Sejak 2010 · Mendukung 2 juta+ penggunaan alat setiap bulan
Sejak 2010
Tambahkan ke Chrome

Kotak Alat Saya

Mode Otomatis

Belum ada alat yang disimpan.

Tingkatkan ke Versi Premium
Alat terkait
Langkah berikutnya
Kalkulator Uji tKalkulator Uji Kruskal-Wallis
Situasi yang sama
Kalkulator Nilai PKalkulator Ukuran Efek
Alat lainnya
Kalkulator Uji Chi-SquareKalkulator Uji F dan Distribusi FKalkulator Uji Pasti FisherKalkulator Signifikansi Uji A/BKalkulator ANOVA
Beranda > Matematika > Statistik dan analisis data
 

Kalkulator Uji Mann-Whitney U

Tempel dua sampel independen. Dapatkan statistik Mann-Whitney U, nilai-p, ukuran efek, dan langkah jumlah peringkat.

Gratis 3× per hariTidak perlu mendaftarHasil instan
Kalkulator Uji Mann-Whitney UCoba sekarang — gratis ▼
Coba Dataset Contoh
Nilai Tes Efek Perlakuan Penilaian Produk Waktu Respons

Embed Kalkulator Uji Mann-Whitney U Widget

Tentang Kalkulator Uji Mann-Whitney U

Kalkulator Uji Mann-Whitney U adalah alat statistik komprehensif untuk membandingkan dua sampel independen menggunakan uji nonparametrik Mann-Whitney U (juga dikenal sebagai uji jumlah peringkat Wilcoxon). Kalkulator ini menyediakan statistik U, skor-z, nilai-p, ukuran efek, perhitungan langkah demi langkah, dan visualisasi interaktif untuk membantu Anda memahami dan menafsirkan hasil Anda.

Apa itu Uji Mann-Whitney U?

Uji Mann-Whitney U adalah uji statistik nonparametrik yang digunakan untuk menentukan apakah dua sampel independen berasal dari distribusi yang sama. Tidak seperti uji-t sampel independen, uji ini tidak mengasumsikan distribusi normal data, membuatnya ideal untuk:

Uji ini bekerja dengan meranking semua observasi dari kedua sampel bersama-sama, kemudian membandingkan jumlah peringkat untuk setiap sampel. Jika satu sampel cenderung memiliki peringkat yang lebih tinggi, ini menunjukkan populasi berbeda.

Rumus Mann-Whitney U

Statistik U
$$U_1 = n_1 n_2 + \frac{n_1(n_1 + 1)}{2} - R_1$$ $$U_2 = n_1 n_2 + \frac{n_2(n_2 + 1)}{2} - R_2$$ $$U = \min(U_1, U_2)$$

Di mana:

Skor-Z (untuk sampel besar)
$$z = \frac{U - \mu_U}{\sigma_U}$$ $$\mu_U = \frac{n_1 n_2}{2}$$ $$\sigma_U = \sqrt{\frac{n_1 n_2 (n_1 + n_2 + 1)}{12}}$$

Cara Menggunakan Kalkulator Ini

  1. Masukkan data Sampel 1: Masukkan nilai numerik grup pertama Anda, dipisahkan oleh koma, spasi, atau jeda baris (misalnya, kelompok kontrol).
  2. Masukkan data Sampel 2: Masukkan nilai grup kedua Anda (misalnya, kelompok perlakuan). Pastikan sampel independen.
  3. Pilih parameter uji: Pilih hipotesis alternatif (dua arah atau satu arah) dan presisi desimal.
  4. Hitung: Klik tombol untuk melihat statistik U, nilai-p, ukuran efek, dan interpretasi terperinci.
  5. Tinjau hasil: Periksa visualisasi dan rincian langkah demi langkah untuk memahami analisis.

Menafsirkan Hasil

Statistik U

Statistik U mewakili berapa kali nilai dari satu sampel mendahului (lebih kecil dari) nilai dari sampel lain ketika semua nilai diranking bersama. Nilai U yang lebih kecil menunjukkan perbedaan yang lebih besar antara sampel.

Nilai-P

Ukuran Efek (Korelasi Rank-Biserial)

Ukuran efek membantu menafsirkan signifikansi praktis dari hasil Anda:

Efek Kecil

|r| < 0,3: Perbedaan praktis minimal antara grup

Efek Sedang

0,3 ≤ |r| < 0,5: Perbedaan praktis sedang

Efek Besar

|r| ≥ 0,5: Perbedaan praktis substansial

Kapan Menggunakan Uji Mann-Whitney U vs Uji-T

KriteriaUji Mann-Whitney UUji-T Independen
Distribusi dataTidak ada persyaratan normalitasMemerlukan distribusi normal
Ukuran sampelBekerja baik dengan sampel kecilMemerlukan n > 30 per grup idealnya
Jenis dataOrdinal atau berkelanjutanHanya berkelanjutan
OutlierRobust terhadap outlierSensitif terhadap outlier
KekuatanSedikit kurang kuatLebih kuat ketika asumsi terpenuhi

Asumsi Uji Mann-Whitney U

Pertanyaan yang Sering Diajukan

Bagaimana cara melaporkan uji Mann-Whitney U sesuai gaya APA?

Laporkan median kedua grup, U, z, nilai-p, dan ukuran efek. Contoh: nilai pada grup perlakuan (Mdn = 82) secara signifikan lebih tinggi daripada grup kontrol (Mdn = 76), U = 12.5, z = -2.31, p = .021, r = .52. Kalkulator menyusun kalimat ini berdasarkan data dan nama grup Anda, siap disalin.

Mengapa nilai-p saya berbeda dari SPSS atau R?

Setiap perangkat lunak menghitung nilai-p Mann-Whitney dengan cara berbeda: menggunakan distribusi eksak U atau pendekatan normal, dengan atau tanpa koreksi kontinuitas serta koreksi untuk nilai yang sama. Kalkulator menampilkan nilai-p dari tiap metode berdampingan dan menjelaskan perangkat lunak mana yang menggunakannya, sehingga Anda dapat mencocokkan hasilnya.

Apa itu uji Mann-Whitney U?

Uji Mann-Whitney U (juga disebut uji jumlah peringkat Wilcoxon) adalah uji statistik nonparametrik yang digunakan untuk membandingkan dua sampel independen untuk menentukan apakah mereka berasal dari distribusi yang sama. Ini adalah alternatif untuk uji-t sampel independen ketika data tidak memenuhi asumsi normalitas. Uji ini membandingkan peringkat nilai daripada nilai itu sendiri.

Kapan saya harus menggunakan uji Mann-Whitney U?

Gunakan uji Mann-Whitney U ketika: (1) Anda memiliki dua sampel independen untuk dibandingkan, (2) Data paling tidak ordinal (dapat diranking), (3) Data melanggar asumsi normalitas yang diperlukan untuk uji-t, (4) Anda memiliki ukuran sampel kecil di mana normalitas tidak dapat diverifikasi, atau (5) Anda bekerja dengan data yang diranking atau ordinal daripada pengukuran berkelanjutan.

Bagaimana cara saya menginterpretasi hasil uji Mann-Whitney U?

Interpretasikan hasil dengan memeriksa nilai-p: jika p < 0,05 (atau tingkat signifikansi pilihan Anda), tolak hipotesis nol dan simpulkan sampel berbeda secara signifikan. Statistik U mewakili berapa kali nilai dari satu sampel mendahului nilai dari sampel lain ketika semua nilai diranking bersama. Ukuran efek (korelasi rank-biserial) menunjukkan besarnya perbedaan.

Apa perbedaan antara uji Mann-Whitney U dan uji signed-rank Wilcoxon?

Uji Mann-Whitney U membandingkan dua sampel INDEPENDEN (subjek berbeda di setiap grup), sementara uji signed-rank Wilcoxon membandingkan dua sampel TERKAIT (subjek yang sama diukur dua kali, seperti sebelum/sesudah). Gunakan Mann-Whitney U ketika grup tidak terkait, dan signed-rank Wilcoxon ketika grup berpasangan.

Apa itu ukuran efek dalam uji Mann-Whitney U?

Ukuran efek untuk uji Mann-Whitney U biasanya dilaporkan sebagai korelasi rank-biserial (r), dihitung sebagai r = 1 - (2U)/(n1*n2). Berkisar dari -1 hingga +1, di mana: |r| < 0,3 menunjukkan efek kecil, 0,3 ≤ |r| < 0,5 menunjukkan efek sedang, dan |r| ≥ 0,5 menunjukkan efek besar.

Apa asumsi dari uji Mann-Whitney U?

Uji Mann-Whitney U mengasumsikan: (1) Independensi - observasi dalam setiap sampel dan antar sampel independen, (2) Data ordinal - nilai dapat diranking secara bermakna, (3) Bentuk serupa - kedua populasi memiliki bentuk distribusi yang sama (meskipun tidak harus normal), (4) Pengambilan sampel acak - sampel diambil secara acak dari populasi masing-masing.

Bagaimana cara membandingkan penilaian dari dua kelompok independen dengan uji Mann-Whitney?

Masukkan penilaian tiap kelompok sebagai sampel terpisah dan pertahankan setiap pengamatan dalam kelompok asalnya. Misalnya, jika lima pelanggan menilai Produk A dan enam pelanggan lain menilai Produk B, masukkan lima dan enam penilaian secara terpisah, lalu pilih arah hipotesis yang sesuai dengan pertanyaan Anda. Uji ini memberi peringkat pada seluruh pengamatan secara bersamaan, sehingga dapat membandingkan penilaian ordinal tanpa mengasumsikan bahwa selisih antarlevel penilaian sama. Pengamatan di kedua kelompok harus independen.

Apa yang harus saya lakukan jika kedua kelompok memiliki banyak skor yang sama?

Pertahankan nilai yang berulang dalam data; jangan menghapus atau mengubahnya agar setiap skor menjadi unik. Uji Mann-Whitney memberikan peringkat rata-rata untuk pengamatan yang nilainya sama, dan nilai yang sama dapat memengaruhi perhitungan uji. Jika hampir semua pengamatan memiliki skor yang sama, data hanya memberi sedikit informasi untuk membedakan kelompok, jadi tafsirkan hasilnya dengan hati-hati. Laporkan ukuran sampel dan distribusi skor bersama hasil uji, terutama untuk sampel kecil.

Kapan saya sebaiknya memilih uji Mann-Whitney satu arah?

Pilih hipotesis alternatif satu arah hanya jika arah pertanyaan penelitian sudah ditentukan sebelum Anda melihat hasilnya. Misalnya, Anda mungkin ingin menguji apakah kelompok perlakuan cenderung memiliki skor lebih tinggi daripada kelompok kontrol. Jika perbedaan yang berarti pada arah mana pun penting, gunakan uji dua arah. Memilih opsi satu arah setelah melihat kelompok mana yang skornya lebih tinggi dapat membuat bukti terlihat lebih kuat daripada yang didukung analisis awal.

Sumber Daya Tambahan

Kutip konten, halaman, atau alat ini sebagai:

"Kalkulator Uji Mann-Whitney U" di https://MiniWebtool.com/id/kalkulator-uji-mann-whitney-u/ dari MiniWebtool, https://MiniWebtool.com/

by miniwebtool team. Updated: Jan 15, 2026

Statistik dan analisis data:

Pemecah matematikaApa yang ingin dihitung?

Pemecah matematika

Contoh
Lihat contoh ekspresi

Pilih contoh, ubah angka, lalu selesaikan. log berbasis 10; ln adalah logaritma natural.

Bilangan dan faktor

Pecahan dan pembagian

Pangkat, akar dan logaritma

Aljabar dan persamaan

Kalkulus

Geometri dan trigonometri

Alat populer dan terbaru:

Kalkulator Ukuran Sampel Tes A/BKalkulator Uji Konvergensi DeretKalkulator Tes yang Dapat DibagiLihat semua →
Beranda > Matematika > Statistik dan analisis data > Kalkulator Uji Mann-Whitney U