3.1. Tabel Sebaran Peluang Binomial (Binomial Probabilities)

dokumen-dokumen yang mirip
BAB LAMPIRAN Distribusi Peluang dengan SPSS

I. PENDAHULUAN II. TINJAUAN PUSTAKA

I. PENDAHULUAN II. TINJAUAN PUSTAKA

VII. ANALISIS REGRESI-KORELASI

6.1 Distribusi Chi Kuadrat Gambar distribusi Chi kuadrat. α Jika x berdistribusi χ 2 (v) dengan v = derajat kebebasan = n 1 maka P (c 1.

BAB 14 UJI DESKRIPTIF, VALIDITAS DAN NORMALITAS DATA

ANALISIS REGRESI BERGANDA

VII. SPSS RANCANGAN ACAK KELOMPOK SUB-SAMPLING

Bhina Patria

Pertemuan ke Nilai Harapan (Mean atau Rata rata) dan Varians Distribusi Kontinu

I. PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang 1.2 Tujuan praktikum II. TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Definisi Distribusi Probabilitas

PENGENALAN APLIKASI STATISTICAL PRODUCT AND SERVICE SOLUTIONS (SPSS)

XIII. STATISTIKA NON PARAMETRIKA

1.1 Memulai SPSS SPSS Data Editor PENGENALAN SPSS. Margaretha Ohyver 1, Anita Rahayu 1, Rokhana Dwi Bekti 2

Program Studi Pendidikan Ekonomi FE UNY

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

Tahap pertama yang paling penting dalam mengoperasikan SPSS adalah

ANALISIS DATA ASOSIATIF

Modul Pembelajaran SPSS (Statistical Package for the Social Sciences)

Nilai harapan suatu variabel acak x ditulis E (x) didefinisikan E (x) = Σ x. f (x) Var (x) = σ x 2 = E [ x E (x) ] 2 = E (x 2 ) { E (x) } 2

PENGENALAN SPSS & PEMBUATAN FILE DATA

Validitas dan Reliabilitas

VI. SPSS RANCANGAN ACAK KELOMPOK (RAK)

I. PENGENALAN SOFTWARE (SPSS) UNTUK ANALISIS DATA 13 Desember 2005

STATISTIK DESKRIPTIF

ISSN : Uji Chi-Square pada Statistika dan SPSS Ari Wibowo 5)

XII. SPSS RANCANGAN ACAK LENGKAP POLA BERJENJANG

MAKALAH UJI PERLUASAN MEDIAN

MODUL PENGGUNAAN SPSS UNTUK ANALISIS

LAMPIRAN 1. Pengujian Data Berdistribusi Poisson dengan Menggunakan SPSS Langkah 1 : Buka Program SPSS 17.0

LAB MANAJEMEN DASAR MODUL STATISTIKA 1

MODUL UJI NON PARAMETRIK (CHI-SQUARE/X 2 )

UJI ANOVA. Uji kesamaan varian. Lihat output TEST of HOMOGENEITY of VARIANCE

Independent Sample T Test

Memulai SPSS dan Mengelola File

III OBJEK DAN METODE PENELITIAN. Objek dari penelitian ini yaitu para peternak kerbau di kelompok peternak

FORMAT LAPORAN MODUL V DISTRIBUSI SAMPLING

Entry data merupakan salah satu tahap yang penting dalam mengolah data. Ketepatan, ketelitian dalam memasukkan data adalah kunci pokok membuat data

PENGOLAHAN DATA DENGAN SPSS

POLITEKNIK KESEHATAN SURAKARTA TAHUN

PENGENALAN SPSS PERTEMUAN 1-3

Nomor Case Penunjuk Sel Heading Variable Kotak-kotak Variabel

BAB 4 ANALISIS DAN PEMBAHASAN

STATISTIKA DESKRIPTIF

Contoh Cara Membuat Query

DISTRIBUSI PROBABILITAS NORMAL

Database dengan Microsoft Access 2003 Membuat Query

Mengolah Data Bidang Industri

SPSS FOR WINDOWS BASIC. By : Syafrizal

MEMBANGUN DATA. 4. Membuka program SPSS Cara 1: Klik start > all program > IBM SPSS Statistic > IBM SPSS Statistic 21

Pengenalan SPSS 15.0

TATA TERTIB PRAKTIKUM TATA TERTIB PRAKTIKUM STATISTIKA INDUSTRI DAN PENELITIAN OPERASIONAL TAHUN AJARAN

Pendahuluan RRL Model Pengaruh Tetap Model Pengaruh Random

STATISTIK NONPARAMETRIK (1)

STATISTIK NONPARAMETRIK (2)

KOMPONEN PENILAIAN 1

Uji Mann - Whitney ( U- Test) ERNANTJE HENDRIK

BAB II. Transformasi Data. Pedoman Memilih Teknik Statistik. Transformasi Data Compute Data Recode Data Tabulasi Silang Output dan Interpretasi

PRAKTIKUM 1 PENGENALAN SPSS

UJI PERSYARATAN INSTRUMEN

BAB IV PENGARUH PERHATIAN ORANG TUA TERHADAP AKHLAK ANAK DI DESA MAJALANGU KECAMATAN WATUKUMPUL KABUPATEN PEMALANG

ANALISIS DATA KOMPARATIF (T-Test)

Rancangan Percobaan dengan SPSS 13.0 (Untuk kalangan sendiri)

DISTRIBUSI PROBABILITAS FERDIANA YUNITA

Statistik Deskriptif untuk Data Nominal dan Ordinal

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELETIAN

BAB III METODE PENELITIAN. variabel independen dan laba bersih sebagai variabel dependen. Kedua variabel

BAB 3 PENGOLAHAN DATA

UJI NONPARAMETRIK. Gambar 6.1 Menjalankan Prosedur Nonparametrik

UJI ASUMSI KLASIK DENGAN SPSS Disusun oleh: Andryan Setyadharma

UJI T SAMPEL BEBAS (INDEPENDENT SAMPLE T-TEST)

BAB IV DESKRIPSI DAN ANALISI DATA

Gambar 1. Jendela Ms. Access Pilihan: New : menu untuk membuat file basis data baru. Recent : menu untuk membuka file basis data yang sudah ada.

Bentuk Fungsional Regresi Linear (Aplikasi Model dengan Program SPSS)

Statistik Uji Kruskal-Wallis

BAB III MODEL REGRESI DENGAN DUA VARIABEL. Tujuan Pengajaran: Setelah mempelajari bab ini, anda diharapkan dapat:

BAB IV DESKRIPSI DAN ANALISIS DATA

Pengujian Varian Satu Jalur. (One Way ANOVA)

Latihan 1: Memasukkan Data ke dalam SPSS (1)


BAB III METODE PENELITIAN

ANALISIS DATA EKSPLORATIF MODUL 3 TABEL KONTIGENSI DALAM SPSS

Review Persiapan UTS SPSS Psikologi SPSS Math SPSS Agri *materi menyesuaikan silabus masing masing jurusan. By: niyafn

1. DATA ENTRY. Gambar 1.1 Kotak Dialog SPSS

Uji Hipotesis dengan SPSS

Uji Validitas Instrumen. by Ifada Novikasari

ANALISIS REGRESI DENGAN VARIABEL MODERATING

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

LAPORAN PRAKTIKUM 8 & 9 STATISTIKA TENTANG UJI HIPOTESIS (Z OR T) DAN UJI RERATA (STUDENT T)

12/8/2012 MODUL -10. Apa itu SPSS? Apa yang bisa dilakukan SPSS? Apa kesamaan SPSS dengan Microsoft Office Excel?

ANALISIS REGRESI DENGAN VARIABEL MODERATING

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

ANALISIS DATA EKSPLORATIF MODUL 2 ORGANISASI DAN MENGGUNAKAN DATA DALAM SPSS

UJI PERSYARATAN ANALISIS DATA

ANALISIS DATA PREDIKTIF (Analisis Regresi)

BAB 4. APLIKASI RANCANGAN ACAK LENGKAP DUA FAKTOR

UJI ASUMSI KLASIK DENGAN SPSS Disusun oleh: Andryan Setyadharma

BELAJAR SPSS. Langkah pertama yang harus dilakukan adalah dengan cara menginstal terlebih dahulu software SPSS

Pembuatan Distribusi Peluang (Teoritis) dengan Excel

Transkripsi:

III. SEBARAN PELUANG 3.1. Tabel Sebaran Peluang Binomial (Binomial Probabilities) Panggil atau keluarkan program SPSS Klik Variabel View, maka muncul Gambar 1.3.1 Gambar 1.3.1. Kotak Dialog Variable View Ketik n, x, Binim15, Binom20, Binom40 dan Binom50 padfa Kolom Name Ketik atau Klik 0, 0, 4, 4, 4 dan 4 pada Kolom Decimals, sesui dengan decimal yang diinginkan. Ketik n, x, Binom 0,15, Binom 0,20, Binom 0,40 dan Binom 0,50 pada Kolom Label Klik Data View pada pojok kiri bawah Gambar 1.3., maka muncul Gambar 2.3 Ketik data atau angka pada Kolom x dan n, seperti Gambar 2.3. Untuk mengisi Kolom Binom15, Binom20, Binom40 dan Binom50, Klik Tranform, lalu Klik Compute, maka muncul Gambar 2.3.1 Praktikum Biostatistka 19

Gambar 2.3.1. Data View Gambar 3.3. 1. Kotak Dialog Compute Variable Praktikum Biostatistka 20

Ketik Binom20 pada kotak Target Variable, lalu Klik All pada Function group, pilih Cdf Binom pada Function and Special Variables, lalu Klik tandan, maka muncul CDF. BINOM(?,?,?), lalu ketik CDF. BINOM(x,n, 0.20) pada kotak Numeric Expression, lalu Klik OK Ketik Binom40 pada kotak Target Variable dan CDF. BINOM(x,n, 0.40) pada kotak Numeric Expression, lalu Klik OK Ketik Binom50 pada kotak Target Variable dan CDF. BINOM(x,n, 0.50) pada kotak Numeric Expression, lalu Klik OK, maka kembali ke Gambar 2.3. yang datanya telah lengkap.. 3.2. Tabel Sebaran Peluang Poisson (Poisson Probabilities) Panggil atau keluarkan program SPSS Klik Variabel View, maka muncul Gambar 1.3.2 Gambar 1.3.2. Kotak Dialog Variable View Ketik x, Poisson1, Poisson2, Poisson3, Poisson4 dan Poisson5, pada Kolom Name Ketik atau Klik 0, 6, 6, 6, 6 dan 6 pada Kolom Decimals, sesui dengan decimal yang diinginkan. Ketik x, Poisson 1, Poisson 2, Poisson 3, Poisson 4 dan Poisson 5, pada Kolom Label Praktikum Biostatistka 21

Klik Data View pada pojok kiri bawah Gambar 4.3., maka muncul Gambar 1.3.2. Ketik data atau angka pada Kolom x seperti Gambar 5.3. Untuk mengisi Kolom Poisson02, Poisson06, Poisson10, Poisson14 dan Poisson16, Klik Tranform, lalu Klik Copute, maka muncul Gambar 6.3. Gambar 2.3.2. Data View Praktikum Biostatistka 22

Gambar 3.3.2. Kotak Dialog Compute Variable Ketik Poisson02 pada kotak Target Variable, lalu Klik All pada Function group, pilih Cdf Poissson pada Function and Special Variables, lalu Klik tandan, maka muncul CDF. POISSON(?,?), lalu ketik Numeric Expression, lalu Klik OK CDF. POISSON(x,0.1) pada kotak Ketik Poisson1 pada kotak Target Variable dan CDF. POISSON(x, 1) pada kotak Numeric Expression, lalu Klik OK Ketik Poisson3 pada kotak Target Variable dan CDF. POISSON(x, 3) pada kotak Numeric Expression, lalu Klik OK Ketik Poisson4 pada kotak Target Variable dan CDF. POISSON(x,4) pada kotak Numeric Expression, lalu Klik OK Ketik Poisson5 pada kotak Target Variable dan CDF. POISSON(x, 5) pada kotak Numeric Expression, lalu Klik OK, maka kembali ke Gambar 2.3. yang datanya telah lengkap. Praktikum Biostatistka 23

3.3. Tabel Sebaran Peluang Normal Baku (Z Porobability). Sebaran Z merupakan sebaran normal, dengan rataan 0 dan ragam 1, dengan nilai Z dari 0 sampai dengan 4 dengan nial sama dari 0 sampai dengan -4, jadi merupakan kurva simetris Panggil atau keluarkan program SPSS Klik Variabel View, maka muncul Gambar 1.3.3. Gambar 1.3.3. Kotak Dialog Variable View Ketik Z dan PZ pada Kolom Name, Ketik atau Klik 2 dan 4 pada Kolom Decimals, sesui dengan decimal yang diinginkan, dan Ketik Nilai Z dan Peluang Z pada Kolom Label Klik Data View pada pojok kiri bawah Gambar 7.3., maka muncul Gambar 2.3.3 Praktikum Biostatistka 24

Gambar 2.3.3. Data View Ketik pada Kolom Z angka 0,00 sampai dengan 2,00, untuk mengisi Kolom PZ, Klik Transform, lalu Klik Compute, maka muncul Gambar 3.3.3 Praktikum Biostatistka 25

Gambar 3.3.3 Kotak Dialog Compute Variable Ketik PZ pada kotak Target Variable, lalu pilih All pada kotak Function group, pilih Cdf Normal pada kotak Function and Special Variables, Klik tanda, maka muncul CDF.NORMAL(?,?,?), ubah menjadi 1 CDF.NORMAL(Z,0,1), lalu Klik OK, maka PZ pada Gambar 2.3.3. dilengkapi. Kalau PZ (Peluangnya diketahui) maka Nilai Znya (TZ) dapat dicari. Kita kembali ke Gambar 2.3.3, lalu Klik Tranform, lalu Klik Compute, maka muncul Gambar 4.3.3. Gambar 4.3.3. Kotak Dialog Compute Variable Praktikum Biostatistka 26

Ketik TZ pada kotak Target Variable, lalu pilih All pada kotak Function group, pilih Idf Normal pada kotak Function and Special Variables, Klik tanda, maka muncul CDF.NORMAL(?,?,?), ubah menjadi IDF.NORMAL(1 - PZ,0,1), lalu Klik OK, maka muncul Gambar 5.3.3. Gambar 5.3.3. Data View Praktikum Biostatistka 27

3.4. Tabel Sebaran Peluang Chisquare(X) atau Chisquare Probabilities Sebaran Chisquare adalah seuatu sebaran dengan derajat bebas(db) = n - 1, dalam hal ini α nya 0,05 dan 0,01. Panggil atau keluarkan program SPSS, Klik Variabel View, maka muncul Gambar 1.3.4 Gambar 1.3.4. Kotak Dialog Variable View Ketik pada Kolom Name DB, TX005 dan TX001, pada Kolom Decimals Klik atau ketik angka 0, 2, dan 2, dan pada Kolom Label ketik Derajat Bebas, Tabel X 0,05 dan Tabel X 0,01, kemudian Klik Data View, maka muncul Gambar 2.3.4. Gambar 2.3.4. Data View Praktikum Biostatistka 28

Ketik angka 1 sampai dengan 20 pada Kolom DB, sedangkan untuk mengisi Kolom TX005 dan TX001, Klik Tranform, lalu Klik Compute, maka muncul Gambar 3.3.4. Gambar 3.3.4. Kotak Dialog Compute Variable Ketik TX005 pada kotak Target Variable, lalu Klik All pada Function group, pilih Idf.Chisq pada Function and Special Variables, kemudian Klik tanda maka muncul IDF.CHSQ(?,?) pada kotak Numeric Expression, lalu ubah menjadi IDF.CHSQ(0.95,DG), Klik OK Ketik TX001 pada kotak Target Variable dan IDF.CHSQ(0.99,DG), Klik OK Kembali ke Gambar 2.3.4. dengan Kolom TX005 dan TX001 telah dilengkapi.. Praktikum Biostatistka 29

3.5. Tabel Sebaran Peluang Student (Tabel t) Sebaran Student (Tabel t) adalah suatu sebaran dengan derajat bebas(db) = n - 1, dalam hal ini α nya 0,05 dan 0,01., oleh karena Tabel t merupakan table dua arah, maka α nya 0,025 dan 0,005, atau tingkat kepercayaan 0,975 dan 0,995 Panggil atau keluarkan program SPSS, Klik Variabel View, maka muncul Gambar 1.3.5. Gambar 1.3.5. Kotak Dialog Variable View Ketik pada Kolom Name DB, Tabelt005 dan Tabelt001, pada Kolom Decimals Klik atau ketik angka 0, 3, dan 3, dan pada Kolom Label ketik Derajat Bebas, Tabel t 0,05 dan Tabel t 0,01, kemudian Klik Data View, maka muncul Gambar 2.3.5. Gaqmbar 2.3.5. Data View Praktikum Biostatistka 30

Ketik angka 6 sampai dengan 30 pada Kolom DB, sedangkan untuk mengisi Kolom Tabelt005 dan Tabelt001, Klik Tranform, lalu Klik Compute, maka muncul Gambar 3.3.5 Gambar 3.3.5. Kotak Dialog Compute Variable Ketik Tabelt005 pada kotak Target Variable, lalu Klik All pada Function group, pilih Idf T pada Function and Special Variables, Klik tanda maka muncul IDF.T(?,?) pada Numeric Expression, lalu uabah menjadi IDF.T(0.975,DB) lalu Klik OK Ketik Tabelt001 pada kotak Target Variable dan ketik IDF.T(0.995,DB) pada Numeric Expression lalu Klik OK, maka Gambar 2.3.5. telah dilengkapi Praktikum Biostatistka 31

3.6. Tabel Sebaran Peluang Fisher (Tabel F) Sebaran F (Tabel t) adalah suatu sebaran dengan dua derajat bebas(db), yaitu drajat bebas pembilang atau perlakuan (DB1) dan drajat bebas penyebut atau galat (DB2) dalam hal ini α nya 0,05 dan 0,01 atau tingkat kepercayaan 0,95 dan 0,99 Panggil atau keluarkan program SPSS, Klik Variabel View, maka muncul Gambar 1.3.6. Gambar 1.3.6. Kotak Dialog Variable View Ketik pada Kolom Name DB1, DB2 TabelF005 dan TabelF001, pada Kolom Decimals Klik atau ketik angka 0, 0, 2 dan 2, dan pada Kolom Label ketik Derajat Bebas Pembilang, Derajat Bebas Penyebut, Tabel F 0,05 dan Tabel F 0,01, kemudian Klik Data Vew, maka muncul Gambar 2.3.6. Ketik atau lengkapi Kolom DB1 dan DB2, seperti tampak pada Gambar 2.3.6 sedangkan untuk mengisi Kolom TabelF005 dan TabelF001, Klik Tranform, lalu Klik Compute, maka muncul Gambar 2.3.6. Praktikum Biostatistka 32

Gambar 2.3.6. Data View Praktikum Biostatistka 33

Gambar 3.3.6. Kotak Dialog Compute Variable Ketik TabelF005 pada kotak Target Variable, lalu Klik All pada Function group, pilih Idf F pada Function and Special Variables, Klik tanda maka muncul IDF.F(?,?) pada Numeric Expression, lalu ubah menjadi IDF.F(0.95,DB1,DB2) lalu Klik OK Ketik TabelF001 pada kotak Target Variable dan ketik IDF.F(0.99,DB1,DB2) pada Numeric Expression lalu Klik OK, maka Gambar 2.3.6. telah dilengkapi. Praktikum Biostatistka 34