Penjelasan Lengkap Uji T dan Contoh Pengujian SPSS

Hasil perhitungan diatas merepresentasikan bahwa dari 10 mahasiswi nilai rata-rata berat badan 59 kg dengan standar deviasi 7,379 dan nilai T sebesar 1,714 dengan p-value (uji 2 arah).

Sehingga kesimpulan yang dapat kita ambil dari pengujian tersebut adalah Hipotesis nol (H0) diterima (probabilitas > 0,05), artinya tidak ada perbedaan yang signifikan pada berat badan 9 mahasiswi karena nilai p=0.121 lebih besar dari nilai alpha = 0,05.

Contoh Soal 2:

Pada contoh soal kedua, kita akan melakukan uji T menggunakan sampel yang bepasangan (dependen). Meskipun dikatakan dua sampel, sebenarnya faktanya tetap menggunakan sampel yang sama, hanya saja pemgumpulan data dilakukan dua kali pada waktu yang berbeda.

2. Sebuah perusahaan farmasi melakukan penelitian kepada 16 responden yang berbeda. Penelitian itu dimulai dengan penimbangan berat badan responden sebelum mengkonsumsi obat diet dan 1 bulan setelah mengkonsumsi obat secara rutin. Data yang dihasilkan sebagai berikut:

Setelah anda menyiapkan data sampelnya, buka aplikasi SPSS dan ikuti langkah langkah berikut:

• Input data yang ada pada tabel di atas
• Klik menu Analyze, kemudian Compare Means dan Paired-Samples T test
• Inputkan variabel berat_sebelum ke Variable1 dan berat_sesudah ke Variable2.
• Setelah itu tinggal Klik OK

Dari serangkaian proses diatas, kita akan mendapatkan hasil seperti dibawah ini:

Dari hasil yang kita dapatkan diatas, dinyatakan bahwa 16 sampel yang belum minum obat diet memiliki berat badan rata rata 73 dengan nilai standar deviasi 12,543.

Sedangkan untuk 16 sampel yang telah mengkonsumsi obat selama satu bulan memiliki berat badan rata rata 72,81 dengan nilai standar deviasi 11,490.

Selanjutnya kita akan membaca output data yang merupakan interpretasi dari hasil analisis diatas melalui kolom tabel paired samples correlations berikut:

Proses pengujian menggunakan SPSS diatas diperoleh hasil korelasi antara kedua variabel, yang menghasilkan nilai 0,983 dengan nilai probabilitas (sig) 0,000.

Angka tersebut menyatakan bahwa korelasi antara berat badan sebelum dan sesudah mengkonsumsi obat berhubungan secara nyata, karena nilai probabilitasnya <0,05.

Selanjutnya perhatikan hasil output dari tabel paired samples test diatas. Dapat kita lihat bahwa perbedaan nilai rata rata (mean) sebelum dan sesudah minum obat diet sebesar 0,188.

Hasil perhitungan nilai ‘t’ adalah sebesar 0,305 dengan p-value 0,764 (uji 2-arah). Sehingga dapat disimpulkan bahwa hasil hipotesis menerima H nol (Ho).

Sehingga dalam statistik dinyatakan “Tidak ada perbedaan yang signifikan antara rata-rata berat badan sebelum dan sesudah minum obat diet (nilai p=0,764 lebih besar dari nilai alpha=0,05)

Contoh Soal 3:

1. Input Data

Contoh soal atau kasusnya adalah terdapat nilai siswa dari kelas 2 sampai 3. Nilai yang masuk ke dalam data ialah 60, 65, 70, 75 dan kelipatan 5 lainnya sampai 100.

Dari data itu bisa dibuat keterangan hipotesis (H₀), terdapat perbedaan rata-rata nilai di kelas IPS 2 dan IPS 3. Lalu ada juga hipotesis alternatifnya sebagai pembanding data.

H₁ dibuat untuk menyebutkan tidak ada perbedaan rata-rata nilai matematika antara IPS 2 dan IPS 3. Lalu tingkat signifikansi pengujian uji T dibuat dengan nilai 0,05.

2. Pengolahan Data

Untuk mempermudah proses analisis data, ubah kelas menjadi sebuah kode. Semisal IPS 2 menggunakan kode angka 2 dan IPS 3 menggunakan kode angka 3.

Lalu cantumkan juga data rata-rata nilai hasil ujian alam satu kolom lainnya. Pastikan data di dalam tabel SPSS sudah rapi dan siap untuk dianalisis menggunakan perintah.

3. Memberikan perintah

Cara memberikan perintah uji T ialah dengan membuka menu Analyze. Setelah itu carilah format fasilitas analisis datanya di dalam Compare Means, lalu Independen sampel T tes.

Setelah itu masukkan nilai matematika ke dalam tes variabel SPSS. Buat kategorinya di dalam grup variabel menjadi kelas 1 dan kelas 2 sebagai pusat data perbandingan.

4. Cara Membaca Hasil

Anda bisa mendapatkan data analisis dengan cepat setelah menekan opsi Ok. Nantinya data p Value akan diperoleh dari nilai signifikasi data perbandingan tabel t.

Jika hasilnya kurang dari H₀ maka data tersebut valid dan hipotesisnya dapat diterima. Di sisi lain, data akan ditolak atau hipotesis tidak diterima jika nilainya lebih.

Video Penunjang Uji T dengan SPSS:

[embedyt] https://www.youtube.com/watch?v=gqznu07RFq0[/embedyt]

Sumber : Channel Rajman Atom Green

Uji t adalah uji yang menggunakan rumus agar bisa mendapatkan hasil yang krebidel, untuk membantu proses perhitungan, Anda bisa menggunakan aplikasi SPSS. Ketika menggunakan SPSS, Anda harus membagi sampel ke dalam dua bagian, yakni variabel x dan juga y.

Untuk melakukan uji t dengan spss Anda bisa menggunakan menu analisis, deskriptif statistic dan eksplor data. Nantinya akan muncul menu jendela baru dan gunakan berbagai fungsi yang hendak dipakai. Jika perhitungan sudah selesai dilakukan, Anda bisa menyelesaikan perhitungan dengan memilih tombol OK dan menunggu output selesai dihitung.

Perbedaan Uji T dan Uji F:

Selain uji T, dalam penelitian kuantitatif terdapat pula uji F, yang keduanya memiliki peran penting untuk membuat penelitian dilakukan lebih komprehensif dan kredibel.

1. Uji T

Uji T merupakan uji signifikasi yang dilakukan secara individual, atau lebih sering disebut sebagai proses analisis data yang dilakukan secara parsial. Untuk melakukan perhitungan data kuantitatif, maka peneliti harus melihat pengaruh variabel independen terhadap sampel yang didapatkan.

Peneliti yang menggunakan uji T sebagai media untuk melakukan analisis terhadap data dan variabel penelitian, biasanya memiliki sampel dengan jumlah yang sedikit. Umumnya tidak lebih dari 30 sampel, atau kurang dari jumlah tersebut. Anda bisa membuat tabel uji t untuk memudahkan proses perhitungan

2. Uji F

Merupakan teknik pengujian penelitian berbentuk statistic, sehingga didapatkan nilai uji koefisiensi regresi simultan. Pengujian dalam bentuk F biasanya dipakai untuk melakukan perbandingan antar sampel, kelompok, atau data dengan jumlah yang besar.

Berbeda dengan uji T, uji F dibuat khusus untuk melakukan penelitian dengan model sampling berdasarkan F Tabel, baik grup maupun sub grup. Setelah mendapatkan sampel, maka uji F dilakukan untuk melihat apakah variabel yang digunakan memiliki pengaruh atau tidak pada sampel tersebut.

Demikianlah informasi mengenai pengertian uji t dan rumusnya untuk proses perhitungan penelitian yang bisa wiki elektronika paparkan untuk refrensi belajar anda.

Uji t adalah proses perhitungan yang sederhana, namun ia bisa memberikan perhitungan yang tepat untuk proses penelitian. Semoga informasi tersebut dapat membantu Anda untuk melakukan penelitian kuantitatif yang sedang dilakukan.