Transcript Modul Analisis Perbandingan

Analisis Perbandingan
Kegunaan
• Analisis ini dipergunakan untuk membandungkan
rata-rata antara dua atau lebih kelompok sample
data. Asumsi dasar dalam analisis ini adalah
bahwa var data yang dibandingkan harus
mengikuti distribusi normal.
• Contoh Hipotesis:
- Apakah terdapat perbedaan rata-rata hasil ujian
mata kuliah statistik antara kelas A dan kelas B
Perbandingan Mean
• Penggunaan: membandinhkan deskripsi ratarata kelompok data
• Contoh: Seoarang manager pemasaran yang
minuman kaleng A ingin mengetahui rata-rata
preferensi rasa minuman kaleng dari 30
responden. Pertanyaan yang diajukan
seberapa suka responden terhadap rasa
minuman kaleng A
Langkah SPSS
• Buka file Means > Analyze > Compare Means >
Means > Masukkan var rasa dalam kolom
dependen > Masukkan usia dalam
Independen
Output SPSS
• Tabel Anova: terlihat nilai p-value statistik uji F
sebesar 0,027 (<0,05) artinya terdapat
perbedaaan yang nyata antara kelompok usia
terhadap preferensi rasa minuman kaleng.
Test linerity digunakan untuk melihat apakah
terdapat hubungan yang linier antara tingkat
usia dan preferensi rasa minuman, nila p-value
untuk linerity 0,002 (<0,05) artinya terhadap
hubungan liner
One-Sample Test
• Penggunaan: membandingkan apakah
terdapat perbedaan atau kesamaan rata-rata
suatu kelompok sampel data dengan suatu
nilai rata-rata tertentu
• Contoh: Perusahaan minuman A memutuskan
untuk meluncurkan suatu produk jika skor
lebih dari 5.
Langkah SPSS
• Buka file One Sample T Test > Analyze >
Compare Means > One Sample T Test >
masukkan var preferensi ke dalam kolom test
var > beri nilai 5 pada kolom test value
• Output: oleh karena nilai p-value pada sample
test menunjukkan nilai 0,00 (<0,05) maka
kesimpulannya terdapat perbedaan yang
signifikan dimana rata-rata preferensi 5,68
menunjukkan perbedaan yang nyata.
Independent Sample T Test
• Membandingkan rata-rata dari dua kelompok
sampel independen
• Contoh: Manajer stasium TV A ingin
mengetahui apakah terdapat perbedaaan frek
menonton untuk kelompok usia 13-19 tahun
di kota Jakarta- Bogor.
Langkah SPSS
• Buka File Independent > Analyze > Compare
Means > Independent Sample T Test >
Masukkan var frek kedalam test var >
masukkan var TV dalam Grouping var > Klik
tombol Group isikan 1 dan 2 > Ok
Hasil Output
• Oleh karena nilai p-value statistik sebesar
0,003 (<0,05), maka kesimpulannya adalah
terdapat perbedaan yang signifikan antara
rata-rata frek menonton TV A do dua kota
Pair-Sample T Test
• Penggunaan: Digunakan untuk
membandingkan apakah terdapat perbedaan
atau kesamaan rata-rata antara dua kelompok
sampel data yang saling
berkaitan/berpasangan
Langkah SPSS
• Buka Pair > Analayze > Compare Means >
Masukkan kedua var ke dalam Paired
• Hipotesis:
H0: Tidak terdapat perbedaaan yang signifikan
rata-rata kedatangan pengunjung ke pusat
perbelanjaan A antara tahun 2005 dan 2006
H1: Terdapat perbedaaan yang signifikan ratarata kedatangan pengunjung ke pusat
perbelanjaan A antara tahun 2005 dan 2006
Output
• Paired Sample statistik menunjukkan rata-rata
dan standar deviasi kedatangan pengunjung
tahun 2005 dan tahun 2006. oleh karena pvalue statistik uji t sebesar 0,017 (<0,05),
maka kesimpulannya tolak H0.