Download - Desain ANOVA
![Page 1: Desain ANOVA](https://reader033.vdokumen.com/reader033/viewer/2022061612/56813c8d550346895da634f4/html5/thumbnails/1.jpg)
Desain ANOVA
![Page 2: Desain ANOVA](https://reader033.vdokumen.com/reader033/viewer/2022061612/56813c8d550346895da634f4/html5/thumbnails/2.jpg)
ANOVA (Analysis of Variance) … adalah prosedur pengujian
hipotesis yang digunakan untuk mengevaluasi perbedaan mean dari 2 atau lebih treatment atau populasi (Gravetter & Walnau, 2009)
Sama dengan penelitian inferensial lainnya, ANOVA menggunakan data sampel untuk membuat penyimpulan tentang populasi
2
![Page 3: Desain ANOVA](https://reader033.vdokumen.com/reader033/viewer/2022061612/56813c8d550346895da634f4/html5/thumbnails/3.jpg)
ANOVA dan t-Test ANOVA dan t-Test menguji perbedaan
mean antartreatment (atau antarkelompok) ANOVA memiliki kelebihan dibandingkan
dengan t-Test yaitu dapat digunakan untuk 2(dua) atau lebih treatment (kelompok), sementara t-Test hanya terbatas pada 2(dua) treatment (kelompok) saja
Serupa dengan t-Test , ANOVA dapat digunakan untuk desain independent measures (between subjects) atau repeated measures (within-subjects)
3
![Page 4: Desain ANOVA](https://reader033.vdokumen.com/reader033/viewer/2022061612/56813c8d550346895da634f4/html5/thumbnails/4.jpg)
Terminologi dalam ANOVA Independent variable atau quasi
independent variable disebut factor Jumlah variasi IV (kelompok atau
treatment) disebut sebagai level
4
![Page 5: Desain ANOVA](https://reader033.vdokumen.com/reader033/viewer/2022061612/56813c8d550346895da634f4/html5/thumbnails/5.jpg)
Jenis ANOVASatu Faktor Between subjects Independent-
Measures (One-Way) ANOVA Within-subjects Repeated-Measures
ANOVA
Dua Faktor atau lebih Between subjects Factorial ANOVA Gabungan Between subjects dan
Within-subjects Mixed ANOVA5
![Page 6: Desain ANOVA](https://reader033.vdokumen.com/reader033/viewer/2022061612/56813c8d550346895da634f4/html5/thumbnails/6.jpg)
One-Way ANOVA
Anavar Satu Jalan
6
![Page 7: Desain ANOVA](https://reader033.vdokumen.com/reader033/viewer/2022061612/56813c8d550346895da634f4/html5/thumbnails/7.jpg)
Ilustrasi PenelitianOrang yang berpergian jauh (berbeda zona waktu) cenderung akan mengalami masalah
penyesuaian (jetlag). Jetlag akan semakin parah apabila berpergian ke arah timur.
Berdasarkan hal ini, seorang peneliti ingin mengetahui berapa hari yang dibutuhkan oleh orang yang melakukan penerbangan
yang jauh dapat menyesuaikan diri. Partisipannya adalah penumpang pesawat
asal Jakarta.
7
![Page 8: Desain ANOVA](https://reader033.vdokumen.com/reader033/viewer/2022061612/56813c8d550346895da634f4/html5/thumbnails/8.jpg)
Level IV Kelompok Timur Jkt – Sydney Kelompok Barat Jkt – New Delhi Kelompok Zona Waktu Sama Jkt –
Hanoi
8
![Page 9: Desain ANOVA](https://reader033.vdokumen.com/reader033/viewer/2022061612/56813c8d550346895da634f4/html5/thumbnails/9.jpg)
Analisis statistik yang
digunakan?Apabila peneliti menggunakan independent-sample t-test, maka ada 3 perbandingan yang dilakukan:
1. Timur vs Barat
2. Timur vs Zona Sama
3. Barat vs Zona Sama
9
![Page 10: Desain ANOVA](https://reader033.vdokumen.com/reader033/viewer/2022061612/56813c8d550346895da634f4/html5/thumbnails/10.jpg)
Permasalahan Independent-
Sample t-Test dengan 3 kelompok
Setiap satu kali melakukan analisis statistik akan memiliki Type I Error (LoS atau Alpha)A Type I Error occurs when a researcher reject a null hypothesis that is actually true the researcher concludes that a treatment does have an effect when in fact it is has no effect
10
![Page 11: Desain ANOVA](https://reader033.vdokumen.com/reader033/viewer/2022061612/56813c8d550346895da634f4/html5/thumbnails/11.jpg)
Permasalahan Independent-Sample t-Test dengan 3
kelompok Apabila digunakan LoS 0,05, maka
untuk menjawab masalah di atas, akan terjadi Type I Error (akumulatif) sebesar: 0,05 x 3 = 0,15.
Hal ini bertentangan dengan tujuan penelitian yang seharusnya memiliki error yang kecil.
11
![Page 12: Desain ANOVA](https://reader033.vdokumen.com/reader033/viewer/2022061612/56813c8d550346895da634f4/html5/thumbnails/12.jpg)
Dengan menggunakan One-Way
ANOVA One-Way ANOVA dapat digunakan
untuk menguji ketiga perbandingan sekaligus sehingga Type I Error tetap 0,05
Dengan demikian, berapa pun jumlah kelompok yang akan dibandingkan, dengan One-Way ANOVA tidak akan menambah Type I Error
12
![Page 13: Desain ANOVA](https://reader033.vdokumen.com/reader033/viewer/2022061612/56813c8d550346895da634f4/html5/thumbnails/13.jpg)
13
One-Way ANOVA Prosedur One-Way ANOVA menghasilkan
analisis varians satu jalan untuk DV yang kuantitatif dengan satu IV
One-Way ANOVA digunakan untuk menguji hipotesis tentang perbedaan mean sejumlah kelompok
One-Way ANOVA adalah extension dari Independent-Sample t-Test keduanya sama-sama between subject design
![Page 14: Desain ANOVA](https://reader033.vdokumen.com/reader033/viewer/2022061612/56813c8d550346895da634f4/html5/thumbnails/14.jpg)
One-Way ANOVA Pada dasarnya, ANOVA digunakan
untuk menguji apakah kelompok-kelompok yang diperbandingkan, berasal dari populasi yang sama (H0).
Dalam eksperimen, apabila ada pengaruh dari perlakuan yang diberikan, maka sifat dari kelompok akan berbeda dari kelompok lainnya.
Kelompok dari populasi yang berbeda.
14
![Page 15: Desain ANOVA](https://reader033.vdokumen.com/reader033/viewer/2022061612/56813c8d550346895da634f4/html5/thumbnails/15.jpg)
One-Way ANOVA Tujuan: mempertanyakan variasi
mana dari IV yang mempunyai dampak paling besar terhadap DV.
Prosedur kontrol EV, manipulasi IV, dan pengukuran DV sama dengan prosedur desain dua kelompok.
![Page 16: Desain ANOVA](https://reader033.vdokumen.com/reader033/viewer/2022061612/56813c8d550346895da634f4/html5/thumbnails/16.jpg)
16
Hipotesis H0: µ1 = µ2 = µ3
Tipe perjalanan tidak memiliki pengaruh terhadap lama penyesuaian
H1: setidaknya mean masalah penyesuaian dari salah satu tipe perjalanan berbeda dengan mean tipe perjalanan lainnya; ada pengaruh dari variasi IV, atau
H1: µ1 ≠ µ2 ≠ µ3 (semuanya berbeda) atau
H1: µ1 = µ2 namun µ3 berbeda
![Page 17: Desain ANOVA](https://reader033.vdokumen.com/reader033/viewer/2022061612/56813c8d550346895da634f4/html5/thumbnails/17.jpg)
Hipotesis dalam Desain Anova
“Apakah media penyampaian informasi mempengaruhi ingatan?”
H1:Ada perbedaan yg sangat signifikan dalam jumlah kata yang dapat dituliskan dengan benar antara kelompok subyek diperdengarkan musik klasik, kelompok subyek yang diperdengarkan musik rock, dan kelompok subyek yang diperdengarkan musik pop.
Ho:Tidak ada perbedaan yg sangat signifikan dalam jumlah kata yang dapat dituliskan dengan benar antara kelompok subyek diperdengarkan musik klasik, kelompok subyek yang diperdengarkan musik rock, dan kelompok subyek yang diperdengarkan musik pop.
![Page 18: Desain ANOVA](https://reader033.vdokumen.com/reader033/viewer/2022061612/56813c8d550346895da634f4/html5/thumbnails/18.jpg)
Hipotesis two-tail Apabila peneliti belum memiliki
dugaan mengenai variasi IV yang memiliki pengaruh lebih besar dibandingkan dengan variasi IV lainnya dilakukan pengujian F secara umum, baru melihat variasi IV mana yang berpengaruh
one-tail Peneliti sudah memiliki dugaan mengenai variasi IV yang memiliki pengaruh lebih besar dibandingkan dengan variasi IV lainnya planned comparison.
![Page 19: Desain ANOVA](https://reader033.vdokumen.com/reader033/viewer/2022061612/56813c8d550346895da634f4/html5/thumbnails/19.jpg)
Pengaruh Tipe Perjalanan
terhadap Lama Penyesuaian (dalam hari)
Ke Timur
Ke Barat
Zona Sama
4 2 1
2 1 0
4 3 1
6 2 2
3 3 0
5 1 2
n = 6k = 3
N = 18G = 42
ΣX2 = 144
![Page 20: Desain ANOVA](https://reader033.vdokumen.com/reader033/viewer/2022061612/56813c8d550346895da634f4/html5/thumbnails/20.jpg)
Ke Timur Ke Barat Zona Sama
4 2 1
2 1 0
4 3 1
6 2 2
3 3 0
5 1 2
n1 = 6 n2 = 6 n3 = 6
T1 = 24 T2= 12 T3= 6
M1 = 4 M2= 2 M3 = 1
SS1 = 10 SS2= 4 SS3= 4
n = 6k = 3
N = 18G = 42
ΣX2 = 144
SS = Σ(X - M)2
![Page 21: Desain ANOVA](https://reader033.vdokumen.com/reader033/viewer/2022061612/56813c8d550346895da634f4/html5/thumbnails/21.jpg)
The structure and sequence of
calculation for the ANOVA
The final goal for the ANOVA is an F-
ratio
F =
Variance between treatmentsVariance within treatments
Each variance in the F-ratio is
computed as SS/dfVariance between
treatments
SS between
df between
=
Variance within
treatments
SS within
df within =
To obtain the each of the SS and df values, the total
variability is analyzed into the two components
SS total SS within
SS between
df within
df betweendf total
![Page 22: Desain ANOVA](https://reader033.vdokumen.com/reader033/viewer/2022061612/56813c8d550346895da634f4/html5/thumbnails/22.jpg)
Nilai Statistik F
Bila IV tidak memiliki efek sistematik (perbedaan antarkelompok lebih kecil dari chance fluctuation), maka F < 1,00 pasti tidak signifikan
Bila IV memiliki efek, maka F > 1,00 namun karena data diperoleh dari sampel, maka perlu diketahui signifikansi-nya
22
F =
Variance between treatmentsVariance within treatments
![Page 23: Desain ANOVA](https://reader033.vdokumen.com/reader033/viewer/2022061612/56813c8d550346895da634f4/html5/thumbnails/23.jpg)
The Sum of Square for the Independent-Measures ANOVA
SS Total
ΣX2 -
G2
N
SS Within Treatments (ΣSS
inside each treatment)
SS Between Treatments (SS for the
treatment means)
Σ -
T2
nG2
N
![Page 24: Desain ANOVA](https://reader033.vdokumen.com/reader033/viewer/2022061612/56813c8d550346895da634f4/html5/thumbnails/24.jpg)
Varians yang dianalisisBetween treatment
varianceVarians/perbedaan diantara
rata-rata kelompok.Disebabkan oleh:a.treatment effect
(manipulasi yang dilakukan)
b.chance (selain manipulasi): individual difference
(antarkelompok) experimental error
24
Each variance in the F-ratio is
computed as SS/dfVariance between
treatments
SS between
df between
=
Variance within
treatments
SS within
df within =
![Page 25: Desain ANOVA](https://reader033.vdokumen.com/reader033/viewer/2022061612/56813c8d550346895da634f4/html5/thumbnails/25.jpg)
Varians yang dianalisisWithin treatment
varianceVarians yang disebabkan
oleh perbedaan antarsubyek di dalam setiap kelompok.
25
Each variance in the F-ratio is
computed as SS/dfVariance between
treatments
SS between
df between
=
Variance within
treatments
SS within
df within =
![Page 26: Desain ANOVA](https://reader033.vdokumen.com/reader033/viewer/2022061612/56813c8d550346895da634f4/html5/thumbnails/26.jpg)
The Degrees of Freedom (df) for the Independent-Measures ANOVA
df Total
N - 1
df Between Treatments
k - 1
df Within Treatments
Σ(n – 1) = N - k
![Page 27: Desain ANOVA](https://reader033.vdokumen.com/reader033/viewer/2022061612/56813c8d550346895da634f4/html5/thumbnails/27.jpg)
Ke Timur Ke Barat Zona Sama
4 2 1
2 1 0
4 3 1
6 2 2
3 3 0
5 1 2
n1 = 6 n2 = 6 n3 = 6
T1 = 24 T2= 12 T3= 6
M1 = 4 M2= 2 M3 = 1
SS1 = 10 SS2= 4 SS3= 4
n = 6k = 3
N = 18G = 42
ΣX2 = 144
df Total = 17df Between = 2df Within = 15
![Page 28: Desain ANOVA](https://reader033.vdokumen.com/reader033/viewer/2022061612/56813c8d550346895da634f4/html5/thumbnails/28.jpg)
Ke Timur Ke Barat Zona Sama
4 2 1
2 1 0
4 3 1
6 2 2
3 3 0
5 1 2
n1 = 6 n2 = 6 n3 = 6
T1 = 24 T2= 12 T3= 6
M1 = 4 M2= 2 M3 = 1
SS1 = 10 SS2= 4 SS3= 4
n = 6k = 3
N = 18G = 42
ΣX2 = 144
SS Between
Σ -
T2
nG2
N
126 – 98 = 28
![Page 29: Desain ANOVA](https://reader033.vdokumen.com/reader033/viewer/2022061612/56813c8d550346895da634f4/html5/thumbnails/29.jpg)
Ke Timur Ke Barat Zona Sama
4 2 1
2 1 0
4 3 1
6 2 2
3 3 0
5 1 2
n1 = 6 n2 = 6 n3 = 6
T1 = 24 T2= 12 T3= 6
M1 = 4 M2= 2 M3 = 1
SS1 = 10 SS2= 4 SS3= 4
n = 6k = 3
N = 18G = 42
ΣX2 = 144
SS Within = ΣSS inside treatment
10 + 4 + 4 = 18
![Page 30: Desain ANOVA](https://reader033.vdokumen.com/reader033/viewer/2022061612/56813c8d550346895da634f4/html5/thumbnails/30.jpg)
The structure and sequence of
calculation for the ANOVA
The final goal for the ANOVA is an F-
ratio
F =
Variance between treatmentsVariance within treatments
Each variance in the F-ratio is
computed as SS/dfVariance between
treatments
SS between
df between =
Variance within
treatments
SS within
df within =
282
=
= 14
1815
=
= 1,2
=141,2
= 11,667
Table B.4
Between Numerator 3,68
0,056,36 0,01
SIGNIFICANT
![Page 31: Desain ANOVA](https://reader033.vdokumen.com/reader033/viewer/2022061612/56813c8d550346895da634f4/html5/thumbnails/31.jpg)
Tabel Ringkasan (One-Way)
ANOVA
31
Source
Between TreatmentWithin TreatmentTotal
SS
281846
df
21517
MS
141,2
F
11,667
ANOVA
Lama Penyesuaian (dalam hari)
28,000 2 14,000 11,667 ,001
18,000 15 1,200
46,000 17
Between Groups
Within Groups
Total
Sum ofSquares df Mean Square F Sig.
![Page 32: Desain ANOVA](https://reader033.vdokumen.com/reader033/viewer/2022061612/56813c8d550346895da634f4/html5/thumbnails/32.jpg)
Interpretasi Hasil One-Way
ANOVAF(2, 15) = 11,667, p<0,05
Ada pengaruh Tipe Perjalanan terhadap Lama Penyesuaian.
Namun, belum diketahui pengaruh tersebut dikarenakan oleh tipe perjalanan yang mana.
Perlu dilakukan POST-HOC TEST
32
![Page 33: Desain ANOVA](https://reader033.vdokumen.com/reader033/viewer/2022061612/56813c8d550346895da634f4/html5/thumbnails/33.jpg)
POST HOC TESTS One-Way ANOVA yang membandingkan
semua mean dalam satu kali analisis, ketika didapatkan hasil yang signifikan akan sulit untuk menentukan sekurangnya satu perbedaan mean yang berbeda secara signifikan
MTimur = 4; MBarat = 2; MZona Sama = 1
MT - MB = 2; MT - MZS = 3; MB - MZS = 1
33
![Page 34: Desain ANOVA](https://reader033.vdokumen.com/reader033/viewer/2022061612/56813c8d550346895da634f4/html5/thumbnails/34.jpg)
POST HOC TESTS Apabila nilai F yang didapatkan
signifikan, maka sekurangnya ada satu perbedaan mean sampel yang besar , dalam hal ini MT - MZS = 3
Bagaimana dengan MT - MB = 2 dan MB - MZS = 1
Post Hoc Test adalah pengujian hipotesis tambahan untuk mengetahui perbedaan mean sampel signifikan atau tidak signifikan
34
![Page 35: Desain ANOVA](https://reader033.vdokumen.com/reader033/viewer/2022061612/56813c8d550346895da634f4/html5/thumbnails/35.jpg)
POST HOC TESTS
Dilakukan ketika: H0 ditolak Ada 3 atau lebih kelompok
(treatment)
Post Hoc Test dapat dilakukan dengan berbagai rumus, misalnya Tukey HSD
35
HSD = q
MSWithin
n
Nilai q dilihat pada Tabel B.5
![Page 36: Desain ANOVA](https://reader033.vdokumen.com/reader033/viewer/2022061612/56813c8d550346895da634f4/html5/thumbnails/36.jpg)
Beberapa contoh desain anova
(between subject design)(single-factor-multiple group
design)1.Randomized One-Way ANOVA design 2.Randomized blocked One-Way
ANOVA3.One-Way analysis of covariance4.Randomized blocked One-Way
ANOVA, pretest-posttest
![Page 37: Desain ANOVA](https://reader033.vdokumen.com/reader033/viewer/2022061612/56813c8d550346895da634f4/html5/thumbnails/37.jpg)
1. Randomized one-way ANOVA
Randomisasi sebagai teknik kontrol Menggunakan beberapa variasi dari
satu IV yang akan dilihat efeknya terhadap DV
Contoh: penelitian tentang letak iklan terhadap ingatan akan iklan. Ada tiga variasi letak iklan: di atas, di
tengah, dan di bawah.
37
![Page 38: Desain ANOVA](https://reader033.vdokumen.com/reader033/viewer/2022061612/56813c8d550346895da634f4/html5/thumbnails/38.jpg)
2. Randomized blocked one way
ANOVA Teknik kontrol : randomisasi dan
blockingContoh: peneliti tertarik
membandingkan tiga metode mengajar terhadap prestasi siswa, dimana status sosial ekonomi keluarga dianggap sebagai EV Melakukan blocking dengan mengelompokkan subyek berdasarkan
status sosial ekonomi38
![Page 39: Desain ANOVA](https://reader033.vdokumen.com/reader033/viewer/2022061612/56813c8d550346895da634f4/html5/thumbnails/39.jpg)
Status Sosek
KE1
Ceramah
KE2
Diskusi
KE3
Collaborative
Bawah 12 12 12
Menengah 18 18 18
Atas 10 10 10
Jumlah 40 40 40
Jumlah subyek dalam kelompok dengan metode blocking
![Page 40: Desain ANOVA](https://reader033.vdokumen.com/reader033/viewer/2022061612/56813c8d550346895da634f4/html5/thumbnails/40.jpg)
3. One way analysis of covariance
Kontrol = kontrol statistik (kovarians) Peneliti sudah mengetahui adanya
pengaruh variabel sekunder tetapi tidak dapat mengontrol sebelumnya, atau baru mengetahui adanya variabel sekunder setelah penelitian dijalankan
Hasil perhitungan Ancova dapat lebih akurat dalam melihat hubungan antara IV dan DV
40
![Page 41: Desain ANOVA](https://reader033.vdokumen.com/reader033/viewer/2022061612/56813c8d550346895da634f4/html5/thumbnails/41.jpg)
Keuntungan Desain One-Way
ANOVA Desain One-Way ANOVA dapat digunakan
untuk membandingkan pengaruh lebih dari 2 variasi IV terhadap DV
Dengan desain One-Way ANOVA, peneliti lebih yakin mengenai hubungan IV dan DV karena variasi diberikan dalam jumlah dan jenis yang berbeda
Desain One-Way ANOVA merupakan penelitian analitis karena dapat mengetahui variasi IV mana yang lebih besar (kecil) pengaruhnya terhadap DV.
41
![Page 42: Desain ANOVA](https://reader033.vdokumen.com/reader033/viewer/2022061612/56813c8d550346895da634f4/html5/thumbnails/42.jpg)
Kelemahan Desain One-Way
ANOVA Membutuhkan lebih banyak subyek
(dibandingkan 2 kelompok) Hanya untuk pengaruh 1 IV
42