Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

Paired t test (pre – post) uji beda dua mean data berpasangan satu sampel Oleh: Roni Saputra, M.Si.

Presentasi serupa


Presentasi berjudul: "Paired t test (pre – post) uji beda dua mean data berpasangan satu sampel Oleh: Roni Saputra, M.Si."— Transcript presentasi:

1 paired t test (pre – post) uji beda dua mean data berpasangan satu sampel Oleh: Roni Saputra, M.Si

2 Menguji perbedaan kondisi awal / sebelum dan setelah perlakukan Kegunaan

3 Rumus t Keterangan : –t=Nilai t –d=Selisih nilai post dan pre (nilai post – nilai pre) –N=Banyaknya sampel pengukuran

4 Data berskala interval atau rasio Data memenuhi asumsi distribusi normal. Data berpasangan (satu sampel diukur dua kali, yaitu keadaan awal sebelum perlakukan dan setelah perlakuan) Signifikansi, nilai hasil hitung t dibandingkan dengan nilai tabel t, derajat bebas (N-1). Pada uji dua sisi daerah penerimaan Ho, jika, t 0,5  < t hitung < t 0,5 , sedangkan pada uji satu sisi daerah penerimaan Ho, jika t hitung < t  Ketentuan aplikasi

5 Contoh Aplikasi 1 Uji coba model penyuluhan dengan metode diskusi untuk meningkatkan pengetahuan masyarakat telah dilaksanakan didapat data di bawah. Sebelum penyuluhan dilakukan pre test dan setelah penyuluhan dilakukan post test dengan soal yang sama. Selidikilah dengan  = 1%, apakah model penyuluhan mampu meningkatkan pengetahuan masyarakat ?

6 Data Hasil Penyuluhan NOSKOR PENGETAHUAN SEBELUM PENYULUHAN (PRE) SKOR PENGETAHUAN SETELAH PENYULUHAN (POST) 1.3034 2.29 3.2629 4.2932 5.28 6.32 7.3033 8.28 9.2829 10.2630 11.2930 12.27

7 Penyelesaian : Hipotesis –Ho : Ppost = Ppre ; tidak ada perbedaan pengetahuan antara sebelum dan setelah disuluh dengan metode diskusi –Ha : Ppost > Ppre ; ada peningkatan pengetahuan setelah disuluh dengan metode diskusi dibanding sebelumnya Level signifikansi (  ) –  = 1%

8 Rumus statistik penguji

9 Hitung rumus statistik penguji NOMOR (PRE)(POST)d (post-pre)d2d2 1.3034416 2.29 00 3.262939 4.293239 5.28 00 6.32 00 7.303339 8.28 00 9.282911 10.2630416 11.293011 12.27 00 JUMLAH1961

10 Hitung rumus statistik penguji

11 Df/db/dk –Df = N – 1 = 12 – 1 = 11 Nilai tabel –Nilai tabel t distribusi student. Uji satu sisi,  =1%, df=11, nilai t tabel = 2,718 Daerah penolakan –  3,27  >  2,718  ; –berarti Ho ditolak, –Ha diterima Kesimpulan –Ada peningkatan pengetahuan setelah disuluh dibanding sebelumnya, pada  = 1%.

12 Contoh Aplikasi 2 Uji coba pengaturan suhu ruangan perawatan rumah sakit diharapkan dapat menurunkan suhu penderita panas badan. Sebelum pengaturan suhu ruangan dilakukan pengukuruan suhu badan awal dan setelah pengaturan suhu ruangan dilakukan pengukuran suhu badan kembali, didapatkan data di bawah. Selidikilah dengan  = 10%, apakah model pengaturan suhu ruangan mampu menurunkan suhu penderita panas ?

13 Kondisi Suhu Badan Penderita Sebelum dan Setelah Pengaturan Suhu Ruangan NOMOR (PRE)(POST) 1.3938 2.38,5 3.38,537 4.3739 5.37 6.38 7.3738 8.38,538 9.3837,5 10.3837 11.37 12.3838,5 13.3938 14.37,5

14 Penyelesaian : Hipotesis –Ho : Ppost = Ppre ; tidak ada perbedaan panas badan sebelum dan setelah pengaturan suhu ruangan. –Ha : Ppost < Ppre ; ada penurunan suhu badan setelah pengaturan suhu ruangan Level signifikansi (  ) –  = 10%

15 Rumus statistik penguji

16 Hitung rumus statistik penguji NOMOR (PRE)(POST)d (post-pre)d2d2 1.39381 2.38,5 00 3.38,537-1,52,25 4.373924 5.37 00 6.38 00 7.373811 8.38,538-0,50,25 9.3837,5-0,50,25 10.38371 11.37 00 12.3838,50,50,25 13.39381 14.37,5 00 JUMLAH-211

17 Hitung rumus statistik penguji

18 Df/db/dk –Df = N – 1 = 14 – 1 = 13 Nilai tabel –Nilai tabel t distribusi student. Uji satu sisi,  =10%, df=13, nilai t tabel = 1,35 Daerah penolakan –  - 0,588  <  1,35  ; –berarti Ho diterima –Ha ditolak, Kesimpulan –tidak ada perbedaan suhu badan sebelum dan setelah pengaturan suhu ruangan, pada  = 10%.

19 Tingkat Signifikansi untuk tes satu sisi 0,400,250,100,050,0250,010,0050,00250,0010,0005 Tingkat Signifikansi untuk tes dua sisi Df0,800,500,200,100,050,020,010,0050,0020,001 10,3251,0003,0786,31412,70631,82163,657127,32318,31636,62 20,2890,8161,8862,9204,3036,9659,92514,08922,32731,598 30,2770,7651,6382,3533,1824,5415,8417,45310,21412,924 40,2710,7411,5332,1322,7763,7474,6045,5987,1738,610 50,2670,7271,4762,0152,5713,3654,0324,7735,8936,869 60,2650,7181,4401,9432,4473,1433,7074,3175,2085,959 70,2630,7111,4151,8952,3652,9983,4994,0294,7855,408 80,2620,7061,3971,8602,3062,8963,3553,8334,5015,041 90,2610,7031,3831,8332,2622,8213,2503,6904,2974,781 100,2600,7001,3721,8122,2282,7643,1693,5814,1444,587 110,2600,6971,3631,7962,2012,7183,1063,4974,0254,437 120,2590,6951,3561,7822,1792,6813,0553,4283,9304,318 130,2590,6941,3501,7712,1602,6503,0123,3723,8524,221 140,2580,6921,3451,7612,1452,6242,9773,3263,7874,140 150,2580,6911,3411,7532,1312,6022,9473,2863,7334,073 160,2580,6901,3371,7462,1202,5832,9213,2523,6864,015 170,2570,6891,3331,7402,1102,5672,8983,2223,6463,965 180,2570,6881,3301,7342,1012,5522,8783,1973,6103,922 190,2570,6881,3281,7292,0932,5392,8613,1743,5793,883 200,2570,6871,3251,7252,0862,5282,8453,1533,5523,850 210,2570,6861,3231,7212,0802,5182,8313,1353,5273,819 220,2560,6861,3211,7172,0742,5082,8193,1193,5053,792 230,2560,6851,3191,7142,0692,5002,8073,1043,4853,767 240,2560,6851,3181,7112,0642,4922,7973,0913,4673,745 250,2560,6841,3161,7082,0602,4852,7873,0783,4503,725 260,2560,6841,3151,7062,0562,4792,7793,0673,4353,707 270,2560,6841,3141,7032,0522,4732,7713,0573,4213,690 280,2560,6831,3131,7012,0482,4672,7633,0473,4083,674 290,2560,6831,3111,6992,0452,4622,7563,0383,3963,659 300,2560,6831,3101,6972,0422,4572,7503,0303,3853,646 400,2550,6811,3031,6842,0212,4232,7042,9713,3073,551 600,2540,6791,2961,6712,0002,3902,6602,9153,2323,460 1200,2540,6771,2891,6581,9802,3582,6172,8603,1603,373  0,2530,6741,2821,6451,9602,3262,5762,8073,0903,291


Download ppt "Paired t test (pre – post) uji beda dua mean data berpasangan satu sampel Oleh: Roni Saputra, M.Si."

Presentasi serupa


Iklan oleh Google