Transcript Uji 2 Sampel Tidak Berpasangan Bag 4d (Uji Run

Uji 2 Sampel Tidak Berpasangan Bag 4d
(Uji Run Wald Wolfowitz)
Mugi Wahidin, SKM, M.Epid
Prodi Kesehatan Masyarakat
Univ Esa Unggul
Pokok Bahasan
Pengertian dan Penggunaan Uji Run Wald
Wolfowitz
 Contoh Kasus
 Aplikasi SPSS

1 sampel
Komparasi 2 sampel
Macam
Stat NPar
Komparasi > 2 sampel
Asosiasi
Data
berpasangan
Data Tidak
berpasangan
Data ≠ berpasangan
Komparasi >
2 sampel
Komparasi 2 sampel
Nominal
Uji X2 k sampel
Uji Fisher Exact
Uji Mann U Whitney
Uji Run Wald
Wolfowitz
Uji Kruskall Wallis
Uji K-S
Ordinal
Pengertian dan Penggunaan Uji Run
Wald Wolfowitz
Untuk menguji apakah kedua sampel berasal dari
populasi yang sama ataukah tidak (ada perbedaan
rata-rata atau tidak)
 Data berskala ordinal
 Sangat sensitif terhadap perbedaan dalam 2
populasi seperti median, mean, varian,dll
 Uji ini akan mengurutkan nilai observasi secara
bersama dari kecil ke besar untuk menentukan
banyaknya run
 Semakin banyak run  2 sampel berasal dari
populasi yang sama

HITUNG MANUAL
gunakan distribusi Z
Contoh Kasus
Seorang dokter ingin membandingkan 2 metode
yang berbeda dalam menyembuhkan
ketergantungan narkoba pada pasiennya.
 Kelompok pasiennya dibagi menjadi 2 . Yang ingin
dibandingkan adalah nilai yang diperoleh 9 pasien
dengan metode A dengan nilai yang diperoleh 21
pasien yang menggunakan metode B.
 Ujilah apakah ada perbedaan nilai yang
menggunakan metode A dan dengan metode B
dengan hasil nilai sebagai berikut: ( α=5%)

Metode A
84
80
70
100
90
89
86
78
83
n1=9
n2 =21
Metode B
95
87
77
69
95
85
73
73
73
85
79
95
79
76
87
88
87
79
87
88
96
Urutkan nilai dan hitung Run (r)
69 70 73 73 73 76 77 78 79 79 79 80 83 84 85 85 86
B A B B B B B A B B B A A A B B A
1
2
87
B
3
87
B
87
B
87
B
4
88
B
88
B
5
89
A
9
 Ada 12 run (r)
90
A
10
6
95
B
95
B
7
95
B
11
96 100
B A
12
8
Hitung nilai z
z =
12 - ( 13, 6
131544
26100
=- 0,9354
z=-1,96
a /2
) - 0,5
KESIMPULAN
Dengan hitung manual:
Z hitung > Z tabel atau di dalam area
penerimaan H0 (antara -1,96 sampai +1,96) :
H0 gagal ditolak
Z Hitung < Z tabel atau di luar area
penerimaan z tabel : H0 tolak
Dengan nilai p
P < α (0,05): Ho ditolak
P > <α (0,05): Ho gagal ditolak

Z hitung < (nilai Z distribusi normal)
-0,935 < 1,96 (diantara -1,96 sampai 1,96)
 Ho gagal ditolak (tidak ada perbedaan
antara metode A dan metode B pada 2
kelompok pasien tsb)
Aplikasi SPSS
Pilih Analyze  Nonparametric Tests 2-Independent Samples.
pilikpada bagian wald wolfowitz)
 Test Variable list atau variable yang akan diuji. Karena disini yang
akan diuji skor_metode, maka klik variable skor_metode, maka akan
berpindah ke Test Variable List.
 Grouping Variable atau variable group. Karena variable
pengelompokkan ada pada variable metode, sehingga variable
metode berpindah ke Grouping Variable
 Klik pada Define Group, tampak di layar :
◦ Untuk Group1, isi dengan 0, yang berarti Grup 1 berisi tanda 0
atau “metode A”
◦ Untuk Group2, isi dengan 1, yang berarti Grup 2 berisi tanda 1
atau “metode B”

Pilihan Option diabaikan saja
 Klik OK untuk mengakhiri pengisian prosedur
analisis.
 Lihat nilai p (p value pada baris Exact. Sig 1tailed)
 Jika p value < 0,05  Ho ditolak (ada
perbedaan…. atau kedua populasi tidak identik
atau berbeda dalam hal ...)

OUTPUT SPSS
Z = -490 x 2 = 0,98
P = 0,301 x 2 = 0,602
H0 gagal ditolak (diterima),
tidak ada perbedaan nilai antara
metode A dan metode B)