Materi Statistics: ANACOVA

membaca

Statistika, pelajaran hitung-hitungan yang nyelip di tengah pelajaran anak bahasa yang membuat semakin bingung ini kepala.. (:

Dengan meningkatkan sedikit konsentrasi di kelas statistika dengan mencoba mencari tambahan data di awal dari beberapa sumber, akhirnya materi tentang anacova pun siap untuk diluncurkan di blog pribadi saya. Semoga bermanfaat.. #senyum

Analisis Kovarians (ANCOVA/ ANACOVA) merupakan model linier dengan satu variabel dependen kontinu dan satu atau lebih variabel independen. Jikalau kalimat tersebut mengingatkan anda kepada regresi linier berganda karena ANCOVA merupakan penggabungan antara ANOVA dan regresi linier yang lazimnya menggunakan variabel kontinu (kuantitatif) . ANCOVA dilakukan dengan menambahkan variabel penguat (kovariat) ke dalam model sehingga memperkuat ketepatan/presisi analisis dan meningkatkan signifikansi secara statistik.

Secara spesifik, uji ANCOVA menggunakan asumsi layaknya uji ANOVA, dimana error masing-masing variabel penjelas terdistribusi secara normal dan bersifat homoskedastik, artinya tidak mengandung masalah heteroskedastisitas dimana nilai residual memiliki keragaman yang konstan, dan data setidaknya memiliki standar error yang kecil. Uji ANCOVA juga mempersyaratkan adanya hubungan linier antara variabel dependen dan independen, katakanlah anda ingin melihat faktor yang mempengaruhi pertumbuhan kucing pak mamat, tidak mungkin anda menggunakan faktor penjelas jumlah produksi makanan kucing “misalnya whiskas” per tahun, bisa saja kucingnya pak mamat makannya ikan asin, ilustrasi antara kedua faktor ini bisa dikatakan tidak memiliki hubungan linier.

—————————————————————————————————————————–

It’s Controled by statistics yg digunakan dng analisis covarian.

HIPOTESIS

–     Hipotesis nihil: tdk terdapat perbedaan prestasi belajar siswa yg diajar dng metode yg berbeda dng melakukan control terhadap prestasi siswa sebelum perlakuan dilakukan.

–     Hipotesis alternative: ada perbedaan prestasi belajar siswa yg diajar dng metode yg berbeda dng melakukan control terhadap prestasi siswa sebelum perlakuan dilakukan.

Jika p > alfa maka varians antar kelompoknya homogen.

—————————————————————————

Analisis anacova dng SPSS caranya:

Analyze -> general linier model -> univariate -> kemudian

–     Posttest dimasukkan dalam kotak “dependent variable”

–     Metode “fixed factor”

–     Pretest “covariate”

Kemudian klik “option” di sebelah kanan -> kemudian masukkan “metode” (di dalam factor and factor interaction) ke dalam “display means for” -> kemudian centhang yang “descriptive statistics” dan ”homogeinity tests” -> kemudian klik “continue” -> kemudian klik “ok”.

———————————————————————————-

HASIL DARI ANALISIS DENGAN MENGGUNAKAN ANACOVA

Between-Subjects Factors

N

metode 1

10

2

10

3

10

Descriptive Statistics

Dependent Variable:postest
metode

Mean

Std. Deviation

N

1

84.5000

5.98609

10

2

81.5000

5.79751

10

3

88.5000

4.11636

10

Total

84.8333

5.94273

30

Levene’s Test of Equality of Error Variancesa

Dependent Variable:postest

F

df1

df2

Sig.

.299

2

27

.744

Tests the null hypothesis that the error variance of the dependent variable is equal across groups.
a. Design: Intercept + pretest + metode

Tests of Between-Subjects Effects

Dependent Variable:postest
Source

Type III Sum of Squares

df

Mean Square

F

Sig.

Corrected Model

349.636a

3

116.545

4.492

.011

Intercept

1656.253

1

1656.253

63.841

.000

pretest

102.969

1

102.969

3.969

.057

metode

72.471

2

36.235

1.397

.265

Error

674.531

26

25.944

Total

216925.000

30

Corrected Total

1024.167

29

a. R Squared = .341 (Adjusted R Squared = .265)

Estimated Marginal

metode

Dependent Variable:postest
metode

Mean

Std. Error

95% Confidence Interval

Lower Bound

Upper Bound

1

84.874a

1.622

81.541

88.208

2

82.623a

1.707

79.115

86.131

3

87.002a

1.778

83.349

90.656

a. Covariates appearing in the model are evaluated at the following values: pretest = 67.5000.

———————————————————————————-

Ketika ingin menganalisisnya, langsung dilihat yang di bagian ini:

Tests of Between-Subjects Effects

Dependent Variable:posttest
Source

Type III Sum of Squares

df

Mean Square

F

Sig.

Corrected Model

349.636a

3

116.545

4.492

.011

Intercept

1656.253

1

1656.253

63.841

.000

Pretest

102.969

1

102.969

3.969

.057

Metode

72.471

2

36.235

1.397

.265

Error

674.531

26

25.944

Total

216925.000

30

Corrected Total

1024.167

29

a. R Squared = .341 (Adjusted R Squared = .265)

Jika P > sig. è kesimpulannya seperti hipotesis nihil.

Sehingga bunyi hopotesisnya: tdk terdapat perbedaan prestasi belajar siswa yg diajar dng metode yg berbeda dng melakukan control terhadap prestasi siswa sebelum perlakuan dilakukan.

Leave a Reply

Fill in your details below or click an icon to log in:

WordPress.com Logo

You are commenting using your WordPress.com account. Log Out / Change )

Twitter picture

You are commenting using your Twitter account. Log Out / Change )

Facebook photo

You are commenting using your Facebook account. Log Out / Change )

Google+ photo

You are commenting using your Google+ account. Log Out / Change )

Connecting to %s