Sidebar Menu
Main Menu
Rancangan Percobaan
Kategori Rancangan Percobaan pada website Smartstat menyediakan kumpulan artikel yang mendalam tentang berbagai aspek rancangan percobaan, termasuk pengertian dan konsep dasar, asumsi analisis varians, perbandingan rata-rata, dan berbagai jenis rancangan percobaan yang sering digunakan. Anda akan menemukan informasi tentang Rancangan Acak Lengkap, Rancangan Acak Kelompok, Rancangan Bujur Sangkar Latin (RBSL), Percobaan Faktorial, Split-Plot, Rancangan Petak-petak Terbagi (Split split Plot), dan Rancangan Petak Berjalur (Strip Plot).
Artikel-artikel ini mencakup berbagai topik, mulai dari pengertian data, fungsi data, hingga berbagai metode perbandingan rata-rata seperti Uji Tukey, Uji LSD, Uji Dunnet, Uji Duncan, Uji Scheffe's, dan lainnya. Setiap artikel disajikan dengan penjelasan yang jelas dan mendalam, menjadikan kategori Rancangan Percobaan ini sebagai sumber belajar yang berharga bagi siapa saja yang ingin memperdalam pengetahuan tentang rancangan percobaan dalam statistika dan bagaimana menerapkannya dalam penelitian Anda.
- Detail
- Ditulis oleh Ade Setiawan
- Kategori: Perbandingan Rata-rata Perlakuan dalam Rancangan Percobaan
Uji Tukey sering juga disebut dengan uji beda nyata jujur (BNJ), diperkenalkan oleh Tukey (1953). Prosedur pengujiannya mirip dengan LSD, yaitu mempunyai satu pembanding dan digunakan sebagai alternatif pengganti LSD apabila kita ingin menguji seluruh pasangan rata-rata perlakuan tanpa rencana. Uji Tukey digunakan untuk membandingkan seluruh pasangan rata-rata perlakuan setelah uji Analisis Ragam di lakukan.
- Dilihat: 110956
- Detail
- Ditulis oleh Ade Setiawan
- Kategori: Perbandingan Rata-rata Perlakuan dalam Rancangan Percobaan
Pada beberapa kasus percobaan tertentu, mungkin kita hanya tertarik pada perbandingan antara kontrol dengan perlakuan lainnya. Misalnya, membandingkan suatu varietas lokal atau bahan kimia standar dengan yang baru. Untuk kasus tersebut, kita dapat menggunakan uji Dunnet. Dunnet mengembangkan uji ini dan mempopulerkannya pada tahun 1955. Uji Dunnet mempertahankan MEER pada level yang tidak lebih dari taraf nyata yang ditentukan, misal α= 0.05. Pada metode ini, hanya membutuhkan satu nilai pembanding yang digunakan untuk membandingkan antara kontrol dengan perlakuan lainnya. Formulanya mirip dengan LSD, namun pada uji ini, nilai t yang digunakan bukan t-student yang digunakan pada uji LSD. Dunnet menggunakan tabel t tersendiri, yang biasanya terlampir pada buku-buku perancangan percobaan.
- Dilihat: 28530
- Detail
- Ditulis oleh Ade Setiawan
- Kategori: Perbandingan Rata-rata Perlakuan dalam Rancangan Percobaan
Uji Duncan didasarkan pada sekumpulan nilai beda nyata yang ukurannya semakin besar, tergantung pada jarak di antara pangkat-pangkat dari dua nilai tengah yang dibandingkan. Dapat digunakan untuk menguji perbedaan diantara semua pasangan perlakuan yang mungkin tanpa memperhatikan jumlah perlakuan.
- Dilihat: 177515
- Detail
- Ditulis oleh Ade Setiawan
- Kategori: Perbandingan Rata-rata Perlakuan dalam Rancangan Percobaan
Uji Scheffe's kompatibel dengan uji analisis ragam, dimana uji ini tidak pernah menyatakan kontras signifikan jika Uji F tidak nyata. Uji Scheffe's dikembangkan oleh Henry Scheffe (1959) yang digunakan untuk pembanding yang tidak perlu orthogonal. Uji ini mengontrol MEER untuk setiap kontras termasuk pada perbandingan berpasangan. Prosedur pengujiaannya memperbolehkan berbagai macam tipe pembandingan sehingga kurang sensitif dalam menemukan perbedaan nyata dibanding dengan prosedur pembandingan lainnya.
- Dilihat: 23182
- Detail
- Ditulis oleh Ade Setiawan
- Kategori: Perbandingan Rata-rata Perlakuan dalam Rancangan Percobaan
Langkah pengerjaan perbandingan diantara rata-rata perlakuan mirip dengan penggunaan Uji Duncan. Perbedaannya hanya terletak pada nilai pembanding yang digunakan.
- Dilihat: 20675
- Detail
- Ditulis oleh Ade Setiawan
- Kategori: Perbandingan Rata-rata Perlakuan dalam Rancangan Percobaan
Metoda analisis ragam berguna dan merupakan alat yang handal untuk membandingkan beberapa rata-rata perlakuan. Dalam membandingkan t perlakuan, hipotesis null menyatakan bahwa semua rata-rata perlakuan tidak berbeda (H0: µ1 = µ2 = ... = µt). Apabila uji F nyata, maka HA diterima, yang menyatakan bahwa tidak semua rata-rata perlakuan sama atau adalah salah satu rata-rata perlakuan yang berbeda dengan yang lainnya. Selanjutnya dilakukan perbandingan untuk menentukan perlakuan mana yang berbeda dengan mengurai Jumlah Kuadrat Perlakuan untuk pengujian F tambahan untuk menjawab beberapa pertanyaan yang sudah direncanakan. Metoda kontras atau orthogonal untuk memisahkan rata-rata memerlukan tingkat pengetahuan tertentu yang bersifat a priori, baik berdasarkan pertimbangan keilmuan tertentu atau berdasarkan hasil penelitian sebelumnya. Hal inilah yang menyebabkan metode ini disebut juga dengan Uji F yang terencana.
- Dilihat: 36754
Artikel Selanjutnya...
- Rancangan Acak Kelompok Lengkap (RAKL): Pengertian, Contoh, dan Aplikasi
- Rancangan Bujur Sangkar Latin: Pengertian, Contoh, dan Aplikasi
- Asumsi-Asumsi ANOVA Satu Faktor
- Ral Faktorial: Pengertian, Contoh, dan Aplikasi
- Contoh Ral Faktorial: Soal dan Pembahasan
- Rak Faktorial: Pengertian, Contoh, dan Aplikasi
- Contoh Rak Faktorial: Soal dan Pembahasan
- Rak Faktorial 3 Faktor: Pengertian, Contoh, dan Aplikasi
- Rancangan Petak Terbagi (Split Plot)
- Contoh Rancangan Petak Terbagi (Split Plot)
- Rancangan Petak Berjalur: Memahami Split-Blok (Strip Plot) dalam Percobaan
- Contoh dan Analisis Rancangan Petak Berjalur (Split-Blok)
- Contoh dan Analisis Rancangan Petak-Petak Terbagi (Split-Split Plot)
- Rancangan Petak-Petak Terbagi: Memahami Split-Split Plot dalam Percobaan
Halaman 2 dari 5
Search
