Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

Kelompok X: KARMILA PUTRI (11.6738) SITI ZULAIKHA (11.6906) WENING ULINNUHA M.(11.6953) Kelas 2H.

Presentasi serupa


Presentasi berjudul: "Kelompok X: KARMILA PUTRI (11.6738) SITI ZULAIKHA (11.6906) WENING ULINNUHA M.(11.6953) Kelas 2H."— Transcript presentasi:

1 Kelompok X: KARMILA PUTRI ( ) SITI ZULAIKHA ( ) WENING ULINNUHA M.( ) Kelas 2H

2 ESENSI Digunakan untuk data minimal berskala ordinal sehingga dapat diberi ranking. Digunakan ketika datanya kecil dan banyak angka yang sama. Untuk mengetahui hubungan antara dua variabel data yang berskala ordinal Ho: Tidak ada hubungan antara kedua variabel H1: Ada hubungan antara kedua variabel

3 PROSEDUR 1.Beri ranking data observasi kedua variabel dari 1 sampai N. 2.Susun data variabel X sesuai urutan ranking dan variabel Y menyesuaikan dengan variabel X. 3.Lihat ranking pada variabel Y, bandingkan urutannya antar ranking, kemudian tentukan jumlah data yang urutannya wajar dan tidak wajar.

4 PROSEDUR(lanjutan)….

5 PROSEDUR(lanjutan)….

6 PROSEDUR lanjutan…. b. Sampel 10 τ tabel

7 Tolak Ho jika z>z α

8 OBSERVASI SAMPEL BERANGKA SAMA

9

10 Contoh soal (sampel kecil) Nama Subyek Mata PelajaranPQRST Nilai MTK (X) Nilai Statistik(Y) Diketahui nilai MTK dan nilai Statistik dari 5 siswa(sudah ada penelitian sebelumnya). seperti pada tabel. Dengan α=5%, apakah nilai statistik dan MTK seluruh siswa tidak ada hubungan?

11 Jawab 1.Hipotesis: Ho : Tidak ada hubungan antara nilai statistik dan nilai MTK para siswa. H1 : Ada hubungan antara nilai statistik dan nilai MTK para siswa 2. Taraf signifikansi α= 5 % 3. Uji statistik : Uji Korelasi Kendall τ (sampel kecil) Nama Subyek Mata PelajaranPQRST Nilai MTK (X) Nilai Statistik(Y) 9 (5) 6 (3) 8 (4) 8 (5) 7 (3) 5 (2) 7 (4) 3 (1) 4 (1)

12 Setelah disusun S dihitung dari Rank Y (statistik),yaitu S= (4-0)+(1-2)+(2-0)+(0-1)= 4 τ = S Nama Subyek Mata PelajaranTSRQP Nilai MTK (X) Nilai Statistik(Y)

13 penyelesaian sampel kecil,jika variabel Y sebagai acuan Setelah disusun S=(4-0)+(2-1)+(0-2)+(1-0)=4 (jadi,penggunaan acuan variabel X maupun variabel Y akan menghasilkan nilai yang sama) Nama Subyek Mata PelajaranTRPSQ Nilai Statistik (Y) Nilai MTK(X)

14 Sampel Besar Diketahui ranking skor-skor keduabelas mahasiswa.Ranking perjuangan status sosial dan ranking keotoriteran ada dalam tabel berikut.(sudah ada penelitian sebelumnya) SubyekABCDEFGHIJKL Ranking perjuangan status Ranking keotoriteran

15 Jawab Hipothesis  Ho: tidak ada hubungan antara nilai perjuangan status dan nilai keotoriteran  H1: ada hubungan antara nilai perjuangan status dan nilai keotoriteran pada mahasiswa Tingkat signifikansi α=5% Daerah kristis : tolak Ho jika Zhit>Zα

16 Statistik Uji Ranking setelah diurutkan S=(11-0)+(7-3)+(9-0)+(6-2)+(5-2)+(6-0)+(5-0)+ (2-2)+(1-2)+(2-0)+(1-0) =44 SubjekDCABKHIELGFJ Ranking perjuangan sosial Ranking keotoriteran

17

18

19 Contoh data kembar ABCDEFGHIJKL Skor perjuan gan status Skor menyer ah 1,5 3, ,5 12 Akan diuji korelasi antara 12 subyek ibu-ibu pada suatu skala yang mengukur perjuangan status sosial dengan berapa kalikah tiap-tiap subyek ibu menyerah pada tekanan-tekanan kelompok

20 Jawab Hipothesis  Ho: tidak ada hubungan antara nilai perjuangan status dan sikap menyerah  H1: ada hubungan antara nilai perjuangan status dan sikap menyerah Tingkat signifikansi α=5% Daerah kristis : tolak Ho jika τ hit >τ tabel

21 Statistik uji Setelah disusun S=(8-2)+(8-2)+(8-0)+(1-5)+(3-3)+(2-3)+(4-0)+ (0-3)+(1-1)+(1-0) = 25 Tx=0, DCABKHIELGFJ Skor perjuan gan status Skor menyer ah 3,5 1,5 10, ,5

22 Keputusan τ tabel =0,394 Karena τ hit <τ tabel, maka gagal tolak Ho Kesimpulan Dengan tingkat kepercayaan 95%, dapat disimpulkan bahwa tidak ada hubungan antara perjuangan status sosial dengan sikap menyerah

23 Koefisien Korelasi Parsial Kendall Tau

24 Esensi korelasi parsial adalah korelasi yang bertujuan untuk melihat hubungan antara dua variabel pokok dengan cara membuat konstan variabel ketiga. Koefisien korelasi parsial kendall tau merupakan kelanjutan dari koefisien korelasi rank kendall tau Jika koefisen korelasi rank kendall tau menggunakan 2 populasi (x dan y), koefisein korelasi parsial kendall tau menggunakan 3 populasi (x, y, dan z) dimana variabel ketiga merupakan variabel kontrol Sama seperti koefisien korelasi rank kendall tau metode ini menggunakan data berskala ordinal

25 Prosedur Pasangkan setiap variabelnya kemudian cari koefisien korelasi kendall tau-nya untuk setiap pasangan (prosedur seperti pada uji sebelumnya) Hitung koefisien korelasi parsial kendall tau (τ xy.z ) Bandingkan hasilya dengan nilai tabel S Tarik kesimpulan

26 Rumus

27 Contoh Soal Seorang guru ingin meneliti apakah ada perbedaan nilai secara signifikan dari tiga mata pelajaran yang diujikan yaitu statistika, fisika, dan matematika. Apakah nilai statistika dan fisika memiliki hubungan apabila nilai matematika dianggap konstan?

28 Jawaban Hipotesis : Ho : Nilai statistik dan nilai fisika kelima mahasiswa tidak ada hubungan bila nilai matematika dianggap konstan. H 1 : Nilai statistik dan nilai fisika kelima mahasiswa ada hubungan bila nilai matematika dianggap konstan. Tingkat Signifikansi α = 5 %

29 Statistik Uji Uji Koefisien Korelasi Parsial Kendall Tau τ xz = 0,4 τ yz = 0,2 τ xy = 0,2

30 τ xy.z = 0,2 – 0,4.0,2 /√((1-0,42)(1-0,22)) = 0,1336 Daerah Tolak : Tolak Ho jika nilai τ xy.z hitung > τ xy.z tabel τ xy.z (0,05;5) = 0,667 Keputusan : karena nilai τ xy.z hitung < dari τ xy.z tabel maka gagal tolak Ho Kesimpulan : dengan tingkat kepercayaan 95% dapat disimpulkan bahwa nilai statistik dan nilai fisika para mahasiswa tidak ada hubungan bila nilai matematika dianggap konstan.

31


Download ppt "Kelompok X: KARMILA PUTRI (11.6738) SITI ZULAIKHA (11.6906) WENING ULINNUHA M.(11.6953) Kelas 2H."

Presentasi serupa


Iklan oleh Google