Tampilkan postingan dengan label Uji F. Tampilkan semua postingan
Tampilkan postingan dengan label Uji F. Tampilkan semua postingan

Membuat Tabel F dengan Microsoft Excel

Uji F adalah salah satu uji yang sangat populer di statistik dan sudah kami bahas di blog ini. Demikian juga penggunaan atau hal-hal yang terkait dengan Uji F juga sudah kami uraikan di blog ini.   Di artikel kali ini, kami ingin memberikan cara membuat Tabel F sendiri dengan bantuan Microsoft Excel. Langkah pertama, tentunya adalah buka program Microsoft Excel di Komputer atau Laptop Anda. Lalu buatlah tabel persiapan kurang lebih seperti gambar di bawah ini:

Baris paling atas, menunjukkan bahwa tabel ini menggunakan Signifikansi 5%. Ini hanya contoh, nanti bisa membuat untuk yang 10% atau 1% atau berapa yang diperlukan. Baris kedua, adalah dk1 atau pada regresi linear menunjukkan jumlah variabel bebasnya. Di situ hanya ada 5, tapi sebenarnya bisa dimodifikasi menjadi 6, 7 atau berapa nilai yang diperlukan. Kolom paling kiri adalah dk2 yang dihitung berdasarkan jumlah sampel dikurangi jumlah variabel bebas lalu dikurangi 1.

Di cell B5 ketikkan formula berikut: =FINV(0,05;$B$4;A5)

Formula tersebut sebenarnya ada Formula pada Excel. Nilai 0,05 menunjukkan signifikansi, Anda bisa menggantinya dengan 0,1 atau nilai signifikansi yang diperlukan. lalu B4 adalah  dk1 dan A5 adalah dk2. Tanda $ yang mengapit B agar jika dicopy, formula tersebut tidak bergeser atau pindah. Jadi di set pada cell B4. Jika Anda berhasil maka akan memberikan nilai sebesar 161,45 yang merupakan nilai F tabel untuk dk1 dan dk1. Jumlah angka di belakang koma bisa disesuaikan.

Setelah itu copy lah ke bawah. Ingat ke bawah karena dk2 akan mengikuti cell di mana lokasi paste, tetapi cell B4 tidak berubah karena sudah diapit dengan tanda $. Hasilnya kurang lebih adalah seperti gambar di bawah:


Lakukan hal yang sama pada cell C5 dengan formula =FINV(0,05;$C$4;A5)
Perhatikan bahwa yang diapit tanda $ sekarang adalah kolom C. Setelah itu copy kan ke bawah seperti pada kolom B. Lakukan hal yang sama pada kolom D atau berapa nilai dk1 yang diperlukan. Untuk selengkapnya akan memberikan hasil seperti gambar di bawah:


Gambar di atas hanya contoh, Anda bisa membuat dk2 menjadi 30, 50 atau 100 atau lebih tergantung kebutuhan. Juga dengan dk1 bisa lebih dari 5. Untuk signifikansi selain 0,05, Anda juga bisa membuatnya pada tabel lain.

Menghitung Nilai F Hitung secara Manual Berdasarkan Output SPSS

Pada artikel yang lalu, kita telah membahas tentang cara menghitung nilai T Hitung pada output SPSS. Ini sebenarnya hanya pengetahuan umum saja, atau bisa juga untuk melihat apakah suatu output telah di ubah secara tidak sah oleh orang lain. Kali ini kita akan mencoba melakukan hal yang sama, tetapi untuk F hitung. Berikut adalah contoh output pada F Hitung dengan SPSS Versi 23.

Gambar Output ANOVA yang Memuat F Hitung

Pada gambar di atas, nilai F hitung adalah sebesar 1,649. Berdasarkan output di atas, sebenarnya ini adalah hasil pembagian antara Mean Square pada kolom sebelumnya. Silahkan dihitung 1727,647 : 1047,733 maka hasilnya adalah sekitar 1,649. Mungkin ada sedikit perbedaan karena ada pembulatan jumlah angka di belakang koma. Anda bisa mengubah jumlah angka di belakang koma jika diperlukan, dengan double klik pada output tersebut.

Adapun nilai Mean Square tersebut juga dapat dihitung berdasarkan output di atas. Mean Square adalah pembagian antara Sum of Squares dengan nilai df. Jadi silahkan dicoba dengan kalkulator yang ada yaitu 5182,940 : 3 = 1727,647. Hasilnya akan serupa dengan sedikit perbedaan karena ada pembulatan di belakang koma. Juga 37718,372 : 36 = 1047,733. Harusnya serupa juga. 

Nilai Sum of Squares memang tidak bisa ditampilkan dasar perhitungannya karena terlalu banyak. Sedangkan baris paling bawah, Total, itu adalah penjumlahan dari nilai di atasnya. Sepertinya cukup sederhana dan jelas. 


Cara Membaca F Tabel pada Uji Regresi Linear Berganda dengan SPSS Versi 23

Dalam analisis regresi linear berganda, ada uji yang sagnat akrab kita dengar, yaitu Uji T dan Uji F. Untuk Uji T telah kita bahas di beberapa artikel sebelumnya.  Di sini kita akan membahas tentang Uji F atau tentang cara membaca nilai F Tabel. Uji F adalah uji yang dipergunakan untuk menentukan apakah model dinyatakan layak atau tidak. Sering juga disebut Goodness of Fit. Jika model dinyatakan tidak layak, maka sebenarnya analisis tidak diteruskan dulu dan dilakukan modifikasi dulu agar model menjadi layak, misalnya dengan melakukan transformasi data, menghilangkan data outliers, menambah data, atau bisa juga dengan menambah atau mengurangi variabel penelitian. Point pentingnya adalah bahwa semuanya harus dilakukan berdasarkan telaah teori yang ada.

Sebagai ilustrasi, berikut adalah hasil output Uji F dengan SPSS versi 23.

Gambar di atas adalah output Analisis Regresi Linear berganda dengan SPSS Versi 23 dengan 1 buah variabel terikat, yaitu ROE dan 3 buah variabel bebas yaitu LDR, Car dan NPL. Jumlah sampel dalam penelitian adalah 40 buah (ini hanya contoh saja). Hasilnya adalah F hitung sebesar 1,649. Sedangkan nilai F tabel dilihat berdasarkan nilai df. Pada kolom ketiga baris pertama, nilai df adalah 3, yaitu sama dengan jumlah variabel bebas. Sedangkan nilai df pada baris kedua adalah N - Var bebas - 1 atau 40 - 3 - 1 = 36. Jadi diperoleh df1 adalah sebesar 3 dan df2 sebesar 36. Nilai ini dijadikan dasar untuk melihat nilai F tabel seperti gambar di bawah:

Di atas adalah Tabel F dengan Signifikansi sebeasar 0,05 atau 5% (untuk nilai yang lain, ada tabel tersendiri). Nilai df1 ada pada baris pertama di bagian atas, sedangkan df2 ada di kolom pertama bagian kiri tabel. Jadi nilai F tabel bisa dilihat berdasarkan nilai df1 dan df2 atau seperti pada gambar di bawah:


Nilainya adalah sebesar 2,85. Jadi tampak bahwa F tabel > F hitung (atau F hitung < F tabel) atau 2,85 < 1,649. Sehingga dinyatakan bahwa model tidak layak.Hal ini juga tampak dengan jelas dari nilai Sig. yaitu sebesar 0,195 > 0,05 yang berarti tidak layak. 

Ini hanya sekedar contoh, untuk Tabel dengan Signifikansi selain 0,05 Anda bisa mendapatkannya di buku-buku statistik yang Anda punyai. 

Cari Materi

Berlangganan Gratis Lewat Email ?