Paired Sampel T Test (T Test untuk Sampel yang Berpasangan)

Referensi :

Singgih Santoso. SPSS Versi 10. Pengolah Statistik Para Profesional. Elex Media Komputindo.

Sampel yang berpasangan artinya sampel dengan subyek yang sama namun mengalami dua perlakuan atau pengukuran yang berbeda.

Kasus:

Produsen Obat Diet ingin mengetahui apakah obat yang diproduksinya benar-benar mempunyai efek terhadap penurunan berat badan konsumen. Untuk itu, sebuah sampel yang terdiri atas 10 orang masing-masing diukur berat badannya, dan kemudian setelah sebulan meminum obat tersebut, kembali diukur berat badannya.

Berikut hasilnya (angka dalam satuan kilogram) :

No.	Sebelum	Sesudah
1	76.85	76.22
2	77.95	77.89
3	78.65	79.02
4	79.25	80.21
5	82.65	82.65
6	88.15	82.53
7	92.54	92.56
8	96.25	92.33
9	84.56	85.12
10	88.25	84.56

Penyelesaian :

1)   Penciptaan Variabel ke SPSS

·              Variabel Sebelum

·     Nama     : sebelum

·     Type           : numeric

·     Width     : 8

·     Decimals    : 2

·     Label      : Berat Sebelum

·              Variabel Sesudah

·     Nama    : sesudah

·     Type      : numeric

·     Width    : 8

·     Decimals     : 2

·     Label      : Berat Sesudah

2)   Pengisian Data

§ Dari menu utama SPSS, pilih menu Analyze, kemudian pilih submenu Compare-Means.

§ Dari serangkaian pilihan yang ada, pilih Paired-Samples T Test…

§ Klik pilihan tersebut, sehingga tampak di layar :

§ Paired Variable(s) atau variabel yang akan diuji. Oleh karena yang akan duji adalah variabel sebelum dan sesudah, maka klik variabel sebelum dan sesudah sehingga nampak pada kolom Current Selection. Kemudian, klik tanda panah.

§ Pilih button Option, sehingga tampak :

§ Untuk Confidence Interval (tingkat kepercayaan): diisi 95%

§ Oleh karena tidak ada data yang hilang, maka Missing values tetap pada default SPSS.

§ Tekan Continue jika pengisian telah selesai.

§ Kemudian klik OK untuk menampilkan output. Sehingga tampil output berikut:

 

 
 
3)   Analisis

§ Output bagian pertama

Bagian pertama merupakan ringkasan dari statistic dari kedua sampel.  Untuk berat badan sebelum minum obat, konsumen mempunyai berat rata-rata 84.5100 Kg. Sedangkan setelah minum obat, konsumen mempunyai berat rata-rata 83.3090 Kg.

§ Output bagian kedua

Output kedua menyatakan korelasi atau hubungan antara sampel yang berpasangan. Pada tabel terlihat angka korelasi sebesar 0.943 yang berarti bahwa hubungan antara sampel yang  berpasangan sangatlah erat.

§ Output bagian ketiga

o   Hipotesis

H₀=Kedua rata-rata Populasi adalah identik

H₁=Kedua rata-rata Populasi adalah tidak identik

o   Pengambilan Keputusan

- Berdasarkan perbandingan t hitung dengan t tabel

§   Jika t hitung > t tabel, maka H₀ ditolak

§   Jika t hitung < t tabel, maka H₀ diterima

t hitung = 1.646

t tabel = 2.2622

Oleh karena t hitung < t tabel, maka H_o diterima dengan kesimpulan bahwa obat tersebut tidak efektif dalam menurunkan berat badan.

- Berdasarkan nilai probabilitas

§   Jika probabilitas > 0.05, maka H₀ diterima

§   Jika probabilitas < 0.05, maka H₀ ditolak

Terlihat bahwa t hitung adalah 1.646 dengan probabilitas 0.134. Oleh karena          probabilitas > 0.05, maka H₀ diterima, atau berat badan sebelum dan sesudah minum obat relatif sama. Dengan kata lain, obat penurun badan tersebut tidak efektif dalam menurunkan berat badan.