Uji Beda Mean 2 Sampel.ppt

UJI BEDA DUA MEANUJI BEDA DUA MEAN

A. Pendahuluan A. Pendahuluan

merupakan uji statistik yang membandingkan merupakan uji statistik yang membandingkan mean 2 kelompok data.mean 2 kelompok data.

- kelompok data independen bila data kelompok - kelompok data independen bila data kelompok

yang satu tidak tergantung dari data kelompok yang satu tidak tergantung dari data kelompok

keduakedua

- kelompok data dikatakan dependen/pasangan bila - kelompok data dikatakan dependen/pasangan bila

kelompok data yang dibandingkan datanya saling kelompok data yang dibandingkan datanya saling

mempunyai ketergantungan mempunyai ketergantungan

B. Uji Beda Dua Mean IndependenB. Uji Beda Dua Mean Independen

tujuan: mengetahui perbedaan mean 2 tujuan: mengetahui perbedaan mean 2 kelompok data independen. kelompok data independen.

Syarat:Syarat:1. Data berdistribusi normal/simetris1. Data berdistribusi normal/simetris2. Kedua kelompok data independen2. Kedua kelompok data independen3. Variabel yang dihubungkan 3. Variabel yang dihubungkan berbentuk berbentuk numerik dan kategori (kelompok) numerik dan kategori (kelompok)

1. Uji untuk varian sama1. Uji untuk varian samauji Z uji Z ―›bila standar deviasi populasi ( )―›bila standar deviasi populasi ( )diketahui & jumlah sampel besar (> 30)diketahui & jumlah sampel besar (> 30)uji t ―› bila tidak diketahui, jumlah uji t ―› bila tidak diketahui, jumlah sampel kecil (< 30)sampel kecil (< 30)

T = T =

SpSp22 = =

df = n1 + n2 – 2df = n1 + n2 – 2ket: n1 atau n2 = jmlh sampel klpk 1 ket: n1 atau n2 = jmlh sampel klpk 1 atau 2atau 2S1 atau S2=standar deviasi klpk sampel S1 atau S2=standar deviasi klpk sampel 1 & 21 & 2

)1()1( 21

21

nnSp

xx

2

)2()1(

21

222

211

nn

snsn

2. Uji untuk varian berbeda2. Uji untuk varian berbeda

T = T =

df = df =

)()( 2221

21

21

nSnS

xx

)]1/()()1/()[(

)]()[(

22221

21

21

2221

21

nnSnnS

nSnS

3. Uji homogenitas varian3. Uji homogenitas varian tujuan: mengetahui varian antara tujuan: mengetahui varian antara kelompok data satu apakah sama kelompok data satu apakah sama dengan kelompok data yang kedua. dengan kelompok data yang kedua.Perhitungan dengan uji F:Perhitungan dengan uji F:

F = F =

df = n1-1 dan df2 = n2-1, varian yg lebih df = n1-1 dan df2 = n2-1, varian yg lebih besar besar pembilang, varian yg lebih kecil pembilang, varian yg lebih kecil penyebutpenyebut

22

21

S

S

Contoh Kasus:Contoh Kasus:Seorang pejabat Depkes berpendapat bhw rataSeorang pejabat Depkes berpendapat bhw rata22 nikotin yg dikandung rokok jarum lebih tinggi nikotin yg dikandung rokok jarum lebih tinggi dibanding rokok wismilak. Utk membuktikan dibanding rokok wismilak. Utk membuktikan pendapatnya, diteliti dgn mengambil sampel scr pendapatnya, diteliti dgn mengambil sampel scr random 10 batang rokok jarum & 8 batang rokok random 10 batang rokok jarum & 8 batang rokok wismilak. Hasil pengolahan data melaporkan bhw; wismilak. Hasil pengolahan data melaporkan bhw; ratarata22 kadar nikotin rokok jarum adalah 23,1 mg dgn kadar nikotin rokok jarum adalah 23,1 mg dgn standar deviasi 1,5 mg. Sedang rokok wismilak standar deviasi 1,5 mg. Sedang rokok wismilak ratarata22 kadar nikotinnya 20,0 mg dgn standar deviasi kadar nikotinnya 20,0 mg dgn standar deviasi 1,7 mg. Berdasarkan data tsb ujilah pendapat 1,7 mg. Berdasarkan data tsb ujilah pendapat pejabat Depkes tsb dgn menggunakan alpha 5 %.pejabat Depkes tsb dgn menggunakan alpha 5 %.

Jawab:Jawab:Pertama lakukan pemeriksaan homogenitas varian Pertama lakukan pemeriksaan homogenitas varian kedua data dgn menggunakan UJI F.kedua data dgn menggunakan UJI F.Hipotesis:Hipotesis:Ho: = (varian kadar nikotin jarum sama dgn Ho: = (varian kadar nikotin jarum sama dgn varian kadar nikotin wismilak)varian kadar nikotin wismilak)Ha: = (varian kadar nikotin jarum berbeda dgn Ha: = (varian kadar nikotin jarum berbeda dgn varian kadar nikotin wismilak)varian kadar nikotin wismilak)Perhitungan Uji F:Perhitungan Uji F:F = (1,7 )F = (1,7 )22 /(1,5) /(1,5)22 = 1,28 = 1,28DfDf11 = 8 – 1 = 7 dan df = 8 – 1 = 7 dan df22 = 10 – 1 = 9 = 10 – 1 = 9Dari nilai F & kedua df, dilihat pd tabel F (lampiran Dari nilai F & kedua df, dilihat pd tabel F (lampiran v), dfv), df11 = 7 sebagai numerator, & df = 7 sebagai numerator, & df22 = 9 sebagai = 9 sebagai denominator. Nilai F = 1,28 terletak diatas angka denominator. Nilai F = 1,28 terletak diatas angka 2,51 pada area 0,100 2,51 pada area 0,100 nilai P > 0,100 nilai P > 0,100 keputusankeputusan: : Ho gagal ditolakHo gagal ditolak varian kadar varian kadar nikotin rokok jarum nikotin rokok jarum samasama dengan varian kadar dengan varian kadar nikotin rokok wismilak.nikotin rokok wismilak.

21 2

221 2

2

Selanjutnya menguji perbedaan mean ke-2 kelompok Selanjutnya menguji perbedaan mean ke-2 kelompok data tsb menggunakan data tsb menggunakan uji t utk varian yg samauji t utk varian yg sama

HipotesisHipotesisHo: = (mean kadar nikotin jarum sama dengan Ho: = (mean kadar nikotin jarum sama dengan mean kadar nikotin wismilak)mean kadar nikotin wismilak)Ha: > (mean kadar nikotin jarum lebih tinggi Ha: > (mean kadar nikotin jarum lebih tinggi dibandingkan wismilak)dibandingkan wismilak)Dgn Ha seperti diatas Dgn Ha seperti diatas one tail (satu arah/satu sisi) one tail (satu arah/satu sisi)Perhitungan uji t:Perhitungan uji t:

SpSp22 = =

= 2,53= 2,53 ; Sp; Sp = 1,59= 1,59

t t = = = 4,1= 4,1

df df = 10 + 8 – 2 = 16= 10 + 8 – 2 = 16

1

12

2

2810

7,1)18(5,1)110( 22

8110159,1

201,23

Dicari nilai p dengan menggunakan tabel Dicari nilai p dengan menggunakan tabel distribusi t (lampiran tabel iv). Pada soal distribusi t (lampiran tabel iv). Pada soal diperoleh nilai t = 4,1 dengan df = 16, maka diperoleh nilai t = 4,1 dengan df = 16, maka nilai tersebut terletak di sebelah kanan dari nilai tersebut terletak di sebelah kanan dari nilai 2,921 berarti nilai p‑nya adalah < 0,0005 nilai 2,921 berarti nilai p‑nya adalah < 0,0005 (oleh karena ujinya one tail maka nilai p (oleh karena ujinya one tail maka nilai p langsung dapat digunakan tidak perlu lagi langsung dapat digunakan tidak perlu lagi dikalikan dua).dikalikan dua).

Keputusan Uji Statistik:Keputusan Uji Statistik:Hasil perhitungan menghasilkan nilai P < Hasil perhitungan menghasilkan nilai P < 0,0005 yang lebih kecil dari nilai alpha (0,05) 0,0005 yang lebih kecil dari nilai alpha (0,05) maka dapat diputuskan Ho ditolak. Sehingga maka dapat diputuskan Ho ditolak. Sehingga dengan menggunakan alpha 5 % dapat dengan menggunakan alpha 5 % dapat disimpulkan bahwa secara statistik kadar disimpulkan bahwa secara statistik kadar nikotin jarum memang lebih tinggi nikotin jarum memang lebih tinggi dibandingkan kadar nikotin rokok wismilak dibandingkan kadar nikotin rokok wismilak (P<0,0005)(P<0,0005)

UJI T Independen dgn SPSSUJI T Independen dgn SPSS1.1. Aktifkan / Buka File LatihanAktifkan / Buka File Latihan

2.2. Dari Menu Utama SPSS, pilih menu Dari Menu Utama SPSS, pilih menu Statistik Statistik kemudian pilih sub menu kemudian pilih sub menu Compare MeanCompare Mean, Lalu pilih , Lalu pilih Independen – Independen – Sampel – T tesSampel – T tes

3. Pada Layar tampak kotak yang didalamnya ada kotak Test Variabel untuk memasukan varibel numerik dan Grouping Variabel untuk tempat memasukan variabel katagorik

4. Klik variabel bbbayi dan masukan ke kotak Test Variabel

5. Klik variabel eksklusif dan masukan ke kotak Grouping Variabel

6.6. Klik Define Groups, kemudian klik use specified Klik Define Groups, kemudian klik use specified values dan pada Group 1 ketik 0, group 2 ketik values dan pada Group 1 ketik 0, group 2 ketik 11

7.7. Klik ContinueKlik Continue

8.8. Klik OK untuk menjalankan prosedur Klik OK untuk menjalankan prosedur perintahnya perintahnya Dan hasilnya sebagai berikut :

Nilai rata-rata , standar deviasi dan standar error berat badan bayi untuk masing-masing kelompok ASI eksklusif dan ASI Non Eksklusif.

Group Statistics

eskklusif N MeanStd.

DeviationStd. Error

Meanbbbayi tidak

eksklusif 24 3216.67 576.848 117.749

eksklusif 26 3123.08 592.829 116.263

Independent Samples Test

Levene's Test for Equality of

Variances t-test for Equality of Means

F Sig. t df

Sig. (2-

tailed)

Mean

Difference

Std. Error

Difference

95% Confidence Interval

of the Difference

Lower Upper

bbbayi Equal variances

assumed.343 .561 .565 48 .575 93.590 165.659 -239.491 426.670

Equal variances

not assumed.566 47.858 .574 93.590 165.475 -239.145 426.324

Untuk memilih uji T berdasarkan asumsi varian kedua kelompok Untuk memilih uji T berdasarkan asumsi varian kedua kelompok apakah sama atau tidak sama dapat dilihat dari apakah sama atau tidak sama dapat dilihat dari Uji LeveneUji Levene

Jika nilai P < alpha (0,05) Jika nilai P < alpha (0,05) Varian berbeda Varian berbeda

nilai P >= alpha (0,05) nilai P >= alpha (0,05) Varians sama Varians samaPada Uji Levene nilai P = 0,561 berarti kedua varians tidak sama -

yang dilihat adalah uji T untuk varian yang tidak sama (not equal).

Dari data diperoleh nilai p = 0,574 sehingga dapat disimpulkan bahwa pada alpha 5%, didapat tidak ada perbedaan yang signifikan rata-rata berat badan bayi antara ibu yang menyusui eksklusif dengan ibu yang non eksklusif

C. Uji Beda Dua Mean DependenC. Uji Beda Dua Mean DependenTujuan: untuk menguji perbedaan mean antara 2 kelompok Tujuan: untuk menguji perbedaan mean antara 2 kelompok

data yang dependendata yang dependenSyarat:Syarat:1. Distribusi data normal1. Distribusi data normal2. Kedua kelompok data dependen/pair2. Kedua kelompok data dependen/pair3. Jenis variabel : Numerik dan Katagori (dua kelompok)3. Jenis variabel : Numerik dan Katagori (dua kelompok)Formula:Formula:

T = T =

= rata= rata22 deviasi/selisih sampel 1 dgn sampel 2 deviasi/selisih sampel 1 dgn sampel 2SD_d= standar deviasi dari deviasi/selisih sampel 1 dan SD_d= standar deviasi dari deviasi/selisih sampel 1 dan

sampel 2sampel 2 ndSD

d

_

d

Contoh:Contoh:Seorang peneliti ingin mengetahui pengaruh Vit. Seorang peneliti ingin mengetahui pengaruh Vit. B 12 terhdp penyakit anemia. Sejumlah 10 B 12 terhdp penyakit anemia. Sejumlah 10 penderita diberi suntikan vitamin B 12 & diukur penderita diberi suntikan vitamin B 12 & diukur kadar Hb darah sebelum & sesudah pengobatan. kadar Hb darah sebelum & sesudah pengobatan. Hasil pengukuran adalah sbb:Hasil pengukuran adalah sbb:

SebelumSebelum 12,2 11,3 14,7 11,4 11,5 12,7 1,2 12,1 13,3 12,2 11,3 14,7 11,4 11,5 12,7 1,2 12,1 13,3 10,810,8SesudahSesudah 13,0 13,4 16,0 13,6 14,0 13,8 13,5 13,8 15,5 13,0 13,4 16,0 13,6 14,0 13,8 13,5 13,8 15,5 13,213,2

Coba anda buktikan apakah ada perbedaan kadar Coba anda buktikan apakah ada perbedaan kadar Hb antara sebelum & sesudah pemberian suntikan Hb antara sebelum & sesudah pemberian suntikan Vit. B12, dgn alpha 5%.Vit. B12, dgn alpha 5%.

Jawab:Jawab:Hipotesis:Hipotesis:Ho: = 0 (tdk ada perbedaan kadar Hb antara Ho: = 0 (tdk ada perbedaan kadar Hb antara sebelum & sesudah pemberian Vit B 12)sebelum & sesudah pemberian Vit B 12)Ha: = 0 (ada perbedaan kadar Hb antara sebelum Ha: = 0 (ada perbedaan kadar Hb antara sebelum & sesudah pemberian Vit B 12)& sesudah pemberian Vit B 12)Perhitungan uji t:Perhitungan uji t:sblm 12,2 11,3 14,7 11,4 11,5 12,7 11,2 12,1 13,3sblm 12,2 11,3 14,7 11,4 11,5 12,7 11,2 12,1 13,3

10,810,8ssdh 13,0 13,4 16,0 13,6 14,0 13,8 13,5 13,8 15,5ssdh 13,0 13,4 16,0 13,6 14,0 13,8 13,5 13,8 15,5

13,213,2deviasi 0,8 2,1 1,3 2,2 2,5 1,1 2,3 1,7 2,2 deviasi 0,8 2,1 1,3 2,2 2,5 1,1 2,3 1,7 2,2 2,4 2,4 → jum=18,6 → jum=18,6rata‑rata deviasi (d) = 18,6/10 = 1,86rata‑rata deviasi (d) = 18,6/10 = 1,86standar deviasi dari nilai deviasinya (SD_d) = 0,60 standar deviasi dari nilai deviasinya (SD_d) = 0,60 (dihitung dengan kalkulator)(dihitung dengan kalkulator)

t = t =

t = 9,80t = 9,80Kemudian dari nilai t tersebut dicari nilai p dgn Kemudian dari nilai t tersebut dicari nilai p dgn melalui tabel t. Dari soal diperoleh t = 9,80 & df = melalui tabel t. Dari soal diperoleh t = 9,80 & df = 10‑1 = 9, maka nilainya di sebelah kanan dari nilai 10‑1 = 9, maka nilainya di sebelah kanan dari nilai tabel 3,250 (p = 0,005) berarti nilai P < 0,005, oleh tabel 3,250 (p = 0,005) berarti nilai P < 0,005, oleh karena ujinya two tail maka nilai p = 0,005 x 2 → karena ujinya two tail maka nilai p = 0,005 x 2 → Nilai P < 0,01Nilai P < 0,01

Keputusan Uji Statistik:Keputusan Uji Statistik:Hasil perhitungan menghasilkan nilai P < 0,01 yg Hasil perhitungan menghasilkan nilai P < 0,01 yg lebih kecil dari nilai alpha (0,05) maka dpt lebih kecil dari nilai alpha (0,05) maka dpt diputuskan Ho ditolak. Sehingga dgn menggunakan diputuskan Ho ditolak. Sehingga dgn menggunakan alpha 5% dpt disimpulkan bhw secara statistik ada alpha 5% dpt disimpulkan bhw secara statistik ada perbedaan kadar Hb antara sebelum & sesudah perbedaan kadar Hb antara sebelum & sesudah diberi suntikan vitamin B 12 (P<0,01).diberi suntikan vitamin B 12 (P<0,01).

1060,0

86,1

Uji T Dependen dgn SPSSUji T Dependen dgn SPSS1.1. Aktifkan / Buka File LatihanAktifkan / Buka File Latihan

2.2. Dari Menu Utama SPSS, pilih menu Dari Menu Utama SPSS, pilih menu Statistik Statistik kemudian pilih sub menu kemudian pilih sub menu Compare MeanCompare Mean, Lalu pilih , Lalu pilih Paired – Paired – Sampel – T tesSampel – T tes

3. Klik Hb1 kmdn klik tanda panah sehingga variabel masuk di kotak paired variables sebagai variabel 1

4. Klik Hb2 kmdn klik tanda panah sehingga variabel masuk di kotak paired variables sebagai variabel 2

5. Klik OK

Paired Samples Statistics

Mean N Std. Deviation Std. Error Mean

Pair 1 Kadar Hb Pemeriksaan

pertama 9.824 50 .6083 .0860

Kadar Hb Pemeriksaan kedua9.888 50 .6703 .0948

Paired Samples Test

Paired Differences

t df Sig. (2-tailed)Mean

Std.

Deviation

Std. Error

Mean

95% Confidence Interval of the

Difference

Lower Upper

Pair 1 Kadar Hb Pemeriksaan pertama

- Kadar Hb Pemeriksaan kedua-.0640 .2570 .0363 -.1370 .0090 -1.761 49 .084

Pada tabel diatas terlihat statisti deskriftik berupa rata-rata kadar Hbdan standar deviasi kadar Hb antara pengukuran pertama danPengukuran kedua

Uji T berpasangan di lihat dari tabel kedua, terlihat nilai perbedaan Rata-rata antara pengukuran pertama dan kedua. Perbedaan ini diuji Dengan uji T berpasangan menghasilan nilai P = 0,084 maka dapat Disimpulkan tidak terdapat perbedaan yang signifikan kadar Hb antara Pengukuran pertama dan kedua

BAB VIIIBAB VIII

UJI BEDA LEBIH DARI DUA UJI BEDA LEBIH DARI DUA MEANMEAN

A. PendahuluanA. Pendahuluan

Dalam menganalisis data lebih dari 2 kelompok, Dalam menganalisis data lebih dari 2 kelompok, tidak dianjurkan menggunakan uji t, karena tidak dianjurkan menggunakan uji t, karena kelemahannya:kelemahannya:

- kita melakukan pengujian berulang kali sesuai kita melakukan pengujian berulang kali sesuai kombinasi yang mungkinkombinasi yang mungkin

- Uji t berulang Uji t berulang meningkatkan (inflasi) nilai meningkatkan (inflasi) nilai meningkatkan peluang hasil yang keliru. meningkatkan peluang hasil yang keliru.

Perubahan inflasi nilai sebesar = 1-(1- )Perubahan inflasi nilai sebesar = 1-(1- )nn

Uji yang tepat dalam menganalisis beda lebih Uji yang tepat dalam menganalisis beda lebih dari 2 dari 2

mean adalah UJI ANOVA atau uji F.mean adalah UJI ANOVA atau uji F.

Analisis varian (ANOVA) ada 2 jenis: Analisis varian (ANOVA) ada 2 jenis: analisis varian satu faktor (one way) analisis varian satu faktor (one way) dan analisis faktor dua faktor (two dan analisis faktor dua faktor (two way), akan dibahas analisis varian satu way), akan dibahas analisis varian satu faktor (one way)faktor (one way)

Asumsi yang harus dipenuhi pada uji Asumsi yang harus dipenuhi pada uji Anova:Anova:1. Varian Homogen1. Varian Homogen2. Sampel/kelompok independen2. Sampel/kelompok independen3. Data berdistribusi normal3. Data berdistribusi normal4. Jenis data yang dihubungkan 4. Jenis data yang dihubungkan adalah : adalah : numerik dengan katagori (untuk numerik dengan katagori (untuk katagori katagori yang lebih dari 2 kelompok) yang lebih dari 2 kelompok)

Perhitungan uji Anova sbb: Perhitungan uji Anova sbb:

F =F =

df = k-1 → untuk pembilangdf = k-1 → untuk pembilang n-k → untuk penyebut n-k → untuk penyebut

Sw2 = Sw2 =

Sb2 = Sb2 =

= =

Ket : N = jumlah seluruh data (n1+n2+…+nk)Ket : N = jumlah seluruh data (n1+n2+…+nk)

2

2

Sw

Sb

kN

SknkSnSn

222 )1(.......2)12(1)11(

1

)(........)2(2)1(1 222

k

XKknkXXnXXn

N

XknkXnXn .........2.21.1 X

Contoh kasus:Contoh kasus:Suatu penelitian ingin mengetahui Suatu penelitian ingin mengetahui perbedaan kadar folat sel darah pada tiga perbedaan kadar folat sel darah pada tiga zat pembius (anestesi) yang berbeda. Data zat pembius (anestesi) yang berbeda. Data yang berhasil dikumpulkan adalah sbb:yang berhasil dikumpulkan adalah sbb:

Kelompok I : 243 251 275 291 347 354 380 392Kelompok I : 243 251 275 291 347 354 380 392 Kelompok II : 206 210 226 249 255 273 285 295 Kelompok II : 206 210 226 249 255 273 285 295 309309 Kelompok III: 241 258 270 293 328 Kelompok III: 241 258 270 293 328

Coba buktikan apakah ada perbedaan Coba buktikan apakah ada perbedaan kadar folat sel darah merah pada ketiga kadar folat sel darah merah pada ketiga kelornpok tersebut dengan alpha 5 %kelornpok tersebut dengan alpha 5 %

Jawab Jawab Hipotesis Hipotesis Ho: = =Ho: = =tidak ada perbedaan mean kadar folat sel darah tidak ada perbedaan mean kadar folat sel darah pada ketiga jenis zat pembius pada ketiga jenis zat pembius Ho: = = Ho: = = ada perbedaan mean kadar folat sel darah pada ada perbedaan mean kadar folat sel darah pada ketiga jenis zat pembiusketiga jenis zat pembius

Perhitungan Uji Anova (Uji F)Perhitungan Uji Anova (Uji F)Kel I: mean = 316,62 Kel I: mean = 316,62 standar deviasi = 58,72standar deviasi = 58,72Kel II: mean = 256,44 Kel II: mean = 256,44 standar deviasi = 37,12standar deviasi = 37,12Kel III: mean = 278,00 Kel III: mean = 278,00 standar deviasi = 33,76standar deviasi = 33,76

2 3

2 3

1

1

= = 283,22 = = 283,22

SbSb2 2 ==

= 7758 = 7758

Sw Sw22==

= 2090 = 2090

F = = 3,71 F = = 3,71

X22

)00,278)(5()44,256)(9()62,316)(8(

13

)22,28300,278)(5()22,28344,256)(9()22,28362,316)(8( 222

322

)76,33)(15()12,37)(19()72,58)(18( 222

2090

7758

Dari nilai F=3,71 dan kedua df, yaitu Dari nilai F=3,71 dan kedua df, yaitu df1=3‑1=2 (numenator) dan df2=22- 3=19 df1=3‑1=2 (numenator) dan df2=22- 3=19 (denominator) kemudian dilihat pada tabel F (denominator) kemudian dilihat pada tabel F (lampiran v). Oleh karena pada tabel F untuk (lampiran v). Oleh karena pada tabel F untuk df denominator 19 tidak ada maka digunakan df denominator 19 tidak ada maka digunakan df yang terdekat yaitu df= 18. df yang terdekat yaitu df= 18.

Pada soal diatas diperoleh nilai F=3,71 Pada soal diatas diperoleh nilai F=3,71 sehingga nilai p‑nya < 0,050 dan > 0,025 sehingga nilai p‑nya < 0,050 dan > 0,025 (0,025<P<0,05) sehingga keputusannya (0,025<P<0,05) sehingga keputusannya Ho Ho ditolakditolak. Dengan demikian dengan alpha 5 % . Dengan demikian dengan alpha 5 % dapat disimpulkan bahwa secara statistik ada dapat disimpulkan bahwa secara statistik ada perbedaan kadar folat darah diantara ketiga perbedaan kadar folat darah diantara ketiga jenis zat pembius (p<0,05).jenis zat pembius (p<0,05).

BB. Analisis Multiple Comparison . Analisis Multiple Comparison (Posthoc (Posthoc Test) Test)

tujuan: mengetahui lebih lanjut tujuan: mengetahui lebih lanjut kelompok kelompok mana saja yang berbeda meannya mana saja yang berbeda meannya bilamana pada pengujian Anova bilamana pada pengujian Anova dihasilkan dihasilkan ada perbedaan bermakna (Ho ada perbedaan bermakna (Ho ditolak). ditolak).

Ada berbagai jenis analisis multiple Ada berbagai jenis analisis multiple comparison diantaranya adalah comparison diantaranya adalah Bonferroni, Honestly Significant Bonferroni, Honestly Significant difference (HSD), Scheffe dan lain‑lain. difference (HSD), Scheffe dan lain‑lain. Pada modul ini yang akan dibahas Pada modul ini yang akan dibahas adalah metode Bonferroni.adalah metode Bonferroni.

Perhitungan Bonferroni adalah sbb:Perhitungan Bonferroni adalah sbb:

Tij = Tij =

df = n-kdf = n-k

Dengan level of significance ( ) sbb:Dengan level of significance ( ) sbb:

= =

)]/1()/1[(2 njniVSw

xx ji

2k

*

Contoh kasus: Contoh kasus: Misalnya untuk soal diatas kita akan coba telusuri Misalnya untuk soal diatas kita akan coba telusuri lebih lanjut kelompok mana saja yang kadar folat lebih lanjut kelompok mana saja yang kadar folat darahnya yang berbeda:darahnya yang berbeda:Kombinasi uji t yang mungkin adalah (Kombinasi uji t yang mungkin adalah (33

22) = ) =

Pada soal diatas digunakan alpha 5 % maka Pada soal diatas digunakan alpha 5 % maka bonferroni adalah menjadi: bonferroni adalah menjadi: = = 0,0167 = = 0,0167 Uji kelompok I dan II:Uji kelompok I dan II:

TTijij = = 2,71 = = 2,71

)!23(!2

!3

*3

05,0

)]9/1()8/1[(2090

44,25662,316

Dgn nilai t=2,71 & df=22‑3=19; Dgn nilai t=2,71 & df=22‑3=19; nilai P < 0,01&> nilai P < 0,01&> 0,005 (tabel t)0,005 (tabel t), nilai ini < dari nilai = 0,0167 , nilai ini < dari nilai = 0,0167 maka maka hipotesis nol ditolakhipotesis nol ditolak. Dgn demikian dpt . Dgn demikian dpt disimpulkan bhw scr statistik ada perbedaan kadar disimpulkan bhw scr statistik ada perbedaan kadar folat darah antara kelompok I dan II folat darah antara kelompok I dan II

TT1313 = = 1,48 = = 1,48

Dgn nilai t=1,48 & df=22‑3=19, maka Dgn nilai t=1,48 & df=22‑3=19, maka nilai P > nilai P > 0,05 (tabel t)0,05 (tabel t), nilai ini > dari nilai = 0,0167 , nilai ini > dari nilai = 0,0167 maka maka hipotesis nol gagal ditolakhipotesis nol gagal ditolak. Dgn demikian . Dgn demikian dpt disimpulkan bhw scr statistik tdk ada perbedaan dpt disimpulkan bhw scr statistik tdk ada perbedaan mean kadar folat darah antara kelompok I & III. mean kadar folat darah antara kelompok I & III.

)]5/1()8/1[(2090

00,27862,316

*

*

Uji kelompok II dan IIIUji kelompok II dan III

TT2323 = =

= -0,033 = -0,033

Dgn nilai t= ‑0,033 & df=22‑3=19; Dgn nilai t= ‑0,033 & df=22‑3=19; nilai P > nilai P > 0,10000,1000 (tabel t), nilai ini lebih besar dari nilai = (tabel t), nilai ini lebih besar dari nilai = 0,0167 maka 0,0167 maka hipotesis nol gagal ditolakhipotesis nol gagal ditolak. Dengan . Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa secara statistik demikian dapat disimpulkan bahwa secara statistik tidak ada perbedaan mean kadar folat darah antara tidak ada perbedaan mean kadar folat darah antara kelompok II dan III.kelompok II dan III.

)]5/1()9/1[(2090

00,27844,256

*

Uji Anova Dependen dgn Uji Anova Dependen dgn SPSSSPSS

1.1. Aktifkan / Buka File LatihanAktifkan / Buka File Latihan

2.2. Dari Menu Utama SPSS, pilih menu Dari Menu Utama SPSS, pilih menu Statistik Statistik kemudian pilih sub menu kemudian pilih sub menu Compare MeanCompare Mean, Lalu , Lalu pilih pilih One-Way AnovaOne-Way Anova

3. Kotak dependen list diisi variabel numerik klik varibel bbbayi dan faktor diisi variabel katagoriknya, klik variabel kerja

4. Klik tombol option , centang pada kotak deskriptive

5. Klik Kontinu6. Klik Tombol Post Hoc , tandai dengan tanda

centang7. Klik Kontinu8. Klik OK dan berikut hasilnya

• Dari print out dapat dibaca hasil analisis Dari print out dapat dibaca hasil analisis deskriftik meliputi rata-rata berat badan deskriftik meliputi rata-rata berat badan bayidan standar deviasi masing-masing bayidan standar deviasi masing-masing kelompokkelompok

• Nilai P dibaca dari kolom F prob.Nilai P dibaca dari kolom F prob.

• Pada tabel paling bawah terlihat hasil uji Pada tabel paling bawah terlihat hasil uji multipel comparison Bonferroni yang multipel comparison Bonferroni yang berguna untuk menelusuri lebih lanjut berguna untuk menelusuri lebih lanjut kelompok mana saja yang berhubungan kelompok mana saja yang berhubungan signifikan dilihat dari nilai kolom sigsignifikan dilihat dari nilai kolom sig