Uji Statistik Deskriptif

 STATISTIK DESKRIPTIF

 

Penelitian deskriptif merupakan penelitian yang dilakukan untuk memberikan uraian tentang permasalahan atau suatu keadaan tertentu tanpa ada perlakuan terhadap objek yang akan diteliti. Statistik deskriptif atau disebut juga statistik deduktif adalah teknik statistik yang memberikan informasi hanya mengenai data yang dimiliki dan tidak bermaksud untuk menguji hipotesis dan kemudian menarik inferensi (kesimpulan) yang digeneralisasikan untuk data yang lebih besar atau populasi.

Statistik deskriptif ini digunakan untuk memberikan deskripsi suatu data yang dilihat dari rata-rata, standar deviasi (standar deviation), serta maksimum-minimum. Mean digunakan untuk memperkirakan besar dari rata-rata populasi yang dapat diperkirakan dari sampel. Standar deviasi digunakan untuk menilai dispersi rata-rata dari semua sampel. Maksimum-minimum digunakan untuk melihat nilai minimum dan maksimum dari populasi.

Statistik deskriptif dapat memberikan gambaran mengenai data yang bisa dilihat dari nilai rata-rata (mean), standar deviasi, varians, maksimum, minimum, sum, dan range, (Sanusi, 2013:116). Analisis statistik deskriptif bertujuan untuk mendeskripsikan data dari masing-masing variabel dalam penelitian (Ghozali, 2011:19).

 

Contoh soal, Perusahaan PT. XXX dengan variabel X1 (GCG), X2 (CSR), X3 (U. KAP), dan Y (Ret. Saham) dengan data tabulasi, sbb:

Pada contoh soal di atas, setelah dilakukan uji Statistik Deskriptif dengan menggunakan aplikasi SPSS versi 24 akan menghasilkan output, sbb:

Output Uji Statistik Deskriptif

Descriptive Statistics
	N	Minimum	Maximum	Mean	Std. Deviation	Skewness		Kurtosis
	Statistic	Statistic	Statistic	Statistic	Statistic	Statistic	Std. Error	Statistic	Std. Error
GCG	35	70,73	92,88	85,3734	4,56358	-,980	,398	2,423	,778
CSR	35	,07	,90	,4543	,27603	,507	,398	-1,034	,778
U. KAP	35	,00	1,00	,8571	,35504	-2,134	,398	2,705	,778
RET. SAHAM	35	-,40	,96	,0814	,33878	,744	,398	,357	,778
Valid N (listwise)	35

• Asumsi Std. Deviation:

• Semakin rendah nilai standar deviasi maka nilai data mendekati mean. Artinya, jika nilai standar deviasinya lebih kecil dari nilai mean, hal ini menunjukkan bahwa nilai mean dapat digunakan sebagai representasi dari keseluruhan data

• Semakin tinggi nilai standar deviasi maka nilai data jauh dari mean. Artinya, jika nilai standar deviasi lebih besar dari nilai mean berarti nilai mean merupakan representasi yang buruk dari keseluruhan data.

• Nilai standar deviasi 0 berarti semua nilai data sama dengan nilai mean.

• Asumsi Skewness dan Kurtois, (Supangat, 2007):
• Skewness, (Supangat, 2007:121)
• Jika S_k > 0, maka kurva dikatakan cenderung condong ke kiri (positif)
• Jika S_k = 0, maka kurva dikatakan normal (uniform)
• Jika S_k < 0, maka kurva dikatakan cenderung condong ke kanan (negatif)
• Kurtois, (Supangat, 2007:127)
• Suatu kurva dikatakan runcing (lepto kurtik), jika nilai K > 3
• Suatu kurva dikatakan normal (meso kurtik), jika nilai K = 3
• Suatu kurva dikatakan datar (plati kurtik), jika nilai K < 3