2. Penolakan Ho dalam perbandingan sejumlah rata-
rata (dalam anova)= paling sedikit ada dua buah
rata-rata populasi yang berbeda satu sama lain
(simple effect)
kelompok mana yang berasal dari populasi yang
berbeda tersebut?(kelompok yang memiliki
pengaruh dominan)
Kemungkinan yang muncul: Kelompok 1 dan 2
; kelompok 1 dan 3 ; kelompok
2 dan 3 ; atau ketiga-tiganya
(khusus anova satu jalur, 3 jenjang), disesuaikan
dengan berapa jalur anova yang digunakan.
3. Beberapa teknik yang telah dikembangkan
untuk memecahkan dan menjawab
persoalan tersebut : Uji Scheffe dan Tukey
Halini merupakan analisis yang dilakukan
setelah diketahui anova (Pasca Anova/ uji
lanjut/post hoc test)
4. Nilai
F atau t hitung dalam anova telah
diketahui
5. Kegunaan:
menguji perbedaan dua buah rata-rata secara
berpasangan (1 vs 2, 1 vs 3, dan 2 vs 3) dan
perbedaan antara kombinasi rata-rata yang
kompleks (seperti [1+2]/2 vs 3) (Furqon,
2009:213)
cocokuntuk membuat sembarang
perbandingan yang melibatkan sekelompok
mean. Perhitungan untuk tes scheffe adalah
sangat sederhana dan ukuran sampel tidak
harus sama. (Darmadi, 2011: 292)
6. Langkah pengerjaan dan rumus
Tentukanhipotesis (disesuaikan dengan
banyak jalur dan jenjang anova)
Tentukan kriteria pengujian
Uji
statistik
a. Tentukan kontras antar kelompok ( C )=
perbedaan antara rata-rata yang
dibandingkan
b. Tentukan rumus uji Scheffe
MSw= rata-rata jumlah kuadrat dalam kelompok
n= banyak data
C= kontras antar kelompok
7. c. Tentukan nilai kritis bagi uji Scheffe
k = jumlah kelompok
= nilai pada distribusi
d. Bandingkan antara nilai uji scheffe dan
nilai kritis bagi uji scheffe
Kesimpulan
9. Sumber dk Jumlah Rata-rata F
Variasi kuadrat kuadrat
Antar 3-1 188,11 94,06 8,84
Kelompok 18-3 159,67 10,64
Dalam
Kelomok
Total 18-1 347,78 - -
10. kontrasuntuk setiap pasangan adalah
Penyelesaiansebagai berikut:
C1 (1 vs 2) = 32,50 – 31,83 = 0,67
C2 (1 vs 3) = 32,50 – 25,33 = 7,17
C3 (2 vs 3) = 31,83 – 25,33 = 6,50
rumus uji Scheffe masing- masing
kelompok
t1 =0,67/ [2(10,64)/6] = 0,36
t2 = 7,17/[2(10,64)/6] = 3,81
t3 = 6,50/[2(10,64)/6] = 3,45
11. Jika perbedaan rata-rata setiap pasangan
itu hendak diuji pada tingkat keyakinan
99%( ), maka nilai F kritis
dengan derajat kebebasan 2 (pembilang)
dan 15 (penyebut) adalah 6,36. Atas dasar
itu, kita dapat menentukan nilai kritis ts
sebagai berikut:
ts = (3-1) 6,36
ts = 3,57
12. Kesimpulan
Dari hasil perhitungan diatas ternyata hanya ada
satu pasangan yang rata-ratanya berbeda signifikan,
yaitu pasangan kelompok 1 dengan kelompok 3. Nilai t
untuk pasangan tersebut adalah 3,81 yang lebih besar
dari nilai kritis uji scheffe (ts = 3,57). Oleh karena itu,
hipotesis nol bahwa rata-rata kedua populasi tersebut
adalah sama harus ditolak. Nilai t untuk kedua pasangan
lainnya ternyata lebih kecil daripada nilai kritisnya,
sehinggga hipotesis nol yang bersangkutan tidak dapat
ditolak. Secara simbolik , kesimpulan tersebut dapat
ditulis sebagai berikut :
13. Kegunaan:
hanya dapat digunakan untuk menguji
seluruh kemungkinan pasangan
sederhana, tidak bisa untuk kompleks
(Furqon, 2009: 215).
lebih powerful (cenderung lebih sering
menolak hipotesis nol) karena jumlah
kemungkinan pasangan yang hendak diuji
relative sedikit (Furqon, 2009: 215).
14. Tentukanhipotesis (disesuaikan dengan
banyak jalur dan jenjang anova)
Tentukan kriteria pengujian
Uji
statistik
a. Tentukan kontras antar kelompok ( C
)= perbedaan antara rata-rata yang
dibandingkan
15. b. Tentukan nilai kritis HSD
q= nilai pada distribusi studentized range
statistic
Bandingkan nilai HSD dengan nilai kontras (
C)
Kesimpulan
17. Sumber dk Jumlah Rata-rata F
Variasi kuadrat kuadrat
Antar 3-1 188,11 94,06 8,84
Kelompok 18-3 159,67 10,64
Dalam
Kelomok
Total 18-1 347,78 - -
18. Nilai kontras
Nilai
kritis HSD
q pada dengan derajat kebebasan
15 dan 3 adalah 4,84.
HSD= 4,84 (10,46/6)
HSD= 6,45
19.
20. .
Kesimpulan
Hasil tersebut menunjukkan ada dua buah
nilai kontras antara rata- rata setiap
pasangan yang lebih besar daripada nilai
kritis HSD. Dengan kata lain, uji Tukey
menghasilkan dua kontras yang signifikan
pada , yaitu kontras dan
kontras . Contoh ini sekaligus
membuktikan ungkapan di atas bahwa uji
Tukey cenderung lebih sering menolak
hipotesis nol daripada uji Scheffe.