STATISTIKA 2 8. ANOVA OLEH: RISKAYANTO

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
Rancangan Acak Kelompok
Advertisements

UJI HOMOGINITAS VARIANS
VIII. RANCANGAN PETAK TERBAGI (RPT)
Rancangan Acak Kelompok Lengkap (RAK)
Percobaan 2 faktor dalam RAK
Analisis Peragam (Kovarians) pada RAK
Analisis Ragam (ANOVA)
PERCOBAAN FAKTORIAL DAN TERSARANG NUR LAILATUL RAHMAH, S.Si., M.Si.
ANALISIS RAGAM (VARIANS)
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)
Uji Perbandingan / Beda Dua Nilai Tengah
MODUL XII ANALISIS RAGAM KLASIFIKASI DUA ARAH DENGAN INTERAKSI
Bio Statistika Jurusan Biologi 2014
RANCANGAN ACAK LENGKAP FAKTORIAL
RANCANGAN PETAK TERBAGI (SPLIT PLOT Design)
RANCANGAN BUJUR SANGKAR LATIN (RBSL) (LATIN SQUARE DESIGN)
Regresi Berganda Statistika Ekonomi II Pertemuan Ke 10
Uji Chi Kuadrat Statistika Pertemuan 14.
Same Subject Design Definisi :
RANCANGAN ACAK LENGKAP (RAL) COMPLETTED RANDOMIZED DESIGN (CRD)
RANCANGAN BUJUR SANGKAR LATIN (RBSL) (LATIN SQUARE DESIGN)
ANALISIS VARIANSI (ANOVA)
Rancangan Acak Lengkap
STATISTIK INDUSTRI.
Analisis Ragam dan Peragam (I) Pertemuan 23
Matakuliah : I0014 / Biostatistika Tahun : 2005 Versi : V1 / R1
Analisis Variansi Part 1 & 2 – Tita Talitha, MT.
MODUL X Kn Kn  ( Xij X ) = [( Xi. X ..) [( Xij X )
Regresi Linier Berganda
MODUL XI 2 k  ni  (ni 1)si N k ANALISIS RAGAM
RANCANGAN ACAK KELOMPOK (RANDOMIZED BLOcK Design)
Perancangan Percobaan (Rancob)
RAL (Rancangan Acak Lengkap)
Rancangan Acak Lengkap (RAL) (Completely Randomized Design)
Topik Bahasan: UJI CHI KUADRAT (2) Uji chi kuadrat-statistika 2.
RANCANGAN ACAK KELOMPOK LENGKAP
PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS ILMU KOMPUTER
STATISTIKA Pertemuan 10-11: Pengantar Rancob dan Rancangan Acak Lengkap, Uji Lanjutan Dosen Pengampu MK:
Regresi Linier Berganda
Rancangan Bujur Sangkar Latin
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 SPLIT PLOT.
RANCANGAN BUJUR SANGKAR LATIN (RBSL) LATIN SQUARE
Rancangan Bujur Sangkar Latin (Latin Square Design)
Percobaan 2 faktor dalam RAK
NUR LAILATUL RAHMAH, S.Si., M.Si.
Rancangan Acak Lengkap
Materi Pokok 21 RANCANGAN KELOMPOK
Matakuliah : I0014 / Biostatistika Tahun : 2005 Versi : V1 / R1
PEMBANDINGAN GANDA PADA RANCANG KELOMPOK
Analisis Variansi.
RANCANGAN ACAK KELOMPOK (RANDOMIZED BLOCK DESIGN) atau RANCANGAN KELOMPOK LENGKAP TERACAK (RANDOMIZED COMPLITE BLOCK DESIGN) Prof.Dr. Kusriningrum.
Analisis Variansi Kuliah 13.
Regresi Linier Berganda
ANALYSIS OF VARIANCE (ANOVA)
RANCANGAN SPLIT PLOT YAYA HASANAH.
RANCANGAN BUJUR SANGKAR LATIN
RANCANGAN ACAK LENGKAP
Dalam Rancangan Acak Kelompok (RAK)
Analisis Variansi Kuliah 13.
Rancangan Acak Lengkap
Uji Nilai Tengan Lebih dari 2 populasi
Analisis Variansi.
ANALISIS VARIANSI (AnaVa)
STATISTIKA 2 5. Pengujian Hipotesis I OLEH: RISKAYANTO
4. Pendugaan Parameter II
ANOVA (Analysis of Varians)
Transcript presentasi:

STATISTIKA 2 8. ANOVA OLEH: RISKAYANTO MATERI KULIAH STATISTIKA INDUKTIF ILMU EKONOMI UNIVERSITAS GUNADARMA 2018 OLEH: RISKAYANTO

PENGERTIAN Analisis Varians atau ANOVA pada dasarnya juga merupakan sebuah metode uji hipotesis. Perbedaan antara uji χ2 dengan ANOVA: Uji χ2 → pengujian beberapa (lebih dari 2) proporsi (uji beda) ANOVA → pengujian beberapa (lebih dari 2) nilai rata-rata Dasar yang digunakan dalam metode pengujian adalah sebaran sampling ragam (varians). Sebaran samplingnya dapat didekati dengan sebaran teoritis F dengan derajat bebas: db numerator = dfn → db kelompok, db baris, db interaksi db denumerator = dfd → db galat/eror.

SEBARAN F Area di bawah kurva F dan sebagian Tabel F:

BENTUK ANOVA Penyajian data-data untuk keperluan analisis varians juga dibuat dalam bentuk Tabel Kontingensi seperti halnya pada uji chi-kuadrat. Penetapan hipotesis awal dan alternatifnya adalah sbb: H0: semua perlakuan (kolom, baris, interaksi) memiliki rata- rata yang bernilai sama. H1: ada perlakuan (kolom, baris, interaksi) yang memiliki rata- rata yang bernilai tidak sama (berbeda). Pengerjaan perhitungan pada analisis varians, dilakukan pada sebuah tabel yang disebut Tabel Kerja ANOVA.

LANGKAH UMUM Bentuk umum Tabel (kerja) ANOVA adalah sbb: Cara pengambilan keputusan pada analisis varians adalah dengan membandingkan Fhitung dan Ftabel. Fhitung ada di daerah penerimaan H0, maka H0 diterima, atau rata-rata tidak berbeda nyata. Fhitung ada di daerah penolakan H0, maka H0 ditolak dan H1 diterima, atau rata-rata berbeda nyata.

TIPE ANOVA Tipe ANOVA yang harus digunakan sangat tergantung dari rancangan percobaannya (experimental design). Dibedakan menjadi 3 tipe: ANOVA 1 arah ANOVA 2 arah tanpa interaksi ANOVA 2 arah dengan interaksi Tipe ANOVA dengan derajat interaksi yang lebih tinggi memerlukan Tabel ANOVA yang juga lebih banyak Sumber Keragamannya (SK).

ANOVA 1 ARAH Dalam tipe ini, sampel dibagi menjadi beberapa kategori dan ulangan: Kolom = Kategori Baris = Ulangan/Replikasi Dalam banyak kasus, untuk mempermudah perhitungan, ulangan untuk setiap kategori dibuat sama banyak. Sumber Keragaman (SK) ANOVA tipe ini ada 2: Rata-rata kolom Galat

ANOVA 1 ARAH Tabel ANOVA 1 arah:

ANOVA 1 ARAH Rumus-rumus hitung untuk Tabel ANOVA 1 Arah: Keterangan: JKG = JKT – JKK k = banyaknya kolom N = banyaknya pengamatan/total data ni = banyaknya ulangan di kolom ke-i xij = data pada kolom ke-i, ulangan ke-j T*i = total (jumlah) ulangan pada kolom ke-i T** = total (jumlah) seluruh pengamatan JKT = Jumlah Kuadrat Total JKK = Jumlah Kuadrat Kolom JKG = Jumlah Kuadrat Galat

ANOVA 1 ARAH Contoh 1: Diketahui ada 4 alternatif metode diet. Tabel berikut adalah data 10 orang sebagai sampel yang didata rata-rata penurunan berat badannya setelah mengikuti program diet sebulan. Apakah keempat metode diet tersebut meberikan rata-rata penurunan berat badan yang sama? Ujilah dugaan tersebut dengan taraf nyata pengujian 5%!

ANOVA 2 ARAH NON-INTERAKSI Pada rancangan percobaan jenis ini, setiap kategori memiliki banyak blok yang sama → jika banyaknya kolom = k dan banyaknya baris/blok = r, maka banyaknya data N = r × k. Sumber keragaman ANOVA tipe ini meliputi 3 macam, yaitu: Rata-rata baris Rata-rata kolom Galat

ANOVA 2 ARAH NON-INTERAKSI Tabel ANOVA 2 arah tanpa interaksi:

ANOVA 2 ARAH NON-INTERAKSI Rumus-rumus hitung untuk Tabel ANOVA 2 Arah tanpa interaksi: Keterangan: JKG = JKT – JKB – JKK T** = total (jumlah) seluruh pengamatan JKT = Jumlah Kuadrat Total JKK = Jumlah Kuadrat Kolom JKB = Jumlah Kuadrat Baris JKG = Jumlah Kuadrat Galat k = banyaknya kolom r = banyaknya baris/blok xij = data pada baris ke-i, kolom ke-j Ti* = total (jumlah) baris ke-i T*j = total (jumlah) kolom ke-j

ANOVA 2 ARAH NON-INTERAKSI Contoh 2: Melanjutkan skema pada Contoh 1, namun pada masing-masing program diet terdapat 3 golongan usia peserta. Berikut ini adalah datanya: Ujilah pendapat yang menyatakan bahwa keempat metode diet dalam ketiga kelompok umur tersebut memberikan rata-rata penurunan berat badan yang sama. Gunakan signifikansi 1%!

ANOVA 2 ARAH DNG INTERAKSI Pada ANOVA tipe ini, efek interaksi diperoleh setelah setiap kolom [perlakuan] dan baris [blok] diulang. Interaksi dinyatakan sebagai perkalian Baris × Kolom [BK] Dengan adanya efek interaksi, maka Sumber Kesalahan dalam ANOVA tipe ini bertambah, yaitu: Rata-rata Baris Rata-rata Kolom Interaksi [BK] Galat

ANOVA 2 ARAH DNG INTERAKSI Tabel ANOVA 2 arah dengan interaksi:

ANOVA 2 ARAH DNG INTERAKSI Rumus-rumus hitung untuk Tabel ANOVA 2 Arah tanpa interaksi: Keterangan: JKG = JKT – JKB – JKK – JK[BK] Tij* = Total Sel di baris ke-i dan kolom ke-j T** = total (jumlah) seluruh pengamatan JKT = Jumlah Kuadrat Total JKK = Jumlah Kuadrat Kolom JKB = Jumlah Kuadrat Baris JKG = Jumlah Kuadrat Galat JK[BK] = Jumlah Kuadrat interaksi Baris-Kolom. r = banyaknya baris k = banyaknya kolom n = banyaknya ulangan xijm = data pada baris ke-i, kolom ke-j dan ulangan ke-m Ti** = total (jumlah) baris ke-i T*j* = total (jumlah) kolom ke-j

ANOVA 2 ARAH DNG INTERAKSI Contoh 3: Melanjutkan skenario pada Contoh 2, di mana pada tiap metode diet dan kelompok umur terdapat 3 ulangan. Berikut datanya: Ujilah masalah yang sama dengan taraf uji 5%