"PORTAL GEOGRAFI, LINGKUNGAN DAN TATA KOTA" Gapai mimpimu untuk masa depan yang lebih baik

STATISTIK NON PARAMETRIK UJI FRIEDMAN (UJI BEDA > 2 RELATED SAMPLE)

SERI NON PARAMETRIS : FRIEDMAN TEST
UJI BEDA > DUA SAMPEL BERHUBUNGAN
UJI FRIEDMAN
Uji Friedman dilakukan untuk mengetahui perbedaan lebih dari dua kelompok sampel yang saling berhubungan. Data yang dianalisis adalah data ordinal, sehingga jika data berbentuk interval atau ratio sebaiknya dirubah dulu ke bentuk ordinal.
Uji Friedman merupakan alternative dari ANOVA satu jalur. Uji ini dilakukan jika asumsi-asumsi dalam statistik parametris tidak terpenuhi, atau juga karena sampel yang terlalu sedikit.

Contoh Kasus
Seorang guru ingin mengetahui bagaiman respon siswa dalam belajar dengan memberikan 4 metode yang berbeda. Pada minggu pertama diberikan metode A, minggu kedua diberikan metode B, minggu ketiga diberikan metode C, dan minggu ke empat diberikan metode D.
Masing-masing metode dilakukan pengukuran mengenai reaksi dan keaktifan siswa dalam menerima pelajaran yang diukur dengan skala odinal 3 kategori yaitu buruk – sedang – baik
DATA

PENYELESAIAN
Klik Analyze – non parametric – pilih k related sample

Masukkan metode A, B, C, dan D ke test variable
Pilih Statistic, lalu pilih descriptive..
Tetap pada pilihan Friedman, lalu klik OK

HASIL

Pada hasil deskriptif terlihat rata-rata pada metode A  adalah sebesar 1.6, B sebesar 2.1, C sebesar 1.7 dan D sebesar 2.1
Deviasi standar masing-masing sebesar 0.502 (A), 0.307 (B), 0.550 (C) dan 0.587 (D)
PENGUJIAN HIPOTESIS
Pada tabel test statistic terlihat bahwa besaran nilai Chi Square = 13.630 dan asymp sig 0.003. Hasil uji signifikansi Chi Square menunjukkan bahwa sig < 0.05 sehingga dapat disimpulkan bahwa empat metode belajar yang diberikan memberikan reaksi yang berbeda dari siswa.
Dari hasil ranking diketahui bahwa metode D mendapat respon paling tinggi, disusul metode B, kemudian C dan terakhir A
Share:

Wikipedia

Search results