Statistik : Tabulasi Silang dgn Stata

Tabulasi silang (cross-tabulation) adalah proses membandingkan dua atau lebih variabel dalam sebuah tabel dengan memperlihatkan frekuensi atau persentase nilai dari variabel tersebut di setiap kategori. Stata adalah program statistik yang sering digunakan untuk analisis data, termasuk untuk membuat tabulasi silang. Berikut adalah langkah-langkah untuk melakukan tabulasi silang di Stata:

1. Buka program Stata dan buka file data yang ingin dianalisis.
2. Gunakan perintah “tabulate” diikuti dengan nama variabel yang ingin dianalisis. Misalnya, jika Anda ingin menganalisis hubungan antara jenis kelamin dan tingkat pendidikan, gunakan perintah “tabulate gender education”.
3. Jika ingin melihat persentase dalam tabulasi silang, tambahkan opsi “row” atau “col” untuk menunjukkan apakah persentase ingin ditampilkan pada baris atau kolom tabel. Misalnya, jika ingin melihat persentase dari setiap jenis kelamin pada setiap tingkat pendidikan, gunakan perintah “tabulate gender education, row”.
4. Jika ingin menggabungkan dua variabel menjadi satu, gunakan operator “&” atau “/” dalam perintah tabulasi silang. Misalnya, jika ingin menganalisis hubungan antara jenis kelamin dan status pernikahan, gunakan perintah “tabulate gender & marital_status” atau “tabulate gender/marital_status”.
5. Jika ingin menambahkan opsi lain seperti “missing” atau “chi-square”, tambahkan opsi tersebut setelah perintah “tabulate”. Misalnya, jika ingin melihat frekuensi nilai yang hilang dalam tabulasi silang, gunakan perintah “tabulate gender education, missing”.
6. Setelah memasukkan perintah, tekan enter untuk menampilkan tabel tabulasi silang.

Dengan melakukan tabulasi silang di Stata, Anda dapat memperoleh pemahaman yang lebih baik tentang hubungan antara variabel dalam dataset Anda dan membantu Anda mengambil keputusan yang lebih baik berdasarkan hasil analisis data.

Baik uji homogenitas antar group atau uji independensi antar 2 Var.

hipotesis nya

1. Ada kesamaan proporsi antar kelompok
2. Ada hubungan antar 2 variabel (baris dan kolom).

demikian

salam pembelajar

Salam statistik.

 

Analisis Regresi dengan Stata

Analisis regresi dengan Stata adalah salah satu metode yang paling umum digunakan untuk menganalisis hubungan antara satu atau lebih variabel independen dengan satu variabel dependen. Dalam analisis regresi, variabel independen (x) digunakan untuk memprediksi nilai variabel dependen (y).

Berikut adalah langkah-langkah untuk melakukan analisis regresi dengan Stata:

1. Persiapkan data yang akan dianalisis dengan Stata. Data harus berbentuk file teks seperti CSV atau Excel.
2. Buka Stata dan buat file baru atau buka file yang sudah ada. Setelah file terbuka, pastikan bahwa data terlihat seperti yang diharapkan dan pastikan variabel yang akan dianalisis ada di dalam file.
3. Masukkan perintah regresi. Perintah regresi di Stata adalah reg. Misalnya, jika ingin menguji hubungan antara variabel dependen y dengan variabel independen x1 dan x2, sintaksisnya adalah: reg y x1 x2.
4. Lihat hasil output. Hasil output akan menunjukkan koefisien regresi, nilai t-statistik, nilai p-value, dan R-squared. Nilai R-squared menunjukkan seberapa baik model dapat menjelaskan variasi dalam data.
5. Evaluasi hasil output. Jika nilai p-value kurang dari 0,05, artinya terdapat hubungan yang signifikan antara variabel independen dan variabel dependen. Jika nilai p-value lebih dari 0,05, artinya tidak ada hubungan yang signifikan.
6. Gunakan hasil output untuk membuat prediksi. Jika ingin membuat prediksi dengan model regresi, gunakan nilai koefisien regresi dan variabel independen yang diberikan untuk memperkirakan nilai variabel dependen.

Demikianlah langkah-langkah melakukan analisis regresi dengan Stata. Namun, penting untuk dicatat bahwa analisis regresi hanya dapat memberikan kesimpulan kausalitas jika variabel independen dan dependen diukur secara akurat dan tidak ada faktor pengganggu lainnya yang memengaruhi hasil.

#analisisregresi

#stata

#komputasistata

#olahdatastatistik

 

Program Stata.

Stata adalah salah satu software statistik yang populer digunakan oleh para peneliti, mahasiswa, dan profesional di berbagai bidang untuk melakukan analisis data. Bahasa Stata adalah bahasa pemrograman yang digunakan untuk memanipulasi data, menjalankan analisis statistik, dan membuat grafik.

Beberapa contoh syntax atau perintah yang sering digunakan dalam bahasa Stata antara lain:

1. Load data dari file eksternal: use "nama_file.dta", clear
2. Membuat tabel ringkasan statistik: summarize variabel1 variabel2
3. Menjalankan regresi linier: regress variabel_dependen variabel_independen
4. Membuat grafik scatterplot: scatter variabel_x variabel_y
5. Menambahkan variabel baru: gen nama_variabel = rumus_variabel
6. Mengubah format tanggal: format tanggal_variabel %td

Untuk mempelajari bahasa Stata, terdapat berbagai sumber belajar yang tersedia, seperti buku, tutorial online, atau kursus yang dapat diikuti secara online atau tatap muka. Dalam belajar bahasa Stata, diperlukan pemahaman tentang dasar-dasar statistik dan analisis data serta latihan yang terus menerus untuk memperdalam pemahaman tentang bahasa Stata dan memperoleh keterampilan yang dibutuhkan dalam melakukan analisis data.

sumber: OPENAI

 

Tips Melihat var dan memilih variabel di data IFLS secara praktis dgn Stata

Bismillah.

Selamat pagi pengguna IFLS dan Stata
Berikut adalah seri penggunaan Stata untuk melihat dan memilih variabel di file yang sudah dipilih dari user guide 2, dan dilihat isi kuesioer di kuesioner IFLS

Bagi yang ingin melihat secara sederhana isi variabel IFLS dengan cepat dan simpel maka gunakan beberapa syntax stata berikut:
1. set global
2. cd
3. describe using
4. use
5. tab nama_var
6. save nama_file_baru

Kasus kali ini adalah data IFLS5 atau IFLS 2014, contoh ingin mengambil variabel pendidikan terakhir di buku 3A Seksi DL pertanyaan dl06. File data base yang dipilih adalah b3a_dl1.dta. Bagi yang baru bergabungan dengan ifls maka b3a adalah buku, artinya kuesioner dapat dibuka dengan memilik book B3A dan dl adalah seksi DL….

syntax sederhana berikut ini bisa dicoba, dan langsung kita dapat melihat hasilnya (pengambilan variabel dan tabulasi variabel serta recode variabel).

   set virtual off
* Setting Global file sumber IFLS
* Sesuaikan dengan komputer kita
   global ifls5 “E:\data\IFLS\IFLS-5-April-2016\Extrac”

* Pindah folder data
   cd $ifls5

 * Variabel Pendidikan
    describe using “b3a_dl1”  
*  memilih pendidikan   terakhir  
   use hhid14 pid14 pidlink dl06 using “b3a_dl1.dta”, clear        

* Recode Status Pendidikan
/*SD kode (2,11,72)
   SMP (3,4,12,73)
  SMA (5,6,15,74)
  Universitas (60,61,62,63,13)
  Sekolah cacat/Tidak tahu/Lainnya/Pesantren masuk lainya saja
*/
recode dl06 (2 11 72=1) (3 4 12 73=2) (5 6 15 74=3) (60 61 62 63 13=4) (miss=.) (nonmissing=8), gen(kpendidik)   

lab def pendidikan 1 “SD Sederajat” 2 “SMP Sederajat” 3 “SMA Sederajat” ///
4 “Universitas Sederajat” 8 “Lainnya”, modify 
lab val kpendidik pendidikan

* Melihat hasil kerja, distribusi pendidikan responden 
   tab dl06, missing
   tab kpendidik, missing

sort hhid14 pid14 pidlink 
saveold “01_var_pendidikan”, replace

Demikian beberapa tips praktis mengambil variabel dari kumpulan data IFLS yang sangat banyak.

Semoga bermanfaat.

“Privat online wa web untuk penggunaan IFLS dengan Stata
kontak ; 0818267286 ”

Hasil tabel jadinya

Pic tersebut adalah hasil Asli dari input data IFLS
Hasil recode nya adalah sbb:

Sebagaian besar responden berpendidikan SMA sederajat (32,02%).

 

 

Aplikasi Praktis Konversi Data Ordinal ke Interval

Bismillah

Salam pembelajar!

Salam Statistik!

Pak bagaimana cara mengolah data yang memiliki skala Likert? 

Sangat Sering terdengar ditanyakan…..wah harus cari cara untuk menyelesaikan secara sederhana ini…..

Apakah langsung bisa digunakan untuk proses ? Tentu saja jika menggunakan pengolahan data kategorikal (Ordinal) akan langsung bisa dilakukan. Namun Selama ini pilihan statistik yang banyak adalah Parametrik, artinya skala data yang ada perlu dinaikkan “levelnya”. (Mengingatkan Parametrik syaratnya 1. Data berasal dari sampel random. 2. Skala Data Rasio atau Interval. 3. Berdisitribusi normal/Asumsi Data normal)….

Nah  berikut ini ada file yang mendukung komputasi, berbasis Ms Excel yaitu “Stat97.xla” sebuah makro atau program yang dapat digunakan untuk tujuan tersebut (Ubah Ordinal menjadi Interval), selain beberapa lagi fungsi lainnya yang menarik karena langsung dapat digunakan sebagai tools pengolahan data. Aplikasi ini adalah fungsi di Microsoft Excel dengan bantuan VBA (Visual Basic for Application). Nah yang membuat tentu merupakan programmer yang peduli kepada bisa kita statistik …..

Sahabat statistik, penggunaan program ini akan sangat membantu kita dalam melakukan pengolahan data baik penggunaan analisis bivariate (ringkasan 1 variabel) , analisis Bivariate (Ringkasan/pengujian 2 variabel) dan Analisis Multi Variate (Ringkasan/Pengujian lebih dari 2 variabel).. Alasannya karena skala data kita sudah naik level menjadi skala Interval.

Selamat menggunakan Tools ini, berikut linknya

Download Tools

Untuk Tutorial dan sumber sumber lain dapat diakses dari link berikut ini

1. Blog Ibu Yesih
2. Blog Safitri dari Kebumen

Terima kasih untuk singgah dan mau menyapa via kementar di blog ini

Sukses untuk sahabat statistik di seluruh tanah air.

Jika belum sukses silahkan konfirmasi saja ke email yang ada..

Eki, Agustus 2017.