+
PENYAJIAN DATA DUA VARIABEL ATAU LEBIH Disiapkan untuk Materi Perkuliahan Statistik Sosial Program Sarjana Departemen Ilmu Administrasi
+
2
Tabel Silang
Dua variabel
Nilai pengamatan
Lebih dari Dua variabel
Kekuatan Hubungan
Skala pengukuran • Nominal • Ordinal • Interval • Rasio
Arah hubungan • simetrik • asimetrik
Persentase
• persen kolom • persen baris • persen total
Uji statistik nilai
signifikansi
+
3
Definisi Tabel silang dua dimensi adalah pengelompokan data dari dua variabel dengan cara pengklasifikasian silang antara kedua variabel yang ada. Disebut juga tabel kontingensi.
Tabel silang mutivariat adalah pengelompokkan data lebih dari dua variabel dengan cara pengklasifikasian variabel-variabel yang ada
+ Kerangka Tabel Kontingensi
4
Tabel 1.1. Hubungan antara Variabel a dengan Variabel b Variabel a
Variabel b
Total variabel a
a1
b1 a1b1
b2 a1b2
… …
bn a1bn
a2 …
a2b1 …
a2b2 …
… …
a2bn …
Total a2 …
an
anb1
anb2
…
anbn
Total an
Total variabel b
Total b1
Total b2
…
Total bn
Total variabel a atau b
Sumber: Bahan Latihan Statistik, 2013
Yang berwarna kuning disebut sebagai sel
Total a1
+
5
Contoh Tabel Silang Tabel 1.1. Hubungan antara Jenis Kelamin dengan Sikap terhadap Poligami Sikap terhadap Poligami
Jenis Kelamin Laki-Laki
Perempuan
Tidak setuju
5
20
25
Setuju
45
80
125
Total
50
100
150
Sumber: Bahan Latihan Statistik, 2013
Total
+
6
Kelengkapan Tabel silang Nomor dan Judul Tabel
Variabel dan Kategori
Nilai observasi
Persentase
Sumber
Perhatikan arah hubungan: asimetrik atau simetrik
+
Variabel bebas
7
Interpretasi
Variabel terikat
Persentase
Persen baris
• ASIMETRIK: variabel independen diletakkan pada sisi baris.
Persen kolom
• ASIMETRIK: variabel independen diletakkan pada sisi kolom.
Persen total
• SIMETRIK • 1) jika tidak ada hubungan antara variabel independen dengan variabel dependen • 2) jika terdapat hubungan yang timbal balik (reciprocal) antara kedua variabel tersebut.
+ Contoh penggunaan persen baris Jenis Kelamin
Sikap terhadap Poligami
Laki-Laki
Tidak setuju 5/50=10%
Perempuan
20/100=20%
Jenis Kelamin
Setuju 45/50=90%
Total
5/050=100%
80/100=80% 100/100=100%
Sikap terhadap Poligami
Total
Laki-Laki
Tidak setuju 5 (10%)
Setuju 45 (90%)
5 (100%)
Perempuan
20 (20%)
80 (80%)
100 (100%)
INTERPRETASI: • Dari responden yang tidak setuju poligami, paling banyak berjenis kelamin perempuan dibandingkan dengan yang berjenis kelamin laki-laki. Lihat angka 10% (laki-laki) dan 20% (perempuan) • Dari responden yang setuju poligami, paling banyak berjenis kelamin laki-laki dibandingkan dengan yang berjenis kelamin perempuan. Lihat angka 90% (laki-laki) dan 80% (perempuan).
8
+ Contoh penggunaan persen kolom Sikap terhadap Poligami Tidak setuju Setuju Total Sikap terhadap Poligami Tidak setuju Setuju Total INTERPRETASI: • ????
Jenis Kelamin Laki-Laki Perempuan 5/50=10% 20/100=20% 45/50=90% 80/100=80% 50/50=100% 100/100=100% Jenis Kelamin Laki-Laki Perempuan 5(10%) 20 (20%) 45 (90%) 80 (80%) 50 (100%) 100 (100%)
9
+ Contoh penggunaan persen total Jenis Kelamin
Sikap terhadap Poligami Tidak setuju
Total
Setuju
51/150=3.33% 45/150=30% 50/150=33,33% Perempuan 20/150=13,33% 80/150=53,33% 100/150=66,67% Total 25/150=16,67% 125150=83,33% 150/150=100% Laki-Laki
Jenis Kelamin Laki-Laki Perempuan Total
Sikap terhadap Poligami Tidak setuju Setuju 51 (3.33%) 45 (30%) 20 (13,33%) 80 (53,33%) 25 (16,67%) 125 (83,33%)
Total 50 (33,33%) 100 (66,67%) 150 (100,00%)
INTERPRETASI: • Paling banyak adalah responden perempuan yang menyatakan setuju terhadap poligami (53,33%) • Paling sedikit adalah responden laki-laki yang menyatakan tidak setuju terhadap poligami (3,33%)
10
+
11
Uji independensi
Untuk mengetahui ada tidaknya hubungan antara satu variabel dengan variabel lain 2
2
χ =∑
(O − E ) E
O= Observed value E= Expected value
total baris setiap sel x total kolom setiap sel E= total
+
12
Uji Independensi
Pass Fail Total Attended 25 6 31 Skipped 8 15 23 Total 33 21 54 33x31 = 18, 94 54 21x31 E1,2 = = 12, 05 54 33x23 E2,1 = = 14, 05 54 33x31 E2,2 = = 8, 94 54 E1,1 =
O= Observed value
Pass Fail Attended 18,94 12,05 Skipped 14,05 8,94 O= Expected value
+
13
Uji Independensi 2
χ
2
2
2
25−18, 94) ( 6 −12, 05) (8−14, 05) (15−8, 94) ( = + + + 18, 94
12, 05
14, 05
8, 94
χ 2 =11, 69 Bandingkan nilai chi-square hitung dengan chi-square tabel dengan nilai df=(R–1) x (C–1) R=row, C=column
Jika nilai chisquare ≥ nilai chi-square tabel, maka Ho ditolak
2
+
14
Uji Independensi
Ho: tidak ada hubungan yang signifikan antara var… dengan var… Ha: ada hubungan yang signifikan antara var… dengan var… Dari tabel chi-square, jika menggunakan α=5% maka diperoleh 3,841. Ho ditolak, sehingga ada hubungan yang signifikan antara var… dengan var…
+ Uji SPSS
15
Jika menggunakan SPSS, lihat nilai signifikansi (asymp. Sig) bandingkan dengan α, jika nilai sig ≤ α maka Ho ditolak
+
16
Latihan
1. Tentukan persen yang tepat untuk kedua variabel di atas dan hitunglah 2. Lakukan pengujian independensi dengan tingkat kepercayaan 10%
