ANALISA RAGAM DATA (UJI ANOVA) - 3 - Prak SPSS.pdf · PDF filemateri iii analisa ragam...

Click here to load reader

  • date post

    25-Apr-2018
  • Category

    Documents

  • view

    218
  • download

    6

Embed Size (px)

Transcript of ANALISA RAGAM DATA (UJI ANOVA) - 3 - Prak SPSS.pdf · PDF filemateri iii analisa ragam...

  • MATERI III

    ANALISA RAGAM DATA(UJI ANOVA)

    STMIK KAPUTAMA BINJAI

    Wahyu S. I. Soeparno, SE., M.Si

  • Analisa Ragam Satu Arah (Oneway)

    Analisa ragam satu arah ( oneway ANOVA)digunakan untuk membandingkan mean lebih darisatu.

    Bentuk hipotesisnya adalah sebagai berikut :H0 : 1 = 2 = 3 = = kH1 : minimal ada dua mean populasi yang tidak

    sama.

  • Contoh Kasus 2

    Seorang manajer yang melakukan supervisiterhadap 3 production line tertarik akan kinerjaketiga production line tersebut.

    Selama 6 minggu, manajer itu mengumpulkan datajumlah produk yang cacat per 1000 unit yangproduksi.

    Dua dari production line itu harus tutup selama 2minggu karena harus perbaikan peralatan. Datayang di dapat manajer adalah sebagai berikut :

  • Apakah ketiga production line tersebut menghasilkanproduk dengan kualitas yang sama ? gunakan = 0,05.

    Production line 1 Production line 2 Production line 3

    4,1 2,5 2,63,9 2,4 2,24,1 3,0 2,23,5 1,5 2,5

    1,21,2

  • Langkah Penyelesaian

    pada lembar variable view kita definisikanvariabel production line dengan nama variabelline dan di beri label production line serta value1 = production line 1; 2 = production line 2;3 =production line 3.Untuk variabel jumlah produk yang cacatgunakan nama cacat dan diberi label jumlahproduk cacat.

  • Tampilan halaman variabel view

  • kemudian pada lembar data view kita masukkandata line dan cacat sebagai berikut :

  • Kemudian klik analyze, compare means. Lalu pilihone-way ANOVA.

    Pindahkan variabel jumlah produk cacat [cacat]ke dependen list. Dan variabel production line kefactor.

    Untuk menghitung post Hoc Multiple Comparisondengan asumsi ketiga sample production linememiliki ragam ( variance ) yang sama, klik tombolberjudul Post Hoc. Pilih Bonferroni dan Scheffelalu continue.

  • Kemudian klik option pilih homogeneity ofvariance test untuk menguji asumsi apakah ketigasampel production line berasal dari populasi yangmempunyai ragam ( variance ) sama. Lalu klikcontinue.

    Kemudian klik ok.

  • Tampilan Output

    Test of Homogeneity of Variances

    jumlah produk cacat

    Levene Statistic df1 df2 Sig.1,613 2 11 ,243

    ANOVA

    jumlah produk cacat

    Sum ofSquares df Mean Square F Sig.

    Between Groups 9,274 2 4,637 15,098 ,001

    Within Groups 3,378 11 ,307

    Total 12,652 13

  • Multiple ComparisonsDependent Variable:jumlah produk cacat

    (I) production line (J) production line

    MeanDifference (I-J) Std. Error Sig.

    95% Confidence Interval

    Lower Bound Upper BoundScheffe production line 1 production line 2 1,5500* 0,3919 0,008 0,444 2,656

    production line 3 1,9167* 0,3577 0,001 0,907 2,926

    production line 2 production line 1 -1,5500* 0,3919 0,008 -2,656 -0,444

    production line 3 0,3667 0,3577 0,605 -0,643 1,376

    production line 3 production line 1 -1,9167* 0,3577 0,001 -2,926 -0,907

    production line 2 -0,3667 0,3577 0,605 -1,376 0,643

    Bonferroni production line 1 production line 2 1,5500* 0,3919 0,007 0,445 2,655

    production line 3 1,9167* 0,3577 0,001 0,908 2,925

    production line 2 production line 1 -1,5500* 0,3919 0,007 -2,655 -0,445

    production line 3 0,3667 0,3577 0,982 -0,642 1,375

    production line 3 production line 1 -1,9167* 0,3577 0,001 -2,925 -0,908

    production line 2 -0,3667 0,3577 0,982 -1,375 0,642

    *. The mean difference is significant at the 0.05 level.

  • jumlah produk cacatproduction line

    N

    Subset for alpha = 0.05

    1 2Scheffea,b production line 3 6 1,983

    production line 2 4 2,350

    production line 1 4 3,900

    Sig. ,624 1,000

    Means for groups in homogeneous subsets are displayed.

    a. Uses Harmonic Mean Sample Size = 4,500.

    b. The group sizes are unequal. The harmonic mean of the group sizes is used.Type I error levels are not guaranteed.

  • Interpretasi model

    Untuk Tabel output pertama :

    Dari test of homogeneity of variance di dapat nilaiP-value = 0,243 yang lebih besar dari = 0,05.Sehingga H0 : 12 = 22 = 32 tidak dapat ditolak.Kesimpulan ketiga sampel production line berasaldari populasi yang memiliki ragam sama.

  • Untuk Tabel Output Kedua :

    Dari tabel ANOVA di dapat nilai statistikF= 15,098 dengan derajat kebebasan K-1= 3-1= 2 dan n-k =14-3 = 11 dan P-value = 0,001.Karena P-value lebih kecil dari = 0,05, makaH0 : 1 = 2 = 3 ditolak. Kesimpulan ketigaproduction line menghasilkan produk dengankualitas yang berbeda.

  • Untuk Tabel Output Keempat :

    Dari tabel homogeneous subsets terlihat bahwasubset 1 beranggotakan production line 3 danproduction line 2. ini berarti production line 3 danproduction line 2 tidak berbeda.

  • Latihan 2

    seseorang ingin mengetahui apakah adaperbedaan terhadap pertambahan berat badan 3kelompok bayi berusia 2 bulan apabila diperlakukan dengan 3 cara pemberian ASI.

    Gunakan = 0,05.

  • BB1 BB2 BB3350 300 342375 300 310380 275 290370 290 370410 310 340400 330 330500 350 350475 290 400385 310 450420 305 325

    BB1 = berat badan bayiberumur 2 bulan yang hanyadiberi ASI sajaBB2 = berat badan bayiberumur 2 bulan yang Tidakdiberi ASIBB3 = berat badan bayiberumur 2 bulan yang diberiASI dan susu bayi

  • Latihan 3

    Skor Sekolah Skor Sekolah Skor Sekolah Skor Sekolah75 SMA X 74 SMA W 54 SMA Y 64 SMA Z55 SMA X 75 SMA W 58 SMA Y 58 SMA Z59 SMA X 64 SMA W 60 SMA Y 57 SMA Z60 SMA X 64 SMA W 74 SMA Y 60 SMA Z70 SMA X 68 SMA W 69 SMA Y 64 SMA Z75 SMA X 70 SMA W 65 SMA Y 66 SMA Z76 SMA X 70 SMA W 70 SMA Y 65 SMA Z66 SMA X 85 SMA W 72 SMA Y 55 SMA Z71 SMA X 65 SMA W 65 SMA Y 64 SMA Z77 SMA X 68 SMA W 60 SMA Y 60 SMA Z

  • Dari data di atas, uji apakah terdapat perbedaannilai ujian diantara keempat sekolah tersebut!!

  • Analisa Ragam Dua Arah (Twoway)

    Analisa ragam dua arah ( Twoway Analysis ofVariance) digunakan untuk membandingkan meanlebih dari dua sampel yang diklasifikasikanmenjadi dua factor atau dua klasifikasi.

  • Contoh Kasus 3

    Data pada tabel di bawah ini adalah data hasil kuisyang didapat oleh 5 mahasiswa untuk 4 mata kuliah,yaitu : matematika, statistika, bahasa inggris, danbahasa Indonesia. Gunakan = 0,05 untuk melakukan.

    1. Uji hipotesis bahwa kelima mahasiswa mempunyaikemampuan yang berbeda.

    2. Uji hipotesis bahwa keempat mata kuliah tersebutmemiliki tingkat kesulitan yang berbeda.

    3. Uji hipotesis bahwa tidak ada interaksi antaramahasiswa dan mata kuliah.

  • NamaMahasiswa

    Nilai kuis

    Matematika Statistika Bahasa inggris Bahasa indonesia

    andy

    75 70 78 7774 72 79 7972 73 76 80

    diah

    79 85 82 8077 87 80 8378 88 81 81

    hendra

    70 74 81 7671 76 84 7572 77 83 73

    sinta

    55 54 53 5454 53 50 5053 56 52 53

    yanti

    80 84 82 8382 83 81 8284 81 85 80

  • Langkah Penyelesaian

    pada variable view kita definisikan :a. variabel mahasiswa dengan nama mahasiswa dan

    labelnya mahasiswa serta value label 1 = andy;2 = diah;3 = hendra;4 = sinta;5 = yanti. Skalavariabel mahasiswa adalah nominal.

    b. variabel matakuliah dengan nama mtkuliah danlabelnya mata kuliah serta value label 1 = matematika;2 = statistika;3 = bahasa inggris;4 = bahasaIndonesia. Skala variabel matakuliah adalah nominal.

    c. variabel nilai kuis dengan nama nilai dan diberivariabel label nilai kuis.

  • pada lembar data view kita masukkan data diatas.

    kemudian klik analyze dan klik general linearmodel lalu pilih univariate.

    pindahkan variabel nilai kuis [nilai]. Kedependenvariable dan variabel mahasiswa [mahasiswa]serta variabel matakuliah[mtkuliah] ke Fixedfactor(s).

  • untuk menghitung Post Hoc Multiple Comparisonterhadap variabel mahasiswa dan variabelmata kuliah. Klik post Hoc. Pindahkan factormahasiswa dan mtkuliah ke post hoc test for dankemudian pilih Bonferroni bila diasumsikan samadan Games-Howell bila di asumsikan variancetidak sama.

    Disini kita memilih Bonferroni karena belum tahuasumsi mana yang bisa dipenuhi.

  • kemudian klik continue. Lalu klik option. PilihHomogeneity test.

    kemudian klik continue lalu klik ok. Maka akandidapat hasil sebagai berikut :

  • Interpretasi model

    Dari tabel levenes test of equality of errorvariance yang menguji hipotesis :H0 : variance diasumsikan samaH1 : variance diasumsikan tidak sama

    Didapat hasil P-value = 0,989 yang lebih besardari = 0,05 sehingga H0 : variance diasumsikansama tidak dapat ditolak. Kesimpulan variancesama.

  • Dari tabel ANOVA di dapat nilai statistik untukmain effect sebagai berikut :

    a. Faktor mahasiswa : nilai uji F = 729,177 denganderajat kebebasan r -1 = 5 -1 = 4 dan rc(n-1) =5x4(3-1) = 40 serta P-value=0,000. KarenaP-value lebih kecil dari =0,05, maka H0 : andy =diah = hendra = sinta = yanti ditolak. Kesimpulankelima mahasiswa mempunyai kemampuan yangberbeda.

  • b. Faktor matakuliah nilai uji F = 13,135 denganderajat kebebasan c -1 = 4-1 = 3 dan rc(n-1) =5x4(3-1) = 40 serta P-value=0,000. Karena P-value lebih kecil dari =0,05, maka H0 : matematika= statistika = bahasainggris = bahasa indonesia ditolak.Kesimpulan keempat mata kuliah mempunyaitingkat kesulitan yang berbeda.

  • c. Faktor interaksi : nilai uji F=12,544 denganderajat kebebasan (r-1)(c-1) = (5-1)(4-1) = 12 danrc(n-1)= 5x4(3-1) = 40 serta P-value=0,000.Karena P-value lebih kecil dari = 0,05, maka H0 :(mhs-mtkliah)1 = (mhs-mtkliah)2 = = (mhs-mtkliah)20ditolak. Kesimpulan ada interaksi diantara keduafaktor.

  • Latihan 3

    Suatu perusahaan roti menduga bahwa penataanroti pada etalase yang dipajang mempengaruhipenjualan roti. Penataan