Oleh: Endang Mulyatiningsih
Macam-macam statistik Parametrik Inferensial Statistik Deskriptif
Non parametrik
Sampel
Penjelasan
Sampel
Populasi
Inferensial
• Digunakan untuk mengambil kesimpulan pada populasi, namun data hanya diambil pada sampel. • Data diambil dari sampel acak dan sebaran datanya berdistribusi normal
Deskripif
• Menganalisis data apa adanya, tidak digunakan untuk menarik kesimpulan. • Penyajian data menggunakan tabel atau diagram
POPULASI DAN SAMPEL
Reduksi POPULASI
Sampel
Generalisasi Sugiyono, FT UNY
Parametrik
• Menggunakan berbagai macam ukuran yang berskala interval/ratio • Sebaran data sampel diambil acak dari populasi yang berdistribusi normal
Non Parametrik
• Digunakan untuk data berskala ordinal dan nominal • Sebaran data tidak harus berdistribusi normal
Macam-macam Data Penelitian
Diskrit
Ordinal
Kontinum
Interval
Kuantitatif Data Kualitatif
Rasio
SKALA PEGUKURAN Nominal
Ordinal
Interval
Rasio
• Hanya untuk memberi nama, atribut dan tidak menunjukkan subjek yang satu lebih baik dari yang lain. Contoh: agama, jenis kelamin
• Menunjukkan kategori/peringkat namun jarak antar peringkat tidak sama • Contoh: juara 1, 2 dan 3. SES tinggi, sedang, rendah
• Menunjukkan skala yang berjarak sama, contoh skala sikap yang diberi skor (1,2,3,4), umur, jam /waktu dsb
• Sama seperti skala interval tetapi memiliki nilai nol (0) absolut, misalnya jumlah uang (Rp), suhu, tinggi/panjang (m), berat (gram),
DATA ORDINAL, JARAK TIDAK SAMA
100
95
75
70
60
1
2
3
4
5
45
6
nilai ranking
DATA INTERVAL DAN RATIO
DATA INTERVAL: JARAK SAMA TDK ADA NILAI NOL ABUSOLUT (SKALA TERMOMETER) -2
-1
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
DATA RATIO: JARAK SAMA ADA NILAI NOL ABUSOLUT (UKURAN PANJANG)
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
PENGGUNAAN STATISTIK JENIS DATA
KOMPARASI KELOMPOK)
NOMINAL
KOMPARASI > 2 KELOMPOK
KORELASI
Fisher
2
Contingensi
ORDINAL
Sign Test Wilcoxon Man whitney Kolmogorov smirnov
Friedman Two way anova Kruskal Wallis One way anova
Spearman Rank Kendall Tau
INTEVAL RASIO
t- test
One way anova Two way anova
Pearson Product Moment* Partial Correlation* Multiple Correlation*
2
(2
KOMPARASI DUA KEL SAMPEL
One sample t-test X1 1 2 3 4 5 6
X2 1 2 3 4 5 6
PRE TEST
POST TEST
Independen sampel t-test X1 KEL A 1
X2 KEL B 1
2
2
3
3
4
4
5
5
6
6
KOMPARASI > 2 KEL SAMPEL
ONE WAY ANOVA (analisis of varians) X1 PNS
X2 SWASTA
X3 WIRASWT
X4 IRT
1
1
1
1
2
2
2
2
3
3
3
3
4
4
4
4
5
5
5
5
6
6
6
6
7
7
7
7
8
8
8
8
9
9
9
9
KONTROL
KELAS A
KELAS B
KELAS C
1
1
1
1
2
2
2
2
3
3
3
3
4
4
4
4
5
5
5
5
6
6
6
6
7
7
7
7
8
8
8
8
9
9
9
9
DESAIN EKSPERIMEN DGN DUA PERLAKUAN (Two way anova) PERLAKUAN PERTAMA KONTROL
KELAS A
KELAS B
KELAS C
1
1
1
1
2
2
2
2
3
3
3
3
4
4
4
4
PERLAKUAN KEDUA KONTROL
KELAS A
KELAS B
KELAS C
1
1
1
1
2
2
2
2
3
3
3
3
4
4
4
4
PENGULANGAN PENGUKURAN (repeated measure of anova) PENGUKURAN KE I
II
III
IV
1
1
1
1
2
2
2
2
3
3
3
3
4
4
4
4
5
5
5
5
6
6
6
6
7
7
7
7
8
8
8
8
9
9
9
9
KORELASI DUA VARIABEL
PEARSON’S / PRODUCT MOMENT Y KEPUASAN PELANGGAN
X KUALITAS LAYANAN NO RESPONDEN
KUALITAS LAYANAN
KEPUASAN PELANGGAN
1
70
75
2
60
60
3
80
90
4
60
70
5
40
50
6
70
80
KORELASI > DUA VARIABEL INDEPENDEN • REGRESI LINEAR X1
X2
Y
NO
X1
X2
X3
Y
1
14
23
41
70
2
23
25
44
59
3
16
27
39
60
4
18
29
42
77
5
13
26
45
65
6
14
22
37
68
7
18
30
43
85
X3
X1 = ETOS KERJA X2 = DISIPLIN X3 = LOYALITAS Y = PRESTASI KERJA
ANALISIS JALUR (PATH DIAGRAM)
KORELASI PARSIAL/ SEM X1 X3 X2
X1 = MOTIVASI KERJA X2= MOTIVASI BERPRESTASI X3 = KINERJA Y = PENGHASILAN TAMBAHAN
Y NO
X1
X2
X3
Y
1
14
23
41
400
2
23
25
44
500
3
16
27
39
600
4
18
29
42
700
5
13
26
45
800
6
14
22
37
900
7
18
30
43
700
RELIABIL ITAS
STRUCTURAL EQUATION MODELLING
δ1
RBIND
δ2
RMAT
δ3
RIPA
λ1
VALIDITAS VAR. VAR. VAR. LATEN LATEN LATEN
λ2 λ3
ξ1
USBIND
ε10
USMAT
ε11
USIPA
ε12
USIPS
ε13
λ10
γ11 λ4
δ4
λ11
RIPS
ξ2
γ12
η
λ5
δ5
λ12
VERBAL
λ6
δ6
KUANT
δ7
GAMBAR
λ7
γ13
KORELASI
ξ3
λ8 MOTIVASI
δ8
λ9 EKONOMI
δ9
λ13
VAR VAR MANIFES MANIFES
Persayaratan Analisis Statistik Inferensial KORELASIONAL
KOMPARASI
Sampel diambil secara
Sampel diambil secara
acak Sebaran data normal Pasangan data (X dan Y) mengikuti garis linier Masing-masing data berskala interval
acak Varian kelompok homogen Salah satu data dapat berskala ordinal Sebaran data normal
ILUSTRASI KRITERIA LINEAR
KRITERIA NORMAL
Y
34,13% 2,7% 2,7
13,53%
34,13% 13,53
34 13,4 Kurva Normal Baku
%
2,7% X
HOMOGENITS VARIAN: Asumsi yang diuji dalam homogenitas varians yaitu varian A – B = varian A – C = variance B – C. Dengan demikian varian kelompok yang dibandingkan adalah setara
LINERAITAS (garis regresi) Ŷ = by.xX + ay.x
Dimana: Ŷ = skor prediksi b = slope, arah garis regresi
a = intercep Y, pertemuan sumbu X dan Y pada posisi X =
Statistics
N Mean Median Mode Std. Dev iation Variance Skewness Std. Error of Skewness Kurtosis Std. Error of Kurtosis Range Minimum Maximum
Valid Missing
TES SELEKSI 763 0 6.6856 6.9000 6.80 1.06883 1.14239 -.799 .089 .495 .177 6.40 2.80 9.20
UJIAN NASIONAL 763 0 22.5758 23.0000 21.80 3.83376 14.69772 -.408 .089 -.666 .177 17.00 12.20 29.20
UNBIND UNMATE ONESIA UNBINGGRIS MATIKA 763 763 763 0 0 0 8.3489 6.7515 7.4719 8.4000 7.0000 7.6700 8.80 7.20 10.00 .95128 1.64098 1.80461 .90494 2.69282 3.25662 -.910 -.462 -.433 .089 .089 .089 1.030 -.719 -.710 .177 .177 .177 5.80 7.40 7.67 4.20 2.40 2.33 10.00 9.80 10.00
Analisis Data kualitatif
Pengumpulan data Reduksi data Display data Kesimpulan dan ferifikasi
1 Memasuki Situasi Sosial : tempat, aktor, dan aktivitas. Tahap deskripsi
X c v f t 7 5 34 & ^ % N G B D c z “ < 1 + _ & h g T sb 4 2 ) I II a sv % $ # “ > , “ j B a 2 @ & ^ % 0 + - k jn ) H D G A S S h F #*^:
, : } { 0 ( 2 % * & s D A S a h III IX a n % # q O K % # 2 9 5 v sd ah R + - ah > B zc ^ $ * : a $ a s 2 ) f ) (
2
3 Tahap Data Reduksi. Menentukan fokus
Tahap Seleksi : mengurai fokus
753442492376290702295 XNGBDTBHDGSSHFDIHDRDD ASOKRB Cvfthgajahass ahanvsdq ah zc ^% “ <+&^ $#>,”#% ( ) & % >:{ } %+>$ I II III IX
0123456789 ABCDE FGHIJKLM NOPQRS T U V W XY Z AbcdefghIjklmnop
Angka Lainnya
Kapital H. Kecil
