ANALISIS BIVARIAT DATA KATEGORIK DAN NUMERIK Uji t dan ANOVA Uji t Independen Sebagai contoh kita gunakan data “ASI Eksklusif” yang sudah anda copy dengan melakukan uji hubungan perilaku menyusui dengan kadar Hb (misalkan kita gunakan variabel Hb1), apakah ada perbedaan kadar Hb antara ibu yang menyusui eksklusif ddengan ibu yang tidak menyusui secara eksklusif, caranya: 1. Aktifkan/buka file data SPSS 2. Dari menu utama SPSS, pilih ‘Analyze’, kemudian pilih sub menu ‘Compare Means’, lalu pilih ‘Independen-Samples T Test’
3. Pada layar tampak kotak ‘Test Variable (s) masukan variabel numeriknya dan Grouping Variable’ masukan variabel kategoriknya, ingat jangan sampai terbalik. 4. Klik Hb1 dan masukan ke kotak ‘Test Variable’ 5. Klik variabel eksklusif dan masukan ke kotak ‘Grouping Variable’ Tampak seperti gambar di bawah ini:
©IgE_Analisis Bivariat (Uji t dan ANOVA)_Biostatistics/Nursing Unklab 2016
Page 1
6. Klik ‘Define Group’, kemudian pada layar tampak kotak isian, isi kode variabel menyusui ke dalam kedua kotak. Pada contoh ini ‘0’ kode untuk yang tidak eksklusif dan kode ‘1’ untuk yang eksklusif. Jadi ketiklah 0 pada group 1 dan 1 pada group 2.
©IgE_Analisis Bivariat (Uji t dan ANOVA)_Biostatistics/Nursing Unklab 2016
Page 2
7. Klik ‘Continue’ 8. Klik ‘OK’ untuk menjalankan prosedur perintahnya, dan hasilnya sebagai berikut: Group Statistics Status Menyusui Eksklusif Hb Pengukuran Pertama
N
Mean
Std. Deviation
Std. Error Mean
tidak eksklusif
24
10.421
1.4712
.3003
eksklusif
26
10.277
1.3228
.2594
Independent Samples Test Levene's Test for Equality of Variances
t-test for Equality of Means 95% Confidence Interval
F Hb
t
df
Mean
Std. Error
tailed)
Difference
Difference
of the Difference Lower
Upper
Equal
Penguku variances ran
Sig.
Sig. (2-
.072
.790
.364
48
.717
.1439
.3951
-.6505
.9384
.1439
.3968
-.6547
.9425
assumed
Pertama Equal variances not
.363 46.376
.719
assumed
Pada tampilan di atas dapat dilihat nilai rata-rata dan standar deviasi kadar Hb ibu masingmasing kelompok, yaitu: rata-rata kadar Hb ibu yang menyusui eksklusif adalah 10,277 gr% dengan standar deviasi 1,322 gr%, sedangkan untuk ibu yang non eksklusif rata-rata kadar Hb nya adalah 10,421 gr% dengan standar deviasi 1,471 gr%. Hasil uji T dapat dilihat pada tabel berikutnya, dapat kita lihat nilai p Levene test, nilai p < alpha (0,05) maka varian berbeda dan bila nilai p > alpha (0,05) maka varian sama (equal). Pada uji Levene di atas menghasilkan nilai p = 0,790 > alpha (0,05) sehingga dapat disimpulkan bahwa pada alpha 5%, didapati tidak ada perbedaan varian. Selanjutnya nilai p value uji t pada bagian varian sama di kolom sig (2 tailed) yaitu p = 0,717 artinya tidak ada perbedaan yang signifikan rata-rata kadar Hb antara ibu yang menyusui eksklusif dengan non eksklusif. ©IgE_Analisis Bivariat (Uji t dan ANOVA)_Biostatistics/Nursing Unklab 2016
Page 3
Uji t Dependen Uji t dependen seringkali disebut uji t Paired/related atau pasangan. Sering digunakan dalam analisis data penelitian eksperimen. Disebut dependen bila responden diukur dua kali/diteliti dua kali atau pre- dan post- test. Untuk contoh ini akan dilakukan uji uji beda rata-rata kadar Hb antara pengukuran pertama dan kedua, adapaun langkah-langkahnya sebagai berikut: 1. Pastikan berada di file SPSS, jika belum aktifkan/bukalah file tersebut. 2. Dari menu utama, pilih ‘Analyze’, kemudian ‘Compare Means’, lalu pilih ‘Paired-Samples T Test’
3. 4. 5. 6.
Klik ‘Hb1 Klik ‘Hb2 Klik tanda panah sehingga kedua variabel masuk kotak sebelah kanan Klik ‘OK
©IgE_Analisis Bivariat (Uji t dan ANOVA)_Biostatistics/Nursing Unklab 2016
Page 4
Hasilnya tampak sebagai berikut: Paired Samples Statistics Mean Pair 1
N
Std. Deviation
Std. Error Mean
Hb Pengukuran Pertama
10.346
50
1.3835
.1957
Hb Pengukuran Kedua
10.860
50
1.0558
.1493
Paired Samples Test Paired Differences 95% Confidence Interval
Mean Pair 1
Std.
Std. Error
Deviation
Mean
of the Difference Lower
Upper
Sig. (2t
df
tailed)
Hb Pengukuran Pertama - Hb Pengukuran
-.5140
.9821
.1389
-.7931
-.2349
-3.701
49
.001
Kedua
Pada tabel dapat kita lihat rata-rata kadar Hb pengukuran pertama adalah 10,346 gr%, dengan standar deviasi 1,383 gr% dan rata-rata kadar Hb pengukuran kedua adalah 10,860 gr% dengan standar deviasi 1,055 gr%. Uji t berpasangan dapat dilihat pada kolom ‘Sig (2 – tailed) yaitu nilai p = 0,001 < alpha (0,05), maka dapat disimpulkan ada perbedaan yang signifikan antara kadar Hb pengukuran pertama dan pengukuran kedua. ©IgE_Analisis Bivariat (Uji t dan ANOVA)_Biostatistics/Nursing Unklab 2016
Page 5
Uji ANOVA Uji ini digunakan untuk menganalisis data baik independen maupun dependen dengan kelompok lebih dari dua. Analisis Varian (ANOVA) mempunyai dua jenis analisis varian satu faktor (one way) dan analisis dua faktor (two way). Pada panduan ini hanya akan dibahas analisis varian satu faktor (one way). Pada contoh ini akan dicoba hubungan antara tingkat pendidikan ibu dengan berat badan bayi. Variabel pendidikan merupakan kategorik dengan 4 kategori sedangkan variabel berat badan bayi merupakan numerik. Adapun caranya sebagai berikut: 1. Aktifkan/buka file data SPSS 2. Dari menu utama, pilih ‘Analyze, kemudian ‘Compare Means, lalu pilih ‘One-Way ANOVA
3. Dari menu One Way ANOVA terlihat kotak Dependent List dan kotak Factor perlu diisi variabel. Kotak dependen diisi variabel numerik dan kotak factor diisi variabel kategorik. Pada contoh ini berarti pada kolom dependen di isi variabel BBbayi dan pada kotak factor diisi variabel pendidikan ibu, seperti pada gambar berikut ini:
©IgE_Analisis Bivariat (Uji t dan ANOVA)_Biostatistics/Nursing Unklab 2016
Page 6
4. Kik ‘Option tandai dengan √ pada kotak ‘Descriptive
5. Klik ‘Continue 6. Klik ‘Post Hoc, tandai dengan √ pada kotak ‘Bonferroni Seperti pada gambar berikut:
©IgE_Analisis Bivariat (Uji t dan ANOVA)_Biostatistics/Nursing Unklab 2016
Page 7
7. Klik ‘Continue 8. Klik ‘OK Hasilnya seperti berikut:
Descriptives Berat badan Bayi 95% Confidence Interval for Mean
Std. N
Mean
Deviation
Std. Error
Lower Bound
Upper Bound
Minimum
Maximum
SD
10
2470.00
249.666
78.951
2291.40
2648.60
2100
2900
SMP
11
2727.27
241.209
72.727
2565.23
2889.32
2100
3000
SMA
16
3431.25
270.108
67.527
3287.32
3575.18
3000
4000
PT
13
3761.54
386.304
107.141
3528.10
3994.98
3000
4100
Total
50
3170.00
584.232
82.623
3003.96
3336.04
2100
4100
Dari tabel ini diperoleh data deskriptif yaitu jumlah responden berdasarkan 4 kategori pendidikan ibu, berat badan bayi rata-rata beserta standar deviasinya, dan nilai berat badan bayi minimum dan maksimum.
©IgE_Analisis Bivariat (Uji t dan ANOVA)_Biostatistics/Nursing Unklab 2016
Page 8
ANOVA Berat badan Bayi Sum of Squares Between Groups Within Groups Total
df
Mean Square
F
12697037.587
3
4232345.862
4027962.413
46
87564.400
16725000.000
49
Sig.
48.334
.000
Pada tabel di atas, nilai p uji ANOVA pada kolom ‘F dan ‘Sig yaitu p = 0,000 (kalau desimalnya 0, maka penulisannya menjadi p = 0,0005 < alpha (0,05). Berarti pada alpha 5% dapat disimpulkan ada perbedaan berat badan bayi amtara keempat jenjang pendidikan.
Post Hoc Tests Multiple Comparisons Dependent Variable: Berat badan Bayi Bonferroni (J) Pendidikan (I) Pendidikan
Formal Ibu
Formal Ibu Menyusui Menyusui SD
SMP
Mean Difference (I-J)
Sig.
Lower Bound
Upper Bound
-257.273
129.294
.315
-613.76
99.21
SMA
-961.250
*
119.286
.000
-1290.14
-632.36
PT
-1291.538
*
124.468
.000
-1634.72
-948.36
SD
257.273
129.294
.315
-99.21
613.76
*
115.902
.000
-1023.54
-384.42
*
121.228
.000
-1368.51
-700.02
961.250
*
119.286
.000
632.36
1290.14
703.977
*
115.902
.000
384.42
1023.54
-330.288
*
110.492
.027
-634.93
-25.64
1291.538
*
124.468
.000
948.36
1634.72
1034.266
*
121.228
.000
700.02
1368.51
*
110.492
.027
25.64
634.93
PT
-703.977
-1034.266
SD SMP PT
PT
Std. Error
SMP
SMA
SMA
95% Confidence Interval
SD SMP SMA
330.288
*. The mean difference is significant at the 0.05 level.
Tabel ini menampilkan kelompok mana saja yang berhubungan signifikan, dapat dilihat pada kolom ‘Sig. Ternyata kelompok yang signifikan adalah tingkat pendidikan SD dengan SMA, SD dengan PT, SMP dengan SMA, SMP dengan PT, dan SMA dengan PT. ©IgE_Analisis Bivariat (Uji t dan ANOVA)_Biostatistics/Nursing Unklab 2016
Page 9
