halo kak, kalau misal data hasil pretest dan posttest dari kelompok eksperimen dan kontrol cara uji linieritasnya gmn ya? apakah diuji secara terpisah (pretest-posttest kelas eksperimen dan pretest-posttest kelas kontrol)? jika dilakukan secara terpisah, yang menjadi variabel dependen/independennya nilai pretest atau posttest? mohon dijawab kak, terimakasih!
Halo kak! Pengujianx bisa pisah kak. Uji linieritas dilakukan secara terpisah untuk masing-masing kelompok (eksperimen dan kontrol). Artinya, kaka menguji linieritas hubungan antara pretest dan posttest di: Kelas eksperimen Kelas kontrol 2. Variabel Independen dan Dependen Dalam uji linieritas, biasanya: Pretest = variabel independen (X) Posttest = variabel dependen (Y) Hal ini karena pretest dianggap sebagai prediktor, sedangkan posttest mencerminkan hasil setelah perlakuan atau pengaruh eksperimen. Semoga penjelasannya membantu, kaka! Kalau masih ada yang perlu ditanyakan, jangan ragu untuk bertanya lagi.
@EndaChannel kalau jumlah sampel diantara kedua kelompok berbeda apakah bisa dilakukan uji linieritas? Kalau untuk mencari pengaruh x terhadap y berarti yg di uji linieritas dan regresi liniernya hanya data pretest fan posttest kelas eksperimen ya?
Uji linieritas: Tetap bisa dilakukan meskipun jumlah sampel berbeda. Uji Linieritas dan Regresi Linier: Sebenarnya bisa dilakukan uji keduanya kak (eksperimen dan kontrol). Data kelas kontrol biasanya diuji linieritas dan regresi jika kaka ingin membandingkan hubungan X dan Y antara kelas eksperimen dan kontrol. Namun, jika fokus penelitian Anda adalah pengaruh perlakuan (kelas eksperimen), maka analisis pada kelas kontrol hanya bersifat pembanding. Semoga membantu kak!
@@EndaChannel halo kak, maaf kak kalau aku bertanya bukan di sectionnya. kalau misal hasil mean dari uji paired sample t test minus apakah mempengaruhi dalam menginterpretasi hasil? seharusnya kalau pretest rata-rata nilai lebih rendah dan posttest rata-rata nilai lebih tinggi bukannya hasil mean dari uji paired sample t test nya positif ya?
Kalau hasil mean dari uji paired sample t-test ternyata negatif, itu artinya rata-rata nilai posttest lebih rendah dari pretest. Nah, ini bisa jadi karena perlakuan yang dilakukan nggak efektif atau malah justru bikin nilai turun. Tapi, hasil negatif ini nggak selalu salah, kok. Kaka cuma perlu perhatikan beberapa hal: 1. Cek p-value-nya. Kalau p-value signifikan (biasanya < 0,05), artinya perbedaan itu memang nyata, bukan cuma kebetulan. Kalau nggak signifikan, ya berarti nggak ada pengaruh yang jelas. 2. Pahami arah perubahannya. Hasil negatif itu berarti ada penurunan dari pretest ke posttest. Jadi, mungkin ada faktor lain yang bikin hasil posttest lebih rendah, seperti gangguan saat tes atau perlakuan yang nggak sesuai rencana. Kalau perlakuannya sukses, idealnya mean difference-nya positif (nilai posttest lebih tinggi dari pretest). Kalau hasilnya negatif, coba cek lagi data, pastikan input-nya bener, dan pikirkan kemungkinan apa aja yang bikin hasilnya gitu. Semoga membantu ya, kaka!
Ubah data penelitianx kak..,namun dgn catatan data yg akan dihasilkan sudah tidak benar. Hasil penelitian tdk mesti signifikan kok kak., jadi jelaskan sja sesuai hasil penelitianx
Bagaimana jika. Hasil deviation from linearity tidak linier, namun Linearity menunjukkan data linier dan F hitung lebih kecil dari f tabel, itu bagaimana dasar keputusannya mas..?😮
Jika Hasil Linearity menunjukkan data linier, Hasil Deviation from Linearity tidak linier dan F hitung lebih kecil dari F tabel, maka Keputusannya adalah: 1. Linearity menunjukkan bahwa data pada dasarnya memiliki hubungan linier. 2. Deviation from Linearity yang menunjukkan hasil tidak linier bisa jadi tidak signifikan jika F hitung lebih kecil dari F tabel. Oleh karena itu, kita tetap dapat menerima hipotesis bahwa model regresi linier adalah sesuai untuk data tersebut karena tidak ada bukti yang cukup untuk menyatakan bahwa data menyimpang secara signifikan dari linearitas. Secara keseluruhan, dasar keputusannya adalah menerima model regresi linier sebagai model yang sesuai untuk data yang ada, karena hasil tes menunjukkan bahwa deviasi dari linearitas tidak signifikan.
Kalau hasilnya nggak linier, nggak masalah, kak. Cek dulu data (outlier atau kesalahan input). Kalau tetap nggak linier, coba uji alternatif seperti korelasi Spearman atau regresi nonlinier. Fokus ke tujuan penelitian dengan uji beda (paired t-test) atau ANCOVA kalau mau kontrol faktor lain. Jangan lupa, jelasin di diskusi kenapa hubungan nggak linier. Penelitian tetap bisa jalan, kok!
@@EndaChannelkak itu hasil data diambil darimana? Kalau total nilai kenapa jumlah x sama Y nya berbeda apa dikurangi dahulu? Ka kalau bisa kirimin video tentang olah datanya
@@EndaChannel akumulasi disini artinya apa kak? Mohon maaf bisa bantu dijelasin kak saya belum mengerti🙏🙏, misal dari total jawaban dari 1 responden di diapain ke variabel yang dituju nya misal kalau variabel independen nya 1 dan dependen nya 2 atau lebih di bagaimana kan
halo kak, kalau misal data hasil pretest dan posttest dari kelompok eksperimen dan kontrol cara uji linieritasnya gmn ya? apakah diuji secara terpisah (pretest-posttest kelas eksperimen dan pretest-posttest kelas kontrol)? jika dilakukan secara terpisah, yang menjadi variabel dependen/independennya nilai pretest atau posttest? mohon dijawab kak, terimakasih!
Halo kak!
Pengujianx bisa pisah kak.
Uji linieritas dilakukan secara terpisah untuk masing-masing kelompok (eksperimen dan kontrol).
Artinya, kaka menguji linieritas hubungan antara pretest dan posttest di:
Kelas eksperimen
Kelas kontrol
2. Variabel Independen dan Dependen
Dalam uji linieritas, biasanya:
Pretest = variabel independen (X)
Posttest = variabel dependen (Y)
Hal ini karena pretest dianggap sebagai prediktor, sedangkan posttest mencerminkan hasil setelah perlakuan atau pengaruh eksperimen.
Semoga penjelasannya membantu, kaka! Kalau masih ada yang perlu ditanyakan, jangan ragu untuk bertanya lagi.
@EndaChannel kalau jumlah sampel diantara kedua kelompok berbeda apakah bisa dilakukan uji linieritas?
Kalau untuk mencari pengaruh x terhadap y berarti yg di uji linieritas dan regresi liniernya hanya data pretest fan posttest kelas eksperimen ya?
Uji linieritas:
Tetap bisa dilakukan meskipun jumlah sampel berbeda.
Uji Linieritas dan Regresi Linier:
Sebenarnya bisa dilakukan uji keduanya kak (eksperimen dan kontrol). Data kelas kontrol biasanya diuji linieritas dan regresi jika kaka ingin membandingkan hubungan X dan Y antara kelas eksperimen dan kontrol.
Namun, jika fokus penelitian Anda adalah pengaruh perlakuan (kelas eksperimen), maka analisis pada kelas kontrol hanya bersifat pembanding.
Semoga membantu kak!
@@EndaChannel halo kak, maaf kak kalau aku bertanya bukan di sectionnya. kalau misal hasil mean dari uji paired sample t test minus apakah mempengaruhi dalam menginterpretasi hasil? seharusnya kalau pretest rata-rata nilai lebih rendah dan posttest rata-rata nilai lebih tinggi bukannya hasil mean dari uji paired sample t test nya positif ya?
Kalau hasil mean dari uji paired sample t-test ternyata negatif, itu artinya rata-rata nilai posttest lebih rendah dari pretest. Nah, ini bisa jadi karena perlakuan yang dilakukan nggak efektif atau malah justru bikin nilai turun.
Tapi, hasil negatif ini nggak selalu salah, kok. Kaka cuma perlu perhatikan beberapa hal:
1. Cek p-value-nya. Kalau p-value signifikan (biasanya < 0,05), artinya perbedaan itu memang nyata, bukan cuma kebetulan. Kalau nggak signifikan, ya berarti nggak ada pengaruh yang jelas.
2. Pahami arah perubahannya. Hasil negatif itu berarti ada penurunan dari pretest ke posttest. Jadi, mungkin ada faktor lain yang bikin hasil posttest lebih rendah, seperti gangguan saat tes atau perlakuan yang nggak sesuai rencana.
Kalau perlakuannya sukses, idealnya mean difference-nya positif (nilai posttest lebih tinggi dari pretest). Kalau hasilnya negatif, coba cek lagi data, pastikan input-nya bener, dan pikirkan kemungkinan apa aja yang bikin hasilnya gitu.
Semoga membantu ya, kaka!
Kak kalau misalnya di tabel anovanya dibagian sig nya itu gak signifikan bagaimana cara mengubahnya agar signifikan kak?
Ubah data penelitianx kak..,namun dgn catatan data yg akan dihasilkan sudah tidak benar.
Hasil penelitian tdk mesti signifikan kok kak., jadi jelaskan sja sesuai hasil penelitianx
Ka kalo tabel anovanya ga muncul gmn 😭
sama aku jg gini
Kak udah bisa belum aku juga ga muncul😭@@lastiarayunatalitapasaribu6265
Bagaimana jika. Hasil deviation from linearity tidak linier, namun Linearity menunjukkan data linier dan F hitung lebih kecil dari f tabel, itu bagaimana dasar keputusannya mas..?😮
Jika Hasil Linearity menunjukkan data linier, Hasil Deviation from Linearity tidak linier dan F hitung lebih kecil dari F tabel, maka Keputusannya adalah:
1. Linearity menunjukkan bahwa data pada dasarnya memiliki hubungan linier.
2. Deviation from Linearity yang menunjukkan hasil tidak linier bisa jadi tidak signifikan jika F hitung lebih kecil dari F tabel.
Oleh karena itu, kita tetap dapat menerima hipotesis bahwa model regresi linier adalah sesuai untuk data tersebut karena tidak ada bukti yang cukup untuk menyatakan bahwa data menyimpang secara signifikan dari linearitas.
Secara keseluruhan, dasar keputusannya adalah menerima model regresi linier sebagai model yang sesuai untuk data yang ada, karena hasil tes menunjukkan bahwa deviasi dari linearitas tidak signifikan.
Terimakasih banyak pak....semoga ilmu pengetahuan yang diberikan menjadi keberkahan dalam setiap langkah perjalanan... Ammmmmmmmiiiin...
Aamiinn..
Sama2 kak🙂
Kalau hasilnya tidak linier gimana ya kak😔😭
Kalau hasilnya nggak linier, nggak masalah, kak. Cek dulu data (outlier atau kesalahan input). Kalau tetap nggak linier, coba uji alternatif seperti korelasi Spearman atau regresi nonlinier. Fokus ke tujuan penelitian dengan uji beda (paired t-test) atau ANCOVA kalau mau kontrol faktor lain. Jangan lupa, jelasin di diskusi kenapa hubungan nggak linier. Penelitian tetap bisa jalan, kok!
Kak itu data yang dari excel didapat darimana ya?
Hasil dari kuisioner(skala likert) yg diberikan ke responden kak.
@@EndaChannelkak itu hasil data diambil darimana? Kalau total nilai kenapa jumlah x sama Y nya berbeda apa dikurangi dahulu? Ka kalau bisa kirimin video tentang olah datanya
Nilainya hasil dari akumulasi per variabel per responden kak.
@@EndaChannel akumulasi disini artinya apa kak? Mohon maaf bisa bantu dijelasin kak saya belum mengerti🙏🙏, misal dari total jawaban dari 1 responden di diapain ke variabel yang dituju nya misal kalau variabel independen nya 1 dan dependen nya 2 atau lebih di bagaimana kan
Misal pada variabel independen (X - Panishment/pemberian sanksi). Saya memiliki 30 responden utn di jadikan objek penelitian. Nah ke 30 responden ini saya berikan kuisioner kepada stiap orangx utk diisi, dan dlm kuisioner tsb memuat misalx 20 pertanyaan utk dijawab.
Setlah smua kuisioner selesai dijawab oleh responden, hasil dari kuisioner tsb saya buatkan rekapan isian kuisioner (tabulasi data kuisooner). Misal:
n | Pert.1 | Pert.2 | Pert.3 | ...dst| Total X |
_______________________________________
1. | 4. | 3. | 3. | .. 5 | 15 |
2. | 3. | 4. | 2. | .. 3. | 12 |
3. | 4. | 2. | 1. | ..2 | 9. |
Dst..
Total X itulah yg di jadikan acuan ( 15, 12, 9 dst) utk melakukan analisis
Begitu juga dgn Var. Y (dependent)
Semoga paham kak.