KonversiWaktu ke Detik di Excel. Untuk mengonversi waktu ke detik, kalikan nilai waktu dengan 86.400, yang merupakan jumlah detik dalam 1 hari (24*60*60). Katakanlah Anda memiliki waktu '05:50:10 AM' di sel A3 dan Anda ingin mengubahnya menjadi detik (desimal), maka Anda harus menggunakan rumus ini: =A3*86400.

Changing a variable's width is rarely necessary. Nevertheless, it's good to know how when it's needed and how it's done. Changing Variable Width in SPSS For string variables, width refers to how many characters a value can hold. An exception are multibyte characters as explained in SPSS Unicode Mode. Somewhat confusingly, "width" is not the width of a variable's column as displayed on screen, which is referred to as columns. For string variables, width should be increased when new values are desired that are longer than the current width. This is demonstrated by the syntax example below. For numeric variables, "width" refers to how many digits should be displayed. However, SPSS will often override the specified width is it's insufficient. If not, FORMATS can be used for increasing it. SPSS Formats and Alter Type Syntax Examples The test data used by the syntax below are found here. *1. Width for "income" increases from 5 to 6 after running the line income "Stefano" 7 letters is too long for "name" 6 letters. We'll therefore increase its width to 7 type namea7.*3. Now we can change "Stefan" to "Stefano".if name eq 'Stefan' name = 'Stefano'.execute. Changing Decimal Places in SPSS Decimal places can be changed by the FORMATS command. Just note that the first number refers to the width of the entire variable including decimals so the second number decimals should always be smaller. Also, keep in mind that the actual data values will not change because of using FORMATS. They are merely displayed differently. SPSS Formats Syntax Example The test data used by the syntax below are found here. *Note how running the line below displays two decimals for "income" under "Data View".formats income

Jikapecahan desimal punya satu angka di belakang koma. Langkah 1 = Tulis angka yang ada di belakang koma. Langkah 2 = Tambahkan bilangan 0 dibelakang angka tersebut. Langkah 3 = Berikan tanda persen di belakangnya ( % ) Contoh = 0,6. Langkah 1 = 6.

Jika Anda sering menggunakan program statistik SPSS untuk analisis data, Anda mungkin pernah mengalami kesulitan saat menampilkan atau mengubah angka desimal. SPSS sering kali secara otomatis menampilkan angka dalam format desimal tertentu, yang mungkin tidak sesuai dengan kebutuhan Anda. Namun, jangan khawatir karena cara mengubah desimal di SPSS cukup mudah dan sederhana. Langkah 1 Buka Dataset di SPSS Langkah pertama yang harus Anda lakukan adalah membuka dataset yang akan diubah desimalnya. Anda bisa membuka dataset yang sudah ada atau membuat dataset baru. Jika Anda sudah membuka dataset, maka langkah berikutnya adalah memilih variabel yang ingin diubah format desimalnya. Langkah 2 Pilih Variable View Pada tab bawah jendela SPSS, Anda akan melihat dua tampilan Data View dan Variable View. Pilihlah Variable View dengan mengklik tombol yang sesuai. Langkah 3 Pilih Variabel yang Ingin Diubah Setelah memilih Variable View, Anda akan melihat daftar variabel yang ada di dataset Anda. Pilihlah variabel yang ingin Anda ubah desimalnya dengan mengklik nama variabel tersebut. Langkah 4 Ubah Format Desimal Setelah memilih variabel yang ingin diubah, pada kolom “Type” pilih “Numeric”. Kemudian, pada kolom “Decimal Places”, ketikkan jumlah desimal yang diinginkan. Misalnya, jika Anda ingin menampilkan dua angka desimal, ketikkan angka 2 pada kolom tersebut. Langkah 5 Simpan dan Tampilkan Hasil Setelah menyelesaikan langkah-langkah di atas, klik “OK” untuk menyimpan perubahan. Selanjutnya, kembali ke Data View dan tampilkan hasilnya. Sekarang, angka pada variabel yang Anda ubah desimalnya sudah sesuai dengan yang Anda inginkan. Catatan Penting Ada beberapa hal yang perlu diperhatikan saat mengubah desimal di SPSS Perubahan pada variabel hanya berlaku untuk dataset yang sedang dibuka. Jika Anda ingin mengubah variabel di dataset lain, Anda harus membuka dataset tersebut terlebih dahulu. Perubahan pada variabel bersifat permanen. Jika Anda ingin mengembalikan format desimal ke semula, Anda harus mengulang langkah-langkah di atas. Beberapa format desimal dapat menyebabkan perbedaan hasil yang signifikan dalam analisis statistik. Oleh karena itu, pastikan Anda memilih format desimal yang sesuai dengan tujuan analisis Anda. Kesimpulan Mengubah desimal di SPSS sangat penting untuk memudahkan analisis data. Dengan mengikuti langkah-langkah di atas, Anda dapat mengubah format desimal pada variabel dengan mudah dan cepat. Namun, pastikan Anda memahami betul konsekuensi dari perubahan format desimal dalam analisis data Anda. Selamat mencoba!

KandaData. 4.17K subscribers. Input data yang mengandung desimal dari excel ke SPSS kadang menjadi permasalahan bagi sebagian orang. Pada video ini akan diberikan jawaban penyebab dan solusi

Caraanalisis di SPSS. Untuk melakukan analisis di SPSS, berikut langkah yang harus dilakukan. 1. Masukan data skor konsentrasi pada kolom pertama. 2. Masukan kode identitas jenis musik pada kolom kedua. Kode identitas harus berupa angka, misal dalam analisis ini saya beri kode 1 untuk musik pop, 2 untuk musik rock, dan 3 untuk musik klasik. 3.

Converting an SPSS string variable into a numeric one is simple. However, there's a huge pitfall that few people are aware of string values that can't be converted into numbers result in system missing values without SPSS throwing any error or warning. This can mess up your data without you being aware of it. Don't believe me? I'll demonstrate the problem -and the solution- on part of which is shown below. SPSS Strings to Numeric - Wrong Way First off, you can convert a string into a numeric variable in variable view as shown below. Now, I never use this method myself because I can't apply it to many variables at once, so it may take way more effort than necessary; it doesn't generate any syntax there's no Paste button and nothing's appended to my journal file; it can mess up the data. However, there's remedies for that. So What's the Problem? Well, let's do it rather than read about it. We'll set empty cells as user missing values for s3; convert s3 to numeric in variable view; run descriptives on the result. *Set empty string as user missing value for values s3 ''.*Inspect frequency table for s3.*Now manually convert s3 to numeric under variable view.*Inspect s3.*N = 444 instead of 459. That is, 15 values failed to convert and we've no clue why. Result Note that some values in our string variable have been flagged with “a”. We probably want these to be converted into numbers. We have 459 valid values non empty cells. After converting our variable to numeric, we ran some descriptives. Note that we only have N = 444. Apparently, 15 values failed to convert -probably not what we want. And we usually won't notice this problem because we don't get any warning or error. Conversion Failures - Simplest Solution Right, so how can we perform the conversion safely? Well, we just inspected frequency tables how many non empty values do we have before the conversion? converted our variables to numeric; inspected N in a descriptive statistics after the conversion. If N is lower than the number of non empty string values frequencies before conversion, then something may be wrong. In our first example, the frequency table already suggested we must remove the “a” from all values before converting the variable. We'll do just that in a minute. Although safe, I still think this method is too much work, especially for multiple variables. Let's speed things up by using some handy syntax. SPSS - String to Numeric with Syntax The fastest way to convert string variables into numeric ones is with the ALTER TYPE command. It allows us to convert many variables with a single line of syntax. The syntax below converts all string variables in one go. We then check a descriptives table. If we don't have any system missing values, we're done. SPSS ALTER TYPE Example *Close data without saving and reopen before proceeding.*Convert all variables in one type s1 to s3 f1 s4 s1 to s4. Note using alter type s1 to s4 f1. will also work but the decimal places for s4 won't be visible. This is why we set the correct f format means 6 characters including the decimal separator and 3 decimal places as in Which is the format of our string values. Result Since we've 480 cases in our data, we're done for s1. However, the other 3 variables contain system missings so we need to find out why. Since we can't undo the operation, let's close our data without saving and reopen it. Solution 2 Copy String Variables Before Conversion Things now become a bit more technical. However, readers who struggle their way through will learn a very efficient solution that works for many other situations too. We'll basically copy all string variables; convert all string variables; compare the original to the converted variables. Precisely, we'll flag non empty string values that are system missing after the conversion. As these are at least suspicious, we'll call those conversion failures. This may sound daunting but it's perfectly doable if we use the right combination of commands. Those are mainly STRING, RECODE, DO REPEAT and IF. Copy and Convert Several String Variables *Close data without saving and reopen before proceeding.*Copy all string c1 to c4 a7.recode s1 to s4 else = copy into c1 to c4.*Convert variables to type s1 to s3 f1 s4 each variable, flag conversion failures cases where converted value is system missing but original value is not repeat conv = s1 to s4 / ori = c1 to c4 / flags = flag1 to and ori '' flags = repeat.*If N > 0, conversion failures occurred for some flag1 to flag4. Result Only flag3 and flag4 contain some conversion failures. We can visually inspect what's the problem by moving these cases to the top of our dataset. *Visually inspect why values fail to cases by flag3 d.*Some values flagged with 'a'.sort cases by flag4 d.*Some values flagged with 'a' through 'e'. Result Remove Illegal Characters, Copy and Convert Some values are flagged with letters “a” through “e”, which is why they fail to convert. We'll now fix the problem. First, we close our data without saving and reopen it. We then rerun our previous syntax but remove these letters before the conversion. Syntax *Close data without saving and reopen before proceeding.*Copy all c1 to c4 a7.recode s1 to s4 else = copy into c1 to c4.*Remove 'a' from s3 = replaces3,'a',''.*Remove 'a' through 'e' from repeat char = 'a' 'b' 'c' 'd' 'e'.compute s4 = replaces4,char,''.end repeat.*Try and convert variable type s1 to s3 f1 s4 conversion failures repeat conv = s1 to s4 / ori = c1 to c4 / flags = flag1 to and ori '' flags = repeat.*Inspect if conversion flag1 to flag4.*N = 0 for all flag variables so we're done.*Delete copied and flag variables c1 to flag4. Result All flag variables contain only system missings. This means that we no longer have any conversion failures; all variables have been correctly converted. We can now delete all copy and flag variables, save our data and move on. Thanks for reading!

Dapatkita ketahui data kasus yang terkumpul menggunakan measure pengukuran scale dan dengan tipe variabel numerik. Sehingga dapat dibuat variabel, misalnya bernama "tinggi" dengan label "Tinggi Badan". Buka aplikasi SPSS Statistics dan arahkan ke Variable View; Sorot sel pertama; Klik Edit › Insert Variable; Sunting variabel dengan konfigurasi di atas

Menggunakan software SPSS merupakan momok tersendiri bagi beberapa orang, terlebih bagi mahasiswa yang awam terkait ilmu statistik. Meski di berbagai perguruan tinggi ada yang diajarkan tentang penggunaan software SPSS, namun masih saja pembahasan di dalam kelas hanya mencakup beberapa contoh kasus penggunaan metode saja, seperti metode regresi ataupun metode korelasi. Diluar pembelajaran dari kampus, mahasiswa diharuskan belajar otodidak untuk bisa menyelesaikan kasus analisis data dari tugas akhir yang akan mereka kerjakan garis besar lembar kerja software SPSS terbagi menjadi dua bagian, yakni1. Data View Tempat input data dan mengolah data2. Variavle View Tempat mendeskripsikan variabelMemang inti dari penggunaan software SPSS ada pada halaman Data View, yang mana nantinya data akan diolah pada halaman ini untuk bisa menghasilkan output yang diinginkan. Namun jangan kesampingkan pentingnya lembar kerja Variable View. Tanpa pendeskripsian variabel yang benar, pengolahan data bisa menjadi masalah kedepannya, yang lebih lanjut dapat berpengaruh pada hasil yang diharapkan. Oleh karena itu pada artikel kali ini saya akan menjelaskan secara rinci kegunaan dari setiap bagian lembar kerja Variable Kerja Variable ViewGambar diatas merupakan tampilan yang ada di Variable View. Ada Name, Type, Width, dan lain sebagainya. Mari kita bahas satu persatu fungsi dan NameName berfungsi untuk memberikan nama variabel. Kalian bebas menuliskan apa saja nama variabel yang kalian inginkan. Namun ingat!, SPSS tidak bisa membaca nilai "spasi ", maka ketika nama variabel yang kalian inginkan ada dua suku kata atau lebih, pisahkan dengan nilai "underscore _" atau gabungkan beberapa suku kata tadi menjadi hanya satu suku kata. ContohContoh Pengisian Nama Variabel yang Benar dan Salah2. TypeType berfungsi untuk menjelaskan tipe data yang akan dimasukkan. Misal data yang akan dimasukkan berupa angka, maka tipe Numeric bisa dipilih. Atau data yang akan dimasukkan berupa kata/kalimat, maka tipe yang cocok adalah String. Berikut penjelasan masing-masing dari tipe data yang adaNumeric merupakan tipe data paling standar yang digunakan untuk memasukkan angka. Semua data yang berupa angka bisa masuk pada tipe Numeric, termasuk nilai "negatif" maupun "koma".Comma merupakan tipe data untuk memasukkan angka desimal yang dipisahkan dengan titik. Di luar negeri titik disebut sebagai "koma"/comma, sedangkan titik digunakan untuk memisahkan angka kelipatan dari 1000. Misal untuk penulisan "lima koma empat", diluar negeri tertulis Sedangkan di Indonesia 5,4. Contoh lain untuk penulisan "seribu", diluar negeri tertulis 1,000. Sedangkan di Indonesia Comma yang dimaksud disini mengikuti aturan luar negeri, yakni menggunakan titik. Jadi comma cocok untuk menuliskan bilangan desimal semisal dan merupakan tipe data untuk memisahkan angka kelipatan 1000 dengan sebuah dot koma. Dot merupakan kebalikan dari comma. Misal untuk penulisan "seribu" menjadi 1, notation merupakan tipe data untuk menuliskan angka dalam bentuk sains. Misalkan angka pada tipe numeric dituliskan maka pada tipe scientific notation akan tertulis merupakan tipe data untuk memasukkan tanggal. Nantinya akan diberikan pilihan penyebutan tanggal seperti apa yang diinginkan dengan keterangan d day/hari, m month/bulan, dan y year/tahun.Dollar merupakan tipe data untuk memasukkan mata uang currency merupakan tipe data untuk memasukkan jenis mata uang merupakan tipe data untuk memasukkan huruf/ Dialog Type3. WidthWidth berfungsi untuk memberikan jumlah karakter yang dikehendaki dalam satu variabel. Misalkan akan dimasukkan nilai 500, namun pada bagian width hanya tertulis 2, maka nantinya pada lembar Data View yang terlihat hanya angka 50. Contoh lain misal pada bagian width tertulis 8, kemudian akan dimasukkan kalimat "Harga Saham", maka yang akan terlihat pada lembar Data View hanya kalimat "Harga Sa".4. DecimalsKolom Decimals berfungsi untuk memberikan jumlah karakter dibelakang koma yang dikehendaki dalam satu variabel. Jika pada bagian decimals tertulis 2, dan angka yang ingin dimasukkan adalah 5, maka nantinya pada lembar Data View akan tertulis LabelKolom Label berfungsi untuk memberikan sebuah tanda/label pada suatu variabel. Label tidak terlalu berpengaruh pada proses pengisian data. Misal variabel dengan nama "HargaSaham" akan diberi label "Variabel A", maka nantinya pada kotak dialog akan tertera label yang sudah disebutkan. Label bisa memuat nilai spasi .Contoh Pengaruh Label Pada Suatu Variabel6. ValuesValues berfungsi untuk menggantikan sebuah nilai yang bertipe string menjadi sebuah nilai yang bertipe numeric, agar dapat dilakukan pengolahan data. Misal dalam sebuah penelitian terdapat Kelas A, Kelas B, dan Kelas C. Agar mempermudah dalam pengolahan data, maka Kelas A akan diganti dengan angka 1, Kelas B dengan angka 2, dan kelas C dengan angka 3. Cara penggunaannya sangat mudah, kalian tinggal masukkan nilai baru yang diinginkan pada bagian "Value", kemudian pada bagian "Label" masukkan keterangan apa yang ingin diubah, lalu klik "Add".Kotak Dialog Values7. Missing ValueMissing Value berfungsi untuk menghilangkan sebuah nilai agar tidak dimasukkan kedalam analisis. Missing Value biasa digunakan untuk mengeluarkan nilai-nilai outlier. Ada 3 pilihan dalam kolom Missing Value, yakniNo missing values tidak ada nilai yang dianggap missing values angka diskrit yang dianggap plus one optional discreate missing value untuk menghilangkan angka-angka yang termasuk kedalam sebuah range/interval Dialog Missing Value8. ColumnsColumns berfungsi untuk menentukan lebar kolom pada Data View. Semakin besar nilainya maka semakin lebar tampilan kolom yang ada di Data AlignAlign berfungsi untuk menentukan rata tulisan dari sebuah variabel. Tersedia 3 pilihan align, yakniLeft penulisan rata kiriRight penulisan rata kananCenter penulisan rata tengah10. MeasureMeasure berfungsi untuk menentukan skala data dari sebuah variabel. Measure sangat berpengaruh pada pendeskripsian variabel yang nantinya akan digunakan untuk pengolahan data. Ada 3 jenis measure, yakniNominal merupakan skala data yang berfungsi hanya untuk membedakan. Misal membedakan antar jenis kelamin, yang mana jenis kelamin perempuan dengan laki-laki tingkatannya merupakan skala data yang berfungsi untuk membedakan sekaligus mengurutkan. Misal membedakan jenjang pendidikan, yang mana SD, SMP, dan SMA memiliki perbedaan dan SD memiliki jenjang pendidikan paling rendah, disusul SMP, dan merupakan tipe variabel untuk skala data Interval dan Rasio. Tipe variabel ini biasa digunakan untuk perhitungan data numerik pada tadi penjelasan dari masing-masing fungsi kolom yang ada di lembar kerja Variabel View SPSS. Jika ada yang ditanyakan, silahkan tinggalkan kolom komentar dibawah. See ya!

pgqiR.

rm4g9r87go.pages.dev/234

rm4g9r87go.pages.dev/210

rm4g9r87go.pages.dev/171

rm4g9r87go.pages.dev/362

rm4g9r87go.pages.dev/208

rm4g9r87go.pages.dev/375

rm4g9r87go.pages.dev/265

rm4g9r87go.pages.dev/346

rm4g9r87go.pages.dev/186

cara mengubah desimal di spss