AN ALI SI S DAT A
Tahap persiapan, analisis
deskriptif, pengujian
T a ha p pe rsia pa n : pe nge dit a n,
c oding, t a bula t ing & da t a proc e ssing
z
Pengeditan : proses
pengecekan dan
penyesuian yg diperlukan
terhadap data penelitian utk
memudahkan
coding
dan
data processing
dengan
teknik statistika. Tujuannya :
menjamin kelengkapan,
konsistensi dn kesiapan
data dlm proses
z
Coding
: proses identifikasi
dan klasifikasi data
penelitian ke dalam skor
numerik atau karakter
simbol
z
Data processing
: dapat
dilakukan dengan alat bantu
statistik : deskiptif,
inferensial, parametris dan
non parametris dengan
bantuan teknologi komputer.
z
Contoh program : SPSS,
SAS, Stat-Easy, Minitab,
Excell, AMOS dan atau SEM
z
Tabulating :
RELIABILITY ANALYSIS
INSTRUMEN PARTISIPASI
- SCALE (ALPHA) (MILANI 1975)
Mean Std Dev Cases
1. X11 4.7848 1.4907 79.0 2. X12 5.3544 1.3208 79.0 3. X13 4.3038 1.4619 79.0 4. X14 4.4430 1.3658 79.0 5. X15 5.0506 1.4403 79.0 6. X16 4.5063 1.3763 79.0
N of Cases = 79
N of Variance Std Dev Variables 35.5063 5.9587 6
Statistics for Mean Scale 28.4430
Item Means Mean Minimum Maximum Range Max/Min Variance 4.7405 4.3038 5.3544 1.0506 1.2441 .1618
Reliability Coefficients 6 items
Tujuan Studi
1. Identifikasi jumlah •
Pertanyaan Penelitian Skala Pengukuran Apakah jumlah manajer wanita • Nominal
•
Metode Statistik Chi-square test kategori sama dengan jumlah yang
diekspektasi
• Perbedaan proporsi • Apakah proporsi akuntan • Nominal • Mest proporsi
kategori wanita sama dengan jumlah
akuntan pria
• Perbedaan urutan • Apakah distribusi nilai ujian • Ordinal • Chi-square test kategori untuk kategori A, B, C, D
berbeda dengan distribusi nilai yang diperkirakan
• Penentuan urutan • Apakah urutan merk produk • Ordinal • Kolmogorov kategori yang disukai konsumen sesuai Smimov test
dengan urutan merk yang
dihipotesiskan
• Perbedaan nilai • Apakah rata-rata gaji karyawan • • Z-test (sampel sampel dengan nilai yang diteliti mempunyai atau Rasio besar) Atau populasi perbedaan yang signifikan Mest (sampel dengan rata-rata gaji seluruh kecil)
T e k nik Ana lisis
z
Akan menjawab pertanyaan dengan
cara bagaimana data yang telah
dikumpulkan akan dianalisis utk
memberikan jawaban atas pertanyaan
atau hipotesis yang telah dirumuskan
z
Penentu teknis analisis : tujuan
penelitian, jumlah variabel dan aras
T ipe hipot e sis yg a k a n m e ne nt uk a n
je nis a na lisis infe re nsi :
z
Hipotesis
contingency
, pengujian nisbah antar
dua atau lebih variabel yg diukur pd skala
nominal dgn memanfaatkan statistika
nonparametrik misalnya
chi square
z
Hipotesis perbedaan antar kelompok, dpt
menggunakan
t- test
dan
F-test
(analisis
varian)
z
Hipotesis hub.timbal balik atau sebab akibat yg
diukur dgn skala interval atau ratio, diuji
T a ha pa n pe ngujia n hipot e sis :
z
Merumuskan hipotesis
z
Memilih jenis tes statistika yang sesuai
z
Menentukan tingkat signifikansi : menunjukkan
persentase batas toleransi menerima
kesalahan dr hasil pengujian hipotesis thd nilai
parameter populasi
z
Melakukan pengumpulan data dan analisis
z
Membuat keputusan dgn membandingkan nilai
Pe rsya ra t a n pe ngguna k a n
t e k nik Re gre si be rga nda
z
Uji Normalitas, utk mendeteksi normalitas data dgn kurva
persebaran data (
normal plot
) atau uji
Kolmogorov-Smirnov
dgn kriteria jika
p-value
<0.05 maka data
terdistribusi tidak normal.
z
Uji heteroskedatisitas, dgn
Levine test
jika signifikan pd
level tertentu (5%) maka tdk ada masalah
z
Uji autokorelasi dgn nilai
Durbin-Watson
dgn kriteria jika
nilainya< 2 maka tdk ada autokorelasi
