PENGUJIAN HIPOTESIS LEBIH DARI 2 MEAN

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
FERY MENDROFA fery mendrofa file analisa data.  Analisa apakah yang dipakai untuk Kesimpulan terhadap parameter 2 populasi berbeda atau tidak ?  Misal.
Advertisements

ANALISIS OF VARIANS (ANOVA)
Analisis varians.
STATISTIKA INFERENSI : UJI HIPOTESIS (SAMPEL GANDA)
Uji t Oleh Nugroho Susanto.
INDEPENDENT SAMEL T TEST
Pengujian Hipotesis Aria Gusti.
Uji Beda Mean Dr. Arlinda Sari Wahyuni M.Kes Topik
UJI T PAIRED.
UJI t INDEPENDEN.
Regresi Linear Berganda: Perkiraan Interval dan Pengujian Hipotesis
NAMA KELOMPOK SITI ROMLAH YULIA DEWI MASITOH LISE NURFITRIANI PERMANA.
Korelasi dan Regresi Ganda
Bab 11A Nonparametrik: Data Frekuensi Bab 11A.
PENGUJIAN HIPOTESIS SAMPEL BESAR
Uji Hipotesis.
Kelompok 3 : Ahmad Febri Hutama Muh Tabrani Nunung Hartati Renuat
TEKNIK ANALISIS MULTIVARIAT
Uji Non Parametrik Dua Sampel Independen
Modul 7 : Uji Hipotesis.
Uji Lebih Dari 2 Sampel Tidak Berpasangan Bag 5b (Uji Krusskal Wallis)
Uji 2 Sampel Berpasangan Bag 2b (Uji Wilcoxon Berpasangan)
BAB 13 PENGUJIAN HIPOTESA.
Uji Hipotesis Beda Dua Rata-Rata
Uji 2 Sampel Tidak Berpasangan Bag 4a (Uji Fisher Exact)
UJI DUA VARIANS Varians adalah simpangan baku kuadrat (s kuadrat)
UJI PERBEDAAN (Differences analysis)
ANOVA DUA ARAH.
HIPOTESIS 1 RATA-RATA.
Analisis Varians (ANAVA) (F test)
Mugi Wahidin, SKM, M.Epid Prodi Kesehatan Masyarakat Univ Esa Unggul
PENGUJIAN HIPOTESIS Mugi Wahidin, M.Epid Prodi Kesehatan masyarakat
PENGUJIAN HIPOTESIS MEAN 2 SAMPEL DEPENDEN (PAIRED)
PENGUJIAN HIPOTESIS MEAN 2 SAMPEL INDEPENDEN
PENGUJIAN HIPOTESIS PROPORSI 1 SAMPEL
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
ESTIMASI (PENDUGAAN) Mugi Wahidin, M.Epid Prodi Kesehatan masyarakat
PENGUJIAN HIPOTESIS SAMPEL BESAR
Oleh : Setiyowati Rahardjo
ANOVA (Analysis of Variance)
Korelasi dan Regresi Ganda
PENGUJIAN HIPOTESIS SAMPEL BESAR
DISTRIBUSI PELUANG Pertemuan ke 5.
DISTRIBUSI SAMPLING Pertemuan ke 10.
Uji 1 Sampel Bag 1a (Uji Binomial)
Uji > 2 Sampel Berpasangan Bag 3a (Uji Cochran)
Uji 2 Sampel Tidak Berpasangan Bag 4b dan 4c (Uji Mann U Whitney)
UJI KORELASI DAN REGRESI LINIER
ANOVA (Analysis of Variance)
FAKULTAS ILMU-ILMU KESEHATAN UNIVERSITAS ESA UNGGUL
Uji 2 Sampel Berpasangan Bag 2a (Uji McNemar)
UJI BEDA MEAN DAN BEDA PROPORSI
UJI BEDA DUA MEAN (T-Test Independent)
Uji Statistik Beda 2 Mean (t-test)
ANALISIS VARIANSI (ANOVA)
ANOVA (Analysis of Variance)
Uji Hipotesis Dep Biostatik FKM UI.
UJI HIPOTESIS Perbandingan Dua Mean.
STATISTIK INDUSTRI.
Analisis Variansi Part 1 & 2 – Tita Talitha, MT.
PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS ILMU KOMPUTER
UJI PERBEDAAN FAKULTAS KESEHATAN MASYARAKAT UNIVERSITAS HASANUDDIN
ANOVA (Analysis of Variance)
UJI BEDA MEAN DUA SAMPEL
ANOVA (Analysis of Variance)
FIKES – UNIVERSITAS ESA UNGGUL
Mugi Wahidin, SKM, M.Epid Prodi Kesehatan Masyarakat Univ Esa Unggul
Transcript presentasi:

PENGUJIAN HIPOTESIS LEBIH DARI 2 MEAN Mugi Wahidin, SKM, M.Epid Prodi Kesehatan Masyarakat Universitas Esa Unggul 2014/2015

POKOK BAHASAN Pengertian Tujuan Langkah uji Annova 1 way Contoh kasus

PENGUJIAN HIPOTESIS KOMPARASI 2 SAMPEL Jenis uji komparasi Komparasi 2 sampel (2 mean) Berkorelasi (dependen/paired) Tidak berkorelasi (independen) Komparasi >2 sampel (2 mean) = kompaasi k sampel Berkorelasi (dependen)

JENIS UJI HIPOTESIS

UJI KOMPARASI LEBIH DARI 2 MEAN (KOMPARATIF K SAMPEL) Jenis sampel Dependen (kerkorelasi/paired) >2 kelompok sampel diukur sebelum dan sesudah intervensi Contoh: perbedaan kinerja antara 3 bagian kerja antara sebelum dan sesudah diberi reward 1 sampel diukur >2 kali Contoh: perbedaan kinerja pada 3 shift kerja untuk pekerja yg sama Independen (tidak berkorelasi) Lebih dari 2 sampel diukur 1 kali Perbedaan kinerja antara PNS, swasta, dan BUMN  dipelajari sesi ini

UJI KOMPARASI LEBIH DARI 2 MEAN (KOMPARATIF K SAMPEL) Uji : Analisis of Varians (Annova) Annova 1 way (1 jalan) Contoh: perbedaan kinerja antara PNS, Swasta, dan BUMN  dibahas sesi ini Annova 2 way (2 jalan) Contoh: perbedaan kinerja antara PNS, Swasta, dan BUMN menurut jenis kelamin

UJI ANNOVA 1 WAY INDEPENDEN Varian homogen Sampel/kelompok independen Distribusi data normal Data dihubungkan adalah numerik dengan katagorik (lebih dari 2 kelompok)

LANGKAH UJI ANNOVA 1 WAY DEPENDEN Menentukan homogenitas (sudah dilakukan) Menghitung mean dan standar deviasi masing- masing kelompok Menghitung mean total Menghitung varians antara (between) kelompok Menghitung varians dalam (within) dalam masing-masing kelompok Menghitung nilai F Melihat nilai F tabel untuk mendapat nilai p Bandingkan nilai p dengan nilai α Membuat keputusan pengujian hipotesis

UJI ANNOVA 1 JALAN INDEPENDEN Rumus: Sb2 = varians between (antar kelompok) Sw2 = varians within (dalam kelompok) F = Sb2 Sw2 df = k-1 (untuk numerator) n-k (untuk denominator) Sb2 = n1(x1-x)2 + n2(x2-x)2 + ….+ nk(xk- x)2 k-1 Sw2 = (n1-1)S12 + (n2-1) S22 + …. + (nk-1)Sk2) N-k X= (n1.x1) + (n2.x2) + …… + (nk.xk) N

UJI ANNOVA 1 WAY INDEPENDEN Datanya Contoh soal: Seorang peneliti ingin mengetahui pengaruh kada kolesterol antara 3 kelompok penduduk Apakah ada perbedaan kadar kolesterol antara 3 kelompok tersebut? Gunakan alpha 5%! no kadar kolesterol kelompok 1 kelompok 2 kelompok 3 1 243 206 241 2 251 210 258 3 275 226 270 4 291 249 293 5 347 255 328 6 354 273   7 380 285 8 392 295 9 309

UJI ANNOVA 1 WAY INDEPENDEN Jawab H0: μ 1 = μ2 = μ3 tidak ada perbedaan kadar kolesterol antara 3 kelompok penduduk Ha: μ 1 ≠ μ2 = μ3 ada perbedaan kadar kolesterol antara 3 kelompok penduduk

UJI ANNOVA 1 WAY INDEPENDEN kadar kolesterol kelompok 1 kelompok 2 kelompok 3 1 243 206 241 2 251 210 258 3 275 226 270 4 291 249 293 5 347 255 328 6 354 273   7 380 285 8 392 295 9 309 N 22 n xbar 316.63 231.70 278.00 s2 3447.70 1130.98 1139.50 s 58.72 37.12 33.76 Jawab Hitung mean antar klp

UJI ANNOVA 1 WAY INDEPENDEN 8 x1= 316.63 s1= 58.72 n2= 9 x2= 231.70 s2= 37.12 n3= 5 x3= 278.00 s3= 33.76

UJI ANNOVA 1 WAY INDEPENDEN X = (n1.x1) + (n2.x2) + …… + (nk.xk) N = (8*316.62) + (9*256,44) + (5*278,00) = 283,22 22 Sb2 = n1(x1-x)2 + n2(x2-x)2 + ….+ nk(xk- x)2 k-1 = (8) (316,62 – 283,22)2 + (9)256,44-283,22)2 + (5) 278,00 – 283,22)2 = 7758 3-1 Sw2 = (n1-1)S12 + (n2-1) S22 + …. + (nk-1)Sk2) N-k = (8-1) (58,72)2 + (9-1) (37,12)2 + (5-1) (33,76)2 = 2090 22-3 F = Sb2 = 7758 = 3,71 Sw2 2090

UJI ANNOVA 1 WAY INDEPENDEN F = 3,71 Df 1 = k – 1 (numerator) = 3-1 = 2 Df 2 = N-k (denominator) = 22-3 = 19 Lihat tabel F Cari nilai p pada tabel F Denom (19) tidak ada, gunakan denom terdekat yaitu 18 Pada F 3,7 1, nilai p < 0,050 dan > 0,025 P (antara 0,025-0,05) < alpha (0,05)  Ho ditolak

UJI ANNOVA 1 WAY INDEPENDEN Kesimpulan Secara statistik ada perbedaan kadar kolesterol antara 3 kelompok penduduk

Thank You

Tugas individu no BB bayi (kg) sosek rendah sosek sedang sosek tinggi 1 2.4 3.0 3.1 2 3 2.1 2.7 3.5 4 2.6 2.9 5 3.4 6 2.3 4.0 7 8 2.5   3.9 Seorang mahasiswa FKM ingin mengetahui hubungan sosial ekonomi dengan BB bayi yang dilahirkan. Diambil 23 sampel ibu yang baru melahirkan dan ditimbang bayinya Kelompok sosial ekonomi dibagi 3 yaitu rendah, sedang, dan tinggi Ujilah apakah ada perbedaan BB bayi antara ke-3 kelompok sosial ekonomi tersebut? Tentukan keputusan hipotesis dengan CI 95% dan signifikansi 0,05