Materi Pokok 21 RANCANGAN KELOMPOK

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
RAKL (Rancangan Acak Kelompok Lengkap)
Advertisements

RBSL (Rancangan Bujur Sangkar Latin)
ANALISIS RAGAM SEDERHANA
Rancangan Cross-Over Dalam kondisi-kondisi tertentu pemberian perlakuan dilakukan secara serial dimana setiap objek diterapkan seluruh perlakuan pada periode.
Rancangan Acak Kelompok
VIII. RANCANGAN PETAK TERBAGI (RPT)
Percobaan dengan 3 Faktor dan Split-Plot
Rancangan Acak Kelompok Lengkap (RAK)
Percobaan 2 faktor dalam RAK
Percobaan satu faktor (single factor exp.)
ANALISIS EKSPLORASI DATA
Rancangan SPLIT PLOT Percobaan dengan menggunakan rancangan split plot bila - ada salah satu faktor yang lebih penting daripada faktor yang lain. - ada.
Percobaan Berfaktor Perlakuan : kombinasi antara taraf faktor satu dengan taraf faktor yang lain Penempatan perlakuan dalam : RAL, RAK, SPLIT PLOT atau.
Analisis Peragam (Kovarians) pada RAK
1 Pertemuan 17 Pengujian hipotesis regresi Matakuliah: I0174/Analisis regresi Tahun: 2005 Versi: 1.
PERCOBAAN FAKTORIAL DAN TERSARANG NUR LAILATUL RAHMAH, S.Si., M.Si.
ANALISIS RAGAM (VARIANS)
NUR LAILATUL RAHMAH, S.Si., M.Si.
VII. RAK FAKTORIAL Percobaan RAK pola faktorial adalah penelitian dengan rancangan dasar RAK dan faktor perlakuan labih dari atau sama dengan 2. Contoh.
Rancangan Acak Lengkap (RAL) (Completely Randomized Design)
RANCANGAN ACAK KELOMPOK (RANDOMIZED BLOcK Design)
MODUL XII ANALISIS RAGAM KLASIFIKASI DUA ARAH DENGAN INTERAKSI
Bio Statistika Jurusan Biologi 2014
RANCANGAN ACAK LENGKAP FAKTORIAL
Same Subject Design Definisi :
RANCANGAN ACAK LENGKAP (RAL) COMPLETTED RANDOMIZED DESIGN (CRD)
Analisis Variansi.
ANALISIS VARIANSI (ANOVA)
Analisis Ragam dan Peragam (I) Pertemuan 23
Matakuliah : I0014 / Biostatistika Tahun : 2005 Versi : V1 / R1
MODUL X Kn Kn  ( Xij X ) = [( Xi. X ..) [( Xij X )
RANCANGAN ACAK LENGKAP (FULLY RANDOMIZED DESIGN, COMPLETELY RANDOMIZED DESIGN) Untuk percobaan yang mempunyai media atau tempat percobaan yang seragam.
RANCANGAN ACAK KELOMPOK (RANDOMIZED BLOcK Design)
Perancangan Percobaan (Rancob)
RAL (Rancangan Acak Lengkap)
Rancangan Acak Lengkap (RAL) (Completely Randomized Design)
RANCANGAN ACAK KELOMPOK LENGKAP
STATISTIKA Pertemuan 10-11: Pengantar Rancob dan Rancangan Acak Lengkap, Uji Lanjutan Dosen Pengampu MK:
Rancangan Bujur Sangkar Latin
RANCANGAN BUJUR SANGKAR LATIN (RBL)
Rancangan Cross-Over Dalam kondisi-kondisi tertentu pemberian perlakuan dilakukan secara serial dimana setiap objek diterapkan seluruh perlakuan pada periode.
Rancangan Bujur Sangkar Latin (RBSL)
RANCANGAN BUJUR SANGKAR LATIN (RBSL) LATIN SQUARE
Rancangan Bujur Sangkar Latin (Latin Square Design)
Percobaan 2 faktor dalam RAK
Pertemuan 21 Penerapan model not full rank
Pertemuan 23 Penerapan model not full rank
3 b. Rancangan Acak Lengkap (Ulangan Tidak Sama)
RANCANGAN ACAK LENGKAP (RAL)
NUR LAILATUL RAHMAH, S.Si., M.Si.
Matakuliah : I0014 / Biostatistika Tahun : 2005 Versi : V1 / R1
PEMBANDINGAN GANDA PADA RANCANG KELOMPOK
Pertemuan 24 Penerapan model not full rank
Analisis Variansi.
RANCANGAN ACAK KELOMPOK (RANDOMIZED BLOCK DESIGN) atau RANCANGAN KELOMPOK LENGKAP TERACAK (RANDOMIZED COMPLITE BLOCK DESIGN) Prof.Dr. Kusriningrum.
Rancangan Acak Kelompok Lengkap (RAK)
ANALYSIS OF VARIANCE (ANOVA)
RANCANGAN ACAK LENGKAP (FULLY RANDOMIZED DESIGN, COMPLETELY RANDOMIZED DESIGN) Untuk percobaan yang mempunyai media atau tempat percobaan yang seragam.
Analisis Variansi.
Percobaan satu faktor (single factor exp.)
RANCANGAN BUJUR SANGKAR LATIN
RANCANGAN ACAK KELOMPOK
RANCANGAN ACAK LENGKAP
RANCANGAN ACAK KELOMPOK (RAK)
Uji Nilai Tengan Lebih dari 2 populasi
Analisis Variansi.
Analisis Variansi.
ANALISIS VARIANSI (AnaVa)
STATISTIKA 2 8. ANOVA OLEH: RISKAYANTO
Analisis Variansi.
Transcript presentasi:

Materi Pokok 21 RANCANGAN KELOMPOK Model Matematika dan Partisi Jumlah Kuadrat Bila k = banyaknya perlakuan b = nj = banyaknya pengamatan per perlakuan (kelompok) maka hasil pengamatan adalah sebagai berikut : Perlakuan Rataan 1 2 … k Kelompok y11 y12 y1k y21 y22 y2k . b yb1 yb2 ybk y

Hipotesis H0 : 1 = 2 = … = k Model matematik Yij = j + i + ij ij ~ N(0, 2), i = 1, 2,…, b dan j = 1, 2,…, k

Teorema 21.1. Misalkan ada k perlakuan yang diamati pada setiap kelompok b maka: JKT = JKK + JKP + JKG JKP, JKK dan JKG merupakan peubah acak bebas.

Teorema 21.2. Misalkan ada k perlakuan dengan nilai tengah 1,2,…,k, diukur pada setiap kelompok b dengan pengaruh kelompok 1,2,…,b maka Untuk H0 : 1 = 2 = … = k benar, maka Untuk H0 : 1 = 2 = … =b benar maka Uji F dan Tabel ANOVA Teorema 21.3. Misalkan k = taraf perlakuan dengan nilai tengah 1, 2, …, k untuk setiap kelompok b maka Untuk H0 : 1 = 2 = … = k benar menyebar secara F dengan derajat bebas k-1 dan (b-1)(k-1).

Pada taraf nyata , H0 : 1 = 2 =…= k ditolak jika F  F1 - , (b-1)(k-1). Jika H0 : 1 = 2 =…= k tidak benar JKP/2 menyebar secara khi-kuadrat nonsentral dan statistik uji menyebar secara F nonsentral. Model ANOVA: Sumber db JK KT F P Perlakuan v1=k-1 JKP JKP/v1 P(Fv1,v3F) Kelompok v2=b-1 JKK JKK/v2 Galat V3 = (b-1)(k-1) JKG JKG/v3 - Total n-1 JKT

Rumus penghitungan :

Contoh 21.1. (Studi Kasus 13.2.1 Larsen) Kelompok P1 P2 P3 ti. A 8 2 -2 B 11 1 12 C 9 6 27 D 16 29 E 24 19 54 t.j 68 45 17 130

Tabel ANOVA Sumber db JK KT F P Perlakuan 2 260.93 130.47 15.260 0.0019 Kelompok 4 438.00 109.50 12.87 0.0015 Galat 8 68.40 8.55 - Total 14 767.33

Untuk perlakuan : F = 15,260 > F0,99, 2,8 = 8,65 tolak H0 : 1 = 2 =3. Sesungguhnya P = 0,0019 menunjukkan bahwa H0 ditolak untuk sekecil  = 0,0019.