Uji Wilcoxon atau Uji T Sampel Berpasangan untuk Data Tidak Normal

Uji Wilcoxon adalah uji yang dipergunakan untuk menguji perbedaan dua sampel yang saling berkorelasi tetapi tidak memenuhi asumsi normalitas.  Jika asumsi normalitas terpenuhi maka dipergunakan Paired Test. Penggunaan Paired Test memerlukan normalitas pada kedua datanya. Jika salah satu (atau keduanya tidak normal, maka menggunakan Uji Wilcoxon. Berikut adalah simulasi Uji Wilcoxon dengan dua pasang data sebagai berikut:

Dua Sampel Data yang Berkorelasi
Gambar di atas menunjukkan 35 buah data dari dua buah sampel yang saling berkorelasi. Data dapat Anda download di Google Drive dalam format SPSS versi 26. Hasil uji normalitas dengan Kolmogorov-Smirnov memberikan hasil sebagai berikut:

Hasil Uji Normalitas SPSS dengan Kolmogorov-Smirnov
Tampak bahwa nilai Signifikansi untuk Sebelum dan Sesudah di bawah 0,05 yang menunjukkan bahwa kedua sampel tidak memenuhi asumsi normalitas. Tentu saja, bisa dilakukan transformasi data, trimming data atau pun menambah data agar memenuhi asumsi normalitas. Tetapi ini contoh untuk data tidak normal sehingga menggunakan Uji Wilcoxon.

Output Uji Wilcoxon dengan SPSS Versi 23
Prinsip dasarnya adalah dengan membandingkan mana yang lebih besar. Akan tetapi yang dibandingkan bukan nilai itu sendiri, tetapi rangkingnya. Jadi masing-masing sampel di rangking, lalu rangking itulah yang dibandingkan. Baris pertama Negative Ranks adalah sebesar 15 (dengan kode superscript a) yang berarti bahwa terdapat 15 buah pasangan data di mana nilai Sesudah < Sebelum. Sehingga dengan prinsip yang sama diperoleh Positive Ranks 12 (superscript b) yang berarti bahwa terdapat 12 pasangan data di mana nilai pada Sesudah > Sebelum. Terakhir ada 8 pasang data yang sama. Ini sangat mudah dimengerti. 

Setelah itu, selisih dari kedua pasang data diranking sehingga diperoleh Mean Rank dan juga Sum of Ranks. Sedangkan untuk melihat signifikansi menggunakan output sebagai berikut:

Uji Hipotesis dengan Wilcoxon
Sama dengan uji yang lain, tampak bahwa nilai signifikansi adalah sebesar 0,672 > 0,05 yang berarti tidak terdapat perbedaan yang signifikan antara sampel sebelum dengan sesudah. Nilai Z yang negatif bisa Anda interpretasikan dengan petunjuk ada superscript b, yang intepretasinya sama dengan interpretasi pada tabel sebelumnya.

Uji Wilcoxon bukan satu-satunya uji untuk dua sampel berkorelasi non parametrik. Setidaknya ada uji McNemar, Uji Tanda (sign test) dan juga Marginal homogeneity.

Share:

Tidak ada komentar:

Posting Komentar

Baca dulu sebelum tulis komentar:

Sebelum menuliskan pertanyaan, mohon disimak tanya jawab yang ada terlebih dahulu. Pertanyaan yang sama atau senada biasanya tidak terjawab. Untuk pengguna Blogger mohon profil diaktifkan agar tidak menjadi dead link. Atau simak dulu di Mengapa Pertanyaan Saya Tidak Dijawab?
Simak juga Channel kami di Statistik TV
Komentar akan kami moderasi dulu sebelum ditampilkan. Aktifkan Akun Google Anda.

Terima kasih.

Artikel Terbaru

Translate

Artikel Terbaru

Tutorial Cara Download File dari Google Drive

Dalam artikel sebelumnya telah kita sampaikan bahwa jika menginginkan file yang dipergunakan dalam simulasi di blog ini dapat di download di...

Artikel Populer Seminggu Terakhir

Komentar Terbaru

`

Ingin menghubungi kami untuk kerja sama?

Nama

Email *

Pesan *