STATISTIK PERTEMUAN X
|
|
- Yanti Setiabudi
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 STATISTIK PERTEMUAN X
2 STATISTIKA INFERENSI : UJI HIPOTESIS (SAMPEL GANDA)
3 Outline Uji Hipotesis Variansi dengan sampel ganda Uji Hipotesis Mean dengan Sampel ganda : - Uji t untuk populasi saling bergantung - Uji z untuk populasi saling bebas - Uji t untuk populasi saling bebas jika uji- F menunjukkan 1. - Uji t untuk populasi saling bebas jika uji- F menunjukkan 1 =.
4 Uji Dua Variansi Prosedur Uji Dua Variansi Dalam uji dua variansi ini variansi sampel (s ) digunakan untuk menggambil kesimpulan mengenai variansi populasi (σ ). Jadi dalam uji ini diambil uji sampel acak dari dua sampel populasi, dihitung variansi data, dari masing-masing sampel dan hasilnya digunakan sebagai dasar untuk membandingkan variansi populasi.
5 Prosedur dalam pengujian dua variansi mengikuti langkah- langkah yang sama seperti pengujian sampel tunggal yaitu sebagai berikut : Pengujian Hipotesis nol dan Hipotesis Alternatif. Dalam uji variansi hipotesis nolnya adalah tidak ada perbedaan variabilitas pada kedua populasi. Sedangkan hipotesis aslinya terdapat perbedaan berarti antara kedua variansi populasinya. H o : σ 1 = σ H 1 : σ 1 σ : (σ 1 < σ ) : (σ 1 > σ )
6 Pemilihan tingkat kepentingan (level of significance) α. Penentuan distribusi pengujian yang digunakan. Dalam uji dua variansi ini yang digunakan adalah distribusi F yang merupakan suatu distribusi sampling dengan sifat-sifat sebagai berikut : Distribusi F adalah distribusi sampling untuk variabel s 1/ s (rasio variansi sampel) Seluruh nilai F > 0 Tidak simetris. Terdapat perbedaan bentuk distribusi yang tergantung pada ukuran sampelnya serta banyaknya sampel pengamatan pada sampel tersebut.
7 Nilai-nilai distribusi F telah disajikan dalam tabel dalam bentuk F α,df1,df yang dapat ditentukan mengenai tiga hal sebagai berikut : Tingkat kepentingan (level of significance), α Derajat kebebasan (degree of freedom) untuk sampel yang digunakan sebagai pembilang dalam rasio uji s 1/ s, (df 1 = v 1 = n 1-1). Derajat kebebasan ( degree of freedom ) untuk sampel yang digunakan sebagai penyebut dalam rasio uji s 1/ s, (df = v = n -1 ). Sample dalam variansi yang terbesar dinyatakan sebagai sampel 1 dan selalu dijadikan pembilang dalam rasio uji.
8 Pendefinisian daerah penolakan atau daerah daerah kritis Pernyataan aturan keputusan (Decision rule) Perhitungan rasio uji (RU) Rumus yang digunakan untuk menghitung rasio uji (nilai F) adalah = RU F = F test = s 1 / s, Pengambilan keputusan secara statistik. Jika nilai uji statistik berada di daerah penerimaan maka hipotesis nol diterima dan jika berada di daerah penolakan maka hipotesis nol ditolak.
9 Contoh Untuk mengetahui pengaruh pemberian bahan peredam suara suatu kompartemen kendaraan dengan dua jenis bahan yang berbeda A dan B maka dilakukan suatu percobaan pengukuran kekurangan kebisingan dengan menggunakan detektor bunyi. Tujuan dari percobaan ini adalah ingin mengetahui apakah ada perbedaan variabilitas yang berarti kedua bahan tersebut dalam hal meredam kebisingan mengingat harga kedua bahan tersebut sangat jauh berbeda.
10 Diasumsikan bahwa masing masing bahan akan menghasilkan suatu peredam dengan distribusi normal untuk menguji tersebut bahan A dipasangkan pada 8 kompartemen dan bahan B dipasangkan pada 9 mobil-mobil yang sejenis. Setelah diuji ternyata A memberikan pengurangan sebesar 41, 43, 60, 56, 85, 79, 51, 49 (db). Sedangkan bahan B memberikan pengurangan kebisingan sebesar 73, 67, 83, 70, 66, 68, 9, 76, 59 (db) dengan menggunakan uji dua variansi kesimpulan apa yang bisa diambil.
11 Untuk melakukan uji hipotesis mula mula dilakukan perhitungan deskriptif terhadap masing masing sampel yang menghasilkan :
12 Uji hipotesis dilakukan dengan langkah-langkah berikut : 1. Hipotesis : H o : 1 = H 1 : 1. Tingkat kepentingan α = 0,05 = 5 %. 3. Pengujian menggunakan Distribusi F 4. Karena variansi A lebih besar dari pada variansi sampel B maka n 1 =n A =8 dan n =n B =9 sehingga derajat kebebesan df untuk pembilang adalah df 1 = v 1 = n 1-1= 8-1 = 7 dan derajat kebesan untuk penyebut adalah df = v = n -1= 9-1 = 8.
13 5. Batas batas penolakan daerah kritis α =0,05 = 5 % maka α/ =0,05 ( gunakan tabel F untuk α =0,05). Dari tabel untuk α =0,05, df =1 (pembilang ) = v1=7 dan df (penyebut ) = 8 sehingga batas kritisnya adalah F 0.05, 7, 8 = 4, Aturan keputusan Tolak H0 dan terima H1 jika RU f > 4.53 jika tidak demikian terima H0
14 7. Rasio Uji RU s s 6, Pengambilan Keputusan,656 Karena RU F < 4,53 maka H o : 1 = diterima. Hal ini berarti tidak terdapat perbedaan yang signifikan terhadap variabel hasil terhadap kedua eksperimen tersebut.
15 Seandainya hanya diinginkan melakukan uji satu ujung maka hipotesis alternatifnya menjadi : Hipotesis H1 : 1 > Batas daerah penolakan kritis satu ujung : Digunakan α =0,05 = 5 % maka α =0,05 ( gunakan table F untuk α =0,05 df1 pembilang = v1=7 dan df (penyebut ) = 8 sehingga batas kritisnya adalah F 0.05, 7, 8 = Aturan pengambilan keputusan Tolak H0 dan terima H1 jika RU f > 3.50 jika tidak demikian terima H0. Pengambilan keputusan. Karena RU F < 3.50 maka H o : 1 = diterima.
16
17 Uji Hipotesis Mean dengan Sampel Ganda Dalam uji hipotesis mean dengan sampel ganda, asumsi bahwa kedua distribusi normal tetap digunakan, namun demikian prosedur uji hipotesisnya dapat mengikuti tahapan yang berbeda yang tergantung pada kondisi sampelnya. Secara umum ada 4 prosedur uji yaitu : Uji t pasangan untuk populasi tergantung ( dependent population ). Uji z untuk populasi yang independent dan jika variansi populasi diketahui atau jika kedua sampel ukurannya diketahui Uji t sampel ukuran kecil untuk populasi yang saling bebas (independent) jika uji F-nya menunjukkan σ 1 σ Uji t sampel ukuran kecil jika populasi yang saling bebas (independent) jika uji F-nya diketahui σ 1 = σ.
18 Uji t pasangan untuk populasi saling tergantung Prosedur : Pernyataan Hipotesis nol dan Hipotesis Alternatif Dalam uji ini hipotesis nolnya adalah perbedaan rata-ratanya adalah nol. Sedangkan hipotesis alternatifnya adalah terdapat perbedaan nilai ratarata. H0 : μ d = 0 H1 : μ d 0 uji dua ujung ( μ d > 0 uji satu ujung ) Pemilihan tingkat kepentingan (level of significance), α
19 Penentuan distribusi pengujian yang digunakan Sesuai namanya maka distribusi ini yang digunakan adalah distribusi t. Pendefinisian daerah penolakan atau daerah kritis. Dalam menggunakan distribusi t untuk pengujian ini derajat kebebasan df ditentukan dengan rumus df = v = n -1, dengan n adalah banyaknya pasangan data. Pernyataan aturan keputusan (Decission Rule).
20 Rumus yang digunakan untuk menghitung rasio uji adalah : RU t test d s d / d n s d n i1 ( d d) n 1 dengan d adalah perbedaan nilai pasangan data sebelum dan sesudah diperlakukan Pengambilan keputusan secara statistik : Jika rasio uji berada di daerah penerimaan maka hipotesis nol diterima dan jika berada di daerah penolakan maka hipotesis nol ditolak.
21 Contoh Seorang insinyur akan mengevaluasi program baru untuk menjalankan sebuah prosedur pengelolaan basis data ( data base). Jika dalam program baru tersebut terdapat penghematan waktu dari pada program saat ini maka ia akan merekomendasikan perusahaan tersebut dengan program baru.
22 Suatu sampel yang terdiri dari 8 operator diambil dan kemudian dalam waktu x jam untuk menyelesaikan pengolahan data dicatat. Kedelapan operator yang sama dilatih menggunakan program yang baru sampai mahir. Kemudian waktu yang diperlukan untuk menyelesaikan pekerjaan yang sama dicatat, seperti yang ditunjukkan pada tabel, kemudian dilakukan perhitungan sebagai berikut :
23
24 Uji hipotesis dilakukan dengan langkah sebagai berikut : Hipotesis H0 : μ d = 0 H1 : μ d 0 uji dua ujung Tingkat kepentingan α = 0.05 = 5 % Menggunakan distribusi t Batas-batas daerah penolakan atau derah kritis uji dua ujung Digunakan α = 0,05 = 5 % maka α = 0,05 ( gunakan table F untuk α = 0,05) dengan df1 (pembilang ) = v1=7 dan df (penyebut ) = 8 batas kritisnya adalah F 0.05, 7,8 =.365. Aturan Keputusan Tolak H 0 dan terima H 1 jika RU t < atau RU t > +.365, jika tidak demikian terima H 0
25 Rasio Uji RU t 0 4,14 / Pengambilan keputusan Karena < RU t < maka H0 : μ d = 0 diterima. test d s d / d n 8 1,37 Hal ini berarti rata-rata kecepatan pengelolaan program baru tidak berbeda dengan progam lama. Jadi insinyur tersebut bisa merekomendasikan untuk tidak menggunakan program baru kepada perusahaan.
26 Hasil output SPSS (terlihat thit = 1,366 dan nilai-p = 0,14 > 0,05 sehingga H0 diterima)
27
28 Uji z untuk populasi yang saling bebas (independent) Suatu uji z digunakan bila : Sampel yang diambil dari kedua populasi yang saling bebas dan berdistribusi normal. Nilai nilai standart populasi σ 1 dan σ telah diketahui atau ukuran kedua sampel lebih dari 30 ( n > 30). Prosedur uji hipotesisnya sebagai berikut : Pernyataan hipotesis nol dan hipotesis alternatif Dalam uji hipotesis nol dan hipotesis alternatifnya adalah : H0 : μ 1 = μ H1 : μ 1 μ uji dua ujung ( μ 1 < μ uji satu ujung μ 1 > μ ) Pemilihan tingkat kepentingan α Penentuan distribusi yang digunakan. Sesuai dengan namanya distribusi yang digunakan adalah distribusi z
29 Pendefinisian derah derah penolakan atau daerah kritis. Pernyataan aturan keputusan. Perhitungan rasio uji adalah : Rumus yang digunakan untuk rasio uji adalah : Jika σ 1 dan σ telah diketahui, 1 RU z test 1 Pengambilan keputusan secara statistik. x n 1 x n
30 Contoh Sebuah perusahaan telekomunikasi bergerak memutuskan untuk memasang sistem antena jenis baru di stasiun relainya untuk meningkatkan kinerja pembicaraan dengan pelanggannya. Dua contoh antenna dari pemasok cukup memadai untuk penerapan yang diinginkan. Untuk menjamin pemasokan dan suku cadang perusahaan tersebut memutuskan untuk membeli dari pemasok tersebut. Dengan syarat tidak ada perbedaan artinya daya tahan usia memiliki umur yang sama.
31 Suatu sampel acak dari 35 dari sistem antenna pertama dan 3 antena dari pemasok B akan diuji. Rata-rata kegagalan dari sistem antenna adalah 800 hari dari antena A dan 750 dari antenna B. Suatu sumber dari industri independent yang layak mengidentifikasikan bahwa standart deviasi untuk sistem A adalah 00 jam dan untuk antenna B adalah 180 hari. Dengan tingkat kepentingan 0,05 maka apakah terdapat perbedaan dalam sistem antena tersebut?
32 Uji hipotesis dilakukan dengan langkah sebagai berikut : Hipotesis H0 : μ 1 = μ H1 : μ 1 μ uji dua ujung Tingkat kepentingan α = 0.05 Menggunakan distribusi z Batas batas daerah penolakan / batas kritis dua ujung adalah α = 0.05 berarti α/ = 0.05 dari tabel z didapatkan nilai kritis sebagai berikut : 1.96 Aturan keputusan Tolak H0 dan terima H1 jika RU z < 1.96 atau RU z < -1.96, jika tidak demikian terima H0
33 Rasio uji n RU 1 1 n x n ,43 1,08 Pengambilan keputusan Karena -1.96< RUz < 1.96 maka H0 diterima. Hal ini sama artinya bahwa tidak ada perbedaan antara sistem antenna 1 dan antenna. x n ,43
34 Contoh
35 Hasil output SPSS (terlihat nilai-p > 0,05 sehingga H0 diterima yaitu rata-rata kedua kelas sama
36
37 Uji t sampel ukuran kecil untuk populasi yang saling bebas jika uji F-nya menunjukkan σ 1 σ Uji ini akan digunakan bila : Sampel dari kedua populasi berdistribusi normal Nilai standart populasi σ 1 dan σ tidak diketahui Ukuran n 1 dan n kecil Uji F pada variansi menunjukkan σ 1 σ
38 Prosedur pengujiannya merupakan prosedur pengujian dua variansi dan uji t dengan ketentuan sebagai berikut : Rasio uji RU Derajat kebebasan Derajat kebebesan adalah derajat yang lebih kecil dari dua sampel tersebut. x 1 1 s n 1 x s n
39 Contoh Agen penyewaan genset menyatakan pada sebuah perusahaan yang akan menyewa sejumlah genset bahawa rata-rata biaya genset berdaya 10 kwh sama-sama di sektor A dan B di kota tersebut. Untuk menguji pernyataan tersebut maka perusahaan tersebut mengambil sampel di beberapa persewaan genset di sektor A dan sektor B di kota tersebut.
40 Di sektor A dengan 10 data diperoleh rata rata sebuah sewa genset adalah Rp ,- dengan deviasi Rp 6.000,- dan di sektor B 1 data dengan rata-rata sewa per genset adalah Rp ,- dan deviasi Rp 3.000,-. apakah yang dapat disimpulkan dari data di atas dan dengan tingkat kepentingan 0.05?
41 Uji hipotesis akan dilakukan dengan langkah sebagai berikut ini : Uji F atas variansi : Hipotesis : H o : σ 1 = σ H 1 : σ 1 σ Tingkat kepentingan α=0.05. Karena variansi A lebih besar dari pada sampel B maka variansi untuk n1= na =10 dan n = nb = 1 maka derajat kebebebasannya adalah df1= v1= n1-1 = 9 sedangkan untuk df =v=n-1= 11. Batas batas daerah kritis untuk penolakan adalah α = 0.05 maka α/ = 0.05 dari table F untuk α = 0.05 dan df1 pembilang = v1 =9 dan df penyebut= v = 11
42 Aturan keputusan Tolak H0 dan terima H1 jika RU F > 3.39 dan jika tidak demikian terima H0 Rasio uji RU F test s s ,745 Pengambilan keputusan Karena RU F > 3.59 maka H0 di tolak dengan sama artinya H 1 : σ 1 σ diterima.
43 Uji t Hipotesis H0 : μ 1 = μ H1 : μ 1 μ Tingkat kepentingan α = 0.05 Menggunakan distribusi t Batas batas daerah kritis untuk penolakan adalah α = 0.05 maka α/ = 0.05 dari tabel F untuk α = 0.05 dan df1 pembilang = v1 =9 dan df penyebut= v = 11 didapatkan batas kritisnya =.6.
44 Aturan keputusan. Tolak Ho dan terima H1 jik RUt < -.6 atau RUt >.6 jika tidak terima H0. Rasio uji RU t x s s n 1 x n ,69 Pengambilan keputusan Karena -.6 < RUt <.6 maka H0 diterima yang sama artinya dengan klaim yang dinyatakan agen genset tersebut benar.
45 Uji t sample dengan ukuran ukuran kecil untuk populasi yang independent dengan uji F telah ditentukan σ 1 = σ Uji ini akan dilakukan bila : Sampel dari kedua populasi berdistribusi normal Nilai standart populasi σ 1 dan σ tidak diketahui Ukuran n1dan n kecil (< 30). Uji F pada variansi menunjukan σ 1 = σ
46
47 Contoh Dengan mengulang pada Contoh 1 di mana uji F pada variansi menujukan bahwa σ 1 = σ maka uji t untuk meannya adalah sebagai berikut : Hipotesis H0 : μ 1 = μ H1 : μ 1 μ Tingkat kepentingan α = 0.05 Menggunakan distribusi t Batas-batas daerah penolakan atau daerah kritis uji ujung ujung α = 0.05 maka α/ = 0.05 derajat kebebasan didapatkan df = n1 + n = 15. Dari tabel maka akan didapatkan nilai sebagai berikut ini :.131.
48
49 Contoh
50 Hasil output SPSS (terlihat bahwa nilai-p > 0,05 sehingga rata-rata kedua kelas sama)
51 TERIMA KASIH
BI5106 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 INDUSTRI 2 TIN 4004
STATISTIKA INDUSTRI 2 TIN 4004 Pertemuan 2 Outline: Uji Hipotesis: Langkah-langkah Uji Hipotesis Jenis Uji Hipotesis satu populasi Uji Z Referensi: Walpole, R.E., Myers, R.H., Myers, S.L., Ye, K., Probability
Lebih terperinciUJI HIPOTESIS SATU-SAMPEL
UJI HIPOTESIS SATU-SAMPEL Pengantar 1. Tulisan ini terkait dengan artikel berjudul KETIKA ILMU HUKUM SEIRING STATISTIKA pada laman www.edscyclopedia.com. Pada website tersebut, mengenai uji hipotesis secara
Lebih terperinciSiklus Pengambilan Keputusan
Siklus Pengambilan Keputusan Masalah ROI Metode Analisis Kebijakan / Strategi Sample Data Validasi P-Value / Parameter Output SPSS Hipotesa Uji Hipotesis Teori Keputusan Definisi-Definisi Penelitian Penelitian
Lebih terperinciTIN309 - Desain Eksperimen Materi #5 Genap 2016/2017 TIN309 DESAIN EKSPERIMEN
Materi #5 TIN3 DESAIN EKSPERIMEN ANOVA ANOVA pada dasarnya merupakan suatu metode yang menguraikan sumber keragaman (varian) dari suatu perbedaan rata-rata lebih dari dua populasi. Dengan mempergunakan
Lebih terperinciPENGUJIAN HIPOTESIS. Nurwahyu Alamsyah, S.Kom wahyualamsyah.wordpress.com. D3 - Manajemen Informatika - Universitas Trunojoyo Madura
PENGUJIAN HIPOTESIS Nurwahyu Alamsyah, S.Kom wahyu@plat-m.com wahyualamsyah.wordpress.com HIPOTESIS Berasal dari bahasa Yunani, Hupo (lemah) dan Thesis (teori). Jadi hipotesis dapat diartikan sebagai suatu
Lebih terperinciANALYSIS OF VARIANCE
ANALYSIS OF VARIANCE Analisis Varians adalah alat statistika yang digunakan untuk menguji perbedaan mean lebih dari dua populasi. Analisis varians mengguakan distribusi F, yang mempunyai ciri-ciri: Merupakan
Lebih terperinciSEBARAN PENARIKAN CONTOH
STATISTIK A (MAM 4137) SEBARAN PENARIKAN CONTOH By Syarifah Hikmah Julinda Outline Sebaran Penarikan Contoh Sebaran Penarikan Contoh Bagi Nilai Tengah Sebaran t Sebaran Penarikan contoh bagi beda dua mean
Lebih terperinciEstimasi dan Confidence Interval
Estimasi dan Confidence Interval Tjipto Juwono, Ph.D. June 2017 TJ (SU) Estimasi dan Confidence Interval June 2017 1 / 31 Point Estimate Point Estimate: Adalah suatu nilai tunggal (point) yang diperoleh
Lebih terperinciPengantar Statistika Bab 1
BAB 14 PENGUJIAN HIPOTESA SAMPEL KECIL 1 Pengujian Hipotesa Sampel Kecil 4 DEFINISI Pengertian Sampel Kecil Sampel kecil yang jumlah sampel kurang dari 30, maka nilai standar deviasi (s) berfluktuasi relatif
Lebih terperinciPertemuan Ke Pengujian hipotesis mengenai rata-rata Nilai Statistik Uji. Wilayah Kritik
Pertemuan Ke-12 6.4 Uji Hipotesis Langkah langkah pengujian hipotesis : 1. Nyatakan hipotesa nolnya H o bahwa θ = θ o. 2. Pilih hipotesis alternatif H 1 yang sesuai diantara θ < θ o, θ > θ o atau θ # θ
Lebih terperinciEstimasi dan Confidence Interval
Estimasi dan Confidence Interval Tjipto Juwono, Ph.D. April 5, 2016 TJ (SU) Estimasi dan Confidence Interval April 2016 1 / 30 Point Estimate Point Estimate: Adalah suatu nilai tunggal (point) yang diperoleh
Lebih terperinciSTATISTIKA INDUSTRI 2 TIN 4004
STATISTIKA INDUSTRI TIN 4004 Pertemuan 5 Outline: Uji Chi-Squared Uji F Uji Contingency Uji Homogenitas Referensi: Johnson, R. A., Statistics Principle and Methods, 4 th Ed. John Wiley & Sons, Inc., 001.
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Populasi penelitian ini, yaitu seluruh siswa kelas XI IPA SMA Negeri 5 Bandar
III. METDE PENELITIAN A. Populasi Penelitian Populasi penelitian ini, yaitu seluruh siswa kelas XI IPA SMA Negeri 5 Bandar Lampung pada semester ganjil Tahun Pelajaran 0/ 0 yang terdiri atas 4 kelas berjumlah
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 terperinciBAB IV ANALISIS DATA. hipotesis-hipotesis penelitian yang telah dirumuskan dalam BAB I yaitu efektif
76 BAB IV ANALISIS DATA Analisis data hasil penelitian dimaksudkan untuk mengetahui kebenaran hipotesis-hipotesis penelitian yang telah dirumuskan dalam BAB I yaitu efektif atau tidaknya Bimbingan dan
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 terperinciAnalisis of Varians (Anova) Uji F uji beda mean tiga atau lebih sampel. Oleh: Roni Saputra, M.Si
Analisis of Varians (Anova) Uji F uji beda mean tiga atau lebih sampel Oleh: Roni Saputra, M.Si Kegunaan Menguji perbedaan mean dari beberapa kelompok (lebih dari dua kelompok) dengan menggunakan analisis
Lebih terperinciPertemuan Ke-12. Analysis of Varians (anova)_m. Jainuri, M.Pd
Pertemuan Ke-1 1 Pendahuluan Statistik parametrik yang digunakan untuk mencari perbedaan atau persamaan dua rata-rata adalah Uji-t, dan analysis of varians (anova/ anova) digunakan untuk mencari perbedaan
Lebih terperincipernyataan mengenai sesuatu yang harus diuji kebenarannya Hipotesis statistik adalah suatu pernyataan yang menyatakan harga sebuah/beberapa parameter
TEST HIPOTESIS pernyataan mengenai sesuatu yang harus diuji kebenarannya Hipotesis statistik adalah suatu pernyataan yang menyatakan harga sebuah/beberapa parameter atau pernyataan yang menyatakan bentuk
Lebih terperinciStatistika Farmasi
Bab 5: Statistika FMIPA Universitas Islam Indonesia Tabel One-Way Analysis of Variance atau dikenal dengan nama, merupakan suatu metode analisis data dari suatu rancangan percobaan, di mana tujuannya adalah
Lebih terperinciPerbedaan Analisis Univariat dan Multivariat
Perbedaan Analisis Univariat dan Multivariat Jika kita menganalisis data yang mempunyai lebih dari satu variabel, belum tentu analisis data tersebut dikategorikan analisis multivariat, bisa saja analisis
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Anggaran Pendapatan dan Belanja Daerah (APBD) 32 Provinsi di Seluruh
BAB III METODE PENELITIAN A. Waktu dan Tempat Penelitian Penelitian ini dilaksanakan di Jakarta. Penelitian ini dimulai pada bulan September 2016. Penelitian ini mengambil data Laporan Realisasi Anggaran
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
35 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Desain Penelitian Suatu proses penelitian dapat di lakukan dengan macam-macam desain atau metode tergantung metode mana yang akan digunakan yang di anggap cocok. Sesuai
Lebih terperinciUji Hipotesis dengan ANOVA (Analysis of Variance)
Uji Hipotesis dengan ANOVA (Analysis of Variance) I. Pengertian Dalam sebuah penelitian, terkadang kita ingin membandingkan hasil perlakuan (treatment) pada sebuah populasi dengan populasi yang lain dengan
Lebih terperinciHipotesis adalah suatu pernyataan tentang parameter suatu populasi.
PERTEMUAN 9-10 PENGUJIAN HIPOTESIS Hipotesis adalah suatu pernyataan tentang parameter suatu populasi. Apa itu parameter? Parameter adalah ukuran-ukuran. Rata-rata penghasilan karyawan di kota binjai adalah
Lebih terperinciLAPORAN STATISTIK ELEMENTER UJI ANALISIS VARIAN SATU ARAH (ANOVA) Dosen pengampu Dr. Sri Harini, M.Si. Oleh Nurul Anggraeni Hidayati NIM.
LAPORAN STATISTIK ELEMENTER UJI ANALISIS VARIAN SATU ARAH (ANOVA) Dosen pengampu Dr. Sri Harini, M.Si Oleh Nurul Anggraeni Hidayati NIM. 14610002 JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI UNIVERSITAS
Lebih terperinciPROGRAM STUDI AGRIBISNIS FAKULTAS PERTANIAN UNIVERSITAS JAMBI
Prof. Dr. Ir. Zulkifli Alamsyah, M.Sc. PROGRAM STUDI AGRIBISNIS FAKULTAS PERTANIAN UNIVERSITAS JAMBI 1 HIPOTESIS Hipotesis adalah pernyataan yang masih lemah tingkat kebenarannya sehingga masih harus diuji
Lebih terperinciSTATISTIKA INDUSTRI 2 TIN 4004
STATISTIKA INDUSTRI TIN 4004 Pertemuan 5 Outline: Uji Chi-Squared Uji F Uji Goodness-of-Fit Uji Contingency Uji Homogenitas Referensi: Montgomery, D.C., Runger, G.C., Applied Statistic and Probability
Lebih terperinciSTATISTIKA INDUSTRI 2 TIN 4004
STATISTIKA INDUSTRI 2 TIN 4004 Pertemuan 2 Outline: Uji Hipotesis: Directional & Nondirectional test Langkah-langkah Uji Hipotesis Error dalam Uji hipotesis (Error Type I) Jenis Uji Hipotesis satu populasi
Lebih terperinciSTATISTIKA INDUSTRI 2 TIN 4004
STATISTIKA INDUSTRI 2 TIN 4004 Pertemuan 4 Outline: Uji Dua Sample Uji Z Uji t Uji t gabungan (pooled t-test) Uji t berpasangan (paired t-test) Uji proporsi Uji Chi-Square Referensi: Johnson, R. A., Statistics
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Bagaimana mengetahui perbedaan rata-rata dua sampel yang saling
BAB I PENDAHULUAN TNR 14 BOLD 1.1 Latar Belakang (4 paragraf min. 1 halaman) 1.2 Rumusan Masalah TNR 12 SPACE 2.0 BEFORE AFTER 0 KATA INGGRIS CETAK MIRING MARGIN 3,4,3,3 KERTAS A4 Rumusan masalah yang
Lebih terperinciAnalisis of Varians (Anova) dan Chi-Square. 1/26/2010 Pengujian Hipotesis 1
Analisis of Varians (Anova) dan Chi-Square /6/00 Pengujian Hipotesis Chi Square Digunakan untuk menguji apakah dua atau lebih proporsi sama. Pengujian beda proporsi hanya untuk populasi namun chi square
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. A. Pengaruh Rasio Profitabilitas, Rasio Solvabilitas Dan Rasio Likuiditas Terhadap
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. Pengaruh Rasio Profitabilitas, Rasio Solvabilitas Dan Rasio Likuiditas Terhadap Harga Saham Pada Perusahaan Perdagangan, Jasa Dan Investasi Di Daftar Efek Syariah
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 terperinciStatistik Non Parametrik
Statistik Non Parametrik Tjipto Juwono, Ph.D. March 2017 TJ (SU) Non Parametrik March 2017 1 / 26 Tipe-tipe Variabel dan Level Pengukuran Tipe-tipe Variabel kualitatif Bersifat non-numerik (tidak dapat
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 terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Penelitian dengan pendekatan saintifik berbasis Problem Based
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN A. Hasil Penelitian 1. Deskripsi Pelaksanaan Penelitian Penelitian dengan pendekatan saintifik berbasis Problem Based Learning dilaksanakan pada tanggal 3 Januari 2016 sampai
Lebih terperinciPENGUJIAN HIPOTESIS BEDA TIGA RATA-RATA ATAU LEBIH. Statistik Industri II Teknik Industri Universitas Brawijaya
PENGUJIAN HIPOTESIS BEDA TIGA RATA-RATA ATAU LEBIH Statistik Industri II Teknik Industri Universitas Brawijaya Pengujian Hipotesis 3 rata-rata atau lebih Dengan teknik ANOVA (Analisis Varians) Pengujian
Lebih terperinciSESI 13 STATISTIK BISNIS
Modul ke: SESI 13 STATISTIK BISNIS Sesi 13 ini bertujuan agar Mahasiswa dapat mengetahui teori Analisis Regresi dan Korelasi Linier yang berguna sebagai alat analisis data Ekonomi dan Bisnis. Fakultas
Lebih terperinciUJI HIPOTESA PERBEDAAN. t-test
UJI HIPOTESA PERBEDAAN t-test T-test Digunakan untuk menguji hipotesa komparatif (uji perbedaan) Digunakan untuk sample kecil & varian populasi tidak diketahui Merupakan salah satu tehnik statistik parametrik
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 terperinciSTMIK KAPUTAMA - BINJAI
STMIK KAPUTAMA - BINJAI Pengujian hipotesis merupakan suatu prosedur yang didasarkan pada bukti sampel dan teori probabilitas yang digunakan untuk menentukan apakah suatu hipotesis adalah pernyataan yang
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. A.Variabel Penelitian dan Definisi Operasional Variabel
III. METODE PENELITIAN A.Variabel Penelitian dan Definisi Operasional Variabel 1. Variabel Penelitian Variabel penelitian pada dasarnya adalah segala sesuatu yang berbentuk apa saja yang ditetapkan oleh
Lebih terperinciBAB IV ANALISI HASIL DAN PEMBAHASAN
BAB IV ANALISI HASIL DAN PEMBAHASAN A. Analisis Statistik Deskriptif Penelitian ini terdiri dari Lima (5) variabel yaitu Data Price Earning Ratio(X1), Price Book Value ( 8X2),Kurs (X3), Ukuran Perusahaan
Lebih terperinciBAB 4. Hasil dan Pembahasan. dengan perawatan berkala, penyediaan kendaraan pengganti, layanan darurat dan
BAB 4 Hasil dan Pembahasan 4.1. PT. X 4.1.1. Profil PT. X PT. X melayani jasa penyewaan kendaraan meliputi penyewaan kendaraan dengan perawatan berkala, penyediaan kendaraan pengganti, layanan darurat
Lebih terperinciMODUL 1 SAMPLE t-test
MODUL SAMPLE t-test TUJUAN. Mahasiswa mampu memahami Uji Hipotesis Sample t-test. Mampu menyeleseikan persoalan Uji Hipotesis Sample t-test dengan software SPSS DESKRIPSI Salah satu cabang ilmu statistik
Lebih terperinciAyundyah Kesumawati. May 31, 2015
Kesumawati Prodi Statistika FMIPA-UII May 31, 2015 Dalam praktek, pengujian hipotesis dapat mencakup lebih dari dua proporsi. Misalnya, persentase sejenis barang yang rusak 3 pabrik adalah sama (tidak
Lebih terperinciUJI ANOVA. Imam Gunawan DISTRIBUSI F
UJI ANOVA Imam Gunawan DISTRIBUSI F Ditribusi F memiliki ciri-ciri, yaitu: 1. Nilai F adalah nonnegatif.. Distribusi F merupakan distribusi kontinu. Nilainya mulai dari 0 dan tidak memiliki batas atas.
Lebih terperinciSTATISTIK INDUSTRI 1. Distribusi Sampling. Distribusi Sampling
STATISTIK INDUSTRI 1 Agustina Eunike, ST., MT., MBA DISTRIBUSI SAMPLING PENGANTAR Mengetahui populasi dan membuat pernyataan peluang mengenai elemen yang diambil dari populasi tersebut Tidak mengetahui
Lebih terperinciSTATISTIKA INDUSTRI 2 TIN 4004
STATISTIKA INDUSTRI 2 TIN 4004 Pertemuan 3 Outline: Uji Hipotesis: Uji t Uji Proportional Referensi: Johnson, R. A., Statistics Principle and Methods, 4 th Ed. John Wiley & Sons, Inc., 2001. Walpole, R.E.,
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN A. Jenis Penelitian Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah metode eksperimen, yaitu prosedur untuk menyelidiki hubungan sebab akibat dengan menempatkan obyek secara
Lebih terperinciUji Hipotesis Mengenai Rataan (Hypothesis Test on the Mean) Oleh Azimmatul Ihwah
Uji Hipotesis Mengenai Rataan (Hypothesis Test on the Mean) Oleh Azimmatul Ihwah Uji Hipotesis Mengenai Rataan dari Satu Sampel yang Berasal dari Populasi Berdistribusi Normal, Variansi Diketahui Hipotesis
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 terperinciHo merupakan hipotesa awal sedangkan merupakan hipotesis alternatif atau hipotesis kerja 2. Rumus One sample t-test
UJI T-TEST (PENGANTAR STATISTIK LANJUT) A. Uji T-Test satu sampel (One sampel t- test). 1. Dasar teori. Pengujian rata-rata satu sampel dimaksudkan untuk menguji nilai tengah atau rata-rata populasi µ
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. semu, karena itu diadakan Pre-test atau tes awal sebelum kegiatan eksperimen. Tabel 1
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4. Deskripsi Hasil Penelitian 4.. Deskripsi Hasil Penelitian Variabel 0 (skor tes awal) Kegiatan penelitan ini dilakukan dengan menggunakan metode eksperiman semu,
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Populasi dari penelitian ini adalah seluruh siswa kelas VIII SMP N 19 Bandar
III. METODE PENELITIAN A. Populasi Penelitian Populasi dari penelitian ini adalah seluruh siswa kelas VIII SMP N 19 Bandar Lampung pada semester genap Tahun Pelajaran 2012/2013. Siswa terbagi dalam delapan
Lebih terperinciMK. Statistik sosial
MK. Statistik sosial Digunakan untuk membandingkan rata- rata LEBIH dari dua sampel variabel Independen (Contoh : rata- rata lama TV di tonton oleh anak- anak dari beberapa negara : Australia, Inggris,
Lebih terperinciBAB IV ANALISA DAN PEMBAHASAN. terlebih dahulu untuk mendapatkan hasil yang akurat. Berdasarkan statistik deskriptif diperoleh hasil sebagai berikut :
45 BAB IV ANALISA DAN PEMBAHASAN 4.1 Analisis Statistik Dekriptif Dalam analisa data menggunakan teknik regresi sederhana, data sampel yang digunakan harus melalui uji asumsi klasik (normalitas data) terlebih
Lebih terperinciPokok Bahasan: Chi Square Test
Pokok Bahasan: Chi Square Test Start Pokok Bahasan A. Pengertian Distribusi Chi Kuadrat B. Uji Kecocokan (Goodness of Fit Test) (Kontigensi Table Test) 1 Instruksional Umum Memberi penjelasan tentang distribusi
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. penalaran matematis siswa dan data hasil skala sikap. Selanjutnya, peneliti
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. Hasil Penelitian Data yang diperoleh dalam penelitian ini adalah data nilai tes kemampuan penalaran matematis siswa dan data hasil skala sikap. Selanjutnya, peneliti
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 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 terperinciBAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA
BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA 4.1 Data Umum Perusahaan 4.1.1. Sejarah Perusahaan PT. Astra Honda Motor merupakan pelopor industri sepeda motor di Indonesia. Didirikan pada tanggal 11 Juni 1971
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 terperinciBAB III LANDASAN TEORI
11 BAB III LANDASAN TEORI 3.1 Tinjauan Statistik 3.1.1 Analisis Deskriptif Analisis statistik deskriptif adalah suatu metode analisis yang merupakan teknik mengumpulkan, mengolah, menyederhanakan, menyajikan
Lebih terperinciAyundyah Kesumawati. April 27, 2015
Kesumawati Prodi Statistika FMIPA-UII April 27, 2015 Estimasi interval Jika diperhatikan, terdapat kesamaan rumus-rumus yang dipakai pada saat pengujian hipotesis dan pendugaan selang kepercayaan. Untuk
Lebih terperinciHAND OUT PEMBELAJARAN
HAND OUT PEMBELAJARAN MATA KULIAH STATISTIK TERAPAN UJI BEDA T-TEST dan ANOVA-UJI F Oleh : Arief Sudrajat NIP: 1970501 10011 1 00 NIDN : 000105705 Prodi Sosiologi Universitas Negeri Surabaya Surabaya 01
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
47 BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. Deskripsi Unit Analisis Data 1. Data Hasil Penelitian Pada bagian ini akan dibahas mengenai proses pengolahan data untuk menguji hipotesis yang telah dibuat
Lebih terperinciAnalysis of Variance SUNU WIBIRAMA
Analysis of Variance SUNU WIBIRAMA Basic Probability and Statistics Department of Electrical Engineering and Information Technology Faculty of Engineering, Universitas Gadjah Mada Latar belakang perlunya
Lebih terperinciPertemuan 8 STATISTIKA INDUSTRI 2 08/11/2013. Introduction to Linier Regression. Introduction to Linier Regression. Introduction to Linier Regression
Pertemuan 8 STATISTIKA INDUSTRI 2 TIN 4004 Outline: Regresi Linier Sederhana dan Korelasi (Simple Linier Regression and Correlation) Referensi: Montgomery, D.C., Runger, G.C., Applied Statistic and Probability
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN A. Waktu dan Tempat Penelitian Penelitian ini, dilaksanakan di Jakarta. Penelitin ini mulai dilakukan pada bulan Juli 2016. Objek penelitian adalah manajer investasi yang berdomisili
Lebih terperinciBagian 2. Probabilitas. Struktur Probabilitas. Probabilitas Subyektif. Metode Frekuensi Relatif Kejadian untuk Menentukan Probabilitas
Probabilitas Bagian Probabilitas A) = peluang (probabilitas) bahwa kejadian A terjadi 0 < A) < 1 A) = 0 artinya A pasti terjadi A) = 1 artinya A tidak mungkin terjadi Penentuan nilai probabilitas: Metode
Lebih terperinciAnalisis Data dan Penggunaan Aplikasi Komputer (SPSS)
Analisis Data dan Penggunaan Aplikasi Komputer (SPSS) Dr. Herman, M.A. P PENDAHULUAN ada modul ini Anda dapat mempelajari pokok bahasan analisis data dan penggunaan aplikasi komputer untuk analisis data.
Lebih terperinciAnalisis Korelasi & Regresi
Analisis Korelasi & Regresi Oleh: Ki Hariyadi,, S.Si., M.PH Nuryadi, S.Pd.Si UIN JOGJAKARTA 1 Pokok Bahasan Analisis Korelasi Uji Kemaknaan terhadap ρ (rho) Analisis Regresi Linier Analisis Kemaknaan terhadap
Lebih terperinciUji Mengenai Variansi dan Proporsi. Oleh Azimmatul Ihwah
Uji Mengenai Variansi dan Proporsi Oleh Azimmatul Ihwah Uji Hipotesis Mengenai Variansi Beda uji hipotesis mengenai variansi dengan uji hipotesis mengenai rataan adalah pada parameter penduga, yaitu menggunakan
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN A. Waktu dan Tempat Penelitian 1. Waktu Penelitian Penelitian dimulai tanggal 1 April 2016 sampai dengan tanggal 31 Juli 2016. 2. Tempat Penelitian Penelitian dilaksanakan di
Lebih terperinciBAB V INFERENSI STATISTIK SATU POPULASI NORMAL
BAB V INFERENSI STATISTIK SATU POPULASI NORMAL Bab ini membahas inferensi statistik untuk mean dan variansi satu populasi normal berdasarkan sampel random berukuran kecil dan besar. Untuk membahas hal
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. gambaran penjelasan mengenai hasil penelitian serta penelitian ini. dari responden dengan menggunakan kuesioner.
BAB III METODE PENELITIAN A. Jenis Penelitian Jenis penelitian ini adalah penelitian kuantitatif, yakni pendekatan penelitian dengan menyajikan data-data yang bersifat deskriptif berupa gambaran penjelasan
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
24 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Jenis Penelitian Jenis penelitian ini adalah penelitian komparatif. Penelitian komparatif adalah suatu penelitian yang bersifat membandingkan kinerja keuangan perusahaan
Lebih terperinciInterval Estimation. Tjipto Juwono, Ph.D. May 20, TJ (SU) Interval Estimation May / 24
Interval Estimation Tjipto Juwono, Ph.D. May 20, 2015 TJ (SU) Interval Estimation May 2015 1 / 24 Outline 1 Pendahuluan 2 Pengertian Confidence Interval 3 Menghitung t 4 Menyusun Confidence Interval 5
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN
BAB IV HASIL PENELITIAN A. Penyajian Data Tujuan dari dilaksanakanya penelitian ini adalah untuk mengetahui bagaimana pengaruh dan seberapa besar pengaruh penerapan model pembelajaran tutor sebaya berbantuan
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 terperinciPENGUJIAN HIPOTESIS (2)
PENGUJIAN HIPOTESIS (2) 2 Debrina Puspita Andriani Teknik Industri Universitas Brawijaya e-mail : debrina@ub.ac.id Blog : http://debrina.lecture.ub.ac.id/ 2 Outline Uji Hipotesis untuk Rata-rata Sampel
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
A. Rancangan Penelitian BAB III METODOLOGI PENELITIAN Rancangan penelitian ini penulis menggunakan desain praeksperimental dengan pola Randomized Control Group Only Design. Dalam rancangan ini sekelompok
Lebih terperinciBAB IV ANALISIS DATA. didapatkan. Analisis data dalam penelitian ini dilakukan melalui dua tahap
BAB IV ANALISIS DATA Analisis data dapat dilakukan setelah data dari seluruh responden penelitian didapatkan. Analisis data dalam penelitian ini dilakukan melalui dua tahap analisis, hal ini dikarenakan
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN A. Gambaran Umum Sampel Penelitian yang digunakan dalam penelitian ini ialah Perusahaan yang Terdaftar di Jakarta Islamic Index tahun 2011-2013. Teknik yang digunakan dalam
Lebih terperinciSTATISTIK PERTEMUAN XI
STATISTIK PERTEMUAN XI Topik Bahasan: Analisis Ragam (ANOVA) Universitas Gunadarma 1. Pendahuluan Metode hipotesis dengan menggunakan distribusi z dan distribusi t efektif untuk uji hipotesis tentang perbedaan
Lebih terperinciTeorema Newman Pearson
pengujian terbaik Andi Kresna Jaya andikresna@yahoo.com Jurusan Matematika October 6, 2014 Outline 1 Review 2 Uji dua sisi untuk mean 3 Teorema Neyman-Pearson Back Outline 1 Review 2 Uji dua sisi untuk
Lebih terperinciBAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN. Populasi dalam penelitian ini adalah PT. Bank Syariah Mandiri dan Bank
BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN A. Deskripsi Sampel Penelitian Populasi dalam penelitian ini adalah PT. Bank Syariah Mandiri dan Bank Indonesia. Sampel adalah wakil dari populasi yang diteliti. Dalam
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 terperinciBAB 3 METODOLOGI PENELITIAN
BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN 3.1. METODE PENELITIAN Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode survey dengan menyebarkan kuesioner secara acak kepada responden. Penelitian ini dilaksanakan
Lebih terperinciSTATISTIKA. Statistika pengkuantifikasian (pengkuantitatifan) hasil-hasil pengamatan terhadap kejadian, keberadaan, sifat/karakterisitik, tempat, dll.
STATISTIKA Statistika pengkuantifikasian (pengkuantitatifan) hasil-hasil pengamatan terhadap kejadian, keberadaan, sifat/karakterisitik, tempat, dll. Statistika deskriptif: pencatatan dan peringkasan hasil
Lebih terperinciDistribution. Contoh Kasus. Widya Rahmawati
Distribution Widya Rahmawati Contoh Kasus Mahasiswa A sudah mendapatkan data hasil penelitian Mahasiswa A sedang mempertimbangkan angka statistik mana yang sebaiknya ditampilkan (mean atau median) analisis
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 terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORITIS. Tes Statistik Non Parametrik adalah test yang modelnya tidak menetapkan syaratsyaratnya
BAB 2 TINJAUAN TEORITIS 21 Statistik Non Parametrik Tes Statistik Non Parametrik adalah test yang modelnya tidak menetapkan syaratsyaratnya mengenai parameter-parameter populasi yang merupakan induk sampel
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 terperinciBAB III METODE PENELITIAN. semu (Quasi Experimental Research). Desain ini mempunyai kelompok kontrol
BAB III METODE PENELITIAN A. Jenis Penelitian Jenis penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah eksperimen semu (Quasi Experimental Research). Desain ini mempunyai kelompok kontrol tetapi tidak
Lebih terperinciBAGAIMANA CARA MENGATASI KASUS TERSEBUT? JAWAB: MELAKUKAN UJI HIPOTESIS
UJI HIPOTESIS Kasus Misalkan suatu perusahaan shampo KILAU mengiklankan bahwa 7 dari 10 orang menggunakan produknya. Anisa, seorang mahasiswa, merasa bahwa pernyataan tersebut berlebihan. Oleh karena itu,
Lebih terperinciPengujian One-Way ANOVA dengan manual dan dilengkapi analisis dengan SPSS 19 SOWANTO-KEMPO ANALYSIS OF VARIANS (ANOVA)
ANALYSIS OF VARIANS (ANOVA) A. Memahami ANOVA Analysis of variance (ANOVA) atau Analisis Variansi (ANAVA) adalah tehnik statistik yang dikembangkan dan diperkenalkan pertama kali oleh Sir. R. A. Fisher.
Lebih terperinci