Bimbingan Menjawab Soal Uji Two Way Anova dengan SPSS Lengkap

Bimbingan Menjawab Soal Uji Two Way Anova dengan SPSS Lengkap | Penggunaan uji anova dalam analisis data penelitian pada dasarnya bertujuan untuk mengetahui apakah ada perbedaan yang signifikan (perbedaan yang bermakna) pada nilai rata-rata dari beberapa kelompok data. Uji analisis anova atau sering disebut dengan istilah uji F ini, secara umum dibedakan menjadi 2 (dua) macam, yakni uji anova satu faktor (one way anova) dan uji anova dua faktor (two way anova). Perbedaan antara kedua analisis tersebut, yakni terletak pada jumlah faktor atau variabel bebas yang dipakai dalam sebuah penelitian. Jika analisis pada uji one way anova hanya teridiri dari 1 faktor saja, maka dalam uji two way anova analisis mampu digunakan untuk mengukur 2 faktor sekaligus. Oleh karenanya, uji two way anova disebut juga dengan nama uji faktorial. Sementara itu, selain dapat diigunakan untuk mengetahui perbedaan antara beberapa kelompok data (variable faktor), uji two way anova dapat juga berguna untuk mendeteksi apakah terdapat interaksi antar-faktor dalam menentukan variabel terikat (dependen).

PERSYARATAN DASAR UJI TWO WAY ANOVA

Setidaknya terdapat 4 persyaratan atau prosedur yang harus terpenuhi sebelum kita dapat melakukan uji two way anova guna menganalisis data penelitian atau menguji hipotesis. Adapun 4 persyaratan ini adalah sebagai berikut.

1. Nilai Standardized Residual haruslah berdistribusi normal. Inilah syarat pertama yang harus terpenuhi sebelum kita melakukan uji two way anova. Oleh karena itu, kita perlu melakukan uji normalitas standardized residual terlebih dahulu untuk mendeteksi apakah nilai tersebut normal atau tidak. Jika ternyata setelah pengujian dilakukan menunjukkan hasil tidak normal. Maka kita harus melupakan uji two way anova, dan beralih ke statistik non parametrik | Panduan: Praktik Uji Normalitas Standardized Residual dalam Two Way Anova SPSS
2. Populasi-populasi dari varian data adalah sama atau homogen. Cara mendeteksinya adalah dengan melakukan uji homogenitas. Catatan: uji homogenitas dapat dilakukan sekaligus pada saat kita melakukan uji two way anova ini.
3. Sampel yang digunakan tidak berhubungan satu sama lain. Maksudnya masing-masing populasi saling independen di dalam kelompoknya.
4. Persyaratan yang terakhir yaitu berkaitan dengan jenis data yang dipakai. Dimana untuk data variabel dependen (variabel terikat) harus berskala interval atau rasio. Sementara untuk data variabel independen (variabel bebas/faktor) adalah berskala kategorial.

CONTOH SOAL UJI TWO WAY ANOVA

Seorang peneliti ingin mengetahui apakah terdapat berbedaan hasil belajar siswa SMP berdasarkan jenjang pendidikan terakhir orang tua dan jenis kelamin siswa tersebut. Faktor jenjang pendidikan terakhir orang tua terdiri dari 3 (tiga) taraf, yaitu SMP, SLTA, dan Perguruan Tinggi (PT). Sementara faktor jenis kelamin terdiri dari 2 (dua) taraf, yakni Laki-laki dan Perempuan. Adapun data yang dikumpulkan oleh peneliti sebagaimana tabel dibawah ini.

HIPOTEISIS YANG DIAJUKAN DALAM UJI TWO WAY ANOVA

Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan taraf signifikansi 5%. Adapun hipotesis yang hendak di uji oleh peneliti adalah sebagai berikut.

1. Ada perbedaan hasil belajar matematika siswa berdasarkan jenjang pendidikan terakhir orang tua.
2. Ada perbedaan hasil belajar matematika siswa berdasarkan jenis kelamin siswa.
3. Ada interaksi jenjang pendidikan terakhir orang tua dengan jenis kelamin siswa dalam menentukan hasil belajar matematika siswa.

PERSIAPAN DATA SEBELUM MELAKUKAN UJI TWO WAY ANOVA

Untuk mepermudah kita dalam melakukan analisis data menggunakan metode uji two way anova dengan SPSS, maka sebaiknya kita membuat pengkodean data terlebih dalulu untuk variabel faktor, yakni data jenjang pendidikan terakhir orang tua dan data jenis kelamin siswa. Pengkodean data untuk jenjang pendidikan terakhir orang tua dengan ketentuan: kode 1 untuk SMP, kode 2 untuk SLTA dan kode 3 untuk PT. Hasil pengkodean data tersebut dapat dilihat pada tebel dibawah ini.

Selanjutnya pengkodeaan data untuk data jenis kelamin siswa dengan ketentuan: kode 1 untuk Laki-laki dan kode 2 untuk Perempuan. Hasilnya sebagai berikut.

[Untuk latihan anda bisa mendownload semua data excel dan data.sav SPSS yang sudah saya susun | Download Data]

LANGKAH-LANGKAH UJI TWO WAY ANOVA DENGAN SPSS

Seperti biasa, langkah-langkah uji two way anova dengan SPSS ini dilakukan dalam 3 tahapan, yakni penginputan data, analisis data dan ouput SPSS. Baik, langsung saja kita mulai tahap penginputan (memasukkan) data dalam program SPSS versi 21.

1. Pertama, buka program SPSS, lalu klik Variable View, pada bagian ini kita akan mengisi nama-nama variabel penelitian serta kelengkapan yang dibutuhkan:
Pertama yaitu variabel “Hasil Belajar Matematika”, maka isikan dengan ketentuan:
Name: tulis Hasil
Type: pilih Numeric
Width: pilih 8
Decimals: pilih 0
Label: ketikkan Hasil Belajar Matematika
Value: pilih None
Missing: pilih None
Columns: pilih 8
Align: pilih Right
Measure: pilih Scale
Role: pilih Input

Kedua adalah variabel “Jenjang Pendidikan Terakhir Orang Tua”, maka isikan dengan ketentuan:
Name: ketikkan Pendidikan
Type, Width, Decimals samakan pilihan sebagaimana variabel pertama
Label: ketikkan Jenjang Pendidikan Terakhir Orang Tua
Value: klik pada bagian none, maka akan muncul kotak dialog “Value Labels” untuk kotak Value ketikkan 1, lalu pada kotak Label isikan SMP, kemudian klik Add. Selanjutnya ketikkan 2 untuk kotak Value dan kotak Label isikan SLTA, lalu klik Add. Berikutnya, ketikkan 3 untuk kotak Value dan kotak Label isikan PT, lalu klik Add dan Ok. Jika sudah benar maka akan tampak seperti gambar dibawah ini

Missing: pilih None
Columns: pilih 8
Align: pilih Right
Measure: pilih Nominal
Role: pilih Input

Ketiga adalah variabel “Jenis Kelamin”, maka isikan dengan ketentuan:
Name: ketikkan Kelamin
Type, Width, Decimals samakan pilihannya seperti variabel pertama dan kedua
Label: ketikkan Jenis Kelamin
Value: klik pada bagian none, maka akan muncul kotak dialog “Value Labels” untuk kotak Value ketikkan 1, lalu pada kotak Label isikan Laki-laki, kemudian klik Add. Selanjutnya, ketikkan 2 untuk kotak Value dan kotak Label isikan Perempuan, lalu klik Add dan Ok. Maka tampilannya tampak sebagaimana gambar berikut.

Missing: pilih None
Columns: pilih 8
Align: pilih Right
Measure: pilih Nominal
Role: pilih Input
Lihat tampilan “Variabel View” secara keseluruhan

2. Jika anda sudah benar-benar yakin, maka langkah berikutnya adalah klik Data View, kemudian masukkan data penelitian yang sudah kita kodekan di atas sesuai masing-masing variabel. Lihat gambar penginputan data

3. Selanjutnya kita akan masuk pada tahap analisis data caranya dari menu SPSS klik Analyze – General Linier Model – Univariate…

4. Dengan demikian maka akan muncul kotak dialog “Univariate”, selanjutnya klik variabel Hasil Belajar Matematika, lalu masukkan ke kotak Dependent Variable. Klik variabel Jenjang Pendidikan dan Jenis Kelamin ke kotak Fixed Factor(s), lalu klik Options

5. Setelah klik Options, maka akan muncul kotak dialog “Univariate: Options” masukkan variabel Pendidikan, Kelamin dan Pendidikan*Kelamin ke kolom Display Means for, kemudian pada kolom “Display” beri tanda centang (V) untuk Descriptives statistics dan Homogeneity tests, lalu klik Continue

6. Terakhir klik Ok untuk menampilan Output SPSS.

INTERPRETASI OUTPUT UJI TWO WAY ANOVA DALAM SPSS

Supaya kita dapat memahami dengan baik makna dari masing-masing output Univariate Analysis of Variance tersebut, maka penjelasan dari output ini akan saya bagi untuk masing-masing output SPSS.

Output Pertama “Between-Subjects Factors”

Dalam output di atas kita disuguhkan tentang hasil dari subjek-subjek yang kita teliti. Subjek-subjek yang kita teliti dimasukkan dalam analisis data sesuai dengan faktor yang berbeda antar masing-masing variabel.

Output Kedua “Descriptive statistics”

Bagian output ini menampilkan ringkasan statistik deskriptif dari data yang dianalisis. Statistik deskriptif tersebut mencakup nilai mean, standar deviasi dan N atau jumlah masing-masing data.

Output Ketiga “Levene's Test of Equality of Error Variances”

Output Levene's ini digunakan untuk mengetahui apakah masing-masing varian dari variabel terikat (dependent) adalah sama atau homogen. Adapun dasar pengambilan keputusan dalam uji homogenitas adalah sebagai berikut.

1. Jika nilai Signifikansi (Sig.) lebih besar dari > 0,05, maka itu artinya varian variabel hasil belajar matematika adalah sama atau homogen.
2. Jika nilai Signifikansi (Sig.) lebih kecil dari < 0,05, maka itu artinya varian variabel hasil belajar matematika adalah tidak sama atau heterogen.

Berdasarkan output di atas diketahui bahwa nilai Signifikansi (Sig.) adalah sebesar 0,748 > 0,05, sehingga dapat disimpulkan bahwa varian variabel hasil belajar matematika adalah sama atau homogen. Karena varian tersebut bersifat homogen maka itu artinya persyaratan dalam uji two way anova sudah terpenuhi.

Output Keempat “Tests of Between-Subjects Effects”

Tests of Between-Subjects Effects adalah output untuk uji hipotesis penelitian ini. Kolom pertama menunjukkan faktor apa saja yang yang ada dalam penelitian ini, kolom kedua menunjukkan jumlah kuadrat (JK), kolom ketiga menujukkan derajat kebebasan (df), kolom keempat menunjukkan rata-rata kuadrat (KT), kolom kelima menunjukkan F hitung, dan kolom keenam menunjukkan nilai signifikansi (Sig.).

DASAR PENGAMBILAN KEPUTUSAN DALAM UJI TWO WAY ANOVA

1. Jika nilai signifikansi (Sig.) < 0,05, maka ada perbedaan hasil belajar matematika siswa berdasarkan variabel faktor.
2. Jika nilai signifikansi (Sig.) > 0,05, maka tidak ada perbedaan hasil belajar matematika siswa berdasarkan variabel faktor.

PENGUJIAN HIPOTESIS DALAM UJI TWO WAY ANOVA SPSS

1. Melakukan pengujian hipotesis pertama, berdasarkan output yang saya berikan warna merah, diperoleh nilai Sig. sebesar 0,000 < 0,05, sehingga hipotesis yang menyatakan bahwa “ada perbedaan hasil belajar matematika siswa berdasarkan jenjang pendidikan terakhir orang tua” dapat diterima.
2. Melakukan pengujian hipotesis kedua, berdasarkan output yang saya beri warna biru, diperoleh nilai Sig. sebesar 0,685 > 0,05, sehingga hipotesis yang menyatakan bahwa “ada perbedaan hasil belajar matematika siswa berdasarkan jenis kelamin siswa” ditolak.
3. Melakukan pengujian hipotesis ketiga, berdasarkan output yang saya berikan warna hijau, diperoleh nilai Sig. sebesar 0,490 > 0,05, maka hipotesis yang menyatakan bahwa “ada interaksi jenjang pendidikan terakhir orang tua dengan jenis kelamin siswa dalam menentukan hasil belajar matematika siswa” ditolak.

Output Kelima “Estimated Marginal Means”

Output bagian kelima ini menjelaskan tentang perbedaan nilai rata-rata hasil belajar matematika berdasarkan jenjang pendidikan terakhir orang tua dan jenis kelamin siswa secara desktiptif.

Demikianlah Bimbingan Menjawab Soal Uji Two Way Anova dengan SPSS yang bisa saya bagikan kepada kawan-kawan semua. Untuk pengembangannya kawan-kawan bisa berlatih sendiri ya. Terimakasih telah berkenan membaca artikel di atas semoga dapat bermanfaat bagi kita semua.

Kajian Utama: VIDEO Bimbingan Mudah Cara Uji Two Way Anova dengan SPSS lengkap

[Search: Bimbingan Menjawab Soal Uji Two Way Anova dengan SPSS Lengkap, Cara melakukan Uji Analisis Two Way Anova dalam SPSS, Panduan Uji Two Way Anova SPSS, Langkah-langkah Uji Anova Dua Faktor dengan SPSS]

Share on Facebook

Share on Twitter

Share on Google+

Share on LinkedIn