Jasa Olah Data Statistik

Hubungi kami pada nomor 0815-9696-995 atau 0877-8467-3150 dan email ahlidata@yahoo.com, untuk permintaan jasa olah data statistik.  Kami alumni S2 UI juga alumni S1 dan S3 IPB memiliki keahlian di bidang metodologi penelitian kuantitatif, memberikan jasa olah data, analisa atau analisis data penelitian dan konsultasi atau bimbingan pembuatan skripsi, tesis dan disertasi dengan menggunakan perangkat lunak SPSS, Eviews, AMOS dan SAS.

Beberapa alasan menggunakan jasa kami:

  • Pengolahan data disupervisi oleh dosen senior mata kuliah statistik dan metodologi penelitian di program doktor dan magister.
  • Hasil pengolahan data diberikan interpretasi yang rinci sehingga bisa dijadikan komponen utama bab 4 atau bab hasil dan pembahasan
  • Mahasiswa diberikan penjelasan via telpon atau tatap muka langsung (Jakarta, Depok, Bogor, Bekasi, Tangerang dan sekitarnya)
  • Biaya terjangkau dan dibayar setelah hasil pengolahan data disampaikan, sehingga mahasiswa tidak menanggung resiko.

Seabagai Konsultan Statistik kami menawarkan berbagai Jasa Konsultasi statistik untuk memfasilitasi semua aspek persyaratan analisis data Anda . Tim Statistik Consulting kami telah memberikan Analisis Statistik dan Pemodelan untuk banyak peneliti dan akademisi. Apa yang membuat kami berbeda adalah kekuatan konsultasi statistik kami untuk bekerja pada masalah kompleks yang memerlukan metodologi statistik canggih dan teknik analisis data kompleks.
Kami akan memastikan bahwa Anda memahami semua analisis statistik yang kami lakukan untuk Anda dan bahwa Anda benar-benar siap untuk menjelaskan dan dan mempertahankan analisis Anda. Selain itu, kami menyediakan secara online dan email dukungan yang cukup, dan bekerja dengan Anda sampai Anda berhasil menyelesaikan skripsi, tesis, disertasi atau proyek penelitian .

Metodologi kami
Konsultan kami sangat berkomitmen untuk keberhasilan peneliti yang menggunakan jasa kami. Sebagian peneliti menghubungi kami untuk layanan analisis data untuk membantu mereka mencapai tujuan proyek penelitian mereka. Langkah pertama kami adalah untuk sepenuhnya memahami kebutuhan penelitian Anda . Kemudian kami menentukan metode statistik terbaik untuk mencapai tujuan penelitian, mengingat jenis dan jumlah data yang tersedia . Jika Anda tidak memiliki data yang relevan , langkah pertama kami adalah untuk memberian konsultasi dalam menciptakan sebuah metodologi yang optimal untuk mengumpulkan data yang diperlukan .

Kami sangat percaya bahwa kami dapat membantu Anda mengungkap proses analisis data kuantitatif. Kami dapat memberikan konsultasi pada berbagai metode analisis statistik seperti : analisis kategoris data, analisis data fungsional , analisis regresi logistik , persamaan estimasi , fixed- efek model , analisis komponen utama , analisis diskriminan , model linier hirarkis , model persamaan struktural , dan masih banyak lainnya .Pengolahan dan analisa data penelitian meliputi membaca dan menginterpretrasikan data, analisis regresi linier berganda, analisis model persamaan simultan, structural equation modeling (SEM), model linier programming ataupun model kuantitatif lainnya.

Untuk permintaan jasa olah data SPSS ataupun dengan perangkat lunak lainnya, Anda tinggal kirimkan via email data Anda dan sampaikan analisis apa yang Anda atau dosen Anda inginkan. Hasil analisis akan disampaikan berikut penjelasannya secara tertulis dan penjelasan lisan dengan media komunikasi bila dibutuhkan.

Berbekal pengalaman sebagai konsultan dan dosen pengajar metoda penelitian, ekonomi manajerial, statistika dan ekonometrika di program doktor ekonomi dan program magister di Jakarta, Insya Allah kami bisa menyelesaikan persoalan penelitian yang Anda hadapi.

olahdatastatistikspss

Jalan Borobudur 7D
Menteng, Jakarta Pusat
Tel. 021 – 7777 379
Mobile : 087784673150
Email: ahlidata@yahoo.com
PIN BlackBerry : 7416CACB

 


Olah D

 

Apa itu Statistik

Sifat Statistik

“Statistik” sebagaimana didefinisikan oleh American Statistical Association (ASA) “adalah ilmu tentang belajar dari data, dan mengukur, mengendalikan dan mengkomunikasikan ketidakpastian. ”Meskipun tidak setiap ahli statistik akan setuju dengan deskripsi ini, ini adalah titik awal yang inklusif dengan solid silsilah. Ini mencakup dan ringkas merangkum “pandangan yang lebih luas” dari Marquardt (1987) dan Wild (1994), “statistik lebih besar” dari Chambers (1993), “bidang yang lebih luas” dari Bartholomew (1995), visi yang lebih luas yang dianjurkan oleh Brown dan Kass (2009), dan set definisi yang diberikan dalam membuka halaman Hahn and Doganaksoy (2012) dan Fienberg (2014). Ini juga mencakup pandangan lebih sempit.

 

Meskipun para ahli statistik telah bergelut dengan setiap aspek dari siklus ini, perhatian khusus ada diberikan oleh pemikir dan peneliti teori-dan-metode statistik ke berbagai elemen di waktu yang berbeda. Setidaknya selama setengah abad terakhir, fokus utamanya adalah penggunaan probabilistik model dalam tahap Analisis dan Kesimpulan dan pada tingkat lebih rendah, pada desain sampling dan desain eksperimental dalam tahap Rencana. Namun pandangan yang lebih luas diperlukan untuk memetakan cara statistik pendidikan ke masa depan.

Disiplin statistik dan, lebih khusus lagi, pendidikan statistik, menurut sifatnya, di bisnis “masa depan”. Misi pendidikan statistik adalah menyediakan kerangka kerja konseptual (cara berpikir terstruktur) dan keterampilan praktis untuk lebih melengkapi siswa kami untuk kehidupan masa depan mereka di dunia yang cepat berubah. Karena data-alam semesta sedang mengembang dan berubah begitu cepat, pendidik perlu lebih fokus untuk melihat ke depan daripada melihat ke belakang. Kami juga harus melihat ke belakang, tentu saja, tapi terutama agar kita dapat menjarah gudang sejarah dari kebijaksanaan kita ke jalur bagan yang lebih baik

Menuju masa depan. Untuk tujuan pendidikan, statistik perlu ditentukan oleh tujuan yang dituju dari yang paling sering digunakan oleh para ahli statistik untuk mengejar mereka di masa lalu.

“Para ahli statistik mengembangkan metodologi baru dalam konteks masalah substantif tertentu,” Fienberg (2014) mengatakan, “tetapi mereka juga mundur dan mengintegrasikan apa yang telah mereka pelajari menjadi lebih banyak kerangka umum menggunakan prinsip dan pemikiran statistik. Kemudian, mereka dapat membawa ide-ide mereka area baru dan terapkan variasi dengan cara inovatif. ”Pada intinya, sebagian besar disiplin berpikir dan belajar tentang beberapa aspek kehidupan dan dunia tertentu, baik itu sifat fisik alam semesta, yang hidup organisme, atau bagaimana fungsi ekonomi atau masyarakat. Statistik adalah meta-disiplin yang menurutnya tentang bagaimana cara mengubah data menjadi wawasan dunia nyata. Statistik sebagai meta-disiplin kemajuan ketika pelajaran metodologis dan prinsip dari karya tertentu diabstraksikan dan dimasukkan ke dalam perancah teori yang memungkinkannya digunakan pada banyak lainnya masalah di banyak tempat lain.

Sejarah Statistik

Meskipun pengumpulan bentuk data sensus kembali ke jaman dahulu, para penguasa “tertarik melacak orang-orang mereka, uang dan peristiwa-peristiwa penting (seperti perang dan banjir Sungai Nil) tetapi sedikit lain dalam cara penilaian kuantitatif dunia pada umumnya ”(Scheaffer, 2001, para. 3).

Analisis statistik data biasanya ditelusuri kembali ke karya John Graunt (misalnya, 1662-nya buku Pengamatan Alam dan Politik). Misalnya, Graunt menyimpulkan bahwa wabah itu disebabkan oleh infeksi orang-ke-orang daripada teori bersaing “udara menular” berdasarkan pola infeksi melalui waktu. Graunt dan “aritmatika politik” lainnya dari seberang Eropa Barat dipengaruhi selama Renaissance oleh munculnya sains berdasarkan pengamatan dunia alami. Dan mereka “berpikir seperti yang kita pikirkan hari ini … mereka beralasan tentang mereka data ”(Kendall, 1960, p. 448).

Mereka memperkirakan, memperkirakan, dan belajar dari data – mereka tidak hanya menggambarkan atau mengumpulkan fakta – dan mereka mempromosikan gagasan bahwa kebijakan negara harus diinformasikan dengan menggunakan data daripada oleh otoritas gereja dan bangsawan (Porter, 1986). Tetapi Penggunaan statistik aritmatika politik tidak memiliki teknik metodologis formal untuk berkumpul dan menganalisis data. Metode untuk survei sampel dan pengambilan sensus masih dalam tahap awal abad kesembilan belas (Fienberg, 2014).

Benang lain dalam pengembangan statistik modern adalah dasar probabilitas, dengan asal-usul dalam permainan kesempatan, seperti yang ditetapkan oleh Pascal (1623-1622) dan kemudian Bernoulli (1654-1705). Langkah-langkah konseptual besar terhadap penerapan probabilitas untuk kesimpulan kuantitatif adalah diambil oleh Bayes pada 1764 dan Laplace (1749-1827) oleh analisis probabilitas pembalikan.

Ilmu yang memegang kendali atas semua orang lain sekitar tahun 1800 adalah astronomi, dan yang hebat ahli matematika pada hari itu membuat kontribusi ilmiah mereka di bidang itu. Legendre (paling tidak kotak), Gauss (teori kesalahan normal), dan Laplace (kuadrat terkecil dan batas pusat theorem) semua dimotivasi oleh masalah dalam astronomi. (Scheaffer, 2001, para. 6) Ide-ide ini kemudian diterapkan pada data sosial oleh Quetelet (1796–1874), yang mencoba menyimpulkan hukum umum yang mengatur tindakan manusia. Ini setelah Revolusi Prancis ketika ada pergeseran halus dalam pemikiran statistik sebagai ilmu negara dengan negara-negarawan, seperti yang  diketahui, melakukan survei perdagangan, kemajuan industri, tenaga kerja, kemiskinan, pendidikan, sanitasi, dan kejahatan (Porter, 1986).

Benang ketiga dalam pengembangan statistik melibatkan grafik statistik. Tokoh utama pertama adalah William Playfair (17591823), dikreditkan dengan menciptakan garis dan diagram batang untuk data ekonomi dan diagram lingkaran. Friendly (2008) mencirikan periode dari 1850 hingga 1900 sebagai “masa keemasan grafik statistik ”(hlm. 2). Ini adalah era peta data kolera titik John Snow dan Broad Pompa jalan, dari grafik terkenal Minard yang menunjukkan hilangnya tentara dalam perjalanan Napoleon. Moskow dan retret berikutnya, dari plot coxcomb Florence Nightingale digunakan untuk membujuk perlu untuk rumah sakit lapangan militer yang lebih baik, tentang munculnya sebagian besar bentuk grafik yang masih kita gunakan menyampaikan informasi yang terkait secara geografis pada peta, termasuk hal-hal seperti diagram alir pola lalu lintas, dari grid grafik terkait, plot kontur dari tabel 3-dimensi, populasi piramida, scatterplots dan banyak lagi.

The Royal Statistical Society dimulai pada 1834 sebagai London Statistical Society (LSS), dan the American Statistical Association dibentuk pada tahun 1839 oleh lima pria yang tertarik untuk meningkatkan AS. sensus (Horton, 2015; Utts, 2015). Pendiri Berpengaruh dari LSS (Pullinger, 2014, 825827) termasuk Adolphe Quetelet, Charles Babbage (penemu komputer), dan Thomas Malthus (Terkenal karena teorinya tentang pertumbuhan penduduk). Anggota LSS wanita pertama adalah Tlorence Nightingale, yang bergabung pada 1858 (dia juga menjadi anggota ASA, seperti yang dilakukan Alexander Graham Bell, Herman Hollerith, Andrew Carnegie, dan Martin Van Buren). Anggota awal ini LSS dan ASA luar biasa untuk mewakili berbagai bidang dunia nyata yang sangat luas kegiatan (ilmiah, ekonomi, politik, dan sosial), dan pengaruhnya di masyarakat.

Menjelang akhir abad kesembilan belas, akar teori statistik muncul dari karya Francis Galton dan Francis Ysidro Edgeworth dan dari Karl Pearson dan George Udny Yule kemudian. Para ilmuwan ini datang ke statistik dari biologi, ekonomi, dan ilmu sosial secara lebih luas, dan mereka mengembangkan statistik yang lebih formal metode yang dapat digunakan tidak hanya di dalam bidang minat mereka tetapi di seluruh spektrum ilmu pengetahuan. (Fienberg, 2014)

 

Gelombang aktivitas lain ke tahun 1920-an diprakarsai oleh keprihatinan William Gosset, mencapai

puncaknya dalam wawasan Ronald Fisher dengan pengembangan desain eksperimental, analisis varians, estimasi kemungkinan maksimum, dan penyempurnaan pengujian signifikansi. Ini diikuti oleh kolaborasi Egon Pearson dan Jerzy Neyman di tahun 1930-an, sehingga menimbulkan pengujian hipotesis dan interval keyakinan. Pada waktu yang hampir bersamaan datang Bruno de Finetti pekerjaan seminal tentang inferensi subjektif Bayesian dan karya Harold Jeffreys tentang “obyektif”

Inferensi Bayesian sehingga pada tahun 1940 kami memiliki sebagian besar dasar-dasar teori “modern statistik ”dari abad ke-20. Perang Dunia II juga merupakan masa kemajuan besar sebagai hasil dari menyusun banyak orang muda yang berbakat secara matematis ke dalam posisi di mana mereka harus menemukan tepat waktu jawaban atas masalah yang terkait dengan upaya perang. Banyak dari mereka tetap di bidang statistik membengkak profesi. Kami juga memberikan perhatian khusus pada pengenalan John Tukey “Analisis data eksploratori” pada tahun 1970-an.

Sejarah singkat statistik termasuk Fienberg (2014, Bagian 3); Scheaffer (2001), yang menekankan bagaimana matematikawan didanai atau dipekerjakan dan pengaruh ini terhadap apa yang mereka pikirkan tentang dan dikembangkan; dan Pfannkuch and Wild (2004) yang menggambarkan perkembangan statistik berpikir. Akun yang lebih panjang diberikan oleh Fienberg (1992), dan buku-buku oleh Porter (1986), Stigler (1986, 2016), dan Peretasan (1990). Referensi utama tentang sejarah pendidikan statistik termasuk Vere-Jones (1995), Scheaffer (2001), Holmes (2003), dan Forbes (2014)

Berpikir Statistik

Para ahli statistik harus mampu berpikir dalam beberapa cara: secara statistik, matematis, dan secara komputasi. Mode pemikiran yang digunakan dalam analisis data berbeda dari yang digunakan dalam bekerja dengan derivasi matematika, yang pada gilirannya berbeda dari yang digunakan untuk menulis kode komputasi.

Meskipun ada koneksi internal yang sangat kuat dalam masing-masing mode pemikiran ini, ada koneksi yang relatif lemah di antara mereka. Di sini kita akan berkonsentrasi pada “pemikiran statistik” dalam rasa bagian-bagian statistik yang paling khas dari pemikiran yang berlangsung dalam memecahkan dunia nyata masalah menggunakan data.

 

Namun dalam statistik, kita kadang-kadang berbicara tentang “memecahkan masalah dunia nyata (atau praktis)” terlalu jauh longgar. Untuk masyarakat umum, “memecahkan masalah dunia nyata” melibatkan mengambil tindakan sehingga masalah hilang atau setidaknya dikurangi (misalnya, tingkat pengangguran berkurang). Kita butuh untuk lebih membedakan antara memuaskan “kebutuhan untuk bertindak” dan “kebutuhan untuk tahu.” Mencari tahu cara melakukannya bertindak untuk memecahkan masalah biasanya membutuhkan pengetahuan yang lebih banyak. Di sinilah statistik pertanyaan bisa bermanfaat. Ini alamat “kebutuhan untuk tahu.” Jadi ketika ahli statistik berbicara tentang pemecahan masalah dunia nyata, kita umumnya berbicara tentang memecahkan defisit pengetahuan (dunia nyata) atau masalah pemahaman-defisit.

Dimensi 1 – PPDAC Wild dan Pfannkuch (1999) menyelidiki sifat statistik berpikir dalam pengertian ini menggunakan literatur yang tersedia, wawancara dengan praktisi statistik, dan wawancara dengan siswa yang melakukan kegiatan penyelidikan statistik; dan mempresentasikan model untuk “dimensi” pemikiran statistik yang berbeda. Dimensi 1 dari pekerjaan mereka adalah model PPDAC

(Gbr. 1.1) dari siklus penyelidikan. Model PPDAC dasar adalah karena dan kemudian diterbitkan oleh MacKay dan Oldford (2000). Ada juga deskripsi statistik lain yang secara esensial setara siklus pemeriksaan. Siklus pertanyaan memiliki koneksi dengan deskripsi standar dari “ilmiah “(cf. https://en.wikipedia.org/wiki/Scientific_method) tetapi lebih fleksibel, menghilangkan

Yang terakhir ini sangat menekankan pada hipotesis didorong dan memiliki (ilmiah) teori-formulasi sebagai tujuan utamanya. Siklus penyelidikan PPDAC mengingatkan kita tentang langkah-langkah utama yang terlibat dalam melaksanakan statistik penyelidikan. Ini adalah pengaturan di mana pemikiran statistik terjadi. “P” awal di PPDAC lampu sorot masalah (atau pertanyaan) fase kristalisasi. Pada tahap awal, masalahnya adalah biasanya tidak didefinisikan dengan baik. Orang mulai dengan ide yang sangat samar tentang apa masalah mereka, apa mereka perlu memahami, dan mengapa. Langkah Masalah adalah tentang mencoba mengubah perasaan yang tidak jelas ini menjadi sasaran informasi yang lebih tepat, beberapa pertanyaan yang sangat spesifik yang seharusnya bisa dijawab menggunakan data. Tiba di pertanyaan yang bermanfaat yang dapat secara realistis dijawab menggunakan statistik data selalu melibatkan banyak pemikiran sulit dan seringkali banyak pekerjaan persiapan yang sulit. Statistik penelitian pendidikan mengatakan sedikit tentang ini tetapi tesis PhD dari Arnold (2013) membuat sangat baik mulai.

 

ata SPSS AMOS, Jasa Pengolahan Data Statistik Skripsi, Tesis dan Disertasi, Olah Data SPSS AMOS, Jasa Pengolahan Data Statistik Skripsi, Tesis dan Disertasi, Olah Data SPSS AMOS, Jasa Pengolahan Data Statistik Skripsi, Tesis dan Disertasi, Olah Data SPSS AMOS, Jasa Pengolahan Data Statistik Skripsi, Tesis dan Disertasi, Olah Data SPSS AMOS, Jasa Pengolahan Data Statistik Skripsi, Tesis dan Disertasi, Olah Data SPSS AMOS, Jasa Pengolahan Data Statistik Skripsi, Tesis dan Disertasi, Olah Data SPSS AMOS, Jasa 

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *