Desain dan Analisis Eksperimen ke-5-pasca-UTS

Download Report

Transcript Desain dan Analisis Eksperimen ke-5-pasca-UTS

Desain dan Analisis Eksperimen

Abdul Kudus, PhD.

[email protected]

Perbandingan Berganda (

Multiple Comparison

)

Dasar Pelaksanaan: ditolaknya H 0 : artinya sekurang-kurangnya ada 2 perlakuan yang berbeda

Berbagai Tujuan Perbandingan Berganda:

Terdapat banyak prosedur (metode) statistika untuk melakukan perbandingan berganda yg tujuan penggunaannya dapat dikelompokkan ke dalam 4 tujuan: 1. Ingin membandingkan semua kemungkinan pasangan rata-rata perlakuan. Jika kita punya s buah perlakuan, maka kita ingin membandingkan sebanyak 2. Ingin membandingkan s  pasangan perlakuan.

1 buah rata-rata dengan rata-rata kontrol. 3. Ingin membandingkan pasangan-pasangan perlakuan yang terpilih.

4. Ingin membandingkan sejumlah kombinasi linier dari rata-rata perlakuan

Prosedur perbandingan berganda yang populer: 1. Metode Tukey untuk membandingkan semua kemungkinan perbandingan.

2. Metode Dunnet utk membandingkan dengan kontrol.

3. Metode Scheffé untuk perbandingan kombinasi linier dari rata rata.

Metode Tukey

sama atau melebihi

Q

dan

y k

Within Mean Square

n

dimana Q = Nilai pada Tabel IV.7A

n = banyaknya unit eksperimen setiap kelompok perlakuan (asumsinya semua kelompok punya unit eksperimen yg sama), tetapi jika tidak sama, maka n diganti oleh

n

2

n

1

n

2 1 

n

2

Contoh:

Q

0 .

05    4 .

53 sehingga

Q

Within Mean Square  4 .

53

n

0 .

5  1 .

85 3 Dengan demikian dua buah rata-rata adalah berbeda signifikan jika selisihnya sama atau lebih besar dari 1.85

1 2 3 1 2 3 4

0.333

2.000* 1.667

1.667

1.333

Ket: * signifikan pada  = 5% Penulisan hasil perbandingan berganda: 0.333

3 4 2 1

4

SPSS

Metode Dunnet

Seringkali suatu eksperimen didesain untuk membandingkan beberapa perlakuan terhadap kontrol. Jika terdapat 1 kontrol dan 2 perlakuan (A dan B), maka perbandingan yang diinginkan adalah: -Kontrol vs A -Kontrol vs B Perbedaan antara kontrol dengan perlakuan (A atau B) dikatakan signifikan, jika selisihnya sama atau melebihi

t

' Within Mean Square   1

N

1  1

N

2   dimana t’ diperoleh dari Tabel IV.7B

Contoh:

Pasien 1 2 3 4 5 6 Predrug Kontrol Postdrug 180 140 175 176 142 174 120 165 190 128 165 183 Predrug Drug 1 Postdrug 170 143 180 151 130 166 115 176 200 110 160 185 Predrug Drug 2 Postdrug 172 140 182 155 131 165 122 171 192 112 156 175 Kita ingin mengetahui apakah terdapat perbedaan antara kontrol dengan perlakuan dalam hal perubahan dari pre ke post.

SPSS