No Slide Title*
SATU
DUA
Melakukan uji hipotesis untuk menentukan apakah varian dua populasi adalah sama.
TIGA
EMPAT
Mengelola data kedalam tabel ANOVA satu jalur dan dua jalur.
Target
ENAM
TUJUH
DELAPAN
Goals
12-*
Nilainya berkisar dari 0 sampai . Jika F kurva mendekati sumbu X tapi tidak pernah menyentuhnya.
Karakteristik Distribusi f
Keluarga Distribusi f.
Anggota dari keluarga tersebut ditentukan oleh dua parameter: pembilang derajat kebebasan dan penyebut derajat kebebasan.
F bukan negatif dan distribusiny berkelanjutan.
Distribusi f kemiringanya positif
Uji kesamaan varian dalam dua populasi
dan merupakan sampel varian untuk dua sampel. s yang ditempatkan pada penyebut.
The degrees of freedom are n1-1 untuk pembilang
n2-1 untuk penyebut.
*
Contoh 1
Rata ROR pada sampel 8 saham alat kelistrikan adalah 10,9 % dengan standar deviasi 3,5 persen. pada tingkat signifikansi 0,05. Apakah Colin dapat menyimpulkan bahwa saham internet memiliki variasi yang lebih.
*
Langkah 1: Hipotesinya adalah
*
p(F>1.2416) adalah .3965.
H0 diterima. Data yang ada tidak cukup utuk membuktikan bahwa lebih banyak varaiasi pada saham internet.
*
Ho: m1 = m2 = m3 = m4
H1: m1 = m2 = m3 = m4
Uji ANOVA Rata-rata
Distribusi F juga digunakanuntuk menguji apakah dua atau lebih rata-rata berasal dari populasi yang tang sama atau rata.
Tehnik ini dinamakan analisis varaian atau ANOVA
*
ANOVA Memerlukan beberapa kondisi
Sampel independen
Estimasi populasi varaian berdasarkan varaiasi dalam sampel
ANOVA Test of Means
Derajat kebebasan untuk statistik F di ANOVA
Jika populasi k menjadi sampel penyebut derajat kebebasan adalah k – 1
*
ANOVA membagi Total Variasi Kedalam varaisi dikarenakan perlakuan, Perlakuan Variation, dan komponen error , Variasi Acak.
*
12-*
Jaringan Restoran Rosenbaum Memiliki spesialisasi pada makanan keluarga.Baru ini Koki mengembangkan menu makan malam yang baru. Sebelum memasukanya kedalam menu utama yang akan disajikan ke konsumen dia memutuskan untuk mengujinya terlebih dahulu kebebrapa cabang restoranya.
Example 2
*
Hari 1 Hari 2 Hari 3 Hari 4 Hari 5
13 12 14 12
10 12 13 11
*
Ho: mAynor = mLoris = mLandis
H1: mAynor = mLoris = mLandis
Langkah 3: menentukan uji statistik, distribusi F.
Example 2 continued
Langkah 4: Merumuskan aturan keputusan.
Penyebut derajat kebebasan, k-1, sama dengan 3-1 atau 2. Pembilang derajat kebebasan, n-k, sama dengan 13-3 atau 10. Nilai F pada 2 dan 10 derjat kebebasan adalah 4.10. Jadi H0 dtolak F>4.10 or p< a of .05.
Example 2 continued
*
10 12 13 11
(18-17)2 (16-17)2 (17-17)2 (17-17)2 (17-17)2 2
Xk
12.75
11.5
17
*
10 12 13 11
(18-14)2 (16-14)2 (17-14)2 (17-14)2 (17-14)2 47
TSS: 9.00 + 30 + 47 = 86.00 SSE: 9.75 XG: 14.00
*
Example 2 continued
The ANOVA tables on the next two slides are from the Minitab and EXCEL systems.
p(F> 39.103) adalah .000018.
Jumlah makanan yang terjual dari tiga lokasi tersebut tidak sama.
Karena F 39.103 > nilai kritis F 4.10, p 0.000018 < a 0.05, Keputusanya adalah menolak hipotesis nol
Setidaknya rata-rata perlakuan tidak sama
*
Error 10 9.750 0.975
rata-rata berdasarkan kelompok StDev
Level N Mean StDev ---------+---------+---------+-------
Aynor 4 12.750 0.957 (---*---)
Loris 4 11.500 1.291 (---*---)
Lander 5 17.000 0.707 (---*---)
*
salah satu prosedur yang paling sederhana adalah dengan menggunakan interval kepercayaan untuk seluruh perbedaan pada rata-rata perlakuan
*
nilai t didapatkan dari t tabel dengan derajat kebebasan (n-k)
MSE = [SSE/(n - k)]
*
Rata-rata jumlah penjuaan pada Lander dan Aynor berbeda
*
Xb Adalah rata-rata sampel blok b
XG Adalah rata-rata keseluruhan
Menurut tabel ANOVA, semua jumla kwadratdiitung berdasarkan rumus sebelumnya, Dengan tambaan SSB.
*
pada tingkat signifikansi 0,05, apakah dapat disimpulkan adanya perbedaan pada produktivitas pegawai pada saat mengalami sift??
*
Langkah 4: Merumuskan aturan keputusan .
Ho ditolak jika F > 4.46, derajat kebebasan 2 dan 8, atau jika nilai p < .05.
Langka 1: Menentukan hipotesis nol dan hipotesis alternatif.
H1: tidak semua rata-rata sama.
Efek Perlakuan
Langkah 2: memili tingkat signifikansi 0.05.
*
H1: tidak semua rata-rata sama.
Langkah 2: memili tingkat signifikansi 0.05.
Langkah 3: Menetukan uji statistik , dalam kasus ini menggunakan distribusi f.
Efek Blok
Langkah 4: Merumuskan aturan keputusan .
Ho ditolak jika F > 4.46, derajat kebebasan 2 dan 8, atau jika nilai p < .05.
Langkah 5: Melakukan penghitungan.
Note: xG = 28.87
Siang
Sore
Malam
TSS = 139.73
SST = 62.53
Efek Blok
karena nilai hitung f adalah 1.55 > nilai kritis f 3.84, the p of .28> a of .05, H0 diterima karean tidak ada perbedaan signifikan pada jumlah rata-rata jumlah unit yang diproduksi oleh pegawai.
Efek Perlakuan
*
Error 8 43.47 5.43