Uji 2 Sampel Berpasangan Bag 2b (Uji Wilcoxon
Download
Report
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
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
Tugas individu
Seorang dosen ingin mengetahui apakah
pelatihan berpengaruh terhadap pengetahuan
mahasiswa tentang HIV
Diambil 12 sampe mahasiswa
Tugas:
◦ Tentukan Ho dan Ha
◦ Hitung manual dan gunakan SPSS
◦ Tentukan keputusan hipotesisnya
Datanya
Mahasiswa
Skor Sebelum pelatihan
SkorSesudah pelatihan
1
50
66
2
58
86
3
64
78
4
70
71
5
86
89
6
72
72
7
76
77
8
82
87
9
72
76
10
70
80
11
66
70
12
52
53