UJI HIPOTESIS ANALISIS BIVARIAT TABEL UJI HIPOTESIS KOMPARATIF
UJI HIPOTESIS ANALISIS BIVARIAT
TABEL UJI HIPOTESIS KOMPARATIF MACAM DATA DUA KELOMPOK DESKRIPTIF berpasangan Kategorik (Nominal, ordinal) Kategorik (ordinal) Numerik (Interval &rasio) Tidakberpasangan Mc. Nemar Run test T-test Ø Sign test Ø Wilcoxon Related T-Test > 2 KELOMPOK berpasangan Tidakberpasangan Cochran Q Ø Median test Ø Mann-whiteney Ø Kolmogorovsmir nov Ø Ujiwald Independent T- test Ø Friedman Ø Two-way anova Ø Onewayannova Ø Two- way annova ASOSIATIF (KORELATIF) Koefisienkontingensi Ø Median extension Ø Kruskalwalis Ø One way annova Ø Onewayannova Ø Two- way annova Ø Spearman Ø Kendall’s tau Ø Korelasi product moment Ø Korelasiparsial Ø Korelasiganda Ø Regresisederhana &ganda
UJI HIPOTESIS KOMPARATIF VARIABEL NUMERIK 2 KELOMPOK Tujuan : • Mencari perbedaan antara 2 kelompok Variabel : • Dependent : Numerik • Independent : Kategorik
Uji T Tidak berpasangan (independent T-Test) Tujuan : • Mencari perbedaan antara 2 kelompok independent. Contoh kasus : • Apakah ada perbedaan antara skor anxietas wiraswasta dengan karyawan swasta?
TABEL UJI HIPOTESIS KOMPARATIF MACAM DATA DUA KELOMPOK DESKRIPTIF berpasangan Kategorik (Nominal, ordinal) Kategorik (ordinal) Numerik (Interval &rasio) Tidak berpasangan Mc Nemar Run test T-test Ø Sign test Ø Wilcoxon Related T-Test > 2 KELOMPOK berpasangan Tidak berpasangan Koefisien kontingensi Cochran Q Ø Median test Ø Mann-whiteney Ø Kolmogorov smirnov Ø Uji wald Independent T- test Ø Friedman Ø Two-way anova Ø One-way annova Ø Two- way annova ASOSIATIF (KORELATIF) Ø Median extension Ø Kruskal walis Ø One way annova Ø One-way annova Ø Two- way annova Ø Spearman Ø Kendall’s tau Ø Korelasi product moment Ø Korelasi parsial Ø Korelasi ganda Ø Regresi sederhana & ganda
Syarat Independent T-test
SPSS Analyze • - Compare Means • - Independent Sample T-test • Pada Test variable(s) masukkan variabel numerik • Pada Grouping variable masukkan variabel kategori • Klik grouping variable : tuliskan nilai kategori variabel
Interpretasi output Karena nilai P < 0, 05, maka dapat diambil kesimpulan “terdapat berbedaan” rerata skor ansietas yang bermakna antara orang yang bekerja sebagai wiraswasta dan karyawan swasta dimana skor ansietas orang yang bekerja sebagai pengusaha lebih rendah daripada skor ansietas orang yang bekerja sebagai karyawan swasta
Uji T berpasangan (dependent T-Test) Tujuan : • Mencari perbedaan dependent. antara 2 kelompok Contoh kasus : • Apakah terdapat perbedaan BMI pekerja antara sebelum dan sesudah diberikan menu perbaikan gizi pada menu makan siang pekerja?
TABEL UJI HIPOTESIS KOMPARATIF MACAM DATA DUA KELOMPOK DESKRIPTIF berpasangan Kategorik (Nominal, ordinal) Kategorik (ordinal) Numerik (Interval &rasio) Tidak berpasangan Mc Nemar Run test T-test Ø Sign test Ø Wilcoxon Related T-Test > 2 KELOMPOK berpasangan Tidak berpasangan Koefisien kontingensi Cochran Q Ø Median test Ø Mann-whiteney Ø Kolmogorov smirnov Ø Uji wald Independent T- test Ø Friedman Ø Two-way anova Ø One-way annova Ø Two- way annova ASOSIATIF (KORELATIF) Ø Median extension Ø Kruskal walis Ø One way annova Ø One-way annova Ø Two- way annova Ø Spearman Ø Kendall’s tau Ø Korelasi product moment Ø Korelasi parsial Ø Korelasi ganda Ø Regresi sederhana & ganda
Syarat dependent T-test
SPSS Analyze • - Compare Means • - Paired Sample T-test • Pada Test variable(s) masukkan variabel numerik • Pada Grouping variable masukkan variabel kategori • Klik grouping variable : tuliskan nilai kategori variabel
Interpretasi output Karena nilai P < 0, 05, maka dapat diambil kesimpulan “terdapat berbedaan” yang bermakna rerata BMI Pekerja antara sebelum dan sesudah diberi menu perbaikan gizi pada menu makan siang. Dimana BMI pekerja mengalami kenaikan setelah perbaikan gizi
Uji Mann Whiteney Tujuan : • Mencari perbedaan antara 2 kelompok independent. Uji alternatif independent T -test Contoh kasus : • Apakah terdapat perbedaan rata-rata BMI antara pekerja di PT X dan pekerja di PT Y ?
TABEL UJI HIPOTESIS KOMPARATIF MACAM DATA DUA KELOMPOK DESKRIPTIF berpasangan Kategorik (Nominal, ordinal) Kategorik (ordinal) Numerik (Interval &rasio) Tidak berpasangan Mc Nemar Run test T-test Ø Sign test Ø Wilcoxon Related T-Test > 2 KELOMPOK berpasangan Tidak berpasangan Koefisien kontingensi Cochran Q Ø Median test Ø Mann-whiteney Ø Kolmogorov smirnov Ø Uji wald Independent T- test Ø Friedman Ø Two-way anova Ø One-way annova Ø Two- way annova ASOSIATIF (KORELATIF) Ø Median extension Ø Kruskal walis Ø One way annova Ø One-way annova Ø Two- way annova Ø Spearman Ø Kendall’s tau Ø Korelasi product moment Ø Korelasi parsial Ø Korelasi ganda Ø Regresi sederhana & ganda
SPSS Analyze • - Nonparametric test • - Legacy Dialogs • - 2 Independent Sample test • • Pada Test variable(s) masukkan variabel numerik Pada Grouping variable masukkan variabel kategori Klik grouping variable : tuliskan nilai kategori variabel Mann Whiteney (√)
Interpretasi output Dengan uji mann whiteney, diperoleh nilai signifikansi 0, 071. karena nilai p > 0, 05, maka dapat disimpulkan bahwa “tidak ada perbedaan bermakna antara BMI pekerja di PT X dan BMI pekerja di PT Y”
Uji Wilcoxon Tujuan : • Mencari perbedaan antara 2 kelompok Dependent. Alternatif uji T dependent Contoh kasus : • Apakah terdapat perbedaan skor pengetahuan pada pekerja sebelum dan sesudah diberi penyuluhan K 3?
TABEL UJI HIPOTESIS KOMPARATIF MACAM DATA DUA KELOMPOK DESKRIPTIF berpasangan Kategorik (Nominal, ordinal) Kategorik (ordinal) Numerik (Interval &rasio) Tidak berpasangan Mc Nemar Run test T-test Ø Sign test Ø Wilcoxon Related T-Test > 2 KELOMPOK berpasangan Tidak berpasangan Koefisien kontingensi Cochran Q Ø Median test Ø Mann-whiteney Ø Kolmogorov smirnov Ø Uji wald Independent T- test Ø Friedman Ø Two-way anova Ø One-way annova Ø Two- way annova ASOSIATIF (KORELATIF) Ø Median extension Ø Kruskal walis Ø One way annova Ø One-way annova Ø Two- way annova Ø Spearman Ø Kendall’s tau Ø Korelasi product moment Ø Korelasi parsial Ø Korelasi ganda Ø Regresi sederhana & ganda
SPSS Analyze • - Nonparametric test • - Legacy Dialogs • - 2 Related Sample test • Masukkan variabel • Wilcoxon (√)
Interpretasi output Dengan uji wilcoxon, diperoleh nilai signifikansi 0, 001. karena nilai p < 0, 001, maka dapat disimpulkan bahwa “Ada perbedaan bermakna Pengetahuan pekerja sebelum dan sesudah diberi penyuluhan k 3”
UJI HIPOTESIS KOMPARATIF VARIABEL NUMERIK > 2 KELOMPOK
UJI ONE WAY ANOVA Tujuan : • Mencari perbedaan lebih dari kelompok independent. Contoh kasus : • Adakah perbedaan gula darah antara karyawan, PNS dan wiraswasta ?
TABEL UJI HIPOTESIS KOMPARATIF MACAM DATA DUA KELOMPOK DESKRIPTIF berpasangan Kategorik (Nominal, ordinal) Kategorik (ordinal) Numerik (Interval &rasio) Tidak berpasangan Mc Nemar Run test T-test Ø Sign test Ø Wilcoxon Related T-Test > 2 KELOMPOK berpasangan Tidak berpasangan Koefisien kontingensi Cochran Q Ø Median test Ø Mann-whiteney Ø Kolmogorov smirnov Ø Uji wald Independent T- test Ø Friedman Ø Two-way anova Ø One-way annova Ø Two- way annova ASOSIATIF (KORELATIF) Ø Median extension Ø Kruskal walis Ø One way annova Ø One-way annova Ø Two- way annova Ø Spearman Ø Kendall’s tau Ø Korelasi product moment Ø Korelasi parsial Ø Korelasi ganda Ø Regresi sederhana & ganda
Syarat one way anova
SPSS Analyze • - Compare Means • - Annova one-way • Pada dependent list masukkan variabel numerik • Pada factor masukkan variabel kategori • Klik option: Homogenity of varian test (√)
ANALISIS VARIANS • Syarat untuk data lebih dari 2 kelompok • Untuk menguji varians data digunakan levene’s test of varians • Jika p > 0, 05 maka varians data sama
DASAR PENGAMBILAN KEPUTUSAN • Jika nilai signifikansi (P) < 0, 05 maka dikatakan bahwa dua atau lebih kelompok data varians nya tidak sama • Jika nilai signifikansi (P) > 0, 05 maka dikatakan bahwa dua atau lebih kelompok data varians nya sama
INTERPRETASI UJI VARIANS Significancy test homogenity of variance menunjukkan angka 0. 000. Maka dapat ditarik kesimpulan bahwa “paling tidak terdapat dua kelompok yang mempunyai varians data yang berbeda secara bermakna”.
TRANSFORMASI DATA
SPSS Analyze • - Compare Means • - Annova one-way • Pada dependent list masukkan variabel numerik • Pada factor masukkan variabel kategori • Klik option: Homogenity of varian test (√)
Interpretasi output Karena P<0, 05, maka dapat diambil kesimpulan bahwa “paling tidak terdapat perbedaan kadar gula darah antara 2 kelompok”. untuk mengetahui kelompok mana saja yang berbeda, dilakukan uji post hoc.
UJI POST HOC Analyze • - Compare Means • - Annova oneway • Pada dependent list masukkan variabel numerik • Pada factor masukkan variabel kategori • Klik option: Homogenity of varian test (√)
UJI KOMPARATIF VARIABEL KATEGORIK TIDAK BERPASANGAN Tabel B x K (baris x kolom ) 1. 2 x 2 2. 2 x K 3. Selain 2 x 2 dan 2 x k Syarat : nilai expected yang kurang dari 5 tidak lebih dari 20 %
Alur pemilihan uji Tabel B x K 2 x 2 2 x. K Selain 2 x 2 dan 2 x. K Syarat Uji Chi Square terpenuhi = Chi Square Uji Fisher Kolmogorov Smirnov Penggabungan sel
UJI CHI SQUARE 2 x 2 Tujuan : • Mencari perbedaan antara 2 kelompok independent. Contoh kasus : • Apakah terdapat perbedaan produktifitas pekerja antara perokok dengan yang bukan perokok ?
TABEL UJI HIPOTESIS KOMPARATIF MACAM DATA DUA KELOMPOK DESKRIPTIF berpasangan Kategorik (Nominal, ordinal) Kategorik (ordinal) Numerik (Interval &rasio) Tidak berpasangan Mc Nemar Run test T-test Ø Sign test Ø Wilcoxon Related T-Test > 2 KELOMPOK berpasangan Tidak berpasangan Koefisien kontingensi Cochran Q Ø Median test Ø Mann-whiteney Ø Kolmogorov smirnov Ø Uji wald Independent T- test Ø Friedman Ø Two-way anova Ø One-way annova Ø Two- way annova ASOSIATIF (KORELATIF) Ø Median extension Ø Kruskal walis Ø One way annova Ø One-way annova Ø Two- way annova Ø Spearman Ø Kendall’s tau Ø Korelasi product moment Ø Korelasi parsial Ø Korelasi ganda Ø Regresi sederhana & ganda
Syarat Uji chi-square
SPSS Analyze • - Descriptive • - Crosstabs • Pada row dan coloumn masukkan variabel • Statistics : (√) Chi-square • Cell : (√) Observed, (√) Expected
Interpretasi output Menilai kelayakan uji chi-square Tabel 2 x 2 layak untuk diuji chi square karena tidak ada nilai expected yang kurang dari 5.
Interpretasi • Tabel chi square yang dipakai adalah pearson chi square • Karena p < 0, 05, maka dapat disimpulkan bahwa terdapat perbedaan produktifitas pekerja antara perokok dan bukan perokok. • Atau terdapat hubungan antara perilaku merokok dengan produktifitas pekerja
Uji Fisher Tujuan : • Mencari perbedaan antara 2 kelompok independent jika uji chi square tidak terpenuhi. Contoh kasus : • Apakah terdapat hubungan antara genetik dengan status obesitas pekerja?
TABEL UJI HIPOTESIS KOMPARATIF MACAM DATA DUA KELOMPOK DESKRIPTIF berpasangan Kategorik (Nominal, ordinal) Kategorik (ordinal) Numerik (Interval &rasio) Tidak berpasangan Mc Nemar Run test T-test Ø Sign test Ø Wilcoxon Related T-Test > 2 KELOMPOK berpasangan Tidak berpasangan Koefisien kontingensi Cochran Q Ø Median test Ø Mann-whiteney Ø Kolmogorov smirnov Ø Uji wald Independent T- test Ø Friedman Ø Two-way anova Ø One-way annova Ø Two- way annova ASOSIATIF (KORELATIF) Ø Median extension Ø Kruskal walis Ø One way annova Ø One-way annova Ø Two- way annova Ø Spearman Ø Kendall’s tau Ø Korelasi product moment Ø Korelasi parsial Ø Korelasi ganda Ø Regresi sederhana & ganda
Syarat Uji Fisher
SPSS Analyze • - Descriptive • - Crosstabs • Pada row dan coloumn masukkan variabel • Statistics : (√) Chi-square • Cell : (√) Observed, (√) Expected
Interpretasi output Menilai kelayakan uji chi-square Tabel 2 x 2 tidak layak untuk diuji chi square karena ada nilai expected yang kurang dari 5 lebih dari 20 %. Maka yang dipakai adalah Uji Fisher
Interpretasi • Tabel chi square yang dipakai adalah Fisher Exact Test • Karena p > 0, 05, maka dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat hubungan faktor genetik dengan Obesitas pada pekerja.
Kolmogorov-smirnov Tujuan : • Mencari perbedaan antara 2 kelompok independent jika uji chi square tidak terpenuhi. Contoh kasus : • Apakah terdapat hubungan antara genetik dengan status obesitas pekerja?
Kolmogorov-smirnov Analyze • - Descriptive • - Crosstabs • Pada row dan coloumn masukkan variabel • Statistics : (√) Chi-square • Cell : (√) Observed, (√) Expected
- Slides: 52