ANALISIS BIVARIAT DATA KATEGORIK DAN NUMERIK Uji t dan ANOVA Uji t Independen Sebagai contoh kita gunakan data ASI Eksklusif yang sudah anda copy dengan melakukan uji hubungan perilaku menyusui dengan kadar Hb (misalkan kita gunakan variabel Hb1), apakah ada perbedaan kadar Hb antara ibu yang menyusui eksklusif ddengan ibu yang tidak menyusui secara eksklusif, caranya: 1. Aktifkan/buka file data SPSS 2. Dari menu utama SPSS, pilih Analyze, kemudian pilih sub menu Compare Means, lalu pilih Independen-Samples T Test 3. Pada layar tampak kotak Test Variable (s) masukan variabel numeriknya dan Grouping Variable masukan variabel kategoriknya, ingat jangan sampai terbalik. 4. Klik Hb1 dan masukan ke kotak Test Variable 5. Klik variabel eksklusif dan masukan ke kotak Grouping Variable Tampak seperti gambar di bawah ini: IgE_Analisis Bivariat (Uji t dan ANOVA)_Biostatistics/Nursing Unklab 2016 Page 1
6. Klik Define Group, kemudian pada layar tampak kotak isian, isi kode variabel menyusui ke dalam kedua kotak. Pada contoh ini 0 kode untuk yang tidak eksklusif dan kode 1 untuk yang eksklusif. Jadi ketiklah 0 pada group 1 dan 1 pada group 2. IgE_Analisis Bivariat (Uji t dan ANOVA)_Biostatistics/Nursing Unklab 2016 Page 2
7. Klik Continue 8. Klik OK untuk menjalankan prosedur perintahnya, dan hasilnya sebagai berikut: Group Statistics Status Menyusui Eksklusif N Mean Std. Deviation Std. Error Mean Hb Pengukuran Pertama tidak eksklusif 24 10.421 1.4712.3003 eksklusif 26 10.277 1.3228.2594 Independent Samples Test Levene's Test for Equality of Variances t-test for Equality of Means 95% Confidence Interval Sig. (2- Mean Std. Error of the Difference F Sig. t df tailed) Difference Difference Lower Upper Hb Penguku Equal variances.072.790.364 48.717.1439.3951 -.6505.9384 ran assumed Pertama Equal variances not.363 46.376.719.1439.3968 -.6547.9425 assumed Pada tampilan di atas dapat dilihat nilai rata-rata dan standar deviasi kadar Hb ibu masingmasing kelompok, yaitu: rata-rata kadar Hb ibu yang menyusui eksklusif adalah 10,277 gr% dengan standar deviasi 1,322 gr%, sedangkan untuk ibu yang non eksklusif rata-rata kadar Hb nya adalah 10,421 gr% dengan standar deviasi 1,471 gr%. Hasil uji T dapat dilihat pada tabel berikutnya, dapat kita lihat nilai p Levene test, nilai p < alpha (0,05) maka varian berbeda dan bila nilai p > alpha (0,05) maka varian sama (equal). Pada uji Levene di atas menghasilkan nilai p = 0,790 > alpha (0,05) sehingga dapat disimpulkan bahwa pada alpha 5%, didapati tidak ada perbedaan varian. Selanjutnya nilai p value uji t pada bagian varian sama di kolom sig (2 tailed) yaitu p = 0,717 artinya tidak ada perbedaan yang signifikan rata-rata kadar Hb antara ibu yang menyusui eksklusif dengan non eksklusif. IgE_Analisis Bivariat (Uji t dan ANOVA)_Biostatistics/Nursing Unklab 2016 Page 3
Uji t Dependen Uji t dependen seringkali disebut uji t Paired/related atau pasangan. Sering digunakan dalam analisis data penelitian eksperimen. Disebut dependen bila responden diukur dua kali/diteliti dua kali atau pre- dan post- test. Untuk contoh ini akan dilakukan uji uji beda rata-rata kadar Hb antara pengukuran pertama dan kedua, adapaun langkah-langkahnya sebagai berikut: 1. Pastikan berada di file SPSS, jika belum aktifkan/bukalah file tersebut. 2. Dari menu utama, pilih Analyze, kemudian 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 IgE_Analisis Bivariat (Uji t dan ANOVA)_Biostatistics/Nursing Unklab 2016 Page 4
Hasilnya tampak sebagai berikut: Paired Samples Statistics Mean N Std. Deviation Std. Error Mean Pair 1 Hb Pengukuran Pertama 10.346 50 1.3835.1957 Hb Pengukuran Kedua 10.860 50 1.0558.1493 Paired Samples Test Paired Differences 95% Confidence Interval Std. Std. Error of the Difference Sig. (2- Mean Deviation Mean Lower Upper t df tailed) Pair 1 Hb Pengukuran Pertama - Hb Pengukuran -.5140.9821.1389 -.7931 -.2349-3.701 49.001 Kedua Pada tabel dapat kita lihat rata-rata kadar Hb pengukuran pertama adalah 10,346 gr%, dengan standar deviasi 1,383 gr% dan rata-rata kadar Hb pengukuran kedua adalah 10,860 gr% dengan standar deviasi 1,055 gr%. Uji t berpasangan dapat dilihat pada kolom Sig (2 tailed) yaitu nilai p = 0,001 < alpha (0,05), maka dapat disimpulkan ada perbedaan yang signifikan antara kadar Hb pengukuran pertama dan pengukuran kedua. IgE_Analisis Bivariat (Uji t dan ANOVA)_Biostatistics/Nursing Unklab 2016 Page 5
Uji ANOVA Uji ini digunakan untuk menganalisis data baik independen maupun dependen dengan kelompok lebih dari dua. Analisis Varian (ANOVA) mempunyai dua jenis analisis varian satu faktor (one way) dan analisis dua faktor (two way). Pada panduan ini hanya akan dibahas analisis varian satu faktor (one way). Pada contoh ini akan dicoba hubungan antara tingkat pendidikan ibu dengan berat badan bayi. Variabel pendidikan merupakan kategorik dengan 4 kategori sedangkan variabel berat badan bayi merupakan numerik. Adapun caranya sebagai berikut: 1. Aktifkan/buka file data SPSS 2. Dari menu utama, pilih Analyze, kemudian Compare Means, lalu pilih One-Way ANOVA 3. Dari menu One Way ANOVA terlihat kotak Dependent List dan kotak Factor perlu diisi variabel. Kotak dependen diisi variabel numerik dan kotak factor diisi variabel kategorik. Pada contoh ini berarti pada kolom dependen di isi variabel BBbayi dan pada kotak factor diisi variabel pendidikan ibu, seperti pada gambar berikut ini: IgE_Analisis Bivariat (Uji t dan ANOVA)_Biostatistics/Nursing Unklab 2016 Page 6
4. Kik Option tandai dengan pada kotak Descriptive 5. Klik Continue 6. Klik Post Hoc, tandai dengan pada kotak Bonferroni Seperti pada gambar berikut: IgE_Analisis Bivariat (Uji t dan ANOVA)_Biostatistics/Nursing Unklab 2016 Page 7
7. Klik Continue 8. Klik OK Hasilnya seperti berikut: Descriptives Berat badan Bayi Std. 95% Confidence Interval for Mean N Mean Deviation Std. Error Lower Bound Upper Bound Minimum Maximum SD 10 2470.00 249.666 78.951 2291.40 2648.60 2100 2900 SMP 11 2727.27 241.209 72.727 2565.23 2889.32 2100 3000 SMA 16 3431.25 270.108 67.527 3287.32 3575.18 3000 4000 PT 13 3761.54 386.304 107.141 3528.10 3994.98 3000 4100 Total 50 3170.00 584.232 82.623 3003.96 3336.04 2100 4100 Dari tabel ini diperoleh data deskriptif yaitu jumlah responden berdasarkan 4 kategori pendidikan ibu, berat badan bayi rata-rata beserta standar deviasinya, dan nilai berat badan bayi minimum dan maksimum. IgE_Analisis Bivariat (Uji t dan ANOVA)_Biostatistics/Nursing Unklab 2016 Page 8
Berat badan Bayi ANOVA Sum of Squares df Mean Square F Sig. Between Groups 12697037.587 3 4232345.862 48.334.000 Within Groups 4027962.413 46 87564.400 Total 16725000.000 49 Pada tabel di atas, nilai p uji ANOVA pada kolom F dan Sig yaitu p = 0,000 (kalau desimalnya 0, maka penulisannya menjadi p = 0,0005 < alpha (0,05). Berarti pada alpha 5% dapat disimpulkan ada perbedaan berat badan bayi amtara keempat jenjang pendidikan. Post Hoc Tests Dependent Variable: Berat badan Bayi Bonferroni Multiple Comparisons (J) Pendidikan 95% Confidence Interval (I) Pendidikan Formal Ibu Mean Difference Formal Ibu Menyusui Menyusui (I-J) Std. Error Sig. Lower Bound Upper Bound SD SMP -257.273 129.294.315-613.76 99.21 SMA -961.250 * 119.286.000-1290.14-632.36 PT -1291.538 * 124.468.000-1634.72-948.36 SMP SD 257.273 129.294.315-99.21 613.76 SMA -703.977 * 115.902.000-1023.54-384.42 PT -1034.266 * 121.228.000-1368.51-700.02 SMA SD 961.250 * 119.286.000 632.36 1290.14 SMP 703.977 * 115.902.000 384.42 1023.54 PT -330.288 * 110.492.027-634.93-25.64 PT SD 1291.538 * 124.468.000 948.36 1634.72 SMP 1034.266 * 121.228.000 700.02 1368.51 SMA 330.288 * 110.492.027 25.64 634.93 *. The mean difference is significant at the 0.05 level. Tabel ini menampilkan kelompok mana saja yang berhubungan signifikan, dapat dilihat pada kolom Sig. Ternyata kelompok yang signifikan adalah tingkat pendidikan SD dengan SMA, SD dengan PT, SMP dengan SMA, SMP dengan PT, dan SMA dengan PT. IgE_Analisis Bivariat (Uji t dan ANOVA)_Biostatistics/Nursing Unklab 2016 Page 9