NAMA: MARIA WAHAMI YANTI YANA
KELAS: V. D
FAKULTAS KESEHATAN MASYARAKAT
Beberapa menu utama dalam SPSS:
1. Transform : Digunakan untuk
mentranformasi data, yaitu pembentukan variabel baru yang valuenya
merupakan
hasil tranformasi dari value variabel-variabel yang sudah ada. Atau
memodifikasi variabel yang sudah ada berdasarkan variabel yang lain. Seperti
tranformasi dengan operator aritmatik,
fungsi aritmatika, fungsi statistik dan sebagainya.
Bagian-bagian dari transform sebagai berikut:
·
Compute
variable: menghitung variabel
·
Count
values with in cases: menghitung nilai dengan keadaan yang sebenarnya
·
recode
into same variables: mengubah kembali kode kedalam variabel yang sama
·
recode into different variables: memeberikan
kembali kode dalam variabel yang berbeda
·
automatic
recode: pengubahan secara otomatis
·
visual binning: gambaran binning
·
optimal binning:optimal binning
·
ranking
cases:peringkat kasus
·
date and time wizard:tanggal dan waktu
kejadian
·
create time series:membuat rangkaian waktu
·
replace
missing values:menggantikan nilai yang hilang
·
random number generation:generasi
nomor acak
2. Analyze : Digunakan untuk memilih
berbagai prosedur pengolahan secara statistik seperti tabulasi silang
(crosstab), korelasi, regresi linier, analisis varians, penyusunan laporan dan
sebagainya.
Bagian-bagian dari analyze :
§
Reports :laporan
a)
OLAP
Cubes :kubus OLAP
b)
Case
summaries : ringkasan kasus
c)
Report
summaries in rows :ringkasan laporan dalam baris
d)
Report
summaries in columns :ringkasan laporan dalam kolom
§
descriptive
statisties :gambaran statistik
a)
FreQuencies :frekuensi
b)
Descriptives
:mengambarkan
c)
Explore
:perjalanan
d)
Crosstabs
:lintas tab
e)
Ratio
:rasio
f)
P-p-
plots :alur P-p
g)
Q-Q-plots
:alur Q-Q
§
Tables
: tabel
a)
Custom
tables :tabel biasa
b)
Multiple
response sets :pasangan tanggapan ganda
§
compare means:membandingkan arti
a)
Means
:makna
b)
One-
sample T Test :satu sampel T test
c)
Independent
samples T-Test :sampel bebas T-test
d)
Paired-
samples T-Test :T-test kelompok sampel yang sama
e)
One
way ANOVA :ANOVA sejalan
§
general linear model :model linear umum
a)
Univariate
:tidak ada variasi
b)
Multivariate
:bervariasi
c)
Repeated
measures :jarak pengulangan
d)
Variance
companents :komponene variasi
§
generalized
linear models :model linear campuran
a)
generalized
linear models :bentuk umum linear
b)
generalized
estimating ekuations :
§
mixed models :model campuran
linear :linear
§
Correlate :berkesinambungan
a)
Bivariate
:bervariasi
b)
Partial
:membagi
c)
Distances
:jarak
§
Regression
:regresi
a)
Linear
:linear
b)
Curve
estimation :kurva perkiraan
c)
Partial
least skuares :pembagian least skuares
d)
Binary
logistic :perhitungan
e)
Multinomial
logistic :angka-angka perhitungan
f)
Ordinal
:membandingkan
g)
Probit
:keuntungan
h)
Nonlinear
:tidak linear
i)
Weigth
estimation :perkiraan berat
j)
2-
stage least skuares :2 tahap
k)
Optimal
scaling :skala optimal
§
Loglinear :loglinear
a)
General
:umum
b)
Logit
:logit
c)
Model
selection :bentuk pilihan
§
Neural
networks:jaringan saraf
a)
Multilayer
perceptron :persepsi layar
b)
Radial basis function :fungsi kelompok radial
§
Classify
:pengelompokan
a)
Two
step cluster :2 langkah pembagian wilayah
b)
K-
means cluster :arti wilayah K
c)
Hierarchical
cluster :pembagian wilayah
d)
Tree
:pohon
e)
Discriminant
:pemisahan
§
data reduction :pengurangan data
a)
Factor
:faktor
b)
Correspondence
analysis :analisis korespondensi
c)
Optimal
scaling :skala optimal
§
Scale:skala
a)
Reliability
analysis :analisis kepercayaan
b)
Multidimentional
unfolding :multidimensi kelipatan
c)
Multidimentional
scaling ( PROXSCAL ) :multidimensi skala ( PROXSCAL )
d)
Multidimentional
scaling(ALSCAL) :multidimensi skala (ALSCAL)
§
nonparametric tests :test yang tidak
menggabungkan 2 indeks
a)
Chi
skuare :kuadrat chi
b)
Binomial
:binomium
c)
Runs
:menjalankan
d)
Sample
k-5:sampel kelima
e)
2-
independent samples :2-sanmpel bebas
f)
K
independent samples :Ksampel bebas
g)
2
related samples :2 sampel yang berhubungan
h)
K-
related sample :K- sampel yang berhubungan
§
time series :rangkaian waktu
a)
Create
models :membuat model
b)
Apply
models :penerapan model
c)
Seasonal
decomposition :komposisi musiman
d)
Spectral
analysis :analisis spektral
e)
Skuence
charts :grafik skuens
f)
Autocorrelations
:korelasi otomatis
g)
Cross-
correlations:korelasi bersilang
§
Survival :kelangsungan hidup
a)
Life
tables :tabel kehidupan
b)
Kaplan
meier :kaplan meier
c)
Cox
regression :cox regresi
d)
Cox
w/time- Dep Cop :cox w/waktu cop
§
missing
values analysis :analisis nilai yang hilang
define variable sets :mendefenisikan
variabel pasangan
§
multiple response :respon gandeng
a)
Select
a sample :sampel pilihan
b)
Prepare
for analysis : persiapan analisis
c)
Frekuencies
:frekuensi
d)
Desctipties
:gambaran
e)
Crosstabs
:lintas tab
f)
Ratios
:rasio
g)
General
linear model :model linear umum
h)
Logistic
regression :regresi perhitungan
i)
Ordinal
regression :regresi perbandingan
j)
Cox
regression :regresi cox
§
complex samples :bagian dari populasi yang
menyeluruh
§
kuality
control :kualitas pengendali
a)
control
charts :grafik pengendali
b)
pareto
charts : grafik tetap
§
ROC
curve :kurva ROC
3.
Variabel
view merupakan salah satu cara untuk memasukkan nama variabel yang
selanjutnya akan diolah dalam program statistik SPSS. Oleh
karena itu dalam memasukkan variabel di
kolom variabel View beberapa harus diperhatikan seperti
type variabel, label variabel, missing value dan
format kolom.
a.
Nama Variabel
Default dari variabel diawali dengan suku kata VAR dan
diikuti 5 digit angka (VAR00001,
VAR00002,…). Ketentuan-ketentuan dalam memberikan nama
variabel adalah sebagai berikut:
§ Nama variabel harus diawali dengan huruf
§ Tidak boleh diakhiri dengan tanda titik
§ Panjang variabel maksimal 8 karakter (u/ versi tertentu,
eq. versi 10)
§ Tidak boleh ada blank atau spasi dan karakter spesial
seperti !,?,’, dan *
§ Harus unik, yaitu tidak boleh ada nama variabel yang
sama
§ Tidak membedakan huruf kecuali dengan huruf kapital (u/
versi tertentu, eq. versi 10)
§ Tidak boleh menggunakan istilah reserved word (istilah
yang sudah ada pada SPSS) yaitu, ALL,
AND, BY, EQ, GE, GT, LE, LT, NOT, OR, TO, dan WITH.
b.
Tipe Variabel
Untuk menentukan type-type variabel, lebar variabel
(filed) dan jumlah angka bulat dan desimal.
c.
Labels
Untuk menentukan label variabel dan harga data label
tersebut (jika diperlukan). Pada kotak
d. variabel label, anda bisa mengisikan label dari variabel. Sedangkan pada
kotak e. value
label,
terdapat dua kotak isian yaitu value (nilai yang akan
dimasukkan) dan value
label (keterangan
nilai, untuk keseragaman) dan 3 tombol pendukung yang bisa
digunakan untuk pendefinisian label
berbentuk kategori. Misal: ketik 1 pada value dan pria pada value label, terlihat tombol
pendukung berubah warna (aktif) setelah itu tekan tombol Add, terlihat keterangan 1=’pria’.
Artinya kategori pria diberi nilai 1. Jika anda ingin mengganti pilih Change, dan pilih Remove
untuk menghapus.
f. Mising Value
Untuk menentukan harga-harga dari suatu variabel akan
dideklarasikan sebagai missing value
(user missing value). Ada 4 pilihan dalam mendeklarasikan
missing value, yaitu:
1. No
missing value.
Bila variabel tersebut tidak menggandung missing value
2. Discrete
missing value.
Bila variabel 1, 2 atau 3 buah missing value anda tinggalkan
mengisikan harga-harga missing value tersebut pada kotak
yang tersedia
3. Range
of missing value.
Bila variabel tersebut mengandung missing value yang berupa
interval suatu bilangan. Misal: 5–10, anda tinggal
mengisikan harga terendah dan harga
tertinggi dari interval tersebut
4. Range
plus one discrete missing value. Jika variabel tersebut menggandung missing value
yang berupa interval suatu bilangan dan sebuah harga
missing sebagai harga alternatif lain,
misal: 7–9 atau 0
