BIVARIATE ANALYSIS.

Presentasi berjudul: "BIVARIATE ANALYSIS."— Transcript presentasi:

1 BIVARIATE ANALYSIS

2 BIVARIATE ANALYSIS 1. Statistical Significance
2. Strength weak - strong 3. Direction negative - positive 4. Form llinier - curve linier Direction of Influence 5. Asymetric 6. Symetric 7. Reciprocal 8. Sufficient Condition Theoretical Status of Independent Variabel 9. Necessary Condition 10. Contributory Condition

3 1. Statistical Significance
Variabel-1 Variabel-2 Nominal Ordinal Interval Chi-Square Cramer’s V Coeffisien Contingency Lambda Simetrik Lambda Asimetrik t-test z-test Eta Nominal Kendall’s Spearman Gamma Sommer’s D asmietrik Ordinal Pearson’s Regression asimetrik Interval

4 2. Strength Kekuatan Hubungan Linier
Tingkat Pendidikan Tinggi Kuat Lemah Rendah Liberal Konservatif Sikap thdp Pornografi

5 3. Direction Arah Hubungan
Tingkat Pendidikan Tinggi Positif Negatif Rendah Liberal Konservatif Sikap thdp Pornografi

6 4. Form Bentuk Hubungan Keuntungan (juta Rp.) nonlinier r=0.2
Negatif Rp Pearson’s r coefficient menunjukkan Ada tidaknya korelasi linier Biaya Promosi (juta Rp.)

7 KORELASI Concomitant Variation
Semakin sering melihat tayangan spo Aku Cinta Produk Indonesia semakin cenderung untuk selalu membeli produk DN. Probability Distribution Persentase orang yang sering membeli produk DN diantara mereka yang pernah menonton spot Aku Cinta Produk Indonesia relatif lebih besar dibanding di antara mereka yang belum pernah menonton spot tsb. Differentiation Kelompok yang pernah menonton spot Aku Cinta Produk Indonesia relatif lebih sering membeli produk DN dibanding kelompok yang belum menonton. Before & After Longitudinal Kecenderungan untuk selalu membeli produk dalam negeri semakin besar setelah menonton spot Aku Cinta Produk Indonesia dibanding sebelum menonton CROSS-SECTIONAL CORELATION LONGITUDINAL

8 5. Asymmetrical/Causal Relationship
Penjenjangan & Bentuk-bentuk Perumusan Hipotesis 5. Asymmetrical/Causal Relationship Kebiasaan penggunaan TV sbg sumber informasi Dipengaruhi oleh faktor latarbelakang pendidikan yang dimiliki Theoretical Hypothesis Concomitant Variation (Joint) Probability Distribution Differentiation Research Hypothesis Semakin tinggi tingkat pendidikan semakin kurang waktu yang diluangkan untuk menonton TV Kelompok yang berpendidikan tinggi jarang menyaksikan TV; sebaliknya kelompok yang berpendidikan rendah umumnya sering melihat TV Terdapat perbedaan rata-rata waktu yang diluangkan melihat TV antara mereka yang berlatar belakang pendidikan sosial dengan merka yang berlatar belakang pendidikan eksakta Statistical Hypothesis Pearson’s r < 0 Kendal’s Tau < 0 X sos > Xeks

9 5.1. Concomitant Variation
Tingkat Pendidikan Tinggi Semakin tinggi tingkat pendidikan, semakin rendah waktu menonton TV Rendah Tinggi Waktu Menonton TV Rendah

10 5.2. Joint Probability Distribution
Kelompok yang berpendidikan tinggi jarang menyaksikan TV; sebaliknya kelompok yang berpendidikan rendah umumnya sering melihat TV TABEL SILANG TINGKAT PENDIDIKAN dan WAKTU MENONTON TV Waktu Menonton TV Tingkat Pendidikan Rendah Tinggi TOTAL Tinggi 78% 22% 100% Rendah 33% 67% 100%

11 5.3. Differentiation Rata-rata skor konservatisme mahasiswa berlatar belakang eksakta lebih tinggi Dibanding rata-rata skor mahasiswa berlatar pendidikan sosial TABEL PERBANDINGAN SKOR KONSERVATISME MAHASISWA ILMU-ILMU SOSIAL dan ILMUN EKSAKTA Mahasiswa Sosial Mahasiswa Eksakta Skor Rata-rata

12 STATUS TEORETIK SEBUAH INDEPENDENT VARIABEL X = Merokok Y = Kanker
8. Sufficient Condition Kondisi “cukup”: apabila hanya dengan variabel (X) itu saja telah dimungkinkan munculnya suatu gejala lain (Y). 9. Necessary Condition Kondisi “perlu/mutlak”: suatu gejala (Y) tidak akan muncul tanpa adanya kondisi yang diperlukan (X) 10. Contributory Condition Kondisi “penunjang”: kondisi yang memperbesar kemungkinan munculnya suatu gejala (X) namun tanpa kondisi itu (X) gejala juga masih bisa muncul. Sehat Sakit Merokok % Tdk Merokok % - Sehat Sakit Merokok % % Tdk Merokok % Sakit Sehat Merokok % % Tdk Merokok % %

13 Penelitian Kuantitatif-Positivist
Variabel Indikator Skala Pengukuran Data Teknik Pengumpulan Data