Tampilkan postingan dengan label SPSS 19. Tampilkan semua postingan
Tampilkan postingan dengan label SPSS 19. Tampilkan semua postingan

Rabu, 10 Juli 2013

Data Analyst

Ternyata persoalan menentukan teknik analisis data tidak hanya persoalan yang dialami mahasiswa, akan tetapi juga oleh dosen. Awal bulan ini saya dapat klien seorang mahasiswa S3, beliau mengaku binggung bagaimana menganalisis data. 

Dari pembicaraan itu, kemudian kami terlibat diskusi mengenai desain dan analisis data. Diskusi agak tersendat karena beliau tidak mau menunjukkan proposal. Dan lagi ditanyain hipotesisnya seperti apa juga tidak dijawab dengan jelas. Akhirnya kami berdiskusi dengan hasil yang produktif. Kami menyepakati untuk memakai teknik analisis tertentu untuk melakukan analisis datanya.

Dari diskusi tersebut, beliau berterimakasih karena telah dibantu untuk menemukan teknik analisis yang relevan. Dari kasus tersebut menunjukkan peran data analyst cukup signifikan, sebagai tenaga ahli yang membantu pengambilan keputusan. Mereka bagaikan kamus berjalan yang siap menjawab pertanyaan yang menginginkan berkonsultasi.

Peran tenaga analyst sangat membantu dalam menyingkat waktu karena jika mereka mempelajari sendiri teknik statistik yang relevan, belum tentu mereka akan dapat dengan tepat memilih teknik analisis yang relevan. Tidak jarang mereka tetap salah dalam menentukan teknik analisis yang digunakan, meski telah belajar sekian waktu sampai harus lembur. Bahkan, sebagian dari mereka pun, telah belajar berhari-hari bahkan berminggu-minggu untuk mempelajari akan tetapi tetap tidak dapat menentukan teknik statistik yang relevan.


Minggu, 02 September 2012

Statistik Univariat

Tulisan ini merupakan kelanjutan dari tulisan saya sebelumnya.
Singkat cerita, saya merekomendasikan pada si ibu untuk memakai one sample t test (t tes satu sampel).Hal ini saya pilih karena istilah monovariat sama saja dengan univariat, atau disebut sinonim. 
Ketika Anda googling atau searching di internet anda juga akan ditawarkan untuk mengecek univariat. Nah, baru ketika Anda mengklik univariat, akan muncul berbagai teknik analisis univariat yang ada. Anda dapat menelusuri sumber tersebut satu per satu untuk mendapatkan materi/informasi seputar statistik univariat.
Kenapa saya menyarankan untuk memakai one sample t test? Hal ini didasarkan pada tujuan analisis dan jenis data yang didapatkan. Anda harus mengingat tulisan saya sebelumnya tentang teknik pemilihan analisis statistik untuk aplikasi penelitian. Pada tulisan tersebut, lihat tabel, kita dapat cek ketika tujuan yang hendak dijawab adalah menguji perbedaan satu sampel dengan jenis data yang didapatkan adalah data interval/rasio maka teknik analisis yang dipakai adalah one sample t test. Jika Anda lupa, baiknya kembali baca tulisan saya tersebut.
One sample t test termasuk dalam statistik parametrik, sehigga sebelum dipakai kita perlu uji asumsi yakni: Uji normalitas dan uji homogenitas. Berdasarkan pengalaman saya,  menangani jasa olahdata, memang alat uji ini jarang dipakai oleh para peneliti.
Apakah uji univariat hanya one sample t test? kemudian apa sajakah alat analisis yang masuk statistik bivariat? akan kita bahas pada tulisan saya berikutnya. 

Jumat, 16 Desember 2011

SEM Full Model Menggunakan Lisrel 8.8

Model persamaan struktural (structural equation modelling-SEM) merupakan pengembangan dari analisis regresi. Jika pada analisis regresi kita hanya menguji satu persamaan saja, maka dengan SEM kita dapat menguji beberapa persamaan secara langsung dan simultan. Analisis ini sudah banyak digunakan oleh mahasiswa dari S1, S2 maupun S3. Jika dahulu banyak digunakan di ilmu-ilmu perilaku, maka sekarang ini penggunaannya sudah banyak digunakan di ilmu ekonomika, kelautan, pertanian, teknik dan lain-lain.
Untuk melakukan analisis SEM, kita dapat menggunakan software diantaranya: AMOS dan Lisrel. Program ini adalah yang paling banyak digunakan. AMOS saat ini sudah sampai pada versi 19 sedangkan Lisrel versi 8.8.
Umumnya dalam menganalisis SEM, kita mulai dengan melakukan analisis CFA kemudian dilanjutkan dengan full model. Fungsi dari CFA adalah untuk menyeleksi variabel yang dimasukkan melalui validitas dan reliabilitasnya. Setelah didapatkan hasil CFA yang bagus, kemudian dilanjutkan ke uji full model.
Berikut contoh hasil analisis full model dengan menggunakan software Lisrel 8.8