Independen sample t Test tutorial SPSS

uji beda t-test digunakan untuk menentukan apakah dua sampel yang tidak berhubungan memilik niali rata-rata yang sama atau berbeda secara signifikan. sebagai misal kita ingin mengetahui apakah rata-rata kelincahan menggiring bola berbeda untuk responden yang latihan zig-zg dan shutle run.

supaya gak pusing langsung saja ke contoh kasus : 

seorang mahasiswa jurusan olahraga ingin meneliti pengaruh latihan zig-zag dan shutle run terhadap kelincahan menggiring bola. peneliti dengan menggunakan sampel 20 responden. dalam uji ini jumlah kelompok responden yang diambil tidak harus sama, misalnya dalam kasus ini yang melakukan latihan zig-zag sebanyak 8 orang dan yang melakukan latihan shutle run sebanyak 12 orang data yang didapatkan sebagai berikut :


langkah analisis :
  1. buka aplikasi SPSS.
  2. pilih variable view kemudian tulisakan nama variabel , pada kasus ini nama variabelnya adalah kelincahan_mendribel_bola dan kelompok, pada variabel kelompok klik kolom value kemudian definisikan atau pengkategorian variabel kelompok pada kasus ini 1 unutk zig-zag dan 2 untuk shutle run.
  3. pilih data view lalu masukan data sesuai dengan variabel
  4. pada menu utama SPSS pilih analyze kemudian pilih compare Means, lalu pilih Independent Samples T Test, sehingga tampak dilayar windows Independent Samples T Test.
  5. kemudia isikan variabel kelincahan_mendrible_bola ke dalam kota Test Variables(s) dan variabel kelompok pada Grouping Variable, setelah itu variabel tersebut harus didefinisikan dengan cara pilih Define Group lalu isikan pada group satu = 1  dan group dua = 2, kemudian pilih Continue dan klik OK
     
  6. Outpu SPSS

Interpertasi :

Output Bagian Pertama adalah Group Statistics
dapat dilihat bahwa rata-rata kelincahan mendribel bola untuk responden yang latihan zig-zag adalah 0.3825 sedangkan untuk kelompok responden yang melakukan latihan shutle run adalah 0.3950. terliahat bahwa rata-rata kelincahan mendribel bola antara responden yang melakukan latihan zig-zag dan shutle run tidak berbedea.

Output bagian kedua
pada output bagian kedua ini ada dua tahapan nalisis yang harus dilakukan, yang pertama adalah kita harus menguji asumsi apakah kedua sampel tersebut sama ataukah berbeda. langkah kedua adalah dengan melihat niali untukk menentukan apkah ada perbedaan nilai rata-rata secara signifikan.

untuk mengetahui apakah variansi berbedaa tau sama dengan menggunakan hipotesiss sebagai berikut :

H0 : tidak ada perbedaan rata-rata kelincahan mendribel boala anatara kelompok responden yang melakukan latihan zig-zag dan latihan shutle run
H1  : terdapat perbedaan rata-rata klincahan mendribel bola anatra kelompok yang melakukan latihan zig-zag dan shule run. 

pengambilan keputusan :
jika probabilitas (sig) > 0,05 , maka gagal tolak H0 (variansi tsama)
jika probabilitas (sig) < 0,05 , maka tolak H0 (variansi tidak sama)

dapat dilihat pada output SPSS bahwa niali F hitung levene test sebesar 1.532 dengan probabilitas 0.109, karena probabilitas (sig) > 0.05 maka dapat disimpulkan bahwa gagal tolak H0 atau memilki variansi yang sama. dengan demikian analisis uji beda t test akan menggunakan asumsi variansi sama. pada output SPSS terlihat nilai t pada equal variance assumed adalah -0.323 dengan probabilitas (sig) sebesar 0.750 > 0.05 yang berarti tidak terdapat perbedaan rata-rata kelincahan mendribel bola antara  kelompok repondeng yang melakukan latihan zig-zag dan shutle run.

sumber : bahan kuliah

Related Posts:

Uji T Untuk Dua Sampel Berpasangan (Paired Sample T Test) Dengan SPSS

dua sampel yang berpasangan diartiakan sebagai sebuah sampel dengan subjek yang sama namun mengalami dua perlakuan atau pengukuran yang berbeda. uji ini bertujuan untuk mengetahui apakah dua sampel berpasanagan mempunyai niali rata-rata yang sama tau tidak.

contoh :
Produsen obat diet ingin mengetahui apakah obat yang diproduksi benar-benar mempunyai efek terhadap penurunan berata badan konsumen. diketahui juga sampel rata-rata berat badan sebelum minum obat adalah 84,51. sekelompok orang (10 orang), telah ditimbang berat badanya. apakah sekelompok orang ini mempunyai berat badan yang tidak sama secara signifikan dengan rata-rata berat sampel sebelum minum obat ?, datanya sebagai berikut :


langkah-langkah analisis:
  1. buka aplikasi spss
  2. pilih button data view pada pojok kiri bawah spss, kemudian buat  nama varaiabel, pada kasus ini nama variabelnya  adalah : sebelum dan sesudah.
  3. pilih data view, kemudian masukan data sesuai dengan nama variabelnya.
  4. kemudian kilik menu analyze >> compare means >> pired sample T test, sehingga tampil output sebagai berikut :
  5. selanjutnya klik variabel sebelum dan masukan ke kolom variabel 1 dengan cara klik tanda penunjuk, dan variabel sesudah ke kolom variabel 2. kemudian klik option berikan convidence interval (tingkat kepercayaan) pada kasus ini saya berikan tingkat kepercayaan 95%, klik continue lalu klik Ok. 
  6. sehingga muncul output sebagai berikut : 
Interpertasi : 
bagian pertama (pired sample statistics) menujukan ringkasan statistik, terlihat bahwa rata-rata berat badan sebelum minum obat sebesar 84.51 dan rata-rata berat badan sesudah minum obat sebesar 83.31 mengalami penurunan rata-rata berat badan sebesar 1.4, standar deviasi menujukan variasi data pada setiap variabel , standar deviasi berat badan sebelum mengonsumsi obat sebesar 6.639  dan sesudah mengonsumsi obat sebesar 5.582, N menunjukan banyaknya data.

Pired Samples Correaltion menujukan hasil korelasi antara kedua variabel yang menghasilkan angka 0.943 dengan nilai signifikan 0.000. hal ini menujukan bahwa korelasi antara berat sebelum dan sesudah minum obat adalah erat dan benar-benar berhubungan secara nyata.

pired smples Test dapat diinterpertasikan sebagai berikut :
  • hipotesis 
  • H0 : rata-rata berat sampel sebelum dan sesudah minum obat adalah sama atau tidak berbeda secara nyata
    H1 : rata-rata berat sampel sebelum dan sesudah minum obat adalah tidak sama atau berbeda secara nyata
  • tingkat signifikansi
  • sig = 0.05
  • daerah kritis
  • berdasakan niali Thitung : 
    tolak H0 jika Thitung > Ttabel (5%, n-1)
    gagal tolak H0 jika Thitung < Ttabel (5%, n-1)
    berdasarka niali sig :
    jika nilai sig > 0.05 , maka gagal tolak H0
    jika niali sig < 0.05 , maka tolak H0
  • keputusan 
  • terlihat niali Thitung = 1.646 < Ttabel (5%, n-1) = 1.833 dan nilai sig = 0.134 > 0.05 , maka terima H0.
  • kesimpulan
  • maka dapat disimpulkan bahwa dengan menggunakan tingkat kepercayaan 95%, obat tersebut tidak efektif dalam upaya menurunkan berat badan.

sumber : bahan kuliah

Related Posts:

sampling acak stratifikasi

sampling acak stratifikasi atau satrified randomsampling adalah proses pengambilan sampel dengan cara melakukan pengelompokan terhadap populasi terlebih dahulu, setelah itu baru dilakukan pengambilan sampel secara acak dari setiap starata yang telah dibuat.

beberapa alasan penggunaan penggunaan smpling stratifikasi. Pertama, meningkatkan presisi. Kedua, disamping informasi tentang populasi juga diinginkan informasi mengenai masing-masing starata. misalnya ingin diketahui penghasilan pegawai swasta yang bekerja di kota besar. ketiga, lebih mudah. misalnya, dari pada mengumpulkan informasi yang tersebar dibeberapa provinsi, akan lebih mudah bial informasi dikumpulkan  per provinsi dan kemudian digabungkan.

dalam sampling acak stratifikasi, pengelompokan populasi ke dalam strata didasarkan atas peubah yang ingin diukur. bila ingin ditaksir penghasilan pegawai suwasta, dianjurkan mengelompokan populasi menurut golongan penghasilan. tujuan pengelompokan adalah untuk mendapatkan strata yang seragam (homogen) terhadap peubah yang diamati. apabiala pengelompokan menirut luas kota (besar, kecil, sedang) , pegawai yang berada di kota kecil cenderung memiliki paenghasila yang sama denagn pegawai yang ada di kota sedang adan besar. jadi luas kota kurang tepat sebagai kriteria pengelompokan.





contoh :
 
seorang peneliti ingin menelti tentang tingkat kedisiplinan mahasiswa di suatu universitas dalam mengikuti perkuliahan. dapat dilakukan pengelompokan atau strata menjadi tiga stratum, yaitu starata mahsiswa tingkat atas, starat mahasiswa tingkat menengah, dan mahasiswa baru.kemudian barulah diambila sampel dari masing-masing starata.



sumber : bahan kuliah.

Related Posts: