Home >Documents >Modul Pelatihan Uji Hipotesis SPSS

Modul Pelatihan Uji Hipotesis SPSS

Date post:24-Nov-2015
Category:
View:148 times
Download:6 times
Share this document with a friend
Description:
uji hipotesis dengan spss
Transcript:
  • MODUL PELATIHAN UJI HIPOTESIS dengan SPSS 16.0 Disusun oleh: dr. Swandari Paramita Revisi Kedua

    FAKULTAS KEDOKTERAN UNIVERSITAS MULAWARMAN SAMARINDA 2 0 1 2

  • 1

    CARA SEDERHANA MEMILIH UJI HIPOTESIS Statistik Deskriptif atau Analitik? Dalam sebuah penelitian, sebelum anda melakukan pengumpulan data, anda harus membuat sebuah proposal penelitian. Pada proposal penelitian, terdapat bagian analisis data yang menggambarkan apa yang anda rencanakan pada data yang akan anda miliki. Analisis data biasanya dibagi menjadi 2 bagian, yaitu analisis secara deskriptif dan analitik. Dengan demikian, ada 2 pemahaman utama yang harus anda miliki, yaitu tentang statistik deskriptif dan statistik analitik. Statistik deskriptif akan membawa anda pada pemahaman tentang karakteristik data yang anda miliki. Statistik deskriptif ini harus selalu mendahului statistik analitik. Statistik analitik akan membawa Anda mengambil kesimpulan terhadap hipotesis Anda. Dengan demikian ada dua topik utama dalam modul ini, yaitu:

    1. Pembahasan tentang karakteristik data yang anda miliki (STATISTIK DESKRIPTIF)

    2. Pembahasan tentang penentuan uji hipotesis yang sesuai dengan data yang anda miliki (STATISTIK ANALITIK)

    Statistik Deskriptif Statistik deskriptif berusaha menggambarkan berbagai karakteristik data. Tergantung dari skala ukur yang dimiliki oleh data anda, apakah nominal, ordinal, interval atau rasio.

    1. Variabel NOMINAL atau ORDINAL Berkaitan dengan gambaran karakteristik data dengan skala ukur nominal atau ordinal, dikenal istilah FREKUENSI tiap kategori (n) dan PERSENTASE tiap kategori (%) yang umumnya disajikan dalam bentuk tabel dan grafik.

    2. Variabel INTERVAL atau RASIO Berkaitan dengan gambaran karakteristik data dengan skala ukur interval atau rasio, dikenal istilah UKURAN PEMUSATAN dan UKURAN PENYEBARAN. Beberapa parameter untuk ukuran pemusatan adalah MEAN, MEDIAN dan MODUS. Beberapa parameter untuk ukuran penyebaran adalah STANDAR DEVIASI, VARIANS, KOEFISIEN VARIANS, INTERKUARTIL, RANGE dan MINIMUM MAKSIMUM. Data variabel dengan skala pengukuran numerik umumnya disajika dalam bentuk tabel dan grafik (histogram).

    Statistik Analitik Statistik analitik berkaitan dengan uji hipotesis. Uji hipotesis yang sesuai akan membawa kita pada pengambilan kesimpulan yang benar. Tabel berikut ini adalah tabel uji hipotesis untuk statistik analitik. Dengan berpedoman pada tabel tersebut sebenarnya anda sudah dapat menentukan uji hipotesis yang sesuai dengan data yang anda miliki.

  • 2

    Skala Ukur

    Variabel

    Jenis Hipotesis Hubungan

    Korelasi 2 Kelompok > 2 Kelompok Berpasangan Tidak

    Berpasangan Berpasangan Tidak

    Berpasangan

    Nominal

    McNemar Chi Square

    atau Fisher

    Cochran

    Chi Square atau

    Fisher

    Contingency Coefficient

    atau Lambda

    Ordinal

    McNemar

    Chi Square atau

    Fisher

    Cochran

    Chi Square atau

    Fisher

    Somersd atau

    Gamma Wilcoxon Mann-Whitney Friedman Kruskal-Wallis Spearman

    Interval

    atau Rasio Paired T Test Independent T

    Test Anova Anova Pearson

    Keterangan: Semua uji hipotesis pada baris Interval atau Rasio adalah uji parametrik. Tanda panah dan uji hipotesis tepat diatasnya menunjukkan uji non parametrik jika syarat uji parametrik tidak terpenuhi Langkah-langkah penggunaan tabel uji hipotesis adalah sebagai berikut:

    1. Tentukan skala ukur variabel 2. Tentukan jenis hipotesis 3. Tentukan jumlah kelompok 4. Tentukan apakah berpasangan atau tidak berpasangan 5. Tentukan persyaratan uji parametrik atau non parametrik

    Dengan demikian, anda dapat menentukan uji hipotesis dengan berpedoman pada tabel Uji Hipotesis dengan syarat anda harus memahami beberapa istilah berikut:

    1. Skala ukur variabel: nominal, ordinal, interval dan rasio 2. Jenis hipotesis: hubungan atau korelasi 3. Jumlah kelompok: 2 kelompok atau >2 kelompok 4. Pasangan: berpasangan atau tidak berpasangan 5. Syarat uji parametrik dan non parametrik

    SKALA UKUR VARIABEL Nominal dan Ordinal Variabel nominal dan variabel ordinal disebut sebagai variabel kategorikal karena variabel tersebut mempunyai kategori variabel. Jenis Kelamin adalah variabel, sedangkan Pria dan Wanita adalah kategori variabelnya. Klasifikasi Kadar Kolesterol adalah variabel, sedangkan Baik, Sedang dan Buruk adalah kategori variabelnya.

  • 3

    Berdasarkan kategori inilah anda dapat membedakan variabel nominal dan variabel ordinal. Variabel nominal mempunyai kategori yang sederajat atau tidak bertingkat (contoh: variabel jenis kelamin dengan kategori pria dan wanita), sedangkan variabel ordinal mempunyai kategori yang tidak sederajat atau bertingkat (contoh: variabel kolesterol dengan kategori kadar kolesterol baik, sedang dan buruk). Interval dan Rasio Variabel interval dan rasio disebut sebagai variabel numerik karena variabel tersebut memberikan informasi peringkat lengkap. Anda dapat membedakan variabel interval dan rasio berdasarkan nilai nolnya. Apabila variabel tersebut mempunyai nilai nol alami (seperti tinggi badan, berat badan, jarak) maka anda menyebutnya sebagai variabel berskala ukur rasio. Apabila variabel tersebut tidak mempunyai nilai nol alami (seperti suhu) maka anda menyebutnya sebagai variabel berskala ukur interval. Skala pengukuran dalam SPSS Program SPSS hanya mengenal tiga skala pengkuran variabel, yaitu Scale, Ordinal dan Nominal. Program SPSS tidak membedakan variabel interval dan rasio. Dalam SPSS, variabel interval dan rasio disebut sebagai variabel Scale. JENIS HIPOTESIS Hipotesis hubungan menjawab apakah antara dua atau lebih variabel terdapat hubungan atau tidak, sedangkan hipotesis korelasi akan mengukur seberapa besar hubungannya. Agar terminologi yang dipergunakan seragam, maka disepakati bahwa istilah correlation diterjemahkan menjadi korelasi, sedangkan association diterjemahkan menjadi hubungan. JUMLAH KELOMPOK dan PASANGAN Dua atau lebih kelompok data dikatakan berpasangan apabila data berasal dari subyek yang sama atau subyek yang berbeda yang telah dilakukan matching. Dua atau lebih kelompok data dikatakan tidak berpasangan apabila data berasal dari subyek yang berbeda tanpa prosedur matching. UJI PARAMETRIK dan NON PARAMETRIK Uji Parametrik Untuk uji parametrik, terdapat 3 syarat yang perlu diperhatikan yaitu skala ukur variabel, sebaran data dan varians data:

    1. Skala ukur variabel: harus interval atau rasio 2. Sebaran data: harus normal 3. Varians data:

  • 4

    a. Tidak menjadi syarat untuk uji kelompok yang berpasangan b. Menjadi syarat tidak mutlak untuk uji 2 kelompok yang tidak

    berpasangan c. Menjadi syarat mutlak untuk uji >2 kelompok yang tidak berpasangan

    Uji Non Parametrik Uji non parametrik digunakan dalam keadaan sebagai berikut:

    1. Jika skala ukur variabel nominal atau ordinal 2. Jika skala ukur variabel interval atau rasio namun tidak memenuhi syarat uji

    parametrik di atas: a. Uji non parametrik untuk paired t test adalah Wilcoxon test b. Uji non paramterik untuk independent t test adalah Mann-Whitney

    test c. Uji non parametrik untuk anova berpasangan adalah Friedman test d. Uji non parametrik untuk anova tidak berpasangan adalah Kruskal-

    Wallis test 3. Biasanya jumlah sampel untuk uji non parametrik adalah < 30. Namun jika

    memiliki jumlah sampel < 30 tetapi memiliki distribusi normal, maka tetap harus dilakukan uji parametrik.

    TOPIK KHUSUS Nilai p dan Confidence Interval Anda dapat menggunakan 2 cara dalam menarik kesimpulan pada uji hipotesis yaitu dengan menghitung nilai p dan menghitung nilai confidence interval. Sehingga perlu diketahui juga mengenai Ho (hipotesis nol) dan Ha (hipotesis alternatif). Hipotesis adalah pernyataan sebagai jawaban sementara atas pertanyaan penelitian yang harus dijawab secara empiris. Ho (hipotesis nol) adalah hipotesis yang menunjukkan TIDAK ADA perbedaan antar kelompok atau TIDAK ADA hubungan antara variabel atau TIDAK ADA korelasi antar variabel. Ha (hipotesis alternatif) adalah hipotesis kebalikan dari hipotesis nol, yang akan disimpulkan bila hipotesis nol ditolak. Nilai p menunjukkan besarnya kemungkinan hasil yang diperoleh karena faktor peluang bila hipotesis nol benar. Confidence interval menunjukkan taksiran rentang nilai pada populasi yang dihitung dengan nilai yang diperoleh pada sampel. Bila pada uji hipotesis ditemukan nilai p

  • 5

    LATIHAN 1 MEMASUKKAN DATA

    Anda memperoleh data sebagai berikut dan ingin memasukkannya kedalam program SPSS. No NAMA JENIS KELAMIN NILAI UMUR 1. Ali Laki-Laki Baik 23 2. Budi Laki-Laki Sedang 22 3. Cinta Perempuan Buruk 18 4. Donny Laki-Laki Buruk 21 5. Endang Perempuan Baik 23 6. Farah Perempuan Baik 17 7. Gita Perempuan Sedang 16 8. Harry Laki-Laki Sedang 19 9. Indah Perempuan Baik 25

    1. Buka program SPSS yang telah diinstall pada komputer anda. 2. Perhatikan window-nya, pada sudut kiri bawah terdapat sub-window Data

    View dan Variable View. 3. Buka Variable View, sehingga akan terlihat sederetan kolom yang

    bertuliskan Name, Type, Width, Decimals, Label, Values, Missing, Columns, Align dan Measure.

    a. Name adalah kata yang mewakili nama variabel. Biasanya diisi dengan kata yang mudah diingat yang berkaitan dengan nama variabelnya, misalnya sex untuk variabel jenis kelamin responden. Maksimal 8 karakter dan tidak boleh ada spasi.

    b. Type adalah tipe data yang dimasukkan. Pilihan yang paling umum adalah numeric (karena semua proses uji dalam SPSS bisa dilakukan dalam bentuk numeric) dan string (jika yang dimasukkan adalah huruf/kata/kalimat).

    c. Width jumlah digit data yang akan dimasukkan. d. Decimals jumlah digit di belakang titik. e. Label adalah penjelasan

Click here to load reader

Embed Size (px)
Recommended