ANALISIS BIVARIAT DATA KATEGORIK DAN NUMERIK Uji t dan … file©IgE_Analisis Bivariat (Uji t dan ANOVA)_Biostatistics/Nursing Unklab 2016 Page 4 Uji t Dependen Uji t dependen seringkali

©IgE_Analisis Bivariat (Uji t dan ANOVA)_Biostatistics/Nursing Unklab 2016 Page 1

ANALISIS BIVARIAT DATA KATEGORIK DAN NUMERIK Uji t dan ANOVA

Uji t Independen

Sebagai contoh kita gunakan data “ASI Eksklusif” yang sudah anda copy dengan melakukan uji

hubungan perilaku menyusui dengan kadar Hb (misalkan kita gunakan variabel Hb1), apakah ada

perbedaan kadar Hb antara ibu yang menyusui eksklusif ddengan ibu yang tidak menyusui secara

eksklusif, caranya:

1. Aktifkan/buka file data SPSS 2. Dari menu utama SPSS, pilih ‘Analyze’, kemudian pilih sub menu ‘Compare Means’, lalu pilih

‘Independen-Samples T Test’

3. Pada layar tampak kotak ‘Test Variable (s) masukan variabel numeriknya dan Grouping Variable’

masukan variabel kategoriknya, ingat jangan sampai terbalik.

4. Klik Hb1 dan masukan ke kotak ‘Test Variable’

5. Klik variabel eksklusif dan masukan ke kotak ‘Grouping Variable’

Tampak seperti gambar di bawah ini:


6. Klik ‘Define Group’, kemudian pada layar tampak kotak isian, isi kode variabel menyusui ke

dalam kedua kotak. Pada contoh ini ‘0’ kode untuk yang tidak eksklusif dan kode ‘1’ untuk yang

eksklusif. Jadi ketiklah 0 pada group 1 dan 1 pada group 2.


7. Klik ‘Continue’

8. Klik ‘OK’ untuk menjalankan prosedur perintahnya, dan hasilnya sebagai berikut:

Group Statistics

Status Menyusui Eksklusif N Mean Std. Deviation Std. Error Mean

Hb Pengukuran Pertama tidak eksklusif 24 10.421 1.4712 .3003

eksklusif 26 10.277 1.3228 .2594

Independent Samples Test

Levene's Test

for Equality of

Variances t-test for Equality of Means

F Sig. t df

Sig. (2-

tailed)

Mean

Difference

Std. Error

Difference

95% Confidence Interval

of the Difference

Lower Upper

Hb

Penguku

ran

Pertama

Equal

variances

assumed

.072 .790

.364 48 .717

.1439 .3951 -.6505 .9384

Equal

variances

not

assumed

.363 46.376 .719 .1439 .3968 -.6547 .9425

Pada tampilan di atas dapat dilihat nilai rata-rata dan standar deviasi kadar Hb ibu masing-

masing kelompok, yaitu: rata-rata kadar Hb ibu yang menyusui eksklusif adalah 10,277 gr% dengan

standar deviasi 1,322 gr%, sedangkan untuk ibu yang non eksklusif rata-rata kadar Hb nya adalah 10,421

gr% dengan standar deviasi 1,471 gr%.

Hasil uji T dapat dilihat pada tabel berikutnya, dapat kita lihat nilai p Levene test, nilai p < alpha

(0,05) maka varian berbeda dan bila nilai p > alpha (0,05) maka varian sama (equal). Pada uji Levene di

atas menghasilkan nilai p = 0,790 > alpha (0,05) sehingga dapat disimpulkan bahwa pada alpha 5%,

didapati tidak ada perbedaan varian.

Selanjutnya nilai p value uji t pada bagian varian sama di kolom sig (2 tailed) yaitu p = 0,717

artinya tidak ada perbedaan yang signifikan rata-rata kadar Hb antara ibu yang menyusui eksklusif

dengan non eksklusif.


Uji t Dependen Uji t dependen seringkali disebut uji t Paired/related atau pasangan. Sering digunakan dalam

analisis data penelitian eksperimen. Disebut dependen bila responden diukur dua kali/diteliti dua kali

atau pre- dan post- test. Untuk contoh ini akan dilakukan uji uji beda rata-rata kadar Hb antara

pengukuran pertama dan kedua, adapaun langkah-langkahnya sebagai berikut:

1. Pastikan berada di file SPSS, jika belum aktifkan/bukalah file tersebut.

2. Dari menu utama, pilih ‘Analyze’, kemudian ‘Compare Means’, lalu pilih ‘Paired-Samples T Test’

3. Klik ‘Hb1

4. Klik ‘Hb2

5. Klik tanda panah sehingga kedua variabel masuk kotak sebelah kanan

6. Klik ‘OK


Hasilnya tampak sebagai berikut:

Paired Samples Statistics

Mean N Std. Deviation Std. Error Mean

Pair 1 Hb Pengukuran Pertama 10.346 50 1.3835 .1957

Hb Pengukuran Kedua 10.860 50 1.0558 .1493

Paired Samples Test

Paired Differences

t df

Sig. (2-

tailed) Mean

Std.

Deviation

Std. Error

Mean


of the Difference

Lower Upper

Pair 1 Hb Pengukuran

Pertama - Hb

Pengukuran

Kedua

-.5140 .9821 .1389 -.7931 -.2349 -3.701 49 .001

Pada tabel dapat kita lihat rata-rata kadar Hb pengukuran pertama adalah 10,346 gr%, dengan

standar deviasi 1,383 gr% dan rata-rata kadar Hb pengukuran kedua adalah 10,860 gr% dengan standar

deviasi 1,055 gr%. Uji t berpasangan dapat dilihat pada kolom ‘Sig (2 – tailed) yaitu nilai p = 0,001 <

alpha (0,05), maka dapat disimpulkan ada perbedaan yang signifikan antara kadar Hb pengukuran

pertama dan pengukuran kedua.


Uji ANOVA

Uji ini digunakan untuk menganalisis data baik independen maupun dependen dengan

kelompok lebih dari dua. Analisis Varian (ANOVA) mempunyai dua jenis analisis varian satu faktor (one

way) dan analisis dua faktor (two way). Pada panduan ini hanya akan dibahas analisis varian satu faktor

(one way).

Pada contoh ini akan dicoba hubungan antara tingkat pendidikan ibu dengan berat badan bayi.

Variabel pendidikan merupakan kategorik dengan 4 kategori sedangkan variabel berat badan bayi

merupakan numerik. Adapun caranya sebagai berikut:

1. Aktifkan/buka file data SPSS

2. Dari menu utama, pilih ‘Analyze, kemudian ‘Compare Means, lalu pilih ‘One-Way ANOVA

3. Dari menu One Way ANOVA terlihat kotak Dependent List dan kotak Factor perlu diisi variabel.

Kotak dependen diisi variabel numerik dan kotak factor diisi variabel kategorik. Pada contoh ini

berarti pada kolom dependen di isi variabel BBbayi dan pada kotak factor diisi variabel

pendidikan ibu, seperti pada gambar berikut ini:


4. Kik ‘Option tandai dengan √ pada kotak ‘Descriptive

5. Klik ‘Continue

6. Klik ‘Post Hoc, tandai dengan √ pada kotak ‘Bonferroni

Seperti pada gambar berikut:


7. Klik ‘Continue

8. Klik ‘OK

Hasilnya seperti berikut:

Descriptives

Berat badan Bayi

N Mean

Std.

Deviation Std. Error

95% Confidence Interval for Mean

Minimum Maximum Lower Bound Upper Bound

SD 10 2470.00 249.666 78.951 2291.40 2648.60 2100 2900

SMP 11 2727.27 241.209 72.727 2565.23 2889.32 2100 3000

SMA 16 3431.25 270.108 67.527 3287.32 3575.18 3000 4000

PT 13 3761.54 386.304 107.141 3528.10 3994.98 3000 4100

Total 50 3170.00 584.232 82.623 3003.96 3336.04 2100 4100

Dari tabel ini diperoleh data deskriptif yaitu jumlah responden berdasarkan 4 kategori

pendidikan ibu, berat badan bayi rata-rata beserta standar deviasinya, dan nilai berat badan

bayi minimum dan maksimum.


ANOVA

Berat badan Bayi

Sum of Squares df Mean Square F Sig.

Between Groups 12697037.587 3 4232345.862 48.334 .000

Within Groups 4027962.413 46 87564.400

Total 16725000.000 49

Pada tabel di atas, nilai p uji ANOVA pada kolom ‘F dan ‘Sig yaitu p = 0,000 (kalau

desimalnya 0, maka penulisannya menjadi p = 0,0005 < alpha (0,05). Berarti pada alpha 5%

dapat disimpulkan ada perbedaan berat badan bayi amtara keempat jenjang pendidikan.

Post Hoc Tests

Multiple Comparisons

Dependent Variable: Berat badan Bayi

Bonferroni

(I) Pendidikan

Formal Ibu Menyusui

(J) Pendidikan

Formal Ibu

Menyusui

Mean Difference

(I-J) Std. Error Sig.


Lower Bound Upper Bound

SD SMP -257.273 129.294 .315 -613.76 99.21

SMA -961.250* 119.286 .000 -1290.14 -632.36

PT -1291.538* 124.468 .000 -1634.72 -948.36

SMP SD 257.273 129.294 .315 -99.21 613.76

SMA -703.977* 115.902 .000 -1023.54 -384.42

PT -1034.266* 121.228 .000 -1368.51 -700.02

SMA SD 961.250* 119.286 .000 632.36 1290.14

SMP 703.977* 115.902 .000 384.42 1023.54

PT -330.288* 110.492 .027 -634.93 -25.64

PT SD 1291.538* 124.468 .000 948.36 1634.72

SMP 1034.266* 121.228 .000 700.02 1368.51

SMA 330.288* 110.492 .027 25.64 634.93

*. The mean difference is significant at the 0.05 level.

Tabel ini menampilkan kelompok mana saja yang berhubungan signifikan, dapat dilihat

pada kolom ‘Sig. Ternyata kelompok yang signifikan adalah tingkat pendidikan SD dengan SMA,

SD dengan PT, SMP dengan SMA, SMP dengan PT, dan SMA dengan PT.

Documents

ANALISIS BIVARIAT DATA KATEGORIK DAN NUMERIK Uji t dan … file©IgE_Analisis Bivariat (Uji t dan ANOVA)_Biostatistics/Nursing Unklab 2016 Page 4 Uji t Dependen Uji t dependen seringkali