ANALISIS VARIANS KLASIFIKASI EKA ARAH KRUSKAL WALLIS (KW)

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
Teori Graf.
Advertisements

Statistika Deskriptif: Distribusi Proporsi
(Matematika Al-Quran)
PERCOBAAN FAKTORIAL DENGAN RANCANGAN ACAK KELOMPOK Prof. Kusriningrum
START.
STATISTIKA NON PARAMETRIK
Wido Hanggoro ` Research and Development Department Indonesia Meteorological Climatological and Geophysical Agency.
PENYEDERHANAAN RANGKAIAN
Mata Kuliah Teknik Digital TKE 113
Mata Kuliah Dasar Teknik Digital TKE 113
ANALISIS PROSES BISNIS 6
Bulan maret 2012, nilai pewarnaan :
Tugas Praktikum 1 Dani Firdaus  1,12,23,34 Amanda  2,13,24,35 Dede  3,14,25,36 Gregorius  4,15,26,37 Mirza  5,16,27,38 M. Ari  6,17,28,39 Mughni.
Resista Vikaliana, S.Si. MM
Tugas: Perangkat Keras Komputer Versi:1.0.0 Materi: Installing Windows 98 Penyaji: Zulkarnaen NS 1.

Uji Kenormalan Shapiro Wilk & Kolmogorov Smirnov
Statistika Non Parametrik
Statistika Non Parametrik
Korelasi dan Regresi Ganda
Bab 11A Nonparametrik: Data Frekuensi Bab 11A.
BADAN KOORDINASI KELUARGA BERENCANA NASIONAL DIREKTORAT PELAPORAN DAN STATISTIK DISAJIKAN PADA RADALGRAM JAKARTA, 4 AGUSTUS 2009.
Kelompok 3 : Ahmad Febri Hutama Muh Tabrani Nunung Hartati Renuat
Bab 11B
Uji Non Parametrik Dua Sampel Independen
Diklat Petugas Proteksi Radiasi
Mari Kita Lihat Video Berikut ini.
Statistika Deskriptif
Bab 6B Distribusi Probabilitas Pensampelan
WORKSHOP INTERNAL SIM BOK
01. EBTANAS-SMP Volume sebuah kerucut adalah 314 cm3, Jika jari-jari alasnya 5 cm dan π = 3,14, maka panjang garis pelukisnya adalah ... A. 4 cm.
12. FAKTORIAL RANCANGAN PETAK TERBAGI
Madinatul-Qur’an & Miizaan Pusat Studi Islam dan Kepurbakalaan
ANALISIS PROSES BISNIS 7
Bab 13A Nonparametrik: Data Peringkat I
Rabu 23 Maret 2011Matematika Teknik 2 Pu Barisan Barisan Tak Hingga Kekonvergenan barisan tak hingga Sifat – sifat barisan Barisan Monoton.
Soal Latihan.
: : Sisa Waktu.
Nonparametrik: Data Peringkat 2
PENGANTAR SISTEM INFORMASI NURUL AINA MSP A.
PERKEMBANGAN KELULUSAN SMP/MTS, SMA/MA DAN SMK KOTA SEMARANG DUA TAHUN TERAKHIR T.P DAN 2013.
Pengujian Hipotesis Parametrik 2
ANGGARAN PRODUKSI.
PENGENDALIAN KUALITAS PELAYANAN PADA PT. BANK MANDIRI TBK KANTOR CABANG SUDIRMAN YOGYAKARTA CAHYADI Ekonomi Manajemen.
Suatu Matriks DETERMINAN DETERMINAN Fakultas Kehutanan
Fungsi Invers, Eksponensial, Logaritma, dan Trigonometri
Bab 16 Sekor Komposit dan Seleksi Sekor Komposi dan Seleksi
PROPOSAL PENGAJUAN INVESTASI BUDIDAYA LELE
Bulan FEBRUARI 2012, nilai pewarnaan :
AREAL PARKIR PEMERINTAH KABUPATEN JEMBRANA
Metode Shapiro-Wilks dan Kolmogorov-Smirnov untuk Uji Normalitas
ADVOKASI Oleh : dr.Rozi Abdullah
Pengujian HIPOTESIS (Bagian 2) Nonparametrik: Data Peringkat I
Bab 13A Nonparametrik: Data Peringkat I Bab 13A
Nonparametrik: Data Peringkat 2
PENGUJIAN HIPOTESA Probo Hardini stapro.
TOKOFEROL DAN FENOLIK TOTAL PADA 10 JENIS KACANG
STATISTIK NONPARAMETRIK Kuliah 10: Uji k-Sampel Berhubungan: Uji Friedman Dosen: Dr. Hamonangan Ritonga, MSc Sekolah Tinggi Ilmu Statistik Jakarta.
Aritmatika Bilangan Biner
PENGANTAR SISTEM INFORMASI NURUL AINA MSP A.
ANGGARAN PRODUKSI.
USAHA DAN ENERGI ENTER Klik ENTER untuk mulai...
Statistika Deskriptif: Statistik Sampel
Bab 28 Ujian Sekuensial dan Adaptif Ujian Adaptif
Statistika Deskriptif: Distribusi Proporsi
Irvan Patuan Marsahala ( )
• Perwakilan BKKBN Provinsi Sulawesi Tengah•
KEJADIAN dan PELUANG SUATU KEJADIAN
Korelasi dan Regresi Ganda
Pengantar sistem informasi Rahma dhania salamah msp.
Transcript presentasi:

ANALISIS VARIANS KLASIFIKASI EKA ARAH KRUSKAL WALLIS (KW) Kegunaan : Membandingkan data lebih dari dua populasi yang tidak berpasangan Data berskala ordinal

Metode 1. Memperingkat data seluruh sampel 12 Rj2 ∑ - 3(N +1) 2. H = N = jumlah seluruh data (H menyebar mengikuti sebaran khi kuadrat dengan db = k -1) K = cuplikan 12 k Rj2 ∑ - 3(N +1) 2. H = nj N (N + 1) j=1 3. Keputusan : H0 diterima jika p > nilai α yang ditawarkan 4. Tabel Jika kasus dalam cuplikan (nj) ≤5 dan k = 3 Tabel Kruskal Wallis Jika kasus dalam cuplikan (nj) ≥ 5 atau k ≥ 3 Tabel Khi Kuadrat

Contoh Nilai 2 3,5 3,1 2,8 1,9 2,9 3,3 2,3 2,5 3,2 2,4 4,4 1,2 H0 : Berasal dari populasi yang sama } ?, α = 0,05 H1 : Berasal dari populasi berbeda

Nilai R 2 3 3,5 12 3,1 9 2,8 7 1,9 2,9 8 3,3 11 2,3 4 2,5 6 3,2 10 2,4 5 1,2 1 4,4 13 ∑ 44 23 12 ( 442 232 242 ) H = - 3(13 +1) + + 5 4 13 (13 + 1) 4 H = 4,459

Jumlah kasus / cuplikan Keputusan k =3, n1 = 5, n2 = 4, n3 = 4 Jumlah kasus / cuplikan H p 5 4 7,7604 0,009 7,7440 0,011 5,6571 0,049 5,6173 0,050 4,6187 0,100 4,5527 0,102 H =4,459 α = 0,05 > 0,102 Gagal menolak H0 Gagal menolak H0

Angka kembar Induk ke 1 2 3 4 5 6 7 8 2,0 3,5 3,3 3,2 2,6 3,1 2,5 2,8 3,6 2,9 2,2 2,4 3,0 1,5 4,4 2,3 1,2 2,1 1,9 1,6 3,4 1,1 2 3 2,5 1

X Tolak H0 k > 5 Hasil Pemeringkatan Induk ke nj > 5 Tabel KW 1 2 3 4 5 6 7 8 8,5 52,5 47,5 41,0 23,0 36,0 18,5 27,5 54,5 31,5 12,5 15,5 34,0 56,0 4,0 14,0 2,5 54,4 11,0 6,0 5,0 51,0 1,00 X Tabel KW Tabel Khi Kuadrat H = 18,464 Tolak H0 14,07 α = 0,05, db = k – 1 = 6 = 7

Hterkoreksi = Induk ke Peringkat Data H ∑T 1- N3 - N T = t3 - t 1 2 3 4 5 6 7 8 2,0 3,5 3,3 3,2 2,6 3,1 2,5 2,8 3,6 2,9 2,2 2,4 3,0 1,5 4,4 2,3 1,2 2,1 1,9 1,6 3,4 1,1 H Hterkoreksi = ∑T 1- N3 - N T = t3 - t Peringkat Data 1 2 3 4 5 6 7 8 8,5 52,5 47,5 41,0 23,0 36,0 18,5 27,5 54,5 31,5 12,5 15,5 34,0 56,0 4,0 14,0 2,5 54,4 11,0 6,0 5,0 51,0 1,00

Hterkoreksi = Hterkoreksi = Data Asli Peringkat Frekuensi (t) t3 – t 1,2 2,5 2 6 2,0 8,5 4 60 2,2 12,5 2,4 15,5 18,5 2,6 23,0 5 120 2,8 27,5 2,9 31,5 3,1 36,0 3 24 3,2 41,0 7 336 47.5 210 3,5 52,5 3,6 54,5 ∑T = 960 18,464 Hterkoreksi = 960 1- 563 -56 Hterkoreksi = 18,566