Analisis Variansi.

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
Pengujian Hipotesis (Satu Sampel)
Advertisements

ANALISA BIVARIAT: KORELASI DAN REGRESI
Analisis varians.
Aria Gusti UJI KAI KUADRAT Aria Gusti
Uji Beda Mean Dr. Arlinda Sari Wahyuni M.Kes Topik
Korelasi dan Regresi Ganda
Bab 11A Nonparametrik: Data Frekuensi Bab 11A.
Pertemuan 6 UJI HIPOTESIS
PENGUJIAN HIPOTESIS SAMPEL KECIL
REGRESI LINIER BERGANDA
Statistika Parametrik
1 Analisis Variansi Statistika I (Inferensi) Ch. Enny Murwaningtyas 31 Maret 2009.
Analisis Variansi Satu Arah
Uji Non Parametrik Dua Sampel Independen
Modul 7 : Uji Hipotesis.
BAB 13 PENGUJIAN HIPOTESA.
ANALISIS VARIANSI (ANOVA)
Bab 6B Distribusi Probabilitas Pensampelan
10 Uji Hipotesis untuk Dua Sampel.
ANOVA DUA ARAH.
Analisis Variansi.
UJI HOMOGENITAS DATA SATU VARIABEL UJI T DAN ANOVA
STATISTIKA INFERENSI : UJI HIPOTESIS (SAMPEL GANDA)
ANALISIS PASCA ANOVA Adriana Dwi Ismita
UJI PERBEDAAN (Differences analysis)
ANOVA DUA ARAH.
ANALISIS VARIANSI.
Pengujian Hipotesis Parametrik 2
MODEL REGRESI LINIER GANDA
Aprilia uswatun chasanah I/
Luas Daerah ( Integral ).
UJI FRIEDMAN Kelompok 5 : Ayu Rosita Sari David Jonly Daya
Analisis Varians (ANAVA) (F test)
Praktikum Statistika Pertemuan 8
Metode Shapiro-Wilks dan Kolmogorov-Smirnov untuk Uji Normalitas
Ekonometrika Metode-metode statistik yang telah disesuaikan untuk masalah-maslah ekonomi. Kombinasi antara teori ekonomi dan statistik ekonomi.
PENGUJIAN HIPOTESA Probo Hardini stapro.
HIPOTESIS & UJI PROPORSI
PENGUJIAN HIPOTESIS SAMPEL BESAR
Perbandingan Ganda : SCHEFFE ANAVA 1 Jalan
Bab 9B Analisis Variansi Bab 9B
STATISTIK NONPARAMETRIK Kuliah 4: Uji Chi Squares untuk Dua Sampel independen dan Uji Tanda Dosen: Dr. Hamonangan Ritonga, MSc Sekolah Tinggi.
PENGUJIAN HIPOTESIS RATA-RATA (MEAN) 1 SAMPEL
Oleh: Andri Wijaya, S.Pd., S.Psi., M.T.I.
HIPOTESIS DAN UJI RATA-RATA
HIPOTESIS & UJI VARIANS
Kompleksitas Waktu Asimptotik
PENGUJIAN HIPOTESIS SAMPEL BESAR
REGRESI Bulek niyaFn.
Oleh : Setiyowati Rahardjo
Korelasi dan Regresi Ganda
PENGUJIAN HIPOTESIS SAMPEL BESAR
ANALISIS KORELASI DAN REGRESI LINIER
ANOVA Dr. Srikandi Kumadji, MS.
METODE STATISTIKA II Analysis of Variance Met Stat 2
oleh: Hutomo Atman Maulana, S.Pd. M.Si
Bio Statistika Jurusan Biologi 2014
Analisis Variansi.
ANALISIS VARIANSI (ANOVA)
STATISTIK INDUSTRI.
Analisis Variansi Part 1 & 2 – Tita Talitha, MT.
PERBEDAAN NILAI RATA-RATA UNTUK LEBIH DARI DUA POPULASI
Analisis Variansi.
Analisis Variansi.
Analisis Variansi Kuliah 13.
.ANALISIS VARIAN.. 1. ANALISIS ANVARIAN Analisis varians (analysis of variance, ANOVA) adalah suatu metode analisis statistika yang termasuk ke dalam.
Analisis Variansi.
Analisis Variansi.
ANALISIS VARIANSI (AnaVa)
Analisis Variansi.
Transcript presentasi:

Analisis Variansi

Analisis Variansi Analisis variansi (ANOVA) adalah suatu metoda untuk menguji hipotesis kesamaan rata-rata dari tiga atau lebih populasi. Asumsi Sampel diambil secara random dan saling bebas (independen) Populasi berdistribusi Normal Populasi mempunyai kesamaan variansi

Analisis Variansi Misalkan kita mempunyai k populasi. Dari masing-masing populasi diambil sampel berukuran n. Misalkan pula bahwa k populasi itu bebas dan berdistribusi normal dengan rata-rata 1, 2, …, k dan variansi 2. Hipotesa : H0 : 1 = 2 = … = k H1 : Ada rata-rata yang tidak sama

Analisis Variansi Populasi Total 1 2 … i k x11 x21 xi1 Xk1 x12 x22 xi2 : x1n x2n xin xkn T1 T2 Ti Tk T Ti adalah total semua pengamatan dari populasi ke-i T adalah total semua pengamatan dari semua populasi

Rumus Hitung Jumlah Kuadrat Jumlah Kuadrat Total = Jumlah Kuadrat Perlakuan = Jumlah Kuadrat Galat =

Tabel Anova dan Daerah Penolakan Sumber Variasi Derajat bebas Jumlah kuadrat Kuadrat Rata-rata Statistik F Perlakuan k – 1 JKP KRP = JKP/(k – 1 ) F = KRP/KRG Galat k(n-1) JKG KRG = JKG/(k(n-1)) Total nk – 1 JKT H0 ditolak jika F > F(; k – 1; k(n – 1)) atau nilai-p < .

Contoh 1 Seorang guru SMA mengadakan penelitian tentang keunggulan metode mengajar dengan beberapa metode pengajaran. Bila data yang didapat seperti pada tabel di samping, apakah ketiga metode mengajar tersebut memiliki hasil yang sama?

Penyelesaian Hipotesa : H0: 1 = 2 = 3 H1: Ada rata-rata yang tidak sama Tingkat signifikasi  = 0.05 H0 ditolak jika nilai-p < .

Tabel Anova Sumber Variasi Derajat Bebas Jumlah Kuadrat Kuadrat Rata-rata Statistik F Perlakuan 3-1=2 223.167 111.583 F = 6.209 Galat 12-3=9 161.750 17.972 Total 12-1=11 384.917

Hasil Output SPSS memp nilai-p < 0,05 sehingga Ho ditolak berarti ada rata-rata yang berbeda

Tukey-Kramer Mencari rata-rata mana yang berbeda Contoh : 1 = 2  3 Prosedur Post hoc (a posteriori) Dikerjakan setelah penolakan H0 dalam ANOVA Pembandingan ganda Membandingkan perbedaan rata-rata absolut dengan daerah kritis X  1 = 2 3 © 2002 Prentice-Hall, Inc.

Hasil output SPSS Post Hoc Tests

Hasil output SPSS Berdasarkan hasil di samping, metode pengajaran yang digunakan terbagi dalam 2 kelompok yaitu kelompok pertama berisi metode A dan B sedangkan kelompok kedua berisi metode A dan metode C.

Rumus Hitung Jumlah Kuadrat Untuk ukuran sampel yang berbeda Jumlah Kuadrat Total = Jumlah Kuadrat Perlakuan = Jumlah Kuadrat Galat =

Tabel Anova Untuk ukuran sampel yang berbeda Sumber Variasi Derajat bebas Jumlah kuadrat Kuadrat Rata-rata Statistik F Perlakuan k – 1 JKP KRP = JKP/(k – 1 ) F = KRP/KRG Galat N – k JKG KRG = JKG/(N - k) Total N – 1 JKT

Contoh 2 Metode A B C D 70 65 76 67 87 66 77 74 78 50 57 68 89 Seorang guru SMA mengadakan penelitian tentang keunggulan metode mengajar dengan beberapa metode pengajaran. Bila data yang didapat seperti pada tabel di samping, apakah keempat metode mengajar tersebut memiliki hasil yang sama?

Penyelesaian Hipotesa : H0: 1 = 2 = 3= 4 H1: Ada rata-rata yang tidak sama Tingkat signifikasi  = 0.05 H0 ditolak jika nilai-p < .

Hasil Output SPSS Karena nilai-p = 0,006 <  = 0,05 maka H0 ditolak sehingga ada rata-rata yang berbeda. Untuk mencari mana rata-rata yang berbeda digunakan analisis pasca anova (post hoc test).

Hasil output SPSS Dengan menggunakan  = 5 % maka metode A dan metode D berbeda secara signifikan (nilai-p = 0,015), metode C dan metode D berbeda secara signifikan (nilai-p = 0,012).

Hasil output SPSS Berdasarkan hasil di samping, metode-metode yang digunakan terbagi dalam 2 kelompok, Metode D dan Metode B terletak dalam satu kelompok, sedangkan metode B, metode C dan metode A terletak pada kelompok yang lain.

ANOVA DUA ARAH

ANOVA Dua Arah Memeriksa efek dari : Dua faktor pada variabel dependen Contoh: Apakah terdapat pengaruh faktor A dan faktor B terhadap variabel dependen ? Apakah terdapat pengaruh shift dan jenis kelamin pada produktifitas kerja ?

Interaksi antar level yang berbeda pada dua faktor tersebut Contoh : Apakah terdapat interaksi antara 2 faktor yaitu faktor A dan faktor B terhadap variabel dependen ? Apakah terdapat interaksi antara shift dan jenis kelamin terhadap produktifitas kerja ?

ANOVA Dua Arah Asumsi Normalitas Homogenitas Variansi Populasi berdistribusi normal Homogenitas Variansi Populasi mempunyai kesamaan variansi Independensi Error Random sampel yang Independen

Contoh Sebuah pabrik mempekerjakan karyawan dalam 4 shift (satu shift terdiri atas sekelompok pekerja yang berlainan). Manajer pabrik tersebut ingin mengetahui apakah ada perbedaan produktifitas yang nyata di antara 4 kelompok kerja yang ada selama ini. Selama ini setiap kelompok kerja terdiri atas wanita semua atau pria semua. Dan setelah kelompok pria bekerja dua hari berturut-turut, ganti kelompok wanita (tetap terbagi menjadi 4 kelompok) yang bekerja. Demikian seterusnya, dua hari untuk pria dan sehari untuk wanita.

Data

Hipotesis Faktor Shift : H0 : Tidak ada pengaruh faktor Shift terhadap produktifitas H1 : Ada pengaruh faktor Shift terhadap produktifitas Faktor Gender : H0 : Tidak ada pengaruh faktor Gender terhadap produktifitas H1 : Ada pengaruh faktor Gender terhadap produktifitas

Interaksi antara faktor Shift dan Faktor Gender : H0 : Tidak ada interaksi antara faktor Shift dan Gender terhadap produktifitas H1 : Ada interaksi antara faktor Shift dan Gender terhadap produktifitas

Hasil output SPSS Nilai-p untuk faktor Shift mendekati 0 <  = 0,05 (Ho ditolak) sehingga terdapat pengaruh faktor Shift terhadap produktifitas Nilai-p untuk faktor Gender adalah 0,019 <  = 0,05 (Ho ditolak) sehingga terdapat pengaruh faktor Gender terhadap produktifitas

Nilai-p untuk interaksi antara faktor Shift dan Gender adalah 0,598 > 0,05 sehingga H0 diterima yaitu berarti tidak terdapat interaksi antara faktor Shift dan Gender terhadap produktifitas

Analisis Pasca Anova : Shift Terdapat beda nyata antara Shift II dengan Shift IV dan Shift II dengan Shift I Terdapat beda nyata antara Shift IV dengan Shift II dan Shift IV dengan Shift I Dst

Analisis Pasca Anova : Gender Terdapat perbedaan nyata antara produktifitas pria dan produktifitas wanita

TERIMA KASIH