Cara Membuat Tabel Distribusi Frekuensi dan Statistik Deskriptif dengan SPSS
Cara Membuat Tabel Distribusi Frekuensi dan Statistik Deskriptif dengan SPSS | Distribusi frekuensi data penelitian merupakan bagian dari analisis statistik deskriptif. Distribusi frekuensi digunakan untuk memberikan gambaran ringkas dan praktis dari sekelompok data yang disajikan dalam bentuk tabel atau daftar frekuensi. Hal ini dimaksudkan agar para pembaca lebih mudah memahami data-data yang dipakai dalam penelitian tersebut. Sementara itu, hasil analisis statistik deskriptif pada umumnya memuat informasi tentang jumlah sampel, nilai rata-rata, median, distribusi skewness, kurtosis, range, nilai maksimal, nilai minimal, nilai sum atau penjumlahan dan lain sebagainya.
Contoh Kasus Membuat Tabel Distribusi Frekuensi dan Statistik Deskriptif dengan SPSS
Sebagai contoh, misalnya seorang guru ingin membuat ringkasan data dalam bentuk tabel distribusi frekuensi dan menampilkan hasil analisis statistik deskriptif untuk data jenis kelamin dan hasil belajar siswa pada mata pelajaran PPKn kelas B SMP Negeri 2 Harapan Indonesia. Adapun data jenis kelamin dan hasil belajar siswa tersebut dapat kita lihat pada tabel di bawah ini.
[Download data excel input-output SPSS lengkap]
Catatan: jumlah siswa kelas B sebanyak 20 orang. Data jenis kelamin berupa data kualitatif berskala nominal, sementara data hasil belajar siswa berupa data kuantitatif (data angka) berskala rasio.
Karena ada dua sifat data yang berbeda (kualitatif dan kuantitatif) maka proses pembuatan tabel distribusi frekuensi dan analisis statistik deskriptif dilakukan sebanyak dua kali. Adapun langkah-langkah cara membuat tabel distribusi frekuensi dan analisis statistik deskriptif dengan program SPSS adalah sebagai berikut.
Cara Membuat Tabel Distribusi Frekuensi dan Analisis Statistik Deskriptif dengan SPSS
1. Buka program SPSS, selanjutnya klik Variable View, pada bagian ini kita diminta untuk mengisi properti variabel. Adapun pengisian properti variabel tersebut dapat mengikuti ketentuan berikut ini.
Langkah-Langkah Pengisian Properti Variabel
Properti variabel “Jenis Kelamin”, maka isikan:
Name tuliskan Jenis_Kelamin
Type pilih String.
Caranya pada bagian “Type” klik kolom Numeric hingga muncul kotak dialog “Variable Type”.
Dari sekian banyak pilihan, aktifkan pilihan String, selanjutnya pada bagian “Characters” ketikan 9 (hal ini dikarenakan banyaknya karakter huruf untuk kata (laki-laki) dan (perempuan) pada variabel jenis kelamin masing-masing terdiri 9 buah huruf). Setelah itu klik Ok. Tampak di layar
Width pilih 9
Decimals pilih 0
Label ketikan Jenis Kelamin
Value pilih None
Missing pilih None
Columns pilih 9
Align pilih Left
Measure pilih Nominal
Role pilih Input
Properti variabel “Hasil Belajar”, maka isikan:
Name tuliskan Hasil
Type pilih Numeric
Width pilih 8
Decimals pilih 0
Label ketikan Hasil Belajar
Value pilih None
Missing pilih None
Columns pilih 8
Align pilih Right
Measure pilih Scale
Role pilih Input
Jika proses pengisian properti variabel ini sudah dilakukan dengan benar, maka tampak di layar SPSS seperti gambar di bawah ini.
2. Kemudian klik Data View, maka ada dua variabel dengan nama “Jenis_Kelamin” dan “Hasil”. Langkah selanjutnya tuliskan data jenis kelamin dan data hasil belajar siswa ke kolom yang tersedia (atau bisa dilakukan dengan cara copy paste dari data tabulasi yang ada di excel). Jika sudah dimasukkan dengan lengkap maka hasilnya tampak sebagaimana gambar berikut.
3. Langkah selanjutnya, dari menu utama SPSS klik Analyze, lalu klik Descriptive Statistics, kemudian klik Frequencies…
4. Muncul kotak dialog dengan nama “Frequencies”, selanjutnya masukkan variabel Jenis kelamin ke kotak Variable(s). Setelah itu, berikan tanda centang (v) pada Display frequency table lalu klik Ok. Tampak di layar.
5. Maka muncul output SPSS dengan judul “Frequencies” sebagai berikut.
Tabel Output Pertama “Statistics”
Penjelasan: tabel output “Statistics” di atas memberikan informasi tentang jumlah siswa yang di analisis berdasarkan variabel jenis kelamin yakni ada 20 orang siswa atau N=20. Karena seluruh siswa di proses dalam analisis ini (dalam arti tidak ada data yang dikeluarkan) maka Missing bernilai 0.
Tabel Output Kedua “Jenis Kelamin”
Penjelasan: Output inilah yang disebut dengan tabel distribusi frekuensi. Berdasarkan tabel output di atas, diketahui jumlah siswa berjenis kelamin laki-laki ada sebanyak 13 orang atau 65%, sedangkan jumlah siswa berjenis kelamin perempuan ada sebanyak 7 orang atau 35% dari jumlah seluruh siswa. Karena seluruh data valid, maka pada kolom Valid Percent nilainya sama dengan yang ada pada kolom Percent. Sementara pada bagian Cumulative Percent terlihat untuk jenis kelamin laki-laki sebanyak 65%. Sedangkan untuk jenis kelamin perempuan sebanyak 100%. Nilai 100% ini adalah nilai komulatif dari penjumlahan 65% (laki-laki) + 35% (perempuan) = 100%.
6. Setelah kita membuat tabel distribiusi frekuensi untuk variabel jenis kelamin, maka selanjutnya akan membuat tabel distribiusi frekuensi dan analisis statistik deskriptif untuk variabel hasil belajar siswa. Caranya dari menu SPSS klik Analyze – Descriptive Statistics – Frequencies…
7. Muncul kotak dialog “Frequencies”, selanjutnya keluarkan variabel Jenis Kelamin dari kotak Variable(s) lalu masukkan variabel Hasil Belajar ke kotak Variable(s). Kemudian klik Statistics…
8. Maka muncul kotak dialog baru dengan nama “Frequencies: Statistics”, pada kotak dialog ini kita dapat menampilkan deskripsi data sesuai dengan kebutuhan. Misalnya: pada bagian “Central Tendency” (pengukuran pusat data) berikan tanda centang untuk Mean, Median dan Sum. Pada bagian “Dispersion” (sebaran data) berikan tanda centang untuk Std. Deviation, Variance, Range, Minimum, Maximum dan S.E Mean. Pada bagian “Disrtibution” (bentuk distribusi data) berikan tanda centang untuk Skewness dan Kurtosis. Selanjutnya klik Continue…
9. Langkah terakhir adalah klik Ok. Maka akan muncul output SPSS yang selanjutnya akan kita tafsirkan satu persatu.
Interpretasi Output Distribusi Frekuensi dan Statistik Deskriptif Variabel Hasil Belajar
Tabel Output Pertama “Statistics”
Tabel output di atas memberikan informasi tentang N atau jumlah data yang valid adalah 20 siswa, sedangkan data yang hilang (Missing) adalah 0. Artinya semua data hasil belajar siswa diproses ke SPSS. Mean adalah nilai rata-rata hasil belajar siswa sebanyak 81,15 dengan Std. Error of Mean sebesar 1,716. Median atau titik tengah bernilai 78,50. Std. Deviation atau standar deviasi bernilai 7,673. Variance atau variasi data sebanyak 58,871.
Sementara itu, nilai Skewness, Std. Error of Skewness, Kurtosis dan Std. Error of Kurtosis yang ada pada tabel output di atas dipakai untuk mendeteksi apakah data hasil belajar siswa tersebut berdistribusi normal atau tidak. Penjelasan tentang uji normalitas Skewness dan Kurtosis dapat anda simak pada video panduan berikut: Cara Uji Normalitas Skewness dan Kurtosis dengan SPSS
Nilai Range dihasilkan dari nilai Maximum dikurangi nilai Minimum adalah 32. Nilai Minimum sebesar 63 dan nilai Maximum sebesar 95. Sum atau jumlah seluruh nilai hasil belajar siswa adalah 1623.
Tabel Output Kedua “Hasil Belajar”
Output di atas merupakan tabel distribusi frekuensi untuk data hasil belajar siswa. Cara menafsirkan output tersebut sama seperti ketika kita menafsirkan hasil pada output distribusi frekuensi untuk data jenis kelamin.
Demikian pembahasan kita pada kesempatan kali ini mengenai cara membuat tabel distribusi frekuensi dan statistik deskriptif dengan SPSS. Semoga bermanfaat dan terimakasih atas perhatiannya.
Info tambahan: selanjutnya jika anda ingin menyajikan hasil analisis statistik deskriptif dalam bentuk tabel yang lebih sederhana, maka anda dapat mempelajarinya dalam panduan berikut: Cara Melakukan Uji Statistik Deskriptif dengan Software SPSS
[Search: Cara Membuat Tabel Distribusi Frekuensi dan Statistik Deskriptif dengan SPSS, Panduan Uji Distribusi Frekuensi dan Analisis Statistik Deskriptif menggunakan SPSS, Langkah-langkah Uji Distribusi Frekuensi dan Uji Statistik Deskriptif Disertai Contoh dan Penjelasan] – [Referensi: Singgih Santoso. 2014. "Panduan Lengkap SPSS Versi 20 Edisi Revisi". Jakarta: Elex Media Komputindo]
UPDATE INFO: 2021
Contoh Kasus Membuat Tabel Distribusi Frekuensi dan Statistik Deskriptif dengan SPSS
Sebagai contoh, misalnya seorang guru ingin membuat ringkasan data dalam bentuk tabel distribusi frekuensi dan menampilkan hasil analisis statistik deskriptif untuk data jenis kelamin dan hasil belajar siswa pada mata pelajaran PPKn kelas B SMP Negeri 2 Harapan Indonesia. Adapun data jenis kelamin dan hasil belajar siswa tersebut dapat kita lihat pada tabel di bawah ini.
[Download data excel input-output SPSS lengkap]
Catatan: jumlah siswa kelas B sebanyak 20 orang. Data jenis kelamin berupa data kualitatif berskala nominal, sementara data hasil belajar siswa berupa data kuantitatif (data angka) berskala rasio.
Karena ada dua sifat data yang berbeda (kualitatif dan kuantitatif) maka proses pembuatan tabel distribusi frekuensi dan analisis statistik deskriptif dilakukan sebanyak dua kali. Adapun langkah-langkah cara membuat tabel distribusi frekuensi dan analisis statistik deskriptif dengan program SPSS adalah sebagai berikut.
Cara Membuat Tabel Distribusi Frekuensi dan Analisis Statistik Deskriptif dengan SPSS
1. Buka program SPSS, selanjutnya klik Variable View, pada bagian ini kita diminta untuk mengisi properti variabel. Adapun pengisian properti variabel tersebut dapat mengikuti ketentuan berikut ini.
Langkah-Langkah Pengisian Properti Variabel
Properti variabel “Jenis Kelamin”, maka isikan:
Name tuliskan Jenis_Kelamin
Type pilih String.
Caranya pada bagian “Type” klik kolom Numeric hingga muncul kotak dialog “Variable Type”.
Dari sekian banyak pilihan, aktifkan pilihan String, selanjutnya pada bagian “Characters” ketikan 9 (hal ini dikarenakan banyaknya karakter huruf untuk kata (laki-laki) dan (perempuan) pada variabel jenis kelamin masing-masing terdiri 9 buah huruf). Setelah itu klik Ok. Tampak di layar
Width pilih 9
Decimals pilih 0
Label ketikan Jenis Kelamin
Value pilih None
Missing pilih None
Columns pilih 9
Align pilih Left
Measure pilih Nominal
Role pilih Input
Properti variabel “Hasil Belajar”, maka isikan:
Name tuliskan Hasil
Type pilih Numeric
Width pilih 8
Decimals pilih 0
Label ketikan Hasil Belajar
Value pilih None
Missing pilih None
Columns pilih 8
Align pilih Right
Measure pilih Scale
Role pilih Input
Jika proses pengisian properti variabel ini sudah dilakukan dengan benar, maka tampak di layar SPSS seperti gambar di bawah ini.
2. Kemudian klik Data View, maka ada dua variabel dengan nama “Jenis_Kelamin” dan “Hasil”. Langkah selanjutnya tuliskan data jenis kelamin dan data hasil belajar siswa ke kolom yang tersedia (atau bisa dilakukan dengan cara copy paste dari data tabulasi yang ada di excel). Jika sudah dimasukkan dengan lengkap maka hasilnya tampak sebagaimana gambar berikut.
3. Langkah selanjutnya, dari menu utama SPSS klik Analyze, lalu klik Descriptive Statistics, kemudian klik Frequencies…
4. Muncul kotak dialog dengan nama “Frequencies”, selanjutnya masukkan variabel Jenis kelamin ke kotak Variable(s). Setelah itu, berikan tanda centang (v) pada Display frequency table lalu klik Ok. Tampak di layar.
5. Maka muncul output SPSS dengan judul “Frequencies” sebagai berikut.
Tabel Output Pertama “Statistics”
Penjelasan: tabel output “Statistics” di atas memberikan informasi tentang jumlah siswa yang di analisis berdasarkan variabel jenis kelamin yakni ada 20 orang siswa atau N=20. Karena seluruh siswa di proses dalam analisis ini (dalam arti tidak ada data yang dikeluarkan) maka Missing bernilai 0.
Tabel Output Kedua “Jenis Kelamin”
Penjelasan: Output inilah yang disebut dengan tabel distribusi frekuensi. Berdasarkan tabel output di atas, diketahui jumlah siswa berjenis kelamin laki-laki ada sebanyak 13 orang atau 65%, sedangkan jumlah siswa berjenis kelamin perempuan ada sebanyak 7 orang atau 35% dari jumlah seluruh siswa. Karena seluruh data valid, maka pada kolom Valid Percent nilainya sama dengan yang ada pada kolom Percent. Sementara pada bagian Cumulative Percent terlihat untuk jenis kelamin laki-laki sebanyak 65%. Sedangkan untuk jenis kelamin perempuan sebanyak 100%. Nilai 100% ini adalah nilai komulatif dari penjumlahan 65% (laki-laki) + 35% (perempuan) = 100%.
6. Setelah kita membuat tabel distribiusi frekuensi untuk variabel jenis kelamin, maka selanjutnya akan membuat tabel distribiusi frekuensi dan analisis statistik deskriptif untuk variabel hasil belajar siswa. Caranya dari menu SPSS klik Analyze – Descriptive Statistics – Frequencies…
7. Muncul kotak dialog “Frequencies”, selanjutnya keluarkan variabel Jenis Kelamin dari kotak Variable(s) lalu masukkan variabel Hasil Belajar ke kotak Variable(s). Kemudian klik Statistics…
8. Maka muncul kotak dialog baru dengan nama “Frequencies: Statistics”, pada kotak dialog ini kita dapat menampilkan deskripsi data sesuai dengan kebutuhan. Misalnya: pada bagian “Central Tendency” (pengukuran pusat data) berikan tanda centang untuk Mean, Median dan Sum. Pada bagian “Dispersion” (sebaran data) berikan tanda centang untuk Std. Deviation, Variance, Range, Minimum, Maximum dan S.E Mean. Pada bagian “Disrtibution” (bentuk distribusi data) berikan tanda centang untuk Skewness dan Kurtosis. Selanjutnya klik Continue…
9. Langkah terakhir adalah klik Ok. Maka akan muncul output SPSS yang selanjutnya akan kita tafsirkan satu persatu.
Interpretasi Output Distribusi Frekuensi dan Statistik Deskriptif Variabel Hasil Belajar
Tabel Output Pertama “Statistics”
Tabel output di atas memberikan informasi tentang N atau jumlah data yang valid adalah 20 siswa, sedangkan data yang hilang (Missing) adalah 0. Artinya semua data hasil belajar siswa diproses ke SPSS. Mean adalah nilai rata-rata hasil belajar siswa sebanyak 81,15 dengan Std. Error of Mean sebesar 1,716. Median atau titik tengah bernilai 78,50. Std. Deviation atau standar deviasi bernilai 7,673. Variance atau variasi data sebanyak 58,871.
Sementara itu, nilai Skewness, Std. Error of Skewness, Kurtosis dan Std. Error of Kurtosis yang ada pada tabel output di atas dipakai untuk mendeteksi apakah data hasil belajar siswa tersebut berdistribusi normal atau tidak. Penjelasan tentang uji normalitas Skewness dan Kurtosis dapat anda simak pada video panduan berikut: Cara Uji Normalitas Skewness dan Kurtosis dengan SPSS
Nilai Range dihasilkan dari nilai Maximum dikurangi nilai Minimum adalah 32. Nilai Minimum sebesar 63 dan nilai Maximum sebesar 95. Sum atau jumlah seluruh nilai hasil belajar siswa adalah 1623.
Tabel Output Kedua “Hasil Belajar”
Output di atas merupakan tabel distribusi frekuensi untuk data hasil belajar siswa. Cara menafsirkan output tersebut sama seperti ketika kita menafsirkan hasil pada output distribusi frekuensi untuk data jenis kelamin.
Demikian pembahasan kita pada kesempatan kali ini mengenai cara membuat tabel distribusi frekuensi dan statistik deskriptif dengan SPSS. Semoga bermanfaat dan terimakasih atas perhatiannya.
Info tambahan: selanjutnya jika anda ingin menyajikan hasil analisis statistik deskriptif dalam bentuk tabel yang lebih sederhana, maka anda dapat mempelajarinya dalam panduan berikut: Cara Melakukan Uji Statistik Deskriptif dengan Software SPSS
[Search: Cara Membuat Tabel Distribusi Frekuensi dan Statistik Deskriptif dengan SPSS, Panduan Uji Distribusi Frekuensi dan Analisis Statistik Deskriptif menggunakan SPSS, Langkah-langkah Uji Distribusi Frekuensi dan Uji Statistik Deskriptif Disertai Contoh dan Penjelasan] – [Referensi: Singgih Santoso. 2014. "Panduan Lengkap SPSS Versi 20 Edisi Revisi". Jakarta: Elex Media Komputindo]
UPDATE INFO: 2021
VIDEO Membuat Tabel Distribusi Frekuensi dengan SPSS Sangat Mudah
Thanks.. selamat berkreasi dengan SPSS
BalasHapuspak mohon bantuannya, kalau mau membuat tabel uji statistik keefektifan model pake rumus Paired Samples Test contohnya gimana ya pak? kalau ada linknya, dimana pak? terimaksih
Hapuspak maaf saya mau tanya kalau bikin data distribusi frekuensi tentang pengetahuan gimana caranya? kalau dicontoh bapak diatas pada jenis kelamin perempuan dan laki2 masing2 diberi kode 1 dan 2, kalau dipengetahuan jika pengetahuannya baik, cukup dan kurang, masing-masing diberi kode berapa ya pak? dan sumbernya darimana itu pak? mohon balasannya..terimakasih
BalasHapusbanyak sumber: cek buku singgih santoso.. jika berupa data kualitatif (bukan angka), maka perlu dikategorisasi dengan angka.. contoh baik=3; cukup=2, kurang=1.. mudah2ahn terjawab
Hapusmakasih pak, penjlasannya detail bnget,,,,,
BalasHapusSama-sama.. semoga sukses mas alam..
Hapuspak kalo ada yang mising gimana cara mengatasinya
BalasHapuskalau ada missing berarti ada data yang masih kosong atau berlum terinput.. coba dicek lagi input datanya pak
HapusTerimakasih banyak pak ilmu yang sudah dibagikan,
BalasHapussip.. semoga bermanfaat.. berbagi itu menyenangkan.. semoga bisa istiqomah
Hapusterima kasih, singkat dan jelas
BalasHapusSama-sama..senang bisa membantu
Hapuspak mohon bantuannya kalau membuat distribusi frekuensi berdasarkan usia gmna ya?
BalasHapusiya pak..contoh pemberian kode:
Hapus<10-20 tahun = 1
21-30 tahun = 2
31-40 tahun =3
>40 tahun =4
Ini semua tergantung kasus masing-masing pak
udh dicoba berhasil pak, tks
HapusArtikelnya bermanfaat sekali pak
BalasHapusTerimakasih
Saya senang sekali jika tulisan ini dapat berguna untuk mbak ika dan kawan-kawan semua
HapusKenapa Kotak dialog output setelah klik OK tidak muncul ? Terimakasih
BalasHapusterima kasih om...
BalasHapusbetul-betul bermanfaat....
bagi pekerja dan mahasiswa...
terimakasih..jangan bosan bosan untuk mampir lagi
HapusPak sya mau bertanya, sya mau buat analisis tanggapan responden terhadap dimensi variabel iklim komunikasi x1 ada 6 Dimensi, tanggapan responden terhadap dimensi kepuasan kerja ada 2 dimensi dan tanggapan responden terhadap dimensi kinerja y ada 5 dimensi. Hasil jawaban responden sdh ada dgn sklaa likert. Bagaimana Cara mengunakan spps ny? Kemudian analisi dimensi x1 dan X2 terhadap y (jawaban responden)
BalasHapusterima kasih pak, sangat membantu.
BalasHapustapi saya menghitung ada satu fakto yang missing. gimana ya pak?
Jika ada yang missing itu biasanya terdapat angka yang tidak terinput mbak..coba cek lagi di bagian data view
Hapuspak saya ingin bertanya bagaimana jika menggunakan regresi sederhana tetapi x ini dalam bentuk identitas responden sedangkan y dalam bentuk bentuk pernyataan dengan menggunakan rating scale sedangkan syarat uji regresi sederhana x dan y harus mempunyai nilai, terima kasih pak
BalasHapusIndentitas responden itu diberikan kode kategorisasi mbak.. misal laki-laki beri kode 1 dan perempuan kode 2.. lihat contohnya pada Panduan Analisis Regresi Variabel Dummy dengan SPSS lengkap
HapusMakasih
BalasHapussama-sama pak..semoga sukses
HapusPak, saya mau tanya..
BalasHapuskalau misalnya penelitiannya tentang hubungan kompetensi sosial dengan kinerja guru, metode pengumpulan datanya melalui angket. apakah harus memakai data frekuensi seperti ini ? terimak kasih :)
Pakai juga lebih baik..karena prinsip dari tabel distribusi frekensi hanya untuk mendeskripsikan / memaparkan gambaran data penelitian..bukan untuk memaknai hasil hubungan antar variabel
HapusTerima kasih sharingnya pak. Mohon informasi bila data yang akan di input berupa data numerik (tidak dapat dikategorikan) bagaimana membuat tabel distribusi frekuensi nya? Terima kasih banyak pak Sahid.
BalasHapusuntuk data nummeric tidak perlu dibuat kategorisasi pak..karena sudah berupa angka..sementara jika data kualitatif perlu dikonversi jadi angka dulu
Hapuspak maaf itu yg gambar 1 diketikan dimana ya ? maaf saya baru banget belajar statistik ini jd saya sangat belum paham. terimakasih.
BalasHapusKalau saya lebih enak di excel dulu pak..lalu tinggal paste di SPSS
HapusTerimakasih pak, saya juga sering nonton tutorial Pak Sahid yang di youtube, sukses pak
BalasHapusTerimakasih..semoga bisa bermanfaat bagi kawan-kawan semua
Hapusselamat pagi pak
BalasHapuspak mau tnya untuk measure yang ada di variabel view itu
maksud fungsi dari nominal, ordinal dan scale itu apa ya
karena saya agak binggung dalam menentukan itu
penelitian sya kuantitatif SDM
terima kasih pak
jika anda ragu maka biarkan tetap default aja pak pada bagian Measure itu. nanti otomatis menyesuaikan ketika data sudah di masukkan di Data View SPSS
Hapusbaik terima kasih pak atas informasinya
HapusSama-sama. semoga sukses dan lancar untuk penelitiannya
HapusSelamat pagi bapak.
BalasHapusSaya mau bertanya kebetulan analisa data saya menggunakan analisa deskriptif frekuensi pada program spss yang nantinya hasil berupa persentase nah itu termasuk uji deskriptif apa jg masuk dalam uji t ya pak? Saya sedikit bingung antar keduanya. Terimakasih
distribusi frekuensi merupakan bagian dari analisis statistik deskriptif
HapusSelamat pagi pak saya mau tanya bagaimana cara menghitung frekuensi penemuan jenis f=fi/n pak
BalasHapusPak bagaimana caranya membuat deskripsi data hipotetik dan empirik penelitian yang meliputi skor minimal, skor maksimal, rata-rata dan dan standar deviasi. Terima kasih
BalasHapuspak saya mau tanya
BalasHapussaya kan skala pengukurannya ada dua skala ordinal dan skala nominal
nah kalau skala nomina itu pake uji deskripti,uji validitas dan uji reliabelitas juga tidak pak?
Maaf pak pau Tanya, bagaimana cara mengolah data hasil belajar siswa dengan data kuesioner, karna miliki skala ukur nilai yg berbeda
BalasHapusTerima kasih
Buatlah tabel frekuensi siswa yang anda ketahui serta berikan komentar singkat mengenai nilai-nilai dalam gugus data tersebut berdasarkan gambar Dek deskriptif tersebut
BalasHapusSelamat siang pak
BalasHapusSaya ingin bertanya pa jika data yg saya miliki diatas 100 responden ,apakah tetap persen dalam spss 100% pa ? Apa bisa sesuai dengan data responden yg saya miliki pa ?
Terima kasih pa
Ass, mohon maaf saya mau bertanya pak . Saya sudah mengolah data deskriptif statistik, tapi yang membuat saya bingung adalah angka nilai/hasil antara frequency nilainya 26, percent nilainya 26%, valid percent 26%, comulative persent, ko sama ya pak? Kalau seperti itu bagaimana ya pak ? Mohon arahannya pak . Maaf saya baru belajar SPSS.
BalasHapusSelamat malam Pak, saya mau bertanya bagaimana jika datanya itu berupa hutang dan pendapatan sebuah perusahaan selama beberapa tahun Pak, apakah inputnya sama seperti contoh di atas. Terima kasih 🙏
BalasHapusTerimakasih banyak pak, sangat mudah sekali untuk dipahami dan sangat membantu
BalasHapusMalam pak, kenapa pas saya coba , kan responden saya 153 , pas muncul ada tulisan valid 1 Jdi bikin totalnya 154 itu kenapa yh pak ada muncul valid ?
BalasHapusAssallamualaukum
BalasHapusApabila kuesioner ada 70 butir pertanyaan. Apakah tiap jawaban pertanyaan harus di bikin uji deskriptif nya?
Terimkasih