Analisis Anakova dengan SPSS

Analisi Kovarians (ANAKOVA) secara sederhana merupakan penggabungan antara Anova dengan analisis korelasi. Jika Anova hanya digunakan untuk membandingkan mean antar kelompok saja, maka dalam Anakova selain membandingkan mean antar kelompok juga menghitung korelasi dengan variabel lain. Kita membandingkan variabel tergantung (Y) ditinjau dari variabel bebas (X1) sekaligus menghubungkan variabel tersebut dengan variabel bebas lainnya (X2). Variabel X2 yang dipakai memprediksi inilah yang dinamakan dengan kovariabel.

Analisis Kruskall-Wallis dengan SPSS

Analisis Kruskall-Wallis digunakan dalam penelitian komparasi dengan membandingkan dua kelompok atau lebih yang independen. Kelompok yang independen maksudnya masing-masing kelompok berasal dari subjek yang berbeda. Misalkan kita ingin membandingkan kepercayaan diri antara orang Jawa, Sunda, dan Batak, maka teknik ini dapat digunakan. Teknik ini masuk dalam keluarga teknik analisis statistik non-parametrik, sehingga untuk melakukan analisis ini asumsi yang diperlukan tidak seketat statistik parametrik.

Analisis One-Way ANOVA dengan SPSS

ANOVA digunakan dalam penelitian komparasi dengan membandingkan nilai dari dua kelompok atau lebih yang independen. Kelompok yang independen maksudnya masing-masing kelompok berasal dari subjek yang berbeda. Misalkan kita ingin membandingkan kepercayaan antara orang Jawa, Sunda, dan Batak, maka teknik ini dapat digunakan. Teknik ini masuk dalam keluarga teknik analisis statistik parametrik, sehingga untuk dapat dilakukan analisis harus dipenuhi beberapa asumsi. Salah satu asumsi yang berlaku bagi semua analisis statistik parametrik adalah asumsi normalitas. selain Untuk menguji asumsi normalitas caranya dapat dilihat di sini. Selain itu data harus berada pada level interval atau rasio. Asumsi lainnya khusus untuk teknik ini adalah homogenitas varians antar kelompok yang nanti akan dibahas dalam tulisan ini.

Berdasarkan jumlah faktornya (variabel independen), anova dapat dibedakan menjadi One-way Anova (satu variabel independen), Two-way Anova (dua variabel independen), dan Multi-way Anova (lebih dari dua variabel independen). Berdasarkan jumlah variabel dependennya, Anova dapat dibedakan menjadi anova univariat dan Anova multivariat. Tulisan ini akan menjelaskan cara analisis one-way Anova univariat.

Analisis Wilcoxon Matched Pairs dengan SPSS

Wilcoxon Matched Pairs digunakan dalam penelitian komparasi dengan membandingkan nilai dari dua kelompok yang yang berkaitan. Kelompok yang berkaitan berarti data didapat dari dua kelompok dengan subjek yang sama namun dalam waktu pengetesan yang berbeda. Misalkan kita ingin membandingkan konsentrasi siswa sebelum dan sesudah makan siang, maka teknik ini dapat digunakan. Teknik ini masuk dalam keluarga teknik analisis statistik non-parametrik, sehingga sehingga untuk melakukan analisis ini asumsi yang diperlukan tidak seketat statistik parametrik.

Analisis Paired Sample T-Test dengan SPSS

Paired sample t-test digunakan dalam penelitian komparasi dengan membandingkan nilai dari dua kelompok yang yang berkaitan. Kelompok yang berkaitan berarti data didapat dari dua kelompok dengan subjek yang sama namun dalam waktu pengetesan yang berbeda. Misalkan kita ingin membandingkan konsentrasi siswa sebelum dan sesudah makan siang, maka teknik ini dapat digunakan. Teknik ini masuk dalam keluarga teknik analisis statistik parametrik, sehingga untuk dapat dilakukan analisis harus dipenuhi beberapa asumsi. Salah satu asumsi yang berlaku bagi semua analisis statistik parametrik adalah asumsi normalitas. Untuk menguji asumsi normalitas caranya dapat dilihat di sini.

Analisis Mann-Whitney U dengan SPSS

Mann-Whitney U digunakan dalam penelitian komparasi dengan membandingkan nilai dari dua kelompok yang berbeda. Kelompok yang berbeda berarti data didapat dari dua kelompok dengan subjek yang berbeda. Misalkan kita ingin membandingkan inteligensi antara laki-laki dan perempuan, maka teknik ini dapat digunakan. Teknik ini masuk dalam keluarga teknik analisis statistik non-parametrik, sehingga untuk melakukan analisis ini asumsi yang diperlukan tidak seketat statistik parametrik.

Analisis Independent Sample T-Test dengan SPSS

Dalam penelitian komparasi, jika kita ingin membandingkan nilai dari dua kelompok yang berbeda, maka teknik analisis yang dapat kita gunakan adalah independent sample t-test. Kelompok yang berbeda berarti data didapat dari dua kelompok dengan subjek yang berbeda. Misalkan kita ingin membandingkan inteligensi antara laki-laki dan perempuan, maka teknik ini dapat digunakan. Teknik ini masuk dalam keluarga teknik analisis statistik parametrik, sehingga untuk dapat dilakukan analisis harus dipenuhi beberapa asumsi. Salah satu asumsi yang berlaku bagi semua analisis statistik parametrik adalah asumsi normalitas. Untuk menguji asumsi normalitas caranya dapat dilihat di sini. Asumsi lainnya khusus untuk teknik ini adalah homogenitas varians yang nanti akan dibahas dalam tulisan ini.

Uji Asumsi Normalitas dengan SPSS

Ketika kita hendak melakukan analisis statistik parametrik, kita perlu melakukan verifikasi asumsi normalitas. Jadi sebelum dilakukan analisis statistik, seperti analisis korelasi Pearson, regresi, t-test, atau anova, terlebih dahulu data kita harus diuji apakah normal atau tidak. Uji Normalitas dilakukan untuk memastikan data yang telah dikumpulkan berdistribusi normal atau diambil dari populasi normal. Pada dasarnya distribusi normal merupakan suatu distribusi yang menunjukkan sebaran data yang seimbang yang sebagian besar data adalah mendekati nilai mean. Kalau digambarkan dengan histrogram, akan menyerupai bentuk lonceng.