Ringkasan Buku Panduan SPSS v23 MacOS X (bisa Windows juga) Compled Tugas Akhir Semester 5| Metodologi Penelitian

Tugas UAS Semester 5 

Matkul: Metodologi Penelitian (MPN) 

Yosafat Belmiro S 

Bab 1 Pendahuluan

            Buku panduan SPSS Versi 23 ini menjelaskan kepada saya bagaimana cara menggunakan berbagai banyak fitur yang telah tersedia di SPSS versi 23 for MacOS 10.13.1 High Sierra. Dimana hal ini dirancang untuk memberikan langkah-demi langkah, cara demi cara untuk dapat memahami fitur ini. Semua contoh yang ada didalam buku baik itu gambar semuanya dipasang dan dikerjakan dengan aplikasi SPSS Versi 23 ini. Studi kasus memaminya seperti ini:

Sebagian besar contoh yang telah disediakan di buku ini menggunakan data demo.sav. data ini adalah data survei fiktif dari beberapa ribu dan banyak orang yang dimana berisi informasi demografis dan konsumen dasar. Nah kalau kita pake versi mahasiswa, versi demo.sav adalah sampel yang representative dari data yang aslinya dimana data file dikurangi untuk memenuhi batas 1.000 kasus atau lebih. Sample file yang diinstal dapat ditemukan di Sampel subdirektori intalasi direktori. Biasanya kalau di windows 7-10 ada folder terpisah dalam sampel subdirektori itu untuk masing-masing Bahasa berikut; Perancis, Jerman, Italia, Jepang, Korea, Inggris, Polandia, Cina Sederhana, Cina Tradisional, Spanyol, dan Rusia.

Tidak semua file tersedia dalam semua Bahasa. Cara membukanya dari tombol menu File>Open>Data… nanti muncul kotak dialog untuk membuka file ditampilkan secara default dari IBM SPSS. File nya biasanya dengan eksistensi.sav akan ditampilkan, kalau dalam contoh ini menggunakan file demo.sav Copyright IBM Corporation tahun 1989-2013. File datanya akan ditampilkan biasanya di Editor Data. Kalau dalam Data View, kalau mengarahkan mousepad pada variable Nama (Judul Kolom), maka variable label yang lebih deskriptif ditampilkan (dengan caatan jika label telah ditetapkan untuk variable in). secara Default (otomatis mungkin), nilai data actual ditampilkan. Nah untuk menampilkan label:

View>Nilai Label atau dapat menggunakan tombol nilai label pada toolbar. Seperti contoh yang ada di gambar dalam buku SPSS Versi 23 ini.

            Lalu setelah kita memasukkan data yang ingin kita kerjakan, timbul pertanyaan dalam diri saya, bagaimana nih cara menganalisisnya? Karena dari segi penampilan SPSS Versi 23 ini sama dengan Microsoft Office Excel 2015 dari segi perumusan dan algoritma, menurut saya. Maka jawaban yang saya temukan dalam Aplikasi dan buku SPSS v23 ini adalah..

Menganalisis>Statistik Deskriptif>Frekuensi

Maka setelah saya memasukkan data acak (uji coba) maka icon disamping masing-masing variable akan memberikan informasi tentang tipe data dan tingkat pengukuran

Numeric – Tali – Tanggal – Waktu – Skala (Continuous) – Nominal.

            Setelah data sudah di masukkan (input), selanjutnya saya akan belajar membuat grafik dari data yang telah saya buat (acak), ini saya langsung coba di Macbook saya dengan panduan buku SPSS v23.

Misal membuat Grafik yang menunjukkan hubungan antara Mahasiswa dengan Dosen Pembimbing Akademik (Dosen PA).

1. Pilih Grafik>Bagan Builder

            Pilih Variabel yang akan di analisis

            Frekuensi hubungan Mahasiswa dengan Dosen PA.

2. Klik tab gallery

3. Klik Bar

4. Tarik ikon Clustered Bar ke kanvas yang dimana merupakan area yang luas diatas galeri.

5. Gulir kebawah daftar variabel, klik kanan mouse pad hubungan Mahasiswa dan Dosen PA, lalu pilih angka nya sebagai tingkat pengukuran.

6. Drag bagian kolom mahasiswa variabel sumbu x

7. klik kanan pada dosen PA dan pilih nominal(angka) yang telah dimasukkan sebagai tingkat pengukurannya.

8. Tarik dosen PA variabel ke zona drop klaster di sudut kanan atas kanvas.

9. Klik oke untuk membuat grafik dan selesai.

            Grafik batang akan ditampilkan dalam kolom Viewer. Grafik menunjukkan hubungan antara Mahasiswa dengan dosen PA. kita juga dapat mengedit grafik dan tabel dengan mengklik dua kali dalam isi panel jendela Viewer dan bisa juga copy paste hasil kerjaan kita ke aplikasi lain.

Persyaratan Software dan hardware SPPS 23

ü  Prosesor Intel Pentium atau kompatibelnya (lebih bagus dengan menggunakan Intel Core i5 atau AMD A8), dapat juga prosesor AMD Athlon atau kompatibelnya. Colock Speed yang disarankan adalah 1,5 GHz keatas.

ü  Memori (RAM) minimal 2GB

ü  Kapasitas Hardisk minal 2GB

ü  Untuk system Operasi Windows, bisa menggunakan Microsoft Windows 7(32 atau 64bit), Win XP (Profesional 32bit) atau Win Vista (32 atau 64 bit), Win 8, Win 10, MacOS X 10.8 (Mountain Lion), hingga MacOS X 10.13.4 (High Siera).

ü  Kalau system operasi Linux, bisa menggunakan Debian, Ubuntu, atau Red Hat Enterprise Linux (RHEL).

BAB 2 Memasukkan dan Mengedit Data.

Beberapa keterangan:

Label adalah keterangan untuk nama Variabel yang bisa disertakan atau tidak, kalau untuk keseragaman bisa diubah menjadi responden.

Decimals biasanya ini tidak aktif karena datanya berbentuk Sting (tanpa decimal).

Values biasanya suka di abaikan.

Missing data yang hilang atau tidak ada isinya seperti responden yang mungkin belum punya nama, maka datanya missing. Karena dianggap semua responden punya nama.

Column hampir sama dengan Width, fungsinya menyediakan lebar kolom yang diperlukan untuk pemasukan data.

Align posisi data, apakah dikanan, kiri, atau tengah sel.

Measure ini adalah hal yang penting di SPSS, karena menyangkut variabel yang nantinya jenis analisis yang digunakan.

Role tetap pada pilihan input.

Menu edit pada SPSS digunakan untuk melakukan perbaikan atau perubahan berkenaan dengan data yang telah dibuat ataupun berbagai opsi lainnya. Perbaikan atau perubahan meliputi menghapus data/kasus, menambah variabel, menemukan nomor kasus dsb. Funsi ini juga dapat bisa menduplikasi data dan mengganti isi data tentunya pada pilihan di menubar SPSS 23 ini. Kalau mau mencari data tenggal tekan CTRL-F (pada Windows) dan Command+F (pada MacOS).  Beberapa penjelasan SPSS dalam bab 2 buku ini telah coba saya praktekkan dalam bab 1 diatas. Dasarnya sih harus ngerti Excel baru bisa dengan mudah megerti SPSS ini.

BAB 3 Mengelola Data sebelum Dilakukan Proses Statistik

            Mendefinisikan data

Selain mendefinisikan jenis data, Anda juga dapat menentukan deskriptif label variabel dan nilai label untuk

nama dan nilai-nilai data variabel. Ini label deskriptif yang digunakan dalam laporan statistik dan grafik.

Menambahkan Label Variabel

Label dimaksudkan untuk memberikan deskripsi variabel. Deskripsi ini adalah versi seringkali lebih lama

nama variabel. Label bisa sampai 255 byte. Label ini digunakan dalam output Anda untuk mengidentifikasi

variabel yang berbeda.

Mengubah Variabel Jenis dan Format

Tipe kolom menampilkan tipe data saat ini untuk masing-masing variabel. Jenis data yang paling umum adalah

numerik dan string, tapi banyak format lain yang didukung. Di saat data file, variabel mahasiswa. 

Data Set

            SPSS 23 mempunyai kemampuan untuk membuka lebih dari satu data pada saat yang bersamaan; sebenernya sih sama saja dengan program Microsoft Excel yang biasa disebut dengan sheet. Supaya tidak bingung, penamaan dataset jangan dikacaukan dengan nama data yang sebenarnya. Contohnya MAHASISWASTTBI.sav , datadosenPA.sav. dataset itu hanyalah keterangan posisi data saat sebuah data dibuka. Dan cara copy nya juga hampir sama dengan menekan tombol kombinasi Command+C (CTRL+C) dan menempelnya atau paste dengan tombol Command+V (CTRL+V).

Menu Data

            Dalam beberapa kasus ada beberapa data yang perlu dipersiapkan terlebih dahulu sebelum di proses dengan prosedur statistik tertentu.

Split File berfungsi untuk untuk memisahkan File dengan Kriteria.

Select Case digunakan untuk menyeleksi isi File dengan Kriteria tertentu.

Sort cases, biasanya digunakan untuk mengurutkan Data.

BAB 4 dan 5 Transformasi Data untuk membantu Proses Pengolahan Data

            Sebenernya sih sama aja seperti bentuk persiapan data lainnya, tentu tidak semua data harus ditransformasi terlebih dahulu, banyak data yang dapat langsung di proses tanpa dilakukan transformasi.

SPSS 23, menyediakan menu TRANSFORM untuk proses transformasi, prinsipnya adalah untuk mentransformasi atau mengubah sebuah variabel (data) untuk keperluan-keperluan khusus. Bantuk data mesti di ubah dalam bentuk (log) logaritma. Untuk itu digunakan menu Transform untuk mengubah data asli menjadi data logaritma secara praktis dan cepat. Kemudian dengan menu lain (Analyze) dilakukan uji data logaritma. Maka dati itu kegiatan transformasi data pada dasarnya adalah melengkapi pengerjaan metode-metode statistik. Cara-cara sudah dijelaskan secara detail pada buku panduan SPSS 23 ini. Mengenai data logaritma, saya juga belum terlalu tahu di menu Microsoft Excel, dan masih belum tahu juga apakah Ms. Excel memiliki fitur seperti SPSS 23 ini.

Data kategoris. Dengan sejumlah nilai yang berbeda atau kategori (misalnya, jenis kelamin atau perkawinan

status). Juga disebut data kualitatif. Variabel kategori dapat string (alfanumerik) data atau

variabel numerik yang menggunakan kode numerik untuk mewakili kategori (misalnya, 0 = jomblo dan 1 =

Merried)

Ada dua tipe dasar data kategoris:

1. Nominal. Data kategori di mana tidak ada perintah yang melekat pada kategori. Sebagai contoh, pekerjaan

kategori penjualan tidak lebih tinggi atau lebih rendah dari kategori pekerjaan pemasaran atau penelitian.

2. Ordinal. Data kategori mana ada urutan yang berarti kategori, tetapi tidak ada

Jarak diukur antara kategori. Misalnya, ada perintah untuk nilai-nilai tinggi, sedang, dan

rendah, tetapi "jarak" antara nilai-nilai tidak dapat dihitung.

Skala. Data yang diukur pada interval atau rasio skala, di mana nilai-nilai data menunjukkan kedua urutan

nilai-nilai dan jarak antara nilai-nilai. Misalnya, gaji $ 72.195 lebih tinggi dari gaji

$ 52.398, dan jarak antara dua nilai adalah $ 19.797. Juga disebut sebagai kuantitatif atau

Data kontinyu.

Bagian 2 ( inti dalam Statisitk yang sudah diuraikan dalam buku panduan SPSS 23)

Bab 6 “Mendesain Tabel Statistik secara Profesional”

            Tabel adalah salah satu outpu statistik deskriptif yang sering digunakan dalam praktik. Selain praktis, tampilan tabel juga mempunyai keunggulan karena isinya itu adalah perpaduan dua data atau bisa lebih.

Fasilitas Tabels dalam SPSS 23 dibagi menjadi dua cara pembuatan yakni Custom Tabels dan Multiple Respon. Dalam buku panduan ini sudah dijelaskan dengan sangat rinci dan jelas cara membuat dan meng-input data.

Bab 7 Membuat dan Mengelola Multiple Response Table

            Multiple Resnponse pada dasarnya adalah suatu respons (jawaban) yang dapat memunculkan lebih dari satu kemungkinan jawaban. Pembuatan data multiple response juga agak berbeda dengan data yang single response, karena adanya perbedaan variasi jawaban, sehingga penyusunan dan pemasukan data multiple response juga ada perbedaan. Biasanya selalu ada pertanyaan, dalam arti responden juga bisa menjawab atau hanya melingkari pilihan yang akan dia jawab. Dan untuk mendefinisikan multiple response juga bisa menggunakan menu Analyze à Multi Respone à Define Variable Sets. Dalam hal ini kita tinggal memasukkan data yang akan di kerjakan, sebab dasar-dasarnya sudah kita pahami.

Dan pada menu Analyze juga sudah di sediakan secara detail sesuai dengan kebutuhan.

Bab 8: Membuat Berbagai Grafik Statistik

            Tentunya Program SPSS 23 ini menyediakan aneka bentuk grafik. Selain lebih menarik secara visual, tampilan grafik kadang dapat memberi informasi secara kesuluruhan yang lebih praktis daripada deretan angka atau teks. Pembuatannya melalui SPSS adalah;

1.     Lewat menur CHART BUILDER; inilah fasilitas terbaru yang diperkenalkan mulai SPSS versi 14 dan sangat memudahkan pengguna untuk membuat grafik statistic.

2.     Lewat submenu GRAPHBOARD TEMPLATE CHOOSER; fasilitas ini adalah yang terbaru dari SPSS, yang belum ada di SPSS 16. Fasilitas ini mirip dengan CHART BUILDER, hanya prosedur ini memungkinkan grafik divisualisasikan secara lebih jelas dan variatif.

3.     Lewat menu LEGACY DIALOGS. Pembuatan grafik dengan cara ini akan melalui serangkaian kotak-kotak dialog.

Walaupun caranya berbeda tapi pada dasarnya akan menghasilkan output grafik yang sama. Kalau buku ini hanya menampilkan cara pembuatan grafik lewat CHART BUILDER dan GRAPHBOARD TEMPLATE CHOOSER.

Pembagian jenis Grafik Statistik

1.     Data yang berbasis waktu (time series), missal penjualan tahun 2000-2007 atau data produksi harian barang X; biasanya sebaiknya ditampilkan dalam grafik garis (line).

2.     Data yang tidak berbasis waktu, missal komposisi pendidikan karyawan, tinggi badan sekelompok orang; biasanya ditampilkan dalam grafik bar, atau pie, dll.

3.     Data yang memerlukan penanganan khusus, atau yang terkait dengan metode statistic, seperti pengujian normalistas.

Kalau di SPSS 23 ini memiliki fasilitas pembuatan grafik secara langsung dari satu atau lebih angka (sumber data) yang ada dalam sebuah output statistic. Fasilitas grafik yang disediakan SPSS bisa saya bilang sangat lengkap, baik itu berupa jenis-jenis grafik yang bisa dibuat, atau kelengkapan variasi editing sebuah grafik. Banyak tampilan grafik yang bersifat ‘khas’ statistic yang sulit untuk dilakukan dengan program spreadsheet, seperti Microsoft Excel. Namun demikian, ada kelebihan program Microsoft Excel dalam pembuatan grafik yang tidak dimiliki SPSS. Contohnya adalah, Program Excel bisa melakukan kegiatan recalculation, yakni secara otomatis tampilan grafik akan menyesuaikan perubahan yang terjadi pada data. Program SPSS mempunyai kompabilitas yang sangat tinggi dengan program Office (seperti Ms.Excel, Word, Power Point dan lainnya), sehingga sebuah grafik yang dibuat dengan SPSS secara mudah bisa di transfer ke program Excel, Word, atau Power Poin.

Bab 9: Statistik Deskriptif; Menggambarkan Data dalam bentuk Angka.

            Statistik Deskriptif itu lebih berhubungan dengan pengumpulan dan peringkasan data, serta penyajian hasil peringkasan data (pengumpulan dan peringkasan). Data-data statistic yang bisa diperoleh dari hasil sensus, survei, atau pengamatan lainnya, umumnya sih masih acak ‘mentah’ dan tidak terorganisir dengan baik (raw data). Selain tabel dan grafik, untuk mengetahui deskripsi data diperlukan ukuran yang lebih eksak, ukuran statistic tersebut dinamakan summary statistics (ringkasan statistic). Tiga kelompok ukuran statistic yang sering dipakai;

1.     Mencari Central Tendency (kecenderungan Terpusat), seperti Mean, Median, dan Modus.

2.     Mencari ukuran Despersi, seperti Standar Deviasi, Varians.

3.     Mengetahui bentuk data, dengan ukuran Skewness dan Kurtosis.

Menu REPORTS lebih berhubungan dengan laporan (report) dari variable-variabel yang bertipe kategorikal (nominal atau ordinal) yang mempunyai fasilitas untuk meringkas satu kelompok data.

a)     FREQUENCIES
Membahas beberapa ukuran statistic dasar, seperti Mean, Median, Kuartil, Persentil, Standar Deviasi dan lainnya.

b)    DESCRIPTIVES
Descriptives lebih kompleks dari menu FREQUENCIES; menu ini dapat menyajikan ukuran statistic beberapa variable dalam satu tabel, serta untuk mengetahui skor z (akhir) dari satu distribusi data.

c)     EXPLORE
menu ini lebih lengkap dari Descriptives, fungsinya adalah untuk memeriksa lebih teliti sekelompok data, antara lain data screening, menguji ada tidaknya outlier, uji asumsi kenormalan data dan kesamaan varians, serta penanganan per subgroup atau per kasus.

d)    CROSSTABS
Digunakan untuk menyajikan deskripsi data dalam bentuk tabel silang (crosstab), yang terdiri dari baris dan kolom.

e)     RATIO
menyediakan ringkasan statistic untuk data hasil perbandingan dua data tertentu.

f)     P-P PLOTS DAN Q-QPLOTS
unutk menampilkan grafik pengujian distribusi data.

g)     CODEBOOK
fasilitas terbaru dari SPSS 17 untuk memberi informasi tentang property sebuah variable, namum bukan isi variablenya.

h)    CASE SUMMARIES
digunakan untuk melihat lebih jauh isi statistic deskriptif yang meliputi subgroup dari sebuah kasus.

i)      OLAP CUBES
Fasilitas ini digunakan untuk membuat tabel yang menghubungkan sejumlah variable sebagai baris dan sejumlah variable lain sebagai isian kolom.

j)      Numerator
Rasio pembagian dua variable, sehingga diperlukan variable pembilang dan penyebut.

k)    Denumerator
variable penyebut yang juga harus berupa data bertipe rasio.

Pada buku ini juga dijelaskan bagaimana proses-proses melaukan analisa (analyze) pada program SPSS 23, dan juga bagaimana cara untuk membandingkan data. Saya rasa lebih mudah melihat dengan versi yang telah disediakan di youtube, karena lebih mudah dan langsung di praktekkan.

Bab 10: Crosstab dan Chi-Square: Analisis Hubungan Antarvariabel Kategorikal

            Sederhananya Crosstab (tabel silang) adalah sebuah tabel silang yang terdiri atas satu baris atau lebih dalam satu kolom atau lebih. Dasarnya adalah sebuah Crosstab = isi menu Tables. Perbedaannya terletak pada adanya metode-metode statistic untuk mengukur kekuatan asosiasi (Hubungan) antara dua variable yang tersedia pada crosstab, sedangkan Tables tidak menyediakan metode-metode tersebut.

Maka dari itu tampilan di Row dan Column masih terdapat variable gender dan kerja. Tentunya hal ini bisa terjadi sesuai dengan kasus yang akan kita mau selesaikan. Data Output juga dapat dilihat dari setiap case prosesing Summary. Maka dari hasil yang sudah ditampilkan oleh SPSS kita dapat mempunyai hipotesis dalam setiap kasus yang akan dikerjakan.

Bab 11: Statistik Induktif Uji T

            Melakukan perkiraan (estimasi) terhadap populasi. Kalau di contoh misalnya rata-rata penggunaan kosmetik para remaja putri di Indonesia? Berapa deviasi standartnya? Nah maka dari itu perlu dilakukan survey di lapangan.

            Tentunya juga melakukan test hipotesis terhadap parameter populasi. Missal penggunaan kosmetik dikalangan putri Indonesia adalah dua kali dalam sehari, apakah hasil sampel yang diperoleh dapat membernarkan dugaan tersebut. Kegiatan dari statistic induktif adalah menguji sebuah hipotesis (dugaan sementara). Dalam melakukan uji hipotesis, tentunya ada banyak faktor yang menentukan, apakah sampel yang diambil berjumlah banyak atau hanya sedikit; apakah standar deviasi populasi diketahui; apakah cvarians populasi juga diketahui; metode parametric apakah yang dipakai, dan seterusnya.

            SPSS hanya memberikan informasi mengenai ringkasan data dan nilai statisitk hitung. Sedangkan keputusan untuk menolak atau menerima sebuah hipotesis tidak diberikan pada output SPSS. Buku ini untuk membantu melakukan prosedur statistic inferensi yang benar dan mengambil keputusan yang tepat berdasarkan output SPSS.

Jika sebuah variable grouping mempunyai isian lebih dari dua, maka tetap harus dipilih dua jenis aja, karena memang ciri uji t adalah membandingkan dua sampel (dalam SPSS dinamakan dua kode input data).

BAB 12-13 Pengujian yang menurut saya disini lebih efektif melihat langsung (youtube) karena lebih mudah melihat dan dipraktekkan.

BAB 14, Korelasi: Uji Hubungan Antarvariabel

            Membahas asosiasi atau kolerasi antar variable-variabel yang ingin diamati. Tipe data juga menentukan jenis kolerasi yang akan digunakan apakah data sampel yang menyediakan bukti cukup bahwa ada kaitan antara variable-variabel dalam populasi asal sampel. Kalau ada Hubungan, seberapa kuat Hubungan antar variable tersebut.

1.     BIVARATE
a. Koefisien korelasi bivarete/product moment person. Koefisien ini mengukur kereratan Hubungan diantara hasil-hasil pengamatan dari populasi yang mempunyai varian (bivariate).
b. Kolerasi peringkat Spearman (rank-Spearman) dan Kendall. Koefisien ini lebih mengukur keeratan Hubungan antara peringkat-peringkat dibandingkan hasil pengamatan itu sendiri. Kolerasi pada data ordinal dan penggunaan asosiasi pada statistic non-parametrik.

2.     PARTIAL
Hubungan linier antara dua variable dengan melakukan control terhadap satu atau lebih variable tambahan (variable control).

Selain kedua jenis korelasi tersebut, ada pula submenu DISTANCE yang bertujuan mengukur adanya kesamaan atau ketidaksamaan antara dua variable atau dua kasus. Prosedur ini digunakan untuk prosedur statistic lainnya, seperti analisis faktor atau diskriminan.

Dasar pengambilan keputusan berdasarkan probabilitas

Jika probabilitas >0,025 maka H₀ diterima

Jika Probabilitas <0,025 maka H₀ ditolak

Kalau berdasarkan tanda * yang diberikan SPSS biasanya di kolerasikan dengan pilihan Flag significant correlation pada prosesnya. Jumlah data yang berkolerasi, yang terlihat bervariasi, digunakan angka dari 1-10.

Arti angka kolerasi dalam penafsiran;

o   Berkenaaan dengan besaran angka. Angka kolerasi untuk Spearmen ataupun Kendall berkisar pada 0 (tidak ada kolerasi sama sekali) dan 1 (kolerasi sempurna). Sebagai pedoman sederhana 0,5 menunjukkan korelasi yang cukup kuat, sedang dibawah 0,5 korelasi lemah.

o   Sama dengan korelasi Pearson, selain besaran korealsi, tanda korelasi juga berpengaruh pada penafsiran hasil. Tanda (negative) pada output menunjukkan adanya arah Hubungan yang berlawanan, sedangkan tanda + (positif) menunjukkan arah Hubungan yang sama.

Koefisiennya biasanya menurut buku yang telah saya baca adalah angka +0,345. Berdasarkan contoh yang telah dibuat dalam buku SPSS 23 ini.

Bab 15 Regresi: Pemodelan Hubungan Antarvariabel

            Analisis statistic dapat pula melibatkan lebih dari dua variable, yang dinamakan dengan statistic multivariant, dengan banyak metode yang digunakan, seperti analisis faktor, analisis korelasi kanonikal dsb. Saat ini telah berkembang pula analisis jalur (path analysis) yang kemudian berkembang menjadi structural equation modeling (SEM). Dalam prakltik, regresi sering dibedakan antara regresi sederhana dan regresi berganda. Disebut regresi sederhana (simple Regression) jika hanya ada satu variable independen, sedangkan disebut regresi berganda (Multiple Regresion) jika ada lebih dari satu variable independen.

            Regresi berjenjang yaitu sejumlah variable independen dimasukkan secara bersama-sama; hal ini umum terjadi dalam pembuatan model regresi. Pada program SPSS ini, terdapat fasilitas Automatic Linear Modeling dimana fasilitas ini adalah yang terbaru pada program SPSS 1, fungsi utamanya adalah menampilkan output regresi secara terpadu dan sistematis. Dengan menggunakan Automatic Linear Modeling, pengguna secara praktis dapat memperkirakan ketepatan prediksi variable dependen, mengetahui tingkat pengaruh variable-variabel independen yang ada, dan kelayakan model regresi.

Bab 16; Berbagai metode Statistik NonParametrik

            Metode ini dilakukan dengan sebuah syarat yang pertama dan terutama adalah sampel yang dipakai untuk analisis statistic parametric haruslah berasal dari populasi yang berdistribusi normal. Yang kedua adalah jika jumlah populasi atau sampel hanyalah sedikit, missal hanya 5 sampai 6 buah. Jadi jika data yang ada tidak berdistribusi normal, atau jumlah data sangat sedikirt sertaq level data adalah nominal atau ordinal, maka perlu digunakan alternative metode-metode statistic yang tidak harus memakai suatu parameter tertentu, seperti keahrusan adanya Mean, Standar Deviasi, Varians, dan lainnya. Metode tersebut disebut sebagai metode statistic nonparametric. Keuntungannya adalah;

1. Metode Nonparametrik tidak mengharuskan data berdistribusi normal, karena itu metode ini sering juga dinamakan uji distribusi bebas (distribution free test).

2. Metode Nonparametik bisa dipakai untuk level data yang ‘rendah’ yakni data nominal dan data ordinal.

3. Metode Nonparametrik cenderung lebih sederhana dan mudah di mengerti dari pada Metode parametric.

Pada bagian 3 di buku ini lebih bersifat melengkapi dua bagian terdahulu dengan tujuan agar pembaca lebih dapat memaksimalkan berbagai fasilitas yang disediakan oleh SPSS.

BAB 17 Transfer dan proteksi data SPSS

            Untuk transfer file dari SPSS ke Microsoft Excel, Word, Access, Powerpoint, program ini sudah Compatible, artinya adalah sudah bisa support semua. Tahapannya seperti biasa yaitu dengan menyorot (blok data) dengan tombol Command+C dan di temple ke data yang ingin di masukkan Command+V

Begitujuga dengan proses Ekspor dan impor data dari SPSS ke Word. Pada saat file di pindahkan otomatis dengan format read only, harus berubah menjadi File Read Write. Demikian sebaliknya.

Bab 18 Tips memilih metode Statistik

1. Pengendalian otomatis dari SPSS

2. Memahami Penggunaan Metode Statistik

3. mengetahui jenis dan Distribusi data

4. Kiat-kiat Penggunaaan Metode Statistik

5. Mengerti darimana data harus dimulai.

Semoga dapat Membantu,, Tuhan Yesus memberkati.

Best Regards 

(Yosafat Belmiro S)