Cara Melaksanakan Analisis Anova Satu Faktor Dengan Spss

Analisis one way ANOVA atau uji anova satu aspek pada dasarnya bertujuan untuk membandingkan nilai rata-rata yang terdapat pada variabel terikat di semua golongan yang dibandingkan. Nilai masing-masing golongan dilihat berdasarkan pada variabel bebas yang berskala klasifikasi. Fungsi variabel bebas disini sebetulnya adalah untuk mewakili kalangan-kalangan yang akan diteliti. Variabel bebas dalam analisis anova satu aspek disebut juga sebagai variabel faktor, sementara golongan-golongan yang dibandingkan disebut selaku variabel tingkatan aspek.

Prosedur analisis Anova satu faktor dapat menciptakan analisis satu faktor untuk suatu variabel terikat dengan sebuah variabel bebas. Seperti yang telah aku utarakan di awal pembahasan ini, bahwa teknik analisis Anova satu faktor pada prinsipnya adalah untuk menguji sebuah hipotesis yang hendak menandakan nilai rata-rata masing-masing variabel tersebut sama atau tidak. Pertanyaan yang kadang kala terbesit dibenak kita ialah “lantas apa perbedaan antara uji analisis Anova satu aspek dengan uji independent sample t test, karena kedua uji tersebut sama-sama bertujuan untuk membandingkan nilai rata-rata?” Penjelasannya yaitu bahwa analisis Anova satu faktor yaitu ekspansi dari teknik uji independent sample t test. Perbedaan yang mendasar ialah dimana uji independent sample t test sendiri digunakan untuk membandingkan nilai rata-rata variabel terikat pada dua kalangan saja, sedangkan lebih jauh dari itu analisis Anova satu faktor mampu digunakan untuk kalangan yang berjumlah lebih dari 2 (dua) serta mempunyai nilai rata-rata yang serupa ataupun berlainan.


PERSYARATAN PENGUNAAN ANALISIS ANOVA

Dalam menggunakan Anova untuk menganalisis data observasi, terdapat beberapa syarat yang harus tercukupi. Adapun syarat-syaratnya antara lain:

1. Sebaran data untuk masing-masing kalangan harus berdistribusi wajar [Cara Uji Normalitas untuk One Way Anova dengan SPSS Lengkap]
2. Variabel terikat mesti memiliki kesamaan varian atau bersifat homogen, dengan demikian pastinya kita mesti melakukan uji homogenitas terlebih dulu.
3. Subjek dalam setiap kelompok mesti dipilih secara random atau acak dengan memakai teknik probabilitas.
4. Data observasi untuk variabel terikat idealnya berukuran interval. Sementara, jikalau data penelitian yang diperoleh berskala ordinal maka seharusnya ditransformasi atau di ubah menjadi skala interval apalagi dahulu. Transformasi data mampu dilakukan dengan MSI atau sistem suksesif interval.
5. Kelompok yang dibandingkan harus berasal dari sampel yang berlawanan atau tidak berpasangan dengan kata lain responden penelitian untuk masing-masing kalangan haruslah berlainan.
6. Variabel bebas idealnya bersifat non metrik atau berukuran ordinal.

CONTOH KASUS ANALISIS ANOVA SATU FAKTOR

Pada kempatan kali ini aku akan mempraktekkan cara melakukan analisis anova satu faktor dengan contoh perkara: “Seorang peneliti ingin membandingkan penjualan handphone dengan merek Samsung, Oppo, Vivo, dan Lenovo”. Dimana para pembeli handphone di toko-toko tertentu cuma dihadapkan pada keempat merek tersebut, lalu akan diteliti perihal:

1. Berapa rata-rata penjualan keempat handphone tersebut?
2. Apakah terdapat perbedaan rata-rata dalam pemasaran keempat handphone tersebut?
3. Rata-rata penjualan handphone mana saja yang serupa atau berbeda penjualannya?

Penelitian ini dilaksanakan selama 10 ahad, adapun data observasi yang terkumpul sebagaimana table data di bawah ini.

Sebelum kita melakukan analisis terhadap data di atas dengan program SPSS, maka seharusnya bentuk tabel di atas kita dimodifikasi apalagi dulu menjadi dua buah tabel. Sebab dalam dalam analisis anova satu faktor dengan SPSS, kita hanya mampu memasukkan dua variabel saja. Oleh alasannya adalah itu, tabel di atas kita ubah menjadi mirip tabel data di bawah ini.

Download Data Lengkap


CARA MELAKUKAN ANALISIS ANOVA SATU FAKTOR DENGAN SPSS

Langkah-langkah dalam melakukan analisis anova satu faktor dengan SPSS dimulai dengan:

1. Buka acara SPSS, kemudian klik Variable View, kemudian untuk memasukkan nama dan mendefinisikan varabel, maka:

Variabel pertama: Merek (X), isikan dengan:
Name: ketikkan X
Type: pilih Numeric
Width: pilih 8
Decimals: pilih 0
Label: tuliskan Merek
Value: klik pada bagian none, maka akan muncul kotak obrolan “Value Labels” untuk kotak Value isikan 1, kemudian pada kotak Label isikan Samsung, lalu klik Add. Kemudian isikan lagi 2 untuk kotak Value dan isikan Oppo untuk kotak Label, kemudian klik Add. Begitu seterusnya sampai keempat merek handphone terinput pada kotak Value Labels.

Missing: pilih None
Columns: pilih 8
Align: pilih Right
Measure: pilih Scale
Role: pilih Input

Variabel kedua: Penjualan (Y), maka isikan dengan:
Name: ketikkan Y
Type: pilih Numeric
Width: pilih 8
Decimals: pilih 0
Label: tuliskan Penjualan
Value: pilih None
Missing: pilih None
Columns: pilih 8
Align: pilih Right
Measure: pilih Scale
Role: pilih Input

Sehingga di layar akan terlihat , sebagai berikut:

2. Jika semua nama variabel sudah ditulis dengan benar, berikutnya klik Data View, kemudian input data variabel Merek ke kotak X dan variabel Penjualan ke kotak Y

3. Jika data telah lengkap, maka klik menu Analyze – Compare Means – One-Way ANOVA

4. Maka muncul kotak dialog “One-Way ANOVA”, berikutnya pindahkan variabel Penjualan (Y) ke kolom Dependent List, lalu pindahkan variabel Merek (X) ke kolom Factor

5. Langkah selanjutnya klik Post Hoc, maka muncul kotak dialog “One-Way ANOVA: Post Hoc Multiple Comparisons”. Pilih Tukey, kemudian klik Continue

6. Kemudian klik Options, maka timbul kotak dialog “One-Way ANOVA: Options” berikan tanda centang pada Descriptive dan Homogenity of variance test, lalu klik Continue

7. Langkah terakhir adalah klik Ok, maka akan timbul Ouput SPSS yang kita perlukan dalam Analisis Anova Satu Faktor


INTERPRETASI OUTPUT ANALISIS ANOVA SATU FAKTOR DENGAN SPSS

Pembahasan mengenai output SPSS dalam analisis Anova satu aspek akan aku bagi menjadi 5 tahap pembahasan agar lebih rincian dan sistematis. Kita mulai dari:

A. Melihat Perbedaan Rata-Rata Penjualan Empat Merek Handphone

Berdasarkan output SPSS di atas, kita dapat melihat perbedaan rata-rata penjualan dari keempat merek handphone dengan detail sebagai berikut:

1. Rata-rata penjualan handphone Samsung sebesar 45,30.
2. Rata-rata penjualan handphone Oppo sebesar 41,10.
3. Rata-rata penjualan handphone Vivo sebesar 39,00.
4. Rata-rata pemasaran handphone Lenovo sebear 35,70.

Dengan demikian maka secara deskriptif mampu ditarik kesimpulan bahwa rata-rata penjualan paling tinggi yakni handphone Samsung adalah sebesar 45,30.


B. Menguji Kesamaan Varian (Uji Homogenitas)

Berdasarkan output SPSS di atas, diperoleh angka Levene Statistic sebesar 2,508 dengan signifikansi atau probabilitas (Sig) sebesar 0,074. Karena nilai signifikansi 0,074 lebih besar dari 0,05, maka dapat ditarik kesimpulan bahwa varian keempat kalangan penjualan handphone yang kita bandingkan tersebut yakni sama atau homogen.

Baca: Cara Melakukan Uji Homogenitas dengan SPSS

C. Menguji Apakah Keempat Sampel Mempuyai Rata-Rata yang Sama atau Berbeda (Analisis Anova)

Dasar pengambilan keputusan dalam Analisis Anova:

1. Jika nilai signifikansi (Sig) > 0,05 maka rata-rata sama.
2. Jika nilai signifikansi (Sig) < 0,05 maka rata-rata berlawanan.

Berdasarkan output Anova di atas, diketahui nilai sig sebesar 0,009 < 0,05, sehingga dapat disimpulkan bahwa rata-rata keempat pemasaran merek handphone tersebut “BERBEDA” secara signifikan.


D. Mencari Kelompok Mana Saja yang Rata-Rata Penjualannya Sama dan Tidak Sama (Tes Post-Hoc)

Pengujian Tukey HSD adalah pengujian perbandingan jamak untuk menentukan apakah tiga rata-rata atau lebih berbeda secara signifikan dalam jumlah analisis varian. Sebagai contoh, kita akan membadingkan rata-rata penjualan handphone Samsung dengan Oppo. Angka perbedaan rata-rata untuk penjualan merek handphone tersebut adalah 4,200. Angka ini diperoleh dari nilai rata-rata (pada output deskriptif) untuk penjualan Samsung (45,30) dikurangi dengan rata-rata penjualan Oppo (41,10). Sementara itu, perbedaan rata-rata penjualan berkisar antara -3,06 (Lower Bound) sampai dengan 11,46 (Upper Bound) pada tingkat kepercayaan 95%. Untuk menguji apakah terdapat perbedaan rata-rata kedua merek handphone tersebut, maka kita harus melihat apakah nilai signifikansi hasil output SPSS lebih besar atau lebih kecil dari 0,05. Berdasarkan output di atas diketahui nilai Sig sebesar 0,415 > 0,05, maka mampu ditarik kesimpulan bahwa penjualan handphone Samsung dan Oppo adalah sama dan perbedaan rata-rata penjualan secara deskriptif antara kedua handphone tersebut tidaklah signifikan. Selanjutnya untuk membandingkan golongan yang lainnya dilakukan dengan cara yang sama sebagaimana cara di atas.


E. Melihat Kesamaan Rata-Rata Penjualan Keempat Merek Handphone

Untuk melihat kesamaan rata-rata, maka kita akan menggunakan output Tukey HSD. Berikut interpretasi tabel di atas:

1. Pada subset 1 terdapat data penjualan Lenovo, Vivo, dan Oppo. Artinya rata-rata pemasaran ketiga merek handphone tersebut tidak memiliki perbedaan yang signifikan. Dengan kata lain, rata-rata pemasaran Lenovo, Vivo, dan Oppo ialah sama.
2. Pada subset 2 terdapat data pemasaran Vivo, Oppo, dan Samsung. Artinya rata-rata penjualan ketiga merek handphone tidak memiliki perbedaan yang signifikan. Dengan kata lain, rata-rata penjualan Vivo, Oppo, dan Samsung ialah sama.

PEMBUATAN KESIMPULAN DALAM ANALISIS ANOVA SATU FAKTOR

Dalam riset eksperimen ini cuma rata-rata pemasaran Samsung dengan Lenovo saja yang berbeda, sedangkan rata-rata penjualan handphone merek lainnya yakni sama. Dengan demikian, variabel merek hanya berpengaruh secara signifikan kepada perbedaan rata-rata penjualan handphone merek Samsung dan Lenovo.

Tonton: Bimbingan Kilat Uji One Way Anova dengan SPSS bagi Pemula

Demikian serangkain pembahasan kita tentang cara melakukan analisis anova satu faktor dengan SPSS, biar dapat berfaedah bagi pembaca semua. Terimakasih atas perhatian kawan-mitra. Salam…

Catatan: Solusi alternatif saat data observasi dalam uji one way anova tidak berdistribusi normal ialah menggunakan statistik non paramtrik adalah dengan Uji Kruskal Wallis

[Search: Cara Melakukan Analisis Anova Satu Faktor dengan SPSS, Persyaratan Pengunaan Analisis Anova Satu Faktor, Panduan Langkah-langkah Uji Anova Satu Faktor memakai SPSS Interpretasi, Prosedur Analisis one way ANOVA SPSS]
Sumber https://spssindo.blogspot.com