Wednesday, April 1, 2020

,

Uji Homogenitas Levene Test Melalui SPSS

Uji homogenitas atau homogeneity of variance adalah pengujian yang dilakukan untuk mengetahui apakah data penelitian dari dua buah distribusi data atau lebih memiliki variansi-variansi yang sama atau tidak. "Homogeneity of variance shows the variances in each population would be the same" (Jackson, 2009: 234). Hal ini jelas bahwa tujuan uji homogenitas ini adalah untuk menunjukkan bahwa sampel yang diambil berasal dari populasi dengan variansi yang sama.
Uji homogenitas ini merupakan salah satu dari asumsi formula uji hipotesis menggunakan t-test, ANOVA, ataupun ANCOVA. "One of the assumptions of the t-test is that the population variances from the two groups we are comparing are equal" (Fraenkel & Wallen, 2009: A12). The assumptions for the randomized one-way ANOVA are similar to those for the t test for independent groups: The variances among the populations being compared are homogeneous" (Jackson, 2009: 272).

Dengan kata lain, sebelum menggunakan t-test, ANOVA, maupun ANCOVA kita harus memenuhi asumsi ini dengan memastikan bahwa variansi populasi dari dua grup yang kita pilih sebagai sampel adalah sama. Asumsi ini akan terpenuhi jika output tabel SPSS pada kolom Sig menunjukkan lebih dari 0.05 (Fraenkel & Wallen, 2009: A14). Nah, teman-teman masih ingat urutan untuk Analisis Data Penelitian Quasi-Eksperimen kan?

Salah satu teknik untuk asumsi ini adalah dengan Levene's Test (Fraenkel & Wallen, 2009: A12). Ada beberapa cara untuk uji homogenitas lavene test melalui SPSS. Baik, berikut langkah-langkahnya:

1. Siapkan Data

Untuk memudahkan teman-teman menginput data di SPSS, siapkan data terlebih dahulu dengan membat table di Ms. Excel. Selain data nilai, buat juga tabel untuk kode group, 1 untuk experimental group dan 2 untuk control group.

2. Input Data

Cara input data untuk uji homegenitas ini sama seperti input data untuk Uji Normalitas Kolmogrov-Smirnov Melalui SPSS yang telah dibahas di artikel sebelumnya.
  • Buka program SPSS, klik variable view
  • Ketikkan nama-nama variable di kolom name. Ada 3 variable: Pre_testPost_test, dan Class. Untuk kolom measure, pada variable pre_test dan post_test ubah menjadi scale. Dan untuk Class ubah measure menjadi Nominal.
  • Karena kita akan memasukkan data pre_test dan post_test dari kedua grup secara bersamaan, maka untuk variable Class, klik titik 3 pada kolom value.
  • Tambahkan 2 class, experimental class dan control class dengan cara: Mengetikkan kode kelas di kolom value dan nama kelas di kolom Label. > Klik add. Ulangi untuk menambahkan kelas control. > klik add >  OK.

  • Klik data view di pojok kiri bawah. Copy-paste data yang telah dibuat di Ms. Excel.

3. Cara Analisis

Cara ke-1

  • Klik analyze >  Descriptive Statistics > Explore
  • Masukkan variable pre_test dan post_test ke kolom Dependent List dan class ke Factor
  • Klik Plots > Power Estimation > Continue OK
  • Berikut adalah outpunya. Nilai Sig. yang dilihat adalah nilai Based on Mean.
Pre-test = 0.306 > 0.05
Post-test = 0.611 > 0.05
Asumsi homogenitas telah terpenuhi.

Cara ke-2

  • Klik Analyze > Compare Means > One-Way ANOVA

  • Klik Options > Beri centang pada Homogeneity of variance test 

  • Berikut outputnya. Hasil nilai Sig dari cara ke-2 ini sama dengan cara ke-1 namun dengan tabel yang lebih simpel.
Pre-test = 0.306 > 0.05
Post-test = 0.611 > 0.05
Asumsi homogenitas telah terpenuhi.

Cara ke-3

  • Klik Analyze > General Linier Model > Univariate
  • Masukkan Variabel Post_test ke Dependent Variable, Class ke Fixed Factor(s) dan Pre_test ke Covariate. 
  • Klik Options  > beri centang Homogeneity tests > Continue > OK
  • Berikut outputnya.  Hasil nilai Sig. adalah 0.762 > 0.05. Asumsi homogenitas terpenuhi.
Teman-teman bisa memilih satu dari ketiga cara yang telah saya paparkan di atas ya...
Mudahkan? Silahkan dicoba :)
Ada pertanyaan? Tulis di kolom komentar yaa..


Referensi:
Jackson Sherri L. 2009. Research Methods and Statistics: A Critical Thinking Approach,
            Third Edition. Belmont, USA: Wadsworth.
Fraenkel, Jack R. and Wallen, Norman E. (2009). How to Design and Evaluate Research in Education. 7th Edition. New York: McGraw-Hill Companies, Inc.


Ditulis oleh Endang Wahyuni

0 comments:

Post a Comment