uji beda regresi
TRANSCRIPT
Nama : Lulu Raudatul HHari, tanggal : Jumat, 30 Mei 2014
NIM : I-14134024Asisten Praktikum :
Kelas : Alih Jenis 71. Rian Diana
Mata Kuliah : ADPG2. Yulianto Kurniawan
UJI BEDA DAN REGRESI
1. Buka SPSS data Jabar
2. Namai variabel view ke 30 ener_pre
3. Namai variabel view ke 31 ener_post
Klik transform compute masukan kebutuhan energi post ke dalam numeric expression +2000 target variable diisi ener_postOK
A. UJI BEDA
Dua grup T-test man whitney
Lebih dua grup annova kruskal wallis
a) T-test dependent (normal)
Pakai independent dua kelompok yang berbeda
Pakai pair ada pre test dan post test
b) Man whitney tidak normal., ada dua : 2 related test dan 2 indpendent test
SOAL
Apakah terdapat perbedaan antara IMT laki-laki dan perempuan?
1. Penyelesaian: Pakai independent t test.
Cara: analyze compare means independent sample t test test variable: BMI; grouping variable: JK (B4k4) define groups grup 1= 1, grup 2= 2 ok.
Hasil t Test:
Uji variansi : sig (kalau signifikan pakai yang bawah, kalau tidak signifikan pakai yang atas). Kalau signifikan atau tidak sig 2 tailed : 0.000 signifikan.
Independent Samples Test
Levene's Test for Equality of Variances
t-test for Equality of Means
F
Sig.
t
df
Sig. (2-tailed)
Mean Difference
Std. Error Difference
95% Confidence Interval of the Difference
Lower
Upper
BMI
Equal variances assumed
550.747
.000
-31.317
22051
.000
-1.6223
.0518
-1.7238
-1.5208
Equal variances not assumed
-31.557
2.136E4
.000
-1.6223
.0514
-1.7231
-1.5215
Group Statistics
Jenis Kelamin
N
Mean
Std. Deviation
Std. Error Mean
BMI
Laki laki
10678
21.903
3.3368
.0323
Perempuan
11375
23.525
4.2663
.0400
T Test -> selain melihat perbedaan, liat juga mana yang lebih baik.
Tabel Group Statistic digunakan untuk melihat mana yang lebih baik. Interpretasi: Terdapat perbedaan antara IMT laki-laki dan perempuan . IMT laki-laki lebih sehat karena rata-rata IMT nya 21.903 sedangkan IMT perempuan 23.525.
2. Penyelesaian: Pakai Mann Whitney
Cara: analyze non parametric test 2 independent sample test variable: BMI; grouping variable: JK (B4k4) define groups grup 1= 1, grup 2=2 man whitney ok.
Hasil mann whitney:
Ranks
Jenis Kelamin
N
Mean Rank
Sum of Ranks
BMI
Laki laki
10678
9700.21
1.04E8
Perempuan
11375
12272.49
1.40E8
Total
22053
Test Statisticsa
BMI
Mann-Whitney U
4.656E7
Wilcoxon W
1.036E8
Z
-29.987
Asymp. Sig. (2-tailed)
.000
a. Grouping Variable: Jenis Kelamin
Asymp Sig. 2 tailed yang diliat p= 0.000 signifikan .
Interpretasi: Terdapat perbedaan antara IMT laki-laki dan perempuan.
SOAL
Apakah terdapat perbedaan antara energi sebelum dan sesudah intervensi dilakukan?
1. Penyelesaian: pakai Paired sampel test.
Cara: analyze- compare means paired sample T Test pre : var 1; post : var 2 -> ok.
Hasil Paired simple T test
Paired Samples Correlations
N
Correlation
Sig.
Pair 1
kebutuhan energi pre & ener_postOK
22087
.922
.000
yang dibaca : sig (2 tailed) p= 0.000 signifikan
Paired Samples Test
Paired Differences
t
df
Sig. (2-tailed)
Mean
Std. Deviation
Std. Error Mean
95% Confidence Interval of the Difference
Lower
Upper
Pair 1
kebutuhan energi pre - ener_postOK
5.39743E1
292.58661
1.96873
50.11543
57.83313
27.416
22086
.000
Interpretasi: Terdapat perbedaan antara konsumsi energi sebelum dan sesudah intervensi, lebih tinggi konsumsi energi sebelum sehinngga intervensi ini belum efektif.
SOAL
Apakah IMT orang yang berpendidikan SD, SM, SMA dan PT berbeda?
Catatan tambahan:
wilcoxon independent
man whitney related (tidak normal)
Kruskal wallis tidak normal
ANOVA normal
Contoh: permen selama 6 minggu: minggu 1 ga dikasih minggu 3 minggu ke 6
Uji beda dibandingkan perkelompok
Cara: analyze compare means one way annova dependent : BMI (angka), faktor : Pendidikan klik Post Hoc LSD, Tukey, Duncan (lebih akurat yang mana ini bebas).
Test of Homogeneity of Variances
BMI
Levene Statistic
df1
df2
Sig.
10.891
6
22046
.000
Tabel homogen homogen: 0.05 homogen
ANOVA
BMI
Sum of Squares
df
Mean Square
F
Sig.
Between Groups
2184.536
6
364.089
23.732
.000
Within Groups
338217.401
22046
15.341
Total
340401.937
22052
Kalau Fhasil > Ftabel = signifikan, tolak Ho terima H1
Kotak anova Sig: sesuai
3) REGRESI LOGISTIK
analyze regression binary logistic
kategori -> yang macam-macam
liat variable the equation
Variables in the Equation
B
S.E.
Wald
df
Sig.
Exp(B)
95,0% C.I.for EXP(B)
Lower
Upper
Step 1a
QUINTIL
412.673
4
.000
QUINTIL(1)
-.864
.046
351.986
1
.000
.421
.385
.461
QUINTIL(2)
-.602
.045
179.213
1
.000
.548
.502
.598
QUINTIL(3)
-.432
.044
95.518
1
.000
.649
.595
.708
QUINTIL(4)
-.256
.044
34.122
1
.000
.774
.710
.843
B4K4
-.943
.095
99.346
1
.000
.389
.323
.469
ENER_pre
-.003
.000
362.203
1
.000
.997
.997
.997
Constant
7.984
.483
273.751
1
.000
2.933E3
a. Variable(s) entered on step 1: QUINTIL, B4K4, ENER_pre.
Model Summary
Step
-2 Log likelihood
Cox & Snell R Square
Nagelkerke R Square
1
28217.865a
.069
.093
a. Estimation terminated at iteration number 4 because parameter estimates changed by less than ,001.
Yang dipakai nagelkerke r square lebih tinggi
r = 9.3 bisa menjelaskan 9.3%
Hasil baca:
y= 7.984 - 943b4k4 -...-0.003energi
odd ratio diatas satu faktor resiko
odd ratio di bawah satu faktor protektor
odd ratio Exp B
Interpretasi:
Orang dengan quintil 2 (1) dapat menurunkan resiko kegemukan sebesar 0.421 kali dibandingkan orang yang di quintil 1.
Orang dengan quintil 3 (2) dapat menurunkan resiko kegemukan sebesar 0.584 kali dibandingkan orang yang di quintil 1.
Orang dengan quintil 4 (3) dapat menurunkan resiko kegemukan sebesar 0.649 kali dibandingkan orang yang di quintil 1.
Orang dengan quintil 5 (4) dapat menurunkan resiko kegemukan sebesar 0.774 kali dibandingkan orang yang di quintil 1.
data ordinal
jenis kelamin
laki-laki memiliki faktor resiko kegemukan yang lebih rendah 0.389 kali daripada perempuan
energi - kontinous
setiap penurunan energi satu unit akan menurunkan energi resiko kegemukan sebesar 0.003