ALTERNATIF UJI MANOVA: UJI KRUSKAL WALLIS

-

 


source

APA ALTERNATIF LAIN UJI MANOVA?

Dalam analisis parametrik, untuk pengujian hipotesis apakah terdapat perbedaan antara k buah rata-rata sampel yang independen digunakan Analisis Multi Varians (MANOVA) dengan statistik uji F. Prosedur dari uji tersebut mengasumsikan bahwa sampel berasal dari distribusi Normal dengan varians yang homogen. Apabila kedua asumsi tersebut tidak terpenuhi atau skala pengukurannya ordinal, maka analisis nonparametrik dapat mengatasinya melalui MANOVA dengan uji Kruskal Wallis.

Uji Kruskal-Wallis atau Kruskal-Wallis H test adalah alternatif dari ANOVA/MANOVA satu arah. Uji Kruskal-Wallis digunakan untuk membandingkan kelompok atau kondisi yang mengandung skor independen (sampel independen). Uji ini sering disebut dengan uji H, berkaitan dengan tiga atau lebih sampel acak yang independen dengan tujuan mengetahui apakah sampel-sampel tersebut berasal dari populasi yang memiliki mean sama.

 

ASUMSI UJI KRUSKAL WALLIS

Uji Kruskal Wallis harus memenuhi asumsi berikut ini:

1. Sampel ditarik dari populasi secara acak

2. Variabel independen berskala kategorik lebih dari 2 kategori.

3. Variabel dependen berskala numerik (interval/rasio) atau skala ordinal.

 

SOLUSI ASUMSI UJI KRUSKAL WALLIS

Solusi apabila asumsi dilanggar adalah:

1. Apabila kategori hanya ada satu maka gunakan Mann Whitney U Test.

2. Apabila skala data di tiap variabel tidak sesuai, maka gunakan uji yang sesuai, misalkan skala data variabel independen dan dependenadalah nominal maka gunakan uji Chi-Square.

3. Apabila anggota sampel ditiap kategori sama, maka gunakan uji komparatif berpasangan untuk skala ordinal, yaitu Friedman Test.

 

RUMUS UMUM UJI KRUSKAL WALLIS

Rumus umum yang digunakan pada uji Kruskal Wallis adalah

Dimana :

k = banyaknya sampel

ni= banyaknya kasus pada setiap sampel ke-i

N = ∑ni= banyaknya seluruh kasus

Ri= total ranking untuk setiap sampel ke-i

Secara umum prosedur uji KruskalWallis terdiri dari langkah langkah berikut :

a. Pernyataan hipotesis nol dan alternatif

H0 = seluruh mean populasi sama atau tidak ada perbedaan yang signifikan antara kelompok sampel

H1 = tidak seluruh mean populasi sama atau ada perbedaan yang signifikan antara kelompok sampel

b. Pemilihan tingkat kepentingan (α)

c. Pembuatan peringkat data tanpa membedakan kategori

d. Penentuan distribusi pengujiany ang digunkan

Untuk uji ini digunakan distribusi chi kuadrat (χ2)

e. Pernyataan aturan keputusan

H0 ditolah jika Hhitung > χ2

f. Perhitungan data keputusan atau nilai H

g. Pengambilan keputusan statistik


Komentar

Posting Komentar

Postingan populer dari blog ini

MANOVA DUA JALUR (TWO WAY MANOVA)

-
Gambar
source APA ITU UJI MANOVA? MANOVA ( Multivariate Analysis of Variance ) identik dengan ANOVA, kecuali ia menggunakan dua atau lebih variabel respon. Mirip dengan ANOVA, itu juga bisa satu jalur atau dua jalur.   APA ITU UJI MANOVA DUA JALUR? Analisis varians dua jalur multivariat (dua jalur MANOVA) sering dianggap sebagai perpanjangan dari ANOVA dua jalur untuk situasi di mana ada dua atau lebih variabel dependen. Tujuan utama dari MANOVA dua jalur adalah untuk memahami jika ada interaksi antara dua variabel independen pada dua atau lebih variabel dependen gabungan.   ASUMSI MANOVA DUA JALUR Untuk menjalankan MANOVA dua jalur, ada 10 asumsi yang perlu diperhatikan. Tiga asumsi pertama berhubungan dengan pilihan desain studi dan pengukuran yang dipilih, sementara tujuh asumsi lainnya berhubungan dengan bagaimana data cocok dengan model MANOVA dua jalur. Asumsi ini adalah: 1. Memiliki dua atau lebih variabel dependen yang diukur pada tingkat kontinu. 2. Memiliki dua variabel independen d
Baca selengkapnya

TUTORIAL SPSS UJI TWO-WAY ANOVA

-
Gambar
Source pic Contoh Kasus: Seorang guru ingin mengetahui prestasi belajar siswa berdasarkan gender (laki-laki dan perempuan). Sampel yang diambil 3 sekolah, dimana ketiga sekolah tersebut diterapkan model pembelajaran yang berbeda. Jenis Kelamin Sekolah SMA 1 (Model A) SMA 2 (Model B) SMA 3 (Model C) Laki-laki 53 65 64 55 65 48 68 58 54 70 73 48 64 68 49 48 45 61 Perempuan 48 80 60 82 63 45 59 65 55 61 75 58 69 68 43 83 87 58 64 71 45 48 58 77 78 40 73
Baca selengkapnya

UJI MANN-WHITNEY U DENGAN SPSS (CONTOH KASUS)

-
Gambar
Uji Mann-Whitney U merupakan uji non-parametrik untuk membandingkan dua sampel independen bila datanya berbentuk ordinal Berikut beberapa kriteria data yang menjadi ketentuan: 1. Data yang diuji harus berskala rasio, interval, atau ordinal. 2. Terdapat 2 kelompok data yang diuji. 3. Data tidak berpasangan alias berbeda kelompok. 4. Kelompok yang diuji variansnya sama alias homogen. Contoh Kasus:  Seorang guru Fisika ingin mengetahui apakah ada perbedaan nilai hasil belajar Fisika antara siswa laki-laki dan perempuan setelah menerapkan model pembelajaran Discovery Learning . Diambil 16 siswa sebagai sampel. Hipotesis untuk kasus di atas: Ho: Tidak terdapat perbedaan hasil belajar fisika antara siswa perempuan dan laki laki Ha: Terdapat perbedaan hasil belajar fisika antara siswa perempuan dan laki-laki Tabel Data Hasil Belajar Fisika Peserta Didik Langkah – langkah analisis dengan SPSS: 1. Jalankan program SPSS, pilih Variable View di bagian bawah. Isikan di kolom Name
Baca selengkapnya