Melakukan sebuah penelitian memang tidak mudah dan gampang dengan berbagai macam bentuk data hasil pengamatan atau observasi. Terkadang dalam pengambilan data yang begitu bnyak tidak mewakili alias bias. Tentu ini jika dipaksakan akan mendapatkan sebuah konklusi yang cukup fatal dan kurang tepat. Oleh karena itu dibutuhkan sebuah pengujian-pengujian yang lain untuk memenuhi prasyarat dari uji yang lainnya pula. Berikut sebuah contoh data yang tidak bisa diteruskan untuk melakukan pengujian lainnya karena satu prasyarat tidak terpenuhi yaitu Normalitas data. Ingat, penelitian tidak harus diakhiri dengan kata-kata berhasil sesuai dengan keinginan kita. Gagal pun adalah sebuah pengetahuan yang akan kita jadikan pijakan untuk memperbaiki langkah berikutnya terutama dalam pengambilan sampling.
Uji independent sample t- test digunakan untuk melakukan pengujian dari dua sample yang berbeda. Selain itu, uji ini digunakan untuk mengetahui ada atau tidaknya perbedaan rata-rata antara dua kelompok sampel yang tidak berhubungan. Jika ada perbedaan, rata-rata manakah yang lebih tinggi. Data yang digunakan biasanya berskala interval atau rasio. Definisi lain tentang independent t – test yaitu Uji-t sampel independen adalah tes yang membandingkan dua kelompok pada nilai rata-rata kontinu (mis., Interval atau rasio), variabel yang terdistribusi normal. Uji-t sampel independen membandingkan dua kelompok independen pengamatan atau pengukuran pada satu karakteristik
Beberapa prasyarat yang harus dipenuhi untuk melakukan uji tersebut diantaranya adalah sebagai berikut :
1. Skala yang di gunakan adalah data berinterval/rasio.
2. Kelompok data saling bebas atau tidak berpasangan.
3. Data per kelompok berdistribusi secara normal.
4. Data per kelompok tidak terdapat outlier.
5. Varians antar kelompok sama atau homogen
Untuk asumsi poin no. 1 dan 2, anda tidak perlu mengujinya dengan SPSS. Sedangkan untuk asumsi no. 3 dan no. 5 anda harus mengujinya dengan SPSS dengan uji normalitas.
Memulai dengan uji Normalitas - Independen T Test
Silahkan buka program SPSS, dengan data yang sudah anda miliki lakukan beberapa Langkah-langkahnya. Adapun langkah pertama adalah menguji asumsi normalitas, outlier dan homogenitas. Pada menu SPSS, klik Analyze >> Descriptive Statistics >> Explore. Maka akan muncul jendela atau gambar seperti di bawh ini
Silahkan anda lanjutkan dengn Klik tombol pada Plots, setelah muncul jendela, centang Factor levels together, Stem-and-leaf, Histogram, Normality plots with tests dan Power estimation. Kemudian Klik Continue.
Lalu lanjutkan dengan menekan tombol OK. Maka akan muncul output pada halaman lainnya.
Tabel di atas menunjukkan hasil uji Shapiro Wilk dan Lilliefors. Nilai p value (Sig) Lilliefors pada Kelompok B adalah 0,034 di mana < 0,05 maka berdasarkan uji lilliefors, data tiap kelompok berdistribusi Tidak normal. P value uji Shapiro wilk pada kelompok A sebesar 0,002 < 0,05 dan pada kelompok B sebesar 0,004 < 0,05. Karena semua < 0,05 maka kedua kelompok sama-sama berdistribusi "TIDAK NORMAL" berdasarkan uji Shapiro wilk. Oleh karena itu uji ini tidak bisa diteruskan ke pengujian berikutnya karena prasyarat uji normalitas tidak terpenuhi. Maka harus ada "EVALUASI" data berikutnya.
0 komentar:
Posting Komentar