Cara Membaca Hasil Output Uji One Way ANOVA pada SPSS

 

Cara Membaca Hasil Output Uji One Way ANOVA pada SPSS

Uji One Way ANOVA digunakan untuk membandingkan rata-rata dari tiga atau lebih kelompok independen. Metode ini bertujuan untuk menentukan apakah terdapat perbedaan yang signifikan antara kelompok-kelompok tersebut berdasarkan variabel tertentu.

Berikut adalah langkah-langkah membaca hasil output uji One Way ANOVA di SPSS:

1. Memahami Statistik Deskriptif

Bagian pertama output biasanya menampilkan statistik deskriptif, seperti jumlah sampel (N), rata-rata (mean), standar deviasi (standard deviation), dan standar error untuk setiap kelompok.

Contoh Output:

Descriptives
  Group   N   Mean   Std. Deviation  Std. Error
  A       30  75.0   10.5            1.92
  B       30  80.0   9.8             1.79
  C       30  85.0   8.7             1.59

Dari output ini:

• Rata-rata kelompok A adalah 75 dengan standar deviasi 10.5.

• Rata-rata kelompok B adalah 80 dengan standar deviasi 9.8.

• Rata-rata kelompok C adalah 85 dengan standar deviasi 8.7.

2. Membaca Hasil Uji Homogenitas Varians

Sebelum melanjutkan interpretasi hasil ANOVA, penting untuk memeriksa asumsi homogenitas varians. Uji Levene digunakan untuk mengevaluasi apakah varians antar kelompok adalah sama.

Contoh Output:

Test of Homogeneity of Variances
  Levene Statistic          df1    df2     Sig.
         1.45               2       87     0.24

Dari output ini:

• Nilai Sig. adalah 0.24 (> 0.05), yang berarti asumsi homogenitas varians terpenuhi. Dengan demikian, hasil ANOVA dapat digunakan.

3. Membaca Hasil Uji ANOVA

Bagian utama dari output ANOVA menunjukkan tabel analisis varians.

Contoh Output:

ANOVA
  Sum of Squares             df         Mean Square       F             Sig.
  Between Groups   500       2               250        15.67          0.000
  Within Groups    1387      87            15.94
  Total            1887      89

Berikut cara membaca hasil ini:

• Between Groups: Variasi antar kelompok. Sum of Squares adalah 500.

• Within Groups: Variasi dalam kelompok. Sum of Squares adalah 1387.

• F: Nilai F hitung adalah 15.67.

• Sig.: Nilai p adalah 0.000 (< 0.05), yang menunjukkan bahwa perbedaan rata-rata antar kelompok signifikan secara statistik.

4. Melakukan Post Hoc Test (Jika Diperlukan)

Jika hasil ANOVA menunjukkan perbedaan signifikan, langkah selanjutnya adalah melakukan uji Post Hoc untuk menentukan kelompok mana yang berbeda secara signifikan.

Contoh Output Post Hoc (Tukey HSD):

Multiple Comparisons
  Group Comparison   Mean Difference   Sig.
  A vs B             -5.0             0.03
  A vs C             -10.0            0.001
  B vs C             -5.0             0.04

Dari output ini:

• Kelompok A dan B memiliki perbedaan rata-rata -5.0 dengan nilai p 0.03 (signifikan).

• Kelompok A dan C memiliki perbedaan rata-rata -10.0 dengan nilai p 0.001 (sangat signifikan).

• Kelompok B dan C memiliki perbedaan rata-rata -5.0 dengan nilai p 0.04 (signifikan).

5. Interpretasi Hasil

Berdasarkan hasil di atas:

• Ada perbedaan signifikan antara rata-rata kelompok A, B, dan C.

• Dari uji Post Hoc, kelompok C memiliki rata-rata yang secara signifikan lebih tinggi dibandingkan A dan B.