Statistika Farmasi

dokumen-dokumen yang mirip
Statistika Farmasi

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

BAGAIMANA CARA MENGATASI KASUS TERSEBUT? JAWAB: MELAKUKAN UJI HIPOTESIS

Statistik Bisnis 2. Week 4 Fundamental of Hypothesis Testing Methodology

STATISTIKA INDUSTRI 2 TIN 4004

Analisis Chi-Square (x 2 )

Inferensia Statistik parametrik VALID?? darimana sampel diambil

Hypothesis Testing SUNU WIBIRAMA

Apa itu suatu Hypothesis?

UJI HIPOTESIS DUA SAMPEL. Chapter 11

Statistik Bisnis 2. Week 6 Two-Sample Test Population Proportions and Variances

Statistik Bisnis. Week 12 Analysis of Variance

Uji Perbandingan Rata-Rata

Uji Perbandingan Rata-Rata

To test the significant effect of two independent variables to one dependent variable, and to test the significant interaction of the two independent

UJI HIPOTESIS SATU SAMPEL. Chapter 10

Statistik Bisnis. Week 13 Chi-Square Test

PENGUJIAN HIPOTESIS (1) Debrina Puspita Andriani /

STK511 Analisis Statistika. Pertemuan 6 Statistika Inferensia (2)

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

matematis siswa SMPN 1 Karangrejo Tulungagung Tahun Pelajaran 2016/2017 yang menggunakan model discovery learning lebih baik daripada menggunakan mode

Uji Hipotesa Satu Sampel

Lampiran Statistik Tekanan Darah Sistol. Group Mean Std Dev SEM Col Col

STATISTIKA INDUSTRI 2 TIN 4004

Praktikum Pengujian Hipotesis

STUDI EKSPERIMENTAL PENGARUH VARIASI SUDUT MIRING DAN SUDUT PUTAR TERHADAP KETELITIAN SUDUT PADA FLEXIBLE FIXTURE

Uji Hipotesa Satu Sampel

DISTRIBUSI SAMPLING besar

ANALISIS KERAGAMAN PADA DATA HILANG DALAM RANCANGAN KISI SEIMBANG SKRIPSI

UJI RATA-RATA SATU SAMPEL MENGGUNAKAN R UNTUK MENGETAHUI PENGARUH MODEL BELAJAR TERHADAP HASIL BELAJAR MATA KULIAH ANALISIS VEKTOR

STATISTIKA INDUSTRI 2 TIN 4004

STATISTIKA INDUSTRI 2 TIN 4004

BI5106 ANALISIS BIOSTATISTIK Bab 5 Uji Hipotesis

ANALISIS TEBAL LAPIS TAMBAHAN (OVERLAY) PADA PERKERASAN KAKU (RIGID PA VEMENT) DENGAN PROGRAM ELCON DAN METODE ASPHALT INSTITUTE TESIS

Pertemuan 11 s.d. 13 STATISTIKA INDUSTRI 2. Nonparametric. Skala Pengukuran...(review) 27/05/2016. Statistik Non Parametrik

Monif Maulana 1), Nur Arina Hidayati 2) 1 Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan, UAD

PENGARUH PENERAPAN PEMBELAJARAN DENGAN METODE PARTISIPATIF TERHADAP HASIL BELAJAR MAHASISWA DALAM MATERI GESERAN

DATA COLLECTION PLAN SAMPLING

PENGERTIAN PENGUJIAN HIPOTESIS

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

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

Pembahasan Soal. Tjipto Juwono, Ph.D. May 14, TJ (SU) Pembahasan Soal May / 43

Pengertian Pengujian Hipotesis

Kasus. Survey terhadap remaja usia tahun apakah pernah melakukan kerja paruh waktu (part-time)??

PENGUJIAN HIPOTESIS 1

Derlina dan Bintang Nainggolan Jurusan Fisika FMIPA Universitas Negeri Medan

METODE LENTH PADA RANCANGAN FAKTORIAL FRAKSIONAL DENGAN ESTIMASI EFEK ALGORITMA YATES

B. ACCEPTANCE SAMPLING. Analysis

I. PENDAHULUAN II. TINJAUAN PUSTAKA

A. Pengertian Hipotesis Setelah menemukan fenomena penelitian kemudian menyusun desain penelitian dan rerangka konseptual penelitian, langkah

ESTIMASI. Arna Fariza PENDAHULUAN

The Central Limit Theorem

Distribusi probabilitas dan normal. Statisitik Farmasi 2015

ABSTRAK Kata kunci :

UJI HIPOTESIS DALAM SATU POPULASI MINGGU VII

DIKTAT MATA KULIAH STATISTIKA PENELITIAN PENDIDIKAN MATEMATIKA

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

STATISTIKA INDUSTRI 2 TIN 4004

Konsep Dasar Statistik dan Probabilitas

Influence of Cooperative Learning Type Snowball Throwing

Statistik Bisnis 1. Week 9 Discrete Probability

STATISTIKA INDUSTRI 2 TIN 4004

Statistik Bisnis. Week 10 Fundamentals of Hypothesis Testing: One-Sample Test

Teknik Pengolahan Data

deck of 52 cards

DAMPAK PEMEKARAN KELURAHAN DALAM MENINGKATKAN PELAYANAN ADMINISTRASI PADA KANTOR KELURAHAN RAPAK DALAM KOTA SAMARINDA

STUDI SIMULASI : PERBANDINGAN UJI WELCH DAN UJI COHRAN- COX PADA MASALAH BEHRENS-FISHER

STATISTIK Hypothesis Testing 2 Contoh kasus

Pengantar Uji Hipotesis. Oleh Azimmatul Ihwah

Pangesti et al., Pengaruh Penggunaan Media Lingkungan...

ESKALASI HARGA KONTRAK KONSTRUKSI MENGGUNAKAN LEADING ECONOMIC INDICATORS STUDI KASUS PROYEK JALAN LAYANG DAN JEMBATAN PASTEUR-CIKAPAYANG-SURAPATI

ANALISIS VARIAN DUA FAKTOR DALAM RANCANGAN PENGAMATAN BERULANG ( REPEATED MEASURES )

STATISTIKA INDUSTRI 2 TIN 4004

ABSTRAK EFEKTIVITAS PENGGUNAAN HELM SIKAT GIGI DALAM MENGENDALIKAN POPULASI BAKTERI AEROB PADA KEPALA SIKAT GIGI SELAMA PENYIMPANAN

KECEPATAN PEJALAN KAKI PADA SIMPANG BERSINYAL DI RUAS JALAN SUDIRMAN, BANDUNG ABSTRAK

ABSTRAK. EFEK JUS GEL LIDAH BUAYA (Aloe vera L.) TERHADAP PENURUNAN BMI (BODY MASS INDEX) DAN OBESITAS SENTRAL PADA DEWASA MUDA

ABSTRAK. Kata-kata kunci: return saham, abnormal return, stock split, volume perdagangan saham, trading volume activity

KRIPTOGRAFI VISUAL (4,4) UNTUK BERBAGI 3 CITRA RAHASIA LEWAT 4 CITRA TERSANDI. Jevri Eka Susilo

PENDETEKSIAN KRISIS KEUANGAN DI INDONESIA BERDASARKAN INDIKATOR RASIO CADANGAN INTERNASIONAL TERHADAP M2 (UANG BEREDAR)

Analysis of Variance (ANOVA) Debrina Puspita Andriani /

MA5283 STATISTIKA Bab 3 Inferensi Untuk Mean

BAB IV ANALISIS DATA. hipotesis-hipotesis penelitian yang telah dirumuskan dalam BAB I yaitu efektif

PERBANDINGAN UJI WELCH DAN UJI COHRAN-COX PADA MASALAH BEHRENS-FISHER. Sudartianto Departemen Statistika FMIPA UNPAD

I. PENDAHULUAN II. TINJAUAN PUSTAKA

Informasi Data Pokok Kota Surabaya Tahun 2012 BAB I GEOGRAFIS CHAPTER I GEOGRAPHICAL CONDITIONS

BAB IV HASIL PENELITIAN

5. The removed-treatment design with pretest & posttest Design: O 1 X O 2 O 3 X O 4 Problem: O 2 - O 3 not thesame with O 3 - O 4 construct validity o

PRAKTIKUM ANALISIS DATA EKSPLORATIF

PENGARUH PENGGUNAAN TEKNOLOGI INFORMASI TERHADAP KINERJA PEGAWAI DI BADAN PUSAT STATISTIK PROVINSI DAERAH ISTIMEWA YOGYAKARTA

PERBANDINGAN HASIL BELAJAR MENGGUNAKAN MODEL PEMBELAJARAN BERBASIS MASALAH DENGAN MODEL PEMBELAJARAN STAD. Ikhwan Robi 1, Undang Rosidin 2, Viyanti 2,

STATISTIK PERTEMUAN VII

Marketing Research Data Analyses

Oleh: Esti Widiasari S

PENGARUH MODEL COOPERATIVE INTEGRATED READING AND COMPOSITION TERHADAP HASIL BELAJAR SISWA PADA MATERI EKOSISTEM DI SMA NURUL AMALIYAH TANJUNG MORAWA

PROGRAM STUDI AGRIBISNIS FAKULTAS PERTANIAN UNIVERSITAS JAMBI

Transkripsi:

Bab 4: Uji Hipotesis Statistika FMIPA Universitas Islam Indonesia

Uji Hipotesis Hipotesis Suatu pernyataan tentang besarnya nilai parameter populasi yang akan diuji. Pernyataan tersebut masih lemah kebenarannya dan perlu dibuktikan. Dengan kata lain, hipotesis adalah dugaan yang sifatnya masih sementara. Suatu prosedur pengujian yang dilakukan dengan tujuan memutuskan apakah menerima atau menolak hipotesis mengenai parameter populasi.

Uji Hipotesis Hipotesis Nol H 0 Hipotesis yang diartikan sebagai tidak adanya perbedaan antara ukuran populasi dan ukuran sampel. Hipotesis Alternatif H 1 Lawannya hipotesis nol, adanya perbedaan data populasi dengan sampel. Hipotesis alternatif ini biasanya merepresentasikan pertanyaan yang harus dijawab atau teori yang akan diuji

Pada pengujian hipotesis, terdapat empat kemungkinan keadaan yang menentukan apakah keputusan kita benar atau salah. Kemungkinan keadaan tersebut adalah sebagai berikut Tidak menolak H 0 Menolak H 0 H 0 benar Eror tipe I (α) H 0 salah Eror tipe II (β)

Langkah

Formulasi Hipotesis Uji Hipotesis Hipotesis nol H 0 dirumuskan sebagai pernyataan yang akan diuji, hendaknya dibuat pernyataan untuk ditolak. Hipotesis alternatif H 1 dirumuskan sebagai lawan/tandingan hipotesis nol. Jenis uji hipotesis: Uji hipotesis satu arah (one-tailed): H 0 : µ = µ 0 H 1 : µ > µ 0 atau H 1 : µ < µ 0 Uji hipotesis dua arah (two-tailed): H 0 : µ = µ 0 H 1 : µ µ 0

A manufacturer of a certain brand of rice cereal claims that the average saturated fat content does not exceed 1.5 grams per serving. State the null and alternative hypotheses to be used in testing this claim. H 0 : µ = 1.5 H 1 : µ > 1.5

Taraf Nyata (Significant Level) Taraf nyata adalah besarnya toleransi dalam menerima kesalahan hasil hipotesis terhadap nilai parameter populasinya. Taraf nyata (significant level) disimbolkan dengan α Tingkat kepercayaan (confident level) disimbolkan dengan 1 α Pemilihan taraf nyata tergantung pada bidang penelitian masing-masing. Biasanya di bidang sosial menggunakan taraf nyata 5%10%, di bidang eksakta menggunakan 1%2%. Besarnya kesalahan disebut sebagai daerah kritis pengujian (daerah penolakan)

Daerah penolakan uji hipotesis satu arah

Daerah penolakan uji hipotesis dua arah

Kriteria Pengujian dan Statistik Uji Bentuk keputusan menerima/menolak H 0 Ada banyak jenis pengujian, dalam materi ini yang akan dipelajari adalah: a. Uji hipotesis satu rata-rata b. Uji hipotesis dua rata-rata c. Uji hipotesis data berpasangan

Uji Hipotesis Satu Rata-Rata Kriteria Pengujian

Statistik Uji i. Jika variansi (σ 2 ) diketahui, n 30. Statistik ujinya: z 0 = x µ 0 σ n ii. Jika variansi (σ 2 ) tidak diketahui, n < 30. Statistik ujinya: t 0 = x µ 0 s n

Tabel z Uji Hipotesis

Tabel t Uji Hipotesis

A random sample of 100 recorded death in the United States during the past year showed an average life span of 71.8 years. Assuming a population standard deviation of 8.9 years, does this seem to indicate that the mean life span today is greater than 70 years? Use a 0.05 level of significance. Solution: 1 H 0 : µ = 70 years 2 H 1 : µ > 70 years 3 α = 0.05 4 Critical region: z > 1.645, where z = x µ 0 σ/ n 5 Computation: x = 71.8 years, σ = 8.9 years, and hence z = 71.8 70 8.9/ 100 = 2.02 Desicion: Reject H 0 and conclude that the mean life span today is greater than 70 years.

The Edison Electric Institute has published figures on the number of kilowatt hours used annually by various home appliances. It is claimed that a vacuum cleaner uses an average of 46 kilowatt hours per year. If a random sample of 12 homes included in a planned study indicates that vacuum cleaners use an average of 42 kilowatt hours per year with a standard deviation of 11.9 kilowatt hours, does this suggest at the 0.05 level of significance that vacuum cleaners use, on average, less than 46 kilowatt hours annually? Assume the population of kilowatt hours to be normal.

1 H 0 : µ = 46 kilowatt hours 2 H 1 : µ < 46 kilowatt hours 3 α = 0.05 4 Critical region: t < 1.796, where t = x µ 0 of freedom s/ n with 11 degrees 5 Computations: x = 42 kilowatt hours, s = 11.9 kilowatt hours, and n = 12. Hence 42 46 t = 11.9/ = 1.16, P = P(T < 1.16) 0.135 12 Desicion: Do not reject H 0 and conclude that the average number of kilowatt hours used annually by home vacuum cleaners is not significantly less than 46.

Uji Hipotesis Dua Rata-Rata Kriteria Pengujian

Statistik Uji i. Jika variansi (σ1 2 dan σ2 2 ) diketahui, n 30. Statistik ujinya: z 0 = ( x 1 x 2 ) d 0 σ 2 1 n 1 + σ2 2 n 2 ii. Jika variansi (σ1 2 dan σ2 2 ) tidak diketahui namun dianggap sama, n < 30. Statistik ujinya: t 0 = ( x 1 x 2 ) d 0 1 s p (n dengan s p = 1 1)s1 2+(n2 1)s2 2 n 1+n 2 2. Derajat bebas: ν = n 1 + n 2 2. n 1 + 1 n 2

iii. Jika variansi (σ1 2 dan σ2 2 ) tidak diketahui namun dianggap berbeda, n < 30. Statistik ujinya: Derajat bebas: ν = t 0 = ( x 1 x 2 ) d 0 s 2 1 n 1 + s2 2 n 2 ( s 1 2 ) + s2 2 n 1 n2 ( ) s 2 2 1 n 1 ( ) s 2 2 2 n 2 n 1 1 + n 2 1.

An experiment was performed to campare the abrasive wear of two different laminated materias. Twelve pieces of material 1 were tested by exposing each piece to a machine measuring wear. Ten pieces of material 2 were similarly tested. In each case, the depth of wear was observed. The samples of material 1 gave an average (coded) wear of 85 units with a sample standard deviation of 4, while the samples of material 2 gave an average of 81 with a sample standard deviation of 5. Can we conclude at the 0.05 level of significance that the abrasive wear of material 1 exceeds that of material 2 by more than 2 units? Assume the populations to be approximately normal with equal variances?

Let µ 1 and µ 2 represent the population means of the abrasive wear for material 1 and material 2, respectively. 1 H 0 : µ 1 µ 2 = 2 2 H 1 : µ 1 µ 2 > 2 3 α = 0.05 4 Critical region: t > 1.725, where t = ( x 1 x 2 ) d 0 s p 1/n1 +1/n 2 ν = 20 degrees of freedom 5 Computations: x 1 = 85, s 1 = 4, n 1 = 12 x 2 = 81, s 2 = 5, n 2 = 10 with

Hence, (11)(16) + (9)(25) s p = = 4.478 12 + 10 2 (85 81) 2 t = 4.478 1/12 + 1/10 = 1.04 P = P(T > 1.04) 0.16 Decision: Do not reject H 0. We are unable to conclude that the abrasive wear of material 1 exceeds that of material 2 by more than 2 units.

Uji Hipotesis Data Berpasangan Kriteria Pengujian

Statistik Uji t 0 = d d 0 s d n dengan d 2 ( d) 2 s d = n 1 dan n adalah jumlah pasangan data. Derajat bebas: ν = n 1. n

1 H 0 : µ 1 = µ 2 or µ D = µ 1 µ 2 = 0 2 H 1 : µ 1 µ 2 or µ D = µ 1 µ 2 0 3 α = 0.05 4 Critical region: t < 2.145 and t > 2.145, where t = d d 0 s D / n with ν = 14 degrees of freedom 5 Computations: The sample mean and standard deviation for the d i are d = 9.848 and s d = 18.474 Therefore, t = 9.848 0 18.474/ 15 = 2.06

Though the t-statistics is not significant at the 0.05 level, P = P( T > 2.06) 0.06 As a result, there is some evidence that there is a difference in mean circulating levels of androgen.