Analisis Univariat dan Bivariat

Presentasi berjudul: "Analisis Univariat dan Bivariat"— Transcript presentasi:

1 Analisis Univariat dan Bivariat
Rusfadia Saktiyanti Jahja

2 Analisis Univariat UKuran Pemusatan Ukuran Penyebaran
Mean, Median, Modus Ukuran Penyebaran Standard Deviasi, variansi, range (jangkauan)

3

4 Valid N (listwise) – Angka yang tidak ada nilai hilang.
N – jumlah observasi yang valid di tiap variabel. Jumlah yang diobservasi adalah penjumlahan (N) dan jumlah nilai missing Minimum – ini adalah angka minimal, paling kecil dari nilai variabel. Maximum - angka maximal, paling besar dari nilai variabel. Mean – Ini nilai rata-rata hitung dari observasi. Kebanyakan digunakan untuk membuat ukuran pemusatan. Nilai ini sensitif untuk nilai besar atau kecil.

5 Std. – Akar kuadrat dari variansi. Ini mengukur penyebaran observasi
Std. – Akar kuadrat dari variansi. Ini mengukur penyebaran observasi. Makin besar standard deviasi maka semakin tersebar datanya. Variance – Variansi adalah pengukuran variabilitas. Ukuran ini jarang digunakan. h.  Skewness – mengukur derajat dan arah asimetri. Distribusi asimetrik tidak normal, dan jika miring kekiri berarti nilai rata-rata kurang dari media. i.  Kurtosis –mengukur seberapa tinggi distribusinya. Distribusi yang tidak normal akan. Kurtosisi yang tinggi berarti + dan kurtosis yang negatif akan lebih pendek. Distribsui yang normal, kurtosisnya akan mendekati 0.

6 Panduan Tampilan Grafik
Variabel Skala Nominal & Ordinal : Pie Chart (kurang dari 7 kategori) dan Batang Variabel Skala Interval/’Rasio : Histogram, Stem and Leaf Plot

7 Contoh : Tinggi badan dan Gender
1 170.20 Laki-laki 16 165.00 Perempuan 2 172.50 17 3 180.50 18 4 173.50 19 5 160.50 20 6 180.20 21 7 165.50 22 8 168.00 23 9 155.50 24 10 158.40 25 11 26 12 168.50 27 13 166.40 28 14 165.30 29 15 170.30 30

8 Statistik Deskriptif Rata-2 tinggi badan = dgn standard eror = 1,26208. Tingkat kepercayaan 95% = + 2 Maka rata-rata populasi tinggi badan berkisar =166,84 cm sampai 169,36 cm Skewness  rasio skewness = nilai skewness/std.eror skewness, jadi : 0.077/0.427 =0,180. jika rasio diantara -2 dan 2 berarti distribusinya normal Kurtosis :  rasio kurtosis = nilai kurtosis/std.eror kurtosis, jadi : /0.833 = jika rasio diantara -2 dan 2 berarti distribusinya normal

9 Perbandingan Rata-rata Populasi
Rata-rata tinggi badan laki-2 (173.4) lebih berat dari rata-2 tinggi badan perempuan (162.98)

10 Contoh Grafik Salah : Karena variabel skalanya : Nominal

11 Proses Pengolahan Data
Data Coding Entry data Cleaning data Compute Data Output Data Possible Code Cleaning Contingency Cleaning

12 Jenis- jenis Uji Statistik
Univariat Uji statistik Syarat Mean berbeda dari nilai yang dihipotesiskan; interval One sample t-test Distribusi normal Proporsi dua kategori berbeda dari nilai yang dihipotesiskan Binomial test Distribusi binomial Proporsi lebih dari dua kategori berbeda dari nilai yang dihipotesiskan Chi-square goodness of fit Bila terdapat lebih dari dua kategori

13 Jenis- jenis Uji Statistik
Perbandingan dua kelompok dependen  Ukuran yang digunakan Syarat Mean dua kelompok berbeda; interval Paired t-test Distribusi normal Nilai dua kelompok berbeda; ordinal Wilcoxon signed rank sum test Nonparametrik Nilai dua kelompok berbeda; nominal Wilcoxon signed test

14 Jenis- jenis Uji Statistik
Bivariat*  Ukuran yang digunakan Syarat Dua variabel nominal/ordinal Chi-square test Nilai minimum per kolom=5 Dua variabel nominal/ordinal; sampel kecil Fisher's exact test Tabel berukuran 2 x 2 Variabel independen nominal, variabel dependen interval One-way ANOVA Distribusi variabel dependen normal Variabel independen nominal, variabel dependen ordinal Kruskal-Wallis test Nonparametrik Dua variabel interval Pearson correlation Distribusi normal Simple linear regression Dua variabel ordinal Spearman correlation * = masih terdapat beberapa jenis uji kekuatan hubungan yang tidak dimuat

15 Jenis- jenis Uji Statistik
Multivariat  Ukuran yang digunakan Syarat Lebih dari satu variabel independen dan variabel dependen; interval Multiple regression Distribusi normal; lebih dari satu variabel independen Variabel independen nominal; salah satu variabel independen dan dependen interval ANCOVA Distribusi variabel dependen dan salah satu variabel independen normal Lebih dari satu variabel independen interval; variabel dependen nominal Discriminant analysis Distribusi variabel-variabel independen normal Variabel independen nominal, variabel-variabel dependen interval One-way MANOVA Distribusi variabel-variabel dependen normal Beberapa variabel interval Factor analysis Distribusi normal

16 Data Output Tabel Silang Tabel Frekuensi KATEGORI F Percent
sudah kenal lama 47 57.32 memiliki hubungan yang dekat 10 12.20 berpengalaman reputasi yang baik konsumen bisa membuka jaringan 5 6.10  Total 82 100.00 Tabel Silang Kepuasan Kerja Motivasi Kerja Total Rendah Tinggi 1 14,3% 43 42,6% 44 40,7% 6 85,7% 58 57,4% 64 59,3% 7 100% 101 108

17 Prinsip Pembuatan Tabel Silang
Independen Dependen Interpretasi Persentase

18 Jenis Tabel Silang Persen Kolom Interpretasi Persentase
Tingkat Manajemen Pengelolaan Lingkungan Etika Organisasi Total Buruk Baik Tinggi 1 14,3% 43 42,6% 44 40,7% Rendah 6 85,7% 58 57,4% 64 59,3% 7 100% 101 108 Interpretasi Persentase Responden dengan tingkat manajemen pengelolaan lingkungan tinggi, paling banyak berasal dari perusahaan yang memiliki etika organisasi baik sebanyak 42.6% Responden dengan tingkat manajemen pengelolaan lingkungan rendah, paling banyak berasal dari perusahaan yang memiliki etika organisasi buruk sebanyak 85,7%

19 Jenis Tabel Silang Persen Baris Etika Organisasi Tingkat
Manajemen Pengelolaan Lingkungan Total Tinggi Rendah Baik 43 42,6% 58 57,4% 101 100% Buruk 1 14,3% 6 85,7% 7 44 40,7% 64 59,3% 108 Persentase Interpretasi Responden dengan tingkat manajemen pengelolaan lingkungan tinggi, paling banyak berasal dari perusahaan yang memiliki etika organisasi baik sebanyak 42.6% Responden dengan tingkat manajemen pengelolaan lingkungan rendah, paling banyak berasal dari perusahaan yang memiliki etika organisasi buruk sebanyak 85,7%

20 Persen Kolom Lama Menggunakan Asuransi Penghasilan Rumah Tangga Total
Rendah Sedang Tinggi Sebentar 31 26 17 74 43.70% 26.00% 22.10% 29.80% 25 41 92 35.20% 41.00% 33.80% 37.10% Lama 15 33 34 82 21.10% 33.00% 44.20% 33.10% 71 100 77 248 100.00%

21 Jenis Tabel Silang Persen Total : Hubungan Simetrik Asal Daerah
Responden yang berasal dari jawa dan hobi memancing sebanyak 9%, sementara yang tidak hobi memancing sebanyak 39.8% Responden yang berasal dari sumatera dan hobi memancing sebanyak 5,6% dan yang tidak hobi memancing sebanyak 53.7% Asal Daerah Hobi Memancing Total Ya Tidak Jawa 1 9% 43 39,8% 44 40,7% Sumatera 6 5,6% 58 53,7% 64 59,3% 7 6,5% 101 93,5% 108 100%