Modul Menggunakan SPSS dalam Penelitian Sosial (Wardana)
”M e n ggu n a k a n SPSS da la m
Pe n e lit ia n Sosia l”
M odu l M e t ode Pe n e lit ia n Sosia l Bu da ya
[email protected]
Ole h Am ik a W a r da na , M A
D isa du r da ri SPSS Su rviva l M a n u a l k a ra n ga n Ju lie Pa lla n t
Pr ogr a m St udi Pe ndidik a n Sosiologi
Ju r u sa n Pe ndidik a n Se j a r a h
Fa k ult a s I lm u Sosia l da n Ek onom i
Un ive r sit a s N e ge r i Yogya k a r t a
2007
M odu l M e t ode Pe n e lit ia n Sosia l Bu da ya
”M e n ggu n a k a n SPSS da la m Pe n e lit ia n Sosia l”
Oleh Am ika Wardana
Disadur dari SPSS Survival Manual karangan Julie Pallant
Pendahuluan dan Overview
Modul ini m erupakan saduran dari buku ” SPSS Survival Manual” karya Julie
Pallant dengan beberapa adapt asi. Modul ini di desain unt uk m enj adi panduan
dalam m enggunakan st at ist ikanalisis khususnya dengan SPSS dalam penelit ian
sosial. Selam a ini m ahasiswa at au penelit i sosial seolah- olah ket akut an dengan
penggunaan st at ist ik m eskipun sudah ada SPSS ket ika m engolah dat a. Ket akut an
ini lahir sebagai bent uk kelem ahan at au ket idakm am puan m ereka m enggunakan
analisis st at ist ik.
Modul ini disusun secara t erst rukt ur, dim ulai dari pengenalan m endasar
t ent ang st at ist ik dalam SPSS, m engenal SPSS, olah dat a dengan SPSS, m engenal
beberapa t ekhnik analisis st at ist ik baik yang param et rik m aupun yang nonparam et rik, m enggunakan SPSS unt uk analisis dan int erpret asi hasil analisis.
Dengan m at eri- m at eri t ersebut , m ahasiswa diharapkan m am pu dan confident
m enggunakan t ekhnik analisis st at ist ik dalam penelit ian khususnya unt uk
m enyelesaikan t ugas akhir skripsinya.
Yang t erakhir, m odul ini disusun dengan dua ekspekt asi: fam iliar dengan
m et ode penelit ian kuant it at if dan fam iliar m elakukan analisis dengan SPSS. Oleh
karena it u, beberapa bahasan pent ing berkait an dengan m et ode penelit ian
kuant it at if dan st at ist ik t idak m endapat kan pem bahasan yang m endalam .
Mahasiswa direkom endasikan m em baca m odul ini bersam a dengan buku- buku
m et ode penelit ian lainnya ( sepert i Met ode Penelit ian Survai/ Singarim bun dan
Effendi) sert a buku- buku st at ist ik inferensial.
Piyungan, Akhir Ram adhan 1428H
Micko
*Untuk informasi lebih lanjut, silahkan hubungi lewat [email protected].
2
Bahasan
1
Bagian Pert am a
Mengenal SPSS dan Codebook
1. Mengenal SPSS
- SPSS di Windows
- Menu dalam SPSS
- Kot ak Dialog ( Dialogue Boxes)
2. Menyiapkan Codebook
- Mem buat Variabel dalam SPSS
- Pengkodean dat a
2
Bagian Kedua
Menyiapkan File Dat a
3. Mem buat File dat a dan Mem asukkan dat a
- Menent ukan variabel
- Mem asukkan dat a ke SPSS
- Modifikasi dat a
4. Screening dan m em bersihkan Dat a
- Langkah 1: m engecek dat a error
- Langkah 2: m enem ukan eror dat a
- Langkah 3: m em perbaiki eror
Bagian Ket iga
Analisis Awal/ Dasar
5. Menj alankan Analisis St at ist ik Deskript if
- St at ist ik Deskript if unt uk variabel kat egorikal
- St at ist ik Deskript if unt uk variabel bersam bung
- Mengukur deraj at norm alit as
6. Manipulasi Dat a
- Menj um lah Skor Tot al sebuah variabel
- Merubah variabel bersam bung ke variabel ordinal
7. Mengecek Reliabilit as Skala
- Procedur pengecekan
- I nt erpret asi hasil analisis
Bagian Keem pat
Pengant ar Analisis St at ist ik unt uk Penelit ian Sosial
8. Mem ilih Teknik Analisis St at ist ik yang t epat
- Pendahuluan t ent ang aneka analisis st at ist ik
- Mem buat pilihan analisis
- Rangkum an
Bagian Kelim a
Teknik St at ist ik unt uk m engukur hubungan ( ket erkait an)
ant ar variabel
9. Korelasi
- Analisis Awal unt uk Korelasi
- Prosedur m elakukan analisis korelasi dengan SPSS
- I nt erpret asi Hasil analisis
- Menam pilkan hasil analisis
3
4
5.
3
6
10. Korelasi Parsial
- Perbedaan Korelasi dan Parsial Korelasi
- Prosedur m elakukan analisis korelasi parsial dengan
SPSS
- I nt erpret asi hasil analisis
11. Regresi Berganda ( Mult ipel Regression)
- Tipe- t ipe um um Regresi
- Asum si dasar Regresi
- Melakukan analisis Regresi st andard dengan SPSS
- I nt erpret asi Hasil analisis
Bagian Keenam
Teknik St at ist ik unt uk m engukur Perbedaan ant ar Variabel
12. T- Test
- Pengant ar t ent ang T- Test I ndependen
- Prosedur m elakukan T- Test dengan SPSS
- I nt erpret asi Hasil analisis
13. ANOVA ( Analisis of Variance)
4
Ba gia n Pe r t a m a
M e n ge n a l SPSS da n D e sa in Pe n e lit ia n
1 . M e n ge n a l SPSS
Saat ini program SPSS dioperasikan dibaw ah OS Windows. Pengguna SPSS
sebaiknya t elah cukup fam iliar dengan cara kerj a OS ini. Beberapa m enu dan
perint ah cukup sederhana bagi m ereka yang t elah fam iliar dengan Window s.
Dalam pengenalan ini akan dibahas beberapa langkah awal m enggunakan SPSS:
m enggunakan file dat a yang sudah ada, m em buat file dat a baru dan beberapa
m enu sert a perint ah dalam SPSS.
Mem ulai SPSS dan Menggunakan File dat a yang sudah ada
SPSS versi 13 dan sebelum nya hanya m em bolehkan kit a m enggunakan
sat u file dat a dalam suat u kesem pat an. Unt uk it u pengguna SPSS harus
sadar unt uk selalu m enyim pan hasil kerj anya, karena apabila ia m em buka
file dat a yang lain, ot om at is file dat a sebelum nya akan t ert ut up.
Ket ika pert am a kali m engakt ifkan SPSS, pengguna akan diberikan pilihan
dat a apa yang akan dia pakai.
5
Salah sat u pilihan yang t ersedia ada bekerj a dengan file dat a yang sudah
ada. Langkah yang harus dilakukan adalah dengan m en- t ick ” Open an
Exist ing dat a source” dan m em ilih file dat a dalam kot ak pilihan. File dat a
ini bisa m erupakan file dat a pengguna sebelum nya at au hasil kerj a kit a
yang lalu. Past ikan anda m em buka file dat a yang anda but uhkan.
Menu dalam SPSS
Terdapat beberapa j endela ( windows) yang akan anda pergunakan dalam
SPSS: Dat a Edit or, Dat a Viewer, Pivot Table Edit or, Chart Edit or, Synt ax
Edit or dan Dialogue Box.
Dat a Edit or m enam pilkan isi dari file dat a. Disini anda bisa m em buka,
m enyim pan dan m enut up file dat a, m em buat file dat a baru, m em asukkan
dat a, m erubah isi dat a dan m enj alankan analisis st at ist ik.
Dat a View er akan t am pil secara ot om at is m enam pilkan hasil analisis yang
dilakukan, t erm asuk t abel dan chart . Anda bisa m encopy hasil analisis ini
dan m em - past e dalam dokum en Word dan sej enisnya. Dat a Viewer t erbagi
m enj adi dua bagian: Out line/ m enu disisi kiri dan hasil analisis di sebelah
kanan. Out line dit uj ukan unt uk m em perm udah pengguna m elihat hasil
analisis secara keseluruhan.
6
Pivot Tabel Edit or adalah fasilit as unt uk m em odifikasi t abel hasil analisis
dalam Dat a Viewer. Anda bisa m em buka edit or ini dengan m engklik dua
kali t abel t ert ent u.
Chart Edit or adalah fasilit as unt uk m em odifikasi chart ( hist ogram , bar
chart dan scat t erplot ) hasil analisis dalam dat a viewer. Anda bisa
m em bukanya dengan m engklik dua kali chart yang anda ingin m odifikasi.
Synt ax Edit or m enam pilkan perint ah- perint ah khusus SPSS. Anda bisa
m enggunakan fasilit as ini unt uk m enyim pan langkah- langkah analisis yang
t elah anda lakukan, unt uk bisa digunakan di wakt u lain at au unt uk dat a
yang lain.
Dialogue Box akan t am pil set iap kali anda m em ilih sebuah pilihan dalam
m enu unt uk m em int a inform asi yang lebih det ail. Salah sat unya adalah
ket ika anda m em int a SPSS unt uk m enj alankan perhit ungan frekuensi.
Dialogue box akan t am pil unt uk m em int a anda m em ilih variabel unt uk
dihit ung frekuensinya.
Cara m em ilih variabel adalah dengan m enyorot nya dan kem udian m engklik
arrow but t on, unt uk m em indahkannya ke box disebelah kanan berlabel
Variable( s) .
Perlu diingat dalam Dialogue Box t erdapat beberapa but t on yang m em iliki
fungsi sendiri- sendiri. But t on yang paling pent ing adalah OK yang harus di
klik unt uk m enj alankan proses. But t on lainnya adalah Past e. Dengan
m engklik but t on ini, SPSS akan m ent ransfer perint ah t ersebut ke Synt ax
Edit or.
7
2 . M e m bu a t Code book
Codebook m erupakan serangkaian inst ruksi yang anda gunakan unt uk
m erubah inform asi/ dat a yang didapat kan dari responden ( m elalui Koeisoner)
m enj adi sat u bent uk yang dapat dipaham i oleh SPSS. Pem buat an Codebook
m eliput i dua hal pent ing:
Menent ukan dan m em beri nam a variabel
Mem berikan skore/ nilai pada set iap respon ( inform asi/ dat a)
Anda harus m encant um kan seluruh variabel yang ada di Koeisoner dalam bent uk
singkat an yang dipakai dalam SPSS. Pem buat an Codebook m encakup t iga kolom .
Kolom pert am a berisi nam a variabel secara ut uh ( nam a ini akan m uncul di hasil
analisis) . Kolom kedua berisi singkat an nam a variabel dan ket iga berisi kode
set iap respon ( dat a) yang diperoleh secara m endet ail.
N a m a Va r ia be l
I dent it as
Jenis kelam in
Nam a
Va r ia be l
da la m SPSS
Id
Sex
Um ur
St at us perkawinan
Um ur ( age)
St at us ( m arit al)
Mem iliki anak
Anak ( child)
Pendidikan Tert inggi
Pendidikan ( Edu)
I n st r u k si Codin g
Urut an nom or responden
1= laki- laki
2= perem puan
Dalam t ahun
1= Sendiri ( belum m enikah)
2= Pacaran
3=
Hidup serum ah dengan
pacar
4= m enikah pert am a kali
5= m enikah lebih dari dua kali
6= cerai
7= Dit inggal m at i pasangan
1= ya
2= t idak
1= Sekolah dasar
2=
Pernah
m asuk
sekolah
m enengah ( SMP- SMA)
3= Lulus sekolah m enengah
4= Mengikut i t raining/ D3
5= Lulus Sarj ana S- 1
6= Lulus pasca Sarj ana S- 2 dan
S- 3
At uran pem berian nam a variabel dalam SPSS:
Harus unik ( t idak boleh ada yang sam a)
Terdiri kurang dari 8 karakt er ( unt uk SPSS versi 12 kebawah, unt uk versi
13 keat as bisa 64 karakt er)
Harus dim ulai dengan huruf bukan angka
Tidak t erdiri dari t it ik, kom a dan karakt er sej enisnya ( ?! ” # dll)
Tidak berisi kat a- kat a yang digunakan sebagai Perint ah SPSS ( all, ne, eq,
le, it , by, or, gt , and, not , ge, w it h)
8
Pengkodean Dat a
Masing- m asing dat a ( respon dalam koeisoner) harus dirubah m enj adi
bent uk num eric ( angka) sebelum dim asukkan ke SPSS. I nform asi t ent ang um ur
( dalam t ahun) bisa langsung dim asukkan ke SPSS. Nam un dat a sepert i j enis
kelam in ( laki- laki dan perem puan) harus lebih dulu dirubah ke bent uk angka ( 1:
laki- laki dan 2: perem puan) .
9
Ba gia n Ke du a
M e n yia pk a n File D a t a
3 . M e m bu a t File D a t a da n m e m a su k k a n da t a k e
SPSS
Pada bagian ini, akan dibahas dua hal pent ing: m em buat file dat a dengan
m enent ukan variabel dan m em asukkan dat a ( lengkap dengan respon responden)
ke m asing- m asing variabel di File dat a.
Menent ukan Variabel
Pada t ahap ini, sangat pent ing unt uk m elihat kem bali Codebook lengkap
dengan pengkodeannya ( Coding I nst ruct ions) sebagai dasar pem buat an
variabel dalam SPSS.
Dalam SPSS versi 10 keat as, Dat a Edit or t erdiri dari dua layar: Dat a View
dan Variable View ( lihat di bagian bawah layar kom put er) . Anda bisa saling
m em indahkan dengan m engkliknya di bagian bawah layer.
Pada Dat a View, m asing- m asing kolom berlabel “ var” yang harus anda
rubah dengan nam a variabel yang anda t ent ukan. Unt uk m erubahnya,
anda harus m asuk ke Variable View dan m enggant i labelnya.
10
Pr ose du r m e n e n t u k a n va r ia be l:
Langkah pert am a adalah dengan m engklik Variable View. Set elah it u anda
harus m enent ukan variabel dengan m em berikan beberapa inform asi
sepert i yang ada dalam Codebook.
o Nam a Variabel ( Nam e) : Berikan nam a variabel dalam SPSS ( Lihat
codebook)
o Tipe ( Type) : Default value dalam SPSS adalah num erik. Anda t idak
perlu m erubahnya
o Widt h: Default valuenya adalah 8. Kabanyakan dat a hanya
m em but uhkan 8 digit angka
o Decim als ( desim al) : Disini anda bisa m engat ur pecahan desim al
dibalakang 0 yang ada inginkan. Default valuenya adalah 0.
o Label: Disini SPSS m enyediakan t em pat bagi anda unt uk
m em berikan deskripsi variabel yang anda gunakan. Berikan nam a
variabel secara j elas dan m enyeluruh karena ia akan m uncul di
out put analisis SPSS
o Values ( Skor variabel) : Pada kolom ini, anda bisa m enent ukan skor
m asing- m asing respon ( pilihan j awaban dalam Koeisoner) dalam
variabel t ersebut . Disini akan diilust rasikan bagaim ana cara
penent uan skor t ersebut dengan variabel j enis kelam in ( Sex)
¾ Klik t iga t it ik ( ...) disisi kanan sel dibaw ah kolom ” Value” .
Langkah ini akan m em buka Dialogue Box ” Value Label”
¾ Klik kot ak dengan nam a ” Value” dan ket ik ” 1”
¾ Klik kot ak dengan nam a ” Value Label” dan ket ik ” laki- laki”
¾ Klik ” Add” , m aka adan akan m elihat di Sum m ary Box ( kot ak
hasil) 1: laki- laki
¾ Ulangi langkah t ersebut unt uk perem puan: value 2, value
label Perem puan dan klik Add
¾ Apabila sudah selesai, klik ” Cont inue”
o
o
o
o
Missing ( Nilai kosong) : Kadangkala responden t idak m engisi
j awaban apapun dalam Koesioner. I ni m enghasilkan nilai kosong
at au m issing values. Anda bisa m em biarkannya t anpa m engisinya
karena SPSS m am pu m engat asinya.
Colum ns: Default nya adalah 8.
Align: Default s SPSS adalah rat a kanan
Measure ( t ingkat pengukuran) : Tingkat pengukuran sesuai dengan
m asing- m asing pengukuran variabel. Pilihannya adalah Nom inal,
Ordinal dan Rasio
Mem asukkan Dat a ke file dat a
Set elah anda m enent ukan seluruh variabel t erm asuk nam a variabel dan
nilai/ skornya m asing- m asing, anda sudah siap unt uk m em asukkan seluruh
dat a yang didapat kan dari responden ke SPSS.
Berikut prosedur det ailnya:
11
o
o
o
o
Langkah pert am a adalah dengan m engakt ifkan Dat a View ( dibagian
bawah layer) . Anda akan m elihat layer yang m asing- m asing kolom
m em iliki nam a variabelnya yang berbeda- beda
Klik sel pert am a di dat a set ( kolom dan row pert am a) dan m asukkan
dat a sesuai dengan variabelnya
Klik panah kanan di keyboard unt uk m em indahkannya ke variabel
yang lain dan m asukkan dat a anda ke variabel yang sesuai.
Apabila anda m elakukan kesalahan, silahkan klik selnya dan gant ilah
dengan angka yang benar.
4. Screening dan Mem bersihkan File Dat a
Perlu diperhat ikan bahwa seringkali t erj adi kesalahan dalam m em asukkan dat a
( dari respon responden dari koeisoner) ke SPSS file dat a. Pada bab ini akan
dibahas t iga hal: m engecek eror dat a, m enem ukan eror t ersebut dalam dat a file,
dan m em benarkan eror dalam file dat a.
Mengecek Eror Dat a
Langkah pert am a m engecek eror dat a adalah dengan m encari skor yang
diluar skor yang dit ent ukan m asing- m asing variabel ( sepert i variabel j enis
kelam in, skornya seharusnya hanyalah 1 dan 2. Tidak ada skor selainnya) .
Langkah lainnya adalah dengan m enj alankan serangkaian analisis st at ist ic
deskript if ( sepert i frekuensi) . Disini akan dipaparkan pengecekan eror dat a
baik unt uk variabel kat egorikal ( at au nom inal) dan variabel besam bung
( cont inuous variable/ ordinal dan rasio) .
Pr ose du r pe n ge ce k a n e r or u nt u k va r ia be l k a t e gor ik a l:
¾ Dari m enu di layar bagian at as, klik ” Analyze” kem udian pilih
” Descript ive St at ist ics” dan kem udian ” Frequencies”
¾ Dalam dialogue box ” Frequencies” , pilihlah variabel yang anda
inginkan ( cont oh: sex unt uk j enis kelam in)
¾ Klik panah unt uk m em indahkan variabel t ersebut ke ” Variable
12
Box” dan
¾ Klik ” St at ist ics” dan pilihlah ” Minim um ” dan ” Maxim um ”
¾ klik ” Cont inue” dan kem udian ” OK” .
Statistics
sex
N
Valid
Missing
Minimum
Maximum
439
0
1
2
sex
Valid
MALES
FEMALES
Total
Frequency
185
254
439
Percent
42.1
57.9
100.0
Valid Percent
42.1
57.9
100.0
Cumulative
Percent
42.1
100.0
¾ Cek m inim um dan m axim um skor, apakah ia sesuai dengan skor
dalam variabel t ersebut . Apabila t idak, disana t erdapat kesalahan
dat a
¾ Cek j um lah dat a yang valid ( t erisi dengan benat ) dan dat a kosong
( m issing value) . Apabila t erdapat banyak dat a kosong, silahkan
cek kem bali form koeisoner anda.
Pr ose du r pe n ge ce k a n e r or u n t u k va r ia be l be r sa m bu n g:
¾ Dari m enu di layar bagian at as, klik ” Analyze” kem udian pilih
” Descript ive St at ist ics” dan kem udian ” Descript ive”
¾ Dalam dialogue box, pilihlah variabel yang anda inginkan ( cont oh:
Age unt uk um ur) dan klik panah unt uk m em indahkannya ke
” variable box”
¾ Klik ” Opt ions” . Anda bisa m em ilih beberapa analisis st at ist ik yang
ada inginkan, sepert i m ean ( rat a- rat a) , m edian ( nilai t engah) ,
st andard deviat ion ( st andar deviasi) , m inim im - m axim um ( skor
m inim um - m axim um ) .
¾ Klik ” Cont inue” dan kem udian ” OK”
¾ Cek skor m inim um dan m axim um . Apakah ia m ake sense ( bisa
dit erim a secara rasional)
¾ Cek j uga Mean ( nilai rat a- rat a) . Apakah ia j uga m ake sense
Menem ukan eror dalam file dat a
13
Pada prinsipnya, langkah ini dit uj ukan unt uk m enem ukan eror dat a dala
file dat a. Art inya dat a yang t idak sesuai dengan skor yang t elah dit ent ukan
pada suat u variabel. Sepert i skor 3 pada variabel sex ( j enis kelam in) yang
seharusnya hanya 1 dan 2.
Anda bisa m encarinya langsung dalam dat a view dan m enggant inya
dengan dat a yang benar berdasarkan isian koeisoner dari responden.
Anda j uga bisa m enem ukannya dengan m enj alankan analisis st at ist ik
t ert ent u.
¾ Dari m enu di layar bagian at as, klik ” Analyze” kem udian pilih
” Descript ive St at ist ics” kem udian ” Explore”
¾ Pada ” Display” , klik ” St at ist ics”
¾ Pilihlah variabel yang anda inginkan ( cont oh: sex) dan pindahkan
ke ” dependent list ” dengan m engklik panah
¾ Pada ” Label Cases” , pilihlah ” I D” . I ni dim aksudkan unt uk
m enem ukan dat a eror t ersebut
¾ Pada ” St at ist ic” pilih ” out liers” . Klik ” Cont inue”
¾ Pada “ Opt ion” , pilih “ Exclude cases pairwise” kem udian
“ Cont inue” dan “ OK”
¾ Perhat ikan t able berlabel “ Ext rem e Values” yang m enunj ukkan
skor t ert inggi dan t erendah sekaligus I D nya. Art inya t able
t ersebut t elah m enunj ukkan eror dat a
Mem benarkan eror dat a pada File dat a
Set elah anda m enem ukan eror dat a dalam file dat a, anda perlu unt uk
m engecek kebenarannya pada isian koeisoner dari responden.
Set elah it u, anda bisa langsung m enggant inya di dat a view.
14
Ba gia n Ke t iga
An a lisis Aw a l/ D a sa r
5 . M e n j a la n k a n An a lisis St a t ist ik D e sk r ipt if
Sebelum m em ulai m enj alankan berbagai analisis st at it ist ik yang canggih
dan rum it , alangkah baiknya dim ulai dengan m enj alankan analisis st at ist ik
deskript if. Analisis ini m em punyai beberpa nilai pent ing, yait u:
Unt uk m em peroleh gam baran t ent ang karakt erist ik sam ple
Karakt erist ik dasar sam ple perlu diket ahui secara um um dan m endet ail
unt uk dit am pilkan dalam Chapt er Met ode Penelit ian di Laporan.
Penelit ian sosial yang m enj adikan m anusia sebagai obyek st udi perlu
m enj elaskan beberapa karakt erist ik dasar sosialnya sepert i: j enis kelam in,
um ur, t ingkat pendidikan, et nis dan berbagai lat ar belakang lainnya.
Unt uk m encek variabel, berkait an
m endukung analisis st at ist ic lanj ut
dengan
asum si
dasarnya
unt uk
Analisis st at ist ik m em punyai beberapa asum si dasar dat a yang harus
sesuai. Analisis Deskript if yang m eliput i Mean, St andar Deviasi, range of
score, skewness dan kurt osis sangat pent ing unt uk m em ast ikan bahw a
dat a t idak m enyalahi asum si dasar t ersebut .
Unt uk m em ulai m enj awab Pert anyaan Penelit ian
Selanj ut nya akan dibahas Analisis St at ist ik
kat egorikal dan variabel bersam bung.
Deskript if
baik
unt uk
variabel
An a lisis St a t ist ik D e sk r ipt if u n t u k Va r ia be l Ka t e gor ik a l
Analisi unt uk variabel kat egorikal dilakukan dengan m enj alankan analisis
Frekuensi ( berapa sering, berapa j um lah) . Analisis ini t idak m encakup
pencarian Mean ( rat a- rat a) at au St andar deviasi.
Prosedur Analisis:
¾ Dari Menu bagian at as, klik ” Analyze” , kem udian pilih ” Descript ive
St at ist ics” dan kem udian pilih ” Frequency”
¾ Pada Dialogue Box, Sorot salah sat u variabel kat egorikal ( cont oh:
SEX) yang anda inginkan dan pindahkan ke ” variabel box”
¾ Klik pada ” St at ist ics” . Pada bagian ” Dispersion” pilihlah ” m inim um
dan Maxim um ” . Kem udian klik ” Cont inue” dan ” OK”
15
Hasil analisis adalah:
I nt epret asi hasil analisis:
Dapat diket ahui bahwa t erdapat 185 laki- laki ( 42,1% ) dan 254 perem puan
( 57,9% ) dalam sam pel yang t ot alnya adalah 439 orang. Perlu diperhat ikan
bahwa sam pel t erdiri dari dua grup ( berdasarkan j enis kelam in) yang
keduanya
t idak
sam a
j um lahnya.
Analisis
st at ist ik
ANOVA
( m em bandingkan dua grup) m ensyarat kan ant ar grup m em iliki j um lah
sam pel yang sam a.
An a lisis St a t ist ik D e sk r ipt if u n t u k Va r ia be l Be r sa m bu n g
Pada variabel bersam bung ( um ur) , analisis deskript if sangat m udah dan
m am pu m enghasilkan ringkasan st at ist ik m eliput i: nilai rat a- rat a/ Mean,
st andar deviasi, m edian dll. Anda j uga bisa m elakukan analisis t erhadap
beberapa variabel sekaligus dan m enghasilkan out put yang lebih lengkap.
Prosedur analisis:
¾ Dari m enu bagian at as, klik ” Analyze” kem udian pilih ” Descript ive
St at ist ics” dan kem udian pilih ” Descript ive”
¾ Pilih dan sorot beberapa variabel bersam bung yang ada inginkan
dan pindahkan ke ” variabel box” ( um ur, t ot al perceived st ress,
Tot al Opt im ism , Tot al Mast ery, Tot al Pcoiss)
¾ Klik ” Opt ion” . Pilihlah ” Mean” , ” St andard Deviat ion” , ” m im im um ” ,
” m axim um ” , Skewness dan kurt osis
¾ Klik ” Cont inue” dan ” OK”
16
I nt erpret asi Hasil analisis:
Pada out pun analisis, t erdapat inform asi t ent ang variabel Um ur ( age) .
Sam pel t erdiri dari 439 responden dengan range um ur dari 18 sam pai
dengan 82 t ahun. Nilai rat aannya ( m ean) adalah 37,44 dan st andar deviasi
adalah 13,20. I nform asi ini m ungkin diperlukan ket ika m enj elaskan
karakt erist ik sam pel dalam Laporan Penelit ian.
Analisis deskript if j uga m enyediakan inform asi t ent ang dist ribusi skor pada
variabel bersam bung ( skewness dan Kurt osis) . I nform asi ini dibut uhkan
unt uk m elakukan analisis st at ist ik param et rik ( T- t est , ANOVA dll) .
Skewness m enunj ukkan deraj at sim et ri disrt ibusi skor sedangkan kurt osis
berkait an dengan ‘peakedness’ nya. Variabel yang skornya t erdist ribusi
norm al, skor skewness dan kurt osisnya adalah 0. I ni j arang t erj adi pada
penelit ian sosial.
Skewness t erbagi m enj adi dua: Posit if dan Negat if. Posit if art inya t inggi
disebelah kanan dan m enurun ke sebelah kiri sedangka negat if adalah
rendah di sebalah kanan m eninggi di sebelah kiri.
Kurt osis j uga t erbagi dua: Posit if dan negat if. Posit if art inya dist ribusi skor
m eninggi di bagian t engah sedangkan negat if skor m enyebar ke sam ping.
M e n gu k u r D e j a r a t N or m a lit a s
Berbagai analisis st at ist ik m ensyarat kan dist ribusi skor khususnya variabel
dependen adalah norm al. Dist ribusi norm al art inya berbet uk sim et ris at au kurva
berbent uk Bel, dengan frekuensi skore paling banyak di t engah dan paling sedikit
di bagian pinggir. Norm alit as j uga bisa dicek dengan m elihat skew ness dan
kurt osis.
Prosedur m engukur derahat norm alit as:
¾ Pada Menu bagian at as, klik ” Analize” kem udian pilih ” Descript ive
St at ist ics” dan kem udian pilih ” Explore”
¾ Pilihlah salah sat u variabel bersam bung ( t ot al perceived st ress)
dan pindahkan ke ” Dependent List ”
¾ Pada ” Display” , past ikan ” bot h” t erpilih
¾ Klik ” Plot s” . Pada ” Descript ive” pilihlah ” Hist ogram ” dan past ikan
” Norm alit y plot s w it h t est ” t erpilih j uga
¾ Klik “ Opt ions” . Pada “ Missing values” pilihlah “ Exclude case
pairwise”
¾ Klik “ Cont inue” dan “ OK”
Hasil Analisis
17
Descriptives
total perceived stress
Mean
95% Confidence
Interval for Mean
Statistic
26.73
26.18
Lower Bound
Upper Bound
Std. Error
.281
27.28
5% Trimmed Mean
Median
Variance
Std. Deviation
Minimum
Maximum
Range
Interquartile Range
Skewness
Kurtosis
26.64
26.00
34.194
5.848
12
46
34
8
.245
.182
.117
.234
Tests of Normality
Kolmogorov-Smirnov
Statistic
df
.069
433
total perceived stress
a
Sig.
.000
Statistic
.992
Shapiro-Wilk
df
433
a. Lilliefors Significance Correction
Histogram
70
60
Frequency
50
40
30
20
10
Mean = 26.73
Std. Dev. = 5.848
N = 433
0
20
30
40
total perceived stress
Normal Q-Q Plot of total perceived stress
3
Expected Normal
2
1
0
-1
-2
-3
10
20
30
40
Observed Value
18
50
Sig.
.021
Detrended Normal Q-Q Plot of total perceived stress
0.5
Dev from Normal
0.4
0.3
0.2
0.1
0.0
-0.1
10
20
30
40
50
Observed Value
50
7
262
40
30
20
10
total perceived stress
I nt erpret asi Hasil analisis
Tabel berlabel Descript ive, t erdapat berbagai inform asi hasil analisis
st at ist ik deskript if khususnya dengan variabel yang dipilih. I nform asi
t ersebut berkisar ant ara lain: Mean, Median, St d Deviasi, m inim um m axim um skor dll) . I nform asi lain adalah “ 5% t rim m ed m ean” , m erupakan
inform asi baru. Disini SPSS m em buang 5% skor t ert inggi dan 5% skor
t erendah dan m enghit ung ulang Mean. Kegunaan m ean baru ini adalah
unt uk m enghindari kesalahan perhit ungan m ean karena ada sam ple out lier
( t erlalu besar at au t erlalu kecil) . Apabila anda m em bandingkan Mean ini
dengan m ean sebelum nya dan t erdapat perbedaan yang sangat m encolok,
art inya t erdapat sam ple yang t erlalu ext rem e pada dat a anda yang it u
sangat m em pengaruhi perhit ungan.
Pada t able berlabel “ Test of Norm alit y” , SPSS m enam pilkan perhit ungan
dengan St at ist ik Kolm ogorov- Sm irnov. Hasil yang non- signifikan ( Sig skor
lebih dari 0.5) m enunj ukkan deraj at norm alit as. Pada kasus perhit ungan
pada cont oh, Sig skor adalah 0.15 yang berart i t erj adi m erusak asum si
norm alit as ( art inya t idak t ercapai norm alit as pada dat a) . Jangan panik, ini
biasa t erj adi pada perhit ungan st at ist ik dengan j um lah sam ple yang
banyak.
Pada Hist ogram , dit am pilkan bent uk dist ribusi dat a yang sesungguhnya.
Secara um um bent uknya norm al. I ni j uga dibukt ikan dengan gam bar
19
berlabel Norm al Q- Q plot s. Terlihat bahw a dist ribusi skor berada di garis
skor yang diharapkan.
Pada Dt rended Norm al Q- Q plot s, dit am pilkan deviasi akt ual dat a. Tam pak
bahwa skor t ersebar di sekit ar nol skor yang berart i dat a t erdist ribusi
relat if norm al.
Pada bagian t erakhir adalah Boxplot . Disini kot ak ( box) m enunj ukkan 50
persen sam ple berapa. Sedangkan sam ple yang berada di at as dan
dibawah garis horisont al m enunj ukkan sebagai out lier ( nilai ext rem ) .
20
6 . M a n ipu la si D a t a
Pada suat u kesem pat an anda m em asukkan dat a ke SPSS dan kem udian
m endapat i dat a t ersebut t idak sesuai dengan kebut uhan SPSS at au analisis.
Art inya anda harus m erubah at au m em anipulasi dat a t ersebut agar sesuai
dengan kebut uhan. Pada bagian ini akan dibahas cara m em anipulasi dat a yang
m eliput i: Menj um lah Skor Tot al sebuah variabel dan Merubah variabel
bersam bung ke variabel ordinal.
M e n j u m la h Sk or Tot a l se bu a h va r ia be l
Beberapa variabel t erdiri dari beberapa skor ( yang dihasilkan oleh
beberapa pert anyaan dalam koeisoner) . Unt uk m endapat kan skor t ot al dari
variabel, anda harus m enj um lahkan seluruh kom ponen. Dalam hal ini,
t erdapat dua langkah yait u:
Langkah Sat u: Mem balikkan sem ua skor negat if
Beberapa pert anyaan berbent uk negat if dan m em erlukan pem balikan
skornya unt uk kem udian bisa dij um lahkan dengan skor kom ponen yang
lain.
Sebagai cat at an, anda harus lebih dahulu m em ast ikan bahwa anda
m em punyai backup dat a sehingga ket ika dat a berubah dan t ernyat a
t erdapat kesalahan, anda m asih bisa m engulanginya kem bali.
Prosedur pem balikan skor:
¾ Pada m enu bagian at as, klik ” Transform ” , kem udian pilih
” Recode” dan pilihlah ” I nt o Sam e Variabel”
¾ Pilihlah kom ponen yang akan di balik skornya ( Op2, Op4, Op6)
dan pindahkan ke ” Variabel” box
¾ Klik ” Old and New Values”
¾ Pada “ Old value” ket iklah 1 pada “ value box”
¾ Pada “ New value” ket iklah 5 pada “ value box”
¾ Klik “ Add” . Pada box akan m uncul inst ruksi ( 1- 5) berlabel “ OldNew”
¾ Ulangi langkah t adi pada skor yang lain:
¾ ” Old value” ket ik 2
” New value” ket ik 4
dan ” Add”
¾ ” Old value” ket ik 3
” New value” ket ik 3
dan ” Add”
¾ ” Old value” ket ik 4
” New value” ket ik 2
dan ” Add”
¾ ” Old value” ket ik 5
” New value” ket ik 1
dan ” Add”
¾ Apabila sudah yakin benar, Klik “ Cont inue” dan “ OK”
Langkah Dua: Menggunakan SPSS unt uk m enj um lah seluruh skor m asingm asing kom ponen dan m em buat variabel baru.
21
Prosedur Penj um lahan:
¾ Pada Menu bagian at as, Klik ” Transform ” dan kem udian pilihlah
” Com put e”
¾ Pada ” Target variabel” ket iklah nam a variabel baru unt uk
m em beri nam a skor t ot al sebuah variabel. Unt uk m em udahkan
awali dengn T besar. Hat i- hat i j angan sam pai m em akai nam a
variabel yang sudah ada ( Topt im )
¾ Klik ” Type and Label” . Tulislah nam a panj ang variabel t ersebut
( t ot al opt im ism ) . Klik ” Cont inue”
¾ Pilihlah kom ponen pert am a ( Op1) dan pindahkan ke ” num eric
expression”
¾ Klik + pada kalkulat or
¾ Pilihlah kom ponen berikut nya ( Op2 dst )
¾ Hasilnya: Op1+ Op2+ Op3+ Op4+ Op5+ Op6
¾ Klik “ OK”
Set elah selesai, cek di Dat a view dan variabel view variabel baru hasil
penj um lahan. Past ikan skornya t idak m elebihi bat as range yang kit a
t ent ukan di Codebook.
M e r u ba h va r ia be l be r sa m bu n g k e va r ia be l or din a l
Beberapa analisis m em but uhkan variabel yang t erdiri dari beberapa
kelom pok ( group) yang skornya sam a besar. Hem at nya, diperlukan
beberapa langkah unt uk m erubah sebuah variabel bersam bung m enj adi
variabel ordinal dengan m em baginya m enj adi t iga kelom pok yang sam a
besarnya.
Langkah pert am a yang harus dilakukan adalah m elakukan ” Cut off point s”
yang m enghit ung skor sebuah variabel dalam t iga t ingkat an ( bawah,
m enengah dan at as) at au sesuai keinginan ( dalam 5 t ingkat an, 7 t ingkat an
dsb) .
Prosedur m enghit ung ” Cut off point s” :
¾ Pada Menu bagian at as, Klik “ Analize” kem udian pilih “ Descript ive
St at ist ics” dan kem udian pilihlah “ Frequencies”
¾ Pilihlah salah sat u variabel bersam bung yang akan dirubah
( Age/ Um ur)
¾ Klik “ St at ist ics” dibagia bawah dan Klik “ Cut Point s for __ equal
groups”
¾ I silah di kot ak t ersebut j um lah kelom pok yang diinginkan
( cont oh: 3)
¾ Klik “ Cont inue” dan “ OK”
Hasil analisis:
22
Perhat ikan angka berlabel “ Percent iles” . Karena dim int a m em bagi m enj adi
3 kelom pok yang j um lah skornya sam a besarnya, SPSS m em bagi m enj adi
3 bagian ( 33.3333 dan 66.6666) . Disam pingnya ada angka 29.00 dab
44.00. Art inya Kelom pok I adalah responden berum ur 0- 29 t ahun,
Kelom pok I I adalah um ur 30- 44 t ahun dan kelom pok I I I berum ur lebih dari
45 t ahun.
Langkah kedua adalah m em buat variabel baru ( ordinal) dari variabel
bersam bung.
Disini kit a akan m ebuat variabel agegp3 yang t erdiri dari 3 kelom pok
um ur.
Prosedur m em buat variabel ordinal baru:
¾ Pada m enu bagian at as, klik ” Transform ” kem udian pilih ” Recode”
dan kem udian ” int o different variabel”
¾ Pilihlah variabel bersam bung yang akan dirubah ( cont oh: um ur)
dan pindahkan ke bok berlabel ” input variabel - > out put variabel”
¾ Klik ” out put variabel nam e” dan ket iklah nam a variabel yang baru
( cont oh: agegp3) kem udian klik ” change”
¾ Klik ” label” dan ket iklah deskrispi variabel t ersebut ( age 3 groups)
dan klik ” change”
¾ Klik ” Old and New Values”
¾ Klik but t on berlabel “ Range: Lowest t hrough __” dan ket iklah 29
¾ Pada “ New Values” , ket iklah 1 ( art inya responden yang berum ur
dibawah 29 t ahun akan m endapat kan skor 1)
¾ Dan klik “ Add”
¾ Klik but t on berlabel “ Range: ___t hrough___” dan ket iklah 30 dan
44
¾ Pada “ New Values” ket iklah 2
¾ Dan Klik “ Add”
¾ Klik “ Range: ___ t hrough highest ” dan ket iklah 45
¾ Pada “ New value” ket iklah 3
¾ Dan Klik “ Add”
¾ Pada “ Old- New values” m uncul kesim pulan:
¾ Lowest t hru
-> 1
¾ 30 t hru 44
-> 2
23
¾ 45 t hru highest
-> 3
¾ Klik “ Cont inue” dan “ OK”
Set elah it u cek di variabel view dan dat a view dan past ikan ada variabel
baru disana “ agegp3” . Unt uk m em ast ikan skor variabel baru t ersebut
benar, j alankan analisis “ Frequenscies” pada Deskript if St at ist ik.
24
7 . M e n ge ce k Re lia bilit a s Sk a la
Dalam m elakukan penelit ian, anda harus m em ast ikan bahwa skala
pengukuran yang digunakan pada m asing- m asing pert anyaan dalam koeisoner
bet ul- bet ul reliabel. Pada bagian ini akan dibahas t ent ang konsist ensi int ernal
skala. Art inya m asing- m asing pert anyaan yang m engukur variabel yang sam a
m em iliki ket erkait an sat u sam a lain. Konsist ensi int ernal ini diukur dengan
m enghit ung skor koefisien Cronbach’s Alpha. I dealnya, skor cronbach’s alpha
m asing- m asing pert anyaan diat as 0,7.
Prosedur Pengecekan dengan Cronbach’s Alpha:
Pada cont oh ini, akan dipakai variabel Life Sat isfact ion ( lifsat ) yang t erdiri
5 kom ponen.
¾ Sebelum nya anda harus m em ast ikan bahwa seluruh skor negat if
t elah dibalik, apabila belum skor cronbach’s alpha akan
cenderung rendah
¾ Pada Menu bagian at as, klik ” Analize” kem udian pilihlah ” Scale”
dan pilihlah ” Realibilit y Analysis”
¾ Pilihlah seluruh kom ponen variabel yang dit uj u ( cont oh: lifsat 1,
lifsat 2, lifsat 3, lifsat 4 dan lifsat 5) dan pindahkan ke box berlabel
” it em s”
¾ Pada ” Model” past ikan bahwa ” Alpha” t erpilih
¾ Klik ” St at ist ics” . Pada ” Descript ive for” klik ” I t em ” , ” Scale” dan
” Scale if it em delet ed”
¾ Kem udian klik “ Cont inue” dan “ OK”
Hasil Analisis:
Reliability Statistics
Cronbach's
Alpha
.890
N of Items
5
Item Statistics
lifsat1
lifsat2
lifsat3
lifsat4
lifsat5
Mean
4.37
4.57
4.69
4.75
3.99
Std. Deviation
1.528
1.554
1.519
1.641
1.855
N
436
436
436
436
436
25
Item-Total Statistics
lifsat1
lifsat2
lifsat3
lifsat4
lifsat5
Scale Mean if
Item Deleted
18.00
17.81
17.69
17.63
18.39
Scale
Variance if
Item Deleted
30.667
30.496
29.852
29.954
29.704
Corrected
Item-Total
Correlation
.758
.752
.824
.734
.627
Cronbach's
Alpha if Item
Deleted
.861
.862
.847
.866
.896
I nt erpret asi Hasil analisis:
Past ikan bahwa j um lah kom ponen ( it em s) adalah benar sekaligus dengan
range skornya apakah j uga sesuai dengan Codebook.
Bagian t erpent ing adalah t abel Reliabilit y St at ist ics yang m em uat skor
Alpha ( pada cont oh: 0.89) . Skor ini lebih t inggi dari 0.7 art inya skala yang
digunakan dianggap sangat reliable.
Bagian lain adalah pada t able I t em - Tot al St at ist ics. Disini perhat ikan kolom
“ Correct ed I t em - t ot al Correlat ion. Bagian ini m enunj ukkan apakah skala
m asing- m asing kom ponen m engukur hal yang sam a at au t idak. Apabila
ada salah sat u kom ponen yang t erlalu rendah skornya ( < 0.3) . Anda harus
m em pert im bangkan unt uk m enghapus kom ponen ini.
Pada kolom “ Cornbach’s Alpha if it em delet ed” m enunj ukkan dam pak
apabila m asing- m asing kom ponen dihapus dari pengukuran. Bandingkan
m asing- m asing skornya dengan final skor. Apabila ada yang lebih besar
dari final skor, anda harus m em pert im bangkan unt uk m enghapusnya
khususnya lagi apabila final skornya kurang dari 0.7.
26
Ba gia n Ke e m pa t
Pe n ga n t a r
Sosia l
An a lisis
St a t ist ik
untuk
Pe n e lit ia n
8 . M e m ilih Te k n ik An a lisis St a t ist ik ya n g t e pa t
Ove r vie w Te h n ik - t e h n ik St a t ist ik u n t u k Pe n e lit ia n Sosia l
Bab ini akan m em bahas secara um um t ehnik analisis st at ist ik yang biasa
digunakan dalam Penelit ian Sosial. Terdapat dua m acam t ehnik yait u: unt uk
m engeksplorasi hubungan ant ar variabel dan unt uk m engeksplorasi perbedaan
ant ar kelom pok/ kat egori. Pem bagian ini dim aksudkan unt uk m em udahkan
m ahasiswa m em em pelaj ari st at ist ik dan m enggunakannya dalam penelit ian sosial
yang dia kerj akan.
St a t ist ik u n t u k e k splor a si H u bu n ga n a n t a r va r ia be l
Pada suat u penelit ian didesain unt uk m engukur besarnya ( kuat ) hubungan
ant ar variabel.
Berikut beberapa t ehnik st at ist ik yang bisa digunakan:
o
Korelasi Pearson
Tehnik st at ist ik ini digunakan unt uk m engeksplorasi besarnya ( kuat )
hubungan ant ara dua variabel bersam bung. I a j uga m em berikan
pet unj uk arah hubungan ant ar keduanya, posit if at au negat if
sekaligus m engukur seberapa kuat hubungannya. Korelasi posit if
art inya kenaikan sat u variabel m aka variabel yang lain j uga naik.
Korelasi negat if berart i sat u variabel naik m aka variabel yang lain
t urun.
o
Korelasi Parsial
Tehnik ini m erupakan pengem bangan dari Korelasi Pearson yang
m em ungkinkan penelit i unt uk m engont rol/ m engendalikan efek dari
variabel lain. Korelasi Parsial berperan dalam m enghilangkan efek
dari sat u variabel yang t idak t erdet eksi sebelum nya.
o
Regresi Berganda ( Mult iple Regression)
Tehnik ini m erupakan versi pengem bangan yang lebih canggih dari
korelasi. I a digunakan unt uk m engeksplorasi kem am puan predikt if
dari serangkaian independen variabel t erhadap sat u variabel
dependen bersam bung.
27
St a t ist ik u n t u k e k splor a si pe r be da a n a n t a r
k e lom pok / k a t e gor i
Terdapat beberapa t ehnik st at ist ik yang m em ungkinkan penelit i unt uk
m enghit ung apakah t erdapat perbedaan yang secara st at ist ik signifikan
diant ara beberapa kat egori ( dari suat u variabel) . Tehnik analisis st at ist ik
ini dilakukan dengan m engbandingkan skor Mean m asing- m asing kat egori.
Berikut ini beberapa t ehnik st at ist ik t ersebut :
o
T- Test
Tehnik ini digunakan apabila t erdapat dua kat egori/ kelom pok
( cont oh: laki- laki dan Perem puan) at au dua m acam dat a ( sebelum
dan sesudah) dan penelit i berm aksud unt uk m em bandingkan skor
Mean nya pada sat u variabel bersam bung.
Terdapat dua m acam T- t est yang biasa digunakan:
Paired sam ple T- t est at au biasa disebut pengukuran berulang
dim ana penelit i berm aksud m elihat perubahan ant ara pengukuran I
dan pengukuran I I .
Dan I ndependent Sam ple t - t est yang digunakan ket ika t erdapat dua
kelom pok/ kat egori yang berbeda dan penelit i berm aksud unt uk
m em bandingkan ant ar keduanya. Disini pengukuran hanya
dilakukan sat u kali nam un m eliput i dua kelom pok sam ple yang
berbeda
o
Analisis of Variance ( ANOVA)
Anova at au lebih lepat nya one- way Anova sebenarnya sangat m irip
dengan T- t est . Nam un Anova lebih dikhususkan apabila t erdapat
dua kat egori at au lebih dim ana penelit i berm aksud m em bandingkan
Skor Mean nya. Anova akan m em berikan analisis perbedaan ant ar
kelom pok t api Anova t idak m em berikan penj elasan dim ana
perbedaan t erj adi. Penelit i harus m elakukan analisis perbandingan
Post Hoc unt uk m enem ukan perbedaan t ersebut .
Pr ose s Pe m ilih a n Te h n ik St a t ist ik ya n g Te pa t
Dalam m em ilih at au m enent ukan t ehnik analisis st at ist ik yang t epat , anda
harus m em pert im bangkan beberapa fakt or. Fakt or- fakt or t ersebut m eliput i
pert anyaan penelit ian yang diaj ukan, t ingkat pengukuran skala yang digunakan
t erm asuk bent uk koeisonernya, karakt erist ik dat a yang dim iliki dan beberapa
asum si dasar m asing- m asing t ehnik st at ist ik.
Berikut beberapa langkah yang harus dipaham i:
Langkah Pert am a: Apa bent uk pert anyaan penelit ian anda?
Silahkan cat at beberapa yang akan anda gunakan sebagai pert anyaan
penelit ian. Terdapat beberapa m acam pert anyaan yang bisa dij awab
28
dengan beberapa cara. Unt uk m asing- m asing fokus st udi, anda bisa
m em buat beberapa bent uk pert anyaan.
Sebagai cont oh, anda ingin m elihat hubungan efek ant ara um ur dan
t ingkat opt im ism e hidup. Anda bisa m engaj ukan pert anyaan berikut ini:
o Apakah t erdapat hubungan ant ara um ur dan t ingkat opt im ism e
hidup?
o Apakah orang yang lebih t ua um urnya lebih opt im is dibandingkan
yang lebih m uda?
Dua pert anyaan t ersebut m em but uhkan t ehnik analisis st at ist ik yang
berbeda. Pert anyaan pert am a bisa dianalisis dengan Korelasi Pearson
sedangkan Pert anyaan kedua bisa dianalisis dengan T- t est .
Langkah Kedua: Tent ukan pert anyaan- pert anyaan dalam Koeisoner dan
skalanya yang digunakan unt uk m enj awab pert anyaan penelit ian?
Bent uk pert anyaan dan skala yang digunakan dalam Koeisoner sangat
m enent ukan Tehnik Analisis St at ist ik yang t epat unt uk m enj awab
pert anyaan penelit ian anda. Oleh karena it u, sej ak awal anda haus sudah
m enent ukan t ehnik analisis st at ist ik anda dan m em buat inst rum en
penelit ian yang sesuai.
Sebagai Cont oh, apabila adan m em int a dat a um ur responden, akan sangat
m em pengaruhi t ehnik analisis st at ist ik yang sesuai. Apabila anda
m em berikan pilihan: um ur dibawah 35 t ahun dan um ur di at as 35 t ahun,
m aka pilihan t ehnik st at ist ik yang bisa digunakan m enj adi sangat t erbat as
dibandingka anda m em int a um ur dalam t ahun t anpa m em berikan pilihan
t erbat as.
Langkah Ket iga: I dent ifikasi karakt erist ik m asing- m asing variabel
Sangat pent ing unt uk m engident ifikasi ant ara variabel independen dan
variabel dependen. I nform asi ini t idak m uncul dari dat a nam un anda
sendiri yang m enent ukan, dengan t eoret ifikasi. Unt uk analisis korelasi,
t idak t erlalu pent ing m engident ifikasi m ana variabel independen dan m ana
variabel dependen. Nam un unt uk analsis ANOVA, Regresi sangat pent ing
anda j elas m enent ukan m ana variabel independen dan m ana variabel
dependen.
Anda j uga harus m em aham i t ingkat pengukuran m asing- m asing variabel.
Karena beberapa t ehnik st at ist ik hanya sesuai unt uk variabel kat egorikal,
ordinal at au bersam bung.
Unt uk Variabel Bersam bung, past ikan dist ribusi skor dari sam ple norm al
at au t idak t erlalu skewed at au kurt osis.
Unt uk Variabel kat egorikal, past ikan m asing- m asing kat egori j um lah
sam plenya relat if seim bang/ sam a besar.
29
Anda j uga m ungkin harus m erubah variabel bersam bung m enj adi variabel
ordinal agar sesuai dengan kebut uhan t ehnik analisis st at ist ik t ert ent u.
Langkah Keem pat : Gam barlah diagram unt uk m asing- m asing pert anyaan
penelit ian
Sekali lagi yang perlu dicerm at i adalah apakah anda t ert arik unt uk m elihat
hubungan ant ara dua variabel at au m em bandingkan dua kelom pok.
Buat lah ringkasan berbagai inform asi yang anda punya dan buat lah
diagram nya.
o
Pert anyaa 1: Apakah t erdapat hubungan ant ara um ur dan t ingkat
opt im ism e hidup?
Dat a variabel:
Um ur – variabel bersam ung: dari 18 s/ d 82 t ahun
Tingkat Opt im ism e – variabel bersam bung: skor dari 6 s/ d 30
Kem ungkinan hubungan ant ara dua variabel t ersebut adalah Posit if
dan Negat if. Posit if apabila sat u variabel naik, variabel lain naik.
Negat if apabila sat u variabel naik, variabel lain t urun dan
sebaliknya.
o
Pert anyaan 2:
perem puan?
Apakah
laki- laki
lebih
opt im is
dibandingkan
Dat a variabel:
Sex ( kelam in) – variabel independe kat egorikal: dua kelom pok ( lakilaki dan perem puan
Opt im ism e – veriabel dependen bersam ung: skor dari 6 s/ d 30
Ringkasannya:
Laki- laki
Perem puan
Skor Mean Opt im ism e
o
Pert anyaan 3: Apakah ada dam pak um ur pada t ingkat opt im ism e
yang berbeda ant ara laki- laki dan perem puan?
30
Disini penelit ian dim aksudkan unt uk m elihat efek ganda dari um ur
dan perbedaan gender pada t ingkat opt im ism e hidup. Disini anda
diharapkan unt uk m erubah variabel um ur yang bersam bung m enj adi
variabel um ur yang ordinal ( 3 kat egori um ur)
Dat a variabel:
Sex ( kelam in) – variabel independe kat egorikal: dua kelom pok ( lakilaki dan perem puan
Age ( um ur) – variabel independen kat egorikal: Terbagi m enj adi 3
kelom pok yang seim bang
Opt im ism e – veriabel dependen bersam ung: skor dari 6 s/ d 30
Ringkasan:
Um ur
< 30
Skor Mean
Opt im ism e
o
31- 49
> 50
Laki- laki
Perem puan
Pert anyaan 4: Bagaim ana pengaruh serangkaian fakt or kepribadian
( kebanggaan diri/ Self- Est eem , t ingkat opt im ism e hidup dan
Pengendalian diri ( perceived cont rol) pada t ingkat kepuasan hidup?
Dat a variabel:
Kebangaan diri ( Self- est eem ) – varaibel independen bersam bung
Tingkat Opt im ism e – variabel independen bersam bung
Pengendalian Diri – variabel independen bersam bung
Kepuasan hidup – variabel dependen bersam bung
Ringkasan:
Langkah Kelim a: Menent ukan Tehnik Analisis yang sesuai
Apabila anda sudah m endapat kan sem ua inform asi yang dibut uhkan, anda
dengan m udah bisa m enent ukan t ehnik analisis apa yang dibut uhkan.
31
Ba gia n Ke lim a
Te h n ik St a t ist ik u n t u k M e n gu k u r
( Ke t e r k a it a n ) a n t a r Va r ia be l
H u bu n ga n
9 . Kor e la si
Ove r vie w Kor e la si Pr odu k M om e n t Pe a r son
Koefisien Korelasi Produk Mom ent Pearson m enyediakan sebuah ringkasan
num erik t ent ang arah dan kekuat an hubungan linear ant ara dua variabel. Besar
Koefisien Korelasi berkisar ant ar - 1 sam pai 1. Arah hubungan bisa posit if ( sat u
variabel naik dan yang lain j uga) at au negat if ( sat u variabel naik yang lain
t urun) . Nilai absolut ( - 1 sam pai 1) m enunj ukkan kekuat an hubungan. Korelasi
sem purna adalah - 1 at au 1. Sebaliknya korelasi 0 m enunj ukkan t iadanya
hubungan sam a sekali ant ara dua variabel.
Be be r a pa Fa k t or u n t u k m e n gin t e r pr e t a si n ila i Koe fisie n Kor e la si:
Hubungan Non Linear
Koefisien Korelasi m enunj ukkan adanya hubungan linear ( garis lurus) ant ar
variabel. Apabila t erdapat kasus dim ana dua variabel berhubungan secara
t idak linear ( Kurva linear) , Korelasi Produk Mom ent Pearson akan salah
m enghit ung kekuat an hubungannya. Anda harus past ikan unt uk selalu
m engecek hubungan ant ar variabel ( bisa dengan scat t erplot s) sebelum
m em ut uskan m enggunakan Korelasi Pearson.
Out liers
Out liers ( Skor ekst rem baik t erlalu rendah m aupun t erlalu t inggi) akan
m em berikan dam pak yang dram at is pada hasil perhit ungan Koefisien
Korelasi khususnya pada penelit ian dengan sam ple kecil. Past ikan dalam
dat a anda t idak ada out liers sehingga Koefisien Korelasi t idak salah
m enghit ung.
Korelasi dan Kausalit as
Korelasi Pearson sering digunakan unt uk m enghit ung deraj at hubungan
kausalit as ( sebab- akibat , pengaruh- m em pengaruhi) ant ara dua variabel.
Perlu diperhat ikan bahwa Korelasi Pearson sebenarnya hanya m enghit ung
hubungan ant ara dua variabel t api t idak m enunj ukkan bahwa sat u variabel
m em pengaruhi yang lain. Kesim pulan bahwa Variabel A m em pengaruhi
Variabel B adalah hasil t eoret ifikasi penelit i dalam Hipot esis. Lebih j auh,
32
hubungan posit if ant ara Variabel A dan Variabel B m ungkin dipengaruhi
oleh variabel lain. Selalu pikirkan adanya kem ungkinan lain dalam
m enganalisis hubungan ant ar variabel.
Asu m si D a sa r da la m Te h n ik Kor e la si
Tingkat Pengukuran
Skala pengukuran unt uk m asing- m asing variabel harus dalam skala
int erval at au rasio ( bersam bung) . Pengecualian dilakukan apabila anda
hanya m em iliki sebuah variabel dikhot om is ( Kelam in: laki- laki dan
perem puan) dan sebuah variabel bersam bung. Dua kelom pok pada
variabel dikhot hom is harus sam a besarnya.
Berasal dari Subj ek yang sam a
Baik Skor variabel independen dan variabel dependen harus berasal dari
responden yang sam a.
Deraj at Norm alit as
Skor m asing- m asing variabel sebaiknya t erdist ribusi secara norm al. Anda
bisa m engecek hist ogram nya.
Linearit as
Hubungan ant ara dua variabel sebaiknya linear ( garis lurus) .
Hom oscedast icit as
Variasi skor pada variabel X harus sam a dengan sem ua skor pada variabel
Y.
Pr ose du r M e n j a la n k a n An a lisis Kor e la si Pe a r son
Rin gk a sa n u n t uk Kor e la si:
Pert anyaan Penelit ian:
Apakah t erdapat hubungan ant ara t ingkat pengendalian int ernal seseorang
t erhadap t ingkat st ress yang m ereka alam i?
Apa yang dibut uhkan:
Dua variabel bersam bung at au sebuah variabel bersam bung dan sebuah
variabel dikhot om is
Apa yang dilakukan:
Korelasi m enggam barkan hubungan ant ara dua variabel bersam bung baik
dari sisi kekuat an hubungannya m aupun arah hubungan ( posit if at au
negat if)
33
Asum si Dasar: ( Lihat di bagian awal)
Alt ernat if Tehnik lain: Korelasi Rank- Order Spearm an ( Non- param et rik
st at ist ik)
Cont oh:
Pada kesem pat an ini akan diberikan cont oh m enghit ung korelasi
Pengendalian int ernal dan t ingkat st ress yang dialam i oleh seseorang.
Nam a File
Survey.sav
Nam a Variabel
Tpcoiss
Tpst ress
Label variabel
Tot al
perceived
cont rol
of
int ernal st at e
scale
Tot al
Perceived
St ress Scale
ant ara
I nst ruksi Coding
Skala ini m engukur deraj at
pengendalian diri seseorang
t erhadap
beberapa
aspek
int ernalnya
Skala ini m engukur t ingkat
st ress responden.
An a lisis Aw a l
Sebelum m em ulai m elakukan analisis korelasi, sebaiknya anda m enj alankan
scat t erplot lebih dalulu unt
Pe n e lit ia n Sosia l”
M odu l M e t ode Pe n e lit ia n Sosia l Bu da ya
[email protected]
Ole h Am ik a W a r da na , M A
D isa du r da ri SPSS Su rviva l M a n u a l k a ra n ga n Ju lie Pa lla n t
Pr ogr a m St udi Pe ndidik a n Sosiologi
Ju r u sa n Pe ndidik a n Se j a r a h
Fa k ult a s I lm u Sosia l da n Ek onom i
Un ive r sit a s N e ge r i Yogya k a r t a
2007
M odu l M e t ode Pe n e lit ia n Sosia l Bu da ya
”M e n ggu n a k a n SPSS da la m Pe n e lit ia n Sosia l”
Oleh Am ika Wardana
Disadur dari SPSS Survival Manual karangan Julie Pallant
Pendahuluan dan Overview
Modul ini m erupakan saduran dari buku ” SPSS Survival Manual” karya Julie
Pallant dengan beberapa adapt asi. Modul ini di desain unt uk m enj adi panduan
dalam m enggunakan st at ist ikanalisis khususnya dengan SPSS dalam penelit ian
sosial. Selam a ini m ahasiswa at au penelit i sosial seolah- olah ket akut an dengan
penggunaan st at ist ik m eskipun sudah ada SPSS ket ika m engolah dat a. Ket akut an
ini lahir sebagai bent uk kelem ahan at au ket idakm am puan m ereka m enggunakan
analisis st at ist ik.
Modul ini disusun secara t erst rukt ur, dim ulai dari pengenalan m endasar
t ent ang st at ist ik dalam SPSS, m engenal SPSS, olah dat a dengan SPSS, m engenal
beberapa t ekhnik analisis st at ist ik baik yang param et rik m aupun yang nonparam et rik, m enggunakan SPSS unt uk analisis dan int erpret asi hasil analisis.
Dengan m at eri- m at eri t ersebut , m ahasiswa diharapkan m am pu dan confident
m enggunakan t ekhnik analisis st at ist ik dalam penelit ian khususnya unt uk
m enyelesaikan t ugas akhir skripsinya.
Yang t erakhir, m odul ini disusun dengan dua ekspekt asi: fam iliar dengan
m et ode penelit ian kuant it at if dan fam iliar m elakukan analisis dengan SPSS. Oleh
karena it u, beberapa bahasan pent ing berkait an dengan m et ode penelit ian
kuant it at if dan st at ist ik t idak m endapat kan pem bahasan yang m endalam .
Mahasiswa direkom endasikan m em baca m odul ini bersam a dengan buku- buku
m et ode penelit ian lainnya ( sepert i Met ode Penelit ian Survai/ Singarim bun dan
Effendi) sert a buku- buku st at ist ik inferensial.
Piyungan, Akhir Ram adhan 1428H
Micko
*Untuk informasi lebih lanjut, silahkan hubungi lewat [email protected].
2
Bahasan
1
Bagian Pert am a
Mengenal SPSS dan Codebook
1. Mengenal SPSS
- SPSS di Windows
- Menu dalam SPSS
- Kot ak Dialog ( Dialogue Boxes)
2. Menyiapkan Codebook
- Mem buat Variabel dalam SPSS
- Pengkodean dat a
2
Bagian Kedua
Menyiapkan File Dat a
3. Mem buat File dat a dan Mem asukkan dat a
- Menent ukan variabel
- Mem asukkan dat a ke SPSS
- Modifikasi dat a
4. Screening dan m em bersihkan Dat a
- Langkah 1: m engecek dat a error
- Langkah 2: m enem ukan eror dat a
- Langkah 3: m em perbaiki eror
Bagian Ket iga
Analisis Awal/ Dasar
5. Menj alankan Analisis St at ist ik Deskript if
- St at ist ik Deskript if unt uk variabel kat egorikal
- St at ist ik Deskript if unt uk variabel bersam bung
- Mengukur deraj at norm alit as
6. Manipulasi Dat a
- Menj um lah Skor Tot al sebuah variabel
- Merubah variabel bersam bung ke variabel ordinal
7. Mengecek Reliabilit as Skala
- Procedur pengecekan
- I nt erpret asi hasil analisis
Bagian Keem pat
Pengant ar Analisis St at ist ik unt uk Penelit ian Sosial
8. Mem ilih Teknik Analisis St at ist ik yang t epat
- Pendahuluan t ent ang aneka analisis st at ist ik
- Mem buat pilihan analisis
- Rangkum an
Bagian Kelim a
Teknik St at ist ik unt uk m engukur hubungan ( ket erkait an)
ant ar variabel
9. Korelasi
- Analisis Awal unt uk Korelasi
- Prosedur m elakukan analisis korelasi dengan SPSS
- I nt erpret asi Hasil analisis
- Menam pilkan hasil analisis
3
4
5.
3
6
10. Korelasi Parsial
- Perbedaan Korelasi dan Parsial Korelasi
- Prosedur m elakukan analisis korelasi parsial dengan
SPSS
- I nt erpret asi hasil analisis
11. Regresi Berganda ( Mult ipel Regression)
- Tipe- t ipe um um Regresi
- Asum si dasar Regresi
- Melakukan analisis Regresi st andard dengan SPSS
- I nt erpret asi Hasil analisis
Bagian Keenam
Teknik St at ist ik unt uk m engukur Perbedaan ant ar Variabel
12. T- Test
- Pengant ar t ent ang T- Test I ndependen
- Prosedur m elakukan T- Test dengan SPSS
- I nt erpret asi Hasil analisis
13. ANOVA ( Analisis of Variance)
4
Ba gia n Pe r t a m a
M e n ge n a l SPSS da n D e sa in Pe n e lit ia n
1 . M e n ge n a l SPSS
Saat ini program SPSS dioperasikan dibaw ah OS Windows. Pengguna SPSS
sebaiknya t elah cukup fam iliar dengan cara kerj a OS ini. Beberapa m enu dan
perint ah cukup sederhana bagi m ereka yang t elah fam iliar dengan Window s.
Dalam pengenalan ini akan dibahas beberapa langkah awal m enggunakan SPSS:
m enggunakan file dat a yang sudah ada, m em buat file dat a baru dan beberapa
m enu sert a perint ah dalam SPSS.
Mem ulai SPSS dan Menggunakan File dat a yang sudah ada
SPSS versi 13 dan sebelum nya hanya m em bolehkan kit a m enggunakan
sat u file dat a dalam suat u kesem pat an. Unt uk it u pengguna SPSS harus
sadar unt uk selalu m enyim pan hasil kerj anya, karena apabila ia m em buka
file dat a yang lain, ot om at is file dat a sebelum nya akan t ert ut up.
Ket ika pert am a kali m engakt ifkan SPSS, pengguna akan diberikan pilihan
dat a apa yang akan dia pakai.
5
Salah sat u pilihan yang t ersedia ada bekerj a dengan file dat a yang sudah
ada. Langkah yang harus dilakukan adalah dengan m en- t ick ” Open an
Exist ing dat a source” dan m em ilih file dat a dalam kot ak pilihan. File dat a
ini bisa m erupakan file dat a pengguna sebelum nya at au hasil kerj a kit a
yang lalu. Past ikan anda m em buka file dat a yang anda but uhkan.
Menu dalam SPSS
Terdapat beberapa j endela ( windows) yang akan anda pergunakan dalam
SPSS: Dat a Edit or, Dat a Viewer, Pivot Table Edit or, Chart Edit or, Synt ax
Edit or dan Dialogue Box.
Dat a Edit or m enam pilkan isi dari file dat a. Disini anda bisa m em buka,
m enyim pan dan m enut up file dat a, m em buat file dat a baru, m em asukkan
dat a, m erubah isi dat a dan m enj alankan analisis st at ist ik.
Dat a View er akan t am pil secara ot om at is m enam pilkan hasil analisis yang
dilakukan, t erm asuk t abel dan chart . Anda bisa m encopy hasil analisis ini
dan m em - past e dalam dokum en Word dan sej enisnya. Dat a Viewer t erbagi
m enj adi dua bagian: Out line/ m enu disisi kiri dan hasil analisis di sebelah
kanan. Out line dit uj ukan unt uk m em perm udah pengguna m elihat hasil
analisis secara keseluruhan.
6
Pivot Tabel Edit or adalah fasilit as unt uk m em odifikasi t abel hasil analisis
dalam Dat a Viewer. Anda bisa m em buka edit or ini dengan m engklik dua
kali t abel t ert ent u.
Chart Edit or adalah fasilit as unt uk m em odifikasi chart ( hist ogram , bar
chart dan scat t erplot ) hasil analisis dalam dat a viewer. Anda bisa
m em bukanya dengan m engklik dua kali chart yang anda ingin m odifikasi.
Synt ax Edit or m enam pilkan perint ah- perint ah khusus SPSS. Anda bisa
m enggunakan fasilit as ini unt uk m enyim pan langkah- langkah analisis yang
t elah anda lakukan, unt uk bisa digunakan di wakt u lain at au unt uk dat a
yang lain.
Dialogue Box akan t am pil set iap kali anda m em ilih sebuah pilihan dalam
m enu unt uk m em int a inform asi yang lebih det ail. Salah sat unya adalah
ket ika anda m em int a SPSS unt uk m enj alankan perhit ungan frekuensi.
Dialogue box akan t am pil unt uk m em int a anda m em ilih variabel unt uk
dihit ung frekuensinya.
Cara m em ilih variabel adalah dengan m enyorot nya dan kem udian m engklik
arrow but t on, unt uk m em indahkannya ke box disebelah kanan berlabel
Variable( s) .
Perlu diingat dalam Dialogue Box t erdapat beberapa but t on yang m em iliki
fungsi sendiri- sendiri. But t on yang paling pent ing adalah OK yang harus di
klik unt uk m enj alankan proses. But t on lainnya adalah Past e. Dengan
m engklik but t on ini, SPSS akan m ent ransfer perint ah t ersebut ke Synt ax
Edit or.
7
2 . M e m bu a t Code book
Codebook m erupakan serangkaian inst ruksi yang anda gunakan unt uk
m erubah inform asi/ dat a yang didapat kan dari responden ( m elalui Koeisoner)
m enj adi sat u bent uk yang dapat dipaham i oleh SPSS. Pem buat an Codebook
m eliput i dua hal pent ing:
Menent ukan dan m em beri nam a variabel
Mem berikan skore/ nilai pada set iap respon ( inform asi/ dat a)
Anda harus m encant um kan seluruh variabel yang ada di Koeisoner dalam bent uk
singkat an yang dipakai dalam SPSS. Pem buat an Codebook m encakup t iga kolom .
Kolom pert am a berisi nam a variabel secara ut uh ( nam a ini akan m uncul di hasil
analisis) . Kolom kedua berisi singkat an nam a variabel dan ket iga berisi kode
set iap respon ( dat a) yang diperoleh secara m endet ail.
N a m a Va r ia be l
I dent it as
Jenis kelam in
Nam a
Va r ia be l
da la m SPSS
Id
Sex
Um ur
St at us perkawinan
Um ur ( age)
St at us ( m arit al)
Mem iliki anak
Anak ( child)
Pendidikan Tert inggi
Pendidikan ( Edu)
I n st r u k si Codin g
Urut an nom or responden
1= laki- laki
2= perem puan
Dalam t ahun
1= Sendiri ( belum m enikah)
2= Pacaran
3=
Hidup serum ah dengan
pacar
4= m enikah pert am a kali
5= m enikah lebih dari dua kali
6= cerai
7= Dit inggal m at i pasangan
1= ya
2= t idak
1= Sekolah dasar
2=
Pernah
m asuk
sekolah
m enengah ( SMP- SMA)
3= Lulus sekolah m enengah
4= Mengikut i t raining/ D3
5= Lulus Sarj ana S- 1
6= Lulus pasca Sarj ana S- 2 dan
S- 3
At uran pem berian nam a variabel dalam SPSS:
Harus unik ( t idak boleh ada yang sam a)
Terdiri kurang dari 8 karakt er ( unt uk SPSS versi 12 kebawah, unt uk versi
13 keat as bisa 64 karakt er)
Harus dim ulai dengan huruf bukan angka
Tidak t erdiri dari t it ik, kom a dan karakt er sej enisnya ( ?! ” # dll)
Tidak berisi kat a- kat a yang digunakan sebagai Perint ah SPSS ( all, ne, eq,
le, it , by, or, gt , and, not , ge, w it h)
8
Pengkodean Dat a
Masing- m asing dat a ( respon dalam koeisoner) harus dirubah m enj adi
bent uk num eric ( angka) sebelum dim asukkan ke SPSS. I nform asi t ent ang um ur
( dalam t ahun) bisa langsung dim asukkan ke SPSS. Nam un dat a sepert i j enis
kelam in ( laki- laki dan perem puan) harus lebih dulu dirubah ke bent uk angka ( 1:
laki- laki dan 2: perem puan) .
9
Ba gia n Ke du a
M e n yia pk a n File D a t a
3 . M e m bu a t File D a t a da n m e m a su k k a n da t a k e
SPSS
Pada bagian ini, akan dibahas dua hal pent ing: m em buat file dat a dengan
m enent ukan variabel dan m em asukkan dat a ( lengkap dengan respon responden)
ke m asing- m asing variabel di File dat a.
Menent ukan Variabel
Pada t ahap ini, sangat pent ing unt uk m elihat kem bali Codebook lengkap
dengan pengkodeannya ( Coding I nst ruct ions) sebagai dasar pem buat an
variabel dalam SPSS.
Dalam SPSS versi 10 keat as, Dat a Edit or t erdiri dari dua layar: Dat a View
dan Variable View ( lihat di bagian bawah layar kom put er) . Anda bisa saling
m em indahkan dengan m engkliknya di bagian bawah layer.
Pada Dat a View, m asing- m asing kolom berlabel “ var” yang harus anda
rubah dengan nam a variabel yang anda t ent ukan. Unt uk m erubahnya,
anda harus m asuk ke Variable View dan m enggant i labelnya.
10
Pr ose du r m e n e n t u k a n va r ia be l:
Langkah pert am a adalah dengan m engklik Variable View. Set elah it u anda
harus m enent ukan variabel dengan m em berikan beberapa inform asi
sepert i yang ada dalam Codebook.
o Nam a Variabel ( Nam e) : Berikan nam a variabel dalam SPSS ( Lihat
codebook)
o Tipe ( Type) : Default value dalam SPSS adalah num erik. Anda t idak
perlu m erubahnya
o Widt h: Default valuenya adalah 8. Kabanyakan dat a hanya
m em but uhkan 8 digit angka
o Decim als ( desim al) : Disini anda bisa m engat ur pecahan desim al
dibalakang 0 yang ada inginkan. Default valuenya adalah 0.
o Label: Disini SPSS m enyediakan t em pat bagi anda unt uk
m em berikan deskripsi variabel yang anda gunakan. Berikan nam a
variabel secara j elas dan m enyeluruh karena ia akan m uncul di
out put analisis SPSS
o Values ( Skor variabel) : Pada kolom ini, anda bisa m enent ukan skor
m asing- m asing respon ( pilihan j awaban dalam Koeisoner) dalam
variabel t ersebut . Disini akan diilust rasikan bagaim ana cara
penent uan skor t ersebut dengan variabel j enis kelam in ( Sex)
¾ Klik t iga t it ik ( ...) disisi kanan sel dibaw ah kolom ” Value” .
Langkah ini akan m em buka Dialogue Box ” Value Label”
¾ Klik kot ak dengan nam a ” Value” dan ket ik ” 1”
¾ Klik kot ak dengan nam a ” Value Label” dan ket ik ” laki- laki”
¾ Klik ” Add” , m aka adan akan m elihat di Sum m ary Box ( kot ak
hasil) 1: laki- laki
¾ Ulangi langkah t ersebut unt uk perem puan: value 2, value
label Perem puan dan klik Add
¾ Apabila sudah selesai, klik ” Cont inue”
o
o
o
o
Missing ( Nilai kosong) : Kadangkala responden t idak m engisi
j awaban apapun dalam Koesioner. I ni m enghasilkan nilai kosong
at au m issing values. Anda bisa m em biarkannya t anpa m engisinya
karena SPSS m am pu m engat asinya.
Colum ns: Default nya adalah 8.
Align: Default s SPSS adalah rat a kanan
Measure ( t ingkat pengukuran) : Tingkat pengukuran sesuai dengan
m asing- m asing pengukuran variabel. Pilihannya adalah Nom inal,
Ordinal dan Rasio
Mem asukkan Dat a ke file dat a
Set elah anda m enent ukan seluruh variabel t erm asuk nam a variabel dan
nilai/ skornya m asing- m asing, anda sudah siap unt uk m em asukkan seluruh
dat a yang didapat kan dari responden ke SPSS.
Berikut prosedur det ailnya:
11
o
o
o
o
Langkah pert am a adalah dengan m engakt ifkan Dat a View ( dibagian
bawah layer) . Anda akan m elihat layer yang m asing- m asing kolom
m em iliki nam a variabelnya yang berbeda- beda
Klik sel pert am a di dat a set ( kolom dan row pert am a) dan m asukkan
dat a sesuai dengan variabelnya
Klik panah kanan di keyboard unt uk m em indahkannya ke variabel
yang lain dan m asukkan dat a anda ke variabel yang sesuai.
Apabila anda m elakukan kesalahan, silahkan klik selnya dan gant ilah
dengan angka yang benar.
4. Screening dan Mem bersihkan File Dat a
Perlu diperhat ikan bahwa seringkali t erj adi kesalahan dalam m em asukkan dat a
( dari respon responden dari koeisoner) ke SPSS file dat a. Pada bab ini akan
dibahas t iga hal: m engecek eror dat a, m enem ukan eror t ersebut dalam dat a file,
dan m em benarkan eror dalam file dat a.
Mengecek Eror Dat a
Langkah pert am a m engecek eror dat a adalah dengan m encari skor yang
diluar skor yang dit ent ukan m asing- m asing variabel ( sepert i variabel j enis
kelam in, skornya seharusnya hanyalah 1 dan 2. Tidak ada skor selainnya) .
Langkah lainnya adalah dengan m enj alankan serangkaian analisis st at ist ic
deskript if ( sepert i frekuensi) . Disini akan dipaparkan pengecekan eror dat a
baik unt uk variabel kat egorikal ( at au nom inal) dan variabel besam bung
( cont inuous variable/ ordinal dan rasio) .
Pr ose du r pe n ge ce k a n e r or u nt u k va r ia be l k a t e gor ik a l:
¾ Dari m enu di layar bagian at as, klik ” Analyze” kem udian pilih
” Descript ive St at ist ics” dan kem udian ” Frequencies”
¾ Dalam dialogue box ” Frequencies” , pilihlah variabel yang anda
inginkan ( cont oh: sex unt uk j enis kelam in)
¾ Klik panah unt uk m em indahkan variabel t ersebut ke ” Variable
12
Box” dan
¾ Klik ” St at ist ics” dan pilihlah ” Minim um ” dan ” Maxim um ”
¾ klik ” Cont inue” dan kem udian ” OK” .
Statistics
sex
N
Valid
Missing
Minimum
Maximum
439
0
1
2
sex
Valid
MALES
FEMALES
Total
Frequency
185
254
439
Percent
42.1
57.9
100.0
Valid Percent
42.1
57.9
100.0
Cumulative
Percent
42.1
100.0
¾ Cek m inim um dan m axim um skor, apakah ia sesuai dengan skor
dalam variabel t ersebut . Apabila t idak, disana t erdapat kesalahan
dat a
¾ Cek j um lah dat a yang valid ( t erisi dengan benat ) dan dat a kosong
( m issing value) . Apabila t erdapat banyak dat a kosong, silahkan
cek kem bali form koeisoner anda.
Pr ose du r pe n ge ce k a n e r or u n t u k va r ia be l be r sa m bu n g:
¾ Dari m enu di layar bagian at as, klik ” Analyze” kem udian pilih
” Descript ive St at ist ics” dan kem udian ” Descript ive”
¾ Dalam dialogue box, pilihlah variabel yang anda inginkan ( cont oh:
Age unt uk um ur) dan klik panah unt uk m em indahkannya ke
” variable box”
¾ Klik ” Opt ions” . Anda bisa m em ilih beberapa analisis st at ist ik yang
ada inginkan, sepert i m ean ( rat a- rat a) , m edian ( nilai t engah) ,
st andard deviat ion ( st andar deviasi) , m inim im - m axim um ( skor
m inim um - m axim um ) .
¾ Klik ” Cont inue” dan kem udian ” OK”
¾ Cek skor m inim um dan m axim um . Apakah ia m ake sense ( bisa
dit erim a secara rasional)
¾ Cek j uga Mean ( nilai rat a- rat a) . Apakah ia j uga m ake sense
Menem ukan eror dalam file dat a
13
Pada prinsipnya, langkah ini dit uj ukan unt uk m enem ukan eror dat a dala
file dat a. Art inya dat a yang t idak sesuai dengan skor yang t elah dit ent ukan
pada suat u variabel. Sepert i skor 3 pada variabel sex ( j enis kelam in) yang
seharusnya hanya 1 dan 2.
Anda bisa m encarinya langsung dalam dat a view dan m enggant inya
dengan dat a yang benar berdasarkan isian koeisoner dari responden.
Anda j uga bisa m enem ukannya dengan m enj alankan analisis st at ist ik
t ert ent u.
¾ Dari m enu di layar bagian at as, klik ” Analyze” kem udian pilih
” Descript ive St at ist ics” kem udian ” Explore”
¾ Pada ” Display” , klik ” St at ist ics”
¾ Pilihlah variabel yang anda inginkan ( cont oh: sex) dan pindahkan
ke ” dependent list ” dengan m engklik panah
¾ Pada ” Label Cases” , pilihlah ” I D” . I ni dim aksudkan unt uk
m enem ukan dat a eror t ersebut
¾ Pada ” St at ist ic” pilih ” out liers” . Klik ” Cont inue”
¾ Pada “ Opt ion” , pilih “ Exclude cases pairwise” kem udian
“ Cont inue” dan “ OK”
¾ Perhat ikan t able berlabel “ Ext rem e Values” yang m enunj ukkan
skor t ert inggi dan t erendah sekaligus I D nya. Art inya t able
t ersebut t elah m enunj ukkan eror dat a
Mem benarkan eror dat a pada File dat a
Set elah anda m enem ukan eror dat a dalam file dat a, anda perlu unt uk
m engecek kebenarannya pada isian koeisoner dari responden.
Set elah it u, anda bisa langsung m enggant inya di dat a view.
14
Ba gia n Ke t iga
An a lisis Aw a l/ D a sa r
5 . M e n j a la n k a n An a lisis St a t ist ik D e sk r ipt if
Sebelum m em ulai m enj alankan berbagai analisis st at it ist ik yang canggih
dan rum it , alangkah baiknya dim ulai dengan m enj alankan analisis st at ist ik
deskript if. Analisis ini m em punyai beberpa nilai pent ing, yait u:
Unt uk m em peroleh gam baran t ent ang karakt erist ik sam ple
Karakt erist ik dasar sam ple perlu diket ahui secara um um dan m endet ail
unt uk dit am pilkan dalam Chapt er Met ode Penelit ian di Laporan.
Penelit ian sosial yang m enj adikan m anusia sebagai obyek st udi perlu
m enj elaskan beberapa karakt erist ik dasar sosialnya sepert i: j enis kelam in,
um ur, t ingkat pendidikan, et nis dan berbagai lat ar belakang lainnya.
Unt uk m encek variabel, berkait an
m endukung analisis st at ist ic lanj ut
dengan
asum si
dasarnya
unt uk
Analisis st at ist ik m em punyai beberapa asum si dasar dat a yang harus
sesuai. Analisis Deskript if yang m eliput i Mean, St andar Deviasi, range of
score, skewness dan kurt osis sangat pent ing unt uk m em ast ikan bahw a
dat a t idak m enyalahi asum si dasar t ersebut .
Unt uk m em ulai m enj awab Pert anyaan Penelit ian
Selanj ut nya akan dibahas Analisis St at ist ik
kat egorikal dan variabel bersam bung.
Deskript if
baik
unt uk
variabel
An a lisis St a t ist ik D e sk r ipt if u n t u k Va r ia be l Ka t e gor ik a l
Analisi unt uk variabel kat egorikal dilakukan dengan m enj alankan analisis
Frekuensi ( berapa sering, berapa j um lah) . Analisis ini t idak m encakup
pencarian Mean ( rat a- rat a) at au St andar deviasi.
Prosedur Analisis:
¾ Dari Menu bagian at as, klik ” Analyze” , kem udian pilih ” Descript ive
St at ist ics” dan kem udian pilih ” Frequency”
¾ Pada Dialogue Box, Sorot salah sat u variabel kat egorikal ( cont oh:
SEX) yang anda inginkan dan pindahkan ke ” variabel box”
¾ Klik pada ” St at ist ics” . Pada bagian ” Dispersion” pilihlah ” m inim um
dan Maxim um ” . Kem udian klik ” Cont inue” dan ” OK”
15
Hasil analisis adalah:
I nt epret asi hasil analisis:
Dapat diket ahui bahwa t erdapat 185 laki- laki ( 42,1% ) dan 254 perem puan
( 57,9% ) dalam sam pel yang t ot alnya adalah 439 orang. Perlu diperhat ikan
bahwa sam pel t erdiri dari dua grup ( berdasarkan j enis kelam in) yang
keduanya
t idak
sam a
j um lahnya.
Analisis
st at ist ik
ANOVA
( m em bandingkan dua grup) m ensyarat kan ant ar grup m em iliki j um lah
sam pel yang sam a.
An a lisis St a t ist ik D e sk r ipt if u n t u k Va r ia be l Be r sa m bu n g
Pada variabel bersam bung ( um ur) , analisis deskript if sangat m udah dan
m am pu m enghasilkan ringkasan st at ist ik m eliput i: nilai rat a- rat a/ Mean,
st andar deviasi, m edian dll. Anda j uga bisa m elakukan analisis t erhadap
beberapa variabel sekaligus dan m enghasilkan out put yang lebih lengkap.
Prosedur analisis:
¾ Dari m enu bagian at as, klik ” Analyze” kem udian pilih ” Descript ive
St at ist ics” dan kem udian pilih ” Descript ive”
¾ Pilih dan sorot beberapa variabel bersam bung yang ada inginkan
dan pindahkan ke ” variabel box” ( um ur, t ot al perceived st ress,
Tot al Opt im ism , Tot al Mast ery, Tot al Pcoiss)
¾ Klik ” Opt ion” . Pilihlah ” Mean” , ” St andard Deviat ion” , ” m im im um ” ,
” m axim um ” , Skewness dan kurt osis
¾ Klik ” Cont inue” dan ” OK”
16
I nt erpret asi Hasil analisis:
Pada out pun analisis, t erdapat inform asi t ent ang variabel Um ur ( age) .
Sam pel t erdiri dari 439 responden dengan range um ur dari 18 sam pai
dengan 82 t ahun. Nilai rat aannya ( m ean) adalah 37,44 dan st andar deviasi
adalah 13,20. I nform asi ini m ungkin diperlukan ket ika m enj elaskan
karakt erist ik sam pel dalam Laporan Penelit ian.
Analisis deskript if j uga m enyediakan inform asi t ent ang dist ribusi skor pada
variabel bersam bung ( skewness dan Kurt osis) . I nform asi ini dibut uhkan
unt uk m elakukan analisis st at ist ik param et rik ( T- t est , ANOVA dll) .
Skewness m enunj ukkan deraj at sim et ri disrt ibusi skor sedangkan kurt osis
berkait an dengan ‘peakedness’ nya. Variabel yang skornya t erdist ribusi
norm al, skor skewness dan kurt osisnya adalah 0. I ni j arang t erj adi pada
penelit ian sosial.
Skewness t erbagi m enj adi dua: Posit if dan Negat if. Posit if art inya t inggi
disebelah kanan dan m enurun ke sebelah kiri sedangka negat if adalah
rendah di sebalah kanan m eninggi di sebelah kiri.
Kurt osis j uga t erbagi dua: Posit if dan negat if. Posit if art inya dist ribusi skor
m eninggi di bagian t engah sedangkan negat if skor m enyebar ke sam ping.
M e n gu k u r D e j a r a t N or m a lit a s
Berbagai analisis st at ist ik m ensyarat kan dist ribusi skor khususnya variabel
dependen adalah norm al. Dist ribusi norm al art inya berbet uk sim et ris at au kurva
berbent uk Bel, dengan frekuensi skore paling banyak di t engah dan paling sedikit
di bagian pinggir. Norm alit as j uga bisa dicek dengan m elihat skew ness dan
kurt osis.
Prosedur m engukur derahat norm alit as:
¾ Pada Menu bagian at as, klik ” Analize” kem udian pilih ” Descript ive
St at ist ics” dan kem udian pilih ” Explore”
¾ Pilihlah salah sat u variabel bersam bung ( t ot al perceived st ress)
dan pindahkan ke ” Dependent List ”
¾ Pada ” Display” , past ikan ” bot h” t erpilih
¾ Klik ” Plot s” . Pada ” Descript ive” pilihlah ” Hist ogram ” dan past ikan
” Norm alit y plot s w it h t est ” t erpilih j uga
¾ Klik “ Opt ions” . Pada “ Missing values” pilihlah “ Exclude case
pairwise”
¾ Klik “ Cont inue” dan “ OK”
Hasil Analisis
17
Descriptives
total perceived stress
Mean
95% Confidence
Interval for Mean
Statistic
26.73
26.18
Lower Bound
Upper Bound
Std. Error
.281
27.28
5% Trimmed Mean
Median
Variance
Std. Deviation
Minimum
Maximum
Range
Interquartile Range
Skewness
Kurtosis
26.64
26.00
34.194
5.848
12
46
34
8
.245
.182
.117
.234
Tests of Normality
Kolmogorov-Smirnov
Statistic
df
.069
433
total perceived stress
a
Sig.
.000
Statistic
.992
Shapiro-Wilk
df
433
a. Lilliefors Significance Correction
Histogram
70
60
Frequency
50
40
30
20
10
Mean = 26.73
Std. Dev. = 5.848
N = 433
0
20
30
40
total perceived stress
Normal Q-Q Plot of total perceived stress
3
Expected Normal
2
1
0
-1
-2
-3
10
20
30
40
Observed Value
18
50
Sig.
.021
Detrended Normal Q-Q Plot of total perceived stress
0.5
Dev from Normal
0.4
0.3
0.2
0.1
0.0
-0.1
10
20
30
40
50
Observed Value
50
7
262
40
30
20
10
total perceived stress
I nt erpret asi Hasil analisis
Tabel berlabel Descript ive, t erdapat berbagai inform asi hasil analisis
st at ist ik deskript if khususnya dengan variabel yang dipilih. I nform asi
t ersebut berkisar ant ara lain: Mean, Median, St d Deviasi, m inim um m axim um skor dll) . I nform asi lain adalah “ 5% t rim m ed m ean” , m erupakan
inform asi baru. Disini SPSS m em buang 5% skor t ert inggi dan 5% skor
t erendah dan m enghit ung ulang Mean. Kegunaan m ean baru ini adalah
unt uk m enghindari kesalahan perhit ungan m ean karena ada sam ple out lier
( t erlalu besar at au t erlalu kecil) . Apabila anda m em bandingkan Mean ini
dengan m ean sebelum nya dan t erdapat perbedaan yang sangat m encolok,
art inya t erdapat sam ple yang t erlalu ext rem e pada dat a anda yang it u
sangat m em pengaruhi perhit ungan.
Pada t able berlabel “ Test of Norm alit y” , SPSS m enam pilkan perhit ungan
dengan St at ist ik Kolm ogorov- Sm irnov. Hasil yang non- signifikan ( Sig skor
lebih dari 0.5) m enunj ukkan deraj at norm alit as. Pada kasus perhit ungan
pada cont oh, Sig skor adalah 0.15 yang berart i t erj adi m erusak asum si
norm alit as ( art inya t idak t ercapai norm alit as pada dat a) . Jangan panik, ini
biasa t erj adi pada perhit ungan st at ist ik dengan j um lah sam ple yang
banyak.
Pada Hist ogram , dit am pilkan bent uk dist ribusi dat a yang sesungguhnya.
Secara um um bent uknya norm al. I ni j uga dibukt ikan dengan gam bar
19
berlabel Norm al Q- Q plot s. Terlihat bahw a dist ribusi skor berada di garis
skor yang diharapkan.
Pada Dt rended Norm al Q- Q plot s, dit am pilkan deviasi akt ual dat a. Tam pak
bahwa skor t ersebar di sekit ar nol skor yang berart i dat a t erdist ribusi
relat if norm al.
Pada bagian t erakhir adalah Boxplot . Disini kot ak ( box) m enunj ukkan 50
persen sam ple berapa. Sedangkan sam ple yang berada di at as dan
dibawah garis horisont al m enunj ukkan sebagai out lier ( nilai ext rem ) .
20
6 . M a n ipu la si D a t a
Pada suat u kesem pat an anda m em asukkan dat a ke SPSS dan kem udian
m endapat i dat a t ersebut t idak sesuai dengan kebut uhan SPSS at au analisis.
Art inya anda harus m erubah at au m em anipulasi dat a t ersebut agar sesuai
dengan kebut uhan. Pada bagian ini akan dibahas cara m em anipulasi dat a yang
m eliput i: Menj um lah Skor Tot al sebuah variabel dan Merubah variabel
bersam bung ke variabel ordinal.
M e n j u m la h Sk or Tot a l se bu a h va r ia be l
Beberapa variabel t erdiri dari beberapa skor ( yang dihasilkan oleh
beberapa pert anyaan dalam koeisoner) . Unt uk m endapat kan skor t ot al dari
variabel, anda harus m enj um lahkan seluruh kom ponen. Dalam hal ini,
t erdapat dua langkah yait u:
Langkah Sat u: Mem balikkan sem ua skor negat if
Beberapa pert anyaan berbent uk negat if dan m em erlukan pem balikan
skornya unt uk kem udian bisa dij um lahkan dengan skor kom ponen yang
lain.
Sebagai cat at an, anda harus lebih dahulu m em ast ikan bahwa anda
m em punyai backup dat a sehingga ket ika dat a berubah dan t ernyat a
t erdapat kesalahan, anda m asih bisa m engulanginya kem bali.
Prosedur pem balikan skor:
¾ Pada m enu bagian at as, klik ” Transform ” , kem udian pilih
” Recode” dan pilihlah ” I nt o Sam e Variabel”
¾ Pilihlah kom ponen yang akan di balik skornya ( Op2, Op4, Op6)
dan pindahkan ke ” Variabel” box
¾ Klik ” Old and New Values”
¾ Pada “ Old value” ket iklah 1 pada “ value box”
¾ Pada “ New value” ket iklah 5 pada “ value box”
¾ Klik “ Add” . Pada box akan m uncul inst ruksi ( 1- 5) berlabel “ OldNew”
¾ Ulangi langkah t adi pada skor yang lain:
¾ ” Old value” ket ik 2
” New value” ket ik 4
dan ” Add”
¾ ” Old value” ket ik 3
” New value” ket ik 3
dan ” Add”
¾ ” Old value” ket ik 4
” New value” ket ik 2
dan ” Add”
¾ ” Old value” ket ik 5
” New value” ket ik 1
dan ” Add”
¾ Apabila sudah yakin benar, Klik “ Cont inue” dan “ OK”
Langkah Dua: Menggunakan SPSS unt uk m enj um lah seluruh skor m asingm asing kom ponen dan m em buat variabel baru.
21
Prosedur Penj um lahan:
¾ Pada Menu bagian at as, Klik ” Transform ” dan kem udian pilihlah
” Com put e”
¾ Pada ” Target variabel” ket iklah nam a variabel baru unt uk
m em beri nam a skor t ot al sebuah variabel. Unt uk m em udahkan
awali dengn T besar. Hat i- hat i j angan sam pai m em akai nam a
variabel yang sudah ada ( Topt im )
¾ Klik ” Type and Label” . Tulislah nam a panj ang variabel t ersebut
( t ot al opt im ism ) . Klik ” Cont inue”
¾ Pilihlah kom ponen pert am a ( Op1) dan pindahkan ke ” num eric
expression”
¾ Klik + pada kalkulat or
¾ Pilihlah kom ponen berikut nya ( Op2 dst )
¾ Hasilnya: Op1+ Op2+ Op3+ Op4+ Op5+ Op6
¾ Klik “ OK”
Set elah selesai, cek di Dat a view dan variabel view variabel baru hasil
penj um lahan. Past ikan skornya t idak m elebihi bat as range yang kit a
t ent ukan di Codebook.
M e r u ba h va r ia be l be r sa m bu n g k e va r ia be l or din a l
Beberapa analisis m em but uhkan variabel yang t erdiri dari beberapa
kelom pok ( group) yang skornya sam a besar. Hem at nya, diperlukan
beberapa langkah unt uk m erubah sebuah variabel bersam bung m enj adi
variabel ordinal dengan m em baginya m enj adi t iga kelom pok yang sam a
besarnya.
Langkah pert am a yang harus dilakukan adalah m elakukan ” Cut off point s”
yang m enghit ung skor sebuah variabel dalam t iga t ingkat an ( bawah,
m enengah dan at as) at au sesuai keinginan ( dalam 5 t ingkat an, 7 t ingkat an
dsb) .
Prosedur m enghit ung ” Cut off point s” :
¾ Pada Menu bagian at as, Klik “ Analize” kem udian pilih “ Descript ive
St at ist ics” dan kem udian pilihlah “ Frequencies”
¾ Pilihlah salah sat u variabel bersam bung yang akan dirubah
( Age/ Um ur)
¾ Klik “ St at ist ics” dibagia bawah dan Klik “ Cut Point s for __ equal
groups”
¾ I silah di kot ak t ersebut j um lah kelom pok yang diinginkan
( cont oh: 3)
¾ Klik “ Cont inue” dan “ OK”
Hasil analisis:
22
Perhat ikan angka berlabel “ Percent iles” . Karena dim int a m em bagi m enj adi
3 kelom pok yang j um lah skornya sam a besarnya, SPSS m em bagi m enj adi
3 bagian ( 33.3333 dan 66.6666) . Disam pingnya ada angka 29.00 dab
44.00. Art inya Kelom pok I adalah responden berum ur 0- 29 t ahun,
Kelom pok I I adalah um ur 30- 44 t ahun dan kelom pok I I I berum ur lebih dari
45 t ahun.
Langkah kedua adalah m em buat variabel baru ( ordinal) dari variabel
bersam bung.
Disini kit a akan m ebuat variabel agegp3 yang t erdiri dari 3 kelom pok
um ur.
Prosedur m em buat variabel ordinal baru:
¾ Pada m enu bagian at as, klik ” Transform ” kem udian pilih ” Recode”
dan kem udian ” int o different variabel”
¾ Pilihlah variabel bersam bung yang akan dirubah ( cont oh: um ur)
dan pindahkan ke bok berlabel ” input variabel - > out put variabel”
¾ Klik ” out put variabel nam e” dan ket iklah nam a variabel yang baru
( cont oh: agegp3) kem udian klik ” change”
¾ Klik ” label” dan ket iklah deskrispi variabel t ersebut ( age 3 groups)
dan klik ” change”
¾ Klik ” Old and New Values”
¾ Klik but t on berlabel “ Range: Lowest t hrough __” dan ket iklah 29
¾ Pada “ New Values” , ket iklah 1 ( art inya responden yang berum ur
dibawah 29 t ahun akan m endapat kan skor 1)
¾ Dan klik “ Add”
¾ Klik but t on berlabel “ Range: ___t hrough___” dan ket iklah 30 dan
44
¾ Pada “ New Values” ket iklah 2
¾ Dan Klik “ Add”
¾ Klik “ Range: ___ t hrough highest ” dan ket iklah 45
¾ Pada “ New value” ket iklah 3
¾ Dan Klik “ Add”
¾ Pada “ Old- New values” m uncul kesim pulan:
¾ Lowest t hru
-> 1
¾ 30 t hru 44
-> 2
23
¾ 45 t hru highest
-> 3
¾ Klik “ Cont inue” dan “ OK”
Set elah it u cek di variabel view dan dat a view dan past ikan ada variabel
baru disana “ agegp3” . Unt uk m em ast ikan skor variabel baru t ersebut
benar, j alankan analisis “ Frequenscies” pada Deskript if St at ist ik.
24
7 . M e n ge ce k Re lia bilit a s Sk a la
Dalam m elakukan penelit ian, anda harus m em ast ikan bahwa skala
pengukuran yang digunakan pada m asing- m asing pert anyaan dalam koeisoner
bet ul- bet ul reliabel. Pada bagian ini akan dibahas t ent ang konsist ensi int ernal
skala. Art inya m asing- m asing pert anyaan yang m engukur variabel yang sam a
m em iliki ket erkait an sat u sam a lain. Konsist ensi int ernal ini diukur dengan
m enghit ung skor koefisien Cronbach’s Alpha. I dealnya, skor cronbach’s alpha
m asing- m asing pert anyaan diat as 0,7.
Prosedur Pengecekan dengan Cronbach’s Alpha:
Pada cont oh ini, akan dipakai variabel Life Sat isfact ion ( lifsat ) yang t erdiri
5 kom ponen.
¾ Sebelum nya anda harus m em ast ikan bahwa seluruh skor negat if
t elah dibalik, apabila belum skor cronbach’s alpha akan
cenderung rendah
¾ Pada Menu bagian at as, klik ” Analize” kem udian pilihlah ” Scale”
dan pilihlah ” Realibilit y Analysis”
¾ Pilihlah seluruh kom ponen variabel yang dit uj u ( cont oh: lifsat 1,
lifsat 2, lifsat 3, lifsat 4 dan lifsat 5) dan pindahkan ke box berlabel
” it em s”
¾ Pada ” Model” past ikan bahwa ” Alpha” t erpilih
¾ Klik ” St at ist ics” . Pada ” Descript ive for” klik ” I t em ” , ” Scale” dan
” Scale if it em delet ed”
¾ Kem udian klik “ Cont inue” dan “ OK”
Hasil Analisis:
Reliability Statistics
Cronbach's
Alpha
.890
N of Items
5
Item Statistics
lifsat1
lifsat2
lifsat3
lifsat4
lifsat5
Mean
4.37
4.57
4.69
4.75
3.99
Std. Deviation
1.528
1.554
1.519
1.641
1.855
N
436
436
436
436
436
25
Item-Total Statistics
lifsat1
lifsat2
lifsat3
lifsat4
lifsat5
Scale Mean if
Item Deleted
18.00
17.81
17.69
17.63
18.39
Scale
Variance if
Item Deleted
30.667
30.496
29.852
29.954
29.704
Corrected
Item-Total
Correlation
.758
.752
.824
.734
.627
Cronbach's
Alpha if Item
Deleted
.861
.862
.847
.866
.896
I nt erpret asi Hasil analisis:
Past ikan bahwa j um lah kom ponen ( it em s) adalah benar sekaligus dengan
range skornya apakah j uga sesuai dengan Codebook.
Bagian t erpent ing adalah t abel Reliabilit y St at ist ics yang m em uat skor
Alpha ( pada cont oh: 0.89) . Skor ini lebih t inggi dari 0.7 art inya skala yang
digunakan dianggap sangat reliable.
Bagian lain adalah pada t able I t em - Tot al St at ist ics. Disini perhat ikan kolom
“ Correct ed I t em - t ot al Correlat ion. Bagian ini m enunj ukkan apakah skala
m asing- m asing kom ponen m engukur hal yang sam a at au t idak. Apabila
ada salah sat u kom ponen yang t erlalu rendah skornya ( < 0.3) . Anda harus
m em pert im bangkan unt uk m enghapus kom ponen ini.
Pada kolom “ Cornbach’s Alpha if it em delet ed” m enunj ukkan dam pak
apabila m asing- m asing kom ponen dihapus dari pengukuran. Bandingkan
m asing- m asing skornya dengan final skor. Apabila ada yang lebih besar
dari final skor, anda harus m em pert im bangkan unt uk m enghapusnya
khususnya lagi apabila final skornya kurang dari 0.7.
26
Ba gia n Ke e m pa t
Pe n ga n t a r
Sosia l
An a lisis
St a t ist ik
untuk
Pe n e lit ia n
8 . M e m ilih Te k n ik An a lisis St a t ist ik ya n g t e pa t
Ove r vie w Te h n ik - t e h n ik St a t ist ik u n t u k Pe n e lit ia n Sosia l
Bab ini akan m em bahas secara um um t ehnik analisis st at ist ik yang biasa
digunakan dalam Penelit ian Sosial. Terdapat dua m acam t ehnik yait u: unt uk
m engeksplorasi hubungan ant ar variabel dan unt uk m engeksplorasi perbedaan
ant ar kelom pok/ kat egori. Pem bagian ini dim aksudkan unt uk m em udahkan
m ahasiswa m em em pelaj ari st at ist ik dan m enggunakannya dalam penelit ian sosial
yang dia kerj akan.
St a t ist ik u n t u k e k splor a si H u bu n ga n a n t a r va r ia be l
Pada suat u penelit ian didesain unt uk m engukur besarnya ( kuat ) hubungan
ant ar variabel.
Berikut beberapa t ehnik st at ist ik yang bisa digunakan:
o
Korelasi Pearson
Tehnik st at ist ik ini digunakan unt uk m engeksplorasi besarnya ( kuat )
hubungan ant ara dua variabel bersam bung. I a j uga m em berikan
pet unj uk arah hubungan ant ar keduanya, posit if at au negat if
sekaligus m engukur seberapa kuat hubungannya. Korelasi posit if
art inya kenaikan sat u variabel m aka variabel yang lain j uga naik.
Korelasi negat if berart i sat u variabel naik m aka variabel yang lain
t urun.
o
Korelasi Parsial
Tehnik ini m erupakan pengem bangan dari Korelasi Pearson yang
m em ungkinkan penelit i unt uk m engont rol/ m engendalikan efek dari
variabel lain. Korelasi Parsial berperan dalam m enghilangkan efek
dari sat u variabel yang t idak t erdet eksi sebelum nya.
o
Regresi Berganda ( Mult iple Regression)
Tehnik ini m erupakan versi pengem bangan yang lebih canggih dari
korelasi. I a digunakan unt uk m engeksplorasi kem am puan predikt if
dari serangkaian independen variabel t erhadap sat u variabel
dependen bersam bung.
27
St a t ist ik u n t u k e k splor a si pe r be da a n a n t a r
k e lom pok / k a t e gor i
Terdapat beberapa t ehnik st at ist ik yang m em ungkinkan penelit i unt uk
m enghit ung apakah t erdapat perbedaan yang secara st at ist ik signifikan
diant ara beberapa kat egori ( dari suat u variabel) . Tehnik analisis st at ist ik
ini dilakukan dengan m engbandingkan skor Mean m asing- m asing kat egori.
Berikut ini beberapa t ehnik st at ist ik t ersebut :
o
T- Test
Tehnik ini digunakan apabila t erdapat dua kat egori/ kelom pok
( cont oh: laki- laki dan Perem puan) at au dua m acam dat a ( sebelum
dan sesudah) dan penelit i berm aksud unt uk m em bandingkan skor
Mean nya pada sat u variabel bersam bung.
Terdapat dua m acam T- t est yang biasa digunakan:
Paired sam ple T- t est at au biasa disebut pengukuran berulang
dim ana penelit i berm aksud m elihat perubahan ant ara pengukuran I
dan pengukuran I I .
Dan I ndependent Sam ple t - t est yang digunakan ket ika t erdapat dua
kelom pok/ kat egori yang berbeda dan penelit i berm aksud unt uk
m em bandingkan ant ar keduanya. Disini pengukuran hanya
dilakukan sat u kali nam un m eliput i dua kelom pok sam ple yang
berbeda
o
Analisis of Variance ( ANOVA)
Anova at au lebih lepat nya one- way Anova sebenarnya sangat m irip
dengan T- t est . Nam un Anova lebih dikhususkan apabila t erdapat
dua kat egori at au lebih dim ana penelit i berm aksud m em bandingkan
Skor Mean nya. Anova akan m em berikan analisis perbedaan ant ar
kelom pok t api Anova t idak m em berikan penj elasan dim ana
perbedaan t erj adi. Penelit i harus m elakukan analisis perbandingan
Post Hoc unt uk m enem ukan perbedaan t ersebut .
Pr ose s Pe m ilih a n Te h n ik St a t ist ik ya n g Te pa t
Dalam m em ilih at au m enent ukan t ehnik analisis st at ist ik yang t epat , anda
harus m em pert im bangkan beberapa fakt or. Fakt or- fakt or t ersebut m eliput i
pert anyaan penelit ian yang diaj ukan, t ingkat pengukuran skala yang digunakan
t erm asuk bent uk koeisonernya, karakt erist ik dat a yang dim iliki dan beberapa
asum si dasar m asing- m asing t ehnik st at ist ik.
Berikut beberapa langkah yang harus dipaham i:
Langkah Pert am a: Apa bent uk pert anyaan penelit ian anda?
Silahkan cat at beberapa yang akan anda gunakan sebagai pert anyaan
penelit ian. Terdapat beberapa m acam pert anyaan yang bisa dij awab
28
dengan beberapa cara. Unt uk m asing- m asing fokus st udi, anda bisa
m em buat beberapa bent uk pert anyaan.
Sebagai cont oh, anda ingin m elihat hubungan efek ant ara um ur dan
t ingkat opt im ism e hidup. Anda bisa m engaj ukan pert anyaan berikut ini:
o Apakah t erdapat hubungan ant ara um ur dan t ingkat opt im ism e
hidup?
o Apakah orang yang lebih t ua um urnya lebih opt im is dibandingkan
yang lebih m uda?
Dua pert anyaan t ersebut m em but uhkan t ehnik analisis st at ist ik yang
berbeda. Pert anyaan pert am a bisa dianalisis dengan Korelasi Pearson
sedangkan Pert anyaan kedua bisa dianalisis dengan T- t est .
Langkah Kedua: Tent ukan pert anyaan- pert anyaan dalam Koeisoner dan
skalanya yang digunakan unt uk m enj awab pert anyaan penelit ian?
Bent uk pert anyaan dan skala yang digunakan dalam Koeisoner sangat
m enent ukan Tehnik Analisis St at ist ik yang t epat unt uk m enj awab
pert anyaan penelit ian anda. Oleh karena it u, sej ak awal anda haus sudah
m enent ukan t ehnik analisis st at ist ik anda dan m em buat inst rum en
penelit ian yang sesuai.
Sebagai Cont oh, apabila adan m em int a dat a um ur responden, akan sangat
m em pengaruhi t ehnik analisis st at ist ik yang sesuai. Apabila anda
m em berikan pilihan: um ur dibawah 35 t ahun dan um ur di at as 35 t ahun,
m aka pilihan t ehnik st at ist ik yang bisa digunakan m enj adi sangat t erbat as
dibandingka anda m em int a um ur dalam t ahun t anpa m em berikan pilihan
t erbat as.
Langkah Ket iga: I dent ifikasi karakt erist ik m asing- m asing variabel
Sangat pent ing unt uk m engident ifikasi ant ara variabel independen dan
variabel dependen. I nform asi ini t idak m uncul dari dat a nam un anda
sendiri yang m enent ukan, dengan t eoret ifikasi. Unt uk analisis korelasi,
t idak t erlalu pent ing m engident ifikasi m ana variabel independen dan m ana
variabel dependen. Nam un unt uk analsis ANOVA, Regresi sangat pent ing
anda j elas m enent ukan m ana variabel independen dan m ana variabel
dependen.
Anda j uga harus m em aham i t ingkat pengukuran m asing- m asing variabel.
Karena beberapa t ehnik st at ist ik hanya sesuai unt uk variabel kat egorikal,
ordinal at au bersam bung.
Unt uk Variabel Bersam bung, past ikan dist ribusi skor dari sam ple norm al
at au t idak t erlalu skewed at au kurt osis.
Unt uk Variabel kat egorikal, past ikan m asing- m asing kat egori j um lah
sam plenya relat if seim bang/ sam a besar.
29
Anda j uga m ungkin harus m erubah variabel bersam bung m enj adi variabel
ordinal agar sesuai dengan kebut uhan t ehnik analisis st at ist ik t ert ent u.
Langkah Keem pat : Gam barlah diagram unt uk m asing- m asing pert anyaan
penelit ian
Sekali lagi yang perlu dicerm at i adalah apakah anda t ert arik unt uk m elihat
hubungan ant ara dua variabel at au m em bandingkan dua kelom pok.
Buat lah ringkasan berbagai inform asi yang anda punya dan buat lah
diagram nya.
o
Pert anyaa 1: Apakah t erdapat hubungan ant ara um ur dan t ingkat
opt im ism e hidup?
Dat a variabel:
Um ur – variabel bersam ung: dari 18 s/ d 82 t ahun
Tingkat Opt im ism e – variabel bersam bung: skor dari 6 s/ d 30
Kem ungkinan hubungan ant ara dua variabel t ersebut adalah Posit if
dan Negat if. Posit if apabila sat u variabel naik, variabel lain naik.
Negat if apabila sat u variabel naik, variabel lain t urun dan
sebaliknya.
o
Pert anyaan 2:
perem puan?
Apakah
laki- laki
lebih
opt im is
dibandingkan
Dat a variabel:
Sex ( kelam in) – variabel independe kat egorikal: dua kelom pok ( lakilaki dan perem puan
Opt im ism e – veriabel dependen bersam ung: skor dari 6 s/ d 30
Ringkasannya:
Laki- laki
Perem puan
Skor Mean Opt im ism e
o
Pert anyaan 3: Apakah ada dam pak um ur pada t ingkat opt im ism e
yang berbeda ant ara laki- laki dan perem puan?
30
Disini penelit ian dim aksudkan unt uk m elihat efek ganda dari um ur
dan perbedaan gender pada t ingkat opt im ism e hidup. Disini anda
diharapkan unt uk m erubah variabel um ur yang bersam bung m enj adi
variabel um ur yang ordinal ( 3 kat egori um ur)
Dat a variabel:
Sex ( kelam in) – variabel independe kat egorikal: dua kelom pok ( lakilaki dan perem puan
Age ( um ur) – variabel independen kat egorikal: Terbagi m enj adi 3
kelom pok yang seim bang
Opt im ism e – veriabel dependen bersam ung: skor dari 6 s/ d 30
Ringkasan:
Um ur
< 30
Skor Mean
Opt im ism e
o
31- 49
> 50
Laki- laki
Perem puan
Pert anyaan 4: Bagaim ana pengaruh serangkaian fakt or kepribadian
( kebanggaan diri/ Self- Est eem , t ingkat opt im ism e hidup dan
Pengendalian diri ( perceived cont rol) pada t ingkat kepuasan hidup?
Dat a variabel:
Kebangaan diri ( Self- est eem ) – varaibel independen bersam bung
Tingkat Opt im ism e – variabel independen bersam bung
Pengendalian Diri – variabel independen bersam bung
Kepuasan hidup – variabel dependen bersam bung
Ringkasan:
Langkah Kelim a: Menent ukan Tehnik Analisis yang sesuai
Apabila anda sudah m endapat kan sem ua inform asi yang dibut uhkan, anda
dengan m udah bisa m enent ukan t ehnik analisis apa yang dibut uhkan.
31
Ba gia n Ke lim a
Te h n ik St a t ist ik u n t u k M e n gu k u r
( Ke t e r k a it a n ) a n t a r Va r ia be l
H u bu n ga n
9 . Kor e la si
Ove r vie w Kor e la si Pr odu k M om e n t Pe a r son
Koefisien Korelasi Produk Mom ent Pearson m enyediakan sebuah ringkasan
num erik t ent ang arah dan kekuat an hubungan linear ant ara dua variabel. Besar
Koefisien Korelasi berkisar ant ar - 1 sam pai 1. Arah hubungan bisa posit if ( sat u
variabel naik dan yang lain j uga) at au negat if ( sat u variabel naik yang lain
t urun) . Nilai absolut ( - 1 sam pai 1) m enunj ukkan kekuat an hubungan. Korelasi
sem purna adalah - 1 at au 1. Sebaliknya korelasi 0 m enunj ukkan t iadanya
hubungan sam a sekali ant ara dua variabel.
Be be r a pa Fa k t or u n t u k m e n gin t e r pr e t a si n ila i Koe fisie n Kor e la si:
Hubungan Non Linear
Koefisien Korelasi m enunj ukkan adanya hubungan linear ( garis lurus) ant ar
variabel. Apabila t erdapat kasus dim ana dua variabel berhubungan secara
t idak linear ( Kurva linear) , Korelasi Produk Mom ent Pearson akan salah
m enghit ung kekuat an hubungannya. Anda harus past ikan unt uk selalu
m engecek hubungan ant ar variabel ( bisa dengan scat t erplot s) sebelum
m em ut uskan m enggunakan Korelasi Pearson.
Out liers
Out liers ( Skor ekst rem baik t erlalu rendah m aupun t erlalu t inggi) akan
m em berikan dam pak yang dram at is pada hasil perhit ungan Koefisien
Korelasi khususnya pada penelit ian dengan sam ple kecil. Past ikan dalam
dat a anda t idak ada out liers sehingga Koefisien Korelasi t idak salah
m enghit ung.
Korelasi dan Kausalit as
Korelasi Pearson sering digunakan unt uk m enghit ung deraj at hubungan
kausalit as ( sebab- akibat , pengaruh- m em pengaruhi) ant ara dua variabel.
Perlu diperhat ikan bahwa Korelasi Pearson sebenarnya hanya m enghit ung
hubungan ant ara dua variabel t api t idak m enunj ukkan bahwa sat u variabel
m em pengaruhi yang lain. Kesim pulan bahwa Variabel A m em pengaruhi
Variabel B adalah hasil t eoret ifikasi penelit i dalam Hipot esis. Lebih j auh,
32
hubungan posit if ant ara Variabel A dan Variabel B m ungkin dipengaruhi
oleh variabel lain. Selalu pikirkan adanya kem ungkinan lain dalam
m enganalisis hubungan ant ar variabel.
Asu m si D a sa r da la m Te h n ik Kor e la si
Tingkat Pengukuran
Skala pengukuran unt uk m asing- m asing variabel harus dalam skala
int erval at au rasio ( bersam bung) . Pengecualian dilakukan apabila anda
hanya m em iliki sebuah variabel dikhot om is ( Kelam in: laki- laki dan
perem puan) dan sebuah variabel bersam bung. Dua kelom pok pada
variabel dikhot hom is harus sam a besarnya.
Berasal dari Subj ek yang sam a
Baik Skor variabel independen dan variabel dependen harus berasal dari
responden yang sam a.
Deraj at Norm alit as
Skor m asing- m asing variabel sebaiknya t erdist ribusi secara norm al. Anda
bisa m engecek hist ogram nya.
Linearit as
Hubungan ant ara dua variabel sebaiknya linear ( garis lurus) .
Hom oscedast icit as
Variasi skor pada variabel X harus sam a dengan sem ua skor pada variabel
Y.
Pr ose du r M e n j a la n k a n An a lisis Kor e la si Pe a r son
Rin gk a sa n u n t uk Kor e la si:
Pert anyaan Penelit ian:
Apakah t erdapat hubungan ant ara t ingkat pengendalian int ernal seseorang
t erhadap t ingkat st ress yang m ereka alam i?
Apa yang dibut uhkan:
Dua variabel bersam bung at au sebuah variabel bersam bung dan sebuah
variabel dikhot om is
Apa yang dilakukan:
Korelasi m enggam barkan hubungan ant ara dua variabel bersam bung baik
dari sisi kekuat an hubungannya m aupun arah hubungan ( posit if at au
negat if)
33
Asum si Dasar: ( Lihat di bagian awal)
Alt ernat if Tehnik lain: Korelasi Rank- Order Spearm an ( Non- param et rik
st at ist ik)
Cont oh:
Pada kesem pat an ini akan diberikan cont oh m enghit ung korelasi
Pengendalian int ernal dan t ingkat st ress yang dialam i oleh seseorang.
Nam a File
Survey.sav
Nam a Variabel
Tpcoiss
Tpst ress
Label variabel
Tot al
perceived
cont rol
of
int ernal st at e
scale
Tot al
Perceived
St ress Scale
ant ara
I nst ruksi Coding
Skala ini m engukur deraj at
pengendalian diri seseorang
t erhadap
beberapa
aspek
int ernalnya
Skala ini m engukur t ingkat
st ress responden.
An a lisis Aw a l
Sebelum m em ulai m elakukan analisis korelasi, sebaiknya anda m enj alankan
scat t erplot lebih dalulu unt