Uji One Way ANOVA
ANOVA merupakan lanjutan dari uji-t independen dimana kita memiliki dua kelompok percobaan atau lebih. ANOVA biasa digunakan untuk membandingkan mean dari dua kelompok sampel independen (bebas). Uji ANOVA ini juga biasa disebut sebagai One Way Analysis of Variance.
Asumsi yang digunakan adalah subjek diambil secara acak menjadi satu kelompok n. Distribusi mean berdasarkan kelompok normal dengan keragaman yang sama. Ukuran sampel antara masing-masing kelompok sampel tidak harus sama, tetapi perbedaan ukuran kelompok sampel yang besar dapat mempengaruhi hasil uji perbandingan keragaman.
Hipotesis yang digunakan adalah:
H0: µ1 = µ2 … = µk (mean dari semua kelompok sama)
Ha: µi <> µj (terdapat mean dari dua atau lebih kelompok tidak sama)
Statistik uji-F yang digunakan dalam One Way ANOVA dihitung dengan rumus (k-1), uji F dilakukan dengan membandingkan nilai Fhitung (hasil output) dengan nilai Ftabel. Sedangkan derajat bebas yang digunakan dihitung dengan rumus (n-k), dimana k adalah jumlah kelompok sampel, dan n adalah jumlah sampel. p-value rendah untuk uji ini mengindikasikan penolakan terhadap hipotesis nol, dengan kata lain terdapat bukti bahwa setidaknya satu pasangan mean tidak sama.
Sebaran perbandingan grafis memungkinkan kita melihat distribusi kelompok. Terdapat beberapa pilihan tersedia pada grafik perbandingan yang memungkinkan kita menjelaskan kelompok. Termasuk box plot, mean, median, dan error bar.
Contoh Kasus.
Evaluasi pada metode pengajaran oleh pengawas untuk anak-anak sekolah Paket C adalah sebagai berikut:
|
Metode 1 |
Metode 2 |
Metode 3 |
Metode 4 |
|
10 |
11 |
13 |
18 |
|
9 |
16 |
8 |
23 |
|
5 |
9 |
9 |
25 |
Sebelum diinput ke dalam SPSS susunan data harus dirubah dahulu seperti tabel berikut:
|
Metode |
Waktu |
|
1 |
10 |
|
1 |
9 |
|
1 |
5 |
|
2 |
11 |
|
2 |
16 |
|
2 |
9 |
|
3 |
13 |
|
3 |
8 |
|
3 |
9 |
|
4 |
18 |
|
4 |
23 |
|
4 |
25 |
Data ini kemudian dapat dimasukkan ke dalam worksheet SPSS agar dapat dilakukan analisis.
Hipotesis yang digunakan adalah:
H0 : µ1 = µ2 = µ3 = µ4 = µ5 (mean dari masing-masing kelompok metode adalah sama)
H1: µ1 <> µ2 <> µ3 <> µ4 <> µ5 (terdapat mean dari dua atau lebih kelompok metode tidak sama)
Langkah-langkah pengujian One Way ANOVA dengan software SPSS adalah sebagai berikut:
1. Input data ke dalam worksheet SPSS, tampilannya akan seperti berikut ini:
Data view:
Variabel view:
2. Kemudian jalankan analisis dengan memilih ANALYZE – COMPARE MEANS – ONE WAY ANOVA, seperti berikut ini:
3. Setelah muncul kotak dialog, maka pindahkan metode ke DEPENDEN LIST, dan waktu ke FACTOR.
4. Setelah variabel dependen dimasukkan pilih OPTION, kemudian checklist Descriptive dan Homogeneity-of-Variance box, seperti gambar berikut kemudian klik continue.
5. Setelah itu pilih post Hoc Test, pilih Tukey, lalu continue – OK.
6. Setelah itu maka akan muncul output berupa:
7. Output Post Hoc Test akan berupa MULTIPLE COMPARRISON
8. Interpretasi:
Hasil uji Homogeneity-of-Variance box menunjukkan nilai sig. (p-value) sebesar 0,848, ini mengindikasikan bahwa kita gagal menolak H0, berarti tidak cukup bukti untuk menyatakan bahwa mean dari dua atau lebih kelompok metode tidak sama.
Hasil uji one way ANOVA yang telah dilakukan mengindikasikan bahwa uji-F signifikan pada kelompok uji, ini ditunjukkan oleh nilai Fhitung sebesar 11,6 yang lebih besar daripada F(3,9) sebesar 3,86 (Fhitung > Ftabel), diperkuat dengan nilai p = 0.003 lebih kecil daripada nilai kritik α=0,05.
Tukey post hoc test untuk multiple comparisons mengindikasikan bahwa hanya kelompok 4 yang memiliki nilai sig. (F statistik) yang signifikan secara statistik. Hasil ini mengindikasikan bahwa perbedaan rata-rata antara metode waktu belajar 1, 2 dan 3 secara statistik tidak signifikan dan meannya secara signifikan berbeda daripada mean metode 4 yang signifikan secara statistik. (yoz)
Mas, mau nanya donk..
kalo analisis perubahan berat badan akibat perlakuan probiotik (ada 8 kelompok perlakuan) pakai uji apa ya? bisa tidak pake anova soalnya kata temenku anova ga bisa buat data yang negatif, nah penurunan berat badan kan negatif, mas.
trus kalu data tidak normal gmana?
makasih ya, mas..
bisa aja menggunakan anova, dengan anova kita hanya membandingkan mean dari dua kelompok sampel..dalam kasus data negatif kita dapat menggunakan nilai absolut…
jika data tidak normal, kamu bisa menormalisasi data tersebut dengan transformasi, memang salah satu syarat anova adalah data harus menyebar normal..kamu bisa merubah data kamu ke dalam bentuk log, ln, atau akar unit..untuk lebih jelasnya bioni bisa baca di bab Transformasi Data di Statistik 4 Life
manualnya gimana ya??
ass.wr.wb,,.. sebelumnya maap, cuma ada keperluan,tolong di kirimin uji hipotesis,uji multikorelasi,uji autokorelasi,.. sekalian keterangannya yaa,,… sbelumnya makasih banget,,…
by:bassrofi
saya kira hipotesisnya sudah dicantumkan mas..
thanx mas ari. artikel ini bener2 saya butuhkan. terus posting yaaa?
Ass.. Mohon bantuannya mas..
rancangan penelitian sya design factorial 2×2, 2 bebas dan 2 terikat.. dan masing-masing diberikan perlakuan ada pretest dan postestnya cara menginput datanya gimana..???
wass..
terima kasih atas informasi nya..
sangat berguna untuk pengolahan data hasil penelitian saya..
ass…
mau nanya mas…
kalo uji one way anova buat data interval gimana caranya ya???
makasi sebelumnya…
bermanfaat sekali !!
tengs a lot
salam kenal…
terima kasih, postingan-nya sangat bermanfaat
Salam,
Terima kasih mas sangat bermanfaat sekali artikelnya. kebetulan saya juga menggunakan Uji Anova One Way untuk analisis pada skripsi saya,
Oke,,enjoylah
mas, nanya: kalo kita penelitiannya tentang “pengaruh X terhadap Y1 dan Y2, pakenya Anava One way Juga gak?
uji anova (one atau two way) hanya digunakan untuk membandingkan dua atau beberapa grup variabel, tidak untuk melihat pengaruh,,jika kasusnya pengaruh saling terkait, kamu bisa pake regresi atau korelasi
kira2 begitu
mas mo tanya dong klo Fhit>ftab tapi p>alpha gmn dong cara bacanya
apa masih disebut berbeda nyata?
fhitung=hasil uji
ftab=nilai dalam tabel anova
berbeda nyata maksudnya kasus yang diteliti tersebut
maaf mas, ini ga terbalik kah?
aq kok diajar dosenku, yg metode itu yg dimasukkan ke kolom faktor, waktu masuk ke dependen variabel?
dependen adalah variabel yang dipengaruhi oleh independen,,sedangkan independen itu bebas (tak terikat)
nah, disini kita mengevaluasi metode terhadap hasil yang digunakan,,jadi hasil akan menunjukkan metode apa yang tepat untuk digunakan, dengan kata lain hasil yang merupakan faktor akan mempengaruhi metode, bukan metodenya yang mempengaruhi hasilnya.
Tapi lain lagi jika pertanyaannya kita ingin menentukan metode,,intinya kita cuma membandingkan mean, so dua2nya bisa aja dituker, toh hasilnya akan sama
mas mau tanya one way anova bisa ndak dipakek pada data kualitatif?
yap bisa aja,,anova bebas koq,,
hanya membandingkan mean, misalnya dengan mengkategorikan salah satu variabel, kemudian dibandingkan dengan hasilnya
mau tanya donk,,,,,,,,,,,,,,
uji anova ada ketentuan jumlh n nya berapa gtu gk ?
yah, makin banyak n-nya makin bagus,,
tapi 30 juga dah memenuhi syarat minimal
ijin numpang ngopy postingannya…..besok kalo ada yang ruet beta tanya ya….tq
hahahah,,boleh
syarat uji anova apakah distribusi data harus normal pak?
kata dosen saya, data itu yg penting udah valid dan reliabel udah memenuhi syarat untuk uji selanjutnya.
terima kasih mohon pencerahannya.
tidak harus, sampel yang digunakan juga bebas (independen)
mas, rumus uji kesejajaran dan kesamaan garis regresi sederhana gimana ya?
nominal sm interval pake uji apa mas anova jg y??
misal sumber informasi (ada 8) dengan perilaku seksual
ya,,bisa dengan anova atau t berpasangan
asslamualikum,,
mas mau tanya, apakah penggunaan uji ANAVA hanya dilihat dari jumlah sampel yg digunakan? apa jumlah variabel menentukan uji yg digunakan gak?
kalo misal judulnya gne: pengaruh metode X terhadap prestasi blajar siswa ditinjau dari Y,,
uji yg digunakan apa mas?
termnya jelas,anova digunakan untuk membandingkan 2 atau beberapa data atau kelompok percobaan,,untuk jumlah kelompok percobaan/sampel itu bebas,,hanya semakin banyak akan semakin baik..
ya, jumlah variabel ga ada kaitannya dengan jenis uji statistik yang digunakan, yang membedakan hanya jenis data apakah itu data yang kelompok sampel yang berhubungan atau independen,,apakah populasi data menyebar normal atau tidak,dan lain2..kamu baca deh tentang konsep statistik parametrik dan non-parametrik,,disitu kamu akan lebih jelas
untuk uji saling pengaruh biasanya digunakan regresi linier baca disini >>>
jumlah variabel ga akan terlalu menentukan jenis uji,,sebenernya bebas aja dalam penggunaan anava,,bahkan dengan sampel 10 pun kita bisa
untuk uji saling pengaruh lebih tepat digunakan regresi,,tapi terlebih dahulu dilihat datanya apakah terdapat hubungan linier apa tidak,,jika datanya saling lepas atau sifatnya membandingkan,,baru dapat rey gunakan anava..okey
mas tolong dong rumus manualnya……
hmmm statistik