Untukmengatur setting tanda pecahan yang digunakan sebagai pemisah angka ribuan dan desimal di microsoft excel anda dapat melakukan langkah berikut: Tampilkan dialog Excel Options dengan cara Klik tombol Office lalu klik excel options. Selanjutnya pada bagian Editing Options yang terletak di panel sebelah kanan, hilangkan tanda check pada itemChanging a variable's width is rarely necessary. Nevertheless, it's good to know how when it's needed and how it's done. Changing Variable Width in SPSS For string variables, width refers to how many characters a value can hold. An exception are multibyte characters as explained in SPSS Unicode Mode. Somewhat confusingly, "width" is not the width of a variable's column as displayed on screen, which is referred to as columns. For string variables, width should be increased when new values are desired that are longer than the current width. This is demonstrated by the syntax example below. For numeric variables, "width" refers to how many digits should be displayed. However, SPSS will often override the specified width is it's insufficient. If not, FORMATS can be used for increasing it. SPSS Formats and Alter Type Syntax Examples The test data used by the syntax below are found here. *1. Width for "income" increases from 5 to 6 after running the line income "Stefano" 7 letters is too long for "name" 6 letters. We'll therefore increase its width to 7 type namea7.*3. Now we can change "Stefan" to "Stefano".if name eq 'Stefan' name = 'Stefano'.execute. Changing Decimal Places in SPSS Decimal places can be changed by the FORMATS command. Just note that the first number refers to the width of the entire variable including decimals so the second number decimals should always be smaller. Also, keep in mind that the actual data values will not change because of using FORMATS. They are merely displayed differently. SPSS Formats Syntax Example The test data used by the syntax below are found here. *Note how running the line below displays two decimals for "income" under "Data View".formats income Pertama buka file yang sebelumnya telah kita buat mengenai memasukkan data dengan cara klik menu File > Open > Data lalu pilih nama file yang kita inginkan. Kedua, klik Variable View lalu pada kolom Name, tambahkan variabel baru, sebagai contoh variabel jenis_kelamin.
Menggunakan software SPSS merupakan momok tersendiri bagi beberapa orang, terlebih bagi mahasiswa yang awam terkait ilmu statistik. Meski di berbagai perguruan tinggi ada yang diajarkan tentang penggunaan software SPSS, namun masih saja pembahasan di dalam kelas hanya mencakup beberapa contoh kasus penggunaan metode saja, seperti metode regresi ataupun metode korelasi. Diluar pembelajaran dari kampus, mahasiswa diharuskan belajar otodidak untuk bisa menyelesaikan kasus analisis data dari tugas akhir yang akan mereka kerjakan garis besar lembar kerja software SPSS terbagi menjadi dua bagian, yakni1. Data View Tempat input data dan mengolah data2. Variavle View Tempat mendeskripsikan variabelMemang inti dari penggunaan software SPSS ada pada halaman Data View, yang mana nantinya data akan diolah pada halaman ini untuk bisa menghasilkan output yang diinginkan. Namun jangan kesampingkan pentingnya lembar kerja Variable View. Tanpa pendeskripsian variabel yang benar, pengolahan data bisa menjadi masalah kedepannya, yang lebih lanjut dapat berpengaruh pada hasil yang diharapkan. Oleh karena itu pada artikel kali ini saya akan menjelaskan secara rinci kegunaan dari setiap bagian lembar kerja Variable Kerja Variable ViewGambar diatas merupakan tampilan yang ada di Variable View. Ada Name, Type, Width, dan lain sebagainya. Mari kita bahas satu persatu fungsi dan NameName berfungsi untuk memberikan nama variabel. Kalian bebas menuliskan apa saja nama variabel yang kalian inginkan. Namun ingat!, SPSS tidak bisa membaca nilai "spasi ", maka ketika nama variabel yang kalian inginkan ada dua suku kata atau lebih, pisahkan dengan nilai "underscore _" atau gabungkan beberapa suku kata tadi menjadi hanya satu suku kata. ContohContoh Pengisian Nama Variabel yang Benar dan Salah2. TypeType berfungsi untuk menjelaskan tipe data yang akan dimasukkan. Misal data yang akan dimasukkan berupa angka, maka tipe Numeric bisa dipilih. Atau data yang akan dimasukkan berupa kata/kalimat, maka tipe yang cocok adalah String. Berikut penjelasan masing-masing dari tipe data yang adaNumeric merupakan tipe data paling standar yang digunakan untuk memasukkan angka. Semua data yang berupa angka bisa masuk pada tipe Numeric, termasuk nilai "negatif" maupun "koma".Comma merupakan tipe data untuk memasukkan angka desimal yang dipisahkan dengan titik. Di luar negeri titik disebut sebagai "koma"/comma, sedangkan titik digunakan untuk memisahkan angka kelipatan dari 1000. Misal untuk penulisan "lima koma empat", diluar negeri tertulis Sedangkan di Indonesia 5,4. Contoh lain untuk penulisan "seribu", diluar negeri tertulis 1,000. Sedangkan di Indonesia Comma yang dimaksud disini mengikuti aturan luar negeri, yakni menggunakan titik. Jadi comma cocok untuk menuliskan bilangan desimal semisal dan merupakan tipe data untuk memisahkan angka kelipatan 1000 dengan sebuah dot koma. Dot merupakan kebalikan dari comma. Misal untuk penulisan "seribu" menjadi 1, notation merupakan tipe data untuk menuliskan angka dalam bentuk sains. Misalkan angka pada tipe numeric dituliskan maka pada tipe scientific notation akan tertulis merupakan tipe data untuk memasukkan tanggal. Nantinya akan diberikan pilihan penyebutan tanggal seperti apa yang diinginkan dengan keterangan d day/hari, m month/bulan, dan y year/tahun.Dollar merupakan tipe data untuk memasukkan mata uang currency merupakan tipe data untuk memasukkan jenis mata uang merupakan tipe data untuk memasukkan huruf/ Dialog Type3. WidthWidth berfungsi untuk memberikan jumlah karakter yang dikehendaki dalam satu variabel. Misalkan akan dimasukkan nilai 500, namun pada bagian width hanya tertulis 2, maka nantinya pada lembar Data View yang terlihat hanya angka 50. Contoh lain misal pada bagian width tertulis 8, kemudian akan dimasukkan kalimat "Harga Saham", maka yang akan terlihat pada lembar Data View hanya kalimat "Harga Sa".4. DecimalsKolom Decimals berfungsi untuk memberikan jumlah karakter dibelakang koma yang dikehendaki dalam satu variabel. Jika pada bagian decimals tertulis 2, dan angka yang ingin dimasukkan adalah 5, maka nantinya pada lembar Data View akan tertulis LabelKolom Label berfungsi untuk memberikan sebuah tanda/label pada suatu variabel. Label tidak terlalu berpengaruh pada proses pengisian data. Misal variabel dengan nama "HargaSaham" akan diberi label "Variabel A", maka nantinya pada kotak dialog akan tertera label yang sudah disebutkan. Label bisa memuat nilai spasi .Contoh Pengaruh Label Pada Suatu Variabel6. ValuesValues berfungsi untuk menggantikan sebuah nilai yang bertipe string menjadi sebuah nilai yang bertipe numeric, agar dapat dilakukan pengolahan data. Misal dalam sebuah penelitian terdapat Kelas A, Kelas B, dan Kelas C. Agar mempermudah dalam pengolahan data, maka Kelas A akan diganti dengan angka 1, Kelas B dengan angka 2, dan kelas C dengan angka 3. Cara penggunaannya sangat mudah, kalian tinggal masukkan nilai baru yang diinginkan pada bagian "Value", kemudian pada bagian "Label" masukkan keterangan apa yang ingin diubah, lalu klik "Add".Kotak Dialog Values7. Missing ValueMissing Value berfungsi untuk menghilangkan sebuah nilai agar tidak dimasukkan kedalam analisis. Missing Value biasa digunakan untuk mengeluarkan nilai-nilai outlier. Ada 3 pilihan dalam kolom Missing Value, yakniNo missing values tidak ada nilai yang dianggap missing values angka diskrit yang dianggap plus one optional discreate missing value untuk menghilangkan angka-angka yang termasuk kedalam sebuah range/interval Dialog Missing Value8. ColumnsColumns berfungsi untuk menentukan lebar kolom pada Data View. Semakin besar nilainya maka semakin lebar tampilan kolom yang ada di Data AlignAlign berfungsi untuk menentukan rata tulisan dari sebuah variabel. Tersedia 3 pilihan align, yakniLeft penulisan rata kiriRight penulisan rata kananCenter penulisan rata tengah10. MeasureMeasure berfungsi untuk menentukan skala data dari sebuah variabel. Measure sangat berpengaruh pada pendeskripsian variabel yang nantinya akan digunakan untuk pengolahan data. Ada 3 jenis measure, yakniNominal merupakan skala data yang berfungsi hanya untuk membedakan. Misal membedakan antar jenis kelamin, yang mana jenis kelamin perempuan dengan laki-laki tingkatannya merupakan skala data yang berfungsi untuk membedakan sekaligus mengurutkan. Misal membedakan jenjang pendidikan, yang mana SD, SMP, dan SMA memiliki perbedaan dan SD memiliki jenjang pendidikan paling rendah, disusul SMP, dan merupakan tipe variabel untuk skala data Interval dan Rasio. Tipe variabel ini biasa digunakan untuk perhitungan data numerik pada tadi penjelasan dari masing-masing fungsi kolom yang ada di lembar kerja Variabel View SPSS. Jika ada yang ditanyakan, silahkan tinggalkan kolom komentar dibawah. See ya!
Ujicoba luas dilakukan kepada seluruh peserta didik kelas IV SD. Tahap uji coba luas dilakukan untuk mengetahui apakah media komik yang dikembangkan layak dalam aspek alat bantu pembelajaran, isi atau materi.Perbedaan uji coba luas dan uji coba terbatas terletak kepada luas subyeknya, yaitu uji coba terbatas dilakukan kepada beberapa peserta didik, dan uji coba luas dilakukan kepada pesertaMengatur format output SPSS Pengantar Semua aplikasi analisis dan statistik mempunyai format default bawaan untuk setiap output. Dalam aplikasi SPSS, terdapat format penulisan bilangan yang kadangkala menggangu interprestasi, diantaranya Digit precission hanya 3 angka di belakang koma Penulisan angka yang sangat besar > atau terlalu kecil dalam format scientific numeric bilangan ilmiah dengan notasi xxxx 10xx. Dalam format output SPSS ditulis dengan notasi E+/-xx. Sebagai contoh bilangan 1973 dalam output ditulis Bilangan 0 nol di depan titik tidak dicantumkan Sebagai contoh bilangan hanya akan ditulis .026 Merubah format Misal, hasil analisis sebagai berikut Dari output tersebut terdapat penyajian angka yang kurang familier. Diantaranya nilai koefisien variabel TPA sebesar dan beberapa angka disajikan tanpa angka di depan titik misalnya pada kolom Sig.. Untuk merubah formatnya Double click table output Blok content table Click menu Cell Properties ... Clik menu Format value Click category Number Click Apply Tampilan setelah perubahan formatLangkahlangkah Uji Linearitas dengan Program SPSS. 1. Buka program SPSS, klik Variable View. Selanjutnya, pada bagian Name tulis saja Motivasi kemudian Prestasi, pada Decimals ubah semua menjadi angka 0, pada bagian Label tuliskan Motivasi Belajar kemudian Prestasi belajar, abaikan yang lainnnya. Tampak di layar.
SPSS Statistical Package for Social Sciences adalah aplikasi perangkat lunak yang digunakan untuk melakukan analisis statistik di berbagai bidang. Salah satu fitur penting dari SPSS adalah kemampuannya untuk mengubah desimal dalam penghitungan data. Dalam artikel ini, kita akan membahas cara mengubah desimal di SPSS dengan mudah. Memahami Desimal dalam SPSS Sebelum kita masuk ke cara mengubah desimal di SPSS, penting untuk memahami apa itu desimal dalam SPSS. Desimal adalah angka yang digunakan untuk menunjukkan bagian pecahan dari suatu bilangan. Misalnya, dalam angka 3,75, 75 adalah bagian desimal. Dalam SPSS, desimal biasanya digunakan untuk menghitung nilai rata-rata, median, dan nilai lainnya dari suatu set data. Dalam beberapa kasus, Anda mungkin perlu mengubah desimal dalam SPSS agar sesuai dengan kebutuhan Anda. Langkah-langkah Mengubah Desimal di SPSS Berikut adalah langkah-langkah untuk mengubah desimal di SPSS Langkah 1 Buka File SPSS Langkah pertama adalah membuka file SPSS yang ingin Anda ubah desimalnya. Anda dapat membuka file SPSS dengan mengklik File lalu Open, atau dengan menekan tombol Ctrl+O pada keyboard Anda. Langkah 2 Buka Data Editor Setelah membuka file SPSS, langkah selanjutnya adalah membuka Data Editor. Untuk membuka Data Editor, klik tab Data View di bagian bawah jendela SPSS atau tekan tombol Ctrl+1 pada keyboard Anda. Langkah 3 Pilih Kolom dengan Desimal Setelah membuka Data Editor, pilih kolom dengan desimal yang ingin Anda ubah. Untuk memilih kolom, klik pada judul kolom di bagian atas tabel data. Langkah 4 Klik Kanan pada Kolom Setelah memilih kolom, klik kanan pada kolom tersebut untuk membuka menu konteks. Langkah 5 Pilih Format Cells Pada menu konteks, pilih Format Cells. Langkah 6 Pilih Numeric Pada jendela Format Cells, pilih Numeric di bawah Category. Langkah 7 Tentukan Jumlah Desimal Setelah memilih Numeric, tentukan jumlah desimal yang ingin Anda gunakan. Anda dapat memilih jumlah desimal dengan mengklik tombol panah di bawah Decimal Places. Langkah 8 Klik OK Setelah menentukan jumlah desimal, klik tombol OK untuk menyimpan perubahan. Menyimpan File SPSS Setelah mengubah desimal di SPSS, pastikan untuk menyimpan file SPSS Anda agar perubahan tersebut dapat disimpan. Untuk menyimpan file SPSS, klik File lalu Save atau tekan tombol Ctrl+S pada keyboard Anda. Kesimpulan Mengubah desimal di SPSS dapat dilakukan dengan mudah menggunakan langkah-langkah yang telah dijelaskan di atas. Pastikan untuk memilih jumlah desimal yang sesuai dengan kebutuhan Anda dan jangan lupa untuk menyimpan perubahan setelah selesai.Inisebuah kasus klasik, dimana bilangan desimal yang biasa kita tuliskan dengan simbol titik "." pada Cimatron ternyata harus diisikan dengan simbol koma ", Deskriptif, Regresi dan Korelasi Minitab 16 Sebelum memlulai pusat bahasan, kita terlebih lalu memahami Basic berpunca Minitab Basic Minitab merupakan aplikasi pengolah data statistik. Pengoperasiannya lebih simple daripada SPSS, namun ada sejumlah peristiwa yang harus dicatat 1. Sebelum data dimasukkan, Setiap ruangan harus diformat lampau. 2. Kesalahan format akan mengakibatkan data lain terbaca dengan benar Prinsip memformat kolom/baris dan mengegolkan data Elastis yang cak hendak dimasukkan, purwa-tama diketik secara manual plong header yang disediakan. Serah Ukuran untuk sendirisendiri rubrik Text,Numeric,Date/Time dengan memblok salah satu ruangan sreg header teralaC1,C2,C3,dst.. dengan cara mengklik kidal salah suatu cell nan bersangkutan misal C1. Kemudian Klik kanan pada cell tersebut dan diskriminatif Dimensi Columnā. Bakal menu biji dapat dipilih dengan Klik kanan lega cell tersebut>āFormat Column>Numeric⦠Akan muncul Menu seperti berikut Automatic = Membentuk angka secara otomatis Fixed decimal = Menambahkan dan menentukan banyaknya desimal Exponential Currency = Membagi Ukuran bakal alat penglihatan uang Percentage = Memberi Format cak bagi Persentase Bakal dimensi Referensi, boleh di memperbedakan dengan Klik kanan>Format Column>Text Untuk dimensi Tahun dan copot, dapat dipilih degan Klik kanan>Matra Column>Date/Time⦠Sekian tentang Basic bersumber Minitab. Sekarang, kita boleh membahas inti pembahasan kita. Menghitung data deskriptif Masukkan data yang akan di cari Klik tab Stat>Basic Statistics>Display Descriptive Statistics Akan muncul pop-up window berjudul Display Descriptive Statisticsā. Pilih seluruh elastis yang akan diproses datanya secara deskriptif, dan elastis 1/makin plastis yang akan menadi transendental. Kemudian klik menu Statisticsā¦ā, akan muncul pop-up mentah yang berjudul Display Descriptive Statistics ā Statisticsā. Pilih sejumlah data yang ingin ditampilkan pada window Sessionā, kemudian klik Okā dan sekali lagi klik Okā. Akan unjuk data seperti dibawah ini. Mencari Regresi tertinggal Masukkan data variabel Klik tab Stat>Regression>Regression Setelah unjuk Window Regressionā, pilih plastis yang akan dihitung regressinya pada kolom Responseā dan variabel prediksinya di ruangan Predictionā lalu langsung klik Okā. Akan muncul data seperti berikut Mencari Korelasi Sederhana Klik tab Stat>Basic Statistics>Correlationā 2. Setelah muncul Window Correlation, masukkan luwes yang akan dicari korelasinya dan serempak klik Okā. Akan muncul data sebagai halnya ini Minitab 16 Sebelum mulai untuk mengejar Deskriptif, Regresi dan Korelasi, suka-suka baiknya kita kenali lewat basic berpunca SPSS Basic Klik tab Variable Viewā, dapat dilihat plong jihat kiri pangkal pecah layar SPSS, kemudian masukkan variabel yang bersangkutan dengan garis hidup i. Spasi digantikan dengan tanda _ā ii. Diawali dengan karakter Alfabet Dimensi masing-masing lentur sesuai dengan kebiasaan variabel start dari Type, Widh, Decimal, dst.ā Keterangan i. Type = Aturan variabel. Apabila ingin memasukkan vaiabel dengan data coretan, maka ubah Typeā variabel tersebut menjadi StringāDapat dipilih dengan mengklik tanda ā¦ā pada sisi kanan cell Type pada untuk satu variabel ii. Width = Panjangnya kepribadian data suatu lentur, takdirnya data tersebut mancapai 8 kepribadian, maka Set Width tersebut dengan poin 8ā. iii. Decimals = Banyak desimal yang kepingin digunakan. Namun, kerjakan plastis dengan sifat data Stringā, maka opsi Decilams akan dihilangkan dengan sendirinya. iv. Label = Header yang akan muncul pada saat proses analisa radu dioperasikan, dan akan dicantumkan pada window Outputā. v. Columns = Jumlah ruangan nan akan digunakan. vi. Align = Posisi data suatu laur saat dioperasikankidal, perdua, kanan. vii. Measure = Keberagaman pengukuran data berpokok suatu Plastis Scale, Ordinal, Nominal. Setelah mengarifi basic tentang Laur, suka-suka bilang hal lagi nan harus diketahui Data yang diinput pada tab Data Viewā tidak dapat membaca keunggulan koma ,. Maka, setiap akan memasukkan data non-desimal dengan selang antara noktah Cth etiket titik. tersebut harus dihilangkanCth 1234567 karena cap titik tersebut akan terbaca sebagai koma oleh SPSSCth dan bagi mencadangkan tanda koma, tersebut ke dalam tab āData Viewā, maka puas tab Variable Viewā, rubrik Typeā berasal data variable tersebut harus dirubah menjadi Commaā. Jika data nan diinput adalah angka yang mempunyai desimal Cth 123,45, agar bisa dibaca dengan baik makanya SPSS, maka jeda koma, tersebut harus diganti dengan tera Titik. pada tab Data ViewāCth dan sesuaikan jumlah desimal nan digunakan dengan merubah angka pada kolom Decimalsā puas veriabel bersangkutanCth jika desimalnya ada 2123,45 maka rubah ponten lega kolom Decimalsā untuk luwes yang berkepentingan Uji Normalitas suatu data bisa diketahui dengan cara klik tan Analyze>Descriptive Statistics>Exploreā¦ā Akan unjuk pop-up Window yang berjudul Exploreā, kemudian masukkan sejumlah variabel yang akan diujikan normalitasnya Kemudian Klik Plotsā¦ā dan Check puas Normality plots with testsā. Klik Continueā kemudian klik Okā, akan unjuk data laksana berikut Sekarang kita sudah siap kerjakan memasuki pembahasan utama I. Menghitung data Deskriptif 1. Klik Tab Variable ViewāMasukkan Elastis yang akan dikalkulasikan dan atur sesuai dengan yang dibutuhkan 2. Klik tab Data Viewā dan masukkan data sesuai dengan yang sudah lalu diformatkan pada tab Variable Viewā 3. Klik tab Analyze>Descriptive Statistics>Descriptivesā¦ā 4. Akan muncul pop-up window yang berjudul Descriptivesā, memperbedakan semua variabel yang akan dihubungkan dan dideskripsikan dan masukkan dengan meng-klik nama cuaca yang menghadap ke kanan. 5. Untuk mengatur apa saja yang akan ditampilkan pada analisa, klik Optionsā dan membeda-bedakan metode deskriptif nan dibutuhkan. 6. Sehabis dilih, klik Continueā dan klik Okā. akan unjuk tampilan analisa seperti berikut II. Menghitung Korelasi tercecer A. Bivariate Pearson 1. Klik tab Analyze>Correlate>Bivariateā¦ā dan pilih 2 Variabel nan akan dicari korelasinya dan Check pada box Pearsonā. Kemudian klik OkāAkan muncul lega Window Output seperti berikut B. Bivariate Spearman 1. Klik tab Analyze>Correlate>Bivariateā¦ā dan pilih 2 Lentur yang akan dicari korelasinya dan Check sreg box Spearmanā. Kemudian klik Okā. Akan muncul puas Window Output sebagaimana berikut III. Menghitung Regresi Terbelakang 1. Klik tab Analyze>Regression>Linearā¦ā 2. Masukkan sebuah variabel dependen pada ruangan Dependentā dan variabel Independentā 3. Klik Okā dan abaikan yang lain. Akan muncul hasil analisa puas window Output sperti berikut Sekian sebagian mungil Cak bimbingan Minitab 16 dan SPSS 17 bersumber saya, Semoga bisa membawa manfaat cak bagi semua pihak yang tersapu dan pembaca. Saya ucapkan syukur atas perhatiannya. -Rizky Trisnadian Pratama
Copypaste data desimal dari excel ke spss, kok jadi DATA ribuan ? - YouTube.Kaidah Memintasi Outlier dengan SPSS Setelah kita belajar bersama mengenai outlier, maka seterusnya dalam artikel ini kita akan membahas bagaimana caranya tanggulang outlier dengan SPSS. Jikalau para pembaca sekalian sudah lalu mempelajari artikel kami tentang outlier, maka kami anggap anda semua sudah lalu paham alasan perlunya outlier ini di atasi. Bagaimana cara mengatasi outlier? Bagaimana cara memintasi outlier dengan SPSS? baik univariat atau multivariat? Baiklah langsung cuma kita selidik. Pada dasarnya ada 2 tahap, yaitu tahap deteksi dan mengatasi. Catatan Penting Dalam bahasan ini, kita membahas Outlier dalam artian Outlier puas Regresi Linear. Sementara itu outlier pada data atau sreg sebuah lentur, kami bahas sreg artikel Membuang outlier dengan Excel. Deteksi Outlier Langkah purwa adalah melakukan deteksi outlier. Dalam situasi ini yang dideteksi adalah outlier univariat dan multivariat sekaligus. Caranya kita harus melakukan uji regresi linear seperti umumnya. Kalau belum paham prinsip melakukan regresi linear dengan SPSS, anda bisa pelajari pada artikel-artikel kami di website ini. Sederhananya perhatikan langkah berikut Buat dataset untuk regresi linear berganda begitu juga tulangtulangan di radiks ini. Untuk mempermudah, beliau bisa download file secara lengkap DISINI. Dataset Regres Linear Deteksi Outlier Setelah itu lakukan regresi sebagai halnya kaidah berikut Klik Analyze pada Menu -> Regression -> Linear. Kemudian masukkan variabel yang akan dianalisis. Ancang Regres Linear Deteksi Outlier Klik pentol SAVE. Maka akan terbabang jendela seperti di dasar ini. Kemudian klik Studentized dan Mahalanobis. Lalu tekan tombol Continue. Save Regresi Linear Deteksi Outlier Jika telah kembali ke sirkulasi udara utama, klik OK. Selanjutnya tatap Output. Casewise Diagnostics Deteksi Outlier Sira boleh melihat bahwa pada output terletak tabel Casewise Diagnostics, keadaan itu menunjukkan bahwa terdapat observasi atau sampel dengan biji absolut studentized residual lebih dari 3. Maka observasi tersebut menjadi outlier. Awalan bungsu di atas, semata-mata dapat mendeteksi adanya outlier univariat hanya. Cak bagi mendeteksi outlier univariat, maka anda harus berbuat anju berikut sreg menu, klik Transform -> Compute Variable. Jika tingkapan baru terbuka, ketikkan objek variable Peluang Mahalanobis. Dan ketikkan kode ekspresi lega Numeric Expression bak berikut Penjelasan kode Mah Mahalanobis Distance. 3 adalah banyaknya jumlah variabel bebas. Probabilitas Mahalanobis Menguasai Outlier Sebenarnya cara pertama yang kita cak bagi yakni melakukan transformasi data bagi mereduksi adanya outlier tersebut. Untuk mempelajari caranya, ia bisa baca artikel kami tentang transformasi data. N domestik hal ini kita coba cak bagi mengatasinya dengan kaidah membuang outlier tersebut berusul analisis regresi linear berganda, yaitu dengan awalan laksana berikut Pada menu, klik Data -> Select Case -> Memilah-milah if condition satisfied -> tekan pentol If. Select Case Deteksi Outlier Jika tingkap hijau mendelongop, maka selanjutnya puas kolom isian ekspresi, ketikkan kode ibarat berikut AbsSRE_1 Maksud kode Abs Absolut, SRE_1 Studentized Residual. Ekspresi Select Case Deteksi Outlier Artinya kita akan membuang observasi nan n kepunyaan nilai absolut studentized residual lebih berpangkal 3 dan/atau kebolehjadian kurang dari Kemudian tekan cembul Continue. Di jendela terdepan tekan OK. Lihat pada dataset, ada tanda yang menunjukkan bahwa beberapa observasi dikeluarkan berusul analisis. Mengatasi outlier dengan SPSS Sebatas di sini kita mutakadim berbuah mengeluarkan outlier. Apa yang harus kita lakukan selanjutnya? Jawabannya mudah, yakni ulangi regresi linear berganda begitu juga langkah pertama, kemudian cek ulang apakah masih ada outlier. Jika sudah enggak suka-suka, tentunya lihat dan ponten apakah ada masalah dugaan klasik lainnya. Jika terserah, maka pakar-pandailah untuk mengatasinya. Dan beliau dapat mempelajari semua cara bagi memecahkan keburukan asumsi klasik di website kami ini. By Anwar Hidayat Masukkanvariabel merk ke kotak row (s), tipe ke kotak column (s) dan tujuan ke kotak layer dengan cara mengklik nama masing-masing variabel kemudian klik tanda panah yang berwarna biru. Setelah itu klik OK maka hasilnya akan keluar pada lembar output SPSS. Kotak Dialog Crosstab. 5. Hasil Analisis dan Pembahasan. CaraImport Data ke SPSS dari file CSV. By. admin. 1398. Untuk mengimpor file data CSV ke SPSS, mulailah dengan mengklik File> Open> Data. Di jendela Open Data, ubah File tipe menjadi "CSV (* .csv)". Temukan file Anda dan klik untuk memilihnya, lalu klik OK. Ini akan memulai proses Wisaya Impor Teks, yang akan memandu Anda melalui proses 5gGd.