Chapter 11 Uji Perbedaan - Jurnal Ilmiahku · Two-independent samples, 4 ... digunakan adalah ONE SAMPLE t-Test. 8 ... atau untuk hasil suatu treatment (Uji sebelum dan sesudah treatment)

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


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 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.


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.


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)


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)”.


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.

Documents

Chapter 11 Uji Perbedaan - Jurnal Ilmiahku · Two-independent samples, 4 ... digunakan adalah ONE SAMPLE t-Test. 8 ... atau untuk hasil suatu treatment (Uji sebelum dan sesudah treatment)