SlideShare ist ein Scribd-Unternehmen logo
1 von 19
TUGAS STATISTIKA DASAR   ANOVA   Diajukan untuk salah satu mata kuliah Statistika Dasar   ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
ANALISIS VARIANSI / KERAGAMAN Analysis of Variance ( ANOVA ) Gambaran Umum Analysis of Variance (ANOVA) Uji-F Uji-F Uji Tukey- Kramer   Uji Perbedaan  Signifikan  Fischer Terkecil ANOVA 1 Arah   Desain Blok Acak Lengkap  Desain 2 Faktor  Dgn. Replikasi
Kegunaan ANOVA ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
ANOVA 1 Arah ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Desain Acak Lengkap ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Hipotesis ANOVA 1 Arah ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Partisi Variasi ,[object Object],SS T  = Sum of Squares  Total  (Jumlah Kuadrat Total) SS B  = Sum of Squares  Between  (Jumlah Kuadrat Antara) SS W  = Sum of Squares  Within  (Jumlah Kuadrat Dalam) SST = SSB + SSW
Partisi Variasi Variasi Total  = pernyebaran agregat nilai data individu melalui beberapa level faktor (SST) Within-Sample Variation  = penyebaran yang terdapat diantara nilai data dalam sebuah level faktor tertentu (SSW) Between-Sample Variation  = penyebaran diantara mean sampel faktor (SSB) SST = SSB + SSW (sambungan)
Jumlah Kuadrat Total  (Total Sum of Squares) Dimana: SST = Total sum of squares/Jumlah Kuadrat Total k = jumlah populasi (levels or treatments) n i  = ukuran sampel dari populasi i x ij  = pengukuran ke-j dari populasi ke-i  x = mean keseluruhan (dari seluruh nilai data) SST = SSB + SSW
Jumlah Kuadrat Antara  (S um of Squares Between ) Where: SSB = Sum of squares between k = jumlah populasi n i  = ukuran sampel dari populasi i x i  = mean sampel dari populasi i x = mean keseluruhan (dari seluruh nilai data) SST = SSB + SSW
Data   1 70 1 60 1 70 1 60 1 70 1 65 1 70 1 65 1 70 1 60 1 70 1 75 1 70 1 60 1 70 1 60 1 70 1 60 1 70 1 75 1 65 1 60 1 70 1 70 1 80 1 65 1 70 1 65 1 70 1 60 2 70 2 60 2 78 2 70 2 75 2 80 2 70 2 70 2 68 2 65 2 70 2 75 2 80 2 70 2 75 2 70 2 70 2 65 2 66 2 70 2 80 2 75 2 80 2 70 2 75 2 70 2 70 2 65 2 66 2 70 3 65 3 70 3 65 3 70 3 60 3 70 3 75 3 70 3 60 3 70 3 60 3 70 3 60 3 70 3 75 3 65 3 60 3 70 3 70 3 80 3 65 3 70 3 65 3 70 3 60 3 70 3 60 3 60 3 75 3 80
Oneway Pada bagian I ini merupakan hasil perhitungan dari sub menu option, yang isinya berupa ringkasan dari data yang ada. Anatara lain, menyebutkan jumlah cacah ( N ), rata-rata( means ), std.deviasi, std.Error, lower bound,upper bound, minimum dan maximum. Dari data di atas mengenai variable Cilegon, terdiri dari N = 30, means = 67.17, std. Devisi = 5.363, std.Eorror =  0.979, Lower Bound = 65.16, upper bound = 69.17, Minimum = 60, maximum = 80. Demikan juga dengan yang lainnya.
Dari hasil perhitungna di atas di dapat nilia Levence Test adalah 0.772 dengan significances 0.465. jadi probabilitas 0.465 > 0.05 dengan demikian H o  : di terima.  Dapat ditarik kesimpulan bahwa ketiga varians tersebut adalah sama.
Dari hasil perhitungan di atas di dapat nilai F hitung 4.979 dengan signifikansi 0.009. Sedang untuk F tabel pada tingkat signifikansi  0.05 ( 95%) dengan Numerator (jumlah variable – 1) = 2 dan Denumarator (jumlah/kasus – jumlah variable = 28 ) adalah 3.3690. Jadi F hitung 4.979 > F tebel α 0.05 (df. 2-28) = 3.3690.dengan demikan H o  : di tolak, Ha : di terima. Dapat ditarik kesimpulan bahwa rata-rata nilai mahasiswa dengan menggunakan ketiga Asal daerah ) Cilegon, Serang dan Tangerang ) memang secara sinifikan berbeda.
Merupakan hasil pemasukan koefesiensi kontras, dimana koefesien pada cilegon = 0.5, serang = 0.5 dan tangerang = 1
 
Post Hoc Tests
Homogeneous Subsets
Means Plots

Weitere ähnliche Inhalte

Was ist angesagt?

Uji Normalitas dan Homogenitas ppt-
Uji Normalitas dan Homogenitas ppt-Uji Normalitas dan Homogenitas ppt-
Uji Normalitas dan Homogenitas ppt-
Aisyah Turidho
 
Pasca anovapost. hoc test.uji lanjut
Pasca anovapost. hoc test.uji lanjutPasca anovapost. hoc test.uji lanjut
Pasca anovapost. hoc test.uji lanjut
Adriana Dwi Ismita
 
Anova satu jalur (Statistika Matematika)
Anova satu jalur (Statistika Matematika)Anova satu jalur (Statistika Matematika)
Anova satu jalur (Statistika Matematika)
Yusrina Fitriani Ns
 

Was ist angesagt? (17)

Uji Normalitas dan Homogenitas ppt-
Uji Normalitas dan Homogenitas ppt-Uji Normalitas dan Homogenitas ppt-
Uji Normalitas dan Homogenitas ppt-
 
chi square 2 sample & k sample
chi square 2 sample & k sample chi square 2 sample & k sample
chi square 2 sample & k sample
 
Uji normalitas dan homogenitas
Uji normalitas dan homogenitasUji normalitas dan homogenitas
Uji normalitas dan homogenitas
 
Pasca anovapost. hoc test.uji lanjut
Pasca anovapost. hoc test.uji lanjutPasca anovapost. hoc test.uji lanjut
Pasca anovapost. hoc test.uji lanjut
 
Bab viii uji normalitas dan homogenitas
Bab viii uji normalitas dan homogenitasBab viii uji normalitas dan homogenitas
Bab viii uji normalitas dan homogenitas
 
Annova 2 jalur
Annova 2 jalurAnnova 2 jalur
Annova 2 jalur
 
8. uji normalitas dan homogenitas
8. uji normalitas dan homogenitas8. uji normalitas dan homogenitas
8. uji normalitas dan homogenitas
 
Ppt anova k elompok 6
Ppt anova k elompok 6Ppt anova k elompok 6
Ppt anova k elompok 6
 
Bab 7 anova
Bab 7 anovaBab 7 anova
Bab 7 anova
 
Anova Satu Jalur
Anova Satu JalurAnova Satu Jalur
Anova Satu Jalur
 
Pasca anova
Pasca anovaPasca anova
Pasca anova
 
Uji normalitas dan homogenitas non parametrik (Estrela Muaja - UNIMA)
Uji normalitas dan homogenitas non parametrik (Estrela Muaja - UNIMA)Uji normalitas dan homogenitas non parametrik (Estrela Muaja - UNIMA)
Uji normalitas dan homogenitas non parametrik (Estrela Muaja - UNIMA)
 
Anova satu jalur (Statistika Matematika)
Anova satu jalur (Statistika Matematika)Anova satu jalur (Statistika Matematika)
Anova satu jalur (Statistika Matematika)
 
analisis varians
analisis varians analisis varians
analisis varians
 
8 uji normalitas data
8 uji normalitas data8 uji normalitas data
8 uji normalitas data
 
Uji normalitas dan_homogenitas
Uji normalitas dan_homogenitasUji normalitas dan_homogenitas
Uji normalitas dan_homogenitas
 
statistika - satu sampel parametrik
statistika -  satu sampel parametrikstatistika -  satu sampel parametrik
statistika - satu sampel parametrik
 

Andere mochten auch (7)

Tugas Anova Punya Agus
Tugas Anova Punya AgusTugas Anova Punya Agus
Tugas Anova Punya Agus
 
Assignments W08b
Assignments W08bAssignments W08b
Assignments W08b
 
8only
8only8only
8only
 
Work Ginn
Work GinnWork Ginn
Work Ginn
 
Eclipse - Экспедиция
Eclipse - ЭкспедицияEclipse - Экспедиция
Eclipse - Экспедиция
 
The Beginning
The BeginningThe Beginning
The Beginning
 
Presentation1
Presentation1Presentation1
Presentation1
 

Ähnlich wie Tugas Anova Punya Agus

4.3 Partisi Variansi.docx
4.3 Partisi Variansi.docx4.3 Partisi Variansi.docx
4.3 Partisi Variansi.docx
ssuser11638c
 
Makalah3 ,ukuran pemusatan
Makalah3 ,ukuran pemusatanMakalah3 ,ukuran pemusatan
Makalah3 ,ukuran pemusatan
Rusmaini Mini
 
Statistik-Sosial-pada kelas Pertemuan-4.ppt
Statistik-Sosial-pada kelas Pertemuan-4.pptStatistik-Sosial-pada kelas Pertemuan-4.ppt
Statistik-Sosial-pada kelas Pertemuan-4.ppt
AhmadSyajili
 
materi Statistik Sosial dan analisis data .ppt
materi Statistik Sosial dan analisis data .pptmateri Statistik Sosial dan analisis data .ppt
materi Statistik Sosial dan analisis data .ppt
ashaby
 
1-materip12parametrikanalisisofvariansanova-180509075222.pdf
1-materip12parametrikanalisisofvariansanova-180509075222.pdf1-materip12parametrikanalisisofvariansanova-180509075222.pdf
1-materip12parametrikanalisisofvariansanova-180509075222.pdf
AhmadRiduanRiduan
 
4. ukuran penyimpangan
4. ukuran penyimpangan4. ukuran penyimpangan
4. ukuran penyimpangan
Nanda Reda
 

Ähnlich wie Tugas Anova Punya Agus (20)

4.3 Partisi Variansi.docx
4.3 Partisi Variansi.docx4.3 Partisi Variansi.docx
4.3 Partisi Variansi.docx
 
4. PPT Materi Ajar Statistika (Ganjil 2019-2020).pdf
4. PPT Materi Ajar Statistika (Ganjil 2019-2020).pdf4. PPT Materi Ajar Statistika (Ganjil 2019-2020).pdf
4. PPT Materi Ajar Statistika (Ganjil 2019-2020).pdf
 
PERTEMUAN 1-3.pot.pptx
PERTEMUAN 1-3.pot.pptxPERTEMUAN 1-3.pot.pptx
PERTEMUAN 1-3.pot.pptx
 
Pengukuran variabilitas
Pengukuran variabilitasPengukuran variabilitas
Pengukuran variabilitas
 
Bahan Ajar Statistik.pdf
Bahan Ajar Statistik.pdfBahan Ajar Statistik.pdf
Bahan Ajar Statistik.pdf
 
statistik+inferensial 2.pdf
statistik+inferensial 2.pdfstatistik+inferensial 2.pdf
statistik+inferensial 2.pdf
 
UKURAN GEJALA PUSAT
UKURAN GEJALA PUSATUKURAN GEJALA PUSAT
UKURAN GEJALA PUSAT
 
UKURAN PENYEBARAN DATA.pptx
UKURAN PENYEBARAN DATA.pptxUKURAN PENYEBARAN DATA.pptx
UKURAN PENYEBARAN DATA.pptx
 
Modul 8-statistika--.pptx
Modul 8-statistika--.pptxModul 8-statistika--.pptx
Modul 8-statistika--.pptx
 
Mpi.3 pokok bahasan 3
Mpi.3 pokok bahasan 3Mpi.3 pokok bahasan 3
Mpi.3 pokok bahasan 3
 
manova-dan-anakova.pdf
manova-dan-anakova.pdfmanova-dan-anakova.pdf
manova-dan-anakova.pdf
 
ANOVA dll.pptx
ANOVA dll.pptxANOVA dll.pptx
ANOVA dll.pptx
 
Makalah3 ,ukuran pemusatan
Makalah3 ,ukuran pemusatanMakalah3 ,ukuran pemusatan
Makalah3 ,ukuran pemusatan
 
Materi SMA X - Statistika
Materi SMA X - StatistikaMateri SMA X - Statistika
Materi SMA X - Statistika
 
Statistik-Sosial-pada kelas Pertemuan-4.ppt
Statistik-Sosial-pada kelas Pertemuan-4.pptStatistik-Sosial-pada kelas Pertemuan-4.ppt
Statistik-Sosial-pada kelas Pertemuan-4.ppt
 
materi Statistik Sosial dan analisis data .ppt
materi Statistik Sosial dan analisis data .pptmateri Statistik Sosial dan analisis data .ppt
materi Statistik Sosial dan analisis data .ppt
 
1-materip12parametrikanalisisofvariansanova-180509075222.pdf
1-materip12parametrikanalisisofvariansanova-180509075222.pdf1-materip12parametrikanalisisofvariansanova-180509075222.pdf
1-materip12parametrikanalisisofvariansanova-180509075222.pdf
 
4. ukuran penyimpangan
4. ukuran penyimpangan4. ukuran penyimpangan
4. ukuran penyimpangan
 
Ukuran dispersi(5)
Ukuran dispersi(5)Ukuran dispersi(5)
Ukuran dispersi(5)
 
P11_Analisis Komparatif (anova) di SPSS
P11_Analisis Komparatif (anova) di SPSS P11_Analisis Komparatif (anova) di SPSS
P11_Analisis Komparatif (anova) di SPSS
 

Kürzlich hochgeladen

402610954-HIV-AID-DAN-NAPZA-PADA-REMAJA-ppt.ppt
402610954-HIV-AID-DAN-NAPZA-PADA-REMAJA-ppt.ppt402610954-HIV-AID-DAN-NAPZA-PADA-REMAJA-ppt.ppt
402610954-HIV-AID-DAN-NAPZA-PADA-REMAJA-ppt.ppt
MiaZahir
 
BAB 7 konsep ,teknik dan prosedur seni teater
BAB 7 konsep ,teknik dan prosedur seni teaterBAB 7 konsep ,teknik dan prosedur seni teater
BAB 7 konsep ,teknik dan prosedur seni teater
Agustinus791932
 
PPT SLIDE Kelompok 2 Pembelajaran Kelas Rangkap (4).pptx
PPT SLIDE Kelompok 2 Pembelajaran Kelas Rangkap (4).pptxPPT SLIDE Kelompok 2 Pembelajaran Kelas Rangkap (4).pptx
PPT SLIDE Kelompok 2 Pembelajaran Kelas Rangkap (4).pptx
MegaFebryanika
 

Kürzlich hochgeladen (12)

402610954-HIV-AID-DAN-NAPZA-PADA-REMAJA-ppt.ppt
402610954-HIV-AID-DAN-NAPZA-PADA-REMAJA-ppt.ppt402610954-HIV-AID-DAN-NAPZA-PADA-REMAJA-ppt.ppt
402610954-HIV-AID-DAN-NAPZA-PADA-REMAJA-ppt.ppt
 
Sizi99 Rekomendasi Bo Slot Gacor Anti Nawala Gampang Jackpot 2024
Sizi99 Rekomendasi Bo Slot Gacor Anti Nawala Gampang Jackpot 2024Sizi99 Rekomendasi Bo Slot Gacor Anti Nawala Gampang Jackpot 2024
Sizi99 Rekomendasi Bo Slot Gacor Anti Nawala Gampang Jackpot 2024
 
Sakai99 Link Slot Gacor Resmi Anti Nawala Terpercaya Gampang Maxwin
Sakai99 Link Slot Gacor Resmi Anti Nawala Terpercaya Gampang MaxwinSakai99 Link Slot Gacor Resmi Anti Nawala Terpercaya Gampang Maxwin
Sakai99 Link Slot Gacor Resmi Anti Nawala Terpercaya Gampang Maxwin
 
SERTIFIKAT GTK 1.pdf terbaru dari pmm...
SERTIFIKAT GTK 1.pdf terbaru dari pmm...SERTIFIKAT GTK 1.pdf terbaru dari pmm...
SERTIFIKAT GTK 1.pdf terbaru dari pmm...
 
BAB 7 konsep ,teknik dan prosedur seni teater
BAB 7 konsep ,teknik dan prosedur seni teaterBAB 7 konsep ,teknik dan prosedur seni teater
BAB 7 konsep ,teknik dan prosedur seni teater
 
IDMPO Link Slot Online Terbaru 2024 kamboja
IDMPO Link Slot Online Terbaru 2024 kambojaIDMPO Link Slot Online Terbaru 2024 kamboja
IDMPO Link Slot Online Terbaru 2024 kamboja
 
IDMPO : SITUS TARUHAN BOLA ONLINE TERPERCAYA & BANYAK BONUS KEMENANGAN DI BAY...
IDMPO : SITUS TARUHAN BOLA ONLINE TERPERCAYA & BANYAK BONUS KEMENANGAN DI BAY...IDMPO : SITUS TARUHAN BOLA ONLINE TERPERCAYA & BANYAK BONUS KEMENANGAN DI BAY...
IDMPO : SITUS TARUHAN BOLA ONLINE TERPERCAYA & BANYAK BONUS KEMENANGAN DI BAY...
 
tugas kelompok irsyad aldey.pdf
tugas kelompok irsyad aldey.pdftugas kelompok irsyad aldey.pdf
tugas kelompok irsyad aldey.pdf
 
power point the locatian step by step esy
power point the locatian step by step esypower point the locatian step by step esy
power point the locatian step by step esy
 
Popi99 Situs Slot Online Terbaik & Slot Server Thailand Terpercaya 2024
Popi99 Situs Slot Online Terbaik & Slot Server Thailand Terpercaya 2024Popi99 Situs Slot Online Terbaik & Slot Server Thailand Terpercaya 2024
Popi99 Situs Slot Online Terbaik & Slot Server Thailand Terpercaya 2024
 
PPT SLIDE Kelompok 2 Pembelajaran Kelas Rangkap (4).pptx
PPT SLIDE Kelompok 2 Pembelajaran Kelas Rangkap (4).pptxPPT SLIDE Kelompok 2 Pembelajaran Kelas Rangkap (4).pptx
PPT SLIDE Kelompok 2 Pembelajaran Kelas Rangkap (4).pptx
 
Wa 082211599998, TERLARIS, tas bahan cordura
Wa 082211599998,  TERLARIS,  tas bahan corduraWa 082211599998,  TERLARIS,  tas bahan cordura
Wa 082211599998, TERLARIS, tas bahan cordura
 

Tugas Anova Punya Agus

  • 1.
  • 2. ANALISIS VARIANSI / KERAGAMAN Analysis of Variance ( ANOVA ) Gambaran Umum Analysis of Variance (ANOVA) Uji-F Uji-F Uji Tukey- Kramer Uji Perbedaan Signifikan Fischer Terkecil ANOVA 1 Arah Desain Blok Acak Lengkap Desain 2 Faktor Dgn. Replikasi
  • 3.
  • 4.
  • 5.
  • 6.
  • 7.
  • 8. Partisi Variasi Variasi Total = pernyebaran agregat nilai data individu melalui beberapa level faktor (SST) Within-Sample Variation = penyebaran yang terdapat diantara nilai data dalam sebuah level faktor tertentu (SSW) Between-Sample Variation = penyebaran diantara mean sampel faktor (SSB) SST = SSB + SSW (sambungan)
  • 9. Jumlah Kuadrat Total (Total Sum of Squares) Dimana: SST = Total sum of squares/Jumlah Kuadrat Total k = jumlah populasi (levels or treatments) n i = ukuran sampel dari populasi i x ij = pengukuran ke-j dari populasi ke-i x = mean keseluruhan (dari seluruh nilai data) SST = SSB + SSW
  • 10. Jumlah Kuadrat Antara (S um of Squares Between ) Where: SSB = Sum of squares between k = jumlah populasi n i = ukuran sampel dari populasi i x i = mean sampel dari populasi i x = mean keseluruhan (dari seluruh nilai data) SST = SSB + SSW
  • 11. Data 1 70 1 60 1 70 1 60 1 70 1 65 1 70 1 65 1 70 1 60 1 70 1 75 1 70 1 60 1 70 1 60 1 70 1 60 1 70 1 75 1 65 1 60 1 70 1 70 1 80 1 65 1 70 1 65 1 70 1 60 2 70 2 60 2 78 2 70 2 75 2 80 2 70 2 70 2 68 2 65 2 70 2 75 2 80 2 70 2 75 2 70 2 70 2 65 2 66 2 70 2 80 2 75 2 80 2 70 2 75 2 70 2 70 2 65 2 66 2 70 3 65 3 70 3 65 3 70 3 60 3 70 3 75 3 70 3 60 3 70 3 60 3 70 3 60 3 70 3 75 3 65 3 60 3 70 3 70 3 80 3 65 3 70 3 65 3 70 3 60 3 70 3 60 3 60 3 75 3 80
  • 12. Oneway Pada bagian I ini merupakan hasil perhitungan dari sub menu option, yang isinya berupa ringkasan dari data yang ada. Anatara lain, menyebutkan jumlah cacah ( N ), rata-rata( means ), std.deviasi, std.Error, lower bound,upper bound, minimum dan maximum. Dari data di atas mengenai variable Cilegon, terdiri dari N = 30, means = 67.17, std. Devisi = 5.363, std.Eorror = 0.979, Lower Bound = 65.16, upper bound = 69.17, Minimum = 60, maximum = 80. Demikan juga dengan yang lainnya.
  • 13. Dari hasil perhitungna di atas di dapat nilia Levence Test adalah 0.772 dengan significances 0.465. jadi probabilitas 0.465 > 0.05 dengan demikian H o : di terima. Dapat ditarik kesimpulan bahwa ketiga varians tersebut adalah sama.
  • 14. Dari hasil perhitungan di atas di dapat nilai F hitung 4.979 dengan signifikansi 0.009. Sedang untuk F tabel pada tingkat signifikansi 0.05 ( 95%) dengan Numerator (jumlah variable – 1) = 2 dan Denumarator (jumlah/kasus – jumlah variable = 28 ) adalah 3.3690. Jadi F hitung 4.979 > F tebel α 0.05 (df. 2-28) = 3.3690.dengan demikan H o : di tolak, Ha : di terima. Dapat ditarik kesimpulan bahwa rata-rata nilai mahasiswa dengan menggunakan ketiga Asal daerah ) Cilegon, Serang dan Tangerang ) memang secara sinifikan berbeda.
  • 15. Merupakan hasil pemasukan koefesiensi kontras, dimana koefesien pada cilegon = 0.5, serang = 0.5 dan tangerang = 1
  • 16.