Student T Test
Pengertian Student T Test
Student t test adalah uji komparatif untuk menilai perbedaan antara nilai tertentu dengan rata-rata kelompok populasi. Student t test disebut juga dengan istilah one sample t test atau uji t satu sampel oleh karena uji t di sini menggunakan satu sampel.
Rumus Student T Test
Berikut kami jelaskan rumus student t test:
Keterangan:
t : t hitung
s : standart deviasi sampel
n : jumlah sampel.
Contoh Student T Test
Sebagai contoh uji student t adalah penelitian yang bertujuan untuk menilai apakah terdapat perbedaan yang bermakna antara rata-rata (mean) tinggi badan siswa SD sekolah A kelas 6 dengan tinggi badan rata-rata nasional siswa SD kelas 6. Rata-rata atau harapan tinggi badan siswa SD kelas 6 secara nasional misalkan 150 cm. Maka penelitian tersebut menguji apakah terdapat perbedaan bermakna rata-rata tinggi badan siswa SD kelas 6 sekolah A dengan rata-rata tinggi badan nasional siswa SD kelas 6 yaitu 150 cm.
Misalkan siswa kelas 6 sekolah A yang menjadi sampel penelitian sebesar 50 orang, maka apabila hasilnya nanti misalkan rata-rata tinggi badan sebesar 145 cm. Apakah 145 cm ini berbeda signifikan secara statistik dengan 150 cm pada tingkat kepercayaan penelitian 95%? Di sinilah fungsi dari uji t student untuk menjawab hipotesis tersebut.
Asumsi Student T Test
Sebagaimana halnya uji parametris lainnya, uji student test juga mempunyai asumsi atau syarat yang harus dipenuhi. Asumsi tersebut antara lain:
- Data harus berskala data interval atau rasio. Untuk mempelajari skala data, baca artikel kami pada Pengertian Data.
- Data bersifat independen, artinya tidak terdapat korelasi antara rata-rata populasi dengan nilai tiap-tiap sampel dalam populasi. Hal ini biasanya terjadi jika data anda berasal dari data time series. Jadi sebenarnya hanya terdapat satu subjek namun diuji berulang-ulang dalam berbagai waktu. Jadi dengan kata lain, sampel yang diambil berasal dari pengambilan acak atau simple random sampling.
- Data tidak terdapat outlier atau data pencilan. Adanya outlier harus dicari dan sampel yang menjadi outlier harus dikeluarkan dari penelitian. Biasanya batasan pencilan ini jika nilainya menjadi nilai ekstrem atau melebihi dari 3 kali standart deviasi. Untuk mendeteksi outlier, anda dapat menggunakan grafik stem-leaf, box-plot atau nomal qq plot. Selengkapnya pelajari di Normalitas pada SPSS.
- Data harus berdistribusi normal. Uji normalitas yang digunakan dapat berbagai macam, tentunya jika anda menggunakan SPSS maka pilihannya adalah uji shapiro wilk, lilliefors atau kolmogorov smirnov. Untuk menentukan uji yang tepat sebaiknya perhatikan jumlah sampel. Selengkapnya pelajari di: Pilihan Uji Normalitas Univariate.
Setelah anda selesai memastikan apakah sampel yang digunakan telah memenuhi asumsi, maka selanjutnya anda bisa memulai melakukan uji student t test dengan menggunakan aplikasi yang anda miliki, misalkan SPSS. Selanjutnya baca artikel kami yang berjudul: Student t test dengan SPSS.
By Anwar Hidayat
assalamualaikum wr wb. salam kenal pak saya dani mau tanya kebetulan penelitian saya tentang pengaruh pendidikan kesehatan terhadap penatalaksanaan pada korban henti jantung di………………….
nah saya ingin mengetahui sebelum dan sesudahnya di beri pendidikan kesehatan tentang pengetahuan cuman saya di suruh sama nambahin sikap, prilaku/perlakuan. untuk solusinya gimana pak uji yang cocok yang saya gunakan apakah uji paired t test?……
mohon maaf pak nanya lagi apakah boleh penelitian saya ini di uji dengan uji wilcoxon?….
terimakasih pak, saya sangat senang jika bapak menjawad, semoga ilmunya bermanfaat dunia akhirat dan selalu diberi kesehatan dan panjang umur… amin
wassalam…
Jika tujuannya adalah untuk menilai signifikansi sebuah perbandingan 2 kelompok data, maka dapat menggunakan uji beda 2 sampel. Namun perlu diperhatikan apakah sumber datanya dari 1 subjek atau 2 subjek.
Contoh sumber 1 subjek misalnya penelitian untuk menilai perbedaan nilai pretest dengan posttest pada siswa kelas VIA. Dalam kasus tersebut, sumber datanya adalah siswa kelas VIB dimana tiap siswa mempunyai 2 data yaitu pretest dengan posttest. Maka uji beda parametris yang digunakan adalah uji paired t test dengan alternatif uji non parametrisnya adalah uji wilcoxon signed rank test. Kedua uji tersebut merupakan uji beda 2 sampel berpasangan.
Contoh sumber dari 2 subjek adalah misalnya uji beda nilai ujian antara siswa kelas VIA dengan VIB. Disini sumber datanya dari 2 subjek yang berbeda yaitu siswa-siswa kelas VIA dan kelas VIB. Uji beda parametris yang digunakan adalah uji independent t test dengan alternatif uji non parametrisnya adalah uji wilcoxon rank sum test atau yang biasa disebut juga Mann Whitney U test. Kedua uji tersebut adalah jenis uji beda 2 kelompok bebas.