Uji Wilcoxon Adalah?✔️ Penjelasan lengkap apa itu Uji Wilcoxon✔️ Syarat Syarat✔️ Jenis✔️ Rumus✔️ Contoh Langkah Pengujian✔️
Apakah Anda pernah mendengar tentang uji Wilcoxon? Dalam statistika, uji Wilcoxon merupakan metode yang digunakan untuk membandingkan dua kelompok data terkait (paired data) dengan mengabaikan asumsi distribusi normal.
Dalam artikel ini, kita akan menjelajahi pengertian, penggunaan, dan interpretasi dari uji Wilcoxon. Mari kita mulai!
Apa Itu Uji Wilcoxon?
Uji wilcoxon adalah pengujian statistik nonparametrik yang digunakan untuk membandingkan dua kelompok data terkait. Maksud dari data terkait adalah data yang diambil dari subjek yang sama sebelum dan setelah suatu perlakuan atau intervensi.
Uji wilcoxon umumnya digunakan ketika data tidak memenuhi asumsi distribusi normal atau ketika data berskala ordinal.
Secara umum, tujuan pengujian wilcoxon adalah untuk membandingkan dua kelompok data terkait dan menentukan apakah terdapat perbedaan yang signifikan antara kelompok-kelompok tersebut.
Pengujian ini berguna ketika data tidak memenuhi asumsi distribusi normal atau berskala ordinal. Pengujian statistik yang satu ini juga bisa digunakan untuk menguji hipotesis nol (H0) yang menyatakan bahwa tidak ada perbedaan yang signifikan antara dua kelompok data terkait.
Hipotesis alternatif (H1) menyatakan bahwa terdapat perbedaan yang signifikan antara kelompok-kelompok tersebut. Dengan menggunakan uji Wilcoxon, kita dapat mengevaluasi apakah perbedaan antara kelompok-kelompok data terkait adalah hasil kebetulan atau benar-benar mencerminkan perbedaan yang signifikan dalam populasi yang lebih besar.
Dalam konteks ini, uji Wilcoxon membantu kita dalam pengambilan keputusan dan kesimpulan yang didukung oleh analisis statistik yang obyektif.
Selain itu, tujuan umum uji Wilcoxon adalah untuk memperoleh informasi tentang arah perbedaan antara dua kelompok data terkait. Dalam uji ini, tanda tanda positif dan negatif dalam selisih data digunakan untuk menunjukkan arah perbedaan tersebut.
Hal ini memungkinkan kita untuk mengidentifikasi apakah terdapat peningkatan atau penurunan dalam variabel yang diamati.
Dengan menentukan apakah terdapat perbedaan yang signifikan antara kelompok-kelompok data terkait dan mengetahui arah perbedaan tersebut, Uji wilcoxon sign rank test memberikan kontribusi penting dalam penelitian dan analisis data.
Hasil dari uji ini dapat memberikan pemahaman yang lebih baik tentang karakteristik data yang diteliti dan membantu dalam pengambilan keputusan yang didukung oleh bukti statistik yang kuat.
Syarat Uji Wilcoxon
Uji wilcoxon memiliki beberapa syarat (asumsu) tertentu yang perlu dipahami. Dalam bagian ini, kita akan menjelajahi karakteristik utama yang ada pengujian statistik yang satu ini, berikut ulasannya:
1. Asumsi Nonparametrik
Salah satu karakteristik utama uji Wilcoxon adalah sifatnya yang nonparametrik. Artinya, uji ini tidak bergantung pada asumsi tentang distribusi data.
Ini menjadikannya metode yang lebih fleksibel dibandingkan dengan uji parametrik seperti uji t yang membutuhkan asumsi distribusi normal. Oleh karena itu, uji Wilcoxon dapat digunakan ketika data tidak memenuhi asumsi distribusi normal.
2. Data Terkait
Uji statistik yang satu ini dirancang khusus untuk membandingkan dua kelompok data terkait. Data terkait adalah data yang diambil dari subjek yang sama sebelum dan setelah suatu perlakuan atau intervensi.
Contohnya, jika Anda ingin membandingkan hasil tes siswa sebelum dan setelah penerapan metode pembelajaran baru, Anda dapat menggunakan uji Wilcoxon. Penting untuk memastikan bahwa pasangan data terkait benar-benar berasal dari subjek yang sama.
3. Skala Ordinal/ Interval
Pengujian statistik ii dapat digunakan untuk data dengan skala ordinal. Data ordinal adalah data yang dapat diberi peringkat atau urutan, tetapi tidak memiliki jarak atau perbedaan yang jelas antara nilai-nilai.
Dalam uji Wilcoxon, data ordinal diubah menjadi peringkat sebelum melakukan perhitungan selisih. Dengan demikian, uji Wilcoxon memungkinkan analisis perbandingan pada data yang tidak memiliki skala interval atau rasio.
4. Tanda Tanda
Statistik uji Wilcoxon mengacu pada jumlah tanda tanda positif dan negatif dalam selisih data. Jumlah tanda tanda ini digunakan untuk menghitung statistik uji dan menghasilkan nilai p.
Oleh karena itu, uji Wilcoxon sering disebut juga sebagai uji tanda tanda. Dengan menggunakan tanda tanda, uji Wilcoxon dapat memperhitungkan arah perbedaan antara dua kelompok data terkait.
5. Sensitivitas terhadap Perbedaan Median
Pengujian statistik yang satu ini memiliki sensitivitas yang lebih besar terhadap perbedaan median daripada perbedaan rata-rata. Hal ini dikarenakan uji ini didasarkan pada peringkat data, yang lebih peka terhadap perbedaan median.
Jika Anda tertarik untuk melihat perbedaan pusat data, terutama jika data tidak terdistribusi normal, uji Wilcoxon dapat memberikan informasi yang lebih relevan dibandingkan dengan uji t.
6. Bebas dari Pencilan (Outliers)
Pencilan atau outliers adalah nilai yang ekstrim atau tidak biasa yang dapat mempengaruhi hasil analisis. Sebelum melakukan uji Wilcoxon, pastikan data Anda bebas dari pencilan yang signifikan.
Jika terdapat pencilan, pertimbangkan untuk menghapusnya atau mengevaluasi apakah mereka memang representatif dari populasi yang diteliti.
7. Data Independen
