Statistika#14 Pilih Teknik Analisis

  STATISTIKA LEKTION VIERZEHN(#14) MEMILIH TEKNIK ANALISIS

  Verfasser bei Usmania Institute PENDAHULUAN

Metode Analisis vs Alat Analisis vs Teknik Analisis

Klasifikasi Teknik Analisis:

    Parametrik Nonparametrik Univariate       Bivariate       Multivariate      

  Teknik Analisis: 

   Analisis Conjoint

   Uji k sampel berpasangan (Uji Q Cochrans)

   Uji k sampel independen (Uji H Kruskal-Wallis)

   Uji 2 sampel berpasangan (Uji Wilcoxon)

   Uji 2 sampel independen (Uji U Mann-Whitney)

   Uji 1 sampel (binomial, chi- kuadrat, kolmogorov-smirnov, uji run).

   SEM

   Analisis Jalur

   Analisis Cluster

   Analisis Faktor

   Analisis Korelasi Kanonik

   Analisis Diskriminan

  Uji mean 

   Analisis Regresi Nonlinier

   Analisis Regresi Linier Berganda

   Analisis Regresi Linier Sederhana

   Analisis Korelasi

   Uji Chi-kuadrat

   MANOVA

   Repeated Measure Analysis (RMA)

  One-way ANOVA  n-way ANOVA

  Uji t dua sampel berpasangan 

  Uji t dua sampel independen 

   dll. PARAMETRIK

  VS NONPARAMETRIK

   Statistika Parametrik digunakan bila secara umum dipenuhi kondisi sebagai berikut:

  

  Data berjenis metrik (SU: I, R), dan

  

  Ukuran sampel besar → data berdistribusi tertentu (misalnya: normal)

   Statistika nonparametrik digunakan bila secara umum dipenuhi kondisi sebagai berikut:

  

  Data berjenis nonmetrik (SU: N, O), dan/atau

   Ukuran sampel kecil.

  → data bebas distribusi (free distribution statistics)  Catatan:

  

  Bukan berarti bahwa statistika parametrik sama sekali tidak menggunakan data nonmetrik.

ANALISIS STATISTIKA PARAMETRIK

ANALISIS UNIVARIAT

  Uji t 1 sampel 

  Kegunaan: untuk mengetahui apakah suatu variabel mempunyai mean sebesar x.

   SU: X (m)

   Contoh pertanyaan: apakah benar bahwa rata-rata IPK lulusan STIE adalah 3,25?

   Contoh hipotesis: H :  = 3,25 H :   3,25

  1

  Uji Goodness of Fit (GoF): normalitas data 

  Kegunaan: untuk mengetahui apakah sebuah sampel data berdistribusi normal.

   SU: X (m)

   Contoh pertanyaan: apakah benar data

sampel tentang harga saham berdistribusi

normal?

   Alternatif uji:

  

  Uji Kolmogorov-Smirnov

  

  Uji Shapiro-Wilk

   Contoh hipotesis: H : Data berdistribusi normal

  H : Data tidak berdistribusi normal

  1

ANALISIS BIVARIAT

   Analisis Korelasi Pearson

  

  Model: X ↔ Y

  

  SU: X (m), Y (m)

  

  Kegunaan: untuk mengetahui ada-tidaknya relasi/ hubungan antar 2 variabel metrik.

  

  Contoh pertanyaan: apakah ada kaitan antara ukuran

  perusahaan (Rp.) dengan harga sahamnya (Rp.)? 

  Contoh hipotesis: H :  = 0 H :  > 0 ₁

   Analisis Regresi Linier Sederhana

  

  Model: X → Y

  

  SU: X (m), Y (m)

  

  Kegunaan: untuk mengetahui pengaruh sebuah variabel independen (m) terhadap sebuah variabel dependen (m).

  

  Contoh pertanyaan: apakah ukuran perusahaan (Rp.)

  berpengaruh terhadap harga sahamnya (Rp.)? 

  Contoh hipotesis: H :  = 0 H :  > 0 ₁

   Uji t 2 Sampel Independen (independent sample t test)

  

  Model: X → Y

  

  SU: X (nm, 2 kat), Y (m)

  

  Kegunaan:

   Untuk mengetahui pengaruh sebuah variabel independen (nm, 2 kat) terhadap sebuah variabel dependen (m), atau

   Untuk mengetahui apakah ada perbedaan nilai (mean) antar 2 kelompok yang saling independen.

  

  Contoh pertanyaan: apakah ukuran perusahaan (K,B)

  berpengaruh terhadap harga sahamnya (Rp.)? Identik dengan pertanyaan??

  

  Contoh hipotesis: H :  =  _{1 2} H :  <  _{1 1 2}

   Uji t 2 Sampel Berpasangan (paired sample t test) 

  Model: X → Y 

  X: faktor dengan 2 kategori; Y: pasangan 2 variabel  SU: Y , Y (m) _{1 2} 

  Kegunaan:

   Untuk mengetahui apakah ada perbedaan nilai (mean) antar 2 kelompok (variabel) yang saling berpasangan. Atau

   Untuk mengetahui apakah sebuah faktor dengan 2 buah kategori berpengaruh terhadap variabel dependen (m).

   Contoh pertanyaan: apakah ada perbedaan harga saham (Rp.) antara sebelum dan sesudah akuisisi?

  Identik dengan pertanyaan?? 

  Contoh hipotesis: H :  =  _{1 2} H :  <  _{1 1 2}

   One-way ANOVA

  

  Model: X → Y

  

  SU: X (nm, >2 kat), Y (m)

  

  Kegunaan:

   Untuk mengetahui pengaruh sebuah variabel independen (nm, >2 kat) terhadap sebuah variabel dependen (m), atau

   Untuk mengetahui apakah ada perbedaan nilai (mean) antar >2 kelompok yang saling independen.

  

  Contoh pertanyaan: apakah ukuran perusahaan

  (K,S,B) berpengaruh terhadap harga sahamnya (Rp.)? Identik dengan pertanyaan?? Jika variabel independen hanya memiliki 2 kategori, uji ini identik dengan uji apa?

  

  Contoh hipotesis: H :  =  =  _{1 2 3} H : Tidak semua  bernilai sama

AN. MULTIVARIAT: DEPENDENSI:

1 VARIABEL DEPENDEN, RELASI TUNGGAL

   Analisis Regresi Linier Berganda Model: X , X , ..., X → Y

   _{1 2 n}  SU: X , X , ..., X (m), Y (m) _{1 2 n} 

  Kegunaan: untuk mengetahui pengaruh beberapa variabel independen (m) terhadap sebuah variabel dependen (m).

  

  Contoh pertanyaan: apakah ukuran perusahaan (Rp.)

  dan laba (%) berpengaruh terhadap harga sahamnya (Rp.)? 

  Contoh hipotesis: H :  = 0 H :  = 0 _{1 2} H :  > 0 H :  > 0 _{1 1 1 2}

   Analisis Regresi Linier Berganda dengan Variabel Dummy

  Model: X , X , ..., X → Y

   _{1 2 n}

  SU: X , X , ..., X (m & nm), Y (m)

   _{1 2 n} 

  Kelompok uji: GLM Univariat

  

  Kegunaan: untuk mengetahui pengaruh beberapa variabel independen (m & nm) terhadap sebuah variabel dependen (m).

  

  Contoh pertanyaan: apakah ukuran perusahaan (K, B)

  dan laba (%) berpengaruh terhadap harga sahamnya (Rp.)? 

  Contoh hipotesis: H :  = 0 H :  = 0 _{1 2} H :  > 0 H :  > 0 _{1 1 1 2}

   k-way ANOVA  Model: X , X , ..., X → Y _{1 2 n}

  SU: X , X , ..., X (nm), Y (m)  _{1 2 n} 

  Kelompok uji: GLM Univariat 

  Kegunaan:

   Untuk mengetahui pengaruh beberapa variabel independen (nm) terhadap sebuah variabel dependen (m), atau

   Untuk mengetahui apakah ada perbedaan nilai (mean) antara beberapa kelompok yang saling independen yang

dibentuk dari kombinasi beberapa variabel nonmetrik.

  

Contoh pertanyaan: apakah ukuran perusahaan (K, B) dan

jenis perusahaan (M, J) berpengaruh terhadap harga sahamnya (Rp.)?

  Identik dengan pertanyaan?? 

  Contoh hipotesis: H :  =  =  _{1 2 3} H : Tidak semua  bernilai sama ₁

   Repeated Measure Analysis (RMA) 

  Model: X → Y 

  X: faktor dengan >2 kategori; Y: pasangan >2 variabel SU: Y , Y ,... , Y (m)

   _{1 2 n}  Kelompok uji: GLM

   Kegunaan:

   Untuk mengetahui apakah ada perbedaan nilai (mean) antara beberapa kelompok (variabel) yang saling berpasangan. Atau

   Apakah sebuah faktor dengan lebih dari 2 kategori berpengaruh terhadap variabel dependen (m).

   Contoh pertanyaan: apakah harga saham sejumlah perusahaan

pada tahun 2010 berbeda dibandingkan tahun 2011 dan juga

berbeda dibandingkan tahun 2012?

  Identik dengan pertanyaan: Apakah perbedaan tahun berpengaruh terhadap harga saham? 

  Contoh hipotesis: H :  =  =  _{1 2 3} H : Tidak semua  bernilai sama ₁

   Analisis Conjoint Model: Y = X + X + ... + X

   _{1 2 n} 

  Y: Pendapat keseluruhan (overal preference) dari responden (m) X , X , ..., X : faktor (nm)

   _{1 2 n} 

  Kegunaan:

   Untuk mengukur preferensi pelanggan (responden) mengenai atribut-atribut produk seperti harga, desain, kemasan, garansi, dll.

  

  Contoh pertanyaan: Bagaimana pengaruh faktor

  kemasan (plastik, kardus, kaleng), merek (A, B, C, D), dan garansi (Ada, Tidak Ada) terhadap preferensi pelanggan mengenai produk bubuk pembersih porselen?

   Analisis Diskriminan Model: X , X , ..., X → Y

   _{1 2 n}  SU: X , X , ..., X (m), Y (nm) _{1 2 n} 

  Kegunaan:

   Untuk mengetahui pengaruh beberapa variabel independen (m) terhadap sebuah variabel dependen (nm). Atau

   Untuk memprediksi nilai variabel kategorik (nonmetrik) berdasarkan sejumlah prediktor (m)

  

  Contoh pertanyaan: apakah masa kerja di tempat

  kerja terakhir (Bulan) dan Pendapatan (Rp) berpengaruh terhadap besarnya risiko kredit (besar, kecil)?

  

  Contoh hipotesis: H :  = 0 H :  = 0 _{1 2} H :  H : 

   0  0

   Analisis Regresi Logistik Model: X , X , ..., X → Y

   _{1 2 n}  SU: X , X , ..., X (m, nm), Y (nm) _{1 2 n} 

  Kegunaan:

   Untuk mengetahui pengaruh beberapa variabel independen (m, nm) terhadap sebuah variabel dependen (nm). Atau

  

Untuk memprediksi nilai variabel kategorik

(nonmetrik) berdasarkan sejumlah prediktor (m, nm)

  

  Contoh pertanyaan: apakah jenis pekerjaan (PNS,

  Swasta, Wiraswasta) dan Persentase hutang

terhadap Pendapatan (%) berpengaruh terhadap

besarnya risiko kredit (besar, kecil)?

  

  Contoh hipotesis: H :  = 0 H :  = 0 _{1 2} H :  H : 

   0  0 AN. MULTIVARIAT: DEPENDENSI:

>1 VARIABEL DEPENDEN, RELASI TUNGGAL

   Korelasi Kanonik Model: X , X , ..., X , Y , ..., Y

   _{1 2 n}  Y _{1 2 n}  SU: X , X , ..., X (m), Y , Y , ..., Y (m) _{1 2 n}

₁

_{2 n} 

  Kegunaan: untuk mengetahui keterkaitan satu atau beberapa variabel independen (m) terhadap beberapa variabel dependen (m).

  

  Contoh pertanyaan: apakah ada korelasi antara

  Penggunaan kartu kredit (Jumlah kartu, rata-rata belanja sebulan) dengan Karakteristik Konsumen (Pendapatan, Jumlah Anggota Keluarga)?

   Multivariate Analysis of Variance (MANOVA) Model: X , X , ..., X → Y , Y , ..., Y

   _{1 2 n}

₁

_{2 n}  SU: X , X , ..., X (nm), Y , Y , ..., Y (m) _{1 2 n}

₁

_{2 n} 

  Kelompok uji: GLM Multivariat

  

  Kegunaan:

   Untuk mengetahui pengaruh satu atau beberapa variabel independen (nm) terhadap beberapa variabel dependen (m).

  

  Contoh pertanyaan:

   Apakah ada perbedaan harga saham (HS) dan Besarnya Deviden (%) antara perusahaan berukuran besar, sedang, dan kecil serta antara perusahaan Manufaktur dan perusahaan Jasa?

   Apakah ukuran perusahaan (K, S, B) berpengaruh terhadap harga saham (Rp.) dan Besarnya Deviden (%)?

   Regresi Multivariat → diselesaikan dengan Analisis Jalur (Path Anaysis)

  

AN. MULTIVARIAT: DEPENDENSI:

RELASI MULTIPLE

   Analisis Jalur  SEM

  AN. MULTIVARIAT: ANALISIS INTERDEPENDENSI

   Analisis Faktor

  

  Kegunaan: untuk mengekstraksi sejumlah besar variabel indikator/atribut menjadi sejumlah kecil faktor.

  

  Contoh:

  variabel indikator/atribut untuk kualitas mobil misalnya: jumlah silinder, volume silinder, daya mesin, kapasitas angkut, kapasitas bagasi, desain interior, desain eksterior, pilihan warna, harga, pembiayaan, diskon, suku cadang, perawatan, dan lain-lain. Dengan analisis faktor, sejumlah besar atribut tersebut direduksi menjadi faktor: kapasitas mesin, kapasitas kabin, desain, dan harga, dan layanan.

   Analisis Kluster

  

  Kegunaan: untuk mengungkap grup-grup (kluster) alamiah yang terdapat dalam data

  

  Contoh:

  Untuk mengidentifikasi grup-grup (kluster) pelanggan yang berbeda berdasarkan karakteristik demografinya atau karakteristik belanjanya. Divisi pemasaran suatu perusahaan ingin mengidentikasi

grup-grup pelanggan yang terdapat dalam databasenya

berdasarkan demografiknya, sehingga hasilnya dapat digunakan untuk menetapkan strategi pemasaran maupun untuk menawarkan produk baru.

ANALISIS STATISTIKA NONPARAMETRIK

ANALISIS UNIVARIAT

   Uji Binomial

  

  Kegunaan: untuk mengetahui apakah proporsi 2 buah kategori yang terdapat dalam sebuah variabel sudah sesuai dengan ketentuannya.

  

  SU: X (nm, 2 kat)

  

  Contoh pertanyaan:

  o

Apakah sebuah mata uang koin setimbang?

o

  Apakah proporsi laki-laki dan perempuan pada sebuah perguruan tinggi sama? o

  Apakah benar bahwa proporsi mahasiswa DO di Perguruan Tinggi adalah sebesar 0,5%?

  Uji Chi-kuadrat 1 sampel 

  Kegunaan: untuk mengetahui apakah proporsi kategori-kategori yang terdapat dalam sebuah

variabel sudah sesuai dengan ketentuannya.

   SU: X (nm, >2 kat)

   Contoh pertanyaan: o

  Apakah sebuah dadu setimbang?

  o

  Apakah masing-masing lintasan renang mempunyai kesempatan yang sama untuk memunculkan pemenang?

  o

  Apakah benar bahwa proporsi pendaftar di Jurusan Akuntansi, Manajemen, dan Studi Pembangunan berturut-turut adalah 45%, 40%, dan 15%?

  Uji runs 1 sampel 

  Kegunaan: untuk mengetahui apakah dalam suatu urutan, 2 nilai (peristiwa) telah terjadi secara random.

   SU: X (nm, 2 kat)

   Contoh pertanyaan: o

  Apakah urutan laki-permepuan dalam suatu antrian terjadi secara random?

  o

  Apakah kemunculan produk rusak dari mesin fotocopy terjadi secara random ataukah sistematis?

  o

  Apakah jawaban “ingin” dan “tak ingin” membeli produk yang ditanyakan pada sekumpulan wanita telah terjadi secara random?

  Uji Kolmogorov-Smirnov 1 sampel 

  Kegunaan: untuk membandingkan fungsi distribusi kumulatif suatu pengamatan (variabel) dengan sebuah distribusi teoritis tertentu → untuk mengetahui apakah data pada sebuah variabel berdistribusi tertentu (uji GoF).

  

  SU: X (m)

  

  Contoh pertanyaan:

  o

  Apakah data sampel berdistribusi normal?

  o

  Apakah data sampel berdistribusi uniform?

  o

  Apakah data sampel berdistribusi poisson?

  o

  Apakah data sampel berdistribusi eksponensial?

BIVARIAT DAN MULTIVARIAT

  

PARAMETRIK  NONPARAMETRIK

Uji 2 sampel independen Uji U Mann-Whitney Uji 2 sampel berpasangan Uji Wilcoxon One-way ANOVA Uji H Krsukal-Wallis RMA

  Uji Cohran’s Q atau Uji  Friedman