Interpretasi Two Ways ANOVA Dengan SPSS 20

7/27/2019 Interpretasi Two Ways ANOVA Dengan SPSS 20

1/19

Two Way Anova dalam SPSS

Two Way Anova

Two-Way Anova disebut juga dengan Anova 2 Arah atau Analisis Varian 2 Faktor.

ANOVA dua arah membandingkan perbedaan rata-rata antara kelompok yang telah dibagi pada dua

variabel independen (disebut faktor). Anda perlu memiliki dua variabel independen berskala data

kategorik dan satu variabel terikat berskala data kuantitatif/numerik (interval atau rasio).

Anova merupakan singkatan dari "analysis of varian" adalah salah satuuji komparatifyang digunakanuntuk menguji perbedaan mean (rata-rata) data lebih dari dua kelompok. Ada dua jenis Anova, yaitu

analisis varian satu faktor(one way anova) dan analisis varian dua faktor (two ways anova). Pada artikel

ini hanya akan dibahas analisis varian dua faktor.

Untuk melakukan uji Anova, harus dipenuhi beberapa asumsi, yaitu:

1. Sampel berasal dari kelompok yang independen

2. Varian antar kelompok harus homogen

3. Nilai Residual berdistribusi normal (Pelajari juga tentanguji normalitas)

Untuk lebih jelasnya tentang ANOVA, anda pelajari artikel kami yang berjudul "One Way Anova dalamSPSS".

Berikut akan kami jelaskan tutorial Two Way Anova dalam SPSS.

Kita ambil contoh penelitian yang berjudul "Pengaruh Gender dan Pendidikan Terhadap Nilai Ujian

Fisika".

Agar lebih mudah, sebaiknya anda download contoh file SPSS (.sav) yang akan digunakan dalam uji coba

ini di link berikut:

Two Way Anova.sav

(Apabila muncul jendela Adf.ly, tunggu 5 detik kemudian klik Lewati)

Langkah pertama adalah siapkan dulu data sebagai berikut:
http://statistikian.blogspot.com/2012/04/uji-komparatif.htmlhttp://statistikian.blogspot.com/2012/04/uji-komparatif.htmlhttp://statistikian.blogspot.com/2012/04/uji-komparatif.htmlhttp://statistikian.blogspot.com/2012/11/one-way-anova-dalam-spss.htmlhttp://statistikian.blogspot.com/2012/11/one-way-anova-dalam-spss.htmlhttp://statistikian.blogspot.com/2012/11/one-way-anova-dalam-spss.htmlhttp://statistikian.blogspot.com/2012/09/uji-normalitas-dengan-kolmogorov-smirnov.htmlhttp://statistikian.blogspot.com/2012/09/uji-normalitas-dengan-kolmogorov-smirnov.htmlhttp://statistikian.blogspot.com/2012/09/uji-normalitas-dengan-kolmogorov-smirnov.htmlhttp://statistikian.blogspot.com/2012/11/one-way-anova-dalam-spss.htmlhttp://statistikian.blogspot.com/2012/11/one-way-anova-dalam-spss.htmlhttp://statistikian.blogspot.com/2012/11/one-way-anova-dalam-spss.htmlhttp://statistikian.blogspot.com/2012/11/one-way-anova-dalam-spss.htmlhttp://www.mediafire.com/?5jiyd5jw2ck6tq1http://www.mediafire.com/?5jiyd5jw2ck6tq1http://www.mediafire.com/?5jiyd5jw2ck6tq1http://statistikian.blogspot.com/2012/11/one-way-anova-dalam-spss.htmlhttp://statistikian.blogspot.com/2012/11/one-way-anova-dalam-spss.htmlhttp://statistikian.blogspot.com/2012/09/uji-normalitas-dengan-kolmogorov-smirnov.htmlhttp://statistikian.blogspot.com/2012/11/one-way-anova-dalam-spss.htmlhttp://statistikian.blogspot.com/2012/04/uji-komparatif.html


2/19

Gender Pekerjaan Ujian

1 2 45

2 2 87

1 2 65

2 3 55

1 1 24

2 2 53

2 3 76

2 1 68

1 2 43

2 2 76

1 1 35

2 2 66

1 3 87

2 2 67

1 2 45

2 3 66

2 3 86

2 2 65

1 1 44

2 2 65

1 1 35

2 2 66

1 3 84

2 2 56


3/19

1 1 34

2 2 66

1 3 76

2 2 67

1 1 44

2 3 65

1 2 35

2 2 66

1 3 99

2 2 56

1 3 45

2 2 66

1 3 76

2 3 70

1 1 11

2 2 55

Buka AplikasiSPSS For Windows

Buka Tab Variable View: Buat 3 variabel dengan ketentuan sebagai berikut:

Variabel independen: 1. "Gender" dengan kategori Pria dan Wanita.

MeasureNominal, Decimals=0, TypeNumeric dan isi value: 1= Pria, 2=Wanita.

Variabel independen: 2. "Pendidikan" dengan kategori SLTP, SLTA danPT.MeasureNominal, Decimals=0, TypeNumeric dan isi value: 1= SLTP, 2=SLTA, 3=PT.

Variabel dependen: "Ujian", Decimals=0, Measure Scale, TypeNumeric.
http://statistikian.blogspot.com/p/spss.htmlhttp://statistikian.blogspot.com/p/spss.htmlhttp://statistikian.blogspot.com/p/spss.htmlhttp://statistikian.blogspot.com/p/spss.html


4/19

Buka TabData View: Isi data seperti di bawah ini:
http://4.bp.blogspot.com/-Fv29hlmkKt4/UKTVT-eh2LI/AAAAAAAAA44/w8Ajmy3B4hA/s1600/%6011.jpghttp://3.bp.blogspot.com/-Nm_d6JWRpv0/UKTXEMKnzUI/AAAAAAAAA5Q/gmJ7bgxcPS8/s1600/%601.jpghttp://4.bp.blogspot.com/-Fv29hlmkKt4/UKTVT-eh2LI/AAAAAAAAA44/w8Ajmy3B4hA/s1600/%6011.jpghttp://3.bp.blogspot.com/-Nm_d6JWRpv0/UKTXEMKnzUI/AAAAAAAAA5Q/gmJ7bgxcPS8/s1600/%601.jpg


5/19

Setelah data terisi, pada menu, KlikAnalyze, General Linear Model, Univariate. Maka akan

mucul jendela sbb: Masukkan Ujian ke kotakDependent Variable, masukkan Gender danPendidikan ke kotak Fixed factor(s). (Kotak Random factor (s) dan Covariate(s) tidak akan kitagunakan dalam Two Ways Anova, kotak tersebut akan digunakan pada "Uji Ancova").
http://statistikian.blogspot.com/2012/11/uji-ancova-dalam-spss.htmlhttp://statistikian.blogspot.com/2012/11/uji-ancova-dalam-spss.htmlhttp://statistikian.blogspot.com/2012/11/uji-ancova-dalam-spss.htmlhttp://3.bp.blogspot.com/-9V6ha1Cmi64/UKTXad014xI/AAAAAAAAA5Y/aIvsuQJ1fS4/s1600/%6013.jpghttp://1.bp.blogspot.com/-_vJ-5fGU-aU/UKTVcYk7mII/AAAAAAAAA5A/I24MlGBCEA4/s1600/%6012.jpghttp://3.bp.blogspot.com/-9V6ha1Cmi64/UKTXad014xI/AAAAAAAAA5Y/aIvsuQJ1fS4/s1600/%6013.jpghttp://1.bp.blogspot.com/-_vJ-5fGU-aU/UKTVcYk7mII/AAAAAAAAA5A/I24MlGBCEA4/s1600/%6012.jpghttp://statistikian.blogspot.com/2012/11/uji-ancova-dalam-spss.html


6/19

KlikPlot, maka akan muncul jendela seperti di bawah ini: Masukkan Gender ke kotakHorizontal Axis danPendidikan ke kotakSeparate Lines.

KlikAdd, maka akan tampak sbb:

KlikContinue.

KlikPost Hoc, maka muncul jendela sbb: Masukkan Pendidikan ke kotakPost Hoc Test for.

Centang Tukey
http://1.bp.blogspot.com/-mrENlUoeZDM/UKTYQSYeboI/AAAAAAAAA5o/xbeN6bzGYo8/s1600/%6015.jpghttp://1.bp.blogspot.com/-obDoBZQJJe4/UKTXp5Q3R1I/AAAAAAAAA5g/UbAAVlAfJis/s1600/%6014.jpghttp://1.bp.blogspot.com/-mrENlUoeZDM/UKTYQSYeboI/AAAAAAAAA5o/xbeN6bzGYo8/s1600/%6015.jpghttp://1.bp.blogspot.com/-obDoBZQJJe4/UKTXp5Q3R1I/AAAAAAAAA5g/UbAAVlAfJis/s1600/%6014.jpg


7/19

KlikContinue

Klik Options, maka akan muncul jendela sbb: Masukkan Gender, Pendidikan, danGender*Pendidikan ke dalam kotakDisplay Means for. Pada Display centang Descriptive

statistics danHomogentity test.
http://2.bp.blogspot.com/-wnXBK3jSSrQ/UKTZSiQ1B7I/AAAAAAAAA54/CkK131Oqgek/s1600/%6017.jpghttp://3.bp.blogspot.com/-VrqhlADyxxw/UKTYrkWDEbI/AAAAAAAAA5w/Aw3PxPnx1dI/s1600/%6016.jpghttp://2.bp.blogspot.com/-wnXBK3jSSrQ/UKTZSiQ1B7I/AAAAAAAAA54/CkK131Oqgek/s1600/%6017.jpghttp://3.bp.blogspot.com/-VrqhlADyxxw/UKTYrkWDEbI/AAAAAAAAA5w/Aw3PxPnx1dI/s1600/%6016.jpg


8/19

KlikContinue

KlikOK

Lihat Hasil!

Artikel ini hanya menjelaskan langkah demi langkah melakukan uji two way anova, sedangkan membaca

output dan interprestasinya akan dijelaskan dalam artikel berikutnya yang berjudul: "I nterprestasi

Output Two Way Anova Dalam SPSS" .

Interprestasi Output Two Way Anova dalam SPSS

Output Two Way Anova dalam SPSS

Artikel kali ini merupakan lanjutan dari artikel sebelumnya yang berjudul "Two Way Anova dalam SPSS".

Dalam artikel tersebut dijelaskan langkah demi langkah melakukan uji Two Way Anova dengan

menggunakan aplikasiSPSS.

Baca Artikel di link ini: "Two Way Anova dalam SPSS".

Sedangkan pada artikel ini, akan dijelaskan cara membaca output dari uji tersebut dan bagaimana

menginterprestasikannya, hingga menjawabhipotesis.

Demi kemudahan, sebaiknya anda download file-file kerja SPSS contoh uji ini di link berikut:

Two Way Anova.sav

Two Way Anova.spv

Dengan menggunakan data pada artikel sebelumnya tersebut, maka kita lihat output di bawah ini:
http://statistikian.blogspot.com/2012/11/interprestasi-output-two-way-anova.htmlhttp://statistikian.blogspot.com/2012/11/interprestasi-output-two-way-anova.htmlhttp://statistikian.blogspot.com/2012/11/two-way-anova-dalam-spss.htmlhttp://statistikian.blogspot.com/2012/11/two-way-anova-dalam-spss.htmlhttp://statistikian.blogspot.com/2012/11/two-way-anova-dalam-spss.htmlhttp://statistikian.blogspot.com/p/spss.htmlhttp://statistikian.blogspot.com/p/spss.htmlhttp://statistikian.blogspot.com/p/spss.htmlhttp://statistikian.blogspot.com/2012/11/two-way-anova-dalam-spss.htmlhttp://statistikian.blogspot.com/2012/11/two-way-anova-dalam-spss.htmlhttp://statistikian.blogspot.com/2012/11/two-way-anova-dalam-spss.htmlhttp://statistikian.blogspot.com/2012/10/hipotesis.htmlhttp://statistikian.blogspot.com/2012/10/hipotesis.htmlhttp://statistikian.blogspot.com/2012/10/hipotesis.htmlhttp://www.mediafire.com/?5jiyd5jw2ck6tq1http://www.mediafire.com/?5jiyd5jw2ck6tq1http://www.mediafire.com/?5o5gqih8d43728shttp://www.mediafire.com/?5o5gqih8d43728shttp://www.mediafire.com/?5o5gqih8d43728shttp://www.mediafire.com/?5jiyd5jw2ck6tq1http://statistikian.blogspot.com/2012/10/hipotesis.htmlhttp://statistikian.blogspot.com/2012/11/two-way-anova-dalam-spss.htmlhttp://statistikian.blogspot.com/p/spss.htmlhttp://statistikian.blogspot.com/2012/11/two-way-anova-dalam-spss.htmlhttp://statistikian.blogspot.com/2012/11/interprestasi-output-two-way-anova.htmlhttp://statistikian.blogspot.com/2012/11/interprestasi-output-two-way-anova.html


9/19

Dari tabel di atas, kita bisa menilai rata-rata nilai ujian berdasarkan gender dan pendidikan. sebagai

contoh: nilai rata-rata ujian pria dengan pendidikan SLTP sebesar 32,43 sedangkan nilai ujian wanita

yang berpendidikan SLTA sebesar 65,13 dan begitu seterusnya.

Di bawah ini adalah Tabel Levene's Test. Digunakan untuk menilai homogenitas tiap variabel.

Di atas menunjukkan nilai (Signifikansi) Sig. 0,527 di mana > 0,05 sehingga bisa dikatakan varian antar

group berbeda secara signifikan.
http://3.bp.blogspot.com/-LZGKW6SeGxE/UKUXk0jpAYI/AAAAAAAAA7I/xRix79DwTyU/s1600/fgg2.jpghttp://1.bp.blogspot.com/-FzGqWYOCKKA/UKUWxiAk_iI/AAAAAAAAA7A/LURMOt6utio/s1600/fgg1.jpghttp://3.bp.blogspot.com/-LZGKW6SeGxE/UKUXk0jpAYI/AAAAAAAAA7I/xRix79DwTyU/s1600/fgg2.jpghttp://1.bp.blogspot.com/-FzGqWYOCKKA/UKUWxiAk_iI/AAAAAAAAA7A/LURMOt6utio/s1600/fgg1.jpg


10/19

Tabel di bawah ini menunjukkan hasil dari uji Two Way Anova:

Dari tabel di atas, kita mendapatkan nilai-nilai penting yang bisa disimpulkan sebagai berikut:

1. Corrected Model: Pengaruh Semua Variabel independen (Gender, Pendidikan dan Interaksi

gender dengan pendidikan atau "Gender*Pendidikan") secara bersama-sama terhadap variabel

dependen (Nilai Ujian). Apabila Signifikansi (Sig.) < 0,05 (Alfa) = Signifikan. Contoh di atas 0,000

berarti model valid.

2. Intercept: Nilai perubahan variabel dependen tanpa perlu dipengaruhi keberadaan variabel

independen, artinya tanpa ada pengaruh variabel independen, variabel dependen dapat

berubah nilainya. Apabila Signifikansi (Sig.) < 0,05 (Alfa) = Signifikan. Contoh di atas 0,000 berarti

intercept signifikan.

3. Gender: Pengaruh gender terhadap nilai ujian di dalam model. Apabila Signifikansi (Sig.) < 0,05

(Alfa)= Signifikan. Contoh di atas 0,005 berarti gender berpengaruh signifikan.

4. Pendidikan: Pengaruh pendidikan terhadap nilai ujian di dalam model. Apabila Signifikansi (Sig.)


11/19

Dari 7 kesimpulan di atas, dalam uji Two Way Anova, poin 1, 3, 4 dan 5 adalah yang terpenting (tanpa

mengabaikan yang lain).

Tabel di bawah ini adalah Tabel Tukey Post Hoc digunakan untuk menilai kategori manakah dari variabel

pendidikan yang memiliki perbedaan signifikan:

Yang ada perbedaan signifikan ditandai dengan tanda bintang (*). Dari tabel di atas, semuanya ditandai

dengan bintang, berarti semuanya ada perbedaan yang signifikan.

Diagram Plot di bawah ini berguna untuk menilai apakah ada interaksi efek antar variabel. Namun

diagram ini tidak bisa dijadikan bahan acuan yang valid. Tetapi hanya sekedar memberikan gambaran

saja. Apabila garis-garis tidak menunjukkan kesejajaran, maka dicurigai ada efek interaksi.
http://2.bp.blogspot.com/-9ySC_hLP-sc/UKUdUHixPgI/AAAAAAAAA70/jrZ_ENaExog/s1600/fgg4.jpg


12/19

Diagram di atas menunjukkan ada ketidak sejajaran garis, maka dicurigai ada efek interaksi.

Demikian ulasang singkat tentang Uji Two Way Anova dengan SPSS. Semoga bermanfaat.

Interpretasi Two Ways ANOVA dengan SPSS 20

Untuk analisa dengan pendekatan distribusi F dapat digunakan metode lain yangbiasanya kita sebut sebagai analisis Varians (ANOVA) yang merupakan suatu metode analisa

data dengan tujuan untuk mendapatkan pemecahan terhadap masalah di dalam melakukan

suatu eksperimen yang terdiri dari 2 atau lebih populasi (k 2). Selain itu analisa ini dapat pula

dipergunakan untuk mengukur besarnya variasi-variasi yang terjadi sangat ditentukan oleh

macamnya pengamatan yang dilakukan dalam eksperimen tersebut. Contoh data yang akan

saya Uji adalah data untuk uji Two Ways ANOVA.
http://1.bp.blogspot.com/-W_q2exkHw5g/UKUfzQpYBfI/AAAAAAAAA78/1fKGAllk4QY/s1600/fgg5.jpg


13/19

Data berikut adalah hasil penjualan produk (dalam satuan unit) di 4 daerah yang diberi

instruksi, efek dari pembedahan daerah, serta efek dari metode instruksi dan pembedahan

daerah secara bersama-sama (interaksi) terhadap hasil penjualan.

Peneliti hendak mengetahui apakah :

1. Apakah tiap-tiap model instruksi memiliki rata-rata penjualan yang sama?2. Apakah rata-rata hasil penjualan untuk setiap daerah target penjualan adalah sama?3. Apakah ada perbedaan rata-rata hasil penjualan produk untuk interaksi metode dan daerah?

Daerah

Metode instruksi

A1 A2 A3

I

70 83 81

79 89 86

72 78 79

II

77 77 74

81 87 6979 88 77

III

82 94 72

78 83 79

80 79 75

IV

85 84 68

90 90 71

87 88 69

Langkah-langkah menyelesaikan kasus diatas dengan SPSS 20

1. Buatlah 3 variabel data pada lembar kerja SPSS (Variabel View)

Variabel pertama : metodeTipe data : Numeric, Witdth 8, decimal places : 0Value : 1 : A1

2 : A23 : A3
http://2.bp.blogspot.com/--gpLkqhNlkc/T3F_hrsrIGI/AAAAAAAAATc/sRW58r61zT4/s1600/1.png


14/19

Variabel kedua : daerahTipe data : Numeric, Witdth 8, decimal places : 0Value : 1 : I

2 : II3 : III

4 : IV Variabel ketiga : hasil

Tipe data : Numeric, Witdth 8, decimal places : 0

2. Masukkan semua data seperti pada table dibawah ini

3. Analisis dengan Anava.

Dari baris menu pilih menu analyze, kemudian pilih submenu General LinearModel,

Dari serangkaian test, pilih Simple factorial (Univariate),

Pindahkan variable hasil ke kotak Dependent Variabel,

Pindahkan variable daerah dan metode ke kotak Fixed factors (ingat: daerahdulu baru metode ya, mengapa demikian? Bagi yg bidang PEP sudah tentu tahu.Hehehe)
http://3.bp.blogspot.com/-kzIpEepXGXo/T3F_tcJmdBI/AAAAAAAAATk/9pq0m8b1VrA/s1600/2.png


15/19

Jika telah mengisi variable maka tekan OK. Maka diperoleh hasil outputnyasebagai berikut sekalian di analisis hasilnya.

Analisis :

Descriptive Statistics

Dependent Variable: Hasil Penjualan

Daerah Penjualan Metode Instruksi Mean Std. Deviation N

I

A1 73.67 4.726 3A2 83.33 5.508 3

A3 82.00 3.606 3

Total 79.67 6.083 9

II

A1 79.00 2.000 3

A2 84.00 6.083 3

A3 73.33 4.041 3

Total 78.78 5.974 9

III

A1 80.00 2.000 3

A2 85.33 7.767 3

A3 75.33 3.512 3

Total 80.22 6.160 9

IV

A1 87.33 2.517 3

A2 87.33 3.055 3

A3 69.33 1.528 3

Total 81.33 9.247 9
http://1.bp.blogspot.com/--32u-3XI85c/T3F_15xs-6I/AAAAAAAAATs/MeaXVHLt-d8/s1600/3.png


16/19

Total

A1 80.00 5.705 12

A2 85.00 5.240 12

A3 75.00 5.560 12

Total 80.00 6.761 36

Untuk table descriptive statistics, total populasi untuk keseluruhan responden yang diambil adalah

sebanyak 36 responden, dengan tiap-tiap daerah memiliki 9 responden. Dan untuk setiap metodeintruksi memiliki jumlah responden yang sama yaitu sebanyak 12 responden.

Levene's Test of Equality of Error Variancesa


F df1 df2 Sig.

1.714 11 24 .130

Tests the null hypothesis that the error variance of the dependent variable is equal across groups.a

a. Design: Intercept + daerah + metode + daerah * metode

Pada tebel levenes test of equality of eror variances diatas bahwa Fhitung adalah 1,714 dengan nilaisignifikansi sebesar 0,130.

Hipotesa:Ho : Ketiga metode instruksi tersebut memiliki varian yang sama.Hi : Ketiga metode intruksi tersebut minimal ada satu yang tidak identik variannya.

Criteria pengambilan keputusan:Jika nilai signifikansi > 0,05 maka Ho diterimaJika nilai signifikansi < 0,05 maka Ho ditolak.

Karena Fhitung sebesar 1,714 dengan probabilitas (nilai signifikansi) 0,130 adalah lebih besar dari 0,05

maka ketiga metode instruksi tersebut memiliki varian yang sama, bearati asumsi bahwa jika datasedikit populasi harus normal untuk melakukan uji anova telah terpenuhi.

Tests of Between-Subjects Effects


Source Type III Sum of

Squares

df Mean Square F Sig.

Corrected Model 1164.667a 11 105.879 5.837 .000

Intercept 230400.000 1 230400.000 12701.991 .000

daerah 30.889 3 10.296 .568 .642

metode 600.000 2 300.000 16.539 .000

daerah * metode 533.778 6 88.963 4.905 .002


17/19

Error 435.333 24 18.139

Total 232000.000 36

Corrected Total 1600.000 35

a. R Squared = .728 (Adjusted R Squared = .603)

Test of between-subjects effects atau table anova diatas memberitahukan bahwa pada

metode instruksi, Fhitung sebesar 16,539 dengan probabilitas 0,000.

Hipotesa 1:Ho : rata-rata hasil penjualan untuk tiap metode instruksi adalah sama.Hi : rata-rata hasil penjualan untuk tiap metode instruksi minimal ada satu yang tidak sama.

Dasar pengambilan keputusan:

Jika nilai signifikansi > 0,05 maka Ho diterima Jika nilai signifikansi < 0,05 maka Ho ditolak atau menerima Hi

Pengambilan keputusan:Karena F hitung sebesar 16,539 dengan nilai signifikansi 0,000 adalah < 0,05 maka dikatakan bahwauntuk tiap-tiap model instruksi memiliki rata-rata penjualan yang tidak sama. Daerah pada table test

of between-subjects effect memiliki Fhitung 0,568 dengan nilai signifikansi sebesar 0,642

Hipotesa 2;Ho : rata-rata hasil penjualan untuk tiap-tiap daerah adalah samaHi : rata-rata hasil penjualan untuk tiap-tiap daerah minimal ada satu yang tidak sama.

Dasar pengambilan keputusan;

Jika nilai signifikansi > 0,05 maka Ho diterima Jika nilai signifikansi < 0,05 maka Ho ditolak

Pengambilan keputusan:Daerah target penjualan dengan Fhitung sebesar 0,568 dengan probablitas 0,642 adalah > 0,05 makamenerima hipotesa awal, dengan kata lain bahwa ternyata rata-rata hasil penjualan untuk daerah

target penjualan adalah sama.

I nteraksi (metode* daerah)Hipotesa:Ho : rata-rata hasil penjualan untuk interaksi adalah berbeda

Hi : rata-rata hasil penjualan untuk interaksi minimal ada satu yang tidak sama.

Dasar penganbilan keputusan;

Jika nilai signifikansi > 0,05 maka Ho diterima


18/19

Jika nilai signifikansi < 0,05 maka Hi diterima atau menolak Ho.

Dari tabel Test of between-subjects effects Fhitung untuk interaksi metode dandaerah (metode*daerah) adalah 4,905 dengan probabilitas sebesar 0,002 adalah lebih kecil dari0,05 maka dikatakan bahwa rata-rata hasil penjualan produk untuk interaksi metode dan daerah

adalah berbeda.

Jika terdapat perbedaan maka harus dilanjutkan dengan uji Post Hoc. Hal ini terlihat dari table Tests

of between-Subjects Effect dimana terdapat perbedaan untuk tiap-tiap model instruksi memiliki rata-rata penjualan yang tidak sama; terbukti dengan sig. 0,000.

Langkah-langkah untuk uji lanjutan (uji Post Hoc) :

1. Kembali pada awal SPSS (pakai data yg masih terbuka tadi atau jangan direstartprogram SPSS-nya)

2. Pilih Analize, kemudian pilih sub menu General Linear Model.

3. Dari serangkaian tes, pilih Simple factoral (univariate)4. Tanpa mengubah input data awal, klik pada Post Hoc.5. Pada kolom Factor(s) klik metode lalu tempatkan pada kolom Post Hoc Test for6. Selanjutnya bagian Equal Variances Assumed, centang Tutkey.7. Selanjutnya tekan Continue lalu silahkan kembali menekan OK.

Data output yang dikeluarkan akan menampilkan data yang sama seperti output langkah yang palingawal dengan hanya menambah output tabel Multiple Comparisons . Tetapi tidak masalah, anda hanya

memerlukan output Multiple Comparisons.

Post Hoc Tests

Metode Instruksi

Multiple Comparisons


Tukey HSD

(I) Metode

Instruksi

(J) Metode

Instruksi

Mean Difference

(I-J)

Std. Error Sig. 95% Confidence Interval

Lower Bound Upper Bound
http://1.bp.blogspot.com/-k12u04my64E/T3F__4P7bbI/AAAAAAAAAT0/4p9LIptDO3w/s1600/4.png


19/19

A1A2 -5.00* 1.739 .022 -9.34 -.66

A3 5.00* 1.739 .022 .66 9.34

A2A1 5.00* 1.739 .022 .66 9.34

A3 10.00* 1.739 .000 5.66 14.34

A3 A1 -5.00*

1.739 .022 -9.34 -.66A2 -10.00* 1.739 .000 -14.34 -5.66

Based on observed means.

The error term is Mean Square(Error) = 18.139.

*. The mean difference is significant at the .05 level.

Hasil uji Tutkey HSD pada table diatas ternyata terdapat perbedaan antara variable Metode

Instruksi untuk A1, A2 dan A3 dengan memiliki sig. < 0,05

Kesimpulan:Dari uji two way anova diatas dapat disimpulkan bahwa rata-rata hasil penjualan untuk tiap-tiap

metode instruksi adalah berbeda namun sama untuk tiap-tiap daerah target penjualan. Akan tetapiapabila daerah target penjualan dikombinasikan dengan metode instruksi yang tepat akanmempengaruhi rata-rata hasil penjualan.

Catatan Pak Ian:

Untuk Uji Homogenitas dapat membandingkan hasil Levene's Test of Equality of Error

Variances, jika Sig. > 0,05 maka varians tersebut adalah homogen.

Yang memerlukan file untuk latihan silahkan downloaddisini

Bagi yang hendak mengambil postingan ini untuk dimuat pada web/blognya, harap

mencantumkan sumber referensinya. Tq

Semoga bermanfaat!
http://www.ziddu.com/download/19004415/Latihan.rar.htmlhttp://www.ziddu.com/download/19004415/Latihan.rar.htmlhttp://www.ziddu.com/download/19004415/Latihan.rar.htmlhttp://www.ziddu.com/download/19004415/Latihan.rar.html

Documents

Interpretasi Two Ways ANOVA Dengan SPSS 20