PEMBANDINGAN GANDA PADA RANCANG KELOMPOK

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
Uji beda rata-rata Kalau dalam ANOVA menunjukkan bahwa F hitung > F tabel yang berarti bahwa menolak hipotesis yang menyatakan rata-rata antar perlakuan.
Advertisements

ANALISIS RAGAM SEDERHANA
Rancangan Acak Kelompok
Regresi Eni Sumarminingsih, SSi, MM. Analisis regresi linier merupakan analisis yang digunakan untuk mengetahui dan mempelajari suatu model hubungan fungsional.
VIII. RANCANGAN PETAK TERBAGI (RPT)
Diunduh dari: SMNO FPUB….. 19/10/2012
Percobaan satu faktor (single factor exp.)
ANALISIS EKSPLORASI DATA
Analisis Peragam (Kovarians) pada RAK
1 Pertemuan 17 Pengujian hipotesis regresi Matakuliah: I0174/Analisis regresi Tahun: 2005 Versi: 1.
Contoh Penerapan ANCOVA Pada RAL
PENDUGAAN SELANG (INTERVAL) NILAI TENGAH
ANALISIS RAGAM (VARIANS)
STATISTIK INDUSTRI 1 MATERI KE-13 PEMBANDINGAN BERGANDA
MULTIPLE COMPARISON TEST (UJI LANJUT, POSTHOC TEST ) MULTIPLE COMPARISON TEST (UJI LANJUT, POSTHOC TEST ) Dr. Nugraha E. Suyatma, STP, DEA Dr. Ir. Budi.
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
Pengujian Hipotesis Oleh : Enny Sinaga.
Same Subject Design Definisi :
RANCANGAN ACAK LENGKAP (RAL) COMPLETTED RANDOMIZED DESIGN (CRD)
Analisis Variansi.
PERBANDINGAN ANTAR NILAI RERATA PERLAKUAN
ANALISIS VARIANSI (ANOVA)
Rancangan Acak Lengkap
MODUL X Kn Kn  ( Xij X ) = [( Xi. X ..) [( Xij X )
UJI LANJUT PEMBANDINGAN BERGANDA
RANCANGAN ACAK LENGKAP (FULLY RANDOMIZED DESIGN, COMPLETELY RANDOMIZED DESIGN) Untuk percobaan yang mempunyai media atau tempat percobaan yang seragam.
ANALISIS REGRESI.
RANCANGAN ACAK KELOMPOK (RANDOMIZED BLOcK Design)
Perancangan Percobaan (Rancob)
RAL (Rancangan Acak Lengkap)
Rancangan Acak Lengkap (RAL) (Completely Randomized Design)
UJI F/UJI RAGAM (ANOVA)
STATISTIKA Pertemuan 10-11: Pengantar Rancob dan Rancangan Acak Lengkap, Uji Lanjutan Dosen Pengampu MK:
Rancangan Bujur Sangkar Latin
TEORI PENARIKAN CONTOH DAN SEBAGAINYA
Uji Konstanta (a) Regresi Linear Sederhana
Rancangan Bujur Sangkar Latin (RBSL)
Regresi Linier Sederhana
Uji Hipotesis Dan Selang Kepercayaan Pertemuan 10
Regresi Linier Sederhana dan Korelasi
Pertemuan 21 Penerapan model not full rank
Pertemuan 23 Penerapan model not full rank
Rancangan Acak Lengkap
Rancangan Satu Faktor Rancangan Acak Lengkap
Perbandingan Berganda
Materi Pokok 21 RANCANGAN KELOMPOK
Matakuliah : I0014 / Biostatistika Tahun : 2005 Versi : V1 / R1
Pertemuan 24 Penerapan model not full rank
UJI PERBANDINGAN GANDA
Contoh1 : REGRESI LINIER
Contoh1 : REGRESI LINIER
RANCANGAN ACAK KELOMPOK (RANDOMIZED BLOCK DESIGN) atau RANCANGAN KELOMPOK LENGKAP TERACAK (RANDOMIZED COMPLITE BLOCK DESIGN) Prof.Dr. Kusriningrum.
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.)
UJI BEDA RATAAN GRUP PERLAKUAN METODE ORTOGONAL KONTRAS
UJI BEDA RATAAN.
UJI BEDA RATAAN.
RANCANGAN ACAK LENGKAP
Rancangan Acak Lengkap
Analisis Variansi.
Analisis Variansi.
ANALISIS VARIANSI (AnaVa)
STATISTIKA 2 8. ANOVA OLEH: RISKAYANTO
Analisis Variansi.
Transcript presentasi:

PEMBANDINGAN GANDA PADA RANCANG KELOMPOK Materi Pokok 22 PEMBANDINGAN GANDA PADA RANCANG KELOMPOK Pembandingan Tukey Pada Rancangan Kelompok Teknik pembandingan ganda Tukey dapat digunakan pada data rancangan kelompok, arti D ada sedikit perbedaan menyangkut Studentized Range dari Qk, rk – k menjadi Qk, (b – 1) (k – 1) yaitu suatu perubahan derajat bebas KTG untuk menduga 2. Teorema 22.1 Misalkan sebagai nilai tengah contoh pada b x k rancangan kelompok dengan j nilai tengah perlakuan sesungguhnya, j = 1, 2, …., k. Peluang 1 -  untuk semua pasangan dengan H0 = s = t memenuhi ketaksamaan:

Untuk s dan t tertentu selang ini tidak mencakup nilai nol maka H0 = s = t ditolak dan menerima H1 = s  t sebaliknya jika selang mencakup nilai nol maka H0 = s = t diterima dan H1 = s  t tidak diterima pada taraf nyata . Contoh 22.1 = 0,05, H0 = 1 = 2 = 3 , Maka dapat diuji s - t dengan rincian 1 - 2 , 1 - 3 dan 2 - 3 . Hasilnya sbb: Beda Pasangan Selang Tukey Simpulan 1 - 2 4,6 [-0,7; 9,9] Terima H0 1 - 3 10,2 [4,9; 15,5] 2 - 3 5,6 [0,3; 10,9]

Pembanding Ortogonal (Contrasts) Pada Rancangan Kelompok. Bila C adalah contrast yang berkaitan dengan hipotesis nol yang memenuhi statistik uji: menyebar secara F dengan derajat bebas 1 dan (b – 1) ( k – 1) dan JKG adalah jumlah kuadrat galat pada rancangan kelompok. Contoh 22.2 Misalkan ada Tabel ANOVA sbb: Sumber dt JK KT F Perlakuan 2 38,59 19,30 3,22 Kelompok 11 451,08 41,01 Galat 22 132,08 6,00 Total 35 621,75

Jika ingin menguji H0 : 2 = (1 + 3)/2 maka:

Untuk  = 0,05, F 0,95, 1,22 = 4,30. Berdasarkan uji ini H0 : 2 = (1 + 3)/2 ditolak akan berbeda dengan simpulan uji F pada ANOVA dengan H0 = 1 = 2 = 3 diterima karena statistik F = 3,22 < F 0,95, 1,22 = 4,93. Uji t Berpasangan Suatu kasus khusus pada rancangan kelompok bila taraf perlakuan k = 2. Penyederhanaan struktur data memungkinkan uji F diganti dengan uji t dari satu contoh. Jika Xi dan Yi merupakan respons kelompok ke ; untuk taraf pertama dan kedua maka Di = Xi - Yi dan jika ada b kelompok maka:

Contoh 22.3 Perhatikan Tabel berikut (Case Study 13.3.1, Larsen) H0 = D = 0; D = x - y; H1 = D  0 Diuji pada taraf nyata  = 0,05 Subyek Xi Yi di = Xi - Yi A 14,6 13,8 0,8 B 17,3 15,4 1,9 C 10,9 11,3 -0,4 D 12,8 11,6 1,2 E 16,6 16,4 0,2 F 12,2 12,6 G 11,2 11,8 -0,6 H 15,0 0,4 I 14,8 14,4 J 16,2