Kind: captions
Language: id
Hai assalamualaikum warohmatullohi
wabarokatuh berjumpa lagi dengan saya di
channel YouTube saya ensiklopedia Ahmad
Fauzi channel yang menjelaskan berbagai
hal yang berkaitan dengan statistika
analisis data penelitian pendidikan
biologi hingga berbagai pengetahuan lain
yang mungkin dapat meningkatkan
pengetahuan atau bahkan keterampilan
kalian di video Sebelumnya kita telah
mempelajari bagaimana caranya melakukan
analisis multivariat sedangkan di video
kali ini Mari kita mempelajari bagaimana
caranya melakukan analisis wanwe rivited
mesersa Nova menggunakan SPSS namun
sebelum kita mempelajari cara Analisis
tersebut Saya harap kalian telah
menginstal SPSS di laptop kalian
masing-masing selain itu saya juga
berharap kalian telah familiar dengan
menu umum dan tampilan umum dari program
SPSS tersebut tujuan saya membuat video
ini adalah kalian agar mampu
menganalisis keterpenuhan asumsi sebelum
uji were treated Mesir sanova dilakukan
selain itu saya juga berharap kalian
mampu melakukan uji ini menggunakan SPSS
Hai saya juga berharap kalian mampu
melakukan analisis uji lanjut Bila
memang uji lanjut perlu dilakukan
kemudian saya berharap kalian mampu
melakukan analisis non parametrik
pengganti repeat-y sanova bila asumsi
normalitas tidak terpenuhi kemudian
Kalian juga mampu melaporkan hasil
analisis dari analisis analisis yang
telah kalian lakukan dengan menggunakan
format yang tepat dengan informasi yang
lengkap lalu apa itu uji where
bitmessage sanova uji ini dianggap
sebagai perpanjangan dari Uji T
berpasangan bila kita ingat di beberapa
video terdahulu kita telah membahas
Bagaimana caranya melakukan uji t
berpasangan di Uji T berpasangan kita
membandingkan dua kelompok data yang
saling berkaitan misalkan kita
Hai tadi satu kelas kita mengambil tes
sebanyak dua kali di awal dan di akhir
sehingga kita mengenal adanya data
pre-test dan post-test nah ketika kita
ingin membandingkan data pre-test dan
post-test kita menggunakan uji t
berpasangan karena data pretest dapat
dipasangkan dengan data-data di pos tes
Hai pada ujian beribadat mesersa Nova
sendiri Kita dapat membandingkan tiga
atau lebih rata yang berasal dari subjek
penelitian yang sama Oleh karena itu
berbeda dengan uji t berpasangan tadi
bila uji-t kita hanya bisa membandingkan
dua kelompok pada ribet etnis yosanova
kita bisa membandingkan 345 atau bahkan
lebih banyak kelompok yang sesuai dengan
penelitian kita lalu darimana
kelompok-kelompok tersebut pertama kita
bisa menggunakan uji one way repeat at
me sanova ketika subjek diukur beberapa
kali untuk melihat ada tidaknya
Perubahan akibat intervensi tertentu
misalkan lagi kita menggunakan satu
kelas bila kita menggunakan uji-t kita
mengambil dua kali data yaitu data
pre-test dan post-test awal dan akhir
namun ketika kita menggunakan wp.me
sanova kita bisa mengambil
nah sebanyak lebih dari dua kali
misalkan pretest kemudian mid-test atau
Tengah kemudian posttest atau di akhir
sehingga ada tiga data yang saling
berkaitan dan kita ingin membandingkan
ketiganya selain itu kita juga bisa
menggunakan repeat at mistere sanova
ketika subjek yang ada di penelitian
kita kita perlakukan di beberapa kondisi
dan respon dari setiap kondisi ingin
kita bandingkan misalkan kita memiliki
sekelompok tikus kemudian sekelompok
tikus tersebut kita hit kita kultur
ditempat yang kering kemudian kita ukur
berat badannya misalnya kemudian dua
minggu lagi kita pindahkan ditempat
lembab kemudian kita ukur lagi berat
badannya kemudian kelompok tikus itu
kita pindah lagi di tempat yang amat
sangat panas kemudian kita ukur lagi
berat badannya Nah kita bisa
and repeat at mistere sanova bada
tikus-tikus tersebut ingat tikusnya
tetap sama namun kondisinya yang
berbeda-beda
Hai jadinya disini kita bisa melihat
perbedaannya antara on every time she
sanova dengan wanwe Anova bila diwane
Anova kita memiliki tiga kelompok tikus
yang kita kultur atau kita kembangkan di
tiga kondisi yang berbeda sedangkan pada
Wow ribet Mesir sanova kita hanya
memiliki satu kelompok tikus namun
kelompok tikus tersebut kita kultur atau
kita kembangkan di kondisi kondisi yang
berbeda Seiring berjalannya waktu yang
telah kita desain sebelumnya lalu Apa
saja asumsi sebelum kita dapat melakukan
analisis when we arrived at Master
sanova yang pertama adalah detail kita
harus terdiri atas satu Variabel terikat
yang diukur dalam skala interval atau
rasio kemudian kita memiliki satu
variabel bebas
Hai yang mampu membagi data kita menjadi
beberapa kelompok yang saling
berhubungan misalkan variabel bebasnya
adalah waktu tes waktu perlakuan atau
variabel bebas
Hai selanjutnya kita juga harap data
kita tidak memiliki out layer yang
signifikan kemudian data kita juga
terdistribusi normal terdistribusi
normal disini lebih khususnya adalah
redwal dari data penelitian kita
selanjutnya asumsi terakhir adalah
sphericity sphericity secara sederhana
adalah homogenitas dari nilai the
difference dari setiap data yang
dipasangkan jadinya hampir sama dengan
uji t berpasangan ya diuji pepper
pasangan kita mengenal nilai selisih
nilai D di Wonogiri pitmaster sanova
kita juga mengenal lagi nilai D ketika
kita ingin menganalisis asumsi
sphericity nya
Hai kemudian kita juga akan mempelajari
uji Friedman di video ini apa itu uji
Friedman uji Friedman adalah uji
nonparametrik alternatif pengganti one
arrived at Master sanova ketika asumsi
normalitas tidak terpenuhi
Hai namun selain itu kita juga bisa
menggunakan analisis ini ketika Variabel
terikat kita berupa data dalam skala
ordinal ingat ya salah satu asumsi where
pitmaster sanova adalah Variabel terikat
kita berubah data interval atau rasio
namun ketika data terikat kita adalah
ordinal maka kita bisa menggunakan uji
Friedman ini dan seperti yang saya
sampaikan tadi kita juga dapat
menggunakan uji Friedman ketika asumsi
wp.me sanova tidak terpenuhi
hai oke Sekarang waktunya kita melakukan
praktik analysis on WP themes Anova
sekaligus Freed menetes misalkan saja
kita telah melakukan penelitian atau
pengambilan data di suatu sekolah di
dalam penelitian atau pengambilan data
tersebut kita mengambil dua variabel
yaitu keterampilan berpikir siswa dan
ketertarikan mereka terhadap
pembelajaran yang kita selenggarakan nah
baik keterampilan berpikir maupun
ketertarikan siswa terhadap pembelajaran
kita kumpulkan atau kita tes di awal
pembelajaran di pertemuan pertama
kemudian di tengah semester dan di akhir
semester sehingga baik Teteh
keterampilan berpikir maupun
ketertarikan terhadap pembelajaran kita
peroleh tiga data yaitu data pretest
data midtest dan data
tes di sini bisa kita lihat data
keterampilan berpikir merupakan data
dalam variabel kontinu sedangkan data
ketertarikan merupakan data yang berupa
data ordinal nah dalam mengukur
ketertarikan ini Anggap saja kita
menggunakan pilihan satu hingga sepuluh
satu berarti amat tidak tertarik dan 10
sangat tertarik para siswa di awal
pembelajaran pertemuan pertama di tengah
semester dan di akhir semester kita beri
pertanyaan seberapa tertarik mereka
terhadap pembelajaran yang kita
selenggarakan mereka memilih dari angka
1 hingga 10 sehingga kita memperoleh
data-data ini di sisi lain keterampilan
berpikir kita ukur menggunakan skor
jadinya diawal pertemuan pertama kita
mau
Kikan tes keterampilan berpikir kemudian
di tengah semester kita memberikan tes
lagi dan di akhir semester kita
mengambil tes lagi Oke ini datanya
sekarang Mari kita siapkan data ini di
dalam SPSS kita masing-masing Oleh
karena itu silakan buka SPSS kalian
Hai misalkan kalian telah membuka SPSS
kalian maka tampilan umumnya adalah
seperti ini ini adalah window dataset di
Windu dataset ada dua tampilan yaitu
dataview dan variable view biasanya
ketika kita membuka SPSS kita langsung
ditampilkan oleh dataview namun
sebaiknya kita perlu membuka variabel
food terlebih dahulu untuk memasukkan
variabel-variabel penelitian kita
caranya kita tekan menu variabel fudy
sisi kanan tombol tetap you yang berada
di pojok kiri bawah SPSS kita
masing-masing nah ini merupakan tampilan
dari variable view Sekarang mari kita
masukkan variabel-variabel kita tadi
agar mudah dalam memasukkannya Mari kita
perkecil tampilan data sheet kita dengan
menekan Kotak di pojok kanan atas SPSS
kita
kemudian xl-nya pun kita perkecil juga
dengan cara yang sama sehingga di layar
kita kita melihat tampilan SPSS
segaligus tampilan Excel kita
hai oke misalkan disini kita namakan
variabel pertamanya adalah pretest
kemudian variabel keduanya adalah mid
test
Hai kemudian variabel ketiganya adalah
posttest kita belajar melakukan analisis
rivited mysrsx terlebih dahulu Oleh
karena itu Mari kita menggunakan data
keterampilan berpikir yang merupakan
data dalam skala countinue Oke nama-nama
variabel telah kita berikan kemudian
dilabel tidak perlu kita beri label
terlebih dahulu di value kita juga tidak
perlu melabeli apapun jinising kolom
dana lain juga demikian sedangkan di
Messenger perlu kita atur sehingga
sesuai dengan skala pengukuran yang
telah kita tentukan caranya bagaimana
schools or kita kita geser ke sisi kanan
dari kolom SRS kemudian kita klik kiri
sekali sehingga disini muncul tiga
pilihan Mari kita pilih skill karena
skor keterampilan berpikir merupakan
variabel kontinyu
Oh begitu bulan midtest kita pilih skill
posttest juga kita pilih skill Nah kita
telah mendesain ketiga data kita ketika
variabel kita pretest mid test dan post
test Sekarang waktunya kita mengkopi
data yang ada di Excel menuju SPSS kita
kita buka dataview terlebih dahulu
kemudian kita kembali ke SPSS kemudian
kita copy semua data keterampilan
berpikir dari siswa pertama hingga siswa
terakhir setelah itu setelah kita blog
seperti ini kita tekan kontrol C di
keyboard kita masing-masing sehingga
muncul garis putus-putus seperti ini
kemudian kita kembali ke dada view lalu
kita tekan kolom paling atas dan paling
kiri ini sehingga dipol kolom pojoan ini
berubah menjadi warna kuning seperti ini
kemudian
kita tekan kontrol Fedi keyboard kita
masing-masing sehingga data di SPSS akan
tersalin ke common of data di Excel akan
tersalin ke SPSS kita Oke data sudah
tersalin Mari kita berbesar lagi
tampilan SPSS kita kita bisa men-save
data ini caranya bagaimana kita tinggal
menekan tombol disket di bagian atas
SPSS kita
Hai setelah itu Mari kita tunggu
munculnya kotak dialog save data es
seperti ini kemudian silahkan Tentukan
di folder mana kita ingin menshare data
kita tersebut misalkan saja saya pilih
folder repeat etnis arsanofa Setelah
kalian menemukan folder yang kalian
inginkan kalian bisa menamai file data
sekalian sesuai keinginan kalian
misalkan saya berinama data rivited
Messengers Nova setelah diberi nama
sesuai keinginan kalian kita tinggal
menekan enter sehingga secara otomatis
data akan tersimpan dan kita akan diberi
laporan
Hai output seperti ini jadinya ketika
kalian telah men-save data secara
otomatis akan muncul window baru yaitu
Windows output yang akan melaporkan
bahwa data septik kita tadi telah
tersedia folder tersebut Oke data sudah
kita simpan Sekarang waktunya kita
melakukan analisis seperti yang kita
pelajari tadi ada beberapa asumsi yang
perlu kita cek ketika kita melakukan uji
wanwey rivited Mischa Anova yang pertama
adalah variabel terikatnya harus
kontinyu sudah terpenuhi yang kedua
variabel bebasnya adalah categories juga
sudah terpenuhi kemudian asumsi lainnya
adalah data kita harus terus distribusi
normal yang Din diuji normalitasnya
adalah data residual Oleh karena itu
seperti pada analisis lain yang
membutuhkan normalitas data residual
data residual baru
ndak peroleh ketika kita telah melakukan
uji hipotesis Oleh karena itu saat ini
kita belum bisa melakukan asumsi
tersebut kita lakukan setelah kita
menganalisis rivited Mischa Anova nya
terlebih dahulu asumsi yang lain adalah
sphericity sphericity bisa kita peroleh
sejalan atau bersamaan dengan uji
hipotesis yang kita lakukan ketika kita
melakukan analisis ribet Mischa Anova
secara sekaligus kita juga akan
memperoleh tabel yang menginformasikan
sphericity dari data kita Oleh karena
itu Sekarang mari kita mulai melakukan
analisis repeat at mixers Anova
sekaligus asumsi sphericity tersebut
caranya bagaimana yang pertama kita
tekan menu analyze
hai lalu kita pilih general linear model
lalu kita pilih menu yang ketiga yaitu
rivited measures kita tekan dengan klik
kiri sekali setelah kita klik menu
tersebut kita akan disuguhkan dengan
kota ribet mixers Divine factors di
dalam kota ini kita perlu mendesain
karya beliau kita pertama kita perlu
memperhatikan right in subject faktor
name di sini kita perlu memasukkan nama
Variabel terikat kita misalkan kita
bernama keterampilan underscore berpikir
sama dengan kolom di variable view ya
kita tidak bisa menggunakan karakter
spasi disini kemudian dibawahnya ada
number of levels nah Disini
Hai Oh maaf salah ya di Within subjek
faktor name ini merupakan Variabel
terikat kita ya jadinya Variabel terikat
kita adalah waktu tes tadi ada pretest
ada mid test dan post test sehingga kita
Tuliskan waktu underscore tes kemudian
number of levelnya kita lihat di Excel
tadi ya oke di sini ada pretest ada Pop
Mie tes ada posttest ada tiga kali waktu
pengambilan data sehingga di number of
levels kita tuliskan angka tiga kemudian
kita tekan tombol add saya nggak akan
masuk di kotak bawah ini waktu under
score tes dalam kurung 3 artinya waktu
tesnya ada tiga kali Nah sedangkan di
Mesir ne kita Tuliskan nama Variabel
terikat kita tadi
Hai yaitu keterampilan underscore
berpikir kemudian kita tekan menu ada
tombol add sehingga keterampilan under
score berpikir masuk di kota bawah
setelah kita melakukan langkah-langkah
ini Mari kita tekan tombol Divine
Hai sehingga akan muncul kotak rivited
meses dan disini telah ada keterangan
Hai variabel-variabel yang telah kita
Divine di langkah sebelumnya sekarang
kita perlu memasukkan pretest di baris
pertama mitos di baris kedua dan
posttest hebat ketiga caranya bagaimana
kita tekan pretest kemudian kita tekan
dan dapat nah di sisi kiri kotak Within
subjek variables kemudian kita tekan
midtest kemudian kita klik tanda panah
lagi kemudian kita klik posttest kita
klik tanda panah lagi sehingga disini
Freed SD B Pertama mitasi baris kedua
dan proses dibaris ketiga urutan kita
memasukkan kedalam kota akan menentukan
urutan dari tulisan-tulisan ini bila
kita memasukkan mitos di pertama maka
midtest akan masuk di baris pertama dan
nanti anak kita akan menjadi kacau
hai hai
hai oke setelah itu batin subjek faktor
tidak perlu kita isi kovariat juga tidak
perlu kita isi di sisi kanan ada
beberapa menu
Hai ada beberapa menu yang sebetulnya
perlu kita cek satu persatu Namun ada
satu menu yang amat penting yaitu
manusia F Mari kita tekan menu save
setelah itu akan muncul kotak repeat at
mercy E200 kanan ada kotak residuals
kita centang unstandardize langkah ini
kita gunakan untuk mendapatkan residual
data dimana residual data kita gunakan
untuk melakukan analisis normalitas
Setelah itu kita tekan continue dibawa
save ada menu option Mari kita tekan
menu option ini juga
hai oke dia menu option ada dua kotak ya
yang pertama estimated at Marjinal means
kemudian yang kotak kedua adalah display
bagi kalian yang versi esnya 25 ke atas
estimated at Marjinal means merupakan
tampilan yang berada di menu tersendiri
yaitu menu imminens Oleh karena itu
untuk mengakses kota ini kalian silahkan
menekan menu IMS di sisi kanan dari
dialog repeat at mixers sedangkan pada
versi 24 ke bawah estimated at Marjinal
means masuk di dalam menu option Nah
setelah kita menemukan kota estimated at
Marjinal means Mari kita pindahkan waktu
tes ke sisi kanan yaitu di kotak display
means for dengan cara mengklik tanda
panah ini
Hai kemudian dibawa kota display mind
for ada kompor Mini efek Mari kita
centang di bawah compare minipack ada
confidence interval kjasemen kita tekan
tanda panah di sisi kanan kemudian kita
pilih bonferroni langkah ini kita
gunakan agar kita memperoleh data hasil
uji lanjut kemudian kita menuju kota
display
hai bagi kalian yang versinya 25
silahkan tekan continue dulu kemudian
kalian pilih menu display di menu
display ada beberapa menu yang perlu
kita centang Yang pertama adalah
deskriptif statistik dan yang kedua
adalah estimates of effect size setelah
2 menu ini kita centang lalu kita tekan
continue kemudian kita klik ok
Ayo kita tunggu prosesnya nah disini
akan muncul berbagai tabel sebelum kita
membaca tabel uji hipotesis nya Mari
kita melihat hasil uji asumsinya dahulu
yaitu asumsi sphericity
Ayo kita bisa melihat hasil analisis
asumsi tersebut ditabel mau si tes tes
Oh ya ini tabel mau sih test of
sphericity cara mengambil and
keputusannya didasarkan pada nilai
signal Hill asyiknya di bawah 0,05 maka
asumsi sphericity tidak terpenuhi
sedangkan di atas 0,05 asumsi sphericity
akan terpenuhi dan sayangnya banyak
sekali datang banyak sekali penelitian
dan banyak sekali peneliti yang gagal
terhadap asumsi ini jadinya ketika
banyak peneliti melakukan penelitian
yang design-nya repeat at mistere
seperti ini ternyata seringkali mereka
memiliki data yang tidak memenuhi asumsi
sphericity padahal asumsi sphericity
merupakan asumsi yang penting ketika
sphericity tidak dapat terpenuhi maka
analisis data kita menjadi bersifat
lebih liberal sehingga hasil
bulannya menjadi kurang valid atau bias
untungnya SPSS memiliki prosedur
otomatis dan ketika sphericity nya tidak
terpenuhi asumsinya secara otomatis kita
bisa memilih tampilan output lain yang
bisa kita gunakan sebagai ganti dari
evelio ketika sphericity tersebut
terpenuhi bagaimana maksudnya langsung
kita lihat saja di tabel berikutnya Oke
tadi kita membaca mau sites of
sphericity untuk melihat asumsi
sphericity nya Nah di bawah tabel
tersebut kita bisa melihat ada tabel
test of Within subjek efek ini merupakan
tabel utama Dimana kita bisa melihat
hasil repeat etnis rasanova tadi saya
katakan Yes beres itu merupakan asumsi
yang penting dan bila tidak terpenuhi
akan sangat berpengaruh pada hasilnya
yaitu kepalitan dari hasil kita
nah Seperti yang saya katakan juga tadi
expert secara otomatis juga memberikan
pilihan apabila asumsi sphericity tidak
terpenuhi di sini kita lihat di tabel
test of wealth in subject efek kemudian
disini adalah source yaitu waktu
underscore tes Nah di sini ada tulisan
sphericity asum kita menggunakan baris
ini ketika asumsi sphericity terpenuhi
namun ketika sphericity tidak terpenuhi
kita bisa melihat hasilnya di baris yang
kedua yaitu green house keyser gitu ya
ketika asumsi sphericity terpenuhi kita
menggunakan baris pertama ketika
sphericity tidak terpenuhi kita
menggunakan baris yang kedua dasar
pengambilan keputusan dari hasil uji
wp.me seru Nova adalah didasarkan pada
kolom sik bila nilai Sigma kurang dari
Kauman 05 maka ada pengaruh signifikan
variabel bebas terhadap Variabel terikat
kita namun bila di atas 0,05 maka tidak
ada pengaruh signifikan variabel bebas
kita terhadap Variabel terikat kita di
sini bisa kita lihat berdasarkan nilai
Sig diberi screen house keeper ternyata
nilai Sigma jauh dibawah 0,05 karena
jauh dibawah 0,05 jadinya ada perbedaan
signifikan dan karena ada perbedaan
signifikan kita perlu melihat hasil uji
lanjutnya hasil uji lanjut bisa kita
akses di tabel verweij comparison
Hai nah ini merupakan rangkuman hasil
uji lanjut yang perlu kita baca nanti
Ketika dilaporan ingat ya diuji lanjut
ini tadi kita menggunakan koreksi
bonferroni
I make data terampilan berpikir telah
kita analisis sekarang kita melakukan
analisis ditata selanjutnya Nah tadi
kita memiliki data ketertarikan terhadap
pembelajaran yang kita selenggarakan
saya ingatkan lagi data ini merupakan
data kategori karena ketika melakukan
pengumpulan data kita meminta siswa
memilih dari angka 1 hingga 10 yang
mengindikasikan ketertarikan mereka
terhadap pembelajaran kita satu berarti
amat sangat tidak suka 10 berarti amat
sangat suka Oleh karena itu ini
merupakan data kategori khususnya berupa
skala ordinal oke sekarang langsung saja
kita copy data ini ke SPSS kita
Ayo kita kembali ke dataset kita
Hai nah oke Saya melupakan satu hal tadi
kita sudah melakukan on WP themes sanova
kita juga telah melakukan uji asumsi
Namun kita lupa satu asumsi yang belum
kita lakukan yaitu asumsi normalitas
untungnya kita kembali ke dataview
sehingga kita bisa melihat di sini ada
tiga variabel baru Reza underscore 100
under score dua dan Reza underscore Teja
ini merupakan residual residual dari
data kita ah residual residual inilah
yang perlu kita analisis normatif tasnya
caranya bagaimana kita tekan and olins
kemudian kita pilih deskriptif statistik
kemudian kita pilih floor kemudian
residual residual tersebut kita masukkan
ke kota the band Denis dengan cara
mengklik residual data tersebut Lalu
kita tekan tanda panah di sisi kiri
kotak dependent list setelah
ya ketiganya masuk di kota The Beatles
Mari kita pilih menu plots di sisi kanan
dengan cara mengklik kiri tulisan floods
di kota boxplot sementara kita pilih nan
di kota deskriptif kita hilangkan
centangan nya sedangkan di tengah-tengah
kita centang normality Float witest
setelah tampilannya seperti ini kita
tekan tombol continue lalu kita tekan
tombol Ok sehingga kita memerintahkan
SPSS untuk menganalisis normalitas
residual data kita prinsip pengambilan
keputusannya bila nilai Sigma di atas
0,05 maka residual dada kita
terdistribusi normal namun bila di bawah
0,05 maka residual data kita tidak
normal
Hai dan disini kita sedang menunggu
hasil analisisnya karena seperti
biasanya hasil analisis normalitas
biasanya membutuhkan waktu yang lebih
lama munculnya ketimbang kalau kita
melakukan analisis yang lain
I make ini telah muncul tabel-tabel nya
ada banyak kita langsung akses saja
tabel test of normality di sini bisa
kita lihat ada hasil kolmogorov ada
hasil shapiro Nah di sini kalau mau
keroknya ada nilai Sig yang kurang dari
0,05 sedangkan Desa biru week semua
nilainya diatas 0,05 Oleh karena itu
nanti Mari kita laporkan nilai Sig
berdasarkan sapi ruhnya saja itulah cara
kita melakukan analisis normalitas di
Wonogiri pt.tms Anova secara kita
kembali lagi ke data di Excel kita kita
ingin melakukan analisis fitment kali
ini dengan menggunakan data ketertarikan
siswa terhadap pembelajaran kita Nah di
sini kita sudah memiliki data sheet Mari
kita gunakan dataset ini saja tapi kita
pindah data di Excel tadi Tata
ketertarikan ke dataset
nih sekarang kita kembali ke variabel
love you dahulu agar kita tidak bingung
Mari kita hapus residual residual data
kita caranya bagaimana caranya yang
utama kita tekan di sisi paling kiri
angka 4 ini Ya dengan klik kiri kemudian
kita Klik Kanan kemudian kita pilih
clear begitu juga di Race 2 kita Klik
Kanan kita pilih clear di RS tiga kita
Klik Kanan kemudian kita pilih clear
sehingga variabel kita kembali hanya
berjumlah
Hai kemudian kita kembali ke dataview
mari kita hapus semua data ini caranya
bagaimana kita klik salah satu angka
kemudian kita tekan kontrol adik Hebat
kita masing-masing sehingga semua data
terblok kemudian kita tekan tombol
delete di keyboard kita masing-masing
Lalu ada kotak dialog ini data source
message oleh kiyoshimo kita tekan tombol
Ok sehingga dataview kita kembali kosong
sekarang Mari kita copy data
ketertarikan siswa dengan cara memblok
semua data tersebut hingga baris
terakhir kemudian kita tekan kontrol C
sehingga muncul garis putus-putus lagi
kemudian kita kembali ke dataview lalu
kita salin ke SPSS dengan menekan
control
Hai nah disini data kita telah masuk di
SPSS ingat data ini merupakan data
ordinal Oleh karena itu kita kembali ke
variable view kemudian Disini di Mesir
esnya perlu Kita sesuaikan tidak scale
lagi Namun kita Ubah menjadi ordinal
caranya bagaimana kita geser kursor kita
ke sisi kanan dari Messengers kita klik
kiri sekali kemudian kita pilih ordinal
di baris midtest kita lakukan hal yang
sama di baris posttest Kita juga
melakukan hal yang sama Sekarang
waktunya kita melakukan analisis fitment
karena data kita telah siap caranya
bagaimana
Hai dan Kenapa kita harus menggunakan
analisis treatment tentunya kalian sudah
bisa menjawab alasannya adalah Variabel
terikat kita ordinal sehingga data ini
tidak bisa dianalisis menggunakan
rivited Mischa Anova Oke Mari kita
analisis yang pertama kita klik menu
analyze kemudian kita pilih
nonparametrik tes kemudian kita pilih
Legacy dialog lalu kita pilih menu khas
strip related samples kita klik kiri
sekali
Hai nah disini akan muncul kotak text
for several related samples kita
masukkan pretest ke kota tes variabel
dengan menekan panah ini kita masukkan
mitosnya juga kita masukkan posttest nya
juga di sisi kanan ada dua menu yaitu
menu eksak dan manusia titik Mari kita
tekan tombol statistik di tombol
statistik di sini ada dua menu Mari kita
centang kuartil lalu kita tekan continue
di bagian bawah ada pilihan tested kita
pastikan kita telah menyentak Freed
Hai kemudian kita tekan tombol ok
Ayo kita tunggu prosesnya
Hai Dan inilah merupakan hasilnya kalian
bisa mengaksesnya di bagian bawah untuk
melihat hasil deskriptif statistik kita
tekan tulisan deskriptif statistik di
sini kita memperoleh median median ini
kita butuhkan ketika kita melaporkan
hasil nonparametrik berbeda dengan
analisis parametrik seperti Anova ya
Pada ribet mesra Nova untuk mendampingi
hasil kita kita melaporkan rata namun
pada nonparametrik Biasanya kita
menggunakan median bukan mint atau rata
Kemudian hasil analisis fitment bisa
kita lihat di tabel t-statistik
pengambilan keputusannya didasarkan pada
nilai Sigma bila nilai Sigma di bawah
0,05 maka variabel bebas kita
berpengaruh signifikan terhadap Variabel
terikat kita namun bila nilai Sigma di
atas 0,05 tidak ada pengaruh signifikan
di sini kita lihat nilai
nya kurang dari 0,05 maka kita simpulkan
ada pengaruh signifikan atau ada
perbedaan signifikan tingkat
ketertarikan siswa antara saat diawal
semester di tengah semester dan di akhir
semester dan seperti biasanya bila nilai
Sigma di bawah 0,05 atau bila ada
perbedaan signifikan kita perlu
melakukan uji lanjut sayangnya SPSS
tidak menyediakan uji lanjut setelah
repeat at the mohon maaf setelah
Friedman test secara otomatis Namun kita
bisa melakukan uji lanjut dengan
menggunakan mann-whitney dengan koreksi
bonferroni caranya bagaimana kita perlu
melakukan uji mann-whitney terhadap
setiap data kita
Hai Yaman with me sendiri adalah uji
beda dua kelompok uji beda nonparametrik
yang melibatkan Hanya dua kelompok saja
jadinya kita hanya bisa membandingkan
222 begitu ya caranya bagaimana yang
pertama kita klik analyze kemudian kita
pilih nonparametrik tes lagi lalu kita
pilih Legacy deluxe lagi lalu kita pilih
to related samples kalau tadi ketika
kita melakukan treatment tes kita
memilih keyword samples kalau kita ingin
melakukan main Whitney kita pilih to
related samples kita klik kiri sekali
sehingga akan muncul kotak to reddit
sambel tes di sini kita masukkan
data-data yang ingin kita bandingkan
ingat ya membandingkannya Hanya dua
sehingga disini hanya ada dua
variabel-variabel satu dan variabel 2
Hai yang pertama yang perlu kita
bandingkan adalah membandingkan midtest
dengan protesnya ya jadinya kita masukan
seperti ini kemudian perbandingan yang
kedua kita bandingkan
the posttest dengan SPSS
the pretest kemudian perbandingan yang
ketiga kita bandingkan posttest dengan
midtest dengan demikian kita telah
membandingkan dua variabel dua variabel
namun sudah mengcover semua variabel
kita ya urutan perbandingan ini
sebetulnya Terserah kalian Tapi saya
lebih suka mengurutkan ini agar nanti
hasilnya urut-urut nya seperti apa Nanti
kita lihat di bagian belakang Bila
kalian memiliki empat variabel misalkan
pretest kemudian mite satu mitos2
kemudian posttest maka tentunya pasangan
disini akan lebih banyak juga kalian
harus memasangkan 22 namun telah
mengcover semua kombinasi pasangan yang
ada gitu ya kemudian dites taek kita
pastikan telah menendang wilcoxon
Hai kemudian kita klik ok
Hai nah kemudian kita bisa melihat di
bagian t-statistik Nah di sini seperti
yang saya katakan tadi saya lebih suka
mengurutkan saya kembali Tampilkan ya
urutan dari bilik Oxone Saya dari Nah
pertama saya pasangkan mitos dengan
protes kemudian posttest dengan pretest
kemudian proses dengan midtest dengan
menggunakan pemasangan seperti ini tabel
B kok sonnya akan urut seperti ini
pertama pretest dibandingkan midtest
kemudian pretest dibandingkan posttest
baru mitos dibandingkan posttest bila
kita mengisinya asal-asalan maka
urutannya pun tidak seekstrim mati sini
Silakan dicoba masing-masing ya Oke
kembali ke hasil nah Biasanya kita
menggunakan Alfa sebesar 0,05 sebagai
dasar penentuan kita Apakah ada
perbedaan signifikan atau tidak
namun bila kita ingin melakukan uji
lanjut dan uji lanjut tersebut tidak ada
di SPSS dan kita melakukan uji
perbandingan dua kelompok satu persatu
seperti kasus di sini maka nilai Sigma
harus dikoreksi menggunakan bonferroni
caranya bagaimana kita membagi Alfa kita
menggunakan jumlah kelompok kita nah
Alfa kita adalah 0,05 pengambilan
keputusan kita karena biasanya adalah
0,05 kan Nah kita membagi Alfa kita
dengan jumlah kelompok Alfa kita 0,05
jumlah kelompok data kita ada tiga yaitu
pretest my test dan post test 0,05 tiba
q3 = 0,0 17 nah angka 0,0 17 inilah yang
menjadi dasar kita menentukan ada
tidaknya perbedaan signifikan di antara
dua kelompok
it is ini bisa kita lihat di nilai Sig
pretest dengan mitos ketika kita
bandingkan nilai signal 0,03 33 0,03 33
lebih besar dari 0,0 17 sehingga protes
dengan mitos kita simpulkan tidak ada
perbedaan signifikan Ya jelas ya di sini
ya jadinya kita tidak menggunakan angka
0,05 untuk menentukan ada tidaknya
perbedaan signifikan namun menggunakan
Alfa dibagi tiga yaitu sebesar 0,0 17
sedangkan pretest dengan posttest nilai
p-value nya atau signya jauh dibawah
0,70 sehingga kita simpulkan ada
perbedaan signifikan antara pvc dengan
posttest begitu pula mitos dengan poltes
nilai Sig 0,000001 sehingga dibulatkan
sebagai 0,0000 SPSS dan angka ini jauh
Mbah 0,0 17 sehingga mitos tempotest
juga memiliki perbedaan yang signifikan
nah bagaimana cara membacanya secara
lengkap kita bisa lihat di akhir video
ini Oke analisis telah kita lakukan
sekarang waktunya kita membaca hasil
analisis tersebut yang perlu kita baca
terlebih dahulu adalah hasil uji asumsi
dari Wonogiri bitmessage sanova terlebih
dahulu Sekarang mari kita baca hasil uji
normalitas nya terlebih dahulu kita bisa
menggunakan redaksi kalimat berikut
hasil uji shapiro-wilk menginformasikan
bahwa residual data primer dan data
mitos maupun posttest terdistribusi
secara normal Jangan lupa kita sampaikan
angka-angka pentingnya seperti Dr
Hai kemudian nilainya yang bisa kita
peroleh dari kolom statistik kemudian
p-value yang bisa kita peroleh dari
kolom signya karena seluruh value-nya
diatas 0,05 kita simpulkan baik pretest
mitos maupun posttest terdistribusi
secara normal asumsi kedua adalah asumsi
sphericity dari tes mosi cara membacanya
bisa menggunakan redaksi kalimat berikut
Moses test of sphericity mengindikasikan
bahwa asumsi sphericity tidak terpenuhi
lalu kita sampaikan angka-angka
pentingnya kain Square dalam kurung dua
yaitu nilai devicenya = 15,6 072 15,0 72
adalah nilai key Square yang bisa kita
peroleh dari kolom approach Square
kemudian kita sampaikan p-value
berdasarkan nilai Sigma yaitu sebesar
0,0010 01 ini jauh dibawah 0,05 sehingga
asumsi sphericity nya tidak terpenuhi
lain lagi bila data kalian tv-nya di
atas 0,05 mereka sphericity nya
terpenuhi dan seperti yang saya katakan
tadi asumsi sphericity merupakan asumsi
yang mudah sekali tidak terpenuhi ketika
kita melakukan analisis strip titik
Mischa Anova namun untungnya SPSS
memiliki oksigen jika kita tidak dapat
memenuhi asumsi sphericity Sekarang mari
kita baca hasil uji Won merribit misano
hanya berdasarkan tabel test of medicine
subjek efek Berikut kita bisa
menggunakan redaksi kalimat ini melalui
uji rivited meses Anova dengan koreksi
green house chaser dilaporkan bahwa
terdapat
ledakan signifikan rerata skor
keterampilan berpikir siswa ketika diuji
di waktu yang berbeda di sini kita
sampaikan ya menggunakan uji repeat
mesra Nova dengan koreksi green house
Kaiser Seperti yang saya sampaikan
ketika tutorial tadi sedang berlangsung
kita menggunakan green house keeper
ketika asumsi sphericity tidak terpenuhi
namun bila asumsi stericide terpenuhi
kita gunakan baris pertama yaitu Bari
sphericity asum Oke kemudian kita
sampaikan angka-angka pentingnya F dalam
kurung DB pertama DF ya ya 1,5 07
kemudian DB kedua atau Dave kedua yaitu
sebesar 58 koma 761 ya karena ada
koreksi dari green house keyser angka
derajat bebas kita tidak bulat namun
desimal ada nol ada komanya kemudian
nilai
sendiri adalah sebesar 303000 27-100 21
kemudian tv-nya sebesar kurang dari
0,001 kita lihat di kolom signya ingat
meskipun melesetnya 0,000 kita tidak
boleh melaporkannya sebagai angka nol
Oleh karena itu tv-nya kita tulis
sebagai Vi kurang dari 0,001 kemudian
kita laporkan if eksesnya menggunakan
parsial Eta Square yaitu sebesar 0,98 7
karena disini disimpulkan ada perbedaan
signifikan maka kita melakukan atau
membaca hasil uji lanjut nah uji lanjut
ketika kita baca kita membutuhkan dua
tabel ini tabel deskriptif statistik
kita peroleh di tabel bagian atasnya di
output itu dia tampil tampil pertama
bisa ditemukan deskriptif statistik
kemudian tabel perwis kembar
Hai cara membacanya adalah seperti ini
uji lanjut menggunakan koreksi
bonferroni menunjukkan bahwa rerata skor
keterampilan berpikir saat midtest lebih
tinggi dari saat ritez peningkatan
tersebut menghasilkan perbedaan yang
signifikan lebih lanjut skor
keterampilan berpikir saat post-test
juga lebih tinggi daripada saat ini tes
peningkatan tersebut juga menghasilkan
perbedaan yang signifikan didasarkan
pada redaksi kalimat ini bisa kita lihat
kita melaporkan rata dan standart
deviasi masing-masing tes ya misalkan
ini demi tes kita Tuliskan ratanya
sebesar 52 koma 60 sendok deviasinya
1,77 kita peroleh dari tabel deskriptif
statistik selain itu kita sampaikan
p-value nya prinsipnya bila pefelie nya
kurang dari 0,05 maka kedua tes tersebut
berbeda
nyanyikan karena kedua vitalnya di bawah
0,05 maka disini saya Tuliskan
peningkatan tersebut menghasilkan
perbedaan yang signifikan ya ditabel
berwies comparison disini agak ada angka
12 dan 3 Angka 1 mewakili pretes2
mewakili mitos dan 3 mewakili posttest
Nah tadi saya katakan peningkatan antara
mitos dengan pretest signifikan c-nya
0,001 kurang dari 0,001 saya melihatnya
didasarkan pada baris yang ini dua saya
bandingkan dengan satu midtest
dibandingkan dengan pretest ternyata
filenya dibawah 0,05 sehingga
peningkatannya signifikan Kenapa kau
saya mengatakan peningkatan bukan
penurunan karena bisa kita lihat
perbandingannya reratanya rata pretest
42 mitos mencapai 52
lagi kalau mitosnya lebih rendah dengan
signya kurang dari 0,05 bisa kita
informasikan terjadi penurunan yang
signifikan BGT ya dan berbeda lagi kalau
nilainya diatas 0,05 kita laporkan ada
peningkatan dari pretest ke midtest atau
mitos lebih tinggi ketimbang protes
namun peningkatan tersebut tidak
signifikan begitu ya cara pembacaannya
Nah sekarang Mari kita baca hasil uji
Friedman menggunakan tabel statistik ini
cara pembacaannya bisa seperti ini hasil
uji Fit menunjukkan bahwa terdapat
perbedaan signifikan tingkat
ketertarikan siswa terhadap pembelajaran
disaat awal semester tengah semester dan
akhir semester kemudian kita sampaikan
kwe nya D FB nya sebesar 2 kyanya
sendiri sebesar
10,3 36 p-value nya sebesar kurang dari
0,00 set karena di bawah 0,05 maka kita
perlu melakukan uji lanjut tadi kita
melakukan uji lanjut dengan menggunakan
analisis meneliti dengan koreksi konfirm
unik nah dalam membaca hasil analisis
uji lanjut kita membutuhkan tabel
deskriptif statistik lagi dan kita
membutuhkan tabel rangkuman hasil uji
mann-whitney yang telah kita lakukan
tadi cara membacanya bisa seperti ini
uji lanjut menggunakan wilcoxon syera
nge-test sinrang tes dengan melibatkan
koreksi bonferroni menunjukan bahwa skor
keterampilan berpikir saat dites lebih
tinggi dari saat pretest disini saya
sampaikan mediannya median adalah
persentil yang ke-50 yaitu data yang di
tengah-tengah ya
Ian mitosnya sebesar 2 sedangkan median
protesnya pun sebesar 2 Kebetulan sama
ya selanjutnya saya sampaikan namun
peningkatan tersebut tidak menghasilkan
perbedaan yang signifikan ya tadi saya
katakan mediannya kita sampaikan
terlebih dahulu kemudian kita sampaikan
peningkatan yang kita sampaikan tadi
tidak signifikan dasarnya adalah hasil
uji wilcoxon sign Rang tesnya Titan
lihat nilai z nya sebesar 2,13 satu
namun PV nya sebesar 0,03 tiga loh ini
kan PV nya kurang dari 0,05 Kenapa
dilaporkan tidak ada perbedaan
signifikan ingat kita menggunakan
koreksi bonferroni Oleh karena itu
alfanya harus kita bagi dengan jumlah
data kita data kita ada pretest-posttest
dan midtest ada tiga hingga
hanya 0,05 dibagi3 sebesar 0,0 17-3
takkan berbeda signifikan bila tv-nya
kurang dari 0,06 sini 0,03 lebih besar
dari 0,007 sehingga kita sampaikan
meskipun terjadi peningkatan skor dari
pretest ke midtest namun tidak terjadi
peningkatan yang signifikan kita
lanjutkan membacanya lebih lanjut skor
keterampilan berpikir saat post-test
mediannya sebesar lima Suga lebih tinggi
daripada saat mid semester1
Hai peningkatan tersebut menghasilkan
perbedaan yang signifikan nilai z nya
sebesar 5,4 27 sedangkan pikel Y kurang
dari 0,001 berbeda dengan yang tadi ya
tidak ada perbedaan signifikan yang tadi
sedangkan yang ini ada perbedaan
signifikan karena vively nya kurang dari
0,0 17 oke demikian cara pembacaan hasil
uji wp.me sanova sekaligus uji fitment
demikian video yang telah saya buat
Mohon maaf bila ada kesalahan dan terima
kasih assalamualaikum warohmatullahi
wabarokatuh