Panduan Cara Uji Friedman dengan SPSS Interpretasi Lengkap | Uji friedman merupakan pecahan dari statistik non parametrik yang digunakan untuk mengetahui atau menguji perbedaan dari tiga sampel atau lebih yang saling bekerjasama atau berkaitan satu sama lain. Sementara itu, jikalau jumlah sampel yang digunakan dalam penelitian hanya ada dua buah, maka analisis data akan lebih sempurna jikalau memakai uji wilcoxon
Dalam konteks analisis data statistik untuk sebuah penelitian, uji friedman ini digunakan sebagai alternatif dari Uji Repeated Measures Anova dalam statistik parametrik, hanya jikalau nilai Standardized Residual dari salah satu atau seluruh sampel data tidak berdistribusi normal. Karena merupakan pecahan dari statistik non parametrik, maka dalam uji friedman ini tidak ada persyaratan khusus untuk nilai Standardized Residual dari sampel data yang digunakan harus berdistribusi normal.
Contoh Kasus Uji Friedman pada Penelitian
Seorang mahasiswa jurusan gizi ingin mengetahui apakah susu debu merek SUBUR GEMUK benar-benar sanggup meningkatkan berat tubuh seseorang dalam kurun waktu tertentu? Guna keperluan penelitian, maka 15 orang yang hendak melaksanakan kegiatan peningkatan berat tubuh ditimbang untuk mengetahui berat tubuh awal, kemudian 15 orang tersebut diberi minum susu debu merek SUBUR GEMUK kemudian ditimbang kembali berat badannya sehabis seminggu minum, berat tubuh sebulan sehabis minum dan berat tubuh setahun sehabis minum. Adapun data berat tubuh ke-15 orang tersebut ialah sebagai berikut.
[Download Data excel, Input-Output SPSS]
Keterangan: pada baris pertama, responden nomor urut 1 mempunyai berat tubuh awal 42,2 kilogram, sehabis seminggu meminum susu debu merek SUBUR GEMUK mengalami peningkatan berat tubuh menjadi 42,4 kilogram, sehabis sebulan berat tubuh menjadi 43,4 kilogram, dan sehabis setahun berat tubuh menjadi 43,4 kilogram. Demikian seterusnya untuk responden yang lain.
Panduan Langkah-Langkah Cara Uji Friedman dengan SPSS
Tahapan analisis data dalam uji friedman ini dimulai dari memasukkan data penelitian ke kegiatan SPSS, kemudian melaksanakan uji normalitas, gres sehabis itu dilanjutkan dengan uji friedman.
1. Seperti biasa, langkah pertama buka lembar kerja gres SPSS, kemudian klik Variable View untuk mengisi Name, Decimals, Label, Measure dan lain-lain, ikuti ketentuan ibarat gambar bawah ini.
2. Setelah itu, klik Data View, kemudian masukkan data berat tubuh ke-15 orang responden tersebut sesuai dengan waktu berat tubuh mereka ditimbang.
*Melakukan Uji Normalitas Data Penelitian dengan SPSS
Selanjutnya saya akan melaksanakan uji normalitas pada nilai Standardized Residual untuk keempat variabel pengukuran berat tubuh tersebut. Uji normalitas ini hanya untuk mengetahui apakah nilai Standardized Residual dari keempat variabel di atas berdistribusi normal atau tidak.
Jika jadinya semua data normal maka penggunaan uji friedman untuk analisis data penelitian ini tidak sempurna [akan lebih sempurna jikalau memakai statistik parametrik dengan uji repeated measures anova]. Sementara jikalau nilai Standardized Residual dari salah satu atau semua variabel data tidak berdistribusi normal maka uji friedman sanggup kita dilanjutkan.
1. Untuk melaksanakan uji normalitas ini, maka langkah awal ialah dengan memunculkan nilai Standardized Residual dari keempat sampel data. Caranya klik sajian Analyze >> General Linear Model >> Repeated Measures…
2. Maka mucul kotak obrolan “Repeated Measures Define Factor(s)” pada pecahan Whithin-Subject Faktor Name: ganti goresan pena factor1 dengan Waktu. Pada kotak Number of Lavels: ketikkan 4 (karena terdapat 4 waktu pengukuran data berat badan)
3. Selanjutnya klik Add
4. Kemudian klik Define, maka muncul kotak obrolan “Repeated Measures” pindahkan variabel BB Awal, BB Seminggu, BB Sebulan, dan BB Setahun ke kolom Whithin-Subject Variables (Waktu)
5. Selanjutnya klik Save, muncul kotak obrolan “Repeated Measures: Save” berikan tanda centang (V) pada Standardized, kemudian klik Continue dan Ok
6. Abaikan output SPSS yang keluar, selanjutnya buka Data View maka disitu ada empat variabel gres berjulukan ZRE_1, ZRE_2, ZRE_3, dan ZRE_4 inilah yang disebut dengan nilai Standardized Residual
7. Kemudian klik sajian Analyze >>Descriptive Statistics >> Explore…
8. Maka muncul kotak obrolan “Explore” selanjutnya masukkan semua variabel Standardized Residual ke kotak Dependent List: kemudian klik Plots…
9. Maka muncul kotak obrolan “Explore Plots” kemudian beri tanda centang pada Normality plots with tests, selanjutnya klik Continue, kemudian klik Ok
10. Maka akan mucul output SPSS, cukup perhatikan output pada tabel “Tests of Normality” lihat gambar di bawah.
11. Pembahasan Uji Normalitas: sebab jumlah N yang digunakan dalam penelitian ini ada 15 atau df 15, maka pengambilan keputusan untuk uji normalitas pengacu pada nilai Sig. Shapiro-Wilk (sebaliknya jikalau jumlah N lebih dari 50 maka mengacu pada nilai Sig. Kolmogorov-Smirnov). Berdasarkan tabel di atas diketahui nilai Sig. Standardized Residual for Awal sebesar 0,012. Nilai Sig. Standardized Residual for Seminggu sebesar 0,003, dan nilai Sig. Standardized Residual for Sebulan sebesar 0,020. Karena nilai signifikansi (Sig) ketiga variabel tersebut < 0,05 maka sanggup disimpulkan bahwa ketiga variabel Standardized Residual for Awal, Seminggu, dan Sebulan ialah tidak berdistribusi normal. Sementara untuk nilai Sig. Standardized Residual for Setahun sebesar 0,380 > 0,05 maka berdistribusi normal.
12. Berdasarkan pembahasan uji normalitas di atas, diketahui bahwa ada tiga variabel yang mempunyai nilai Standardized Residual tidak normal. Oleh sebab itu, analisis data untuk penelitian ini sudah tepat, yakni memakai metode statistik non parametrik dengan Uji Friedman.
*Melakukan Uji Friedman dengan SPSS
1. Berikutnya saya akan melaksanakan uji friedman, caranya dari sajian SPSS klik Analyze >> Nonparametric Test >> Legacy Dialogs >> K Related Samples… Tampak dilayar sebagaimana gambar berikut.
2. Muncul kotak obrolan “Tests for Several Related Samples”
3. Selanjutnya, masukkan variabel BB Awal, BB Seminggu, BB Sebulan dan BB Setahun ke kotak Test Variables: pada pecahan “Test Type” beri tanda centang (V) untuk Friedman, kemudian klik Statistics…
4. Muncul kota diloag, kemudian berikan tanda centang (V) pada Descriptive dan Quartiles, kemudian klik Continue
5. Terakhir klik Ok. Maka akan muncul Output SPSS dengan judul “NPar Tests” yang akan saya interpretasikan.
Interpretasi Output Uji Friedman SPSS
Tabel Output Pertama “Descriptive Statistics”
Output di atas menawarkan deskripsi data penelitian dalam bentuk tabel ringkasan. Adapun info yang sanggup kita peroleh dari ringkasan tabel output di atas ialah sebagai berikut.
Tabel Output Kedua “Ranks”
Tabel output Ranks ini menawarkan rata-rata berat tubuh dalam bentuk rangking. Dimana berat tubuh paling besar berada di waktu pengukuran BB Setahun sehabis rutin meminum susu debu merek SUBUR GEMUK.
Tabel Output Ketiga “Test Statistics”
Output di atas merupakan tabel terpenting dalam uji friedman, ada beberapa tahapan untuk melaksanakan interpretasi, yaitu menciptakan hipotesis (dugaan) penelitian, melihat dasar pengambilan keputusan dalam uji friedman dan menciptakan kesimpulan.
*Hipotesis Penelitian dalam Uji Friedman
*Dasar Pengambilan Keputusan dalam Uji Friedman
Ada dua kegiatan yang sanggup kita gunakan sebagai anutan untuk menciptakan keputusan dalam uji friedman ini, yaitu:
*Melihat Nilai Probabilitas atau Signifikansi (Asymp. Sig.)
Keputusan Uji Hipotesis: menurut tabel output Test Statistics di atas, diketahui nilai Asymp. Sig. sebesar 0,000 < 0,05. Maka H0 ditolak dan Ha diterima atau dengan kata lain ada perbedaan rata-rata peningkatan berat tubuh pada keempat kelompok interval waktu pengukuran. Dengan demikian sanggup disimpulkan bahwa susu debu merek SUBUR GEMUK benar-benar sanggup meningkatkan berat tubuh seseorang.
*Membandingkan Nilai Chi-Square Hitung dengan Tabel
Pengambilan Keputusan: Berdasarkan tabel output Test Statistics di atas, diketahui nilai Chi-Square Hitung sebesar 40,587. Sementara nilai Chi-Square Tabel ialah 7,815. Karena nilai Chi-Square Hitung 40,587 > Chi-Square Tabel 7,815, maka bahwa H0 ditolak dan Ha diterima atau dengan kata lain ada perbedaan rata-rata peningkatan berat tubuh pada keempat kelompok interval waktu pengukuran. Dengan demikian sanggup disimpulkan bahwa susu debu merek SUBUR GEMUK benar-benar sanggup meningkatkan berat tubuh seseorang.
*Rumus Mencari Nilai Chi-Square Tabel yaitu dengan mengacu pada nilai df (Derajat Kebebasan). Dari tabel output Test Statistics di atas diketahui nilai df ialah 3 dan tingkat signifikansi (a) yang digunakan ialah 5% atau 0,05. Maka kita tinggal melihat saja pada distribusi nilai Chi-Square Tabel untuk df; 5% (3; 0,05) maka ditemukan nilai Chi-Square Tabel ialah sebesar 7,815. Lihat gambar di bawah ini.
[Downlaod Distribusi Nilai Chi-Square Tabel]
Baik saya kira sudah selesai pembahasan kita pada kesempatan kali ini terkait analisis statistik non parametrik dengan uji friedman memakai kegiatan SPSS. Untuk selanjutnya silahkan dipraktekkan untuk data penelitian anda. Semoga berhasil dan terimakasih atas perhatiannya. Salam dari saya Sahid Raharjo.
Dalam konteks analisis data statistik untuk sebuah penelitian, uji friedman ini digunakan sebagai alternatif dari Uji Repeated Measures Anova dalam statistik parametrik, hanya jikalau nilai Standardized Residual dari salah satu atau seluruh sampel data tidak berdistribusi normal. Karena merupakan pecahan dari statistik non parametrik, maka dalam uji friedman ini tidak ada persyaratan khusus untuk nilai Standardized Residual dari sampel data yang digunakan harus berdistribusi normal.
Contoh Kasus Uji Friedman pada Penelitian
Seorang mahasiswa jurusan gizi ingin mengetahui apakah susu debu merek SUBUR GEMUK benar-benar sanggup meningkatkan berat tubuh seseorang dalam kurun waktu tertentu? Guna keperluan penelitian, maka 15 orang yang hendak melaksanakan kegiatan peningkatan berat tubuh ditimbang untuk mengetahui berat tubuh awal, kemudian 15 orang tersebut diberi minum susu debu merek SUBUR GEMUK kemudian ditimbang kembali berat badannya sehabis seminggu minum, berat tubuh sebulan sehabis minum dan berat tubuh setahun sehabis minum. Adapun data berat tubuh ke-15 orang tersebut ialah sebagai berikut.
[Download Data excel, Input-Output SPSS]
Keterangan: pada baris pertama, responden nomor urut 1 mempunyai berat tubuh awal 42,2 kilogram, sehabis seminggu meminum susu debu merek SUBUR GEMUK mengalami peningkatan berat tubuh menjadi 42,4 kilogram, sehabis sebulan berat tubuh menjadi 43,4 kilogram, dan sehabis setahun berat tubuh menjadi 43,4 kilogram. Demikian seterusnya untuk responden yang lain.
Panduan Langkah-Langkah Cara Uji Friedman dengan SPSS
Tahapan analisis data dalam uji friedman ini dimulai dari memasukkan data penelitian ke kegiatan SPSS, kemudian melaksanakan uji normalitas, gres sehabis itu dilanjutkan dengan uji friedman.
1. Seperti biasa, langkah pertama buka lembar kerja gres SPSS, kemudian klik Variable View untuk mengisi Name, Decimals, Label, Measure dan lain-lain, ikuti ketentuan ibarat gambar bawah ini.
2. Setelah itu, klik Data View, kemudian masukkan data berat tubuh ke-15 orang responden tersebut sesuai dengan waktu berat tubuh mereka ditimbang.
*Melakukan Uji Normalitas Data Penelitian dengan SPSS
Selanjutnya saya akan melaksanakan uji normalitas pada nilai Standardized Residual untuk keempat variabel pengukuran berat tubuh tersebut. Uji normalitas ini hanya untuk mengetahui apakah nilai Standardized Residual dari keempat variabel di atas berdistribusi normal atau tidak.
Jika jadinya semua data normal maka penggunaan uji friedman untuk analisis data penelitian ini tidak sempurna [akan lebih sempurna jikalau memakai statistik parametrik dengan uji repeated measures anova]. Sementara jikalau nilai Standardized Residual dari salah satu atau semua variabel data tidak berdistribusi normal maka uji friedman sanggup kita dilanjutkan.
1. Untuk melaksanakan uji normalitas ini, maka langkah awal ialah dengan memunculkan nilai Standardized Residual dari keempat sampel data. Caranya klik sajian Analyze >> General Linear Model >> Repeated Measures…
2. Maka mucul kotak obrolan “Repeated Measures Define Factor(s)” pada pecahan Whithin-Subject Faktor Name: ganti goresan pena factor1 dengan Waktu. Pada kotak Number of Lavels: ketikkan 4 (karena terdapat 4 waktu pengukuran data berat badan)
3. Selanjutnya klik Add
4. Kemudian klik Define, maka muncul kotak obrolan “Repeated Measures” pindahkan variabel BB Awal, BB Seminggu, BB Sebulan, dan BB Setahun ke kolom Whithin-Subject Variables (Waktu)
5. Selanjutnya klik Save, muncul kotak obrolan “Repeated Measures: Save” berikan tanda centang (V) pada Standardized, kemudian klik Continue dan Ok
6. Abaikan output SPSS yang keluar, selanjutnya buka Data View maka disitu ada empat variabel gres berjulukan ZRE_1, ZRE_2, ZRE_3, dan ZRE_4 inilah yang disebut dengan nilai Standardized Residual
7. Kemudian klik sajian Analyze >>Descriptive Statistics >> Explore…
8. Maka muncul kotak obrolan “Explore” selanjutnya masukkan semua variabel Standardized Residual ke kotak Dependent List: kemudian klik Plots…
9. Maka muncul kotak obrolan “Explore Plots” kemudian beri tanda centang pada Normality plots with tests, selanjutnya klik Continue, kemudian klik Ok
10. Maka akan mucul output SPSS, cukup perhatikan output pada tabel “Tests of Normality” lihat gambar di bawah.
11. Pembahasan Uji Normalitas: sebab jumlah N yang digunakan dalam penelitian ini ada 15 atau df 15, maka pengambilan keputusan untuk uji normalitas pengacu pada nilai Sig. Shapiro-Wilk (sebaliknya jikalau jumlah N lebih dari 50 maka mengacu pada nilai Sig. Kolmogorov-Smirnov). Berdasarkan tabel di atas diketahui nilai Sig. Standardized Residual for Awal sebesar 0,012. Nilai Sig. Standardized Residual for Seminggu sebesar 0,003, dan nilai Sig. Standardized Residual for Sebulan sebesar 0,020. Karena nilai signifikansi (Sig) ketiga variabel tersebut < 0,05 maka sanggup disimpulkan bahwa ketiga variabel Standardized Residual for Awal, Seminggu, dan Sebulan ialah tidak berdistribusi normal. Sementara untuk nilai Sig. Standardized Residual for Setahun sebesar 0,380 > 0,05 maka berdistribusi normal.
12. Berdasarkan pembahasan uji normalitas di atas, diketahui bahwa ada tiga variabel yang mempunyai nilai Standardized Residual tidak normal. Oleh sebab itu, analisis data untuk penelitian ini sudah tepat, yakni memakai metode statistik non parametrik dengan Uji Friedman.
*Melakukan Uji Friedman dengan SPSS
1. Berikutnya saya akan melaksanakan uji friedman, caranya dari sajian SPSS klik Analyze >> Nonparametric Test >> Legacy Dialogs >> K Related Samples… Tampak dilayar sebagaimana gambar berikut.
2. Muncul kotak obrolan “Tests for Several Related Samples”
3. Selanjutnya, masukkan variabel BB Awal, BB Seminggu, BB Sebulan dan BB Setahun ke kotak Test Variables: pada pecahan “Test Type” beri tanda centang (V) untuk Friedman, kemudian klik Statistics…
4. Muncul kota diloag, kemudian berikan tanda centang (V) pada Descriptive dan Quartiles, kemudian klik Continue
5. Terakhir klik Ok. Maka akan muncul Output SPSS dengan judul “NPar Tests” yang akan saya interpretasikan.
Interpretasi Output Uji Friedman SPSS
Tabel Output Pertama “Descriptive Statistics”
Output di atas menawarkan deskripsi data penelitian dalam bentuk tabel ringkasan. Adapun info yang sanggup kita peroleh dari ringkasan tabel output di atas ialah sebagai berikut.
- Nilai N atau banyaknya responden yang dipakai, dalam hal ini ada 15 orang yang ditimbang berat badannya dari Waktu Awal, Seminggu, Sebulan dan Setahun sehabis rutin mengkonsumsi susu debu merek SUBUR GEMUK.
- Mean atau nilai rata-rata dari masing-masing pengukuran berat tubuh untuk empat waktu yang diteliti yaitu BB Awal 42,920 kilogram, BB Seminggu 43,380 kilogram, BB Sebulan 45,267 kilogram, dan BB Setahun 51,287 kilogram.
- Nilai Std. Deviation atau Standar Deviasi untuk BB Awal sebesar 2,5468 kilogram, BB Seminggu 2,0616 kilogram, BB Sebulan 3,5294 kilogram, dan BB Setahun 6,5134 kilogram.
- Ada juga info wacana berat tubuh Minimum (terikecil) dan Maximum (terbesar) untuk masing-masing waktu pengukuran.
- Percentiles median untuk masing-masing waktu pengukuran berat badan.
Tabel Output Kedua “Ranks”
Tabel output Ranks ini menawarkan rata-rata berat tubuh dalam bentuk rangking. Dimana berat tubuh paling besar berada di waktu pengukuran BB Setahun sehabis rutin meminum susu debu merek SUBUR GEMUK.
Tabel Output Ketiga “Test Statistics”
Output di atas merupakan tabel terpenting dalam uji friedman, ada beberapa tahapan untuk melaksanakan interpretasi, yaitu menciptakan hipotesis (dugaan) penelitian, melihat dasar pengambilan keputusan dalam uji friedman dan menciptakan kesimpulan.
*Hipotesis Penelitian dalam Uji Friedman
- H0: Tidak ada perbedaan rata-rata peningkatan berat tubuh pada keempat kelompok interval waktu pengukuran.
- Ha: Ada perbedaan rata-rata peningkatan berat tubuh pada keempat kelompok interval waktu pengukuran.
*Dasar Pengambilan Keputusan dalam Uji Friedman
Ada dua kegiatan yang sanggup kita gunakan sebagai anutan untuk menciptakan keputusan dalam uji friedman ini, yaitu:
*Melihat Nilai Probabilitas atau Signifikansi (Asymp. Sig.)
- Jika nilai Asymp. Sig. > 0,05, maka H0 diterima dan Ha ditolak.
- Jika nilai Asymp. Sig. < 0,05, maka H0 ditolak dan Ha diterima.
Keputusan Uji Hipotesis: menurut tabel output Test Statistics di atas, diketahui nilai Asymp. Sig. sebesar 0,000 < 0,05. Maka H0 ditolak dan Ha diterima atau dengan kata lain ada perbedaan rata-rata peningkatan berat tubuh pada keempat kelompok interval waktu pengukuran. Dengan demikian sanggup disimpulkan bahwa susu debu merek SUBUR GEMUK benar-benar sanggup meningkatkan berat tubuh seseorang.
*Membandingkan Nilai Chi-Square Hitung dengan Tabel
- Jika nilai Chi-Square Hitung < Chi-Square Tabel, maka H0 diterima dan Ha ditolak.
- Jika nilai Chi-Square Hitung > Chi-Square Tabel, maka H0 ditolak dan Ha diterima.
Pengambilan Keputusan: Berdasarkan tabel output Test Statistics di atas, diketahui nilai Chi-Square Hitung sebesar 40,587. Sementara nilai Chi-Square Tabel ialah 7,815. Karena nilai Chi-Square Hitung 40,587 > Chi-Square Tabel 7,815, maka bahwa H0 ditolak dan Ha diterima atau dengan kata lain ada perbedaan rata-rata peningkatan berat tubuh pada keempat kelompok interval waktu pengukuran. Dengan demikian sanggup disimpulkan bahwa susu debu merek SUBUR GEMUK benar-benar sanggup meningkatkan berat tubuh seseorang.
*Rumus Mencari Nilai Chi-Square Tabel yaitu dengan mengacu pada nilai df (Derajat Kebebasan). Dari tabel output Test Statistics di atas diketahui nilai df ialah 3 dan tingkat signifikansi (a) yang digunakan ialah 5% atau 0,05. Maka kita tinggal melihat saja pada distribusi nilai Chi-Square Tabel untuk df; 5% (3; 0,05) maka ditemukan nilai Chi-Square Tabel ialah sebesar 7,815. Lihat gambar di bawah ini.
[Downlaod Distribusi Nilai Chi-Square Tabel]
Baik saya kira sudah selesai pembahasan kita pada kesempatan kali ini terkait analisis statistik non parametrik dengan uji friedman memakai kegiatan SPSS. Untuk selanjutnya silahkan dipraktekkan untuk data penelitian anda. Semoga berhasil dan terimakasih atas perhatiannya. Salam dari saya Sahid Raharjo.
VIDEO: Tutorial Uji Friedman dengan SPSS Serta Interpretasi Lengkap[Kata Kunci Pencarian: Panduan Cara Uji Friedman dengan SPSS Interpretasi Lengkap, Langkah-langkah Statistik Non Parametrik dengan Uji Friedman memakai Program SPSS, Cara Uji Normalitas dalam Uji Friedman (Friedman Test) dengan SPSS Versi 21 Penjelasan Lengkap]
