Uji Hipotesa. Arna Fariza. Materi

dokumen-dokumen yang mirip
ESTIMASI. Arna Fariza PENDAHULUAN

DATA COLLECTION PLAN SAMPLING

STATISTIKA INDUSTRI 2 TIN 4004

Apa itu suatu Hypothesis?

UJI HIPOTESIS SATU-SAMPEL

STATISTIKA INDUSTRI 2 TIN 4004

Chapter 7 Student Lecture Notes 7-1

STATISTIK Hypothesis Testing 2 Contoh kasus

Pertemuan Ke Pengujian hipotesis mengenai rata-rata Nilai Statistik Uji. Wilayah Kritik

Ayundyah Kesumawati. April 27, 2015

Pengujian Varian Satu Jalur. (One Way ANOVA)

Bagian 2. Probabilitas. Struktur Probabilitas. Probabilitas Subyektif. Metode Frekuensi Relatif Kejadian untuk Menentukan Probabilitas

Bahan Kuliah Statistik 2 PENGUJIAN HIPOTESIS. Toto Sugiharto

UJI STATISTIK NON PARAMETRIK. Widha Kusumaningdyah, ST., MT

PENDUGAAN PARAMETER STATISTIK INDUSTRI 1

PENDUGAAN PARAMETER STATISTIK INDUSTRI 1

PENGERTIAN PENGUJIAN HIPOTESIS

PENGUJIAN HIPOTESA #1

UJI HIPOTESIS SATU SAMPEL. Chapter 10

pernyataan mengenai sesuatu yang harus diuji kebenarannya Hipotesis statistik adalah suatu pernyataan yang menyatakan harga sebuah/beberapa parameter

DISTRIBUSI VARIABEL RANDOM

BI5106 ANALISIS BIOSTATISTIK Bab 5 Uji Hipotesis

Sampling, Estimasi dan Uji Hipotesis

07Ilmu. Pengujian Hipotesis Menentukan dan menguji Hipotesis penelitian dan mengambil kesimpulan dari hasil uji tersebut. Dra. Yuni Astuti, MS.

PENGUJIAN HIPOTESIS 1

Statistik Non Parametrik

Statistik & Hipotesis

Statistika Ekonomi UT ESPA 4123

Pengujian Hipotesis - Sipil Geoteknik 2013 PENGUJIAN HIPOTESIS. Dr. Vita Ratnasari, M.Si 02/10/2013

BAB IV DESKRIPSI DAN ANALISIS DATA. evaluasi akhir pada materi Sistem Persamaan Linear Dua Variabel (SPLDV).

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

UJI HIPOTESA PERBEDAAN. t-test

PENS. Probability and Random Process. Topik 8. Estimasi Parameter. Prima Kristalina Juni 2015

STMIK KAPUTAMA - BINJAI

Tests of Normality Kolmogorov-Smirnov a

BAGAIMANA CARA MENGATASI KASUS TERSEBUT? JAWAB: MELAKUKAN UJI HIPOTESIS

BAB 7: UJI HIPOTESIS (1)

STATISTIKA INDUSTRI 2 TIN 4004

STK511 Analisis Statistika. Pertemuan 6 Statistika Inferensia (2)

PENGUJIAN HIPOTESIS. Langkah-langkah pengujian hipótesis statistik adalah sebagai berikut :

Pengertian Pengujian Hipotesis

UJI STATISTIK NON PARAMETRIK

(ESTIMASI/ PENAKSIRAN)

MA5283 STATISTIKA Bab 3 Inferensi Untuk Mean

MK. Statistik sosial

Ayundyah Kesumawati. April 20, 2015

BAB III METODOLOGI. Lama waktu penelitian yang dilakukan yaitu selama kwartal term ajaran baru

PERTEMUAN KE 2 HIPOTESIS

BIOSTATISTIK HIPOTESIS UNTUK PROPORSI MARIA ALMEIDA ( ) NURTASMIA ( ) SOBRI ( )

Statistik dan Probabilitas

Mengapa Kita Perlu Melakukan Sampling?

Estimasi dan Confidence Interval

BAB IV INFERENSI STATISTIK SATU POPULASI SEMBARANG

BAB V INFERENSI STATISTIK SATU POPULASI NORMAL

Unit 5. Analisis Komparatif Dengan Uji Perbedaan Dua Mean. Yacinta Asih Nugraheni, S. Pd. Pendahuluan

SESI 11 STATISTIK BISNIS

Hipotesis adalah suatu pernyataan tentang parameter suatu populasi.

BabXVII MetodeNonparametrik

Uji Beda 2 Kelompok Statistik Psikologi. Unita Werdi Rahajeng

Pendugaan Parameter Populasi Secara Statistik

Biostatistika (KUI 611) TOPIK 3: VARIABEL RANDOM & DISTRIBUSI PROBABILITAS

BAB 6 PENAKSIRAN PARAMETER

kelompok data. Atau Bila seorang peneliti ingin mengetahui apakah parameter dua

BUKU REFERENSI MATERI KULIAH DISTRIBUSI SAMPLING STATISTIK

Pokok Bahasan: Chi Square Test

BI5106 ANALISIS BIOSTATISTIK Bab 9 Statistika Non Parame

Parametrik. Memerlukan asumsi sebaran (Normal) Non parametrik. Tidak memerlukan asumsi sebaran (Normal)

Bab X. Apa uji ANOVA itu? Contoh penjual mobil. Analisis of Variance ANOVA

PENARIKAN SAMPEL & PENDUGAAN PARAMETER

UJI T SATU SAMPEL. 2. Bentuk uji hipotesis satu sisi (one sided atau one tailed test) untuk sisi atas (upper tailed) dengan hipotesis:

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

MODUL 4 Latihan KB Peluang minimal muncul gambar dalam dua kali lemparan! 2. Peluang (putih) dalam kasus sepuluh bola di dalam suatu wadah

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. mendeskripsikan pengaruh pelatihan skipping terhadap lompat jauh gaya jongkok

Pengantar Statistik Inferensial

DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRIT TEORITIS 2. Distribusi Hipergeometrik

STATISTIKA INDUSTRI 2 TIN 4004

Uji chi-kuadrat merupakan pengujian hipotesis tentang perbandingan antara frekuensi sampel yang benar-benar terjadi (selanjutnya disebut dengan

Estimasi dan Confidence Interval

Bab III. Metodologi Penelitian

Ummu Kalsum UNIVERSITAS GUNADARMA

STATISTIK PERTEMUAN XI

Uji Hipotesis. Atina Ahdika, S.Si, M.Si. Universitas Islam Indonesia 2015

BAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan penelitian quasi eksperimen, dengan

Rabu, 8 Desember 2010

Ho merupakan hipotesa awal sedangkan merupakan hipotesis alternatif atau hipotesis kerja 2. Rumus One sample t-test

Hipotesis Statistik. 3. Terima H 1 (tolak H 0 ) dan populasi sebenarnya. memang H 0 benar = P(terima H 0 / pop H 0 )= 1-α

STATISTIKA NON PARAMETRIK

Pendugaan Parameter. Ayundyah Kesumawati. April 13, Prodi Statistika FMIPA-UII. Ayundyah (UII) Pendugaan Parameter April 13, / 30

15Ilmu. Uji t-student dan Uji Z (Distribusi Normal)

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. merupakan penelitian yang dilakukan untuk memperoleh fakta-fakta dari

BAB III METODE PENELITIAN

Analisa Regresi Dua Variabel: Konsep Dasar ReviewApril Statistik: 2016 Uji 1 Hipotesa / 52

Analisis of Varians (Anova) dan Chi-Square. 1/26/2010 Pengujian Hipotesis 1

PENGUJIAN HIPOTESIS DESKRIPTIF (Satu sampel) Wahyu Hidayat, M.Pd

ANOVA SATU ARAH Nucke Widowati Kusumo Projo, S.Si, M.Sc

BAB III METODE PENELITIAN. Rancangan penelitian yang di gunakan adalah dengan mengunakan metode

MODUL II DISTRIBUSI PELUANG DISKRIT DAN KONTINU

MODUL 1 SAMPLE t-test

Keterangan : = Sampel = Populasi e = Nilai Kritis / batas ketelitian 5 %

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

Transkripsi:

Uji Hipotesa Arna Fariza 1 Materi Metodologi uji hipotesa test untuk mean ( diketahui) Hubungan dengan estimasi confidence interval Tes One-tail T test untuk mean ( tidak diketahui) test untuk proporsi 1

Apakah Hipotesa itu? Hipotesa adalah klaim (asumsi) tentang t parameter populasi Contoh parameter adalah mean atau proporsi populasi Parameter harus diindentifikasi sebelum analisa Saya klaim mean IPK kelas 2TI adalah =3.5 Hipotesa Null, H Menetapkan asumsi (numerik) yang dites Misalnya : rata-rata jumlah TV pada setiap rumah paling sedikit 3 ( H : 3 ) Selalu menyatakan parameter populasi ( H : 3 ), bukan parameter statistik sampel ( H ) : X 3 2

Hipotesa Null, H Dimulai dengan asumsi bahwa hiputesa null adalah benar Sama dengan praduga tidak bersalah sampai terbukti salah Menyatakan status quo Selalu menggunakan tanda = Mungkin atau tidak mungkin ditolak Hipotesa Alternatif, H 1 Merupakan kebalikan dari hipotesa null Misalnya : rata-rata jumlah TV di setiap rumah lebih kurang dari 3 ( H : 3 1 ) Menolak status quo Tidak pernah menggunakan tanda = sign Mungkin atau tidak mungkin diterima Umumnya hipotesa dipercaya (atau perlu dibuktikan) menjadi benar oleh peneliti 3

Proses Uji Hipotesa Asumsi mean populasi umur adalah 5 ( H ) : 5 Apakah X =2 sama =5? Tidak sama! TOLAK Hipotesa Null Identifikasi populasi X 2 Ambil sampel Alasan Menolak H Tidak sama jika akan mengambil mean sampel dari nilai ini... Distribusi Sampling dari... Jika faktanya adalah mean populasi. X... Sehingga menolak hipotesa null dimana = 5. 2 = 5 Jika H benar X 4

Level Signifikan, Menyatakan nilai tak sama dari statistik sampel jika hipotesa null benar Dipanggil area penolakan dari distribusi si sampling Dinyatakan dengan (level signifikan) Biasanya bernilai.1,.5,.1 Dipilih oleh peneliti di awal Menyatakan nilai kritis dari tes Level Signifikan dan Area Penolakan H : 3 H 1 : < 3 H : 3 H 1 : > 3 H : 3 H 1 : 3 Area Penolakan Nilai kritis /2 5

Nilai Kritis Pendekatan Testing Ubahlah statistik sampel (misalnya: ) untuk tes statistik (misalnya: statistik, t atau F) Tentukan nilai kritis untuk menentukan dari tabel atau komputer Jika statistik tes berada pada daerah kritis, tolak H Jika tidak, jangan tolak H X Langkah-langkah umum dalam Uji Hipotesa Misalnya: tes asumsi bahwa benar nilai mean dari jumlah TV setiap rumah paling sedikit 3 ( diketahui) 1. Tentukan H 2. Tentukan H 1 3. Pilih 4. Pilih n 5. Pilih test H H 1 : 3 : 3 =.5 n 1 test 6

Langkah-langkah umum dalam Uji Hipotesa 6. Tentukan nilai kritis 7. Kumpulkan data 8. Hitung statistik tes dan p-value 9. Buat keputusan statistik 1. Kesimpulan Tolak H -1.645 1 rumah survey Hitung statistik tes=-2, p-value =.228 Tolak hipotesa null Mean jumlah TV yang benar lebih kecil dari 3 Test one-tail untuk Mean ( diketahui) Asumsi Populasi berdistribusi normal Jika tidak normal, membutuhkan sampel besar Hipotesa null hanya bertanda dan saja Statistik test X X X / n X 7

Area Penolakan H : H : H 1 : < H 1 : > Tolak H Tolak H harus signifikan dibawah untuk menolak H Nilai kecil tidak kontradiktif dengan H Jangan menolak H! Contoh: Tes One Tail Q. Apakah rata-rata kotak sereal berisi lebih dari 368 gram? 5 sampel random menunjukkan X = 372.5. Perusahaan menentukan 15 gram. Tes dengan level.5. 5 368 gm. H : 368 H 1 : > 368 8

Tentukan Nilai Kritis: One Tail Berapa untuk =.5? 5? Tabel Distribusi Normal Kumulatif Standar 1.95 =.5.4.5.6 1.6.9495.955.9515 1.7.9591.9599.968 1.645 Nilai kritis = 1.645 1.8.9671.9678.9686 1.9.9738.9744.975 Contoh solusi: Tes One Tail H : 368 H 1 : > 368 =.5 n = 5 Nilai Kritis: 1.645 Tolak.5 1.645 2.12 Test Statistic: X 372.5 368 2.12 n 15 5 Keputusan: Tolak H pada =.5 Kesimpulan: Terbukti bahwa mean lebih dari 368 gram benar 9

Contoh : Tes Two-Tail Q. Apakah rata-rata kotak sereal berisi tepat 368 gram? 5 sampel random X menunjukkan X = 372.5. Perusahaan menentukan 15 gram. Tes dengan level.5. 5 368 gm. H : 368 H 1 : 368 Contoh Solusi: Tes Two-Tail H : 368 H 1 : 368 = 5.5 n = 5 Nilai kritis: ±1.96 Statistik Tes: X 372.5 368 n 15 5 2.12.25-1.96 1.96 Tolak.25 2.12 Keputusan: Tolak H pada =.5 Kesimpulan: Terbukti bahwa mean 368 adalah tidak benar 1

Hubungan ke Confidence Interval Untuk =372.5, =15 dan n=25 confidence interval 95% adalah 372.5 (1.96)15 / 5 372.5 (1.96)15/ 5 Atau 368.34 376.66 Jika interval tidak berisi mean hasil hipotesa (368) kita menolak hipotesa null. t Test: Tidak Diketahui Asumsi Populasi berdistribusi normal Jika tidak normal, membutuhkan sampel besar Statistik T test dengan derajat kebebasan (df) n-1 X t S / n 11

Contoh: One-Tail t Test Q. Apakah rata-rata kotak sereal berisi lebih dari 368 gram??25 sampel random menunjukkan X = 372.5 X dan s=15. Perusahaan menentukan level.1. 368 gm. tidak diketahui H : 368 H 1 : 368 Contoh Solusi: One-Tail H : 368 H 1 : 368 =.1 n = 25, df = 24 Nilai kritis: 2.492 t Statistik Tes: X 372.5 368 S n 15 25 1.5 Tolak.1 2.492 1.5 t 25 Keputusan: Tidak menolak H pada =.1 Kesimpulan: Terbukti bahwa mean lebih dari 368 adalah tidak benar 12

Proporsi Melibatkan nilai katagorikal Dua kemungkinan kedatangan Sukses (memenuhi karakteristik tertentu) dan Gagal (tidak memenuhi karakteristik tertentu) Fraksi atau proporsi dari populasi dalam katagori sukses dilambangkan dengan p Proporsi Proporsi sampel dalam katagori sukses dinyatakan dengan p S X Jumlahsukses p s n ukuransampel Jika baik np dan n(1-p) lebih dari 5, p S dapat diaproksimasi dengan distribusi normal dengan mean dan standar deviasi: p (1 p ) p p s p s n 13

Contoh: Test untuk Proporsi Q. Sebuah perusahaan marketing mengklaim bahwa menerima 4% respon dari surat-menyurat. Untuk tes klaim tersebut, 5 sampel random disurvey dengan 25 respon. Tes pada level signifikan =.5 Cek : np 5(.4) 2 5 n( 1 p) 5(1.4) 48 5 Test untuk Proporsi: Solusi H : p.4 H 1 : p.4 =.5 n = 5 Nilai Kritis: 1.96 Tlk Tolak.25-1.96 Tlk Tolak 1.96 1.14 Statistik Tes: ps p.5.4 1.14 p1 p.41.4 n 5.25 Keputusan: Tidak menolak H pada =.5 Kesimpulan: Tidak cukup bukti untuk menolak klaim perusahaan untuk ratarata 4% respon. 14

Latihan 1 Sebuah laporan menyebutkan bahwa rata-rata penjualan harian di restoran A tidak melebihi 1 juta rupiah. Untuk menguji apakah hal ini benar, maka dikumpulkannya data penjualan di restoran A selama 3 hari (dalam juta rupiah). Gunakan level signifikan =.5. Kesimpulan apa yang dapat ditarik? Data : 9.7 8.5 9.8 11. 11.5 13. 8.7 7.9 8.4 7.6 1.6 1.9 11. 9.1 1. 1.5 1.2 55 5.5 7 7. 72 7.2 8 8. 8 8. 95 9.5 95 9.5 78 7.8 15 1.5 11 11. 12. 9.8 7. Latihan 2 Majalah A menyebutkan bahwa rata-rata usia direktur utama bank di sebuah kota 41 tahun. Untuk menguji apakah hal ini benar, maka dikumpulkannya data acak dari 11 direktur utama bank di kota tersebut. Asumsikan bahwa usia direktur utama bank di kota tersebut terdistribusi normal. Gunakan level signifikan.5. Kesimpulan apa yang dapat ditarik? Data : 4 43 44 5 39 38 51 37 55 57 41 15