STATISTIKA DASAR

Kelompok 11

1. Muhammad Fauzi Nugraha (070710)
2. Siti Kholifah (070664)
3. Yurnalis (070677)

kELAS : B

Analisis Varian (Anova)

ANALISIS RAGAM (ANALISIS VARIANSI)

(Analysis of Variance = ANOVA)

I. Pendahuluan

Anova diperkenalkan oleh Sir Ronald A. Fisher dan pada dasarnya merupakan proses aritnetika untuk membagi jumlah kuadrat totoal data menjadi komponen-komponen yang berhubungan dengan sumber keragaman yang diketahui.

Analisis ini digunakan untuk menguji kesamaan beberapa nilai rata-rata (mean) dalam senua bidang penelitian yang menggunakan data kuantitatif.

1.1. DistribusiTeoritis

Distribusi teoritis yang digunakan adalah Distribusi F. Nilai F tabel tergantung dari dan derajat bebas. Nilai = luas daerah penolakan H₀ = taraf nyata uji

Derajat bebas (db) dalam Distribusi F ada dua (2), yaitu:

1. db numerator (db) = dà db kelompok; db baris; db interaksi

2. db denumerator = d à db galat/error

Contoh Nilai F pada Tabel Distribusi F

Ò Nilai F untuk db numerator = 4; db denumerator = 20 dan = 5 %? (2.87)

Ò Nilai F untuk db numerator = 10; db denumerator = 19 dan = 2.5 %? (2.82)

Ò Nilai F untuk db numerator = 8; db denumerator = 25 dan =1 %? (3.32)

Ò

Bentuk distribusi F à selalu bernilai positif

Perhatikan gambar berikut:

1.2. Penetapan Hipotesis

H₀: Semua perlakuan (kolom, baris, interaksi) memiliki rata-rata yang bernilai sama

H₁: Ada perlakuan (kolom, baris, interaksi) yang memiliki rata-rata yang bernilai tidak sama (berbeda)

Kelompok kami menggunakan anova dalam program SPSS untuk menguji kesamaan beberapa nilai rata-rata (mean) pada ketiga nilai mata kuliah,

Sebelumnya Kami melakukan penelitian berupa wawancara terhadap 32 orang mahasiswa biologi terhadap nilai Biologi Umum, Morfologi Tumbuhan Dan Pendidikan Lingkungan.

Data hasil wawancara terlampir dalam presentasi

DATA MENTAH

Nilai rata-rata dari ketiga mata kuliah diatas adalah sebagai berikut :

Biologi umum = 2,7

Morfologi tumbuhan = 3

Pend.lingkungan = 2,5

Oneway

Post Hoc Tests

Analisis output 1

Hipotesis

Hasil analisis post hoc
Tabel terakhir adalah tabel yang memberikan hasil analisis post hoc untuk semua kemungkinan perbandingan kelompok. Tabel yang dihasilkan dapat dilihat berikut ini:
Tabel ini memberikan hasil analisis dari dua teknik yang dipilih sebelumnya yaitu Bonferroni dan Games-Howell. Bonferroni dilakukan dengan berasumsi adanya homogenitas varians, sementara Games-Howell dilakukan tanpa asumsi homogenitas varians.

H_{0 :} mmorfologi tumbuhan=mbiologi umum= mpen.lingkungan

(tidak ada perbedaan nilai rata-rata dari ke 3 mata kuliah tersebut)

H₁ : morfologi tumbuhan≠biologi umum≠pen.lingkungan

Dalam pengujian kali ini digunakan tingkat signifikansi 0,05 (a=5%) atau dengan kata lain kepercayaan sbesar 0.95(95%)

Penarikan kesimpulan :

F _hitung >F _tabel ® tolak H₀

F _hitung < F_tabel ® terima H₀

Nilai statistic F_tabel adalah F (_3,29,0,05) = 2.93 (dari tabel distribusi F)

terlihat dari tabel Anova diatas bahwa nilai F_hitung = 1.539 dan yang mana nilai ini lebih kecil dari pada F _tabel sehingga dapat disimpulkan bahwa kita tidak dapat menolak H₀, artinya tidak ada perbedaan nilai rata-rata dari ketiga mata kuliah tersebut.

Oneway

Post Hoc Tests

Univariate Analysis of Variance

Analisis output

pengujian hipotesis

H₀ : tidak ada perbedaan rata-rata dari ketiga corrected model

H₁ : minimal ada satu corrected model yang berbeda dengan nilai mata kuliah

Dengan taraf signifikasi 5%

Penarikan kesimpulan

F _hitung >F _tabel ® tolak H₀

F _hitung < F_tabel ® terima H₀

F_tabel = F1;90;5%=6.96

Dari tabel test of between-subject effect, nilai F hitung= 1,539. Untuk F tabel = 6,96, karena nilai F hitung lebih kecil dari F tabel maka kita dapat menerima H₀ artinya tidak ada perbedaan nilai rata-rata dari ketiga Corrected model. Hal ini bisa kita lihat dari nilai signifikasi = 0,220 nilai ini lebih besar dari taraf signifikasi 0,05

Kesimpulannya menerima H₀ minimal ada satu Corrected model yang berbeda dengan nilai mata kuliah.