Tutorial R   »   Statistik Nonparametrik   ›  Uji U Mann Whitney dalam Pemrograman R

Uji Mann Whitney

Uji U Mann Whitney dalam Pemrograman R

Uji U Mann-Whitney merupakan uji statistik nonparametrik untuk dua sampel yang independen. Untuk melakukan Uji Mann-Whitney dalam R, kita dapat gunakan fungsi wilcox.test().

Uji U Mann-Whitney atau dikenal juga dengan Uji Wilcoxon dua sampel independen (unpaired two-samples Wilcoxon test atau Wilcoxon rank sum test) merupakan uji statistik nonparametrik untuk dua sampel yang independen.

Uji ini digunakan sebagai alternatif ketika uji t dalam statistik parametrik tidak dapat dipakai karena tidak terpenuhinya asumsi yang diharuskan dalam uji t.

Karena Uji U Mann Whitney ini termasuk Uji Wilcoxon untuk dua sampel independen, maka untuk melakukan uji ini pada R, kita dapat gunakan fungsi wilcox.test().

                
                  wilcox.test(x, …)
                  # S3 method for default
                  wilcox.test(x, y = NULL,
                              alternative = c("two.sided", "less", "greater"),
                              mu = 0, paired = FALSE, exact = NULL, correct = TRUE,
                              conf.int = FALSE, conf.level = 0.95, …)
                  # S3 method for formula
                  wilcox.test(formula, data, subset, na.action, …)
                
              

Argumen:

Untuk mendapatkan keterangan lebih lanjut, silahkan baca dokumentasinya di R dengan menjalankan perintah ?wilcox.test().

Contoh Soal:

Sebuah perusahaan yang bergerak dalam penjualan komputer ingin mengetahui apakah para salesmannya membutuhkan training guna peningkatan kinerjanya.

Untuk itu, kepada sekelompok salesman diberikan training Salesmanship, kemudian kinerja mereka dibandingkan dengan salesman lainnya yang tidak diberi training.

Berikut adalah hasil kedua kelompok tersebut (angka dalam unit komputer terjual dalam sebulan).

Dari data yang diperoleh di atas, ujilah apakah terdapat perbedaan penjualan antara salesman yang diberi training dengan yang tidak diberi training.

(Contoh soal diambil dari buku Menguasai SPSS Versi 25 karya Singgih Santoso, 2018)

Pembahasan:

                
                  # Input data
                  tanpaTraining <- c(20, 23, 25, 14, 16, 24, 10, 23, 17, 29, 20, 16, 22, 18)
                  training <- c(30, 32, 35, 25, 27, 21, 36, 24, 29)
                  
                  # Uji U Mann Whitney atau Wilcoxon untuk Dua Sampel Independen
                  wilcox.test(tanpaTraining, training, paired = FALSE, exact = TRUE)
                  
                  Output:
                    Wilcoxon rank sum test with continuity correction

                  data:  tanpaTraining and training
                  W = 11.5, p-value = 0.001293
                  alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0
                
              

Dari hasil di atas, kita peroleh p-value untuk Uji U Mann Whitney adalah 0.001293. Nilai ini lebih kecil dari tingkat signifikansi uji 0.05 sehingga tolak hipotesis nol. Jadi, dapat disimpulkan bahwa sales tanpa training dan dengan training adalah berbeda secara nyata. Dengan demikian, keputusan perusahaan untuk memberikan training bagi salesmannya adalah keputusan yang tepat karena pemberian training akan meningkatkan penjualan komputer dari para salesmannya.