adalah Chi Square ataupun poin bisserial. Baik nominal + ordinal maupun nominal + interval, uji statistiknya tetap sama yaitu berpatokan pada skala terendah yaitu nominal.
Demikian tanggapan dari saya. Semoga bermanfaat.
Anonim
27.5.14
selamat malam pak, mohon maaf menyambung dari pertnyaan sebelumnya, bagaimana jika skala data saya rasio dan ordinal? apakah sama prinsipnya berpatokan pada skala yang terendah juga ? terimakasih pak, mohon bantuannya
tanggapan
15.6.14
Selamat malam. Demikian pula apabila skala datanya rasio dan ordinal, patokannya adalah ordinal karena lebih rendah.
Demikian tanggapan saya. Sama-sama. Semoga bermanfaat.
kasenda
14.4.14
Assalamu'alaikum, pak.
saya mahasiswa agribisnis yang sedang melaksanakan tugas akhir, ingin bertanya mengenai uji statistik skripsi saya.
saya belum memahami betul mengenai uji statistik parametrik, dan penelitian yang saya ambil mengenai tingkat partisipasi progam PUAP yg di pengaruhi oleh (umur, pendidikan, lama berusaha tani, frekuensi mengikuti penyuluhan, luas lahan, jumlah tanggungan keluarga, produksi dan produktivitas), saya masih bingung untuk menentukan uji statistik dan skala apa yg akan saya gunakan, kira-kira menurut bapak seperti apa seharusnya? mohon bantuannya, trims..
tanggapan
28.4.14
Wa'alaikum salaam.
Uji statistik parametrik adalah suatu uji statistik yang diperuntukkan bagi data-data yang berskala interval dan rasio. Dari variabel Anda yaitu "tingkat partisipasi" maka kesannya adalah menghitung "kuantitas", dan indikator-indikator yang Anda gunakan rata-rata adalah berskala rasio (umur, lama berusaha, frekuensi penyuluhan, luas lahan, jumlah tanggungan, produktivitas). Sementara mengenai pendidikan, ada yang menyebut sebagai ordinal ataupun interval.
Dengan demikian, dapatlah Anda menerapkan uji statistik parametrik. Apabila Anda hendak menguji pengaruh, maka dapatlah salah satunya menggunakan uji regresi.
Demikian tanggapan dari saya. Semoga bermanfaat.
Anonim
1.5.14
assalamu'alaikum pak
saya ingin minta arahan dari bpk. saya sedang skripsi dan jenis pnltian saya korelasional. dengan jumlah populasi hanya 20 orang. apa dengan jumlah responden hanya 20 bisa? dan nanti hasilnya bisa sesuai pak? rumus apa yang digunakan? saya masih kurang paham pak.
terimakasih. wassalamu'alaikum
tanggapan
15.6.14
Wa'alaikum salaam. Penelitian korelasional dengan jumlah populasi 20. Silakan saja diteruskan asalkan gunakan sampel jenuh dengan pengertian seluruh anggota populasi digunakan sebagai sampel. Mengenai rumus yang dimaksud apakah rumus pengambilan sampel ataukah uji statistiknya? Apabila yang pertama maka umum di buku-buku metode penelitian karangan penulis Indonesia. Apabila yang kedua bergantung pada skala datanya. Apabila ordinal gunakan Spearman. Apabila interval rasio gunakan Pearson. Apabila nominal gunakan Point Bisserial.
Demikian tanggapan dari saya. Sama-sama. Semoga bermanfaat.
Unknown
5.5.14
selamat malam pak.. saya sedang melakukan penelitian kesehatan antara tingkat pengetahuan dan motivasi keduanya berskala ordinal (tinggi sedang rendah) responden 30 orang. kuesioner pengetahuan (ya tidak) kuesioner motivasi (SS, S, TS, STS) apakah bisa menggunakan uji spearman.. dan saya ingin mengetahui keeratan hubungan antar variabel.. Mohon pencerahan. Terimakasih banyak
tanggapan
15.6.14
Selamat malam Pentana. Mengingat adanya 2 jenis skala data yaitu nominal (ya-tidak) dan ordinal, maka patokan penggunaan uji statistik didasarkan pada skala terendah. Dengan jumlah sampel 30 kiranya sudah menyukupi untuk menggunakan Point Bisserial.
Demikian tanggapan dari saya. Sama-sama. Semoga bermanfaat.
Unknown
31.5.14
bagaimana pak mencari korelasi (hubungan) seperti cth :
variabel bebes = guru berprestasi (X1), guru kreatif (X2) sampelnya berjumlah 7 org (sesuai kategori berprestasi dan kreatif)
variabel bebas = prestasi siswa (Y) sampelnya adalah siswa yg berjumlah 365
judulnya kira2 begini "hubungan antara guru berprestasi dan kreatif dengan prestasi siswa")
tanggapan
15.6.14
Mengenai korelasi guru berprestasi, guru kreatif, prestasi siswa, sebaiknya dikembalikan kepada desain awal penelitian. Sasaran penelitian apakah guru ataukah siswa ? Apabila guru, maka sebaiknya seluruh responden adalah guru. Apabila siswa, maka sebaliknya seluruh responden adalah siswa. Misalnya, sasaran adalah siswa (365 orang). Maka pernyataan mengenai guru kreatif dan guru berprestasi dapat diinternalisasi ke dalam item-item pernyataan di dalam kuesioner. Demikian pula sebaliknya, apabila sasaran penelitian adalah guru maka item-item pernyataan mengenai siswa berprestasi dapat diinternalisasi ke dalam item-item kuesioner.
Demikian tanggapan dari saya. Semoga bermanfaat.
STCH Interior Design & Furniture
2.6.14
Maaf permisi..mw tanya.gmana cara menentukan rX & rY bwt rank spearman ? Trimakasih mohon bantuannya
tanggapan
15.6.14
Silakan. Untuk penentuan ranking X dan Y silakan dilihat pada komentar atas prio dwi Rabu, 01 Januari, 2014 pada bagian komentar atas.
Demikian tanggapan dari saya. Sama-sama. Semoga bermanfaat.
Anonim
17.6.14
maaf pak saya mau bertanya
kalau dalam definisi operasional skala yg kita gunakan untuk membuat kuesioner berbeda-beda misalnya menggunakan skala nominal dan ordinal apakah saya masih bisa mengunakan uji.nya dengan menggunakan chi square pak atau harus menggunakan uji yang lain, karna yg saya baca dr suatu sumber bisa menggunakan chi square jika skala.nya ordinal dan nominal namun d sumber lain mengatakan tidak bisa menggunakan uji chi square jika skalanya ordinal dan nominal
mohon penjelasannya terimakasih ^^
tanggapan
6.9.14
Mengenai penentuan instrumen uji statistik terkait dengan skala pengukuran memang terdapat sejumlah pendapat. Hal terpokok adalah, seluruh penentuan tersebut mengikut pada skala pengukuran terendah. Dengan demikian, kepastian jenis skala ukur data yang digunakan dalam sebuah penelitian menjadi sangat penting. Apabila skala ukur tersebut telah fix, baru kemudian dapatlah dicarikan alat uji statistiknya.
Kembali ke persoalan adanya dua skala ukur yaitu nominal dan ordinal, sesungguhnya Chi Square dapatlah dipergunakan. Namun ia hanya efektif dengan pilihan kemungkinan yang 2 saja di sejumlah variabelnya. Apabila salah satu variabel memiliki jumlah pilihan lebih dari dua (umumnya yang ordinal) maka Chi Square disebut sebagai kurang maksimal performanya. Untuk kasus ini, Cramer V dirujuk sebagai alternatifnya.
Demikian tanggapan dari saya. Semoga bermanfaat.
Anonim
21.6.14
selamat siang pak, saya mau bertanya apakah bunyi hipotesis menentukan uji statistik yang kita pakai. saya menggunakan uji spearman apa bunyi hipotesisnya? dan apakah jika teknik pengambilan sampel menggunakan AKSIDENTAL SAMPLING perlu dihitung besar sampelnya? atau bagaimana pak? mohon bantuannya.
terima kasih.
tanggapan
6.9.14
Selamat siang. Mengenai pernyataan hipotesis, tentu saja menyerminkan pilihan ji statistik yang nanti dipergunakan sebagai alat ujinya. Apabila pernyataannya seperti "hubungan", "korelasi", maka tentu uji statistik korelasi yang nanti dipergunakan. Apabila pernyataannya seperti "pengaruh", "peranan", "kontribusi", maka uji-uji regresi yang nantinya dipergunakan. Mengenai apakah "aksidental sampling" perlu dihitung besar sampel, maka seyogyanya sebagai sebuah penelitian ilmiah yang sifatnya kuantitatif tetap dihitung besar sampelnya. Caranya, populasi penelitian yang "infinite" (tidak terbatas) di-frame, dibuat kerangka perkiraannya, misalnya dalam hal pengunjung toko diperkirakan dalam harian, mingguan, bulanan, atau tahunan. Satuan waktu tersebut merupakan suatu frame sampling, untuk tetap mengukur populasi agar sampel yang kita ambil nanti tetap dinyatakan representatif.
Demikian tanggapan dari saya. Sama-sama. Semoga bermanfaat.
patricia
14.9.14
selmat siang pak...
sy mau tny. bgni, penelitian sy tentang hubungan variabel X dan Y. variabel X dan Y respondenny berbeda. variabel X jumlah responden 88 dan variabel Y 93. sy menggunakan analisa data dgn uji spearman rank, karna skala sy berbentuk ordinal.
kira2, bs ngk pak? pertama2 sy mencari rata2ny dulu. baru sy hubungkan.
mohon pencerahanny pak, soalny sy agak bingung dengan menggunakan uji spearman rank dgn spss.
terima kasih
tanggapan
27.9.14
Selamat siang. Untuk uji korelasi Spearman, yang dikorelasikan adalah Ranking-nya. Sebaiknya dicari terlebih dahulu rangkin tersebut. Apabila tidak menggunakan SPSS, menggunakan Excel pun sesungguhnya bisa karena ada fitur formula RANK CASES di software tersebut.
Demikian tanggapan saya. Sama-sama. Semoga bermanfaat.
Anonim
10.10.14
Maaf pak sa mau bertanya,
saya mahasiswa sedang menyusun proposal, judul saya hubungan antara hasil pemeriksaan darah dengan derajat DBD,
hasil pemeriksaan darah lengkap (jumlah trombosit,jumlah leukosit, nilai hematokrit, kadar hemoglobin) skala rasio
derajat DBD (derajat 1, derajat 2, derajat 3, derajat 4) skala ordinal
apa uji statistik yng tepat sya gunakan ?
sya belum tau apa data sya terdistribusi normal atau tidak,,
mohon bantuannya pak,,
tanggapan
24.12.14
Untuk penentuan skala, digunakan patokan yang lebih rendah. Jadi, apabila variabel satu berskala rasio, variabel lain berskala ordinal, maka patokan uji korelasi didasarkan pada ordinal. Spearman adalah salah satunya yang cocok. Namun, melihat dari derajat DBD yaitu 1 hingga 4, apabila setiap derajat memiliki indikator yang pasti dan standar maka dapat dikategorikan sekurangnya adalah interval. Dan, sebab itu, dapat digunakan uji Pearson Product Moment.
Mengenai distribusi data, sebaiknya dilakukan pengujian terlebih dahulu atas hal ini sebelum menggunakan uji korelasi. Apabila data berdistribusi normal (apabila skala rasio-interval) dapat digunakan Pearson. Apabila data tidak berdistribusi normal (skala rasio-interval) gunakan saja Spearman.
Demikian tanggapan dari saya. Semoga bermanfaat.
Nina
23.11.14
Slmt mlm Pak. judul saya: pengaruh good corporate governance terhadap kinerja keuangan perusahaan pertambangan yang dimoderasi oleh corporate social responsibility periode 2010-2012. Namun, data untuk GCG saya berdasarkan survei hanya 11 data (periode 2010-2012), hasil data berupa angka 50-100. Data CSR mulai dari 0,0 s/d 1,0. Data kinerja keuangan memakai ROE (data berupa angka 0,0 s/d 1,0). Uji apakah yang dapat saya pakai? Bila uji pengaruh (regresi) dengan jumlah sampel 11 utk GCG, maka saya pikir regresi tidak cocok. Padahal judul saya sudah cerita "pengaruh". Apakah hanya uji beda saja yang diperbolehkan utk penelitian saya ini? Uji beda yg mana yg dapat saya pakai? mksh ats bantuannya pak.
tanggapan
24.12.14
Selamat malam Nina. Memang, uji regresi seyogyanya tidak diterapkan mengingat kecilnya jumlah sampel. Apakah variabel bebasnya GCG saja ataukan GCG dan CSR? Juga, apabila hendak dilakukan uji beda, maka kiranya yang paling memungkinkan adalah meneliti per variabel. Misalnya, apakah GCG di tahun 2010, 2011, dan 2012 berbeda ataukah tidak (2010 digunakan sebagai titik awal). Atau, meneliti Kinerja Keuangan saja. Jadi, uji beda relatif lebih cocok untuk bicara "satu" hal dalam kondisi berbeda. Dan, apabila memang hal ini yang hendak diterapkan, maka Friedman ANOVA dapat digunakan. Jadi, penelitian nantinya memiliki pertanyaan berikut: Apakah GCG dan KK ke-11 perusahaan sama ataukah berbeda untuk periode 2010 s/d 2012?
Untuk sementara demikian tanggapan saya. Sama-sama. Semoga bermanfaat.
Unknown
30.11.14
Pak saya mau tanya, bgmn jika var bebasnya sudah terdistribusi normal (>0.05) sdgkan var. Y nya tidak terdistribusi normal (< 0.05)? Apa yg saya pakai untuk uji korelasinya? Spearman atau Pearson??
Terimakasih pak
tanggapan
24.12.14
Alangkah baiknya apabila ada salah satu variabel yang tidak berdistribusi normal maka penelitian menggunakan uji korelasi yang memang dipergunakan untuk data yang tidak berdistribusi normal. Sepemahaman saya, Spearman kiranya lebih tepat.
Demikian tanggapan saya. Sama-sama. Semoga bermanfaat.
Anonim
6.12.14
Selamat siang bapak, saya mau bertanya, saya mempunyai dua variabel yang sama-sama ordinal, apakah bisa menggunakan chi square? variabel independen saya mempunyai 3 pilihan(baik , sedang dan buruk) sedangkan variabel dependen saya 2 pilihan (Kecanduan dan tidak Kecanduan). Apabila tidak memungkinkan, uji apakah yang bisa saya ambil? mohon penjelasannya, terimakasih ^ ^
tanggapan
24.12.14
Selamat siang. Ordinal adalah variabel kategoris, dan apabila kedua variabel yang diselidiki, kendati punya jumlah pilihan berbeda, sifatnya kategoris tidak masalah apabila chi square dipergunakan. Hal yang penting dipertimbangkan adalah jumlah sampel tidaklah terlalu besar tetapi tidak kurang dari 5.
Demikian tanggapan dari saya. Sama-sama. Semoga bermanfaat.
Unknown
4.1.15
asalamulaikum pak saya mutmainah , judul penelitia saya hubungan stress dan aktivitas fisik dengan kadar gula darah pada pasien dm tipe 2 , hasil ukur stres= normal, ringan,sedang, berat,, sangat berat dan aktivit as fisik adalah teratur dan tidak teratur, dan kadar gula darah = baik, sedang, buruk , uji apa yang sya pakai ? dann haruskah mengukur observasi fisik dengan wawancara tanpa observasi dan saya bingung jika menggunakan crossectional , kapan saya kasih kuisioner , dan observasi aktifitas fisik, dan test kadar gula darah ., mohon bantuannya , terim kasih
Amadeo
17.1.15
Selamat malam pak, saya mahasiswa kedokteran tingkat akhir dan mau membuat penelitian antara umur ibu (nominal; lebih/kurang dari 24 tahun) dengan keterjadian suatu penyakit (nominal) samplenya 55 orang. Uji apa yg sebaiknya saya pakai? Apa bisa saya menggunakan chi square dan regresi linear sederhana?
Terima kasih.
tanggapan
26.5.17
Selamat malam. Tentu saja, perlu ditelusuri terlebih dahulu, apakah penelitian hendak mengaji hubungan antara "umur ibu" dengan "keterjadian penyakit" ataukah pengaruh "umur ibu" terhadap "keterjadian penyakit" ? Skala data untuk kedua variabel adalah nominal. Untuk uji korelasi antardua skala nominal, dapat digunakan point bisserial. Untuk uji pengaruh (regresi) dapat digunakan logistic regression.
Demikian tanggapan saya. Sama-sama. Semoga bermanfaat.
Unknown
22.1.15
Pak, Mohon pencerahannya. Judul skripsi saya "Pengaruh Pengalaman Praktik Industri, Kemandirian Belajar dan Informasi Dunia Kerja Terhadap Kesiapan Kerja Siswa" Skala data semua variabel ordinal, yang mau saya tanyakan, uji apa yang tepat untuk mengetahui seberapa besar pengaruh ketiga variabel bebas terhadap variabel terikat tersebut? Dari beberapa sumber yg saya baca, untuk mengetahui pengaruh maka gunakan uji regresi, sedangkan syarat regresi tidak bisa dilakukan kalau skala datanya ordinal. Mohon pencerahannya pak, terimakasih sebelumnya.
tanggapan
26.5.17
Mungkin seperti ini. Penelitian terdiri atas 3 variabel bebas dengan skala ordinal dan 1 variabel terikat juga dengan skala ordinal. Tentu saja, skala ini tidak masuk ke dalam prasyarat uji regresi karena skala paling rendah yang dikehendaki adalah interval. Apabila mengikuti ketentuan ini, maka uji regresi tidak dapat diselenggarakan. Namun, ada sejumlah penulis metode penelitian yang memasukkan skala sikap dengan range Sangat Setuju hingga Sangat Tidak Setuju ke dalam skala interval, sehingga konsekuensinya uji regresi dapat dilakukan. Atau, ada pendapat lainnya, yang menganggap skala dengan range tersebut tetap ordinal, tetapi ditingkatkan menjadi skala interval dengan Method of Successive Interval (MSI) untuk kemudian dari hasil konversi tersebut dilakukan uji regresi.
Demikian tanggapan dari saya. Sama-sama. Semoga bermanfaat.
Unknown
5.4.15
Pak saya mau bertanya, kalau saya menggunakan hubungan asosiatif antara kualitas produk (X) dengan keputusan pembelian (Y). Kualitas produk terdiri dari 5 sub variabel dan keputusan pembelian 6 sub variabel.Data saya berjumlah 100 responden. Skala yang digunakan rating scale untuk X dan likert untuk Y. Saya menggunakan analisis korelasi Kendall Tau. Pertanyaan saya :
1. Apakah sub variabel ini akan menjadi X1, X2, X3 dan Y1, Y2, Y3? Kalau ditotal bagaimana cara penotalannya ya dijumlah biasa saja? Hasil ordinal bisa dijumlah juga kah?
2. Kalau tidak ditotal apakah bisa dihitung juga dengan kendall tau apabila asumsi X1,X2 dst dan Y1, Y2 dst? Berarti banyak data yang berperingkat sama?
3. Apakah bisa dirubah jadi persamaan linier dan bagaimana caranya?
Terima kasih.
tanggapan
26.5.17
Mungkin menurut poin sharingnya. Pertama, apakah penelitian terdiri atas 1 X dan 1 Y ataukah 3 Y dan 3 Y ? Apabila terdiri atas 1 X dan 1 Y maka tentu saja perlu dicari skor total variabel, yaitu menjumlahkan "X1, X2, dan X" menjadi X dan "Y1, Y2, dan Y3" menjadi Y. Kedua, hubungan antar variabel, di mana variabel banyak memiliki rank yang sama memang lebih pas apabila diuji dengan Kendall-tau. Ketiga, apabila langkah yang kedua dapat dilakukan, konversi menjadi persamaan linear tentu tidak perlu dilakukan.
Demikian tanggapan dari saya. Sama-sama. Semoga bermanfaat.
Unknown
10.4.15
Selamat sore pak,
Saya sedang melakukan penelitian untuk tugas akhir saya pak. Data saya adalah rasio keuangan. Metode yg saya pilih yaitu analisis regresi berganda. Setelah melakukan uji asumsi klasik, data saya tidak lulus uji heteroskedisitas. Kira-kira bagaimana yah pak mendeteksi variabel mana saja yang merupakan penyebab/penggangu. Dan langkah selanjutnya agar data saya dapat lulus uji tersebut bagaimana yah pak?, mohon pencerahannya.
Terimakasih sebelum dan sesudahnya pak
tanggapan
26.5.17
Selamat sore. Salah satu prasyarat regresi berganda adalah homoskedastisitas. Maknanya, di setiap level variabel-variabel bebas, varians residu adalah konstan. Dengan demikian nilai residu di setiap tingkat variabel bebas punya varians yang sama. Apabila tidak demikian, yang terjadi adalah heteroskedastisitas, yang maknanya adalah varians residu-residu tadi sangat tidak sama. Permasalahannya adalah, apakah uji regresi tetap bisa dilakukan? Jawabannya ya, tetapi kesimpulan hasil uji hanya berlaku untuk sampel saja, tidak untuk sampel-sampel lain di dalam populasi atau penelitian lain yang menggunakan sampel serupa.
Apabila peneliti tetap hendak lolos prasyarat uji regresi homoskedastisitas, mungkin dapat ditempuh upaya pemberlakukan Robust Regression.
Demikian tanggapan saya. Sama-sama. Semoga bermanfaat.
anonim
30.4.15
Selamat pagi pak, saya ingin bertanya. saya sedang melakukan penelitian untuk meneliti hubungan antara variabel x dan y. Dan variabel x dan y ini merupakan data populasi dan bukan sample yg n nya melebihi 500. Saya juga meneliti variabel a dan b yang merupakan ddata populasi juga namun dengan n yang kurang dari 30. setelah di uji dgn non parametric test di spss data saya tidak terdistribusi normal. Apakah saya harus menggunakan pearson atau spearman dalam uji koreladi. Terimakasih Pak semoga kebaikan bapak dibalas sama Allah��
tanggapan
26.5.17
Selamat pagi. Yang saya pahami penelitiannya ada 2 ya? Yang pertama terdiri atas seluruh anggota populasi (500) dan yang kedua < 30. Untuk data memeriksa apakah data berdistribusi normal atau tidak, maka diadakah uji normalitas data. Apabila data berdistribusi normal, dapat dilakukan uji Pearson, sementara bila tidak, dapat dilakukan uji Spearman.
Demikian tanggapan dari saya. Amin.
Anonim
8.6.15
selamat sore pak.. saya sedang melakukan penelitian dengan skala nominal ordinal. apakah saya bisa menggunakan crosstab dan uji spearman . Mohon pencerahan. Terimakasih
tanggapan
26.5.17
Selamat sore. Pertimbangan pemberlakukan uji statistik mengikut pada skala data yang terendah. Apabila yang terendah adalah nominal, maka uji korelasi dapat dipilih antara bisserial atau poin bisserial. Point bisserial dipilih apabila data nominal bersifat diskrit. Sementara bisserial dipilih bila bersifat kontinus.
Demikian tanggapan dari saya. Sama-sama. Semoga bermanfaat.
anonim
1.7.15
assalamualaikum pak mau menyanyakan bagaimana mencari nilai z tabel responden 50 dan nilai z tabelnya berapa?
mohon untuk diberitahukan cara menghitungnya. terimakasih
tanggapan
26.5.17
Wa'alaikum salaam. Untuk mencari z-score dapat digunakan rumus: (skor - mean) / standar deviasi. Demikian tanggapan dari saya. Semoga bermanfaat.
Unknown
26.7.15
membuat manual korelasi spearman secara otomatis,
http://excelstatistikindonesia.blogspot.com/2015/07/cara-membuat-perhitungan-manual.html
tanggapan
26.5.17
Praktis sekali. Silakan yang mau coba.
Unknown
30.8.15
Mohon pencerahannya pak, apakah sebelum melakukan uji gamma somer's perlu melakukan uji normalitas dulu? jika tidak, bagaimana? terimakasih
tanggapan
26.5.17
Gamma lebih digunakan untuk memperlakukan 2 variabel secara simetris, sementara Somer untuk 2 variabel yang tidak simetri (satu dianggap variabel bebas, lainnya terikat). Untuk persyaratannya, sama seperti Spearman, yaitu data yang dianggap tidak normal. Ini karena memang kedua jenis uji tersebut diberlakukan untuk skala ordinal.
Demikian tanggapan saya. Sama-sama. Semoga bermanfaat.
Anonim
14.9.15
maaf mau tanya. jika semua variabel yang telah diberikan rangking, dan rangking tersebut banyak yang sama (misalnya x1,x2,x3 rangkingnya sama yaitu 2) apa boleh tetap memakai rumus rank spearman seperti biasa atau ada rumus yang lainnya?
tanggapan
26.5.17
Apabila setelah dirank, banyak data memiliki rank yang sama maka dapat dipertimbangkan penggunakan Kendall-tau. Asalkan jumlah datanya tidak terlalu besar.
Demikian tanggapan saya. Semoga bermanfaat.
tanggapan
26.5.17
Untuk karakter data seperti tersebut di atas, kendati uji Spearman dapat saja digunakan, tetapi alangkah baiknya apabila digunakan uji Kendall-tau. Mengapa demikian? Karena yang belakangan memang didesain untuk menyikapi karakter data di mana banyak terdapat rank yang sama.
Demikian tanggapan dari saya. Semoga bermanfaat.
tanggapan
22.10.18
Maaf tanggapan saya sangat terlambat.
Untuk Spearman di mana banyak rank yang sama (ties) sebaiknya diubah perhitungan tersebut dengan uji Kendall-tau. Yang terakhir ini lebih handal dalam mengatasi banyaknya rank yang sama.
Demikian tanggapan saya. Semoga bermanfaat.
tanggapan
22.10.18
Mohon maaf sebelumnya, tanggapan saya sangat terlambat.
Jika rangking terlalu banyak yang sama, sebaiknya tidak digunakan Spearman melainkan uji Kendall-tau. Kendall-tau ini lebih handal dalam mengatasi banyaknya rangking data yang sama.
Demikian tanggapan saya. Semoga bermanfaat.
Unknown
6.11.15
Mohon bantuannya
Saya sdg mengerjakan skripsi menggunakan data kualitatif, dengan skal nominal untuk X1, dan skala ordinal untuk X2, dan Y. Untuk mencari pengaruh.
Apakah saya bisa menggunakan uji spearman?
Kalo bisa, hipotesisnya gimana?
Kalo tidaka bisa, baiknya saya menggunakan uji apa?
tanggapan
26.5.17
Uji Spearman ditujukan untuk menyelidiki korelasi (hubungan) antar dua variabel di mana distribusi datanya tidak normal. Apabila yang hendak dicari adalah pengaruh, maka dicari uji statistik yang memang ditujukan untuk itu. Uji yang menyelidiki adanya pengaruh satu atau lebih variabel bebas terhadap variabel terikat ditentukan oleh skala data penelitian yang digunakan. Apabila variabel X1 dan X2 memiliki skala data berbeda (nominal dan ordinal) maka patokannya adalah skala data terendah yaitu nominal. Untuk itu dapat digunakan Logistic Regression.
Untuk hipotesisnya kira-kira "Diduga ada pengaruh X1 dan X2 terhadap Y ....."
Demikian tanggapan saya. Semoga bermanfaat.
Widya Agnes Natasia
2.12.15
selamat malam bapak, saya mau bertanya, pengujian heteros saya menggunakan uji white, uji park maupun glejser tidak lolos.apakah bisa memakai uji spearman. data yang saya miliki itu jenisnya 2 variabel dummy, 1 dan 0 dan ada data ratio 5
tanggapan
22.10.18
Selamat malam.
Untuk data kategoris (skala yang terendah) dapat dipertimbangkan penggunaan uji poin bisserial. Demikian tanggapan saya. Semoga bermanfaat.
Disclaimer
Sumber tulisan adalah pemindahan dengan alasan teknis
dari link berikut:
Karena cukup panjang, maka artikel ini kami pisah lanjutannya di link berikut:
