2 Departemen Statistika FMIPA IPB
|
|
- Vera Sumadi
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Suplemen Responsi Pertemuan ANALISIS DATA KATEGORIK (STK351) Departemen Statistika FMIPA IPB Pokok Bahasan Sub Pokok Bahasan Referensi Waktu Uji Dua Populasi Uji Mann-Whitney Uji beda proporsi contoh besar Uji tanda dan uji peringkat bertanda Wilcoxon data berpasangan Applied Nonparametric Statistic Daniel (1990) Jumat 1 Sept Kelengkapan: Tabel Normal Baku, Tabel Binomial, Tabel Wilcoxon dan Tabel Mann-Whitney Uji Mann-Whitney Prosedur nonparametrik yang digunakan untuk menguji hipotesis mengenai median dua populasi yang saling bebas diperkenalkan oleh Mann dan Whitney (1947). Prosedur ini dinamakan uji Mann-Whitney (Mann-Whitney test). Asumsi a. Data terdiri dari contoh acak X 1, X,, X n yang berasal dari populasi 1 dengan median M x, dan contoh acak Y 1, Y,, Y n dari populasi dengan median M y. Nilai M x dan M y tidak diketahui. b. Kedua contoh saling bebas c. Peubah acak bersifat kontinu d. Skala pengukuran minimal ordinal e. Fungsi sebaran dari kedua populasi hanya dipisahkan oleh lokasi parameter a. (Dua arah) : H 0 : M x = M y vs. H 1 : M x M y b. (Satu arah) : H 0 : M x M y vs. H 1 : M x < M y c. (Satu arah) : H 0 : M x M y vs. H 1 : M x > M y Statistik uji Mann-Whitney dapat ditentukan melalui prosedur berikut : 1. Gabungkan kedua data contoh.. Peringkatkan setiap pengamatan dari yang terkecil hingga terbesar. Jika terdapat ties (nilai yang sama), beri peringkat tengah (mid-rank). 3. Jumlahkan peringkat yang berasal dari populasi 1. Nyatakan hasilnya sebagai S. 4. Statistik uji Mann-Whitney dapat diperoleh melalui rumus : n1 ( n1 1) T S
2 Kaidah Keputusan a. ( a) : Tolak H 0 jika T < w α/ atau T > w 1 α/, di mana w 1 α/ = n 1 n w α/ b. ( b) : Tolak H 0 jika T < w α c. ( c) : Tolak H 0 jika T > w 1 α, di mana w 1 α = n 1 n w α w adalah nilai kritis bagi T Tabel A.7 : Mann-Whitney Catatan Untuk contoh berukuran besar (yaitu n 1, n > 0) dapat didekati dengan sebaran normal sebagai berikut : Jika ada ties : Z T n n n1n t t n1n n1 n n n n n 1 1 Jika tidak ada ties : Z n 1 n T n n n n Keputusan : Tolak H 0 jika Z hit > Z α Contoh : Di bawah ini adalah data berat badan 1 mahasiswa (6 putra dan 6 putri). Apakah benar bahwa berat badan mahasiswa putra melebihi berat badan mahasiswa putri? : Kriteria Berat Badan (kg) Mahasiswa Putra (X) Mahasiswa Putri (Y) : H 0 : M x M y H 1 : M x > M y Mahasiswa Putra (X) Tinggi Jumlah Peringkat Mahasiswa Putri (Y) Tinggi Peringkat Dari tabel diketahui bahwa jumlah peringkat contoh dari populasi mahasiswa putra adalah 53.5, sehingga S = Dengan demikian, statistik uji adalah : T n ( n 1) 6(6 1) S / 8
3 Keputusan : yang diujikan adalah H 1 : M x > M y sehingga H 0 ditolak jika T > w 1 α. Berdasarkan tabel A.7, untuk n 1 =6, n =6 dan α=.05 diperoleh w α =8, sehingga w 1 α = n 1 n w α = (6)(6) 8 = 8 Dengan demikian, karena T =3.5 lebih besar dari w 1 α = 8 dapat disimpulkan bahwa berat badan mahasiswa putra melebihi berat badan mahasiswa putri. Output MINITAB Mann-Whitney Test and CI: Berat_Putra (X); Berat_Putri (Y) N Median Berat_Putra (X) 6 6,00 Berat_Putri (Y) 6 5,00 Point estimate for ETA1-ETA is 11,50 95,5 Percent CI for ETA1-ETA is (,00;0,00) W = 53,5 Test of ETA1 = ETA vs ETA1 > ETA is significant at 0,015 The test is significant at 0,014 (adjusted for ties) Uji Median Uji median (median test) adalah salah satu prosedur yang paling sederhana untuk menguji hipotesis awal bahwa dua contoh yang saling bebas berasal dari populasi dengan median sama. Asumsi a. Data terdiri dari contoh acak X 1, X,, X n yang berasal dari populasi 1 dengan median M x, dan contoh acak Y 1, Y,, Y n dari populasi dengan median M y. Nilai M x dan M y tidak diketahui. b. Skala pengukuran minimal ordinal. c. Peubah yang diamati bersifat kontinu. d. Kedua populasi mempunyai bentuk sebaran yang sama. e. Jika dua populasi mempunyai median yang sama, untuk setiap populasi, peluang p sebuah nilai pengamatan akan melebihi grand median adalah sama. H 0 : M x = M y H 1 : M x M y Uji median juga dapat digunakan untuk uji satu arah, namun membutuhkan perhitungan yang kompleks. Statistik uji Mann-Whitney dapat ditentukan melalui prosedur berikut : 1. Gabungkan seluruh pengamatan dari kedua populasi dan hitung median dari n1 n pengamatan. 3 / 8
4 . Klasifikasikan pengamatan-pengamatan tersebut : (a) apakah merupakan contoh 1 atau contoh, dan (b) apakah nilainya di atas atau di bawah median contoh. Biasanya, klasifikasi ini disajikan dalam bentuk tabel kontingensi : Hubungan terhadap median contoh Contoh 1 Total Di atas A B A + B Di bawah C D C + D Total A + C = n 1 B + D = n N = n 1 + n Berdasarkan tabel kontingensi di atas, jika hipotesis awal benar maka A dan C mendekati n 1 / serta B dan D mendekati n /. 3. Jika contoh mendekati sebaran normal, statistik uji dapat dihitung melalui rumus : T ( A / n1 ) ( B / n ) A B di mana p p(1 p) (1/ n ) (1/ n ) N 1 Kaidah Keputusan Untuk taraf nyata α tertentu, nilai kritis bagi T akan bersesuaian dengan nilai z pada tabel normal baku (A.). Dengan demikian, untuk hipotesis H 0 : M x = M y lawan H 1 : M x M y, tolak H 0 jika T -z atau T z. Contoh : Sebuah studi hendak meneliti apakah terdapat penurunan kemampuan eliminasi obat pada penderita penyakit hati. Dua sampel diteliti, sampel normal (sehat) dan sampel penderita cirrhosis hepatis. Setiap subjek mendapat phenylbutazone per oral 19 mg/kg BB. Melalui analisis darah, waktu konsentrasi plasma tertinggi (dalam jam) diukur pada masing-masing subjek. Hasilnya dapat dilihat pada tabel berikut: waktu konsentrasi plasma tertinggi (jam) waktu konsentrasi plasma tertinggi (jam) phenylbutazone pada subjek cirrhosis phenylbutazone pada subjek normal (X) hepatis (Y) Ujilah pada taraf nyata 5%, apakah median waktu puncak konsentrasi plasma phenylbutazone tidak berbeda antara subjek normal dengan subjek dengan cirrhosis hepatis? ( 19 september 01) 4 / 8
5 : H 0 : M x = M y H 1 : M x M y : Median n1 n adalah (15 13) / 14. Jumlah pengamatan pada setiap contoh yang berada di atas dan di bawah 14 disajikan dalam tabel berikut : Hubungan terhadap median=14 Contoh X Y Total Di atas A = 9 B = 5 A + B = 14 Di bawah C = 6 D = 8 C + D = 14 Total n 1 = 15 n = 13 N = 8 Selanjutnya dapat dihitung : p (9 5) / sehingga T (9 /15) (5 /13) (0.50)(1 0.50)[(1/15) (1/13)] 1.14 Berdasarkan tabel normal baku, untuk α = 0.05 nilai kritis statistik uji median adalah z = Karena statistik uji T = 1.14 lebih kecil dari z = 1.96 maka H 0 tidak ditolak dan simpulkan bahwa median dua populasi tersebut sama. Nilaip untuk uji ini adalah ( )=0.54. Output MINITAB Mood Median Test: Respon versus Subjek Mood median test for Respon Chi-Square = 1,9 DF = 1 P = 0,56 Subjek N<= N> Median Q3-Q1 Cirrhosis hepatis ,0 1,7 Normal 6 9 6,8 4,1 Overall median = 0,8 A 95,0% CI for median(cirrhosis hepatis) - median(normal): (-1,5;8,) Uji Tanda untuk Data Berpasangan Prosedur uji tanda untuk data berpasangan atau disebut juga uji tanda dua contoh yang saling berhubungan (sign test for two related sample) sangat mirip dengan uji tanda satu contoh (Pertemuan 1). Pada prinsipnya, selisih dua data berpasangan akan diubah menjadi serangkaian tanda plus (+) dan minus (-). Uji tanda ini berguna ketika data yang digunakan diukur dalam skala ordinal. Asumsi a. Data terdiri dari n pasang pengamatan (X 1, Y 1 ), (X, Y ),, (X n, Y n ). Peubah yang diamati adalah X i Y i = D i, yang merupakan selisih nilai data berpasangan. Median D dinyatakan sebagai M D. b. Masing-masing pasangan saling bebas. 5 / 8
6 c. Skala pengukuran minimal ordinal pada setiap pasangan. d. Peubah yang diamati bersifat kontinu. a. (Dua arah) : H 0 : M D = 0 vs. H 1 : M D 0 b. (Satu arah) : H 0 : M D 0 vs. H 1 : M D > 0 c. (Satu arah) : H 0 : M D 0 vs. H 1 : M D < 0 Hitung selisih setiap data berpasangan X i Y i = D i. Hitung banyaknya nilai D yang bertanda minus (S-) dan banyaknya nilai yang bertanda plus (S+). Apabila terdapat ties, X i = Y i atau D i =0, hilangkan pengamatan tersebut. Statistik uji yang akan digunakan untuk setiap hipotesis adalah : a. ( a) : S = S = min (S-, S+) b. ( b) : S = S- c. ( c) : S = S+ Kaidah Keputusan a. ( a) : Tolak H 0 jika P(x S b(n,0.5)) α/ b. ( b) : Tolak H 0 jika P(x S- b(n,0.5)) < α c. ( c) : Tolak H 0 jika P(x S+ b(n,0.5)) < α Contoh : Misalkan, suatu survei dilakukan untuk mengetahui pendapat mahasiswa mengenai derajat kesulitan kuliah pada tingkat II dan tingkat III, dengan hipotesis bahwa perkuliahan tingkat II lebih mudah dari tingkat III. Diperoleh data sebagai berikut : Mahasiswa ke Tingkat II Tingkat III Dimana : 1 : Sangat sulit, : Sulit, 3 : Mudah, 4 : Sangat mudah : H 0 : M II M III atau M D 0 H 1 : M II > M III atau M D > 0 Mahasiswa ke Tingkat II Tingkat III D Tanda : Berdasarkan data di atas, n=8, S+=8, S-=0. Karena hipotesis nol M D 0, maka statisitik uji yang digunakan adalah S-. 6 / 8
7 Keputusan : Dari tabel binomial (A.) diperoleh P(S 0 b(8,0.5)) = , sehingga pada taraf nyata 5% hipotesis nol ditolak dan simpulkan bahwa perkuliahan di tingkat III lebih sulit daripada di tingkat III. Uji Peringkat Bertanda Wilcoxon untuk Data Berpasangan Prosedur uji peringkat bertanda Wilcoxon untuk data berpasangan (Wilcoxon signedrank test for paired observation) pada dasarnya sama seperti uji peringkat bertanda Wilcoxon pada populasi tunggal. Perbedaannya terletak pada data yang diuji. Pada pengujian data berpasangan, yang digunakan adalah data selisih data yang berpasangan. Asumsi a. Data yang dianalisis terdiri dari n pengamatan dengan selisih D i = Y i X i. b. Selisih berupa peubah acak kontinu. c. Sebaran populasi dari selisih adalah simetris denga nilai tengah M D d. Selisih saling bebas e. Selisih yang diukur minimal berskala selang/interval a. (Dua arah) : H 0 : M D = 0 vs. H 1 : M D 0 b. (Satu arah) : H 0 : M D 0 vs. H 1 : M D > 0 c. (Satu arah) : H 0 : M D 0 vs. H 1 : M D < 0 Prosedur umum uji peringkat bertanda Wilcoxon adalah sebagai berikut : 1. Hitung selisih nilai D i = Yi Xi. Jika hasilnya D i = 0, abaikan pengamatan tersebut.. Beri peringkat untuk D i. Jika ada nilai yang sama (disebut ties) beri peringkat tengah (mid-rank). 3. Pasangkan tanda plus dan minus pada peringkat sesuai nilai pada langkah pertama. 4. Hitunglah : jumlah peringkat bertanda plus (T+), dan jumlah peringkat bertanda minus (T-). Statistik uji yang digunakan untuk masing-masing hipotesis adalah adalah : a. ( a) : T = T = min (T-, T+) b. ( b) : T = T- c. ( c) : T = T+ Kaidah Keputusan a. ( a) : Tolak H 0 jika T T n(α/) b. ( b) : Tolak H 0 jika T- T n(α) c. ( c) : Tolak H 0 jika T+ T n(α) Catatan Untuk contoh berukuran besar dapat didekati dengan sebaran normal baku menggunakan rumus : 7 / 8
8 T* n n 1 T 4 n 4 n 1 n 1 Contoh : Ujilah hipotesis pada contoh soal sebelumnya dengan uji Wilcoxon untuk data berpasangan : : H 0 : M II M III atau M D 0 H 1 : M II > M III atau M D > 0 Mahasiswa ke Tingkat II Tingkat III D Tanda Peringkat : Berdasarkan data di atas diperoleh n=8, T+=36, T-=0. Karena hipotesis nol M D 0, maka statisitik uji yang digunakan adalah T-. Keputusan : Dari tabel Wilcoxon (A.3), diperoleh T 8(0.05) =6 (p-value=0.0547). Karena T- < T 8(0.05) hipotesis nol ditolak dan simpulkan bahwa perkuliahan di tingkat II lebih mudah daripada di tingkat III. B o n u s 1. Exercise 3.4, chapter 3, p. 97 (di buku referensi). Exercise 3., chapter 3, p. 89 (di buku referensi) 3. Nilai-nilai yang diberikan pada pengukuran kualitas produk kertas yang diproduksi melalui dua proses yang berbeda, yang didasarkan pada sampel random berukuran 9 dari masing-masing proses, ditunjukan sebagai berikut: Tipe Proses Proses A Proses B Ujilah bahwa tidak ada perbedaan dalam kualitas produk dari dua proses produksi kertas itu! gunakan taraf nyata 10% (Mendenhall 1969 dalam Djarwanto ) Note : CMIWW (Correct Me If We re Wrong) 1 Djarwanto Kumpulan Soal dan Penyelesaiannya: Statistik Nonparametrik. Yogyakarta: BPFE Prepared by : Nur Andi Setiabudi, S. Stat Edited by : Didin Saepudin 8 / 8
Parametrik. Memerlukan asumsi sebaran (Normal) Non parametrik. Tidak memerlukan asumsi sebaran (Normal)
Video Parametrik Memerlukan asumsi sebaran (Normal) Pendekatannya adalah langsung menggunakan statistik penduga yang berkait langsung dengan parameter yang dimaksud Non parametrik Tidak memerlukan asumsi
Lebih terperinci5 Departemen Statistika FMIPA IPB
Suplemen Responsi Pertemuan ANALISIS DATA KATEGORIK (STK351) 5 Departemen Statistika FMIPA IPB Pokok Bahasan Sub Pokok Bahasan Referensi Waktu Uji Khi-Kuadrat Uji Kebebasan Uji Kehomogenen Uji Kebaikan
Lebih terperinci8 Departemen Statistika FMIPA IPB
Suplemen Responsi Pertemuan ANALISIS DATA KATEGORIK (STK351) 8 Departemen Statistika FMIPA IPB Pokok Bahasan Sub Pokok Bahasan Referensi Waktu Korelasi Peringkat (Rank Correlation) Bag. Koefisien korelasi
Lebih terperinci10 Departemen Statistika FMIPA IPB
Suplemen Responsi Pertemuan ANALISIS DATA KATEGORIK (STK35) 0 Departemen Statistika FMIPA IPB Pokok Bahasan Sub Pokok Bahasan Referensi Waktu Tabel Kontingensi Struktur peluang tabel kontingensi Perbandingan
Lebih terperinciStatistika Non-Parametrik
Statistika Non-Parametrik STK 511 Analisis Statistika Depertemen Statistika IPB 1 Statistika Non-Parametrik Ciri statistika non-parametrik : o Prosedur non-parametrik -> fokus hanya pada beberapa karakteristik
Lebih terperinciApakah ada perbedaan rasa????
Uji 2 Populasi Apakah ada perbedaan rasa???? Survey Ingin mengetahui apakah resep baru lebih enak dari resep sebelumnya?? Tertarik pada tingkat perbaikan rasa/kenikmatan Beri nilai untuk masing-masing
Lebih terperinci6 Departemen Statistika FMIPA IPB
Suplemen Responsi Pertemuan ANALISIS DATA KATEGORIK (STK351) 6 Departemen Statistika FMIPA IPB Pokok Bahasan Sub Pokok Bahasan Referensi Waktu Uji Kebaikan Suai Khi- Kuadrat untuk Sebaran Kontinu dan Uji
Lebih terperinciUtriweni Mukhaiyar MA2281 Statistika Nonparametrik Kamis, 5 Februari 2015
Utriweni Mukhaiyar MA2281 Statistika Nonparametrik Kamis, 5 Februari 2015 Prosedur Uji Hipotesis Uji Z Parametrik Uji t ANOVA one way UJI MENYANGKUT RATAAN Asumsi distribusi normal Uji Tanda Uji Rang Tanda
Lebih terperinciSTK511 Analisis Statistika. Pertemuan 12 Nonparametrik-Kategorik-Logistik
STK511 Analisis Statistika Pertemuan 12 Nonparametrik-Kategorik-Logistik 12. Pengantar Skala Pengukuran Data/Variabel Peubah Kategorik Categorical Numerik Numeric Nominal Ordinal Interval Ratio Hanya nama/lambang
Lebih terperinci10+ Departemen Statistika FMIPA IPB
Suplemen Praktikum Pertemuan ANALISIS DATA KATEGORIK (STK351) 10+ Departemen Statistika FMIPA IPB Pokok Bahasan Sub Pokok Bahasan Referensi Waktu Analisis Nonparameterik dan Data Kategorik dengan dan Menggunakan
Lebih terperinciSTATISTIKA UJI NON-PARAMETRIK
STATISTIKA UJI NON-PARAMETRIK DISUSUN OLEH : Jayanti Syahfitri DOSEN PENGAMPU : Dr. Risnanosanti, M.Pd PROGRAM PASCASARJANA MAGISTER PENDIDIKAN BIOLOGI (S-2) FAKULTAS KEGURUAN DAN ILMU PENDIDIKAN UNIVERSITAS
Lebih terperinciUji Z atau t Uji Z Chi- square
UJI FRIEDMAN SEBAGAI PENDEKATAN ANALISIS NONPARAMETRIK UNTUK MENGUJI HOMOGENITAS RATA-RATA retnosubekti@uny.ac.id Pendahuluan Uji parametrik memerlukan pemenuhan asumsi-asumsi tentang distribusi populasi
Lebih terperinciStatistik Non Parameter
Statistik Non Parameter A. Pengertian Non Parametrik Istilah nonparametrik sendiri pertama kali digunakan oleh Wolfowitz, 1942. Istilah lain yang sering digunakan antara lain distribution-free statistics
Lebih terperinciSTATISTIK NON PARAMTERIK
STATISTIK NON PARAMTERIK PROSEDUR PENGOLAHAN DATA : PARAMETER : Berdasarkan parameter yang ada statistik dibagi menjadi Statistik PARAMETRIK : berhubungan dengan inferensi statistik yang membahas parameterparameter
Lebih terperinciSTATISTIKA NON PARAMETRIK
STATISTIKA NON PARAMETRIK Utriweni Mukhaiyar BI5106 Analisis Biostatistik 4 Desember 2012 Prosedur Uji Hipotesis Prosedur Uji Hipotesis Parametrik Uji Z Uji t ANOVA one way UJI MENYANGKUT RATAAN Asumsi
Lebih terperinciUJI STATISTIK NON PARAMETRIK. Widha Kusumaningdyah, ST., MT
UJI STATISTIK NON PARAMETRIK Widha Kusumaningdyah, ST., MT SIGN TEST Sign Test Digunakan untuk menguji hipotesa tentang MEDIAN dan DISTRIBUSI KONTINYU. Pengamatan dilakukan pada median dari sebuah distribusi
Lebih terperinciStatistik Non Parametrik
Statistik Non Parametrik STATISTIK PARAMETRIK DAN NON PARAMETRIK Statistik parametrik, didasarkan asumsi : - sampel random diambil dari populasi normal atau - ukuran sampel besar atau - sampel berasal
Lebih terperinciSTATISTIK NON PARAMETRIK (1)
11 STATISTIK NON PARAMETRIK (1) Debrina Puspita Andriani Teknik Industri Universitas Brawijaya e-mail : debrina@ub.ac.id Blog : http://debrina.lecture.ub.ac.id/ 2 Outline Metode Statistik : Parametrik
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. nonparametrik, pengujian hipotesis, One-Way Layout, dan pengujian untuk lebih dari
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Pendahuluan Untuk melakukan pembahasan mengenai materi di skripsi ini, diperlukan teoriteori yang mendukung. Pada bab ini akan diuraikan beberapa teori yang mendukung penulisan
Lebih terperinciKULIAH 2 : UJI NON PARAMETRIK 1 SAMPEL. Tim Pengajar STATSOS Lanjutan
KULIAH : UJI NON PARAMETRIK 1 SAMPEL Tim Pengajar STATSOS Lanjutan What is Statistics Science of gathering, analyzing, interpreting, and presenting data Branch of mathematics Facts and figures Measurement
Lebih terperinciAnalisis Data kategorik tidak berpasangan skala pengukuran numerik
Analisis Data kategorik tidak berpasangan skala pengukuran numerik Uji t dengan 2 kelompok Uji t Tidak Berpasangan Uji t dikembangkan oleh William Sealy Gosset. Dalam artikel publikasinya, ia menggunakan
Lebih terperinciStatistika Nonparametrik dengan SPSS, Minitab, dan R
i Statistika Nonparametrik dengan SPSS, Minitab, dan R 017 ii USU Press Art Design, Publishing & Printing Gedung F Jl. Universitas No. 9, Kampus USU Medan, Indonesia Telp. 061-813737; Fax 061-813737 Kunjungi
Lebih terperinciHIPOTESIS ASOSIATIF KORELASI PRODUCT MOMENT -YQ-
HIPOTESIS ASOSIATIF KORELASI PRODUCT MOMENT -YQ- PENGERTIAN Hipotesis asosiatif adalah hipotesis yang menunjukkan dugaan adanya hubungan atau pengaruh antara dua variabel atau lebih. Contoh: Rumusan masalah:
Lebih terperinci1.1 Contoh Soal dan Pembahasan Uji 1 Sampel a. Uji Binomial Untuk kasus ukuran sampel 25 Dilakukan penelitian untuk mengetahui kecenderungan
1.1 Contoh Soal dan Pembahasan 1.1.1 Uji 1 Sampel a. Uji Binomial Untuk kasus ukuran sampel 5 Dilakukan penelitian untuk mengetahui kecenderungan masyarakat dalam memilih perawatan kecantikan. Berdasarkan
Lebih terperinciSTATISTIK PERTEMUAN XIV
STATISTIK PERTEMUAN XIV Non Parametrik SKALA DATA Nominal Skala yang tidak mempunyai jenjang/tingkatan hanya membedakan subkategori secara kualitatif Contoh: Jenis Kelamin (Laki-laki =1 Perempuan =2) Ordinal
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Keuntungan dari menggunakan metode non parametrik adalah : APLIKASI TEST PARAMETRIK TEST NON PARAMETRIK Dua sampel saling T test
BAB I PENDAHULUAN Metode statistik yang banyak dilakukan adalah dengan menggunakan metode parametrik (seperti t-test, z test, Anova, regresi, dan lainnya) dengan menggunakan parameter-parameter seperti
Lebih terperinciStatistik & Hipotesis
Hypothesis testing Widya Rahmawati Statistik & Hipotesis Statistik tidak hanya membantu dalam menggambarkan atau menampilkan data saja, tapi juga untuk menguji kebenaran suatu hipotesis Hipotesis adalah
Lebih terperinciSTK511 Analisis Statistika. Pertemuan 6 Statistika Inferensia (2)
STK511 Analisis Statistika Pertemuan 6 Statistika Inferensia () 6. Statistika Inferensia () Pengujian Hipotesis x? s p 6. Statistika Inferensia () Pengujian Hipotesis Rataan populasi: nilainya tidak diketahui
Lebih terperinciUJI NONPARAMETRIK. Gambar 6.1 Menjalankan Prosedur Nonparametrik
6 UJI NONPARAMETRIK Bab ini membahas: Uji Chi-Kuadrat. Uji Dua Sampel Independen. Uji Beberapa Sampel Independen. Uji Dua Sampel Berkaitan. D iperlukannya uji Statistik NonParametrik mengingat bahwa suatu
Lebih terperinciSkala pengukuran dan Ukuran Pemusatan. Ukuran Pemusatan
Skala Pengukuran Nominal (dapat dikelompokkan, tidak punya urutan) Ordinal (dapat dikelompokkan, dapat diurutkan, jarak antar nilai tidak tetap sehingga tidak dapat dijumlahkan) Interval (dapat dikelompokkan,
Lebih terperinciMAKALAH UJI COCHRAN Disusun Untuk Memenuhi Tugas Mata Kuliah Statistika Non Parametrik. Dosen Pengampu: Dr. Nur Karomah Dwiyanti M.
MAKALAH UJI COCHRAN Disusun Untuk Memenuhi Tugas Mata Kuliah Statistika Non Parametrik Dosen Pengampu: Dr Nur Karomah Dwiyanti MSi Disusun oleh: 1 Manisha Elok Sholikhati (4112315008) 2 Hanna Fejinia (4112315009)
Lebih terperinciAyundyah Kesumawati. April 20, 2015
Pengujian Kesumawati Nol dan Prodi Statistika FMIPA-UII April 20, 2015 Pengujian Statistik : pernyataan atau dugaan mengenai satu atau lebih populasi Pengujian hipotesis berhubungan dengan penerimaan atau
Lebih terperinciDISTRIBUSI SAMPLING besar
DISTRIBUSI SAMPLING besar Distribusi Sampling Sampling = pendataan sebagian anggota populasi = penarikan contoh / pengambilan sampel Sampel yang baik Sampel yang representatif, yaitu diperoleh dengan memperhatikan
Lebih terperinciUJI PERBEDAAN DUA SAMPEL. Materi Statistik Sosial Administrasi Negara FISIP UI
UJI PERBEDAAN DUA SAMPEL Materi Statistik Sosial Administrasi Negara FISIP UI Digunakan untuk menentukan apakah dua perlakukan sama atau tidak sama Uji parametrik Uji non parametrik: T- test asumsi: distribusi
Lebih terperinciI. PENDAHULUAN II. TINJAUAN PUSTAKA
I. PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Dalam kehidupan sehari-hari pasti kita dihadapi oleh suatu pilihan dan masalah pengambilan keputusan. Salah satu ilmu yang dapat digunakan untuk membantu pengambilan keputusan
Lebih terperinciPERBANDINGAN BERGANDA SESUDAH UJI KRUSKAL-WALLIS
PERBANDINGAN BERGANDA SESUDAH UJI KRUSKAL-WALLIS S - 30 Tanti Nawangsari Prodi Pendidikan Matematika FKIP UNIROW Tuban Jl. Manunggal 61 Tuban Email: nawangsarit@yahoo.com Abstrak Salah satu metode statistika
Lebih terperinciSTK511 Analisis Statistika. Pertemuan 5 Statistika Inferensia (1)
STK511 Analisis Statistika Pertemuan 5 Statistika Inferensia (1) Pendugaan Parameter mengacu pada suatu proses yang menggunakan data contoh untuk menduga nilai suatu parameter (populasi). 5. Statistika
Lebih terperinciAPLIKASI MANN-WHITNEY UNTUK MENENTUKAN ADA TIDAKNYA PERBEDAAN INDEKS PRESTASI MAHASISWA YANG BERASAL DARI KOTA MEDAN DENGAN LUAR KOTA MEDAN
Saintia Matematika ISSN: 337-9197 Vol., No. (014), pp. 173-187. APLIKASI MANN-WHITNEY UNTUK MENENTUKAN ADA TIDAKNYA PERBEDAAN INDEKS PRESTASI MAHASISWA YANG BERASAL DARI KOTA MEDAN DENGAN LUAR KOTA MEDAN
Lebih terperinci13Ilmu. Uji Peringkat Wilcoxon dan Mann Whitney
Modul ke: Fakultas 13Ilmu Komunikasi Uji Peringkat Wilcoxon dan Mann Whitney Uji Wilcoxon untuk melihat perbedaan tanpa melihat besarnya perbedaan. Uji Mann Whiyney untuk menguji rata-rata dua sampel berukuran
Lebih terperinciMateri KBK sem 7 Prinsip data Prinsip statistik dalam penelitian Statistik deskriptif Statistik inferensial
Dr. Arlinda Sari Wahyuni, MKes Materi KBK sem 7 Prinsip data Prinsip statistik dalam penelitian Statistik deskriptif Statistik inferensial Apa statistik??? Statistik Disiplin ilmu yang mempelajari metode
Lebih terperinciPengujian Hipotesis Komperatif 2 sampel Independen ( UJI Mann-Whitney )
Makalah Statistika Non Parametrik Pengujian Hipotesis Komperatif 2 sampel Independen ( UJI Mann-Whitney ) Oleh : Kelompok 10 ELSA RESA SARI ( H121 15 309 ) PUJI PUSPA SARI ( H121 15 701 ) SARINA ( H121
Lebih terperinciMata Kuliah: Statistik Inferensial
DATA BERPERINGKAT Prof. Dr. H. Almasdi Syahza, SE., MP Email: asyahza@yahoo.co.id PENGERTIAN STATISTIKA NONPARAMETRIK Statistika nonparametrik untuk data berperingkat: Statistika yang menggunakan data
Lebih terperinciPertemuan Ke-13. Nonparametrik_Uji Satu Sampel_M.Jainuri, M.Pd
Pertemuan Ke-13 1 Pengantar Statistik Nonparametrik Uji nonparametrik (uji bebas distribusi) digunakan bila asumsi-asumsi pada uji parametrik tidak dipenuhi. Asumsi yang paling lazim pada uji parametrik
Lebih terperinciANALISIS NON-PARAMETRIK UJI KOEFESIEN KONTINGENSI. Oleh: M. Rondhi, SP, MP, Ph.D
ANALISIS NON-PARAMETRIK UJI KOEFESIEN KONTINGENSI Oleh: M. Rondhi, SP, MP, Ph.D Analisis non-parametrik merupakan alat analisis yang digunakan jika data yang digunakan memiliki distribusi nominal atau
Lebih terperinciBAB 9 PENGGUNAAN STATISTIK NON-PARAMETRIK DALAM PENELITIAN
BAB 9 PENGGUNAAN STATISTIK NON-PARAMETRIK DALAM PENELITIAN Istilah nonparametrik pertama kali digunakan oleh Wolfowitz, pada tahun 94. Metode statistik nonparametrik merupakan metode statistik yang dapat
Lebih terperinciBAB 7 STATISTIK NON-PARAMETRIK
BAB 7 STATISTIK NON-PARAMETRIK Salah satu bagian penting dalam ilmu statistika adalah persoalan inferensi yaitu penarikan lesimpulan secara statistik. Dua hal pokok yang menjadi pembicaraan dalam statistik
Lebih terperinciMAKALAH UJI PERLUASAN MEDIAN
MAKALAH UJI PERLUASAN MEDIAN Disusun untuk Memenuhi Tugas Mata Kuliah Pengolahan Data Penelitian Dosen Pengampu : Dr. Nur Karomah Dwidayati, M.Si. Oleh: Sulis Rinawati (0401516042) Retno Indarwati (0401516049)
Lebih terperinciStatistika Nonparametrik dalam Ilmu Pengetahuan
TUGAS MATA KULIAH KAPITA SELEKTA Statistika Nonparametrik dalam Ilmu Pengetahuan Dosen : Dr. Ir. H. Henny Pramoedyo,MS FERRY ANGGA (0410950019) FITRISIANA (0410950020) AHMAL CAHYA RAMADHAN (0510950001)
Lebih terperinciPenggolongan Uji Hipotesis
Penggolongan Uji Hipotesis Macam Data Deskriptif (1 sampel) Komparatif (2 sampel) Macam Hipotesis Komparatif (k sampel) Asosiatif Berpasangan Independen Berpasangan Independen Berpasangan Independen Nominal
Lebih terperinciSTATISTIK NON PARAMETRIK (2)
STATISTIK NON PARAMETRIK (2) 12 Debrina Puspita Andriani Teknik Industri Universitas Brawijaya e-mail : debrina@ub.ac.id Blog : http://debrina.lecture.ub.ac.id/ 2 Outline Uji Korelasi Urutan Spearman Statistik
Lebih terperinciI. PENDAHULUAN II. TINJAUAN PUSTAKA. 1.1 Latar Belakang
I. PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Statistik sangat sering ditemui dalam kehidupan sehari-hari, tidak hanya dalam dunia pendidikan dan ilmu pengetahuan. Statistik inferensia salah satunya, merupakan satu
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI.1 Metode Statistik Nonparametrik Metode statistik nonparametrik adalah metode yang modelnya tidak menetapkan syarat-syarat mengenai parameter-parameter populasi yang merupakan induk
Lebih terperinciSTATISTIK NON PARAMETRIK (2) Debrina Puspita Andriani /
STATISTIK NON PARAMETRIK (2) 13 Debrina Puspita Andriani E-mail : debrina.ub@gmail.com / debrina@ub.ac.id 2 Outline Uji Korelasi Urutan Spearman Statistik Non Parametrik 3 Uji Korelasi Urutan Spearman
Lebih terperinciStatistik Non-Parametrik. Saptawati Bardosono
Statistik Non-Parametrik Saptawati Bardosono Uji statistik non-parametrik: Chi-square test Fisher-test Kolmogorov-Smirnov McNemar test Korelasi rank Mann Whitney Wilcoxon Chi-squared test tabel 2X2 Pada
Lebih terperinciCAPAIAN PEMBELAJARAN (Learning outcome) : Mampu menganalisis data dengan metode statistika yang sesuai
CAPAIAN PEMBELAJARAN (Learning outcome) : Mampu menganalisis data dengan metode statistika yang sesuai Penguasaan Pengetahuan 5.1 Dapat menjelaskan konsep teoritis statistika non parametrik 5.2 Mampu memformulasikan
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini menggunakan metode analitik-komparatif dengan pendekatan
32 BAB III METODE PENELITIAN A. Desain Penelitian Penelitian ini menggunakan metode analitik-komparatif dengan pendekatan crossecsional (Notoadmojo, 2010). B. Tempat dan Waktu Penelitian 1. Tempat penelitian
Lebih terperinciPraktikum Pengujian Hipotesis
Praktikum Pengujian Hipotesis 1. Pengujian Hipotesis dan Selang Kepercayaan bagi Nilai Tengah untuk Satu Populasi Komputasi untuk pengujian hipotesis dan selang kepercayaan (1-α)% bagi Nilai Tengah di
Lebih terperinciUji Korelasi Spearman Rank. Uji Korelasi Kendal Tau
Uji Korelasi Spearman Rank Uji Korelasi Kendal Tau Pokok Bahasan Pengertian dan Penggunaan Uji Korelasi Pengertian dan Penggunaan Uji Spearman Rank dan Uji Kendall Tau Contoh Kasus Aplikasi SPSS 1 sampel
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Statistik Non Parametrik Penelitian di bidang ilmu sosial seringkali menjumpai kesulitan untuk memperoleh data kontinu yang menyebar mengikuti distribusi normal. Data penelitian
Lebih terperinciPENGUJIAN HIPOTESIS. 2,5% (Ho ditolak) 2,5% ( Ho ditolak )
PENGUJIAN HIPOTESIS 1. Pengertian Hipotesis Hypo = Sementara Thesis = Jawaban Jadi hipotesis adalah jawaban sementara dari suatu pernyataan ( pejabat, mahasiswa, pegawai dan lain sebagainya.contoh : 1.
Lebih terperinciANALISIS DATA KUANTITATIF
1 ANALISIS DATA KUANTITATIF Analisis data merupakan proses pengolahan, penyajian, dan interpretasi yang diperoleh dari lapangan agar data yang disajikan mempunyai makna. A. Tujuan Analisis Data 1. Menjawab
Lebih terperinciFUNGSI STATISTIKA. Oleh Jarnawi Afgani Dahlan
FUNGSI STATISTIKA Oleh Jarnawi Afgani Dahlan Hal yang sering menjadi perhatian utama, sering juga menjadi masalah seorang peneliti atau malahan ingin disebut penelitiannya bagus dan bergengsi dalam pengolahan
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1.Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1.Latar Belakang Setiap universitas berusaha meningkatkan mutu lulusannya agar mereka mampu bersaing di era globalisasi. (USU) merupakan salah satu Perguruan Tinggi Negeri di kota Medan
Lebih terperinciSTATISTIK NONPARAMETRIK (1)
PERTEMUAN KE-1 Ringkasan Materi: STATISTIK NONPARAMETRIK (1) Statistik nonparametrik disebut juga statistik bebas distribusi/ distributif free statistics karena tidak pernah mengasumsikan data harus berdistribusi
Lebih terperinciPRAKTIKUM ANALISIS DATA EKSPLORATIF
LAPORAN PRAKTIKUM ANALISIS DATA EKSPLORATIF Oleh: GEMPUR SAFAR (10877) PROGRAM STUDI STATISTIKA Asisten SIGIT SAMAPTAAJI BAGUS PRAMULYA Dosen Dra. SRIHARYATMI KARTIKO, M.Sc. LABORATORIUM KOMPUTASI MATEMATIKA
Lebih terperinciMA5283 STATISTIKA Bab 3 Inferensi Untuk Mean
MA5283 STATISTIKA Bab 3 Inferensi Untuk Mean Orang Cerdas Belajar Statistika Silabus Silabus dan Tujuan Peubah acak kontinu, distribusi dan Tabel normal, penaksiran titik dan selang, uji hipotesis untuk
Lebih terperinciPertemuan 11 s.d. 13 STATISTIKA INDUSTRI 2. Nonparametric. Skala Pengukuran...(review) 27/05/2016. Statistik Non Parametrik
Pertemuan 11 s.d. 13 STATISTIKA INDUSTRI TIN 4004 Outline: Nonparametric Statistics Referensi: Walpole, R.E., Myers, R.H., Myers, S.L., Ye, K., Probability & Statistics for Engineers & Scientists, 9 th
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN
III. METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Waktu dan Tempat Penelitian ini akan dilakukan di DAS Kali Krukut dan dimulai dari bulan Februari hingga Juni 2012. Daerah Pengaliran Sungai (DAS) Krukut memiliki luas ±
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Di dalam pembukaan Undang-Undang Dasar 1945 dinyatakan bahwa salah satu tujuan mendirikan negara kebangsaan Indonesia yang merdeka adalah Mencerdaskan kehidupan bangsa.
Lebih terperinciBI5106 ANALISIS BIOSTATISTIK Bab 5 Uji Hipotesis
BI5106 ANALISIS BIOSTATISTIK Bab 5 Uji Hipotesis Orang Biologi Tidak Anti Statistika Silabus Silabus dan Tujuan Konsep uji hipotesis, kesalahan tipe 1 dan 2, uji hipotesis untuk mean (1 dan 2 sampel),
Lebih terperinciSTATISTIKA INFERENSIAL RASIONAL
STATISTIKA INFERENSIAL RASIONAL Kondisi riil pengolahan informasi (Data): Karena keterbatasan waktu, biaya dan tenaga tidak memungkinkan mengumpulkan dan mengolah seluruh informasi yang ada di masyarakat
Lebih terperinci`tz áàxü `tçt}xåxç hç äa `â{tååtw çt{ lézçt~tüàt
Wihandaru Sotya Pamungkas Bagan Analisis Data 1 Skala Pengukuran Nominal Ordinal Interval Rasio Skala Angka hanya menunjukkan identifikasi Angka menunjukkan posisi relatif objek. Angka menunjukkan perbedaan
Lebih terperinciBI5106 ANALISIS BIOSTATISTIK Bab 9 Statistika Non Parame
BI5106 ANALISIS BIOSTATISTIK Bab 9 Statistika Non Parametrik Orang Biologi Tidak Anti Statistika Silabus Silabus dan Tujuan Perkuliahan Silabus Tujuan Uji hipotesis untuk mean satu dan dua sampel. Tujuan
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN Pengertian dan Kegunaan Statistika
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Pengertian dan Kegunaan Statistika Statistik dapat berarti tiga hal. Pertama statistik bisa berarti kumpulan data. Ada buku bernama Buku Statistik Indonesia (Statistical Pocketbook
Lebih terperinciSTK 511 Analisis statistika. Materi 6 Pengujian Hipotesis
STK 5 Analisis statistika Materi 6 Pengujian Hipotesis Pendahuluan Dalam mempelajari Karakteristik Populasi kita sering telah memiliki pernyataan/anggapan tertentu. pemberian DHA pada anak-anak akan menambah
Lebih terperinciPenggunaan Statistika dalam Penelitian
Penggunaan Statistika dalam Penelitian Yusuf Hartono FKIP Unsri Disajikan pada Pelatihan Metodologi Penelitian Palembang, 17 Mei 2017 Yusuf Hartono (FKIP Unsri) Penggunaan Statistika dalam Penelitian 1
Lebih terperinci15Ilmu. Uji t-student dan Uji Z (Distribusi Normal)
Modul ke: Fakultas 15Ilmu Komunikasi Uji t-student dan Uji Z (Distribusi Normal) Untuk sebaran distribusi sampel kecil, dikembangkan suatu distribusi khusus yang disebut distribusi t atau t-student Dra.
Lebih terperinciREGRESI LINIER NONPARAMETRIK DENGAN METODE THEIL
Jurnal Matematika UNAND Vol. 2 No. 3 Hal. 167 174 ISSN : 2303 2910 c Jurusan Matematika FMIPA UNAND REGRESI LINIER NONPARAMETRIK DENGAN METODE THEIL ALDILA SARTI Program Studi Matematika, Fakultas Matematika
Lebih terperinciUJI TANDA (SIGN TEST) By YANUAR,SE., MM.
12 UJI TANDA (SIGN TEST) By YANUAR,SE., MM. Tujuan Instruksional khusus: Mahasiswa diharapkan dapat menerapkan ujia tanda dalam statistika nonparametric. PENDAHULUAN Di dalam bab ini anda akan lebih membicarakan
Lebih terperinciBAB. 4 METODOLOGI PENELITIAN. dependen diambil secara bersamaan ketika penelitian dilaksanakan.
BAB. 4 METODOLOGI PENELITIAN 4. 1. Desain Penelitian Penelitian ini merupakan penelitian kuantitatif dengan metode survey dengan rancangan cross sectional (potong lintang) dimana variabel independen dan
Lebih terperinciDr. I Gusti Bagus Rai Utama, SE., M.MA., MA.
Dr. I Gusti Bagus Rai Utama, SE., M.MA., MA. Hipotesis statistik Sebuah pernyataan tentang parameter yang menjelaskan sebuah populasi (bukan sampel). Statistik Angka yang dihitung dari sekumpulan sampel.
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Distribusi Normal Salah satu distribusi frekuensi yang paling penting dalam statistika adalah distribusi normal. Distribusi normal berupa kurva berbentuk lonceng setangkup yang
Lebih terperinciTests of Normality Kolmogorov-Smirnov a
Uji statistik N-Gain Idikator berpikir kritis a. Mengidentifikasi/memformulasikan jawaban yang mungkin 1. Hasil Uji normalitas Tabel uji normalitas pada Indikator Mengidentifikasi/memformulasikan jawaban
Lebih terperinciTINJAUAN PUSTAKA Perilaku Pemilih Partai Politik
3 TINJAUAN PUSTAKA Perilaku Pemilih Agustino (2009) menyebutkan terdapat tiga pendekatan teori yang sering digunakan oleh banyak ahli politik untuk memahami perilaku pemilih diantaranya pendekatan sosiologis,
Lebih terperinciPENGOLAHAN DATA BERSKALA ORDINAL ORDINAL DATA SCALE ANALYSIS
60 PENGOLAHAN DATA BERSKALA ORDINAL ORDINAL DATA SCALE ANALYSIS Euis Sartika (Staf Pengajar UP MKU Politeknik Negeri Bandung) ABSTRAK Dalam analisis Multivariat, pengolahan data terkadang mengharuskan
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN A. Waktu dan Tempat Penelitian Waktu penelitian yang direncanakan pada saat penelitian ini dilakukan adalah pada pertengahan tahun 2015, yaitu pada saat peneliti menjalani semester
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORITIS. yang mengenai parameter-parameter populasi yang merupakan induk
BAB 2 TINJAUAN TEORITIS 21 Statistik Non Parametrik Tes statistik non parametrik adalah test yang modelnya tidak menetapakan syaratsyaratnya yang mengenai parameter-parameter populasi yang merupakan induk
Lebih terperinciSTATISTIKA NONPARAMETRIK
Jurusan Pendidikan Fisika FPMIPA Universitas Pendidikan Indonesia STATISTIKA NONPARAMETRIK Uji Tanda, Uji Wilcoxon, dan Kolmogorov Smirnov Achmad Samsudin, S.Pd., M.Pd. MODUL STATISTIKA NONPARAMETRIK Achmad
Lebih terperinciUji uji non parametrik Wilcoxon Uji beda data berpasangan. Oleh: Roni Saputra, M.Si
Uji uji non parametrik Wilcoxon Uji beda data berpasangan Oleh: Roni Saputra, M.Si Kegunaan Menguji perbedaan suatu perlakuan pada sampel berpasangan Alternatif pengganti t paired data berpasangan Rumus
Lebih terperinciPENGUJIAN HIPOTESIS RATA-RATA DUA POPULASI -YQ-
PENGUJIAN HIPOTESIS RATA-RATA DUA POPULASI -YQ- Materi : Pengujian Hipotesis Rata-rata Dua Populasi Data Tidak Berpasangan Data Berpasangan 5 Langkah-langkah pengujian hipotesis Menentukan hipotesis nol
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. : Ukuran sampel telah memenuhi syarat. : Ukuran sampel belum memenuhi syarat
BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Uji Kecukupan Sampel Dalam melakukan penelitian ini yang berhubungan dengan kecukupan sampel maka langkah awal yang harus dilakukan adalah pengujian terhadap jumlah sampel. Pengujian
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. A. Lokasi, subjek, populasi, dan sampel penelitian. Penelitian ini dilakukan di TKIT An-Nur yang beralamat di TKIT AN-
BAB III METODE PENELITIAN A. Lokasi, subjek, populasi, dan sampel penelitian Penelitian ini dilakukan di TKIT An-Nur yang beralamat di TKIT AN- NUR Desa Kertawinangun, Kecamatan Kertajati, Kabupaten Majalengka.
Lebih terperinciUJI STATISTIK NON PARAMETRIK
UJI STATISTIK NON PARAMETRIK Oleh: Ade Heryana, SST, MKM Prodi Kesehatan Masyarakat, FIKES Univ. Esa Unggul e-mail: heryana@esaunggul.ac.id atau ade.heryana24@gmail.com PENGERTIAN HIPOTESIS Penarikan kesimpulan
Lebih terperinciUji Rank Mann-Whitney Dua Tahap
Statistika, Vol. 7 No., 55 60 Mei 007 ji Rank Mann-Whitney Dua Tahap Teti Sofia Yanti Dosen Jurusan Statistika FMIPA NISBA. Abstrak ji rank Mann-Whitney adalah salah satu bentuk pengujian dala analisis
Lebih terperinciTEKNIK ANALISIS DATA PENELITIAN
TEKNIK ANALISIS DATA PENELITIAN DR. Dwi Anita Suryandari, M.Biomed Departemen Biologi Kedokteran FKUI TAHAP PENELITIAN Masalah penelitian : Ide penelitian Tujuan : Ingin Menyelesaikan Masalah Hipotesis
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. ini digunakan dua kelas sebagai sampel yaitu kelas eksperimen dan kelas. Desain pada penelitian ini berbentuk:
35 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Desain Penelitian Penelitian ini menggunakan desain kuasi eksperimen, pada kuasi eksperimen subjek tidak dikelompokkan secara acak, tetapi peneliti menerima keadaan subjek
Lebih terperinciI. PENDAHULUAN II. TINJAUAN PUSTAKA
I. PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Statistika sangat bermanfaat dalam kehidupan manusia, tidak hanya di bidang ilmu pengetahuan tapi penerapannya juga sangat aplikatif di dunia sehari-hari. Salah satunya
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. 1. Pendekatan Penelitian dan Metode Penelitian. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dan kualitatif,
5 BAB III METODE PENELITIAN A. METODE DAN DESAIN PENELITIAN. Pendekatan Penelitian dan Metode Penelitian Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dan kualitatif, karena hasil penelitiannya dapat
Lebih terperinciJUDUL PENELITIAN DAN STATISTIK YANG DIGUNAKAN UNTUK ANALISIS
JUDUL PENELITIAN DAN STATISTIK YANG DIGUNAKAN UNTUK ANALISIS 1. CONTOH 1 a. Judul Penelitian PENGARUH KECERDASAN INTELEKTUAL TERHADAP HASIL BELAJAR SISWA DALAM PEMBELAJARAN FISIKA KELAS X SMA N 1 BUKITTINGGI
Lebih terperinciPENGGUNAAN UJI MANN-WHITNEY PADA ANALISIS PENGARUH PELATIHAN WIRANIAGA DALAM PENJUALAN PRODUK BARU
PENGGUNAAN UJI MANN-WHITNEY PADA ANALISIS PENGARUH PELATIHAN WIRANIAGA DALAM PENJUALAN PRODUK BARU Teguh Sriwidadi Jurusan Manajemen, Fakultas Ekonomi dan Komunikasi, BINUS University Jln. K.H. Syahdan
Lebih terperinci