ppt uji normalitas dan homogenitas
DESCRIPTION
PPT Uji Normalitas Dan HomogenitasTRANSCRIPT
NORMALITAS
&
HOMOGENITAS
Yayi Ania 1112016300032 Nadia Putri 1113016300015 Sarlita Hidayati 1113016300022 Suci Nur Hidayah 1114016300004
Uji Normalitas
Uji normalitas adalah uji yang
digunakan untuk mengetahui apakah
populasi data berdistribusi
normal atau tidak.
Jika, data tidak berdistribusi normal
maka metode yang digunakan adalah
statistik non parametrik.
Distribusi Normal
• Distribusi normal
adalah distribusi
simetris dengan
modus, mean dan
median berada di
pusat
• Distribusi ini juga
dijuluki kurva lonceng
(bell curve) karena
grafik fungsi
kepekatan probabilitas
mirip dengan bentuk
lonceng
Uji Chi-Square
Metode Chi-Square atau X2 untuk Uji
Goodness of fit Distribusi Normal
menggunakan pendekatan
penjumlahan penyimpangan data
observasi tiap kelas dengan nilai yang
diharapkan.
Langkah-langkah
• Perumusan Hipotesis
H0 : sampel berasal dari populasi
berdistribusi normal.
H1 : sampel berasal dari populasi
berdistribusi tidak normal
• Data dikelompokan ke dalam distribusi
frekuensi.
• Menentukan proporsi ke-j (Pj).
• Menentukan 100 Pj yaitu presentase luas
interval ke-j dari suatu distribusi normal
melalui tranformasi ke skor baku: 𝑧𝑖 =𝑋𝑖;𝑋
𝑆𝐷
• Menghitung nilai χ2 hitung melalui rumus sebagai
berikut:
𝜒2 =𝑛
100 (𝑃𝑗 − 100𝑃𝑗)2
100𝑃𝑗
• Menentukan χ2tabel pada derajat bebas (dk) = k -3,
dimana k banyaknya kelompok
• Kriteria Pengujian
Jika χ2 ≤ χ2tabel , maka H0 diterima.
Jika χ2 > χ2tabel , maka H0 ditolak.
• Kesimpulan
Jika χ2 ≤ χ2tabel : Sampel berasal dari populasi
berdistribusi normal
Jika χ2 > χ2tabel : Sampel berasal dari populasi
berdisttribusi tidak normal.
Contoh Penerapan
Penghitungan uji normalitas 150 skor hasil ujian statistika dengan
menggunakan Chi-Square sebagai berikut:
Skor Frekuensi (fi)
60-64 5
65-69 15
70-74 25
75-79 50
80-84 30
85-89 18
90-94 7
Solusi
Cara I :
•Mencari Pj
Pj = (fi/150)x100
Misal : Pj = (5/150)x100
= 3
• mencari 100Pj
1. mencari batas kelas
bawah dan atas
2. Mencari zbawah dan z
atas dengan rumus
(𝑧𝑖 =𝑋𝑖;𝑋
𝑆𝐷)
3. Mencari luas daerah z
pada tabel
distribusi z
4. Luas daerah z bawah –
luas daerah z atas
Sk
or
fi Pj 10
0
Pj
Pj-
100
Pj
60-
64
5 3 2,
59
0,4
1
0,0
649
65-
69
1
5
10 9,
31
0,6
9
0,0
511
70-
74
2
5
17 20
,5
2
-
3,5
2
0,6
038
75-
79
5
0
33 27
,7
7
5,2
3
0,9
849
80-
84
3
0
20 23
,0
7
-
0,3
7
0,4
085
85-
89
1
8
12 11
,7
7
0,2
3
0,0
045
90-
94
7 5 3,
68
1,3
2
0,4
734
Ju
ml
ah
1
5
0
10
0
- - 2,5
911
(𝑃𝑗 − 100𝑃𝑗)2
100𝑃𝑗
Misalkan:
o Batas kelas bawah = 59,5
o Batas kelas atas = 64,5
o Zbawah = (59,4 – 77,7)/7.01 = -2,59
o Zatas = (64,5 – 77,6)/7.01 = -1,87
o Luas daerah z bawah (pada tabel -2,5 dan 0.09) =
0,0048
o Luas daerah z atas (pada tabel -1,8 dan 0.07) =
0,0307
o 0,0048 – 0,0307 = 0,025
o 100Pj = 100x0,0259 = 2,59
• Menghitung Pj – 100Pj
• Menghitung χ2 = 𝑛
100 (𝑃𝑗;10𝑃𝑗)2
100𝑃𝑗
χ2 = 150
100(2,59) = 3,885
• Menentukan χ2tabel
derajat kebabasan (dk) = J – 3 = 7 – 3 = 4
χ2tabel = χ2
(𝛼)(dk) = χ2(0,05)(4) = 9,49 (Lihat pada tabel)
•Membandingkan hasil perhitungan χ2 dengan data pada
tabel.
χ2 = 3,885
χ2tabel = 9,49,
Sehingga χ2 < χ2tabel atau H0 diterima.
Dengan demikian, populasi skor berdistribusi normal.
SOLUSI
Cara II :
Kolom 3 : Mencari nilai z
pada X1 , maka harga z
diperoleh (64,5 – 77,6)/7,01
= -1,87.
Kolom 4 : Mencari proposi
komulatif
Luas daerah z (pada -1,8 dan
0,07 pada tabel z)
Kolom 5 : Mencari Frekuensi
komulatif
Li
mi
t
ata
s
fi Z Pro
pors
i
Ku
mul
atif
Frek
uen
si
Ku
mul
atif
Fe 𝑓𝑜 − 𝑓𝑒)
𝑓𝑒
64,
5
5 -
1,
87
0,03
08
5 5 0,000
0
69,
5
15 -
1,
16
0,12
39
19 14 0,071
4
74,
5
25 -
0,
44
0,32
92
49 30 0,833
3
79,
5
50 0,
27
0,60
68
91 42 1,523
8
84,
5
30 0,
98
0,83
75
126 35 0,714
3
89,
5
18 1,
70
0,95
52
143 17 0,058
8
94,
5
7 2,
41
0,99
20
149 6 0,166
7
Ju
ml
ah
150 3,201
6
Proposi komulatif x populasi = 0,0308 x 150 = 4,62
= 5
Kolom 6 : Mencari fe
frekuensi komulatif bawah – frekuensi komulatif atas
= 5 – 0 = 5
Kolom 7 : Menghitung (𝑓𝑜;𝑓𝑒)2
𝑓𝑒
Sehingga di peroleh χ2 = (𝑓𝑜;𝑓𝑒)2
𝑓𝑒 = 3,2016.
•Membandingkan hasil perhitungan χ2 dengan data pada
tabel.
χ2 = 3,885
χ2tabel = 9,49,
Sehingga χ2 < χ2tabel atau H0 diterima.
Dengan demikian, populasi skor berdistribusi normal.
Uji Lilliefors
• Mengurutkan data sampel dari kecil ke besar
dan menentukan frekuensi tiap-tiap data.
• Menentukan nilai Zi dari tiap-tiap data dengan
rumus:
• Menentukan besar peluang untuk masing-
masing nilai Z berdasarkan tabel Z yang
disebut F(Z).
• Menghitung frekuensi kumulatif dari masing-
masing nilai Z, dan disebut S(Zi). data
misalnya pada xi = 12 dengan peringkat 1 dan
n = 40 S(Zi) = 1/40 = 0.025.
SD
XXZ i
i
• Menentukan nilai Lhitung = , setelahnya
dipilih nilai L-hitung terbesar.
• Menentukan Ltabel untuk n>30 dengan taraf
signifikansi 5% melalui Tabel Lilliefors.
Maka dengan n adalah jumlah sampel.
• Mengambil harga Lhitung yang paling besar kemudian
dibandingkan dengan Ltabel. Jika Lhitung < Ltabel maka
sampel berdistribusi normal.
)()( ZiSZiF
nLtabel
886,0
Contoh Penerapan
• Perhitungan uji normalitas untuk sampel
berukuran 30 responden dengan
menggunakan uji Liliefors disajikan pada tabel
berikut.(Rata – rata (𝑥 ) = 78,8, standar deviasi
(s) = 5,689)
70 72 71 71 81 76 74 76 77 74
76 76 89 87 88 84 85 83 83 81
81 81 79 85 84 71 81 81 81 81
• Menentukan Z
zi = 67;78,8
5,689 = -2,0743
• Menentukan F(z) dilihat dari
tabel.
• Menentukan S(z)
misalnya data ke-1 atau
1/30 = 0,0333.
• Menentukan L hitung
contoh : Lhitung =
=0,0190-0,0333= 0,0143
Pilih Lhitung terbesar L0 =
0.0840
• Menentukan L tabel di tabel
lilliefors dengan α = 0.05 (n
= 30) diperoleh L-tabel =
0.161
• Kesimpulan Lhitung < L
tabel maka Ho diterima dan
berdistribusi normal
Xi fi zi F(zi) S(zi) | F(zi) - S(zi)|
67 1 -2.0743 0.0190 0.0333 0.0143
70 1 -1.5470 0.0609 0.0667 0.0058
71 3 -1.3712 0.0852 0.1667 0.0815
72 1 -1.1954 0.1160 0.2000 0.0840
74 2 -0.8438 0.1994 0.2667 0.0673
76 3 -0.4922 0.3113 0.3667 0.0554
77 1 -0.3164 0.3758 0.4000 0.0242
78 2 -0.1406 0.4441 0.4667 0.0226
79 1 0.0352 0.5140 0.5000 0.0140
81 6 0.3867 0.6505 0.7000 0.0495
83 2 0.7383 0.7698 0.7667 0.0031
84 2 0.9141 0.8197 0.8333 0.0136
85 2 1.0899 0.8621 0.9000 0.0379
87 1 1.4415 0.9253 0.9333 0.0080
88 1 1.6173 0.9471 0.9667 0.0196
89 1 1.7931 0.9635 1.0000 0.0365
jumlah 30
)()( ZiSZiF
Uji Homogenitas
• Uji homogenitas adalah Uji mengenai sama
tidaknya variansi-variansi dua buah
distribusi atau lebih
• Jadi dapat dikatakan bahwa uji
homogenitas bertujuan untuk mencari tahu
apakah dari beberapa kelompok data
penelitian memiliki varians yang sama atau
tidak.
• Contoh, jika kita ingin meneliti sebuah
permasalahan misalnya mengukur
pemahaman siswa untuk sub materi vektor
, yang dimaksudkan homogen bisa berarti
bahwa kelompok data yang kita jadikan
sampel pada penelitian memiliki
karakteristik yang sama, misalnya berasal
dari tingkat kelas yang sama
Teknik Uji Homogenitas
Homogenitas Varians Dua Variabel dengan Uji F
Homogenitas dengan uji Bartlett
Homogenitas Varians Dua Buah Sampel Berkolerasi dengan Uji-t
Uji Homogenitas Variansi Cara Scheffe dengan ANOVA Satu Jalur.
Homogenitas Varians Dua
Variabel dengan Uji F
• Fisher test adalah uji eksak yang diturunkan
oleh seorang bernama Fisher, karenanya
disebut uji eksak Fisher
• Uji F ini dimaksudkan untuk menguji apakah
ada perbedaan dua perilaku yang mungkin dari
dua populasi.
• Ex/ kita inginmengetahui apakah skor hasil
ujian statistika pada dua kelompok
independen, misalkan kelas pagi (A1) dan
kelas siang (A2) mempunyai variansi yang
sama (homogen), maka kita dapat mengujinya
dengan menggunakan uji F.
Langkah-langkah
• Tentukan Hipotesis dan taraf signifikasi (𝛼)
𝐻0 ∶ 𝜎𝑋2 = 𝜎𝑌
2 (varians data homogen)
𝐻0 ∶ 𝜎𝑋2 ≠ 𝜎𝑌
2 (varians data yang tidak
homogen)
• Mencari Varians/Standar Deviasi
𝑆𝑥2 =
𝑛 𝑥2;( 𝑥)
𝑛(𝑛;1)
𝑆𝑌2 =
𝑛 𝑌2;( 𝑌)
𝑛(𝑛;1)
• Mencari F hitung
𝐹 = 𝐹𝑏𝑒𝑠𝑎𝑟
𝐹𝑘𝑒𝑐𝑖𝑙=𝑆𝑥2
𝑆𝑦2 dengan :
𝑑𝑘1 (varians terbesar sebagai pembilang) =( 𝑛1 −1) dan
𝑑𝑘2 (varians terkecil sebagai pembilang) =( 𝑛2 −1)
• Membandingkan 𝐹𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔dengan 𝐹𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 pada
distribusi F
Jika 𝐹𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 < 𝐹𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 berarti Homogen
Jika 𝐹𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 ≥ 𝐹𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 berarti Tidak Homogen
Contoh Penerapan
Data tentang hubungan antara penguasaan kosakata (X)
dengan Kemampuan membaca (Y). Tentukan
homogenitasnya.
X Y
75 68
78 72
38 63
94 74
83 68
91 81
87 72
91 74
38 58
68 58
Solusi
• Mencari Varians
𝑆𝑥2 =
10.59077;7432
10(10;1)= 430,23 =
20,74
• Mencari F hitung
• Membandingkan 𝐹𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔dengan 𝐹𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 pada distribusi F
daftar distribusi F dengan dk pembilang 10-1=9. Dk penyebut =10-9=1. Dan 𝛼=0,05 dan F table =3,18
Tampak bahwa 𝐹𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔<𝐹𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 . Ini berarti data variable X dan Y homogen
X Y 𝑋2 𝑌2 𝑋𝑌
75 68
78 72 47
33
44
38 63
94 74 49
16
83 68
91 81
87 72
91 74
38 58
68 58
𝑋=
74
3
688 59
07
7
47
82
6
522
27
𝑆𝑦2 =
10.47826;6882
10(10;1)= 54.62=7,39
𝐹 = 𝐹𝑏𝑒𝑠𝑎𝑟𝐹𝑘𝑒𝑐𝑖𝑙
=𝑆𝑥2
𝑆𝑦2 =20,74
7,39
Homogenitas dengan Uji
Bartlett
Langkah-langkah:
• Menghitung derajat kebebasan (dk)masing-masing
kelompok (n-1)
• Menghitung varians (S) masing-masing kelompok
• Menghitung besarnya log S2 untuk masing-masing
kelompok
• Menghitung besarnya dk. Log S2 untuk masing-
masing kelompok
• Menghitung nilai varians gabungan semua
kelompok dengan rumus sebagai berikut.
𝑆2𝑔𝑎𝑏𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 = 𝑑𝑘𝑖𝑆𝑖
2
𝑑𝑘𝑖
Lanjutan....
• Menghitung nilai B (nilai Bartlett) dengan rumus
sebagai berikut.
𝐵 = 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝐵𝑎𝑟𝑡𝑙𝑒𝑡𝑡 = 𝑑𝑘 (𝑙𝑜𝑔𝑆2𝑔𝑎𝑏𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛)
• Menghitung nilai 𝜒2𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔dengan rumusan :
𝜒2𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 = 𝑙𝑛10 (𝐵 − 𝑑𝑘𝑖 log 𝑆𝑖2)
• Setelah didapat hasil 𝜒2𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔bandingkan
dengan𝜒2𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 . Kriteria homogen ditentukan jika Jika
𝜒2𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔< 𝜒2𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙
Jika 𝜒2𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 ≥ 𝜒2𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 (1-α; db=n-1), maka Tolak Ho
Jika 𝜒2𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔< 𝜒2𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 (1-α; db=n-1), maka Terima Ho
Penerapan Soal
Kelompok diberikan intervensi metode pembelajaran :
Inquiri, penemuan terbimbing, pemecahan masalah dan
driil.
Oleh karena itu,
K1 (Kelompok 1): Metode Inquiri
K2 (Kelompok 2) : Metode Penemuan Terbimbing
K3 (Kelompok 3) : Metode Pemecahan Masalah
K4 (Kelompok 4) : Metode Driil
Adapun skor kemampuan berpikir kritis masing-
masing kelompok sebagai berikut :
K1 7 8 8 9 9 9
K2 7 7 8 8 9 9
K3 6 6 6 7 8 8
K4 5 5 6 6 6 7
Solusi
• Drajat kebebasan : dk= n – 1 = 6 – 1= 5
• Mencari Varians S
𝑆2 = 𝑋𝑖;𝑋
2
𝑛;1
KI = 𝑆2
=7 − 8,3 2 + 8 − 8,3 2 + 8 − 8,3 2 + 9 − 8,3 2 + 9 − 8,3 2 + 9 − 8,3 2
6 − 1
= 0,667
• Menghitung nilai varians gabungan :
𝑆2𝑔𝑎𝑏𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 = 𝑑𝑘(𝑠12)
𝑑𝑘=15,005
20=0,750
• Menghitung nilai Bartlett:
𝐵 = 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑏𝑎𝑟𝑡𝑙𝑒𝑡𝑡 = 𝑑𝑘 𝐿𝑜𝑔 𝑆2𝑔𝑎𝑏𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛
= (log 0,750) (20) = -24988
Kel
om
pok
𝑋 dk S2 Log S2 dk. Log Sdk. S2
K1 8,
3
5 0,6
67
-
0,1
76
1
-
o,8
805
3,3
35
K2 8 5 0,8
00
-
0,0
96
9
-
0,4
846
4,0
00
K3 6,
83
5 0,9
67
-
0,0
14
7
-
0,0
736
4,8
35
K4 5,
83
5 0,5
67
-
0,2
46
7
-
1,2
334
2,8
35
Ju
mla
h
28
,9
6
20 3,0
0
- -
2,6
720
15,
00
5
Lanjutan....
• Menghitung nilai 𝑋2𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔:
𝑋2𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔: = 𝐿𝑛10 (𝐵 − 𝑑𝑘𝑖 log 𝑠𝑖2) = (2,3026)(-
24988 – (-2,672)) = 0,3988
• Kesimpulan
𝑋2𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔:0,3988 bandingkan dengan 𝑋2𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙:untuk
𝛼 = 0,05 dan dk= 5 diperoleh 𝑋2 0,05 (5) =7,82. Hasil
perhitungan menunjukan bahwa 𝑋2𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔< 𝑋2𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙
berarto H0 diterima. Dengan demikian, keempat
kelompok data mempunyai variansi sama atau skor dari
keempat kelompok homogen.
Homogenitas Varians Dua
Buah Sampel Berkolerasi
dengan Uji-t
• Andaikan kita ingin mengetahui apakah skor hasil belajar matematika pada dua kelompok yang tak independent (berkolerasi)
• kita dapat menguji homogenitasnya dengan menggunakan statistik uji t. Formula statistik uji t yang diekspresikan sebagai berikut.
𝑡 =𝑠12 − 𝑠2
2
2𝑠1𝑠21 − 𝑟12
2
𝑑𝑏
• Dimana, 𝑠12 = varians pre tes
𝑠22 = varians pos tes
𝑟122 = koefisisen korelasi antar pretes-postes
𝑑𝑏 = (n-2), n adalah pasangan data pretes-postes
Penerapan Soal
Perhitungan pengujian perbedaan varians pretes-postes
pada taraf signifikasi α = 0,05 menggunakan contoh data
berikut.
Contoh:
Pretes 4 5 6 8 8 9 ↔ s2 = 3,867, s = 1,966, n = 6, rxy =
0,899
Postes 5 5 6 6 7 8 ↔ s2 = 1,367, s = 1,169, n = 6, db =
4
𝑡 =3,867 − 1,367
2(1,966)(1,169)1 − (0,899)2
4
= 2,484
Bandingkan dengan ttabel pada db = 4 dan α = 0,05,
yaitu ttabel = t(0,05)(4) = 2,78. Karena thitung < ttabel maka H0
diterima. Jadi distribusi populasi pretes dan postes
mempunyai varians sama atau homogen.
Uji dengan Hartley
• Uji homogenitas variasi cara ini adalah untuk melihat
apakah variansi k kelompok peubah bebas itu sama
atau tidak.
• Uji statistik yang dipakai ialah:
𝐹𝑚𝑎𝑘𝑠 =𝑠2𝑡𝑒𝑟𝑏𝑒𝑠𝑎𝑟𝑠2𝑡𝑒𝑟𝑘𝑒𝑐𝑖𝑙
• Nilai kritinya dalah 1-nFmaks k, dk di mana dk = (n-1). Bila
Fmaks lebih kecil daripada Fkritis, H0 diterima
Penerapan Soal
Andaikan kita mempunyai data hasil belajar tiga kelompok
siswa yang masing-masing diperoleh melalui metode
ceramah, tanya-jawab, dan diskusi sebagai berikut
Kelompok Ceramah Kelompok Tanya-Jawab
Kelompok Diskusi
n1= 20 n2=20
n3=20
𝑋 1=75 𝑋 2=75
𝑋 3=75
s1=12,5 s2=11,2
s3=10,3
𝐹𝑚𝑎𝑘𝑠 =𝑠2𝑡𝑒𝑟𝑏𝑒𝑠𝑎𝑟
𝑠2𝑡𝑒𝑟𝑘𝑒𝑐𝑖𝑙= 12,52
10,32= 156,25
106,09=1,47
𝐹 max 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 = 3,8( 20 − 1 = 19, 𝑘 = 3)
Kesimpulan : menerima 𝐻0 𝑘𝑎𝑟𝑒𝑛𝑎 𝐹(max)𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 <
𝐹 max 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 yang berarti variansi keempat kelompok,
homogen
Uji dengan Anova Satu
Jalur
• Uji cara ini dapat dipergunakan bila banyak
data per kelompok tidak sama dan bila populasi
induknya sangat tidak normal.
• Tes statistiknya adalah sebagai berikut.
• 𝐹 =𝑅𝐽𝐾𝑎
𝑅𝐽𝐾𝑖
• Dengan RJKa = Rerata Jumlah Kuadrat
antar Kelompok
RJKi = Rerata Jumlah Kuadrat
inter Kelompok
Langkah Langkah
• Hitunglah variansi per subkelompok menurut
kelompok masing-masing.
• Hitung logaritma dengan dasar e bagi setiap
variansi yang diperoleh pada langkah pertama
di atas.
• Perlakukan data yang diperoleh pada langkah
dua di atas sebagai k kelompok data,
kemudian selesaikan dengan ANOVA 1-jalur.
• Bila 𝐹 =𝑅𝐽𝐾𝑎
𝑅𝐽𝐾𝑖 lebih besar atau sama dengan 1-
nFk-1, n-k, H0 ditolak, dengan k = banyak
kelompok dan N = banyak subkelompok.
Penerapan Soal
Kita akan membandingkan apakah efektifitas
metode ceramah, tanya-jawab, atau penemuan
itu, pada kelompoknya lebih besar
penyebarannya daripada metode lain pada
kelompok lainnya, dengan data sebagai berikut :
kelompok ceramah yaitu 6, 6, 4, 8, 3, 5, 9, 8,
7, 9, 5, 9
kelompok tanya-jawab yaitu 8, 7, 8, 6, 7, 9, 5,
8
kelompok penemuan yaitu 7, 6, 8, 9, 4, 6, 5,
8, 7, 6, 5, 6, 9, 8, 6, 7, 5, 4, 3, 3.
Solusi
• Bagilah anggota kelompok secara acak kedalam sub kelompok.
• Menghitung 𝑋 𝑖 dan JKi
𝑋 𝑖 = (2,026 + 0,811 + 1,447)/3
𝑋 𝑖 =4,284
3= 1,428
𝐽𝐾𝑖 =(2,026 − 1,428)2+(0,811 − 1,428)2+(1,447 − 1,428)2
𝐽𝐾𝑖 = 0,739
• Kita hitung 𝐽𝐾𝑎 = Σ𝑘𝑖(𝑋 𝑖 − 𝑋 )2. Untuk
memperoleh JKa harus dihitung dulu 𝑋
𝑋 =3×1,428:2×0,602:5×1,089
3:2:5
𝑋 =10,933
10
𝑋 = 1,093
Kelompo
k
Ceramah
Kelompok
Tanya-
Jawab
Kelompok
Penemua
n
Sk
or
S1
k2
lnS
1k2
Sk
or
S2
k2
lnS
2k2
Sk
or
S3
k2
lnS
3k2
4 3
7 9
7,
5
8
2,0
26
8 8
7 5 2
0,6
93
8 4
5 8
4,
25
1,4
47
6 8
5 8
2,
2
5
0,8
11
7 6
9 8
1,
6
7
0,5
11
7 6
6 8
0,
92
-
0,0
87
6 9
5 9
4,
2
5
1,4
47
6 7
5 3
2,
92
1,0
7
9 7
5 6
2,
92
1,0
7
9 6
4 3 7
1,9
46
𝑋 1 =
1,428 𝑋2 = 0,602 𝑋3 = 1,089
JK1 =
0,739
JK2 =
0,017
JK3 =
2,246
• Maka
𝐽𝐾𝑎 = Σ𝑘𝑖(𝑋 𝑖 −𝑋 )2
𝐽𝐾𝑎 = 3(1,428 − 1,093)2+2(0,602 − 1,093)2+5(1,089 − 1,093)2
𝐽𝐾𝑎 = 0,3367+ 0,4822+ 0,00008
𝐽𝐾𝑎 = 0,8189
• 𝑅𝐽𝐾𝑎 = 𝐽𝐾𝑎/(𝑘 − 1)
𝑅𝐽𝐾𝑎 = 0,8189/(3 − 1)
𝑅𝐽𝐾𝑎 = 0,4095
• 𝑅𝐽𝐾𝑖 = Σ𝐽𝐾𝑖/𝑑𝑘𝑖
𝑅𝐽𝐾𝑖 = (𝐽𝐾1 + 𝐽𝐾2 + 𝐽𝐾3)/(𝑁 − 𝑘)
𝑅𝐽𝐾𝑖 = (0,739 + 0,017 + 2,246)/(10
3)
𝑅𝐽𝐾𝑖 = 3,002/7
𝑅𝐽𝐾𝑖 = 0,4289
Maka
𝐹 =𝑅𝐽𝐾𝑎𝑅𝐽𝐾𝑖
𝐹 =0,4095
0,4289= 0,9548
• Menurut tabel. Pada
tahap keberartian
𝛼 = 0,01 dan dk (2,7),
0,99F2, 7=9,55. Karena
Fhitung=0,9548 lenih kecil
daripada Ftabel=9,55, maka
hipotesis nol diterima