Uji 2 Sampel Berpasangan Bag 2b (Uji Wilcoxon Berpasangan) Mugi Wahidin, SKM, M.Epid Prodi Kesehatan Masyarakat Univ Esa Unggul

Pokok Bahasan Pengertian dan penggunaan uji wilcoxon berpasangan Contoh kasus Aplikasi SPSS

Data Tidak berpasangan 1 sampel Data berpasangan Komparasi 2 sampel Macam Stat NPar Komparasi > 2 sampel Data Tidak berpasangan Asosiasi

Wilcoxon Sign Rank Test for Matched Pair (wilcoxon berpasangan) Data berpasangan Komparasi 2 sampel Komparasi > 2 sampel Nominal Uji Cochran Uji Mc Nemar Wilcoxon Sign Rank Test for Matched Pair (wilcoxon berpasangan) Uji Friedman Ordinal

Pengertian dan Penggunaan Uji Wilcoxon Berpasangan Uji ini sama dengan paired sample t test dalam statistik parametrik Digunakan untuk menguji hipotesis dua sampel berpasangan Data berskala ordinal Selain memperhatikan tanda perbedaan, Wilcoxon signed rank test memperhatikan besarnya beda dalam menentukan apakah ada perbedaan nyata antara data pasangan yang diambil

Contoh Suatu penelitian dengan mengamati Nadi sebelum pemberian obat x (Nadi-1) dan setelah pemberian obat x (Nadi-2) didapatkan data seperti terlihat pada Tabel berikut Apakah ada perbedaan Nadi-1 dan Nadi-2 dengan =0,05 dan CI 95%

Individu ke- Sebelum Sesudah 1 60 90 2 68 100 3 64 110 4 80 120 5 76 116 6 72 112 7 86 124 8 82 9 10 70

Untuk memudahkan,tabel dibuat seperti ini…. x (pre) Y (post) d (y-x) No urut Peringkat (r) 1 60 90 + 30 2 68 100 + 32 3 64 110 + 46 9 4 80 120 + 40 5 6  (5+6+7/3) 76 116 6 72 112 7 86 124 + 38 3,5  (3+4/2) 8 82 + 44 10 70 + 54 T= 55

Ingat...memberi no urut tidak perlu memperhatikan tanda + atau -, tetapi cukup perhatikan nilai selisihnya (d) dimulai dari yang terkecil. Nilai total T diambil dari nilai rank dengan tanda yang paling sedikit. Karena dalam soal semua tanda adalah +, maka semua nilai tersebut dijumlahkan.

KESIMPULAN (1) Jika T hitung < T tabel= H0 gagal ditolak Jika T hitung > T tabel = H0 ditolak

T hitung = 55 T tabel (pada α=5% dan N=10) = 8 T hitung > T tabel  55 > 8, maka : Ho ditolak, Terdapat perbedaan signifikan antara nadi-1 dan nadi-2. Jadi, pemberian obat x dapat meningkatkan nadi.

KESIMPULAN (2) Jika z hitung < z tabel= H0 gagal ditolak Jika z hitung > z tabel = H0 ditolak P value > 0,05  H0 gagal ditolak P value < 0,05  H0 ditolak

PERHITUNGAN MANUAL Z = T – [ ¼ N (N+1)] V 1/24 (N) (N+1) (2N+1) T = selisih nilai terkecil N = jumlah sampel (selain ties) Ties= nilai yang sama antara seblum dan sesudah (dihilangkan dari perhitungan) Hasil z hitung = -2,817 z tabel = 1,96

Kesimpulan Jika z antara -1,96 – 1,96 = Ho gagal tolak Z tidak di antara -1,96 – 1,96 = Ho di tolak Z = -2,812  Ho ditolak Terdapat perbedaan signifikan antara nadi- 1 dan nadi-2. Jadi, pemberian obat x dapat meningkatkan nadi.

Cek tabel z Angka 2,812 (minus diabaikan) pada tabel z probabilitas = 0,995, atau 0,4975*2 karena tabel z untuk setengah kurva Berarti probabilitas adalah 1-0,995 = 0,005 (sama seperti hasil spss)

Aplikasi SPSS Klik Analyze  Non Parametric Test  2 Related Sampels, pada Menu Bar Blok variabel “Sebelum dan sesudah”, pindahkan ke kotak Test Pairs dengan tombol panah 3. Klik Option dan beri tanda centang Exclude Cases Listwise Pada Test Type beri tanda centang Wilcoxon klik Ok Untuk keputusan hipotesis lihat kolom test statistic Jika Asymp sig. (2-tailed) ≥ α  maka Ho gagal ditolak

Output SPSS Z = -2,817 P value = 0,005

Thank You

Tugas individu Seorang dosen ingin mengetahui apakah pelatihan berpengaruh terhadap pengetahuan mahasiswa tentang HIV Diambil 12 sampe mahasiswa Tugas: Tentukan Ho dan Ha Hitung manual dan gunakan SPSS Tentukan keputusan hipotesisnya

Datanya Mahasiswa Skor Sebelum pelatihan SkorSesudah pelatihan 1 50 66 2 58 86 3 64 78 4 70 71 5 89 6 72 7 76 77 8 82 87 9 10 80 11 12 52 53