Statistika - · PDF fileKesimpulan dari suatu analisa sampel dapat disebut sebagai statistik induktif atau ... Uji statistik NON ... (pembagian menjadi dua) yang berhubungan

12/3/2009

1

Jump to first page

Iman Murtono Soenhadji

1

Statistika

Program PascasarjanaUniversitas Gunadarma

Jump to first page


2

IntroductionStatistics berasal dari bahasa latin “ status” yang berkaitandengan suatu negara dalam arti kesatuan politikMenjadi kata “state” dalam abad ke-18 (anglo)Melayani keperluan administrasi negaraMenyusun informasi kependudukanMemperlancar pendataan pajakMobilisasi penduduk dalam angkatan perangDalam bentuk “plural” berkaitan dengan angka, fakta, dandata kuantitatif = statistik deskriptifDalam bentuk “singular” berarti teknik atau metodaSaat ini lebih berkembang kearah suatu cabang ilmupengetahuan Sosial dan EkonomiBerhubungan dengan cara pengumpulan data, pengolahandata, analisis data, penarikan kesimpulan hingga pembuatankeputusan.

12/3/2009

2

Jump to first page


3

Dapatkah statistikmenjawab?

Bagaimana memproduksi sejumlah barang sesuairencana pemasaran?Produk mana yang harus diproduksi terlebihdahulu bila ada 2 atau 3 macam produk yang sama pentingPengambilan keputusan dalam sistem kerja yang lebih efisienMengatahui beberapa variabel yang terkait dengankuantitas permintaan suatu produk

Jump to first page


4

Peran statistikJika pertanyaan pertama berkaitan dengan departemenpemasaran suatu perusahaan, maka data adalah dalam bentukkualitatif dan kuantitatifPerlunya diambil sampel dalam suatu populasi sehingga data yang diperoleh “dianggap” sudah mewakili seluruh individudalam populasiPopulasi = seluruh groupSampel = sebagian kecil dari populasiPopulasi berhingga = populasi dari seluruh produk gelasPopulasi tak berhingga = populasi dari semua kemungkinan“sukses” dan “gagal” dari sebuah uang logamKesimpulan dari suatu analisa sampel dapat disebut sebagaistatistik induktif atau statistik inferenceJika pengambilan kesimpulan dari sampel tidak dapat “sangattepat” maka teori kemungkinan sering digunakan untukmenyatakan kesimpulan

12/3/2009

3

Jump to first page


5

Peran StatistikUntuk menjawab pertanyaan kedua digunakan analisis untungrugi, pertimbangan faktor produksi, harga jual produk, biayapembuatan dll.Untuk menjawab pertanyaan ketiga harus dilakukan percobaanpendahuluanUntuk menjawab pertanyaan keempat analisis regresi bergandadapat dilakukan untuk mengetahui variabel apa saja yang berpengaruh nyata terhadap kuantitas permintaan akan suatuprodukSecara umum, di bidang produksi untuk penetapan standarkualitas, pengawasan terhadap efisiensi kerja, uji metode/produkbaru dlldi bidang akuntansi untuk penyesuaian yang berhubungandengan harga, hubungan antar biaya dan volume produksidi bidang pemasaran melihat preferensi konsumen, penaksiranpotensi pasar, efektivitas iklan, efektivitas segmentasi pasar dsb

Jump to first page


6

Definisi StatistikaSuatu metode yang digunakan dalampengumpulan dan analisis data sehinggadiperoleh informasi yang bergunaBerdasarkan aktifitas dikenal sebagai Statistikadeskriptif dan statistika inferensiBerdasarkan metode dikenal sebagai statistikaparametrik dan non parametrik

12/3/2009

4

Jump to first page


7

Statistika deskriptif dan InferensiMembahas cara-cara pengumpulan data, penyederhanaan angka-angka, pengukuran pemusatan dan penyebaran untukmemperoleh informasi yang menarikcontoh: tabulasi penyajian dalam bentuk grafik, diagram.Statistika inferensi, membahas cara menganalisis data sertamengambil kesimpulan yang pada dasarnya berkaitan denganestimasi parameter dan pengujian hipotesismetode ini berkaitan dengan analisis sebgaian data sampai keperamalan atau penarikan kesimpulan mengenai seluruh dataDalam statistika inferensi: pendugaan parameter, membuathipotesis, serta menetapkan kesimpulan.Statistika Inferensi disebut juga statistika induktif.

Jump to first page


8

Statistika ParametrikMerupakan bagian dari statistika inferensiyang mempertimbangkan nilai dari satu ataulebih parameter populasi.Pada umumnya membutuhkan data yang bersakala pengukuran minimal intervalBerpijak pada asumsi spesifik mengenaibentuk distribusi populasi yang biasanyadiasumsikan normal

12/3/2009

5

Jump to first page


9

Statistika Non parametrikMerupakan bagian dari statistika inferensi yang tidak memperhatikan nilai dari satu atau lebihparameter populasiUmumnya validitas pada statistika non parametrik tidak tergantung pada model peluangyang spesifik dan populasidata yang distribusinya tidak dapat diasumsikannormaldata umumnya berskala ukur nominal danordinal

Jump to first page


10

Elemen PopulasiMasing-masing individuTanamanRumahBankPopulasi : Himpunan yang mewakili semua

kemungkinan pengukuran yang perlu diperhatikandalam observasi

Karakteristik (ciri) dalam populasi disebut : Parameter yang merupakan nilai yang stabil

Sampel : sebagian dari anggota populasi yang diambil menurut prosedur tertentu

12/3/2009

6

Jump to first page


11

Variabel Diskrit dan kontinuDalam melakukan observasi perlu ditentukan karakter yang akan

diobservasi dari unit pengamatan yang disebut : variabelVariabel adalah atribut dari sekelompok objek yang diteliti dengan

variasi dari masing-masing objeknya.(misal: berat dan tinggi seseorang)(misal : pada perusahaan : upah pegawai, lama bekerja)(misal pada tanaman: tinggi tanaman, panjang daun)variabel diskrit nilainya selalu bulat dalam bilangan asli dan tidak

berbentuk pecahanvariabel kontinu adalah variabel yang secara teoritis dapat bernilai

sembarang bilangan, dalam bilangan asli maupun bilangan pecahandalam dua titik tertentudata yang dapat dinyatakan kedalam bentuk variabel dapat

dinyatakan sebagai data diskrit atau kontinyubesaran non-numerik: “nilai” warna, besaran numerik, 1=merah

Jump to first page


12

VariabelVariabel independen, menjadi sebab terjadinyavariabel dependenVariabel dependen, yaitu variabel yang nilainyadipengaruhi oleh variabel independenVariabel moderator, yaitu variabel yang memperkuatatau memperlemah hubungan antara variabelindependen dan dependenVariabel intervening nilainya tidak dapat diukur(kecewa, sakit hati dsb)Variabel kontrol, dikendalikan oleh peneliti

12/3/2009

7

Jump to first page


13

Skala PengukuranSkala nominal: merupakan pengukuran yang paling sederhana, menggolongkan obyek atau kejadian kedalam berbagai kategori untuk menunjukkankesamaan atau perbedaan ciri obyek.Kategori didefinisikan sebelumnya dandilambangkan dengan kata-kata, huruf simbol atauangka,Dengan skala nominal hasil pengukurannya bisadibedakan tetapi tidak bisa diurutkan mana yang lebih tinggi, utama, rendah dsbKarena fungsi angka dsb hanya sebagai lambangyang menunjukkan kelompok ( 1=pria, 0 = wanita)

Jump to first page


14

Skala OrdinalAngka dan huruf yang diberikan disini merupakantingkatan sehingga dalam kelompok yang terbentukdapat dibuat peringkat yang menyatakan hubunganlebih dari atau kurang dari menurut aturan penataantertentumenggunakan lambang angka atau hurufukuran pada skala ordinal tidak memeberikan nilaiabsolut pada obyek tetapi hanya urutan rangkingrelatif saja, misalkan A = paling cerdas, B = rata-rata C = kurangdisini terlihat peringkat “kecerdasan” tetapi“selisih” kecerdasan diantara ketiganya tidakterlihat

12/3/2009

8

Jump to first page


15

Skala IntervalSkala ini memberikan ciri angka kepada kelompok obyek yang mempunyai skala nominal dan ordinal data dari skala interval diberikan apabila kategori yang digunakan bisa dibedakan, diurutkan, mempunyai jaraktertentu, tetapi tidak dapat dibandingkanbiasanya mempunyai satuan pengukuranciri penting adalah datanya bisa ditambahkan, dikurangi, digandakan, dan dibagi tanpa mempengaruhi jarak relatifskornyakarakteristik penting lainnya adalah skala ini tidak mempunyainilai nol mutlak sehingga tidak dapat diinterpretasikan secarapenuh besarnya skor dari rasio tertentucontoh nilai maryam 40 dan tuti 20 nilai maryam dua kali nilaituti tetapi tidak berarti kemampuan maryam dua kali kemampuan tuti (skala penilaian 0-100) perbandinganpenilaian belum tentu dua kali lipatnya.

Jump to first page


16

Rasio skalaAdalah skala pengukuran yang ditujukan padahasil pengukuran yang bisa dibedakan, diurutkan, mempunyai jarak tertentu dan bisadibandingkancontoh bila kita ingin membandingkan berat duabenda, berat A =50 kg, berat B= 100 kg, kitatahu berat B dua kali A karena nilai variabelnumerik berat mengungkapkan rasio dengannilai 0 sebagai titik bakucontoh aplikasi skala rasio: umur, biaya, Hasilpenjualan, jumlah pelanggan dsb.

12/3/2009

9

Jump to first page


17

QUIZBerikan contoh keseharian praktis yang

menunjukkan kebutuhan ilmu ekonomi dan bisnisterhadap statistika

jelaskan apakah pernyataan tersebut termasukdeskriptif atau inferensi?a. Berdasarkan serangan hama besar-besaran yang

terjadi 2 tahun lalu diramalkan harga kopi meningkattiga kali lipatb.Dari hasil jajak pendapat sebagian besar

penduduk jakarta menyetujui didirikannya pusatrehabilitasi Narkoba nasionalc. Pencatatan terhadap 100 pengunjung teater

menunjukkan 25 diantaranya adalah dosenGunadarma

Jump to first page


18

Quiz

Berikan contoh-contoh terapan statistika dalamekonomi dan keseharianselamat bekerja

12/3/2009

10

Jump to first page


19

SPSS- statistical product and service solutions

Pendekatan statistik deskriptif : (mean, median, modus, sum, prosentase, minimum, maksimum, desil, kuartil, persentil, range, distribusi, varians, standard deviasi, standard eror, dll)Parametrik (statistik inferensial): (compare means: independent-sample T Test, paired-sample T Test, One-Way Anova, Two-Way Anova, korelasi, regresi linier sederhanadan multiple regression, chi-square, Time series dll)

Jump to first page


20

Uji statistik NON-Parametrik: (uji Crosstab, Binomial, Chi Square, Kolmogorov smirnov, Runs, McNemar, Sign, Wilcoxon, Cochran, Friedman, Kendall, Mann-Whitney, Wald-Wolfowits, Moses, Kruskal-Wallis dll)Skala data : nominal, ordinal, interval, ratioJenis data : numeric (angka), comma (tandakoma), date (tanggal), dollar (dollar), custom Currency (tanda mata uang), string (huruf)

12/3/2009

11

Jump to first page


21

Descriptive StatisticsAplikasi frekuensi digunakan untukmembuat tabel frekuensi. Cacah dari hargasemua case pada variabel yang terdaftar, prosentase case, prosentase valid, prosentase kumulatif.Aplikasi descriptive digunakan untukmenampilkan deskripsi univariat darivariabel numerik yang digunakan.

Jump to first page


22

Crosstabs (tabulasi silang/tabel kontigensi) digunakan untuk melakukan analisiskecenderungan pada klasifikasi (mis: kategori (kelompok) jenis kelamin), tujuanadalah menunjukkan suatu distribusibersama deskripsi statistik bivariat, termasuk pengujian terhadap dua variabelatau lebih, terutama variabel dalam bentukkategori.Chi-Square model statistik digunakan untukmelakukan uji hipotesis, dimana variabelbaris dan kolom sifat independet (bebas)

12/3/2009

12

Jump to first page


23

Correlations; untuk menampilkan koefisien korelasi Person yaitu menghitung ukuran linier dari dua variabel dan jugakorelasi Spearman (antar-RANK)Contigency coefficient: merupakan pengukuran asosiasiberdasarkan chi-square , harga koefisien antara 0 hingga 1. Jika analisis dilakukan dengan jumlah tabel 2x2 maka perlutest Fischer atau koreksi YatesPhi and Cramer’s V: berdasarkan pengukuraan asosiasihasilnya dikuadratkan, jika jumlah tabel 2x2 pada tabulasisilang, maka ketentuan harga disamakan dengan Pearson. Interval Phi -1 hingga 1 dan Crammer’s V adalah range 0 hingga 1Sommer’s D: merupakan pengukuran asosiasi antara duavariabel ordinalKendall’s tau-b: pengukuran korelasi non-parametrik padavariabel ordinal dengan pertimbangan pertalian/angka samadalam perhitungan., Kendall’s tau-C:mengabaikan pertalian.

Jump to first page


24

McNemar: merupakan non-parametrik test yang berguna untuk mengukur dua variabeldikotomi(pembagian menjadi dua) yang berhubungan. Tes dilakukan untuk melakukanpengubahan pada penggunaan distribusi Chi-square.Cochran’s and Mantel- Haenszel Statistics:digunakan untuk melakukan tes terhadap kekuatanantara variabel dikotomi dan variabel responsdikotomi.Independent sample test / T-test: menguji 2 sample independent apakah berasal dari populasi yang mempunyai mean sama atau berbeda. Ho : μ1= μ2 dan Ha : μ1≠ μ2

12/3/2009

13

Jump to first page


25

Paired sample T-Test: berguna untuk melakukanpengujian terhadap 2 sample yang berhubunganatau sering disebut sample berpasangan yang berasal dari populasi yang memiliki mean sama. Contoh: perbedaan mean nilai matakuliah komputersebelum pelatihan dan setelah pelatihan.Uji dilakukan untuk membedakan rata-rata nilaiakibat diberikan treatment tertentu.One way ANOVA (Analysis of Variance) atau uji F: untuk menguji apakah dua populasi atau lebih yang independent, memiliki rata-rata yang biasadianggap sama atau tidak sama.Aplikasi Correlate: terbagi atas korelasi sederhana(bivariate correlation) dan Korelasi parsial (partial correlation)

Jump to first page


26

Bivariate correlation (korelasi sederhana) seringdisebut sebagai korelasi Product-moment Person. Tujuan adalah menghasilkan matriks korelasipasangan antara dua variabel.Korelasi Spearman: digunakan untuk melakukananalisis korelasi non parametrik, data umumnyabersifat ordinal.Partial Correlation: menghitung koefisien korelasiparsial antara dua variabel dimana pengaruhvariabel lainnya dikontrol. Contoh hubungantingkat pendidikan dengan jenis pekerjaandikontrol (konstan)dengan variasi pengalamankerja karyawan tsb.Orde Koefisien: banyaknya variabel kontrolmenentukan orde dari koefisien parsial, jika tidakada orde kontrol disebut korelasi zero-order

12/3/2009

14

Jump to first page


27

Uji Two tailed (uji dua sisi) dipilih jika kitabelum mengetahui kecenderunganhubungan positif atau negatif dari variabelyang kita daftarkan.Uji One-tailed (uji satu sisi) dipilih jika kitasudah mengetahui setidaknya estimasiadanya kecenderungan arah korelasi positifatau negatif dari dua variabel yang kitadaftarkan.

Jump to first page


28

Uji Normalitas Validitas dan Reliabilitasuji normalitas diperlukan agar pemilihan alatanalisis dapat sesuai dengan sifat sebaran data yang dikumpulkan. (uji p-plot)Uji validitas adalah jika item kuesioner dapatmemberikan jawaban sesuai dengan keinginanReliabilitas adalah jika item kuesioner telahdinyatakan valid posisi corrected item total correlation atau( jika r (r hasil= positif) hitung > r tabel/ lihat tabel tergantung jumlah n dan level of significance) . Jika skor butir berkorelasi positifmaka Ho dapat diterima. Jika Hipotesis menunjukkan arah positif makacukup dilakukan uji satu arah untuk nilai r tabel.

12/3/2009

15

Jump to first page


29

Tahap uji

Data berasal dari angkettentukan konstrak (hal apa saja yang diukur) faktor yang mempengaruhi.tentukan faktor (dimensi dari konstrak) misalkan faktor intern dan ekstern.Tentukan item-nya penjabaran dari masing-masing faktor dalam item pertanyaan.

Jump to first page


30

Reliabilitas dan Validitas pengukuran

Data non fisik yang harus diungkap dalam dirisubyek penelitian tidak hanya berupa data obyektif (nama, usia, jumlah anggota keluarga) tetapi juga data aspek psikologis (prestasibelajar, inteligensi, minat, motivasi, dsb)Akibatnya pengukuran aspek psikologis tidakdapat dilakukan langsung tetapi melaluitahapan test dengan melalui indikator yang merupakan refleksi dari ungkapan diri subyek.

12/3/2009

16

Jump to first page


31

Aspek yang hendak diungkap tersebut secarakualitatif dan kuantitatifOleh karena itu diperlukan instrumen atau skalapengukuran yang mampu mengungkap dengancermat (valid) dan konsisten (reliabel), dengandemikian dapat dipertanggungjawabkankriteria selain valid dan reliabel adalah standar, ekonomis, dan praktissebagai contoh; mengukur aspek kemampuanmental umum diungkap dengan tes inteligensi; aspek performasi belajar diungkap dengan tesprestasi dsb

Jump to first page


32

Suatu instrumen ukur yang tidak reliabel dantidak valid akan memberikan informasi yang tidak akuratmengenai keadaan subyek atauindividu yang dikenai tes tsb.Guna mengungkap aspek-aspek yang akan kitateliti diperlukan alat ukur berupa skala atau tes.Reliabilitas berasal dari kata rely dan ability sering juga disebut: kestabilan, konsistensi, keter-andalan, dan ke-ajegan. Singkatnyaadalah sejauhmana hasil pengukuran dapatdipercaya.

12/3/2009

17

Jump to first page


33

Perlu diingat bahwa hasil pengukuran dapatdipercaya jika: dilakukan lebih dari satu kali pengukuran atau beberapa kali pengukuran dengankelompok subyek yang sama, dengan hasil relatifsama serta aspek yang diukur dalam diri subyekmemang tidak/belum berubah.Jika terjadi perbedaan antara nilai test 1 dengantest 2 pada subyek yang cukup besar makasebaiknya tidak digunakan untuk penelitian lanjut. (error of measurement)Jika dalam pengukuran ulang terjadi kelompokyang berbeda dengan kelompok sebelumnyawalaupun “N” sama maka dimungkinkan terjadiinkonsistensi hasil ukur. (sampling error)

Jump to first page


34

Validitas mejelaskan tentang sejauhmana ketepatandan kecermatan suatu alat ukur dalam melakukanfungsi ukurnya. Dikatakan tidak valid jika: terdapathasil dari data (akibat suatu pengukuran) yang tidakrelevan dengan tujuan pengukuran. Maka test tersebut dinyatakan tidak valid/ validitasnya rendah. Jika kita nyatakan “test- item -tidak valid” tersebutke dalam bentuk pertanyaan maka “pertanyaan”tersebut otomatis dianggap sebagai “tidakberguna” mendukung suatu penelitianValid tidaknya adalah dilihat dari kemampuan alatukur, misalkan test untuk mengukur atribut X, makaperlu ditetapkan lebih dulu bahwa test tsb adalahuntuk menghasilkan informasi mengenai atribut X

12/3/2009

18

Jump to first page


35

Jika test untuk mengukur atribut X namunmenghasilkan informasi atribut X1 bahkan Z makadapat dipastikan validitasnya rendah untukinformasi X, walaupun dapat saja terjadimenghasilkan validitas tinggi untuk atribut X1 dan Z

Hal lain yang perlu diungkap adalah bahwa alatpengukur atau penimbangnya juga harus tepat dancermat. Hal ini menghindari “error” yang dapatmengakibatkan hasil informasi menjadi “terlalutinggi” atau “terlalu rendah” (varians error).Ingat, bahwa dalam pengukuran kita mengharapkanvarians error yang kecil sehingga angka yang dihasilkannya mendekati “kebenaran”

Jump to first page


36

Perlu kita perhatikan: pernyataan valid tidak dapatsederhana seperti “test ini valid” tetapi harusditujukan pada tujuan mengukur sesuatu. Misalkan“test ini valid untuk mengukur kecerdasan (IQ) orangIndonesia dewasa (L/P)Koefisien adalah tinggi-rendahnya suatu angka akibatdari hasil ukur -test (secara empirik).Koefisien Reliabilitas adalah tinggi-rendahnyareliabilitas oleh suatu angka. Dapat dicerminkan olehkoefisien korelasi antara skor pada dua test yang paralel.Sehingga, jika koefisien korelasi antara skor pada duatest semakin tinggi, maka dianggap semakin reliable(rxx

’) = simbol koefisien reliabilitas

12/3/2009

19

Jump to first page


37

Perkembangan dalam formula hitung untukmelakukan estimasi terhadap besarnya reliabilitas tesantara lain: teknik korelasi, varians skor, dan varianserror. Untuk koefisien reliabilitas tetap digunakan (rxx

’) Sedangkan, validitas justru dinyatakan oleh korelasiantara distribusi skor test dengan distribusi skorsuatu kriteria yang relevan, umpamanya dikorelasikandengan hasil rating fihak ketiga.Jika dalam reliabilitas tes teknik korelasi adalah antarasubyek yang sama dalam pengujian lebih dari satukali yaitu: X dan X’, maka dalam validitas tes korelasiadalah antara X dan Y (hasil uji/rating fihak ke-tiga). Sehingga dalam kriteria adalah (rxy)

Jump to first page


38

Distribusi Skor adalah deretan skor yang timbul ataukumpulan skor-skor yang disusun dalam suatukelompok-individu. Simbol adalah X, X’, Y, Y’dapat dinyatakan berurutan besar hingga skor terkecilsetiap distribusi skor memiliki statistik yang disebut:Mean skor X atau Mx = (ΣX)/nskor deviasi akibat perbedaan skor dari harga mean dinyatakan sebagai skor deviasi X adalah x = X - Mxskor deviasi dalam distribusi dapat saja bertanda + atau - atau sama dengan 0 (tidak ada deviasi)Jumlah kuadrat deviasi, adalah hasil penjumlahan darisemua skor deviasi yang telah dikuadratkan (Jkx)Jkx = Σ (X- Mx)2 = Σ x2 atau Jkx = Σ x2- (Σ x)2/nJika terdapat dua distribusi skor bagi sekelompokobyek maka harus dihitung Jumlah prodaknya (Jp)

12/3/2009

20

Jump to first page


39

Jp adalah: hasil penjumlahan dari semua hasilperkalian skor deviasi antara dua variabel.Sehingga jika terdapat produk deviasi X dan Y dinyatakan sebagai: Jpxy = Σ XY- (Σ X)(Σ Y) /nVarians dan Ko-variansVarians adalah ukuran variabilitas skor dari suatudistribusi atau satu variabel, hal ini terjadi akibatskor-skor dalam suatu distribusi jarang sama atauterjadi variasi skor. (variabel X)Semakin besar variabilitas tentu skor dalam disribusisemakin ber-aneka ragam. Sebaliknya jika semakin kecil variabilitas maka adakecenderungan skornya homogen (seragam)Ko-varians adalah ukuran variabilitas bersama skordari dua distribusi atau dua variabel X dan Y

Jump to first page


40

Untuk varians X adalah Sx2 =Jkx /(n-1)

Untuk varians Y adalah Sy2 =Jky /(n-1)

Untuk Ko-varians XY adalah Sxy =JPxy /(n-1) Perlu diingat, bahwa ukuran variabilitas skor

dapat juga dinyatakan dalam standar deviasi (merupakan akar kuadrat dari variansdilambangkan dengan S )S = √ S2, sedangkan S2 adalah sampel variansS2 = Σ (X1 - MX)2/n-1Populasi dari standar deviasi σ = sigmaPopulasi dari varians σ 2 = sigma square

12/3/2009

21

Jump to first page


41

Koefisien korelasi sebagai statistik ynag menunjukkanarah dan kuat/lemah hubungan antara variasi duadistribusi skor dinyatakan dengan:rxy = Jpxy / √ [ (Jkx) (Jky)] atau dapat juga dilakukandengan cara membagi kovarians dengan hasil kali antara deviasi standar dari dua variabel yang bersangkutan. rxy = Sxy / [ (Sx) (Sy)] koefisien korelasi yang diperlihatkan dengan syaratkedua variabel bersifat kontinyu sering disebutsebagai koefisien korelasi PEARSON atau PRODUCT-MOMENT PEARSON.Apa yang harus kita lakukan jika item atas tes bersifatdikotomi (true or false) atau hanya terdiri angka 1 dan0?

Jump to first page


42

Yang harus kita lakukan adalah melakukankomputasi dengan koefisien korelasi point-biserial atau koefisien korelasi biserialrumus: rpb = [ (Mi - Mx)/Sx] √ [ p/(1-p)]Mi = mean skor X dari seluruh subyek yang mendapat angka 1 pada varaibel dikotomi IMx = mean skor dari seluruh subyekSx = standar deviasi untuk skor XI = skor pada variabel dikotomip = proporsi subyek yang mendapat angka 1 pada variabel dikotomi

Documents

Statistika - · PDF fileKesimpulan dari suatu analisa sampel dapat disebut sebagai statistik induktif atau ... Uji statistik NON ... (pembagian menjadi dua) yang berhubungan