Hasil Uji Anava dengan SPSS:

Membaca F tabel Anava (lihat Daftar I statistik)

v1 = dk pembanding (dk antar kelompok)

v1 = dk penyebut (dk dalam kelompok)

Contoh: tabel hasil uji anava AUC dengan SPSS (tabel paling atas), diperoleh

dkantar kelompok(pembanding) = 4, dkdalam kelompok (penyebut) = 25,

pada alfa=0.05 maka nilai F tabelnya adalah F0,05(4,25) = 2,76 (baca: Nilai F

pada tingkat kepercayaan dengan 5 kelompok uji dan 30 partisipan partisipan

adalah 2,76). Sedang F hitung = 8.082. Nilai Fhitung > Ftabel, 8,082 > 2,76.

Maka H0 ditolak pada taraf nyata 0,05 (H1 diterima). Kesimpulannya, pada

lima kelompok yang diuji memiliki perbedaan yang nyata

(signifikan) dalam nilai AUC.

Namun, dimanakah letak perbedaannya?

Anava hanya menunjukkan apakah terdapat perbedaan atau tidak dari

kelompok yang diuji. Jika hasil uji menunjukkan adanya perbedaan rerata

antar kelompok (H0 ditolak) maka untuk mengetahui dimana letak perbedaan

rerata antar kelompok yang diuji harus dilakukan uji lanjutan (post hoc test).

Jika hasil uji Anava menunjukkan tidak ada perbedaan (H0 diterima) maka

sebenarnya tidak perlu dilakukan uji lanjutan.

3.  Pada jendela [Data Analysis], pilih [Anova Single Factor], klik [OK], maka

akan muncul jendela [Anova Single Factor]. Klik kotak kecil merah di sebelah

kanan kotak [Input Range] untuk memasukan data nilai K1 sampai K5 yaitu

sel B2 sampai sel F6. Kemudian klik [Output Range] untuk menempatkan hasil

analisis. Misalkan hasil analisis akan ditempatkan pada sheet yang sama

dengan sheet data, yaitu pada sel H1. Jadi anda harus mengklik kotak kecil

merah di sebelah kanan kotak [Output Range] kemudian pilih sel H1. Hasilnya

seperti nampak pada gambar berikut :

4.   Klik [OK], maka hasil analisis akan nampak seperti disajikan pada gembar

dibawah :

5.   Dari hasil analisis tersebut dapat dikemukakan :

a.   Tabel pertama merupakan analisis deskriptif yang meliputi banyaknya

pengamatan (Count) yaitu 5, Jumlah (Sum), Rata-rata (Average) dan nilai

Ragam (Variance) setiap perlakuan.

b.   Tabel kedua merupakan Tabel Anova atau Daftar Sidik Ragam. Dari hasil

analisis ragam diperoleh nilai F = 30,539. Nilai (F = 30,539) > (F tabel =

2,866) artinya rata-rata kelima perlakuan menunjukkan adanya perbedaan

yang nyata.

Nilai probablitas (P-Value) dari nilai F yaitu sebesar 0,000. Nilai probabilitas ini

lebih kecil dari taraf nyata 0,05, sehingga disimpulkan bahwa minimal ada

satu perlakuan dengan nilai rata-rata yang berbeda  dengan rata-rata

perlakuan lainnya.

Cara membaca F tabel

Tulisan kali ini akan membahas mengenai cara membaca tabel F. Sederhana memang.

Tetapi hal-hal yang sederhana seringkali juga  membutuhkan pemahaman tersendiri,

karena ternyata dari beberapa pertanyaan yang masuk ke blog ini menunjukkan adanya

kebingungan dalam membaca tabel  F.

Salah satu bentuk struktur tabel F yang tersedia pada buku-buku statistik/ekonometrik

adalah sebagai berikut: (tabel F lengkap dalam bentuk format ini dapat didownloaddisini)

Judul tabel biasanya memuat keterangan mengenai nilai probabilita dari tabel F yang

disajikan. Dalam contoh diatas, probabilitanya adalah 0,05.

Lalu apa itu yang dimaksud dengan probabilita pada tabel F tersebut ?

Dalam pengujian hipotesis, kita terlebih dahulu menetapkan tingkat/taraf signifikansi

pengujian kita (biasanya disimbolkan dengan α (alpha)). Misalnya 1 %, 5 %, 10 % dan

seterusnya. Nah, taraf/tingkat signifikansi tersebut yang merupakan probabilita dalam

tabel ini.

Judul  masing-masing kolom mulai dari kolom kedua (angka yang dicetak tebal) dari tabel

tersebut adalah derajat bebas/degree of freedom (df) untuk pembilang, atau dikenal

dengan df1. Juga sering disimbolkan dalam tabel F dengan simbol N1 seperti tabel

diatas.

Selanjutnya, judul masing-masing baris adalah derajat bebas/degree of freedom (df)

untuk penyebut, atau dikenal dengan df2. Juga sering disimbolkan dalam tabel F dengan

simbol N2 seperti tabel diatas.

Bagaimana menentukan  df1 (N1) dan df2 (N2) tersebut ?

Rumusnya:

df1 = k -1

df2 = n – k

dimana k adalah jumlah variabel (bebas + terikat) dan n adalah jumlah observasi/sampel

pembentuk regresi.

Misalnya kita punya persamaan regresi dengan dua variabel bebas dan satu variabel

terikat. Jumlah sampel pembentuk regresi tersebut sebanyak 10. Maka  df1= k-1 = 3 – 1

= 2 sedangkan df2 = n – k = 10 – 3 = 7

Jika pengujian dilakukan pada α = 5%, maka nilai F tabelnya adalah 4,74. Lihat pada

N1=2 dan N2= 7 pada tabel diatas.

Sebagai catatan, juga terdapat format tampilan tabel F seperti gambar dibawah ini. Pada

prinsipnya sama, yang membedakan adalah, probabilitanya di letakkan dalam satu kolom

setelah N2.  Dengan demikian jika kita ingin mencari nilai F tabel misalnya  dengan

df1=2, df2 = 2 dan α = 5%, maka lihat pada N1= 2, N2 =2 pada baris 0.05