Interprestasi Output Two Way Anova dalam SPSS

3
1921

Interprestasi Output Two Way Anova dengan SPSS

Artikel kali ini merupakan lanjutan dari artikel sebelumnya yang berjudul ““. Dalam artikel tersebut dijelaskan langkah demi langkah melakukan uji Two Way Anova dengan menggunakan aplikasi SPSS. Oleh karena itu, sebagai kelanjutan artikel sebelumnya, maka disini kami akan menjelaskan tutorial cara interprestasi Output Two Way ANOVA dengan SPSS.

Baca Artikel di link ini: “Two Way Anova dalam SPSS“.

Sedangkan pada artikel ini, akan dijelaskan cara membaca output dari uji tersebut dan bagaimana menginterprestasikannya, hingga menjawab hipotesis.

Demi kemudahan, sebaiknya anda download file-file kerja SPSS contoh uji ini di link berikut:

Tutorial Cara Baca Output Two Way ANOVA dengan SPSS

Dengan menggunakan data pada artikel sebelumnya tersebut, maka kita lihat output di bawah ini:

Output Deskriptive Pasca ANOVA SPSS
Output Deskriptive Pasca ANOVA SPSS

Dari tabel di atas, kita bisa menilai rata-rata nilai ujian berdasarkan gender dan pendidikan. sebagai contoh: nilai rata-rata ujian pria dengan pendidikan SLTP sebesar 32,43 sedangkan nilai ujian wanita yang berpendidikan SLTA sebesar 65,13 dan begitu seterusnya.

Asumsi Homogenitas: Levene Test

Di bawah ini adalah Tabel Levene’s Test. Digunakan untuk menilai homogenitas tiap variabel.

Levene Test ANOVA dengan SPSS
Levene Test ANOVA dengan SPSS

Di atas menunjukkan nilai (Signifikansi) Sig. 0,527 di mana > 0,05 sehingga bisa dikatakan varian antar group berbeda secara signifikan.

Output Two Way ANOVA dengan SPSS

Tabel di bawah ini menunjukkan hasil dari uji Two Way Anova:

Interprestasi Output Two Way ANOVA dengan SPSS
Interprestasi Output Two Way ANOVA dengan SPSS

Dari tabel di atas, kita mendapatkan nilai-nilai penting yang bisa disimpulkan sebagai berikut:

Corrected Model:

Pengaruh Semua Variabel independen (Gender, Pendidikan dan Interaksi gender dengan pendidikan atau “Gender*Pendidikan”) secara bersama-sama terhadap variabel dependen (Nilai Ujian). Apabila Signifikansi (Sig.) < 0,05 (Alfa) = Signifikan. Contoh di atas 0,000 berarti model valid.

Intercept:

Nilai perubahan variabel dependen tanpa perlu dipengaruhi keberadaan variabel independen, artinya tanpa ada pengaruh variabel independen, variabel dependen dapat berubah nilainya. Apabila Signifikansi (Sig.) < 0,05 (Alfa) = Signifikan. Contoh di atas 0,000 berarti intercept signifikan.

Gender:

Pengaruh gender terhadap nilai ujian di dalam model. Apabila Signifikansi (Sig.) < 0,05 (Alfa)= Signifikan. Contoh di atas 0,005 berarti gender berpengaruh signifikan.

Pendidikan:

Pengaruh pendidikan terhadap nilai ujian di dalam model. Apabila Signifikansi (Sig.) <0,05 (Alfa)= Signifikan. Contoh di atas 0,000 berarti Pendidikan berpengaruh  signifikan.

Gender*Pendidikan:

Pengaruh Genderpendidikan terhadap nilai ujian di dalam model. Apabila Signifikansi (Sig.) <0,05 (Alfa)= Signifikan. Contoh di atas 0,005 berarti genderpendidikan berpengaruh  signifikan.

Error:

Nilai Error model, semakin kecil maka model semakin baik.

R Squared:

Nilai determinasi berganda semua variabel independen dengan dependen. Contoh di atas 0,668 di mana mendekati 1, berarti korelasi kuat.

Kesimpulan Hipotesis Two Way ANOVA

Dari 7 kesimpulan di atas, dalam uji Two Way Anova, poin 1, 3, 4 dan 5 adalah yang terpenting (tanpa mengabaikan yang lain). Oleh karena hasil uji F menunjukkan bahwa signifikan ada perbedaan atau menerima H1, maka selayaknya Uji ANOVA ini dilanjutkan ke tahap selanjutnya, yaitu Uji Post Hoc.

Post Hoc Test

Dalam rangka Interprestasi Output Two Way ANOVA dengan SPSS, maka anda harus pahami tentang uji post hoc berikut. Sedikit review saja, bahwa uji post hoc adalah uji lanjut atau uji yang menilai adanya perbedaan signifikan antar kelompok.

Tabel Tukey Post Hoc

Tabel di bawah ini adalah Tabel Tukey Post Hoc digunakan untuk menilai kategori manakah dari variabel pendidikan yang memiliki perbedaan signifikan:

Post Hoc Interprestasi Output Two Way ANOVA dengan SPSS
Post Hoc Output Two Way ANOVA dengan SPSS

Yang ada perbedaan signifikan ditandai dengan tanda bintang (*). Dari tabel di atas, semuanya ditandai dengan bintang, berarti  semuanya ada perbedaan yang signifikan.

Diagram Plot

Diagram Plot di bawah ini berguna untuk menilai apakah ada interaksi efek antar variabel. Namun diagram ini tidak bisa dijadikan bahan acuan yang valid. Tetapi hanya sekedar memberikan gambaran saja. Apabila garis-garis tidak menunjukkan kesejajaran, maka dicurigai ada efek interaksi.

Diagram Plot Mean Pasca Uji ANOVA
Diagram Plot Mean Pasca Uji ANOVA

Diagram di atas menunjukkan ada ketidak sejajaran garis, maka dicurigai ada efek interaksi.

Demikian ulasang singkat tentang Uji Two Way Anova dengan SPSS. Semoga artikel kami ini yang telah membahas Interprestasi Output Two Way ANOVA dengan SPSS, kiranya dapat bermanfaat buat para pembaca sekalian.

Baca Artikel Berikutnya: Uji Manova dalam SPSS.

By Anwar Hidayat

3 KOMENTAR

Cobalah Menjadi Pandai! Berikan Komentarnya Ya......