Upload
buingoc
View
231
Download
0
Embed Size (px)
Citation preview
+
PENYAJIAN DATA DUA VARIABEL ATAU LEBIH
Disiapkan untuk Materi Perkuliahan Statistik Sosial Program Sarjana Departemen Ilmu Administrasi
+
Tabel Silang
Nilai pengamatan
Persentase • persen kolom • persen baris • persen total
Kekuatan Hubungan
Skala pengukuran • Nominal • Ordinal • Interval
• Rasio
Arah hubungan
• simetrik • asimetrik
Uji statistik
nilai signifikansi
Dua variabel Lebih dari Dua variabel
2
+Definisi
Tabel silang dua dimensi adalah pengelompokan data dari dua variabel dengan cara pengklasifikasian silang antara kedua variabel yang ada. Disebut juga tabel kontingensi.
Tabel silang mutivariat adalah pengelompokkan data lebih dari dua variabel dengan cara pengklasifikasian variabel-variabel yang ada
3
+ Kerangka Tabel Kontingensi
Variabel a Variabel b Total variabel a
b1 b2 … bn
a1 a1b1 a1b2 … a1bn Total a1
a2 a2b1 a2b2 … a2bn Total a2
… … … … … …
an anb1 anb2 … anbn Total an
Total variabel b
Total b1 Total b2 … Total bn Total variabel a
atau b
Tabel 1.1. Hubungan antara Variabel a dengan Variabel b
Yang berwarna kuning disebut sebagai sel
Sumber: Bahan Latihan Statistik, 2013
4
+Contoh Tabel Silang
Sikap terhadap Poligami
Jenis Kelamin Total
Laki-Laki Perempuan
Tidak setuju 5 20 25
Setuju 45 80 125
Total 50 100 150
Tabel 1.1. Hubungan antara Jenis Kelamin dengan Sikap
terhadap Poligami
Sumber: Bahan Latihan Statistik, 2013
5
+
Perhatikan arah hubungan: asimetrik atau simetrik
Kelengkapan Tabel silang
Nomor dan Judul
Tabel
Variabel dan
Kategori
Nilai observasi Persentase Sumber
6
+ Variabel bebas
Variabel terikat
Persentase
Interpretasi
• ASIMETRIK: variabel independen diletakkan pada sisi baris. Persen baris
• ASIMETRIK: variabel independen diletakkan pada sisi kolom. Persen kolom
• SIMETRIK • 1) jika tidak ada hubungan antara variabel
independen dengan variabel dependen • 2) jika terdapat hubungan yang timbal
balik (reciprocal) antara kedua variabel tersebut.
Persen total
7
+ Contoh penggunaan persen baris Jenis
Kelamin
Sikap terhadap Poligami Total
Tidak setuju Setuju
Laki-Laki 5/50=10% 45/50=90% 5/050=100% Perempuan 20/100=20% 80/100=80% 100/100=100%
Jenis Kelamin Sikap terhadap Poligami Total
Tidak setuju Setuju
Laki-Laki 5 (10%) 45 (90%) 5 (100%) Perempuan 20 (20%) 80 (80%) 100 (100%)
INTERPRETASI: • Dari responden yang tidak setuju poligami, paling banyak berjenis
kelamin perempuan dibandingkan dengan yang berjenis kelamin laki-laki. Lihat angka 10% (laki-laki) dan 20% (perempuan)
• Dari responden yang setuju poligami, paling banyak berjenis kelamin laki-laki dibandingkan dengan yang berjenis kelamin perempuan. Lihat angka 90% (laki-laki) dan 80% (perempuan).
8
+ Contoh penggunaan persen kolom
INTERPRETASI: • ????
Sikap terhadap Poligami
Jenis Kelamin
Laki-Laki Perempuan
Tidak setuju 5/50=10% 20/100=20% Setuju 45/50=90% 80/100=80% Total 50/50=100% 100/100=100%
Sikap terhadap Poligami
Jenis Kelamin
Laki-Laki Perempuan
Tidak setuju 5(10%) 20 (20%) Setuju 45 (90%) 80 (80%) Total 50 (100%) 100 (100%)
9
+ Contoh penggunaan persen total
INTERPRETASI: • Paling banyak adalah responden perempuan yang menyatakan
setuju terhadap poligami (53,33%) • Paling sedikit adalah responden laki-laki yang menyatakan tidak
setuju terhadap poligami (3,33%)
Jenis Kelamin
Sikap terhadap Poligami Total Tidak setuju Setuju
Laki-Laki 51/150=3.33% 45/150=30% 50/150=33,33% Perempuan 20/150=13,33% 80/150=53,33% 100/150=66,67%
Total 25/150=16,67% 125150=83,33% 150/150=100%
Jenis Kelamin
Sikap terhadap Poligami Total Tidak setuju Setuju
Laki-Laki 51 (3.33%) 45 (30%) 50 (33,33%) Perempuan 20 (13,33%) 80 (53,33%) 100 (66,67%)
Total 25 (16,67%) 125 (83,33%) 150 (100,00%)
10
+Uji independensi
11
Untuk mengetahui ada tidaknya hubungan antara satu variabel dengan variabel lain
( )∑
−=
EEOχ
22
O= Observed value E= Expected value
E = total baris setiap sel x total kolom setiap seltotal
+Uji Independensi
12
Pass Fail Total Attended 25 6 31 Skipped 8 15 23 Total 33 21 54
O= Observed value
E1,1 =33x3154
=18,94
E1,2 =21x3154
=12,05
E2,1 =33x2354
=14,05
E2,2 =33x3154
= 8,94
Pass Fail Attended 18,94 12,05 Skipped 14,05 8,94
O= Expected value
+Uji Independensi
13
χ 2 =25−18,94( )2
18, 94+6−12,05( )2
12, 05+8−14,05( )2
14, 05+15−8,94( )2
8, 94χ 2 =11,69
Bandingkan nilai chi-square hitung dengan chi-square tabel dengan nilai df=(R–1) x (C–1)
R=row, C=column
Jika nilai chi-square ≥ nilai c h i - s q u a r e tabel, maka Ho ditolak
+Uji Independensi
14
Ho: tidak ada hubungan yang signifikan antara var… dengan var…
Ha: ada hubungan yang signifikan antara var… dengan var…
Dari tabel chi-square, jika menggunakan α=5% maka diperoleh 3,841.
Ho ditolak, sehingga ada hubungan yang signifikan antara var… dengan var…
+ Uji SPSS 15
Jika menggunakan SPSS, lihat nilai
signifikansi (asymp. Sig) bandingkan
dengan α, jika nilai sig ≤ α maka
Ho ditolak