Pengujian asumsi dalam ANOVA dan Transformasi Data

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
TRANSFORMASI DATA.
Advertisements

ANALISIS VARIANSI (ANOVA)
REGRESI NON LINIER (TREND)
ANALISIS VARIANSI.
RAKL (Rancangan Acak Kelompok Lengkap)
ANALISIS REGRESI.
Pemeriksaan Asumsi.
Rancangan Acak Kelompok
Regresi dengan Respon Biner
Regresi Linier Berganda
Ekonometrika Program Studi Statistika, semester Ganjil 2012/2013 Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc.
Regresi Eni Sumarminingsih, SSi, MM. Analisis regresi linier merupakan analisis yang digunakan untuk mengetahui dan mempelajari suatu model hubungan fungsional.
Pengujian asumsi dalam ANOVA dan Transformasi Data
Rancangan Acak Kelompok Lengkap (RAK)
Percobaan satu faktor (single factor exp.)
1 Pertemuan 26 Pendugaan komponen ragam Matakuliah: I0204/Model Linier Tahun: Tahun 2005 Versi: revisi.
Abdul Rohman Fakultas Farmasi UGM
Analisis Peragam (Kovarians) pada RAK
REGRESI (TREND) NONLINEAR
PENDUGAAN SELANG (INTERVAL) NILAI TENGAH
Regresi Linier Berganda
VII. RAK FAKTORIAL Percobaan RAK pola faktorial adalah penelitian dengan rancangan dasar RAK dan faktor perlakuan labih dari atau sama dengan 2. Contoh.
METODE STATISTIKA (STK211)
Rancangan Acak Kelompok
Rancangan Acak Lengkap (RAL) (Completely Randomized Design)
RANCANGAN ACAK KELOMPOK (RANDOMIZED BLOcK Design)
Kuliah ke 9 ESTIMASI PARAMETER SATU POPULASI
Regresi Berganda Statistika Ekonomi II Pertemuan Ke 10
RANCANGAN ACAK LENGKAP (RAL) COMPLETTED RANDOMIZED DESIGN (CRD)
ANALISIS DATA KATEGORIK
ANALISIS VARIANSI (ANOVA)
METODE STATISTIKA (STK211)
Rancangan Acak Lengkap
Pengujian Korelasi Diri Pertemuan 16
Regresi Linier Berganda
UJI LANJUT PEMBANDINGAN BERGANDA
Analisis Korelasi dan Regresi
MODUL XI 2 k  ni  (ni 1)si N k ANALISIS RAGAM
ANALISIS REGRESI.
Pemeriksaan Asumsi Sebaran Data
RANCANGAN ACAK KELOMPOK (RANDOMIZED BLOcK Design)
Perancangan Percobaan (Rancob)
RAL (Rancangan Acak Lengkap)
Rancangan Acak Lengkap (RAL) (Completely Randomized Design)
Materi Pokok 26 KORELASI DUA PEUBAH ACAK
STATISTIKA Pertemuan 10-11: Pengantar Rancob dan Rancangan Acak Lengkap, Uji Lanjutan Dosen Pengampu MK:
Regresi Linier Berganda
TEORI PENARIKAN CONTOH DAN SEBAGAINYA
PENDUGAAN SELANG RAGAM DAN PROPORSI
RANCANGAN SPLIT PLOT.
Regresi Linier Sederhana
Sidik Ragam Nilai Persen Stek Hidup (Transformasi Arc Sin)
PENDAHULUAN Dalam kehidupan sering ditemukan adanya sekelompok peubah yang diantaranya terdapat hubungan alamiah, misalnya panjang dan berat bayi yang.
Regresi Linier Sederhana dan Korelasi
Pertemuan 21 Penerapan model not full rank
Pertemuan 21 Pemeriksaan penyimpangan regresi
Materi Pokok 21 RANCANGAN KELOMPOK
ANALISIS REGRESI DAN KORELASI
Rancangan Acak Kelompok Lengkap (RAK)
Regresi Linier Berganda
Percobaan satu faktor (single factor exp.)
REGRESI LINIER BERGANDA
RANCANGAN SPLIT PLOT YAYA HASANAH.
RANCANGAN ACAK KELOMPOK
RANCANGAN ACAK LENGKAP
Pokok Bahasan : Review Regresi Linier Sederhana dan Berganda
ANALISIS REGRESI & KORELASI
TRANSFORMASI DATA YAYA HASANAH.
Pendugaan Parameter Regresi Logistik
Simulasi untuk Model-model Statistika
Transcript presentasi:

Pengujian asumsi dalam ANOVA dan Transformasi Data Uji keaditifan Uji kehomogenan ragam Uji kenormalan

Uji ketidakaditifan dgn db=1 Uji Tukey Qj =  (ỹi. - ỹ..) yij Q =  (ỹ.j - ỹ..) Qj Atau Q=  (ỹi. - ỹ..) (ỹ.j - ỹ..) yij Jumlah kuadrat ketidakaditifan = Q2/( (ỹi. - ỹ..)2 (ỹ.j - ỹ..)2)

Uji kehomogenan ragam (uji Bartlett) 2 = 2.3096(( (ni-1))log s2 -  (ni-1) log si2)  (ni-1) si2 s2 = ------------- N - k ni = banyaknya ulangan perlakuan ke-i si2 = ragam perlakuan ke-i N = banyaknya seluruh data pengamatan

Kriteria pengujian kehomogenen ragam Prosedur uji Bartlett menggunakan statistik Khi-Kuadrat dengan derajat bebas (k-1), sedangkan k=banyaknya perlakuan) Jika 2 < 2 tabel dgn db=k-1, maka ragam antar perlakuan homogen

Uji kenormalan galat Urutkan data galat dari kecil ke besar Untuk setiap Yi tetapkan pi= (i-0.5)/n Untuk setiap pi tetapkan Fi=Q(pi), F sebaran kumulatif normal, Q(pi)=kuantil normal baku Buat plot antara yi dengan Q(pi), jika memiliki pola garis lurus maka mendekati sebaran normal

Transformasi data Transformasi pangkat (Y)digunakan bila terdapat hubungan fungsional antara ragam dan nilai tengah. Jenis transformasi pangkat disusun berdasarkan hubungan log s2 = a + b log x, sedangkan b= -2(  - 1) dan  = pangkat transformasi data. Koefisien a dan b dapat dicari dengan regresi linier dengan log s2 sebagai variabel tak bebas, dan log x sebagai variabel bebas

Transformasi data Transformasi logaritma Digunakan untuk data yang mempunyai smpangan baku proporsional terhadap nilai tengahnya Bila data memiliki nilai kurang dari 10, maka log (Y+1)

Transformasi data Transformasi akar kuadrat Digunakan untuk data yang ragamnya cenderung proporsional dengan nilai tengahnya Digunakan juga untuk data persentase dengan kisaran 0-30% Bila terdapat nilai 0, transformasi √ (Y+0.5)

Transformasi data Transfromasi arc sin Digunakan pada data proporsi atau persentase yang diperoleh dari nisbah jumlah data A. Bila data dalam wilayah 30-70% tidak perlu transformasi B. Bila 0-30% atau 70-100% tetapi tidak keduanya, gunakan transformasi akar kuadrat Bila tidak memenuhi ketentuan A dan B, maka transformasi arc sin dan bila ada nilai 0 diganti 1/(4n) dan 100% diganti 100-(1/4n)

Lakukan uji ketidakaditifan, kehomogenan ragam dan kenormalan galat serta tentukan jenis tranformasi bagi data jumlah larva dari percobaan dalam RAK berikut ini Perlakuan I II III IV A 9 12 1 B 4 8 5 C 6 15 2 D E 27 17 10 F 35 28 G H