ANALISIS VARIANSI (ANAVA)

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
PENGUJIAN HIPOTESIS Pertemuan 10.
Advertisements

UJI FRIEDMAN KELOMPOK - 4 Haedar Ardi Aqsha ( )
Kuswanto, Uji Normalitas  Untuk keperluan analisis selanjutnya, dalam statistika induktif harus diketahui model distribusinya  Dalam uji.
UJI NORMALITAS Oleh: Raharjo
Distribusi Chi Kuadrat, t dan F
BAB 1 ANALISIS VARIANSI / KERAGAMAN Analysis of Variance ( ANOVA )
Desain dan Analisis Eksperimen
Bab 9B Analisis Variansi Bab 9B
Interval Prediksi 1. Digunakan untuk melakukan estimasi nilai X secara individu 2. Tidak digunakan untuk melakukan estimasi parameter populasi yang tidak.
TINJAUAN UMUM DATA DAN STATISTIKA
REGRESI LINIER BERGANDA
Analisis Variansi.
TEKNIK ANALISIS MULTIVARIAT
Metode Statistika 1 Kelompok : Adriana Dwi Ismita Anggun Primadona
Modul 7 : Uji Hipotesis.
Analisis Variansi.
UJI HOMOGENITAS DATA SATU VARIABEL UJI T DAN ANOVA
STATISTIKA INFERENSI : UJI HIPOTESIS (SAMPEL GANDA)
Pengujian Hipotesis.
Uji Normalitas.
ESTIMASI MATERI KE.
UJI PERBEDAAN (Differences analysis)
ANOVA DUA ARAH.
ANALISIS VARIANSI.
VIII. UJI HIPOTESIS Pernyataan Benar Salah Ada 2 Hipotesis Hipotesis H
Aprilia uswatun chasanah I/
Probabilitas dan Statistika BAB 9 Uji Hipotesis Sampel Tunggal
VI. ESTIMASI PARAMETER Estimasi Parameter : Metode statistika yang berfungsi untuk mengestimasi/menduga/memperkirakan nilai karakteristik dari populasi.
UJI FRIEDMAN Kelompok 5 : Ayu Rosita Sari David Jonly Daya
Analisis Varians (ANAVA) (F test)
PELUANG SUATU KEJADIAN
TINJAUAN UMUM DATA DAN STATISTIKA
T – test Oleh : septi Ariadi.
Penyelesaian Persamaan Linear (Metode Gauss Jordan)
Bab 9B Analisis Variansi Bab 9B
PENGUJIAN HIPOTESIS RATA-RATA (MEAN) 1 SAMPEL
SAMPLING DAN DISTRIBUSI SAMPLING
Analisis Variansi (Analysis Of Variance / ANOVA) satu faktor
Factorial Design Faktor yang diduga mempengaruhi hal yang diteliti lebih dari satu faktor Faktor terdiri atas beberapa level Perlakuan merupakan kombinasi.
Statistika Multivariat
UJI HOMOGINITAS VARIANS
ANOVA Dr. Srikandi Kumadji, MS.
ANOVA (Analysis of Variance)
BAB 1 ANALISIS VARIANSI / KERAGAMAN Analysis of Variance ( ANOVA )
Anova Erlisa C, S.Kep., Ns., M.Kep.
Anova Dep BiostatikFKM UI.
T – test
STATISTIK INFERENSI.
ANOVA (Analysis of Variance)
1 langsung Data Sekunder Wawancara langsung MODUL PERKULIAHAN SESI 1
STATISTIK INFERENSIAL
ANALISIS VARIANSI (ANOVA)
STATISTIK INDUSTRI.
Analisis Variansi Part 1 & 2 – Tita Talitha, MT.
FAKTORIAL.
PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS ILMU KOMPUTER
MANOVA (Multivariate Analysis of Variance)
ANOVA (Analysis of Variance)
Statistika Multivariat
CHI SQUARE DAN UJI PERSYARATAN ANALISIS
ANALYSIS OF VARIANCE (ANOVA)
Week 11-Statistika dan Probabilitas
UJI BEDA MEAN DUA SAMPEL
BAB 1 ANALISIS VARIANSI / KERAGAMAN Analysis of Variance ( ANOVA )
STATISTIK INFERENSI Statistik inferensi bagian dari pelajaran statistic yang mempelajari bagaimana mengambil sebuah keputusan tentang parameter populasi.
.ANALISIS VARIAN.. 1. ANALISIS ANVARIAN Analisis varians (analysis of variance, ANOVA) adalah suatu metode analisis statistika yang termasuk ke dalam.
ANOVA (Analysis of Variance)
Uji Dua Sampel Berpasangan
Analisis Variansi.
ANALISIS VARIANSI (AnaVa)
Transcript presentasi:

ANALISIS VARIANSI (ANAVA) ANAVA 2 JALUR ANALISIS VARIANSI (ANAVA)

PRASYARAT bahwa sampel harus berasal dari populasi yang terdistribusikan atau terbesar secara normal, hal ini lebih dikenal dengan konsep asumsi normalitas, nilai-nilai varian dalam kelompok-kelompok sampel harus menunjukkan adanya homogenitas, atau lebih dikenal asumsi homogenitas Teknik statistik parametrik yang digunakan untuk menguji perbedaan kelompok-kelompok data interval atau rasio yang berasal dari 2 variabel bebas

ASUMSI DASAR DAN PROSEDUR Dasar pemikiran umum Anava adalah bahwa nilai varian total (total variance) pada populasi dalam suatu pengamatan (eksperimen) dapat dianalisis menjadi 2 sumber, yaitu varian antar kelompok (between group variance) dan varian dalam kelompok (within group variance) Sebagai mana ditunjukkan oleh namanya, Anava selalu berkaitan dengan angka-angka variasi yang disebut dengan varian Prosedur penghitungannya menggunakan dasar- dasar seperti yang diterapkan pada analisis varian 1 jalur, akan tetapi pada anava 2 jalur terdapat variasi interaksi antar variabel.

Lanjutan Skor varian antar kelompok akan dijadikan pembilang atau nominator sedangkan skor varian dalam kelompok dimasukkan dalam penyebut atau denominator. Disamping memiliki fungsi sebagai alat untuk melakukan uji beda, Anava juga dapat digunakan untuk mengadakan estimasi dan juga untuk menguji homogenitas data

RUMUS-RUMUS ANAVA 2 JALUR

JUMLAH KUADRAT (JK)

JUMLAH KUADRAT ANTAR KELOMPOK A (JKA) Rumus: JKA = Di mana: A = Kelompok A ke … n = Jumlah subjek dalam kelompok N = Jumlah subjek total

JUMLAH KUADRAT ANTAR KELOMPOK B (JKB) Rumus: JKB = Di mana: B = Kelompok B ke … n = Jumlah subjek dalam kelompok N = Jumlah subjek total

JUMLAH KUADRAT INTERAKSI AB (JKAB) Rumus: JKAB = Di mana: AB = Kelompok AB ke … n = Jumlah subjek dalam kelompok N = Jumlah subjek total

JUMLAH KUADRAT TOTAL (JKTot) Rumus: JKTot = Di mana: N = Jumlah subjek total

JUMLAH KUADRAT DALAM (JKDal) Rumus: JKDal = JKTot – JKA - JKB - JKAB

DERAJAT KEBEBASAN (db)

Derajat Kebebasan Rumus: dbA = a – 1 dbB = b – 1 dbAB = (dba)(dbb) dbTot = N – 1 dbDal = N - ab Di mana: a = Jumlah Kelompok A b = Jumlah Kelompok B N = Jumlah Subjek total

MEAN KUADRAT (MK)

MEAN KUADRAT (MK) Rumus: MKA = MKB = MKAB = MKDal =

F Rasio Rumus: FoA = FoB = FoAB =

TABEL RINGKASAN ANAVA 2 JALUR Sumber Variasi db JK MK Fo Ft  5% 1% Antar A (A) a-1   … Antar B (B) b-1 Inter AB (AB) (dbA)(dbB) Dalam (Dal) N-ab - Total (Tot) N-1

CONTOH: Dari data di bawah ini, lakukan uji F untuk mengetahui perbedaan penurunan tingkat depresi berdasarkan dosis obat yang diberikan dan jenis kelamin pasien. Tabel penurunan tingkat depresi A1 A2 A3 B1 13 16 23 17 20 21 19 18 15 22 B2 14 Di mana: A = Dosis obat yang diberikan A1 = 0,1 mg/kg A2 = 0,3 mg/kg A3 = 0,5 mg/kg B = Jenis Kelamin B1 = Laki=laki B2 - Perempuan

KELOMPOK-KELOMPOK DALAM ANAVA 2 JALUR

KELOMPOK A A1 A2 A3 B1 13 16 23 17 20 21 19 18 15 22 B2 14 A = Dosis obat yang diberikan A1 = 0,1 mg/kg A2 = 0,3 mg/kg A3 = 0,5 mg/kg

KELOMPOK B A1 A2 A3 B1 13 16 23 17 20 21 19 18 15 22 B2 14 B = Jenis Kelamin B1 = Laki=laki B2 - Perempuan

KELOMPOK AB A1 A2 A3 B1 13 16 23 17 20 21 19 18 15 22 B2 14 A1B1 = 0,1 mg/kg, laki-laki A1B1 = 0,1 mg/kg, perempuan A2B2 = 0,3 mg/kg, laki-laki A2B2 = 0,3 mg/kg, perempuan A3B3 = 0,5 mg/kg, laki-laki A3B3 = 0,5 mg/kg, perempuan

Langkah-langkah Perhitungan: 1. Cari Jumlah Kuadrat a. JK Antar Kelompok A JKA

..JK Antar Kelompok A JKA

Langkah-langkah Perhitungan: 1. Cari Jumlah Kuadrat b. JK Antar Kelompok B JKB

..JK Antar Kelompok B JKB

Langkah-langkah Perhitungan: 1. Cari Jumlah Kuadrat c. JK Interaksi AB JKAB

..JK Interaksi AB JKAB

d. JK Total JKTot

JKDal = JKTot – JKA – JKB – JKAB e. JK Dalam JKDal = JKTot – JKA – JKB – JKAB = 167,2 – 68,6 – 16,133 – 5,267 = 77,2

Langkah-langkah perhitungan: 2. Cari Derajat Kebebasan dbA = a – 1 = 3 – 1 = 2 dbB = b – 1 = 2 – 1 = 1 dbAB = (dba)(dbb) = (2)(1) = 2 dbTot = N – 1 = 30 – 1 = 29 dbDal = N – ab = 30 – (3.2) = 30 – 6 = 24

Langkah-langkah perhitungan: 3. Cari Mean Kuadrat MKA = MKB = MKAB = MKDal =

Langkah – langkah Perhitungan 4. Cari F rasio Rumus: FoA = FoB = FoAB =

TABEL F 0,05

TABEL F 0,05

TABEL F 0,01

TABEL F 0,01

Lihat Tabel F Untuk F5%(tabel alpha = 0,05) FA = Lihat baris pada angka 24 (sesuai dbdal) dan kolom pada angka 2 (sesuai dbA) diperoleh F5% = 3,403 FB = Lihat baris pada angka 24 (sesuai dbdal) dan kolom pada angka 1 (sesuai dbB) diperoleh F5% = 4,260 FAB = Lihat baris pada angka 2 (sesuai dbAB) dan kolom pada angka 24 (sesuai dbdal) diperoleh F5% = 19,45

Lihat Tabel F Untuk F1%(tabel alpha = 0,01) FA = Lihat baris pada angka 24 (sesuai dbdal) dan kolom pada angka 2 (sesuai dbA) diperoleh F1% = 5,614 FB = Lihat baris pada angka 24 (sesuai dbdal) dan kolom pada angka 1 (sesuai dbB) diperoleh F1% = 7,823 FAB = Lihat baris pada angka 2 (sesuai dbAB) dan kolom pada angka 24 (sesuai dbdal) diperoleh F1% = 99,466

Membuat Tabel Ringkasan Anava Masukkan nilai-nilai yang telah diperoleh ke dalam tabel ringkasan anava seperti berikut ini: Tabel ringkasan anava Sumber Variasi db JK MK Fo Ftabel F 5% F 1% Antar A(A) 2 68,6 34,3 10,633 3,403 5,614 Antar B (B) 1 6,133 5,016 4,260 7,823 Inter AB (AB) 5,267 2,633 0,819 19,45 99,466 Dalam (Dal) 24 77,2 3,217 - Total (Tot) 29 167,2

Membuat Kesimpulan Kaidah : Fo > F5%  signifikan Fo > F1%  sangat signifikan Fo < F5%  tidak signifikan

Membuat Kesimpulan Untuk membuat kesimpulan, bandingkan F dari hasil perhitungan (Fo) dengan F dari tabel (Ftabel)untuk taraf signifikansi 0,05 atau 5% terlebih dahulu untuk mengetahui ada perbedaan yang signifikan atau tidak. Untuk mendapatkan taraf kepercayaan yang lebih tinggi (sangat signifikan), bandingkan lagi F dari hasil perhitungan (Fo) dengan F dari tabel (Ftabel)untuk taraf signifikansi 0,01 atau 1%. Namun apabila ternyata Fo < F1% pembuatan kesimpulan didasarkan pada F5% saja.

Kesimpulan Ada Perbedaan yang sangat signifikan (Fo=10,663 > Ft1%=5,614) antara penurunan tingkat depresi berdasarkan dosis obat yang diberikan. Subjek- subjek dalam kelompok yang menerima dosis obat 0,5 mg/kg mengalami penurunan tingkat depresi yg lebih tinggi daripada subjek subjek yang menerima dosis obat 0,1 mg/kg dan 0,3 mg/kgdetik. Ada perbedaan yang signifikan (Fo=5,016>Ft1%=4,2) antara penurunan tingkat depresi berdasarkan jenis kelamin. Pasien Perempuan mengalami penurunan tingkat depresi yang lebih tinggi daripada pasien laki-laki.

Kesimpulan 3. Tidak ada interaksi (Fo= 0,819<Ft5%=19,45) antara dosis obat dengan jenis kelamin dalam hubungannya dengan penurunan tingkat depresi.