Kesempatan ini akan saya gunakan untuk memberikan contoh penerapan Uji T (T-test) independen di SPSS. Sebagaimana diketahui bahwa uji ini digunakan, bila kita memiliki data kategorik dan numerik.
Sebagai contoh misalnya kita ingin mengetahui apakah ada pengaruh ibu yang merokok dan ibu yang tidak merokok (status merokok merupakan data kateorik) terhadap berat bayi yang dilahirkan (berat bayi lahir merupakan data numerik).Kebetulan saya memiliki filenya, jadi file ini akan saya gunakan untuk tutorial kali ini.
Langkahnya sebagi berikut :
Buka/aktifkan SPSS anda. Kemudian pada menu utama klik File --> Open --> Data, sampai muncul layar seperti di bawah ini :
Pilih file "bbay.sav" dan klik open, akan muncul layar di bawah ini :
Selanjutnya klik pada menu utama SPSS anda Analyze --> Compare Means-->Independent-Samples-T Test :
Lalu akan muncul layar seperti ini :
Pilih variabel "bbayi" dengan cara mengklik variabel tersebut.
Kemudian klik tanda segitiga paling atas untuk memasukan variabel tersebut ke kotak Test variable(s).
Klik variabel "rokok' dan masukan ke kotak Grouping variable.
Kemudian klik tombol Define Group, dan isi angka "0" pada kotak Group 1 dan angka "1" pada kotak Group 2. Lalu klik Continue.
Klik OK untuk menjalankan prosedur. Pada layar output akan nampak hasil seperti berikut :
Dari tabel Group Statistics, terlihat bahwa rata-rata berat bayi yang dilahirkan oleh ibu yang tidak merokok adalah 3054,96 gram, sedangkan berat bayi yang dilahirkan oleh ibu yang perokok sebesar 2773,24 gram. Namun apakah perbedaan ini berbeda juga secara statistik ?
Untuk melihat perbedaan ini kita lihat pada tabel Independent Samples Test. Pada tabel tersebut ada dua baris (sel), sel pertama dengan asumsi bahwa varian kedua kelompok tersebut sama, sedangkan pada sel kedua dengan asumsi bahwa varians kedua kelompok tersebut tidak sama. Untuk memilih sel mana yang akan kita gunakan sebagai uji, maka kita lihat pada kolom uji F, jika Signifikansinya > 0,05 maka asumsinya varian sama sebaliknya jika Sig. <=0,05 maka variannya tidak sama. Dari uji F menunjukan kalau varian kedua kelompok tersebut sama (P-value = 0,221), sehingga sel akan dibaca adlah sel pertama.
Dari kolom uji T menunjukan bahwa nilai P = 0,009 untuk uji 2-sisi . Karena P-value lebih kecil dari
α = 0,05 yang berarti Ho ditolak, sehingga dapat kita simpulkan bahwa secara statistik ada perbedaan yang bermakna rata-rata berat bayi yang dilahirkan oleh ibu yang merokok dengan ibu yang tidak merokok dengan kata lain ada pengaruh merokok terhadap berat bayi lahir.
Uji tersebut di atas adalah uji 2-sisi, bagaimana kalau uji 1-sisi ? Bila uji yang kita lakukan adalah uji 1-sisi maka nilai P harus dibagi 2 sehingga menjadi P-value = 0,0045.
Blog Biostatistik : http://statistik-kesehatan.blogspot.com/2011/03/uji-t-independen-dengan-spss.html
