Successfully reported this slideshow.

More Related Content

Related Books

Free with a 14 day trial from Scribd

See all

Bab 12 uji anova stata dan spss

  1. 1. Najmah, SKM, MPH. Faculty of Public Health, Sriwijaya University najem240783@yahoo.com
  2. 2.  Uji Anova  Aplikasi Uji Anova Pada STATA dan SPSS
  3. 3.  Uji Anova: uji statistik inferensial parametrik yang digunakan untuk membandingkan 2 atau lebih mean dari kelompok. Laporan hasil meliputi skor F dan tingkat probabilitas.  Anova (uji F) memiliki tujuan menguji rata-rata populasi tetapi pada Anova, diuji lebih dari 2 rata-rata populasi, sedangkan uji F bertujuan untuk menguji sama atau tidaknya varians.  Pengujian rata-rata pada lebih dari dua kelompok sampel digunakan One- way Anova. Uji normalitas data antar kelompok yang sering digunakan adalah uji Shapiro Wilk, sedangkan pada uji homogenitas varian One-Way Anova digunakan adalah uji Barlett’s.  Jika pada uji Anova hasilnya menolak Ho (nilai p-value < 0,05), maka kita lanjutkan ke uji perbandingan berganda. Ada beberapa uji berganda salah satunya adalah uji Benferoni.  Asumsi yang digunakan pada uji Anova: ◦ Populasi yang akan diuji memiliki distribusi normal ◦ Varians dari populasi tersebut sama ◦ Sampel tidak berhubungan satu sama lain
  4. 4.  Hipotesa: Ada hubungan antara berat badan anak (kg) (var no 11) dengan tingkat pendidikan ibu (1: tidak tamat SD dan tamat SD, 2: SMP, 3 SMA/PT) (p value <0.0001; OR 6,6). Sumber Data: Widyawati, 2015, Hubungan Pemberian Makanan Pendamping AsiDenganStatus GiziKurangPada Anak Usia 12-24 Bulan Di Wilayah PuskesmasLesungBatuKabupaten Empat Lawang Tahun 2015,Skripsi FKM Unsri.
  5. 5. Langkah-langkah Uji Anova dengan SPSS :  Lakukan Uji Normalitas terhadap variabel numerik, Berat Badan Anak dan Uji Varians. Kita asumsikan data yang kita miliki mempunyai distribusi yang normal dan varians data yang sama.  Lakukan Uji Anova  Analyze  Compare Means  One Way Anova
  6. 6.  Kotak Dependent List diisi variabel numerik Berat Badan Anak dan Kotak Factor diisi variabel kategori Pendidikan Ibu.
  7. 7.  Klik Post Hoc  Bonferroni Continue.
  8. 8.  Klik Options  Descriptive  Continue  OK.
  9. 9.  Output SPSS
  10. 10.  Nilai Mean dan Standar Deviasi dari setiap kelompok.  Rata-rata Berat Badan Anak dengan Pendidikan Ibu Tidak Tamat SD & Tamat SD adalah 9,123 kg dengan standar deviasi 1,0923 kg, pada Ibu dengan Pendidikan Tamat SMP adalah 9.333 kg dengan standar deviasi 2,3303 kg dan Ibu dengan Pendidikan Tamat SMA/PT adalah 9,170 kg dengan standar deviasi 1,4183 kg.
  11. 11. Uji Anova  Pada tabel di atas diperoleh nilai Sig = 0.900 > alpha 0.05, berarti dapat disimpulkan bahwa ada bukti yang lemah untuk menolak hipotesa nul (Ho) bahwa tidak ada perbedaan antara berat badan anak pada kelompok pendidikan ibu.  Derajat kepercayaan 95% menunjukkan interval yang berkisar antara – dan +, berarti berat badan anak di populasi pada Pendidikan Ibu Tamat SMP dan Tamat SMA/PT dapat lebih rendah atau lebih tinggi dari kelompok ibu dengan pendidikan Tidak Tamat SD & Tamat SD.  Note: p-value (sig) < alpha = Ho ditolak, berarti ada perbedaan antara berat badan anak pada kelompok pendidikan ibu.  p-value (sig) > alpha = Hp diterima, berarti tidak ada perbedaan antara berat badan anak pada kelompok pendidikan ibu.
  12. 12. Langkah langkah dengan STATA: Command syntax: Anova varnumerik varkategorik . Total 203.3595 79 2.57417089 Residual 202.226144 75 2.69634858 didikibu 1.13335621 4 .283339052 0.11 0.9804 Model 1.13335621 4 .283339052 0.11 0.9804 Source Partial SS df MS F Prob > F Root MSE = 1.64206 Adj R-squared = -0.0475 Number of obs = 80 R-squared = 0.0056 . anova bbanak didikibu
  13. 13. thankyou Referensi

×