Memahami Perbedaan Uji T Sampel Berpasangan, Uji T Sampel Independent, dan One-Way ANOVA
Salah satu uji asosiatif yang sering digunakan oleh peneliti yaitu uji beda atau uji komparasi. Tujuan dari uji beda adalah untuk mengetahui perbedaan nilai rata-rata (mean) dari kelompok sampel yang diuji. Pada prakteknya, peneliti terkadang melakukan pengujian tidak hanya pada satu kelompok sampel, namun bisa dua kelompok sampel atau lebih dari dua kelompok sampel.
Pemahaman mengenai pemilihan uji beda pada kelompok sampel yang berbeda tersebut menjadi sangat penting untuk dikuasai oleh peneliti. Hal ini bertujuan agar hasil analisis menjadi tidak bias dan kesimpulan penelitian dapat merepresentasikan kondisi yang sesungguhnya di lapang.
Beberapa mahasiswa yang sering bimbingan dengan saya dan para penonton di channel YouTube saya, masih cukup banyak yang menanyakan mengenai perbedaan uji T sampel berpasangan, uji T sampel saling bebas, dan uji one-way Anova.
Berdasarkan latar belakang tersebut, saya tertarik untuk menuliskannya di blog ini mengenai perbedaan di antara ketiga uji beda tersebut. Ketiga uji yang saya sebutkan tadi memang benar merupakan uji untuk mengetahui perbedaan nilai rata-rata (mean).
Sebagai peneliti kita harus memahami dengan baik mengenai asumsi ketiga uji tersebut, sehingga ketika kita memilih untuk menggunakannya dapat sesuai dengan prosedur dan kaidah ilmiah. Sebelum membahas mengenai perbedaan inti dari ketiga wujud tersebut, kita perlu mengetahui mengenai asumsi yang dipersyaratkan pada ketiga uji tersebut terlebih dahulu.
Uji asumsi normalitas
Baik uji T sampel berpasangan, uji T sampel saling bebas, maupun uji one-way Anova harus memenuhi asumsi bahwa data harus terdistribusi normal. Uji untuk mengetahui bahwa data terdistribusi normal kita sebut dengan uji normalitas.
Ada beberapa cara yang dapat dilakukan untuk mendeteksi apakah data terdistribusi normal atau tidak. Uji yang paling sering dipilih oleh peneliti untuk melakukan uji normalitas data yaitu uji Saphiro-Wilk dan uji Kolmogorov Smirnov.
Untuk melakukan uji tersebut, sebelumnya kita dapat menyusun hipotesis statistik yang terdiri dari hipotesis nol dan hipotesis alternatif terlebih dahulu. Kita dapat menyusun hipotesis statistik sebagai berikut:
Ho: Data terdistribusi normal
Ha: Data tidak terdistribusi normal
Ketika kita sudah melakukan uji normalitas menggunakan salah satu uji yang kita pilih, selanjutnya kita perlu memperhatikan nilai p-value alpha. Batas kritis alpha umumnya ditetapkan sebesar 5%. Selanjutnya kita dapat menyusun kriteria penerimaan hipotesis sebagai berikut:
Jika p-value > 0.05, maka hipotesis nol diterima
Jika p-value < 0.05, maka hipotesis nol ditolak (menerima hipotesis alternatif)
Jika berdasarkan hasil pengujian diketahui nilai sig lebih besar dari 0.05, maka kita menerima hipotesis nol. Dengan demikian dapat diinterpretasikan bahwa data terdistribusi normal.
Uji homogenitas
Seperti yang saya sampaikan pada paragraf sebelumnya bahwa pada uji T sampel berpasangan, uji T sampel saling bebas, dan uji one way Anova, ketiganya perlu dilakukan uji normalitas. Khusus pada uji one-way Anova, kita perlu melakukan uji homogenitas.
Tujuan dari uji homogenitas adalah untuk mengetahui apakah datanya homogen atau tidak homogen. Asumsi yang dipersyaratkan pada uji one-way Anova adalah bahwa datanya homogen. Dengan demikian pada Anova selain dilakukan uji normalitas juga dilakukan uji homogenitas.
Tutorial cara uji homogenitas telah banyak saya buatkan video tutorialnya di channel YouTube saya. Silakan bisa menyimak videonya pada channel YouTube Kanda Data. Silakan telusuri video pada playlist dengan kata kunci Uji homogenitas.
Cara pemilihan variabel
Cara pemilihan variabel pada uji T sampel berpasangan, uji T sampel saling bebas, dan uji one way Anova sangat bergantung pada skala pengukuran data. Dalam statistik skala pengukuran data dapat dibagi menjadi 4, yaitu skala nominal, skala ordinal, skala interval, dan skala rasio.
Lantas yang menjadi pertanyaan, pengukuran variabel yang mana yang cocok agar memenuhi uji asumsi yang dipersyaratkan pada ketiga uji beda tersebut? Sebaiknya variabel yang digunakan diukur dalam skala interval atau rasio.
Skala pengukuran data interval dan rasio sering disebut dengan skala pengukuran variabel parametrik. Artinya variabel yang diukur bisa langsung diperoleh nilai numeriknya.
Perbedaan mengenai skala interval dan skala rasio juga sudah banyak saya bahas di channel YouTube saya. Pada intinya perbedaan keduanya adalah bahwa untuk skala rasio sudah memiliki nilai nol absolut, adapun pada skala interval belum memiliki nilai nol absolut. Silakan teman-teman bisa mengunjungi channel YouTube saya untuk melihat dan menonton video penjelasan lengkapnya.
Perbedaan penggunaan uji T sampel berpasangan, uji T sampel saling bebas, dan uji one way ANOVA
Ini saatnya kita membahas mengenai perbedaan penggunaan uji beda yang telah saya sebutkan di atas. Pada prinsipnya uji beda dapat terdiri dari dua kelompok sampel dan lebih dari dua kelompok sampel. Uji tersebut adalah uji beda yang paling sering dielaborasi oleh banyak peneliti dalam mengamati fenomena yang ada di lapang.
Ketika kita mengamati uji beda pada dua kelompok sampel kita dapat menggunakan uji T. Adapun ketika kita melakukan uji beda lebih dari dua kelompok sampel kita dapat menggunakan uji one-way Anova.
Jadi kini sudah jelas perbedaannya, bahwa uji beda jika menguji dua kelompok sampel misalnya menguji perbedaan produksi padi di kelompok tani A dan produksi padi di kelompok tani B, maka kita dapat menggunakan uji T. Pada contoh kasus ini, ada dua kelompok sampel yaitu anggota kelompok tani A dan anggota kelompok tani B.
Jika misal kita ingin menguji perbedaan antara produksi susu per ekor per hari pada anggota koperasi A, koperasi B, koperasi C dan koperasi D, maka kita dapat menggunakan uji one way Anova. Pada contoh kasus ini terdapat empat kelompok sampel, yaitu anggota koperasi A, B, C, dan D.
Selanjutnya untuk uji T terbagi menjadi dua, yaitu uji T sampel berpasangan dan uji T sampel saling bebas. Mari kita simak pembahasannya pada sub bab selanjutnya.
Perbedaan uji T sampel berpasangan dan uji T sampel saling bebas
Berdasarkan namanya tentu kita sudah bisa membedakan bahwa uji T sampel berpasangan mengasumsikan bahwa sampel yang diuji perbedaannya itu adalah menggunakan sampel yang sama atau berpasangan.
Contohnya yaitu ketika seorang guru ingin menguji perbedaan nilai siswa pada metode pembelajaran existing dengan metode pembelajaran baru. Guru tersebut melakukan pengujian terhadap siswa pada metode pembelajaran existing yang disebut dengan pretest.
Selanjutnya setelah melakukan eksperimen pada metode pembelajaran baru selanjutnya di akhir semester guru tersebut melakukan evaluasi kembali terhadap pembelajaran baru yang disebut dengan post test. Perbedaan antara pretest dan posttest ini kita sebut dengan uji t sampel berpasangan.
Adapun pada uji T sampel saling bebas, jumlah sampel maupun nama sampel yang digunakan tidak harus sama. Peneliti dapat menggunakan sampel yang saling bebas untuk diuji perbedaannya. Contohnya adalah seorang peneliti yang mengamati perbedaan rata-rata produksi padi di desa A dan di desa B.
Sampel yang dikumpulkan oleh peneliti tersebut di desa A sebanyak 600 petani dan di desa B sebanyak 700 petani. Perbedaan produksi padi pada petani di desa A dan desa B tersebut, kita sebut dengan uji T sampel saling bebas atau independent.
Kesimpulan
Baik, semoga dengan beberapa bahasan yang telah saya sampaikan dan jelaskan pada paragraf sebelumnya dapat semakin memperkuat pemahaman teman-teman mengenai perbedaan antara penggunaan uji T sampel berpasangan, uji T sampel saling bebas, dan uji one-way Anova.
Untuk mendapatkan konten edukasi yang lainnya silakan teman-teman bisa mengunjungi channel YouTube, website, Instagram, dan TikTok Kanda Data. Ini artikel yang dapat saya tulis pada kesempatan ini, semoga bermanfaat dan memberikan nilai tambah pengetahuan bagi yang membutuhkan. Tunggu update artikel edukasi pada kesempatan berikutnya, terima kasih.
Posting Komentar untuk "Memahami Perbedaan Uji T Sampel Berpasangan, Uji T Sampel Independent, dan One-Way ANOVA"