One-Way ANOVA dalam SPSS Statistics
Pengenalan
One-Way ANOVA (Analysis of Variance) digunakan untuk menentukan sama ada terdapat perbezaan min yang signifikan antara tiga atau lebih kumpulan bebas.
Contoh:
- Perbezaan tahap motivasi mengikut kumpulan umur.
- Perbezaan prestasi akademik mengikut program pengajian.
- Perbezaan kepuasan kerja mengikut kategori pengalaman bekerja.
Bila Perlu Menggunakan One-Way ANOVA?
One-Way ANOVA digunakan apabila:
- Pemboleh ubah bersandar (Dependent Variable) adalah data berterusan (continuous).
- Pemboleh ubah bebas (Independent Variable) mempunyai tiga kumpulan atau lebih.
- Kumpulan adalah bebas antara satu sama lain.
Hipotesis Kajian
Hipotesis Nol (H₀)
Tiada perbezaan min yang signifikan antara semua kumpulan.
μ₁ = μ₂ = μ₃ = ... = μₖ
Hipotesis Alternatif (H₁)
Sekurang-kurangnya terdapat satu kumpulan yang mempunyai min yang berbeza secara signifikan.
Andaian (Assumptions)
1. Pemboleh Ubah Bersandar Berbentuk Continuous
- Markah peperiksaan
- Skor motivasi
- Skor kepuasan kerja
2. Pemboleh Ubah Bebas Mempunyai Tiga Kumpulan atau Lebih
| Pemboleh Ubah | Kumpulan |
|---|---|
| Umur | 18–25, 26–35, 36–45 |
| Program | Kulinari, Fesyen, Kosmetologi |
| Pengalaman | Kurang 5 tahun, 5–10 tahun, Lebih 10 tahun |
3. Pemerhatian Bebas
Setiap responden hanya boleh berada dalam satu kumpulan sahaja.
4. Tiada Outlier Yang Ketara
Cara Semak:
Analyze → Descriptive Statistics → Explore
Periksa Boxplot dan Extreme Values.
5. Normaliti Data
Cara Semak:
Analyze → Descriptive Statistics → Explore
Pilih Normality plots with tests.
| Nilai p | Keputusan |
|---|---|
| p > .05 | Data normal |
| p < .05 | Data tidak normal |
6. Homogeneity of Variances
SPSS akan menghasilkan Levene's Test.
| Nilai p | Keputusan |
|---|---|
| p > .05 | Varians adalah sama |
| p < .05 | Varians tidak sama |
Langkah Menjalankan One-Way ANOVA Dalam SPSS
Langkah 1
Analyze → Compare Means → One-Way ANOVA
Langkah 2
Masukkan:
- Dependent List = Pemboleh ubah bersandar
- Factor = Pemboleh ubah bebas
Contoh:
- Dependent Variable = Skor Motivasi
- Factor = Kumpulan Umur
Langkah 3
Klik Options.
Tandakan:
- Descriptive Statistics
- Homogeneity of Variance Test
- Means Plot
Langkah 4
Klik Post Hoc.
- Jika Levene's Test p > .05 → Pilih Tukey.
- Jika Levene's Test p < .05 → Pilih Games-Howell.
Langkah 5
Klik OK.
Output Yang Perlu Ditafsir
1. Descriptive Statistics
| Kumpulan Umur | N | Min | Sisihan Piawai |
|---|---|---|---|
| 18–25 | 50 | 3.85 | 0.45 |
| 26–35 | 55 | 4.12 | 0.38 |
| 36–45 | 48 | 4.31 | 0.41 |
Interpretasi:
Kumpulan umur 36–45 tahun mempunyai skor motivasi tertinggi (M = 4.31).
2. Levene's Test
| F | Sig. |
|---|---|
| 1.253 | 0.289 |
Oleh kerana p = .289 > .05, andaian homogeneity of variances dipenuhi.
3. Jadual ANOVA
| F | Sig. |
|---|---|
| 5.632 | 0.004 |
Nilai p = .004 < .05 menunjukkan terdapat perbezaan min yang signifikan antara kumpulan umur.
Post Hoc Test
Ujian Post Hoc digunakan untuk mengenal pasti kumpulan yang berbeza secara signifikan.
| Perbandingan | p |
|---|---|
| 18–25 vs 26–35 | 0.021 |
| 18–25 vs 36–45 | 0.003 |
| 26–35 vs 36–45 | 0.184 |
Interpretasi:
- Kumpulan 18–25 berbeza signifikan dengan kumpulan 26–35.
- Kumpulan 18–25 berbeza signifikan dengan kumpulan 36–45.
- Kumpulan 26–35 tidak berbeza signifikan dengan kumpulan 36–45.
Pelaporan APA 7
A one-way ANOVA was conducted to determine whether motivation scores differed across age groups. Results indicated a statistically significant difference among the groups, F(2,150) = 5.63, p = .004. Post hoc Tukey tests revealed that participants aged 18–25 years scored significantly lower than those aged 26–35 years (p = .021) and 36–45 years (p = .003).
Contoh Penulisan Bahasa Melayu
Ujian One-Way ANOVA telah dijalankan untuk menentukan sama ada terdapat perbezaan skor motivasi berdasarkan kumpulan umur. Keputusan menunjukkan terdapat perbezaan yang signifikan antara kumpulan umur, F(2,150) = 5.63, p = .004. Ujian Post Hoc Tukey menunjukkan bahawa kumpulan umur 18–25 tahun mempunyai skor motivasi yang lebih rendah secara signifikan berbanding kumpulan umur 26–35 tahun (p = .021) dan 36–45 tahun (p = .003).
Ringkasan Analisis
- Semak jenis data.
- Semak outlier.
- Uji normaliti.
- Uji Homogeneity of Variance menggunakan Levene's Test.
- Jalankan One-Way ANOVA.
- Tafsir nilai F dan p.
- Jalankan Post Hoc Test jika signifikan.
- Tafsir keputusan Post Hoc.
- Laporkan keputusan dalam format APA 7.
Formula Ringkas Keputusan
Jika p < .05
✅ Terdapat perbezaan min yang signifikan antara kumpulan.
Jika p > .05
❌ Tiada perbezaan min yang signifikan antara kumpulan.
Kesilapan Lazim Penyelidik
- Tidak menjalankan ujian normaliti sebelum ANOVA.
- Tidak menyemak Levene's Test.
- Tidak menjalankan Post Hoc selepas memperoleh keputusan ANOVA yang signifikan.
- Melaporkan ANOVA tanpa menyatakan nilai F, df dan p.
- Mentafsir ANOVA sebagai hubungan, sedangkan ANOVA menguji perbezaan min.
