1 / 27

ANALISIS DATA

ANALISIS DATA. By: Nurul Hidayah. Data. DATA terbagi atas DATA KUALITATIF dan DATA KUANTITATIF. DATA KUALITATIF : Data yang dinyatakan dalam bentuk bukan angka . Contoh : jenis pekerjaan, status marital, tingkat kepuasan kerja. DATA KUANTITATIF : Data yang dinyatakan dalam bentuk angka

arnon
Télécharger la présentation

ANALISIS DATA

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. ANALISIS DATA By: NurulHidayah

  2. Data DATA terbagi atas DATA KUALITATIF dan DATA KUANTITATIF DATA KUALITATIF : Data yang dinyatakan dalam bentuk bukan angka. Contoh : jenis pekerjaan, status marital, tingkat kepuasan kerja DATA KUANTITATIF : Data yang dinyatakan dalam bentuk angka Contoh : lama bekerja, jumlah gaji, usia, hasil ulangan DATA KUALITATIF JENIS DATA KUANTITATIF NOMINAL ORDINAL INTERVAL RASIO

  3. BerdasarkanJenis data • StatistikPARAMETRIK : berhubungandenganinferensistatistik yang membahas parameter-parameter populasi; jenis data interval ataurasio; distribusi data normal ataumendekati normal. • StatistikNONPARAMETRIK : inferensistatistiktidakmembahas parameter-parameter populasi; jenis data nominal atau ordinal; distribusi data tidakdiketahuiatautidak normal

  4. BerdasarkanJumlahVariabel • AnalisisUNIVARIAT : hanyaada 1 pengukuran (variabel) untuk n sampelataubeberapavariabeltetapimasing-masingvariabeldianalisissendiri-sendiri. Contoh : korelasimotivasidenganpencapaianakademik. • AnalisisMULTIVARIAT : duaataulebihpengukuran (variabel) untuk n sampel di manaanalisisantarvariabeldilakukanbersamaan. Contoh : pengaruhmotivasiterhadappencapaianakademik yang dipengaruhiolehfaktorlatarbelakangpendidikan orang tua, faktorsosialekonomi, faktorsekolah.

  5. Analisis Data MULAI Jenis Data ? Statistik Non Parametrik NOMINAL INTERVAL Statistik Parametrik ORDINAL RASIO Jumlah Variabel ? Analisis Univariat SATU DUA / LEBIH Analisis Multivariat

  6. Tabelujihipotesisbivariat

  7. UjiNormalitas

  8. Uji t TidakBerpasangan • Data yang diperolehadalahtingkatansietasibu-ibu yang proses melahirkandidampingisuami da yang tidakdidampingisuami

  9. Interpretasi • Mengujivarians. PadakotakLevene’s test nilai sig. = 0,000. karenanilai p < 0,05 makavarianskeduakelompok data tidaksama. • Karenavariantidaksama, makautkmelihathasiluji t memakaihasilpadabaris ke-2 • Angka sig. padabaris ke-2 adalah 0,000, dgnperbedaanrerata (mean different) sebesar -50,13 • Nilai IK 95% adalahantara -52,96 sampai -47,29

  10. Karenanilai p < 0,05 makadiambilkesimpulan “terdapatperbedaanrerataskoransietas yang bermaknaantarakelompokibu yang proses melahirkansuamidan yang tidakdidampingisuami. Dimanaskoransietasdidampingisuamilebihrendahdaripadatidakdidampingisuami” • Interpretasilengkap IK 95% “kitapercayasebesar 95% bahwajikapengukurandilakukanpadapopulasi, makaperbedaanskoransietasantarakelompokkelompokibu-ibu yang tidakdidampingisuamiadalahantara -52,96 sampai -47,29.”

  11. Uji t Berpasangan • Body Mass Index sebelumdansesudahpenyuntikanhormontestosteron

  12. Interpretasi: • Bagianpaired samples statistics menggambarkandeskripsi masing2 variabel • Tabel ke-2 menggambarkanhasiluji t berpasangan. Lihatkolom sig. diperolehnilaisignificancy 0,000 (p < 0,05), artinya “terdapatperbedaanreratabmiygbermaknasebelumdansesudahsatubulanpenyuntikantestosteron.” nilai IK 95% adalahantara -5,913 sampai -5,295.

  13. Interpretasilengkapnilai IK 95% “Kita percayasebesar 95% bahwajikapengukurandilakukanpadapopulasi, selisih BMI sebelumpenyuntikantestosterondengan BMI satubulansesudahpenyuntikantestosteronadalahantara -5,913 sampai -5,295.”

  14. Uji Mann-Whitney • BMI kelompokekonomirendahdankelompokekonomitinggi

  15. Interpretasi: • Denganuji Mann-Whitney, diperolehangka sig. 0,071. karenanilai p > 0,05, dapatdisimpulkanbahwa “tidakadaperbedaanbermaknaantara BMI kelompokekonomirendahdan BMI kelompokekonomitinggi”

  16. UjiWilCoxon • Pengetahuansebelumdansesudahpenyuluhan

  17. Interpretasi: • Out put pertamamenunjukanperbandinganpengetahuansebelumdansesudahpenyuluhan. Terdapat 26 orang denganhasilpengetahuansetelahpenyuluhanlebihrendahdaripadasebelumpenyuluhan, 18 orang tetap, dan 56 orang mempunyaipengetahuanyglebihbaikdarisebelumpenyuluhan

  18. Interpretasi: • Bagian test statistic menunjukanhasiluji Wilcoxon. Diperolehnilai sig. 0,001 (P < 0,05), dengandemikiandisimpulkan “terdapatperbedaanpengetahuan yang bermaknaantarasebelumpenyuluhandengansesudahpenyuluhan”

  19. Uji Chi-square • Hub kejadianobesitasdenganhargadiriremaja

  20. UjiKorelasi Pearson • Hubunganantaraansietasdandepresi

  21. Interpretasi: • Dari hasil di atas, diperolehnilai sig. 0,000 yang menunjukanbahwakorelasiantaraskordepresidanskoransietasadalahbermakna. Nilaikorelasipearsonsebesar 0,862 menunjukankorelasipositifdengankekuatankorelasi yang sangatkuat.

  22. Panduaninterpretasihasilujikorelasi

  23. UjiKorelasi Spearman’s rho • Hubunganantara somatic complaint dan social problem

  24. Interpretasi: • Dari hasil di atas, diperolehnilai sig. 0,000 yang menunjukanbahwakorelasiantaragangguansomatikdengangangguansosialadalahbermakna. Nilaikorelasi spearman sebesar 0,351 menunjukanbahwaarahkorelasipositifdengankekuatankorelasi yang lemah

  25. TerimaKasih

More Related