Your SlideShare is downloading. ×
Pembahasan Anova
Upcoming SlideShare
Loading in...5
×

Thanks for flagging this SlideShare!

Oops! An error has occurred.

×
Saving this for later? Get the SlideShare app to save on your phone or tablet. Read anywhere, anytime – even offline.
Text the download link to your phone
Standard text messaging rates apply

Pembahasan Anova

5,430
views

Published on

Published in: Technology, Business

0 Comments
1 Like
Statistics
Notes
  • Be the first to comment

No Downloads
Views
Total Views
5,430
On Slideshare
0
From Embeds
0
Number of Embeds
0
Actions
Shares
0
Downloads
142
Comments
0
Likes
1
Embeds 0
No embeds

Report content
Flagged as inappropriate Flag as inappropriate
Flag as inappropriate

Select your reason for flagging this presentation as inappropriate.

Cancel
No notes for slide

Transcript

  • 1. LATAR BELAKANG ANOVA ANOVA adalah singkatan dari Analysis of Variance. Latar belakang dikembangkan metoda ini karena ingin dilakukan testing terhadap rata-rata populasi yg mengalami “perlakuan” yg berbeda-beda. Pertanyaannya : apakah perbedaan rata-rata antara berbagai grup yg mengalami perlakuan berbeda tsb signifikan atau tidak. Asumsi untuk ujia ANOVA adalah:
    • Populasi semuanya normal
    • 2. Standard deviasi populasi sama
    • 3. Populasi independen
    MIsal ada 4 grup A,B,C dan D dengan rata-rata sampel x A , x B , x C dan x D . Ingin diketahui apakah rata-rata populasi yg terkait dengan sampel tsb sama? Tentu saja kita bisa melakukan uji statistik bagi tiap sepasang mean, misal μ A = μ B lalu μ A = μ C dst. Semuanya ada 6 pasangan yg mungkin, jadi ada 6 uji yg harus dilakukan. Untuk masing-masing dilakukan test-t
  • 4. LATAR BELAKANG ANOVA Apa kelemahan test-t sepasang-sepasang ini?
    • Banyak test harus dilakukan
    • 5. Kesalahan tipe-1 yg besar
    Misal tiap-tidap test-t diuji dengan tingkat signifikan 0.05, berarti probabilitas H0 diterima dan keputusan benar 0.95. Karena ada 6 pasangan test (dalam contoh sebelumnya) maka probabilitas telah dibuat keputusan benar karena menerima H0 yg benar adalah 0.95*0.95*0.95*0.95*0.95*0.95 = 0.735 Jadi probabilitas melakukan error tipe I, yaitu H0 benar tapi ditolak adalah 1-0.735 = 0.265! Oleh karena diperlukan uji yg dapat sekaligus membandingkan kesamaan rata-rata berbagai grup tsb serempak.
  • 6. TEST ANOVA – Ide Ide dasar test ANOVA adalah perbedaan rata-rata populasi ditentukan oleh dua faktor yaitu variasi data dalam 1 sampel dan variasi data antar sampel. Perbedaan rata-rata antar populasi nyata jika variasi data antar sampel besar sedangkan variasi data dalam 1 sampel kecil. μ A μ B μ C
  • 7. TEST ANOVA – Macam Variasi Beberapa definisi variasi.
    • Variasi Total
    Jumlah total kuadrat selisih data dengan rata-rata total seluruh data (grand mean)
    • Variasi Antar Sampel (atau Variasi karena Perlakuan)
    Jumlah total kuadrat selisih rata-rata tiap sampel thd rata-rata total (grand mean)
  • 8. TEST ANOVA – Macam Variasi Beberapa definisi variasi. 3. Variasi Random Jumlah total kuadrat selisih data dengan rata-rata sampel yg terkait Dengan G adalah banyak group, n g adalah banyak sampel di group-g. Dapat dibuktikan bahwa ketiga variasi tsb saling terkait: SS total = SST + SSE
  • 9. TEST ANOVA 1. Hipotesa H0: μ 1 = μ 2 = μ 3 = …. H1: tidak semua rata-rata populasi sama 2. Tentukan tingkat signifikan α 3. Daerah kritis Test statistiknya adalah F-test dengan dimana MST : Mean Squares of Treatments (between groups) MSE : Mean Squares of Errors (within errors) Dengan k : jumlah grup dan n adalah banyak total semua data. Derajat kebebasan F adalah (v 1 =k-1) untuk pembilang dan (v 2 =n-k) untuk penyebut. Tentukan nilai kritis F α (v 1 ,v 2 ) = F kritis. Tolak H0 jika F hitung > F kritis
  • 10. TEST ANOVA TABEL ANOVA Sumber variasi Sum of Squares Derajat kebebasan Mean Squares F hitung Treatment (antar grup) SST k-1 MST=SST/(k-1) MST/MSE Error (dalam grup) SSE n-k MSE=SSE/(n-k) TABEL ANOVA 4. Perhitungan 5. Keputusan Bandingkan F hitung dengan F kritis 6. Kesimpulan
  • 11. TEST ANOVA – Contoh   GRUP     Baik sekali Baik Cukup Jelek 1 2 3 4 94 75 70 68 90 68 73 70 85 77 76 72 80 83 78 65   88 80 74   68 65   GRUP     Prof. Xsentrik memiliki 22 murid di kuliah Statistik. Murid-murid tsb diminta memberikan rating thd perkuliahannya dalam 4 kategori: Baik sekali, Baik, Cukup dan Jelek. Setelah itu diakhir kuliah diperoleh data nilai akhir Statistik para murid tsb.
  • 12. SOlusi - Excell Anova: Single Factor SUMMARY Groups Count Sum Average Variance Baik sekali 4 349 87.25 36.91667 Baik 5 391 78.2 58.7 Cukup 7 510 72.85714 30.14286 Jelek 6 414 69 13.6 ANOVA Source of Variation SS df MS F P-value F crit Between Groups 890.6838 3 296.8946 8.990643 0.000743 3.159908 Within Groups 594.4071 18 33.02262 Total 1485.091 21
  • 13. SOlusi – Manual (menghitung rata-rata dalam grup dan grand) GRUP Baik sekali Baik Cukup Jelek 1 2 3 4 ------------------------------------------------------------------------------ 94 75 70 68 90 68 73 70 85 77 76 72 80 83 78 65 88 80 74 68 65 65 ---------------------------------------------------------------------------------------------------- Σ 349 391 510 414 Rata-rata 87.25 78.2 72.86 69 Rata-rata dalam grup Rata-rata grand
  • 14. SOlusi – Menghitung SSE (variasi antar grup) SST = 890.68 Jumlah data di Grup1 : 4 Grup 2 : 5 Grup 3 : 7 Grup 4 : 6
  • 15. SOlusi – Menghitung Variasi Dalam Grup 45.56 10.24 8.16 1.00 7.56 104.04 0.02 1.00 5.06 1.44 9.88 9.00 52.56 23.04 26.45 16.00 96.04 51.02 25.00 23.59 16.00 61.73 ---------------------------------------------------------------------------------- 110.75 234.8 180.86 68 SSE = 110.75+234.8+180.86+68 = 594.41
  • 16. SOlusi – Menghitung Variasi Total SStotal = 1485.09 337.22 0.40 31.77 58.31 206.31 58.31 6.95 31.77 87.68 1.86 0.13 13.22 19.04 54.22 5.59 113.13 152.86 19.04 2.68 58.31 113.13 113.13 ---------------------------------------------------------------------------------------------- 650.26 267.66 234.93 332.25
  • 17. SOlusi – Ringkasan Hitungan Variasi antar grup : SST = 890.68 v 1 = 4-1=3 MST= SST/v 1 =296.89 Variasi dalam grup : SSE = 594.41 v 2 = 22-4=18 MSE=SSE/v 2 =33.02 Variasi total : SSTotal = 1485.09 F hitung = MST/MSE = 296.89/33.02 = 8.99 Dengan derajat kebebasan v 1 =3 dan v 2 =18
  • 18. SOlusi – Testing Hipotesis 1. Hipotesa H0: μ 1 = μ 2 = μ 3 = μ 4 H1: tidak semua rata-rata populasi sama 2. tingkat signifikan α = 5% 3. Daerah kritis Test statistiknya adalah F-test. F(v 1 , Correlations Nonparametric Correlations v 2 ) = MST/MSE dengan dengan v 1 =k-1 = 4-1 = 3 dan v 2 = n-k = 22-4 = 18 Nilai kritis F 0.025 (3,18) = 3.16 Tolak H0 jika F> 3.16 4. Perhitungan F hitung = MST/MSE = 296.89/33.02 = 8.99 5. Keputusan : Karena F > 3.16 maka H0 ditolak 5. Kesimpulan : Tidak semua rata-rata grup sama

×