contoh soal, hasil olahan dan interpretasi hasil olahan spss
DESCRIPTION
Contoh Soal, Hasil Olahan dan Interpretasi Hasil Olahan SPSSTRANSCRIPT
TUGAS MATA KULIAH APLIKASI KOMPUTER STATISTIK
MENGENAI: SOAL-SOAL BESERTA
INTERPRETASI DAN HASIL OLAHAN SPSS
Disusun Oleh: PROPANINGTYAS FEBRY W
NIM. 10115002
PRODI. AKUNTANSI UNIVERSITAS GAJAYANA
MALANG 2010
SOAL, HASIL OLAHAN SPSS DAN INTERPRETASI HASIL OLAHAN SPSS
I. UJI T
a. Uji Satu Sampel Data Nilai Ulangan Harian
Nilai Ulangan Harian 85 73 65 95 88 70 61 70 74 79 72 67 94 84 65 48 72 55 78 70 52 58 64 69 55 92 95 68 96 65 83 80 75 72 74 87 75 89 74 81 77 60 82 81 93
Hasil Olahan SPSS: Frequencies
Statistics
Skor Ulangan Harian Siswa N Valid 45
Missing 0 Mean 74,7111 Median 74,0000 Mode 65,00(a) Std. Deviation 12,23561 Variance 149,710 Range 48,00 Minimum 48,00 Maximum 96,00
a Multiple modes exist. The smallest value is shown
Skor Ulangan Harian Siswa
Frequency Percent Valid Percent Cumulative
Percent Valid 48,00 1 2,2 2,2 2,2
52,00 1 2,2 2,2 4,4 55,00 2 4,4 4,4 8,9 58,00 1 2,2 2,2 11,1 60,00 1 2,2 2,2 13,3 61,00 1 2,2 2,2 15,6 64,00 1 2,2 2,2 17,8 65,00 3 6,7 6,7 24,4 67,00 1 2,2 2,2 26,7 68,00 1 2,2 2,2 28,9 69,00 1 2,2 2,2 31,1 70,00 3 6,7 6,7 37,8 72,00 3 6,7 6,7 44,4 73,00 1 2,2 2,2 46,7 74,00 3 6,7 6,7 53,3
75,00 2 4,4 4,4 57,8 77,00 1 2,2 2,2 60,0 78,00 1 2,2 2,2 62,2 79,00 1 2,2 2,2 64,4 80,00 1 2,2 2,2 66,7 81,00 2 4,4 4,4 71,1 82,00 1 2,2 2,2 73,3 83,00 1 2,2 2,2 75,6 84,00 1 2,2 2,2 77,8 85,00 1 2,2 2,2 80,0 87,00 1 2,2 2,2 82,2 88,00 1 2,2 2,2 84,4 89,00 1 2,2 2,2 86,7 92,00 1 2,2 2,2 88,9 93,00 1 2,2 2,2 91,1 94,00 1 2,2 2,2 93,3 95,00 2 4,4 4,4 97,8 96,00 1 2,2 2,2 100,0 Total 45 100,0 100,0
T-Test
One-Sample Statistics
N Mean Std. Deviation Std. Error
Mean Skor Ulangan Harian Siswa 45 74,7111 12,23561 1,82398
One-Sample Test
Test Value = 74
T df Sig. (2-tailed) Mean
Difference
95% Confidence Interval of the Difference
Lower Upper Skor Ulangan Harian Siswa ,390 44 ,699 ,71111 -2,9649 4,3871
b. Uji Dua Sampel
- Pengujan Beda Rata-rata, Varians Tidak Diketahui. Perusahaan Ultra Jaya sedang mempertimbangkan untuk melaksanakan training
terhadap karyawannya dengan menggunakan 2 prosedur, yaitu prosedur standard dan prosedur baru. Masing-masing kelompok terdiri dari 10 orang. Tujuan training adalah untuk mencari metode pelatihan mana yang memberikan efisien paling tinggi dalam memproduksi. Hasil pengukuran waktu dalam memproduksi susu adalah sebagai berikut:
Karyawan ke Metode Standard Metode Baru
1 40 30 2 35 25 3 38 35 4 25 25 5 42 40 6 45 42
7 40 35 8 32 30 9 35 25 10 43 35
Hasil Olahan SPSS: Frequencies
Statistics
Metode
Pelatihan
Waktu Pelatihan Produksi
N Valid 10 10 Missing 0 0
Mean 37,5000 32,2000 Median 39,0000 32,5000 Mode 35,00(a) 25,00(a) Std. Deviation 5,94886 6,19677 Variance 35,389 38,400 Range 20,00 17,00 Minimum 25,00 25,00 Maximum 45,00 42,00
a Multiple modes exist. The smallest value is shown
Frequency Table Metode Pelatihan
Frequency Percent Valid Percent Cumulative
Percent Valid 25,00 1 10,0 10,0 10,0
32,00 1 10,0 10,0 20,0 35,00 2 20,0 20,0 40,0 38,00 1 10,0 10,0 50,0 40,00 2 20,0 20,0 70,0 42,00 1 10,0 10,0 80,0 43,00 1 10,0 10,0 90,0 45,00 1 10,0 10,0 100,0 Total 10 100,0 100,0
Waktu Pelatihan Produksi
Frequency Percent Valid Percent Cumulative
Percent Valid 25,00 3 30,0 30,0 30,0
30,00 2 20,0 20,0 50,0 35,00 3 30,0 30,0 80,0 40,00 1 10,0 10,0 90,0 42,00 1 10,0 10,0 100,0 Total 10 100,0 100,0
- Uji Beda Rata-rata, Varians Tidak Dikteahui dan dianggap tidak sama Sampel secara acak dipilih dari beberapa komputer yang menjalan bahasa
pemrograman Pascal dan Fortran. Diasumsikan sampel terdistribusi secara normal dengan varians yang tidak sama, hasil pencatatan waktu untuk menjalankan program tersebut adalah sebagai berikut:
Waktu untuk menjalankan program
Sampel Pascal Fortran 1 1,2 3,5 2 4,5 6,5 3 1,5 1,5 4 4,2 6,2 5 5,5 8,5
Apakah ada perbedaan waktu untuk menjalankan dua program tersebut? Hasil Olahan SPSS: Frequencies
Frequency Table
Statistics
5 50 0
3,3800 5,24004,2000 6,2000
1,20a 1,50a
1,91755 2,745543,677 7,538-,326 -,404,913 ,913
-2,702 -,9352,000 2,000
4,30 7,00
ValidMissing
N
MeanMedianModeStd. DeviationVarianceSkewnessStd. Error of SkewnessKurtos isStd. Error of KurtosisRange
BahasaPemrogra
man
WaktuMenjalankan
Program
Multiple modes exis t. The smallest value is showna.
Bahasa Pemrograman
1 20,0 20,0 20,01 20,0 20,0 40,01 20,0 20,0 60,01 20,0 20,0 80,01 20,0 20,0 100,05 100,0 100,0
1,201,504,204,505,50Total
ValidFrequency Percent Valid Percent
CumulativePercent
- Uji T Sampel Berpasangan
Suatu penelitian diadakan untuk melihat pengaruh bahan bakar terhadap efisiensi mesin sepeda motor. Dipilih sebanyak 10 buah sepeda motor, dimana pengujian I menggunakan Premium dan pada pengujian II menggunakan Pertamax. Untuk meneliti apakah ada perbedaan dalam efisensi mesin, akan dihitung jarak tempuh kendaraan dengan menggunakan kedua jenis bahan bakar tersebut. Hasil pengukurannya adalah sebagai berikut:
Sepeda Motor Premium Pertamax
1 30 38 2 35 40 3 45 46 4 32 35 5 55 57 6 45 49 7 30 35 8 34 40 9 35 40 10 34 36
Hasil Olahan SPSS: Frequencies
Waktu Menjalankan Program
1 20,0 20,0 20,01 20,0 20,0 40,01 20,0 20,0 60,01 20,0 20,0 80,01 20,0 20,0 100,05 100,0 100,0
1,503,506,206,508,50Total
ValidFrequency Percent Valid Percent
CumulativePercent
Statistics
10 100 0
37,5000 41,60002,57876 2,2370634,5000 40,0000
30,00a 40,008,15475 7,07421
66,500 50,0441,300 1,308
,687 ,687,978 1,289
1,334 1,33425,00 22,00
ValidMissing
N
MeanStd. Error of MeanMedianModeStd. DeviationVarianceSkewnessStd. Error of SkewnessKurtos isStd. Error of KurtosisRange
pengujianbahan bakar1
pengujianbahan bakar2
Multiple modes exis t. The smallest value is showna.
Frequency Table
II. UJI ANOVA SATU FAKTOR
Digunakan untuk menguji suatu perbedaan varians antara berbagai macam perlakuan. Dengan menggunakan dasar perlakuan terhadap variabel independent untuk menguji perbedaan rata-rata. Kasus: Penelitian tentang produktivitas jenis padi dengan menggunakan empat jenis padi ingin menguji apakah ada perbedaan dalam produktivitas padi pada masing-masing petak.
Produktivitas Padi per Hektar
Petak Jenis IR Matahari Cianjur Rajalele
1 8 4 7 4 2 6 5 7 5 3 7 7 8 6 4 9 5 5 7 5 6 6 5 6
pengujian bahan bakar1
2 20,0 20,0 20,01 10,0 10,0 30,02 20,0 20,0 50,02 20,0 20,0 70,02 20,0 20,0 90,01 10,0 10,0 100,0
10 100,0 100,0
30,0032,0034,0035,0045,0055,00Total
ValidFrequency Percent Valid Percent
CumulativePercent
pengujian bahan bakar2
2 20,0 20,0 20,01 10,0 10,0 30,01 10,0 10,0 40,03 30,0 30,0 70,01 10,0 10,0 80,01 10,0 10,0 90,01 10,0 10,0 100,0
10 100,0 100,0
35,0036,0038,0040,0046,0049,0057,00Total
ValidFrequency Percent Valid Percent
CumulativePercent
Hasil Olahan SPSS: Frequencies
Frequency Table
Statistics
5 2015 0
3,0000 6,1500,70711 ,301533,0000 6,0000
1,00a 5,00a
1,58114 1,348492,500 1,818
4,00 5,00
ValidMissing
N
MeanStd. Error of MeanMedianModeStd. Deviat ionVarianceRange
merk padi luas hektar
Multiple modes exist. The smallest value is showna.
merk padi
1 5,0 20,0 20,01 5,0 20,0 40,01 5,0 20,0 60,01 5,0 20,0 80,01 5,0 20,0 100,05 25,0 100,0
15 75,020 100,0
IR2,003,004,005,00Total
Valid
SystemMissingTotal
Frequency Percent Valid PercentCumulative
Percent
luas hektar
2 10,0 10,0 10,05 25,0 25,0 35,05 25,0 25,0 60,05 25,0 25,0 85,02 10,0 10,0 95,01 5,0 5,0 100,0
20 100,0 100,0
4,005,006,007,008,009,00Total
ValidFrequency Percent Valid Percent
CumulativePercent
Oneway
III. KORELASI REGRESI BERGANDA
Korelasi berganda adalah hubungan dari beberapa variabel independen dengan satu variabel dependen. Regresi berganda adalah persamaan regresi dengan menggunakan dua atau lebih variabel independent. Kasus: Pada awal tahun 2010, PT. PLN ingin memperkerjakan mahasiswa perguruan tinggi sebagai tenaga lepas. Untuk melakukan perekrutan tersebut perusahaan melakukan dua kali test intelegensi. Berdasarkan hasil test peusahaan merekrut 10 orang. Sebelum memulai pekerjaan, perusahaan melakukan training terhadap kesepuluh mahasiswa tersebut. Pada diadakan rating oleh komite perusahaan. Hasil peringkat dan skor inteegensi tersebut adalah:
Descriptives
luas hektar
1 8,0000 . . . . 8,00 8,001 6,0000 . . . . 6,00 6,001 7,0000 . . . . 7,00 7,001 9,0000 . . . . 9,00 9,001 6,0000 . . . . 6,00 6,005 7,2000 1,30384 ,58310 5,5811 8,8189 6,00 9,00
IR2,003,004,005,00Total
N Mean Std. Deviat ion Std. Error Lower Bound Upper Bound
95% Confidence Interval forMean
Minimum Maximum
Test of Homogene ity of Variancesa,b
Test of homogeneity of variances cannot beperformed for luas hektar because the sum ofcaseweights is less than the number of groups.
a.
Test of homogeneity of variances cannot beperformed for luas hektar because only onegroup has a computed variance.
b.
ANOVA
luas hektar
6,800 4 1,700 . .,000 0 .
6,800 4
Between GroupsWithin GroupsTotal
Sum ofSquares df Mean Square F Sig.
Mahasiswa Skor Test I Skor Test II Peringkat 1 80 55 90 2 75 45 75 3 60 52 80 4 78 40 77 5 70 45 72 6 65 48 85 7 68 58 82 8 72 35 78 9 77 45 88 10 60 40 76
Hasil Olahan SPSS:
- Uji Korelasi dan Regresi Berganda
Descriptive Statistics
80,3000 5,86989 1070,5000 7,21495 1046,3000 7,14998 10
peringkat akhir trainingskor test pertamaskor test kedua
Mean Std. Deviation N
Correlations
1,000 ,295 ,509,295 1,000 -,059,509 -,059 1,000
. ,204 ,067,204 . ,435,067 ,435 .
10 10 1010 10 1010 10 10
peringkat akhir trainingskor test pertamaskor test keduaperingkat akhir trainingskor test pertamaskor test keduaperingkat akhir trainingskor test pertamaskor test kedua
Pearson Correlation
Sig. (1-tailed)
N
peringkatakhir training
skor testpertama
skor testkedua
Model Summaryb
,604a ,365 ,183 5,30457 ,365 2,010 2 7 ,204 2,344Model1
R R SquareAdjustedR Square
Std. Error ofthe Estimate
R SquareChange F Change df1 df2 Sig. F Change
Change Statist icsDurbin-Watson
Predic tors: (Constant), skor tes t kedua, skor tes t pertamaa.
Dependent Variable: peringkat akhir trainingb.
Variables Entered/Removed b
skor tes tkedua,skor tes tpertama
a. Enter
Model1
VariablesEntered
VariablesRemoved Method
All requested variables entered.a.
Dependent Variable: peringkat akhir trainingb.
Coefficientsa
41,512 21,388 1,941 ,093,266 ,246 ,326 1,082 ,315 ,295 ,378 ,326 ,996 1,004,433 ,248 ,528 1,749 ,124 ,509 ,552 ,527 ,996 1,004
(Constant)skor test pertamaskor test kedua
Model1
B Std. Error
UnstandardizedCoeffic ients
Beta
StandardizedCoeffic ients
t Sig. Zero-order Partial PartCorrelations
Tolerance VIFCollinearity Statistics
Dependent Variable: peringkat akhir traininga.
ANOVAb
113,131 2 56,565 2,010 ,204a
196,969 7 28,138310,100 9
RegressionResidualTotal
Model1
Sum ofSquares df Mean Square F Sig.
Predic tors: (Constant), skor test kedua, skor tes t pertamaa.
Dependent Variable: peringkat akhir trainingb.
Collinearity Diagnostics a
2,979 1,000 ,00 ,00 ,00,017 13,251 ,02 ,18 ,77,004 27,752 ,98 ,82 ,22
Dimension123
Model1
EigenvalueCondition
Index (Constant)skor testpertama
skor testkedua
Variance Proportions
Dependent Variable: peringkat akhir traininga.
Charts
Residuals Sta tisticsa
74,7812 86,5934 80,3000 3,54543 10-1,557 1,775 ,000 1,000 10
1,714 3,673 2,827 ,706 10
73,8249 86,5451 79,9703 3,80558 10-7,60381 6,53722 ,00000 4,67819 10
-1,433 1,232 ,000 ,882 10-1,515 1,371 ,026 ,990 10
-8,49007 8,09083 ,32967 5,97395 10-1,710 1,484 ,015 1,044 10
,039 3,416 1,800 1,231 10,000 ,243 ,088 ,069 10,004 ,380 ,200 ,137 10
Predic ted ValueStd. Predic ted ValueStandard Error ofPredic ted ValueAdjusted Predicted ValueResidualStd. ResidualStud. ResidualDeleted ResidualStud. Deleted ResidualMahal. Dis tanceCook's Dis tanceCentered Leverage Value
Minimum Maximum Mean Std. Deviat ion N
Dependent Variable: peringkat akhir traininga.
1.51.00.50.0-0.5-1.0-1.5
Regression Standardized Residual
3.0
2.5
2.0
1.5
1.0
0.5
0.0
Freq
uenc
y
Mean = 1.84E-15Std. Dev. = 0.882N = 10
Dependent Variable: peringkat akhir training
Histogram
- Uji Validitas
1.00.80.60.40.20.0
Observed Cum Prob
1.0
0.8
0.6
0.4
0.2
0.0
Expec
ted Cu
m Prob
Dependent Variable: peringkat akhir training
Normal P-P Plot of Regression Standardized Residual
210-1-2
Regression Standardized Predicted Value
1
0
-1
-2
Regr
essio
n St
uden
tized
Res
idua
l
Dependent Variable: peringkat akhir training
Scatterplot
Correlations
1 -,059 ,295,871 ,408
10 10 10-,059 1 ,509,871 ,133
10 10 10,295 ,509 1,408 ,133
10 10 10
Pearson CorrelationSig. (2-tailed)NPearson CorrelationSig. (2-tailed)NPearson CorrelationSig. (2-tailed)N
skor test pertama
skor test kedua
peringkat akhir training
skor testpertama
skor testkedua
peringkatakhir training
- Uji Normalitas Frequencies
Frequency Table
Statistics
10 10 100 0 0
70,5000 46,3000 80,300071,0000 45,0000 79,0000
60,00 45,00 72,00a
7,21495 7,14998 5,8698952,056 51,122 34,456
-,314 ,190 ,432,687 ,687 ,687
-1,216 -,582 -,8671,334 1,334 1,334
705,00 463,00 803,00
ValidMissing
N
MeanMedianModeStd. Deviat ionVarianceSkewnessStd. Error of SkewnessKurtos isStd. Error of Kurtos isSum
skor testpertama
skor testkedua
peringkatakhir training
Multiple modes exis t. The smallest value is showna.
skor test pertama
2 20,0 20,0 20,01 10,0 10,0 30,01 10,0 10,0 40,01 10,0 10,0 50,01 10,0 10,0 60,01 10,0 10,0 70,01 10,0 10,0 80,01 10,0 10,0 90,01 10,0 10,0 100,0
10 100,0 100,0
60,0065,0068,0070,0072,0075,0077,0078,0080,00Total
ValidFrequency Percent Valid Percent
CumulativePercent
skor test kedua
1 10,0 10,0 10,02 20,0 20,0 30,03 30,0 30,0 60,01 10,0 10,0 70,01 10,0 10,0 80,01 10,0 10,0 90,01 10,0 10,0 100,0
10 100,0 100,0
35,0040,0045,0048,0052,0055,0058,00Total
ValidFrequency Percent Valid Percent
CumulativePercent
Histogram
peringkat akhir training
1 10,0 10,0 10,01 10,0 10,0 20,01 10,0 10,0 30,01 10,0 10,0 40,01 10,0 10,0 50,01 10,0 10,0 60,01 10,0 10,0 70,01 10,0 10,0 80,01 10,0 10,0 90,01 10,0 10,0 100,0
10 100,0 100,0
72,0075,0076,0077,0078,0080,0082,0085,0088,0090,00Total
ValidFrequency Percent Valid Percent
CumulativePercent
80.0075.0070.0065.0060.00
skor test pertama
4
3
2
1
0
Freq
uenc
y
Mean = 70.50Std. Dev. = 7.21495N = 10
skor test pertama
60.0055.0050.0045.0040.0035.00
skor test kedua
4
3
2
1
0
Freq
uenc
y
Mean = 46.30Std. Dev. = 7.14998N = 10
skor test kedua
90.0085.0080.0075.0070.00
peringkat akhir training
4
3
2
1
0
Freq
uenc
y
Mean = 80.30Std. Dev. = 5.86989N = 10
peringkat akhir training
- Uji Multikolinearitas Regression
Variables Entered/Removed b
skor tes tkedua,skor tes tpertama
a. Enter
Model1
VariablesEntered
VariablesRemoved Method
All requested variables entered.a.
Dependent Variable: peringkat akhir trainingb.
Coefficientsa
41,512 21,388 1,941 ,093,266 ,246 ,326 1,082 ,315 ,996 1,004,433 ,248 ,528 1,749 ,124 ,996 1,004
(Constant)skor test pertamaskor test kedua
Model1
B Std. Error
UnstandardizedCoeffic ients
Beta
StandardizedCoeffic ients
t Sig. Tolerance VIFCollinearity Statistics
Dependent Variable: peringkat akhir traininga.
Coefficient Correlationsa
1,000 ,059,059 1,000,061 ,004,004 ,060
skor test keduaskor test pertamaskor test keduaskor test pertama
Correlations
Covariances
Model1
skor testkedua
skor testpertama
Dependent Variable: peringkat akhir traininga.
Collinearity Diagnostics a
2,979 1,000 ,00 ,00 ,00,017 13,251 ,02 ,18 ,77,004 27,752 ,98 ,82 ,22
Dimension123
Model1
EigenvalueCondition
Index (Constant)skor testpertama
skor testkedua
Variance Proportions
Dependent Variable: peringkat akhir traininga.
- Uji Autokorelasi Regression
Variables Entered/Removed b
skor tes tkedua,skor tes tpertama
a. Enter
Model1
VariablesEntered
VariablesRemoved Method
All requested variables entered.a.
Dependent Variable: peringkat akhir trainingb.
Coefficientsa
41,512 21,388 1,941 ,093,266 ,246 ,326 1,082 ,315 ,996 1,004,433 ,248 ,528 1,749 ,124 ,996 1,004
(Constant)skor test pertamaskor test kedua
Model1
B Std. Error
UnstandardizedCoeffic ients
Beta
StandardizedCoeffic ients
t Sig. Tolerance VIFCollinearity Statistics
Dependent Variable: peringkat akhir traininga.
Model Summaryb
2,344aModel1
Durbin-Watson
Predictors: (Constant), skor test kedua, skortes t pertama
a.
Dependent Variable: peringkat akhir trainingb.
Coefficient Correlationsa
1,000 ,059,059 1,000,061 ,004,004 ,060
skor test keduaskor test pertamaskor test keduaskor test pertama
Correlations
Covariances
Model1
skor testkedua
skor testpertama
Dependent Variable: peringkat akhir traininga.
- Uji Heterokedastisitas Regression
Collinearity Diagnostics a
2,979 1,000 ,00 ,00 ,00,017 13,251 ,02 ,18 ,77,004 27,752 ,98 ,82 ,22
Dimension123
Model1
EigenvalueCondition
Index (Constant)skor testpertama
skor testkedua
Variance Proportions
Dependent Variable: peringkat akhir traininga.
Residuals Statistics a
74,7812 86,5934 80,3000 3,54543 10-7,60381 6,53722 ,00000 4,67819 10
-1,557 1,775 ,000 1,000 10-1,433 1,232 ,000 ,882 10
Predicted ValueResidualStd. Predicted ValueStd. Residual
Minimum Maximum Mean Std. Deviation N
Dependent Variable: peringkat akhir traininga.
Variables Entered/Removed b
skor tes tkedua,skor tes tpertama
a. Enter
Model1
VariablesEntered
VariablesRemoved Method
All requested variables entered.a.
Dependent Variable: peringkat akhir trainingb.
Coefficientsa
41,512 21,388 1,941 ,093,266 ,246 ,326 1,082 ,315 ,996 1,004,433 ,248 ,528 1,749 ,124 ,996 1,004
(Constant)skor test pertamaskor test kedua
Model1
B Std. Error
UnstandardizedCoeffic ients
Beta
StandardizedCoeffic ients
t Sig. Tolerance VIFCollinearity Statistics
Dependent Variable: peringkat akhir traininga.
Model Summaryb
2,344aModel1
Durbin-Watson
Predictors: (Constant), skor test kedua, skortes t pertama
a.
Dependent Variable: peringkat akhir trainingb.
Coefficient Correlationsa
1,000 ,059,059 1,000,061 ,004,004 ,060
skor test keduaskor test pertamaskor test keduaskor test pertama
Correlations
Covariances
Model1
skor testkedua
skor testpertama
Dependent Variable: peringkat akhir traininga.
Collinearity Diagnostics a
2,979 1,000 ,00 ,00 ,00,017 13,251 ,02 ,18 ,77,004 27,752 ,98 ,82 ,22
Dimension123
Model1
EigenvalueCondition
Index (Constant)skor testpertama
skor testkedua
Variance Proportions
Dependent Variable: peringkat akhir traininga.
Residuals Sta tisticsa
74,7812 86,5934 80,3000 3,54543 10-1,557 1,775 ,000 1,000 10
1,714 3,673 2,827 ,706 10
73,8249 86,5451 79,9703 3,80558 10-7,60381 6,53722 ,00000 4,67819 10
-1,433 1,232 ,000 ,882 10-1,515 1,371 ,026 ,990 10
-8,49007 8,09083 ,32967 5,97395 10-1,710 1,484 ,015 1,044 10
,039 3,416 1,800 1,231 10,000 ,243 ,088 ,069 10,004 ,380 ,200 ,137 10
Predic ted ValueStd. Predic ted ValueStandard Error ofPredic ted ValueAdjusted Predicted ValueResidualStd. ResidualStud. ResidualDeleted ResidualStud. Deleted ResidualMahal. Dis tanceCook's Dis tanceCentered Leverage Value
Minimum Maximum Mean Std. Deviat ion N
Dependent Variable: peringkat akhir traininga.
Charts
INTERPRETASI HASIL OLAHAN SPSS Interpretasi dari beberapa uji sampel dan korelasi regresi berganda dari hasil olahan SPSS, antara lain: a. Uji Korelasi Regresi Berganda
- Koefisien korelasi antara skor I dan skor II dengan peringkat Mahasiswa sebesar 0,604. Hal ini antara skor intelegensi dengan peringkat sangat erat
- R Square (R2) sebesar 0,365 sedangkan Adjusted R Square 0,183 maka 0,83% perubahan atau variasi peingkat mahasiswa disebabkan atau dijelaskan oleh perubahan atau variasi nilai skor sedangkan sisanya (81,7%) disebabkan oleh variabel lain
- Nilai Sign F (0,204) < alpha 5% ===> Ho ditolak - Hasil persamaan regresi adalah: Y = 41,51 + 0,27X1 + 0,43X2
Koefisien skor test pertama 0,266 dan skor test kedua 0,433 ρ skor test 1 (0,32) < α ===> menolak Ho ρ skor test 2 (0,124) < α ===> menolak Ho
- Hasil Residual out menunujukkan kesalahan dari persamaan regresi dalam memprediksi nilai peringkat untuk masing-masing skor.
b. Uji Validitas - Koefisien Korelasi dari Nilai skor 1 dan nilai skor 2 dengan tin gkat peringkat untuk
masing-masing mahasiswa adalah signifikan secara statistik - Karena korelasi peringkat akhir training dari semua nilai skor menghasilkan nilai positif
maka tingkat nilai dai masing-masing mahasiswa VALID.
210-1-2
Regression Standardized Predicted Value
1
0
-1
-2
Regr
essio
n St
uden
tized
Res
idua
lDependent Variable: peringkat akhir training
Scatterplot