http://antonaryana.byethost13.com Manual SPSS Studi Korelasi Hai…ketemu lagi dengan saya di topik “Manual SPSS Studi Korelasi”. Artikel ini meneruskan artikel lalu tentang seleksi item. Kali ini saya ingin menemani teman-teman yang akan menguji hipotesis korelasinya. Sebelum masuk kepada uji hipotesis, baiklah kita masukkan terlebih dahulu data-data hasil penelitian kita. Yang menjadi contoh adalah hasil data yang diperoleh dengan skala Likert. Setelah kita melakukan skoring terhadap respon-respon item skala kita, kita masukkan skor-skor tersebut ke dalam tabel SPSS seperti di bawah ini.
Kemudian kita hitung skor totalnya. Caranya adalah Langkah selanjutnya adalah menghitung skor totalnya. Caranya demikian. Tahap 1 : pilih ”tranform”
Tahap 2 : pilih ”compute”
Studi Korelasi dengan SPSS / nov – des 07
1
Tahap 3 : akan muncul kotak dialog ”compute variable”
Tahap 4 : tulis ”skor_tot” di kotak di bawah ”target variable”
Tahap 5 : klik 2x ”item_1” masukkan ke kotak ”numeric expression” kemudian klik 1x tombol “+” lalu klik 2x ”item_2” yang akan masuk ke kotak ”numeric expression” . kemudian klik 1x tombol ”+”. Demikian seterusnya hingga semua item masuk ke kotak ”numeric expression”. lalu klik tombol ”ok”.
Studi Korelasi dengan SPSS / nov – des 07
2
Kemudian, dalam tabel akan muncul kolom baru dengan judul ”skor_tot” di sebelah kanan kolom item terakhir seperti gambar di bawah ini.
Lakukan tahap 1 hingga 6 untuk skala psikologi yang lain. Namun, gunakan file yang berbeda dan beri nama yang berbeda dengan skala psikologi yang pertama. Hehehehehe...gampang kan...... Langkah selanjutnya adalah memindahkan kolom ”skor total” dari kedua skala ke file baru. Katakanlah file ”skor total”. Hingga terjadi seperti gambar di bawah ini.
Sebelum kita menghitung korelasi kita menggunakan korelasi Product Moment, kita harus melakukan uji asumsi terlebih dahulu. A. Uji Asumsi Teknik korelasi Product Moment dari Karl Pearson membutuhkan pemenuhan dua asumsi dasar, yaitu (Hadi, 1996 : 303) 1. Hubungan antara variabel X dan variabel Y merupakan hubungan linear, 2. Bentuk distribusi variabel X dan variabel Y adalah atau mendekati distribusi normal. Selain itu, data skor skala berada pada level interval. Mengapa perlu memenuhi asumsi-asumsi itu? Hal itu dilakukan agar kesimpulan yang ditarik tidak menyimpang dari kebenaran yang seharusnya ditarik. Dengan lain kata, agar hasil tes akurat. Sebelum melangkah pada uji asumsi, buatlah skor total masing-masing skala yang akan diuji. Uji asumsi dan uji hipotesis menggunakan data skor total skala. 1. Uji Normalitas Uji ini dilakukan dengan menggunakan teknik Kolmogorov – Smirnov Goodness of Fit Test. Teknik ini digunakan karena data yang akan diuji berada dalam level interval (( Engineering Statistics Handbook) dan Garson (2003)). Selain itu, teknik ini lebih ketat dibandingkan dengan X2 karena teknik ini memperlakukan observasi individual secara terpisah sehingga tidak seperti X2, tidak perlu kehilangan informasi karena pembuatan kategorisasi (Siegel, 1956 : 51). Suatu data dikatakan normal jika nilai p > 0.05 (Field, 2000 : 46).
Studi Korelasi dengan SPSS / nov – des 07
3
Langkah dalam program SPSS. Langkah 1 : klik ”Analize” ”’Non Parametric Test” ”1 Sample Kolmogorov-Smirnov”
Kemudian akan muncul kotak dialog ” One-sample kolmogorov-smirnov Test”
langkah 2 : Skor total skala (pada kotak kiri) dipindahkan ke kotak sebelah kanan (test variable list) dengan meng”klik” tombol ”anak panah” hingga seperti contoh di bawah ini.
Pada bagian “test distribution”, pilihlah “normal”. Klik “ok”. Hasilnya adalah demikian.
Studi Korelasi dengan SPSS / nov – des 07
4
Yang perlu diperhatikan dalam uji ini adalah nilai Kolmogorov-Smirnov Z merupakan angka Z yang dihasilkan dari teknik Kolmogorov Smirnov untuk menguji kesesuaian distribusi data kita dengan suatu distribusi tertentu,dalam hal ini distribusi normal. Angka ini biasanya juga dituliskan dalam laporan penelitian ketika membahas mengenai uji normalitas (www.psikologistatistik.blogspot.com). Suatu data dikatakan normal jika nilai p > 0.05 (Field, 2000 : 46) dengan melihat pada ”asymp.sig (2-tailed). Satu lagi pesan sponsor, janganlah terkecoh dengan kalimat ”test distribution in Normal” karena kalimat itu hanya ingin mengatakan bahwa kita menguji distribusi skor kita dengan distribusi normal, bukan distribusi yang lain (poisson, uniform ataupun exponential) (bandingkan dengan Santoso, Agung dalam www.psikologistatistik.blogspot.com). 2. Uji Linearitas Suatu data dikatakan linear jika nilai signifikasinya (p) lebih kecil dari 0.05. (Field, 2000 : 46) Langkah dalam program SPSS. Langkah 1 : klik “Analize” “compare means” “means”
Hingga muncul kotak dialog “means”
Langkah 2 : isi kotak “dependent list” dengan skor total skala yang menjadi variabel tergantung yang berada di kotak kiri; demikian pula dengan kotak “independent list”. Caranya, sorot skor yang mau dipindah, lalu klik “tombol anak panah”
Studi Korelasi dengan SPSS / nov – des 07
5
Pada “options”, pilihlah “test for linearity” seperti pada contoh berikut.lalu klik “continue”
Klik ‘Ok”. Hasilnya adalah
Yang perlu diperhatikan dalam uji ini adalah nilai F dan nilai Sig. dari Linearity. linearity < 0.05 menandakan bahwa data ini linear.
Perhatikan, nilai sig.
B. Uji Hipotesis Uji hipotesis dilakukan dengan menggunakan teknik korelasi. Jika data yang ada memenuhi kedua asumsi di atas, uji hipotesis dapat menggunakan model parametrik, dalam hal ini teknik korelasi “Produck Moment” dari Pearson. Langkah dalam program SPSS. Langkah 1 : klik ”Analize” ”correlation” ”bivariat”
Kemudian muncul kotak dialog seperti ini
Langkah 2 : skor skala pada kotak kiri, dipindah ke kotak yang kanan (kotak ”variable”). Caranya, sorot skor yang ingin dipindah, lalu klik tombol ”anak panah”.
Studi Korelasi dengan SPSS / nov – des 07
6
Pada bagian “correlation coeficien” pilih sesuai teknik korelasi yang digunakan, Pearson atau Spearman atau Kendall. Pada bagian “test significance” pilihlah 2 tail atau 1 tail sesuai hipotesis penelitian Anda. Hasilnya adalah demikian.
Jika demikian sudah terjadi, silakan lihat bagian “Pearson Correlation” untuk melihat besarnya korelasi. Na…gampang kan…… Met menguji hipotesis, ya…. Wish the best be with you alway. Good luck.
Bacaan lanjut : Santoso, Agung dalam www.psikologistatistik.blogspot.com Daftar Pustaka : __________
.2003.
“Engineering
Statistics
Handbook”
dalam
www.itl.nist.gov/div898/handbook/eda/section3/eda35g.htm Azwar, Saifuddin. 1998. Sikap Manusia Teori dan Pengukurannya (eds. 2). Yogyakarta : Pustaka Pelajar Azwar, Saifuddin. 1999. Penyusunan Skala Psikologi. Yogyakarta : Pustaka Pelajar Field, Andy. 2000. Discovering Statistics Using SPSS for Windows Advanced Techniques for The Beginner. London : SAGE Publications Garson, G. David. 2003. “One – Sample Kolmogorov-Smirnov Goodness –of- Fit Test” dalam www2.chass.ncsu.edu/garson/pa765/kolmo.htm Siegel, Sidney. 1956. Nonparametric Statistics For The Behavioral Sciences. New York : McGraw-Hill Book Company, Inc Hadi, S. 1996. Statistik jilid 2. Yogyakarta : Andi Offset Program SPSS Siegel, Sidney. 1956. Nonparametric Statistics For The Behavioral Sciences. New York : McGraw-Hill Book Company, Inc Santoso, Agung dalam www.psikologistatistik.blogspot.com
Ditulis oleh : Anton P. Aryana. November 2007.
Studi Korelasi dengan SPSS / nov – des 07
http://www.antonaryana.byethost13.com
7
