UJI T Dependen dan Independen

Ada 2 Jenis Uji T yaitu

·        T Independen (Uji beda dua mean dependen)

·        T Dependen (Uji beda dua mean independen)

Perbedanan dasar dari Uji T dependen dan Independen

·        Dikatakan kelompok independen bila data kelompok yang satu tidak tergantung dari kelopok kedua, misalnya membandingkan mean tekanan darah sistolik orang desa dengan orang kota. Tekanan darah orang kota independen (tidak tergantung) dengan orang desa.

·        Dilain pihak, kedua kelompok data dikatakan dependen/pasangan bila kelompok data yang dibandingkan datanya saling mempunyai ketergantungan, misalnya data berat badan sebelum dan sesudah mengikuti program diet berasal dari orang yang sama (data sesudah dependen/tergantung dengan data sebelum).

Uji T Independen /Uji beda dua mean independen

Tujuan: untuk mengetahui perbedaan mean dua kelompok data independen,

syarat yang harus dipenuhi:

a.     Data berdistribusi normal/simetris.

b.     Kedua kelompok data independen.

c.      Variabel yang dihubungkan berbentuk numerik dan katagorik (ket: variabel katagorik hanya dengan dua kelompok).

 Uji T Dependen / Uji beda dua mean dependen (Paired sample)

Tujuan : Untuk menguji perbedaan mean anatara dua kelompok data yang dependen.

Contoh kasus:

·        Apakah ada perbedaan tingkat pengetahuan antara sebelum dan sesudah dilakukan pelatihan.

·        Apakah ada perbedaan berat badan antara sebelum dan sesudah mengikuti program diet.

Syarat :

a.     Distribusi data normal

b.     Kedua kelompok data dependen/pair

c.      Jenis variabel: numerik dan katagorik (dua kelompok)

Untuk lebih jelas dan lebih dipahami, alangkah baiknya kita lanjut ke pembahasan satu persatu. Sebelum lanjut ke pembahasan, Download dlu lembar kerja, agar bisa dipakai untuk latihan.

UJI T INDEPENDEN

Kasus Uji t independen

Contoh  pertanyaan penelitian

•      apakah ada perbedaan kadar Hb antara ibu yang menyusui eksklusif dengan ibu yang menyusuinya tidak eksklusif,

dari pertanyaan penelitian diatas, maka Hipotesis yang dapat kita ajukan adalah

•      H0 è Tidak Ada Perbedaan Hb antara ibu yang menyusui eksklusif dengan ibu yang menyusuinya tidak eksklusif

•      Ha è Ada Perbedaan Hb antara ibu yang menyusui eksklusif dengan ibu yang menyusuinya tidak eksklusif

Caranya:

1.     Aktifkan/bukalah file data “ASI.SAV”  download Disini

2.     Dari menu utama SPSS, pilih menu ‘Analyze”, kemudian pilih sub menu “Compare Means’, lalu pilih “Independen-Samples T Test”

3.     Pada layar tampak kotak yang di dalamnya ada kotak ‘Test variable (s)’ dan ‘Grouping Variable’. Ket: kotak test varibles tempat memasukkan variabel numeriknya, sedangkan kotak grouping variable untuk memasukkan variabel katagoriknya, ingat jangan sampai terbalik.

4.     Klik ‘hb’ dan msukkan ke kotak ‘Test variable’

5.     Klik variabel ‘Jenis Pemberian ASI’ dan masukkan ke kotak‘Grouping Variable’.

6.     Klik ‘Define Group’, kemudian di layar nampak kotak isian. Anda diminta mengisi kode variabel ‘Jenis Pemberian ASI’ ke dalam kedua kotak. Pada contoh ini, kitatahui bahwa ‘0’ kode untuk yang tidak eksklusif dan kode ‘1’ untuk Yang eksklusif. Jadi ketiklah 0 pada Group 1” dan 1 pada “Group 2”

6.     Klik “Continue”

7.     Klik “OK” untuk menjalankan prosedur perintahnya, dan hasilnya sbb:

Hasilnya akan keluar OUTPUT sebagai berikut

Analisis Output

1.     Pada tampilan di atas dapat dilihat nilai rata-rata, standar deviasi dan standar error kadar Hb ibu untuk masing-masing kelompok. Rata-rata kadar Hb ibu yang menyusui ekslusif adalah 10,277 gr% dengan standar deviasi 1,322 gr%, sedangkan untuk ibu yang menyusui non eksklusif, rata-rata kadar Hb-nya adalah 10,421 gr% dengan standar deviasi 1,471 gr%.

2.     Hasil uji T dapat dilihat pada tabel bawah, SPSS akan menampilkan dua uji T, yaitu uji T dengan asumsi varian kedua kelompok sama (equal variances assumed) dan uji T dengan asumsi varian kedua kelompok tidak sama (equal variances not assumed).

3.     Untuk, memilih uji mana yang kita pakai, dapat dilihat uji kesamaan varian melalui uji Levene.

4.     Lihat nilai p Levene test,  Ketentuan, Jika  nilai p < alpha (0,05) maka varian berbeda dan Jika nilai p > alpha (0,05) maka varian sama (equal).

5.     Pada uji Levene di atas menghasilkan nilai p = 0,806 sehingga dapat disimpulkan bahwa pada alpha 5%, didapat tidak ada perbedaan varian (varian kedua kelompok sama).

6.     Selanjutnya dicari p value uji t pada bagian varian sama (equal variances) di kolom sig (2 tailed) ,yaitu sebesar p=0,725 artinya tidak ada perbedaan yang signifikan rata-rata kadar Hb antara ibu yang menyusui eksklusif dengan ibu yang menyusui non eksklusif. (H0 diterima dan Ha ditolak !)

Penyajian dan Interpretasi di laporan penelitian:

Tabel 5.1

Distribusi Rata-Rata Kadar HB Responden Menurut Perilaku Menyusui 

di Puskesmas X Tahun 2019

Jenis Perilaku Menyusuhi	Mean	SD	SE	P Value	N
Tidak Eksklusif	10,417	1,4693	0,2999	0,725	24
Ya Eksklusif	10,277	1,3228	0,2594		26

Interpretasi :

Rata-rata kadar Hb ibu yang tidak menyusui secara eksklusif adalah 10,417 gr% dengan standar deviasi 1,4693 gr%, sedangkan untuk ibu yang menyusui eksklusif rata-rata kadar Hb-nya adalah 10,227 gr% dengan standar deviasi 1,3228 gr%.

Hasil uji statistik didapatkan nilai p=0,729, berarti pada alpha 5% terlihat tidak ada perbedaan yang signifikan rata-rata kadar Hb antara ibu yang menyusui secara non eksklusif dengan yang eksklusif.

UJI T DEPENDEN

Uji T dependen seringkali disebut uji T Paired/Related atau pasangan.

Uji T dependen sering digunakan pada analisis data penelitian eksperimen

Dengan kata lain disebut dependen bila responden diukur dua kali/diteliti dua kali, sering orang mengatakan penelitian pre dan post.

Misalnya

a.     Ingin membandingkan berat badan antara sebelum dan sesudah mengikuti program diet.

b.     Membandingkan rata-rata kadar Hb antara pengukuran pertama dengan kadar Hb pengukuran kedua

Disini terlihat sampelnya dependen karena orangnya sama diukur dua kali.

Kasus Uji T Dependen

Contoh  pertanyaan penelitian

•      Apakah ada perbedaan kadar Hb antara pengukuran pertama dengan pengukuran kedua?

Dari pertanyaan penelitian diatas, maka Hipotesis yang dapat kita ajukan adalah

•      H0 è Tidak ada perbedaan kadar Hb antara pengukuran pertama dengan pengukuran kedua

•      Ha è Ada perbedaan kadar Hb antara pengukuran pertama dengan pengukuran kedua

Caranya:

1.     Pastikan anda berada di file “ASI.SAV”. Download Disini

2.     Dari menu utama SPSS, pilih menu ‘Analyze”, kemudian pilih sub menu “Compare Means’, lalu pilih “Paired-Samples T Test

3.     Klik ‘hb1’

4.     Klik ‘hb2’

5.     Klik tanda panah sehingga kedua variabel masuk kotak sebelah kanan

6.     Klik ‘OK’

Hasilnya akan keluar OUTPUT sebagai berikut

Analisis Output

1.     Pada tabel pertama terlihat statistik deskriptif berupa rata-rata dan standar deviasi kadar Hb antara pengukuran pertama dan pengukuran kedua.

2.     Rata-rata kadar Hb pada pengukuran pertama (hb1) adalah 10,344 gr% dengan standar deviasi 1,38 gr%. Pada pengukuran kedua (hb2) didapat rata-rata kadar Hb adalah 10,776 gr% dengan standar deviasi 1,33 gr%.

3.     Uji T berpasangan dilaporkan pada tabel kedua, terlihat nilai mean perbedaan antara pengukuran pertama dan kedua adalah 0,432 dengan standar deviasi 0,792.

4.     Perbedaan ini diuji dengan uji T berpasangan menghasilkan nilai p yang dapat dilihat pada kolom “Sig (2-tailed)”. à nilai p=0,0005, maka dapat disimpulkan ada perbedaan yang signifikan kadar hb antara pengukuran pertama dengan pengukuran kedua.

Tabel 5.2

Distribusi Rata-Rata Kadar Hb Responden Menurut Pengukuran pertama dan Kedua 

di Puskesmas X Tahun 2019

Variabel kadar HB	Mean	SD	SE	Beda Mean I & II	Beda SD I & II	P Value	N
Pengukuran I	10,344	1,4693	0,196	0,4320	0,792	0,0005	50
Pengukuran II	10,776	1,3228	0,188

Interpretasi:

Rata-rata kadar Hb pada pengukuran pertama adalah 10,344 gr% dengan standar deviasi 1,47 gr%. Pada pengukuran kedua didapat rata-rata kadar Hb adalah 10,776 gr% dengan standar deviasi 1,32 gr%. Terlihat nilai mean perbedaan antara pengukuran pertama dan kedua adalah 0,4320 dengan standar deviasi 0,792.

Hasil uji statistik didapatkan nilai 0,0005. pada alpha 0,05, p value ≤=ἀ maka dengan demikian H0 ditolak dan Ha diterima, artinya ada perbedaan yang signifikan antara kadar Hb pengukuran pertama dan kedua.

Refrensi:

Sutanto Priyo Hastono 2007:  Analisis Data . FKM Universitas Indonesia Depok