Kategori
Uncategorized

SPSS Statistik, Kenali Fungsi dan Cara Penggunaannya

Orang menggunakan program komputer SPSS Statistik untuk analisis statistik. Program SPSS ini merupakan singkatan dari Statistical Package for the Social Sciences. Program ini sangat populer di kalangan universitas, instansi, dan perusahaan karena kemampuannya dalam mengolah dan menganalisis data statistik dengan antarmuka yang user-friendly.

Mengenal SPSS Statistik

Pengguna dapat menggunakan SPSS, sebuah program aplikasi bisnis, untuk menganalisa data statistik. Awalnya, SPSS Inc. mengembangkan program ini, dan kemudian IBM Corporation mengakuisisinya. Versi terbaru dari SPSS adalah SPSS 20, yang rilis pada 16 Agustus 2011 lalu. SPSS berfungsi di berbagai bidang bisnis, pendidikan, perkantoran, dan penelitian karena kemudahan penggunaannya.

Fungsi SPSS

Fungsi utama SPSS adalah untuk analisis data. Selain itu, SPSS juga berguna untuk:

  • • Pengolahan dan dokumentasi data
  • • Representasi data statistik
  • • Analisis statistik
  • • Survei
  • • Pembuatan data turunan
  • • Data mining
  • • Melakukan riset pemasaran

Fasilitas SPSS

SPSS menawarkan berbagai fasilitas yang memudahkan penggunanya:

  • • Data Editor: Jendela untuk pengolahan data. Perancang fitur ini membuatnya mirip dengan aplikasi spreadsheet.
  • • Viewer: Memudahkan pengguna untuk melihat hasil pemrosesan dan distribusinya.
  • • Multidimensional Pivot Tables: Menampilkan hasil pengolahan data dengan pivot tables multidimensional.
  • • High-Resolution Graphics: Menampilkan grafik beresolusi tinggi, seperti pie charts, bar charts, histogram, scatterplots, dan 3-D graphics.
  • • Database Access: Mengakses informasi dari database menggunakan Database Wizard.
  • • Data Transformations: Memudahkan transformasi data untuk analisis, seperti subset, agregat, merge, split, dan transpose files.
  • • Pengguna menggunakan Electronic Distribution untuk mengirim laporan secara elektronik atau melalui HTML.
  • • Online Help: Menyediakan bantuan online yang lengkap dengan petunjuk pengoperasian dan contoh kasus.
  • • Akses Data Tanpa Tempat Penyimpanan Sementara: SPSS dapat menganalisis data besar tanpa membutuhkan tempat penyimpanan sementara.
  • • Interface dengan Database Relasional: Mempermudah ekstraksi dan analisis data dari database relasional.
  • • Analisis Distribusi: Menggunakan SPSS for Server untuk analisis data besar secara remote.
  • • Multiple Sesi: Alat ini dapat menganalisis lebih dari satu file data. Ini dapat dilakukan secara bersamaan.
  • • Mapping: Visualisasi data dalam berbagai tipe, seperti bar, pie, atau chart interaktif.

Cara Kerja SPSS

SPSS dapat membaca berbagai jenis data atau memungkinkan data dimasukkan langsung ke dalam SPSS Data Editor. Data dalam SPSS harus berbentuk baris (cases) dan kolom (variables). Kemudian, Case atau baris berisi informasi untuk satu unit analisis.

Sedangkan variable atau kolom adalah informasi yang dikumpulkan dari setiap kasus. Hasil analisis muncul dalam SPSS Output Navigator, di mana pengguna dapat memperbaiki tampilan keluaran sesuai kebutuhan.

Itulah seputar tentang SPSS statistik yang dapat Anda simak. Fungsi utama dari SPSS adalah untuk menganalisis data. Dengan banyaknya kegunaan dan manfaatnya, program ini menjadi cukup terkenal di berbagai perusahaan dan instansi. 

Baca juga”

Jenis Statistik Deskriptif, Distribusi Frekuensi hingga Variabilitas

Kategori
Jasa Olah Data

Korelasi Pearson dan Spearman Pahami Pengertian dan Perbandingannya

Korelasi Pearson dan Spearman menjadi alat statistik yang kerap digunakan. Pearson dan Spearman berfungsi dalam mengukur hubungan antara dua variabel. Kendati kerap dianggap sama, namun keduanya sebenarnya berbeda. Supaya semakin memahami, mari kita ulas perbandingannya dalam artikel berikut ini.

Perbedaan antara Korelasi Pearson dan Spearman yang Jarang Diketahui

Jika kita artikan secara terpisah, maka korelasi Pearson adalah metode untuk mengukur hubungan linier antara dua variabel kontinu. Koefisien korelasi ini nantinya menghasilkan angka antara -1 dan 1, di mana:

  • • Angka 1 menunjukkan hubungan linier positif sempurna.
  • • Angka 0 menunjukkan tidak adanya hubungan linier.
  • • Angka -1 menunjukkan hubungan linier negatif sempurna.

Sementara itu, korelasi Spearman adalah metode non-parametrik yang mengukur hubungan antara dua variabel ordinal atau interval. Dalam korelasi ini, data dikonversi menjadi peringkat sebelum perhitungan.

Menariknya, koefisien korelasi Spearman juga memiliki rentang dari angka -1 hingga 1. Sedangkan interpretasi mirip dengan korelasi Pearson.

Aplikasi Pearson dan Spearman

Perbedaan atau perbandingan utama antara korelasi Pearson dan Spearman terletak pada penggunaan mereka terhadap jenis data. Pearson cocok untuk data yang berdistribusi normal atau mendekati normal serta memiliki hubungan linier.

Di sisi lain, Spearman lebih sesuai untuk data yang tidak memiliki distribusi normal. Dengan kata lain, hubungan antara data tersebut dan variabelnya tidak linear. Namun masih menunjukkan tren monotonic (naik atau turun bersama).

Contoh Penerapan Pearson dan Spearman

Secara umum, korelasi Pearson dan Spearman telah banyak kita gunakan di kehidupan sehari-hari. Hanya saja, kita kerap tidak menyadarinya.

Sebagai contoh, seseorang ingin mengetahui apakah ada hubungan antara peringkat pendapatan dengan kesuksesan subjek di sebuah penelitian. Jika data berupa peringkat ordinal (misalnya, peringkat dari 1 hingga 5), maka bisa menggunakan korelasi Spearman.

Namun, apabila data penghasilan kuantitatif terukur dan ingin memeriksa hubungannya dengan tingkat kebahagiaan, maka korelasi Pearson lebih sesuai.

Itulah penjelasan singkat tentang perbedaan antara korelasi Pearson dan Spearman serta aplikasinya. Dengan memahami perbandingan keduanya, maka dapat memudahkan dalam memilih metode paling tepat untuk menganalisis hubungan variabel berbagai jenis data.

Baca Juga:

Mengenal Lebih Jauh Tentang Uji Korelasi Rank Spearman