Issuu on Google+

ANALYSIS OF VARIANCE ONE WAY DESIGN (only one IV)

FACTORIAL DESIGN (two or more IV) Purpose : To detect the interaction between IVs on the DV Example : 2 way :

2 x 4

3 way :

2 x 3 x 4

(3 RQ / 3H0) (5 RQ / 5 H0)

..etc ** Use the same sample size for each cell

UNIVARIATE : ANOVA (only one DV) Analysis one IV on one DV

MULTIVARIATE : MANOVA (two or more DV) Condition : Mesti ada korelasi antara DVs Sample ratio = 1:1.5 An overall analysis of IV on DVs Peringkat Multivariate analysis :

α = .05

Peringkat Univariate analysis : α =

UNIVARIATE ANALYSIS OF COVARIANCE (ANCOVA)

MULTIVARIATE ANALYSIS OF COVARIANCE (MANCOVA)

Quasi-eksperimen Untuk mengatasi masalah ketidaksetaraan varians disebabkan oleh faktor pengganggu. ** biasanya akan dinyatakan dalam soalan kalau jenis analysis covariate ni.

Ermie Dharlya – M20111000388


Kenalpasti IV, DV dalam kajian dan tentukan jenis analisis yang akan dijalankan. Then, perkara di bawah yang perlu dibuat. >> PERSOALAN KAJIAN 1. Adakah terdapat perbezaan min sikap terhadap komputer antara pelajar lelaki dan perempuan? >> HIPOTESIS KAJIAN H1 : Terdapat perbezaan min sikap terhadap komputer yang signifikan antara pelajar lelaki dan perempuan. >> HIPOTESIS NULL, H0 Jenis Analisis UNIVARIATE MULTIVARIATE

Cara Menulis Hipotesis Null, H0

ANOVA ANCOVA MANOVA

Tiada perbezaan

MANCOVA

signifikan min DV signifikan vector min

yang diselaraskan

antara

kumpulan IV

yang diselaraskan

Contoh :  ANOVA = Tiada perbezaan signifikan min computer anxiety antara pelajar lelaki dan perempuan.  MANOVA = Tiada perbezaan signifikan vector min sikap terhadap komputer (CAS) antara pelajar lelaki dan perempuan.  ANCOVA = Tiada perbezaan signifikan min computer anxiety yang diselaraskan antara pelajar lelaki dan perempuan.  MANCOVA = Tiada perbezaan signifikan vector min sikap terhadap komputer (CAS) yang diselaraskan antara pelajar lelaki dan perempuan. >> HIPOTESIS ALTERNATIF **copy paste balik H0 dan gantikan Tiada dengan Terdapat di permulaaan ayat tu. ^__^ >> ANALYSIS OF MULTIVARIATE 1. Test Correlation : Analyze > Correlate > Bivariate 2. Test Normality : Analyze > Descriptive Statistics > P-plots 3. Multivariate Analysis : Analyze > GLM > Multivariate (refer table below) 4. Post-Hoc (optional - depends on significant and level of IVs is more than 2) Output 1. Descriptive 2. Homogenity of Variances α > .05 = Homo α < .05 = Hetero 3. Result Analysis Hotelling’s T = 2 groups IV Wilks’ Lambda = > 2groups IV **Laporkan yang signifikan sahaja : F (H df, er df)= nilai F , p = nilai sig. , eta = ____, power = ____

Multivariate

Univariate N, Means, Std Deviation

Box M

Levene Test

Multivariate Test

Test Between Subject Effects

Ermie Dharlya – M20111000388


Manova