UJI HIPOTESIS.

Presentasi berjudul: "UJI HIPOTESIS."— Transcript presentasi:

1 UJI HIPOTESIS

2 Uji Hipotesis? Uji hipotesis adalah metode pengambilan keputusan yang didasarkan dari analisis data, baik dari percobaan yang terkontrol, maupun dari observasi (tidak terkontrol). (wikipedia) Hipotesis: H0 VS H1

3 Uji Hipotesis satu arah: (one tail)
Uji Hipotesis dua arah: (two tail)

4 Uji hipotesis dalam statistika
Terdapat beberapa tahapan uji hipotesis yaitu: Hipotesis Taraf signifikasi: Statistik uji Daerah kritis Perhitungan Keputusan dan kesimpulan

5 1. Hipotesis Hipotesis adalah sesuatu yg dianggap benar untuk alasan atau pengutaraan pendapat (teori, proposisi, dsb) meskipun kebenarannya masih harus dibuktikan; anggapan dasar; (KBBI)

6 2. Taraf signifikasi Menunjukkan peluang kesalahan yang ditetapkan peneliti dalam mengambil keputusan untuk menolak atau mendukung hipotesis nol. Taraf signisikasi disimbolkan dengan: α Tingkat kepercayaan diperoleh dengan: 1 – α Contoh: jika kita menggunakan α=5%, maka tingkat kepercayaannya adalah 95%. Taraf signifikasi yang sering digunakan dalam penelitian adalah: 1%, 5%, atau 10%. Pemilihan tergantung pada bidang penelitian masing-masing. Sebagai contoh bidang sosial menggunakan taraf signifikasi 5% - 10%, sementara di bidang kesehatan menggunakan taraf signifikasi 1%.

7 3. Statistik Uji Statistik uji adalah prosedur (rumusan) yang menggunakan sampel untuk memperoleh hasil yang akan menentukan mendukung atau menolak hipotesis nol.

8 4. Daerah Kritis Daerah kritis adalah wilayah penolakan terhadap hipotesis nol.

9 5. Perhitungan Tempat kita melakukan analisis/ perhitungan.

10 6. Keputusan dan Kesimpulan
Menolah H0 atau Tidak menolak H0. Kesimpulan: ikhtisar yang diperoleh dari pengujian hipotesis

11 Uji Mengenai 1 Nilai tengah
Uji z menggunakan tabel normal baku Hipotesis Daerah Kritis

12 Jika σ2 (variansi) diketahui, n≥30, maka statistik uji:

13 Membaca tabel t derajat bebas (nu)

14 Uji t Menggunakan tabel t Hipotesis Daerah Kritis

15 Jika σ2 (variansi) tidak diketahui, n<30, maka statistik uji:

16 Contoh 1: Edison Electric Institute mempublikasi konsumsi listrik tahunan dari beberapa peralatan listrik. Diketahui bahwa suatu vacuum cleaner mengkonsumsi rata-rata 46 kwh per tahun. Jika diambil sampel random 12 rumah yang menggunakan vacuum cleaner mengkonsumsi rata-rata 42 kwh dengan standar deviasi 11.9, maka dalam signifikasi 5% vacuum cleaner tersebut mengkonsumsi listrik kurang dari 46kwh?

17 Solusi Hipotesis Taraf signifikasi; α = 5% = 0.05 Statistik uji:
Daerah kritis:

18 Perhitungan Keputusan dan kesimpulan: Oleh karena (thitung = -1.16) > , maka H0 tidak ditolak, artinya rata-rata konsumsi listrik vacuum cleaner rumahan tidak secara signifikan berbeda dari 46 kwh.

19 Uji Mengenai 2 Nilai Tengah
Uji Z (menggunakan tabel normal baku) Hipotesis Daerah Kritis

20 σ21 dan σ22 (variansi) diketahui dan n ≥ 30, maka statistik ujinya:

21 Uji t Menggunakan tabel t Hipotesis Daerah Kritis

22 σ21 dan σ22 (variansi) tidak diketahui, namun dianggap sama, dan n<30 statistik uji:
dengan

23 σ21 dan σ22 (variansi) tidak diketahui, namun dianggap berbeda, statistik uji:
dengan

24 Contoh: Contoh 2: Mata kuliah Statistika Komunikasi diberikan pada 12 siswa dengan metode pengajaran biasa. Kelas lain yang terdiri dari 10 siswa diberikan kuliah yang sama tetapi menggunakan bahan yang telah terprogram. Pada akhir semester, mahasiswa dari kedua kelas diberikan ujian yang sama. Kelas pertama memperoleh rata-rata 85 dengan simpangan baku 4, sedangkan kelas kedua memperoleh rata-rata 81 dengan simpangan baku 5. Ujilah hipotesis bahwa kedua metode mengajar kuliah tersebut sama dengan menggunakan alfa 5%. Asumsikan bahwa kedua populasi itu memiliki ragam yang sama.

25 Hipotesis: Taraf signifikasi; α = 5% = 0.1 Statistik uji: thitung (di-skip) Daerah kritik:

26 Perhitungan Keputusan dan kesimpulan Oleh karena (thitung = 2.09) > 2.086, maka H0 ditolak, artinya metode mengajar biasa berbeda dengan metode mengajar yang terprogramkan.

27 Uji t untuk berpasangan
Hipotesis Daerah Kritis

28 Statistik uji

29 Uji Hipotesis

30 Keputusan dengan membandingkan dengan P-value
Pada contoh 1, perhitungan diperoleh: Nilai P-value = (T<-1.16) = (dalam SPSS disingkat sig.) Nilai p-value ini kita bandingkan langsung dengan taraf signifikasi (α): apabila p-value < α, maka H0 ditolak apabila p-value > α, maka H0 tidak ditolak. Oleh karena (p-value = 0.135) > 0.05, maka H0 tidak ditolak.