Transcript Materi10STAT_NONPAR - Universitas Esa Unggul

Fakultas Ilmu-Ilmu Kesehatan
Universitas Esa Unggul
JENIS
Chi-square for independence
2. Mann Whitney Test
3. Wilcoxon Signed Rank Test
4. Kruskal-Wallis
5. Friedman Test
6. Spearman Rank Order Correlation
1.
STATISTIK NON-PARAMETRIK
• Data  kategori (nominal) dan skala ordinal
(rangking)
• Sampel kecil
• Distribusi data tidak normal
 ALWAYS CHECK YOUR DATA TO SEE WHETHER IT
IS APPROPRIATE TO USE THE PARAMETRIC OR
NON PARAMETRIC TEHNIQUE
CHI-SQUARE
1.
2.
Dua variabel (kolom x baris)  lihat catatan
sebelumnya
Satu variabel  Prosedur:

Analyze
Nonparametric Test
 Chi-Square
 Tentukan variabel yang akan dianalisis
 Klik OK

PROSEDUR  NPAR-SQUARE
OUTPUT  NPAR - CHI SQUARE
ANC
KELOMPOK UMUR
Observed N
Expected N
Observed N
Residual
-18,0
45,0
21,0
30,0
16,0
2 TIDAK ANC
24
45,0
-21,0
30,0
2,0
Total
90
30,0
2 MUDA
46
3 TUA
32
Total
90
Te st S ta tis tics
KE LOMP OK
UMU R
df
As ym p . Sig .
a,b
Residual
66
12
Ch i-Sq uare
Expected N
1 ANC
1 SAN GAT MU DA
AN C
19 ,4 67
19 ,6 00
2
1
,000
,000
a. 0 cells (,0%) have expe cted frequ en cies les s than
5. Th e m in im um expected ce ll fre que ncy is 30 ,0 .
b. 0 cells (,0%) have expe cted frequ en cies les s than
5. Th e m in im um expected ce ll fre que ncy is 45 ,0 .
INTERPRETASI NPAR-CHI SQUARE
• Frequencies  informasi per variabel meliputi 
jumlah data yang diobservasi (Observed N), data yang
diharapkan (Expected N) dan residualnya
• Nilai chi-square per variabel 19,467 (kel umur) dan
19,600 (ANC) dengan df 2 dan 1
• Sig (p-value)  ke dua variabel 0,000
• Kesimp  ada perbedaan yang signifikan dalam hal
perilaku ANC begitu juga pada kelompok umur
MANN-WHITNEY U TEST
• Membandingkan antara 2 kelompok independen 
data numerik (kontinu)
• t-test independent  rata-rata 2 kelompok
independen
• Mann Whitney U Test  median 2 kelompok
independen
HIPOTESIS
 Ho: M1=M2 (Tidak ada perbedaan Motivasi Kerja
antara Karyawan Tetap dan Honorer)
 Ha: M1≠M2 (Ada perbedaan Motivasi Kerja antara
Karyawan Tetap dan Honorer
PROSEDUR  Mann Whitney U Test
1.
2.
3.
4.
5.
6.
Dari menu utama, pilih Analyze  Nonparametric Tests  klik
pada 2 Independent Samples
Klik variabel numerik (dependent) yang akan dianalisis 
masukkan ke kotak Test Variable List
Klik variabel kategori (independent)  masukkan pada kotak
Grouping Variable
Klik pada Define Groups  ketik nilai pada Group 1 (misal 1)
dan pada Group 2 (misal 2) sesuaikan dengan data yang ada.
Klik Continue
Pastikan bahwa kotak the Mann-Whitney U dipilih pada bagian
Test Type. Kemudian Klik OK  untuk menjalankan prosedur
Interpretasikan outputnya!
PROSEDUR  Mann Whitney U Test
OUTPUT  Mann Whitney U Test
Ranks
skor motivas i kerja-1
status kerja
1 honorer
N
Mean Rank
Sum of Ranks
3
15,33
46,00
2 tetap
23
13,26
305,00
Total
26
Te st S ta tistics
b
s k or m otivas i
ke rj a -1
Ma nn-Whi tney U
Wi lc oxon W
29 ,0 00
30 5,00 0
Z
-,4 44
As ym p . Si g. (2-ta il ed )
,657
Exac t Si g. [2* (1 -tai l ed
Si g.)]
,705
a.
No t co rrec ted for ti es .
b.
Grou pi ng Va ri a bl e: s tatus k erja
a
INTERPRETASI  Mann Whitney U Test
• Sig 2-tailed (p-value)= 0,657 
p-value >α (0,05)
• Keputusan  Ho gagal ditolak
• Kesimpulan  Tidak ada perbedaan yang signifikan
Motivasi Kerja antara Karyawan Tetap dan Honorer
WILCOXON SIGNED RANK TEST
• Membandingkan antara 2 kelompok dependen
• Parametrik  t-test dependent  uji beda rata-rata
2 kelompok dependen (paired t-test)
HIPOTESIS
 Ho: W+=W- (Tidak ada perbedaan Motivasi Kerja
sebelum program pemberian insentif dengan sesudah
pemberian insentif)
 Ha: W+≠W- (Ada perbedaan Motivasi Kerja sebelum
program pemberian insentif dengan sesudah pemberian
insentif)
PROSEDUR  WILCOXON SIGNED RANK TEST
1.
2.
3.
4.
Dari menu utama, pilih Analyze  Nonparametric
Tests  klik pada 2 Related Samples
Klik variabel numerik 1 (sebelum) dan variabel
numerik 2 (sesudah) yang akan dianalisis  masukkan
ke kotak Test Pairs List
Pastikan bahwa kotak Wilcoxon dipilih pada bagian
Test Type. Kemudian Klik OK  untuk menjalankan
prosedur
Interpretasikan outputnya!
PROSEDUR  WILCOXON SIGNED RANK TEST
OUTPUT  WILCOXON SIGNED RANK TEST
Ranks
N
skor motivas i kerja-2 skor motivas i kerja-1
Negative R anks
Mean Rank
25,00
25,00
b
12,50
300,00
1
Positive Ranks
24
Sum of Ranks
a
c
Ties
1
Total
26
a. skor motivas i kerja-2 < skor motivasi kerja-1
b. skor motivas i kerja-2 > skor motivasi kerja-1
c. skor motivas i kerja-2 = skor motivasi kerja-1
Te st Sta tistics
b
skor m otivas i
ke rja -2 - sko r
m otiva si
ke rja -1
-4,094 a
Z
As ym p . Sig. (2-ta iled )
a. Ba sed o n ne gative ran ks .
b. Wilcoxon Sig ned R anks Te st
,000
INTERPRETASI  WILCOXON SIGNED RANK TEST
• Sig. 2-tailed (p-value) = 0,000  p-value < α (0,05)
• Keputusan  Ho ditolak
• Kesimpulan  Ada perbedaan yang signifikan Motivasi
Kerja antara sebelum program pemberian insentif
dengan sesudah pemberian insentif
KRUSKALL-WALLIS TEST
• Membandingkan antara lebih dari 2 kelompok
dependen
• Parametrik  One-way ANOVA  uji beda rata-rata
lebih 2 kelompok independen
HIPOTESIS
 Ho: Med1=Med2=Med3 (Tidak ada perbedaan Motivasi
Kerja antara kelompok umur kurang dari 30 tahun, 30 –
40 tahun dan lebih dari 40 tahun)
 Ha: Med1≠Med2=Med3 (Ada perbedaan Motivasi Kerja
antara kelompok umur kurang dari 30 tahun, 30 – 40
tahun dan lebih dari 40 tahun)
PROSEDUR  KRUSKALL-WALLIS
1.
2.
3.
4.
5.
6.
Dari menu utama, pilih Analyze  Nonparametric Tests  klik
pada k Independent Samples
Klik variabel numerik yang akan dianalisis  masukkan ke
kotak Test Variable List
Klik variabel kategori (independent)  masukkan pada kotak
Grouping Variable
Klik pada Define Groups  ketik nilai pada Group 1 (misal 1) dan
pada Group 3 (misal 3) sesuaikan dengan data yang ada. Klik
Continue
Pastikan bahwa kotak Kruskall-Wallis dipilih pada bagian Test
Type. Kemudian Klik OK  untuk menjalankan prosedur
Interpretasikan outputnya!
PROSEDUR  KRUSKALL-WALLIS
OUTPUT  KRUSKALL-WALLIS
Ranks
kelompok umur
1 kurang dari 30
skor motivas i kerja-1
N
2 30-40
3 lebih dari 40
Total
Mean Rank
1
24,00
19
11,92
6
16,75
26
Te st S ta tis tics
a,b
skor m otivas i
ke rja -1
Ch i-Sq uare
df
3,81 8
2
As ym p . Sig .
,148
a. Krus ka l Wallis Tes t
b. Grou ping Varia ble: kelo m pok um ur
INTERPRETASI  KRUSKALL-WALLIS
• Sig. 2-tailed (p-value) = 0,148 p-value > α (0,05)
• Keputusan  Ho gagal ditolak
• Kesimpulan  Tidak ada perbedaan yang signifikan
Motivasi Kerja antara kelompok umur kurang dari 30
tahun, 30 – 40 tahun dan lebih dari 40 tahun
FRIEDMAN TEST
• Untuk menguji hipotesis komparatif k sampel
berpasangan bila datanya berbentuk ORDINAL
(RANKING)
• Parametrik  one-way repeated ANOVA (k
sampel berpasangan)
PROSEDUR  FRIEDMAN TEST
1.
2.
3.
4.
Dari menu utama, pilih Analyze  Nonparametric
Tests  klik pada k Related Samples
Klik variabel numerik 1 (sebelum) dan variabel
numerik 2 (sesudah) yang akan dianalisis  masukkan
ke kotak Test Pairs List
Pastikan bahwa kotak Friedman dipilih pada bagian Test
Type. Kemudian Klik OK  untuk menjalankan
prosedur
Interpretasikan outputnya!
PROSEDUR  FRIEDMAN TEST
OUTPUT  FRIEDMAN TEST
Ra nks
Me an Ra nk
skor m otivas i kerja -1
1,06
skor m otivas i kerja -2
1,94
skor m otivas i kerja -3
3,00
Te st S ta tistics
N
a
26
Ch i-Sq uare
df
49 ,6 50
2
As ym p . Sig.
a. Friedm a n Te st
,000
INTERPRETASI  FRIEDMAN TEST
• Sig. 2-tailed (p-value) = 0,000  p-value < α (0,05)
• Keputusan  Ho ditolak
• Kesimpulan  Ada perbedaan yang signifikan Motivasi
Kerja antara sebelum program pemberian insentif
(pengukuran-1)
,
sesudah
pemberian
insentif
(pengukuran-2) dan pengukuran-3
SPEARMAN’S RANK ORDER CORRELATION
• Digunakan menunjukkan kekuatan hubungan
dua variabel numerik
• Parametrik  korelasi Pearson
PROSEDUR  SPEARMAN’S CORR
1.
2.
3.
4.
5.
Dari menu utama, pilih Analyze  Correlate  klik
Bivariate
Klik variabel numerik (dependen) dan variabel
numerik (independen) yang akan dianalisis 
masukkan ke kotak Variables
Pastikan bahwa kotak Spearman dipilih pada bagian
Correlation Coefficients.
Kemudian Klik OK  untuk menjalankan prosedur
Interpretasikan outputnya!
PROSEDUR  SPEARMAN’S RANK ORDER
CORRELATION
OUTPUT  SPEARMAN’S RANK (rho)
Correlations
skor motivas i
kerja-1
umur
Spearman's rho
umur
Correlation Coefficient
1,000
,111
.
,589
26
26
Correlation Coefficient
,111
1,000
Sig. (2-tailed)
,589
.
26
26
Sig. (2-tailed)
N
skor motivas i kerja-1
N
INTERPRETASI  SPEARMAN’S RANK
• rho = 0,111  arah hubungan kedua variabel (motivasi
kerja dengan umur) berkorelasi positif sedangkan
kekuatan hubungannya adalah lemah
• Sig. 2-tailed (p-value) = 0,589  p-value > α (0,05)
• Kesimpulan  Hubungan kedua variabel tidak signifikan