Total II 1 2 k O11 O12 Ok1 nI E11 E12 Ek2 O22 Ok2 nII E22 b Oib Okb

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
UKURAN NILAI PUSAT UKURAN NILAI PUSAT ADALAH UKURAN YG DAPAT MEWAKILI DATA SECARA KESELURUHAN JENIS UKURAN NILAI PUSAT : MEAN , MEDIAN, MODUS KUARTIL,
Advertisements

Teori Graf.
Statistika Deskriptif: Distribusi Proporsi
(Matematika Al-Quran)
Kuswanto, Uji Normalitas  Untuk keperluan analisis selanjutnya, dalam statistika induktif harus diketahui model distribusinya  Dalam uji.
PERCOBAAN FAKTORIAL DENGAN RANCANGAN ACAK KELOMPOK Prof. Kusriningrum
START.
Wido Hanggoro ` Research and Development Department Indonesia Meteorological Climatological and Geophysical Agency.
Menunjukkan berbagai peralatan TIK melalui gambar
STATISTIKA INFERENSI : UJI HIPOTESIS (SAMPEL GANDA)
Bulan maret 2012, nilai pewarnaan :

PERANGKAT AKREDITASI SD/MI
Uji Hipotesis Rata-Rata Satu populasi
NOPROVINSI TFRCPRUNMET NEED / / / DKI JAKARTA2,12,3+56,453,4-6,99,4+ 2JAWA BARAT2,62,5-60,3 Stag10,08,9- 3JAWA.
UJI KHI KUADRAT( χ2). Sasaran pembelajaran Uji χ2 untuk data multi nominal Uji χ2 independensi antara dua faktor.
Korelasi dan Regresi Ganda
Bab 11A Nonparametrik: Data Frekuensi Bab 11A.
Bab 9B Analisis Variansi Bab 9B
BADAN KOORDINASI KELUARGA BERENCANA NASIONAL DIREKTORAT PELAPORAN DAN STATISTIK DISAJIKAN PADA RADALGRAM JAKARTA, 4 AGUSTUS 2009.
Interval Prediksi 1. Digunakan untuk melakukan estimasi nilai X secara individu 2. Tidak digunakan untuk melakukan estimasi parameter populasi yang tidak.
PEMBANDINGAN BERGANDA (Prof. Dr. Kusriningrum)
Bab 11B
Latihan Soal Persamaan Linier Dua Variabel.
Uji Non Parametrik Dua Sampel Independen
BOROBUDUR (4) FAHMI BASYA
Mari Kita Lihat Video Berikut ini.
Bab 6B Distribusi Probabilitas Pensampelan
ANALISA NILAI KELAS A,B,C DIBUAT OLEH: NAMA: SALBIYAH UMININGSIH NIM:
UJI HOMOGENITAS DATA SATU VARIABEL UJI T DAN ANOVA
ASIKNYA BELAJAR MATEMATIKA
BARISAN DAN DERET ARITMETIKA
STATISTIK - I.
UKURAN PENYEBARAN DATA
Tugas: Power Point Nama : cici indah sari NIM : DOSEN : suartin marzuki.
Uji Normalitas.
DISTRIBUSI FREKUENSI oleh Ratu Ilma Indra Putri. DEFINISI Pengelompokkan data menjadi tabulasi data dengan memakai kelas- kelas data dan dikaitkan dengan.
Rabu 23 Maret 2011Matematika Teknik 2 Pu Barisan Barisan Tak Hingga Kekonvergenan barisan tak hingga Sifat – sifat barisan Barisan Monoton.
: : Sisa Waktu.
Nonparametrik: Data Peringkat 2
PERKEMBANGAN KELULUSAN SMP/MTS, SMA/MA DAN SMK KOTA SEMARANG DUA TAHUN TERAKHIR T.P DAN 2013.
Pengujian Hipotesis Parametrik 2
Luas Daerah ( Integral ).
MG-11 ANALISIS BIAYA MANFAAT ANALISIS PROYEK KEHUTANAN BERDISKONTO
Mata Kuliah: MATEMATIKA DISKRIT Harni Kusniyati
P E R C O B A A N F A K T O R I A L D E N G A N RANCANGAN ACAK LENGKAP
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
KINERJA SAMPAI DENGAN BULAN AGUSTUS 2013
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
Koefisien Korelasi Pearson dan Regresi Linier Sederhana
Graf.
Algoritma Branch and Bound
Bab 9B Analisis Variansi Bab 9B
Statistika Deskriptif: Statistik Sampel
Statistika Deskriptif: Distribusi Proporsi
UJI CHI KUADRAT (2) Topik Bahasan: Universitas Gunadarma
BAB V DIFFERENSIASI.
Nilai Ujian Statistik 80 orang mahasiswa Fapet UNHAS adalah sebagai berikut:
• Perwakilan BKKBN Provinsi Sulawesi Tengah•
Bab 7 Nilai Acuan Norma.
Korelasi dan Regresi Ganda
Pengantar sistem informasi Rahma dhania salamah msp.
Transcript presentasi:

UJI INDEPENDENSI DUA FAKTOR SALAH SATU FAKTOR ATAU KEDUANYA TERDIRI ATAS LEBIH DARI DUA TARAF Total II 1 2 k O11 O12 Ok1 nI E11 E12 Ek2 O22 Ok2 nII E22 b Oib Okb OIII E1b E2b Ekb n1 n2 n3 Total (N)

Hipotesis H0 : faktor I dan II tidak terkait H1 : faktor I dan faktor II terkait

χ2 ∑ (Okb - Ekb)2 Ekb Statistik uji O = amatan E = harapan k = jumlah kolom b = jumlah baris

Menentukan nilai harapan (E) Faktor Total II 1 2 k O11 O21 Ok1 nI E11 E12 Ek2 O12 O22 Ok2 nII E22 b Oib Okb nb E1b E2b Ekb n1 n2 n3 Total (N) E11 = N n1(nII) E12 = N n2(nI) E21 = N n2(nII) E22 = N nk(nb) Ekb = N

Keputusan H0 diterima jika χ2 < χ2 α, (k – 1)(b – 1).

Contoh : Data analsis golongan darah dari 500 orang Jerman yang bertempat tinggal di Jerman dan 476 yang bertempat tinggal di Hongaria adal sebagai berikut : Golongan darah Tinggal AB A O B total Jerman 25 215 200 60 500 Hongaria 15 267 194 536 Apakah cukup bukti bahwa golongan darah orang jerman berkaitan dengan tempat tinggal, jika α = lima persen ? (Schefer, 1987)

Penyelesaian Hipotesis H0 : tidak terdapat keterkaitan antara golongan darah dengan tmpat tinggal. H1 : terdapat keterkaitan antara golongan darah dengan tmpat tinggal.

Peluang nilai χ2 yang lebih besar Daerah kritis : α = 0,05 db = (b – 1)(k – 1) = (2 – 1)(4 – 1) = 3 Peluang nilai χ2 yang lebih besar Df .995 ……. .95 …… .05 1 0.004 3.84 2 0,010 0.103 3.99 3 7.84 4 9.40

Andaikan tempat tinggal Golongan darah AB = 1 A = 2 O = 3 B = 4 Jerman = 1 Hongaria = 2 Golongan darah Tinggal 1 2 3 4 total 25 215 200 60 500 15 267 194 536 40 482 394 120 1036 40(500) 482(500) 394(500) 120(500) E11 = E21 = E31 = E41 = 1036 1036 1036 1036 40(536) 482(536) 394(536) 120(536) E21 = E22 = E32 = E11 = 1036 1036 1036 1036

Golongan darah Tinggal total Golongan darah Tinggal total 1 2 3 4 O11 500 E E11 E21 E31 E41 O22 O32 O42 536 E12 E22 E32 E42 40 482 394 120 10366 Golongan darah Tinggal 1 2 3 4 total 25 215 200 60 500 E 19,30 232,62 190,15 57,91 15 267 194 536 20,69 249,37 203,86 62,08 40 482 394 120 10366

χ2 ∑ χ2 χ2 (Okb - Ekb)2 Ekb Statistik uji (25 – 19,30)2 (60 – 60,08)2 ………………………….. + = + 19,30 60,08 χ2 = 6,96

TEKNIK 11 12 21 22 31 32 41 42 O 25 15 215 267 200 194 60 E 19,30 20,69 232,62 249,37 190,15 203,86 57,91 62,08 O - E 5,69 -5,69 -17,62 17,62 9,84 -9,85 2,08 -2,08 (O – E)2 32,43 310,66 96,94 4,37 4,35 (O – E)2/E 1,68 1,57 1,33 1,25 0,56 0,47 0,07 6.958779 ∑ = 6,96

Keputusan < Kesimpulan : H0 diterima jika χ2 < χ2 α, (k – 1)(b – 1) H0 diterima jika χ2 < χ2 0,05, (3) = 7,84 χ2Hitung = 6,96 < χ2 0,05, (3) = 7,84 Kesimpulan :