Uji F dan T lengkap

Apr 12, 2019 |

Uji F dikenal sebagai Uji Simultan atau Uji Model / Anova, yang merupakan tes untuk melihat bagaimana pengaruh semua variabel independen bersama-sama terhadap variabel dependen. Atau untuk memeriksa apakah model regresi yang kita capai adalah baik / signifikan atau tidak baik / tidak signifikan. Dalam artikel ini, uji F dan uji T dalam penelitian dijelaskan.

Uji F dan T

Jika model signifikan, model dapat digunakan untuk peramalan / peramalan, sedangkan jika tidak / tidak signifikan, model regresi tidak dapat digunakan untuk peramalan.


Cara menguji F

Uji F dapat dilakukan dengan membandingkan F hitung dengan F tabel: F Tabel dalam Excel, jika F hitung> dari tabel F, (Ho ditolak Ha diterima) sehingga model signifikan atau dapat dilihat pada kolom signifikansi di Anova (diproses dengan SPSS, Gunakan uji Regresi dengan metode Enter / Full Model). Model signifikan selama signifikansi kolom (%) <Alpha (tipe 1 siap untuk membuat kesalahan, yang menentukan peneliti yang sama, ilmu sosial biasanya paling banyak 10% alpha, atau 5% atau 1%). Dan sebaliknya jika F hitung <tabel F, maka modelnya tidak signifikan, ini juga ditandai nilai kolom signifikansi (%) akan lebih besar dari alpha.
Tes T

Uji t dikenal sebagai uji parsial, yaitu untuk menguji bagaimana pengaruh masing-masing variabel independen secara individual terhadap variabel dependen. Tes ini dapat dilakukan dengan membandingkan t hitung dengan t tabel atau dengan mengamati kolom signifikansi pada setiap t hitung, proses uji t identik dengan uji F (lihat perhitungan SPSS dalam koefisien regresi Model Lengkap / Enter). Atau bisa diganti dengan metode Stepwise Test.

Seperti yang telah kita pelajari di berbagai artikel di situs web statistik, ada banyak yang membahas uji F dan uji T. Pertanyaannya adalah: apa sebenarnya uji F dan uji T? Di atas kami mempelajari sesuatu tentang apa yang dimaksudkan untuk menjawab pertanyaan ini. Tetapi statistik masih harus menjelaskan bahwa dalam kenyataannya uji F dan uji T tidak terbatas hanya pada apa yang telah dibahas di atas, di mana di atas membahas uji F dan uji T dalam konteks analisis regresi linier. Tetapi dalam konteks lain, bisa dalam berbagai jenis analisis, misalnya ANOVA, ANCOVA, MANOVA. Tes juga memiliki nilai F. Dan dalam tes yang berbeda 2 sampel digabungkan, yaitu tes t gabungan dan 2 sampel gratis, yaitu tes t. independen, ada juga nilai T.

Perbedaan antara Uji F dan T

Jadi kesimpulannya: bahwa uji F adalah tes yang mengukur tingkat perbedaan ragam antara dua kelompok atau lebih. Sedangkan T test adalah tes yang mengukur perbedaan dua atau lebih media antar kelompok.

Dalam uji F, istilah F Hitung dan Tabel F: F dikenal dalam tabel Excel seperti dibahas di atas. F Compute adalah nilai F yang dihasilkan dari analisis analisis, yang kemudian nilainya akan dibandingkan dengan F Tabel pada pembilang dan pada penyebut tertentu. Pembilang juga disebut Derajat kebebasan 1, sedangkan Penyebut adalah derajat kebebasan 2. Sebagai contoh, dalam regresi linier, nilai penyebut adalah jumlah sampel dikurangi jumlah variabel independen minus 1. Nilai pembilang adalah jumlah variabel independen. Untuk detail lebih lanjut, lihat tabel F: F tabel di Excel.

Mirip dengan F Hitung, Tabel T juga digunakan untuk mengukur tingkat signifikansi analisis. Namun bedanya, T Table tidak mengenal istilah Numerator dan Denumer, hanya ada nilai T pada derajat kebebasan tertentu. Misalnya, dalam Uji T berpasangan, Tingkat Kebebasan sama dengan jumlah pengamatan di kedua kelompok. Sementara dalam uji T independen, tingkat kebebasan sama dengan jumlah sampel.

Untuk mempelajari cara melakukan uji F dan uji t parsial, baca artikel kami berjudul:

“Analisis regresi korelasi”, “Analisis regresi Excel” dan “Regresi linier sederhana dengan SPSS”.

Jika ada masalah, Anda dapat menggunakan layanan kami untuk bantuan dengan analisis dan analisis data.

Sumber : https://www.rumusbilangan.com

Posted in: Umum

Comments are closed.