DAFTAR ISI
Uji Anova dan Kruskal Walls
Uji Pearson dan Spearman Rank
UJI ANOVA dan KRUSKALWALLS
UJI PEARSON dan SPEARMAN RANK
A.TUJUAN PRAKTIKUM UJI ANOVA - KRUSKAL-WALLS :
1. Mahasiswa mampu melakukan dan menginterpretasikan uji One Way Anova
2. Mahasiswa mampu melakuakn dan menginterpretasikan uji Kruskal Walls
UJI ONE WAY ANOVA
Syarat uji One Way Anova:
1. Distribusi data wajib normal
2. Bila sebaran data normal dan varian sama, gunakan uji one way anova dengan post hoc Bonferroni
3. Bila sebaran data normal dan varian berbeda, gunakan uji one way anova dengan post hoc Tamhane’s
4. Bila sebaran data tidak normal, lakukan transformasi data. Bila hasil transformasi data tidka normal maka hgunakan uji Kruskal Walls dengan post hoc Mann Whitney
Kasus: Anda ingin mengetahui perbandingan kadar gula darah antara kelompok ekonomi rendah, sedang, dan tinggi pada pasien yang baru didiagnosis diabetes mellitus (DM). pertanyaan penelitian:”Apakah terdapat perbandingan kadar gula dara pada kelompok ekonomi rendah, sedang dan tinggi?”
Langkah-langkah:
1. Uji normalitas
a. Buka file: Anova
b. Lihat terlebih dahulu Variabel Views
c. Lakukan uji normalitas data kadar gula darah kelompok ekonomi rendah, sedang, tinggi.
d. Masukkan variabel tingkat ekonomi ke dalam Factor List. aktifkan Normality with Test pada kotak Options.
2. Uji Varian dan One Way Anova
a. Analyze, Compare means, One Way Anova
b. Masukkan variabel gula ke dalam Dependent List
c. Masukkan variabel class ke dalam Factor List
Gambar 15. Tampilan One Way Anova
d. Aktifkan kotak options
Gambar 16. One Way Anova - option
e. Pilih Homogenity of Varians (untuk menguji varian data)
f. Klik Continue, klik OK
g. Hasilnya sebagai berikut:
Test of Homogeneity of Variances
| |||
Kadar gula darah
| |||
Levene Statistic
|
df1
|
df2
|
Sig.
|
19.480
|
2
|
297
|
.000
|
ANOVA
| |||||
Kadar gula darah
| |||||
Sum of Squares
|
Df
|
Mean Square
|
F
|
Sig.
| |
Between Groups
|
283877.299
|
2
|
141938.649
|
119.474
|
.000
|
Within Groups
|
352845.786
|
297
|
1188.033
| ||
Total
|
636723.085
|
299
| |||
Berdasarkan output diatas terlihat pada uji one way anova bermakna dan varian berbeda, maka dilakukan uji post hoc Tamhane’s untuk mengetahui antarkelompok mana yang mempunyai perbedaan
3. Melakukan uji Post Hoc
a. Analyze, Compare means, One Way Anova
b. masukkan variabel gula ke dalam Dependent List
c. masukkan variabel class ke dalam Factor List
d. Aktifkan kotak Post Hoc. Pilih Tamhane’s pada Equal Variances Not Assumed
Gambar 17. One Way Anova - Post Hoc
e. Klik Continue, Klik OK
UJI KRUSKAL WALLS
Kasus: anda ingin mengetahui apakah terdapat hubungan antara indeks Brinkman dengan motalitas sperma. Motalitas diklasifikasikan menjadi motalitas sperma buruk, sedang, baik. Pertanyaan dalam penelitian adalah “Apakah ada perbedaan motalitas sperma antara kelompok buruk, sedang dan tinggi?’
Langkah-langkah:
1. Uji normalitas
a. Buka file: Kruskal Walls
b. Lakukan uji normalitas data indeks Brinkman pada kelompok dengan motalitas buruk, sedang dan tinggi
c. Masukkan variabel motil ke dalam Factor List, aktifkan Normality with Test pada kotak Options
2. Transformasi data
Langkah selanjutnya adalah mengusahakan agar distribusi data menjadi normal dengan melakukan transformasi data. Diasumsikan transformasi tidak berhasil menormalkan data sehingga uji One Way Anova tidka bisa digunakan sehingga diambil keputusan untuk menggunakan uji alternatfnya yaitu uji Kruskal Walls.
3. Melakukan uji Kruskal-Walls
a. Analyze, Nonparametric tests, K-independet samples
b. Masukkan variabel rokok ke dalam kotak Test Variabel List
c. Aktifkan uji Kruskal-Walls
d. Masukkan motil ke dalam Grouping Variabel
Gambar 18. Test for several Independent sample
e. Aktifkan Define range
f. Masukkan angka 1 (sebagai kode untuk motalitas buruk) pada kotak minimum
g. Masukkan angka 3 (sebagai kode untuk motalitas baik) pada kotak maximum
Gambar 19. Define range independent sample
h. Klik Continue, Klik OK
4. Melakukan uji Post Hoc
a. Analyze, Nonparametric tests, K-independet samples
b. Masukkan variabel rokok ke dalam kotak Test Variabel List
c. Masukkan motil ke dalam Grouping Variabel
d. Aktifkan uji Mann-Whitney
Gambar 20. Two independent sample
e. Klik kotak Define Group
f. Masukkan angka 1 pada kotak group 1 ( 1 merupakan kode motalitas buruk)
g. Masukkan angka 2 pada kotak group 2 ( 2 merupakan kode motalitas sedang)
Gambar 21. Define range two independent
h. Klik Continue, Klik OK
B. TUJUAN PRAKTIKUM UJI PEARSON dan SPEARMAN RANK
1. Mahasiswa mampu mengaplikasikan alur pemikiran uji hipotesis korelatif
2. Mahasiswa mampu melakukan dan menginterpretasikan Uji Pearson
3. Mahasiswa mampu melakukan dan menginterpretasikan Uji Spearman Rank
4. Mahasiswa mampu melakukan dan menginterpretasikan Uji Kontingensi
Syarat Uji Pearson dan Spearman Rank:
1. Skala data numerik baik variable bebas maupun variable terikat
2. Bila data terdistribusi secara nomal gunakan Uji Pearson, bila data tidak terdistribusi normal gunakan Uji Spearman Rank
Tabel 5. PanduanInterpretasi Uji hipotesis korelatif
No
|
Paramater
|
Nilai
|
Interpretasi
|
1
|
Kekuatan korelasi secara statistik
|
0.0 - <0.2
|
Sangat lemah
|
0.2 - <0.4
|
Lemah
| ||
0.4 - <0.6
|
Sedang
| ||
0.6 - <0.8
|
Kuat
| ||
0.8 – 1.00
|
Sangat kuat
| ||
2
|
Arah korelasi
|
Positif
|
Semakin tinggi var a semiakin tinggi var b
|
Negatif
|
Semakin tinggi var a semakin rendah
| ||
3
|
Nili p
|
p>0.05
|
Korelasi tidak bermakna
|
p<0.05
|
Korelasi bermakna
| ||
4
|
Kemaknaan klinis
|
r yg diperoleh < r minimal
|
Korelasi tidak bermakna
|
r yg diperoleh > r minimal
|
Korelasi bermakna
|
UJI PEARSON
Kasus: Peneliti ingin mengetahui hubungan antara Depresi dengan Skor ancietas. Pertanyaan penelitian; “ Apakah ada hubungan antara depresi dengan skor ansietas?
Langkah-langkah:
1. Buka file Pearson
2. Lakukan uji normalitas
3. Bila data terdistribusi normal lakukan pengujian dengan Uji Pearson
4. Bila data tidak terdistribusi secara normal. Lakukan transformasi dan uji normalitas kembali
5. Bila data tetap tidak terdistribusi secara normal, lakukanpengujian dengan Uji Spearman rank.
6. Klin analyze, correlate, bivariat
7. Klik depresi dan ansietas ke dalam kotak variables
8. Pilih Uji Pearson pada kotak correlation coefficients
9. Pilih two tailed pada test of significance
Gambar 22. Bivariat correlations
Hasil analisis
Correlations
| |||
Skor depresi
|
Skor ansietas
| ||
Skor depresi
|
Pearson Correlation
|
1
|
.862**
|
Sig. (2-tailed)
|
.000
| ||
N
|
348
|
348
| |
Skor ansietas
|
Pearson Correlation
|
.862**
|
1
|
Sig. (2-tailed)
|
.000
| ||
N
|
348
|
348
| |
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
| |||
INTERPRETASI:
1. Adanya korelasi (secara statistic dan klinis/teori)
2. Kekuatan hubungan
3. Arah hubungan
UJI SPEARMAN RANK
Kasus: Peneliti ingin melakukan pengujian hipotesis tentang skor keluhan somatic dan skor masalah sosial. Pertanyaan penelitian apakah ada hubungan antara skor keluhan somatic dan skor masalah sosial?
Langkah-langkah:
1. Klik data Spearman
2. Lakukan uji normalitas
3. Bila data terdistribusi normal lakukan pengujian dengan Uji Pearson
4. Bila data tidak terdistribusi secara normal. Lakukan transformasi.
5. Bila data tetap tidak terdistribusi secara normal, lakukanpengujian dengan Uji Spearman rank.
6. Klin analyze, correlate, bivariat
7. Klik depresi dan ansietas ke dalam kotak variables
8. Pilih Uji Spearman pada kotak correlation coefficients
Gambar 23. Bivariate correlations
Hasil uji statistik
Correlations
| ||||
SOMATIC COMPLAINT
|
SOCIAL PROBLEM
| |||
Spearman's rho
|
SOMATIC COMPLAINT
|
Correlation Coefficient
|
1.000
|
.351**
|
Sig. (2-tailed)
|
.
|
.000
| ||
N
|
374
|
374
| ||
SOCIAL PROBLEM
|
Correlation Coefficient
|
.351**
|
1.000
| |
Sig. (2-tailed)
|
.000
|
.
| ||
N
|
374
|
374
| ||
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
| ||||
Daftar Pustaka
1. Dahlan M.Sopiyudin, 2012, Statistika untuk Kedokteran dan Kesehatan, Penerbit Salemba Medika, Jakarta.
2. Dahlan M.Sopiyudin, 2014, Deskriptif, Bivariat dan Multivariat dilengkapi dengan Aplikasi SPSS Edisi 6, Penerbit Epidemiologi Indonesia, Jakarta.
3. Dergibson Siagian & Sugiarto. Metode Statistika untuk Bisnis dan Ekonomi, halaman 4-6". 2002. Jakarta : PT Gramedia Pustaka Utama. ISBN 979-655-924-2
4. Bernard Rosner; Fundamental of Biostatistics (Fith Edition): Hardvard University, Thomson Learning.
5. Budiarto Eko, 2001, Biostatistika untuk kedokteran dan kesehatan Masyarakat, EGC, Jakarta.
6. Chandra Budiman, 1995, Pengantar Statistik Kesehatan, EGC, Jakarta
7. Ritonga A, 1987, Statistika Terapan Untuk Penelitian, Lembaga Penerbit FE UI.Supranto J, 2001, Statistik Teori dan Aplikasi Jilid 2, Penerbit Erlangga, Jakarta.
8. Jay S.Kim and Ronald J. Dailey, 2008, Biostatistics for oral Healh Care, Blackwell Munkgaard, California
0 comments:
Post a Comment