View
231
Download
0
Category
Preview:
Citation preview
UJI PERBEDAAN
(DIFFERENCES ANALYSIS)
1
(DIFFERENCES ANALYSIS)
Metode Riset Bisnis
One Sample vs. Two Samples2
Dalam analisis data, peneliti dapat
dihadapkan pada analisis atas one sample
atau two/more samples.
Jumlah sampel, one sample atau two samples
ditentukan berdasarkan “bagaimana “bagaimana “bagaimana “bagaimana data diperlakukan”, data diperlakukan”, data diperlakukan”, data diperlakukan”, bukan pada
“bagaimana data dikumpulkan”!“bagaimana data dikumpulkan”!“bagaimana data dikumpulkan”!“bagaimana data dikumpulkan”!
One Sample vs. Two Samples3
Two samples dibedakan menjadi 2 yaitu:
1. Two-related (paired) samples,
2. Two-independent samples,
4
Menguji Hipotesis
• Bila pvalue > nilai signifikan, berarti pvalue tidak
signifikan, berarti terima H0 dan tolak Ha.
H0 : Hipotesa Awal Ha : Hipotesa Alternatif
signifikan, berarti terima H0 dan tolak Ha.
Atau, hipotesis tidak terbukti atau tidak dapat
diterima.
• Bila pvalue ≤ nilai signifikan, berarti pvalue
signifikan, berarti tolak H0 dan terima Ha.
Atau, hipotesis terbukti atau dapat diterima.
5
Menguji Hipotesis
Besarnya nilai signifikansi (nilai alpha )
tergantung peneliti, yakni tergantung dari
level of confidence peneliti.
α
level of confidence peneliti.
Bila level of confidence = 95%, maka
= 0.05 (5%), yaitu nilai signifikansi
sebesar 5%.
α
6
Misalkan ingin dibuktikan hipotesis
� Rata-rata (mean) persepsi responden
terhadap kualitas menyeluruh produk
merek toko kategori makanan-minuman
One sample – Metric Data
merek toko kategori makanan-minuman
adalah di atas 4.0.
Dengan tingkat signifikansi =0.05, maka
hipotesis statistiknya dapat dirumuskan sbb:
α
7
One sample – Metric Data
H0: < 4.0µ > 4.0µ
Ha:
Karena variabel “persepsi terhadap kualitas
produk” diukur dengan skala interval
(metric), maka teknik statistik yang
digunakan adalah ONE SAMPLE t-Test.
8
One sample – Metric Data
ONE SAMPLE t-Test:
Dalam SPSS, langkah2nya sbb:
ANALYZE > COMPARE MEANS > ONE SAMPLE t-TEST > ANALYZE > COMPARE MEANS > ONE SAMPLE t-TEST >
Kemudian pilih variabel yang akan diuji nilai
mean-nya.
Two-Independent Samples9
� Misal: Responden Pria dan Wanita.
� Pengujian perbedaan, responden pria dan wanita
tersebut diperlakukan sebagai 2 sampel yang
berbeda/independent (seorang responden yg berjenis berbeda/independent (seorang responden yg berjenis
kelamin Pria, maka ia adalah anggota kelompok
sampel Pria; tidak mungkin ia pada saat yg
bersamaan, masuk ke kelompok sampel Wanita �
sehingga teknik pengujian yang digunakan adalah
two-independent samples.
10
Two Independent Samples
Contoh:
Apakah persepsi responden pria berbeda
signifikan dengan persepsi responden wanita
dalam menilai kualitas menyeluruh dari produk dalam menilai kualitas menyeluruh dari produk
merek toko kategori makanan-minuman.
Karena persepsi diukur dengan skala interval, maka
teknik statistik yang digunakan adalah t-Test Two-
Independent Samples.
11
Two Independent Samples
Dengan tingkat signifikansi = 0.05, maka
hipotesis statistiknya dirumuskan sbb:
µµ: =H µµ210
: =H
µµ211
: ≠H
Two Related (Paired) Samples
Sampel Berpasangan12
Two-related samples (paired samples) adalah
apabila kepada sekelompok sampel dilakukan
pengukuran sebanyak 2 kali untuk hal yang pengukuran sebanyak 2 kali untuk hal yang
berbeda, atau untuk hasil suatu treatment (Uji
sebelum dan sesudah treatment).
Two Related (Paired) Samples – Sampel Berpasangan
13
Contoh:
Akan diuji apakah persepsi responden dalam
menilai kualitas produk kategori makanan-
minuman berbeda signifikan dibandingkan minuman berbeda signifikan dibandingkan
dengan kategori non makanan-minuman.
Kelompok responden mengalami pengukuran 2x,
maka diperlakukan 2 sampel berpasangan �
teknik pengujian yang digunakan adalah
two-related/paired samples
14
Dengan tingkat signifikansi = 0.05,
hipotesis statistik-nya dirumuskan sbb:
Two Paired samples – Metric Data
α
H0: µD = 0
H1: µD ≠ 0
15
Two Paired samples – Metric Data
Variabel ke-1 “persepsi kualitas produk Ma-Min”
Variabel ke-2 “persepsi kualitas produk Non Ma-Min”
Untuk menguji perbedaan ke-2 sampel digunakan TWO
SAMPLES / PAIRED t-Test.SAMPLES / PAIRED t-Test.
Dalam SPSS, langkah2nya sbb:
ANALYZE > COMPARE MEANS > PAIRED SAMPLES t-TEST >
Kemudian pilih variabel-variabel yang akan diuji nilai
mean-nya.
Chi Square Analysis16
� Variabel-variabel yang diuji dengan teknik Chi-
square ( ) harus diukur dengan skala
nominal atau ordinal (non-metric data).
χ2
nominal atau ordinal (non-metric data).
� Untuk menggunakan chi-square, maka harus
dibuat tabulasi silang (cross-tabulation)
terlebih dahulu.
Chi-square Test
Contoh:
� Peneliti ingin menguji apakah gender responden
berasosiasi/berhubungan dengan toko dimana
responden membeli produk.
17
� “Gender” sebagai variabel ke-1, dan “nama toko”
sebagai variabel ke-2, merupakan data berskala
nominal (data non-metric), teknik statistik yang dipakai
untuk menguji asosiasi atau hubungan antara gender
dan toko yang dipilih adalah Chi-Square.
Chi-square Test
Dalam SPSS, Chi Square dioperasikan melalui:
ANALYZE > DESCRIPTIVE STATISTIC > CROSSTABS.
18
ANALYZE > DESCRIPTIVE STATISTIC > CROSSTABS.
Dalam kotak dialog
Crosstabs, klik STATISTIC & pilih CHI-SQUARE
Analisis Varian19
� Apabila uji perbedaan yang dilakukan
melibatkan rata-rata (mean) lebih dari 2 melibatkan rata-rata (mean) lebih dari 2
populasi atau kelompok sampel, teknik
statistik yang digunakan adalah analisis varian
atau ANOVA (analysis of variance).
Analisis Varian20
� Dalam bentuk paling sederhana, ANOVA memiliki 1
variabel dependen (data metrik atau dalam skala
interval atau rasio). Lalu 1 atau lebih variabel
independen (data non-metrik dalam skala nominal
atau ordinal).atau ordinal).
� Variabel independen ini disebut faktor. Kategorisasi
yang dilakukan terhadap variabel independen
disebut perlakuan (treatment).
Analisis Varian21
� Banyaknya kategori harus lebih dari 2, karena bilahanya 2 kategori, uji t-test bisa digunakan.
� Apabila hanya ada 1 variabel independen, makayang dipakai adalah ANOVA satu-arah (one-wayANOVA). Bila ada 2 variabel independen, makaANOVA). Bila ada 2 variabel independen, makaANOVA dua-arah (two-way ANOVA). Bila lebih dari 2variabel independen, digunakan ANOVA multi-arah (N-way ANOVA).
� Apabila sejumlah variabel independen terdiri darivariabel non-metrik dan metrik, maka teknik statistikyang digunakan adalah ANCOVA (analysis ofcovariance).
Analisis Varian22
� Dalam pengujian, formulasi hipotesis
statistiknya sbb:
H0: µ1 = µ2 = …. = µkH0: µ1 = µ2 = …. = µk
Ha: µ1 ≠ µ2 ≠ …. ≠ µk (tidak semua rata-rata
sama –setidaknya ada dua mean populasi
yang tidak sama).
Analisis Varian23
Contoh:
� Sebuah department store meneliti efek dari in-
store promotion (X) terhadap sales (Y).
� Variabel dependen � sales --- metric (skala rasio)
Variabel independen in-store promotion ---
Variabel dependen sales --- metric (skala rasio)
� Variabel independen ���� in-store promotion ---
nonmetric (skala nominal).
Dibagi dalam 3 kategori: (1) promosi high, (2)
promosi medium, dan (3) promosi low.
� Dalam SPSS, langkah2nya sbb:
ANALYZE > COMPARE MEANS > ONE WAY ANOVA
Data “In-Store Promotion”
24
Store Number Coupon Level In-Store Promotion Sales Clientel Rating1 1.00 1.00 10.00 9.002 1.00 1.00 9.00 10.003 1.00 1.00 10.00 8.004 1.00 1.00 8.00 4.005 1.00 1.00 9.00 6.006 1.00 2.00 8.00 8.007 1.00 2.00 8.00 4.008 1.00 2.00 7.00 10.009 1.00 2.00 9.00 6.00
10 1.00 2.00 6.00 9.0011 1.00 3.00 5.00 8.0012 1.00 3.00 7.00 9.0013 1.00 3.00 6.00 6.0013 1.00 3.00 6.00 6.0014 1.00 3.00 4.00 10.0015 1.00 3.00 5.00 4.0016 2.00 1.00 8.00 10.0017 2.00 1.00 9.00 6.0018 2.00 1.00 7.00 8.0019 2.00 1.00 7.00 4.0020 2.00 1.00 6.00 9.0021 2.00 2.00 4.00 6.0022 2.00 2.00 5.00 8.0023 2.00 2.00 5.00 10.0024 2.00 2.00 6.00 4.0025 2.00 2.00 4.00 9.0026 2.00 3.00 2.00 4.0027 2.00 3.00 3.00 6.0028 2.00 3.00 2.00 10.0029 2.00 3.00 1.00 9.0030 2.00 3.00 2.00 8.00
Uji ANOVA satu-arah (One-way ANOVA)
25
ANOVA
Sales
106.067 2 53.033 17.944 .000
79.800 27 2.956
Between Groups
Within Groups
Sum ofSquares df Mean Square F Sig.
79.800 27 2.956
185.867 29
Within Groups
Total
Nilai signifikansi dengan F test � 0.000 < pvalue 0.05, berarti
signifikan, sehingga kita menolak H0 dan menerima Ha .
Dengan demikian, tingkat in-store promotion terbukti memiliki
pengaruh yang signifikan terhadap penjualan.
Uji ANOVA dua-arah (Two-way ANOVA)
26
Misalkan ingin diketahui : apakah in-store
promotion dan kupon yang dikeluarkan
berpengaruh signifikan terhadap sales.
� Variabel dependen � sales --- metric (skala � Variabel dependen � sales --- metric (skala
rasio)
� Variabel independen, ada 2 yaitu:
X1 (in-store promotion) --- nonmetric (skala
nominal).
X2 (coupon) --- nonmetric (skala nominal).
Uji ANOVA dua-arah (Two-way ANOVA)27
Statistik uji yang digunakan adalah ANOVA dua-arah.
Dalam SPSS, langkah2nya sbb:
ANALYZE > GENERAL LINEAR MODEL > UNIVARIATE ANALYZE > GENERAL LINEAR MODEL > UNIVARIATE
Masukkan variabel dependen ke “Dependent
Variable” dan variabel independen ke “Fixed
Factor(s)”.
Uji ANOVA dua-arah (Two-way ANOVA)
28
Tests of Between-Subjects Effects
Dependent Variable: Sales
162.667a 5 32.533 33.655 .000
1104.133 1 1104.133 1142.207 .000
53.333 1 53.333 55.172 .000
106.067 2 53.033 54.862 .000
SourceCorrected Model
Intercept
coupon
promotio
Type III Sumof Squares df Mean Square F Sig.
106.067 2 53.033 54.862 .000
3.267 2 1.633 1.690 .206
23.200 24 .967
1290.000 30
185.867 29
promotio
coupon * promotio
Error
Total
Corrected Total
R Squared = .875 (Adjus ted R Squared = .849)a.
Nilai signifikansi Coupon*Promotion 0.206 > pvalue 0.05 � tidak
signifikan, artinya terima H0 dan tolak H1.
Jadi,tingkat in-store promotion dan kupon yang dikeluarkan tidak
memilki pengaruh yang signifikan terhadap penjualan.
Uji ANCOVA (Analysis of Covariance)
29
� Misalkan ingin diketahui: apakah in-store
promotion dan kupon yang dikeluarkan
berpengaruh signifikan terhadap sales, sementara
kita mengontrol pengaruh dari client.
� Variabel dependen � sales --- metric (skala rasio)� Variabel dependen � sales --- metric (skala rasio)
� Variabel independen, ada 3 �
X1 (in-store promotion) --- nonmetric (skala
nominal).
X2 (coupon) --- nonmetric (skala nominal).
X3 (client)���� metric (skala rasio)
Uji ANCOVA (Analysis of Covariance)
30
Karena variabel independen terdiri atas data metric
dan non-metric, maka statistik uji yang digunakan
adalah ANCOVA.
Dalam SPSS, langkah2nya sbb:Dalam SPSS, langkah nya sbb:
ANALYZE > GENERAL LINEAR MODEL > UNIVARIATE
Masukkan variabel dependen ke “Dependent
Variable”, kemudian variabel independen non metric
ke “Fixed Factor(s)”, dan variabel independen metric
ke “Covariate(s)”.
Uji ANCOVA (Analysis of Covariance)
31
Tests of Between-Subje cts Effects
Dependent Variable: Sales
163.505a 6 27.251 28.028 .000
103.346 1 103.346 106.294 .000
.838 1 .838 .862 .363
53.333 1 53.333 54.855 .000
SourceCorrected Model
Intercept
clientel
coupon
Type III Sumof Squares df Mean Square F Sig.
106.067 2 53.033 54.546 .000
3.267 2 1.633 1.680 .208
22.362 23 .972
1290.000 30
185.867 29
promotio
coupon * promotio
Error
Total
Corrected Total
R Squared = .880 (Adjus ted R Squared = .848)a.
Nilai signifikansi Clientel 0.363 > pvalue 0.05, � tidak signifikan, jadi
terima H0 dan tolak H1.
Dengan demikian dapat dikatakan bahwa tingkat in-store promotion
dan kupon yang dikeluarkan serta client tidak memilki pengaruh yang
signifikan terhadap penjualan.
Recommended