Tutorial Analisis Korelasi Rank Spearman dengan SPSS
Tutorial Analisis Korelasi Rank Spearman dengan SPSS | Jika uji pearson product momen yang telah kita dibahas pada artikel sebelumnya bertujuan untuk mengetahui korelasi dengan data kuantitatif (skala interval atau rasio), maka analisis korelasi rank spearman dapat digunakan untuk menguji hubungan antara variable penelitian pada statistik non-parametrik (skala ordinal). Nilai koefisien dan kriteria keeratan hubungan dua variable yang dipakai dalam analisis ini sama dengan yang digunakan dalam korelasi pearson, hanya saja dalam korelasi rank spearman awalnya akan melakukan peringkatan (rangking) terhadap data yang ada, kemudian baru melakukan uji korelasi.
Sebagaimana yang sudah saya sampaikan di atas, bahwa korelasi rank spearman merupakan bagian dari statistik non-parametrik, oleh karena itu dalam analisis korelasi ini tidak diperlukan asumsi adanya hubungan yang linear (uji linearitas) antara variabel penelitian. Jika data penelitian menggunakan skala likert, maka jarak yang digunakan harus sama dan data penelitian tidak harus berdistribusi normal (uji normalitas)
Dalam analisis korelasi tidak ada istilah variabel bebas (X) maupun variabel terikat (Y). Dengan demikian, dapat diartikan bahwa kedua variabel yang dikorelasikan (dihubungkan) bersifat independen antara satu dengan yang lainnya, maksudnya adalah masing-masing variabel berdiri sendiri dan tidak tergantung satu sama lain. Misalkan saya mempunyai variabel X dan Y, maka hubungan variabel X dan Y adalah sama dengan hubungan variabel Y dan X.
TUJUAN ANALISIS KORELASI RANK SPEARMAN
Tujuan analisis korelasi secara umum (korelasi pearson product momen maupun korelasi rank spearman) adalah untuk:
KRITERIA TINGKAT KEKUATAN KORELASI
Dalam menentukan tingkat kekuatan hubungan antar variabel, kita dapat berpedoman pada nilai koefisien korelasi yang merupakan hasil dari output SPSS, dengan ketentuan:
KRITERIA ARAH KORELASI
Arah korelasi dilihat pada angka koefisien korelasi sebagaimana tingkat kekuatan korelasi. Besarnya nilai koefisien korelasi tersebut terletak antara + 1 sampai dengan -1. Jika koefisien korelasi bernilai positif, maka hubungan kedua variabel dikatakan searah. Maksud dari hubungan yang searah ini adalah jika variabel X meningkat maka variabel Y juga akan meningkat. Sebaliknya, jika koefisien korelasi bernilai negatif maka hubungan kedua variabel tersebut tidak searah. Tidak searah artinya jika variabel X menigkat maka variabel Y akan menurun.
KRITERIA SIGNIFIKANSI KORELASI
Kekuatan dan arah korelasi (hubungan) akan mempunyai arti jika hubungan antar variabel tersebut bernilai signifikan. Dikatakan ada hubungan yang signifikan, jika nilai Sig. (2-tailed) hasil perhitungan lebih kecil dari nilai 0,05 atau 0,01. Sementara itu, jika nilai Sig. (2-tailed) lebih besar dari 0,05 atau 0,01, maka hubungan antar variabel tersebut dapat dikatakan tidak signifikan atau tidak berarti.
CONTOH PENYELESAIAN KASUS KORELASI RANK SPEARMAN
Dalam contoh kali ini, peneliti ingin mengetahui apakah terdapat hubungan antara kualitas produk dengan kepuasan konsumen. Untuk keperluan tersebut, peneliti menyebar 10 kuesioner disebuah toko furniture. Masalah yang akan diteliti ialah seberapa besar hubungan antara variabel kualitas produk dengan kepuasan konsumen. Berikut jawaban 10 orang responden atau pengunjung yang diberikan kuesioner.
Untuk keperluan analisis data dalam SPSS, maka jawaban responden tersebut kemudian diberi kode angka agar bisa dihitung:
Untuk data kualitas produk menggunakan kode:
Untuk data kepuasan konsumen menggunakan kode:
Setelah dilakukan pengkodean, sebagaimana ketentuan di atas, maka bentuk data penelitian untuk hubungan variabel kualitas produk dengan kepuasan konsumen adalah sebagai berikut
[Download Data untuk Latihan]
LANGKAH-LANGKAH ANALISIS KORELASI RANK SPEARMAN DENGAN SPSS
1. Buka program SPSS (dalam hal ini saya menggunakan SPSS versi 21), kemudian klik Variable View, pada kolom Name baris pertama tuliskan X dan baris kedua tuliskan Y. Pada bagian Label untuk X tuliskan Kualitas Produk dan untuk Y tuliskan Kepuasan Konsumen. Abaikan pilihan yang lainnya dan biarkan tetap default
2. Klik Data View, pada tampilan Data View terlihat ada dua buah variabel yakni variabel X dan Y, selanjutnya tuliskan atau masukkan data penelitian untuk masing-masing variabel
3. Jika data sudah di input dengan benar, lanjutnya klik menu Analyze > Correlate > Bivariate....
4. Muncul kotak dialog “Bivariate Correlations”, langkah berikutnya adalah masukkan variabel Kualitas Produk [X] dan Kepuasan Konsumen [Y] ke kolom Variable (s), kemudian pada bagian “Correlation Coefficient” beri tanda centang (v) pada pilihan Spearman, pada bagian “Test of Significance” pilih Two-tailed. Selanjutnya, beri tanda centang (v) pada Flag significant correlations, lalu klik Options...
5. Maka muncul kotak dialog “Bivariate Correlations: Options”, pada bagian “Missing Values” pilih Exclude cases pairwise, lalu klik Continue
6. Klik Ok, maka akan muncul output korelasi rank spearman, sebagai berikut
INTERPRETASI OUTPUT ANALISIS KORELASI RANK SPEARMAN
Supaya lebih mudah dipahami, maka interpretasi output uji korelasi rank spearman ini saya bagi menjadi tiga tahap interpretasi:
Melihat Tingkat Kekuatan (Keeratan) Hubungan Variabel Kualitas Produk dengan Kepuasan Konsumen
Dari output di atas, diperolah angka koefisien korelasi sebesar 0,838**. Artinya, tingkat kekuatan hubungan (korelasi) antara variabel kualitas produk dengan kepuasan konsumen adalah sebesar 0,838 atau sangat kuat. Tanda bintang (**) artinya korelasi bernilai signifikan pada angka signifikansi sebesar 0,01.
Melihat Arah (Jenis) Hubungan Variabel Kualitas Produk dengan Kepuasan Konsumen
Angka koefisien korelasi pada hasil di atas, bernilai positif, yaitu 0,838, sehingga hubungan kedua variabel tersebut bersifat searah (jenis hubungan searah), dengan demikian dapat diartikan bahwa kualitas semakin ditingkatkan kualitas produk maka kepuasan konsumen juga akan memingkat.
Melihat Signifikansi Hubungan Kedua Variabel
Berdasarkan output di atas, diketahui nilai signifikansi atau Sig. (2-tailed) sebesar 0,002, karena nilai Sig. (2-tailed) 0,002 < lebih kecil dari 0,05 atau 0,01 maka artinya ada hubungan yang signifikan (berarti) antara variabel kualitas produk dengan kepuasan konsumen.
PEMBUATAN KESIMPULAN
Mengacu pada pembahasan di atas, maka kesimpulan dalam penelitian ini adalah ada hubungan signifikan yang sangat kuat dan searah antara variabel kualitas produk dengan kepuasan pelanggan.
Saya kira sampai disini dulu pembahasan kita mengenai analisis korelasi rank spearman dengan spss, mudah-mudahan jelas.. terimakasih dan selamat mencoba..
[Search: Tutorial Analisis Korelasi Rank Spearman dengan SPSS, Langkah-Langkah Uji Korelasi Rank Spearman dengan SPSS Versi 21, Panduan Lengkap Cara Uji Hubungan Spearman’s rho dengan Program SPSS]
[Img: screenshot olah data SPSS versi 21]
Sebagaimana yang sudah saya sampaikan di atas, bahwa korelasi rank spearman merupakan bagian dari statistik non-parametrik, oleh karena itu dalam analisis korelasi ini tidak diperlukan asumsi adanya hubungan yang linear (uji linearitas) antara variabel penelitian. Jika data penelitian menggunakan skala likert, maka jarak yang digunakan harus sama dan data penelitian tidak harus berdistribusi normal (uji normalitas)
Dalam analisis korelasi tidak ada istilah variabel bebas (X) maupun variabel terikat (Y). Dengan demikian, dapat diartikan bahwa kedua variabel yang dikorelasikan (dihubungkan) bersifat independen antara satu dengan yang lainnya, maksudnya adalah masing-masing variabel berdiri sendiri dan tidak tergantung satu sama lain. Misalkan saya mempunyai variabel X dan Y, maka hubungan variabel X dan Y adalah sama dengan hubungan variabel Y dan X.
TUJUAN ANALISIS KORELASI RANK SPEARMAN
Tujuan analisis korelasi secara umum (korelasi pearson product momen maupun korelasi rank spearman) adalah untuk:
- Melihat tingkat kekuatan (keeratan) hubungan dua variabel
- Melihat arah (jenis) hubungan dua variabel
- Melihat apakah hubungan tersebut signifikan atau tidak
KRITERIA TINGKAT KEKUATAN KORELASI
Dalam menentukan tingkat kekuatan hubungan antar variabel, kita dapat berpedoman pada nilai koefisien korelasi yang merupakan hasil dari output SPSS, dengan ketentuan:
- Nilai koefisien korelasi sebesar 0,00 - 0,25 = hubungan sangat lemah
- Nilai koefisien korelasi sebesar 0,26 - 0,50 = hubungan cukup
- Nilai koefisien korelasi sebesar 0,51 - 0,75 = hubungan kuat
- Nilai koefisien korelasi sebesar 0,76 - 0,99 = hubungan sangat kuat
- Nilai koefisien korelasi sebesar 1,00 = hubungan sempurna
KRITERIA ARAH KORELASI
Arah korelasi dilihat pada angka koefisien korelasi sebagaimana tingkat kekuatan korelasi. Besarnya nilai koefisien korelasi tersebut terletak antara + 1 sampai dengan -1. Jika koefisien korelasi bernilai positif, maka hubungan kedua variabel dikatakan searah. Maksud dari hubungan yang searah ini adalah jika variabel X meningkat maka variabel Y juga akan meningkat. Sebaliknya, jika koefisien korelasi bernilai negatif maka hubungan kedua variabel tersebut tidak searah. Tidak searah artinya jika variabel X menigkat maka variabel Y akan menurun.
KRITERIA SIGNIFIKANSI KORELASI
Kekuatan dan arah korelasi (hubungan) akan mempunyai arti jika hubungan antar variabel tersebut bernilai signifikan. Dikatakan ada hubungan yang signifikan, jika nilai Sig. (2-tailed) hasil perhitungan lebih kecil dari nilai 0,05 atau 0,01. Sementara itu, jika nilai Sig. (2-tailed) lebih besar dari 0,05 atau 0,01, maka hubungan antar variabel tersebut dapat dikatakan tidak signifikan atau tidak berarti.
CONTOH PENYELESAIAN KASUS KORELASI RANK SPEARMAN
Dalam contoh kali ini, peneliti ingin mengetahui apakah terdapat hubungan antara kualitas produk dengan kepuasan konsumen. Untuk keperluan tersebut, peneliti menyebar 10 kuesioner disebuah toko furniture. Masalah yang akan diteliti ialah seberapa besar hubungan antara variabel kualitas produk dengan kepuasan konsumen. Berikut jawaban 10 orang responden atau pengunjung yang diberikan kuesioner.
Untuk keperluan analisis data dalam SPSS, maka jawaban responden tersebut kemudian diberi kode angka agar bisa dihitung:
Untuk data kualitas produk menggunakan kode:
- Sangat tidak berkualitas (STB) diberi nilai 1
- Tidak berkualitas (TB) diberi nilai 2
- Cukup berkualitas (CB) diberi nilai 3
- Berkualitas (B) diberi nilai 4
- Sangat berkualitas (SB) diberi nilai 5
Untuk data kepuasan konsumen menggunakan kode:
- Sangat tidak puas (STP) diberi nilai 1
- Tidak puas (TP) diberi nilai 2
- Cukup puas (CP) diberi nilai 3
- Puas (P) diberi nilai 4
- Sangat puas (SP) diberi nilai 5
Setelah dilakukan pengkodean, sebagaimana ketentuan di atas, maka bentuk data penelitian untuk hubungan variabel kualitas produk dengan kepuasan konsumen adalah sebagai berikut
[Download Data untuk Latihan]
LANGKAH-LANGKAH ANALISIS KORELASI RANK SPEARMAN DENGAN SPSS
1. Buka program SPSS (dalam hal ini saya menggunakan SPSS versi 21), kemudian klik Variable View, pada kolom Name baris pertama tuliskan X dan baris kedua tuliskan Y. Pada bagian Label untuk X tuliskan Kualitas Produk dan untuk Y tuliskan Kepuasan Konsumen. Abaikan pilihan yang lainnya dan biarkan tetap default
2. Klik Data View, pada tampilan Data View terlihat ada dua buah variabel yakni variabel X dan Y, selanjutnya tuliskan atau masukkan data penelitian untuk masing-masing variabel
3. Jika data sudah di input dengan benar, lanjutnya klik menu Analyze > Correlate > Bivariate....
4. Muncul kotak dialog “Bivariate Correlations”, langkah berikutnya adalah masukkan variabel Kualitas Produk [X] dan Kepuasan Konsumen [Y] ke kolom Variable (s), kemudian pada bagian “Correlation Coefficient” beri tanda centang (v) pada pilihan Spearman, pada bagian “Test of Significance” pilih Two-tailed. Selanjutnya, beri tanda centang (v) pada Flag significant correlations, lalu klik Options...
5. Maka muncul kotak dialog “Bivariate Correlations: Options”, pada bagian “Missing Values” pilih Exclude cases pairwise, lalu klik Continue
6. Klik Ok, maka akan muncul output korelasi rank spearman, sebagai berikut
INTERPRETASI OUTPUT ANALISIS KORELASI RANK SPEARMAN
Supaya lebih mudah dipahami, maka interpretasi output uji korelasi rank spearman ini saya bagi menjadi tiga tahap interpretasi:
- Melihat tingkat kekuatan (keeratan) hubungan antar variabel
- Melihat arah (jenis) hubungan antar variabel
- Melihat apakah hubungan tersebut signifikan atau tidak
Melihat Tingkat Kekuatan (Keeratan) Hubungan Variabel Kualitas Produk dengan Kepuasan Konsumen
Dari output di atas, diperolah angka koefisien korelasi sebesar 0,838**. Artinya, tingkat kekuatan hubungan (korelasi) antara variabel kualitas produk dengan kepuasan konsumen adalah sebesar 0,838 atau sangat kuat. Tanda bintang (**) artinya korelasi bernilai signifikan pada angka signifikansi sebesar 0,01.
Melihat Arah (Jenis) Hubungan Variabel Kualitas Produk dengan Kepuasan Konsumen
Angka koefisien korelasi pada hasil di atas, bernilai positif, yaitu 0,838, sehingga hubungan kedua variabel tersebut bersifat searah (jenis hubungan searah), dengan demikian dapat diartikan bahwa kualitas semakin ditingkatkan kualitas produk maka kepuasan konsumen juga akan memingkat.
Melihat Signifikansi Hubungan Kedua Variabel
Berdasarkan output di atas, diketahui nilai signifikansi atau Sig. (2-tailed) sebesar 0,002, karena nilai Sig. (2-tailed) 0,002 < lebih kecil dari 0,05 atau 0,01 maka artinya ada hubungan yang signifikan (berarti) antara variabel kualitas produk dengan kepuasan konsumen.
PEMBUATAN KESIMPULAN
Mengacu pada pembahasan di atas, maka kesimpulan dalam penelitian ini adalah ada hubungan signifikan yang sangat kuat dan searah antara variabel kualitas produk dengan kepuasan pelanggan.
Saya kira sampai disini dulu pembahasan kita mengenai analisis korelasi rank spearman dengan spss, mudah-mudahan jelas.. terimakasih dan selamat mencoba..
[Search: Tutorial Analisis Korelasi Rank Spearman dengan SPSS, Langkah-Langkah Uji Korelasi Rank Spearman dengan SPSS Versi 21, Panduan Lengkap Cara Uji Hubungan Spearman’s rho dengan Program SPSS]
[Img: screenshot olah data SPSS versi 21]
Lihat Juga: Video Uji Analisis Korelasi Rank Spearman dengan SPSS
Boleh tanya dasar pembuatan kesimpulan tentang kekuatan hubungan? Range nya ada berapa saja? Terima kasih...
BalasHapuskeuatan hubungan antar variabel dapat dilihat dengan berpedoman pada nilai coeficient correlation pak
HapusPak saya ada 2 pertanyaan..
Hapus1. Saya ingin menguji 3 variabel independen yg semuanya berskala ordinal, sedangkan variabel independennya nominal. Apakah boleh pak?
2. Saya kan menguji 3 variabel independen.. nah hasil sig dari 4 variabel itu sama semua yaitu (0.000).. Dengan hasil yg demikian apakah mungkin tdk ada yg salah dgn penginputan datanya atau langkah ujinya?
selamat pagi, saya ingin bertanya apabila salah satu hasil perhitungan variabel saya sebesar 0.399 dan 2 lainya 0.000 apakah variabel-variabel saya tidak lolos uji rank spearman?
BalasHapusjika yang anda maksud adalah nilai signifikansi..maka yang nilai signifikansi 0,000 itu bagus pak..dalam arti terdapat korelasi
Hapusselamat pagi, kalau sig.(2 tailed) .041 sedangkan correlation significant 0.05. apakah ada hubungan? terimakasih
BalasHapusYang menjadi prinsip pengambilan keputusan dalam uji ini adalah nilai sig.(2 tailed) mbak..nah pada hasilmbak ini nilai sig.(2 tailed) < 0,05 maka kesimpulannya ada hubungan antar variabel
HapusSaya mau bertanya bagaimana uji hubungan untuk data nominal? Terimakasih utk jawabannya
BalasHapusUntuk data nominal kebanyakan menggunakan uji korelasi koefisien cramer lambda pak..tapi tergantung kasus juga atau saran dari dosen..cuma secara statistik pakainya uji itu
HapusSangat bermanfaat sekali artikel ini
BalasHapuslalu saya ingin bertanya apabila sig. (2tail) 0,176 dan corelasi coefisiensinya 0,464 artinya apa ya?
terimakasih
nilai koefisien korelasi baru bisa dimaknai ketika nilai Sig < 0,05..karena disini nilai sig 0,176 > 0,05..maka artinya tidak ada hubungan atau korelasi pak
HapusSaya mau nanya, saya kan penelitian tentang tingkat penerimaan dan hanya 1 variabel yg digunakan
BalasHapusYg ingin saya tanyakan
1. Kalau hanya menguji 1 variable itu uji validitasnya boleh pakai biavariat atau pakai apa ya?
2. Saya menggunaka skala interval (sangat puas, puas, cukup puas dsb, nah itu baiknya memakai pearson atau spearman?
Terimakasih
1. pertanyaan saya 1 variabel itu terdiri dari berapa item soal?
Hapus2. jika hanya 1 variabel lantas yang mau mbak uji hubungan variabel apa terhadap apa? hubungan itu minimal harus ada 2 variabel
Selamat malam Bapak. Mohon maaf pak kalau boleh tau sumber teorinya dari mana pak? Sangat bermanfaat sekali.Terimakasih pak.
BalasHapusBukunya jonathan sarwono..judul buku rumus-rumus populer dalam SPSS 22 Riset skripsi
Hapusselamat pagi,
BalasHapussaya ingin bertanya, untuk menguji hubungan faktor dalam satu variabel atau faktor yang paling berpengaruh dan satu variabel apakah Analisis Korelasi Rank Spearman bisa digunakan atau saya perlu menggunakan uji analisis lain?
sebelumnya, terima kasih atas sharing informasinya
Halo mbak..langsung analisis korelasi rank spearman saja mbak..bisa kok
Hapusmakasih tanggapan dan infonya mas, membantu dan bermanfaat banget
HapusSip mbak
HapusMaaf pak mau bertanya,
BalasHapusCara tau confidence interval 95% atau 99% itu dmn ya?
Hasil tabel saya ada bintang 2nya
Apakah di bootstrapnya apa bisa langsung di tabel yg di hasilkan?
Terimakasih pak
Pak saya mau tanya, mengapa semua variable yang saya hubungkan tidak berkorelasi semua ya? apakah karena berbeda jenis jawaban pertanyaan ( ada variabel yang jawabannya ss/s/ts/sts, essay, ya/tidak/tidak tahu. hasilnya tidak berkorelasi (>0.05) namun kekuatannya korelasi cukup. bagaimana solusinya ya pak?
BalasHapusPak saya mau tanya, mengapa semua variabel saya tidak berkorelasi? apakah karena berbeda jenis pilihan jawaban antar variabelnya ya? hasilnya diatas 0.05 yaitu 0.07 . Namun sig. (2-tailed) nya 0.7 (dapat dikatakan korelasi cukup). Bagaimana solusinya ya pak? terimakasih.
BalasHapustampaknya bukan tetang solusi mbak.. pertanyaannya kenapa mbak harus memaksakan ada hubungan antar variabel..sementara berdasarkan hasil analisis tidak terjadi hubungan.. tidak terjadi hubungan antar variabel bukanlah sebuah kekeliruan mbak
HapusPak uji ini dilakukan untuk uji Heteroskedastisitas juga kan? awalnya saya menggunakan uji glejser tapi hasilnya 0,000 artinya <0,05 dan terjadi Heteroskedastisitas. saya coba pake rank spearman hasil sig tailed 0,000 , menurut yang saya baca itu malah bagus. pertanyaan saya taunya ini terkena Heteroskedastisitas atau tidak bgaiamana ya dengan uji rank spearman?
BalasHapusSig 0,000 < 0,05 maka terjadi gejala heteroskedastisitas.. sebaiknya mbak membaca panduan ini: Cara Uji Heteroskedastitias dengan Rank Spearman
HapusMohon pencerahannya mas. Jika variabel X saya lebih dari 2 bagaimana mas? Judul penelitian saya "Pengaruh Partisipasi Anggaran terhadap Kinerja Manajerial dengan Locus of Control sebagai Variabel Moderating. Dan kalo ada variabel moderatingnya juga bagaimana ya mas? Saya pake non parametrik karena disuruh dosen pembimbing saya, karena n<30. Mohon sekali pencerahannya mas. Terima kasih
BalasHapussama nih kasusnya
HapusIzin bertanya pak, jika dalam sebuah penelitian, terdapat variabel dengan skala interval, rasio dan ordinal, maka cara pengujian korelasinya seperti apa? apa menggunakan perason atau spearman?
BalasHapussebaiknya gunakan pearson saja mbak
Hapuspak saya mau bertanya jika tanda bintang (*) nya cuma satu itu bagaimana pak? dan hasil dari uji statistik saya yaitu p = 0,047 berarti itu ada hubungan yah pak? trims
BalasHapusKarena nilai sig 0,047 lebih kecil dari 0,05 maka keputusan ujinya ada hubungan
Hapusterima kasih pak, sekalian mau tanya. klo correlation coefficientnya -.189* dengan sig. 2tail 0.27 itu berarti ada hubungannya ya pak? tapi hubungannya negatif gitu karena ada minusnya? terima kasih
BalasHapusKarena nilai sig 0,270 lebih besar dari 0,05 maka keputusan ujinya adalah tidak ada hubungan
Hapuspasswordnya apa ya
BalasHapus17
Hapusbang, analisis spearman dan perhitungannya melalui spss sumber nya dari buku apaan ini?
BalasHapusada banyak pak.. salah satunya bukunya wiratna sujarweni
HapusAssalamualaikum pak. Saya ingin menghitung korelasi antara hasil belajar pretest dan postest dengan skor keterampilan proses sains. Yg ingin saya tanyakan
BalasHapus1. Apakah hasil belajar pretest dan postest nya harus saya rata2kan dulu jd 1 data atau langsung diinput ya pak?
2. Apakah tanda bintang berpengaruh ya pak? Jika tidak ada tanda bintang bagaimana ya pak?
Wa'alaikumsalam. langsung di input saja mbak. jika tidak ada tanda bintang (*) atau (**) itu artinya hubungan yang terbentuk tidak signifikan (tidak berarti)
Hapusselamat siang mas, maaf mau bertanya. sebenarnya kalo koefisien korelasi pada tingkat sedang itu apakah bisa dijelaskan penyebabnya? apakah ada hubungannya dengan distribusi frekuensinya yang rata-rata berada pada kriteria sedang?. terima kasih mohon bantuannya.
BalasHapusHal tersebut biasanya disebakan karena distribiusi jawaban banyak yang tidak konsisten. misal X sedang Y tinggi atau rendah
HapusPak nilai rho sama dengan nilai korelasi bukan pak?
BalasHapusiya benar nilai rho maknanya adalah nilai korelasi
HapusPermisi saya ingin bertanya jika hasil 2 tailednya 0.00 apakah memiliki korelasi atau tidak ?
BalasHapusKarena nilai Sig. (2-tailed) sebesar 0,000 < 0,05 maka artinya ada hubungan (memiliki korelasi)
Hapusmau nanya kalau nilai sig (2-tailed)nya > 0,05 berarti tidak ada korelasi ya. Terus kalau tidak ada korelasi berarti nilai rhonya tidak usah diperhatikan karena sudah jelas tidak ada korelasi? terima kasih
HapusSelamat malam, izin bertanya. Apakah dalam alat analisis Rank Spearman bisa dimasukkan variabel dummy?
BalasHapusSetahu saya bisa pak
Hapuspak ijin bertanya , referensi buku yang digunakan untuk kriteria tingkat kekuatan korelasi apa ya? terimakasih bapak :)
BalasHapusJonathan Sarwono. 2015. Rumus-rumus Populer dalam SPSS 22 untuk Riset Skripsi. Yogyakarta: Andi Offset. Hal 93
HapusPak saya mau tanya kan kalau tidak ada tanda bintang yang muncul saat di ujinya artinya hubungan yang terbentuk tidak signifikan atau berarti artinya apa pak? Uji saya hasilnya -0.31 tetapi tidak ada tanda bintangnya.. mohon jawabannya pak. Terimakasih
BalasHapusJika nilai signifikansi (Sig.) < 0,05 atau tidak ada tanda bintang maka itu artinya tidak ada hubungan antara variabel
Hapusmau tanya pak, untuk data dengan jumlah responden sebanyak 52 tapi skala yang digunakan adalah skala ordinal apakah cocok menggunakan analisis spearman?
BalasHapusJika tujuan penelitian ada adalah untuk mencari tahu hubungan antar variabel dengan data ordinal. Maka sudah tepat jika menggunakan uji korelasi rank spearman ini
HapusSaya mau bertanya jika ingin melihat hubungan secara simultan X ke Y apakah sama dengan hubungan parsial X1,X2,X3 terhadap Y?
BalasHapusbeda pak, namanya korelasi berganda (simultan)
HapusUntuk korelasi berganda bisa tidak jika datanya tidak berdistribusi normal?
Hapuspagi pak, penelitian sy ttg hubungan antara aktivitas fisik (data ordinal) thd kadar gula darah (nominal). baiknya mnggunakan uji apa ya? trims
BalasHapuspak, kalau datanya kurang dari 10 dan ingin melihta pengaruh X terhadap Y bisa pakai analisis ini atau ada solusi lain?
BalasHapusAssalamualaikum pak saya mau tanya kalau variabel independen nya ada data nominal dan ordinal sedangkan variabel dependen nya itu ordinal. Yang pas pakai uji apa ya?
BalasHapusSelamat malam pak.
BalasHapusSaya mau tanya jika uji validitas dan reliabilitas sukses dan uji normalitas hingga uji spearman rank ini tidak signifikan, apakah masih bisa dilanjut pengolahan data nya ? Terima kasih
Assalamuallaikum wr wb
BalasHapusIzin bertanya pak.
Begini pak, kenapa untuk pengujian signifikansi menggunakan 2 tailed.?
Trus kenapa ada 0.05 dan 0.01. Kenapa tidak 0.01 saja atau 0.05 saja.?
Terima kasih
Assalamualaikum pak mau bertanya apakah untuk uji rank spearman data harus diubah dulu menjadi bentuk rangking? Soalnya data saya berbentuk likert (variabel x) dan guttman (variabel y) nya.. Mohon pencerahannya trims
BalasHapusSaya minta saran jika data berdistribusi tidak normal dan ingin menguji interaksi seperti dalam two ways anova. Adakah uji non paramterik yang sama seperti two ways anova.. terima kasih
BalasHapusMau tanya pak, jika hasil spearman didapatkan nilai sig yg keluar hanya tanda titik(.) saja dan di koefisien korelasi bintang dua (**). Itu bagaimana ya pak ?
BalasHapusPak ijin bertanya, jika terdapat variabel yg tidak normal berdasarkan uji kolmogorof apakah hanya variabel itu saja yg dilanjutkan menggunakan uji spearman, dan jika variabel lain normal maka dilanjutkan dengan uji pearson. Apakh demikian? Terimakasih
BalasHapusSelamat pagi, saya ingin bertanya. Jika menggunakan spearman rank ini, apakah ada batas minimal/maksimal sampelnya? Terimakasih
BalasHapusTerima kasih, Pak. Artikelnya sangat bermanfaat
BalasHapusterimakasih, artikelnya sangat sangat membantu :)
BalasHapusSaya minta saran dari hasilnya 106 dan 468 otomatis untuk rank spearman itu tidak ada korelasi atau tidak.
BalasHapusAssalamualaikum pak izin bertanya jika hasilnya di uji rank spearman tidak ada hubungan apakah mesti di ulang atau bagaimana tkutnya di awal dari nol lagi diperintahkan
BalasHapuspagi pak, saya mau bertanya, apakah bisa memakai korelasi spearman jika varibel x ada 2 kategori sedangkan variabel y ada 5 kategori, bagaiman caranya ya pak? terimakasih
BalasHapuspagi pak, saya mau bertanya, apakah bisa memakai korelasi spearman jika varibel x ada 2 kategori sedangkan variabel y ada 5 kategori, bagaiman caranya ya pak? terimakasih
BalasHapusassalamuakikum permisi mau bertanya, jika untuk 1 variabel yg memiliki lebih dari 1 butir pertanyaan apakah cara yang dilakukan tetap sama seperti ini atau bagaimana cara mengkonversinya?
BalasHapusIzin bertanya Pak. Data saya rasio tapi jenis penelitian populasi sejumlah 32. Bisakah menggunakan korelasi pearson? Dan haruskah di uji normalitad datanya?
BalasHapusTerima kasih Pak
Izin bertanya Pak. Data saya rasio tapi jenis penelitian populasi sejumlah 32. Bisakah menggunakan korelasi pearson? Dan haruskah di uji normalitad datanya?
BalasHapusTerima kasih Pak
maaf pak saya mau bertanya Jika nilai signifikansi (Sig.) > 0,05 itu artinya apa?
BalasHapusterimakasih
Izin tanya admin, mohon tanggapannya, apakah untk uji korelasi rank spearman dengan menggunakan data ordinal, perlu menggunakan MSI.? Atau data d rubah menjadi interval terlebih dahulu.? Mohon tanggapannya admin. Terimakasih
BalasHapusTERIMA KASIH PENJELASANNYA PAK, boleh di share sumber referensi poin kriteria tingkat korelasi, ini materinya dari buku apa Pak? tolong di share
BalasHapusmaterinya dari buku yg judulnya apa Pak, mohon di share referensinya
BalasHapus