SPSS KORELASI & REGRESI - Statistics & Measurement

CONTOH •Judul: Hubungan ... •Regresi sederhana: yaitu regresi untuk 1 variabel independen dengan 1 variabel dependen...

35 downloads 597 Views 1MB Size
SPSS KORELASI SAMI’AN

KORELASI • Merupakan teknik statistik yang digunakan untuk meguji ada/tidaknya hubungan serta arah hubungan dari dua variabel atau lebih • Korelasi yang akan dibahas dalam pelatihan ini adalah : • Korelasi sederhana pearson & spearman • Korelasi partial • Korelasi ganda

SAM-SPSS-06

KOEFISIEN KORELASI • Besar kecilnya hubungan antara dua variabel dinyatakan dalam bilangan yang disebut Koefisien Korelasi • Besarnya Koefisien korelasi antara -1 0 +1

SAM-SPSS-06

KOEFISIEN KORELASI

• Besaran koefisien korelasi -1 & 1 adalah korelasi yang sempurna • Koefisien korelasi 0 atau mendekati 0 dianggap tidak berhubungan antara dua variabel yang diuji

SAM-SPSS-06

ARAH HUBUNGAN

• Positif (Koefisien 0 s/d 1) • Negatif (Koefisien 0 s/d -1) • Nihil (Koefisien 0)

SAM-SPSS-06

PEARSON CORRELATION • Digunakan untuk data interval & rasio • Distribusi data normal • Terdiri dari dua variabel • 1 Variabel X (Independen) • 1 Variabel Y (dependen)

SAM-SPSS-06

CONTOH • Judul: Hubungan antara intensitas belajar dengan prestasi mata kuliah statistik • Variabel X  Intensitas belajar (diukur dari lamanya belajar dalam satu minggu) • Variabel Y  Prestasi matakuliah statistik (diukur dari nilai ujian akhir semester)

• Hipotesa: • H0 : Tidak ada hubungan antara Intenitas belajar dengan prestasi mata kuliah statistik • Ha : Ada hubungan antara Intenitas belajar dengan prestasi mata kuliah statistik

SAM-SPSS-06

INPUT DATA KE SPSS

SAM-SPSS-06

SPSS • Ada dua view dalam SPSS • Data View  digunakan untuk memasukkan data yang akan dianalisis • Variabel View  digunakan untuk memberi nama variabel dan pemberian koding Data Pearson

SAM-SPSS-06

UJI NORMALITAS

SAM-SPSS-06

UJI NORMALITAS 1. Masukkan variabel yang akan diuji normalitasnya ke kotak dependent list

2. Klik Plots 3. Aktivkan Box Normality plots with test, klik continue kemudian OK

SAM-SPSS-06

INTERPRETASI NORMALITAS

Lihat Sig. KolmogorovSmirnov. Normal apabila Sig. > 0,05 Tidak normal apabila Sig. < 0,05

SAM-SPSS-06

TAHAP ANALISIS

SAM-SPSS-06

TAHAP ANALISIS

1. Blok kedua variabel

2. Klik tombol

3. Aktifkan Box Pearson & Klik OK

SAM-SPSS-06

CARA BACA OUT PUT

Lihat Koefisien pearson korelasi =0,843 dan Sig. (2-tailed) = 0,000

SAM-SPSS-06

INTERPRETASI • Untuk pengambilan keputusan statistik, dapat digunakan 2 cara: 1. Koefisien Korelasi dibandingkan dengan nilai rtabel (korelasi tabel)

• Apabila Koefisien Korelasi > rtabeL Maka ada korelasi yang signifikan (Ha Diterima) • Apabila Koefisien Korelasi < rtabeL Maka tidak ada korelasi yang signifikan (H0 Diterima)

2. Melihat Sig. • Apabila nilai Sig. < 0,05 Maka ada korelasi yang signifikan (Ha Diterima) • Apabila nilai Sig. > 0,05 Maka tidak ada korelasi yang signifikan (H0 Diterima) SAM-SPSS-06

INTERPRETASI • Arah hubungan: • Dilihat dari tanda koefisien korelasi • Tanda (-) berarti apabila variabel X tinggi maka variabel Y rendah • Tanda (+) berarti apabila variabel X tinggi maka variabel Y juga tinggi

SAM-SPSS-06

SPEARMAN • Digunakan untuk jenis data ordinal • Cara analisis dan interpretasi sama dengan Pearson. • Perbedaan hanya pada waktu memilih box yang diaktifkan adalah box spearman

SAM-SPSS-06

SPEARMAN

Aktifkan Spearman & Klik OK

SAM-SPSS-06

KORELASI PARTIAL • Korelasi yang digunakan untuk menguji hubungan dua atau lebih variabel independen dengan satu variabel dependen dan dilakukan pengendalian pada salah satu variabel independennya X1 Y X2 X2 Dikendalikan SAM-SPSS-06

CONTOH • Judul: Hubungan antara biaya promosi dan penjualan dengan mengendalikan jumlah outlet • Variabel X1  Biaya Promosi • Variabel X2  Jumlah outlet (dikendalikan) • Variabel Y  Penjualan

• Hipotesa: • H0 : Tidak ada hubungan antara biaya promosi dengan penjualan apabila jumlah outlet dikendalikan • Ha : Ada hubungan antara biaya promosi dengan penjualan apabila jumlah outlet dikendalikan

SAM-SPSS-06

CONTOH • Buka data : Korelasi ganda dan partial.sav

Data Korelasi Ganda & Partial

SAM-SPSS-06

ANALISIS

SAM-SPSS-06

KORELASI PARTIAL

1. Variabel Penjualan & Biaya Promosi masukkan dalam kotak variabel

2. Variabel Jumlah Outlet masukkan dalam kotak Controlling for: dan klik OK

SAM-SPSS-06

OUTPUT PARTIAL

Interpretasi sama dengan korelasi Pearson & Spearman

SAM-SPSS-06

KORELASI GANDA • Korelasi yang digunakan untuk menguji hubungan dua atau lebih variabel independen dengan satu variabel dependen secara bersamaan X1 Y X2

}

SAM-SPSS-06

CONTOH • Judul: Hubungan antara biaya promosi dan jumlah outlet dengan penjualan • Variabel X1  Biaya Promosi • Variabel X2  Jumlah outlet • Variabel Y  Penjualan

• Hipotesa: • H0 : Tidak ada hubungan antara biaya promosi dan jumlah outlet dengan penjualan • Ha : Ada hubungan antara biaya promosi dan jumlah outlet dengan penjualan

SAM-SPSS-06

CONTOH • Buka data : Korelasi ganda dan partial.sav

Data Korelasi Ganda & Partial

SAM-SPSS-06

KORELASI GANDA

Tidak ada menu khusus korelasi ganda dalam SPSS. Untuk itu bisa digunakan menu regression untuk mencari (R) dan R square

SAM-SPSS-06

KORELASI GANDA

Untuk Korelasi ganda yang digunakan hanya output Model Summary. Lihat koefisien R output yang lain diabaikan

SAM-SPSS-06

INTERPRETASI KORELASI GANDA • Untuk menginterpretasi korelasi ganda lihat nilai R, semakin mendekati 1 maka korelasi semakin kuat • Guna memperkaya analisis, sebelum dianalisis korelasi ganda dapat juga ditambahkan analisis korelasi pada masing-masing variabel independen dengan variabel dependen (caranya sama dengan analisis korelasi pearson

SAM-SPSS-06

SPSS REGRESI SAMI’AN

REGRESI • Analisis regresi adalah analisis lanjutan dari korelasi • Menguji sejauh mana pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen setelah diketahui ada hubungan antara variabel tersebut • Data harus interval/rasio • Data Berdistribusi normal

SAM-SPSS-06

REGRESI • Yang akan dibahas dalam pelatihan ini adalah: • Regresi sederhana: yaitu regresi untuk 1 variabel independen dengan 1 variabel dependen • Regresi ganda: yaitu regresi untuk lebih dari satu variabel independen dengan 1 variabel dependen

SAM-SPSS-06

REGRESI SEDERHANA • Buka data : Pearson.sav

Data Pearson

SAM-SPSS-06

REGRESI SEDERHANA

SAM-SPSS-06

REGRESI SEDERHANA

1. Variabel prestasi statistik masukkan dalam kotak Dependent

3. Abaikan yang lain dan klik OK

SAM-SPSS-06

2. Variabel intensitas belajar masukkan dalam kotak Independent

REGRESI SEDERHANA

Korelasi

Signifikans i Model persamaa n regresi

Persamaan garis regresi SAM-SPSS-06

INTERPRETASI REGRESI SEDERHANA Output 1 Mode l Summary Model 1

R R Square a .843 .711

Adjusted R Square .703

Std. Error of the Estimate 6.973

a. Predictors: (Constant), Intensitas Belajar

• Lihat nilai R = 0,843 ini berarti bahwa korelasi antara variabel X dengan Y adalah 0,843

SAM-SPSS-06

INTERPRETASI REGRESI SEDERHANA Output 2 ANOVAb Model 1

Regression Residual Total

Sum of Squares 3954.224 1604.461 5558.686

df 1 33 34

Mean Square 3954.224 48.620

F 81.329

Sig. .000a

a. Predictors: (Constant), Intensitas Belajar b. Dependent Variable: Prestasi Statistik

• Untuk melihat signifikansi persamaan regresi dapat dilihat dari nilai F = 81,329 dan dibandingkan dengan F tabel • Apabila nilai F < F tabel maka persamaan garis regresi tidak dapat digunakan untuk prediksi • Apabila nilai F > F tabel maka persamaan garis regresi dapat digunakan untuk prediksi • Selain itu dapat pula dengan melihat nilai Sig. dapat digunakan untuk prediksi apabila nilai Sig. < 0,05 SAM-SPSS-06

INTERPRETASI REGRESI SEDERHANA Output 3 Coefficie ntsa

Model 1

(Constant) Intensitas Belajar

Unstandardized Coefficients B Std. Error 38.481 3.506 2.978 .330

Standardized Coefficients Beta .843

t 10.977 9.018

Sig. .000 .000

a. Dependent Variable: Prestasi Statistik

• Untuk membuat persamaan garis regresi dapat dilihat dari kolom B. • Constan = 38,481 • dan intensitas belajar= 2,978

• Berarti persamaan garisnya adalah: Y=38,481 + 2,978 X SAM-SPSS-06

REGRESI GANDA • Digunakan untuk analisis regresi dengan jumlah variabel independen lebih dari satu dengan satu variabel dependen • Ada tambahan asumsi yang harus dipenuhi, yaitu tidak boleh ada korelasi antar variabel-variabel independennya (multikolinearitas)

SAM-SPSS-06

CONTOH • Buka data : Korelasi ganda dan partial.sav

Data Korelasi Ganda & Partial

SAM-SPSS-06

REGRESI GANDA

SAM-SPSS-06

REGRESI GANDA 1. Masukkan Variabel penjualan di kotak Dependent 2. Masukkan Variabel biaya promosi dan jumlah outlet di kotak Independent

4. Aktifkan Colinearity Diagnostic & klik Continue

3. Klik Statistics

5. Abaikan yang lain, klik OK

SAM-SPSS-06

REGRESI GANDA

Signifikans i Model persamaa n regresi

Korelasi

Singnifikansi masing-masing variabel independen

Persamaan garis regresi

Multikolinearitas

SAM-SPSS-06

INTERPRETASI REGRESI GANDA Output 1 Mode l Summary Model 1

R R Square a .976 .952

Adjusted R Square .944

Std. Error of the Estimate 9.757

a. Predictors: (Constant), jumlah outlet, biaya promosi

• Lihat nilai R = 0,976 ini berarti bahwa korelasi antara variabel X1 dan X2 secara bersamaan dengan Y adalah 0,976

SAM-SPSS-06

INTERPRETASI REGRESI GANDA Output 2

ANOVAb Model 1

Regression Residual Total

Sum of Squares 22521.299 1142.301 23663.600

df 2 12 14

Mean Square 11260.649 95.192

F 118.294

Sig. .000a

a. Predictors: (Constant), jumlah outlet, biaya promosi b. Dependent Variable: penjualan

• Untuk melihat signifikansi persamaan regresi dapat dilihat dari nilai F = 118,294 dan dibandingkan dengan F tabel • Apabila nilai F < F tabel maka persamaan garis regresi tidak dapat digunakan untuk prediksi • Apabila nilai F > F tabel maka persamaan garis regresi dapat digunakan untuk prediksi • Selain itu dapat pula dengan melihat nilai Sig. dapat digunakan untuk prediksi apabila nilai Sig. < 0,05 SAM-SPSS-06

INTERPRETASI REGRESI GANDA Output 3 Coefficie ntsa

Model 1

(Constant) biaya promosi jumlah outlet

Unstandardized Coefficients B Std. Error 64.639 13.112 2.342 .398 .535 .101

Standardized Coefficients Beta .551 .496

t 4.930 5.892 5.297

Sig. .000 .000 .000

Collinearity Statistics Tolerance VIF .459 .459

2.177 2.177

a. Dependent Variable: penjualan

• Untuk membuat persamaan garis regresi dapat dilihat dari kolom B. • Constan = 64,639 • Biaya promosi= 2,342 • Jumlah Outlet= 0,535

• Berarti persamaan garisnya adalah: Y=64,639 + 2,342 biaya promosi + 0,535 Jumlah Outlet SAM-SPSS-06

INTERPRETASI REGRESI GANDA Output 4 a Collinearity Diagnostics

Model 1

Dimension 1 2 3

Eigenvalue 2.954 .035 .011

Condition Index 1.000 9.237 16.210

(Constant) .00 .58 .42

Variance Proportions biaya promosi jumlah outlet .00 .00 .41 .00 .59 1.00

a. Dependent Variable: penjualan



Identifikasi kolinieritas dapat dilakukan dengan melihat:

1. Output 3, Kolom VIF.  terjadi kolinearitas apabila nilai VIF > 5 2. Output 4, Kolom eugenvalue  terjadi kolinearitas apabila nilai eugenvalue mendekati 0 3. Output 4, Kolom condition index  terjadi kolinearitas apabila nilai condition index > 15. Dikatakan parah apabila > 30 SAM-SPSS-06