KRUSKAL-WALLIS.

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
Pengujian Hipotesis (Satu Sampel)
Advertisements

ANALISIS DATA Dr. Adi Setiawan.
Uji Lebih Dari 2 Sampel Tidak Berpasangan Bag 5b (Uji Krusskal Wallis)
Statistik Parametrik.
STATISTIKA NON PARAMETRIK
Uji Statistik Non Parametrik
METODOLOGI PENELITIAN SESI 11 STATISTIK INFERENSI: PARAMETRIK TEST.
ANOVA (Analysis of Variance)
Statistik Non Parametrik TEMU I DIAKHIR PERTEMUAN MAHASISWA 1.MENGENAL DATA DAN JENISNYA, 2.MENGETAHUI KEGUNAAN STATISTIK NON- PARAMETRIK 3.MEMBUAT HIPOTESIS.
APLIKASI KOMPUTER Dosen: Fenni Supriadi, SE.,MM
STATISTIK vs STATISTIKA
Jika datanya interval rasio, distribusi data normal dan jumlah data besar (>30) digunakan statistik parametris Jika datanya nominal/ordinal, atau distribusi.
Statistik Non Parametrik
Oleh : Setiyowati Rahardjo
STATISTIK NON PARAMETRIK
ANALISIS KUANTITATIF DALAM PENELITIAN GEOGRAFI
Uji 2 Sampel Tidak Berpasangan Bag 4b dan 4c (Uji Mann U Whitney)
Korelasi Fungsi : Mempelajari Hubungan 2 (dua) variabel Var. X Var. Y.
STATISTIKA 1 Jurusan Ekonomi Syariah IAIN Antasari Banjarmasin Disampaikan oleh Hafiez Sofyani, SE., M.Sc. Pertemuan 8: ANALYSIS OF VARIANCE (ANOVA) KEGUNAAN.
COMPARE MEAN.
Statistik Inferensial Diskriptif Assalamu’alaikum Parametrik
Universitas Negeri Malang Oleh : SENO ISBIYANTORO ( ) STATISTIK PARAMETRIK & NON-PARAMETRIK.
Anas Tamsuri UJI STATISTIK UJI STATISTIK.
oleh: Hutomo Atman Maulana, S.Pd. M.Si
STATISTIK INFERENSIAL
STATISTIK NON PARAMETRIK
PENGANTAR STATISTIKA LANJUTAN
UJI HIPOTESIS.
STATISTIKA INFERENSI : UJI HIPOTESIS (SAMPEL GANDA)
ANOVA (Analysis of Variance)
STATISTIK INFERENSIAL
PERTEMUAN 4 Hipotesis Statistik , Uji Normalitas, Uji Homogenitas dan Uji Hipotesis.
STATISTIK INDUSTRI.
Pemrosesan data Tim Dosen MSI.
Analisis Variansi Part 1 & 2 – Tita Talitha, MT.
Statistik Non Parametrik
STATISTIK INFERENSIAL
Uji Persyaratan Analisis Data
Metode Statistik Non Parametrik
Uji Kruskal-Wallis & Uji Friedman
STATISTIKA Pertemuan 12: Analisis Nonparametrik Dosen Pengampu MK:
PENGANTAR STATISTIKA.
PENGGOLONGAN STATISTIKA
Pengantar Statistik Irfan
COMPARE MEAN.
Pertemuan ke-2 KORELASI
PENELITIAN DAN STATISTIK NON PARAMETRIK
Stat inf. Hartanto S..
Statistika Parametrik & Non Parametrik
MANN WHITNEY (UJI U).
PAIRED T TEST Oleh Nugroho Susanto.
Uji Mann-Whitney.
UJI DUA SAMPEL BERPASANGAN
Stat inf. Hartanto S..
BIOSTATISIK INFERENSIAL
Uji Dua Sampel Berpasangan (Dependen) (Uji Wilcoxon)
Dalam Analisis Statistik
BAB 8 ANALISIS DATA.
-ANALISIS KORELASI-.
STATISTIK NON PARAMETRIK MINGGU 2
PENGUJIAN HIPOTESIS Anik Yuliani, M.Pd.
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 Variansi.
Statisti k Non Parame trik UNIVERSITAS ANDALAS PROGRAM MAGISTER JURUSAN TEKNIK LINGKUNGAN 2018 Dosen Pengampu : Disusun Oleh: ASTRI YULIA NIM:
UJI HOGENITAS.
Pengantar Statistik Inferens
ANOVA (Analysis of Variance)
Statistika Non-Parametrik
Statistika Non-Parametrik
Transcript presentasi:

KRUSKAL-WALLIS

Jika data adalah parametrik variabelnya satu terdiri n sampel bebas dan datanya interval atau rasio dan berdistribusi normal, maka untuk menguji kesamaan/perbadaan rata-rata n sampel, dilakukan dengan uji F atau ANOVA ( one-way-anova). Tapi bila salah satu persyaratan berikut tidak dipenuhi yaitu : Data bertipe Nominal atau Ordinal Data bertipe interval atau rasio, namun tidak berdistribusi normal maka uji F diganti dengan Uji Statistik Non-Parametrik (n bisa 3,4,5,6 dst)

Uji F Anova di ganti dengan Uji Kruskal-Wallis Misal data berikut adalah hasil belajar matematika siswa kelas pagi, sore dan malam PAGI SORE MALAM 65 76 85 66 75 55 45 44 48 58 Isikan data di atas ke layar SPSS

Uji apakah data skor dari ke tiga kelas itu berdistribusi normal ?

Terlihat pada tabel di atas Sig.MALAM = 0.002<0.05 yang berarti skor siswa malam berdistribusi tidak berdistribusi normal. Karena salah satu sampel tidak normal, untuk menguji kesamaan rata-rata digunakan Kruskal

Hipotesis : H0 : Rata-rata ketiga sampel sama HA : Rata-rata ketiga sampel tidak sama Kriteria : Bila Sig. < 0.05 maka H0 ditolak, HA diterima Bila Sig. > 0.05 maka H0 diterima Keputusan : Terlihat bilangan Sig. = 0.008 < 0.05, maka H0 berarti HA diterima berarti rata-rata ketiga sampel secara signifikan tidak sama.

Di bawah ini adalah data banyaknya roti yang terjual di empat daerah Di bawah ini adalah data banyaknya roti yang terjual di empat daerah. Uji apakah data di empat daerah itu normal ? Uji apakah terdapat perbedaan rata-rata penjualan pada 4 daerah itu