Tutorial Uji Kruskal Wallis SPSS Mudah Lengkap

Kapan menggunakan Uji Kruskal Wallis?

Uji Kruskal Wallis merupakan uji nonparametrik yang digunakan untuk melihat adakah perbedaan (uji beda) antara dua atau lebih kelompok yang saling bebas (tidak berpasangan). Kelompok pada variabel independent dapat dua atau lebih, namun utamanya digunakan pada LEBIH dari 2 kelompok yang saling bebas (karena untuk 2 kelompok saling bebas bisa menggunakan uji Mann Whitney U saja).

Skala data untuk variabel dependent-nya minimal berskala Ordinal, artinya skala data rasio/interval juga boleh diuji dengan uji Kruskal Wallis apabila syarat uji parametriknya (One Way Anova) tidak dapat dipenuhi. Biasanya Uji Kruskal Wallis menjadi uji alternatif dari One Way Anova ketika data setiap kelompok tidak berdistribusi normal.

Misalnya, Peneliti ingin mengetahui apakah ada perbedaan kadar glukosa darah sewatu antara 4 kelompok perlakuan:

  1. kelompok mencit yang tidak diberi apa-apa
  2. kelompok mencit yang mendapat glibenklamid
  3. kelompok mencit yang mendapat rebusan kemangi 5 mg
  4. kelompok mencit yang mendapat rebusan kemangi 10 mg

Umumnya bila data glukosa darah sewaktu setiap kelompok berdistribusi normal dan variasi antar kelompoknya homogen, kita menggunakan uji parametrik dengan One Way Anova. Seandainya asumsi ini tidak terpenuhi, maka alternatifnya kita dapat menggunakan Uji Kurskal Wallis.

Syarat Uji Kruskal Wallis

  1. Variabel independent berskala kategorik lebih dari 2 kategori/kelompok yang saling bebas (tidak berpasangan). Untuk dua kelompok juga bisa (namun lebih baik pakai uji Mann Whitney U saja bila hanya 2 kelompok)
  2. Variabel dependent berskala minimal Ordinal.

Tutorial Uji Kruskal Wallis

Misalnya, Peneliti ingin mengetahui apakah ada perbedaan kadar glukosa darah sewatu antara 4 kelompok perlakuan:

  1. kelompok mencit yang tidak diberi apa-apa
  2. kelompok mencit yang mendapat glibenklamid
  3. kelompok mencit yang mendapat ekstrak kemangi 5 mg
  4. kelompok mencit yang mendapat ekstrak kemangi 10 mg

Silahkan download file latihan pada link berikut KruskalWallis.sav♥

Kemudian buka file tersebut pada SPSS sehingga tampak data view. Tampak ada 2 variabel, variabel GDS (gula darah sewaktu) berupa skala rasio/interval, dan Variabel Grup berupa skala kategorikal.

Data View Kruskal Wallis

 

Kemudian pada Variabel View. Tampak pada Value koding untuk kategori grup, koding 1 = kontrol; koding 2 = glibenklamid; koding 3 = ekstrak kemangi 5 mg; koding 4 = ekstrak kemangi 10 mg.

Data View Kruskal Wallis

Kemudian kita bisa uji normalitas untuk mengetahui apakah data setiap kelompoknya berdistribusi normal sebagai salah satu syarat untuk dilakukan uji parametrik dengan One Way Anova. Bila syarat uji Anova tidak terpenuhi kita bisa gunakan uji Kruskal Wallis sebagai alternatif.

Caranya: Analyze > Descriptive Statistics > Explore

Uji Normalitas

Kemudian lakukan langkah berikut:

  1. Pindahkan variabel dependent (GDS) pada Dependent List, dan variabel independent (Grup) pada factor list.
  2. Klik Plots
  3. Centang Histogram (untuk menampilkan distribusi data dalam histogram), Normality plots with test (untuk uji normalitas)
  4. Klik Continue
  5. Klik OK untuk menganalisis

Uji Normalitas

Pada output akan keluar hasil, lihat pada tabel Test of Normality, dapat dilihat hanya kelompok glibenklamid yang datanya tidak berbeda  dengan data distribusi normal teoritis (artinya berdistribusi normal). Kelompok lainnya datanya berbeda signifikan dengan data distribusi normal teoritis (artinya tidak berdistribusi normal) .Uji Normalitas Sehingga  untuk dilakukan uji secara parametrik dengan Anova tidak dapat dilakukan. Selanjutnya kita akan melakukan uji Kruskal Wallis untuk mengetahui apakah terdapat perbedaan kadar glukosa darah sewaktu antar keempat kelompok perlakuan tersebut.

Caranya: Analyze > Nonparametric Tests > Legacy Dialogs > K Independent Samples

Uji Kruskal Wallis SPSS

Kemudian lakukan langkah berikut:

  1. Pindahkan variabel GDS pada Test Variable List; dan Group pada Grouping Variable.
  2. Klik Define Range
  3. Pada Kotak baru yang muncul, isikan nilai koding minimum 1 (koding untuk kelompok kontrol) dan nilai maksimum 4 (koding kelompok ekstrak kemangi 10 mg). Artinya yang akan dianalisis adalah kelompok 1 hingga 4.
  4. Klik Continue
  5. Klik OK untuk menganalisis

Uji Kruskal Wallis SPSS

Kemudian Hasil analisis akan keluar pada jendela output.

Cara Membaca Hasil Output Uji Kruskal Wallis SPSS

Pada output akan tampil hasil Kruskal-Wallis Test, pada tabel akan tampak rangking rata-rata dari masing-masing grup. Kelompok glibenklamid memiliki rangking rata-rata yang paling kecil (berarti kadar GDS pada kelompok ini yang paling rendah), selanjutnya kelompok ekstrak kemangi 10 mg; kemudian ekstrak kemangi 5 mg; dan yang paling besar rangking rata-ratanya adalah kelompok kontrol (berarti kadar GDS pada kelompok ini yang paling besar).

Apakah antar kelompoknya berbeda signifikan?
untuk menjawab pertanyaan ini kita bisa lihat pada tabel Test Statistics.

Uji Kruskal Wallis SPSS

Pada Test Statistics dapat dilihat nilai p=0,000 atau bisa kita tulis p<0,001 (p<alfa; alfa 5% atau 0,05) yang artinya terdapat perbedaan bermakna kadar GDS antar keempat kelompok.

Bagaimana cara penulisan atau pelaporan hasil uji kruskal wallis pada laporan penelitian atau artikel penelitian kita?

Cara pelaporan hasil uji Kruskal Wallis pada artikel penelitian pada uji non parametrik sedikit berbeda dengan uji parametrik. Bila pada uji parametrik kita biasa menulis nilai rata-rata dengan standar deviasinya dan nilai p. Maka, pada uji Kruskal Wallis yang dilaporkan adalah nilai chi-square (di sini SPSS menuliskannya sebagai nilai Chi Square walaupun sebenarnya nilai ini adalah nilai H atau nilai Kruskal Wallis H), df, dan nilai p.

Sehingga penulisan hasil uji kruskal wallis pada laporan untuk penelitian ini adalah sebagai berikut: “Terdapat perbedaan kadar glukosa darah sewaktu yang signifikan secara statistik antara kelompok kontrol, glibenklamid, kemangi 5 mg, dan kemangi 10 mg (H=35,672, 3 d.f, p=0,00), dengan rangking rata-rata kelompok glibenklamid sebesar 5,5; kelompok ekstrak kemangi 10 mg sebesar 16,20; kelompok ekstrak kemangi 5 mg sebesar 24,80; dan kelompok kontrol sebesar 35,5.”

(H=35,672, 3 d.f, p=0,00) H adalah nilai chi-square pada tabel (nilai ini sesungguhnya adalah nilai Kruskal Wallis H makanya dituliskan dengan simbol H pada pelaporan); d.f adalah degree of freedom, dan p adalah nilai signifikan.

Semakin besar nilai H menunjukkan semakin besar perbedaan antar grup yang dibandingkan.

Bagaimana Uji Post Hoc pada Kruskal Wallis?

Seperti layaknya uji Anova, pada Kruskal Wallis juga dibutuhkan uji lanjutan (post hoc test) untuk menentukan kelompok yang mana saja yang saling berbeda signifikan. Karena pada uji Kruskal Wallis kita hanya tahu bahwa di antara keempat kelompok tersebut ada yang berbeda, bisa jadi tidak semuanya saling berbeda. Untuk mengetahui kelompok mana saja yang nilai GDS nya saling berbeda kita bisa melakukan uji Mann Whitney berulang antara:

  1. Kelompok 1 dengan Kelompok 2
  2. Kelompok 1 dengan Kelompok 3
  3. Kelompok 1 dengan Kelompok 4
  4. Kelompok 2 dengan Kelompok 3
  5. Kelompok 2 dengan Kelompok 4
  6. Kelompok 3 dengan Kelompok 4

Sebagai Contoh akan diperagakan bagaimana cara uji beda antara kelompok 1 dengan kelompok 2.

Caranya: Analyze > Nonparametric Tests > Legacy Dialogs > 2 Independent Samples

 

Uji Post Hoc Kruskal Wallis SPSS

Kemudian lakukan langkah berikut:

  1. Pindahkan variabel GDS pada Test Variable List, dan Group pada Grouping Variable
  2. Klik Define Group
  3. Muncuk kotak baru. Isikan grup mana saja yang akan dilakukan uji beda Mann Whitney. pada contoh ini kita akan menguji antar kelompok kontrol (koding 1) dengan kelompok glibenklamid (koding 2).
  4. Continue. Sebagai tambahan kita juga bisa mengklik Option dan mencentang Deskriptif untuk mendapatkan nilai mean atau median)
  5. OK untuk menganalisis

Uji Post Hoc Kruskal Wallis SPSS

Uji Post Hoc Kruskal Wallis SPSS

Hasil dari uji Mann Whitney antara kelompok kontrol dan kelompok glibenklamid dapat dilihat bahwa kadar glukosa darah sewaktu antara kelompok kontrol dan glibenklamid berbeda bermakna (U=0,000, p<0,001).

(U=0,000, p=0,000).  U adalah nilai Mann-Whitney U, p adalah nilai asymp sig (2-tailed).

Untuk uji pada pasangan yang lainnya silahkan dapat mengulangi langkap uji mann-whitney di atas, dan mengganti define grup menjadi grup yang akan anda uji, hingga semua kombinasi pasangan diketahui adakah beda kadar GDS yang bermakna.

 

Demikian tutorial mudah mahir uji Kruskal Wallis

Bila menyukai artikel ini, silahkan dibagikan ke media sosial, semoga ilmu ini tidak hanya berhenti di anda tetapi juga dapat membantu orang lebih banyak lagi.

Salam hangat dan semoga sukses,

Muhammad Aditya

Powered by WP Review
Like
Like Love Haha Wow Sad Angry
9
13 Comments

Tinggalkan Balasan

error: Content is protected !!