Analisa data Korelasi Rank Spearman dengan SPSS

 

Seperti biasa sebelum mulai kegiatan apapun itu , alngkah baiknya berdoa dulu biar smuanya lancar.

seperti janji ane kemari yang akan memposting tentang tehnik analisa data menggunakan uji T test , uji spearman rank, dsttt ... disi ane akan mengulas bagaimna sih langkah awal untuk uji spearman rank???  , yang sebelumnya kita tahu sendiri uji spearman rank merupakan uji statistic yang digunakan untuk mengetahui tingkat koefisiensi hubungan suatu variable dengan variable lainya. tapi banyak yang masih bingung apa yang disebut dengan korelasi rank spearman atau pearson dan apa bedanya dengan regresi. baik korelasi maupun regresi sama-sama populer untuk pengguna software SPSS.Dalam statistik, ketergantungan (dependence) merujuk kepada hubungan antara dua variabel random atau dua set data. Analisis korelasi merujuk kepada kelompok hubungan yang luas yang melibatkan ketergantungan (dependence).  Yang intinya perbedaan mendasar kedua metode korelasi ini terletak pada skala ukur data dan jumlah data. Metode Korelasi Rank Spearman diperuntukkan untuk data yang bersifat kategorik sedangkan korelasi Pearson cocok untuk variabel dengan skala ukur numerik dan jumlah banyak Secara singkat Korelasi rank Spearman diperuntukkan untuk parametrik dan korelasi pearson diperuntukkan untuk statistik non parametrik. tapi disini ane ngk jelasin secara mendetail tentang apa itu uji person karena pembahasn kita bgaimana cara untuk melakukan uji spearman rank. ane akan fokuskan tentang penggunaan program spss untuk uji statistic spearman rank agar lebih easy tnpa bnyak basabasi .. 

langkah pertama tentu buka program spss. Yang ane gunain sebagai contoh untuk uji statistiknya ane akan menggunkan data yg bersifat kategorik ,Examp:  pengetahuan dengan sikap , dimana dapat dikategorikan menjadi pengetahuan dengan kategori "baik , cukup dan kurang" .. sedangkan variable yg akan di hubungkan yaitu sikap dengan kategori "baik, cukup baik dan kurang baik" ... nah untuk pengcodingan ngk perlu ane jlasin lagi , coz kmaren telah dibahas langkah2 pencodingan  yg bersifat kategorik. ni gambar  data di bawah yang telah di kategorikan .

Disini ane menggunakan sampel sebanyak 20 dengan kategori baik cukup dan kurang antara pengetahuan dan sikap bisa di lihat di tabel .

langkah kedua yaitu pilih analyze pada toolbar bagian atas, kemudian cari correlate setelah di klik correlate maka pilih bivariate . lihat gambar di bawah ini  . * catatan keterangan langkahnya yang di lingkar hitam .

langkah ketiga yaitu memasukkan kedua variable kedalam kolom yang dipinggir kanan, jangan lupa person pada contrengan dibawh dihilangin dan pilih contreng pada spearman seperti gambar dibawah ini.

langkah ke 4 masukkan semua variable yang mau dihubungkan kemudian tekan oke dan keluar hasil output spss seperti gambar di bawah ini.

Keterangan : dapatan di lihat pada lingkaran hitam hasil analisa datadidapat taraf signifikasi mencapai 0,000 * catatan spss tidak menuliskan angka di depan koma. 

dapat dilihat hasil output  p value < 0,05 yang artinya ada hubungan antara pengetahuan dan sikap.

sekian dulu toturial yang dapat di sampaikan , kalaupun ada yang mau ditanya ,  bisa langsung komen ya.. ..

semoga bermanfaatt