Penulis: Admin Data

Kategori
Jasa Olah Data

Mengenal Jenis Statistika Parametrik dan Nonparametrik

Statistika Parametrik dan Nonparametrik

Sebenarnya apa itu statistika parametrik dan nonparametrik? Mungkin sebagian orang masih awam dengan ilmu statistika ini. Untuk itu, supaya bisa menambah pengetahuan seputar statistika dan jenis-jenisnya, silahkan simak penjelasannya berikut.

Mengenal Jenis Statistika Parametrik dan Nonparametrik

Pada umumnya, statistika merupakan ilmu yang mempelajari kumpulan data yang dapat tersusun hingga beberapa angka. Statistik ini seringkali di pakai untuk berbagai bidang studi, seperti bisnis, ekonomi, pemasaran, dan lain-lain. 

Selain itu, statistik sendiri juga terbagi menjadi beberapa jenis, yakni statistik deskriptif dan statistik inferensial. Nah, statistik parametrik dan nonparametrik ini masuk ke dalam jenis statistik inferensial. Untuk mengenal lebih dalam lagi, kamu bisa memperhatikan berikut ini.

Statistik Parametrik

Statistika menjadi salah satu bagian dari jenis statistika inferensial yang berfungsi untuk mempertimbangkan nilai-nilai parameter pada populasi. Biasanya, statistika parametrik ini juga berfungsi untuk menganalisis data minimal yang mempunyai skala ukur interval serta berbentuk distribusi normal.

Uji ini juga bisa di pakai untuk jenis data minimal interval serta rasio. Statistika parametrik ini juga mempunyai sejumlah kelebihan, yakni sebagai berikut. 

  • Tidak harus ada uji parameter populasi, sebab sudah di nilai memenuhi.
  • Mempunyai uji asumsi, sehingga di anggap lebih akurat hasilnya.
  • Data observasinya di anggap saling bebas serta diambil dari populasi yang mempunyai distribusi normal dengan varian homogen.

Statistika Nonparametrik

Jenis ilmu statistika yang juga termasuk ke dalam statistika inferensial yaitu statistika nonparametrik. Statistika ini cenderung berbeda dengan statistika parametrik. Sebab, statistika nonparametrik tidak memperhatikan nilai-nilai pada parameter populasi. 

Statistika ini biasanya di pakai untuk menganalisis data yang mempunyai skala ukur nominal atau ordinal serta bentuk data yang tidak berdistribusi normal. Perlu kamu ketahui juga, statistika nonparametrik ini juga mempunyai kelebihan, yakni sebagai berikut.

  • Cukup mudah di lakukan, sebab tidak membutuhkan asumsi, terutama asumsi normalitas.
  • Sistem pengujiannya bisa di lakukan pada data yang telah di amati secara nyata.
  • Pada umumnya, data yang di hasilkan bersifat lebih kualitatif, sehingga tidak membutuhkan urutan. 

Nah, itulah penjelasan mengenai jenis statistika parametrik dan nonparametrik yang bisa kamu pahami. Jadi, bisa di simpulkan bahwa kedua statistika tersebut termasuk ke dalam jenis statistika inferensial. Selain itu, kedua statistika tersebut mempunyai metode penelitian yang cukup berbeda. 

Baca Juga:

Mengenal Analisis Korelasi, Menemukan Hubungan Antara Variabel

Kategori
Jasa Olah Data

Mengenal Analisis Korelasi, Menemukan Hubungan Antara Variabel

Analisis Korelasi

Analisis korelasi merupakan sebuah metode statistik yang berguna untuk mengukur dan memahami hubungan antara dua atau lebih variabel. Metode ini sering digunakan dalam berbagai bidang, termasuk ilmu sosial, ekonomi, ilmu alam, dan kedokteran. Terlebih untuk menentukan sejauh mana dua variabel berkaitan satu sama lain. Sehingga Anda bisa mengenal lebih dalam tentang korelasi, serta cara menerapkannya.

Mengenal Analisis Korelasi secara Lebih Lanjut

Analisis ini yang mengukur hubungan antara variabel-variabel ini dengan menggunakan teknik statistik dan menghasilkan koefisien korelasi. Untuk itu, memberikan gambaran tentang sejauh mana hubungan tersebut signifikan dan dalam arah apa. Terdapat beberapa jenis korelasi yang umum penggunaannya. Mulai dari korelasi pearson, spearman, kendall, positif, negatif, dan nol.

Masing-masing jenisnya memiliki aplikasi yang berbeda tergantung pada sifat data yang Anda hadapi. Pemilihan metode korelasi yang tepat sangat tergantung pada konteks penelitian maupun tipe data yang Anda miliki. Adapun langkah-langkah umum dalam melakukan analisis korelasi perlu untuk Anda pahami.

Menentukan variabel yang akan Anda analisis, sebaiknya memilih dua atau lebih variabel yang ingin diketahui hubungannya. Kemudian mengumpulkan data terkait variabel-variabel tersebut. Pastikan data bersifat kuantitatif atau kualitatif sesuai dengan jenis korelasi yang akan Anda gunakan.

Jika sudah hitung koefisien korelasi dengan menggunakan metode korelasi yang sesuai untuk menghitung koefisien korelasi antara variabel-variabel tersebut. Setelah itu, analisis koefisien dan tentukan seberapa kuat dan dalam arah apa hubungan tersebut.

Pastikan untuk memeriksa apakah korelasi yang Anda temukan signifikan secara statistik atau hanya kebetulan. Sebenarnya perlu melakukan analisis lanjutan jika Anda perlukan. Namun, terkadang, analisis ini menjadikan dasar untuk analisis lebih lanjut seperti regresi linear.

Manfaat 

Koefisien korelasi adalah metode statistik yang digunakan untuk memahami hubungan antara dua atau lebih variabel. Ini mengukur tingkat korelasi antara variabel-variabel tersebut, yang dapat menjadi positif (bergerak bersama), negatif (bergerak berlawanan), atau nol (tidak ada hubungan). Nilai korelasi berkisar antara -1 hingga 1, di mana -1 menunjukkan korelasi negatif sempurna, 1 menunjukkan korelasi positif sempurna, dan 0 menunjukkan tidak ada korelasi. 

Manfaat analisis korelasi termasuk mengidentifikasi hubungan, mengukur kekuatan dan arah hubungan, memvalidasi hipotesis, serta membantu dalam prediksi dan pemilihan variabel. Meskipun bermanfaat, perlu diingat bahwa korelasi tidak selalu menunjukkan sebab-akibat, dan hasilnya perlu dipahami dengan hati-hati dalam konteks yang sesuai.

Analisis korelasi sebagai alat penting dalam ilmu pengetahuan dan pengambilan keputusan. Bahkan, membantu Anda memahami hubungan antara variabel-variabel memengaruhi fenomena yang terjadi. Dengan pemahaman yang lebih baik tentang korelasi, maka bisa membuat keputusan yang lebih informatif dan efektif dalam berbagai konteks. Tentu saja mulai dari bisnis hingga penelitian ilmiah.

Kategori
Jasa Olah Data

Penerapan Uji Chi Square dalam Penelitian Kuantitatif

Uji Chi Square

Dalam penelitian kuantitatif, terdapat berbagai rumus yang dapat kita gunakan untuk menguji validitas data. Salah satu rumus yang umum kita gunakan yakni uji chi square.

Pengertian Uji Chi Square

Chi square adalah uji statistik yang berguna dalam analisis data terkategorikan untuk menguji perbedaan antara distribusi data yang diamati dan distribusi teoritis yang diasumsikan. Uji ini sering dipakai dalam penelitian kuantitatif. Terlebih dalam konteks data kualitatif yang terkategorikan seperti data jenis kelamin atau data ras.

Untuk menggunakan chi square, langkah pertama adalah dengan menentukan hipotesis yang akan kita uji. Hipotesis berfungsi sebagai asumsi tentang bagaimana seharusnya distribusi teoritis terlihat jika hipotesis tersebut benar.

Setelah hipotesis terbentuk, langkah berikutnya adalah mengumpulkan data yang kita perlukan untuk menguji hipotesis. Data ini harus berbentuk kategoris, yaitu data yang dapat kita kelompokkan ke dalam kategori yang tidak berhubungan satu sama lain, seperti jenis kelamin atau ras.

Selanjutnya, kita akan menghitung nilai chi square dengan menggunakan rumus Chi-square = ∑ (O – E)^2 / E. O adalah jumlah yang kita amati dalam setiap kategori. E merupakan jumlah yang kita harapkan dalam setiap kategori jika hipotesis benar.

Setelah nilai chi square kita hitung, tahap berikutnya adalah menentukan tingkat signifikansi. Untuk melakukannya, kita harus menetapkan tingkat kepercayaan yang diinginkan (misalnya, 95%). Kemudian, mencari nilai kritis chi square dalam tabel distribusi chi square sesuai dengan total derajat kebebasan (df) serta tingkat kepercayaan yang kita pilih.

Syarat

Dalam melakukan penelitian kuantitatif dengan chi square, terdapat beberapa syarat penting yang harus kita pahami, antara lain.

  • Tidak ada sel dengan frekuensi observasi (Actual Count – F0) yang bernilai 0 (nol).
  • Dalam tabel kontingensi 2 x 2, tidak boleh ada satupun sel yang memiliki frekuensi harapan (expected count – Fh) kurang dari 5.
  • Jika tabel memiliki bentuk lebih dari 2 x 2, misalnya 2 x 3, maka jumlah sel dengan frekuensi harapan kurang dari 5 tidak boleh melebihi 20% dari total sel dalam tabel.

Itulah penjelasan singkat terkait penerapan uji chi square dalam penelitian kuantitatif. Semoga bermanfaat!

Baca Juga:

Analisis Biplot

Kategori
Jasa Olah Data

Analisis Biplot

Analisis Biplot

Analisis Biplot merupakan jenis grafik eksplorasi yang digunakan dalam statistika dan termasuk dalam generalisasi dari scatter plot dua variabel sederhana. Penggunaan analisis ini memungkinkan informasi mengenai sampel dan variabel dari matriks data untuk dijadikan secara umum dan grafis.

Sehingga, dari analisis ini dapat menampilkan informasi mengenai kategoris dan variabel kontinu. Metode ini cukup populer sebagai metode yang dipilih untuk visualisasi data multivariat di saat peneliti ingin mempertimbangkan, PCA, CVA, dan berbagai macam analisis korespondensi lainnya.

Mengenal Jenis-Jenis Analisis Biplot dan Cara Membuatnya

Analisis ini banyak diaplikasikan guna mempelajari interaksi genotype-environment ataupun tabel dua arah. Kemampuan visualisasi dan deskriptifnya sesuai dengan ketersediaan perangkat yang mudah untuk digunakan. Sehingga akan memudahkan dan memungkinkan data scientist untuk memeriksa data dua arah dengan mengklik tombol computer. Dalam data science, metode biplot ini terdiri dari tiga jenis, yakni:

Joint

Biplot dapat secara bersamaan memplot informasi mengenai pengamatan serta variabel dalam kumpulan data multidimensi. Jenis Biplot yang satu ini menentukan jarak antar observasi serta hubungan antar variabel.

Principal Components Analysis

Jenis Biplot satu ini merupakan bagan dua dimensi yang mewakili hubungan antar baris dan kolom tabel. Pada Q, analisis Biplot dapat Anda buat menggunakan kotak dialog Maps yang menghasilkan Biplot di PowerPoint atau Excel. Dapat juga memilih Create > Dimension Reduction > Principal Components Analysis Biplot yang dapat menghasilkan variasi interaktif bagan menggunakan R.

Correlation/Covariance

Jenis yang satu ini dapat Anda gunakan untuk mengeksplorasi hubungan antara set variable berbeda. Biplot ini berguna dalam kerangka analisis kovarians, terutama dalam membentuk biplot kovarians. Biplot yang dihasilkan ini menampilkan grafis tunggal dari sebuah variabel serta hubungan antar variabel.

Cara Membuat Biplot

Di bawah ini langkah membuat Biplot untuk membantu Anda melakukan analisis data:

  • Langkah pertama, pilih sel dalam kumpulan data.
  • Kemudian, pilih pada tab pita Analyse-it dalam grup Analisis Statistik, klik Multivariat, lalu pilih menu Biplot atau Monoplot dan klik tipe plot.
  • Dalam daftar Variabel, pilih variabel.
  • Anda bisa memberi label pengamatan dengan pilih centang Label poin. Sedangkan, untuk memberikan label variabel bisa pilih centang Label vector. Kedua pilihan ini opsional bisa Anda pilih maupun tidak.
  • Pilih variasikan warna atau simbol titik, lalu di daftar drop down Grup/Warna/Simbol pilih variabel untuk menampilkan stratifikasi. Langkah ini juga opsional.
  • Langkah terakhir, klik hitung.

Analisis Biplot merupakan overlay plot skor dan plot pemuatan yang merupakan plot umum dalam PCA.

Baca Juga:

Analisis Kualitatif Menggunakan Nvivo

Kategori
Jasa Olah Data

Analisis Kualitatif Menggunakan Nvivo

Analisis Kualitatif Menggunakan Nvivo

Penelitian kualitatif belakangan ini menjadi semakin populer dan diterima secara luas. Penelitian metode ini sebagian besar menghasilkan data berbasis teks yang tidak terstruktur, seperti transkrip wawancara, entry buku harian, catatan observasi, dan catatan medis serta keperawatan. Analisis kualitatif menggunakan Nvivo dapat membantu memudahkan dalam mengolah datanya.

Kuasai Analisis Kualitatif Menggunakan Nvivo dengan Cara Instalasinya

Nvivo merupakan salah satu perangkat lunak analisis data kualitatif dengan bantuan komputer (CAQDAS) yang dikembangkan oleh QSR International dari Melbourne, Australia. Perangkat lunak ini memungkinkan penyelidikan kualitatif di luar penyortiran, pengkodean, dan pengambilan data.

Perangkat ini juga berfungsi untuk mengintegrasikan pengkodean dengan pembentukan, tautan, dan pemodelan kualitatif. Dengan aplikasi ini, penelitian kualitatif yang sering mengalami masalah dalam coding otomatis dapat terpecahkan. Sehingga peneliti dapat menyajikan data dalam bentuk grafik, tabel, diagram, dan scale connector.

Keunggulan Aplikasi Nvivo

Bila tujuan luaran percobaan atau penelitian akan Anda cantumkan ke jurnal, adanya penyajian data melalui aplikasi ini lebih profesional dari deskripsi yang begitu panjang. Pasalnya, deskripsi panjang dapat membingungkan pembaca atau reviewer. Selain itu, aplikasi ini bisa Anda manfaatkan sebagai Kajian Pustaka.

Bila homebasenya terbatas dengan mendeley atau zotero yang tujuannya untuk referensi, Anda akan mendapatkan satu tangga ke atas lebih sistematis dalam membuat atau menyusun kajian pustaka saat penelitian kualitatif menggunakan Nvivo.

Cara Instalasi Aplikasi Nvivo

  1. Langkah pertama, unduh Nvivo 12 di laman resmi. Pastikan software laptop Anda sesuai dengan spesifikasi Nvivo. Bisa untuk versi 32 bit atau 64 bit, tipe sistemnya bisa Anda lihat dengan buka File Explorer > klik kanan > properties pada My PC.
  2. Ikuti proses instalasi dengan centang license agreement dan lokasi instalasi.
  3. Setelah instalasi, pilih opsi trial lalu pilih Nvivo 12 plus dan klik accept.
  4. Isi registrasi aplikasi secara online sesuai panduan dan setelah selesai Anda bisa menggunakan aplikasinya.

Tahap Teknik Analisis Data Kualitatif dengan Aplikasi Nvivo

Di bawah ini teknik-teknik analisisnya, yakni:

  • Mengimpor data atau sumber data.
  • Mengkoding data.
  • Visualisasi data.
  • Penyajian data.
  • Penarikan kesimpulan.

Analisis kualitatif menggunakan Nvivo tidak perlu Anda ragukan lagi dan dapat meningkatkan kualitas penelitian secara signifikan. 

Baca Juga:

Persamaan Nonparametrik Seemingly Unrelated Regression (SUR)

Kategori
Jasa Olah Data

Persamaan Nonparametrik Seemingly Unrelated Regression (SUR)

Persamaan-Nonparametrik-Seemingly-Unrelated-Regression-SUR

Persamaan nonparametrik Seemingly Unrelated Regression (SUR) harus Anda perhatikan dengan baik ketika mempelajari ilmu statistik. Dalam mempelajarinya, sudah semestinya Anda mengenal pengertian, karakteristik, sampai dengan langkah-langkah saat mengimplementasikannya.

Pengertian Persamaan Nonparametrik Seemingly Unrelated Regression (SUR)

Seemingly Unrelated Regression adalah metode statistik yang berperan penting dalam mengatasi situasi saat berhadapan dengan setidaknya dua set data regresi yang saling berkaitan. Akan tetapi, tiap variabel regresinya tidak saling terkait dengan model parameternya.

Untuk persamaan nonparametrik pada SUR lebih mengacu pada pemakaian model regresi yang tidak berkaitan dengan parameter tertentu. Karena hal itu, metode yang satu ini memberikan fleksibilitas jauh lebih besar dalam memastikan hubungan antar variabel di regresi.

Ciri Persamaan Nonparametrik SUR

Dengan pengertian tersebut, persamaan nonparametrik SUR juga memiliki sejumlah ciri. Adapun salah satu cirinya yaitu menggunakan teknik statistik yang cenderung lebih umum.

Teknik tersebut berupa metode kernel smoothing. Bisa juga menggunakan metode nonparametrik lainnya. Metode ini bertujuan untuk melakukan evaluasi pada hubungan antar variabel.

Lalu untuk ciri lainnya yaitu tidak memiliki asumsi mengenai bentuk hubungan antar variabel. Dalam hal ini yaitu variabel independen maupun dependen.

Lebih lanjut, persamaan nonparametrik SUR juga tidak memiliki asumsi mengenai distribusi kesalahan dalam beragam regresi. Dengan ciri-ciri ini, maka persamaan nonparametrik SUR bisa Anda manfaatkan ketika berhadapan dengan data yang sifatnya kompleks.

Upaya Mengimplementasikan Persamaan Nonparametrik SUR

Beralih ke cara mengimplementasikan persamaan nonparametrik SUR, sebenarnya Anda bisa lakukan dengan mengumpulkan data terlebih dahulu. Setelah itu, Anda bisa menentukan model nonparametrik dan melakukan estimasi model.

Langkah selanjutnya, Anda bisa melakukan uji hipotesis. Pengujian ini bisa Anda lakukan pada masing-masing model nonparametriknya. Kemudian Anda tinggal menganalisis hasilnya sesuai dengan data.

Persamaan nonparametrik Seemingly Unrelated Regression (SUR) memang penting dalam statistik. Akan tetapi, Anda membutuhkan data yang lebih banyak dan akurat untuk menerapkan metode tersebut. Dengan demikian, Anda bisa mengatasi asumsi parametrik secara tepat dan cepat berkat pemanfaatan persamaan nonparametrik Seemingly Unrelated Regression yang optimal.

Baca Juga:

Generalized Space Time Autoregressive Moving Average (GSTARMA)

Kategori
Jasa Olah Data

Generalized Space Time Autoregressive Moving Average (GSTARMA)

Metode Generalized Space Time Autoregressive Moving Average (GSTARMA)
Metode Generalized Space Time Autoregressive Moving Average (GSTARMA)

Generalized Space Time Autoregressive Moving Average (GSTARMA) adalah model peramalan yang dapat digunakan untuk meramalkan data. Sehingga memiliki keterkaitan waktu dan lokasi. GSTARMA merupakan pengembangan dari model Autoregressive Moving Average (ARMA) yang menambahkan dimensi spasial ke dalam model. Berikut ini ada penjelasan lengkap mengenai metode GSTARMA.

Prinsip Kerja Generalized Space Time Autoregressive Moving Average

Metode GSTARMA bekerja dengan cara memprediksi nilai data pada titik waktu dan lokasi tertentu berdasarkan nilai data pada titik waktu dan lokasi sebelumnya. Metode GSTARMA menggunakan dua jenis bobot untuk menghitung prediksi, yaitu bobot waktu dan bobot lokasi.

Bobot waktu berfungsi untuk menghitung pengaruh nilai data pada titik waktu sebelumnya terhadap nilai data pada titik waktu saat ini. Sedangkan bobot lokasi, berguna untuk menghitung pengaruh nilai data pada lokasi sebelumnya terhadap nilai data pada lokasi saat ini.

Keunggulan Metode GSTARMA

Setelah Anda memahami bagaimana cara kerjanya, metode GSTARMA memiliki beberapa keunggulan, apalagi jika Anda bandingkan dengan model ARMA (Autoregressive Moving Average). Adapun keunggulannya, dapat menangani data yang memiliki keterkaitan spasial, seperti data cuaca, data transportasi, dan data penjualan.

Bahkan, metode GSTARMA dapat memberikan hasil prediksi yang lebih akurat daripada model ARMA, terutama untuk data yang memiliki keterkaitan spasial. Dari segi fleksibilitasnya, metode GSTARMA lebih fleksibel daripada model ARMA. Hal ini karena dapat disesuaikan dengan berbagai jenis data.

Kekurangan Metode GSTARMA

Selain keunggulan, faktanya metode ini juga memiliki beberapa kekurangan. Adapun kekurangannya, metode GSTARMA dapat membutuhkan waktu pelatihan yang lama untuk data besar dan kompleks. Selain itu, metode GSTARMA sulit untuk diinterpretasikan karena melibatkan banyak parameter.

Kesimpulannya, metode GSTARMA adalah metode peramalan yang powerful dan fleksibel, sehingga dapat Anda gunakan untuk meramalkan data. Bahkan, metode Generalized Space Time Autoregressive Moving Average GSTARMA) juga memiliki keterkaitan waktu dan lokasi. Metode GSTARMA dapat memberikan hasil prediksi yang lebih akurat daripada model ARMA, terutama untuk data yang memiliki keterkaitan spasial.

Baca Juga:

Penjelasan Metode Mixed Geographically Temporally Weighted Regression (MGTWR)

Kategori
Jasa Olah Data

Penjelasan Metode Mixed Geographically Temporally Weighted Regression (MGTWR)

Mixed Geographically Temporally Weighted Regression

Penjelasan metode Mixed Geographically Temporally Weighted Regression (MGTWR) perlu Anda pahami kembali. Metode MGTWR atau Mixed Geographically Temporally Weighted Regression menjadi teknik analisis statistik yang berguna untuk memahami hubungan antara variabel respon maupun variabel prediktor dalam konteks spasial dan temporal.

Penggunaan metode ini yang menggabungkan dua elemen penting dalam analisis data. Baik itu,  informasi spasial yang mengacu pada lokasi geografis, maupun informasi temporal yang berkaitan dengan waktu. MGTWR menjadi alat yang berguna untuk berbagai aplikasi. Bahkan  termasuk ilmu sosial, geografi, ekonomi, serta epidemiologi.

Penjelasan Metode Mixed Geographically Temporally Weighted Regression (MGTWR)

MGTWR umumnya menggabungkan dua jenis analisis berat, yakni analisis berat geografis (GWR) serta analisis berat temporal (TWR). Ide dasarnya yakni hubungan antara variabel-variabel yang diamati bisa bervariasi secara geografis serta seiring waktu. Sehingga MGTWR yang mengakui bahwa hubungan statistik tidak selalu konstan di seluruh wilayah dan periode waktu.

Terdapat beberapa konsep dasar yang perlu Anda pahami dalam MGTWR. Analisis Berat Geografis GWR yang memungkinkan untuk memodelkan hubungan antara variabel-variabel dengan mempertimbangkan struktur spasial. Ini artinya bahwa dampak variabel prediktor pada variabel respon bisa berbeda-beda pada lokasi geografis yang berbeda. MGTWR memanfaatkan konsep ini serta memperluasnya ke dimensi waktu.

Analisis Berat Temporal TWR yang serupa dengan GWR. Namun fokusnya pada perubahan hubungan seiring waktu. Sehingga memungkinkan untuk memahami bagaimana hubungan antara variabel-variabel bisa berkembang atau berubah seiring berjalannya waktu.

Kombinasi Geografis dan Temporal MGTWR yang menjadi gabungan dari GWR dan TWR. Ini artinya MGTWR mempertimbangkan variasi spasial serta temporal dalam hubungan statistik. Sehingga, MGTWR bisa menghasilkan model yang lebih kompleks serta akurat. Penggunaan MGTWR memiliki beberapa manfaat, termasuk pemahaman yang lebih mendalam maupun pemantauan dan perencanaan.

Pada rangkaian teknik analisis data yang semakin canggih, MGTWR menjadi metode untuk memahami dan menggambarkan hubungan spasial maupun temporal dalam data. Dengan memahami konsep dasar MGTWR serta mengikuti proses analisis yang tepat. Anda bisa memanfaatkan potensi penuh dari metode ini dalam memecahkan berbagai masalah kompleks.

Baca Juga:

Penjelasan Fungsi Pembobot Fixed Gausian pada Pemodelan Geographically Weighted Poisson Semiparametric (GWPRS)

Kategori
Jasa Buat Peta

Penjelasan Fungsi Pembobot Fixed Gausian pada Pemodelan Geographically Weighted Poisson Semiparametric (GWPRS)

Fixed Gausian GWPRS
Digital World Map Hologram Blue Background

GWPRS merupakan metode statistik yang bisa Anda gunakan untuk memodelkan jenis data penelitian dengan karakteristik spasial. Dalam hal ini, ada yang namanya pembobot pada GWPRS untuk meniadakan bias pada sampel survei sehingga sampel tersebut benar-benar mewakili populasi. Anda tentunya penasaran dengan penjelasan fungsi Pembobot Fixed Gausian pada pemodelan Geographically Weighted Poisson Semiparametric (GWPRS). Ulasan ini akan membantu Anda memahami lebih dalam mengenai Pembobot Fixed Gausian ini. 

Menyimak Penjelasan

Pembobot pada suatu metode statistik adalah sebuah pilihan dan para peneliti bisa menggunakan mana pun yang menurut mereka sesuai. Tentu saja hal ini sama dengan metode analisis, pemilihan pembobot ini membutuhkan pertimbangan yang matang.

Berikut ini merupakan penjelasan fungsi Pembobot Fixed Gausian pada pemodelan Geographically Weighted Poisson Semiparametric (GWPRS). Melalui penjelasan singkat ini Anda bisa mendapatkan sedikit gambaran terkait pembobot Fixed Gausian.  

Apa Itu Pembobot Fixed Gausian?

Pembobot Fixed Gausian memiliki nama lain pembobot Fixed Kernel dan menjadi salah satu jenis fungsi kernel yang dapat peneliti gunakan pada berbagai analisis statistik. Rupanya, hal ini karena pembobot Fixed Gausian memiliki karakteristik yang unik.

Fungsi Pembobot

Fungsi dari pembobot Fixed Kernel ini memiliki distribusi yang bentuknya menyerupai lonceng. Anda pastinya penasaran mengenai penggunaan pembobot Fixed Kernel pada GWPRS, bukan? Nah, di bawah ini merupakan beberapa penggunaan pembobot Fixed Kernel yang bisa Anda ketahui. 

  • Untuk meratakan data dan mengestimasi distribusi probabilitas dari suatu data ketika menggunakan teknik smoothing data. 
  • Untuk memprediksi nilai di titik-titik antara pengamatan yang ada pada proses interpolasi data spasial.
  • Untuk meratakan dan menghasilkan model regresi non-parametrik pada regresi kernel.

Demikianlah penjelasan fungsi Pembobot Fixed Gausian pada pemodelan Geographically Weighted Poisson Semiparametric (GWPRS) ini. Informasi mengenai pembobot Fixed Gausian ini tentu akan menambah pengetahuan Anda mengenai GWPRS itu sendiri. Jadi, ketika Anda harus menggunakan metode GWPRS untuk penelitian Anda tidak bingung lagi harus menggunakan pembobot yang mana.

Baca juga:

Tutorial Singkat Analisis Survival Menggunakan SPSS

Kategori
Jasa Olah Data

Tutorial Singkat Analisis Survival Menggunakan SPSS

analisis survival spss

Analisis survival merupakan metode yang dapat Anda gunakan untuk melakukan memeriksa peluang dari suatu data. Nah, untuk melakukannya Anda tentu akan membutuhkan alat berupa aplikasi statistika seperti SPSS. Anda pastinya penasaran dengan tata cara melakukan analisis survival menggunakan SPSS, bukan? Ulasan berikut ini akan membantu Anda untuk melakukan analisis survival via aplikasi SPSS.  

3 Langkah Analisis Survival Menggunakan SPSS

Melakukan proses analisis ini tidak sulit sama sekali. Jadi, para pemula sekalipun pasti bisa mengikuti tutorial analisis survival yang satu ini. 

Silakan pahami dengan baik penjelasan singkat mengenai cara melakukan analisis survival menggunakan SPSS. 

Mempersiapkan Data Analisis Survival

Anda tentu membutuhkan data untuk bisa melakukan analisis ini menggunakan SPSS. Seperti yang Anda ketahui bahwa setiap metode analisis membutuhkan jenis data yang berbeeda-beda. Untuk analisis survival sendiri Anda harus tahu informasi mengenai waktu atas suatu data beserta statusnya. Kedua data inilah yang akan mengalami pengolahan di aplikasi SPSS. 

Jangan lupa untuk mengatur agar setiap variabel yang Anda masukkan di SPSS sesuai dengan kebutuhan. Kesalahan input data sangat mempengaruhi hasil perhitungan menggunakan aplikasi SPSS sehingga Anda perlu berhati-hati.

Mengeksekusi Data Menggunakan SPSS

Nah, setelah Anda input data dan mendefinisikan variabel untuk analisis survival sekarang saatnya untuk melakukan pemrosesan datanya. Pada jendela SPSS Anda bisa memilih dropdown Analyze. Dari pilihan dropdown tersebut pilihlah menu Kaplan-Meier dan inputkan variabel analisis survival yang Anda siapkan. 

Selanjutnya Anda hanya perlu menekan tombol define event dan menekan tombol save di opsi survival, hazard. Langkah selanjutnya Anda hanya perlu masuk ke Option untuk memilih survival table. Dari menu ini Anda bisa memilih Plot, Survival, Hazard, lalu menekan tombol Continue dan memilih OK. Silakan tunggu hingga SPSS menampilkan data hasil dan Anda tinggal menginterpretasikan hasil analisis tersebut.

Demikianlah penjelasan singkat mengenai cara melakukan analisis survival menggunakan SPSS. Sekarang Anda sudah paham bagaimana caranya dan bisa mempraktikkannya sendiri menggunakan data penelitian yang Anda miliki.

Baca Juga:

Penjelasan Metode Gravity yang Penting dalam Survei Geofisika