Dalam proses
perekrutan tenaga kerja disebuah perusahaan dilakukan tes tertulis dengan
materi pengetahuan umum dan pengetahuan khusus tentang bidang gerak perusahaan.
Pihak R&D perusahaan melakukan penelitian dari kasus tersebut. Dari ratusan
pendaftar ingin diketahui pengaruh gender dan tingkat pendidikan terhadap gasil
tes. Diambillah sempel data dan data akhir penelitian seperti tabel berikut:
|
|
|
||||
|
SMP
|
SMA
|
D3
|
S1
|
||
|
Gender
|
Laki-laki
|
80.1
|
79.3
|
83.2
|
87.3
|
|
76.3
|
81.1
|
80.4
|
84.2
|
||
|
78.5
|
80.1
|
79.6
|
86.5
|
||
|
77.7
|
78.8
|
82.1
|
80.9
|
||
|
Perempuan
|
80.1
|
80.4
|
80.9
|
86.4
|
|
|
79.5
|
79.4
|
82.1
|
85.3
|
||
|
78.0
|
75.8
|
79.7
|
85.4
|
||
|
76.8
|
78.8
|
81.9
|
81.2
|
||
Jawab:
- Buka Aplikasi SPSS For Windows
- Buka Tab Variable View:
Buat 3 variabel dengan ketentuan sebagai berikut:
·
Variabel
independen: 1. "Gender" dengan kategori Laki-lakidan perempuan.
Measure Nominal, Decimals=0, Type Numeric dan isi
value: 1= laki-laki, 2=perempuan. 
·
Variabel
independen: 2. "Pendidikan" dengan kategori SMP, SMA, D3 dan S1.
Measure Nominal, Decimals=0, Type Numeric dan
isi value: 1= SMP, 2=SMA, 3=D3, S1=4.
·
Variabel
dependen: tes”, Decimal=0, Measure scale,
Type Numeric.
Variabel_view:
Data view:
- Setelah data terisi, pada menu,
Klik Analyze, General Linear Model, Univariate. Maka akan mucul
jendela sbb: Masukkan Ujian ke kotak Dependent Variable,
masukkan Gender dan Pendidikan ke kotak Fixed factor(s). (Kotak Random
factor (s) dan Covariate(s) tidak akan kita gunakan dalam Two Ways
Anova, kotak tersebut akan digunakan pada "Uji Ancova").
- Klik Add, maka akan
tampak sbb:
- Klik Plot, maka akan
muncul jendela seperti di bawah ini: Masukkan Gender ke kotak
Horizontal Axis dan Pendidikan ke kotak Separate Lines.
- Klik Continue.
- Klik Post Hoc, maka
muncul jendela sbb: Masukkan Pendidikan ke kotak Post Hoc Test
for. Centang Tukey
- Klik Continue
- Klik Options, maka akan
muncul jendela sbb: Masukkan Gender, Pendidikan, dan Gender*Pendidikan
ke dalam kotak Display Means for. Pada Display centang Descriptive
statistics dan Homogentity test.
|
Descriptive Statistics
|
||||
|
Dependent Variable:test
|
||||
|
gender
|
pendidikan
|
Mean
|
Std. Deviation
|
N
|
|
laki-laki
|
SMP
|
78.1500
|
1.58640
|
4
|
|
SMA
|
79.8250
|
1.00457
|
4
|
|
|
D3
|
81.3250
|
1.62763
|
4
|
|
|
S1
|
84.7250
|
2.86865
|
4
|
|
|
Total
|
81.0063
|
3.02379
|
16
|
|
|
perempuan
|
SMP
|
77.7000
|
1.81659
|
4
|
|
SMA
|
78.6000
|
1.97990
|
4
|
|
|
D3
|
81.1500
|
1.10000
|
4
|
|
|
S1
|
84.5750
|
2.30416
|
4
|
|
|
Total
|
80.5063
|
3.21589
|
16
|
|
|
Total
|
SMP
|
77.9250
|
1.59710
|
8
|
|
SMA
|
79.2125
|
1.59413
|
8
|
|
|
D3
|
81.2375
|
1.28945
|
8
|
|
|
S1
|
84.6500
|
2.41010
|
8
|
|
|
Total
|
80.7563
|
3.08105
|
32
|
|
Di bawah ini adalah Tabel Levene's Test. Digunakan
untuk menilai homogenitas tiap variabel.
|
Levene's Test of Equality of Error Variancesa
|
|||
|
Dependent Variable:test
|
|||
|
F
|
df1
|
df2
|
Sig.
|
|
.909
|
7
|
24
|
.516
|
|
Tests the null hypothesis that the error variance of the
dependent variable is equal across groups.
|
|||
|
a. Design: Intercept + gender + pendidikan + gender * pendidikan
|
|||
Tabel di bawah ini menunjukkan hasil
dari uji Two Way Anova:
|
Tests of Between-Subjects Effects
|
|||||
|
Dependent Variable:test
|
|||||
|
Source
|
Type III Sum of Squares
|
df
|
Mean Square
|
F
|
Sig.
|
|
Corrected Model
|
209.849a
|
7
|
29.978
|
8.522
|
.000
|
|
Intercept
|
208690.301
|
1
|
208690.301
|
59322.128
|
.000
|
|
gender
|
2.000
|
1
|
2.000
|
.569
|
.458
|
|
pendidikan
|
206.336
|
3
|
68.779
|
19.551
|
.000
|
|
gender * pendidikan
|
1.513
|
3
|
.504
|
.143
|
.933
|
|
Error
|
84.430
|
24
|
3.518
|
|
|
|
Total
|
208984.580
|
32
|
|
|
|
|
Corrected Total
|
294.279
|
31
|
|
|
|
|
a. R Squared = .713 (Adjusted R Squared = .629)
|
|||||
Tabel di bawah ini adalah Tabel
Tukey Post Hoc digunakan untuk menilai kategori manakah dari variabel
pendidikan yang memiliki perbedaan signifikan:
|
Multiple Comparisons
|
||||||
|
test
Tukey HSD
|
||||||
|
(I) pendidikan
|
(J) pendidikan
|
Mean Difference (I-J)
|
Std. Error
|
Sig.
|
95% Confidence Interval
|
|
|
Lower Bound
|
Upper Bound
|
|||||
|
SMP
|
SMA
|
-1.2875
|
.93781
|
.528
|
-3.8745
|
1.2995
|
|
D3
|
-3.3125*
|
.93781
|
.009
|
-5.8995
|
-.7255
|
|
|
S1
|
-6.7250*
|
.93781
|
.000
|
-9.3120
|
-4.1380
|
|
|
SMA
|
SMP
|
1.2875
|
.93781
|
.528
|
-1.2995
|
3.8745
|
|
D3
|
-2.0250
|
.93781
|
.164
|
-4.6120
|
.5620
|
|
|
S1
|
-5.4375*
|
.93781
|
.000
|
-8.0245
|
-2.8505
|
|
|
D3
|
SMP
|
3.3125*
|
.93781
|
.009
|
.7255
|
5.8995
|
|
SMA
|
2.0250
|
.93781
|
.164
|
-.5620
|
4.6120
|
|
|
S1
|
-3.4125*
|
.93781
|
.007
|
-5.9995
|
-.8255
|
|
|
S1
|
SMP
|
6.7250*
|
.93781
|
.000
|
4.1380
|
9.3120
|
|
SMA
|
5.4375*
|
.93781
|
.000
|
2.8505
|
8.0245
|
|
|
D3
|
3.4125*
|
.93781
|
.007
|
.8255
|
5.9995
|
|
|
Based on observed means.
The error term is Mean
Square(Error) = 3.518.
|
||||||
|
*. The mean difference is significant at the .05 level.
makasih gan, mungkin ini aja yang bisa gw kasih. kalo ada salah saya minta maaf, karena kebenaran hanya milik ALLah, dan yang salah itu Setan. jadi kesimpulannya simpulin sendiri
salam Run_more
|
||||||
