XIII. STATISTIKA NON PARAMETRIKA

Transkripsi

1 XIII. STATISTIKA NON PARAMETRIKA 8.. Pengujian Data Tidak Berpasangan 8.. Uji Khi-Khuadrat (X 2 ) Suatu kejadian penyakit disuatu daerah menyerang anak babi yang baru disapih dengan tingkat kematian belum diketahui. Peneliti ingin mencoba menurunkan tingkat kematian anak babi tersebut dengan mencobakan dua jenis obat yaitu obat A danb untuk membuktikan keampuhan obatnya peneliti melakukan percobaan dengan menggunakan 9 ekor anak babi percobaan dan diperoleh hasil sebagai berikut : Tabel.8... Hasil Penelitian 9 ekor Anak Babi Penderita Pengobatan Sembuh mati Jumlah Tanpa obat Obat A Obat B Jumlah Dari hasil yang diperoleh peneliti ingin mengetahui apakah pengibatan tersebut bisa menurunkan tingkat kematian babi anak babi penderita Panggil atau keluarkan program SPSS Klik Variabel View, maka muncul Gambar.8.. Gambar.8... Kotak Dialog Variable View Ketik Pengobatan, Hasil dan Data pada Kolom Name, angka pada Kolom Decimals dan pada Kolom Label ketik pula Pengobatan, Hasil dan Data. Klik Pada ujung kanan atas Kolom Values Baris, maka muncul Gambar Praktikum Biostatistika 63

2 Gambar Value Label Ketik angka pada kotak Value dan Tanpa Obat pada kotak Value Label, lalu Klik Add Ketik angka 2 pada kotak Value dan Obat A pada kotak Value Label, lalu Klik Add Ketik angka 3 pada kotak Value dan Obat B pada kotak Value Label, lalu Klik Add Klik OK, maka kembali ke layer Gambar.8.. Klik Pada ujung kanan atas Kolom Values Baris 2, maka muncul Gambar Gambar Value Label Ketik angka pada kotak Value dan Sembuh pada kotak Value Label, lalu Klik Add Ketik angka 2 pada kotak Value dan Mati pada kotak Value Label, lalu Klik Add Klik OK, maka kembali ke layer Gambar.8.., Klik Data View muncul Gambar Gambar Data Vew Praktikum Biostatistika 64

3 Salin atau ketik data pada Tabel.8. pada Gambar 4.8., seperti tampak pada gambar tersebut. Klik Data Wieght Casses, maka muncul Gambar Gambar Kotak Dialog Weight Cases Klik atau tandai Weight cases by. Klik Data, pindahkan dengan tanda Frequency Variable, Klik OK kembali ke Gambar Klik Analyze, pilih Descritive Statistic Klik Crosstab, maka muncul Gambar Gambar Kotak Dialog Crosstabs Klik Pengobatan, pindahkan dengan tanda ke Row(s) Klik Hasil, pindahkan dengan tanda ke Colomn(s) Klik Statistics, maka muncul Gambar Praktikum Biostatistika 65

4 Gambar Kotak Dialog Crosstabs Statistics Beri tandan V kotak Chi-square, lalu Klik Continue, maka kembali ke Gambar 5.8. Klik Cell, maka muncul Gambar 8.8. Gambar Kotak Dialog Crosstabs Statistics Berikan tanda V pada kotak Observed, Expected dan Row, lalu Klik Continu, maka kembali ke Gambar , kemudian Klik OK, maka diperoleh hasil analisis Praktikum Biostatistika 66

5 Crosstabs Pengobatan * Hasil Crosstabulation Hasil Pengobatan Total Sembuh Mati Tanpa Obat Count Expected Count % within Pengobatan 53.3% 46.7%.% Obat A Obat B Count Expected Count % within Pengobatan 73.3% 26.7%.% Count Expected Count % within Pengobatan 8.% 2.%.% TotalCount Expected Count % within Pengobatan 68.9% 3.%.% Chi-Square Tests Value Df Asymp. Sig. (2-sided) Pearson Chi-Square 5.392(a) 2.67 Likelihood Ratio Linear-by-Linear Association N of Valid Cases 9 a cells (.%) have expected count less than 5. The minimum expected count is Kesimpulan : Hasilnya tidak berbeda nyata (P<,5), dapat dilihat dari Asymp. Sig (2- sided),67 >,5), jadi pengobatan anak-anak babi yang baru disapih tidak dapat menurunkan tingkat kematian. Praktikum Biostatistika 67

6 Pengobatan Obat B Obat A Tanpa Obat Kalau kita ingin menggambar dalam bentuk Pie, maka Klik Graph, lalu pilih Pie, Klik Define, maka muncul Gambar Gambar Kotak Dialog Define Pie Klik Data, pindahkan dengan tanda ke kotak Variable Klik Hasil, pindahkan dengan tanda ke kotak Defione Slices by Klik Pengobatan, pindahkan dengan tanda ke kotak Rows Klik OK, maka diperoleh hasil sebagai berikut : Graph Hasil Sembuh Mati Cases weighted by Data Praktikum Biostatistika 68

7 8..2. Uji Wilcoxon Tidat Berpasangan dan Uji Mann-Whitney. Seorang peneliti ingin mengetahui perbedaan ph daging ayam dari dua pasar yang berbeda. Untuk tujuan tersebut peneliti membeli 6 potong paha ayam yang terdiri dari 8 potong dari pasar A dan 8 potong dari pasar B kemudian diukur phnya dan diperoleh hasil sebagai berikut : Tabel ph Daging Ayam dari Pasar A dan B Pasar A B ulangan ,8 4,6 4,7 5,2 4,9 5, 5,2 4,8 5, 5, 5,3 5,4 5,6 5,6 5,6 5,7 Panggil atau keluarkan program SPSS Klik Variabel View, maka muncul Gambar Gambar Kotak Dialog Variable View Ketik Pasar, Ulanganl dan ph, pada Kolom Name, ketik angka, dan pada Kolom Decimals dan ketik Pasar, Ulangan dan ph Daging pada Kolom Label Klik pada pada baris, pojok atas Kolom Values, maka muncul Gambar Gambar Kotak Dialog Value Labels Praktikum Biostatistika 69

8 Ketik angka pada kotak Value dan A pada kotak Value Label, lalu Klik Add Ketik angka 2 pada kotak Value dan B pada kotak Value Label, lalu Klik Add Klik Ok, maka kembali ke Gambar.8..2, kemudian Klik Data View pada pojok kiri bawah, maka muncul Gambar Gambar Data View Lengkapi kolom Pasar, Ulangan dan ph seperti tampak pada gambar Klik Tranform, pilih dan Klik Rank Cases, maka muncul Gambar Praktikum Biostatistika 7

9 Gambar Kotak Dialog Rank Cases Klik ph Daging, kemudian pindahkan dengan tanda ke kotak Variable(s) Klik OK, maka Kolom R ph pada Gambar dilengkapi Analyce, pilih Nonparametric Tests Klik 2. Independent Samples, maka muncul Gambar Gambar Kotak Dialog Two Independent Samples Tests Klik ph Daging, pindahkan dengan tanda ke kotak Test Variable List Klik Pasar, pindahkan dengan tanda ke kotak Grouping Variable Klik Define Groups, maka muncul Gambar Gambar Kotak Dialog Two Independent Samples Define Praktikum Biostatistika 7

10 Ketik angka pada Group dan angka 2 pada Group 2, lalu Klik Continu, maka kemabli ke Gambar Klik Ok maka diperoleh hasil analisisnya NPar Tests Mann-Whitney Test Ranks ph Pasar N Mean Rank Sum of Ranks A B Total 6 Test Statistics(b) ph Mann-Whitney U 4.5 Wilcoxon W 4.5 Z Asymp. Sig. (2-tailed).4 Exact Sig. [2*(-tailed Sig.)].2(a) a Not corrected for ties. b Grouping Variable: Pasar Kesimpulan : Terdapat perbedaan yang sangat nyata (P<,) antara ph Daging Pasar A dibandingkan dengan Pasar B, Lihat Kolom Sig. <, Jika kita ingin menampilkan dalam bentuk Gambar, maka Klik Graphs, pilih Bar, KLik Define, maka muncul Gambar Praktikum Biostatistika 72

11 Mean ph Daging Gambar Kotak Dialog Define Simple Bar Tandai atau Klik Other statistics (e.g. mean) KIlik ph Daging, pindahkan dengan tanda ke kotak Variabble KIlik Pasar, pindahkan dengan tanda ke kotak Category Axis Klik OK, maka diperoleh hasil sebagai berikut : Graph A Pasar B Praktikum Biostatistika 73

12 8..3. Uji Kruskal-Wallis Seorang peneliti ingin mengetahui perbedaan jumlah polikel yang dihasilkan oleh kambing kacang betina bila diberikan 5 perlakuan yang berbeda untuk tujuan tersebut peneliti melakukan percobaan dengan menggunakan 25 ekor kambing betina. Tabel Jumlah Polikel Kambing Kacang etina. : Perlakuan ( i) Ulangan Panggil atau keluarkan program SPSS Klik Variabel View, maka muncul Gambar Gambar Kotak Dialog Variable View Ketik Perlakuan, Ulanganl dan Polikel pada Kolom Name, ketik angka pada Kolom Decimal dan pada Kolom Label ketik Perlakuan, Ulanganl dan Jumlah Polikel. Kemudian Klik Data View, maka muncul Gambar Lengkapi Kolom Perlakuan Ulagan dan Polikel, dengan menyalin data dari Tabel Praktikum Biostatistika 74

13 Gambar Data View Klik Tranform, pilih Rank Cases, maka muncul Gambar Gambar Kotak Dialog Rank Cases Praktikum Biostatistika 75

14 Klik Jumlah Polikel, pindahkan dengan tanda ke Variable, lalu Klik OK, maka Gambar dilengkapi dengan Kolom R Polikel yaitu data Polikel yang telah di ranking. Kelik Analyce, pilih Nonparametric Tests K Independent Samples, maka muncul Gambar Gambar Kotak Dialog Tests for Several Independent Samples Klik Jumlah Polikel, pindahkan dengan tanda ke Test Variable List Klik Perlakuan, pindahkan dengan tanda ke Grouping Variable Berikan tanda V pada kotak Kruskal-Wallis H Difine Group, maka muncul Gambar Gambar Kotak Dialog Several Independent Samples Define Range Ketik angka pada kotak Minimum dan angka 2 pada kotak Maximum, lalu Klik Continu, maka kembali ke Gambar , kemudian Klik OK, maka diperoleh hasil analisisnya Praktikum Biostatistika 76

15 NPar Tests Kruskal-Wallis Test Ranks Jumlah Polikel Perlakuan N Mean Rank Total 25 Test Statistics(a,b) Jumlah Polikel Chi-Square 5.99 Df 4 Asymp. Sig..4 a Kruskal Wallis Test b Grouping Variable: Perlakuan Kesimpulan : Perlakuan berpengaruh sangat nyata (P<,) atau P =,4) terhadap Jumlah Polikel Maka untuk mengetahui antar perlakuan yang mana berbeda jumlah polikelnya dapat dilanjutkan dengan uji Mann-Whitney Kelik Analyce, pilih Nonparametric Tests 2 Independent Samples, maka muncul Gambar Gambar Kotak dialog Two Independent Sample Test Praktikum Biostatistika 77

16 Klik Jumlah Polikel, pindahkan dengan tanda ke Test Variable List Klik Perlakuan, pindahkan dengan tanda ke Grouping Variable Berikan tanda V pada kotak Kruskal-Wallis H Difine Group, maka muncul Gambar Gambar kotak Dialog Two Independent Sample Test Define Groups Ketik angka pada Group dan angka 2 pada Group 2, Klik Continu, maka kembali kegambar , Klik OK, maka diperoleh hasil analisis nya Dengan cara yang sama : Ketik angka pada Group dan angka 3 pada Group 2 Ketik angka pada Group dan angka 4 pada Group 2 Ketik angka pada Group dan angka 5 pada Group 2 Ketik angka 2 pada Group dan angka 3 pada Group 2 Ketik angka 2 pada Group dan angka 4 pada Group 2 Ketik angka 2 pada Group dan angka 5 pada Group 2 Ketik angka 3 pada Group dan angka 4 pada Group 2 Ketik angka 3 pada Group dan angka 5 pada Group 2 Ketik angka 4 pada Group dan angka 5 pada Group 2 Mann-Whitney Test Ranks Perlakuan N Mean Rank Sum of Ranks Total Praktikum Biostatistika 78

17 Test Statistics(b) Jumlah Polikel Mann-Whitney U 9. Wilcoxon W 24. Z Asymp. Sig. (2-tailed).456 Exact Sig. [2*(-tailed Sig.)].548(a) a Not corrected for ties. b Grouping Variable: Perlakuan Ranks Perlakuan N Mean Rank Sum of Ranks Total Test Statistics(b) Jumlah Polikel Mann-Whitney U 2.5 Wilcoxon W 7.5 Z Asymp. Sig. (2-tailed).33 Exact Sig. [2*(-tailed Sig.)].32(a) a Not corrected for ties. b Grouping Variable: Perlakuan Ranks Perlakuan N Mean Rank Sum of Ranks Total Test Statistics(b) Jumlah Polikel Mann-Whitney U. Wilcoxon W 5. Z Asymp. Sig. (2-tailed).8 Exact Sig. [2*(-tailed Sig.)].8(a) a Not corrected for ties. b Grouping Variable: Perlakuan Praktikum Biostatistika 79

18 Ranks Perlakuan N Mean Rank Sum of Ranks Total Test Statistics(b) Jumlah Polikel Mann-Whitney U 4. Wilcoxon W 9. Z -.84 Asymp. Sig. (2-tailed).7 Exact Sig. [2*(-tailed Sig.)].95(a) a Not corrected for ties. b Grouping Variable: Perlakuan Ranks Perlakuan N Mean Rank Sum of Ranks Total Test Statistics(b) Jumlah Polikel Mann-Whitney U 9.5 Wilcoxon W 24.5 Z Asymp. Sig. (2-tailed).523 Exact Sig. [2*(-tailed Sig.)].548(a) a Not corrected for ties. b Grouping Variable: Perlakuan Ranks Perlakuan N Mean Rank Sum of Ranks Total Test Statistics(b) Jumlah Polikel Mann-Whitney U. Wilcoxon W 25. Z Asymp. Sig. (2-tailed).59 Exact Sig. [2*(-tailed Sig.)].69(a) a Not corrected for ties. b Grouping Variable: Perlakuan Praktikum Biostatistika 8

19 Ranks Perlakuan N Mean Rank Sum of Ranks Total Test Statistics(b) Jumlah Polikel Mann-Whitney U. Wilcoxon W 5. Z Asymp. Sig. (2-tailed).7 Exact Sig. [2*(-tailed Sig.)].8(a) a Not corrected for ties. b Grouping Variable: Perlakuan Ranks Perlakuan N Mean Rank Sum of Ranks Total Test Statistics(b) Jumlah Polikel Mann-Whitney U 5. Wilcoxon W 2. Z Asymp. Sig. (2-tailed). Exact Sig. [2*(-tailed Sig.)].5(a) a Not corrected for ties. b Grouping Variable: Perlakuan Ranks Perlakuan N Mean Rank Sum of Ranks Total Praktikum Biostatistika 8

20 Test Statistics(b) Jumlah Polikel Mann-Whitney U. Wilcoxon W 5. Z Asymp. Sig. (2-tailed).8 Exact Sig. [2*(-tailed Sig.)].8(a) a Not corrected for ties. b Grouping Variable: Perlakuan Ranks Perlakuan N Mean Rank Sum of Ranks Total Test Statistics(b) Jumlah Polikel Mann-Whitney U. Wilcoxon W 5. Z Asymp. Sig. (2-tailed).7 Exact Sig. [2*(-tailed Sig.)].8(a) a Not corrected for ties. b Grouping Variable: Perlakuan Kesimpulan : Hasil analisis Mann-Whitney dapat disingkat sebagai berikut : Signifikansi Perlakuan Mean Rank A A A AB 2 5. AB AB 9.5 BC BC C C Jadi jumlah Polikel perlakuan tidak berbeda nyata (P>,5) dengan perlakuan 2 dan 5, sebaliknya perlakuan berbeda nyata (P<,5) dengan perlakuan 3 dan berbeda sangat nyata (P<,) dengan perlakuan 4. Jika kita ingin menggambar dalam bentuk Grafik Bar, Klik Graph, pilih Bar, Klik atau pilih Simple, Klik Define, maka nuncul Gambar Praktikum Biostatistika 82

21 Mean Jumlah Polikel Gambar Kotak Dialog Define Simple Bar Tandai Other statistic (e.g. mean) Klik Jumlah Polikel, pindahkan dengan tanda ke kotak Variable Klik Perlakuan, pindahkan dengan tanda ke kotak Category Axis Graph Perlakuan Praktikum Biostatistika 83

22 8.2. Pengujian Data Berpasangan Uji Tanda. Seorang peneliti ingin mengetahui perbedaan kelainan ginjal kanan dan kiri pada ternak kelinci akibat pemberian insektisida pada pakannya. Dari ekor kelinci yang diperiksa diperoleh data sebagai berikut : Tabel.8.2. Kelainan Ginjal (=ada kelainan, =tidak ada kelainan) Kelinci Ginjal kanan Ginjalkiri Panggil atau keluarkan program SPSS Klik Variabel View, maka muncul Gambar.8.2. Gambar Kotak Dialog variable View Ketik GKanan dan GKiri pada Kolom Name, ketik angka pada Kolom Decimals dan pada Kolom Label ketik Ginjal Kanan dan Ginjal Kiri, Klik Data View pada pojok kiri bawah maka muncul gambar Gambar Data View Praktikum Biostatistika 84

23 Klik Analyce, pilih Nonparametric Tests Klik 2 Related Samples, maka muncul Gambar Gambar Two Related Sample Test Kelik Ginjal Kanan dan Ginjal Kiri secara bersamaan, pindahkan dengan tanda ke kotak Test Pair(S)List, berikan tanda V pada kotak Sign, kemudian Klik OK maka diperoleh hasil analisisnya : NPar Tests Sign Test Frequencies N Ginjal Kiri - Ginjal Kanan Negative Differences(a) 4 Positive Differences(b) 5 Ties(c) Total a Ginjal Kiri < Ginjal Kanan b Ginjal Kiri > Ginjal Kanan c Ginjal Kiri = Ginjal Kanan Test Statistics(b) Ginjal Kiri - Ginjal Kanan Exact Sig. (2-tailed).(a) a Binomial distribution used. b Sign Test Kesimpulan : Tidak terdapat perbedaan yang nyata (P>,5) kelainan Ginjal Kanan dan Kiri. Lihat Sig.>,5. Praktikum Biostatistika 85

24 Uji Cochran Salah satu cara untuk mengetahui adanya pembusukan pada daging adalah dengan mengunakan uji Eber. Seorang peneliti ingin pemeriksaan adanya pembusukan daging sapi yang dijual sore hari disuatu asar. Pada pasar tersebut terdapat 4 kios daging sapi peneliti ingin mengetahui apakah terdapat perbedaan diantara kios tersebut. Untuk tujuan tersebut peneliti mengambil sample tiap hari selama 2 hari data yang diperoleh sebagai berikut : Tabel Hasil Uji Eber. Hari ke-j Kios (i) Panggil atau keluarkan program SPSS Klik Variabel View, maka muncul Gambar Gambar Kotak Dialog Variable View Praktikum Biostatistika 86

25 Ketik Kios, Kios2, Kios3 dan Kios4 pada Kolom Name, ketik angka pada Kolom decimals, pada Kolom Label ketik Ketik Kios, Kios 2, Kios 3 dan Kios 4, Klik Data View pada pojok kiri bawah maka muncul Gambar Gambar Data View Salin atau ketik data dari Tabel hasil Uji Eber pada Kolom Kios, Kioas 2, Kioas 3 dan Kioas 4, seperti tampak pada Gambar Klik Analyce, pilih Nonparametric Tests Klik K Related Samples, maka muncul Gambar Praktikum Biostatistika 87

26 Gambar Test for Several Related Samples Klik : Kios KIos 2 Kios 3 Kios 4 secara bersamaan, kemudian pindahkan dengan tanda ke kotak Test Variable, tandai dengan tanda V pada kotak Cochran s Q, kemudian Klik OK, maka diperoleh hasil analisis sebagai berikut : NPar Tests Cochran Test Frequencies Kios Value Kios 9 3 Kios2 8 4 Kios3 4 8 Kios4 2 Test Statistics N 2 Cochran's Q 4.63(a) Df 3 Asymp. Sig..3 a is treated as a success. Kesimpulan : Kios berpengaruh sangat nyata (P<,) atau (P=,3) terhadap hasil Uji Eber, untuk mengetahui Kios mana saja yang memberikan hasil yang berbeda dilanjutkan dengan Uji MC Nemar Praktikum Biostatistika 88

27 Kembali lagi ke Gambar , kemudian Klik Analyce, pilih Nonparametric Tests Klik 2 Related Samples, maka muncul Gambar Gambar Kotak Dialog Two Related Sample Test Klik Pasang demi pasang variable yang diuji, pindahkan dengan tanda ke kotak Test(s) List, seperti tampak pada Gambar Tandai dengan tanda V pada kotak McNemar, Klik OK maka diperoleh hasil analisisnya NPar Tests McNemar Test Crosstabs Kios & Kios2 Kios Kios Kios & Kios3 Kios Kios Kios & Kios4 Kios Kios4 9 3 Praktikum Biostatistika 89

28 Kios2 & Kios3 Kios2 Kios3 7 3 Kios2 & Kios4 Kios2 Kios4 8 4 Kios3 & Kios4 Kios3 Kios4 4 8 Test Statistics(b) Kios & Kios2 Kios & Kios3 Kios & Kios4 Kios2 & Kios3 Kios2 & Kios4 Kios3 & Kios4 N Exact Sig. (2- tailed).(a).63(a).4(a).344(a).8(a).25(a) a Binomial distribution used. b McNemar Test Kesimpulan : Dari Tabel Test Statistic(b) diatas dapat disimpulkan : Hasil Eber Kios tidak berbeda nyata (P>,5) dengan kios 2 dan 3, tetapi hasil uji Eber Kios berbeda sangat nyata P<, dengan Kios 4. Demikian juga hasil uji Eber antara Kios 2 berbeda sangat nyata (P<,) dengan Kios 4, tetapi antara Kios 3 dan Kios 4 tidak berbeda nyata (P>,5) Bisa disajikan dalam bentuk Tabel dibawah ini Kios Jumlah Signifikansi Positif.5. 3 a a 2 4 a a 3 8 ab ab 4 2 b b Praktikum Biostatistika 9

29 Uji Wilcoxon Berpasangan Dari 5 panelis yang digunakan untuk mengetahuiperbedaan citarasa antara daging sapi sebelum dan sesudah diberikan penyedap rasa dipeoleh hasil sebagai berikut: Tabel Hasil Uji Citarasa 5 Panelis. Panelis Sebelum Sesudah Panggil atau keluarkan program SPSS Klik Variabel View, maka muncul Gambar Gambar Kotak Dialog Variable View Ketik Sebelum dan Sesudah pada Kolom Name, pada Kolom Decimal ketik angka, kemudian Klik Data View pada pojok kiri bawah maka muncul Gambar Praktikum Biostatistika 9

30 Gambar Data View Ketik atau salin datanya dari tabel diatas pada kolom Sebelum dan sesudah, seperti tampak pada Gambar Klik Analyze pilih Nonparametric Tests Klik 2 Related Samples, maka muncul Gambar Gambar Kotak Dialog Two Related Sample Test Praktikum Biostatistika 92

31 Klik Sebelum dan Sesudah secara bersamaan, pindahkan dengan tanda ke kotak Test Pair(s) List, tandai dengan tanda V pada Kotak Wilcoxon, kemudian Klik OK, maka diperoleh hasil analisisnya NPar Tests Wilcoxon Signed Ranks Test Ranks N Mean Rank Sum of Ranks Sesudah - Sebelum Negative Ranks 2(a) Positive Ranks (b) Ties 2(c) Total 5 a Sesudah < Sebelum b Sesudah > Sebelum c Sesudah = Sebelum Test Statistics(b) Sesudah - Sebelum Z (a) Asymp. Sig. (2-tailed).8 a Based on negative ranks. b Wilcoxon Signed Ranks Test Kesimpulan : Penyedap rasa berpengaruh sangat nyata (P<,) terhadap citarasa daging sapi atau citarasa daging sapi yang diberikan penyedap sangat nyata (P<,) lebih enak citarasanya dari pada yang tidak diberikan penyedap makanan Uji Friedman Seorang peneliti ingin mengetahui perbedaan titer antibody pada ayam buras jantan yang diberikan 4 jenis vaksin yang berbeda. Pengukuran antobodi dilakukan setiap minggu yaitu pada minggu pertama,kedua dan ketiga Praktikum Biostatistika 93

32 Tabel Data Titer Antibody Ayam Buras. Minggu ke Jenis vaksin Panggil atau keluarkan program SPSS Klik Variabel View, maka muncul Gambar Gamabar Kotak Dialog Variable View Ketik Vaksin, Vaksin2, Vaksin3 dan Vaksin4 pada Kolom Name, pada KOlom Decimals ketik angka, pada Kolom Label ketik Vaksin, Vaksin 2, Vaksin 3 dan Vaksin 4, kemudian Klik Data View maka muncul Gambar Gambar Data View Praktikum Biostatistika 94

33 Klik Analyce pilih Nonparametric Tests Klik K Related Samples, maka muncul Gambar Gambar Kotak Dialog Tests for Related Samples Klik Vaksin Vaksin 2 Vaksin 3 dan Vaksin 4 secara bersamaan pindahkan dengan tanda ke Test Variales, tandai dengan tanda V pada kotak Riedman, kemudian Klik OK, maka diperoleh hasil analisis sebagai berikut : NPar Tests Friedman Test Ranks Mean Rank Vaksin 4, Vaksin 2,58 Vaksin 3,92 Vaksin 4 2,5 Test Statistics(a) N 6 Chi-Square 3, Df 3 Asymp. Sig.,5 a Friedman Test Praktikum Biostatistika 95

34 Kesimpulan : Jenis Vaksin berpengaruh nyata (P<,) atau (P=,5) terhadap titer antibobi ayam Buras, selanjutnya dilakukan uji Wilcoxon Berpasangan, yaitu untuk mengetahui Vaksin mana memberikanhasil yang berbeda Kembali ke Gambar , Klik Analyce pilih Nonparametric Tests 2 Related Samples, maka muncul Gambar Gambar Kotak Dialog Two Related Samples Tests Klik Variablel sepasang demi sepasang pindahkan dengan tanda ke kotak Test Pair(s) List seperti tampak pada Gambar Tandai dengan tanda V pada kotak Wilcoxon, kemudian Klik OK, maka diperoleh hasil anlaisisnya sebagai berikut : Praktikum Biostatistika 96

35 NPar Tests Wilcoxon Signed Ranks Test Ranks N Mean Rank Sum of Ranks Vaksin 2 - Vaksin Negative Ranks 6(a) 3,5 2, Positive Ranks (b),, Ties (c) Total 6 Vaksin 3 - Vaksin Negative Ranks 6(d) 3,5 2, Positive Ranks (e),, Ties (f) Total 6 Vaksin 4 - Vaksin Negative Ranks 6(g) 3,5 2, Positive Ranks (h),, Ties (i) Total 6 Vaksin 3 - Vaksin 2 Negative Ranks 2(j) 3, 6, Positive Ranks 3(k) 3, 9, Ties (l) Total 6 Vaksin 4 - Vaksin 2 Negative Ranks (m) 5, 5, Positive Ranks 5(n) 3,2 6, Ties (o) Total 6 Vaksin 4 - Vaksin 3 Negative Ranks (p) 2,5 2,5 Positive Ranks 3(q) 2,5 7,5 Ties 2(r) Total 6 Test Statistics(c) Vaksin 2 - Vaksin Vaksin 3 - Vaksin Vaksin 4 - Vaksin Vaksin 3 - Vaksin 2 Vaksin 4 - Vaksin 2 Vaksin 4 - Vaksin 3 Z -2,22(a) -2,24(a) -2,232(a) -,447(b) -,86(b) -,(b) Asymp. Sig. (2- tailed) a Based on positive ranks. b Based on negative ranks. c Wilcoxon Signed Ranks Test,26,27,26,655,236,37 Praktikum Biostatistika 97

36 Kesimpulan : Untuk mempermudah menyimpulkannya kita tampilkan dalam bentuk tabel dibawah ini Signifikansi Vaksin Mean Rank.5. Vaksin 2,58 a a Vaksin 3,92 a a Vaksin 4 2,5 ab a Vaksin 4, b a Titer andtibody yang diberikan Vaksin 2 tidak berbeda nyata (P>,5) dengan Vaksin 3 dan Vaksin 4, tetapi berbeda nyata (P<,5 dibandingkan dengan Vaksin. Titer antibody Vaksin tidak berbeda nyata (P>,5) dengan vaksin 4, tetapi berbeda nyata (P<,5) dengan Vaksin 3 dan Vaksin Korelasi Rank Spearman Seorang peneliti ingin mencari korelasi antara adanya bahan berbahaya pada Feses dan pada daging ayam Broiler dengan skor (=tidak ada, =di bawah normal, 2=Normal, 3=di atas normal dan 4=jauh diatas normal). Hasilnya seperti table berikut : Tabel.8.3. Bahan berbahaya pada Feses dan daging Ayam Briler. Peubah Ayam Broiler Feses Daging Panggil Program SPSS, Variable View, maka muncul Gambar.8.3. Gambar.8.3. Kotak Dialog Variable View Praktikum Biostatistika 98

37 Ketik Feses dan Daging pada Kolom Name, pada Kolom Decimals Ketik angka dan pada Kolom Label Ketik Feses Ayam dan Daging Ayam, kemudian Klik Data View pada pojok kiri bawah, maka muncul Gambar 2,8,3, Gambar Data View Salin data Tabel.8.3. ke Gambar seperti tampak pada gambbar tersebut Untuk meranking data Klik Tranform, pilih atau Klik Rank Cases, maka muncul Gambbar Gambar Kotak Dialog Rank Cases Praktikum Biostatistika 99

38 Kelik Feses Ayam dan Daging Ayam, pindahkan dengan tanda ke kotak Variable(s), lalu Klik OK, maka muncul Gambar Gambar Data View Klik Analyze, pilih Corelate Klik Bivariate, maka muncul Gambar Gambar Kotak Dialog Bivariate Correlations Praktikum Biostatistika

39 Klik RANK of Feses dan RanKk of Daging, pindahkan dengan tanda ke kotak Variables, berikan tanda V pada kotak Sperman, kemudian Klik OK maka diperoleh hasil analisis sebagai berikut : Nonparametric Correlations Correlations RANK of Feses RANK of Daging Spearman's RANK of Correlation rho Feses Coefficient..92(**) Sig. (2-tailed).. N RANK of Correlation Daging Coefficient.92(**). Sig. (2-tailed).. N ** Correlation is significant at the. level (2-tailed). Catatan : sebenarbya data tidak perlu di Ranking, langsung saja dianalisis karena Computer meranking sendiri sebelam dianalisis, hasilnya sama saja yitu sebagai berikut : Nonparametric Correlations Correlations Spearman's rho Feses Ayam Dagin g Ayam Feses Ayam Daging Ayam Correlation Coefficient..92(**) Sig. (2-tailed).. N Correlation Coefficient.92(**). Sig. (2-tailed).. N ** Correlation is significant at the. level (2-tailed). Kesimpulan : Terjadi korelasi yang sangat nyata (P<,) anatara zat berbahaya yang terdapat di Feses dengan pada Daging ayam Broiler Lihat Sig.<, dan tanda (**). Praktikum Biostatistika