spss tutorial

5/8/2018 SPSS Tutorial - slidepdf.com

http://slidepdf.com/reader/full/spss-tutorial-559ac1573cc39 1/10

Untuk membalikkan nilai yg negatif 1. Transform > Recode > Inti same variable

2. Old & new values > isi values > continue

1. Jenis Kelamin = nominal, responden hanya memiliki satu kategori jenis kelamin.2. Umur = nominal, responden berada dalam satu kategori ttt (child,adult,old))3. Pendidikan = ordinal, berjenjang (SMU/SMK,Diploma,S1,S2,S3)4. Sisa karakteristik responden yang lainnya termasuk skala (skala rasio), hal 101.

Uji Statistik Deskriptif Responden

1. Analyze > Descriptive Statistics > Frequencies..

2. Pilih semua karakteristik, lalu √ kotak Display frequency tables

3. Click tombol Statistics, lalu √ Mean, Median, Minimum, Maximum, Std. deviation. ClickContinue

4. Click tombol Charts, lalu √ Histograms, √ With normal curve. Click Continue

5. Click OK, muncul tampilan halaman sbb

1



* Lakukan SUM (Penggabungan Variabel) terlebih dahulu sebelum melakukan Uji StatistikDeskriptif Variabel dan Uji Regresi

1. Transform > Compute

2. Target Variable. Misal: ITUPilih (ITU1 + ITU2 + ITU3 + ITU4)/4 ke dalam Numeric Expression

3. Click OK, selanjutnya akan muncul kolom ITU yang merupakan hasil rata-rata dari (ITU1 + ITU2+ ITU3 + ITU4)/4.

4. Ulangi step-step di atas untuk construct SN,PE.

Uji Statistik Deskriptif Variabel

1. Analyze > Descriptive Statistics > Descriptive

2. Pilih ITU, SN, PE lalu hilangkan tanda √ pada kotak Save stardardizes values as variables

3. Click tombol Options, lalu √ Range. Click Continue


2



Uji Outlier

1. Analyze > Descriptive Statistics > Descriptives..

2. Pilih semua construct (karakteristik tidak usah), lalu √ kotak Save stardardizes values as

variables

3. Click OK, muncul tampilan halaman sbb: ( dan pada bagian Data View akan muncul nilai z)

4. Setelah itu lakukan Analyze > Descriptive Statistics > Descriptives.. sekali lagi

5. Pilih semua construct z (karakteristik tidak usah, construct asli tidak usah), lalu hilangkan tanda√ kotak Save stardardizes values as variables

6. Click OK, muncul tampilan halaman sbb:

3



7. Dari tampilan di atas dapat dilihat pada bagian Minimum dan Maximum bahwa ada data yangmenyimpang dari rata-rata yaitu Nilai z yang lebih kecil dari -3 atau lebih besar dari 3.Kembali ke bagian Data View dan cek data satu per satu (lihat construct z saja) untuk mencaridata yang menyimpang dari rata-rata. Buang data yang menyimpang dari rata-rata.

8. Setelah itu lakukan Analyze > Descriptive Statistics > Descriptives.. sekali lagi dan liatapakah ada data yang menyimpang dari rata-rata yaitu Nilai z yang lebih kecil dari -3 atau lebihbesar dari 3.

► Jika ada Kembali ke bagian Data View dan cek data satu per satu (lihat construct z) untukmencari data yang menyimpang dari rata-rata. Buang data yang menyimpang dari rata-rata.

► Jika tidak ada maka uji outlier dinyatakan telah selesai.

Uji Kualitas Data

▪ Uji Validitas

1. Analyze > Data Reduction > Factor..

2. Pilih per construct ( misal ITU1, ITU2, ITU3, ITU4 ). Jika tidak bisa menggunakan per constructmaka pilih semua contruct

3. Click tombol Rotation, lalu √ Varimax. Click Continue


Cara buang pertanyaan:

1. Tentukan factor loading yang akan digunakan berdasarkan jumlah sampel yang digunakan (Hairet al. 2006)Misalkan factor loading yang digunakan bernilai 0.5.

2. Pilih nilai terbesar untuk masing2 construct diantara ketiga kolom (tidak pengaruh nilai – or + )3. Untuk construct yang memiliki nilai terbesar di bawah factor loading maka construct tersebut

dikeluarkan dari analisis berikutnya.

▪ Uji Reliabilitas

4



1. Analyze > Scale > Reliability Analysis..

2. Pilih per construct ( misal ITU1, ITU2, ITU3, ITU4 ).

3. Click tombol Statistics, lalu √ Scale if item deleted. Click Continue

4. Click OK, muncul tampilan halaman sbb:

ITU

5. Ulangi step-step di atas, selanjutnya menghasilkan:

SN

PE

Cara buang jawaban yang tidak konsisten:

1. Tentukan factor loading yang akan digunakan berdasarkan jumlah sampel yang digunakan (Hairet al.)Misalkan factor loading yang digunakan bernilai 0.7.

2. Perhatikan Reliability Statistic dari masing2 construct.

3. Jika nilai Cronbach’s Alpha < 0.7 maka kita perlu mengulangi pengujian Reliabilitas denganmengeluarkan construct yang memiliki nilai tertinggi dalam construct tersebut. Jika tidak adanilai Cronbach’s Alpha yang bernilai < 0.7 maka pengujian Reliabilitas dinyatakan selesai.Contoh: “Merry’s”

5



Maka ulangi pengujian reliabilitas sekali lagi dengan mengeluarkan construct BC3.

(a) (b)

shg hasilnya menjadi sbb:

Uji Regresi

1. Analyze > Regression > Linear2. Pilih construct

Dependent ITUIndependent SN

PE

6



3. Click tombol Statistics, lalu√ Estimates, Model fit, Colinearity diagnostics, Durbin-WatsonClick Continue

4. Click tombol Plots, lalu pilihY: SRESIDX: ZPRED√ Normal probability plot

Click Continue5. Click OK, muncul tampilan sbb:

Hasil Uji Hipotesis:

► Hasil Perhitungan Koefisien Determinasi

1. Jika R > 0.5 maka terdapat hubungan yang kuat antar variabel Independen danvariabel Dependen.

2. R Square untuk mengetahui seberapa besar pengaruh variabel Independenterhadap variabel Dependen.

► Hasil Uji F

7



Hasil pengujian ANOVA atau F test pada Tabel memperlihatkan bahwa F hitung adalah21,376 dengan tingkat signifikansi 0,000. Oleh karena probabilitas 0,000 < 0,01 makamodel regresi tersebut bisa dipakai untuk memprediksi ITU

► Hasil Uji tPerhatikan

Uji t dilakukan untuk menguji signifikansi koefisien regresi dari setiap variabel independen danvariabel dependen. Pengambilan keputusan dilakukan berdasarkan probabilitas:

(1) Jika probabilitas < 0,01 maka HO ditolak(2) Jika probabilitas > 0,01 maka HO diterima

Tabel Coefficient memperlihatkan bahwa:→ Koefisien regresi variabel SN adalah 0,156 dengan tingkat signifikansi 0,008. Oleh karena

probabilitas 0,008 < 0,01 maka H1O ditolak atau SN memiliki pengaruh yang signifikanterhadap ITU.

→ Koefisien regresi variabel PE adalah 0,312 dengan tingkat signifikansi 0,000. Oleh karenaprobabilitas 0,000 < 0,01 maka H1O ditolak atau PE memiliki pengaruh yang signifikanterhadap ITU.

Perumusan hipotesis: ITU= a + b1SN + b2PE + eITU=12.938 + 0.208SN+ 0.416PE + e

Tanda + / - pada rumus di atas ditentukan scr lsg oleh nilai a, b1, b2

Tanda + menunjukkan jika nilai variabel independen (contohnya: +0.208) dinaikkan sebanyak1% maka nilai variabel dependen (ITU) akan meningkat 1% juga.

Tanda – menunjukkan jika nilai variabel independen (contohnya: -0.208) dinaikkan sebanyak1% maka nilai variabel dependen (ITU) akan menurun 1%.

Uji Multikolinieritas

8



1. Liat tabel Coefficients.

2. Jika nilai VIF (Variance Inflation Factor) < 10 berarti tidak ada korelasi antar variabelindependen.

Uji Normalitas: untuk mengetahui apakah data terdistribusi dengan normal atau tidak

Gambar di atas memperlihatkan bahwa data menyebar di sekitar garis diagonal, maka dapat disimpulkan

bahwa data terdistribusi dengan normal.

Uji Heteroskedastisitas

9



Jika titik-titik menyebar secara acak dan tidak membentuk pola tertentu → tidak terjadiheteroskedastitas. (Bagus)

Jika titik-titik menyebar secara tidak acak dan membentuk pola tertentu → terjadi heteroskedastitas.(Tidak Bagus)

10

spss tutorial

Documents