CARA UJI INDEPENDENT SAMPLE T-TEST DENGAN SPSS

PENDAHULUAN

Pada artikel CARA UJI INDEPENDENT SAMPLE T-TEST DENGAN SPSS kali ini kita masih akan membicarakan tentang bagaimana cara mengetahui dua atau lebih sampel/grup observasi memiliki perbedaan yang signifikan. Pada artikel sebelumnya kita telah membahas tentang One-Way Anova(link) termasuk membahas bagaimana cara menguji asumsi-asumsi yang diperlukan di antaranya adalah asumsi normalitas (link) dan homogenitas (link). Kemudian telah kita bahas juga bagaimana jika asumsi tersebuut tidak terpenuhi oleh data kita, maka kita bisa menggunakan Kruskal-Wallis Test (link) sebagai pendekatan non-parameterik dari One Way Anova. Telah dibahas juga tentang Uji Mann-Whitney (link) yang digunakan sebagai pendekatan non-parametrik dari independent sample T-Test.

baca juga ;

Uji Beda Indenpendent T-Test

Penerapan independent T test

Paired T test

Sehingga pembahasan kita selanjutnya adalah tentang uji independent sample t-Test. Sebenarnya uji ini adalah rangkaian dari uji perbedaan rata-rata. Uji ini sejalan dengan One-Way ANOVA yang merupakan uji pada ranah statistik parametrik yang tentu membutuhkan asumsi-asumsi yang harus dipenuhi oleh data yang kita punya. Lantas, pertanyaannya adalah apa perbedaan antara One-Way ANOVA dengan independent t-Test tersebut. Perbedaan kedua uji ini hanya terletak pada banyak grup sampel yang akan dibandingkan atau yang ingin dicek perbedaannya. Jika pada One-Way ANOVA lebih sering digunakan untuk 3 atau lebih grup, sedangkan pada independt t-Test digunakan jika kita hanya ingin membandingkan 2 grup sampel saja. Contohnya berdasarkan jenis kelamin (perempuan dan laki-laki), stastus pekerjaan (bekerja dan tidak bekerja) dan lain-lain. Beberapa sumber mengatakan bahwa jika One Way-Anova diberlakukan pada data dengan 2 grup, maka hasilnya akan mendekati pada independent t-Test. Namun, jika kita memang hanya ingin membandingkan 2 grup sampel saja, maka sebaiknya yang digunakan adalah uji independent t-Test.

ASUMSI

Seperti halnya analisis yang didasarkan pada statistik parametrik, baik One- Way ANOVA maupun uji independent t-Test mensyaratkatkan beberapa asumsi-asumsi yang harus terpenuhi. Asumsi pada uji independent t-Test sama dengan One-Way ANOVA kecuali pada banyak grup sampel yang akan dibandingkan.

Asumsi uji independent t-Test adalah sebagai berikut :

1. Peubah dependent harus berskala ratio atau interval. Contoh : tinggi badan, berat badan
2. Peubah independent harus terdiri dari dua kategori, dengan kata lain grup yang kita punya hanya terbagi menjadi 2 grup saja. Contoh: Grup merokok dengan tidak merokok.
3. Grup sampel harus saling bebas baik antar grup maupun dalam grup sendiri artinya tidak ada responden atau amatan yang berulang.
4. Tidak memuat data pencilan yang signifikan
5. Data menyebar mengikuti sebaran normal/distribusi normal (link uji normalitas)
6. Populasi/sampel mempunyai ragam yang homogen (homogenitas) (link uji homogenitas)

DATA

Data yang digunakan adalah data simulasi . Data yang digunakan untuk analisis ini adalah sebagai berikut :

1. Peubah dependent : Skor Matematika
2. Peubah independent : Atlet dan Bukan Atlet (0 :”atlet”; 1:”bukan atlet”)
   Tujuan : Apakah terdapat perbedaan yang nyata antara atlet dan bukan atlet jika dilihat dari skor Matematikanya atau apakah skor Matematika antara atlet dan bukan berbeda secara signifikan.

PROSEDUR PADA SPSS

Langkah 1     : Input Data (Link)

Langkah 2    : Uji Normalitas (Link)

Langkah 3    : Uji Homogenitas (Link)

Langkah 4    : Uji independent sample t-Test

Klik Analyze > Compare Means > Independent-Samples T Test… seperti di bawah ini:

Maka akan muncul kotak dialog sebagai berikut :

Pindahkan peubah “Skor” ke dalam kotak Test Variable(s) serta peubah “Grup” ke dalam kotak Grouping Variable dengan menggunakan Sehingga menjadi seperti berikut :

Selanjutnya kita perlu mendefinisikan variabel independent pada Grouping Variable: dengan cara Klik 

Sehingga akan muncul kotak dialog berikut :

Karena kita di awal mendefinisikan grup dengan 0 dan 1 maka isikan Group 1 : 0 dan Group 2 : 1. Klik

Jika kita ingin mengganti selang kepercayaan yang artinya, jika taraf kesalahan pada kesimpulan ingin kita ganti maka klik maka akan muncul kotak dialog sebagai berikut:

Klik

Klik

OUTPUT

Berikut adalah output SPSS uji Independent sample t-Test. Tabel Group Statistics merupakan tabel deskriptif data. Dari tabel dapat dilihat bahwa rata-rata (Mean) kedua grup tidak jauh berbeda. Hal ini akan kita buktikan dengan uji independent t-Test yang terdapat pada tebel Independent Samples Test.

Pada tabel Independent Samples Test yang perlu diperhatikan adalah Levene’s Test for Equality of Variances yang menunjukkan homogenitas atau kesamaan ragam kedua grup tersebut. Nilai Sig. 0.620 lebih besar dari taraf alpha 0.05. Sehingga dapat disimpulkan bahwa terdapat kesamaan ragam peubah terhadap kedua grup tersebut.

Kemudian untuk melihat apakah terdapat perbedaan yang signifikan skor matematika antara grup atlet dan bukan atlet dapat dilihat pada kolom Sig. (2-tailed). Nilai Sig. (2-tailed) 0.837 lebih besar dari taraf alpha 0.05 yang artinya bahwa tidak terdapat perbedaan yang siginifikan Nilai Matematikan antara atlet dan bukan atlet. Atau dapat disimpulkan bahwa jika seorang siswa merupakan atlet, hal itu tidak berpengaruh terhadap nilai matematikanya. Namun jika nilai Sig. (2-tailed) lebih kecil dari pada alpha 0.05 maka kesimpulannya adalah terdapat perbedaan yang signifikan