Sebelumnya, kita telah belajar bagaimana melakukan uji ANOVA dengan menggunakan software SPSS di sini. Nah, kali ini kita akan belajar bagaimana melakukan uji ANOVA dengan menggunakan Excel.
Let’s check it out !
Contoh kasus yang dipergunakan sama dengan contoh kasus pada ANOVA dengan menggunakan SPSS.
Di
sebuah fakultas pertanian diadakan penelitian untuk mengetahui apakah
ada perbedaan pengaruh pemberian pupuk A, pupuk B, dan pupuk C pada
pertambahan lebar daun tumbuhan X. Untuk itu, diambil sampel sebanyak
30, dibagi menjadi 3 kelompok. Masing-masing kelompok diberi pupuk yang
berbeda. Hasilnya dapat dilihat pada tabel berikut ini:
|
pupuk A
|
pupuk B
|
pupuk C
|
|
4.9892
|
8.0173
|
14.0025
|
|
4.9873
|
7.996
|
13.9867
|
|
4.9995
|
7.9975
|
13.9965
|
|
5.0093
|
8.0029
|
13.9913
|
|
5.0045
|
8.0014
|
14.0048
|
|
4.9932
|
7.9818
|
13.981
|
|
5.0002
|
8.0066
|
14.001
|
|
5.0014
|
7.9954
|
14.0032
|
|
4.9982
|
8.0185
|
14.0157
|
|
5.0166
|
7.9834
|
14.0014
|
Langkah pengerjaan menggunakan Excel:
1. Entri data dengan format sebagai berikut:
2. Klik Data → Data Analysis → Anova: Single Factor →OK
3. Akan muncul kotak dialog sebagai berikut:
Blok
data di worksheet di input range, untuk Grouped by pilih Colums. Jika
data yang diblok termasuk label data, maka centang Label in First Row.
Kemudian klik OK.
4. Maka akan muncul output sebagai berikut:
|
Anova: Single Factor
|
||||||
|
SUMMARY
|
||||||
|
Groups
|
Count
|
Sum
|
Average
|
Variance
|
||
|
pupuk A
|
10
|
49.9994
|
4.99994
|
7.91E-05
|
||
|
pupuk B
|
10
|
80.0008
|
8.00008
|
0.00015
|
||
|
pupuk C
|
10
|
139.9841
|
13.99841
|
9.88E-05
|
||
|
ANOVA
|
||||||
|
Source of Variation
|
SS
|
df
|
MS
|
F
|
P-value
|
F crit
|
|
Between Groups
|
419.8442
|
2
|
209.9221
|
1923232
|
2.66096E-70
|
3.354131
|
|
Within Groups
|
0.002947
|
27
|
0.000109
|
|||
|
Total
|
419.8472
|
29
|
|
|
|
|
5. Interpretasi Hasil Analisis
Secara
deskriptif, kita bisa melihat sekilas bahwa rata-rata lebar daun karena
pemberian pupuk A, pupuk B, dan pupuk C relative berbeda. Pada
pemberian pupuk A rata-ratanya sekitar 4.99, pada pupuk B sekitar 8.00,
dan pada pupuk C sekitar 13.99.
Pada tabel ANOVA di atas, kita bisa melihat bahwa nilai signifikansinya sebesar 0,000. Nilai signifikansi atau p-value juga
mengizinkan kita untuk menolak hipotesis nol pada tingkat signifikansi 5
persen. Artinya minimal ada satu di antara ketiga pupuk itu yang
memberikan pertambahan lebar daun yang berbeda.
Semoga bermanfaat
0 komentar:
Posting Komentar