Sebelum membaca lebih lanjut, saya ingin menjelaskan bahwa kenapa saya menggunakan homogenitas marginal? sebab saya menggunakan data ordinal. dan homogenitas marginal adalah hitungan homogenitas secara non parametrik.
tadinya, saya meyakini bahwa likert adalah skala ordinal. tapi ternyata banyak ahli yang menganggap bahwa angka pada likert itu secara kumulatif bisa dianggap sebagai angka kuantitatif.
sedangkan untuk uji homogenitas secara parametrik (data kuantitatif interval atau rasio), umumnya menggunakan uji homogenitas Levene's.
Langkah Menghitung Menggunakan SPSS IBM 20
siapkan data yang ingin diuji homogenitasnya, dalam SPSS. kali ini, saya menggunakan SPSS 20 IBM. mungkin agak sedikit berbeda jika anda menggunakan versi-versi sebelumnya. silahkan langsung berdiskusi di komentar.1. Klik Analyze - Non Parametric Test - Legacy Dialogs - 2 Related Sample
2. Tandai Variabel yang ingin diukur, dan pindahkan ke kotak TEST PAIR LIST
Aktifkan MARGINAL HOMOGENEITY, dengan memberikannya tanda centang
3. Klik OK, maka akan muncul tabel hasil penghitungan statistik oleh SPSS.
Cara Membaca Nilai Hitung Hasil Uji Homogenitas
dengan menggunakan hasil tabel tadi, lihat nilai pada baris Asymp. Sig. (2-tailed)
kaidahnya adalah: jika p > 0.05, maka data dinilai homogen
berdasarkan hitungan saya, maka data saya tidak homogen. artinya apa? lihat penjelasan di bawah ya. karena, saya sebenarnya bukan menggunakan data yang tepat!
Fungsi Uji Homogenitas
uji homogenitas digunakan untuk menguji apakah kedua kelompok data yang kita gunakan memiliki varians yang relatif sama (homogen).
artinya, jika data kita homogen, maka perbedaan uji statistik pada penelitian kita, memang benar terjadi akibat perbedaan antar kelompok data. bukan karena perbedaan di dalam kelompok data.
sebagai contoh, jika anda meneliti perbedaan kreativitas pada kelompok kontrol dan kelompok eksperimen, maka harus dipastikan bahwa memang sebaran nilai kreativitas pada kedua kelompok tersebut adalah relatif sama atau homogen.
jangan sampai, kelompok kontrol saya adalah berisi hanya orang-orang yang memiliki kreativitas rendah. sedangkan kelompok eskperimennya, terdiri dari orang-orang yang kreativitasnya ada yang sangat tinggi, dan ada yang sangat rendah. rentang variansnya terlalu lebar, terlalu jomplang.
kemudian anda mengatakan bahwa eksperimen saya signifikan, karena kelompok kontrol memiliki rerata kreativitas yang rendah, dibanding dengan kelompok eksperimen.
tentu ini keliru kan?
jika varians data anda tidak homogen pada kedua kelompok tersebut, maka perbedaan nilai uji hipotesis anda, bisa jadi lebih disebabkan oleh VARIASI DALAM KELOMPOK EKSPERIMEN. bukan PERBEDAAN ANTAR KELOMPOK.
contoh gambaran perbandingan kelompok yang homogen
sebagai contoh, saya ingin meneliti eksperimental pengaruh metode mengajar dengan gaya tertentu.yang disebut homogen adalah jika di kelompok kontrol ada 5 orang cerdas, dan 5 orang biasa.
sedangkan di kelompok eksperimen juga ada 5 orang cerdas, dan 5 orang biasa.
jika anda memiliki kelompok eksperiman 10 orang cerdas,
dan kelompok kontrolnya 10 orang biasa,
maka tentu akan keliru jika anda mengatakan: "hasil eksperimen saya membuktikan bahwa metode pengajaran saya berhasil, sebab ada hasil signifikan". signifikansi hipotesis itu bukan karena berhasilnya metode tersebut, tapi karena memang anak-anak subjek penelitiannya memang orang cerdas :D
atau jika anda menggunakan kelompok kontrol berisi 8 orang cerdas, 2 orang biasa
dan kelompok eksperimen berisikan 8 orang biasa, dan 2 orang cerdas.
maka, bisa jadi metode belajar anda dianggap tidak berhasil, karena perkembangannya tidak signifikan. padahal, itu disebabkan karena kelompok data anda tidak homogen.
bisa dimengerti?
Aturan Hitung Uji Homogenitas yang BENAR
1. data harus berdistribusi normal2. yang anda uji homogenitasnya adalah ANTARA KELOMPOK EKSPERIMEN DAN KONTROL. pastikan bahwa kedua kelompok tersebut memiliki rentang varians yang sama.
3. yang anda uji adalah hasil PRE-TEST.
btw, hasil hitung saya tadi menandakan TIDAK HOMOGEN. kenapa? sebab yang saya hitung tadi adalah hasil pretest dan hasil postest. berdasarkan hasil tersebut, berarti ada perbedaan antara post-test dan pre-test.
Kenapa Data Tidak Homogen?
biasanya karena proses sampling yang salah. bisa jadi juga karena penyebaran (pembagian kelompok eksperimen dan kontrol) yang kurang baik. ini terjadi karena biasanya kita melakukan teknik random sampling. atau menggunakan purposive sampling tanpa memperhatikan stratifikasi dan varian di dalam kelompok.Bagaimana Jika Data Saya Tidak Homogen?
jika sampel anda tidak homogen, maka gunakan uji hipotesis yang non-parametrik.semoga bermanfaat :)
