KORELASI SPSS

Unknown
By -
0


Merupakan teknik statistik yang digunakan untuk meguji ada/tidaknya hubungan serta arah hubungan dari dua variabel atau lebih

Korelasi yang akan dibahas dalam pelatihan ini adalah :
1. Korelasi sederhana pearson & spearman
2. Korelasi partial
3. Korelasi ganda.

KOEFISIEN KORELASI


Besar kecilnya hubungan antara dua variabel dinyatakan dalam bilangan yang disebut Koefisien Korelasi
a. Besarnya Koefisien korelasi antara   -1   0  +1
b. Besaran koefisien korelasi  -1 & 1 adalah korelasi yang sempurna
c. Koefisien korelasi 0 atau mendekati 0 dianggap tidak berhubungan antara dua variabel yang diuji

    ARAH HUBUNGAN


    a. Positif (Koefisien 0 s/d 1)
    b. Negatif (Koefisien 0 s/d -1)
    c. Nihil (Koefisien 0)

      PEARSON CORRELATION


      Digunakan untuk data interval & rasio
      Distribusi data normal
      Terdiri dari dua variabel
      1 Variabel X (Independen)
      1 Variabel Y (dependen)
        CONTOH

        Judul: Hubungan antara intensitas belajar dengan prestasi mata kuliah statistik
        Variabel X : Intensitas belajar (diukur dari lamanya belajar dalam satu minggu)
        Variabel Y : Prestasi matakuliah statistik (diukur dari nilai ujian akhir semester)
          Hipotesa:
          H0: Tidak ada hubungan antara Intenitas belajar dengan prestasi mata kuliah statistik
          Ha: Ada hubungan antara Intenitas belajar dengan prestasi mata kuliah statistik

          INPUT DATA KE SPSS



          Input Data ke SPSS
          Input Data ke SPSS


          SPSS


          Ada dua view dalam SPSS
          a. Data View : digunakan untuk memasukkan data yang akan dianalisis
          b. Variabel View : digunakan untuk memberi nama variabel dan pemberian koding.

            UJI NORMALITAS



            Uji Normalitas SPSS
            Uji Normalitas SPSS



            Normalitas Plot SPSS
            Normalitas Plot SPSS


            INTERPRESTASI NORMALITAS





            TAHAP ANALISIS









            INTERPRETASI


            Untuk pengambilan keputusan statistik, dapat digunakan 2 cara:
            1. Koefisien Korelasi dibandingkan dengan nilai r tabel (korelasi tabel)
                Apabila Koefisien Korelasi > r tabel, Maka ada korelasi yang signifikan (Ha Diterima)
                Apabila Koefisien Korelasi < r tabel, Maka tidak ada korelasi yang signifikan (H0 Diterima)

              2. Melihat Sig.
                  Apabila nilai Sig. < 0,05 Maka ada korelasi yang signifikan (Ha Diterima)
                  Apabila nilai Sig. > 0,05 Maka tidak ada korelasi yang signifikan (H0 Diterima)

                Arah hubungan:
                Dilihat dari tanda koefisien korelasi
                   Tanda (-) berarti apabila variabel X tinggi maka variabel Y rendah
                   Tanda (+) berarti apabila variabel X tinggi maka variabel Y juga tinggi

                  SPEARMAN


                  a. Digunakan untuk jenis data ordinal
                  b. Cara analisis dan interpretasi sama dengan Pearson.
                  c. Perbedaan hanya pada waktu memilih box yang diaktifkan adalah box spearman.


                    KORELASI PARTIAL


                    Korelasi yang digunakan untuk menguji hubungan dua atau lebih variabel independen dengan satu variabel dependen dan dilakukan pengendalian pada salah satu variabel independennya

                    CONTOH
                    Judul: Hubungan antara biaya promosi dan penjualan dengan mengendalikan jumlah outlet
                    Variabel X1: Biaya Promosi
                    Variabel X2: Jumlah outlet (dikendalikan)
                    Variabel Y: Penjualan
                      Hipotesa:
                      H0: Tidak ada hubungan antara biaya promosi dengan penjualan apabila jumlah outlet dikendalikan
                      Ha: Ada hubungan antara biaya promosi dengan penjualan apabila jumlah outlet dikendalikan


                        CONTOH
                        Buka data : Korelasi ganda dan partial.sav Data

                        ANALISIS



                        KORELASI PARTIAL



                        OUTPUT PARTIAL






                        KORELASI GANDA


                        Korelasi yang digunakan untuk menguji hubungan dua atau lebih variabel independen dengan satu variabel dependen secara bersamaan.


                        CONTOH
                        Judul: Hubungan antara biaya promosi dan jumlah outlet dengan penjualan
                          Variabel X1: Biaya Promosi
                          Variabel X2: Jumlah outlet
                          Variabel Y: Penjualan

                          Hipotesa:
                            H0: Tidak ada hubungan antara biaya promosi dan jumlah outlet dengan penjualan
                            Ha: Ada hubungan antara biaya promosi dan jumlah outlet dengan penjualan


                            CONTOH
                              Buka data : Korelasi ganda dan partial.sav Data


                            KORELASI GANDA





                            INTERPRETASI KORELASI GANDA


                            a. Untuk menginterpretasi korelasi ganda lihat nilai R, semakin mendekati 1 maka korelasi semakin kuat
                            b. Guna memperkaya analisis, sebelum dianalisis korelasi ganda dapat juga ditambahkan analisis korelasi pada masing-masing variabel independen dengan variabel dependen (caranya sama dengan analisis korelasi pearson.

                              REGRESI


                              a. Analisis regresi adalah analisis lanjutan dari korelasi
                              b. Menguji sejauh mana pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen setelah diketahui ada hubungan antara variabel tersebut
                              c. Data harus interval/rasio
                              d. Data Berdistribusi normal.
                                Yang akan dibahas dalam pelatihan ini adalah:
                                a. Regresi sederhana: yaitu regresi untuk 1 variabel independen dengan 1 variabel dependen
                                b. Regresi ganda: yaitu regresi untuk lebih dari satu variabel independen dengan 1 variabel dependen.

                                  REGRESI SEDERHANA


                                  Buka data : Pearson.sav Data









                                  INTERPRETASI REGRESI SEDERHANA


                                  Output 1


                                  Lihat nilai R = 0,843 ini berarti bahwa korelasi antara variabel X dengan Y adalah 0,843



                                  INTERPRETASI REGRESI SEDERHANA
                                  OTPUT 2



                                  • Untuk melihat signifikansi persamaan regresi dapat dilihat dari nilai F = 81,329 dan dibandingkan dengan F tabel
                                  • Apabila nilai F < F tabelmaka persamaan garis regresi tidak dapat digunakan untuk prediksi
                                  • Apabila nilai F > F tabelmaka persamaan garis regresi dapat digunakan untuk prediksi
                                  • Selain itu dapat pula dengan melihat nilai Sig. dapat digunakan untuk prediksi apabila nilai Sig. < 0,05

                                  INTERPRETASI REGRESI SEDERHANA
                                  OUTPUT 3


                                  • Untuk membuat persamaan garis regresi dapat dilihat dari kolom B.
                                  • Constan = 38,481 dan intensitas belajar= 2,978
                                  • Berarti persamaan garisnya adalah: Y=38,481 + 2,978 X.

                                  REGRESI GANDA
                                  • Digunakan untuk analisis regresi dengan jumlah variabel independen lebih dari satu dengan satu variabel dependen
                                  • Ada tambahan asumsi yang harus dipenuhi, yaitu tidak boleh ada korelasi antar variabel-variabel independennya (multikolinearitas)
                                  CONTOH
                                  Buka data : Korelasi ganda dan partial.sav









                                  INTERPRETASI REGRESI GANDA
                                  Output 1


                                  Lihat nilai R = 0,976 ini berarti bahwa korelasi antara variabel X1dan X2secara bersamaan dengan Y adalah 0,976.


                                  INTERPRETASI REGRESI GANDA
                                  Output 2



                                  Untuk melihat signifikansi persamaan regresi dapat dilihat dari nilai F = 118,294 dan dibandingkan dengan F tabel
                                  • Apabila nilai F < F tabelmaka persamaan garis regresi tidak dapat digunakan untuk prediksi
                                  • Apabila nilai F > F tabelmaka persamaan garis regresi dapat digunakan untuk prediksi
                                  • Selain itu dapat pula dengan melihat nilai Sig. dapat digunakan untuk prediksi apabila nilai Sig. < 0,05


                                  INTERPRETASI REGRESI GANDA
                                  Output 3



                                  Untuk membuat persamaan garis regresi dapat dilihat dari kolom B.
                                  • Constan = 64,639
                                  • Biaya promosi= 2,342
                                  • Jumlah Outlet= 0,535
                                  • Berarti persamaan garisnya adalah: Y=64,639 + 2,342 biaya promosi + 0,535 Jumlah Outlet


                                  INTERPRETASI REGRESI GANDA
                                  Output 4



                                  Identifikasi kolinieritas dapat dilakukan dengan melihat:
                                  • Output 3, Kolom VIF. : terjadi kolinearitas apabila nilai VIF > 5
                                  • Output 4, Kolom eugenvalue: terjadi kolinearitas apabila nilai eugenvalue mendekati 0
                                  • Output 4, Kolom condition index: terjadi kolinearitas apabila nilai condition index > 15. Dikatakan parah apabila > 30



                                  Post a Comment

                                  0Comments

                                  Silakan tinggalkan komentar anda. DILARANG KERAS menyimpan link blog/web pada komentar dengan tujuan backlink, Spam.

                                  Post a Comment (0)