SPSS, yang merupakan paket statistik untuk ilmu sosial, adalah aplikasi yang dapat membantu dalam penanganan data kuantitatif. Sebelum SPSS, peneliti harus menjalankan tes statistik pada set data dengan tangan. Namun, SPSS mengotomatiskan proses ini. SPSS tidak hanya memungkinkan Anda untuk menjalankan tes statistik, Anda juga dapat menggunakan SPSS untuk tujuan lain.
Pengumpulan dan Organisasi Data
SPSS sering digunakan sebagai alat pengumpulan data oleh para peneliti. Layar entri data di SPSS sangat mirip dengan perangkat lunak spreadsheet lainnya. Anda dapat memasukkan variabel dan data kuantitatif dan menyimpan file sebagai file data. Selanjutnya, Anda dapat mengatur data Anda di SPSS dengan menetapkan properti ke variabel yang berbeda. Misalnya, Anda dapat menetapkan suatu variabel sebagai variabel nominal, dan informasi itu disimpan dalam SPSS. Lain kali Anda mengakses file data, yang bisa berminggu-minggu, berbulan-bulan atau bahkan bertahun-tahun, Anda akan dapat melihat dengan tepat bagaimana data Anda disusun.
Output Data
Setelah data dikumpulkan dan dimasukkan ke dalam lembar data di SPSS, Anda dapat membuat file output dari data. Misalnya, Anda dapat membuat distribusi frekuensi data Anda untuk menentukan apakah kumpulan data Anda terdistribusi secara normal. Distribusi frekuensi ditampilkan dalam file output. Anda dapat mengekspor item dari file output dan menempatkannya ke artikel penelitian yang Anda tulis. Oleh karena itu, alih-alih membuat ulang tabel atau grafik, Anda dapat mengambil tabel atau grafik langsung dari file output data dari SPSS.
Tes Statistik
Penggunaan paling jelas untuk SPSS adalah menggunakan perangkat lunak untuk menjalankan tes statistik. SPSS memiliki semua uji statistik yang paling banyak digunakan bawaan untuk perangkat lunak. Oleh karena itu, Anda tidak perlu melakukan persamaan matematika dengan tangan. Setelah Anda menjalankan tes statistik, semua output terkait ditampilkan dalam file output data. Anda juga dapat mengubah data Anda dengan melakukan transformasi statistik tingkat lanjut. Ini sangat berguna untuk data yang tidak terdistribusi secara normal.
