Uji-t 2 sampel independen (bebas) adalah metode yang digunakan untuk menguji kesamaan rata-rata dari 2 populasi yang bersifat independen, dimana peneliti tidak memiliki informasi mengenai ragam populasi. Independen maksudnya adalah bahwa populasi yang satu tidak dipengaruhi atau tidak berhubungan dengan populasi yang lain. Barangkali, kondisi dimana peneliti tidak memiliki informasi mengenai ragam populasi adalah kondisi yang paling sering dijumpai di kehidupan nyata. Oleh karena itu secara umum, uji-t (baik 1-sampel, 2-sampel, independen maupun paired) adalah metode yang paling sering digunakan.
Contoh penerapan dapat didownload di sini. (Klik kanan, kemudian ‘Save Link As’ )
FORUM STATISTIKA 
#2
sy mhswi psikologi, kali ini sdg skripsi mengenai pengaruh trait kepribadian terhadap penyesuaian sosial. dmn trait (sifat) kepribadian sndr terdiri atas 5 macam. stlh sy melalui perhitungan data, sy menemui kesulitan dmn data yg sy peroleh dari 41 org sampel sy, tnyt 7 diantaranya memiliki trait lebih dr 1, sementara yg diinginkan adlh setiap responden hny memiliki 1 trait. dosen pembimbing sy menyarankan menggunakan uji t, namun sy tdk mengerti uji t mana yg hrs sy pilih? apakah one test, independent / paired? dan bgmn crnya krn yg ingin dibedakan adlh 2trait yg terdapat dlm 1 diri individu, bukan membedakan 2 kelompok. trimakasih.
#1
Situs Anda sangat bermanfaat bagi kepentingan dunia penelitian. Oleh karena itu, mohon ijin untuk di-link di blog saya.
Terima kasih
Let’ talk about education !
http://akhmadsudrajat.wordpress.com/
Respon untuk #1
Terimakasih Pak Akhmad. Saya sangat tersanjung karena ada yang mau memberikan link untuk weblog saya yang sederhana ini. Silahkan di-link Pak….
🙂
Respon untuk #2
Wah, kasus Anda kelihatannya menarik. Tapi, terus terang, saya belum memahami konsep dasar dari kasus anda. Saya juga tidak tahu, apa alasan dosen anda menyarankan anda menggunakan uji-t 2 sampel. Asumsi-asumsi apa yang dijadikan dasar? Kalo Anda tidak keberatan, tolong dijelaskan dulu latar belakang kasus Anda, misalnya tujuan penelitian, dll.
Semoga dengan itu saya bisa lebih banyak membantu.
Saya tunggu ya….
🙂
#3
hahaha. memang sulit tnyt membuat org mengerti melalui media spt ini 😀 tp trimaksh sblmnya krn sdh merespon pertanyaan sy. kali ini sy akan cb menjelaskan mengenai skripsi sy.. jd skripsi sy bjudul Pengaruh Trait Kepribadian terhadap Penyesuaian Sosial Pensiunan Dini PT X Bdg, dmn yg menjadi sampel adlh 41 org pensiunan dini PT X. tujuan penelitian sy adlh mencari seberapa besar pengaruh trait kepribadian thd penyesuaian sosial mrk dlm lingkungan kehidupan bermasyarakat stlh mrk pensiun dini. nah, sjauh ini sy tlh ambil data utk kasus sy, mengolah validitas-reliabilitasnya hgg mencari analisis regresinya. validitas sy dpt dg menggunakan kriteria Kaplan, bhw validitas < 0.3 di buang, kemudian krn sy tdk menggunakan median dlm mencari trait yg plg dominan, maka sy samakan validitas setiap trait, yakni membuang 3 error dr setiap trait. tnyt stlh sy olah, sy temui kesulitan yg spt sy crtkan di atas, bhw sy menemukan 2 skor trait yg sama tinggi dlm diri seseorg, yg pdhl sy menginginkan hny 1 trait saja yg ada dlm diri setiap org (sy ambil dr skor yg paling tinggi). dr data yg di dpt, ada 7 org responden yg memiliki trait lbh dr 1. stlh sy bicarakan dg dosen pembimbing, maka sy disarankan utk btny pd dosen statistika. kmd sy peroleh jwbn bhw sy dpt menguji beda 2 trait yg skornya sama tinggi tsb dg uji T. tetapi stlh kmrn sy bicarakan lg tnyt mksd dosen stat sy adlh dg uji beda 2 sampel kecil (kalau tdk salah). nah, smp saat ini sy masih dlm kebingungan, bgmn caranya? krn stlh sy coba, sy tetap bingung, sdgk dosen stat sy hny bs ditemi 1 minggu sekali, krn dy bukan dosen tetap di kampus sy. hmm.. bagaimana ya, jdnya apa yg tepat utk menguji beda 2 skor yg sama tinggi tsb? trus.. apa bisa melakukan uji beda menggunakan SPSS? apa penjelasan sy sdh cukup jls?
Respon untuk #3
1.Waduh, saya kok masih bingung ya. Sebab saya gak tau bentuk kuesionernya, tipe datanya. Selain itu asumsi-asumsi yang mendasari penelitian Poppy. Kenapa dosen Anda memutuskan menggunakan uji-t, dsb…
2.Untuk menentukan seorang responden memiliki sifat (trait) yang mana dari dua nilai yang sama besar, apa gak sebaiknya menggunakan analisis faktor? Tapi ini cuma pertanyaan saya… Sebaiknya Poppy diskusi panjang lebar lagi ama dosen statnya. Coba tanyakan alasan yang mendasari mengapa uji-t dapat digunakan. Tanya sampe jelas ya….
3.Alangkah baiknya, poppy baca-baca tentang Analisis Faktor (Factor Analysis). Sapa tau cocok. Kalo gak cocok ya gak apa2, buat tambah2 ilmu.
🙂
#4
Bung Deni,
Untuk penelitian dengan quasi-experimental, non equvalent control group, post-test only design dimana saya akan melihat sejauh mana pengaruh sebuah treatment terhadap treatmnet-group dibanding control-group, analisis statistik apa saja yang diperlukan untuk dapat menguji hipotesisnya ? Beberapa bahan bacaan menerapkan t-test, korelasi, ANOVA, tapi ada juga yang ANCOVA. Bantu menjelaskan situasi-situasi mana memerlukan metode apa. Trims ya.
Respon untuk #4
Kasus yang bagus, namun Anda kurang menjelaskan kasusnya dengan lebih detail. Anda hanya menjelaskan garis besarnya saja tanpa melibatkan asumsi-asumsi yang ada di dalamnya. OK, saya coba jawab.
1. Kayaknya, kasus anda relevan dengan ANOVA, lebih tepatnya mengenai uji lanjut terhadap perbedaan performance suatu treatment terhadap unit-unit percobaan. Di dalam konsep uji lanjut, terdapat metode yang digunakan untuk membandingkan performance dari suatu treatment dengan suatu control, yaitu uji Dunnet. Dimana, banyaknya treatment keseluruhan yang digunakan (termasuk control) lebih dari 2. Uji Dunnet juga menggunakan konsep uji-t di dalamnya. Coba Anda baca-baca buku statistika yang membahas mengenai EXPERIMENTAL DESIGN.
Oh ya, jika banyaknya treatment keseluruhan hanya 2, yang lebih tepat digunakan adalah uji-t 2 sampel biasa.
2.ANCOVA digunakan apabila, di dalam penelitian, Anda turut mempertimbangkan suatu faktor yang tidak dapat dikontrol oleh peneliti, namun diyakini turut mempengaruhi hasil penelitian (respon). Contoh kasus: penelitian mengenai pengaruh pemberian ransum makanan terhadap berat badan ayam. Di sini, faktor usia ayam juga dianggap dapat mempengaruhi berat badan ayam, selain tentu saja ransum itu sendiri. Nah, faktor usia ini disebut sebagai covariate. Oleh sebab itu, ANCOVA lebih tepat digunakan.
#5
Yth Pak Deny,
Terima kasih banyak sdh bersusah payah membuat WP ini ada, sangat membantu saya dalam mengikuti kuliah Statistika. Tapi sayaaaangnya… saya masih juga blm paham, mkn krn sdh lama ga ngitung2 ya Pak… ato mmg blm paham dasar2 dari statistika ini….
Yg ingin saya tanyakan, apa beda Uji t satu sampel dgn Uji t satu arah??
Saya mendapat tugas untuk membuat masalah yang diteliti yang akan diujikan menggunakan uji t satu sampel, diuji secara manual dan menggunakan spss.
saya sudah search tapi yg ditemukan hanya uji t dua sampel (this page). Mohon penjelasannya, terima kasih….
Uji-t 1 sampel lebih mengarah pada berapa banyak macam kelompok/populasi yang diamati, sedangkan uji-t 1 arah lebih kepada arah/kecenderungan karakteristik dari suatu populasi.
Misalnya, Anda mengamati uang saku dari populasi mahasiswa suatu universitas. Nah, kalo Anda tidak membagi2 lagi populasi tersebut ke dalam suatu pengelompokan tertentu, maka uji- t yang tepat adalah uji-t 1 sampel, karena hanya ada 1 macam populasi yang Anda amati, yaitu populasi mahasiswa Universitas X. Lain ceritanya kalo Anda memiliki 2 macam kelompok mahasiswa. Misalnya, dari kasus tersebut, Anda membedakan lagi populasi mahasiswa laki-laki dan perempuan. Atau, anda melakukan pengamatan terhadap populasi mahasiswa universitas X dan universitas Y. Maka, dalam kasus semacam ini, uji-t yang tepat adalah uji 2 sampel. Karena Anda punya 2 macam populasi.
Untuk kasus uji 2 arah maupun 1 arah, saya telah membahasnya di dalam tulisan “ Kapan uji t 1-arah, kapan uji t 2-arah”
Just check this out
🙂
#6
Mas! Saya baru saja membaca.2 web anda. Menarik sekali.. Sy ada ptnyaan mas, sy sdng mengerjkn skripsi dgn judul evaluasi penj tunai dan penj sec leasing kaitany pd laba k0t0r pt x. Metode yg sy gunakan uji t beda 2 rata.2. Yg sy tnykn apakh perlu sblm sy mlakukan uji n0rmalitas data .. Knapa Dan Kpn data perlu uji n0rmalitas?
Respon untuk #6
1. Kenormalan suatu data merupakan asumsi yang diperlukan oleh uji beda 2 rata-rata menggunakan uji-t. Kalo data tidak menyebar normal, maka uji-t tidak tepat untuk diterapkan. Sebagai gantinya harus digunakan metode nonparametrik.
2. Uji kenormalan dilakukan sebelum menerapkan uji-t
🙂