Pembahasan Output (Anova)

Pembahasan kali ini terkait dengan postingan yang sebelumnya yaitu Anova.
sebelum melanjutkan postingan lalu, sebelumnya akan diterangkan terlebih dulu terkait dengan pengertian Anova.

Analisis Varian (ANOVA) bertujuan untuk mengetahui kesamaan beberapa rata - rata populasi akibat adanya perlakuan untuk keadaan yang hanya 1 faktor. Analisis varians (analysis of variance, ANOVA) adalah suatu metode analisis statistika yang termasuk ke dalam cabang statistika inferensi. Dalam literatur Indonesia metode ini dikenal dengan berbagai nama lain, seperti analisis ragam, sidik ragam, dan analisis variansi. Ia merupakan pengembangan dari masalah Behrens-Fisher, sehingga uji-F juga dipakai dalam pengambilan keputusan. Analisis varians pertama kali diperkenalkan oleh Sir Ronald Fisher, bapak statistika modern. Dalam praktik, analisis varians dapat merupakan uji hipotesis (lebih sering dipakai) maupun pendugaan (estimation, khususnya di bidang genetika terapan).

Secara umum, analisis varians menguji dua varians (atau ragam) berdasarkan hipotesis nol bahwa kedua varians itu sama. Varians pertama adalah varians antarcontoh (among samples) dan varians kedua adalah varians di dalam masing-masing contoh (within samples). Dengan ide semacam ini, analisis varians dengan dua contoh akan memberikan hasil yang sama dengan uji-t untuk dua rerata (mean).

Supaya sahih (valid) dalam menafsirkan hasilnya, analisis varians menggantungkan diri pada empat asumsi yang harus dipenuhi dalam perancangan percobaan:

1. Data berdistribusi normal, karena pengujiannya menggunakan uji F-Snedecor
2. Varians atau ragamnya homogen, dikenal sebagai homoskedastisitas, karena hanya digunakan satu penduga (estimate) untuk varians dalam contoh
3. Masing-masing contoh saling bebas, yang harus dapat diatur dengan perancangan percobaan yang tepat
4. Komponen-komponen dalam modelnya bersifat aditif (saling menjumlah).

Analisis varians relatif mudah dimodifikasi dan dapat dikembangkan untuk berbagai bentuk percobaan yang lebih rumit. Selain itu, analisis ini juga masih memiliki keterkaitan dengan analisis regresi. Akibatnya, penggunaannya sangat luas di berbagai bidang, mulai dari eksperimen laboratorium hingga eksperimen periklanan, psikologi, dan kemasyarakatan. (Dikutip dari http://www.wikipedia.org/)

berdasarkan pembahasan yang lalu, kita akan melanjutkan ke analisis Ouputnya..
Ada 3 pengujian dalam pembahasan kali ini, yaitu Uji Normalitas, Homogenitas , ANOVA.

1. Uji Normalitas:

pada nilai yang ditandai apabila nilai Sig > alpha (0.05) maka residual berdistribusi normal

2. Uji Homogenitas

pada nilai yang ditandai apabila nilai Sig > alpha (0.05) maka varian dan residual bersifat homogen

3. Uji Anova
pada nilai yang ditandai apabila nilai Sig < alpha (0.05) maka tidak terdapat pengaruh terhadap respon maka dilakukan uji lanjut.

Menganalisis data dengan metode anova melalui SPSS

Pada Pembahasan kali ini, penulis akan membahas mengenai menggunakan SPSS untuk menganalisis data
menggunakan metode anova...

Variable Data

Input Data 1 

Contoh :
Permasalahan :
Ingin dibandingkan 4 macam adukkan beton terhadap penguapan uap air, dalam suatu pekerjaan bangunan, masing - masing adukkan diamati sebanyak 6 kali, diperoleh data sebagai berikut :
dengan spss 16 setelah di input datanya, ikutilah langkah2x sebgai berikut :

Langkah 1

1. pada toolbar klik, Analyze -> Compare Means

-> One Way Anova

Langkah 2

  2. Nilai Respon -> dependent list dan Perlakuan -> Factor

Langkah 3

3. Pilih Option centang opsi Homogenity of variance dan Means plot, pilih ok

Langkah 4

4. kemudian pilih Post Hoc, centang LSD dan Duncan Saja, klik OK

langkah 5

5. Untuk statistik deskriptifnya, pilih pada toolbar, analyze -> Statistics Descriptive -> Explore

Langkah 6
6. Nilai respon saja yg dipindahkan ke ke dependent list

Langkah 7
7. Klik Plot dan centang hanya factor level dan normality , kemudian OK

Outputnya akan Keluar, untuk postingan ini dikhususkan untuk langkahnya saja, pembahasan mengenai materi dan output akan dibahas di postingan yang selanjutnya