Docsity
Docsity
Prepare for your exams
Prepare for your exams

Study with the several resources on Docsity

Earn points to download
Earn points to download

Earn points by helping other students or get them with a premium plan

Guidelines and tips
Guidelines and tips
Sell on Docsity
Sell on Docsity
Docsity AI
Docsity AI
Log inSign up

Prepare for your exams

Study with the several resources on Docsity

Find documents

Prepare for your exams with the study notes shared by other students like you on Docsity

Search for your university

Find the specific documents for your university's exams

Docsity AINEW

Summarize your documents, ask them questions, convert them into quizzes and concept maps

Explore questions

Clear up your doubts by reading the answers to questions asked by your fellow students

Earn points to download

Earn points by helping other students or get them with a premium plan

Share documents
download point icon20 Points

For each uploaded document

Answer questions
download point icon5 Points

For each given answer (max 1 per day)

All the ways to get free points
Get points immediately

Choose a premium plan with all the points you need

Study Opportunities

Choose your next study program

Get in touch with the best universities in the world. Search through thousands of universities and official partners

Community

Ask the community

Ask the community for help and clear up your study doubts

Free resources

Our save-the-student-ebooks!

Download our free guides on studying techniques, anxiety management strategies, and thesis advice from Docsity tutors

Statistics Exam on Basic Using SPSS, Lecture notes of Statistics

Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITSN)Statistics

Statistics Exam on Basic Using SPSS

Typology: Lecture notes

2020/2021

Available from 01/13/2023

masyithafr
masyithafr 🇮🇩

11 documents

1 / 4

Toggle sidebar

This page cannot be seen from the preview

Don't miss anything!

bg1
A. PEMAHAMAN
1. CONTOH EMPAT RAGAM LEVELS (SCALE) OF MEASUREMENT & PENGATURAN
SCALE OF MEASUREMENT DI SPSS
A. LEVEL OF MEASUREMENT
- NOMINAL : Skala nominal merupakan skala pengukuran paling sederhana yang digunakan
untuk mengalokasikan perbedaan antara data satu dengan data lainnya. Skala ini nominal tidak
memiliki nilai numerik dan tidak memiliki sifat sebagai angka pada umumnya diterapkan pada
operasi matematika. Contoh skala nominal :
Jenis kelamin
Golongan darah
Warna
Suku
- ORDINAL : Skala pengukuran kategorial dapat diurutkan atau memiliki tingkatan namun
tidak bisa dihitung. Contoh Skala Ordinal :
Juara perlombaan
Tingkat kebahagiaan
Jenjang pendidikan
- INTERVAL : Skala Interval dapat diurutkan dan memiliki tingkatan seperti skala penguku-
ran ordinal. Skala Interval tidak memiliki nol mutlak. Contoh skala pengukuran interval :
SUHU.
- RASIO : Skala Rasio dapat diurutkan serta dapat dihitung secara matematis. Skala rasio
memiliki nol mutlak dan nilainya dapat dibandingkan. Contoh skala rasio:
Gaji Karyawan
Jarak Tempuh kendaraan
Jumlah mobil yang terjual
B. PENGATURAN SCALE OF MEASUREMENTS DI SPSS :
- Pengaturannya dapat dilihat di variable view, pada bagian measure terdapat tiga pilihan skala
pengukuran seperti ; NOMINAL, ORDINAL, DAN SCALE
2. SUMBER DATA ONLINE YANG BIASA DIRUJUK PLANNERS, REGIONAL SCIENTISTS,
DEVELOPMENT ECONOMISTS :
A. DATA PRIMER :
- SUSENAS
- LARP (Land Acquistion and Relocation Plan)
- Tools yang dapat digunakan; QLARP, SurveyMonkey, SurveyGizmo
B. DATA SEKUNDER :
- BPS (Badan Pusat Statistik)
- BI (Bank Indonesia)
- US Census
- BLS (Bureau of Labor Statististics)
- BEA (Bureau of Economic Analysis)
pf3
pf4

Partial preview of the text

Download Statistics Exam on Basic Using SPSS and more Lecture notes Statistics in PDF only on Docsity!

A. PEMAHAMAN

1. CONTOH EMPAT RAGAM LEVELS (SCALE) OF MEASUREMENT & PENGATURAN

SCALE OF MEASUREMENT DI SPSS

A. LEVEL OF MEASUREMENT

  • NOMINAL : Skala nominal merupakan skala pengukuran paling sederhana yang digunakan untuk mengalokasikan perbedaan antara data satu dengan data lainnya. Skala ini nominal tidak memiliki nilai numerik dan tidak memiliki sifat sebagai angka pada umumnya diterapkan pada operasi matematika. Contoh skala nominal :  Jenis kelamin  Golongan darah  Warna  Suku
  • ORDINAL : Skala pengukuran kategorial dapat diurutkan atau memiliki tingkatan namun tidak bisa dihitung. Contoh Skala Ordinal :  Juara perlombaan  Tingkat kebahagiaan  Jenjang pendidikan
  • INTERVAL : Skala Interval dapat diurutkan dan memiliki tingkatan seperti skala penguku- ran ordinal. Skala Interval tidak memiliki nol mutlak. Contoh skala pengukuran interval : SUHU.
  • RASIO : Skala Rasio dapat diurutkan serta dapat dihitung secara matematis. Skala rasio memiliki nol mutlak dan nilainya dapat dibandingkan. Contoh skala rasio:  Gaji Karyawan  Jarak Tempuh kendaraan  Jumlah mobil yang terjual B. PENGATURAN SCALE OF MEASUREMENTS DI SPSS :
  • Pengaturannya dapat dilihat di variable view, pada bagian measure terdapat tiga pilihan skala pengukuran seperti **; NOMINAL, ORDINAL, DAN SCALE
  1. SUMBER DATA ONLINE YANG BIASA DIRUJUK** PLANNERS, REGIONAL SCIENTISTS, DEVELOPMENT ECONOMISTS : A. DATA PRIMER :
  • SUSENAS
  • LARP (Land Acquistion and Relocation Plan)
  • Tools yang dapat digunakan; QLARP, SurveyMonkey, SurveyGizmo B. DATA SEKUNDER :
  • BPS (Badan Pusat Statistik)
  • BI (Bank Indonesia)
  • US Census
  • BLS (Bureau of Labor Statististics)
  • BEA (Bureau of Economic Analysis)

SUMBER DATA RUJUKAN memiliki kekhususan produk data yang dihasilkan.

  • Contohnya SUSENAS menghasilkan data berupa kesehatan, ketenagakerjaan, pendidikan, kemiskinan, dll. LARP menghasilkan data berupa angka pembebasan tanah, dll. C. CONTOH DATA BPS BY REQUEST : Survei Sosial Ekonomi Nasional (SUSENAS) 3. DATA YANG BISA DIDAPAT DARI IECAM DAN ACS :
  • IECAM (ILLINOIS EARLY CHILDHOOD ASSET MAP : Data anak usia dini di Illinois. Data ini dikelola oleh university of Illinois Urbana-Champaign in the College of Education’s. Data IECAM menunjukkan peta anak usia dini yang komprehensif kepada lembaga local dan negara bagian untuk meningkatkan hasil bagi anak-anak Illinois. Data IECAM di website dapat digunakan untuk :  Mengalokasi sumber daya negara menjadi transparan  Membantu masyarakat merencanakan layanan anak usia dini  Mendukung penelitian anak usia dini  Mendukung pembuatan kebijakan yang dipandu data  Memberi gambaran tentang lanskap anak usia dini di Illinois.
  • ACS (AMERICAN COMMUNITY SERVER) : membantu pejabat local, tokoh masyarakat, dan bisnis dalam memahami perubahan yang terjadi di suatu komunitas. Contoh data survei ACS :  Data pencapaian pendidikan  Data survei pendapatan dan penghasilan  Data survei umur, jenis kelamin, dll. 4. Legal/administrative geography dan artifically-made geography a. LEGAL/ADMINISTRATIVE GEOGRAPHY Geografi administratif adalah cara membagi negara menjadi sub-divisi yang lebih kecil atau wilayah yang sesuai dengan wilayah tanggung jawab otoritas lokal dan badan pemerintah. Sub- divisi administratif dan geografi yang terkait memiliki beberapa kegunaan penting, termasuk:
  • Yudisial : mendefinisikan yurisdiksi pengadilan county, pengadilan mag- istrat dan assizes
  • Electoral : membagi daerah menjadi daerah pemilihan untuk pemerintah lokal, nasional dan internasional
  • Administratif : pemetaan batas dewan lokal dan badan administrative
  • Demografis : data sensus nasional dicatat oleh individu. Pelaporan sensus be- rada pada tingkat Area Keluaran (sekitar 120 rumah tangga)
  • Kesehatan masyarakat : membantu dalam perencanaan penyediaan layanan dalam perawatan kesehatan. b. ARTIFICALLY-MADE GEOGRAPHY Geografi buatan mengacu pada Geografi Buatan Manusia, seperti pembagian Politik antar negara, dan nama-nama tempat, atau Geografi yang telah, pada dasarnya ditambahkan oleh Manusia. Geografi buatan bertujuan untuk memudahkan manusia dalam menjalankan aktifitas kesehariannya ataupun berperan sebagai sarana pelengkap bagi kehidupan umat manusia. Con- toh geografi buatan : (a) Waduk/tanggul (b) Lahan pertanian/perkebunan (c) Jembatan dan Jalan raya (d) Stasiun/pelabuhan/bandar udara

B. DATA EXERCISE 1

6. NARASI BOXPLOT

 Boxplot diatas menunjukkan tingkat pendidikan berdasarkan umur responden. Boxplot menunjukkan sebaran data berdasarkan ukuran nilai minimum, Q1, Median, Q3, dan nilai maximum. Boxplot diatas menjelaskan variable degree berdasarkan variable age tidak berada pada range sebaran data.  Nilai outlier adalah nilai yang sangat berbeda jauh yang mana bisa terjadi terdapat error pada input data atau nilai outlier bukan anggota nilai sampel. Atau outlier merupakan anggota sampel namun tidak bisa berdistribusi secara normal karena nilanya terlalu ekstrim.  Boxplot diatas adalah boxplot variable degree yang telah di recode berdasarkan variable age. Boxplot ini menunjukkan jumlah responden berdasarkan tingkat pendidikan yang mereka tempuh berdasarkan umur responden. Dalam boxplot diatas terdapat Nilai outlier karena value bachelor and above tidak berada dalam range sebaran data.  EXERCISE 2 dan EXERCISE 5 telah dikerjakan di SPSS dan terdapat di output spss.