Uji ANOVA dua faktor pada dasarnya sama dengan Uji ANOVA satu faktor, tetapi ada variabel kelompok yang dikelompokkan lagi. Sebagai contoh dari tutorial Uji ANOVA dua faktor dengan SPSS ini digunakan mengetahui pengaruh 3 macam metode pembelajaran terhadap hasil belajar siswa. Untuk itu siswa dikelompokkan ke dalam 3 kelas yang berbeda, misalnya dengan pengkodean kelompok kelas :
1 : siswa mendapatkan metode A,
2 : siswa mendapatkan metode B, dan
3 : siswa mendapatkan metode C.
Selain itu kita menambahkan satu variabel lagi, misalnya jenis kelamin siswa dengan pengkodean:
1 : laki-laki
2 : perempuan
Sehingga, selain mengelompokkan siswa berdasarkan metode pembelajarannya, kita juga mengelompokkan berdasarkan jenis kelaminnya. Dengan uji ANOVA dua faktor kita dapat melakukan uji interaksi antara 2 variabel kategori tersebut. Untuk memudahkan anda, maka pada tutorial ini silahkan download data nilai siswa berupa file SPSS : Uji_Anova_2.SAV [ klik di sini ].
Untuk melakukan uji ANOVA dua faktor, setelah data kita masukkan dengan pengkodean yang benar maka berikut langkah-langkahnya:
Klik Analyze > General Linear Model > Univariate
Pada kotak dialog yang muncul, masukkan variabel hasil_belajar pada kota Dependent Variable. Masukkan variabel metode_pembelajaran dan jenis_kelamin ke dalam kotak Fixed Factor(s).
Klik OK untuk melakukan proses analisis data.
Maka pada jendela output akan muncul 2 hasil sebagai berikut:
Output 1
Output 1 ini menunjukkan jumlah data yang diproses untuk masing-masing kelompok(kategori).
Output 2
Output 2 menunjukkan hasil uji antar subjek penelitian. Analisis data dari output 2 ini meliputi 2 jenis : uji beda rata-rata berdasarkan variabel yang berbeda(jenis kelamin dan kelompok kelas) dan uji interaksi antar variabel kategori.
Untuk uji beda rata-rata berdasarkan metode pembelajaran (kelompok_kelas) kita membuat hipotesis, misalnya :
Ho = Tidak ada perbedaan rata-rata hasil belajar dari metode A, metode B, dan metode C.
Ha = Ada perbedaan rata-rata hasil belajar dari metode A, metode B, dan metode C.
Agar lebih mudah kita menggunakan nilai probabilitas pada kolom Sig. Apabilai nilai probabilitas > 0,05 maka Ho diterima. Sebaliknya, jika nilai probabilitas < 0,05 maka Ho ditolak. Berdasarkan output tersebut diperoleh probabilitas 0,000. Karena 0,000 < 0,05 maka Ho ditolak. Sehingga, dengan menggunakan taraf signifikansi 0,05 maka dapat disimpulkan bahwa ada perbedaan rata-rata hasil belajar dari metode A, metode B, dan metode C.
Untuk uji beda rata-rata berdasarkan jenis kelamin siswa kita membuat hipotesis, misalnya :
Ho = Tidak ada perbedaan rata-rata hasil belajar dari siswa laki-laki dan siswa perempuan.
Ha = Ada perbedaan rata-rata hasil belajar dari siswa laki-laki dan siswa perempuan.
Agar lebih mudah kita menggunakan nilai probabilitas pada kolom Sig. Apabilai nilai probabilitas > 0,05 maka Ho diterima. Sebaliknya, jika nilai probabilitas < 0,05 maka Ho ditolak. Berdasarkan output tersebut diperoleh probabilitas 0,963. Karena 0,963 > 0,05 maka Ho diterima. Sehingga, dengan menggunakan taraf signifikansi 0,05 maka dapat disimpulkan bahwa tidak ada perbedaan rata-rata hasil belajar dari siswa laki-laki dan siswa perempuan.
Uji interaksi antar variabel kelompok kelas dan jenis kelamin
Selanjutnya kita akan menguji apakah terdapat interaksi antara variabel yang menjadi faktor pengukuran, yaitu apakah ada interaksi antara variabel kelompok kelas dan jenis kelamin. Untuk uji interaksi antar variabel, jika probabilitas > 0,05 maka antar variabel tidak ada interaksi. Sebaliknya, jika probabilitas < 0,05 maka antar variabel terdapat interaksi.
Untuk probabilitas interaksi kita menggunakan probabilitas pada baris kelompok_kelas*jenis_kelamin. Diperoleh probabilitas 0,513, maka dengan menggunakan taraf signifikansi 0,05 maka dapat disimpulkan bahwa tidak ada interaksi antara varibael kelompok kelas dan jenis kelamin.
Demikian tutorial mengenai cara melakukan uji ANOVA dua faktor dengan SPSS. Semoga bermanfaat!
0 komentar:
Posting Komentar