PDF Archive

Easily share your PDF documents with your contacts, on the Web and Social Networks.

Share a file Manage my documents Convert Recover PDF Search Help Contact


Search


PDF Archive search engine
Last database update: 26 September at 23:32 - Around 220000 files indexed.

Show results per page

Results for «anova»:


Total: 130 results - 0.056 seconds

T-test ANOVA NonParametric 100%

Compare​ ​the​ ​Testing​ ​Group​ ​Differences​ ​using​ ​T-tests​,​ ​ANOVA​,​ ​and Nonparametric​ ​TESTS​​ ​|​ ​Statswork The main purpose of this blog is to understand the Testing Group Differences using​ ​T-tests​,​ ​ANOVA​,​ ​and​ ​Nonparametric​​ ​Measures.

https://www.pdf-archive.com/2017/11/22/t-test-anova-nonparametric/

22/11/2017 www.pdf-archive.com

2019 Grumiaux et al. JIP 88%

The duration of exposure (two-way ANOVA, χ2 = 550.81, df = 3, P <

https://www.pdf-archive.com/2019/02/04/2019-grumiaux-et-al-jip/

04/02/2019 www.pdf-archive.com

NEW PSYCH 540 Week 5 DQ 3 87%

NEW PSYCH 540 Week 5 DQ 3 Null Hypothesis, Significance Level, ANOVA vs.

https://www.pdf-archive.com/2017/03/15/new-psych-540-week-5-dq-3/

15/03/2017 www.pdf-archive.com

new PSYCH 540 Week 5 DQ 3 87%

PSYCH 540 Week 5 DQ 3 Null Hypothesis, Significance Level, ANOVA vs.

https://www.pdf-archive.com/2017/05/17/new-psych-540-week-5-dq-3/

17/05/2017 www.pdf-archive.com

South University PSY 2060 Week 8 87%

South University PSY 2060 Week 8 Assignment 2 ANOVA Design NEW Check this A+ tutorial guideline at http://www.assignmentcloud.com/psy-2060south-university/psy-2060-week-8assignment-2-anova-design-new For more classes visit http://www.assignmentcloud.com PSY 2060 Week 8 Assignment 2 ANOVA Design NEW

https://www.pdf-archive.com/2018/02/20/south-university-psy-2060-week-8/

20/02/2018 www.pdf-archive.com

Widhiarso 2010 - Catatan dalam Penggunaan Eta-Squared dalam ANAVA 87%

Catatan dalam Penggunaan Eta-Squared dalam Analisis Varians   Oleh Wahyu Widhiarso | Fakultas Psikologi UGM | 2010    Setelah membaca artikel tulisan Stephen Olejnik dan James Algina yang berjudul “Generalized Eta  and Omega Squared Statistics: Measures of Effect Size for Some Common Research Designs” yang  diterbitkan  oleh  Jurnal  Psychological  Methods  tahun  2003  cukup  mengagetkan.  Nampaknya  apa  yang selama ini dilakukan peneliti untuk mengestimasi nilai sumbangan efektif (efek ukuran/effect  size) dengan menggunakan analisis varians (ANAVA) baik untuk penelitian eksperimen maupun non  eksperimen  perlu  diperbaiki.  Selama  ini  peneliti  yang  menggunakan  program  SPSS  banyak  menggunakan  fasilitas  default  program  tersebut  untuk  menghitung  effect  size.  Dengan  mengklik  tombol  effect  size  maka  nilai  partial  eta  squared  akan  muncul.  Nah,  biasanya  yang  kita  laporkan  untuk menunjukkan berapa sumbangan efektif adalah partial eta squared tersebut. Padahal banyak  catatan  untuk  menggunakan  koefisien  tersebut.  Yang  dianjurkan  oleh   Olejnik  dan  Algina  (2003)  adalah generalized eta squared. Apa bedanya ?  PENGERTIAN  • • • • Eta‐squared adalah salah satu ukuran hubungan; sama seperti koefisien korelasi pada skala 0‐1  yang dapat memberitahu anda berapa banyak varians di VARIABEL DEPENDEN (VD) yang dapat  dijelaskan oleh masing‐masing VARIABEL INDEPENDEN (VI).  Eta‐squared analog untuk R kuadrat dan dapat dianggap sebagai sebuah persentase pada skala  0‐100.  Eta‐squared  adalah  informasi  tambahan  yang  hanya  berguna  jika  hubungan  atau  perbedaan  yang disimpulkan dari analisis adalah signifikan.  Eta‐squared  mencerminkan  persentase  varians  VD  dijelaskan  oleh  VI  pada  data  sampel.  Sebagai  estimasi  varians  yang  dijelaskan  dalam  populasi  itu  adalah  berpotensi  menghasilkan  informasi  yang  bias  (over  atau  under  estimate).  Omega‐squared  adalah  salah  satu  alternatif  yang disarankan.\  PERBANDINGAN    Eta‐squared  • • • • • Eta‐squared = SSbetween / SStotal  Ada satu eta‐squared pada tiap efek (misalnya eta pada interaksi).  Eta‐squared jika ditotal maka hasilnya sama dengan 1 (100% efek)  Tidak tersedia pada SPSS.  Persen  dari varians dijelaskan oleh tiap variabel independen.  Partial eta‐squared  • Partial eta‐squared = SSbetween / SStotal + SSerror    1    • • • Tersedia pada SPSS.  Jika ditotal maka jumlahnya tidak sama dengan 1 sehingga sulit untuk diinterpretasikan  Not recommended.  Catatan  • • • Jika diterapkan pada ANOVA satu jalur maka eta‐squared dan partial eta‐squared adalah sama.  Untuk desain yang lebih kompleks, yang sebagian eta‐squared umumnya akan lebih besar dari  eta‐squared.  Untuk  ANOVA  campuran,  eta‐squared  harus  dihitung  secara  terpisah  dalam  konteks  efek‐ subjek dalam tabel ANOVA dan efek antara‐subjek tabel ANOVA. Dalam situasi ini, eta‐squared  jika dijumlah dapat bernilai 1 untuk efek dalam subjek (within subject), dan 1 untuk efek antar  subjek (between subject). Tapi mereka tidak bisa semua dikombinasikan untuk sama 1.  KESIMPULAN  Partial  eta  squared  dipengaruhi  oleh   jenis,  desain,  strategi  dan  pengukuran,  dengan  demikian  peneliti  perlu  berhati‐hatilah  dengan  membandingkan  eta‐squared  antara  studi  yang  berbeda,  terutama jika desain bervariasi. Misalnya ada dua penelitian A dan B bertujuan menguji pengaruh  faktor terapi perilaku untuk menurunkan kontrol diri. Prosedur, waktu, intensitas dsb pada kedua  terapi adalah sama. Penelitian A melibatkan variabel jender, sedangkan penelitian B tidak. Karena  komposisi  variabel  yang  berbeda,  maka  jenis  analisis  kedua  penelitian  di  atas  juga  berbeda.  Jika  secara  empirik  jender  turut  mempengaruhi  keberhasilan  terapi  (kontrol  diri),  maka  nilai  peranan  terapi pada kedua penelitian di atas berbeda. Peranan terapi pada penelitian A (melibatkan jender)  menjadi  lebih  kecil  dibanding  dengan  penelitian  B  (tanpa  melibatkan  jender).  Jika  kita  menggunakan partial eta squared  melalui SPSS untuk melihat sumbangan efektif perlakuan, maka  hasil  dua  partial  eta  squared  pada  masing‐masing  penelitian  tidak  dapat  dibandingkan.  Hal  ini  dikarenakan partial eta squared tergantung pada desain eksperimen.  Mengutip apa yang ditulis di artikel Olejnik dan James Algina, dijelaskan bahwa Cohen (1973) telah  memperingatkan  bahwa  penggunaan   eta  kuadrat  parsial  kurang  tepat  dan  bahkan  dapat  menyesatkan bila desain penelitian melibatkan variabel lain (blocking). Adanya variabel lain dalam  desain  faktorial  akan  mengurangi  sel  Sum  of  Square  Within  Subject.  Akibatnya,  komputasi  eta  kuadrat  parsial  atau  omega  kuadrat  menghasilkan  estimasi  ukuran  efek  yang  tidak  sebanding  dengan perkiraan ukuran efek dalam studi yang tidak memasukkan variabel lain. Dengan kata lain,  eta kuadrat parsial atau omega kuadrat akan memberikan perkiraan ukuran efek yang dapat jauh  lebih besar daripada ukuran efek diperkirakan dari sebuah studi yang tidak memasukkan variabel  lain.  Meskipun  orang  melihat  bahwa  ukuran  efek  yang  besar  adalah  konsekuensi  dari  rancangan  penelitian  yang  kuat,  peningkatan  ukuran  efek  karena  variabel  lain  tidak  dapat  dibandingkan  dengan penelitian yang tidak melibatkannya.  Singkatnya,  peneliti  yang  melaporkan  hasil  ANOVA,  termasuk  dengan  satu  atau  lebih  faktor  mengulangi  langkah‐langkah,  didorong  untuk  melaporkan  GENERALIZED  ETA  SQUARED  seperti  yang didefinisikan oleh Olejnik dan Algina (2003).  Ditambahkan oleh mereka bahwa Generalized Eta Squared dan Omega Squared kuadrat memiliki  dua keuntungan utama. Pertama, statistik ini memberikan ukuran efek yang sebanding di berbagai  desain penelitian populer dalam pendidikan dan psikologi. Kedua, langkah‐langkah ini memberikan  efek‐ukuran  indeks  efek  yang  konsisten  dengan  pedoman  Cohen  (1988)  untuk  menentukan  besarnya efek ukuran (effect size). Cohen tiga dekade yang lalu telah menunjukkan bahwa desain  harus menjadi pertimbangan saat menghitung ukuran‐ukuran efek. Saat ini, sebagian besar peneliti    2    yang  memilih  untuk  melaporkan  ukuran  efek  sebagai  proporsi  varians  VI  yang  menjelaskan  VD  namun mengabaikan peringatan dari Cohen.  Dengan menggunakan prosedur yang ditulis dalam artikelnya, peneliti dapat meluruskan kelalaian  tersebut  dan menggunakan  ukuran  efek yang  dapat  dibandingkan  (comparable).  Generalized  Eta  Squared  dan  Omega  Squared  dapat  memberikan  efek‐langkah  ukuran  efek  yang  dapat  dibandingkan  meski  penelitian  yang  dilakukan  memiliki  desain  penelitian  yang  berbeda  dengan  populasi tertentu.  Artikel yang lebih lengkap dapat dibaca di sini  Olejnik, S., & Algina, J. (2003). Generalized Eta and Omega Squared Statistics: Measures of Effect  Size  for  Some  Common  Research  Designs.  [doi:10.1037/1082‐989X.8.4.434].  Psychological  Methods, 8(4), 434‐447.   Jena, 2010  Wahyu Widhiarso    3   

https://www.pdf-archive.com/2012/05/01/widhiarso-2010-catatan-dalam-penggunaan-eta-squared-dalam-anava/

01/05/2012 www.pdf-archive.com

TS Poster 84%

We planned to use a one way ANOVA to assess the data.

https://www.pdf-archive.com/2017/03/03/ts-poster/

03/03/2017 www.pdf-archive.com

IJEAS0406003 82%

Table 1 gave the model summary with R-Square value of 0.563, the high value of R-Square value is an indication of model adequacy and that the fitted multiple regression model is significant as shown in Table 2 (The Analysis of Variance, ANOVA, Table) with p-value of 0.000 (p-value <

https://www.pdf-archive.com/2017/09/10/ijeas0406003/

10/09/2017 www.pdf-archive.com

000022 62105516ffm3k4a23r61o5 81%

[ 2] Tommas Toms el 63"Col l al t o Tr es aVi l l anova JohnSnow Col l al t o Ul r i coCol l al t o [ 1] Al i s s i aChi ar a"

https://www.pdf-archive.com/2017/11/20/000022-62105516ffm3k4a23r61o5/

20/11/2017 www.pdf-archive.com

Statistical Analysis Tools Training Courses Malaysia 79%

Type 2 error  Degree of Freedom        Power and Sample Size 1 Sample t-Test 2 Sample t-Test Paired t-Test One way ANOVA Two way ANOVA Test of Equal Variance (TOEV) Tables DAY 2:

https://www.pdf-archive.com/2017/10/29/statistical-analysis-tools-training-courses-malaysia/

29/10/2017 www.pdf-archive.com

Dissertation Statistics Services 79%

To make you highly satisfied we employ various methods such *ANCOVA *Logistic Regression *ANOVA *Chi-square test *Mann-Whitney test *Cluster Analysis *MANOVA *Correlation *McNemar's Test *Factor Analysis *Paired t-test *Friedman's Test *Power Analysis *HLM *Repeated Measures ANOVA *Kruskal-Wallis test *Structural Equation Modeling *Linear Regression (SEM) *T-test *Wilcoxon Signed-Ranks test

https://www.pdf-archive.com/2017/12/13/dissertation-statistics-services/

13/12/2017 www.pdf-archive.com

10.1038@nm.4311 78%

0.0001, two-way ANOVA.

https://www.pdf-archive.com/2017/05/24/10-1038-nm-4311/

24/05/2017 www.pdf-archive.com

(PMS is made up) Mood and the Menstrual Cycle A Review of Prospective 76%

2 studies tested whether this made a difference by both systematically obscuring and not obscuring the focus.47,69 Study Analysis None of the studies used general linear mixed modeling for analyzing correlated longitudinal data.85,86 Some used repeated measures ANOVA, but many simply averaged scores across time.

https://www.pdf-archive.com/2020/01/06/untitled-pdf-document-4/

06/01/2020 www.pdf-archive.com

SS Ogr WZORY 73%

WZORY Wnioskowanie ogólne o wielu średnich 2017/2018 Analiza wariancji (ANOVA) a – liczba populacji (obiektów;

https://www.pdf-archive.com/2017/10/06/ss-ogr-wzory/

06/10/2017 www.pdf-archive.com

Y3843984 Poster 72%

was most pronounced over the posterior electrodes (Adult topographic ANOVA:

https://www.pdf-archive.com/2017/09/08/y3843984-poster/

08/09/2017 www.pdf-archive.com

IJETR011615 71%

EXPERIMENTAL PROCEDURE Index Terms— AISI Type 304L, Material removal rate (MRR), Taguchi, S/N ratio, ANOVA I.

https://www.pdf-archive.com/2017/12/27/ijetr011615/

27/12/2017 www.pdf-archive.com

2018 Colinet & Renault Exp Gerontol 70%

ANOVA, Analysis of variance; ... ASCA, ANOVA-simultaneous component analysis;

https://www.pdf-archive.com/2018/01/09/2018-colinet-renault-exp-gerontol/

09/01/2018 www.pdf-archive.com

Macaque study 70%

 We  first  carried  out  a  3  ×  3  ×  2  mixed  design  ANOVA  on  look  durations  to  the   face,  with  the  within-­‐subjects  factors  of  Expression  (Fear,  Lipsmacking  [LPS],  Threat)  and  Phase   (Expression,  Still,  Turn),  and  the  between-­‐subjects  factor  of  Sex  (Female,  Male).

https://www.pdf-archive.com/2015/12/14/macaque-study/

14/12/2015 www.pdf-archive.com

2010 LSU Chemoprevention 70%

2.10 Statistical analysis Student’s t-test was used for two-group comparison, and oneway ANOVA followed by Newman-Keuls post-test was used for multi-group comparisons.

https://www.pdf-archive.com/2013/01/24/2010-lsu-chemoprevention/

24/01/2013 www.pdf-archive.com

Six Sigma Green Belt Training Courses Malaysia 69%

Type 2 error  One way ANOVA  Degree of Freedom  Two way ANOVA  Power and Sample Size  Test of Equal Variance (TOEV) Tables  1 Sample t-Test  1 Proportion Test  2 Sample t-Test  2 Proportion Test  Paired t-Test  Chi-Square Test  Statistical Root Cause Analysis  Advanced Graphical Analysis  Sigma Value / Z-Bench  Graphical Tools for Statistics  Pareto Charts  Run Charts  Dot Plots  Scatter Plots  Matrix Plots  Histograms  Time Series Plots  Regression Analysis  Correlation Analysis  Multiple Regression  Simple Linear Regression  Best Subset Regression  Value Stream Mapping (VSM)  Summarising Potential Factors and Potential Solutions SESSION 3:

https://www.pdf-archive.com/2017/10/30/six-sigma-green-belt-training-courses-malaysia/

30/10/2017 www.pdf-archive.com

Y1475874 - Poster 69%

The effect of gender on the hypothetical lottery donations and actual amount donated in 2005 using one-way ANOVA:

https://www.pdf-archive.com/2017/03/10/y1475874-poster/

10/03/2017 www.pdf-archive.com

Y1475874 Poster 69%

The effect of marital status on the hypothetical lottery donations and actual amount donated in 2005 using one-way ANOVA:

https://www.pdf-archive.com/2017/03/09/y1475874-poster/

09/03/2017 www.pdf-archive.com

Six Sigma Black Belt Training Courses Malaysia 69%

Type 2 error, Degree of Freedom, Power and Sample Size, 1 Sample t-Test, 2 Sample t-Test , One way ANOVA, Test of Equal Variance (TOEV), 1 Proportion Test, 2 Proportion Test, Chi-Square Test, Non-Parametrics Analysis and Two Way ANOVA  Advanced Graphical Analysis  Sigma Value / Z-Bench  Graphical Tools for Statistics  Pareto Charts  Box Plots     Scatter Plots Matrix Plots Histograms Time Series Plots  Regression Analysis  Value Stream Mapping (VSM)  Summarising Potential Factors and Potential Solutions  Correlation Analysis  Multiple Regression  Simple Linear Regression  Best Subset Regression SESSION 3:

https://www.pdf-archive.com/2017/11/01/six-sigma-black-belt-training-courses-malaysia/

01/11/2017 www.pdf-archive.com

Y3842663-TS-Poster 69%

Subsequently, an ANOVA was carried out revealing a main effect of Age (F (2, 509)=9.69, p<.001) and Household Income (F (2, 509)=3.69, p=.026) but a non significant interaction (F (4, 509)=1.29, p=.275) between the two independent variables (Figure 2).

https://www.pdf-archive.com/2017/03/12/y3842663-ts-poster/

12/03/2017 www.pdf-archive.com

FINAL POSTER FOR FRIDAY 69%

Individual ANOVA’s highlighted that this difference was likely to be found within ratings of positivity F(2,44) = 13.08, p <

https://www.pdf-archive.com/2017/09/05/final-poster-for-friday/

05/09/2017 www.pdf-archive.com