Cara melakukan anova dua arah di spss

ANOVA dua arah digunakan untuk menentukan apakah terdapat perbedaan yang signifikan secara statistik antara rata-rata tiga atau lebih kelompok independen yang dibagi menjadi dua faktor.

Tujuan dari ANOVA dua arah adalah untuk mengetahui pengaruh dua faktor terhadap suatu variabel respon dan untuk mengetahui ada tidaknya interaksi antara kedua faktor tersebut terhadap variabel respon.

Tutorial ini menjelaskan cara melakukan ANOVA dua arah di SPSS.

Contoh: ANOVA dua arah di SPSS

Seorang ahli botani ingin mengetahui apakah pertumbuhan tanaman dipengaruhi oleh paparan sinar matahari dan frekuensi penyiraman. Ia menanam 30 benih dan membiarkannya tumbuh selama dua bulan dalam kondisi paparan sinar matahari dan frekuensi penyiraman yang berbeda. Setelah dua bulan, dia mencatat tinggi tiap tanaman, dalam inci.

Hasilnya ditunjukkan di bawah ini:

Gunakan langkah-langkah berikut untuk melakukan ANOVA dua arah untuk menentukan apakah frekuensi penyiraman dan paparan sinar matahari mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap pertumbuhan tanaman, dan untuk menentukan apakah terdapat pengaruh interaksi antara frekuensi air dan paparan sinar matahari. penyiraman dan paparan sinar matahari.

Langkah 1: Lakukan ANOVA dua arah.

Klik tab Analisis , lalu General Linear Model , lalu Univariate :

Tarik tinggi variabel respon ke dalam kotak berlabel Variabel Dependen. Tarik kedua variabel faktor air dan matahari ke dalam kotak berlabel Faktor Tetap:

Selanjutnya, klik tombol Plot . Seret air ke area berlabel Sumbu Horizontal dan matahari ke area berlabel Garis Terpisah. Lalu klik Tambah . Kata air*matahari akan muncul di kotak berjudul Plot. Lalu klik Lanjutkan .

Selanjutnya, klik tombol Post Hoc . Di jendela baru yang muncul, seret variabel matahari ke dalam kotak berlabel Post-Hoc Tests For. Kemudian centang kotak di sebelah Tukey . Lalu klik Lanjutkan .

Selanjutnya, klik tombol EM Means . Seret variabel berikut ke dalam kotak berlabel Tampilkan rata-rata untuk. Lalu klik Lanjutkan .

Terakhir, klik OK .

Langkah 2: Interpretasikan hasilnya.

Setelah Anda klik OK , maka akan muncul hasil ANOVA dua arah. Berikut cara menafsirkan hasilnya:

Tes efek antar subjek

Tabel pertama menampilkan nilai p untuk faktor air dan matahari , serta efek interaksi air*matahari :

Nilai p-value masing-masing faktor berikut ini dapat kita lihat pada tabel:

• air: nilai p = 0,000
• matahari: nilai p = 0,000
• air*matahari: nilai p = 0,201

Karena nilai p untuk air dan matahari kurang dari 0,05, hal ini menunjukkan bahwa kedua faktor tersebut mempunyai pengaruh yang signifikan secara statistik terhadap tinggi tanaman.

Dan karena nilai p untuk efek interaksi (0,201) tidak kurang dari 0,05, hal ini menunjukkan bahwa tidak ada efek interaksi yang signifikan antara paparan sinar matahari dan frekuensi penyiraman.

Perkiraan rata-rata marjinal

Tabel pertama menampilkan rata-rata observasi untuk setiap faktor:

Misalnya:

• Ketinggian rata-rata tanaman yang disiram setiap hari adalah 5,893 inci.
• Tinggi rata-rata tanaman di bawah paparan sinar matahari berat adalah 6,62 inci.
• Rata-rata tinggi tanaman yang disiram setiap hari dan banyak terkena sinar matahari adalah 6,32 inci.

Dan seterusnya.

Pengujian pasca-hoc

Tabel ini menampilkan nilai p untuk perbandingan post-hoc Tukey antara tiga tingkat paparan sinar matahari yang berbeda.

Pada tabel kita dapat melihat nilai p untuk perbandingan berikut:

• tinggi vs. rendah: | nilai p = 0,000
• tinggi vs sedang | nilai p = 0,000
• rendah vs sedang | nilai p = 0,447

Hal ini menunjukkan bahwa terdapat perbedaan yang signifikan secara statistik antara paparan sinar matahari tinggi dan rendah, serta paparan sinar matahari tinggi dan sedang, namun tidak ada perbedaan signifikan antara paparan sinar matahari rendah dan sedang.

Langkah 3: Laporkan hasilnya.

Terakhir, kami dapat melaporkan hasil ANOVA dua arah. Berikut ini contoh cara melakukan ini:

ANOVA dua arah dilakukan untuk mengetahui apakah frekuensi penyiraman (harian atau mingguan) dan paparan sinar matahari (rendah, sedang, tinggi) berpengaruh nyata terhadap pertumbuhan tanaman. Sebanyak 30 tanaman digunakan dalam penelitian ini.

ANOVA dua arah mengungkapkan bahwa frekuensi penyiraman (p <0,000) dan paparan sinar matahari (p <0,000) keduanya memiliki pengaruh yang signifikan secara statistik terhadap pertumbuhan tanaman.

Tanaman yang disiram setiap hari mengalami pertumbuhan yang jauh lebih tinggi dibandingkan tanaman yang disiram setiap minggu.

Selain itu, uji Tukey untuk beberapa perbandingan mengungkapkan bahwa tanaman yang mendapat paparan sinar matahari tinggi memiliki pertumbuhan jauh lebih tinggi dibandingkan tanaman yang mendapat paparan sinar matahari sedang atau rendah. Namun tidak terdapat perbedaan nyata antara tanaman yang mendapat paparan sinar matahari sedang dan rendah.

Juga tidak ada efek interaksi yang signifikan secara statistik antara frekuensi penyiraman dan paparan sinar matahari.