Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

Parametrik : distribusi normal, data interval dan rasio. Non Parametrik : distribusi bebas, data kontinu.

Presentasi serupa


Presentasi berjudul: "Parametrik : distribusi normal, data interval dan rasio. Non Parametrik : distribusi bebas, data kontinu."— Transcript presentasi:

1 Parametrik : distribusi normal, data interval dan rasio. Non Parametrik : distribusi bebas, data kontinu

2

3 Data numerik dan Variabel dikotomi Data numerik dan Variabel dikotomi Jika tidak dikotomi :tentukan cut point Jika tidak dikotomi :tentukan cut point H 0 : Frek. Observasi kategori I = frek. Observasi kategori II H 0 : Frek. Observasi kategori I = frek. Observasi kategori II H 1 : Frek. Observasi kategori I  frek. Observasi kategori II H 1 : Frek. Observasi kategori I  frek. Observasi kategori II

4 Uji hipotesis proporsi relatif kasus yang dikelompokkan ke dalam beberapa grup yang saling bebas. Uji hipotesis proporsi relatif kasus yang dikelompokkan ke dalam beberapa grup yang saling bebas. H 0 : Proporsi seluruh kategori bernilai sama. H 0 : Proporsi seluruh kategori bernilai sama. H 1 : ada proporsi dari kategori yg dibandingkan bernilai tidak sama H 1 : ada proporsi dari kategori yg dibandingkan bernilai tidak sama H 0 : Proporsi kategori yang ada sama dgn nilai yg telah ditentukan. H 0 : Proporsi kategori yang ada sama dgn nilai yg telah ditentukan. H 1 : Proporsi kategori yg ada tidak sama dengan nilai yg telah ditentukan H 1 : Proporsi kategori yg ada tidak sama dengan nilai yg telah ditentukan

5 Menguji keacakan urutan kejadian dari 2 macam harga suatu variabel dikotomi. Menguji keacakan urutan kejadian dari 2 macam harga suatu variabel dikotomi. H 0 : Urutan kejadian dlm suatu barisan bersifat random. H 0 : Urutan kejadian dlm suatu barisan bersifat random. H 1 : Urutan kejadian dlm suatu barisan bersifat tidak random. H 1 : Urutan kejadian dlm suatu barisan bersifat tidak random.

6 Uji kesesuaian dgn dist. Teoritis. Uji kesesuaian dgn dist. Teoritis. H 0 : Data sesuai dgn salah dist. teoritis. H 0 : Data sesuai dgn salah dist. teoritis. H 1 : tidak sesuai dengan salah satu dist teoritis H 1 : tidak sesuai dengan salah satu dist teoritis

7

8 Alternatif lain uji T dua sampel bebas Alternatif lain uji T dua sampel bebas Perhitungannya berdasarkan frek. Teramati Perhitungannya berdasarkan frek. Teramati H 0 : Dua sampel bebas berasal dari populasi yg identik atau memp rata 2 yang sama. H 0 : Dua sampel bebas berasal dari populasi yg identik atau memp rata 2 yang sama. H 1 : dua sampel bebas berasal dari populasi berbeda H 1 : dua sampel bebas berasal dari populasi berbeda

9 Uji Mann-whitney R 1 : Total peringkat salah satu sampel

10 Contoh: suatu perusahaan besar diduga menerapkan diskriminasi penggajian atas gender. Sebanyak 24 sampel dari antara karyawan dan gajinya ditunjukkan tabel berikut: Contoh: suatu perusahaan besar diduga menerapkan diskriminasi penggajian atas gender. Sebanyak 24 sampel dari antara karyawan dan gajinya ditunjukkan tabel berikut: Wanita Pria Wanita Pria Berdasarkan data di atas, apakah ada alasan untuk percaya pada taraf nyata 0.05 bahwa telah terjadi diskriminasi penggajian berdasarkan gender? Jawab: Dik: data di atas dan  = 0.05 Dit : Uji hipotesis perbedaan gaji antara pria dan wanita

11 Jawab: H 0 : Tidak ada perbedaan antara rata-rata gaji wanita dengan rata- rata gaji pria, atau H 0 : Tidak ada perbedaan antara rata-rata gaji wanita dengan rata- rata gaji pria, atau rata-rata gaji wanita dan pria berasal dari populasi yang berdistribusi sama, atau  1 =  2 H 1 : ada perbedaan antara rata-rata gaji wanita dengan rata-rata gaji pria atau  1   2 H 1 : ada perbedaan antara rata-rata gaji wanita dengan rata-rata gaji pria atau  1   2  = 0.05  = 0.05 Wilayah kritik : z hit z0.025 atau z hit 1.96 Wilayah kritik : z hit z0.025 atau z hit 1.96 Perhitungan: Perhitungan: –Pertama, urutkan dan berikan berikan –Jumlah peringkat salah satu sampel –Hitung nilai E(U), var(U) dan z

12 JKFFFMFFFMMFFM gaji Pr R 1 = =117 E(u) = (12X12)/2=72 Var(U)=(12)(12)(25)/12=300 U=12x12+(12x13)/2=105 Z=(105-72)/  300=1.91 Keputusan : karena z hit -1.96, maka terima H 0

13 Sensitif thd perbedaan kedua populasi Sensitif thd perbedaan kedua populasi Perhitungannya membandingkan dist kumulatif kedua populasi Perhitungannya membandingkan dist kumulatif kedua populasi H 0 : Dua sampel bebas berasal dari populasi yg berdist sama. H 0 : Dua sampel bebas berasal dari populasi yg berdist sama. H 1 : dua sampel bebas berasal dari populasi yang berdistribusi tidak sama. H 1 : dua sampel bebas berasal dari populasi yang berdistribusi tidak sama.

14 Minimum utk skala ordinal Minimum utk skala ordinal Sensitif thd berbagai perbedaan dlm kedua populasi. Sensitif thd berbagai perbedaan dlm kedua populasi. Kurang powerful dibandingkan Mann Whitney Kurang powerful dibandingkan Mann Whitney Hipotesis alternatif lebih luas dibandingkan Mann Whitney Hipotesis alternatif lebih luas dibandingkan Mann Whitney H 0 : Dua sampel bebas berasal dari populasi yg berdistribusi sama. H 0 : Dua sampel bebas berasal dari populasi yg berdistribusi sama. H 1 : dua sampel bebas berasal dari populasi yg berdistribusi tdk sama. H 1 : dua sampel bebas berasal dari populasi yg berdistribusi tdk sama.

15 Run Woldfowitz R adalah jumlah run atau pergantian antara urutan dalam data

16 Contoh: ujilah apakan urutan pengambilan sampel pada kasus Mann Whitney di atas acak atau tidak pada taraf nyata uji 0.05? Contoh: ujilah apakan urutan pengambilan sampel pada kasus Mann Whitney di atas acak atau tidak pada taraf nyata uji 0.05? Jawab: Jawab: Dik: F = wanita dan M adalah pria Data : F F F M F F F M M F F M M M F F M F M M M M M F n 1 = 12 dan n 2 = 12,  = 0.05 Dit : Uji keacakan data Jawab: –H 0 : Urutan pengambilan sampel adalah acak –H 1 : Urutan pengambilan sampel tidak acak –  = 0.05 –Wilayah kritik : z hit z0.025 atau z hit 1.96 Perhitungan: Perhitungan: –Hitung jumlah run (R). R = 11, artinya ada 11 kali pergantian data antara urutan F dan M

17 Kesimpulan : karena z hit > z tabel (-1.96), maka terima H 0

18 Menguji apakah suatu grup percobaan menunjukkan reaksi defensif dibandingkan grup kontrol. Menguji apakah suatu grup percobaan menunjukkan reaksi defensif dibandingkan grup kontrol. H 0 : grup percobaan=grup kontrol. H 0 : grup percobaan=grup kontrol. H 1 : grup percobaan  grup kontrol H 1 : grup percobaan  grup kontrol

19

20 Menghitung selisih kedua sampel berpasangan.Menghitung selisih kedua sampel berpasangan. Menggunakan distribusi binomMenggunakan distribusi binom Jika data banyak, dapat didekati menggunakan distribusi normalJika data banyak, dapat didekati menggunakan distribusi normal Distribusi diasumsikan kontinu.Distribusi diasumsikan kontinu. Hitung S (jumlah selisih dengan tanda +)Hitung S (jumlah selisih dengan tanda +) H 0 : p=0.5H 0 : p=0.5 H 1 : p  0.5 atau p>0.5 atau p  0.5H 1 : p  0.5 atau p>0.5 atau p  0.5

21 Uji tanda pasangan IstriSuami Sejumlah 10 pasangan suami istri yang baru menikah dipilih secara acak dan ditanyakan secara terpisah pada masing-masing istri dan suami, berapa jumlah anak yang mereka inginkan. Informasi yagn didapat adalah sebagai berikut: Ujilah apakah kita dapat mengatakan bahwa wanita (istri) menginginkan anak lebih sedikit dibandingkan pria (suami)? Taraf nyata uji 0.01

22 Penyelesaian kasus suami istri Dik : data di atas,  = 0.01 Dik : data di atas,  = 0.01 Dit. : apakah ada perbedaan jumlah anak yang diinginkan antara istri dengan suami? Dit. : apakah ada perbedaan jumlah anak yang diinginkan antara istri dengan suami? Jawab : Jawab : –H 0 : Tidak ada perbedaan jumlah anak yang diinginkan antara suami dan istri, atau p = 0.5 –H 1 : Ada perbedaan jumlah anak yang diinginkan antara suami dan istri, p < 0.5 –Taraf nyata uji : 0.01 –Wilayah kritik : P(S  s) <  –Perhitungan :

23 S = 3, distribusi Binom dengan n = 9 dan p = 0.5 –Menggunakan tabel Binom, maka akan diperoleh: P(S  3) = –Keputusan, karena P(S  3) = > 0.05, maka terima H 0. pasangan IstriSuamiSelisih Perhitungan:

24 Menguji perbedaan sebelum dan sesudahMenguji perbedaan sebelum dan sesudah H 0 : tidak terdapat perbedaa dari sebelum dan sesudah perlakuan.H 0 : tidak terdapat perbedaa dari sebelum dan sesudah perlakuan. H 1 : Terdapat perbedaa dari sebelum dan sesudah perlakuanH 1 : Terdapat perbedaa dari sebelum dan sesudah perlakuan

25 Memperhitungkan tanda dan besarnya selisih.Memperhitungkan tanda dan besarnya selisih. H 0 : Tidak terdapat perbedaan dari perlakuan 1 dan 2.H 0 : Tidak terdapat perbedaan dari perlakuan 1 dan 2. H 1 : Terdapat perbedaan antara perlakuan 1 dan 2H 1 : Terdapat perbedaan antara perlakuan 1 dan 2 Rumus : E(T + ) = n(n+1)/4Rumus : E(T + ) = n(n+1)/4 var(T + ) = n(n+1)(2n+1)/24

26

27 Alternatif uji satu arah ANOVA.Alternatif uji satu arah ANOVA. Perbedaan hanya variasi yg terjadi secara kebetulan.Perbedaan hanya variasi yg terjadi secara kebetulan. Sampel berasal dari distribusi kontinu.Sampel berasal dari distribusi kontinu. H 0 : Sampel yang diperbandingkan mempunyai nilai rata-rata yg sama.H 0 : Sampel yang diperbandingkan mempunyai nilai rata-rata yg sama. H 1 : Sampel yang diperbandingkan tidak mempunyai nilai rata-rata yg samaH 1 : Sampel yang diperbandingkan tidak mempunyai nilai rata-rata yg sama

28 Menguji apakah k kelompok bebas berasal dari populasi yg sama atau memp. Median sama.Menguji apakah k kelompok bebas berasal dari populasi yg sama atau memp. Median sama. H 0 : Sampel yang diperbandingkan mempunyai median sama.H 0 : Sampel yang diperbandingkan mempunyai median sama. H 1 : Sampel yang diperbandingkan tidak mempunyai median samaH 1 : Sampel yang diperbandingkan tidak mempunyai median sama

29

30 Uji lain ANOVA one way.Uji lain ANOVA one way. H 0 : K perlakuan yang dibandingkan adalah sama.H 0 : K perlakuan yang dibandingkan adalah sama. H 1 : Paling tidak ada satu perlakuan yang dibandingkan yang tdk sama.H 1 : Paling tidak ada satu perlakuan yang dibandingkan yang tdk sama.

31 Menguji kesesuaian antar pengujiMenguji kesesuaian antar penguji Skor dalam bentuk peringkatSkor dalam bentuk peringkat H 0 : K perlakuan yang dibandingkan adalah sama.H 0 : K perlakuan yang dibandingkan adalah sama. H 1 : Paling tidak ada satu perlakuan yang dibandingkan yg tdk sama.H 1 : Paling tidak ada satu perlakuan yang dibandingkan yg tdk sama.

32 Beberapa variabel dikotomiBeberapa variabel dikotomi Perhitungannya berdasarkan median.Perhitungannya berdasarkan median. Pengembangan dari uji McNemar.Pengembangan dari uji McNemar. H 0 : Kemungkinan sukses adalah sama utk masing 2 kondisi/produk.H 0 : Kemungkinan sukses adalah sama utk masing 2 kondisi/produk. H 1 : Paling tidak ada yang mempunyai kemungkinan sukses berbedaH 1 : Paling tidak ada yang mempunyai kemungkinan sukses berbeda

33 Sikap akan pendirian pusat perbelanjaan dekat rumah tinggal Pasangan SuamiIstri setuju9540 Tidak setuju20110

34

35 Penerimaan kemasan

36 Pertemuan 2 x 50 menit 100 menit MetodeMetode ABAB AC

37 Pertemuan 2 x 50 menit 100 menit MetodeMetode ABAB Tanpa AC

38 Peserta Metode 1 Metode Peserta Metode 1 Metode

39 Peserta Metode 3 Metode Peserta Metode 3 Metode

40 P E R S E P S I H A R A P A N

41 P E R S E P S I H A R A P A N

42 PesertaSebelumsesudah

43 H 0 : Tidak ada perbedaan persepsi terhadap kursus peserta sebelum dan sesudah kursus H 0 : Tidak ada perbedaan persepsi terhadap kursus peserta sebelum dan sesudah kursus H 1 : ada perbedaan…..dst H 1 : ada perbedaan…..dst


Download ppt "Parametrik : distribusi normal, data interval dan rasio. Non Parametrik : distribusi bebas, data kontinu."

Presentasi serupa


Iklan oleh Google