Statistika Sosial 1

346 views

Published on

Published in: Science
  • Be the first to comment

  • Be the first to like this

Statistika Sosial 1

  1. 1. Statistika SosialStatistika Sosial PendahuluanPendahuluan
  2. 2. • Alat menghitung besarnya anggota sampel yang diambil dari populasi. • Alat menguji validitas dan reliabilitas instrumen. • Teknik untuk menyajikan data sehingga data lebih komunikatif. • Alat analisis data, menguji hipotesis.
  3. 3. Proses Penelitian dan Statistik yang Diperlukan Perlu Statistik untuk Uji Validasi dan Reliabilitas instrumen Perlu Statistik Perlu Instrumen Perlu Statistik Perlu Statistik Masalah Berteori Menentukan sampel Mengumpulkan data Menyajikan data Menganalisa data Pembahasan Kesimpulan data
  4. 4. 1. Nominal Bilangan yang diberikan pada suatu objek hanya sebagai lambang untuk membedakan objek satu dengan yang lain. Contoh : Jenis Kelamin Pria (1) Wanita (0) Hukum Aritmatik : “=“ 2. Ordinal Bilangan yang diberikan pada suatu objek selain sebagai lambang namun juga memiliki makna peringkat Contoh : Tingkat pendidikan SD (1) SMP (2) SMA (3) Sarjana (4) Hukum Aritmatik : “=“, “<“, “>” SKALA PENGUKURANSKALA PENGUKURAN
  5. 5. 4. Interval Bilangan yang diberikan pada suatu objek selain sebagai lambang, memiliki makna peringkat juga memiliki makna jarak interval. Contoh : Suhu badan Hukum Aritmatik : “=“, “<“, “>”,”+”,”-” 5. Rasio Bilangan yang diberikan pada suatu objek selain sebagai lambang, memiliki makna peringkat, memiliki makna jarak interval juga memiliki nilai nol mutlak. Contoh : Penghasilan Keluarga Hukum Aritmatik : “=“, “<“, “>”,”+”,”-”,”x”,”/” SKALA PENGUKURANSKALA PENGUKURAN
  6. 6. Analisis Data Analisis data yang sering digunakan dalam bidang sosial : • Keterkaitan antar variabel – Simetris : • Korelasi antar variabel – Asimetris : • Analisis Regresi • Analisis Jalur • Structural Equation Modeling (SEM)
  7. 7. Korelasi Phenomena bentuk hubungan disebut hubungan korelasi bila perubahan dari nilai-nilai atau skor suatu variabel beriringan searah atau bertolak belakang dengan perubahan nilai-nilai atau skor variabel lainnya. Korelasi sering disalah artikan dengan kausasi
  8. 8. Analisis Regresi
  9. 9. Analisis Regresi • Untuk mengetahui keterkaitan (hubungan) antara variabel bebas dan variabel tak bebas • Setiap variabel harus observable • Tidak ada pola sebab akibat (hubungan antar variabel tidak bersifat kausal) • Regresi linier sederhana, non-linier, linier multipel
  10. 10. Tujuan peneliti menggunakan analisis regresi adalah untuk menjawab masalah : 1. Bagaimana pola hubungan antara Y atas X 2. Berapa besar perubahan rata-rata Y apabila X berubah satu unit 3. Apabila kita bisa menentukan harga X, berapa taksiran harga Y
  11. 11. Analisis Regresi Linier Multipel • Sebuah variabel bisa dijelaskan oleh lebih dari satu variabel lain • Variabel bebas lebih dari satu: Y = f (X1, X2, . . . ,Xk) • Model Regresi Multipel : Y = β0 + β1X1 + β2X2 + . . . + βkXk + ε
  12. 12. Analisis Jalur (Path Analysis)
  13. 13. Analisis Jalur (Path Analysis) • Dalam analisis regresi, hubungan antar variabel tidak bersifat kausal • Bila kausalitas dipertimbangkan, maka yang cocok digunakan adalah analisis jalur • Dengan analisis jalur besarnya pengaruh antar variabel dapat ditentukan • Setiap variabel harus observable
  14. 14. Contoh • Interrelationship diantara sejumlah variabel dengan variabel dependen mengenai lamanya orang menonton TV 1. Lama bekerja mempengaruhi income 2. Pendidikan mempengaruhi income 3. Lama bekerja mempengaruhi lama menonton 4. Income mempengaruhi lama menonton 5. Pendidikan mempengaruhi lama menonton
  15. 15. • Ke empat variabel yang terlibat (Lama bekerja , Income , Pendidikan , Lama menonton ) adalah observable • Notasi : V Observed Variable
  16. 16. Pengaruh hubungan struktural dan non struktural Anak Panah Directional : Pengaruh structural/kausal Non-Directional : Variansi atau kovariansi Non-Structural/non kausal
  17. 17. Lama bekerja Pendidikan Income Lama menonton Model Path Analysis
  18. 18. Besar pengaruh • Dalam analisis jalur, besar pengaruh dari satu variabel terhadap variabel lain di dalam model dapat ditentukan • Pengaruh langsung (direct effects) • Pengaruh tak langsung (indirect effects) • Pengaruh keseluruhan (total effects)
  19. 19. Structural Equation Modeling (SEM)
  20. 20. Structural Equation Modeling (SEM) • Dalam bidang sosial sering diperoleh variabel yang tidak observable • Variabel tidak dapat diukur secara langsung, disebut variabel laten • Dalam SEM variabel kunci yang menjadi perhatian adalah variabel laten
  21. 21. Variabel Laten • Variabel laten merupakan konsep abstrak. Contoh: perilaku orang, sikap (attitude), perasaan, motivasi. • Variabel laten diamati melalui variabel teramati (observed variables) disebut indikator • Variabel laten eksogen (berperan sebagai variabel bebas dalam model) • Variabel laten endogen (berperan sebagai variabel tak bebas dalam model) • Dalam diagram jalur simbolnya lingkaran atau elips.
  22. 22. Variabel • Variabel adalah karakteristik dari suatu phenomena yang sifatnya bisa berubah- ubah, bisa menghasilkan nilai yang berbeda-beda. – Kebijakan bukan variabel, tetapi implementasi kebijakan adalah variabel – Sumber daya manusia bukan variabel, tetapi kualitas sumber daya manusia adalah variabel

×