Rabu, 23 Januari 2013

Uji F dan Uji T

Uji F dan Uji T


Uji F dikenal dengan Uji serentak atau uji Model/Uji Anova, yaitu uji untuk melihat bagaimanakah pengaruh semua variabel bebasnya secara bersama-sama terhadap variabel terikatnya. Atau untuk menguji apakah model regresi yang kita buat baik/signifikan atau tidak baik/non signifikan.

Jika model signifikan maka model bisa digunakan untuk prediksi/peramalan, sebaliknya jika non/tidak signifikan maka model regresi tidak bisa digunakan untuk peramalan.
 


Uji F dapat dilakukan dengan membandingkan F hitung dengan F tabel, jika F hitung > dari F tabel, (Ho di tolak Ha diterima) maka model signifikan atau bisa dilihat dalam kolom signifikansi pada Anova (Olahan dengan SPSS, Gunakan Uji Regresi dengan Metode Enter/Full Model ). Model signifikan selama kolom signifikansi (%) < Alpha (kesiapan berbuat salah tipe 1, yang menentukan peneliti sendiri, ilmu sosial biasanya paling besar alpha 10%, atau 5% atau 1%). Dan sebaliknya jika F hitung < F tabel, maka model tidak signifikan, hal ini juga ditandai nilai kolom signifikansi (%) akan lebih besar dari alpha.

Uji t dikenal dengan uji parsial, yaitu untuk menguji bagaimana pengaruh masing-masing variabel bebasnya secara sendiri-sendiri terhadap variabel terikatnya. Uji ini dapat dilakukan dengan mambandingkan t hitung dengan t tabel atau dengan melihat kolom signifikansi pada masing-masing t hitung, proses uji t identik dengan Uji F (lihat perhitungan SPSS pada Coefficient Regression Full Model/Enter). Atau bisa diganti dengan Uji metode Stepwise.

Untuk mempelajari tentang bagaimana melakukan uji F dan uji t parsial, baca artikel kami yang berjudul:

16 comments :

  1. Siang Pak,
    Sedikit bertanya....
    Ketika kita menggunakan data analisys bawaan excel apakah bisa langsung didapat F hitung sekaligus F tabel?
    Terima kasih

    BalasHapus
    Balasan
    1. Kalau F Hitung sudah ada, tetapi untuk untuk f tabel tidak ada. Sebagai perantara anda bisa langsung lihat p valuenya (significance F). Untuk menghitung f tabel dengan excel gunakan fungsi =F.INV(probability, Df1, DF2), misal =F.INV(0.05,1,55). Untuk lebih lengkapnya baca artikel kami: http://statistikian.blogspot.com/2012/07/f-tabel-dalam-excel.html
      Trims.

      Hapus
    2. Yang saya sebutkan di atas jika menggunakan uji regresi linear. Sedangkan jika menggunakan uji ANOVA, maka f tabel otomatis ada, ditunjukkan dengan "F Crit"

      Hapus
  2. mau tanya pak...kalo uji stepwise pake spss 16 gimana ya caranya??
    saya sudah baca beberapa referensi tp tetap tidak mengerti...soalnya nilai r2 saya kecil dan katanya uji itu bisa menaikkan nilai r2...
    saya sangat berterima kasih jika bapak bisa mengajari saya bagaimana caranya

    BalasHapus
    Balasan
    1. Pada method, anda ganti ENTER menjadi STEPWISE

      Hapus
    2. trus saya baca hasilnya gimana ya pak?
      apa yg di tabel exclude variabels itu variabel yg tdk signifikan?

      Hapus
  3. tolong dibantu rumus uji f dan uji t,,

    BalasHapus
    Balasan
    1. Nanti saya posting artikel khusus tentang rumus uji f dan uji t

      Hapus
  4. pagi pak Anwar, saya mau tanya, skripsi saya menggunakan eksperimen one group design, pada metode analisis data, awalnya saya cuma menggunakan uji-t untuk menguji hipotesis, kemudian dosbing saya menyuruh saya menambahkan uji-f, namun setelah saya cari referensi ternyata uji-f digunakan untuk uji homogenitas dua kelompok, sedangkan saya satu kelompok (one group design), yang saya tanyakan misalkan uji-f bisa diterapkan pada skripsi saya itu seperti apa ya pak? dan rumus yang saya gunakan itu gimana ya pak? mohon pencerahannya pak Anwar, terima kasih.

    BalasHapus
    Balasan
    1. Harus dibedakan antara uji Fisher F untuk uji homogenitas dengan Uji F untuk uji ANOVA. Silahkan anda cari rumus uji F untuk uji ANOVA.

      Hapus
  5. Maaf mau tanya pak, untuk menguji pengaruh x1 dan x2 terhadap y apakah selalu menggunakan dua-duanya yaitu uji t dan uji f? Dalam keadaan seperti apa suatu penelitian hanya dilakukan uji t saja atau uji f saja?

    BalasHapus
    Balasan
    1. Uji t untuk mengetahui pengaruh 1 variabel independen terhadap 1 variabel dependen di dalam sebuah model persamaan. Sedangkan uji F untuk mengetahui pengaruh beberapa variabel independen secara serentak/simultan terhadap 1 variabel dependen

      Hapus
  6. mlm pak,
    lagi proses kerja skripsi nih pak. ada pertanyaan, bagaimana bila dalam uji t ternyata tidak signifikan? langkah apa yang sebaiknya diambil?
    terimakasih banyak sebelumnya pak :)

    BalasHapus
    Balasan
    1. Jika yang anda maksud adalah uji t parsial, maka keluarkan variabel tersebut dari model, cari persamaan yang terbaik dengan R Square terbaik

      Hapus
  7. malam pak saya mau tanya jika saya hanya meneliti satu variabel x terhadap variabel y apakah perlu menggunakan uji F atau tidak dan baiknya bagaimana terimakasih

    BalasHapus
    Balasan
    1. Kalau anda mencantumkan sebelumnya dalam metode, maka perlu anda jawab uji F nya. Tetapi sebenarnya jika hanya ada satu variabel, nilai Uji F dan Uji T sama.

      Hapus

Tinggalkan Komentar Anda Di Sini