Setelah pada empat seri tulisan sebelumnya kita membahas mengenai proses dan prosedur menginput data pada SPSS, maka pada tulisan kali ini kita akan membahas mengenai cara mendapatkan distribusi frekuensi dengan SPSS. Untuk latihan, data yang digunakan tetap data pada tulisan sebelumnya yang kita kutipkan sebagai berikut:
Dari data tersebut, misalnya kita ingin membuat distribusi frekuensi untuk sex (jenis kelamin) dan pendidikan. (Catatan: untuk distribusi frekuensi umur dan pendapatan, sebaiknya data dikelompokkan dulu, yang akan kita bahas pada tulisan berikutnya).
Klik Analyze > Descriptive Statistics > Frequencies. Akan muncul tampilan berikut:
Masukkan (pindahkan) variabel jenis kelamin dari kotak sebelah kiri ke kotak sebelah kanan dengan cara klik variabel jenis kelamin di kotak kiri, kemudian klik panah yang menuju ke sebelah kanan. Lakukan hal yang sama untuk variabel pendidikan. Kemudian klik OK.
Output dari distribusi frekuensi diberikan sebagai berikut:
Tabel pertama memberikan keterangan mengenai variabel yang diolah, yaitu jumlah observasinya dan jumlah observasi missing. Dari tabel tersebut terlihat bahwa jumlah observasi sebanyak 18 dan tidak ada observasi missing.
Tabel kedua dan ketiga masing-masingnya memberikan distribusi frekuensi untuk jenis kelamin responden dan pendidikan responden.
Tabel distribusi frekuensi menampilkan lima kolom sebagai berikut:
Kolom pertama: kategori yang difrekuensikan (sebagai contoh pada jenis kelamin adalah laki-laki dan perempuan)
Kolom kedua: frekuensi masing-masing kategori
Kolom ketiga: persentase frekuensi masing-masing kategori (persentase dihitung dari total observasi termasuk observasi missing)
Kolom keempat : persentase frekuensi masing-masing kategori tetapi persentase dihitung dengan mengeluarkan observasi missing. (Catatan: berhubung tidak ada observasi missing, baik untuk jenis kelamin maupun pendidikan, maka kolom 3 dan 4 menjadi sama).
Kolom kelima: Cumulative Percent yaitu persentase kumulatif yang dihitung dari valid percent. Sebagai contoh pada tabel frekuensi pendidikan. Baris pertama adalah 22,2 persen. Pada baris kedua adalah 55,6 persen yang dihitung dari 22,2 +33,3 (catatan: perbedaan perhitungan karena pembulatan). Demikian seterusnya.
Dari data tersebut, misalnya kita ingin membuat distribusi frekuensi untuk sex (jenis kelamin) dan pendidikan. (Catatan: untuk distribusi frekuensi umur dan pendapatan, sebaiknya data dikelompokkan dulu, yang akan kita bahas pada tulisan berikutnya).
Klik Analyze > Descriptive Statistics > Frequencies. Akan muncul tampilan berikut:
Masukkan (pindahkan) variabel jenis kelamin dari kotak sebelah kiri ke kotak sebelah kanan dengan cara klik variabel jenis kelamin di kotak kiri, kemudian klik panah yang menuju ke sebelah kanan. Lakukan hal yang sama untuk variabel pendidikan. Kemudian klik OK.
Output dari distribusi frekuensi diberikan sebagai berikut:
Tabel pertama memberikan keterangan mengenai variabel yang diolah, yaitu jumlah observasinya dan jumlah observasi missing. Dari tabel tersebut terlihat bahwa jumlah observasi sebanyak 18 dan tidak ada observasi missing.
Tabel kedua dan ketiga masing-masingnya memberikan distribusi frekuensi untuk jenis kelamin responden dan pendidikan responden.
Tabel distribusi frekuensi menampilkan lima kolom sebagai berikut:
Kolom pertama: kategori yang difrekuensikan (sebagai contoh pada jenis kelamin adalah laki-laki dan perempuan)
Kolom kedua: frekuensi masing-masing kategori
Kolom ketiga: persentase frekuensi masing-masing kategori (persentase dihitung dari total observasi termasuk observasi missing)
Kolom keempat : persentase frekuensi masing-masing kategori tetapi persentase dihitung dengan mengeluarkan observasi missing. (Catatan: berhubung tidak ada observasi missing, baik untuk jenis kelamin maupun pendidikan, maka kolom 3 dan 4 menjadi sama).
Kolom kelima: Cumulative Percent yaitu persentase kumulatif yang dihitung dari valid percent. Sebagai contoh pada tabel frekuensi pendidikan. Baris pertama adalah 22,2 persen. Pada baris kedua adalah 55,6 persen yang dihitung dari 22,2 +33,3 (catatan: perbedaan perhitungan karena pembulatan). Demikian seterusnya.
pak saya ingin bertanya apa bedanya "persen" dengan "valid persen"
ReplyDelete