Cara Melakukan Uji t Parsial dalam Analisis Regresi dengan SPSS
Cara Melakukan Uji t Parsial dalam Analisis Regresi dengan SPSS | Baik selamat pagi, setelah selesai melakukan analisis regresi linear berganda dengan SPSS, maka pada artikel kali ini kita akan melanjutkan dengan pemaknaan atau penafsiran dari hasil analisis tersebut melalui uji t. Adapun untuk pembahasan lengkapnya mari kita mulai.
Uji t merupakan salah satu uji hipotesis penelitian dalam analisis regresi linear sederhana maupun analisis regresi linear multiples (berganda). Uji t bertujuan untuk mengetahui apakah variabel bebas atau variabel independen (X) secara parsial (sendiri-sendiri) berpengaruh terhadap variabel terikat atau variabel dependen (Y).
Contoh Kasus Uji t Parsial dalam Analisis Regresi
Saya akan memperlihatkan tabel output SPSS dari hasil analisis regresi linear multiples (berganda) yang sudah kita praktekkan pada artikel sebelumnya. Adapun hasil tersebut dapat anda lihat pada gambar di bawah ini.
Dari tabel output SPSS "Coefficients" di atas, kita akan melakukan uji untuk mengetahui apakah varaibel Motivasi (X1) dan Minat (X2) secara parsial berpengaruh terhadap variabel Prestasi (Y). Adapun hipotesis yang kita ajukan dalam penelitian ini adalah:
Dasar Pengambilan Keputusan Uji t Parsial dalam Analisis Regresi
Uji t merupakan salah satu uji hipotesis penelitian dalam analisis regresi linear sederhana maupun analisis regresi linear multiples (berganda). Uji t bertujuan untuk mengetahui apakah variabel bebas atau variabel independen (X) secara parsial (sendiri-sendiri) berpengaruh terhadap variabel terikat atau variabel dependen (Y).
Contoh Kasus Uji t Parsial dalam Analisis Regresi
Saya akan memperlihatkan tabel output SPSS dari hasil analisis regresi linear multiples (berganda) yang sudah kita praktekkan pada artikel sebelumnya. Adapun hasil tersebut dapat anda lihat pada gambar di bawah ini.
Dari tabel output SPSS "Coefficients" di atas, kita akan melakukan uji untuk mengetahui apakah varaibel Motivasi (X1) dan Minat (X2) secara parsial berpengaruh terhadap variabel Prestasi (Y). Adapun hipotesis yang kita ajukan dalam penelitian ini adalah:
- H1 atau hipotesis pertama: ada pengaruh Motivasi (X1) terhadap Prestasi (Y).
- H2 atau hipotesis kedua: ada pengaruh Minat (X2) terhadap Prestasi (Y).
Dasar Pengambilan Keputusan Uji t Parsial dalam Analisis Regresi
Untuk melakukan uji hipotesis penelitian di atas, maka lebih dahulu kita harus mengetahui dasar pengambilan keputusan dalam uji t parsial. Dalam hal ini ada dua acuan yang dapat kita pakai sebagai dasar pengambilan keputusan, pertama dengan melihat nilai signifikansi (Sig), dan kedua membandingkan antara nilai t hitung dengan t tabel.
Berdasarkan Nilai Signifikansi (Sig.)
UPDATE INFO: JUM'AT, 08 MARET 2019Berdasarkan Nilai Signifikansi (Sig.)
- Jika nilai Signifikansi (Sig). < probabilitas 0,05 maka ada pengaruh variabel bebas (X) terhadap variabel terikat (Y) atau hipotesis diterima.
- Jika nilai Signifikansi (Sig). > probabilitas 0,05 maka tidak ada pengaruh variabel bebas (X) terhadap variabel terikat (Y) atau hipotesis ditolak.
Berdasarkan Perbandingan Nilai t hitung dengan t tabel
1. Melakukan Uji t Parsial (Uji t Pertama "Motivasi")
Uji t pertama dilakukan untuk mengetahui apakah ada pengaruh Motivasi (X1) terhadap Prestasi (Y).
Berdasarkan Nilai Signifikansi (Sig.)
Berdasarkan tabel output SPSS "Coefficients" di atas diketahui nilai Signifikansi (Sig) variabel Motivasi (X1) adalah sebesar 0,395. Karena nilai Sig. 0,395 > probabilitas 0,05, maka dapat disimpulkan bahwa H1 atau hipotesis pertama ditolak. Artinya tidak ada pengaruh Motivasi (X1) terhadap Prestasi (Y).
Perbandingan Nilai t hitung dengan t tabel (Uji t Pertama)
Berdasarkan output SPSS di atas diketahui nilai t hitung variabel motivasi adalah sebesar 0,894. Karena nilai t hitung 0,894 < t tabel 2,262, maka dapat disimpulkan bahwa H1 atau hipotesis pertama ditolak. Artinya tidak ada pengaruh Motivasi (X1) terhadap Prestasi (Y).
- Jika nilai t hitung > t tabel maka ada pengaruh variabel bebas (X) terhadap variabel terikat (Y) atau hipotesis diterima.
- Jika nilai t hitung < t tabel maka tidak ada pengaruh variabel bebas (X) terhadap variabel terikat (Y) atau hipotesis ditolak.
1. Melakukan Uji t Parsial (Uji t Pertama "Motivasi")
Uji t pertama dilakukan untuk mengetahui apakah ada pengaruh Motivasi (X1) terhadap Prestasi (Y).
Berdasarkan Nilai Signifikansi (Sig.)
Berdasarkan tabel output SPSS "Coefficients" di atas diketahui nilai Signifikansi (Sig) variabel Motivasi (X1) adalah sebesar 0,395. Karena nilai Sig. 0,395 > probabilitas 0,05, maka dapat disimpulkan bahwa H1 atau hipotesis pertama ditolak. Artinya tidak ada pengaruh Motivasi (X1) terhadap Prestasi (Y).
Perbandingan Nilai t hitung dengan t tabel (Uji t Pertama)
Berdasarkan output SPSS di atas diketahui nilai t hitung variabel motivasi adalah sebesar 0,894. Karena nilai t hitung 0,894 < t tabel 2,262, maka dapat disimpulkan bahwa H1 atau hipotesis pertama ditolak. Artinya tidak ada pengaruh Motivasi (X1) terhadap Prestasi (Y).
Rumus untuk Mencari Nilai t tabel:
t tabel = (α/2 ; n-k-1 atau df residual)
t tabel = (0,05/2 ; 12-2-1)
t tabel = (0,05/2 ; 12-2-1)
t tabel = (0,025 ; 9)
Keterangan: angka 9 ini sebenarnya sudah ada secara otomatis pada tabel output SPSS, tanpa perlu kita hitung dengan rumus manual seperti cara di atas. Letaknya ada di tabel output "ANOVA". Lihat gambar.
Maka t tabel = angka 0,025 ; 9 ini kemudian kita cari pada distribusi nilai t tabel statistik maka ditemukan nilai t tabel sebesar 2,262. Lihat gambar.
[Download distribusi nilai t tabel statistik lengkap]
Keterangan:
a= tingkat kepercayaan penelitian, dalam hal ini a= 0,05.
n= jumlah sampel yang digunakan, dalam hal ini adalah 12 orang siswa.
k= jumlah variabel independen, dalam hal ini ada 2 variabel yakni motivasi dan minat.
df residual= derajad kebebasan nilai residual.
Kurva Regresi Uji t Parsial (Uji t Pertama)
Berdasarkan gambar kurva regresi di atas, diketahui nilai t hitung sebesar 0,894 terletak di area tidak ada pengaruh. Dengan demikian dapat ditarik sebuah kesimpulan bahwa H1 atau hipotesis pertama ditolak yang berarti tidak ada pengaruh Motivasi (X1) terhadap Prestasi (Y).
2. Melakukan Uji t Parsial (Uji t Kedua "Minat")
t tabel = (α/2 ; n-k-1 atau df residual)
t tabel = (0,05/2 ; 12-2-1)
t tabel = (0,05/2 ; 12-2-1)
t tabel = (0,025 ; 9)
Keterangan: angka 9 ini sebenarnya sudah ada secara otomatis pada tabel output SPSS, tanpa perlu kita hitung dengan rumus manual seperti cara di atas. Letaknya ada di tabel output "ANOVA". Lihat gambar.
Maka t tabel = angka 0,025 ; 9 ini kemudian kita cari pada distribusi nilai t tabel statistik maka ditemukan nilai t tabel sebesar 2,262. Lihat gambar.
[Download distribusi nilai t tabel statistik lengkap]
Keterangan:
a= tingkat kepercayaan penelitian, dalam hal ini a= 0,05.
n= jumlah sampel yang digunakan, dalam hal ini adalah 12 orang siswa.
k= jumlah variabel independen, dalam hal ini ada 2 variabel yakni motivasi dan minat.
df residual= derajad kebebasan nilai residual.
Kurva Regresi Uji t Parsial (Uji t Pertama)
Berdasarkan gambar kurva regresi di atas, diketahui nilai t hitung sebesar 0,894 terletak di area tidak ada pengaruh. Dengan demikian dapat ditarik sebuah kesimpulan bahwa H1 atau hipotesis pertama ditolak yang berarti tidak ada pengaruh Motivasi (X1) terhadap Prestasi (Y).
2. Melakukan Uji t Parsial (Uji t Kedua "Minat")
Uji t kedua dilakukan untuk mengetahui apakah ada pengaruh Minat (X2) terhadap Prestasi (Y).
Berdasarkan Nilai Signifikansi (Sig.)
Berdasarkan tabel output SPSS "Coefficients" di atas diketahui nilai Signifikansi (Sig) variabel Minat (X2) adalah sebesar 0,006. Karena nilai Sig. 0,006 < probabilitas 0,05, sehingga dapat disimpulkan bahwa H2 atau hipotesis kedua terima. Artinya ada pengaruh Minat (X2) terhadap Prestasi (Y).
Perbandingan Nilai t hitung dengan t tabel (Uji t Kedua)
Berdasarkan output SPSS di atas diketahui nilai t hitung variabel minat adalah sebesar 3,567. Karena nilai t hitung 3,567 > t tabel 2,262, maka dapat disimpulkan bahwa H2 atau hipotesis kedua terima. Artinya ada pengaruh Minat (X2) terhadap Prestasi (Y).
Berdasarkan gambar kurva regresi di atas, diketahui nilai t hitung sebesar 3,567 terletak di area pengaruh positif. Dengan demikian dapat ditarik sebuah kesimpulan bahwa H2 atau hipotesis kedua diterima yang berarti ada pengaruh positif Minat (X2) terhadap Prestasi (Y).
Catatan: Pengaruh positif disebut juga dengan pengaruh searah. Maksudnya adalah jika variabel Minat (X2) mengalami peningkatan maka variabel Prestasi (Y) juga akan mengalami peningkatan. Atau dengan kata lain semakin tinggi minat belajar seorang siswa maka akan mampu meningkatkan prestasi belajar.
Setelah kita mengetahui hasil uji t parsial untuk variabel motivasi dan minat terhadap prestasi belajar dalam analisis regresi linear berganda, maka selanjutnya kita akan melakukan uji F untuk mengetahui apakah variabel Motivasi (X1) dan Minat (X2) secara simultan (bersama-sama) berpengaruh terhadap variabel Prestasi (Y). Adapun pembahasan tentang ini terdapat dalam artikel: Cara Melakukan Uji F Simultan dalam Analisis Regresi
Demikian pembahasan kita pada kesempatan kali ini, semoga sukses dan lancar ya untuk penelitiannya. Selanjutnya, jika anda suka dengan panduan ini silahkan anda bagikan ke media sosial, supaya ilmu ini dapat bermanfaat bagi banyak orang yang membutuhkannya. Terimakasih.
[Kata Kunci Pencarian: Cara Melakukan Uji t Parsial dalam Analisis Regresi dengan SPSS, Langkah-Langkah Uji t Parsial dalam Analisis Regresi Linear Berganda, Rumus Mencari Distribusi Nilai t Tabel dalam Analisis Regresi Multiples, Dasar Pengambilan Keputusan untuk Uji t Parsial dalam Analisis Regresi, Cara Mudah Melakukan Uji t dengan SPSS]
Berdasarkan Nilai Signifikansi (Sig.)
Berdasarkan tabel output SPSS "Coefficients" di atas diketahui nilai Signifikansi (Sig) variabel Minat (X2) adalah sebesar 0,006. Karena nilai Sig. 0,006 < probabilitas 0,05, sehingga dapat disimpulkan bahwa H2 atau hipotesis kedua terima. Artinya ada pengaruh Minat (X2) terhadap Prestasi (Y).
Perbandingan Nilai t hitung dengan t tabel (Uji t Kedua)
Berdasarkan output SPSS di atas diketahui nilai t hitung variabel minat adalah sebesar 3,567. Karena nilai t hitung 3,567 > t tabel 2,262, maka dapat disimpulkan bahwa H2 atau hipotesis kedua terima. Artinya ada pengaruh Minat (X2) terhadap Prestasi (Y).
Kurva Regresi Uji t Parsial (Uji t Kedua)
Berdasarkan gambar kurva regresi di atas, diketahui nilai t hitung sebesar 3,567 terletak di area pengaruh positif. Dengan demikian dapat ditarik sebuah kesimpulan bahwa H2 atau hipotesis kedua diterima yang berarti ada pengaruh positif Minat (X2) terhadap Prestasi (Y).
Catatan: Pengaruh positif disebut juga dengan pengaruh searah. Maksudnya adalah jika variabel Minat (X2) mengalami peningkatan maka variabel Prestasi (Y) juga akan mengalami peningkatan. Atau dengan kata lain semakin tinggi minat belajar seorang siswa maka akan mampu meningkatkan prestasi belajar.
Setelah kita mengetahui hasil uji t parsial untuk variabel motivasi dan minat terhadap prestasi belajar dalam analisis regresi linear berganda, maka selanjutnya kita akan melakukan uji F untuk mengetahui apakah variabel Motivasi (X1) dan Minat (X2) secara simultan (bersama-sama) berpengaruh terhadap variabel Prestasi (Y). Adapun pembahasan tentang ini terdapat dalam artikel: Cara Melakukan Uji F Simultan dalam Analisis Regresi
Demikian pembahasan kita pada kesempatan kali ini, semoga sukses dan lancar ya untuk penelitiannya. Selanjutnya, jika anda suka dengan panduan ini silahkan anda bagikan ke media sosial, supaya ilmu ini dapat bermanfaat bagi banyak orang yang membutuhkannya. Terimakasih.
[Kata Kunci Pencarian: Cara Melakukan Uji t Parsial dalam Analisis Regresi dengan SPSS, Langkah-Langkah Uji t Parsial dalam Analisis Regresi Linear Berganda, Rumus Mencari Distribusi Nilai t Tabel dalam Analisis Regresi Multiples, Dasar Pengambilan Keputusan untuk Uji t Parsial dalam Analisis Regresi, Cara Mudah Melakukan Uji t dengan SPSS]
Lihat Juga: VIDEO Uji t dan Uji F dalam Analisis Regresi Lengkap
Maaf pak mau nanya,kalo x1 , x2 tidak berpengaruh itu gimana ya,apakah afa acara agar berpengaruh.terimakasih
BalasHapusPermisi pak, saya mau tanya kalo nilai sig. 0,542 > 0,05
BalasHapusDan nilai thitung dan ttabel saya -0,614 < 2,003
Jadi itu kesimpulannya bagaimana yah pak ?
Assalamualaikum, maaf sebelumnya pak saya mau tanya, jika salah satu variabel bebas bernilai negatif dalam sumbangan relatif (SR) apakah variabel tersebut berpengaruh atau tidak? Contohnya hasil dari SR (-0,36). Mohon penjelasannya pak, Terima kasih sebelumnya
BalasHapusmaaf mas ijin bertanya, jika uji hipotesisnya mengenai pengaruh negatif hasil t hitung positif (0,587) dan t tabel 1,672 apakah t tabel tetap harus diubah jadi negatif dulu? dan bagaimana kesimpulannya jika hipotesis alternatifnya ditolak?
BalasHapusmas , mau tanya kalo hasilnya ngga berpengaruh apakah skripsi tetap bisa menggunakan variabel tersebut / harus ganti variable ?
BalasHapussebenernya tinggal lihat kurva regresi uji t aja
BalasHapuskalo -thitung <-ttabel, area nya ada di area pengaruh dan pengaruhnya negatif
apakah saya boleh wa pak untuk menanyakan tentang uji t dan f pak
BalasHapusselamat malam pakk, saya mau bertanya untuk penjelasan diatas referensinya ada tidak ya pak atau dari buku siapa pak ? Terimakasih
BalasHapusMas mau nanya, terus bedanya apa antara uji t parsial dari regresi berganda dengan regresi linear sederhana? kan sama-sama menguji satu variabel x terhadap variabel y? Makasih mas
BalasHapusMohon maaf pak mw nanya kalau dibagikan "Beta"negatif menarik kesimpulanny seperti apa pak
BalasHapusTerimakasih
Mas mau nanya,
BalasHapusRumus untuk mencari t tabel yang dipakai itu rumus siapa?
Trimakasih mohon jawabannya mas🙏
Soalnya dosen saya menanyakan dapat drimana rumus itu?
BalasHapusSaya mau tanya apabila t hitung sama dengan t tabel maka maksudnya apa ya pak?
BalasHapusMas mau bertanya. klo saya uji t nya hanya berdasarkan nilai sig nya saja, tidak memakai nilai t hitung boleh atau tidak ?
BalasHapusHallo bapak sahid, mohon bantuannya pak, bagaimana cara mebedakan uji satu sisi dan dua sisi ya pak? terima kasih
BalasHapusMas kalau t hitungnya 0.330 dan t tabelnya 6.314. Itu gimana ya? Itu t hitungnya untk 2 variabel. Jdi dia berpengaruh atau tdk ya? Mksi
BalasHapusSelamat siang pak,boleh di share gak bagaimana cara membuat kurva perbandingan thitung dan ttabelnya. Terimakasih
BalasHapusMau tanya kalau ttabelnya -0,924 thitung nya 1,833 apakah Honya diterima?
BalasHapusPak mau brtanya mengenai rumus penentuan t table, di beberapa artikel rumus nya hanya (a ; n-2). Kenapa berbeda dengan rumus diatas ya pak? terimakasih pak
BalasHapusMau nanya mas, saya akan melakukan penelitian Perbedaan return dan risk saham ,untuk penguujian saya menggunakan uji t dan kira2 analisis apa yg sebaiknya saya gunakan?
BalasHapusMaaf mas mau bertanya, apabila hipotesis kita negatif lalu hasil di uji t nya positif tetapi t hitung > t tabel dan sig nya 000 atau lebih kecil dari 0,05. Apakah bisa disebut diterima atau ditolak ya? Terimakasih
BalasHapusBagaimana cara membuat kurva uji T nya pak?
BalasHapusmakasih pak, sangat membantu dAn semoga ilmunya bermanfaat, bapak sehat selaly, di lancarkan rejekinya di jauhkan dari marabahaya.
BalasHapusalhmdulilah belajar dari sini banyak banget ilmu yang di dapatkan, bahasanya juga mudah di pahami
Selamat sore pak, saya ingin bertanya di hasil teori yang bapak terangkan tentang pengambilan keputusan uji F dan uji t pada dasar pengambilan keputusan, di buku2 yang saya baca tentang teori dan analisis hasil hanya ada satu cara untuk dasar pengambilan keputusannya pak yaitu mebandingkan nilai t hitung dan t tabel /f hitung dan f tabel. Buku yang bapak gunakan dari siapa ya pak saya ingin menambah reverensi saya tentang uji2 tersebut agar lebih mengerti pak. Terimakasih
BalasHapusMas kurva itu buat nya gimna ya ?
BalasHapusKak untuk membuat kurva nya bagaimana ya ?
BalasHapusTerimakasih atas jawabannya🙏
selamat sore pak, saya mau menanyakan pak, cara cari t tabel itu jumlah dari sampel kan pak ?
BalasHapuskalau untuk r tabelnya jumlah sampel di kurang 2 pak?
mohon jawbannya ya pak, terimakasih
pak saya mau tanya dong, memang sebelumnya sudah lihat dari beberapa komentar yang serupa juga prtanyaannya. saya mendapaptkan hasil sig > 0,05 dan r hitung 2,961 > r tabel 2,036. nah ini benar2 sudah teliti memang seperti itu hasilnya yang ada. lalu ada pencerahan lain tidak sih? keputusannya kalau begini seperti apa ya ? mohon bibingannya pak
BalasHapuspak saya mau tanya dong, memang sebelumnya sudah lihat dari beberapa komentar yang serupa juga prtanyaannya. saya mendapaptkan hasil sig > 0,05 dan r hitung 2,961 > r tabel 2,036. nah ini benar2 sudah teliti memang seperti itu hasilnya yang ada. lalu ada pencerahan lain tidak sih? keputusannya kalau begini seperti apa ya ? mohon bibingannya pak
BalasHapusMaaf Pak mau tanya kalau t hitung < t tabel (-2, 773 < 2,042) dengan nilai sih nya 0,011 < 0,05 itu hipotesis nya bagaimana ya pak? Terimakasih sebelumnya
BalasHapusMaaf terlambat update. Link download sudah saya perbaiki. Mohon dapat dipergunakan secara bijak dan semoga sukses lancar untuk tugas SPSS nya. terimakasih
BalasHapusOm sahid Raharjo. Tabel Annova itu bukannya untuk uji F ya, angka 9 itu bukannya untuk nilai Df 2?
BalasHapusPermisi pak, semoga di baca hehe..setelah di uji korelasi variabel X1 sd X5 didapat kan bahwa varaibel X1, X2, dan X5 kurang dari signifikansi terhadap 0,05. pertanyaan saya pak, apakah langkah selanjutnya variabel yang dipakai X1 sd X5 atau hanya yang lolos uji korelasi yaitu X1, X2, dan X5 ? Terima kasih pak
BalasHapusmau tanya pak, cara buat grafiknya gimana ya pak. terimakasih
BalasHapuslangkah untuk mengatasi itu kira2 bagaimana pak?
BalasHapusterima kasih
Bagaimana jika nilai sig saya pas 0.05 pak?
BalasHapusassalamualaikum, saya mau tanya. kalau nilai residual df di anova 7 sedangkan menghitung secara manual (11-2-1) = 8, nilai t tabel yang harus saya masukkan yang mana ya?
BalasHapusterimakasih
maaf mau tanya, uji analisis regresi linier berganda ini memakai sampel apa ya? paired test kah? one sample test? atau independent test? terimakasih 🙏
BalasHapusBusmillah.. Semoga dijawab Pak Sahid.
BalasHapusPak, saya sudah uji t hasilnya persepsi risiko berpengaruh postif terhadap niat beli ulang. Kalau dipikir persepsi risiko harusnya berpengaruh negatif kan ya pak, karena akan menurunkan niat beli ulang. Terus interprestasinya gimana ya Pak kalau berpengaruh positif?
Terimakasih sebelumnya Pak..
Assalaamu'alaikum.. Pak mohon maaf saya mau tanya, jika hasil uji T pada SPSS mengatakan tidak berpengaruh yang padahal hasil kuesionernya itu responden banyak yang menjawab Sangat Setuju. Itu gimana ya Pak? Logika dasarnya kan kalau banyak yang menjawab Sangat Setuju berarti hasilnya seharusnya dapat berpengaruh??
BalasHapusSelamat pagi pak, maaf Pak saya mau bertanya, bagaimana kesimpulan yang didapat jika dianalisis regresi linier berganda hasilnya positif namun di uji t tidak berpengaruh dan tidak signifikan pak? Dan apakah kasus spt ini wajar pak?
BalasHapuspak mau tanya apakah jika nilai sig constan y lebih dari 0,05 (0,443) itu tidak masalah,
BalasHapussedangkan untuk nilai x1 dan x2 di bawah 0,05
Asslamualaikum pak
BalasHapusSaya mau tanya jika uji T saya nilai Sig nya 0.325 nah maka dari itu tidak berpengaruh ,nah saya mau tanya alasannya tidak beperngaruh itu kenapa ya pak , apakah ada interpretasi tidak berpengaruhnya . Terimakasih semoga di jawab
Assalamualaikum pak
BalasHapusSaya mau bertanya , uji T saya signya ada yang 0.324 nah maka dari itu tidak berpengaruh , nah yang saya mau tanyakan itu alasan dari tidak berpengaruhnya itu apa ya
Apakah ada interpretasi dari tidaj berpengaruhnya uji T pak
Terimakasih semoga di jawab
selamat siang pak izin bertnya, jika menguji hipotesis X dengan Y1 dan Y2 itu gimana yah kak? kemudian cara pengujia dan langkah2nya di spss gimana pak? terima kasih sebelumnya
BalasHapusalhamdulillah, terimakasih banyak atas ilmu yang diberikan. membantu banget buat skripsi aku :->
BalasHapusselamat malam pak, ijin bertanya, berarti jika salah satu variabel ada yang nilai Sig. nya sebesar 0,000 ini gak jadi masalah kan pak?
BalasHapusp-value sepengetahuan saya nilai prob hitung yang dibandingkan dengan alpha 5%. Kalau dari output spss di kolom sig
BalasHapussig 5% itu tingkat signifikan. nilai alpha itu bisa 1%-10% tergantung kita meneliti perilaku. Yang mana variansinya sangat tinggi. Kalo penelitian kedokteran alphanya 0,000001% karena menyangkut nyawa
BalasHapusKa rumus t tabelnya itu dari mana ya? Apakah ada referensinya?
BalasHapusKa untuk rumus t tabel apakah terdapat referensinya?
BalasHapus