Contoh One Way Anova dengan SPSS

One Way Anova dipergunakan untuk mencari apakah terdapat perbedaan antara dua sampel atau lebih yang tidak berkorelasi. Ini penting ditekankan, karena jika ada dua sampel yang berkorelasi, maka digunakan paired test jika normal dan Wilcoxon jika tidak normal atau non parametrik. Jika ada lebih dari dua sampel tetapi tidak berkorelasi, maka dipergunakan independent sample t test yang memerlukan asumsi normalitas dan Mann-Whitney U Test jika tidak normal. One way anova juga memerlukan asumsi normalitas dan masuk ke dalam statistik parametrik.

Dalam simulasi ini, data bisa Anda download di Google Drive. Gunakan akun Gmail Anda untuk melakukan login. Ini adalah data jumlah DVD yang disewa dalam suatu persewaan DVD dalam suatu waktu. Ada beberapa data, tetapi yang kita gunakan adalah data jumlah DVD yang disewa dan rentang usia dari para penyewa. Ada 6 kategori usia penyewa yaitu (1) 18 sd 24 tahun, (2) 25 sd 31 tahun, (3) 32 sd 38 tahun, (4) 39 sd 45 tahun, (5) 46 sd 52 tahun, dan (6) 53 sampai dengan 59 tahun. Kita ingin melihat apakah terdapat perbedaan jumlah DVD yang disewa di antara rentang usia tersebut.

Langkah pertama adalah dengan melihat normalitas. Kita bisa menggunakan Explore dan memberikan hasil sebagai berikut:

Uji Normalitas dengan Explore

Tampak bahwa nilai signifikansi untuk uji Liliefors adalah sebesar 0,092 > 0,05 yang menunjukkan bahwa asumsi normalitas telah terpenuhi. Hasil uji Shapiro-Wilk juga memperkuat hasil pengujian tersebut dengan signifikansi sebesar 0,168 > 0,05.

Menu One Way ANOVA dengan SPSS Versi 23

Setelah klik One Way ANOVA maka akan masuk ke menu sebagai berikut:

Memasukkan Variabel ke  dalam One Way ANOVA

Masukkan Total DVD assessment ke dalam Dependent List dan untuk Factor masukkan Age Group. Setelah itu klik Option di kanan atas sehingga masuk ke sub menu sebagai berikut:

Sub menu options untuk uji homogenitas

Berikan tick mark seperti pada gambar di atas untuk uji homogenitas dan penggambaran nilai rata-rata pada grafik. Setelah itu klik Continue lalu klik OK sehingga akan keluar output.

Output uji homogenitas One Way ANOVA

Nilai signifikansi adalah sebesar 0,720 > 0,05 yang berarti tidak terdapat perbedaan variance pada ke-6 kategori usia dalam sampel penelitian atau dengan kata lain, varian data adalah equal. Untuk melihat apakah terdapat perbedaan atau tidak maka digunakan output berikut:

Output uji beda One Way ANOVA

Tampak bahwa nilai F hitung adalah sebesar 4,601 dengan signifikansi sebesar 0,001 < 0,05 yang berarti terdapat perbedaan yang signifikan dalam sampel penelitian. Manajer rental DVD dapat mengatakan bahwa usia yang berbeda maka jumlah DVD yang disewa juga berbeda. Untuk melihat grafiknya, maka lebih jelas seperti gambar di bawah:

Mean plot

Dengan gambar di atas maka tampak jelas jumlah DVD yang disewa berdasarkan kategori usia. Tertinggi adalah rentang usia 39 sd 45 tahun yang yang terendah adalah rentang usia 53 sd 59 tahun. 

Lebih lanjut, manajer ingin melihat lebih detail, rentang usia mana saja yang berbeda dan rentang usia mana yang tidak berbeda. Ini digunakan Post Hoc. Recall kembali menu One Way ANOVA sebagai berikut:

Navigasi sub menu Post Hoc

Klik pada Post Hoc di kanan atas, maka akan diarahkan ke sube menu Post hoc sebagai berikut:

Sub menu Post hoc

Pilih LSD karena varians equal dan pilih opsi di bawah jika varians data tidak equal. Setelah itu klik Continue lalu klik OK sehingga akan keluar output sebagai berikut:

Output Post Hoc

Perbedaan ditunjukkan dengan signifikansi < 0,05. Berdasarkan gambar di atas maka perbedaan signifikan terjadi pada kelompok usia (1) dengan (4), antara (2) dengan (4), antara (3) dengan (5), antara (3) dengan (6), antara (4) dengan (5) dan antara (4) dengan (6). Tentunya bisa dibalik bahwa perbedaan antara (1) dengan (4) berarti juga perbedaan antara (4) dengan (1) karena datanya sama sehingga parameternya juga sama.

Dengan metode post hoc kita dapat melihat kelompok mana yang berbeda dan kelompok mana yang tidak berbeda secara lebih detail. 

Share: