ANALISIS VARIANSI (ANOVA)

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
PENGUJIAN HIPOTESIS Pertemuan 10.
Advertisements

Distribusi Chi Kuadrat, t dan F
II. Pengujian rata-rata k populasi
PENGUJIAN HIPOTESIS SAMPEL KECIL
Analisis Variansi.
Analisis Variansi Satu Arah
ANALISIS VARIANSI (ANOVA)
Analisis Variansi.
ANALISIS VARIANSI.
VI. ESTIMASI PARAMETER Estimasi Parameter : Metode statistika yang berfungsi untuk mengestimasi/menduga/memperkirakan nilai karakteristik dari populasi.
PENGUJIAN HIPOTESIS Pertemuan 11.
Praktikum Statistika Pertemuan 8
Rancangan Acak Kelompok
UJI HOMOGINITAS VARIANS
ANOVA Dr. Srikandi Kumadji, MS.
Percobaan satu faktor (single factor exp.)
1 Pertemuan 17 Pengujian hipotesis regresi Matakuliah: I0174/Analisis regresi Tahun: 2005 Versi: 1.
Analisis Ragam (ANOVA)
ANALISIS RAGAM (VARIANS)
Rancangan Acak Lengkap (RAL) (Completely Randomized Design)
Kuliah ke 9 ESTIMASI PARAMETER SATU POPULASI
MODUL XII ANALISIS RAGAM KLASIFIKASI DUA ARAH DENGAN INTERAKSI
Bio Statistika Jurusan Biologi 2014
MODUL IX (n1 n2)(n1 n2 1) 2 UJI NON PARAMETRIK (2)
RANCANGAN ACAK LENGKAP (RAL) COMPLETTED RANDOMIZED DESIGN (CRD)
Analisis Variansi.
UJI HIPOTESIS (2).
STATISTIK INDUSTRI.
STATISTIKA INFERENSI : UJI HIPOTESIS (SAMPEL TUNGGAL)
Analisis Variansi Part 1 & 2 – Tita Talitha, MT.
MODUL X Kn Kn  ( Xij X ) = [( Xi. X ..) [( Xij X )
MODUL XI 2 k  ni  (ni 1)si N k ANALISIS RAGAM
Perancangan Percobaan (Rancob)
RAL (Rancangan Acak Lengkap)
Rancangan Acak Lengkap (RAL) (Completely Randomized Design)
Analisis Varians Satu Arah (One Way Anova)
PERBEDAAN NILAI RATA-RATA UNTUK LEBIH DARI DUA POPULASI
Metode Statistik Non Parametrik
STATISTIKA INFERENSI : UJI HIPOTESIS (SAMPEL TUNGGAL)
STATISTIKA Pertemuan 10-11: Pengantar Rancob dan Rancangan Acak Lengkap, Uji Lanjutan Dosen Pengampu MK:
RANCANGAN SPLIT PLOT.
PENDAHULUAN Dalam kehidupan sering ditemukan adanya sekelompok peubah yang diantaranya terdapat hubungan alamiah, misalnya panjang dan berat bayi yang.
MANOVA (Multivariate Analysis of Variance)
BAB 14 PENGUJIAN HIPOTESIS SAMPEL KECIL
Materi Pokok 21 RANCANGAN KELOMPOK
Analisis Variansi.
Contoh1 : REGRESI LINIER
Contoh1 : REGRESI LINIER
Analisis Variansi Kuliah 13.
ANALYSIS OF VARIANCE (ANOVA)
Pengujian Hipotesis Kuliah 10.
Analisis Variansi.
Percobaan satu faktor (single factor exp.)
UJI RATA-RATA.
HYPOTHESIS TESTING Beberapa Pengertian Dasar : Hipotesis Statistik
Distribusi t Untuk sampel ukuran , taksiran yang baik dapat diperoleh dengan menggunakan . Bila memberikan taksiran.
Analisis Variansi Kuliah 13.
Pertemuan ke 12.
2.4. Kruskal-Walls Test. Uji Kruskal-Wallis dikenal juga dengan Analisa Varian (ANOVA) untuk data berperingkat (ordinal), dimana nilai pengamatan diberikan.
.ANALISIS VARIAN.. 1. ANALISIS ANVARIAN Analisis varians (analysis of variance, ANOVA) adalah suatu metode analisis statistika yang termasuk ke dalam.
Analisis Variansi.
Uji Nilai Tengan Lebih dari 2 populasi
Analisis Variansi.
Analisis Variansi.
ANALISIS VARIANSI (AnaVa)
STATISTIKA 2 8. ANOVA OLEH: RISKAYANTO
PENGUJIAN HIPOTESIS Pertemuan 10.
Analisis Variansi.
PENGUJIAN HIPOTESIS Pertemuan 10.
ANALISIS REGRESI DAN KORELASI
Transcript presentasi:

ANALISIS VARIANSI (ANOVA) Pertemuan 11 dan 12

Asumsi-asumsi yang mendasari analisis variansi adalah : Populasi-populasi yang diteliti memiliki distribusi normal. Populasi-populasi tersebut memiliki standar deviasi yang sama (atau variansi yang sama). Sampel yang ditarik dari populasi tersebut bersifat bebas, dan sampel ditarik secara acak.

Prosedur analisis variansi adalah · Menentukan H0 dan H1. H0 : 1 = 2 = 3 = ……= k H1 : paling sedikit dua diantara rata-rata tersebut tidak sama · Menentukan taraf nyata .

Uji statistik (tabel Anova): Sumber Variasi Jumlah Kuadrat Derajat Bebas Rata-rata Kuadrat F hitungan Perlakuan JKA Galat JKG   Total JKT

Daerah kritis : H0 ditolak bila F hitungan > Kesimpulan

Analisis Variansi Dua Arah Untuk menentukan apakah ada variasi dalam pengamatan yang diakibatkan oleh perbedaan dalam perlakuan, uji hipotesisnya adalah : H0 : 1. = 2. = … = k. atau bisa dituliskan H0 : 1 = 2 = … = k H1 : paling sedikit dua diantaranya tidak sama Untuk menentukan apakah ada variasi dalam pengamatan yang diakibatkan oleh perbedaan dalam blok, uji hipotesisnya adalah : H0 : .1 = .2 = … = .b atau bisa dituliskan H0 : 1 = 2 = … = b

Tabel Anova: Sumber Variasi Jumlah Kuadrat Derajat Bebas Rata-rata Kuadrat F hitung Perlakuan JKA Blok JKB Galat JKG   Total JKT

Daerah kritis : H0 ditolak pada taraf keberartian  jika F1 >

Uji Kesamaan Beberapa Variansi Analisis variansi satu arah hanya dapat dilakukan apabila variansi dari k-populasi adalah sama (homogen). Bila syarat tersebut tidak dipenuhi, maka uji analisis variansi tidak dapat dilakukan

Uji Bartlett H0 : 12 = 22 = 32 = …. = k2 H1: tidak semua variansi sama Uji statistik : Daerah kritis : H0 ditolak jika b > 2,k-1 Kesimpulan Hitungan :

uji Cochran Pemakaiannya terbatas hanya untuk sampel yang ukurannya sama. Statistik uji yang digunakan adalah : Daerah kritis adalah H0 ditolak jika G > g,n,k dimana nilai g,n,k diperoleh dari tabel nilai kritis untuk uji Cochran.