Uji Beda

Sesuai dengan namanya, uji beda, maka uji ini dipergunakan untuk mencari perbedaan, baik antara dua sampel data atau antara beberapa sampel data. Dalam kasus tertentu, juga bisa mencari perbedaan antara suatu sampel dengan nilai tertentu. Perhatikan contoh-contoh berikut:

1. Perusahaan ingin mengetahui apakah lampu yang diproduksi mampu menyala lebih dari 1000 jam sesuai dengan standar yang ditetapkan perusahaan.

2. Seorang guru ingin mengetahui apakah suatu model pengajaran memberikan hasil yang berbeda terhadap hasil prestasi belajar dua kelas siswa.

3. Seorang penelitian ingin mengetahui apakah terdapat perbedaan persepsi tentang advertising KAP antara kelompok akuntan publik, kelompok akuntan pendidik dan kelompok pengguna jasa KAP.

Contoh nomor #1 memerlukan uji beda terhadap suatu sampel data dengan nilai tertentu yaitu 1000 jam. Contoh nomor #2 memerlukan uji beda terhadap dua buah sampel yaitu nilai prestasi belajar antara dua kelas. Contoh nomor #3 memerlukan uji beda terhadap tiga kelompok akuntan dalam hal persepsi terhadap advertising KAP.

Juga terdapat jenis uji beda lain selain berdasarkan jumlah kelompok sampel yang diuji. Misalnya jumlah sampel pada masing-masing kelompok juga menentukan jenis uji beda yang digunakan. Jika dua kelompok mempunyai anggota yang sama dan mempunyai korelasi maka dipergunakan uji sampel berpasangan (paired test), dan jika jumlah anggota kelompok berbeda, tentunya tidak berkorelasi, maka memerlukan uji beda yang lain, misalnya Independent Sample t test atau Mann-Whitney U-Test.

Masing-masing metode memerlukan kajian tersendiri dan akan dibahas satu persatu. O ya, sebagai tambahan informasi, kenapa uji beda juga sering disebut uji t? Ini sebenarnya tidak penting, hanya sebagai pengetahuan saja. Disebut uji t karena merupakan huruf terakhir dari nama pencetus uji ini yaitu, Grosett. Tambahan lagi, kenapa disebut uji F? Karena merupakan huruf depan dari nama seorang pakar statistik di masa lalu, yaitu Fisher. He he jelas khan? Anda bisa menduga bahwa korelasi Pearson adalah diambil dari nama penemunya yaitu Karl Pearson dan berbagai metode juga diambil dari nama pencetusnya.

O ya lagi (O ya melulu ya?) ada yang latah menyebut bahwa uji beda merupakan uji statistik non parametrik. Anggapan ini kurang tepat, meskipun tidak sepenuhnya salah. Uji t dengan distribusi normal maka tetap merupakan statistik parametrik, akan tetapi jika distribusi data tidak normal, barulah merupakan statistik non parametrik. Jadi penentuan parametrik atau bukan, tidak didasarkan pada jenis uji tetapi tergantung dari distribusi data, apakah normal atau tidak.