Penyajian Suatu Data Dapat Dilakukan Dengan Bentuk

Penyajian Suatu Data Dapat Dilakukan Dengan Bentuk – 2 Pembahasan tinjauan: apa dan kapan menggunakan (i) statistik non-standar; (2) statistik deskriptif untuk data non parametrik; (3) Penyajian dan Pengolahan Data Non Parametrik (Analytical Tool) dan Statistik Deskriptif untuk Penyajian dan Pengolahan Data Non Parametrik (Analytical Tool) dan Statistik Deskriptif untuk Data Non Parametrik Studi Kasus: Aplikasi Terperinci dan Non Parametrik dalam Analisis Statistik untuk data statistik parametrik

Apakah Anda “mengilustrasikan/mengilustrasikan” tujuan analisis faktor umum? Eksperimen / Perhitungan / Perhitungan (Ekstrapolasi) Statistik Deskriptif Statistik Dasar Banyaknya Variabel? Analisis univariat adalah analisis multivariat dua/satu

Penyajian Suatu Data Dapat Dilakukan Dengan Bentuk

Statistik Parametrik: Jika jenis datanya adalah median atau persentase; Distribusi data normal atau mendekati normal. Statistik non-parametrik: Jika tipe datanya normal atau normal; Distribusi tidak diketahui atau data tidak biasa Statistik deskriptif vs. Statistik Deskriptif: Metode pengumpulan, ringkasan, dan penyajian data Deskriptif: Pemberian informasi Statistik Inferensial/Induktif: Metode analisis, estimasi, prediksi, dan kesimpulan :

Visualisasi Data: Jenis, Fungsi Penting, Contoh, Dan Tools 2023

ANALISIS UNIVARIAT: n sampel atau banyak variabel memiliki satu dimensi (variabel) tetapi masing-masing variabel dianalisis secara terpisah. Contoh: Korelasi motivasi dengan prestasi akademik. Analisis berganda: Dua atau lebih pengukuran (variabel) dari n sampel, di mana analisis simultan dilakukan antar variabel. Contoh: Pengaruh motivasi terhadap prestasi akademik, yang dipengaruhi oleh faktor latar belakang pendidikan orang tua, faktor sosial ekonomi, dan faktor sekolah.

Bar Chart Chart / Histogram Pie Chart Map / Mapping Tentukan bentuk yang akan digunakan: Penyajian data dapat dilakukan dalam bentuk yang mudah dibaca dengan tangan atau dengan bantuan perangkat lunak komputer, misalnya Excel.

8 Tabel memiliki kolom dan baris yang menampilkan informasi tentang satu atau lebih variabel Judul Tabel : Berisi informasi tentang variabel yang disajikan Sumber Data : Diletakkan di bawah tabel.

Kelas Xi, Matematika By Pt. Commeta Niaga Raya

Tabel: Memberikan informasi terperinci. Berisi kolom dan baris Halaman pertama: LABEL KOLOM Halaman kedua…. n : tabel frekuensi atau simbol diisi dengan data berdasarkan luas dasar luasan yang telah disyaratkan saya tidak membutuhkan jawa barat jawa tengah

10 Frekuensi Tabel 1. Frekuensi dan Hubungan Frekuensi Transfer per Bulan EP Mahasiswa Semester 2 Tahun 2015/2016 Tahun 2016 Transfer (Rp.000) Frekuensi Frekuensi Frek. Frekuensi kumulatif. Berkurang kelebihan. Lebih besar dari frekuensi relatif <500 1 74 0,013 500 – 600 7 8 67 0,093 601 – 700 30 38 37 0,400 701 – 800 18 56 19 0,240 19 0,240 801 – 19 19 0,067 10 01 – 1100 3 <0,040 1100 75 1.000 Sumber : … ……….

Sumbu x dan y masing-masing memiliki informasi variabel di Judul dan Sumber: Idem Grafik batang lebih mudah “dibaca” daripada tabel: bandingkan, rata-rata, dan distribusikan data

Penyajian Data Dengan Grafik Dan Tabel

Gambar 12 Panel 1. Pembiayaan Bulanan Program Akademik Mahasiswa Semester 2015/16 2015/16 Sumber: ………………………………….

Lihat apakah ada beberapa variabel dan Anda ingin menampilkannya bersama dalam satu gambar: bagan batang tidak bagus. Gambar bagus untuk banyak variabel

14 Gambar/Gambar 2. Frekuensi Transfer Bulanan dan Frekuensi Kesesuaian Mahasiswa Prodi EP 2015/2016 Semester 2 2016 Sumber: ………………… .. .

Statistik Non Parametrik

Bentuk sirkuit hanya untuk satu variabel dan dalam bentuk frekuensi atau persentase relatif. Total siklus = 1 (untuk frekuensi relatif) atau 100% (untuk persentase)

Definisi: Memberikan ‘deskripsi’ tentang apa data itu

21 Definisi Nilai Fokus: Nilai tunggal yang mewakili kumpulan data. Nilai ini mewakili nilai interval data kritis untuk data kuantitatif. Jenis Ukuran Konsentrasi  Mean (Rata-rata)  Parametrik  Median  Parametrik  Modus  Parametrik dan Nonparametrik

Pengumpulan Dan Pengolahan Data

Ditampilkan sebagai frekuensi untuk setiap kategori, juga ditampilkan sebagai rasio untuk setiap kategori Frekuensi Kategori 1 12 2 11 3 4 5 24 6 10 Total 80 Bobot Bobot Bobot Bobot 8-10 8 29, 6 5 – 7 17 63 , 0 2 -4 2 7 , 4 Jumlah 27.100 –

23 Pengertian Dispersi : Penyebaran/penyebaran data relatif terhadap suatu nilai atau nilai median atau nilai modus relatif terhadap data parametrik: Dispersi besar berarti data tersebar (jauh) lebih dari mean/mean  tidak berarti ukurannya bagus . Konektivitas Kurang ukuran penyebaran, yaitu berarti data menyebar/terhubung dengan nilai pusat (cluster)  Membandingkan frekuensi/angka antar kelompok/kategori (jarak antar kelas).

24 Silahkan “Baca” Nomor 1. Jadwal Perpindahan Mahasiswa Bulanan 2015/2016 Semester 2015/2016 Sumber: ……………………………….

Bab 5 Penyajian Data By Son Darsono

Koefisien (r) membawa -1 r ≤ +1 positif, nilai variabel 1 lebih tinggi, nilai variabel 2 lebih tinggi. Contoh: lebih banyak waktu belajar, skor tes lebih tinggi  korelasi positif antara waktu pelatihan dan skor tes negatif, karena variabel A bernilai dari 1 menyebabkan penurunan nilai variabel 2, misalnya: waktu bermain lebih lama, skor tes lebih rendah  tidak ada hubungan negatif antara waktu bermain dengan skor tes. 0, atau hubungan antara dua variabel tidak pasti, misalnya: pandai matematika dan pandai olahraga; Dia pandai matematika dan tidak bisa berolahraga; Tidak bisa unggul dalam matematika dan olahraga – Tidak ada hubungan antara matematika dan olahraga

Pengukuran Data, Deskriptor / Proporsi Pertama, Ukuran Data Variabel Kedua, Uji Eksak Fisher, Uji Koefisien Tanda Phi, Uji Median, Uji U, Uji Kruskal Wallis, Uji t, Peringkat Spearman, Transformasi Tau Kendall Variabel ordinal atau kategori dari median /variabel paritas, maka gunakan teknik integrasi data skala ordinal atau ordinal. Uji Korelasi/Kuadrat Merah Pearson: Alat Analisis dalam Statistik Nonparametrik

Contoh korelasi SPEARMAN (rho) dan Kendall (tau): Gunakan jika data variabel normal (level atau seri). Disebut juga korelasi non parametrik 6Σd2 dimana : N = jumlah pasangan d = selisih rating rp = 1 – N (N2-1) Contoh : Apakah ada hubungan antara pendapat pada BPK (WTP, WP, TW ) dan skor SAKIP (AA), A, BB, B, CC, C, dan D) data yang dibutuhkan: (1) status tanggapan dan tingkat penilaian “angka tetapi masih rata-rata”; (ii) posisi visual dan ketinggian semua area yang diamati; (3) Hitung luas rp A B C D SAKIP nilai d2 Σd2

Materi Kuliah Biostatistik Deskriptif Penyajian Data

Chi-Square (Uji Kemandirian): Menguji apakah ada hubungan antara baris dan kolom dalam tabel kontingensi. Data yang digunakan adalah data kualitatif. Σ (O – E) 2 O = skor amatan E = skor harapan X2 = dimana E Contoh: Terdapat 20 siswa perempuan dan 10 siswa laki-laki yang disebut bahasa Inggris dan 10 siswa perempuan dan 30 siswa yang tidak mahir berbahasa Inggris. Dalam bahasa Inggris. Apakah ada hubungan antara jenis kelamin dan kecakapan berbahasa Inggris? Ho = baris dan kolom H1 = baris dan kolom tidak berhubungan PL Σ O E (O-E) (O-E) 2 (O-E) 2 / E a 20 (a + b) (a + c) / N b 10 (a + b) ( b + d) / N c (c + d) (a + c) / N d 30 (c + d) (b + d) / N a b fasih c d tidak sempurna Σ df = ( Kolom – 1) (Baris – 1 ) Ho adalah himpunan bacaan X2 tabel X2 maka kita tulis Ho

Contoh: Chi-Square (X2) Uji Chi-Square menggunakan SPSS KASUS: Apakah ada hubungan antara pendidikan dengan status perkawinan responden Ho = Hubungan antara baris dan kolom ATAU Tidak ada hubungan antara pendidikan dengan status perkawinan H1 = Ada hubungan antara pendidikan dan Status Perkawinan Median Pendidikan Terakhir Total S1 S2 S3 Status Perkawinan Lajang 21 3 1 25 Menikah 32 9 6 47 Janda 5 2 10 Janda 4 8 62 19 90 Nilai df Asymp. Sig. (2-sisi) Pearson Chi-Square 9,431 6,151 Rasio Probabilitas 9,541,145 Nilai Linear Fits 3,070 1,080 N ~90 untuk kasus praktis. Sig. Dinamai dengan koefisien acak, 308 dari 90 kasus yang valid, 151 N Hasil: tingkat signifikansi = 5%; Sebuah simbol. Sig > 0,05 maka terima Ho yang artinya tidak ada perbedaan tingkat pendidikan berdasarkan status perkawinan dan hal ini ditunjukkan dengan hubungan yang kuat hanya sebesar 30,8%.

Analisis regresi sistematis digunakan untuk mengetahui apakah variabel bebas/VI (yang berpengaruh) berpengaruh signifikan terhadap variabel terikat/VD (yang berpengaruh). Ketika VI dan/atau VD berada pada skala proporsional/ordinal, Anda dapat menggunakan regresi logistik atau probabilitas alih-alih analisis regresi sederhana.

Docx) Belajar Pivot Table Di Excel

33 Logit atau Untung? Logistik adalah kasus di mana variabel dependen adalah kualitatif (menggunakan fungsi logaritmik) Probabilistik adalah kasus di mana variabel dependen adalah kuantitatif (menggunakan distribusi kumulatif normal  ‘probabilitas’ keberhasilan’) Dalam prakteknya kedua model sering memberikan hasil yang sama/ serupa. membalas. Logit mudah ditafsirkan.

Suatu model matematis yang digunakan untuk mempelajari hubungan antara satu atau lebih variabel bebas dengan variabel terikat kategoris, khususnya (biner). Variabel biner: Variabel yang hanya memiliki dua nilai, misalnya (daerah maju/tertinggal atau berkembang), (sukses/sukses) dll. Variabel independen (prediktor) harus dikategorikan agar hasil analisis dapat dengan mudah diinterpretasikan. Namun, itu juga bisa menjadi variabel sentral atau rasio

1. Regresi logistik sederhana untuk mempelajari hubungan antara variabel prediktor dan variabel dependen dikotomis. 2. Regresi logistik berganda

Penyajian Data Lengkap Dengan Macam Dan Jenisnya

Makalah penyajian data dalam bentuk diagram, mengapa gaya dapat mengubah bentuk suatu benda, bentuk penyajian data kualitatif dan kuantitatif, macam macam bentuk penyajian data, penyajian neraca saldo dilakukan dengan bentuk, penyajian data dalam bentuk diagram batang, penyajian data dalam bentuk diagram lingkaran, penyajian data dalam bentuk diagram garis, contoh soal penyajian data dalam bentuk tabel, penyajian data dalam bentuk histogram, penyajian data dalam bentuk tabel, penyajian data statistika dalam bentuk tabel