Cara Melakukan Uji Validitas dan Reliabilitas dengan SPSS

Data Ordinal

Bagian lain dari data kontinu adalah data ordinal. Selain nama (atribut), data juga memiliki peringkat atau urutan. Jumlah yang diberikan termasuk level. Ini digunakan untuk mengurutkan objek dari yang terendah ke tertinggi dan sebaliknya. Metrik ini tidak memberikan nilai absolut pada objek, tetapi hanya nilai. Jika kita memiliki sekumpulan objek yang diberi nomor dari 1 hingga n, seperti level 1, 2, 3, 4, 5, dst., Yang dinyatakan dalam skala, jarak antar data tidak akan sama. Ini akan memiliki urutan dari yang tertinggi ke terendah. Atau yang paling buruk.

Misalnya pada skala likert (Moh Nazir), dari sangat setuju, setuju, ragu-ragu, tidak setuju sampai sangat tidak setuju. Atau jawab pertanyaan tentang kecenderungan masyarakat untuk mengikuti pemilihan kepala daerah. Mulai dari tidak pernah absen, ikut kode 5, sesekali ikut kode 4, kurang berpartisipasi, mengikuti kode 3, tidak pernah ikut, ikut kode 2 dan tidak ingin berpartisipasi sama sekali Untuk berpartisipasi, gunakan kode 1. Dari hasil pengukuran dengan menggunakan skala ordinal ini akan diperoleh data ordinal. Alat analisis statistik nonparametrik (pengujian hipotesis asosiasi) yang umum digunakan untuk data ordinal adalah Korelasi Rank Spearman dan Kendall Tau.

Berkut contoh data Ordinal

Konversi Data ordinal

Terkadang, kami tidak ingin menggunakan alat pengujian hipotesis statistik nonparametrik dengan berbagai pertimbangan untuk menguji hipotesis, termasuk biaya, waktu, dan landasan teori. Misalnya kita ingin melakukan uji statistik parameter pearson pada korelasi product moment, korelasi parsial, korelasi berganda, regresi parsial dan regresi berganda, meskipun data yang kita miliki merupakan hasil pengukuran pada skala ordinal, dan statistik parameter yang dibutuhkan digunakan mengacu pada pembagian data Selain itu harus dalam bentuk interval atau rasio, dan data juga harus berdistribusi normal. Apabila kita tidak ingin melakukan uji normalitas karena data yang kita miliki merupakan data ordinal maka dapat dilakukan dengan menggunakan metode interval kontinu untuk menambah data dari data skala ordinal menjadi data skala interval.

Menurut Al-Rasyid, peningkatan data dari skala yang teratur menjadi skala interval disebut dengan konversi data. Konversi data dilakukan dengan menggunakan metode interval kontinu (MSI). Tujuan konversi data adalah untuk menambah data dari rentang pengukuran yang diurutkan menjadi rentang pengukuran interval, yang biasanya digunakan untuk analisis statistik parameter.

Mengonversi data ordinal ke interval ini, selain cara yang biasa dilakukan, juga digunakan untuk mentransformasikan data sehingga berdistribusi normal. Artinya setelah melakukan konversi data dari ordinal ke interval tidak perlu dilakukan uji normalitas untuk menggunakan model dalam penelitian. Karena salah satu syarat dalam menggunakan statistik parameter, selain data harus memiliki rentang interval (dan rasio) tertentu, data tersebut juga harus memiliki distribusi normal (berdistribusi).

Dengan transformasi data tersebut diharapkan data ordinal menjadi data interval dan berdistribusi normal sehingga dapat langsung dianalisis menggunakan statistik parameter. Tidak seperti statistik non-parametrik, statistik hanya digunakan untuk mengukur distribusi. (Ronald E. Walpole).

Berkut contoh data Ordinal Di Konversi ke Metode Suksesive Interval (MSI)