BAB 2 (sambungan) DESAIN BLOK LENGKAP ACAK

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
ANALISIS OF VARIANS (ANOVA)
Advertisements

Distribusi Chi Kuadrat, t dan F
BAB 1 ANALISIS VARIANSI / KERAGAMAN Analysis of Variance ( ANOVA )
KELOMPOK 1 Anggota : 1.Adeleida Wilhelmina M. (1) 2. Ezra P Donny A (9) 3.I Komang Deddy S.P. (17) 4.Nurul Lia S.D. (25) 5.Wening Ulinnuha M. (34)
UJI TUKEY Andreas L.H.K. Fitri Intan P. Jacob Da Costa
II. Pengujian rata-rata k populasi
Hypothesis Testing In Full Rank Model
Analysis of Variance (ANOVA)
ANALISIS VARIANSI (ANOVA)
REGRESI LINIER SEDERHANA
Prosedur Tukey-Kramer (Pengujian Signifikansi Antar Populasi)
Erni Tri Astuti Sekolah Tinggi Ilmu Statistik
Analisis Variansi (Analysis Of Variance / ANOVA) satu faktor
Hypothesis Testing In Full Rank Model
Within-Subjects Design Single Factor P
ANOVA (Analysis of Variance)
ANALYSIS OF VARIANCE (ANOVA)
BAB 1 ANALISIS VARIANSI / KERAGAMAN Analysis of Variance ( ANOVA )
STATISTIK daftar isi slide show # CHY SQUARE TEST ( TES KAI KUADRAT )
Oleh : Setiyowati Rahardjo
Analisis Ragam (ANOVA)
METODE STATISTIKA II Analysis of Variance Met Stat 2
ANALYSIS OF VARIANCE (ANOVA) Matakuliah: KodeJ0204/Statistik Ekonomi Tahun: Tahun 2007 Versi: Revisi.
Anova Erlisa C, S.Kep., Ns., M.Kep.
UJI PERBEDAAN.
Basic Business Statistics, 10e © 2006 Prentice-Hall, Inc.. Chap 11-1 Chapter 11 Analysis of Variance Basic Business Statistics 10 th Edition.
Anova Dep BiostatikFKM UI.
STATISTIK INFERENSIAL
PEMILIHAN UJI STATISTIK
REGRESI LINIER SEDERHANA
ANALISIS VARIANSI (ANOVA)
ANOVA (Analysis of Variance)
Analisa Data Statistik Chap 13: Regresi Linear (Lanjutan)
ANalysis Of VAriance Observasi Seragam
1 langsung Data Sekunder Wawancara langsung MODUL PERKULIAHAN SESI 1
PERBANDINGAN ANTAR NILAI RERATA PERLAKUAN
ANALISIS VARIANSI (ANOVA)
Analisis Variansi Part 1 & 2 – Tita Talitha, MT.
Analisis ragam atau analysis of variance
ANALISIS VARIANS TUJUAN
STATISTIK II Pertemuan 9: Pengujian Hipotesis Dua Sampel dan ANOVA (SPSS) Dosen Pengampu MK: Evellin Lusiana, S.Si, M.Si.
UJI F/UJI RAGAM (ANOVA)
TWO WAY ANOVA.
STATISTIK II Pertemuan 9: ANOVA (SPSS) Dosen Pengampu MK:
STATISTIK II Pertemuan 13: ANOVA (Analysis of Variance)
Dalam uji hipotesis, dibandingkan 2 parameter dari 2 populasi:
CHAPTER 6 AnoVa.
1 langsung Wawancara langsung MODUL PERKULIAHAN SESI 1 Data Primer
MANOVA (Multivariate Analysis of Variance)
ANOVA (Analysis of Variance)
STATISTIK II Pertemuan 13: Pengujian Hipotesis Sampel Kecil (n<30)
STATISTIK II Pertemuan 9: Pengujian Hipotesis Dua Sampel dan ANOVA (SPSS) Dosen Pengampu MK: Evellin Lusiana, S.Si, M.Si.
STATISTIK II Pertemuan 13: ANOVA (Analysis of Variance)
LATIN SQUARE DESIGN DOX 6E Montgomery.
Nilai UTS.
Makta Kuliah Bimbingan Penulisan Skripsi 2
ANALYSIS OF VARIANCE (ANOVA)
UJI BEDA RATAAN.
BAB 1 ANALISIS VARIANSI / KERAGAMAN Analysis of Variance ( ANOVA )
.ANALISIS VARIAN.. 1. ANALISIS ANVARIAN Analisis varians (analysis of variance, ANOVA) adalah suatu metode analisis statistika yang termasuk ke dalam.
ANOVA (Analysis of Variance)
ANOVA SATU ARAH (Oneway Anova).
STATISTIK II Pertemuan 9: Pengujian Hipotesis Dua Sampel dan ANOVA (SPSS) Dosen Pengampu MK: Evellin Lusiana, S.Si, M.Si.
MEMBEDAKAN LEBIH DARI 2 PERLAKUAN
MEMBEDAKAN LEBIH DARI 2 PERLAKUAN
PERANCANGAN PERCOBAAN
PERANCANGAN PERCOBAAN
PERANCANGAN PERCOBAAN
MEMBEDAKAN LEBIH DARI 2 PERLAKUAN
Transcript presentasi:

BAB 2 (sambungan) DESAIN BLOK LENGKAP ACAK Seperti ANOVA, kita menguji mean populasi yang sama (untuk beberapa level faktor yg berbeda)... …kita juga mengkontrol variasi yang mungkin dari faktor yang kedua (dgn 2 atau lebih faktor yang ada) Digunakan ketika lebih dari 1 faktor dapat mempengaruhi nilai variabel dependen, tapi hanya satu yg menjadi faktor kunci Level dari faktor yang kedua disebut dengan BLOK

Partisi Variasi Variasi total dapat dipecah menjadi 3 bagian: SST = SSB + SSBL + SSW SST = Total sum of squares SSB = Sum of squares between factor levels SSBL = Sum of squares between blocks SSW = Sum of squares within levels

Sum of Squares for Blocking (Jumlah Kuadrat Blok) SST = SSB + SSBL + SSW dimana: k = jumlah level untuk faktor yg bersangkutan b = jumlah blok xj = mean sampel dari blok ke-j x = mean seluruh data sampel

Partisi Variasi SST = SSB + SSBL + SSW SST dan SSB dihitung dengan ANOVA satu arah SSW = SST – (SSB + SSBL)

Mean Squares

Tabel ANOVA Desain Blok Acak Source of Variation SS df MS F ratio MSBL Between Blocks SSBL b - 1 MSBL MSW Between Samples MSB SSB k - 1 MSB MSW Within Samples SSW (k–1)(b-1) MSW Total SST N - 1 k = jumlah populasi N = ukuran sampel dari seluruh populasi b = jumlah blok df = degrees of freedom/derajat kebebasan

Uji Blok (Blocking Test) MSBL F = MSW Blocking test: df1 = b - 1 df2 = (k – 1)(b – 1) Tolak H0 jika F > F

Uji Faktor Utama (Main Factor Test) MSB F = MSW Main Factor test: df1 = k - 1 df2 = (k – 1)(b – 1) Tolak H0 jika F > F

Fisher’s Least Significant Difference Test Untuk uji rata-rata populasi yang berbeda contoh: μ1 = μ2 ≠ μ3 Dilaksanakan setelah penolakan dari rata2 yang sama dari block acak ANOVA design Allows pair-wise comparisons Perbandingan mutlak sama dengan perbedaan jangkauan kritis    x = 1 2 3

Fisher’s Least Significant Difference (LSD) Test dimana: t/2 = nilai batas atas dari distribusi t untuk /2 dan derajat kebebasan (k -1)(n - 1) MSW = Mean Square Within dari tabel ANOVA b = jumlah blok k = jumlah level pada faktor utama

Fisher’s Least Significant Difference (LSD) Test (sambungan) bandingkan: Jika perbedaan mean absolut lebih besar dari LSD maka terdapat sebuah perbedaan signifikan diantara pasangan mean pada level yg dipilih bersifat signifikan.