Page 1
Komputasi Statistik 2011
PAIRED SAMPLE T-TEST
1. KASUS / MASALAH (T-TEST 2 SISI)
Seorang guru ingin mengetahui apakah ada perbedaan nilai matematika yang signifikan
antara sebelum dan sesudah diubahnya suatu metode pengajaran. Dalam hal ini diambil
14 orang siswa. Berikut ini adalah nilai-nilai 14 siswa tersebut saat sebelum dan sesudah
diubahnya metode pengajaran tersebut.
No sebelum sesudah1 77 802 87 973 78 694 89 795 90 866 76 737 85 978 85 679 90 86
10 95 9011 83 9712 97 8713 67 7814 57 76
Gunakan taraf signifikan95 % untuk mengetahui apakah ada perbedaan yang signifikan
sebelum berganti metode dan setelah berganti metode.
1
Page 2
Komputasi Statistik 2011
A. UJI NORMALITAS DATA
1. Hipotesis
H0 : nilai-nilai matematika siswa sebelum dan sesudah berganti metode berdistribusi
normal
H1 : nilai-nilai matematika siswa sebelum dan sesudah berganti metode tidak
berdistribusi normal
2. Taraf signifikan
α=0.05
3. Statistik Uji
Tes Kolmogorov-Smirnov dipilih untuk melakukan tes goodness-of-fit guna menguji
kenormalan suatu data.
4. Kriteria penolakan
H0 ditolak jika p-value ≤0,05
OUTPUT ANALISIS
NPAR TESTS /K-S(NORMAL)=sebelum sesudah /STATISTICS DESCRIPTIVES /MISSING ANALYSIS.
Descriptive Statistics
N Mean Std. Deviation Minimum MaximumSebelum 14 82.57 10.875 57 97Sesudah 14 83.00 10.084 67 97
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
sebelum sesudahN 14 14
Normal Parameters(a,b)Mean 82.57 83.00Std. Deviation 10.875 10.084
Most Extreme Differences
Absolute .160 .132Positive .104 .117Negative -.160 -.132
Kolmogorov-Smirnov Z .598 .493Asymp. Sig. (2-tailed) .867 .968
a Test distribution is Normal.b Calculated from data.
2
Page 3
Komputasi Statistik 2011
Dari output SPSS diperoleh p-value sebesar 0,867 (sebelum berganti metode) dan 0.968
(setelah berganti metode)
INTERPRETASI
Berdasarkan kriteria penolakan sebelumnya, H0 ditolak jika p-value ≤0,05. Oleh karena
p-value yang diperoleh dari output SPSS sebesar 0,867 untuk p-value sebelum berganti
metode dan 0.968 untuk p-value setelah berganti metode, sedangkan keduanya lebih besar
dari 0,05 maka H0 diterima. Jadi nilai-nilai siswa sebelum dan sesudah berganti metode
berdistribusi normal.
B. UJI PAIRED T-TEST
1. Hipotesis
H0 : rata-rata nilai matematika siswa sebelum dan sesudah berganti metode identik
(μ1=μ2)
H1 : rata-rata nilai matematika siswa sebelum dan sesudah berganti metode tak
identik (μ1 ≠ μ2)
2. Taraf signifikan
α = 0,05
3. Statistik Uji
Digunakan Paired-Sample T-Test karena skor berasal dari subjek yang sama dan tiap
pasang data mempunyai hubungan.
4. Kriteria penolakan
H0 ditolak jika t >t α2
,(df ) atau t <−t α2
,(df ) atau
H0 ditolak p-value (sig 2 tailed) ≤ 0,05
OUTPUT ANALISIS
T-TEST PAIRS=sebelum WITH sesudah (PAIRED) /CRITERIA=CI(.9500) /MISSING=ANALYSIS.
3
Page 4
Komputasi Statistik 2011
Paired Samples Statistics
Mean N Std. DeviationStd. Error
MeanPair 1 sebelum 82.57 14 10.875 2.906
sesudah 83.00 14 10.084 2.695
Dari table output pertama dapat dianalisa bahwa rata-rata nilai matematika siswa sebelum
berganti metode adalah 82,57 dengan standar deviasi10,875sedangkan rata-rata nilai
matematika setelah berganti metode adalah 83,00 dengan standar deviasi10,084.
Paired Samples Correlations
N Correlation Sig.Pair 1 sebelum & sesudah 14 .442 .114
Pada table output kedua diatas memberikan keterangan bahwa korelasi antar 2 data berada
pada angka 0,442 dengan probabilitas 11,4%
Table output ketiga didapatkan nilai t=−0,145 dengan sig.(2-tailed) level 0,887.
Sedangkan df =13, sehingga t table = t 0,025(13)=2,160
INTERPRETASI
Berdasarkan kriteria penolakan sebelumnya, H0 ditolak jika t >2,160 atau t <−2,160.
Oleh karena nilai t yang diperoleh dari output ketiga adalah −0,145, sedangkan
−0,145>−2,160maka H0 diterima. Kriteria penolakan ini dapat juga dilihat pada kolom
sig 2-tailed dalam table output ketiga. Nilai p-value yang diperoleh adalah 0,887,
sedangkan 0,887>0,05. Jadi berdasarkan kriteria keputusan sebelumnya H0 diterima.
Sehingga, rata-rata nilai matematika siswa sebelum dan sesudah berganti metode identik.
4
Page 5
Komputasi Statistik 2011
2. MASALAH / KASUS (T-TEST 1 SISI)
Sebuah perusahaan ingin mengetahui pengaruh pelatihan terhadap karyawannya dalam
rangka meningkatkan penjualan produk perusahaan tersebut. Berdasarkan hasil survey
didapatkan data hasil penjualan sebelum dan sesudah mengikuti pelatihan.
no Sebelum pelatihan Sesudah pelatihan
1 260 270
2 245 250
3 300 320
4 230 235
5 225 230
6 275 290
7 400 430
8 250 245
9 275 280
10 280 290
11 29 0 300
12 300 325
Apakah dari data-data tersebut dapat disimpulkan bahwa rata-rata penjualan setelah
mengikuti pelatihan lebih tinggi daripada sebelum mengikuti pelatihan? Gunakan taraf
signifikansi 95 %
5
Page 6
Komputasi Statistik 2011
A. UJI NORMALITAS DATA
1. Hipotesis
H0 : hasil penjualan sebelum dan sesudah mengikuti pelatihan berdistribusi normal
H1 : hasil penjualan sebelum dan sesudah mengikuti pelatihan tidak berdistribusi
normal
2. Taraf signifikansi α = 0,05
3. Statistik Uji
Tes Kolmogorov-Smirnov dipilih untuk melakukan tes goodness-of-fit guna menguji
kenormalan suatu data.
4. Kriteria penolakan
H0 ditolak jika p-value ≤ 0,05
OUTPUT ANALISIS
NPAR TESTS /K-S(NORMAL)=sebelumpelatihan setelahpelatihan /STATISTICS DESCRIPTIVES/MISSING ANALYSIS.
Descriptive Statistics
N Mean Std. Deviation Minimum Maximum
sebelumpelatihan 12 277.50 46.048 225 400
setelahpelatihan 12 288.75 54.403 230 430
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
sebelumpelatihan setelahpelatihan
N 12 12
Normal Parametersa,,b Mean 277.50 288.75
Std. Deviation 46.048 54.403
Most Extreme Differences Absolute .229 .169
Positive .229 .169
Negative -.127 -.140
Kolmogorov-Smirnov Z .794 .586
Asymp. Sig. (2-tailed) .554 .882
6
Page 7
Komputasi Statistik 2011
Descriptive Statistics
N Mean Std. Deviation Minimum Maximum
sebelumpelatihan 12 277.50 46.048 225 400
a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
Dari output SPSS diperoleh p-value sebesar 0,554 (sebelum pelatihan) dan 0.882 (setelah
pelatihan)
INTERPRETASI
Berdasarkan kriteria penolakan sebelumnya, H0 ditolak jika p-value ≤ 0,05. Oleh karena
p-value yang diperoleh dari output SPSS sebesar 0,554 untuk p-value sebelum mengikuti
pelatihan dan 0.882 untuk p-value setelah mengikuti pelatihan, sedangkan keduanya lebih
besar dari 0,05 maka H0 diterima. Jadi hasil penjualan sebelum dan sesudah mengikuti
pelatihan berdistribusi normal.
B. UJI RATA-RATA DENGAN PAIRED SAMPLE T-TEST
1. Hipotesis
H0 : rata-rata penjualan sebelum mengikuti pelatihan sama atau lebih kecil daripada
setelah mengikuti pelatihan (μ1 ≤ μ2)
H1 : rata-rata penjualan sebelum mengikuti pelatihan lebih tinggi daripada setelah
mengikuti pelatihan (μ1>μ2)
2. Taraf signifikan
α=0.05
3. Statistik Uji
Digunakan Paired-Sample T-Test karena skor berasal dari subjek yang sama dan tiap
pasang data mempunyai hubungan.
4. Kriteria penolakan
7
Page 8
Komputasi Statistik 2011
H0 ditolak jika t >t α ( df ) atau
H0 ditolak jika 12
p value ≤ 0,05
OUTPUT ANALISIS
T-TEST PAIRS=sebelumpelatihan WITH setelahpelatihan (PAIRED) /CRITERIA=CI(.9500) /MISSING=ANALYSIS.
8
Page 9
Komputasi Statistik 2011
Paired Samples Statistics
Mean N Std. Deviation Std. Error Mean
Pair 1 Sebelumpelatihan 277.50 12 46.048 13.293
Setelahpelatihan 288.75 12 54.403 15.705
Dari table output pertama diatas dapat dianalisa bahwa rata-rata penjualan sebelum
mengikuti pelatihan adalah 277,5 dengan standar deviasi 46,048, sedangkan rata-rata
penjualan setelah mengikuti pelatihan adalah 288,75 dengan standar deviasi54,403.
Paired Samples Correlations
N Correlation Sig.
Pair 1 sebelumpelatihan &
setelahpelatihan
12 .995 .000
Pada table output kedua diatas memberikan keterangan bahwa korelasi antar 2 data berada
pada angka 0,995 dengan probabilitas 0%
Table output ketiga didapatkan nilai t=−3,977 dengan sig.(2-tailed) level 0,002.
Sedangkandf =11, sehingga t table = t 0,05(11)=1,796
INTERPRETASI
Berdasarkan kriteria penolakan sebelumnya, H0 ditolak jika t >1,796 . Oleh karena nilai
t yang diperoleh pada table output ketiga adalah −3,977, sedangkan −3,977<1,796 maka
H0 diterima. Dapat juga dilihat dari p-value. H0 ditolak jika 12
pvalue≤ 0,05. Oleh karena
12
pvalue=12
(0,002 )=0,001 dan 0,001<0,05 maka H0 diterima. Jadi, rata-rata penjualan
sebelum mengikuti pelatihan sama atau lebih kecil daripada setelah mengikuti pelatihan.
9
Page 10
Komputasi Statistik 2011
3. MASALAH / KASUS (T-TEST 1 SISI)
10
Page 11
Komputasi Statistik 2011
INDEPENDENT SAMPLE T-TEST
1. MASALAH / KASUS (T-TEST 2 SISI)
Dari suatu kegiatan penelitian dengan menggunakan sampel sejumlah 10 orang remaja
yang berdomisili di daerah rural dan 10 orang remaja yang berdomisili di daerah urban,
telah berhasil dihimpun data kuantitatif berupa skor yang melambangkan sikap
keagamaan dari kedua kelompok remaja tersebut sebagaimana tertera pada table. Apakah
memang secara signifikan terdapat perbedaan sikap keagamaan diantara kedua kelompok
remaja tersebut? Taraf signifikansi yang digunakan adalah 95 %
No Remaja yang berdomisili
di daerah rural (X)
Remaja yang berdomisili
di daerah urban (Y)
1 8 7
2 9 8
3 6 5
4 6 4
5 9 7
6 6 5
7 8 6
8 5 5
9 7 8
10 6 5
11
Page 12
Komputasi Statistik 2011
A. UJI NORMALITAS DATA
1. Hipotesis
H0 : skor yang melambangkan sikap keagamaan dari kedua kelompok remaja
tersebut berdistribusi normal.
H1 : skor yang melambangkan sikap keagamaan dari kedua kelompok remaja
tersebut tidak berdistribusi normal.
2. Statistic uji
Tes Kolmogorov-Smirnov dipilih untuk melakukan tes goodness-of-fit.
3. Taraf signifikansi α=0.05
4. Kriteria penolakan
H0 ditolak jika p-value (sig 2 tailed) ≤ 0,05
OUTPUT ANALISIS
NPAR TESTS /K-S(NORMAL)=rural urban /STATISTICS DESCRIPTIVES /MISSING ANALYSIS.
Descriptive Statistics
N Mean Std. Deviation Minimum Maximum
rural 10 7.00 1.414 5 9
urban 10 6.00 1.414 4 8
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
rural urban
N 10 10
Normal Parametersa,,b Mean 7.00 6.00
Std. Deviation 1.414 1.414
Most Extreme Differences Absolute .260 .260
Positive .260 .260
Negative -.160 -.160
Kolmogorov-Smirnov Z .823 .823
Asymp. Sig. (2-tailed) .507 .507
12
Page 13
Komputasi Statistik 2011
Descriptive Statistics
N Mean Std. Deviation Minimum Maximum
rural 10 7.00 1.414 5 9
a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
Dari output SPSS diperoleh p-value sebesar 0.507 (untuk daerah rural maupun urban)
INTERPRETASI
Berdasarkan kriteria penolakan sebelumnya, H0 ditolak jika p-value ≤ 0,05. Oleh
karena p-value yang diperoleh dari output SPSS sebesar 0.507 (untuk rural maupun
urban), sedangkan nilai tersebut lebih besar dari α (0,05) maka H0 diterima. Jadi skor
yang melambangkan sikap keagamaan dari kedua kelompok remaja tersebut
berdistribusi normal.
B. UJI RATA-RATA DENGAN INDEPENDENT SAMPLE T-TEST
1. Hipotesis
H0 : di kalangan para remaja yang berdomisili di daerah rural dan para remaja
yang berdomisili di daerah urban terdapat perbedaan sikap keagamaan
yang signifikan (μ1 ≠ μ2).
H1 : di kalangan para remaja yang berdomisili di daerah rural dan para remaja
yang berdomisili di daerah urban tidak terdapat perbedaan sikap
keagamaan yang signifikan (μ1=μ2).
2. Statistik uji
Digunakan Independent-Sample T-Test karena skor berasal dari subjek yang
berbeda dan tiap pasang data tidak mempunyai hubungan.
3. Taraf signifikansi α=0.05
4. Kriteria penolakan13
Page 14
Komputasi Statistik 2011
H0 ditolak jika t >t α2
,(df ) atau t <−t α2
,(df ) atau
H0 ditolak jika p-value (sig 2 tailed) ≤ 0,05
OUTPUT ANALISIS
T-TEST GROUPS=kriteria('X' 'Y') /MISSING=ANALYSIS /VARIABLES=skor /CRITERIA=CI(.95).
Group Statistics
kriteria N Mean Std. Deviation Std. Error Mean
Skor X 10 7.00 1.414 .447
Y 10 6.00 1.414 .447
Dari table output pertama diatas dapat dianalisa bahwa rata-rata skor untuk criteria X
(daerah rural) adalah 7,00 dengan standar deviasi 1,414, sedangkan rata-rata skor untuk
criteria Y (daerah urban) adalah 6,00 dengan standar deviasi1,414.
Uji Homogenitas
a. Hipotesis
H0 : variansi populasi adalah sama (homogen)
H1 : variansi populasi tidak sama (heterogen)
b. Taraf signifikansi
α=0,05
c. Statistic uji
Dengan menggunakan uji F
d. Criteria keputusan
14
Page 15
Komputasi Statistik 2011
H0 ditolak jika F<−F0,05 (a−1 ,a (r−1)) atau F> F0,05 (a−1, a(r−1 )) atau
H0 ditolak jika p-value < 0,05
e. Analisis output
Uji ragam dapat kita amati dari kolom Levene’s Test for Equality of Variances. Dari
table output diatas diperoleh nilai F = 0,000 dan p-value = 1,000
f. Kesimpulan
Oleh karena dalam output diperoleh p-value =1,000, sedangkan nilai tersebut lebih
besar dari 0,05 maka H0 diterima. Jadi, variansi populasi adalah sama (homogen).
INTERPRETASI
Berdasarkan uji ragam sebelumnya dapat diketahui bahwa variansi dari populasi
adalah sama (homogen). Oleh karena itu nilai- nilai yang diamati adalah yang ada
pada baris equal variances assumed. Dengan df 18, t tabel=t0,025 (18)=2,101.
Berdasarkan kriteria penolakan sebelumnya, H0 ditolak jika t >2,101 atau
t <−2,101.Oleh karena nilai t pada baris equal variances assumed adalah 1,581 dan
1,581<2,101 maka H0 diterima. Hal ini juga didukung dengan p-value (sig 2-tailed)
pada baris equal variances assumed yang lebih besar dari α, dimana 0,131>0,05
maka H0 diterima . Jadi, di kalangan para remaja yang berdomisili di daerah rural
dan para remaja yang berdomisili di daerah urban terdapat perbedaan sikap
keagamaan yang signifikan.
15
Page 16
Komputasi Statistik 2011
2. MASALAH/ KASUS (T-TEST 1 SISI)
Seorang peneliti akan menyelidiki apakah ada perbedaan kepintaran antara perempuan
dan laki-laki. Untuk menguji kepintaran tersebut dilakukan test IQ. Dengan 30 orang
sampel yang terdiri dari 15 sampel perempuan dan 15 sampel laki-laki
Jenis kelamin
Nilai IQ Jenis kelamin
Nilai IQ
L 120 P 116L 115 P 110L 123 P 109L 130 P 116L 115 P 123L 122 P 124L 125 P 120L 110 P 110L 113 P 123L 114 P 104L 116 P 108L 130 P 105L 125 P 119L 125 P 120L 128 P 125
Dengan menggunakan taraf signifikansi 95 % ujilah apakah skor IQ laki-laki lebih tinggi
daripada skor IQ perempuan?
16
Page 17
Komputasi Statistik 2011
A. UJI NORMALITAS DATA
1. Hipotesis
H0 : skor IQ antara perempuan dan laki-laki berdistribusi normal.
H1 : skor IQ antara perempuan dan laki-laki tidak berdistribusi normal.
2. Statistic uji
Tes Kolmogorov-Smirnov dipilih untuk melakukan tes goodness-of-fit guna menguji
kenormalan suatu data.3. Taraf signifikansi α=0,05
4. Kriteria penolakan
H0 ditolak jika p-value ≤ 0,05
OUTPUT ANALISIS
NPAR TESTS /K-S(NORMAL)=laki2 perempuan /STATISTICS DESCRIPTIVES /MISSING ANALYSIS.
Descriptive Statistics
N Mean Std. Deviation Minimum Maximum
laki2 15 120.73 6.519 110 130
perempuan 15 115.47 7.220 104 125
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
laki2 perempuan
N 15 15
Normal Parametersa,,b Mean 120.73 115.47
Std. Deviation 6.519 7.220
Most Extreme Differences Absolute .166 .176
Positive .166 .176
Negative -.144 -.154
Kolmogorov-Smirnov Z .643 .680
Asymp. Sig. (2-tailed) .802 .744
a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
17
Page 18
Komputasi Statistik 2011
Dari output SPSS diperoleh p-value (sig 2 tailed) sebesar 0,802 untuk laki-laki dan
0,744 untuk perempuan.
INTERPRETASI
Berdasarkan kriteria penolakan sebelumnya, H0 ditolak jika p-value ≤ 0,05. Oleh
karena p-value yang diperoleh dari output SPSS sebesar 0,802 untuk laki-laki dan
0,744 untuk perempuan, sedangkan kedua nilai tersebut lebih besar dari α (0,05) maka
H0 diterima. Jadi skor IQ antara perempuan dan laki-laki berdistribusi normal.
B. UJI RATA-RATA DENGAN INDEPENDENT SAMPLE T-TEST
1. Hipotesis
H0 : skor IQ laki-laki sama atau lebih rendah daripada skor IQ perempuan
(μ1 ≤ μ2)
H1 : skor IQ laki-laki lebih tinggi daripada skor IQ perempuan (μ1>μ2)
2. Statistik uji
Digunakan Independent-Sample T-Test karena skor berasal dari subjek yang
berbeda dan tiap pasang data tidak mempunyai hubungan.3. Taraf signifikansi α=0,05
4. Kriteria penolakan
H0 ditolak jika t >t α,(df ) atau
H0 ditolak jika 12
pvalue≤ 0,05
OUTPUT ANALISIS
T-TEST GROUPS=kelompok('L' 'P') /MISSING=ANALYSIS /VARIABLES=skor /CRITERIA=CI(.95).
18
Page 19
Komputasi Statistik 2011
Group Statistics
kelomp
ok N Mean Std. Deviation Std. Error Mean
skor L 15 120.73 6.519 1.683
P 15 115.47 7.220 1.864
Dari table output pertama diatas dapat dianalisa bahwa rata-rata skor untuk criteria L
(laki-laki) adalah 120,73 dengan standar deviasi 6,519, sedangkan rata-rata skor
untuk criteria P (perempuan) adalah 115,47 dengan standar deviasi 7,220.
Uji Homogenitas
a. Hipotesis
H0 : variansi populasi sama (homogen)
H1 : variansi populasi tidak sama (heterogen)
b. Taraf signifikansi α=0.05
c. Statistic uji
Dengan menggunakan uji F
d. Criteria keputusan
H0 ditolak jika F<−F0,05 (a−1 ,a (r−1)) atau F> F0,05 (a−1, a(r−1 )) atau
H0 ditolak jika p-value < 0,05
e. Perhitungan
a = banyaknya perlakuan(kelompok) = 2
r = banyaknya perulangan= 15
F tabel=F0,05(1,28)=4,20
f. Analisis output
19
Page 20
Komputasi Statistik 2011
Uji ragam dapat kita amati dari kolom Levene’s Test for Equality of Variances.
Dari table output diatas diperoleh nilai F = 0,304 dan p-value = 0,586
g. Kesimpulan
Oleh karena dalam output diperoleh p-value =0,586 sedangkan nilai tersebut
lebih besar dari 0,05 maka H0 diterima.
Jika berdasarkan nilai F, F table = 4,20, sedangkan F hitung pada output adalah
0,304 . Oleh karena F hitung < F table maka H0 juga diterima.
Jadi, variansi populasi sama (heterogen).
INTERPRETASI
Berdasarkan uji ragam sebelumnya dapat diketahui bahwa variansi dari populasi
adalah sama (homogen). Oleh karena itu nilai- nilai yang diamati adalah yang ada
pada baris equal variances assumed. Dengan df 28, t tabel=t0,05 (28)=1,701.
Berdasarkan kriteria penolakan sebelumnya, H0 ditolak jika t >1,701. Oleh karena
nilai t pada baris equal variances assumed adalah 2,097 dan 2,097>1,701 maka H0
ditolak. Hal ini juga didukung dengan 12
p-value (sig 2-tailed) pada baris equal
variances assumed yang lebih kecil dari α, dimana ½ (0,045)<0,05, maka H0
ditolak. Jadi, skor IQ laki-laki lebih tinggi daripada skor IQ perempuan.
20
Page 21
Komputasi Statistik 2011
3. MASALAH/ KASUS (T-TEST 1 SISI)
Seorang peneliti ingin menguji tingkat kolesterol antara orang yang vegetarian dan orang
yang nonvegetarian. Untuk mengujinya diambil sampel tingkat kolesterol dari 20 orang
vegetarian dan20 orang nonvegetarian. Data tingkat kolesterol yang diperoleh sebagai
berikut:
vegetarian Tingkat kolesterol nonvegetarian Tingkat kolesterol1 115 1 1052 125 2 1103 125 3 1154 130 4 1255 130 5 1256 130 6 1307 130 7 1358 135 8 1459 135 9 14510 140 10 15011 140 11 15012 140 12 16013 140 13 16514 145 14 16515 145 15 16516 150 16 17017 150 17 17018 150 18 17019 15 5 19 17020 160 20 170
Apakah orang vegetarian mempunyai tingkat kolesterol yang lebih rendah daripada
nonvegetarian? Gunakan taraf signifikansi 95 %
21
Page 22
Komputasi Statistik 2011
A. UJI NORMALITAS DATA
1. Hipotesis
H0 : tingkat kolesterol orang vegetarian dan nonvegetarian berdistribusi normal.
H1 : tingkat kolesterol orang vegetarian dan nonvegetarian tidak berdistribusi normal.
2. Statistic uji
Tes Kolmogorov-Smirnov dipilih untuk melakukan tes goodness-of-fit guna menguji
kenormalan suatu data.
3. Taraf signifikansi α = 0.05
4. Kriteria penolakan
H0 ditolak jika p-value ≤ 0,05
OUTPUT ANALISIS
NPAR TESTS /K-S(NORMAL)=nonvegetarian vegetarian /STATISTICS DESCRIPTIVES /MISSING ANALYSIS.
Descriptive Statistics
N Mean Std. Deviation Minimum Maximum
nonvegetarian 20 147.00 22.207 105 170
vegetarian 20 138.50 11.367 115 160
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
nonvegetarian vegetarian
N 20 20
Normal Parametersa,,b Mean 147.00 138.50
Std. Deviation 22.207 11.367
Most Extreme Differences Absolute .191 .123
Positive .150 .123
Negative -.191 -.102
Kolmogorov-Smirnov Z .855 .549
Asymp. Sig. (2-tailed) .458 .924
a. Test distribution is Normal.
22
Page 23
Komputasi Statistik 2011
Descriptive Statistics
N Mean Std. Deviation Minimum Maximum
nonvegetarian 20 147.00 22.207 105 170
b. Calculated from data.
Dari output SPSS diperoleh p-value sebesar 0.458 (untuk nonvegetarian) dan p-value
sebesar 0,924 (untuk vegetarian)
INTERPRETASI
Berdasarkan kriteria penolakan sebelumnya, H0 ditolak jika p-value ≤ 0,05. Oleh
karena p-value yang diperoleh dari output SPSS sebesar 0,458 (untuk nonvegetarian),
dan 0,924 (untuk vegetarian) sedangkan kedua nilai tersebut lebih besar dari α (0,05)
maka H0 diterima. Jadi tingkat kolesterol orang vegetarian dan nonvegetarian
berdistribusi normal.
B. UJI RATA-RATA DENGAN INDEPENDENT SAMPLE T-TEST
1. Hipotesis
H0 : orang vegetarian mempunyai tingkat kolesterol yang sama atau lebih
tinggi daripada nonvegetarian (μ1 ≥ μ2)
H1 : orang vegetarian mempunyai tingkat kolesterol yang lebih rendah
daripada nonvegetarian(μ1<μ2)
2. Statistik uji
Digunakan Independent-Sample T-Test karena skor berasal dari subjek yang
berbeda dan tiap pasang data tidak mempunyai hubungan.
3. Taraf signifikansi α=0.05
4. Kriteria penolakan
H0 ditolak jika t <t0.05 ,(df ) atau
23
Page 24
Komputasi Statistik 2011
H0 ditolak jika 12
pvalue≤ α
OUTPUT ANALISIS
T-TEST GROUPS=kelompok('V' 'NV')/MISSING=ANALYSIS /VARIABLES=skor /CRITERIA=CI(.95).
Group Statistics
kelomp
ok N Mean Std. Deviation Std. Error Mean
skor V 20 138.50 11.367 2.542
NV 20 147.00 22.207 4.966
Dari table output pertama diatas dapat dianalisa bahwa rata-rata skor untuk criteria V
(vegetarian) adalah 138,50 dengan standar deviasi 11,367, sedangkan rata-rata skor
untuk criteria NV (nonvegetarian) adalah 147,00 dengan standar deviasi 22,207.
Uji Homogenitas
h. Hipotesis
H0 : variansi dari populasi sama (homogen)
H1 : variansi dari populasi tidak sama (heterogen)
i. Taraf signifikansi: α=0.05
j. Statistic uji
Dengan menggunakan uji F
k. Criteria keputusan
H0 ditolak jika F<−F0,05 (a−1 ,a (r−1)) atau F> F0,05 (a−1, a(r−1 )) atau
H0 ditolak jika p-value < 0,05
l. Perhitungan24
Page 25
Komputasi Statistik 2011
a = banyaknya perlakuan(kelompok) = 2
r = banyaknya perulangan= 20
F tabel=F0,05(1,38)=4,098
m. Analisis output
Uji ragam dapat kita amati dari kolom Levene’s Test for Equality of Variances.
Dari table output diatas diperoleh nilai F = 11,483 dan p-value = 0,002
n. Kesimpulan
Oleh karena dalam output diperoleh p-value =0,002 sedangkan nilai tersebut
lebih kecil dari 0,05 maka H0 ditolak.
Jika berdasarkan nilai F, F table = 4,098, sedangkan F hitung pada output adalah
11,483. Oleh karena F hitung > F table maka H0 juga ditolak.
Jadi, variansi populasi tidak sama (heterogen).
INTERPRETASI
Berdasarkan uji ragam sebelumnya dapat diketahui bahwa variansi dari populasi
adalah tidak sama (heterogen). Oleh karena itu nilai-nilai yang diamati adalah yang
ada pada baris equal variances not assumed. Dengan df 28, t tabel=t0,05 (28)=1,701.
Berdasarkan kriteria penolakan sebelumnya, H0 ditolak jika t >1,701. Oleh karena
nilai t pada baris equal variances not assumed adalah −1,524 dan −1,524<1,701
maka H0 diterima. Hal ini juga didukung dengan 12
p-value pada baris equal
variances not assumed yang lebih besar dari α, dimana ½ (0,139 )>0,05, maka H0
diterima Jadi, orang vegetarian mempunyai tingkat kolesterol yang sama atau lebih
tinggi daripada nonvegetarian.
25