@misc{eprints22223,
           month = {April},
           title = {ANALISIS MULIT KOVARIANS DUA ARAH DENGAN
DUA KOVARIAT},
          author = {117031039 Novazila Safitri},
         address = {UNIVERSITAS LAMPUNG},
       publisher = {FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM},
            year = {2016},
             url = {http://digilib.unila.ac.id/22223/},
        abstract = {Analisis kovarians adalah teknik statistik yang merupakan perpaduan antara
analisis regresi dengan analisis varians. Tetapi analisis ini tidak dapat digunakan
untuk penelitian terhadap lebih dari dua variabel secara bersamaan, sehingga
diperlukan teknik analisis untuk penelitian terhadap lebih dari dua variabel secara
bersamaan. Dalam hal ini untuk mengatasi masalah tersebut digunakan salah satu
teknik analisis multivariat yaitu Analisis Multi Kovarians. Tujuan dari penelitian
ini adalah mengkaji pengaruh antara variabel independen terhadap variabel
dependen setelah disesuaikan dengan variabel konkomitan dalam analisis multi
kovarians dua arah dengan dua kovariat dengan model tetap, kemudian diterapkan
pada analisis data multi kovarians dua arah dengan dua kovariat. Berdasarkan
kajian tersebut diperoleh bahwa pengaruh dari variabel konkomitan terhadap
variabel independen dan variabel dependen dapat menurunkan efek dari beberapa
faktor yang tidak dapat dikontrol atau galat pada hasil analisis.
Kata Kunci : Analisis Kovarians, Analisis Varians, dan Analisis Multi Kovarians


abstrak bahasa inggris

Covariance Analysis is a statistical technique which is a combination of
regression analysis with variance analysis . But this analysis can not be used for a
study of more than two more than two variables simultaneously , so that the
necessary analysis techniques for the study of more than two variables
simultaneously .In this case to resolve the issue use one of the techniques of
multivariate analysis that Multi covariance Analysis. This study aims to examine
the influence of the independent variable on the dependent variable after adjusting
for concomitant variables in the Multi covariance Analysis two-way with two
covariates with a fixed model , and then applied to the data analysis Multi
covariance Analysis two-way with two covariates . Based on these studies
showed that the effect of concomitant variables to the independent variables and
the dependent variable may decrease the effects of some factors that can not be
controlled or errors in the analysis results .
Keywords: Covariance Analysis, Regression Analysis, Multi covariance Analysis}
}