Anova
Digunakan untuk menguji beda rerata dari 3 atau lebih kelompok sampel. Penggunaannya harus memperhatikan beberapa asumsi :
1. Varians homogen
2. Sampel kelompok independen
3. Data terdistribusi normal
Beberapa persyaratan yang harus dipenuhi dalam melakukan uji anova adalah sebagai berikut :
1. Sampel diambil secara acak dari masing-masing populasi.
2. Jika sampel mendapat perlakuan yang berbeda, maka penetapan jenis perlakuan dilakukan dengan cara randomisasi.
3. Populasi-populasi asal sampel mempunyai distribusi normal.
4. Setiap populasi mempunyai varian sama.
5. Data yang diambil dalam skala data ratio atau interval.
menu anova pada spss terletak di general libear model, dengan langkah-langkah seperti berikut:
contoh
Seorang peneliti menganalisis perbedaan tingkat pengetahuan berdasarkan skoring tentang manfaat pemberian MP-ASI antara ibu berpendidikan SD, SMP dan SMU yang dilakukan pengumpulan data pada 36 ibu.
| no | Skoring Pengetahuan MP-ASI |
| sd | smp | sma |
| 1 | 6 | 5 | 6 |
| 2 | 8 | 6 | 9 |
| 3 | 5 | 6 | 8 |
| 4 | 7 | 7 | 7 |
| 5 | 7 | 5 | 8 |
| 6 | 6 | 5 | 9 |
| 7 | 6 | 5 | 6 |
| 8 | 8 | 6 | 6 |
| 9 | 7 | 5 | 9 |
| 10 | 6 | 6 | 8 |
| 11 | 7 | 8 | 6 |
| 12 | 6 | 7 | 8 |
- Terdiri dari 2 variabel yaitu “Tingkat pendidikan” dengan simbol “DIDIK” dan “skoring pengetahuan” dengan simbol “Skor_Th”
- Secara sederhana data yang akan dimasukkan sebagai berikut
| No | Didik | Skot_Th | No | DIDIK | Skot_Th |
| 1 | 1 | 6 | 19 | 2 | 5 |
| 2 | 1 | 8 | 20 | 2 | 6 |
| 3 | 1 | 5 | 21 | 2 | 5 |
| 4 | 1 | 7 | 22 | 2 | 6 |
| 5 | 1 | 7 | 23 | 2 | 8 |
| 6 | 1 | 6 | 24 | 3 | 7 |
| 7 | 1 | 6 | 25 | 3 | 6 |
| 8 | 1 | 8 | 26 | 3 | 9 |
| 9 | 1 | 7 | 27 | 3 | 8 |
| 10 | 1 | 6 | 28 | 3 | 7 |
| 11 | 1 | 7 | 29 | 3 | 8 |
| 12 | 2 | 5 | 30 | 3 | 9 |
| 13 | 2 | 6 | 31 | 3 | 6 |
| 14 | 2 | 6 | 32 | 3 | 6 |
| 15 | 2 | 7 | 33 | 3 | 9 |
| 16 | 2 | 5 | 34 | 3 | 8 |
| 17 | 2 | 5 | 35 | 3 | 6 |
| 18 | 2 | 5 | 36 | 3 | 8 |
Pada variabel DIDIK, angka 1 merupakan simbol untuk pendidikan SD, angka 2 = simbol SMP dan angka 3 = simbol SMU.
- - Setelah datanya dimasukkan, pilih menu Analyze -> compare means -> One Way Anova
- Masukkan variabel tingkat pendidikan pada kolom “Factor” dan skoring pengetahuan pada kolom “Dependent List”
- Pilih menu “Option”.
- Centang menu “Descriptive” -> Continue
- Pilih menu “Post Hoc”
- Centang menu “Bonferroni” -> Continue -> OK
Hasil olah data SPSS
| Descriptives skor pengetahuan manfaat MP ASI |
|
| N | Mean | Std. Deviation | Std. Error | 95% Confidence Interval for Mean | Minimum | Maximum |
|
| Lower Bound | Upper Bound |
| Sd | 11 | 6.64 | .924 | .279 | 6.02 | 7.26 | 5 | 8 |
| Smp | 11 | 5.55 | .688 | .207 | 5.08 | 6.01 | 5 | 7 |
| Smu | 14 | 7.50 | 1.160 | .310 | 6.83 | 8.17 | 6 | 9 |
| Total | 36 | 6.64 | 1.246 | .208 | 6.22 | 7.06 | 5 | 9 |
| ANOVA Skor pengetahuan manfaat MP-ASI |
|
| Sum of Squares | Df | Mean Square | F | Sig. |
| Between Groups | 23.533 | 2 | 11.766 | 12.618 | .000 |
| Within Groups | 30.773 | 33 | .933 |
|
|
| Total | 54.306 | 35 |
|
|
|
| Multiple Comparisons Skor pengetahuan manfaat MP-ASI |
| (I) didik | (J) didik | Mean Difference (I-J) | Std. Error | Sig. | 95% Confidence Interval |
| Lower Bound | Upper Bound |
| Sd | 2 | 1.091* | .412 | .037 | .05 | 2.13 |
| 3 | -.864 | .389 | .100 | -1.84 | .12 |
| Smp | 1 | -1.091* | .412 | .037 | -2.13 | -.05 |
| 3 | -1.955* | .389 | .000 | -2.94 | -.97 |
| Smu | 1 | .864 | .389 | .100 | -.12 | 1.84 |
| 2 | 1.955* | .389 | .000 | .97 | 2.94 |
| *. The mean difference is significant at the 0.05 level. |
|
ANALISIS DATA UNTUK UJI PERSYARATAN UJI HIPOTESIS
Uji Normalitas
Uji normalitas data dimaksudkan untuk memperlihatkan bahwa data sampel berasal dari populasi yang berdistribusi normal. Ada beberapa teknik yang dapat digunakan untuk menguji normalitas
data, antara lain uji chi-kuadrat, uji lilliefors, dan uji kolmogorov-smirnov.
Untuk menguji normalitas data dengan SPSS, lakukan langkah- langkah berikut ini.
· Entry data atau buka file data yang akan dianalisis
· Pilih menu berikut ini
Analyze-> Descriptives Statistics-> Explore
Selanjutnya:
· Pilih y sebagai dependent list
· Pilih x sebagai factor list, apabila ada lebih dari 1 kelompok data
· Klik tombol Plots
· Pilih Normality test with plots, seperti tampak pada gambar di bawah ini.
· Klik Continue, lalu klik OK
Hasil uji normalitas:
| Case Processing Summary |
|
| didik | Cases |
|
| Valid | Missing | Total |
|
| N | Percent | N | Percent | N | Percent |
| skor | Sd | 11 | 100.0% | 0 | .0% | 11 | 100.0% |
| Smp | 11 | 100.0% | 0 | .0% | 11 | 100.0% |
| Smu | 14 | 100.0% | 0 | .0% | 14 | 100.0% |
| Descriptives |
|
| didik | Statistic | Std. Error |
| Skor | Sd | Mean | 6.64 | .279 |
| 95% Confidence Interval for Mean | Lower Bound | 6.02 |
|
| Upper Bound | 7.26 |
|
| 5% Trimmed Mean | 6.65 |
|
| Median | 7.00 |
|
| Variance | .855 |
|
| Std. Deviation | .924 |
|
| Minimum | 5 |
|
| Maximum | 8 |
|
| Range | 3 |
|
| Interquartile Range | 1 |
|
| Skewness | -.023 | .661 |
| Kurtosis | -.448 | 1.279 |
| Smp | Mean | 5.55 | .207 |
| 95% Confidence Interval for Mean | Lower Bound | 5.08 |
|
| Upper Bound | 6.01 |
|
| 5% Trimmed Mean | 5.49 |
|
| Median | 5.00 |
|
| Variance | .473 |
|
| Std. Deviation | .688 |
|
| Minimum | 5 |
|
| Maximum | 7 |
|
| Range | 2 |
|
| Interquartile Range | 1 |
|
| Skewness | .932 | .661 |
| Kurtosis | .081 | 1.279 |
| Sma | Mean | 7.50 | .310 |
| 95% Confidence Interval for Mean | Lower Bound | 6.83 |
|
| Upper Bound | 8.17 |
|
| 5% Trimmed Mean | 7.50 |
|
| Median | 8.00 |
|
| Variance | 1.346 |
|
| Std. Deviation | 1.160 |
|
| Minimum | 6 |
|
| Maximum | 9 |
|
| Range | 3 |
|
| Interquartile Range | 2 |
|
| Skewness | -.172 | .597 |
| Kurtosis | -1.418 | 1.154 |
| Tests of Normality |
|
| didik | Kolmogorov-Smirnova | Shapiro-Wilk |
|
| Statistic | df | Sig. | Statistic | df | Sig. |
| skor | Sd | .209 | 11 | .195 | .906 | 11 | .217 |
| Smp | .332 | 11 | .001 | .756 | 11 | .002 |
| Sma | .238 | 14 | .030 | .854 | 14 | .025 |
| a. Lilliefors Significance Correction |
|
|
|
|
