Download Tabel F dan Cara Membacanya

Uji F atau yang lebih sering disebut dengan uji anova adalah bentuk dari uji statistik yang bertujuan untuk mengetahuai perbedaan varians dari dua kelompok sampel atau lebih. kaidah pengambilan keputusan uji F dapat dilakukan dengan membandingkan nilai signifikansi ∝ maupun dengan membandingkan nilai kritis dengan nilai F hitung.

Sebagai ilustrasi peneliti ingin mengetahuai apakah terdapat perbedaan signifikan media pembelajaran terhadap prestasi belajar kelas A = 11 siswa, Kelas B=12 siswa dan Kelas C= siswa. dengan taraf signifikansi ∝ = 0.05 (5%). Untuk membaca tabel F peneliti terlebih dahulu harus mentukan nilai dk pembilang dan dk penyebut.

dk pembilang = kelompok sampel - 1
dk penyembut = jumlah sampel - kelompok sampel

Bedasarkan ketentuan di atas, maka diperoleh dk pembilang = 3 -1 = 2 dan dk penyebut = 33 - 3 = 30. setelah diperoleh nilai dk pembilang dan nilai dk penyembut. kemudian konsulttasikan dengan tabel f yang dapat diperoleh di tauitan berikut.

Berdasrkan langkah yang telah disampaikan di atas, diperoleh koefisien dk teoritik = 19.46 yang kemudian di konsultasikan dengan nilai dk empirik. dengan dikaidah pengambilan keputusan jika dk empirik > dk teoritik maka kelompok sampel berasal dari varianse yang berbeda secara signifikan.

Komentar

Postingan populer dari blog ini

Cara Uji Validitas dengan Corrected Item-Total Correlations SPSS

Uji validitas item merupakan uji instrumen data untuk mengetahui seberapa cermat suatu item dalam mengukur apa yang ingin diukur. Item dapat dikatakan valid jika adanya korelasi yang signifikan dengan skor totalnya, hal ini menunjukkan adanya dukungan item tersebut dalam mengungkap suatu yang ingin diungkap. Item biasanya berupa pertanyaan atau pernyataan yang ditujukan kepada responden dengan menggunakan bentuk kuesioner dengan tujuan untuk mengungkap sesuatu. Teknik uji validitas item dengan teknik Corrected ItemTotal Correlation , yaitu dengan cara mengkorelasikan skor item dengan skor totalnya dan melakukan koreksi terhadap nilai koefisien korelasi yang overestimasi. Hal ini dikarenakan agar tidak terjadi koefisien item total yang overestimasi (estimasi nilai yang lebih tinggi dari yang sebenarnya). Pada metode ini tidak perlu memasukkan skor total, karena sudah dihitung secara otomatis. Cara Uji Validitas Metode Analisis Faktor (KMO) dengan SPSS Kemudian pengujian sign...

Cara Uji Kelayakan Model Goodness of fit Pada SmartPLS

Uji Kelayakan Model Goodness of fit Pada SmartPLS, Untuk melakukan uji kualitas model pengukuran, caranya adalah: Klik menu Calculate => PLS Algoritm (lihat pada bagian yang dilingkari pada gambar dibawah ini !) Setelah itu, maka akan muncul tampilan seperti gambar di bawah ini. Selanjutnya, pilih (klik) Start Calculation. Setelah proses Calculation selesai, maka akan keluar hasil pengujian kualitas model pengukuran (lihat gambar di bawah ini !). Penyimpulan mengenai kualitas model pengukuran mengacu pada rule of tumbs berikut ini: Pada gambar di bawah ini nampak hasil outer loadings (di SPSS diistilahkan dengan Factor Loadings ) digunakan untuk mengukur validitas konvergen dari model pengukuran (instrumen). Pada kasus ini, hasil uji outer loadings menunjukkan skor yang rendah pada variabel AKT (Akuntabilitas) yaitu kurang dari rule of tumbs 0,70 (Chin, 1998). Skor kurang dari 0,70 juga nampak pada konstruk KMUK4 dan KSI...

Cara Uji Validitas Metode Analisis Faktor (KMO) dengan SPSS

Uji validitas item merupakan uji instrumen data untuk mengetahui seberapa cermat suatu item dalam mengukur apa yang ingin diukur. Item dapat dikatakan valid jika adanya korelasi yang signifikan dengan skor totalnya, hal ini menunjukkan adanya dukungan item tersebut dalam mengungkap suatu yang ingin diungkap. Item biasanya berupa pertanyaan atau pernyataan yang ditujukan kepada responden dengan menggunakan bentuk kuesioner dengan tujuan untuk mengungkap sesuatu. Dalam uji validitas, suatu variabel dinyatakan valid dan dapat dianalisis lebih lanjut apabila memenuhi kriteria yang menyatakan bahwa angka KMO ( Keiser-Meyer-Olkin ) MSA ( Measures of Sampling Adequacy ) pada kolom KMO and Barlett’s Test harus lebih besar atau sama dengan 0,500. Sedangkan tingkat probabilitas (sig) harus lebih kecil atau sama dengan 5% (0,05). Cara Uji Normalitas Kolmogorov Menggunakan SPSS Kemudian untuk mengetahui tiap item valid atau tidak dapat dilihat dari nilai MSA pada kolom Anti Image Correlation’s ...

Membaca Jendela Dunia

Cari Blog Ini