Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

ANALISIS VARIANSI (ANAVA).  bahwa sampel harus berasal dari populasi yang terdistribusikan atau terbesar secara normal, hal ini lebih dikenal dengan.

Presentasi serupa


Presentasi berjudul: "ANALISIS VARIANSI (ANAVA).  bahwa sampel harus berasal dari populasi yang terdistribusikan atau terbesar secara normal, hal ini lebih dikenal dengan."— Transcript presentasi:

1 ANALISIS VARIANSI (ANAVA)

2  bahwa sampel harus berasal dari populasi yang terdistribusikan atau terbesar secara normal, hal ini lebih dikenal dengan konsep asumsi normalitas,  nilai-nilai varian dalam kelompok-kelompok sampel harus menunjukkan adanya homogenitas, atau lebih dikenal asumsi homogenitas  bahwa sampel harus berasal dari populasi yang terdistribusikan atau terbesar secara normal, hal ini lebih dikenal dengan konsep asumsi normalitas,  nilai-nilai varian dalam kelompok-kelompok sampel harus menunjukkan adanya homogenitas, atau lebih dikenal asumsi homogenitas

3  Sebagai mana ditunjukkan oleh namanya, Anava selalu berkaitan dengan angka-angka variasi yang disebut dengan varian  Prosedur penghitungannya menggunakan dasar- dasar seperti yang diterapkan pada analisis varian 1 jalur, akan tetapi pada anava 2 jalur terdapat variasi interaksi antar variabel.  Sebagai mana ditunjukkan oleh namanya, Anava selalu berkaitan dengan angka-angka variasi yang disebut dengan varian  Prosedur penghitungannya menggunakan dasar- dasar seperti yang diterapkan pada analisis varian 1 jalur, akan tetapi pada anava 2 jalur terdapat variasi interaksi antar variabel.  Dasar pemikiran umum Anava adalah bahwa nilai varian total (total variance) pada populasi dalam suatu pengamatan (eksperimen) dapat dianalisis menjadi 2 sumber, yaitu varian antar kelompok (between group variance) dan varian dalam kelompok (within group variance)

4  Skor varian antar kelompok akan dijadikan pembilang atau nominator sedangkan skor varian dalam kelompok dimasukkan dalam penyebut atau denominator.  Disamping memiliki fungsi sebagai alat untuk melakukan uji beda, Anava juga dapat digunakan untuk mengadakan estimasi dan juga untuk menguji homogenitas data

5 ANAVA 2 JALUR

6 (JK)

7 Rumus: JK A = Di mana: A = Kelompok A ke … n = Jumlah subjek dalam kelompok N = Jumlah subjek total

8 Rumus: JK B = Di mana: B = Kelompok B ke … n = Jumlah subjek dalam kelompok N = Jumlah subjek total

9 Rumus: JK AB = Di mana: AB = Kelompok AB ke … n = Jumlah subjek dalam kelompok N= Jumlah subjek total

10 Rumus: JK Tot = Di mana: N = Jumlah subjek total

11 Rumus: JK Dal = JK Tot – JK A - JK B - JK AB

12 (db)

13 Rumus: db A = a – 1 db B = b – 1 db AB = (db a )(db b ) db Tot = N – 1 db Dal = N - ab Di mana: a = Jumlah Kelompok A b = Jumlah Kelompok B N = Jumlah Subjek total

14 (MK)

15 Rumus: MK A = MK B = MK AB = MK Dal =

16 Rumus: F o A = F o B = F o AB =

17 Sumber VariasidbJKMKFo Ft 5%1% Antar A (A)a-1 …… Antar B (B)b-1 …… Inter AB (AB) (db A )(db B ) …… Dalam (Dal)N-ab --- Total (Tot)N-1 ----

18 Dari data di bawah ini, lakukan uji F untuk mengetahui perbedaan penurunan tingkat depresi berdasarkan dosis obat yang diberikan dan jenis kelamin pasien. Tabel penurunan tingkat depresi Dari data di bawah ini, lakukan uji F untuk mengetahui perbedaan penurunan tingkat depresi berdasarkan dosis obat yang diberikan dan jenis kelamin pasien. Tabel penurunan tingkat depresi A1A2A3 B1 131623 172021 171918 152217 20 B2 141621 161718 141518 151619 17 Di mana: A = Dosis obat yang diberikan A1 = 0,1 mg/kg A2 = 0,3 mg/kg A3 = 0,5 mg/kg B = Jenis Kelamin B1 = Laki=laki B2 - Perempuan

19 DALAM ANAVA 2 JALUR

20 A1A2A3 B1 131623 172021 171918 152217 20 B2 141621 161718 141518 151619 17 A = Dosis obat yang diberikan A1 = 0,1 mg/kg A2 = 0,3 mg/kg A3 = 0,5 mg/kg

21 A1A2A3 B1 131623 172021 171918 152217 20 B2 141621 161718 141518 151619 17 B = Jenis Kelamin B1 = Laki=laki B2 - Perempuan

22 A1A2A3 B1 131623 172021 171918 152217 20 B2 141621 161718 141518 151619 17 A1B1 = 0,1 mg/kg, laki-laki A1B1 = 0,1 mg/kg, perempuan A2B2 = 0,3 mg/kg, laki-laki A2B2 = 0,3 mg/kg, perempuan A3B3= 0,5 mg/kg, laki-laki A3B3= 0,5 mg/kg, perempuan

23 1. Cari Jumlah Kuadrat a. JK Antar Kelompok A JK A

24 ..JK Antar Kelompok A JK A

25 1. Cari Jumlah Kuadrat b. JK Antar Kelompok B JK B

26 ..JK Antar Kelompok B JK B

27 1. Cari Jumlah Kuadrat c. JK Interaksi AB JK AB

28 ..JK Interaksi AB JK AB

29 d. JK Total JK Tot

30 e. JK Dalam JK Dal = JK Tot – JK A – JK B – JK AB = 167,2 – 68,6 – 16,133 – 5,267 = 77,2

31 2. Cari Derajat Kebebasan db A = a – 1 = 3 – 1 = 2 db B = b – 1 = 2 – 1 = 1 db AB = (db a )(db b )= (2)(1) = 2 db Tot = N – 1= 30 – 1 = 29 db Dal = N – ab= 30 – (3.2) = 30 – 6 = 24

32 3. Cari Mean Kuadrat MK A = MK B = MK AB = MK Dal =

33 4. Cari F rasio Rumus: F o A = F o B = F o AB =

34

35

36

37

38 Untuk F 5% (tabel alpha = 0,05) F A = Lihat baris pada angka 24 (sesuai db dal ) dan kolom pada angka 2 (sesuai db A ) diperoleh F5% = 3,403 F B = Lihat baris pada angka 24 (sesuai db dal ) dan kolom pada angka 1 (sesuai db B ) diperoleh F5% = 4,260 F AB = Lihat baris pada angka 2 (sesuai db AB ) dan kolom pada angka 24 (sesuai db dal ) diperoleh F5% = 19,45

39 Untuk F 1% (tabel alpha = 0,01) F A = Lihat baris pada angka 24 (sesuai db dal ) dan kolom pada angka 2 (sesuai db A ) diperoleh F1% = 5,614 F B = Lihat baris pada angka 24 (sesuai db dal ) dan kolom pada angka 1 (sesuai db B ) diperoleh F1% = 7,823 F AB = Lihat baris pada angka 2 (sesuai db AB ) dan kolom pada angka 24 (sesuai db dal ) diperoleh F1% = 99,466

40 Masukkan nilai-nilai yang telah diperoleh ke dalam tabel ringkasan anava seperti berikut ini: Tabel ringkasan anava Sumber Variasi dbJKMKFoFtabel F 5% F 1% Antar A(A)268,634,3 10,6333,4035,614 Antar B (B)16,133 5,0164,2607,823 Inter AB (AB)25,2672,633 0,81919,4599,466 Dalam (Dal)2477,23,217 --- Total (Tot)29167,2----

41 Kaidah :F o > F 5%  signifikan F o > F 1%  sangat signifikan F o < F 5%  tidak signifikan

42 Untuk membuat kesimpulan, bandingkan F dari hasil perhitungan (F o ) dengan F dari tabel (F tabel )untuk taraf signifikansi 0,05 atau 5% terlebih dahulu untuk mengetahui ada perbedaan yang signifikan atau tidak. Untuk mendapatkan taraf kepercayaan yang lebih tinggi (sangat signifikan), bandingkan lagi F dari hasil perhitungan (F o ) dengan F dari tabel (F tabel )untuk taraf signifikansi 0,01 atau 1%. Namun apabila ternyata F o < F 1% pembuatan kesimpulan didasarkan pada F 5% saja.

43 1. Ada Perbedaan yang sangat signifikan (Fo=10,663 > Ft1%=5,614) antara penurunan tingkat depresi berdasarkan dosis obat yang diberikan. Subjek- subjek dalam kelompok yang menerima dosis obat 0,5 mg/kg mengalami penurunan tingkat depresi yg lebih tinggi daripada subjek subjek yang menerima dosis obat 0,1 mg/kg dan 0,3 mg/kgdetik. 2. Ada perbedaan yang signifikan (Fo=5,016>Ft1%=4,2) antara penurunan tingkat depresi berdasarkan jenis kelamin. Pasien Perempuan mengalami penurunan tingkat depresi yang lebih tinggi daripada pasien laki-laki.

44 3. Tidak ada interaksi (Fo= 0,819 { "@context": "http://schema.org", "@type": "ImageObject", "contentUrl": "http://images.slideplayer.info/1884393/7/slides/slide_43.jpg", "name": "3.", "description": "Tidak ada interaksi (Fo= 0,819


Download ppt "ANALISIS VARIANSI (ANAVA).  bahwa sampel harus berasal dari populasi yang terdistribusikan atau terbesar secara normal, hal ini lebih dikenal dengan."

Presentasi serupa


Iklan oleh Google