Transcript Uji 2 Sampel Berpasangan Bag 2b (Uji Wilcoxon

Uji 2 Sampel Berpasangan Bag 2b
(Uji Wilcoxon Berpasangan)
Mugi Wahidin, SKM, M.Epid
Prodi Kesehatan Masyarakat
Univ Esa Unggul
Pokok Bahasan
Pengertian dan penggunaan uji wilcoxon
berpasangan
 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 Cochran
Uji Mc Nemar
Wilcoxon Sign
Rank Test for
Matched Pair
(wilcoxon
berpasangan)
Uji Friedman
Ordinal
Pengertian dan Penggunaan
Uji Wilcoxon Berpasangan




Uji ini sama dengan paired sample t test dalam
statistik parametrik
Digunakan untuk menguji hipotesis dua sampel
berpasangan
Data berskala ordinal
Selain memperhatikan tanda perbedaan, Wilcoxon
signed rank test memperhatikan besarnya beda
dalam menentukan apakah ada perbedaan nyata
antara data pasangan yang diambil
Contoh
Suatu penelitian dengan mengamati Nadi
sebelum pemberian obat x (Nadi-1) dan
setelah pemberian obat x (Nadi-2) didapatkan
data seperti terlihat pada Tabel berikut
 Apakah ada perbedaan Nadi-1 dan Nadi-2
dengan =0,05 dan CI 95%

Individu ke1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Sebelum
60
68
64
80
76
72
86
82
72
70
Sesudah
90
100
110
120
116
112
124
120
116
124
Untuk memudahkan,tabel dibuat seperti ini….
n
x (pre)
Y (post)
d (y-x)
No urut
1
60
90
+ 30
1
1
2
68
100
+ 32
2
2
3
64
110
+ 46
9
9
4
80
120
+ 40
5
6  (5+6+7/3)
5
76
116
+ 40
6
6  (5+6+7/3)
6
72
112
+ 40
7
6  (5+6+7/3)
7
86
124
+ 38
3
3,5  (3+4/2)
8
82
120
+ 38
4
3,5  (3+4/2)
9
72
116
+ 44
8
8
10
70
124
+ 54
10
10
Peringkat (r)
T= 55

Ingat...memberi no urut tidak perlu
memperhatikan tanda + atau -, tetapi cukup
perhatikan nilai selisihnya (d) dimulai dari yang
terkecil.
 Nilai
total T diambil dari nilai rank dengan
tanda yang paling sedikit. Karena dalam soal
semua tanda adalah +, maka semua nilai
tersebut dijumlahkan.
KESIMPULAN (1)
Jika T hitung < T tabel= H0 gagal ditolak
 Jika T hitung > T tabel = H0 ditolak

n (n+1)
10 (11)
 R =  =  = 55
2
2
T hitung = 55
 T tabel (pada α=5% dan N=10) = 8
 T hitung > T tabel  55 > 8, maka :
 Ho ditolak, Terdapat perbedaan signifikan
antara nadi-1 dan nadi-2.
Jadi, pemberian obat x dapat meningkatkan nadi.

KESIMPULAN (2)
Jika z hitung < z tabel= H0 gagal ditolak
 Jika z hitung > z tabel = H0 ditolak

P value > 0,05  H0 gagal ditolak
 P value < 0,05  H0 ditolak

PERHITUNGAN MANUAL
Z = T – [ ¼ N (N+1)]
V 1/24 (N) (N+1) (2N+1)
T = selisih nilai terkecil
N = jumlah sampel (selain ties)
Ties= nilai yang sama antara seblum dan
sesudah (dihilangkan dari perhitungan)
Hasil z hitung = -2,817
z tabel = 1,96
Kesimpulan
Jika z antara -1,96 – 1,96 = Ho gagal tolak
 Z tidak di antara -1,96 – 1,96 = Ho di
tolak


Z = -2,812  Ho ditolak
Terdapat perbedaan signifikan antara nadi1 dan nadi-2.
Jadi, pemberian obat x dapat
meningkatkan nadi.
Cek tabel z
Angka 2,812 (minus diabaikan) pada tabel
z probabilitas = 0,995, atau 0,4975*2
karena tabel z untuk setengah kurva
 Berarti probabilitas adalah 1-0,995 =
0,005 (sama seperti hasil spss)

Aplikasi SPSS
1.
2.
3.
7.
8.
9.
Klik Analyze  Non Parametric Test  2 Related
Sampels, pada Menu Bar
Blok variabel “Sebelum dan sesudah”, pindahkan ke
kotak Test Pairs dengan tombol panah
Klik Option dan beri tanda centang Exclude Cases
Listwise
Pada Test Type beri tanda centang Wilcoxon klik
Ok
Untuk keputusan hipotesis lihat kolom test statistic
Jika Asymp sig. (2-tailed) ≥ α  maka Ho gagal
ditolak
Output SPSS
Z = -2,817
P value = 0,005
Latihan
Entry-lah contoh soal diatas
 Tentukan keputusan hipotesisnya
