laporan 7 & 8

Pertemuan ke 7

Uji Perbandingan Rata- Rata Dua Populasi

1. Menganalisis data di spss

Group Statistics

Jenis Kelamin N Mean

Std. Deviation

Std. Error Mean

Berat Bayi L 4 7.100 .3162 .1581

P 6 7.050 .4970 .2029

Independent Samples Test

Levene's Test for Equality of Variances t-test for Equality of Means

F Sig. t dfSig. (2-tailed)

Mean Difference

Std. Error Difference

95% Confidence Interval of the Difference

Lower Upper

Berat Bayi Equal variances assumed

.546 .481 .177 8 .864 .0500 .2828 -.6020 .7020

Equal variances not assumed

.1948.000E0

.851 .0500 .2572 -.5432 .6432

13

Rata-rata penilaian terhadap berat badan bayi laki-laki dan perempuan yang berumur 6 bulan didesa “Marga Rini” .Untuk menguji kesamaan varian, kita menggunakan angka F test yang mengasumsikan kedua varian sama(equivalence variance assumed)

Uji rata-rata

Membandingkan rata-rata untuk 2 sampel independen terhadap berat badan bayi laki-laki dan perempuan yang berumur 6 bulan. Menggunakan angka t test yang mengasumsikan kedua varian sama(Equal Variances Assumed). Kita menggunakan angka ini karenaasilanalisis dengan menggunakan F test menunjukkan tidak ada perbedaaan farian antara kedua kelompok tersebut.Menganalisis dengan menggunakan angka t test yang mengasumsikan varian kedua populasi sama.

Jika probabilitas atau signifikasi > 0,05, maka H0 diterima, dan jika probabilitas atau signifikasi < 0,05, maka H0 ditolak.

Kasusuji perbandingan rata-rata untuk 2 sampel berpasangan

Paired Samples Correlations

N Correlation Sig.

Pair 1 TBseb & TBses

7 .996 .000

Paired Samples Statistics

Mean NStd. Deviation

Std. Error Mean

Pair 1 TBseb 1.50E2 7 5.381 2.034

TBses 1.50E2 7 5.490 2.075

13

Paired Samples Test

Paired Differences

t dfSig. (2-tailed)Mean

Std. Deviation

Std. Error Mean


Lower Upper

Pair 1 TBseb - TBses

-.286 .488 .184 -.737 .166-1.549E0

6 .172

2. TUGAS

Data nilai peserta workshop materi “X” berikut :

Case Processing Summarya

Cases

Included Excluded Total

N Percent N Percent N Percent

Nama 10 100.0% 0 .0% 10 100.0%

Jenis Kelamin 10 100.0% 0 .0% 10 100.0%

NilaiPre 10 100.0% 0 .0% 10 100.0%

NilaiPOst 10 100.0% 0 .0% 10 100.0%

13

Case Summariesa

Nama Jenis Kelamin NilaiPre NilaiPOst

1 Dyah Perempuan 52 60

2 Ninuk Peremuan 42 54

3 Endah Perempuan 50 40

4 Toni Laki-laki 59 60

5 Jane Perempuan 45 44

6 Wida Perempuan 50 52

7 Mimi Perempuan 49 45

8 Tono Lak-laki 45 45

9 Andi Laki-laki 56 60

10 Dodi Laki-laki 61 56

Total N 10 10 10 10

a. Limited to first 100 cases.


N Correlation Sig.

Pair 1 NilaiPre & NilaiPOst

10 .588 .074

13

Paired Samples Test

Paired Differences

t dfSig. (2-tailed)Mean

Std. Deviation

Std. Error Mean


Lower Upper

Pair 1 NilaiPre - NilaiPOst

-.700 6.378 2.017 -5.262 3.862 -.347 9 .737

3. KESIMPULAN

Dalam praktikum kali ini dapat saya simpulkan bahwa uji perbandingan rata-rata dua populasi ialah variabelitas atau sebaran data antara kelompok yang dibandingka.Maksudnya dua kelompok mempunyai perbedaan rata-rata jika sebaran data atau variabelitas berbeda satu dengan yang lain,analisis uji digunakan untuk menguji perbedaan tersebut

LISTING

13

PERTEMUAN KE-8

ANALISIS REGRESI DAN KORELASI

1. PEMBAHASAN

pelakasanaan praktikum kali ini saya akan membahas tentang analisis regresi dan korelasi. Adapun contoh dari saya praktikum tentang uji korelasi Bivariat Pearson, sebagai berikut :


Cases



Daerah 10 100.0% 0 .0% 10 100.0%

Tilang 10 100.0% 0 .0% 10 100.0%

Mobil 10 100.0% 0 .0% 10 100.0%

Motor 10 100.0% 0 .0% 10 100.0%

Polisi 10 100.0% 0 .0% 10 100.0%


Tabel diatas mempunyai arti: ada sebanyak 10 responden(n) dan tidak ada yang hilang dari lima kolom yang disikan: Daerah,Tilang,Mobil,Motor dan Polisi

13

Case Summariesa

Daerah Tilang Mobil Motor Polisi

1 1 20 258 589 89

2 2 24 265 587 52

3 3 25 249 698 59

4 4 18 125 625 57

5 5 15 712 52

6 6 16 124 692 48

7 7 * 251 681 49

8 8 10 * 634 29

9 9 12 124 697 27

10 10 17 159 521 59

Total N 10 10 10 10 10


Menganalisis data spss

Pada hasil correlation tersebut kita bisa mengetahui apakah correlasi diatas kuat apa tidak. Jadi untuk angka korelasi diatas 0,05

Correlations

Tilang Mobil Motor Polisi

Tilang Pearson Correlation

1 .852* -.195 .631

Sig. (2-tailed) .015 .615 .069

N 9 7 9 9

Mobil Pearson Correlation

.852* 1 -.127 .499

Sig. (2-tailed) .015 .765 .208

N 7 8 8 8

Motor Pearson Correlation

-.195 -.127 1 -.410

Sig. (2-tailed) .615 .765 .240

N 9 8 10 10

Polisi Pearson Correlation

.631 .499 -.410 1

Sig. (2-tailed) .069 .208 .240

N 9 8 10 10

*. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).

13

menunjukkan korelasi yang cukup kuat, sedangkan yang dibawah 0,05 menunjukkan korelasi yang tidak cukup kuat.

Angka korelasi dengan tilang

Mobil dengan Motor = 0,172 berarti memiliki korelasi yang lemah dan semakin banyak mobil maka semakin sedikit motornya.

Ho : tidak ada hubungan antara 2 variabel.

H1 : ada hubungan antara 2 variabel.

Berdasrkan probabilitas

Jika probabilitas > 0,05 maka Ho diterima

Jika probabilitas < 0,05 maka Ho ditolak

Probabilitas = 0,015 < 0,05 artinya Ho ditolak yaitu diantara mobil dengan tilang bahwa koreelasinya significant.

Contoh kedua Membahas tentang Analisis regresi .


Cases



Karyawan 10 100.0% 0 .0% 10 100.0%

Perstasi 10 100.0% 0 .0% 10 100.0%

IQ 10 100.0% 0 .0% 10 100.0%


13

Case Summariesa

Karyawan Perstasi IQ

1 1 84 85

2 2 85 87

3 3 87 110

4 4 92 98

5 5 91 90

6 6 96 88

7 7 83 82

8 8 87 86

9 9 88 100

10 10 90 105

Total N 10 10 10


Menganalisis data spss

Coefficientsa

Model

Unstandardized Coefficients

Standardized Coefficients

t Sig.B Std. Error Beta

1 (Constant) 78.001 13.452 5.799 .000

IQ .111 .144 .262 .769 .464

a. Dependent Variable: PRESTASI

Ho : koefisien regresi tidak significant.

H1 : koefisien regresi significant.

13

Dengan t tabel

Jika statistic t dihitung < statistic t tabel maka Ho diterima.

Jika statistic t dihitung > statistic t tabel maka Ho ditolak.

T hitung = 0,769

Df = 8

T tabel = 1,86

T hitung = 0,769 < t tabel 1,86 maka Ho diterima

Ho : tidak ada hubungan antara 2 variabel.

H1 : ada hubungan antara 2 variabel.

Berdasrkan probabilitas

Jika probabilitas > 0,05 maka Ho diterima

Jika probabilitas < 0,05 maka Ho ditolak

Probabilitas = 0,464 < 0,05 artinya Ho diterima maka regrasi tidak significant.

2. TUGAS1. Analisis Korelasi


Cases



Pekerja 9 100.0% 0 .0% 9 100.0%

Prestasi 9 100.0% 0 .0% 9 100.0%

IQ 9 100.0% 0 .0% 9 100.0%

Motivasi 9 100.0% 0 .0% 9 100.0%


13

Case Summariesa

Pekerja Prestasi IQ Motivasi

1 1 84 110 85

2 2 85 100 82

3 3 87 90 84

4 4 92 110 91

5 5 91 100 83

6 6 96 110 88

7 7 83 95 82

8 8 87 90 86

9 9 88 100 84

Total N 9 9 9 9


Nonparametric Correlations

13

Correlations

Pekerja Prestasi IQ Motivasi

Kendall's tau_b Pekerja Correlation Coefficient 1.000 .254 -.279 .000

Sig. (2-tailed) . .345 .325 1.000

N 9 9 9 9

Prestasi Correlation Coefficient .254 1.000 .345 .435

Sig. (2-tailed) .345 . .227 .112

N 9 9 9 9

IQ Correlation Coefficient -.279 .345 1.000 .350

Sig. (2-tailed) .325 .227 . .225

N 9 9 9 9

Motivasi Correlation Coefficient .000 .435 .350 1.000

Sig. (2-tailed) 1.000 .112 .225 .

N 9 9 9 9

Spearman's rho Pekerja Correlation Coefficient 1.000 .243 -.338 .059

Sig. (2-tailed) . .529 .374 .881

N 9 9 9 9

Prestasi Correlation Coefficient .243 1.000 .409 .620

Sig. (2-tailed) .529 . .274 .075

N 9 9 9 9

IQ Correlation Coefficient -.338 .409 1.000 .450

Sig. (2-tailed) .374 .274 . .224

N 9 9 9 9

Motivasi Correlation Coefficient .059 .620 .450 1.000

Sig. (2-tailed) .881 .075 .224 .

N 9 9 9 9

Analisis Regresi

13


Cases



Pupuk Z (kg) 10 100.0% 0 .0% 10 100.0%

Panen 10 100.0% 0 .0% 10 100.0%

Pupuk E (kg) 10 100.0% 0 .0% 10 100.0%


Case Summariesa

Pupuk Z (kg) Panen Pupuk E (kg)

1 3 5 5

2 4 6 7

3 3 3 5

4 6 6 4

5 4 7 6

6 5 5 3

7 2 4 6

8 3 5 7

9 5 3 5

10 7 6 4

Total N 10 10 10


13

Paired Samples Statistics

Mean N Std. Deviation Std. Error Mean

Pair 1 Pupuk Z (kg) 4.20 10 1.549 .490

Panen 5.00 10 1.333 .422


N Correlation Sig.

Pair 1 Pupuk Z (kg) & Panen 10 .377 .284

Paired Samples Test

Paired Differences

t df Sig. (2-tailed)Mean

Std.

Deviation

Std. Error

Mean

95% Confidence

Interval of the

Difference

Lower Upper

Pair 1 Pupuk Z (kg) -

Panen-.800 1.619 .512 -1.958 .358

-

1.562E09 .153

2. KESIMPULAN

Dalam analisis regresi variabel bebas berfungsi untuk menerangkan (explanatory) sedang variabel tergantung berfungsi sebagai yang diterangkan (the explained). Dalam analisis regresi data harus berskala interval atau ratio. Sehingga dua variabel bersifat dependensi. Untuk itu menggunakan analisis regresi, diperlukan beberapa persyaratanyang harus dipenuhi.

LISTING

13

laporan 7 & 8

Documents