multiple group design - Ika Rahma Susilawati

Report
IKA RAHMA S , M.Psi



> 2 kelompok subjek dan setiap kelompok diberi
kondisi perlakuan / treatment yang berbeda.
Salah satu kelompok  KK
Penugasan Ke dalam Kelompok :
◦ Multiple Independent Group  penugasan scr Random
◦ Matching Group  pemasangan subjek

Desain :
X1
R/TR = X2
-X
Y
Y
Y
Penelitian I :
KE  minum
segelas kopi
KK  tidak minum
kopi
Penelitian II :
KE1  minum segelas
kopi
KE2  minum 2 gelas
kopi
KK  tidak minum kopi
Penelitian
III
KE  minum segelas kopi
KE2  minum 2 gelas kopi
KE3  minum 3 gelas kopi
KK  tidak minum kopi
Efek positif
thd
produtivitas
Efek positif thd
produtivitas
Terlalu banyak
yang diminum
maka produktivitas
menurun
 Menyesuaikan
dengan hipotesis yang
akan di uji
 Keuntungan apa yang akan di dapatkan
oleh peneliti apabila menambahkan
kondisi / perlakuan ekstra dalam
eksperimen.
Harus adanya kaitan teoritik antara VI secara
keseluruhan dan VD
 Semakin banyak level VI  semakin banyak
subjek penelitian  kesulitan mdpt subjek yang
sesuai
 Memerlukan waktu yang lebih lama
 Semakin banyak level VI  prosedur statistik
lebih kompleks




Desain eksperimen yang terdiri dari dua atau lebih VI
Variabel Eksperimen dalam desain  faktor.
Desain faktorial yg paling sederhana  2 faktor 
two factor experiment.  2 x 2 factorial design

Model dalam factorial design :
◦ Fixed Model  nilai dalam VI diseleksi / ditentukan
oleh eksperimenter u/ alasan tertentu.  lebih
umum dipakai
◦ Random Model  nilai dalam VI dipilih secara
random
◦ Mixed Model  kombiasi antara fixed dan random
 Informasi tentang main effect dari setiap VI
◦ Main effect  action dari satu VI di dalam
eksperimen  perubahan perilaku yg
dihubungkan dengan perubahan nilai dari
salah satu VI.
◦ Eksperimen 1 VI  main effect 1
◦ Eksperimen > 1 VI  signifikansi main effect
 uji statistik

Informasi mengenai interaksi antara IV dan DV
◦ Interaksi  pengaruh 1 IV terhadap DV tergantung VI
yang lain
◦ Jumlah interaksi  tergantung jumlah VI
◦ Eksperimen 2 VI  kemungkinan 1 interaksi
◦ Eksperimen >2 VI  interaksi lebih kompleks 
higher order interaction
◦ Pengukuran interaksi  signifikansi interaksi  uji
statistik

TWO FACTOR DESIGN
◦ Melibatkan 2 VI
◦ contoh :
2 x 2 factorial design
 2 VI
 faktor 1 = 2 level
 faktor 2 = 2 level
 2 x 2  4 kondisi perlakuan yang
berbeda

THREE FACTOR DESIGN
◦ Melibatkan 3 VI
◦ Contoh : 2 x 2 x 3 factorial design
 3 VI
 faktor 1 = 2 level
 faktor 2 = 2 level
Faktor 3 = 3 level
 2 x 2 x 3 = 12 kondisi perlakuan yang berbeda

FOUR FACTOR DESIGN ???
◦ 2 x 3 x 2 x 3 ??

Pengaruh waktu kuliah dan tingkat kelaparan terhadap
konsentrasi.
◦ Ketentuan eksperimen :
 waktu kuliah = pagi, siang, malam  @ level 10 subjek
 Tingkat kelaparan = 1 jam, 5 jam, 10 jam  @ level 10
subjek
 Apabila menggunakan between subject = ..... Subjek; masingmasing subjek berapa kondisi perlakuan??
 Apabila menggunakan within subject = ....subjek ; masingmasing subjek berapa kondisi perlakuan??
◦ Tiga permasalahan :
 Pengaruh waktu kuliah terhadap kosentrasi
 Pengaruh tingkat kelaparan terhadap konsentrasi
 Interaksi antara waktu dan tingkat kelaparan dalam
mempengaruhi konsentrasi
T
.
K
e
l
a
p
a
r
a
n
Waktu
Pagi
Siang
Malam
1 jam
ẋ = 50
ẋ = 40
ẋ = 30
5 jam
ẋ = 40
ẋ = 30
ẋ = 20
10 jam
ẋ = 30
ẋ =20
ẋ = 10
60
50
pagi
40
siang
30
malam
20
10
0
1 jam
5 jam
10 jam



Semakin rendah tingkat kelaparan, semakin tinggi
konsentrasi, tidak peduli apakah itu , pagi, siang,
malam
Tidak peduli tingkat kelaparan, konsentrasi pada
pagi hari lebih baik dari malam hari.
Pembacaan secara komprehensif bisa dilihat dari
analisis statistik  anava 2 jalur.

similar documents