Cara Melaksanakan Analisis Anova Satu Faktor Dengan Spss

Cara Melakukan Analisis Anova Satu Faktor dengan SPSS | Analisis one way ANOVA atau uji anova satu faktor intinya bertujuan untuk membandingkan nilai rata-rata yang terdapat pada variabel terikat di semua kelompok yang dibandingkan. Nilai masing-masing kelompok dilihat menurut pada variabel bebas yang berskala kategori. Fungsi variabel bebas disini tolong-menolong yaitu untuk mewakili kelompok-kelompok yang akan diteliti. Variabel bebas dalam analisis anova satu faktor disebut juga sebagai variabel faktor, sementara kelompok-kelompok yang dibandingkan disebut sebagai variabel tingkatan faktor.

Prosedur analisis Anova satu faktor sanggup menghasilkan analisis satu faktor untuk sebuah variabel terikat dengan sebuah variabel bebas. Seperti yang sudah saya utarakan di awal pembahasan ini, bahwa teknik analisis Anova satu faktor pada prinsipnya yaitu untuk menguji sebuah hipotesis yang akan mengambarkan nilai rata-rata masing-masing variabel tersebut sama atau tidak. Pertanyaan yang sering kali terbesit dibenak kita yaitu “lantas apa perbedaan antara uji analisis Anova satu faktor dengan uji independent sample t test, alasannya yaitu kedua uji tersebut sama-sama bertujuan untuk membandingkan nilai rata-rata?” Penjelasannya yaitu bahwa analisis Anova satu faktor yaitu ekspansi dari teknik uji independent sample t test. Perbedaan yang fundamental yaitu dimana uji independent sample t test sendiri dipakai untuk membandingkan nilai rata-rata variabel terikat pada dua kelompok saja, sedangkan lebih jauh dari itu analisis Anova satu faktor sanggup dipakai untuk kelompok yang berjumlah lebih dari 2 (dua) serta memiliki nilai rata-rata yang sama ataupun berbeda.


PERSYARATAN PENGUNAAN ANALISIS ANOVA

Dalam memakai Anova untuk menganalisis data penelitian, terdapat beberapa syarat yang harus terpenuhi. Adapun syarat-syaratnya antara lain:

1. Sebaran data untuk masing-masing kelompok harus berdistribusi normal [Cara Uji Normalitas untuk One Way Anova dengan SPSS Lengkap]
2. Variabel terikat harus memiliki kesamaan varian atau bersifat homogen, dengan demikian tentunya kita harus melaksanakan uji homogenitas terlebih dahulu.
3. Subjek dalam setiap kelompok harus dipilih secara random atau acak dengan memakai teknik probabilitas.
4. Data penelitian untuk variabel terikat idealnya berskala interval. Sementara, bila data penelitian yang diperoleh berskala ordinal maka sebaiknya ditransformasi atau di ubah menjadi skala interval terlebih dahulu. Transformasi data sanggup dilakukan dengan MSI atau metode suksesif interval.
5. Kelompok yang dibandingkan harus berasal dari sampel yang berbeda atau tidak berpasangan dengan kata lain responden penelitian untuk masing-masing kelompok haruslah berbeda.
6. Variabel bebas idealnya bersifat non metrik atau berskala ordinal.

CONTOH KASUS ANALISIS ANOVA SATU FAKTOR

Pada kempatan kali ini saya akan mempraktekkan cara melaksanakan analisis anova satu faktor dengan tumpuan kasus: “Seorang peneliti ingin membandingkan penjualan handphone dengan merek Samsung, Oppo, Vivo, dan Lenovo”. Dimana para pembeli handphone di toko-toko tertentu hanya dihadapkan pada keempat merek tersebut, kemudian akan diteliti tentang:

1. Berapa rata-rata penjualan keempat handphone tersebut?
2. Apakah terdapat perbedaan rata-rata dalam penjualan keempat handphone tersebut?
3. Rata-rata penjualan handphone mana saja yang sama atau berbeda penjualannya?

Penelitian ini dilakukan selama 10 minggu, adapun data penelitian yang terkumpul sebagaimana table data di bawah ini.

Sebelum kita melaksanakan analisis terhadap data di atas dengan aktivitas SPSS, maka sebaiknya bentuk tabel di atas kita dimodifikasi terlebih dahulu menjadi dua buah tabel. Sebab dalam dalam analisis anova satu faktor dengan SPSS, kita hanya sanggup memasukkan dua variabel saja. Oleh alasannya yaitu itu, tabel di atas kita ubah menjadi menyerupai tabel data di bawah ini.

Download Data Lengkap


CARA MELAKUKAN ANALISIS ANOVA SATU FAKTOR DENGAN SPSS

Langkah-langkah dalam melaksanakan analisis anova satu faktor dengan SPSS dimulai dengan:

1. Buka aktivitas SPSS, kemudian klik Variable View, kemudian untuk memasukkan nama dan mendefinisikan varabel, maka:

Variabel pertama: Merek (X), isikan dengan:
Name: ketikkan X
Type: pilih Numeric
Width: pilih 8
Decimals: pilih 0
Label: tuliskan Merek
Value: klik pada pecahan none, maka akan muncul kotak obrolan “Value Labels” untuk kotak Value isikan 1, kemudian pada kotak Label isikan Samsung, kemudian klik Add. Kemudian isikan lagi 2 untuk kotak Value dan isikan Oppo untuk kotak Label, kemudian klik Add. Begitu seterusnya hingga keempat merek handphone terinput pada kotak Value Labels.

Missing: pilih None
Columns: pilih 8
Align: pilih Right
Measure: pilih Scale
Role: pilih Input

Variabel kedua: Penjualan (Y), maka isikan dengan:
Name: ketikkan Y
Type: pilih Numeric
Width: pilih 8
Decimals: pilih 0
Label: tuliskan Penjualan
Value: pilih None
Missing: pilih None
Columns: pilih 8
Align: pilih Right
Measure: pilih Scale
Role: pilih Input

Sehingga di layar akan tampak, sebagai berikut:

2. Jika semua nama variabel sudah ditulis dengan benar, selanjutnya klik Data View, kemudian input data variabel Merek ke kotak X dan variabel Penjualan ke kotak Y

3. Jika data sudah lengkap, maka klik sajian Analyze – Compare Means – One-Way ANOVA

4. Maka muncul kotak obrolan “One-Way ANOVA”, selanjutnya pindahkan variabel Penjualan (Y) ke kolom Dependent List, kemudian pindahkan variabel Merek (X) ke kolom Factor

5. Langkah berikutnya klik Post Hoc, maka muncul kotak obrolan “One-Way ANOVA: Post Hoc Multiple Comparisons”. Pilih Tukey, kemudian klik Continue

6. Kemudian klik Options, maka muncul kotak obrolan “One-Way ANOVA: Options” berikan tanda centang pada Descriptive dan Homogenity of variance test, kemudian klik Continue

7. Langkah terakhir yaitu klik Ok, maka akan muncul Ouput SPSS yang kita butuhkan dalam Analisis Anova Satu Faktor


INTERPRETASI OUTPUT ANALISIS ANOVA SATU FAKTOR DENGAN SPSS

Pembahasan mengenai output SPSS dalam analisis Anova satu faktor akan saya bagi menjadi 5 tahap pembahasan supaya lebih detail dan sistematis. Kita mulai dari:

A. Melihat Perbedaan Rata-Rata Penjualan Empat Merek Handphone

Berdasarkan output SPSS di atas, kita sanggup melihat perbedaan rata-rata penjualan dari keempat merek handphone dengan rincian sebagai berikut:

1. Rata-rata penjualan handphone Samsung sebesar 45,30.
2. Rata-rata penjualan handphone Oppo sebesar 41,10.
3. Rata-rata penjualan handphone Vivo sebesar 39,00.
4. Rata-rata penjualan handphone Lenovo sebear 35,70.

Dengan demikian maka secara deskriptif sanggup disimpulkan bahwa rata-rata penjualan paling tinggi yaitu handphone Samsung yakni sebesar 45,30.


B. Menguji Kesamaan Varian (Uji Homogenitas)

Berdasarkan output SPSS di atas, diperoleh angka Levene Statistic sebesar 2,508 dengan signifikansi atau probabilitas (Sig) sebesar 0,074. Karena nilai signifikansi 0,074 lebih besar dari 0,05, maka sanggup disimpulkan bahwa varian keempat kelompok penjualan handphone yang kita bandingkan tersebut yaitu sama atau homogen.

Baca: Cara Melakukan Uji Homogenitas dengan SPSS

C. Menguji Apakah Keempat Sampel Mempuyai Rata-Rata yang Sama atau Berbeda (Analisis Anova)

Dasar pengambilan keputusan dalam Analisis Anova:

1. Jika nilai signifikansi (Sig) > 0,05 maka rata-rata sama.
2. Jika nilai signifikansi (Sig) < 0,05 maka rata-rata berbeda.

Berdasarkan output Anova di atas, diketahui nilai sig sebesar 0,009 < 0,05, sehingga sanggup disimpulkan bahwa rata-rata keempat penjualan merek handphone tersebut “BERBEDA” secara signifikan.


D. Mencari Kelompok Mana Saja yang Rata-Rata Penjualannya Sama dan Tidak Sama (Tes Post-Hoc)

Pengujian Tukey HSD yaitu pengujian perbandingan jamak untuk memilih apakah tiga rata-rata atau lebih berbeda secara signifikan dalam jumlah analisis varian. Sebagai contoh, kita akan membadingkan rata-rata penjualan handphone Samsung dengan Oppo. Angka perbedaan rata-rata untuk penjualan merek handphone tersebut yaitu 4,200. Angka ini diperoleh dari nilai rata-rata (pada output deskriptif) untuk penjualan Samsung (45,30) dikurangi dengan rata-rata penjualan Oppo (41,10). Sementara itu, perbedaan rata-rata penjualan berkisar antara -3,06 (Lower Bound) hingga dengan 11,46 (Upper Bound) pada tingkat kepercayaan 95%. Untuk menguji apakah terdapat perbedaan rata-rata kedua merek handphone tersebut, maka kita harus melihat apakah nilai signifikansi hasil output SPSS lebih besar atau lebih kecil dari 0,05. Berdasarkan output di atas diketahui nilai Sig sebesar 0,415 > 0,05, maka sanggup disimpulkan bahwa penjualan handphone Samsung dan Oppo yaitu sama dan perbedaan rata-rata penjualan secara deskriptif antara kedua handphone tersebut tidaklah signifikan. Selanjutnya untuk membandingkan kelompok yang lainnya dilakukan dengan cara yang sama sebagaimana cara di atas.


E. Melihat Kesamaan Rata-Rata Penjualan Keempat Merek Handphone

Untuk melihat kesamaan rata-rata, maka kita akan memakai output Tukey HSD. Berikut interpretasi tabel di atas:

1. Pada subset 1 terdapat data penjualan Lenovo, Vivo, dan Oppo. Artinya rata-rata penjualan ketiga merek handphone tersebut tidak memiliki perbedaan yang signifikan. Dengan kata lain, rata-rata penjualan Lenovo, Vivo, dan Oppo yaitu sama.
2. Pada subset 2 terdapat data penjualan Vivo, Oppo, dan Samsung. Artinya rata-rata penjualan ketiga merek handphone tidak memiliki perbedaan yang signifikan. Dengan kata lain, rata-rata penjualan Vivo, Oppo, dan Samsung yaitu sama.

PEMBUATAN KESIMPULAN DALAM ANALISIS ANOVA SATU FAKTOR

Dalam riset eksperimen ini hanya rata-rata penjualan Samsung dengan Lenovo saja yang berbeda, sedangkan rata-rata penjualan handphone merek lainnya yaitu sama. Dengan demikian, variabel merek hanya kuat secara signifikan terhadap perbedaan rata-rata penjualan handphone merek Samsung dan Lenovo.

Tonton: Bimbingan Kilat Uji One Way Anova dengan SPSS bagi Pemula

Demikian serangkain pembahasan kita wacana cara melaksanakan analisis anova satu faktor dengan SPSS, supaya sanggup bermanfaat bagi pembaca semua. Terimakasih atas perhatian kawan-kawan. Salam…

Catatan: Solusi alternatif dikala data penelitian dalam uji one way anova tidak berdistribusi normal yaitu memakai statistik non paramtrik yakni dengan Uji Kruskal Wallis

[Search: Cara Melakukan Analisis Anova Satu Faktor dengan SPSS, Persyaratan Pengunaan Analisis Anova Satu Faktor, Panduan Langkah-langkah Uji Anova Satu Faktor memakai SPSS Interpretasi, Prosedur Analisis one way ANOVA SPSS]

Read More

Bimbingan Menjawab Soal Uji Two Way Anova Dengan Spss Lengkap

Bimbingan Menjawab Soal Uji Two Way Anova dengan SPSS Lengkap | Penggunaan uji anova dalam analisis data penelitian intinya bertujuan untuk mengetahui apakah ada perbedaan yang signifikan (perbedaan yang bermakna) pada nilai rata-rata dari beberapa kelompok data. Uji analisis anova atau sering disebut dengan istilah uji F ini, secara umum dibedakan menjadi 2 (dua) macam, yakni uji anova satu faktor (one way anova) dan uji anova dua faktor (two way anova). Perbedaan antara kedua analisis tersebut, yakni terletak pada jumlah faktor atau variabel bebas yang digunakan dalam sebuah penelitian. Jika analisis pada uji one way anova hanya teridiri dari 1 faktor saja, maka dalam uji two way anova analisis bisa digunakan untuk mengukur 2 faktor sekaligus. Oleh karenanya, uji two way anova disebut juga dengan nama uji faktorial. Sementara itu, selain sanggup diigunakan untuk mengetahui perbedaan antara beberapa kelompok data (variable faktor), uji two way anova sanggup juga mempunyai kegunaan untuk mendeteksi apakah terdapat interaksi antar-faktor dalam memilih variabel terikat (dependen).

PERSYARATAN DASAR UJI TWO WAY ANOVA

Setidaknya terdapat 4 persyaratan atau mekanisme yang harus terpenuhi sebelum kita sanggup melaksanakan uji two way anova guna menganalisis data penelitian atau menguji hipotesis. Adapun 4 persyaratan ini yaitu sebagai berikut.

1. Nilai Standardized Residual haruslah berdistribusi normal. Inilah syarat pertama yang harus terpenuhi sebelum kita melaksanakan uji two way anova. Oleh alasannya itu, kita perlu melaksanakan uji normalitas standardized residual terlebih dahulu untuk mendeteksi apakah nilai tersebut normal atau tidak. Jika ternyata sesudah pengujian dilakukan menawarkan hasil tidak normal. Maka kita harus melupakan uji two way anova, dan beralih ke statistik non parametrik | Panduan: Praktik Uji Normalitas Standardized Residual dalam Two Way Anova SPSS
2. Populasi-populasi dari varian data yaitu sama atau homogen. Cara mendeteksinya yaitu dengan melaksanakan uji homogenitas. Catatan: uji homogenitas sanggup dilakukan sekaligus pada dikala kita melaksanakan uji two way anova ini.
3. Sampel yang digunakan tidak bekerjasama satu sama lain. Maksudnya masing-masing populasi saling independen di dalam kelompoknya.
4. Persyaratan yang terakhir yaitu berkaitan dengan jenis data yang dipakai. Dimana untuk data variabel dependen (variabel terikat) harus berskala interval atau rasio. Sementara untuk data variabel independen (variabel bebas/faktor) yaitu berskala kategorial.

CONTOH SOAL UJI TWO WAY ANOVA

Seorang peneliti ingin mengetahui apakah terdapat berbedaan hasil mencar ilmu siswa Sekolah Menengah Pertama menurut jenjang pendidikan terakhir orang renta dan jenis kelamin siswa tersebut. Faktor jenjang pendidikan terakhir orang renta terdiri dari 3 (tiga) taraf, yaitu SMP, SLTA, dan Perguruan Tinggi (PT). Sementara faktor jenis kelamin terdiri dari 2 (dua) taraf, yakni Laki-laki dan Perempuan. Adapun data yang dikumpulkan oleh peneliti sebagaimana tabel dibawah ini.

HIPOTEISIS YANG DIAJUKAN DALAM UJI TWO WAY ANOVA

Penelitian ini dilakukan dengan memakai taraf signifikansi 5%. Adapun hipotesis yang hendak di uji oleh peneliti yaitu sebagai berikut.

1. Ada perbedaan hasil mencar ilmu matematika siswa menurut jenjang pendidikan terakhir orang tua.
2. Ada perbedaan hasil mencar ilmu matematika siswa menurut jenis kelamin siswa.
3. Ada interaksi jenjang pendidikan terakhir orang renta dengan jenis kelamin siswa dalam memilih hasil mencar ilmu matematika siswa.

PERSIAPAN DATA SEBELUM MELAKUKAN UJI TWO WAY ANOVA

Untuk mepermudah kita dalam melaksanakan analisis data memakai metode uji two way anova dengan SPSS, maka sebaiknya kita menciptakan pengkodean data terlebih dalulu untuk variabel faktor, yakni data jenjang pendidikan terakhir orang renta dan data jenis kelamin siswa. Pengkodean data untuk jenjang pendidikan terakhir orang renta dengan ketentuan: arahan 1 untuk SMP, arahan 2 untuk SLTA dan arahan 3 untuk PT. Hasil pengkodean data tersebut sanggup dilihat pada tebel dibawah ini.

Selanjutnya pengkodeaan data untuk data jenis kelamin siswa dengan ketentuan: arahan 1 untuk Laki-laki dan arahan 2 untuk Perempuan. Hasilnya sebagai berikut.

[Untuk latihan anda bisa mendownload semua data excel dan data.sav SPSS yang sudah saya susun | Download Data]

LANGKAH-LANGKAH UJI TWO WAY ANOVA DENGAN SPSS

Seperti biasa, langkah-langkah uji two way anova dengan SPSS ini dilakukan dalam 3 tahapan, yakni penginputan data, analisis data dan ouput SPSS. Baik, pribadi saja kita mulai tahap penginputan (memasukkan) data dalam kegiatan SPSS versi 21.

1. Pertama, buka kegiatan SPSS, kemudian klik Variable View, pada bab ini kita akan mengisi nama-nama variabel penelitian serta kelengkapan yang dibutuhkan:
Pertama yaitu variabel “Hasil Belajar Matematika”, maka isikan dengan ketentuan:
Name: tulis Hasil
Type: pilih Numeric
Width: pilih 8
Decimals: pilih 0
Label: ketikkan Hasil Belajar Matematika
Value: pilih None
Missing: pilih None
Columns: pilih 8
Align: pilih Right
Measure: pilih Scale
Role: pilih Input

Kedua yaitu variabel “Jenjang Pendidikan Terakhir Orang Tua”, maka isikan dengan ketentuan:
Name: ketikkan Pendidikan
Type, Width, Decimals samakan pilihan sebagaimana variabel pertama
Label: ketikkan Jenjang Pendidikan Terakhir Orang Tua
Value: klik pada bab none, maka akan muncul kotak obrolan “Value Labels” untuk kotak Value ketikkan 1, kemudian pada kotak Label isikan SMP, kemudian klik Add. Selanjutnya ketikkan 2 untuk kotak Value dan kotak Label isikan SLTA, kemudian klik Add. Berikutnya, ketikkan 3 untuk kotak Value dan kotak Label isikan PT, kemudian klik Add dan Ok. Jika sudah benar maka akan tampak menyerupai gambar dibawah ini

Missing: pilih None
Columns: pilih 8
Align: pilih Right
Measure: pilih Nominal
Role: pilih Input

Ketiga yaitu variabel “Jenis Kelamin”, maka isikan dengan ketentuan:
Name: ketikkan Kelamin
Type, Width, Decimals samakan pilihannya menyerupai variabel pertama dan kedua
Label: ketikkan Jenis Kelamin
Value: klik pada bab none, maka akan muncul kotak obrolan “Value Labels” untuk kotak Value ketikkan 1, kemudian pada kotak Label isikan Laki-laki, kemudian klik Add. Selanjutnya, ketikkan 2 untuk kotak Value dan kotak Label isikan Perempuan, kemudian klik Add dan Ok. Maka tampilannya tampak sebagaimana gambar berikut.

Missing: pilih None
Columns: pilih 8
Align: pilih Right
Measure: pilih Nominal
Role: pilih Input
Lihat tampilan “Variabel View” secara keseluruhan

2. Jika anda sudah benar-benar yakin, maka langkah berikutnya yaitu klik Data View, kemudian masukkan data penelitian yang sudah kita kodekan di atas sesuai masing-masing variabel. Lihat gambar penginputan data

3. Selanjutnya kita akan masuk pada tahap analisis data caranya dari sajian SPSS klik Analyze – General Linier Model – Univariate…

4. Dengan demikian maka akan muncul kotak obrolan “Univariate”, selanjutnya klik variabel Hasil Belajar Matematika, kemudian masukkan ke kotak Dependent Variable. Klik variabel Jenjang Pendidikan dan Jenis Kelamin ke kotak Fixed Factor(s), kemudian klik Options

5. Setelah klik Options, maka akan muncul kotak obrolan “Univariate: Options” masukkan variabel Pendidikan, Kelamin dan Pendidikan*Kelamin ke kolom Display Means for, kemudian pada kolom “Display” beri tanda centang (V) untuk Descriptives statistics dan Homogeneity tests, kemudian klik Continue

6. Terakhir klik Ok untuk menampilan Output SPSS.

INTERPRETASI OUTPUT UJI TWO WAY ANOVA DALAM SPSS

Supaya kita sanggup memahami dengan baik makna dari masing-masing output Univariate Analysis of Variance tersebut, maka klarifikasi dari output ini akan saya bagi untuk masing-masing output SPSS.

Output Pertama “Between-Subjects Factors”

Dalam output di atas kita disuguhkan wacana hasil dari subjek-subjek yang kita teliti. Subjek-subjek yang kita teliti dimasukkan dalam analisis data sesuai dengan faktor yang berbeda antar masing-masing variabel.

Output Kedua “Descriptive statistics”

Bagian output ini menampilkan ringkasan statistik deskriptif dari data yang dianalisis. Statistik deskriptif tersebut meliputi nilai mean, standar deviasi dan N atau jumlah masing-masing data.

Output Ketiga “Levene's Test of Equality of Error Variances”

Output Levene's ini digunakan untuk mengetahui apakah masing-masing varian dari variabel terikat (dependent) yaitu sama atau homogen. Adapun dasar pengambilan keputusan dalam uji homogenitas yaitu sebagai berikut.

1. Jika nilai Signifikansi (Sig.) lebih besar dari > 0,05, maka itu artinya varian variabel hasil mencar ilmu matematika yaitu sama atau homogen.
2. Jika nilai Signifikansi (Sig.) lebih kecil dari < 0,05, maka itu artinya varian variabel hasil mencar ilmu matematika yaitu tidak sama atau heterogen.

Berdasarkan output di atas diketahui bahwa nilai Signifikansi (Sig.) yaitu sebesar 0,748 > 0,05, sehingga sanggup disimpulkan bahwa varian variabel hasil mencar ilmu matematika yaitu sama atau homogen. Karena varian tersebut bersifat homogen maka itu artinya persyaratan dalam uji two way anova sudah terpenuhi.

Output Keempat “Tests of Between-Subjects Effects”

Tests of Between-Subjects Effects yaitu output untuk uji hipotesis penelitian ini. Kolom pertama menawarkan faktor apa saja yang yang ada dalam penelitian ini, kolom kedua menawarkan jumlah kuadrat (JK), kolom ketiga menujukkan derajat kebebasan (df), kolom keempat menawarkan rata-rata kuadrat (KT), kolom kelima menawarkan F hitung, dan kolom keenam menawarkan nilai signifikansi (Sig.).

DASAR PENGAMBILAN KEPUTUSAN DALAM UJI TWO WAY ANOVA

1. Jika nilai signifikansi (Sig.) < 0,05, maka ada perbedaan hasil mencar ilmu matematika siswa menurut variabel faktor.
2. Jika nilai signifikansi (Sig.) > 0,05, maka tidak ada perbedaan hasil mencar ilmu matematika siswa menurut variabel faktor.

PENGUJIAN HIPOTESIS DALAM UJI TWO WAY ANOVA SPSS

1. Melakukan pengujian hipotesis pertama, menurut output yang saya berikan warna merah, diperoleh nilai Sig. sebesar 0,000 < 0,05, sehingga hipotesis yang menyatakan bahwa “ada perbedaan hasil mencar ilmu matematika siswa menurut jenjang pendidikan terakhir orang tua” sanggup diterima.
2. Melakukan pengujian hipotesis kedua, menurut output yang saya beri warna biru, diperoleh nilai Sig. sebesar 0,685 > 0,05, sehingga hipotesis yang menyatakan bahwa “ada perbedaan hasil mencar ilmu matematika siswa menurut jenis kelamin siswa” ditolak.
3. Melakukan pengujian hipotesis ketiga, menurut output yang saya berikan warna hijau, diperoleh nilai Sig. sebesar 0,490 > 0,05, maka hipotesis yang menyatakan bahwa “ada interaksi jenjang pendidikan terakhir orang renta dengan jenis kelamin siswa dalam memilih hasil mencar ilmu matematika siswa” ditolak.

Output Kelima “Estimated Marginal Means”

Output bab kelima ini menjelaskan wacana perbedaan nilai rata-rata hasil mencar ilmu matematika menurut jenjang pendidikan terakhir orang renta dan jenis kelamin siswa secara desktiptif.

Demikianlah Bimbingan Menjawab Soal Uji Two Way Anova dengan SPSS yang bisa saya bagikan kepada kawan-kawan semua. Untuk pengembangannya kawan-kawan bisa berlatih sendiri ya. Terimakasih telah berkenan membaca artikel di atas supaya sanggup bermanfaat bagi kita semua.

Kajian Utama: VIDEO Bimbingan Praktis Cara Uji Two Way Anova dengan SPSS lengkap

[Search: Bimbingan Menjawab Soal Uji Two Way Anova dengan SPSS Lengkap, Cara melaksanakan Uji Analisis Two Way Anova dalam SPSS, Panduan Uji Two Way Anova SPSS, Langkah-langkah Uji Anova Dua Faktor dengan SPSS]

Read More

Download File Praktik Latihan Spss Tutorial Youtube

Download File Praktik Latihan SPSS Tutorial YOUTUBE | Selamat pagi mitra semua yang sedang asik (ASIK SEKALI, hehe) mengerjakan tugas, skripsi, atau tesisnya biar selalu diberikan akomodasi dan kelancaran oleh Allah SWT dalam menuntaskan kiprah ini. Kunci sukses dalam mengerjakan analisis data memakai jadwal SPSS untuk penelitian bersama-sama terletak pada beberapa hal, diantaranya:

KUNCI SUKSES MENGERJAKAN ANALISIS DATA MENGGUNAKAN SPSS

1. Kecermatan dalam memilih metode analisis apa yang paling sempurna untuk penelitian anda. Cara termudah dalam hal ini adalah dengan merujuk pada penelitian sejenis atau jurnal yang relevan (mirip) dengan penelitian yang sedang anda lakukan dikala ini. Kemudian anda hanya perlu menyamakan (meniru) metode analisis yang digunakan dalam penelitian atau jurnal relevan tersebut. Kalau sanggup sih sebaiknya mencari penelitian terdahulu, dimana peneliti tersebut pernah dibimbing oleh dosen yang sama dengan dosen yang membimbing anda dikala ini - cari diperpustakaan kampus (inilah yang disebut cara main aman.hehe).
2. Pelajari teori-teori yang berkaitan dengan analisis yang digunakan untuk penelitian anda. Mencakup pengertian, tujuan, syarat atau mekanisme serta dasar pengambilan keputusan dalam analisis tersebut.
3. Perlu ketelitian dalam menginput data penelitian ke dalam Progam SPSS, baik pada Variabel View maupun pada Data View.
4. Baca sebanyak mungkin rujukan penunjang sebagai pegangan bagi anda untuk menafsirkan atau menginterpretasi Ouput SPSS atas hasil analisis yang sudah anda lakukan.

Baik kita masuk kebagian inti dari postingan kali ini, yakni disini saya akan membagikan beberapa file pendukung (file praktik analisis data di youtube) kepada kawan-kawan semua sebagai sarana embel-embel tutorial SPSS sederhana pada Channel youtube: Sahid Raharjo | kawan-kawan sanggup mendownloadnya secara gratis pada link di bawah ini.

Judul Video	Data File
Uji Normalitas Kolmogorov Smirnov dengan SPSS Full Edisi	Download
Cara Uji Linearitas dengan SPSS Paling Mudah	Download
Cara Uji Normalitas Probability Plot dengan SPSS Detail	Download
Video Uji Multikolinearitas dengan Tolerance-VIF SPSS	Download
Uji Heteroskedastisitas Glejser dengan SPSS	Download
Cara Uji Heteroskedastisitas dengan Metode Scatterplots SPSS	Download
Video Uji Autokorelasi Durbin Watson dengan SPSS	Download
Cara Uji Autokorelasi dengan Uji Run Test Menggunakan SPSS	Download
Uji Analisis Korelasi Pearson dengan SPSS Sangat Jelas	Download
Cara Uji Korelasi Berganda Simultan dengan SPSS Full	Download
Uji Regresi Linear Sederhana dengan SPSS Sangat Detail	Download
Uji t dan Uji F dalam Analisis Regresi Berganda dengan SPSS	Download
Panduan Cara Uji Regresi Variabel Intervening dengan SPSS	Download
Uji Regresi dengan Variabel Moderasi MRA dalam SPSS	Download
Teknik Uji Variabel Dummy dalam Analisis Regresi SPSS	Download
Praktik Mencari SE dan SR Regresi Berganda	Download
Uji Normalitas Shapiro Wilk Statistik Parametrik dengan SPSS	Download
Uji Homogenitas Levene Statistics dengan SPSS Sangat Lengkap	Download
Cara Uji Paired Sample T Test dengan SPSS Full	Download
Uji Beda Independent Sample t Test dengan SPSS Lengkap	Download
Video Cara Uji Wilcoxon Non Parametrik dengan SPSS	Download
Cara Uji Mann Whitney Non Parametrik dengan SPSS Lengkap	Download
Bimbingan Kilat Uji One Way Anova dengan SPSS bagi Pemula	Download
Bimbingan Praktis Cara Uji Two Way Anova dengan SPSS lengkap	Download
Cara Praktis Uji Normalitas Skewness dan Kurtosis dengan SPSS	Download
Membuat Tabel Distribusi Frekuensi dengan SPSS Sangat Mudah	Download
Cara Uji Analisis Korelasi Rank Spearman dengan SPSS Lengkap	Download
Uji Validitas Pearson Product Moment dengan SPSS [UPDATE]	Download
Uji Reliabilitas Cronbach Alpha dengan SPSS [UPDATE]	Download
Tutorial Cara Uji Chi Square dengan Program SPSS	Download
Uji Heteroskedastisitas Metode Glejser dengan SPSS UPDATE	Download
Uji Multikolinearitas Tolerance dan VIF dengan SPSS *UPDATE	Download
Analisis Data Kelas Eksperimen dan Kontrol dengan SPSS [5]	Download
Cara Memasukkan Data Kuesioner Skala Likert di SPSS Lengkap	Download
Cara Memasukkan Data Laporan Keuangan (Sekunder) di SPSS	Download
Video Panduan Uji Kruskal Wallis dengan SPSS Lengkap	Download
Uji One Sample t Test dengan SPSS + Interpretasi	Download
Tutorial Analisis Faktor dengan SPSS + Interpretasi	Download
Tutorial Uji Friedman dengan SPSS Serta Interpretasi Lengkap	Download
Uji Repeated Measures Anova dengan SPSS Serta Interpretasi	Download
Tutorial Uji Korelasi Parsial dengan SPSS + Interpretasi	Download
Cara Uji Korelasi Korelasi Kendalls tau-b dengan SPSS	Download
Next Video	Download

Catatan: untuk keamanan file, maka file data di atas saya rekap dalam format folder winrar. Isi file yang terdapat dalam forder winrar tersebut secara umum meliputi data Pdf, Excel, dan data Input SPSS.sav yang saya gunakan di dalam video youtube.

Lihat Juga: Panduan Berbagai Analisis Data dengan SPSS Lengkap

Demikian postingan ihwal Download File Praktik Latihan SPSS Tutorial YOUTUBE, biar bermanfaat dan sanggup dipergunakan sebagaimana mestinya. Oh iya, kalau ada link download yang rusak tolong diinfokan ke saya ya melalui whatsapp atau email supaya saya sanggup segera mengupdate dengan link yang baru. Terimakasih.

Read More

Panduan Analisis Faktor Dan Interpretasi Dengan Spss Lengkap

Panduan Analisis Faktor dan Interpretasi dengan SPSS Lengkap | Secara umum analisis faktor ialah suatu teknik analisis yang memuat isu perihal pengelompokan variabel faktor dalam suatu penelitian. Analisis faktor bertujuan untuk menyaring variabel mana yang paling unggul atau paling lebih banyak didominasi dari beberapa variabel yang dipilih oleh peneliti. Hasil analisis faktor sanggup juga digunakan untuk membedakan komponen atau variabel prioritas menurut perangkingan yang ada.

Penting: Pembahasan perihal Analisis faktor dalam artikel ini cukup panjang, silahkan baca bagian-perbagian dengan cermat dan teliti supaya benar-benar paham ya. Ok silahkan lanjut…

Asumsi atau Persyaratan dalam Analisis Faktor

1. Data masing-masing variabel yang diteliti berdistribusi normal | Cara Uji Normalitas dalam Analisis Faktor dengan SPSS
2. Nilai Kaiser-Mayer-Olkin Measure of Sampling Adequacy (KMO MSA) lebih besar dari 0,50 dan nilai Bartlett's Test of Sphericity (Sig.) lebih kecil 0,05.
3. Ada hubungan atau hubungan yang berpengaruh antar variabel. Hal ini ditandai dengan nilai Anti-image Correlation antar variabel lebih besar dari 0,50.

Contoh Soal Analisis Faktor pada Penelitian (Skripsi)

Seorang mahasiswa semester final ingin melaksanakan penelitian perihal “Analisis Faktor-Faktor yang mepengaruhi Kepuasan Pelanggan terhadap Pelayanan PT. Telkom Solo”. Ada 25 orang responden atau sampel dengan balasan 5 item pertanyaan kuesioner tentang: P1 (Keandalan), P2 (Ketanggapan), P3 (Keyakinan), P4 (Empati), dan P5 (Berwujud). Pertanyaan tersebut ialah jenis pertanyaan konkret (favorable) dimana setiap pertanyaan mempunyai lima pilihan balasan dengan penskorannya, sebagai berikut:

1. Sangat Tidak Puas (skor 1)
2. Kurang Puas (skor 2)
3. Cukup Puas (skor 3)
4. Puas (skor 4)
5. Sangat Puas (skor 5)

Adapun data penelitian yang akan dilakukan analisis faktor ialah sebagai berikut.

[Download Data Lengkap]

Langkah-Langkah Analisis Faktor dengan SPSS Versi 21

1. Buka lembar kerja gres SPSS, kemudian klik Variable View untuk mengisi Name, Decimals, Label dan Measure, dengan ketentuan sebagaimana gambar dibawah ini:

2. Selanjutnya klik Data View, kemudian masukkan data Keandalan ke kolom P1, data Ketanggapan kolom P2, data Keyakinan kolom P3, data Empati kolom P4, dan data Berwujud kolom P5.

3. Dari sajian SPSS klik Analyze >> Dimension Reduction >> Factor... Tampak dilayar sebagai berikut

4. Muncul kotak obrolan “Factor Analysis” selanjutnya, masukkan semua variabel ke kotak Variables: kemudian klik Descriptives…

5. Muncul kotak obrolan “Factor Analysis: Descriptives” kemudian berikan tanda centang (v) pada Initial solution, KMO and Bartlett’s test of sphericity, dan Anti-image, kemudian klik Continue

6. Selanjutnya klik Extraction… maka muncul kotak obrolan “Factor Analysis: Extraction” berikan tanda centang (v) pada Unrotated factor solution dan Scree plot, kemudian klik Continue

7. Berikutnya klik Rotation… maka muncul kotak obrolan “Factor Analysis: Rotation” kemudian aktifkan Varimax dan beri tanda centang (v) pada Rotated solution, kemudian klik Continue

8. Kemudian klik Scores… maka muncul kotak obrolan “Factor Analysis: Factor Scores” kemudian aktifkan Save as Variable, kemudian klik Continue

9. Terakhir ialah klik Ok. Maka akan muncul output Factor Analysis SPSS.

Interpretasi Analisis Faktor dengan SPSS Lengkap

Tabel Output Pertama “KMO and Bartlett's Test”

Tabel output KMO and Bartlett's Test berkhasiat mengetahui kelayakan suatu variabel, apakah sanggup di proses lebih lanjut memakai teknik analisis faktor ini atau tidak. Caranya dengan melihat nilai KMO MSA (Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy). Jika nilai KMO MSA lebih besar dari 0,50 maka teknik analisis faktor sanggup di lanjutkan. Berdasarkan output di atas diketahui nilai KMO MSA sebesar 0,681 > 0,50 dan nilai Bartlett's Test of Sphericity (Sig.) 0,008 < 0,05, maka analisis faktor dalam penelitian ini sanggup dilanjutkan lantaran sudah memenuhi persyaratan pertama.

Tabel Output Kedua “Anti-image Matrices”

Anti-image Matrices berkhasiat untuk mengetahui dan memilih variabel mana saja yang layak pakai dalam analisis faktor. Perhatikan bab Anti-image Correlation, pada tabel tersebut terdapat arahan abjad (a) yang artinya tanda untuk Measure of Sampling Adequacy (MSA). Diketahui nilai MSA dari masing-masing yang diteliti ialah sebagai berikut:

1. Keandalan sebesar 0,693
2. Ketanggapan sebesar 0,721
3. Keyakinan sebesar 0,659
4. Empati sebesar 0,657
5. Berwujud sebesar 0,657

Persyaratan yang harus terpenuhi dalam analisis faktor ialah nilai MSA > 0,50. Dari hasil di atas diketahui bahwa nilai MSA untuk semua variabel yang diteliti ialah > 0,50, maka persyaratan kedua dalam analisis faktor ini pun terpenuhi.

Catatan: jikalau ada variabel yang mempunyai nilai MSA < 0,50 maka solusinya ialah dengan melaksanakan proses analisis ulang hanya untuk variabel yang mempunyai nilai MSA > 0,50.

Tabel Output Ketiga “Communalities”

Tabel Communalities ini mengatakan nilai variabel yang diteliti apakah bisa untuk menjelaskan faktor atau tidak. Variabel dianggap bisa menjelaskan faktor jikalau nilai Extraction lebih besar dari 0,50. Berdasarkan output di atas, diketahui nilai Extraction untuk semua variabel ialah lebih besar dari 0,50. Dengan demikian sanggup disimpulkan bahwa semua variabel sanggup digunakan untuk menjelaskan faktor.

Tabel Output Keempat “Total Variance Explained”

Tabel Total Variance Explained mengatakan nilai masing-masing variabel yang di analisis. Dalam penelitian ini ada 5 variabel berarti ada 5 Component yang di analisis. Ada dua macam analisis untuk menjelaskan suatu varian, yaitu Initial Eigenvalues dan Extraction Sums of Squared Loadings. Pada varian Initial Eigenvalues mengatakan faktor yang terbentuk. Apabila semua faktor dijumlahkan mengatakan jumlah variabel (yaitu 2,293 + 1,211 + 0,628 + 0,439 + 0,429 = 5 variabel). Sedangkan pada bab Extraction Sums of Squared Loadings mengatakan jumlah variasi atau banyaknya faktor yang sanggup terbentuk, pada hasil output di atas ada 2 (dua) variasi faktor, yaitu 2,293 dan 1,211.

Penjelasan Lain Kotak Warna Hijau: menurut tabel output Total Variance Explained pada bab “Initial Eigenvalues”, maka ada 2 (dua) faktor yang sanggup terbentuk dari 5 variabel yang di analisis. Dimana syarat untuk menjadi sebuah factor, maka nilai Eigenvalue harus lebih besar 1. Nilai Eigenvalue Component 1 sebesar 2,293 atau >1 maka menjadi faktor 1 dan bisa menjelaskan 45,870% variasi. Sedangkan nilai Eigenvalue Component 2 sebesar 1,211 atau >1 maka menjadi faktor 2 dan bisa menjelaskan 24,228% variasi. Jika faktor 1 dan faktor 2 dijumlahkan maka bisa menjelaskan 70,098% variasi.

Catatan: Nilai total Component 3, 4, dan 5 tidak dihitung lantaran nilai Eigenvalue Component 3, 4, dan 5 < 1 maka tidak menjadi faktor.

Output Kelima “Scree Plot”

Gambar Scree Plot ini sanggup juga mengatakan jumlah faktor yang terbentuk. Caranya dengan melihat nilai titik Component yang mempunyai nilai Eigenvalue > 1. Dari gambar Scree Plot di atas ada 2 titik Component yang mempunyai nilai Eigenvalue >1 maka sanggup diartikan bahwa ada 2 faktor yang sanggup terbentuk.

Tabel Output Keenam “Component Matrix”

Component Matrix ini mengatakan nilai hubungan atau hubungan antara masing-masing variabel dengan faktor yang akan terbentuk. Misal: dari output di atas terlihat pada variabel Keandalan, yakni nilai hubungan variabel ini dengan faktor 1 ialah sebesar 0,767, dan hubungan dengan faktor 2 ialah sebesar 0,315. Untuk variabel yang lain cara memaknainya sama menyerupai pada variabel Keandalan.

Tabel Output Ketujuh “Rotated Component Matrix”

Untuk memastikan suatu variabel masuk dalam kelompok faktor mana, maka sanggup ditentukan dengan melihat nilai hubungan terbesar antara variabel dengan faktor (Component) yang terbentuk. Cara membaca hasil analisis faktor model rotasi, sanggup mengikuti klarifikasi berikut ini.

1. Variabel Keandalan. Nilai hubungan variabel ini dengan faktor 1 = 0,351 dan faktor 2 = 0,751, lantaran nilai hubungan faktor 2 > faktor 1 maka variabel Keandalan termasuk kelompok faktor 2
2. Variabel Ketanggapan. Nilai hubungan variabel ini dengan faktor 1 = 0,417 dan faktor 2 = 0,685, lantaran nilai hubungan faktor 2 > faktor 1 maka variabel Ketanggapan termasuk kelompok faktor 2
3. Variabel Keyakinan. Nilai hubungan variabel ini dengan faktor 1 = -0,225 dan faktor 2 = 0,809, lantaran nilai hubungan faktor 2 > faktor 1 maka variabel Keyakinan termasuk kelompok faktor 2
4. Variabel Empati. Nilai hubungan variabel ini dengan faktor 1 = 0,851 dan faktor 2 = 0,101, lantaran nilai hubungan faktor 1 > faktor 2 maka variabel Empati termasuk kelompok faktor 1
5. Variabel Berwujud. Nilai hubungan variabel ini dengan faktor 1 = 0,851 dan faktor 2 = 0,101, lantaran nilai hubungan faktor 1 > faktor 2 maka variabel Berwujud termasuk kelompok faktor 1

Dengan melihat pembahasan di atas maka kesimpulan yang sanggup kita ambil dalam analisis faktkor ini ialah sebagai berikut.

Tabel Output Ketujuh “Component Transformation Matrix”

Component Transformation Matrix mengatakan bahwa pada component 1 nilai korelasinya ialah sebesar 0,735 > 0,5, dan component 2 nilai korelasinya sebesar ,735 > 0,5. Karena nilai hubungan semua component > 0,5 maka kedua faktor yang terbentuk ini sanggup disimpulkan layak untuk merangkum kelima variabel yang dianalisis.

Terakhir, silahkan anda perhatikan pada tampilan Data View, maka disitu ada variabel gres dengan nama FAC1_1 dan FAC2_1

Penjelasan: Variabel gres FAC1_1 ialah faktor skor dari faktor 1, dan variabel FAC2_1 ialah faktor skor dari faktor 2.

VIDEO: Tutorial Analisis Faktor dengan SPSS + Interpretasi

Demikian Pembahasan perihal Panduan Analisis Faktor dan Interpretasi dengan SPSS, supaya bermanfaat bagi kita semua. Selamat mencoba dan terimakasih.

[Kata Kunci Pencarian: Panduan Analisis Faktor dan Interpretasi dengan SPSS Lengkap, Langkah-Langkah Analisis Faktor Menggunakan Program SPSS, Cara Interpretasi Analisis Faktor- Factor Analysis dalam Aplikasi SPSS Versi 21]

Read More