Uji Beda 2 Kelompok Statistik Psikologi Unita Werdi Rahajeng www.unita.lecture.ub.ac.id
Welcome message from author
This document is posted to help you gain knowledge. Please leave a comment to let me know what you think about it! Share it to your friends and learn new things together.
Transcript
Uji Beda 2 KelompokStatistik Psikologi
Unita Werdi Rahajeng
www.unita.lecture.ub.ac.id
Fungsi t-test
◦ Membandingkan rerata antar 2 kelompok data
◦ Variabel bebas: diskrit (nominal). Variabel tergantung: kontinuum
◦ Ada dua macam:
Between group/subject: kelompok data dihasilkan dari subjek-subjek yang berbeda
Contoh: Membandingkan nilai statistik psikologi mahasiswa laki-laki dan perempuan
Within group/subject: kelompok data dihasilkan dari subjek-subjek yang sama sehinggadapat dipasangkan
Contoh: Membandingkan nilai statistik psikologi saat UTS dan UAS.
Kausal Komparatif Eksperimen
Sampling
(pemilihan
sampling)
Sampel diambil secara acak dari
2 kelompok populasi
Sambil diambil secara acak dari
1 kelompok populasi
Pengelompokkan terjadi secara
alami, tanpa peran manipulasi
dari peneliti
Peneliti melakukan manipulasi
sehingga terjadi
pengelompokkan pada
partisipannya
Variabel bebas Alami Manipulasi yang dilakukan
peneliti
1. Peneliti ingin mengetahui apakah jenis kelamin memengaruhi tingkat agresivitas remaja
2. Peneliti ingin mengetahui apakah terdapat peningkatan intensi prosisal anak setelah
menonton tayangan film Barney
3. Peneliti ingin mengetahui apakah terdapat perbedaan ketrampilan bahasa anak ketika
anak tersebut berusia 4 tahun dan ketika anak tersebut telah berusia 5 tahun
4. Peneliti ingin membandingkan efektivitas metode mengajar dengan cara ceramah dan
diskusi
Konsep umum dalam t-test: Hipotesis
Tujuan dari penelitian adalah membandingkan/mengetahui perbedaan makahipotesis juga berbunyi seperti itu
H0 diasumsikan sebagai tidak ada perbedaan antara kelompok (data) 1 dan 2 Mean 1 = Mean 2
HA diasumsikan terdapat perbedaan antara kelompok (data) 1 dan 2 Mean 1 ≠ Mean 2, Mean 1 > Mean 2, Mean 1< Mean 2
Ilustrasi kesalahan dalam uji hipotesis
Berhasil Tidak Berhasil
Kondisi
sesungguhnya
Berhasil a b
Tidak Berhasil c d
• Kondisi c: kesalahan tipe 1 (kesalahan yang diperoleh peneliti karenamenolak null hypothesis) probabilitas = taraf signifikansi kesempatan memperoleh hasil yang signifikan sebesar alpha level
• Kondisi b: kesalahan tipe 2 (kesalahan yang diperolah peneliti karenamenerima null hypothesis) membutuhkan effect sizes atau bayesfactor
Konsep umum dalam t-test: TarafSignifikansi (1)◦ Taraf signifikansi sangat penting untuk menentukan apakah perbedaan
rata-rata dari kelompok-kelompok yang dibandingkan signifikan (dapat dipercaya) atau tidak signifikan (tidak dapat dipercaya)
◦ Signifikan perbedaan mean antar kelompok bisa secara benar diberlakukan/digeneralisasikan pada populasi.
◦ Tidak signifikan perbedaan mean antar kelompok hanya sebatas ’kebetulan’ karena adanya faktor sampling error (kesalahan pengambilan sampel: sampel tidak mencerminkan populasi
Cara yang paling umum untuk menentukan taraf signifikansi adalah melihat nilai p (p-value).
Dalam ilmu sosial, taraf signifikansi yang paling umum dipakai adalah 0.05 toleransi kekeliruan yang diijinkan hanya 5%.
Ketika p < 0.05 maka ada bukti untuk menolak H0.
Apakah jika H0 ditolak lantas HA dapat diterima...? Terdapat 2 pendapat:
1. p-value sudah cukup untuk membuktikan penerimaan HA
2. p-value belum cukup untuk membuktikan penerimaan HA sehingga butuh analisa lanjutan Bayes Factor
Konsep umum dalam t-test: TarafSignifikansi (2)
Syarat t-test
◦ Asumsi yang harusnya terpenuhi ketika menegakkan t-test (Field, 2009):
1. Homogenitas varians varians kedua kelompok setara
2. Normalitas data terdistribusi normal
3. Data (variabel dependen) diukur setidaknya pada skala interval
Independet sample t-test
Unita Werdi Rahajeng
www.unita.lecture.ub.ac.id
Independent Sample t-test
◦ Atau juga dikenal sebagai between subject two sample t-test
◦ Membandingkan mean dari 2 sample yang berbeda
◦ Contoh: Seorang peneliti ingin mengetahui apakah terdapatperbedaan nilai statistik pada kelompok mahasiswa ilmukomunikasi (kelompok 1) dan mahasiswa psikologi(kelompok 2).
Kelompok I Kelompok II
4 3
4 7
3 8
2 5
5 4
1 7
1 6
4 8
• Bagaimana hipotesis untuk penelitian tersebut?
• Lakukan penghitungan statistik untuk
menerima/menolak hipotesis, dengan memperhatikan
tingkat signifikansi 2 ekor sebesar 0,05!
Langkah-langkah untuk menegakkanindependent sample t-test1. Susun hipotesisnya
2. Penuhi asumsinya
3. Mulai kalkulasi, hitung rerata nilai pada masing-masing kelompok (M1 dan M2)
4. Hitung varian pada masing-masing kelompok. Dalam menghitung varian perhatikan langkah-langkahnya, dengan menghitung ∑X 2 serta (∑X) 2 terlebih dahulu
5. Memasukkan hasil perhitungan pada rumus t
6. Membandingkan t hitung dengan t tabel, dengan cara terlebih dahulu memertimbangkan derajad bebas(df) dan membandingkan t hitung/t empiris dengan t tabel. Jika t hitung > t tabel makasignifikan, karena p value < alpha level
7. Lakukan intepretasi, signifikan atau tidak perbedaan dari kedua kelompok. Jika tidak signifikan, langkahberhenti disini. Jika signifikan maka lanjutkan dengan memerhitungkan seberapa besar perananperbedaannya lewat rumus omega square
8. Jika signifikan dapat ditentukan pula effect size nya dengan rumus Pearson’s r atau Cohen’s
Rumus Varian (SD2)
◦ SD2X = varian skor kelompok
◦ ∑X = jumlah skor kelompok
◦ N = jumlah subjek dalam kelompok
1N
N
2)X(2X
X2SD
Rumus independent sample t-test
2121
22X2
11X2
21
n
1
n
1
2nn
1)(nSD1)(nSD
MMt
Dimana,
t = Koefisien /nilai between-subject two-sample t- test yang dicariM1 = Mean kelompok IM2 = Mean kelompok IISD2x1 = Varians skor kelompok ISD2x2 = Varians skor kelompok IIn1 = Jumlah subjek kelompok I
n2 = Jumlah subjek kelompok II
Rumus derajad bebas (df)
df = n1 + n2 – 2Derajat bebas (db) atau degree of freedom (df) merupakan jumlah totalpengamatan dalam sampel (=N) dikurangi banyaknya kendali (linier) bebasatau pembatasan (restriksi) yang diletakkan atas pengamatan tadi
Cara baca tabel
• Lihat db sesuai dengan
nilai probabilitas dan
analisis one tail atau two
tail
• Tabel t ada di buku-buku
statistik
Rumus Effect Size
Paired sample t-test
Unita Werdi Rahajeng
www.unita.lecture.ub.ac.id
Paired sample t-test
◦ Disebut juga within subject two sample t-test
◦ Menguji perbedaan dua kelompok nilai yang saling berpasanganberasal dari 1 kelompok populasi
◦ Contoh: Seorang peneliti ingin mengetahui apakah terdapatpengaruh latihan speed-reading terhadap akurasi pemahamanbacaan pada 10 orang siswa SMP.
• Bagaimana hipotesis untuk penelitian tersebut?
• Lakukan penghitungan statistik untuk
menerima/menolak hipotesis dengan
memerhatikan tingkat signifikansi 2 ekor sebesar
0,05!
Sebelum latihan Setelah latihan
Langkah-langkah untuk menegakkanpaired sample t-test1. Susun hipotesisnya
2. Penuhi asumsinya
3. Mulai kalkulasi, hitung rerata nilai pada masing-masing kelompok (M1 dan M2)
4. Cari D (deviasi masing2 nilai kelompok 1 dan kelompok 2) lalu cari selisih antara D dan MD dankuadratkan hasilnya.
5. Hitung SDD (standar deviasi perbedaan skor kedua kelompok)
6. Hitung t dan tentukan derajad kebebasannya (df)
7. Bandingkan t hitung dengan t tabel
8. Jika signifikan, maka lanjutkan dengan analisis effect size (pearson’s r)
Rumus paired sample t-tes
D
21
SD
MMt
Dimana,
t = Koefisien/Nilai within-subjects t-test yang dicariM1 = Rata-rata skor/nilai subjek pada pengukuran pertamaM2 = Rata-rata Skor/nilai subjek pada pengukuran kedua
= Standar Deviasi perbedaan skor pengukuran pertama danpengukuran kedua
DSD
n
1n/MDSD
2D
D
Dimana,
= Standar Deviasi perbedaan skor pengukuran pertama danpengukuran kedua yan dihitung
D = Perbedaan skor perlakuan I dan perlakuan IIMD = Rata-rata perbedaan antara skor/nilai subjek pada perlakuan
pertama dan keduan = Jumlah pasangan skor /jumlah subjek
DSD
Rumus derajad bebas (df)
df = n-1Derajat bebas (db) atau degree of freedom (df) merupakan jumlah totalpengamatan dalam sampel (=N) dikurangi banyaknya kendali (linier) bebasatau pembatasan (restriksi) yang diletakkan atas pengamatan tadi
Rumus Effect Size
Related Documents
