Kamis, 06 Desember 2018

Uji Rata-rata Sesudah ANAVA


1.     Uji Rata-rata Sesudah Anava Secara Parametrik
Bila data anava parametrik, dilakukan uji Tukey. Pengujian dengan uji Tukey biasanya digunakan, jika analisis data dalam penelitian dilakukan dengan cara membandingkan data dua kelompok sampel yang jumlahnya sama, maka dilakukan pengujian hipotesis komparasi dengan uji Tukey sebagai berikut:
  
Hipotesis:
H0 : μA = μB
H1 : μA > μ
μA = rerata data kelompok eksperimen
μB = rerata data kelompok kontrol
Rumus yang digunakan:

Untuk pengujian hipotesis, selanjutnya nilai Qh = Q hitung di atas dibandingkan dengan nilai dari tabel distribusi tukey (Q tabel). Cara penentuan nilai Q tabel didasarkan pada taraf signifikansi tertentu (misal a=0,05) dan dk1 (dk pembilang = m) = banyaknya kelompok, serta dk2 (dk penyebut = n) = banyaknya sampel per kelompok.
Atau Qtabel = Q(a;m;n)

Prosedur pengujian dengan Uji Tukey HSD[2]
Langkah pengujian :
1.      Urutkan rata-rata perlakuan (urutan menaik/menurun)
2.      Tentukan nilai Tukey HSD (w) dengan formula:
dimana :
r    = jumlah perlakuan-t
v    = derajat bebas galat
r     = banyaknya ulangan
a    = taraf nyata
qa(r,v) - nilai kritis diperoleh dari tabel wilayah nyata student
Kriteria Pengujian Hipotesis :
-Tolak H0 (terima H1) jika Qh > Qt
-Terima H0 (tolak H1) jika Qh < Qt

2.           Uji Rata-rata Sesudah Anava secara Nonparametrik
Bila data anava nonparametrik dilakukan uji Kruskal Wallis. Uji Kruskal-Wallis dikembangkan oleh Kruskal dan WallisUji Kruskal-Wallis adalah uji nonparametrik yang digunakan untuk membandingkan tiga atau lebih kelompok data sampel. Uji Kruskal-Wallis digunakan ketika asumsi ANOVA tidak terpenuhi. ANOVA adalah teknik analisis data statistik yang digunakan ketika kelompok-kelompok variabel bebas lebih dari dua. Pada ANOVA, kita asumsikan bahwa distribusi dari masing-masing kelompok harus terdistribusi secara normal. Dalam uji Kruskal-Wallis, tidak diperlukan asumsi tersebut, sehingga uji Kruskal-Wallis adalah uji distribusi bebas. Jika asumsi normalitas terpenuhi, maka uji Kruskal-Wallis tidak sekuat ANOVA.

Penyusunan hipotesis dalam uji Kruskal Wallis adalah sebagai berikut:
H0 : sampel berasal dari populasi yang sama (µ1 = µ2 = … = µk)
Ha : sampel berasal dari populasi yang berbeda (µi = µj)
Selain itu, uji Kruskal Wallis harus memenuhi asumsi berikut ini:
1.        Sampel ditarik dari populasi secara acak
2.        Kasus masing-masing kelompok independen
3.        Skala pengukuran yang digunakan biasanya ordinal
Rumus umum yang digunakan pada uji Kruskal Wallis adalah :
              Statistik uji Kruskal Wallis menggunakan nilai distribusi Chi-kuadrat dengan derajat bebas adalah k-1 dengan jumlah sampel harus lebih dari 5. Jika nilai uji Kruskal Wallis lebih kecil daripada nilai Chi-kuadrat tabel, maka hipotesis nol diterima, berarti sampel berasal dari populasi yang sama, demikian pula sebaliknya.

Jasa Studi Kelayakan
Konsultan Studi Kelayakan

Tidak ada komentar:

Posting Komentar

Simulasi dengan Vensim

Simulasi dengan Vensim adalah perangkat lunak simulasi sistem dinamis yang digunakan untuk memodelkan, menganalisis, dan mensimulasikan ber...