Anda tertarik dengan Statistika?

Blog Winner Statisik adalah Blog mengenai informasi seputar statistika.

Mari kita berbagi informasi mengenai statistika...

Apabila Anda perlu bantuan, hubungi: (021)96927448


Selasa, 05 Februari 2008

Analisis Tabel Kontingensi (Crosstab)

Analisis data kategorik untuk peubah ganda (Multivariate) diawali dengan tabel kontingensi. Perhitungan persentase kolom, baris, atau persentase total akan mempermudah interpretasi hasil analisis.

Persentase kategorik menunujukkan kecenderungan masing-masing kategori dalam satu peubah/variabel. Semakin tinggi persentase suatu kategori maka semakin tinggi pula kecenderungan kategori tersebut sebagai ciri peubah yang bersangkutan. Dalam peubah ganda, persentasi sel-sel dalam tabel kontingensi dapat secara langsung menunjukkan asosiasi peubah-peubah yang menyusun tabel tersebut.

Peubah-peubah dalam suatu tabel kontingensi dikatakan tidak berasosiasi atau saling bebas jika sebaran persentasenya sama atau mendekati sama di masing-masing kolom (pada persentase kolom). Sebaliknya jika sebaran persentase tidak sama maka peubah-peubah berasosiasi dengan tingkat asosiasi tertentu (Agung, 2001).

5 komentar:

  1. Pada penentuan validitas item ada yang menggunakan kriteria dengan menggunakan tabel r (product moment) dimana semakin banyak jumlah sampel maka kriteria kevaliditasannya akan semakin rendah.
    Trus kalau ada anak SD membuat yang baru bisa membaca membuat item asal-asalan, namun diujikan pada sampel yang sangat banyak, bisa jadi itemnya akan valid semua.
    Padahal teman saya yang S3 sampai tiga kali gagal(item gugur) ketika membuat item untuk skala pengukurannya.
    Gimana menurut pendapat anda?

    setya
    psycomnet09@mail.com

    BalasHapus
  2. @anonim: Ada kemungkinan seperti itu, namun peluang terjadinya sangat kecil. Apabila datanya banyak, kemungkinan variasinya besar, tapi tidak berpengaruh secara signifikan terhadap kevalidan, karena validitas dengan mengkorelasikan antara item dengan total sehingga yang dibandingkan adalah karakteristik antara item pertanyaan dengan totalnya pada masing-masing responden (responden yang sama)

    BalasHapus
  3. tabel kontingensi itu fungsinya untuk apa dan menunjukkan ap??
    kalau saya punya tabel seperti ini mksdnya apa?
    --------------------------------------
    Sampel | Kadar elektrolit
    Pasien sebelum HD | A
    Pasien setelah HD | B
    Total | A+B
    --------------------------------------

    BalasHapus
  4. kalo data ada yang missing (tdk valid 100%)penyebabnya kenapa ya?? dan apakah bisa tetap dipakai?

    BalasHapus
  5. kalo untuk mengukur surplus tahun lalu dengan surplus tahun berikutnya, apa bisa menggunakan crosstab???

    BalasHapus

Apa komentar Anda terhadap tulisan saya?

Anda Perlu Bantuan Analisis Data Statistik?

Hubungi kami melalui:

  - Telp. (021)96927448

  - email. jihadbest36@yahoo.com

Analisis Data:

  - Skripsi (S1): Rp 500.000

  - Tesis (S2): Rp 1.000.000

  - Disertasi (S3): Rp 2.500.000

Kursus Private Statistika

2 jam per pertemuan:

  - S1: Rp 150.000 per pertemuan

  - S2: Rp 300.000 per pertemuan

  - S3: Rp 500.000 per pertemuan 



Konsultasi Rp 100.000 per jam

ANALISIS YANG KAMI LAYANI

1. Analisis Deskriptif
     Meringkas Data, statistika 5 serangkai, Ukuran pemusatan,
      ukuran  keragaman data, dll
2. Charting, grafik
     Pembuatan chart dan grafik apapun sesuai keinginan Anda
3. Tabulasi
     Pembuatan berbagai macam tabel sesuai keinginan Anda
4. Uji Signifikan
     Melakukan uji hipotesis terhadap berbagai permasalahan
     Uji satu sampel, uji dua sempel, uji dua atau lebih sampel
5. Korelasi
     Metode untuk mengetahui hubungan antar dua variabel,  
     satu variabel dengan lebih dari satu veriabel, dan juga 
     banyak variabel dengan banyak variabel. 
6. Regresi   
     Metode untuk membuat suatu modelhubungan antara 
     satu variabel terikat (dependent variable) dengan satu atau      lebih variabel bebas (independent variable)
7. Multivariate Regression
    Metode untuk membuat model hubungan antara banyak
    variabel terikat (dependent variable) dan banyak variabel bebas  
    (independent variable)
8. Logit-Probit
    Mirip dengan regresi namun dapat digunakan untuk variabel kategorik
    (ordinal dan nominal), termasuk non parametrik   
9. Experimental Design     
10. Non-Parametrik Analysis 
11. AKU (Analisis Komponen Utama) /Principal Component
12. Analisis Faktor 

13. Cluster Analysis

14. Analisis Diskriminan

15. Multidimensional Scaling 
16. Biplot 
17. Analisis Korespondency 
18. Time Series Anlysis 
19. Path Analysis 
20. SEM (Seqential Equation Modeling)
21. CHAID
22. AMMI
23. Bootstrap