UJI ANOVA


STATISTIK DAN PROBABILITAS
NAMA     :     JASMAN
NPM        :     17-630-002

UJI ANOVA


A.    Pengertian Uji ANOVA

Agar memahami Uji ANOVA, kita pelajari dulu arti dari Uji Anova. Anova merupakan singkatan dari “analysis of varian“. Analysis of Varian adalah salah satu uji komparatif yang digunakan untuk menguji perbedaan mean (rata-rata) data lebih dari dua kelompok. Misalnya kita ingin mengetahui apakah ada perbedaan rata-rata IQ antara siswa kelas SLTP kelas I, II, dan kelas III. Ada dua jenis Anova, yaitu analisis varian satu faktor (one way anova) dan analisis varian dua faktor (two ways anova). Pada artikel ini hanya akan dibahas analisis varian satu faktor.

ANOVA adalah singkatan dari Analysis of Variance. Metoda ini digunakanuntuk menguji terhadap rata-rata populasi yg mengalami "perlakuan" yg berbeda-beda.

B.     Asumsi Uji ANOVA

Untuk melakukan uji Anova, harus dipenuhi beberapa asumsi, yaitu:
§  Sampel berasal dari kelompok yang independen.
§  Varian antar kelompok harus homogen.
§  Data masing-masing kelompok berdistribusi normal (Pelajari juga tentang uji normalitas).

Asumsi yang pertama harus dipenuhi pada saat pengambilan sampel yang dilakukan secara random terhadap beberapa (> 2) kelompok yang independen, yang mana nilai pada satu kelompok tidak tergantung pada nilai di kelompok lain.
Sedangkan pemenuhan terhadap asumsi kedua dan ketiga dapat dicek jika data telah dimasukkan ke komputer. Jika asumsi ini tidak terpenuhi dapat dilakukan transformasi terhadap data. Apabila proses transformasi tidak juga dapat memenuhi asumsi ini maka uji Anova tidak valid untuk dilakukan, sehingga harus menggunakan uji non-parametrik misalnya Kruskal Wallis.


C.    Prinsip ANOVA

Prinsip Uji Anova adalah melakukan analisis variabilitas data menjadi dua sumber variasi yaitu variasi di dalam kelompok (within) dan variasi antar kelompok (between).

Bila variasi within dan between sama (nilai perbandingan kedua varian mendekati angka satu), maka berarti tidak ada perbedaan efek dari intervensi yang dilakukan, dengan kata lain nilai mean yang dibandingkan tidak ada perbedaan.

Sebaliknya bila variasi antar kelompok lebih besar dari variasi didalam kelompok, artinya intervensi tersebut memberikan efek yang berbeda, dengan kata lain nilai mean yang dibandingkan menunjukkan adanya perbedaan. Setelah kita pahami sedikit tentang One Way Anova, maka mari kita lanjutkan dengan mempelajari bagaimana melakukan uji One Way Anova dengan SPSS.

-          Penjabaran Dalam One-Way Anova

                  

Dalam ANOVA kita ingin tahu nilai varians karena treatment (variabel independen) cukup besar dibandingkan dg varians kerena fluktuasi internal (error). Oleh sebab itu rumus F menjadi :

              

Jika level treatment lebih dari 2, maka melakukan POST-HOC analysis dengan melakukan multiple Means Comparison.

Multiple Means Comparison
·         Metode Tuckey (Tuckey Test)
·         Metode Boneferoni
·         Metode Student (t-test)
dan lain-lain
Uji anova dapat digunakan untuk menguji adanya perbedaan antara beberapa sampel juga dapat digunakan juga untuk menguji adanya pengaruh atas suatu perlakuan terhadap subyek penelitian. Cara pengujian dapat dilakukan dengan menghitung secara manual atau bantuan program sps, spss, dan minitab.


Komentar

Posting Komentar

Postingan populer dari blog ini

UJI BEDA RATA-RATA

Gambar
Statistik dan Probabilitas Nama      :     JASMAN NPM       :     17-630-002 UJI BEDA RATA-RATA A.     Konsep Uji Beda Dua Rata-rata                 Uji beda rata-rata dikenal juga dengan nama uji-t (t-test ).  Konsep dari uji beda rata-rata adalah membandingkan nilai rata-rata beserta selang kepercayaan tertentu (confidenceinterval) dari dua populasi. Prinsip pengujian dua rata-rata adalah melihat perbedaan variasikedua kelompok data. Oleh karena itu dalam pengujian ini diperlukan informasi apakah varian kedua kelompok yang diuji sama atau tidak. Varian kedua kelompok data akan berpengaruh pada nilai standar error yang akhirnya akan membedakan rumus pengujiannya.Dalam menggunakan uji-t ada beberapa syarat yang harus dipenuhi. Syarat/asumsi utama yang harus dipenuhi dalam menggunakan uji-t adalah data harus...
Baca selengkapnya
Gambar
NAMA    :     JASMAN NPM        :     17-630-002 CONTOH SOAL UJI BEDA RATA-RATA Suatu kegiatan penelitian eksperimental, telah berhasil menemukan metode “ABG” sebagai metode baru untuk mengajarkan mata kuliah Statistika II. Dalam rangka uji coba terhadap efektifitas atau keampuhan metode baru itu, dilaksanakan penelitian lanjutan dengan mengajukan Hipotesis Nol (Nihil) yang mengatakan : Tidak terdapat perbedaan yang signifikan nilai Statistika II antara sebelum dan sesudah di terapkannya metode “ABG” sebagai metode mengajar mahasiswa UIB sem 6. Dalam rangka pengujian ini diambil sampel sebanyak 10   mahasiswa. Gunakan taraf kepercayaan 95 % (alfa=5% ) untuk menguji pernyataan (Hipotesis) tersebut. Datanya Sebagai berikut: Nama Nilai Statistika II Sebelum Sesudah La Inyo 70 67 Jasman 62 70 La Siandi 50 54 Yu...
Baca selengkapnya

UJI CHI KUADRAT

Gambar
STATISTIK DAN PROBABILITAS NAMA    :    JASMAN NPM       :    17-630-002 UJI CHI KUADRAT -           PENGERTIAN UJI CHI KUADRAT Uji chi (kai) kuadrat (dilambangkan dengan “χ2” dari huruf Yunani “Chi” dilafalkan “Kai”) digunakan untuk menguji dua kelompok data baik variabel independen maupun dependennya berbentuk kategorik atau dapat juga dikatakan sebagai uji proporsi untuk dua peristiwa atau lebih, sehingga datanya bersifat diskrit. Distribusi chi kuadrat merupakan metode pengujian hipotesa terhadap perbedaan lebih    dari 2 proporsi. Contoh:   Manajer pemasaran suatu perusahaan ingin mengetahui apakah perbedaan proporsi penjualan produk baru dari perusahaannya pada 3 daerah pemasaran yang berbeda disebabkan karena faktor kebetulan ataukah disebabkan karena faktor lain, sehingga preferensi terhadap produk baru pada 3 daerah ...
Baca selengkapnya