1 / 11

BAB 2 ( sambungan ) DESAIN BLOK LENGKAP ACAK

BAB 2 ( sambungan ) DESAIN BLOK LENGKAP ACAK. Seperti ANOVA, kita menguji mean populasi yang sama (untuk beberapa level faktor yg berbeda)... …kita juga mengkontrol variasi yang mungkin dari faktor yang kedua (dgn 2 atau lebih faktor yang ada)

remedy
Download Presentation

BAB 2 ( sambungan ) DESAIN BLOK LENGKAP ACAK

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. BAB 2(sambungan) DESAIN BLOK LENGKAP ACAK • Seperti ANOVA, kita menguji mean populasi yang sama (untuk beberapa level faktor yg berbeda)... • …kita juga mengkontrol variasi yang mungkin dari faktor yang kedua (dgn 2 atau lebih faktor yang ada) • Digunakan ketika lebih dari 1 faktor dapat mempengaruhi nilai variabel dependen, tapi hanya satu yg menjadi faktor kunci • Level dari faktor yang kedua disebut dengan BLOK

  2. Partisi Variasi • Variasi total dapat dipecah menjadi 3 bagian: SST = SSB + SSBL + SSW SST = Total sum of squares SSB = Sum of squares between factor levels SSBL = Sum of squares between blocks SSW = Sum of squares within levels

  3. Sum of Squares for Blocking(Jumlah Kuadrat Blok) SST = SSB + SSBL + SSW dimana: k = jumlah level untuk faktor yg bersangkutan b = jumlah blok xj = mean sampel dari blok ke-j x = mean seluruh data sampel

  4. Partisi Variasi SST = SSB + SSBL + SSW SST dan SSB dihitung dengan ANOVA satu arah SSW = SST – (SSB + SSBL)

  5. Mean Squares

  6. Tabel ANOVA Desain Blok Acak Source of Variation SS df MS F ratio MSBL Between Blocks SSBL b - 1 MSBL MSW Between Samples MSB SSB k - 1 MSB MSW Within Samples SSW (k–1)(b-1) MSW Total SST N - 1 k = jumlah populasi N = ukuran sampel dari seluruh populasi b = jumlah blok df = degrees of freedom/derajat kebebasan

  7. Uji Blok (Blocking Test) • Blocking test: df1 = b - 1 df2 = (k – 1)(b – 1) MSBL F = MSW Tolak H0 jika F > F

  8. Uji Faktor Utama (Main Factor Test) • Main Factor test: df1 = k - 1 df2 = (k – 1)(b – 1) MSB F = MSW Tolak H0 jika F > F

  9. Fisher’s Least Significant Difference Test Untuk uji rata-rata populasi yang berbeda • contoh: μ1 = μ2≠μ3 • Dilaksanakan setelah penolakan dari rata2 yang sama dari block acak ANOVA design • Allows pair-wise comparisons • Perbandingan mutlak sama dengan perbedaan jangkauan kritis    x = 1 2 3

  10. Fisher’s Least Significant Difference (LSD) Test dimana: t/2 = nilai batas atas dari distribusi t untuk /2 dan derajat kebebasan (k -1)(n - 1) MSW = Mean Square Within dari tabel ANOVA b = jumlah blok k = jumlah level pada faktor utama

  11. Fisher’s Least Significant Difference (LSD) Test (sambungan) bandingkan: Jika perbedaan mean absolut lebih besar dari LSD maka terdapat sebuah perbedaan signifikan diantara pasangan mean pada level yg dipilih bersifat signifikan.

More Related