Welcome To my Blog :)

Welcome to my blog.. :)

Tugas dan laporanku yang telah berlalu... xixixixiiii.. :D :P

Selasa, 03 Februari 2015

Paired Sample t-test dengan SPSS

Praktikum statistika komputasi semester III, Paired Sample t-test..
Analisis ini menguji perbedaan rerata 2 kelompok sampel data yang dependen (terikat/saling berhubungan).
Asumsi ataupun syarat dalam melakukan uji ini adalah sebagai berikut:
  1. distribusi ke dua kelompok data harus normal
  2. ke 2 kelompok sampel sama
  3. variabel yang dihubungkan adalah kategorik dengan numerik
statistik ujinya adalah sebagai berikut:
t=d/(S/sqrt(n))
dengan db(derajat bebas)=n-1
d=selisih pengukuran data  1 & 2
S=standar deviasi dari d
n=jumlah sampel

Contoh Kasus:
Seorang peneliti ingin mengetahui apakah terdapat perbedaan rata-rata nilai produktivitas sekelompok pekerja setelah mengikuti suatu pelatihan yang bertujuan meningkatkan produktivitas pekerja. Dari 20 sampel yang dipilih, data produktivitas sebelum dan sesudah pelatihan tersebut adalah sebagai berikut:
No.
Sebelum
Sesudah
1
48.00
54.00
2
50.00
50.00
3
52.00
61.00
4
55.00
47.00
5
56.00
68.00
6
52.00
82.00
7
51.00
67.00
8
60.00
69.00
9
62.00
55.00
10
60.00
68.00
11
48.00
47.00
12
52.00
55.00
13
57.00
61.00
14
57.00
61.00
15
57.00
68.00
16
51.00
65.00
17
55.00
70.00
18
45.00
75.00
19
52.00
65.00
20
50.00
74.00
Sumber: Budiyono. 2004. Statistika untuk Penelitian. Surakarta : Sebelas Maret University Press.

Penyelesaian dengan Software SPSS:
1.      Uji Kenormalan Data 
a.      Data sebelum pelatihan

Tests of Normality

Kolmogorov-Smirnova
Shapiro-Wilk

Statistic
df
Sig.
Statistic
df
Sig.
sebelum
.181
20
.086
.969
20
.733
a. Lilliefors Significance Correction

Hipotesis
H0 : data sebelum pelatihan berdistribusi normal
H1 : data sebelum pelatihan tidak berdistribusi normal
Taraf signifikansi
 = 5 % = 0,05
Daerah kritik
Jika p-value <   maka H0 ditolak
Keputusan
            Karena nilai p-value(0,733) > (0,05), maka diputuskan bahwa H0 gagal ditolak.
Kesimpulan
Data sebelum pelatihan berdistribusi normal.

b.      Data sesudah pelatihan

Tests of Normality

Kolmogorov-Smirnova
Shapiro-Wilk

Statistic
df
Sig.
Statistic
df
Sig.
sesudah
.129
20
.200*
.963
20
.610
a. Lilliefors Significance Correction
*. This is a lower bound of the true significance.
Hipotesis
H0 : data sesudah pelatihan berdistribusi normal
H1 : data sesudah pelatihan tidak berdistribusi normal
Taraf signifikansi
 = 5 % = 0,05
Daerah kritik
Jika p-value <   maka H0 ditolak
Keputusan
            Karena nilai p-value(0,610) > (0,05), maka diputuskan bahwa H0 gagal ditolak.
Kesimpulan
Data sesudah pelatihan berdistribusi normal.

2.      Uji Korelasi
a.      Hipotesis korelasi
Paired Samples Correlations


N
Correlation
Sig.
Pair 1
sebelum & sesudah
20
.021
.930

Hipotesis
H0 :  (tidak ada hubungan antara produktivitas sebelum dan sesudah pelatihan)
H1 :  (ada hubungan antara produktivitas sebelum dan sesudah pelatihan)
Taraf signifikansi
 = 5 % = 0,05
Daerah kritik
Jika p-value <   maka H0 ditolak
Keputusan
            Karena nilai p-value(0,930) > (0,05), maka diputuskan bahwa H0 gagal ditolak.
Kesimpulan
Tidak ada hubungan antara produktivitas sebelum dan sesudah pelatihan.

b.      Interpretasi:
Paired Samples Correlations


N
Correlation
Sig.
Pair 1
sebelum & sesudah
20
.021
.930

Dari hasil analisis, nilai korelasi yang diperoleh adalah 0,021. Artinya hubungan antara kehadiran dan masa kerja adalah lemah.
Dan karena nilai korelasinya bernilai positif (+), maka dapat disimpulkan bahwa semakin besar nilai produktivitas sebelum pelatihan maka nilai produktivitas sesudah pelatihan juga akan semakin besar, dan sebaliknya jika nilai produktivitas sebelum pelatihan menurun, maka nilai produktivitas sesudah pelatihan juga akan ikut menurun.

3.      Paired T-Test (analyze - compare means - paired sample t-test :masukkan kedua kelompok sampel pada masing2 kolom - OK)
Paired Samples Test


Paired Differences
t
df
Sig. (2-tailed)


Mean
Std. Deviation
Std. Error Mean
95% Confidence Interval of the Difference


Lower
Upper
Pair 1
sebelum - sesudah
-9.60000
10.41456
2.32877
-14.47417
-4.72583
-4.122
19
.001

Hipotesis
H0 : μ1 = μ2 (tidak terdapat perbedaan yang signifikan antara nilai produktivitas sebelum dan sesudah pelatihan).
H1 : μ1 ≠ μ2 (terdapat perbedaan yang signifikan antara nilai produktivitas sebelum dan sesudah pelatihan).

Taraf signifikansi
 = 5 % = 0,05
Daerah kritik
Menolak H0 jika p-value < α
Keputusan
Karena nilai p-valu(0,001) < α (0,05), maka diputuskan bahwa H0 ditolak.
Kesimpulan
Terdapat perbedaan yang signifikan antara nilai produktivitas sebelum dan sesudah pelatihan.









Tidak ada komentar:

Posting Komentar