Uji Paired Sample T Test adalah pengujian yang digunakan untuk membandingkan selisih dua mean dari dua sampel yang berpasangan dengan asumsi data berdistribusi normal. Sampel berpasangan berasal dari subjek yang sama, setiap variabel diambil saat situasi dan keadaan yang berbeda. Uji ini juga disebut Uji T berpasangan.
A. Syarat Kelengkapan Data
Untuk melakukan Uji Paired Sample T Test, data yang digunakan harus berdistribusi normal. Sehingga hipotesis yang dibuat dapat dilakukan analisis dengan uji Paired Sample T Test.
Tutorial terkait: Cara Uji Normalitas SPSS Shapiro Wilk dan Kolmogorov Smirnov
B. Penentuan Hasil Uji Paired Sample T Test
Uji Paired Sample T Test menunjukkan apakah sampel berpasangan mengalami perubahan yang bermakna. Hasil uji Paired Sample T Test ditentukan oleh nilai signifikansinya. Nilai ini kemudian menentukan keputusan yang diambil dalam penelitian.
- Nilai signifikansi (2-tailed) < 0.05 menunjukkan adanya perbedaan yang signifikan antara variabel awal dengan variabel akhir. Ini menunjukkan terdapat pengaruh yang bermakna terhadap perbedaan perlakuan yang diberikan pada masing-masing variabel.
- Nilai signifikansi (2-tailed) >0.05 menunjukkan tidak terdapat perbedaan yang signifikan antara variabel awal dengan variabel akhir. Ini menunjukkan tidak terdapat pengaruh yang bermakna terhadap perbedaan perlakukan yang diberikan pada masing-masing variabel
C. Contoh Uji Paired Sample T Test
Digunakan contoh penelitian pada tutorial sebelumnya, yaitu "Peningkatan Kekuatan Otot Kelompok Perlakuan dengan Pelatihan Angkat Dumbell".
Download Data - Kode: www.advernesia.com
Data di atas adalah data hasil tes awal (point sebelum pelatihan angkat dumbell) dan test akhir (point sesudah melakukan pelatihan angkat dumbell). Data ini terdiri dari 15 sampel yang berdistribusi normal.
Berikut langkah-langkah melakukan uji Paired Sample T Test:
-
Klik Analyze > Compare Means > Paired-Samples T Test
-
Memasukkan variabel dari sampel berpasangan
Setelah kita melakukan langkah di atas, akan terbuka jendela Paired Samples T Test. Masukkan variabel dari sampel berpasangan pada kotak Paired Variable. Pada kolom Variable 1 masukkan variabel pada kondisi pertama (Contoh: Test Awal) dan Variable 2 masukkan variable pada kondisi kedua (Contoh: Test Akhir).
-
Klik OK
Setelah kita klik OK, hasil analisis ditampilkan pada jendela output.
D. Membaca Hasil Uji T Berpasangan
Berikut hasil output pada langkah di atas:
D1. Tabel Paired Samples Statistics
Tabel Paired Samples Statistics menunjukkan nilai deskriptif masing-masing variabel pada sampel berpasangan.
- Tes Awal mempunyai nilai rata-rata (mean) 25.47 dari 15 data. Sebaran data (Std. Deviation) yang diperoleh adalah 2.588 dengan standar error 0.668.
- Tes Akhir mempunyai nilai rata-rata (mean) 29.87 dari 15 data. Sebaran data (Std.Deviation) yang diperoleh 3.777 dengan standar error 0.975.
Hal ini menunjukkan tes akhir pada data lebih tinggi dari pada tes awal. Namun rentang sebaran data tes akhir juga menjadi semakin lebar dan dengan standar error yang semakin tinggi.
D2. Tabel Paired Samples Correlations
Tabel Paired Samples Correlations menunjukkan nilai korelasi yang menunjukkan hubungan kedua variabel pada sampel berpasangan. Hal ini diperoleh dari koefisien korelasi Pearson bivariat (dengan uji signifikansi dua sisi) untuk setiap pasangan variabel yang dimasukkan.
D3. Tabel Paired Samples Test
Tabel Paired Samples Test merupakan tabel utama dari output yang menunjukkan hasil uji yang dilakukan. Hal ini dapat diketahui dari nilai signifikansi (2-tailed) pada tabel.
Nilai signifikansi (2-tailed) dari contoh kasus ini adalah 0.001 (p < 0.05). Sehingga hasil test awal dan test akhir mengalami perubahan yang signifikan (berarti). Berdasarkan statistika deskriptif tes awal dan tes akhir terbukti test akhir lebih tinggi. Dapat disimpulkan pelatihan angkat dumbell dapat meningkatkan kekuatan otot.
D4. Penjelasan Kolom tabel Paired Samples Test
- Kolom pertama menunjukkan pengujian pasangan, pada contoh pada baris 1 berisi data Pair 1, jika kita melakukan pengujian dengan banyak pasangan maka baris yang dihasilkan akan lebih banyak.
- Mean menunjukkan rata-rata perbedaan nilai dari 2 variabel yang diuji yang merupakan selisih mean test awal dan test akhir.
- Std. Deviation menunjukkan standar deviasi dari skor perbedaan.
- Std. Error Mean menunjukkan standar error dari perbedaan nilai digunakan dalam menghitung statistik uji dan interval kepercayaan (Lower dan Upper bound).
- t menunjukkan statistik uji (dilambangkan dengan t) untuk uji berpasangan (paired test)
- df menunjukkan derajat kebebasan dari pengujian.
- sig (2-tailed) menunjukkan p-value atau signifikansi hasil pengujian yang bersesuaian dengan statistik uji (t) dan derajat kebebasan (df).
Baca juga tutorial lainnya: Daftar Isi Tutorial SPSS
Sekian artikel Cara Uji Paired Sample T Test dengan SPSS dan Contohnya. Nantikan artikel menarik lainnya dan mohon kesediaannya untuk share dan juga menyukai Fans Page Advernesia. Terima kasih…
Kalau SDH diketahui pengaruhnya seperti itu
Cara mengetahui seberapa besar pengaruh nya gmna?
Hal ini dapat dilihat melalui mean nya, pada contoh diperoleh -4.400 berarti test awal secara rata-rata lebih kecil 4,4 dari test akhir.
Semoga bermanfaat kak:)
nice web
Terima kasih atas feedback nya kak Amrin,
Semoga dapat membantu mempermudah pekerjaannya 🙂
Mantepp
Terima kasih atas feedback nya kak iek,
Semoga dapat membantu kakak 🙂
Kalau Analisis Kecepatan 2 Algoritma
DES-CBC-SHA dan DES-CBC3-SHA,gimna pke uji T
Menurut saya yang diujikan adalah kecepatan (DES-CBC-SHA) banding (DES-CBC3-SHA).
Ini kan cryptography, untuk pengetesan algoritma itu bagaimana kak?
Pada uji paired t test kenapa tdk muncul hasil median?bgmn cara memunculkan hasil mediannya
Lakukan di fungsi Descriptive Statistic kak, output dapat ditampilkan pada jendela output yang sama juga
Semoga bermanfaat 🙂
kak, bagaimana caranya apabila variabel sebelum dan sesudah jumlah N nya ndak sama? misal N SEBELUM = 64, N SESUDAH = 88, saya pakai cara diatas output yang muncul nilai N sebelum dan sesudah jumlahnya sama yaitu 64, yang 88 ndak muncul
Hai kak Nisfu Nur F
Metode ini digunakan untuk menguji sampel berpasangan kak, jadi N yang valid hanya 64 kak
Semoga bermanfaat 🙂
Kak, kalau jumlah samplingnya 18:12 bisa tidak pakai uji paired ya? Atau pake yang independent sample t-test?
Hai Nur Fadilah, menurut saya jumlah masing-masing sample nya yang digunakan sama baik Paired T Test maupun independent sample T Test saran saya dikurangkan sampel yang lebih supaya sama...
Semoga membantu 🙂
Kak, Syarat untuk paired sample t test hanya data berdistribusi normal saja atau data juga harus homogen?
Hai kak Arif
Harus berdistribusi normal saja kak, soalnya secara definisi merupakan asumsi normal,
Semoga membantu 🙂
Kak kalau misal ada 2 variabel pada pretest nya itu Gmna yah?
Umumnya test awal dan test akhir itu sama kak Dayat
Mengapa itu terjadi?
kalau cara melihat secara keseluruhan mengalami perbedaan dimana?
Hai kak Tiara secara metode menggunakan nilai sig (2-tailed) di kolom D3 dan secara umum dapat dilihat melalui selisih mean di kolom D1
Semoga membantu 🙂
Kalau kita punya kelompok yg akan diuji lebih dari 1 gimana caranya ya?
Misal kelompok 1 besar otot sebelum dan sesudah diberikan latihan dgn dumbell, kelompok 2 besar otot sebelum dan sesudah diberikan latihan dgn dumbell dan treadmill dan kelompok 3 besar otot sebelum dan sesudah diberikan latihan dumbell dan minuman protein. Agar sekali analisis bisa keluar signifikansi tiap kelompok?
Apakah jumlah data untuk paired sample t test itu 30 data kak?
Kak, sy pernah dengar katanya kalau paired sampel itu pake kriteria p < 0.025. itu bagaimana ya ?
Hai, kak Ech
0.05 untuk 2-tail dan 0.025 untuk 1-tail
https://www.ruf.rice.edu/~bioslabs/tools/stats/ttable.htmlSemoga membantu 🙂
Apa nama variabel untuk paired sampel t test
Variabel independen dependen?
Pada pengujian ini (paired sample T Test) tidak menggunakan hipotesis H0 dan H1 ? Patokan hasilnya berpengaruh atau tidak dilihat sesuai dengan hasil signifikasi saja ?
Hai, Kak Mely
Sebelumnya terima kasih telah berkomentar
Itu juga menggunakan konsep hipotesis H0 dan H1 signifikansi 2 arah (t-tailed)
Hipotesis nol (H0) adalah hipotesis yang menyatakan tidak adanya hubungan antara variabel
Hipotesis Kerja (H1) adalah hipotesis yang menyatakan adanya hubungan antara variabel
H0 diterima, H1 ditolak dengan Nilai signifikansi (2-tailed) > 0.05 menunjukkan tidak terdapat perbedaan rata-rata antar subjek penelitian.
H0 ditolak, H1 diterima dengan Nilai signifikansi (2-tailed) < 0.05 menunjukkan adanya perbedaan rata-rata antar subjek penelitian. Semoga bermanfaat 🙂
halo kak. terima kasih atas penjelasannya ya. ada yang ingin saya tanyakan. uji paired sample t test ini perlukah ada variabel dependet dan variabel independent nya?jika tidak perlu,bisa berpedoman pada teori siapa ya?
Kak, Syarat untuk paired sample t test hanya data berdistribusi normal saja ????? jika tidak normal gunakan apa ?????
Halo kak, aku mau tanya, kan harusnya ada 3 tabel yang muncul ya kak, nah ini aku cuma muncul 1 tabel, sisanya tulisannya not produced itu kenapa ya kak?
mohon maaf kak apakah paired sample test kalau hanya menggunakan post-test tanpa pre test bagaimana kak ? dan kalau bisa cara perhtungannya bagaimana ya kak ?
Terimakasih kak atas ilmunya.
mau bertanya, JIKA Sampelnya jumlah 156 , jika menggunakan uji paired t test apakah masih tetap dilakukan uji NORMALITAS terlebih dahulu? atau bisa dilihat dari penggunaan sampel nya sudah banyak tdak perlu lagi uji normalitas? Terimakasih
Kak penelitian saya penurunan kadar fosfat dalam limbah laundry, nah perlakuannya ada tipe 1 dan tipe 2, itu dibandingkannya dengan paired t test atau independent ya kak? masing2 perlakuan 8 sampel
tolong dijelaskan kak alasannya
bingung karena banyak contohnya sebelum dan sesudah perlakuan saja untuk paired ini. mohon pencerahannya apakah sebaiknya independent atau paired.
asumsu saya kalau independent, tipe 1 dan tipe 2 ini masuk ke grouping variable dan kadar penurunan kadar fosfat sebagai test variable.
tolong betulkan jika asumsi saya salah