Anova Dika
Upcoming SlideShare
Loading in...5
×
 

Like this? Share it with your network

Share

Anova Dika

on

  • 722 views

 

Statistics

Views

Total Views
722
Views on SlideShare
721
Embed Views
1

Actions

Likes
0
Downloads
11
Comments
0

1 Embed 1

http://www.blogger.com 1

Accessibility

Categories

Upload Details

Uploaded via as Microsoft PowerPoint

Usage Rights

© All Rights Reserved

Report content

Flagged as inappropriate Flag as inappropriate
Flag as inappropriate

Select your reason for flagging this presentation as inappropriate.

Cancel
  • Full Name Full Name Comment goes here.
    Are you sure you want to
    Your message goes here
    Processing…
Post Comment
Edit your comment

Anova Dika Presentation Transcript

  • 1. Anova Tugas individu Dhika yugaswara (082452)
  • 2.
    • Pendahuluan
    • Anova diperkenalkan oleh Sir Ronald A. Fisher dan pada dasarnya merupakan proses aritnetika untuk membagi jumlah kuadrat totoal data menjadi komponen-komponen yang berhubungan dengan sumber keragaman yang diketahui.
    • Analisis ini digunakan untuk menguji kesamaan beberapa nilai rata-rata (mean) dalam senua bidang penelitian yang menggunakan data kuantitatif.
  • 3. Data berdasarkan hasil; survey mengenai ukuran celana,tinggi, dan berat badan adalah sebagai berikut: 45 148 27 Y15 15 36 155 27 Y14 14 36 147 27 Y13 13 47 153 28 Y12 12 45 154 28 Y11 11 43 148 28 Y10 10 42 150 27 Y9 9 40 149 27 Y8 8 42 150 27 Y7 7 36 155 27 Y6 6 36 155 27 Y5 5 46 165 29 Y4 4 49 155 29 Y3 3 44 155 28 Y2 2 50 165 30 Y1 1 Berat badan Tinggi Ukuran celana Nama No
  • 4. 45 150 28 Y30 30 37 156 27 Y29 29 45 155 28 Y28 28 42 155 28 Y27 27 36 155 27 Y26 26 37 155 27 Y25 25 46 168 28 Y24 24 50 159 29 Y23 23 50 170 29 Y22 22 50 172 29 Y21 21 50 176 29 Y20 20 36 150 27 Y19 19 50 171 29 Y18 18 50 172 29 Y17 17 48 154 28 Y16 16 45 148 27 Y15 15
  • 5. Nilai Rata-rata: 1.ukuran celana:27,97 2.Tinggi badan :157,4 3.Berat badan :43,6 Kesimpulan Berdasarkan ketiga data di atas maka diperoleh nilai rata-rata terbesar yaitu tinggi badan Oneway
  • 6. Post Hoc Tests
  • 7.
    • ANALISIS OUTPUT
    • Hipotesis :
    • Ho : µUkuran celana= µtinggi badan= µberat badan
    • (tidak ada perbedaan biaya rata-rata dari ketiga pengeluaran tersebut)
    • Ho : µukuran celana ≠ µtinggi badan ≠ µberat badan
  • 8. (Minimal ada dua pengeluaran dengan biaya rata-rata berbeda) Dalam pengujian kali ini digunakan tingkat signifikasi 0,05 (α = 5%) atau dengan kata lain tingkat kepercayaan sebesar 0,95 (=95%).
    • Penarikan kesimpulan
    • F hitung > F tabel -> tolak Ho
    • F hitung < F tabel -> terima Ho
    • Nilai statistik F tabel adalah (2;89 :0,05) = 6,96(dari tabel distribusi f
    • Terlihat dari tabel ANOVA bahwa nilai F hitung = 4552,242, yang mana nilai ini lebih besar dari nilai F tabel sehingga dapat disimpulkan bahwa kita dapat menolak Ho, yang artinya terdapat perbedaan biaya rata-rata dari pengeluaran tersebut.
    Diatas sudah dijelaskan bila Ho diterima uji perbandingan mean dalam Post Hoc tidak berguna lagi, hal ini bisa kita lihat tingkat signifikasi semuanya diatas 0,05.
  • 9. Oneway Univariate Analysis of Variance
  • 10.
    • ANALISIS OUTPUT :
    • Pengujian Hipotesis
    • Ho : tidak ada perbedaan biaya rata-rata dari ketiga Corrected Model.
    • H 1 : minimal ada satu Corrected Model yang berbeda dengan biaya pengeluaran.
  • 11. Dengan taraf signifikasi 5%. Penarikan kesimpulan F hitung > F tabel -> tolak Ho F hitung < F tabel -> terima Ho
    • F tabel = F1;90;5% = 6,96
    • Dari tabel test of between – subjek effects, nilai F hitung = 15936.358 Untuk F tabel = 6,96. karena nilai F hitung lebih besar dari F tabel maka kita dapat menolak Ho artinya minimal ada satu sistem Corrected Model berbeda dalam biaya pengeluaran rata-rata. Hal ini bisa kita lihat dari nilai signifikasi = 0.000. Nilai ini lebih kecil dari taraf signifikasi = 0.05.
    • Kesimpiulannya tolak Ho. Artinya ada perbedaan biaya rata-rata pengeluaran dari ketiga Corrected Model.