Statistika Psikologi 2

Ukuran: px

Mulai penontonan dengan halaman:

Download "Statistika Psikologi 2"

Hartono Wibowo
6 tahun lalu
Tontonan:

1 Statistika Psikologi 2 Modul ke: 11Fakultas Psikologi Korelasi Ganda: Analisis Statistika dengan SPSS Arie Suciyana S., M.Si. Program Studi Psikologi

2 Uji KorelasiGanda (Multiple Correlation) Uji Korelasi Ganda (multiple correlation) digunakan untuk mengetahui seberapa baik variabel-variabel yang diuji saling berkorelasi. Nilai koefisien korelasi ganda atau estimasi R* 2 dianggap sebagai besaran korelasi yang lebih baik daripada R 2 atau adjusted R 2 2

3 Uji KorelasiGanda (Multiple Correlation) Rumus Koefisien Korelasi Ganda: estimasi R* 2 = 1 (1 R 2 ) (N 1) N k 1 estimasi R* 2 berbeda dengan adjusted R 2 ada bias pada hasil pengujian data estimasi R* 2 mendekati atau sama dengan adjusted R 2 tidak ada bias pada hasil pengujian data 3

4 Uji KorelasiGanda (Multiple Correlation) Nilai F yang dihasilkan dari korelasi Ganda dianggap lebih akurat dibandingkan nilai F yang dihasilkan dari uji Regresi Rumus: F hasil Uji Korelasi Ganda = (N k 1)R 2 k (1 R 2 ) N = jumlah sampel/ partisipan K R 2 = jumlah IV = kuadrat dari koefisien korelasi Pearson atau dari uji Regresi 4

5 SPSS untukuji KorelasiGanda (Multiple Correlation) Pada penelitian untuk melihat pengaruh absensi sebagai IV (prediktor) terhadap Nilai_Ujian sebagai DV dilakukan analisa Korelasi Ganda (Multiple Correlation) GUNAKAN LANGKAH-LANGKAH UJI REGRESI: Analyze Regression Linear 5

6 SPSS untukuji KorelasiGanda (Multiple Correlation) Pilih absensi sebagai independent variable (prediktor) dan Nilai_Ujian sebagai dependent variable yang akan diprediksi OK 6

7 SPSS untukuji KorelasiGanda (Multiple Correlation) Hasil 7

8 SPSS untukuji KorelasiGanda (Multiple Correlation) Koefisien Korelasi Ganda = adjusted R 2 = 0,69 estimasi R* 2 = 1 (1 R 2 ) (N 1) = 1 (1 0,724) (10 1) = N k = 1 2,484 = 1 0,31 = 0,69 8 estimasi R* 2 sama dengan adjusted R 2 tidak ada bias pada hasil pengujian data 8

9 SPSS untukuji KorelasiGanda (Multiple Correlation) F hasil Uji Korelasi Ganda = (N k 1)R 2 = (10 1 1) 0,724 = k (1 R 2 ) 1 (1 0,724) = 5,729 = 20,75 0,276 F hasil Uji Korelasi Ganda = 20,75 F Tabel (p =0,05) = 5,32 (df between = 1; df within = 8) F Hitung > F tabel H0 ditolak; Ha/H1 diterima absensi bisa digunakan untuk memprediksi nilai ujian 9

10 Uji KorelasiParsial(Partial Correlation) Uji Korelasi Parsial (Partial Correlation) digunakan untuk menunjukkan variabel mana yang paling mempengaruhi DV (Dependent Variable). 10

11 SPSS untukuji KorelasiParsial(Partial Correlation) Pada penelitian untuk melihat pengaruh absensi sebagai IV (prediktor) terhadap Nilai_Ujian sebagai DV dilakukan analisa Korelasi Parsial (Partial Correlation) Analyze Correlate Partial 11

12 SPSS untukuji KorelasiParsial(Partial Correlation) Pilih absensi (IV) dan Nilai_Ujian (DV) di kolom Variables (yang ditentukan memiliki korelasi utama) dan gender di kolom Controlling for Pilih one-tailed test dan Display actual significance level 12

13 SPSS untukuji KorelasiParsial(Partial Correlation) Klik option pilih Zero-order correlations pilih Exclude cases pairwise Klik continue Klik OK 13

14 SPSS untukuji KorelasiParsial(Partial Correlation) 14

15 SPSS untukuji KorelasiParsial(Partial Correlation) Kesimpulan: Nilai koefisien korelasi (r) yang didapatkan dari uji korelasi tanpa melakukan kontrol terhadap variabel gender = 0, 851, tidak berbeda jauh dengan nilai koefisien korelasi (r) yang didapatkan dari uji korelasi dengan melakukan kontrol terhadap variabel gender = 0, 825 (hanya ada pengurangan nilai koefisien korelasi setelah melakukan kontrol terhadap variabel gender ) variabel jumlah absensi sendiri mampu menjelaskan perbedaan nilai ujian yang dimiliki oleh partisipan ATAU jumlah absensi adalah variabel utama yang berhubungan dengan nilai ujian 15

16 Daftar Pustaka Aron, A., Coups, E.J., & Aron, E.N. (2013). Statistics for psychology. 6th ed. New Jersey: Pearson Education, Inc. Field, A. (2009). Discovering Statistics Using SPSS: Third Edition. SAGE Publications Ltd. Gravetter, F.J. & Wallnau, L.B. (2009). Statistics for the Behavioral Sciences. Hinton, P.R. (2004). Statistics Explained, 2nd ed. London: Routledge. Howell, D.C. (2012). Statistical Method for Psychology. Australia: Wadsworth, Cengage Learning. Nolan, S.A. & Heinzen, T.E, (2012). Statistics for the Behavioral Sciences. Second Edition. New York: Worth Publishers. Sulistiyono, S. (2009). Statistika Psikologi 2. Jakarta: Fakultas Psikologi Universitas Mercu Buana. 16

17 Terima Kasih Arie Suciyana S., S.Si., M.Si.

dokumen-dokumen yang mirip

Statistika Psikologi 2

Modul ke: 09Fakultas Psikologi Statistika Psikologi 2 Analisis Regresi Linier Sederhana Arie Suciyana S., S.Si, M.Si Program Studi Psikologi Regresi Linier Sederhana (Simple Linear Regression) Uji (analisa)