Berikut ini akan disajikan video menganalisis data melalui program SPSS dengan menggunakan SYNTAX.

CARA PERTAMA

Ketika anda mendapatkan kode syntax dari luar.

CARA KEDUA

Ketika anda mendapatkan file syntax (*.sps)

Tagged with:
 

3 Responses to Menganalisis SPSS melalui Syntax

  1. oni says:

    sy mau tanya, saat saya menguji pengaruh var x thd y menggunakan regresi linear ganda secara simultan, di hasil regresi pada bagian coefficient hanya ada 3 variabel independen yang muncul, sedangkan penelitian sy ada 4 variabel independen. hasil regresi menyebutkan bhw:” the following variables are constant or have missing correlation: X4. tp saat sy menguji scr parsial tdp pengaruh utk msg2 var independen. apakah var X4 harus saya keluarkan dr penelitian?
    trmks .

    • 1. The following variables are constant, bisa jadi artinya data tidak bervariasi sehingga korelasi tidak bisa dihitung. Hal ini menjadi aneh, mengapa tidak bervariasi. Bisa jadi sampel yang diambil kurang representatif.
      2. Mohon Maaf, saya tidak paham kalimat ini “tp saat sy menguji scr parsial tdp pengaruh utk msg2 var independen.”
      3. Mengeluarkan variabel dari penelitian, kalau ini adalah skripsi atau tesis, maka akan mengubah struktur Bab 1, 2 dan 3.

  2. nita says:

    Untuk set data variable dependent dan independent adalah [kategorik] kualitatif. Dimana dependent variable dibuat code 0 adalah sehat dan 1 adalah sakit [dua kategorik]. Pada multiple logistik ganda, kami ingin menanyakan beberapa hal terkait Interpretasi Output Analisis Regresi Logistik.

    1. Bagaimana Interpretasi hasil akhir multivariat goodness-of-fit test showing a probability of F = 0,001, setelah eliminasi variable yang tidak siginificant, diperoleh semua variable yang tersisa memiliki Pv = 0.001 dan OR > 1?

    2. Pada analisis bivariat variable sex terhadap prevalensi sakit “X”. Di ketahui Laki-laki lebih cenderung mengalami prevalensi sakit “X” dibandingkan dengan perempuan (1,85% laki-laki berbanding 1,62% perempuan, Pv = 0,000), dengan OR = 0,85. Pada analisis multivariat, variable sex tetap masuk ke dalam model dimana (male versus female) OR adalah 0,83 dengan PV = 0,000
    Apakah dapat disimpulkan sbb :
    Laki-laki beresiko lebih tinggi terkena penyakit “X” sebesar 0,8 kali dibandingkan dengan perempuan
    ataukah dituliskan sebaliknya “karena OR < 1" bahwa
    Perempuan akan beresiko lebih tinggi terkena penyakit "X" sebesar 1/0,8 atau 1.2 kali dibandingkan dengan laki-laki
    Untuk variable pendidikan [Education] jdibuat lebih dari 2 kategorik [dummy variabel] dengan total n = 259.885 participants.
    Code 0. yaitu Participants were considered as higher educated, proposinya adalah 12,42%. Hasil chi square, prevalensi group ini terkena penyakit "X'" adalah 0.39%
    Code 1. yaitu Participants who had not completed high school education proposinya adalah 57.04%. Hasil chi square, prevalensi group ini terkena penyakit "X'" adalah 2.01%
    code 2. yaitu Participants were <10 years [Preschool], proposinya adalah 30,55%. Hasil chi square, prevalensi group ini terkena penyakit "X'" adalah 1.07%. Pada binary logistic, diperoleh dua OR dari dummy variabel yaitu masing-masing-masing 1,00 dan 1,14. Bagaimana interpretasi hubungan diatas terkait luaran prevalensi penyakit "X'" diatas?

    3. Untuk variable pendidikan [Education] jdibuat lebih dari 2 kategorik [dummy variabel] dengan total n = 259.885 participants.
    Code 0. yaitu Participants were considered as higher educated, proposinya adalah 12,42%. Hasil chi square, prevalensi group ini untuk terkena penyakit "X'" adalah 0.39%
    Code 1. yaitu Participants who had not completed high school education proposinya adalah 57.04%. Hasil chi square, prevalensi group ini untuk terkena penyakit "X'" adalah 2.01%
    code 2. yaitu Participants were <10 years [Preschool], proposinya adalah 30,55%. Hasil chi square, prevalensi group ini untuk terkena penyakit "X'" adalah 1.07%. Pada binary logistic, diperoleh dua OR dari dummy variabel diatas yaitu masing-masing-masing 1,00 dan 1,14
    Bagaimana interpretasi hubungan diatas terkait luaran prevalensi penyakit "X'" ?

    4. Pada multivariate variabel dummy pendidikan yang juga masuk kedalam model dituliskan Education (high versus low) dengan OR 1.171 dan Education (high versus pre-school) dengan OR 1.335, dengan Pv = 0,000., dengan 95%CI adalah 1.068-1.283, dan 1.185-1.503, masing-masing variabel dummy pendidikan diatas…Konsistensi kode yang digunakan saat ini, termasuk pada dummy variabel sehingga variabel tsb, tidak dianggap data kontinyu. Independent variable [Variabel bebas] diberi nilai lebih rendah [code 0] pada kelompok yang tidak berisiko, untuk terjadinya kondisi [sakit] [kode 1], pada dependent variable [variabel tak bebas].

    Terimakasih, atas segala masukannya, semoga dengan berbagi, ilmunya akan semakin barokah dan bertambah 🙏

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *

Please type the characters of this captcha image in the input box

Please type the characters of this captcha image in the input box

Set your Twitter account name in your settings to use the TwitterBar Section.