{"id":3251,"date":"2023-07-18T11:22:39","date_gmt":"2023-07-18T11:22:39","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/id\/kesenjangan-menjelaskan\/"},"modified":"2023-07-18T11:22:39","modified_gmt":"2023-07-18T11:22:39","slug":"kesenjangan-menjelaskan","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/id\/kesenjangan-menjelaskan\/","title":{"rendered":"Apa yang dijelaskan oleh varians? (definisi &amp; #038; contoh)"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\"><strong>Varians yang dijelaskan<\/strong> (terkadang disebut &#8220;variasi yang dijelaskan&#8221;) mengacu pada varians variabel respons dalam model yang dapat dijelaskan oleh variabel prediktor model.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Semakin tinggi varians yang dijelaskan suatu model, semakin banyak variasi data yang mampu dijelaskan oleh model tersebut.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Varians yang dijelaskan muncul dalam hasil dua model statistik yang berbeda:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>1. ANOVA:<\/strong> digunakan untuk membandingkan rata-rata tiga atau lebih kelompok independen.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>2. Regresi:<\/strong> digunakan untuk mengukur hubungan antara satu atau lebih variabel prediktor dan variabel respon.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Contoh berikut menunjukkan bagaimana menafsirkan varians sisa dalam masing-masing metode.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Catatan<\/strong> : Kebalikan dari varians yang dijelaskan disebut <a href=\"https:\/\/statorials.org\/id\/varians-sisa\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">varians sisa<\/a> .<\/span><\/p>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Varians dijelaskan dalam model ANOVA<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Setiap kali kita menyesuaikan model ANOVA (\u201canalisis varians\u201d), kita akan mendapatkan tabel ANOVA yang terlihat seperti berikut:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-27557 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/explique1-1.jpg\" alt=\"\" width=\"655\" height=\"152\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Varians yang dijelaskan terdapat di kolom SS (\u201cjumlah kuadrat\u201d) untuk <a href=\"https:\/\/statorials.org\/id\/dalam-nova-variasi-antar-kelompok\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">variasi antar kelompok<\/a> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Pada model ANOVA di atas terlihat varians yang dijelaskan adalah 192,2.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Untuk menentukan apakah varians yang dijelaskan ini adalah &#8220;tinggi&#8221;, kita dapat menghitung jumlah rata-rata kuadrat dalam kelompok dan jumlah rata-rata kuadrat antar kelompok dan mencari rasio antara keduanya, yang menghasilkan nilai F keseluruhan dalam tabel ANOVA.<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">F = MS <sub>masuk<\/sub> \/ MS <sub>masuk<\/sub><\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">F = 96,1 \/ 40,76296<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">F = 2,357<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Nilai F pada tabel ANOVA di atas adalah 2,357 dan nilai p yang sesuai adalah 0,113848.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Karena nilai p ini tidak kurang dari \u03b1 = 0,05, kami tidak memiliki cukup bukti untuk menolak <a href=\"https:\/\/statorials.org\/id\/hipotesis-nol-untuk-anova\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">hipotesis nol ANOVA<\/a> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Artinya, kami tidak memiliki cukup bukti untuk menyatakan bahwa perbedaan rata-rata antara kelompok yang kami bandingkan berbeda secara signifikan.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Hal ini menunjukkan bahwa varians yang dijelaskan dalam model ANOVA lebih kecil dibandingkan dengan varians yang tidak dijelaskan.<\/span><\/p>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Varians dijelaskan dalam model regresi<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Dalam model regresi, varians yang dijelaskan diringkas sebagai <strong>R-squared<\/strong> , sering kali ditulis <sup>R2<\/sup> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Nilai ini mewakili proporsi varians variabel respon yang dapat dijelaskan oleh variabel prediktor dalam model.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Nilai R kuadrat dapat berkisar dari 0 hingga dimana:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Nilai <strong>0<\/strong> menunjukkan bahwa variabel respon sama sekali tidak dapat dijelaskan oleh variabel prediktor.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Nilai <strong>1<\/strong> menunjukkan bahwa variabel respon dapat dijelaskan dengan sempurna tanpa kesalahan oleh variabel prediktor.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Saat kita menyesuaikan model regresi, biasanya kita mendapatkan hasil seperti berikut:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-27558 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/explique2.jpg\" alt=\"\" width=\"618\" height=\"405\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Terlihat varians yang dijelaskan adalah <strong>168.5976<\/strong> dan varians totalnya adalah <strong>174.5<\/strong> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Dengan menggunakan nilai-nilai ini, kita dapat menghitung nilai R-kuadrat untuk model regresi ini sebagai berikut:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">R kuadrat: Regresi SS \/ Total SS<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">R kuadrat: 168.5976 \/ 174.5<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">R kuadrat: <strong>0,966<\/strong><\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Karena nilai R-kuadrat model ini mendekati 1, hal ini menunjukkan bahwa varians yang dijelaskan dalam model sangat tinggi.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Dengan kata lain, model mampu menggunakan variabel prediktor dengan baik untuk menjelaskan variasi dalam variabel respon.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Terkait:<\/strong> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/id\/nilai-r-kuadrat-yang-bagus\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Berapa nilai R-kuadrat yang bagus?<\/a><\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Varians yang dijelaskan (terkadang disebut &#8220;variasi yang dijelaskan&#8221;) mengacu pada varians variabel respons dalam model yang dapat dijelaskan oleh variabel prediktor model. Semakin tinggi varians yang dijelaskan suatu model, semakin banyak variasi data yang mampu dijelaskan oleh model tersebut. Varians yang dijelaskan muncul dalam hasil dua model statistik yang berbeda: 1. ANOVA: digunakan untuk membandingkan [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v21.5 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Apa yang dijelaskan oleh varians? (Definisi dan contoh) - Statologi<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Tutorial ini menjelaskan konsep penjelasan varians dalam model regresi dan ANOVA, termasuk contohnya.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/statorials.org\/id\/kesenjangan-menjelaskan\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"id_ID\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Apa yang dijelaskan oleh varians? (Definisi dan contoh) - Statologi\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Tutorial ini menjelaskan konsep penjelasan varians dalam model regresi dan ANOVA, termasuk contohnya.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/statorials.org\/id\/kesenjangan-menjelaskan\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Statorials\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2023-07-18T11:22:39+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/explique1-1.jpg\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Benjamin anderson\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Ditulis oleh\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Benjamin anderson\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Estimasi waktu membaca\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"2 menit\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/kesenjangan-menjelaskan\/\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/kesenjangan-menjelaskan\/\",\"name\":\"Apa yang dijelaskan oleh varians? (Definisi dan contoh) - Statologi\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/#website\"},\"datePublished\":\"2023-07-18T11:22:39+00:00\",\"dateModified\":\"2023-07-18T11:22:39+00:00\",\"author\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/#\/schema\/person\/3d17a1160dd2d052b7c78e502cb9ec81\"},\"description\":\"Tutorial ini menjelaskan konsep penjelasan varians dalam model regresi dan ANOVA, termasuk contohnya.\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/kesenjangan-menjelaskan\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"id\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/statorials.org\/id\/kesenjangan-menjelaskan\/\"]}]},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/kesenjangan-menjelaskan\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Home\",\"item\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"Apa yang dijelaskan oleh varians? (definisi &amp; #038; contoh)\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/#website\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/\",\"name\":\"Statorials\",\"description\":\"Panduan anda untuk kompetensi statistik!\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":\"required name=search_term_string\"}],\"inLanguage\":\"id\"},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/#\/schema\/person\/3d17a1160dd2d052b7c78e502cb9ec81\",\"name\":\"Benjamin anderson\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"id\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/#\/schema\/person\/image\/\",\"url\":\"http:\/\/statorials.org\/id\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Dr.-Benjamin-Anderson-96x96.jpg\",\"contentUrl\":\"http:\/\/statorials.org\/id\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Dr.-Benjamin-Anderson-96x96.jpg\",\"caption\":\"Benjamin anderson\"},\"description\":\"Halo, saya Benjamin, pensiunan profesor statistika yang menjadi guru Statorial yang berdedikasi. Dengan pengalaman dan keahlian yang luas di bidang statistika, saya ingin berbagi ilmu untuk memberdayakan mahasiswa melalui Statorials. Baca selengkapnya\",\"sameAs\":[\"http:\/\/statorials.org\/id\"]}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Apa yang dijelaskan oleh varians? (Definisi dan contoh) - Statologi","description":"Tutorial ini menjelaskan konsep penjelasan varians dalam model regresi dan ANOVA, termasuk contohnya.","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/statorials.org\/id\/kesenjangan-menjelaskan\/","og_locale":"id_ID","og_type":"article","og_title":"Apa yang dijelaskan oleh varians? (Definisi dan contoh) - Statologi","og_description":"Tutorial ini menjelaskan konsep penjelasan varians dalam model regresi dan ANOVA, termasuk contohnya.","og_url":"https:\/\/statorials.org\/id\/kesenjangan-menjelaskan\/","og_site_name":"Statorials","article_published_time":"2023-07-18T11:22:39+00:00","og_image":[{"url":"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/explique1-1.jpg"}],"author":"Benjamin anderson","twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"Ditulis oleh":"Benjamin anderson","Estimasi waktu membaca":"2 menit"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/statorials.org\/id\/kesenjangan-menjelaskan\/","url":"https:\/\/statorials.org\/id\/kesenjangan-menjelaskan\/","name":"Apa yang dijelaskan oleh varians? (Definisi dan contoh) - Statologi","isPartOf":{"@id":"https:\/\/statorials.org\/id\/#website"},"datePublished":"2023-07-18T11:22:39+00:00","dateModified":"2023-07-18T11:22:39+00:00","author":{"@id":"https:\/\/statorials.org\/id\/#\/schema\/person\/3d17a1160dd2d052b7c78e502cb9ec81"},"description":"Tutorial ini menjelaskan konsep penjelasan varians dalam model regresi dan ANOVA, termasuk contohnya.","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/statorials.org\/id\/kesenjangan-menjelaskan\/#breadcrumb"},"inLanguage":"id","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/statorials.org\/id\/kesenjangan-menjelaskan\/"]}]},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/statorials.org\/id\/kesenjangan-menjelaskan\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Home","item":"https:\/\/statorials.org\/id\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"Apa yang dijelaskan oleh varians? (definisi &amp; #038; contoh)"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/statorials.org\/id\/#website","url":"https:\/\/statorials.org\/id\/","name":"Statorials","description":"Panduan anda untuk kompetensi statistik!","potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/statorials.org\/id\/?s={search_term_string}"},"query-input":"required name=search_term_string"}],"inLanguage":"id"},{"@type":"Person","@id":"https:\/\/statorials.org\/id\/#\/schema\/person\/3d17a1160dd2d052b7c78e502cb9ec81","name":"Benjamin anderson","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"id","@id":"https:\/\/statorials.org\/id\/#\/schema\/person\/image\/","url":"http:\/\/statorials.org\/id\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Dr.-Benjamin-Anderson-96x96.jpg","contentUrl":"http:\/\/statorials.org\/id\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Dr.-Benjamin-Anderson-96x96.jpg","caption":"Benjamin anderson"},"description":"Halo, saya Benjamin, pensiunan profesor statistika yang menjadi guru Statorial yang berdedikasi. Dengan pengalaman dan keahlian yang luas di bidang statistika, saya ingin berbagi ilmu untuk memberdayakan mahasiswa melalui Statorials. Baca selengkapnya","sameAs":["http:\/\/statorials.org\/id"]}]}},"yoast_meta":{"yoast_wpseo_title":"","yoast_wpseo_metadesc":"","yoast_wpseo_canonical":""},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3251"}],"collection":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=3251"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3251\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=3251"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=3251"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=3251"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}