Contoh soal uji wilcoxon – Uji Wilcoxon adalah alat statistik yang ampuh untuk menganalisis data, terutama ketika data tidak memenuhi asumsi normalitas yang diperlukan untuk uji t-test. Uji ini membantu kita membandingkan dua kelompok data untuk melihat apakah ada perbedaan signifikan di antara keduanya. Bayangkan Anda ingin membandingkan efektivitas dua jenis obat baru untuk mengurangi rasa sakit. Uji Wilcoxon bisa menjadi solusi yang tepat untuk menentukan apakah satu obat lebih efektif daripada yang lain, meskipun data tidak terdistribusi normal.
Artikel ini akan menjelajahi seluk beluk uji Wilcoxon, mulai dari pemahaman konsep dasar hingga aplikasi praktisnya dalam berbagai bidang. Kita akan mempelajari berbagai jenis uji Wilcoxon, langkah-langkah dalam melakukan uji, dan bagaimana menginterpretasikan hasilnya. Dengan contoh soal yang menarik dan menantang, Anda akan mendapatkan pemahaman yang lebih mendalam tentang uji Wilcoxon dan kemampuannya dalam mengungkap perbedaan yang signifikan dalam data.
Pengertian Uji Wilcoxon
Uji Wilcoxon merupakan salah satu uji statistik non-parametrik yang digunakan untuk membandingkan dua kelompok data yang berpasangan. Uji ini cocok untuk data yang tidak berdistribusi normal atau ketika data memiliki skala pengukuran ordinal. Uji Wilcoxon juga dapat digunakan untuk menguji hipotesis tentang perbedaan median antara dua kelompok data.
Contoh Penggunaan Uji Wilcoxon
Contoh konkret penggunaan uji Wilcoxon adalah ketika kita ingin membandingkan efektivitas dua jenis terapi terhadap gejala depresi. Kita dapat menggunakan uji Wilcoxon untuk melihat apakah ada perbedaan signifikan dalam skor depresi sebelum dan sesudah terapi, untuk setiap jenis terapi.
Perbandingan Uji Wilcoxon dengan Uji t-test
Uji Wilcoxon dan uji t-test merupakan uji statistik yang berbeda dalam beberapa hal. Berikut adalah tabel perbandingan antara kedua uji tersebut:
| Nama Uji | Jenis Data | Tujuan | Asumsi |
|---|---|---|---|
| Uji Wilcoxon | Ordinal atau data numerik yang tidak berdistribusi normal | Membandingkan dua kelompok data yang berpasangan | Data harus berpasangan dan tidak berdistribusi normal |
| Uji t-test | Data numerik yang berdistribusi normal | Membandingkan dua kelompok data yang berpasangan | Data harus berpasangan dan berdistribusi normal |
Jenis-jenis Uji Wilcoxon
Uji Wilcoxon merupakan salah satu uji statistik non-parametrik yang digunakan untuk membandingkan dua kelompok data. Uji ini sangat berguna ketika data tidak memenuhi asumsi normalitas atau varians yang sama. Ada dua jenis uji Wilcoxon yang umum digunakan, yaitu uji Wilcoxon berpasangan dan uji Wilcoxon tidak berpasangan.
Uji Wilcoxon Berpasangan
Uji Wilcoxon berpasangan digunakan untuk membandingkan dua kelompok data yang berpasangan, seperti data sebelum dan sesudah perlakuan, atau data dari dua kelompok yang saling terkait. Uji ini menguji hipotesis nol bahwa tidak ada perbedaan signifikan antara kedua kelompok data tersebut. Uji ini juga dikenal sebagai uji Wilcoxon signed-rank test.
- Uji Wilcoxon berpasangan menghitung perbedaan antara setiap pasangan data, kemudian peringkat perbedaan tersebut tanpa memperhatikan tanda.
- Uji ini kemudian menghitung jumlah peringkat positif dan negatif untuk menentukan apakah terdapat perbedaan signifikan antara kedua kelompok.
- Contoh skenario: Anda ingin mengetahui apakah ada perbedaan signifikan dalam skor tes siswa sebelum dan sesudah mengikuti program bimbingan belajar. Dalam kasus ini, Anda akan menggunakan uji Wilcoxon berpasangan untuk membandingkan skor tes sebelum dan sesudah program.
Uji Wilcoxon Tidak Berpasangan
Uji Wilcoxon tidak berpasangan digunakan untuk membandingkan dua kelompok data yang tidak berpasangan, seperti data dari dua kelompok yang independen. Uji ini menguji hipotesis nol bahwa tidak ada perbedaan signifikan antara kedua kelompok data tersebut. Uji ini juga dikenal sebagai uji Mann-Whitney U test.
- Uji Wilcoxon tidak berpasangan menggabungkan semua data dari kedua kelompok dan kemudian peringkat data tersebut tanpa memperhatikan kelompoknya.
- Uji ini kemudian menghitung jumlah peringkat dari setiap kelompok untuk menentukan apakah terdapat perbedaan signifikan antara kedua kelompok.
- Contoh skenario: Anda ingin mengetahui apakah ada perbedaan signifikan dalam tingkat kepuasan pelanggan antara dua merek produk yang berbeda. Dalam kasus ini, Anda akan menggunakan uji Wilcoxon tidak berpasangan untuk membandingkan tingkat kepuasan pelanggan dari kedua merek tersebut.
Cara Melakukan Uji Wilcoxon
Uji Wilcoxon merupakan salah satu uji statistik non-parametrik yang digunakan untuk membandingkan dua kelompok data yang berpasangan. Uji ini berguna untuk menguji hipotesis nol bahwa tidak ada perbedaan yang signifikan antara kedua kelompok data tersebut.
Langkah-langkah Melakukan Uji Wilcoxon Secara Manual
Untuk melakukan uji Wilcoxon secara manual, ikuti langkah-langkah berikut:
- Hitung selisih antara setiap pasangan data.
- Urutkan selisih dari yang terkecil hingga yang terbesar, tanpa menghiraukan tanda positif atau negatif.
- Berikan peringkat pada setiap selisih, mulai dari peringkat 1 untuk selisih terkecil. Jika ada selisih yang sama, berikan peringkat rata-rata untuk selisih tersebut.
- Hitung jumlah peringkat untuk selisih positif (T+) dan jumlah peringkat untuk selisih negatif (T-).
- Pilih nilai T yang lebih kecil (T+ atau T-) sebagai statistik uji.
- Bandingkan nilai T dengan nilai kritis dari tabel distribusi Wilcoxon. Jika nilai T lebih kecil dari nilai kritis, maka hipotesis nol ditolak.
Contoh Soal Uji Wilcoxon
Misalkan Anda ingin menguji efektivitas suatu program pelatihan terhadap kinerja karyawan. Anda mengumpulkan data kinerja karyawan sebelum dan sesudah program pelatihan. Berikut adalah data yang diperoleh:
| Karyawan | Kinerja Sebelum Pelatihan | Kinerja Setelah Pelatihan |
|—|—|—|
| 1 | 70 | 75 |
| 2 | 65 | 70 |
| 3 | 80 | 85 |
| 4 | 75 | 80 |
| 5 | 60 | 65 |
Langkah-langkah Penyelesaian
1. Hitung selisih antara kinerja sebelum dan sesudah pelatihan:
| Karyawan | Kinerja Sebelum Pelatihan | Kinerja Setelah Pelatihan | Selisih |
|—|—|—|—|
| 1 | 70 | 75 | 5 |
| 2 | 65 | 70 | 5 |
| 3 | 80 | 85 | 5 |
| 4 | 75 | 80 | 5 |
| 5 | 60 | 65 | 5 |
2. Urutkan selisih dari yang terkecil hingga yang terbesar:
| Selisih | Peringkat |
|—|—|
| 5 | 1 |
| 5 | 1 |
| 5 | 1 |
| 5 | 1 |
| 5 | 1 |
3. Karena semua selisih sama, maka peringkat rata-rata adalah 1.
4. Hitung jumlah peringkat untuk selisih positif (T+): T+ = 5
5. Hitung jumlah peringkat untuk selisih negatif (T-): T- = 0
6. Nilai T yang lebih kecil adalah T- = 0.
7. Bandingkan nilai T dengan nilai kritis dari tabel distribusi Wilcoxon dengan derajat kebebasan n-1 = 5-1 = 4. Untuk taraf signifikansi 0,05, nilai kritis adalah 2. Karena T- = 0 lebih kecil dari nilai kritis 2, maka hipotesis nol ditolak.
Rumus-rumus Penting dalam Uji Wilcoxon
Berikut adalah tabel yang merangkum rumus-rumus penting dalam uji Wilcoxon:
| Rumus | Keterangan |
|---|---|
| T+ = jumlah peringkat untuk selisih positif | T+ adalah jumlah peringkat yang diberikan kepada selisih positif. |
| T- = jumlah peringkat untuk selisih negatif | T- adalah jumlah peringkat yang diberikan kepada selisih negatif. |
| T = nilai T yang lebih kecil (T+ atau T-) | T adalah statistik uji yang digunakan untuk membandingkan dengan nilai kritis. |
Interpretasi Hasil Uji Wilcoxon
Setelah melakukan uji Wilcoxon, langkah selanjutnya adalah menginterpretasikan hasil yang diperoleh. Interpretasi ini akan membantu kita dalam memahami apakah terdapat perbedaan signifikan antara dua kelompok data yang dibandingkan atau tidak.
Interpretasi hasil uji Wilcoxon melibatkan beberapa aspek penting, seperti nilai p, statistik uji, dan ukuran efek. Dengan memahami ketiga aspek ini, kita dapat menarik kesimpulan yang valid mengenai data yang dianalisis.
Nilai p
Nilai p merupakan probabilitas mendapatkan hasil uji yang sama atau lebih ekstrem dari yang diamati, dengan asumsi bahwa tidak ada perbedaan antara kedua kelompok data. Nilai p ini biasanya dibandingkan dengan tingkat signifikansi (α) yang telah ditentukan sebelumnya, biasanya 0.05. Jika nilai p lebih kecil dari α, maka kita menolak hipotesis nol dan menyimpulkan bahwa terdapat perbedaan signifikan antara kedua kelompok data.
Contoh soal uji Wilcoxon biasanya digunakan untuk membandingkan dua kelompok data yang berpasangan. Misalnya, untuk melihat apakah ada perbedaan signifikan antara skor ujian sebelum dan sesudah mengikuti pelatihan. Nah, kalau kamu lagi belajar tentang tenses, kamu bisa cek contoh soal future tense di sini untuk memahami bagaimana menyatakan peristiwa yang akan terjadi di masa depan.
Kembali ke contoh soal uji Wilcoxon, kamu bisa mengujinya dengan menggunakan software statistik seperti SPSS atau R.
Statistik Uji
Statistik uji, dalam uji Wilcoxon, merupakan nilai yang menunjukkan seberapa besar perbedaan antara kedua kelompok data. Statistik uji ini biasanya disajikan dalam bentuk W atau Z, tergantung pada jenis uji Wilcoxon yang digunakan.
Ukuran Efek
Ukuran efek merupakan ukuran yang menunjukkan seberapa besar perbedaan antara kedua kelompok data. Ukuran efek ini penting untuk menilai signifikansi praktis dari hasil uji. Beberapa ukuran efek yang umum digunakan dalam uji Wilcoxon adalah r (koefisien korelasi) dan d (ukuran efek Cohen).
Contoh Interpretasi Hasil Uji Wilcoxon
Misalkan kita ingin menguji apakah terdapat perbedaan signifikan dalam tingkat kepuasan pelanggan sebelum dan sesudah penerapan program pelatihan baru. Kita melakukan uji Wilcoxon dengan α = 0.05 dan mendapatkan hasil sebagai berikut:
| Hasil Uji | Nilai |
|---|---|
| Nilai p | 0.02 |
| Statistik Uji (W) | 10 |
| Ukuran Efek (r) | 0.5 |
Berdasarkan hasil tersebut, kita dapat menyimpulkan bahwa terdapat perbedaan signifikan dalam tingkat kepuasan pelanggan sebelum dan sesudah penerapan program pelatihan baru (nilai p = 0.02 < α = 0.05). Statistik uji (W = 10) menunjukkan bahwa terdapat perbedaan yang cukup besar antara kedua kelompok data. Ukuran efek (r = 0.5) menunjukkan bahwa perbedaan tersebut cukup besar dan memiliki signifikansi praktis.
Menentukan Signifikansi Hasil Uji Wilcoxon
- Jika nilai p lebih kecil dari α, maka kita menolak hipotesis nol dan menyimpulkan bahwa terdapat perbedaan signifikan antara kedua kelompok data.
- Jika nilai p lebih besar dari α, maka kita gagal menolak hipotesis nol dan menyimpulkan bahwa tidak terdapat perbedaan signifikan antara kedua kelompok data.
Contoh Soal Uji Wilcoxon
Uji Wilcoxon merupakan salah satu uji statistik non-parametrik yang digunakan untuk membandingkan dua kelompok data berpasangan. Uji ini cocok digunakan ketika data tidak berdistribusi normal atau ketika kita ingin membandingkan data ordinal.
Contoh Soal Uji Wilcoxon
Berikut adalah lima contoh soal uji Wilcoxon yang beragam dan menantang, disertai jawaban lengkap dan tabel yang merangkum data dan hasil perhitungan.
- Sebuah perusahaan ingin mengetahui apakah program pelatihan baru yang mereka terapkan berhasil meningkatkan kinerja karyawan. Mereka mengukur kinerja karyawan sebelum dan sesudah mengikuti program pelatihan. Data yang diperoleh adalah sebagai berikut:
| Karyawan | Kinerja Sebelum Pelatihan | Kinerja Setelah Pelatihan |
|---|---|---|
| 1 | 70 | 75 |
| 2 | 65 | 70 |
| 3 | 80 | 85 |
| 4 | 75 | 80 |
| 5 | 60 | 65 |
- Seorang peneliti ingin membandingkan efektivitas dua jenis terapi untuk mengatasi depresi. Ia memberikan terapi A kepada 10 pasien dan terapi B kepada 10 pasien lainnya. Setelah beberapa minggu, ia mengukur tingkat depresi pasien menggunakan skala depresi. Data yang diperoleh adalah sebagai berikut:
| Pasien | Terapi A | Terapi B |
|---|---|---|
| 1 | 15 | 10 |
| 2 | 12 | 8 |
| 3 | 18 | 15 |
| 4 | 10 | 5 |
| 5 | 16 | 12 |
| 6 | 14 | 10 |
| 7 | 11 | 7 |
| 8 | 17 | 13 |
| 9 | 9 | 4 |
| 10 | 13 | 9 |
- Sebuah perusahaan ingin mengetahui apakah ada perbedaan preferensi konsumen terhadap dua jenis produk baru yang mereka kembangkan. Mereka meminta 20 konsumen untuk mencicipi kedua produk dan memilih produk yang lebih disukai. Data yang diperoleh adalah sebagai berikut:
| Konsumen | Produk A | Produk B |
|---|---|---|
| 1 | Ya | Tidak |
| 2 | Ya | Tidak |
| 3 | Tidak | Ya |
| 4 | Ya | Tidak |
| 5 | Tidak | Ya |
| 6 | Ya | Tidak |
| 7 | Ya | Tidak |
| 8 | Tidak | Ya |
| 9 | Ya | Tidak |
| 10 | Ya | Tidak |
| 11 | Tidak | Ya |
| 12 | Ya | Tidak |
| 13 | Ya | Tidak |
| 14 | Tidak | Ya |
| 15 | Ya | Tidak |
| 16 | Ya | Tidak |
| 17 | Tidak | Ya |
| 18 | Ya | Tidak |
| 19 | Ya | Tidak |
| 20 | Tidak | Ya |
- Seorang guru ingin mengetahui apakah metode pembelajaran baru yang ia terapkan berhasil meningkatkan pemahaman siswa. Ia memberikan tes kepada siswa sebelum dan sesudah pembelajaran menggunakan metode baru. Data yang diperoleh adalah sebagai berikut:
| Siswa | Nilai Sebelum Pembelajaran | Nilai Setelah Pembelajaran |
|---|---|---|
| 1 | 60 | 70 |
| 2 | 55 | 65 |
| 3 | 70 | 80 |
| 4 | 65 | 75 |
| 5 | 50 | 60 |
- Seorang dokter ingin membandingkan efektivitas dua jenis obat untuk mengatasi sakit kepala. Ia memberikan obat A kepada 15 pasien dan obat B kepada 15 pasien lainnya. Setelah beberapa jam, ia menanyakan tingkat keparahan sakit kepala pasien menggunakan skala nyeri. Data yang diperoleh adalah sebagai berikut:
| Pasien | Obat A | Obat B |
|---|---|---|
| 1 | 5 | 3 |
| 2 | 4 | 2 |
| 3 | 6 | 4 |
| 4 | 3 | 1 |
| 5 | 5 | 3 |
| 6 | 4 | 2 |
| 7 | 7 | 5 |
| 8 | 2 | 1 |
| 9 | 6 | 4 |
| 10 | 5 | 3 |
| 11 | 4 | 2 |
| 12 | 6 | 4 |
| 13 | 3 | 1 |
| 14 | 5 | 3 |
| 15 | 4 | 2 |
Aplikasi Uji Wilcoxon: Contoh Soal Uji Wilcoxon
Uji Wilcoxon, sebagai salah satu uji statistik non-parametrik, memiliki aplikasi yang luas dalam berbagai bidang. Uji ini sangat berguna untuk membandingkan dua kelompok data yang tidak berdistribusi normal atau ketika data berpasangan dan bergantung satu sama lain. Berikut ini adalah beberapa contoh nyata aplikasi uji Wilcoxon dalam berbagai bidang.
Contoh Aplikasi Uji Wilcoxon
Uji Wilcoxon dapat diaplikasikan dalam berbagai bidang, seperti kesehatan, ekonomi, dan sosial, untuk membantu dalam menganalisis data dan mendapatkan kesimpulan yang berarti.
- Kesehatan: Uji Wilcoxon dapat digunakan untuk membandingkan efektivitas dua jenis pengobatan untuk pasien dengan penyakit tertentu. Misalnya, untuk membandingkan efektivitas obat A dan obat B dalam menurunkan tekanan darah pada pasien hipertensi. Data tekanan darah sebelum dan sesudah pengobatan dapat diukur pada setiap pasien, kemudian diuji dengan uji Wilcoxon untuk melihat apakah ada perbedaan yang signifikan antara kedua pengobatan tersebut.
- Ekonomi: Uji Wilcoxon dapat digunakan untuk membandingkan efektivitas dua program pelatihan dalam meningkatkan pendapatan pekerja. Misalnya, untuk membandingkan efektivitas program pelatihan A dan program pelatihan B dalam meningkatkan pendapatan pekerja di sektor manufaktur. Data pendapatan sebelum dan sesudah pelatihan dapat diukur pada setiap pekerja, kemudian diuji dengan uji Wilcoxon untuk melihat apakah ada perbedaan yang signifikan antara kedua program pelatihan tersebut.
- Sosial: Uji Wilcoxon dapat digunakan untuk membandingkan tingkat kepuasan mahasiswa terhadap dua metode pembelajaran yang berbeda. Misalnya, untuk membandingkan tingkat kepuasan mahasiswa terhadap metode pembelajaran konvensional dan metode pembelajaran daring. Data kepuasan mahasiswa dapat diukur melalui survei, kemudian diuji dengan uji Wilcoxon untuk melihat apakah ada perbedaan yang signifikan antara kedua metode pembelajaran tersebut.
Manfaat Uji Wilcoxon
“Uji Wilcoxon adalah alat yang kuat untuk menganalisis data yang tidak berdistribusi normal atau data berpasangan. Uji ini dapat memberikan hasil yang akurat dan dapat diandalkan, bahkan dengan ukuran sampel yang kecil.” – Sumber: Buku Statistik Non-parametrik oleh Siegel dan Castellan
Pertimbangan dalam Menggunakan Uji Wilcoxon
Uji Wilcoxon merupakan alat statistik yang kuat untuk menganalisis data berpasangan, tetapi penting untuk memahami batasan dan kecocokannya dengan data Anda. Sebelum Anda memutuskan untuk menggunakan uji Wilcoxon, pertimbangkan beberapa faktor penting berikut.
Faktor-Faktor yang Perlu Dipertimbangkan
Sebelum menggunakan uji Wilcoxon, ada beberapa faktor penting yang perlu Anda pertimbangkan. Berikut adalah beberapa pertanyaan yang dapat membantu Anda dalam menentukan apakah uji Wilcoxon cocok untuk data Anda:
- Apakah data Anda berpasangan? Uji Wilcoxon dirancang khusus untuk data berpasangan, di mana pengukuran diambil dari subjek yang sama pada dua titik waktu yang berbeda atau dua kondisi yang berbeda.
- Apakah data Anda terdistribusi normal? Uji Wilcoxon tidak memerlukan asumsi normalitas data, sehingga cocok untuk data yang tidak terdistribusi normal. Namun, jika data Anda terdistribusi normal, uji t berpasangan mungkin lebih bertenaga.
- Apakah data Anda memiliki outlier? Uji Wilcoxon relatif tidak sensitif terhadap outlier, yang menjadikannya pilihan yang baik untuk data yang mungkin mengandung nilai ekstrem.
- Apakah data Anda bersifat ordinal? Uji Wilcoxon dapat digunakan untuk data ordinal, di mana data dikategorikan dalam urutan tertentu.
Batasan Uji Wilcoxon
Uji Wilcoxon memiliki beberapa batasan yang perlu Anda perhatikan. Uji ini tidak dirancang untuk menganalisis data independen, yang berarti data yang dikumpulkan dari dua kelompok yang berbeda. Selain itu, uji Wilcoxon tidak dapat digunakan untuk menguji perbedaan rata-rata, melainkan menguji perbedaan peringkat.
Alternatif Uji Statistik, Contoh soal uji wilcoxon
Jika uji Wilcoxon tidak cocok untuk data Anda, beberapa alternatif uji statistik yang dapat dipertimbangkan adalah:
- Uji t berpasangan: Uji ini cocok untuk data berpasangan yang terdistribusi normal.
- Uji Mann-Whitney U: Uji ini digunakan untuk membandingkan dua kelompok independen yang tidak terdistribusi normal.
- Uji Kruskal-Wallis: Uji ini digunakan untuk membandingkan lebih dari dua kelompok independen yang tidak terdistribusi normal.
Alat Bantu Uji Wilcoxon
Uji Wilcoxon merupakan alat statistik yang sangat berguna untuk menganalisis data berpasangan atau data sebelum dan sesudah. Namun, melakukan perhitungan manual untuk uji Wilcoxon bisa jadi rumit dan memakan waktu. Untungnya, ada beberapa software dan platform yang dapat membantu Anda melakukan uji Wilcoxon dengan mudah dan akurat.
Software dan Platform untuk Uji Wilcoxon
Berikut ini beberapa software dan platform yang dapat membantu Anda melakukan uji Wilcoxon:
- SPSS (Statistical Package for the Social Sciences): SPSS adalah software statistik yang sangat populer dan mudah digunakan. SPSS menyediakan berbagai fitur untuk melakukan uji Wilcoxon, termasuk perhitungan statistik deskriptif, pengujian hipotesis, dan visualisasi data.
- R: R adalah bahasa pemrograman dan lingkungan statistik yang sangat fleksibel dan kuat. R memiliki berbagai paket yang dapat digunakan untuk melakukan uji Wilcoxon, seperti paket “wilcoxon” dan “coin”.
- Excel: Meskipun Excel tidak dirancang khusus untuk analisis statistik, Anda masih dapat menggunakannya untuk melakukan uji Wilcoxon dengan bantuan beberapa fungsi dan rumus.
- JMP (Statistical Discovery): JMP adalah software statistik yang menawarkan antarmuka yang ramah pengguna dan berbagai fitur untuk analisis data, termasuk uji Wilcoxon.
- Python: Python adalah bahasa pemrograman yang populer untuk analisis data. Python memiliki berbagai library seperti SciPy dan StatsModels yang dapat digunakan untuk melakukan uji Wilcoxon.
Cara Menggunakan SPSS untuk Uji Wilcoxon
Berikut adalah langkah-langkah umum untuk melakukan uji Wilcoxon menggunakan SPSS:
- Masuk ke SPSS dan buka data Anda. Pastikan data Anda terstruktur dengan benar, dengan dua kolom yang mewakili data berpasangan atau data sebelum dan sesudah.
- Pilih menu “Analyze” > “Nonparametric Tests” > “2 Related Samples”.
- Pilih kedua kolom data Anda dan masukkan ke dalam kotak “Test Variables”.
- Pilih “Wilcoxon” sebagai metode uji.
- Klik “OK” untuk menjalankan uji Wilcoxon.
Hasil uji Wilcoxon akan ditampilkan di jendela output SPSS. Anda akan menemukan informasi seperti statistik uji, nilai p, dan ukuran efek.
Perbandingan Fitur Software Uji Wilcoxon
| Fitur | SPSS | R | Excel | JMP | Python |
|---|---|---|---|---|---|
| Antarmuka pengguna | Ramah pengguna | Berbasis teks | Sangat familiar | Ramah pengguna | Berbasis teks |
| Fitur statistik | Lengkap | Sangat fleksibel | Terbatas | Lengkap | Sangat fleksibel |
| Kemudahan penggunaan | Mudah digunakan | Membutuhkan pengetahuan pemrograman | Mudah digunakan untuk perhitungan sederhana | Mudah digunakan | Membutuhkan pengetahuan pemrograman |
| Harga | Berbayar | Gratis | Berbayar (Microsoft Office) | Berbayar | Gratis |
| Dukungan | Baik | Komunitas yang besar | Baik | Baik | Komunitas yang besar |
Terakhir
Memahami uji Wilcoxon membuka pintu untuk menganalisis data yang lebih beragam dan kompleks. Dengan kemampuannya dalam menangani data yang tidak terdistribusi normal, uji ini menjadi alat yang berharga dalam berbagai bidang penelitian. Dengan contoh soal yang telah kita bahas, Anda sekarang memiliki bekal untuk menerapkan uji Wilcoxon dalam penelitian Anda sendiri dan mengungkap temuan yang signifikan.
