ReStat LogoReStat
JasaPortfolioHargaArtikel
Kembali ke Artikel
Interpretasi Hasil

Interpretasi One Way ANOVA SPSS: Baca Output & Hasilnya

Kadek Aris S.Tr.Stat
24 Maret 2023
3 min read

Interpretasi Uji One Way Anova

Langkah-langkah analisis Anova di cara uji One Way ANOVA di SPSS telah membuat Anda mengetahui cara mendapatkan output anova satu arah dengan SPSS. Sebelum membaca interpretasinya, pastikan Anda memahami pengertian dan rumus ANOVA terlebih dahulu. Lalu, apa arti dari output tersebut? Apa artinya? Bagaimana cara membacanya?

Pertama kita harus memahami hipotesis yang akan di jawab oleh uji anova satu arah. Hipotesis uji anova satu arah sebagai berikut:

H0 : rata-rata antara kelompok satu dan kelompok lainnya tidak memiliki  perbedaan (P-value > 0.05)

H1 : minimal terdapat satu kelompok yang memiliki rata-rata yang berbeda dibandingkan dengan kelompok lainnya (P-value < 0.05)

Cara Membaca Tabel Anova

Pada output SPSS akan ditampilkan hasil sebagai berikut

1. Statistik Deskriptif

Sebelum kita membahas lebih lanjut hasil uji anova, pertama kita harus menganalisa karakteristik dari data yang kita analisis. Karakteristik umum yang bisa kita analisa adalah rata-rata nilai ujian pada setiap metode pembelajaran. Hal ini dilakukan untuk mengetahui indikasi awal besar kecilnya perbedaan rata-rata pada setiap metode pembelajaran.

interpretasi uji anova spss

Rata-rata nilai ujian pada  kelas dengan metode pembelajaran 1 adalah 74.6, sedangkan metode pembelajaran 2 adalah  83.77 serta metode pembelajaran 3 adalah 91.94. 

Dari hasil analisa deskriptif ini, artinya terdapat perbedaan nilai ujian pada setiap metode pembelajaran. Untuk mengetahui perbedaannya signifkan atau tidak, maka kita perlu mengujinya menggunakan Anova. Sebelum pengujian Anova, data yang di analisis harus memenuhi syarat dari uji Anova.

2. Uji Asumsi Anova

Tabel Test of Homogeinity of Variances 

interpretasi uji anova spss

Berdasarkan tabel di atas dapat dilihat bahwa nilai p-value adalah 0.115 atau lebih besar dari nilai  alpha 5%. Dengan demikian dapat ditarik kesimpulan dengan tingkat signifikansi alpha 5% maka  dapat dikatakan bahwa varians nilai ujian pada ketiga kelas adalah sama. 

Dapat disimpulkan bahwa data yang kita analisis memenuhi asumsi uji Anova, sehingga kita bisa melanjutkan ke pengujian Anova.

Uji One Way Anova

interpretasi uji anova spss

Berdasarkan tabel Anova di atas dilihat nilai p-value adalah 0.000 atau lebih kecil dari alpha 5%.  Dengan demikian keputusan pengujian adalah tolak H0 yaitu minimal terdapat satu kelas yang  memiliki rata-rata nilai ujian yang berbeda dibandingkan dengan kelas lainnya atau dapat  dikatakan terdapat perbedaan nilai rata-rata nilai ujian yang signifikan antara kelas dengan  metode pembelajaran 1, metode pembelajaran 2 dan metode pembelajaran 3.

---

> Butuh bantuan mengolah data untuk skripsi atau tesis? Tim Restat siap membantu — konsultasi gratis sekarang.

Butuh Bantuan Analisis Data?

Gratis konsultasi 30 menit dengan ahli statistik kami

Previous Article

Uji ANOVA: Pengertian, Rumus & Contoh Analisis SPSS

Next Article

Cara Uji One Way ANOVA di SPSS: Langkah + Interpretasi

Table Of Contents

1
Interpretasi Uji One Way Anova
2
Cara Membaca Tabel Anova

Related Posts

Interpretasi Hasil

Interpretasi Chi Square SPSS: Cara Baca Hasilnya

24 Mar 2023
Interpretasi Hasil

Cara Baca Output Regresi Logistik SPSS + Contoh

24 Mar 2023
Interpretasi Hasil

Cara Membaca Output AMOS: Panduan Hasil SEM Lengkap

23 Mar 2023
Interpretasi Hasil

Cara Baca Output SmartPLS: Panduan Lengkap PLS-SEM

23 Mar 2023
Interpretasi Hasil

Interpretasi Korelasi Pearson SPSS: Tabel & Contoh

22 Mar 2023
ReStat LogoReStat

Jasa olah data statistik terpercaya untuk mahasiswa dan peneliti Indonesia. SPSS, SmartPLS, Lisrel, Regresi, SEM, dan lebih banyak lagi.

Tautan
  • Jasa Olah Data
  • Service Agreement
  • FAQ
  • Kebijakan Privasi
  • Syarat & Ketentuan
  • Kebijakan Refund
Kontak
+62 852 182 896 39
Jl. Ayub, Kecamatan Jatinegara,
Kota Jakarta Timur, DKI Jakarta 13330

© 2026 ReStat. All rights reserved.