ANALYSIS BIVARIAT

ANALYSIS BIVARIAT 

 

Analisis Bivariat adalah melakukan analysis statistic untuk mengetahui keterkaitan antar 2 variabel. Dilihat dari bentuknya Analysis Bivariat ada 4 kemungkinan uji kategorik yang dapat dilakukan, diantaranya :

1. Kategorik-Kategorik (Uji beda Proporsi)

2. Kategorik-Numerik (Uji beda Rata-rata)

3. Numerik-Kategorik (Uji beda Rata-ata)

4. Numerik-Numerik (Uji Korelasi)

Untuk Kategorik-Numerik maupun Numerik-Kategorik dilakukan dengan uji beda rata-rata. Uji beda rata-rata ini terbagi atas 2 bagian yaitu : Uji Beda 2 Rata-rata, Uji beda dua rata-rata dapat dilakukan dengan dua cara yaitu : Sampel Berpasangan bisa di uji dengan Paired T test dan Sampel Tidak berpasangan di Uji dengan Independent Sampel T Test dan Uji Beda Lebih 2 Rata-rata di uji dengan menggunakan One-Way Anova.

Semua data diatas harus Berdistribusi Normal, oleh karena itu jika terdapat data numerik harus dilakukan uji normality. Uji Normality dapat dilakukan dengan cara berikut ini :

• Melakukan Mean-Median-Modus
• Skewness, data normal jika data berkisar antara -1,27 s/d 1,27
• Histogram, data dikatakan normal apabila kurva yang terbentuk identik dengan kurva normal yang mana puncak grafiknya ditengah dan seimbang kiri kanan
• Q-Q Plots, data dikatakan normal apabila berada disekitar garis skhatcer dan seimbang atas bawah
• Uji Kolmogorof, apabila P < 0,05 maka data dikatakan tidak normal
• Blox plot, data dikatakan normal apabila memenuhi syarat dibawah ini diantaranya  : 

             a. Box tidak tinggi

            b. Tangkai pendek dan seimbang atas bawah

            c.  Median ditengah

            d. Tidak ada outliers, kalaupun ada,  jumlahnya seimbang atas bawah.

Setelah di Uji Normality  dengan salah satu atau lebih dari 6 teknis diatas, kemudian data masih dikatakan Tidak Normal maka dapat dilakukan salah satu atau dua dari tindakan berikut ini :

1. Menguji langsung dengan uji Non Parametik
2. Menormalkan data. Menormalkan data ini dapat pula dilakukan dengan dua cara : 

               (*) Memissingkan Out Layer
               (*)  Me-Log kan Variabel

Apabila data yang diterima masih dikatakan Tidak Nomal maka di uji dengan Uji Non Parametik atau Kategorikan (acuan patokan / acuan normatif).

         (*) Uji Non Parametik dipakai untuk Paired T Test, Lihat gambar diatas !
         (*) Uji Non Parametik dipakai untuk Independent Sampel T Test, Lihat gambar 
              diatas !
         (*) Uji Non Parametik dipakai untuk One-Way Anova, Lihat gambar diatas !