Review Persiapan UTS SPSS Psikologi SPSS Math SPSS Agri *materi menyesuaikan silabus masing masing jurusan. By: niyafn

Transkripsi

1 Review Persiapan UTS SPSS Psikologi SPSS Math SPSS Agri *materi menyesuaikan silabus masing masing jurusan By: niyafn

2 Uji Kenormalan Data Kenormalan Data Distribusi Frekuensi Distribusi Deskriptif Rasio Skewness Rasio Kurtosis Zscore

3 Uji Kenormalan Data Distribusi Frekuensi Dengan Melihat rasio nilai Skewness (nilai kemiringan) & Kurtosis (titik kemiringan) Syarat Rasio Skewness & kurtosis harus terletak diantara ± 2

4 Alur...?? Analize Deskriptif Statistik Frekuence dst... Centang Skewness & Kurtosis Analize Deskriptif Statistik Deskriftif dst... Centang Save Standart value as variable

5 Uji Kenormalan Data Distribusi Deskriptif Dengan melihat nilai Z score Syarat nilai Z score sebagian besar nilai terletak diantara ± 1.96

6 Uji Korelasi Menguji Hubungan antara variabel satu dengan variabel lainnya Kasus peneliti ingin mengetahui hubungan antara jam belajar & tingkat IQ terhadap nilai statistik Angka korelasi

7 Ket Yang menunjukan angka korelasi adalah Pearson Corelation Korelasi > 0,5 memiliki hubungan yang kuat Tanpa memperhatikan Korelasi < 0,5 memiliki hubungan yang lemah tanda ± Tanda positif (+) menunjukan bahwa hubungan Searah *semakin tinggi variabel X maka semakin tinggi variabel Y Tanda negatif (-) menunjukan bahwa hubungan berbanding terbalik *semakin tinggi variabel X maka semakin rendah variabel Y

8 One Sample T test Prosedur One Sample T-test digunakan untuk menguji apakah suatu nilai tertentu (yang diberikan sebagai pembanding) berbeda secara nyata ataukah tidak dengan rata-rata sebuah sampel. Kata kunci : 1 nilai pembanding rata sample / populasi

9 Kasus Seorang karyawan bernama Ryan memiliki jam kerja selama 7,5 jam. Manajer dari perusahaan tersebut menganggap jam kerja Ryan berbeda dengan rekan-rekannya (sebanyak 20 orang) Ryan 7,5 rekan nya

10 Alur...?? Analize Compare Means One Sample T test dst... input Test Value sesuai kasus

11 Analisis Hipotesis ( Dugaan Sementara ) Ho : Jumlah jam kerja Ryan tidak berbeda dengan rata-rata jam kerja rekan-rekannya (identik / sama/ tidak berbeda) H1 : Jumlah jam kerja Ryan berbeda dengan ratarata jam kerja rekan-rekannya (tidak identik / tidak sama/ berbeda)

12 Pengambilan keputusan Perbandingan Thitung & Ttabel Nilai Probabilitas Syarat Syarat kesimpulan kesimpulan

13 Pengambilan Keputusan Berdasarkan perbandingan t hitung dengan t tabel Syarat : Ho diterima : Jika t hitung berada diantara nilai t tabel dan + t tabel. Ho ditolak : Jika t hitung tidak berada diantara nilai - t tabel dan + t tabel. Thitung : berada di output spss Ttabel : menghitung pada SPSS dengan menggunakan Transform dst

14 Mencari T tabel Transform Compute variabel... IDF. T (0.975, 19)? 1 = Probabilitas uji 2 sisi sig. 2 tailed 2 sisi = 1 α/2 = 1 5 % /2 = = 0.975? 2 = n 1 = jumlah data 1 = 20-1 = 19

15 Kesimpulan Melihat syarat lalu dilihat Ho trima / Ho tolak Kesimpulan Akhir melihat hipotesis yang diterima

16 Berdasarkan Probabilitas Syarat : Jika probabilitas > 0,05 maka H 0 diterima Jika probabilitas < 0,05 maka H 0 ditolak Karena nilai probabilitas (sig) > 0.05 misal : maka Ho diterima, dengan kesimpulan yang sama dengan perbandingan di atas.

17 Paired Sample T test (uji 2 sample berhubungan) menguji dua sampel yang berpasangan, apakah mempunyai rata-rata yang secara nyata berbeda ataukah tidak kata kunci : sebelum - sesudah

18 Kasus Seorang Supervisor ingin mengetahui apakah dengan pergantian mesin lama menjadi mesin baru dapat meningkatkan jumlah hasil produksi dari perusahaannya.

19 Alur...?? Analize Compare Means Paired Sample T test dst

20 Analisis Hipotesis ( Dugaan Sementara ) Ho : Kedua rata-rata adalah identik (rata-rata populasi produksi dengan mesin lama dan baru adalah sama / tidak ada perbedaan). H1 : Kedua rata-rata adalah tidak identik (rata- rata populasi produksi dengan mesin baru lebih besar dari prouksi dengan mesin lama).

21 Pengambilan keputusan Perbandingan Thitung & Ttabel Nilai Probabilitas Syarat Syarat kesimpulan kesimpulan

22 Pengambilan Keputusan Berdasarkan perbandingan t hitung dengan t tabel Syarat : Ho diterima : Jika t hitung berada diantara nilai t tabel dan + t tabel. Ho ditolak : Jika t hitung tidak berada diantara nilai - t tabel dan + t tabel. Thitung : berada di output spss Ttabel : menghitung pada SPSS dengan menggunakan Transform dst

23 Mencari T tabel Transform Compute variabel... IDF. T (0.975, 16)? 1 = Probabilitas uji 2 sisi 2 sisi = 1 α/2 = 1 5 % /2 = = 0.975? 2 = n 1 = jumlah data 1 = 17-1 = 16

24 Kesimpulan Karena t hitung terletak diantara ± t tabel maka Ho diterima yang artinya penggantian mesin produksi ternyata tidak mempengaruhi jumlah produksi barang.

25 Berdasarkan Probabilitas Syarat : Jika probabilitas > 0,05 maka H 0 diterima Jika probabilitas < 0,05 maka H 0 ditolak Karena nilai probabilitas (sig) > 0.05 maka Ho diterima, dengan kesimpulan yang sama dengan perbandingan di atas.

26 Independent Sample T test menguji apakah dua sampel yang tidak berhubungan berasal dari populasi yang mempunyai mean sama atau tidak secara signifikan. Kata kunci : Variabel memuat angka (numeric) Variabel berkategori (minimal 2)

27 KASUS Manajer ingin mengetahui apakah ada perbedaan jam kerja berdasarkan tingkat Jam Kerja Tingkat pendidikan karyawannya (sarjana & akademik) Pendidikan Sarjana? Akademik INGAT PADA UJI INDEPENDENT VARIABEL BERKATEGORI PADA VARIABEL VIEW DIJADIKAN VALUE 1. SARJANA 2. AKADEMIK 12 Sarjana 32 Sarjana 45 Sarjana 45 Sarjana 42 Sarjana 34 Sarjana 45 Akademik 34 Akademik 45 Akademik 32 Akademik 32 Akademik 34 Akademik

28 Alur...?? Analize Compare Means Independent Sample T test dst Gruoping Variabel Grup 1 & Grup 2 dst

29 Analisis : Ada 2 tahapan analisis yaitu : a. Dengan Levene Test, diuji apakah varians populasi kedua sampel sama ataukah berbeda. b.dengan T Test, dan berdasarkan hasil analisis nomor a, diambil suatu keputusan.

30 Levene Test Pengambilan keputusan berdasarkan Fhit & Ftab Pengambilan keputusan berdasarkan Probabilitas

31 Mengetahui apakah varians populasi identik atau tidak. Hipotesis Ho : Kedua varians populasi adalah identik (varians populasi jam kerja pada karyawan sarjana dan akademik adalah sama) H1 : Kedua varians populasi adalah tidak identik (varians populasi jam kerja pada karyawan sarjana dan akademik adalah berbeda)

32 Pengambilan keputusan a. Berdasarkan perbandingan f hitung dengan f tabel Syarat : Ho diterima : Jika f hitung < f tabel Ho ditolak : Jika f hitung > f tabel F hitung : berada di output spss F tabel : menghitung pada SPSS menggunakan Transform IDF.F

33 Mencari F tabel Transform Compute variabel... IDF. F (0.95,1,18) = hasil muncul di data view? 1 = Probabilitas uji 1 sisi? 2 = k 1 = jumlah kategori 1 = 2 1? 3 = n k = jumlah data kategori = sisi = 1 α = 1 5 % = = 0.95

34 Terlihat bahwa F hitung dengan Equal Variance Assumed (diasumsikan kedua varian sama) adalah dan nilai ftabel : 4,41 maka Ho diterima yang artinya kedua varians adalah identik.

35 Berdasarkan Probabilitas Syarat : Jika probabilitas > 0,05 maka H 0 diterima Jika probabilitas < 0,05 maka H 0 ditolak Karena nilai probabilitas (sig) maka Ho diterima, dengan kesimpulan yang sama dengan perbandingan di atas.

36 Analisis dengan memakai t test untuk asumsi varians sama. Hipotesis Ho : Kedua rata-rata populasi adalah identik (rata-rata populasi jam kerja pada karyawan sarjana dan akademik adalah sama) H 1 : Kedua rata-rata populasi adalah tidak identik (rata-rata populasi jam kerja pada karyawan sarjana dan akademik adalah berbeda)

37 Pengambilan keputusan a. Berdasarkan perbandingan t hitung dengan t tabel Syarat : Ho diterima : Jika t hitung berada diantara nilai t tabel dan + t tabel. Ho ditolak : Jika t hitung tidak berada diantara nilai - t tabel dan + t tabel.

38 Mencari T tabel Transform Compute variabel... IDF. T (0,975, 18) = hasil muncul di data view? 1 = Probabilitas uji 2 sisi 2 sisi = 1 α/2 = 1 5 % /2 = = 0.975? 2 = n k = jumlah data kategori = 20-2

39 Karena t hitung terletak pada daerah Ho diterima, maka rata-rata populasi jam kerja pada karyawan sarjana dan akademik adalah sama. Atau tingkat pendidikan seorang karyawan ternyata tidak membuat jam kerja menjadi berbeda.

40 a. Berdasarkan nilai probabilitas Syarat : - Jika probabilitas > 0,05 maka Ho diterima - Jika probabilitas < 0,05 maka Ho ditolak Pada output tampak nilai probabilitas adalah... Karena nilai probabilitas jauh di atas 0,05 maka Ho diterima dengan kesimpulan yang sama dengan cara perbandingan t hitung dengan t tabel.

41 Untuk materi non SPSS Excel harap dipelajari sendiri

42 Kententuan UTS ~ Psikologi Mahasiswa Wajib mengenakan baju hitam putih, bagi wanita mengenakan jilbab Wajib membawa kartu praktikum syarat UTS mahasiswa telah mengerjakan EVALUASI AWAL serta telah mengumpulkan tugas praktikum I & tugas Praktikum 2, (Kenormalan data & Paired sample T test) Materi UTS : Pengenalan SPSS s/d Independent sample t test

43 Kententuan UTS ~ Math Mahasiswa Wajib mengenakan baju hitam putih, bagi wanita mengenakan jilbab Wajib membawa kartu praktikum syarat UTS mahasiswa telah mengerjakan EVALUASI AWAL serta telah mengumpulkan tugas praktikum I (Independent Sample T test) Materi UTS : Pengenalan SPSS s/d Paired Sample T-test