Uji U Mann-Whitney


Uji Mann-Whitney U/Wilcoxon merupakan alternatif bagi uji-t. Uji Mann-Whitney U merupakan uji non-parametrik yang digunakan untuk membandingkan dua mean populasi yang berasal dari populasi yang sama. Uji Mann-Whitney U juga digunakan untuk menguji apakah dua mean populasi, apakah sama atau tidak.

Uji Mann-Whitney U biasanya digunakan dalam berbagai bidang, terutama lebih sering dalam Psikologi, medik/perawatan dan bisnis. Misalnya, pada psikologi, uji Mann-Whitney U digunakan untuk membandingkan sikap dan perilaku, dan lain-lain. Dalam bidang pengobatan, uji Mann-Whitney U digunakan untuk mengetahui efek obat apakah sama atau tidak, selain itu juga bisa digunakan untuk menguji apakah obat tertentu dapat menyembuhkan penyakit atau tidak. Dalam Bisnis, uji Mann-Whitney U dapat digunakan untuk mengetahui preferensi orang-orang yang berbeda.

Asumsi yang berlaku dalam uji Mann-Whitney U adalah:

1. Uji Mann-Whitney U mengasumsikan bahwa sampel yang berasal dari populasi adalah acak,

2. Pada uji Mann-Whitney U sampel bersifat independen (berdiri sendiri),

3. Skala pengukuran yang digunakan adalah ordinal.

Hipotesis yang digunakan adalah:

H0: tidak ada perbedaan distribusi skor untuk populasi yang diwakilkan oleh kelompok eksperimen dan kontrol.

Ha: Skor untuk kelompok eksperimen secara statistik lebih besar daripada skor populasi kelompok kontrol.

Untuk menghitung nilai statistik uji Mann-Whitney U, rumus yang digunakan adalah sebagai berikut:

dimana:

U = Nilai uji Mann-Whitney

N1= sampel 1

N2= sampel 2

Ri = Ranking ukuran sampel

Ilustrasi Kasus:

Profesor Kalkulus ingin melihat apakah ujian kalkulus pada pagi hari maupun siang hari berpengaruh terhadap skor hasil yang didapatkan oleh para mahasiswanya. Oleh karena itu ia memilih 19 orang mahasiswa terbaiknya untuk melaksanakan ujian pada pagi hari maupun siang hari. Kelompok pertama terdiri dari 10 orang yang melaksanakan ujian pada pagi hari, dan sisanya 9 orang melaksanakan ujian pada siang hari. Skor yang dihasilkan adalah sebagai berikut:

1. Dengan SPSS 17.00, pertama-tama kita input datanya sebagai berikut: *perhatian SPSS tidak akan bisa membaca variabel kategorik yang dibaca string (pagi dan siang) dalam kasus ini, oleh karena itu pagi dan siang akan diganti dengan skor 0 untuk pagi, dan 1 untuk siang.

2. Kemudian di menubar pilih ANALYZE – NON-PARAMETRIC TEST – 2 INDEPENDENT SAMPLES seperti berikut ini:

3. Setelah muncul kotak dialog Two Independent Samples Test, masukkan variabel independen SKOR ke dalam kotak test variable list, dan masukkan variabel dependen WAKTU UJIAN ke kotak grouping variables, kemudian klik DEFINE RANGE,

4. Setelah muncul kotak dialog Two Independent Samples: Define.., anda dapat memasukkan pada group 1 angka 1 dan pada group 2 angka 2, karena sampel terdiri atas dua kelompok, seperti berikut; lalu klik CONTINUE

5. Jangan lupa untuk mencheklist Mann-Whitney di bagian bawah kiri, kemudian klik OK, maka akan ditampilkan output berikut:

6. Interpretasi:

Dari output Rank, dapat kita lihat bahwa nilai mean untuk mahasiswa yang ujian pada pagi hari (0) lebih besar daripada nilai mean mahasiswa yang ujian pada siang hari (11,90 > 7,89).

Dari Nilai uji Mann-Whitney U, dapat kita lihat pada output “Test Statisticb” dimana nilai statistik uji Z yang kecil yaitu -1,553 dan nilai sig.2-tailed adalah 0,120 > 0,05. Karena itu hasil uji tidak signifikan secara statistik, dengan demikian kita dapat menerima Hipotesis null dimana tidak ada perbedaan distribusi skor pada ujian pagi hari maupun siang hari.(yoz)

About these ads
    • Beatrice
    • Desember 5th, 2009

    waahh.. makasih…!!!

    • dedew
    • Februari 24th, 2010

    bisa tlg paparin cara menghitung manual gak???makasihh

    • rizzma
    • Mei 27th, 2010

    wewww…. sy pake regresi logistik (var dependen-nya dummy, var indep-nya rasio). Data tdk normal. Hasil olahan data menentang arah landasan teori T__T

    Jgn2 krn data tdk normal, atau krn sy salah ngolah-nya
    Hasil uji normalitas (semua jenis uji normalitas sy pake), grafik-ny menunjukkan data tdk normal (alias meliuk-liuk ke atas dan ke bawah garis diagonal).

    Lalu cara mengobatinya supaya NORMAL gmn ya?
    Apakah ada saran? Makasih

      • ariyoso
      • September 11th, 2010

      baca di bab Transformasi Data gih…kamu bisa rubah data kamu ke logaritma natural..pake fungsi ln dengan excell aja jadi…jamin deh pasti datanya langsung normal :)

  1. dikasi conto yang bergerak biar tambah ngerti, trus menggunakan SPSS tipe brapa???

    • rendi editya darmawan
    • November 12th, 2010

    ne q cba pke spss 17 kok eror y….tlong lbih detil lg lngkah2x…pemula neeee………

  2. dapusnya apa ya???

  3. salam kenal
    tutorialnya sangat mudah dipahami. bagaimana untuk uji 3 sample?

    • risa
    • Juli 1st, 2011

    mw nanya nich,,,,apa arti tanda negatif pada hasil nilai Z nya??????

      • S4L
      • Juli 1st, 2011

      risa,
      coba lihat tabel z, dan lihat nilai kritik untuk jumlah sampelnya, karena uji mann-whitney mengikuti sebaran z,
      nilai z untuk -1,55 adalah 0,06, maka nilai kritik alpha 0,120 > 0,06, karena itu kita menolak hipotesis null, karena nilai sig berada diluar distribusi probabilitas normal (distribusi z)

  4. Wow, awesome blog format! How lengthy have you been blogging for?

    you made running a blog look easy. The full glance
    of your site is wonderful, as neatly as the content material!

    • Sri
    • Mei 7th, 2013

    Sy pake spss 19. Kok error ?

      • S4L
      • Mei 27th, 2013

      versi gratisan kali..

  5. terimakasih

  1. No trackbacks yet.

Tinggalkan Balasan

Isikan data di bawah atau klik salah satu ikon untuk log in:

WordPress.com Logo

You are commenting using your WordPress.com account. Logout / Ubah )

Twitter picture

You are commenting using your Twitter account. Logout / Ubah )

Facebook photo

You are commenting using your Facebook account. Logout / Ubah )

Google+ photo

You are commenting using your Google+ account. Logout / Ubah )

Connecting to %s

Ikuti

Get every new post delivered to your Inbox.

Bergabunglah dengan 62 pengikut lainnya.

%d bloggers like this: