Download - Hasil Uji Anava Dengan SPSS
Hasil Uji Anava dengan SPSS:
Membaca F tabel Anava (lihat Daftar I statistik)
v1 = dk pembanding (dk antar kelompok)
v1 = dk penyebut (dk dalam kelompok)
Contoh: tabel hasil uji anava AUC dengan SPSS (tabel paling atas), diperoleh
dkantar kelompok(pembanding) = 4, dkdalam kelompok (penyebut) = 25,
pada alfa=0.05 maka nilai F tabelnya adalah F0,05(4,25) = 2,76 (baca: Nilai F
pada tingkat kepercayaan dengan 5 kelompok uji dan 30 partisipan partisipan
adalah 2,76). Sedang F hitung = 8.082. Nilai Fhitung > Ftabel, 8,082 > 2,76.
Maka H0 ditolak pada taraf nyata 0,05 (H1 diterima). Kesimpulannya, pada
lima kelompok yang diuji memiliki perbedaan yang nyata
(signifikan) dalam nilai AUC.
Namun, dimanakah letak perbedaannya?
Anava hanya menunjukkan apakah terdapat perbedaan atau tidak dari
kelompok yang diuji. Jika hasil uji menunjukkan adanya perbedaan rerata
antar kelompok (H0 ditolak) maka untuk mengetahui dimana letak perbedaan
rerata antar kelompok yang diuji harus dilakukan uji lanjutan (post hoc test).
Jika hasil uji Anava menunjukkan tidak ada perbedaan (H0 diterima) maka
sebenarnya tidak perlu dilakukan uji lanjutan.
3. Pada jendela [Data Analysis], pilih [Anova Single Factor], klik [OK], maka
akan muncul jendela [Anova Single Factor]. Klik kotak kecil merah di sebelah
kanan kotak [Input Range] untuk memasukan data nilai K1 sampai K5 yaitu
sel B2 sampai sel F6. Kemudian klik [Output Range] untuk menempatkan hasil
analisis. Misalkan hasil analisis akan ditempatkan pada sheet yang sama
dengan sheet data, yaitu pada sel H1. Jadi anda harus mengklik kotak kecil
merah di sebelah kanan kotak [Output Range] kemudian pilih sel H1. Hasilnya
seperti nampak pada gambar berikut :
4. Klik [OK], maka hasil analisis akan nampak seperti disajikan pada gembar
dibawah :
5. Dari hasil analisis tersebut dapat dikemukakan :
a. Tabel pertama merupakan analisis deskriptif yang meliputi banyaknya
pengamatan (Count) yaitu 5, Jumlah (Sum), Rata-rata (Average) dan nilai
Ragam (Variance) setiap perlakuan.
b. Tabel kedua merupakan Tabel Anova atau Daftar Sidik Ragam. Dari hasil
analisis ragam diperoleh nilai F = 30,539. Nilai (F = 30,539) > (F tabel =
2,866) artinya rata-rata kelima perlakuan menunjukkan adanya perbedaan
yang nyata.
Nilai probablitas (P-Value) dari nilai F yaitu sebesar 0,000. Nilai probabilitas ini
lebih kecil dari taraf nyata 0,05, sehingga disimpulkan bahwa minimal ada
satu perlakuan dengan nilai rata-rata yang berbeda dengan rata-rata
perlakuan lainnya.
Cara membaca F tabel
Tulisan kali ini akan membahas mengenai cara membaca tabel F. Sederhana memang.
Tetapi hal-hal yang sederhana seringkali juga membutuhkan pemahaman tersendiri,
karena ternyata dari beberapa pertanyaan yang masuk ke blog ini menunjukkan adanya
kebingungan dalam membaca tabel F.
Salah satu bentuk struktur tabel F yang tersedia pada buku-buku statistik/ekonometrik
adalah sebagai berikut: (tabel F lengkap dalam bentuk format ini dapat didownloaddisini)
Judul tabel biasanya memuat keterangan mengenai nilai probabilita dari tabel F yang
disajikan. Dalam contoh diatas, probabilitanya adalah 0,05.
Lalu apa itu yang dimaksud dengan probabilita pada tabel F tersebut ?
Dalam pengujian hipotesis, kita terlebih dahulu menetapkan tingkat/taraf signifikansi
pengujian kita (biasanya disimbolkan dengan α (alpha)). Misalnya 1 %, 5 %, 10 % dan
seterusnya. Nah, taraf/tingkat signifikansi tersebut yang merupakan probabilita dalam
tabel ini.
Judul masing-masing kolom mulai dari kolom kedua (angka yang dicetak tebal) dari tabel
tersebut adalah derajat bebas/degree of freedom (df) untuk pembilang, atau dikenal
dengan df1. Juga sering disimbolkan dalam tabel F dengan simbol N1 seperti tabel
diatas.
Selanjutnya, judul masing-masing baris adalah derajat bebas/degree of freedom (df)
untuk penyebut, atau dikenal dengan df2. Juga sering disimbolkan dalam tabel F dengan
simbol N2 seperti tabel diatas.
Bagaimana menentukan df1 (N1) dan df2 (N2) tersebut ?
Rumusnya:
df1 = k -1
df2 = n – k
dimana k adalah jumlah variabel (bebas + terikat) dan n adalah jumlah observasi/sampel
pembentuk regresi.
Misalnya kita punya persamaan regresi dengan dua variabel bebas dan satu variabel
terikat. Jumlah sampel pembentuk regresi tersebut sebanyak 10. Maka df1= k-1 = 3 – 1
= 2 sedangkan df2 = n – k = 10 – 3 = 7
Jika pengujian dilakukan pada α = 5%, maka nilai F tabelnya adalah 4,74. Lihat pada
N1=2 dan N2= 7 pada tabel diatas.
Sebagai catatan, juga terdapat format tampilan tabel F seperti gambar dibawah ini. Pada
prinsipnya sama, yang membedakan adalah, probabilitanya di letakkan dalam satu kolom
setelah N2. Dengan demikian jika kita ingin mencari nilai F tabel misalnya dengan
df1=2, df2 = 2 dan α = 5%, maka lihat pada N1= 2, N2 =2 pada baris 0.05