Jasa Konsultan Olah Data SPSS di Manado
Jasa Konsultan Olah Data SPSS di Manado – Pusing mikirin skripsi ? takut tidak lulus atau penelitian ? atau penelitian terhenti ditengah jalan ? sedangkan ada kesibukan atau pekerjaan yang tidak bisa ditinggalkan. Akhirnya, skripsi/tesis terabaikan.
SMART CONSULTAN “Layanan kami utamakan” merupakan perusahaan yang bergerak dibidang jasa olah data atau analisa data melayani pengolahan dan analisa data penelitian meliputi membaca dan menginterpretasikan data seperti analisis regresi linier berganda, analisis model persamaan simultan, structural equation modeling (SEM), model linier programming atau pun model kuantitatif lainnya.
Permintaan jasa pengolahan data, Anda harus kirimkan via email data mentah hasil kuisioner dan proposal penelitian yang sudah disetujui oleh dosen. Hasil analisis akan disampaikan berikut penjelasannya secara tertulis dan penjelasan lisan dengan media komunikasi seperti WA atau SMS bila diperlukan.
Pembayaran jasa pengolahan data dilakukan yaitu pembayaran DP (Sebagai tanda jadi) dan pelunasan jika sudah selesai pengerjaan.
Pada umumnya penelitian dengan metoda kuantitatif meliputi serangkaian pengujian dan analisis data antara lain: uji instrument penelitian atau kuesioner (uji Reliabilitas dan uji Validitas), uji asumsi dasar (uji Normalitas, Homogenitas, Linieritas), uji penyimpangan asumsi klasik (Multikolinearitas, Heteroskedastisitas, Autokorelasi), Regresi Linier, Path Analysis, Structural Equation Modeling (SEM).
Hubungi kami sekarang juga
Reina – 081259569542
Jasa Olah Data – Pengertian penyebaran data adalah berbagai macam ukuran statistik yang dapat digunakan untuk mengetahui luas penyebaran data, variasi data, homogenitas data ataupun stabilitas data. Ukuran penyebaran data memberikan gambaran seberapa besar data menyebar dari titik-titik pemusatan. Ukuran meliputi rentang (range), simpangan rata-rata (deviasi rata-rata), simpangan baku (deviasi standar), koefisien varian, kemiringan dan kurtosis (kecembungan). Berikut penjelasan ukuran penyebaran data tersebut.
Range (Rentang)
Rentang adalah jarak antara nilai atau skor tertinggi dengan nilai atau skor terendah. Range ini adalah ukuran penyebaran data yang sederhana. Lambang range atau rentang adalah R. Range dapat dicari dengan menggunakan rumus sebagai berikut.
R= H-L di mana R adalah range yang dicari, H adalah skor atau nilai tertinggi dan L adalah skor atau nilai terendah.
Deviasi
Deviasi adalah selisih atau simpangan dari masing-masing score atau interval dari nilai rata-rata hitungan. Deviasi biasa dilambangkan dengan huruf kecil dari huruf yang digunakan sebagai lambang skornya. Jadi apabila skornya diberi lambang X maka deviasinya berlambang x, jika lambang skornya Y maka lambang deviasinya y dan jika lambang skor Z maka lambang deviasi z.
Karena deviasi merupakan simpangan atau selisih dari masing-masing skor terhadap Mean grupnya maka pasti akan terjadi 2 jenis variabel yaitu deviasi yang berada di atas mean atau (selisih lebih) yang bertanda plus dan deviasi yang berada dibawah mean (selisih kurang) yang bertanda minus. Akan tetapi keseluruhan deviasi baik yang bertanda plus maupun yang bertanda minus jika dijumlahkan pasti hasilnya akan sama.
Tempat Analisis Data – Deviasi rata-rata
Deviasi rata-rata telah dijelaskan sebelumnya bahwa jika seluruh deviasi dijumlahkan pasti hasilnya sama dengan nol. Karena jumlah deviasi akan selalu sama dengan nol, maka jika deviasi itu digunakan sebagai ukuran untuk mengetahui variabilitas data tidak akan ada gunanya. Oleh karena itu agar deviasi dapat digunakan sebagai ukuran variabilitas maka dalam menjumlahkan deviasi itu tanda-tanda aljabar minus dan plus yang terdapat di depan deviasi sebagai diabaikan sehingga penjumlahan itu dilakukan terhadap harga mutlaknya.
Jadi yang dimaksud dengan deviasi rata-rata yaitu jumlah harga mutlak deviasi dari tiap topscore dibagi dengan banyak score di sendiri deviasi rata-rata dikenal dengan nama mean deviation yang diberi lambang MD atau average deviation atau diberi lambang AD.
Pengabaian tanda aljabar plus dan minus di depan angka deviasi atau mengangkat tanda minus sebagai tanda plus sebab yang dijumlahkan adalah harga mutlak oleh karenanya cara demikian sebelahnya secara sistematis kurang dapat dipertanggungjawabkan Karena dengan demikian berarti menganggap bahwa tanda minus sama dengan tanda plus walaupun hal ini secara rasional tidak menyala makna dari pakai deviasi itu sendiri Karena deviasi adalah selisih suatu nilai dari masing-masing skor sehingga dalam penganalisaan data statistik ukuran yang jarang sekali digunakan.
Standar deviasi
Standar deviasi adalah akar kuadrat dari varians dan menunjukkan standart penyimpangan data terhadap nilai rata-rata standar deviasi sering disebut dengan simpangan baku biasanya dilambangkan dengan “S” yaitu suatu ukuran yang menggambarkan tingkat penyebaran data dari nilai rata-rata.
Varians
Bagi persebaran yang diukur adalah seberapa jauh data tersebut di sekitar rerata varians merupakan salah satu parameter bagi distribusi normal akar dari varians dikenal sebagai simpangan baku atau standar deviasi.
Ukuran kemiringan
Ukuran kemiringan merupakan derajat atau ukuran dari ketidaksimetrisan suatu distribusi data kemiringan distribusi data Terdapat tiga jenis yaitu :
- Distribusi negatif yaitu kurva miring ke kiri mempunyai nilai modus paling besar dan rata-rata hitung paling kecil.
- Simetris yaitu menunjukkan letak nilai rata-rata hitung median dan modus terhimpit yang berkisar di satu titik.
- Distribusi positif kurva miring ke kanan mempunyai nilai modus paling kecil dan rata-rata hitung paling besar.
Ukuran keruncingan merupakan derajat atau Ukuran tinggi rendahnya Puncak suatu distribusi data terhadap distribusi normal nya data jika bentuk kurva runcing berarti nilai data terkonsentrasi terhadap nilai rata-rata atau nilai penyebarannya kecil sebaliknya jika bentuk kurva nya tumpul berarti nilai data tersebut terhadap nilai rata-rata atau nilai penyebaran besar keruncingan distribusi data yang disebut dengan kurtosis.
Derajat keruncingan suatu distribusi frekuensi dapat dibedakan menjadi tiga yaitu :
- Leptokurtik yaitu distribusi data yang puncaknya relatif tinggi atau bentuk distribusi ujungnya sangat runcing.
- Mesokurtis yaitu distribusi data yang puncaknya tidak terlalu cinta tidak terlalu tumpul.
- Platikurtis yaitu distribusi data yang puncaknya terlalu rendah atau terlalu mendatar.