HP CS Kami 0852.25.88.77.47(WhatApp) email:IDTesis@gmail.com BBM:5E1D5370

Two ways of variance dan main effect

  1. Two ways analysis of variance

Two ways analysis of variance atau dalam bahasa indonesia disebut anova 2 jalur ini merupakan salah satu teknik analisa yang mempunyai dua atau lebih variable independen.

Contoh kasus:

Seorang peneliti akan menguji perbedaan gaji berdasarkan jenis kelamin dan masa kerja.

Berikut ini adalah datanya.

Nomor Responden

Jenis Kelamin

Masa Kerja

Gaji

 

Nomor Responden

Jenis Kelamin

Masa Kerja

Gaji

1

    2.00     1.00     2.50

25

    1.00     1.00     3.80

2

    2.00     2.00     3.20

26

    1.00     1.00     3.70

3

    2.00     2.00     3.70

27

    2.00     2.00     3.80

4

    2.00     3.00     2.20

28

    2.00     1.00     3.40

5

    2.00     2.00     2.50

29

    2.00     3.00     2.50

6

    2.00     1.00     3.80

30

    2.00     1.00     3.20

7

    2.00     3.00     2.20

31

    2.00     1.00     3.50

8

    1.00     3.00     2.10

32

    1.00     2.00     3.20

9

    1.00     3.00     1.80

33

    2.00     1.00     3.30

10

    2.00     1.00     3.50

34

    1.00     1.00     3.50

11

    1.00     2.00     4.20

35

    1.00     2.00     2.90

12

    1.00     2.00     3.60

36

    2.00     3.00     2.60

13

    1.00     1.00     3.50

37

    1.00     2.00     3.50

14

    1.00     2.00     3.00

38

    2.00     1.00     3.80

15

    2.00     3.00     1.80

39

    1.00     2.00     2.70

16

    1.00     3.00     2.00

40

    1.00     2.00     2.90

17

    1.00     3.00     2.00

41

    2.00     3.00     2.20

18

    1.00     2.00     3.40

42

    1.00     3.00     2.40

19

    2.00     1.00     3.60

43

    2.00     3.00     2.10

20

    2.00     1.00     3.80

44

    1.00     3.00     1.80

21

    1.00     2.00     2.80

45

    1.00     3.00     2.20

22

    2.00     2.00     2.40

23

    1.00     1.00     4.10

24

    2.00     3.00     3.50

1)      Buka program SPSS

2)      Masukkan variabel jenis kelamin, masa kerja dan gaji pada sheet variable view.

3)      Masukkan data-data pada tabel tersebut pada sheet data view

4)      Klik Analyze > General Linear Model > Univariate. Sehingga akan muncul kotak dialog Univariate.

5)      Masukkan variable Gaji pada kotak Dependent Variable. Untuk variable Jenis Kelamin dan Masa Kerja masukkan ke dalam kotak Fixed Factor.

 

Tampilan kotak dialog Univariate

6)       Klik Option. Sehingga muncul kotak dialog baru yakni Univariate : Options.

Beri tanda centang pada Descriptive Statistics dan Homogeneity tests.

Klik Continue.

 

Tampilan kotak dialog Univariate-Option

7)      Klik Post Hoc.. Sehingga muncul kotak dialog baru yakni Post Hoc Multiple Comparison for Observe Mean. Masukkan variabel Masa Kerja pada kotak Post Hoc Test For..

Beri tanda centang pada LSD dan Duncan.

Klik Continue.

 

 Tampilan kotak dialog Post Hoc

8)      Klik OK.

9)      Output yang diperoleh sebagai berikut.

Between-Subjects Factors

Value Label

N

jenis_kelamin 1 Laki-Laki

22

2 Perempuan

23

masa_kerja 1 < 5 tahun

15

2 6 – 10 tahun

15

3 > 10 tahun

15

Dalam tabel output Between-Subjects Factors ini menjelaskan jumlah karyawan berdasarkan jenis kelamin dan masa kerja. Dari tabel tersebut jumlah karyawan laki-laki ada 22 orang dan jumlah karyawan perempuan 23 orang. Berdasarkan masa kerjanya adalah terdapat 15 karyawan yang memiliki masa kerja kurang dari 5 tahun, 15 karyawan yang memiliki masa kerja 6 – 10 tahun dan 15 orang karyawan yang memiliki masa kerja lebih dari 10 tahun.

Descriptive Statistics

Dependent Variable:gaji
jenis_kelamin masa_kerja

Mean

Std. Deviation

N

Laki-Laki < 5 tahun

3.7200

.24900

5

6 – 10 tahun

3.2200

.46140

10

> 10 tahun

2.0429

.21492

7

Total

2.9591

.75256

22

Perempuan < 5 tahun

3.4400

.39215

10

6 – 10 tahun

3.1200

.65345

5

> 10 tahun

2.3875

.51113

8

Total

3.0043

.67182

23

Total < 5 tahun

3.5333

.36775

15

6 – 10 tahun

3.1867

.51111

15

> 10 tahun

2.2267

.42673

15

Total

2.9822

.70462

45

Dari tabel output Descriptive Statistik ini menjelaskan rata-rata gaji yang diterima oleh karyawan berdasarkan jenis kelamin dan masa kerjanya. Contohnya, karyawan laki-laki yang masa kerjanya kurang dari 5 tahun (< 5 tahun) memiliki rata-rata gaji 3,720 juta. Karyawan laki-laki yang masa kerjanya 6 – 10 tahun memiliki rata-rata gaji sebesar 3,220 juta. Dan seterusnya.

Levene’s Test of Equality of Error Variancesa

Dependent Variable:gaji

F

df1

df2

Sig.

1.731

5

39

.150

Tests the null hypothesis that the error variance of the dependent variable is equal across groups.
a. Design: Intercept + jenis_kelamin + masa_kerja + jenis_kelamin * masa_kerja

Tests of Between-Subjects Effects

Dependent Variable:gaji
Source

Type III Sum of Squares

df

Mean Square

F

Sig.

Corrected Model

14.484a

5

2.897

15.346

.000

Intercept

370.450

1

370.450

1.962E3

.000

jenis_kelamin

.001

1

.001

.008

.931

masa_kerja

13.998

2

6.999

37.077

.000

jenis_kelamin * masa_kerja

.738

2

.369

1.955

.155

Error

7.362

39

.189

Total

422.060

45

Corrected Total

21.846

44

a. R Squared = ,663 (Adjusted R Squared = ,620)

Multiple Comparisons

Dependent Variable:gaji
(I) masa_kerja (J) masa_kerja

Mean Difference (I-J)

Std. Error

Sig.

95% Confidence Interval

Lower Bound

Upper Bound

LSD < 5 tahun 6 – 10 tahun

.3467*

.15865

.035

.0258

.6676

> 10 tahun

1.3067*

.15865

.000

.9858

1.6276

6 – 10 tahun < 5 tahun

-.3467*

.15865

.035

-.6676

-.0258

> 10 tahun

.9600*

.15865

.000

.6391

1.2809

> 10 tahun < 5 tahun

-1.3067*

.15865

.000

-1.6276

-.9858

6 – 10 tahun

-.9600*

.15865

.000

-1.2809

-.6391

Based on observed means.

The error term is Mean Square(Error) = ,189.    *. The mean difference is significant at the ,05 level.

gaji

masa_kerja

N

Subset

1

2

3

Duncana > 10 tahun

15

2.2267

6 – 10 tahun

15

3.1867

< 5 tahun

15

3.5333

Sig.

1.000

1.000

1.000

Means for groups in homogeneous subsets are displayed.

Based on observed means.

The error term is Mean Square(Error) = ,189.a. Uses Harmonic Mean Sample Size = 15,000.

 

Leave a Reply