Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

UJI HIPOTESIS  UJI PERBANDINGAN. HIPOTESIS Hipotesis umum / konseptual : dugaan sementara tentang suatu keadaan. Keadaan itu dapat berupa perbedaan,

Presentasi serupa


Presentasi berjudul: "UJI HIPOTESIS  UJI PERBANDINGAN. HIPOTESIS Hipotesis umum / konseptual : dugaan sementara tentang suatu keadaan. Keadaan itu dapat berupa perbedaan,"— Transcript presentasi:

1 UJI HIPOTESIS  UJI PERBANDINGAN

2 HIPOTESIS Hipotesis umum / konseptual : dugaan sementara tentang suatu keadaan. Keadaan itu dapat berupa perbedaan, hubungan atau pengaruh Hipotesis statistik : hipotesis yang dapat dinyatakan dengan besaran-besaran statistik Bentuk rumusan hipotesis statistik : H 0 : hipotesis keadaan tak berbeda / tak berhubungan H 1 : hipotesis keadaan berbeda / berhubungan Hipotesis harus diuji untuk verifikasi tentang keadaan itu. Pengujian dapat dilakukan secara non-statistik atau dengan statistik. Secara statistik, menguji apakah dugaan tentang populasi itu benar atau didukung data.

3 UJI HIPOTESIS Langkah-langkah Uji Hipotesis statistik: Nyatakan H 0 dan H 1 (hipotesis alternatif). Tentukan apakah hipotesis berupa 2 arah atau 1 arah. Ex. H 0 :   3 vs. H 1 :   3 (2 arah) or H 1 :  < 3 (1 arah) Tentukan taraf signifikansi α, misal : 1%, 5%, 10% dsb Pilih uji statistik yang sesuai : parametrik (uji T, uji F, uji Z) atau non-parametrik (uji λ) dan tentukan wilayah kritik

4 Hitung nilai statistik uji berdasarkan data yang diambil. SPSS akan menkonversikan nilai itu menjadi probabilitas siginifikansi (p) Pengambilan keputusan dengan cara membandingkan nilai p dengan nilai α (taraf signifikansi) - tolak H 0 bila p < α dan terima H 0 bila p ≥ α UJI HIPOTESIS (1)

5 TARAF SIGNIFIKANSI Kesalahan dlm Pengambilan Keputusan : Kesalahan Jenis Pertama (KJ I)  Tolak Ho padahal Ho Benar  Peluang (KJ I) = Alpha (α)  Alpha disebut Taraf Nyata (significant level) Kesalahan Jenis Kedua (KJ II)  Terima Ho padahal Ho Salah  Peluang (KJ II) = Beta (β)  (1-Beta) disebut Kuasa Uji (Power of Test) Nilai keduanya berkisar dari 0% s/d 100% atau 0 s/d 1. Kita cukup memilih salah satu dari keduanya.

6 HoHo Value Critical Value  Sample Statistic Rejection Region Nonrejection Region Sampling Distribution 1 –  Level of Confidence Observed sample statistic WILAYAH KRITIK (Uji 1 arah)

7 HoHo Value Critical Value Critical Value 1/2   Sample Statistic Rejection Region Rejection Region Nonrejection Region Sampling Distribution 1 –  Level of Confidence WILAYAH KRITIK (Uji 2 arah) Sampling Distribution Observed sample statistic

8 UJI STATISTIK Dibedakan antara statistik parametrik dan non-parametrik Parameter lazimnya mengacu pada ciri populasi yang terukur dengan jelas, misal rata-rata, varians, proporsi dll. Ciri sampel adalah statistik. Namun bentuk ini tergantung terutama pada skala pengukuran data : interval / rasio – statistik parametrik Untuk data dengan skala yang lebih rendah (nominal, ordinal) harus diperlakukan secara berbeda dengan skala interval / rasio – statistik non-parametrik Statistik non-parametrik dapat digunakan untuk data kecil (n<30), kecuali yang didasarkan pada tabulasi silang

9 Dalam satu variabel terdiri satu kelompok (sampel) contoh : Variabel nilaiUTS Variabel lain dapat menjadikan lebih dari 1 kelompok contoh : NilaiUTS untuk pria & wanita (jenis kelamin) Uji perbandingan mengacu pada kelompok, sedangkan uji hubungan mengacu pada variabel. UJI STATISTIK (1)

10 Parametrik adanya syarat-syarat mengenai parameter populasi seperti asumsi kenormalan. Variabel yang dianalisis umumnya terukur dalam skala interval, atau rasio. Lebih dari dua variable bebas dapat dianalisis secara bersamaan dalam satu analisis. Non-Parametrik Tidak ada syarat-syarat mengenai parameter populasi seperti tak ada asumsi kenormalan Variabel yg dianalisis pada umumnya terukur dalam skala ordinal atau nominal. Sampai saat ini, sebagian besar analisis non-parametrik terbatas satu variable bebas. Perbandingan antar statistika UJI STATISTIK (2)

11 UJI PERBANDINGAN statistik parametrik & non-parametrik Uji perbandinganparametrikNon-parametrik 1 kelompokUji t 2 kelompok - berhubunganUji t berpasanganUji tanda - saling bebasUji t saling bebasMann-Whitney > 2 kelompok - berhubunganFriedman - saling bebasAnova 1 arahKruskal-Wallis

12 UJI HUBUNGAN statistik parametrik & non-parametrik Uji hubunganparametrikNon-parametrik 2 variabel - korelasi pearson - uji regresi - Λ 2 (chi-kuadrat) - korelasi spearman > 2 variabel- korelasi parsial - korelasi berganda - uji regresi berganda

13 UJI PERBANDINGAN fokus : perbandingan rata-rata STATISTIK PARAMETRIK

14 CIRI STATISTIK PARAMETRIK Variabel yang dibandingkan harus terukur dalam skala interval / rasio Variabel pembedanya berbentuk kategorik (terukur dalam skala nominal / ordinal) Banyaknya kategori dalam variabel pembeda memuat jumlah kelompok yang dibandingkan Terdapat asumsi-asumsi dasar yang harus dipenuhi pada data agar teknik statistik parametrik dapat digunakan (normalitas, independensi, dsb)

15 UJI PERBANDINGAN 1 KELOMPOK Membandingkan rata-rata / mean (μ) 1 kelompok dengan nilai tertentu Hipotesisnya : H 0 : μ = μ 0 vs. H 1 : μ ≠ μ 0 (μ 0 konstanta) Tetapkan taraf signifikansinya (α) Uji statistik yang digunakan adalah uji T Pengambilan keputusan dengan cara membandingkan nilai p (probabilitas signifikansi) dengan nilai α - tolak H 0 bila p < α dan terima H 0 bila p ≥ α Contoh : Uji apakah rata-rata kandungan vitamin C suplier CSB dalam populasi sama dengan spesifikasi yang ditetapkan Pemerintah Amerika Serikat, yaitu 40 mg/100g CSB atau berbeda. Hipotesisnya : H 0 : μ = 40 vs. H 1 : μ ≠ 40

16 Uji Mean Satu Kelompok Perintah dalam SPSS Buka file one_sampel_t

17 Klik variable yang mau diuji rata-ratanya ke kanan Mau menguji apakah rata-rata kandungan vitamin C suplier CSB dalam populasi sama dengan spesifikasi yang ditetapkan pemerintah Amerika Serikat, yaitu 40 mg/100g CSB atau berbeda.

18 Output SPSS Karena Sig <  (0.05) maka tolak H 0. Jadi rata-rata kandungan vitamin C dlm populasi yg diteliti berbeda dari 40 mg/100g CSB. One-Sample Statistics NMeanStd. DeviationStd. Error Mean Kandungan Vitamin C (mg/100g) One-Sample Test Test Value = 40 tdf Sig. (2- tailed) Mean Difference 95% Confidence Interval of the Difference LowerUpper Kandungan Vitamin C (mg/100g)

19 UJI PERBANDINGAN 2 KELOMPOK : saling bebas Membandingkan rata-rata / mean (μ) 2 kelompok yang saling bebas Hipotesisnya : H 0 : μ 1 = μ 2 vs. H 1 : μ 1 ≠ μ 2 Tetapkan taraf signifikansinya (α) Uji statistik yang digunakan adalah uji T Pengambilan keputusan dengan cara membandingkan nilai p (probabilitas signifikansi) dengan nilai α - tolak H 0 bila p < α dan terima H 0 bila p ≥ α Contoh : Ingin diuji apakah rata-rata waktu pengeringan cat kayu ABC (Group1=1) sama dengan rata-rata waktu pengeringan cat kayu XYX (Group2=2) di populasi yang diteliti. Hipotesis: H 0 : μ ABC = μ XYZ vs. H 1 : μ ABC ≠ μ XYZ

20 Uji Means 2 Kelompok Bebas Perintah dalam SPSS  Buka file independen_t_test_twotail

21 Klik ke kanan variable yang mau diuji rata-ratanya (test atau dependent variable) Klik ke kanan variable yang dijadikan pengelompokan (independent variable). Dalam hal ini group, waktu pengeringan kayu. Ingin diuji apakah rata- rata rata-rata waktu pengeringan cat kayu ABC (A1=1) sama dengan rata-rata waktu pengeringan cat kayu XYX (A2=2) di populasi yang diteliti.

22 Output SPSS Uji Means 2 kelompok Bebas Statistik deskriptif di atas memperlihatkan bahwa: Cat kayu ABC cenderung memiliki waktu pengeringan lebih lama dibanding Cat kayu XYZ (dari rata-rata/means). Cat kayu ABC lebih berfluktuasi (bervariasi) waktu pegeringannya dibanding mahasiswa Cat kayu XYZ (dari std dev). Group Statistics groupNMeanStd. Deviation Std. Error Mean Waktu KeringCat Kayu ABC Cat Kayu XYZ

23 Statistik Uji Means Dua Kelompok Bebas Fluktuasi IPK Kumulatif seluruh mahasiswa laki-laki maupun perempuan di populasi yang diteliti sama karena Sig >  (0.05). Rata-rata IPK Kumulatif seluruh mhs perempuan berbeda nyata dengan seluruh mhs laki-laki. Independent Samples Test Levene's Test for Equality of Variancest-test for Equality of Means 95% Confidence Interval of the Difference FSig.tdf Sig. (2- tailed) Mean Differenc e Std. Error Differenc eLowerUpper Waktu Kering Equal variances assumed Equal variances not assumed

24 UJI PERBANDINGAN 2 KELOMPOK : berpasangan Membandingkan rata-rata / mean (μ) 2 kelompok yang berpasangan Hipotesisnya : H 0 : μ 1 = μ 2 vs. H 1 : μ 1 ≠ μ 2 Tetapkan taraf signifikansinya (α) Uji statistik yang digunakan adalah uji T Pengambilan keputusan dengan cara membandingkan nilai p (probabilitas signifikansi) dengan nilai α - tolak H 0 bila p < α dan terima H 0 bila p ≥ α Contoh : Ingin diuji apaka ada beda rata-rata kandungan pencemaran air raksa di Lokasi A dengan rata-rata kandungan pencemaran air raksa Lokasi B di sungai Ciliwung H 0 : μ lokasiA = μ lokasiB vs. H 1 : μ lokaiA ≠ μ lokasiB

25 Uji Means 2 Kelompok Berpasangan Perintah dalam SPSS  Buka file paired_t_tes_unequal1

26 Klik variable pertama (Lokasi A) kmdn klik variable kedua (Lokasi B) pindahkan ke kanan (paired variables)

27 Output SPSS Uji Means 2 Kelompok Berpasangan Paired Samples Statistics MeanNStd. Deviation Std. Error Mean Pair 1Lokasi A Lokasi B Paired Samples Correlations NCorrelationSig. Pair 1 Lokasi A & Lokasi B

28 Tidak ada beda rata-rata kandugan pencemaran air raksa di Lokasi A dan Lokasi B dari seluruh lokasi yang diteliti di sungai Ciliwung. Paired Samples Test Paired Differences tdfSig. (2-tailed) MeanStd. Deviation Std. Error Mean 95% Confidence Interval of the Difference LowerUpper Pair 1 Lokasi A - Lokasi B

29 UJI PERBANDINGAN K KELOMPOK saling bebas Membandingkan mean (μ) > 2 kelompok saling bebas Hipotesisnya : H 0 : μ 1 = … = μ k vs. H1 : minimal ada 2 μ i yang tak sama Tetapkan taraf signifikansinya (α) Uji statistik yang digunakan adalah uji T Pengambilan keputusan dengan cara membandingkan nilai p (probabilitas signifikansi) dengan nilai α - tolak H 0 bila p < α dan terima H 0 bila p ≥ α Contoh : Ingin diuji apakah rata-rata jumlah produk cacat yang dihasilkan ke-3 production line (1, 2 dan 3) sama atau berbda H 0 : μ 1 = μ 2 = μ 3 vs. H 1 : minimal ada 2 μ i tak sama

30 Uji Means k-kelompok Bebas (k>2) Perintah dalam SPSS  Buka file one_sampel_t

31 Klik variable Jumlah Product Cacat dan pindahkan ke kanan sbg dependent variables Klik variable Production Line dan pindahkan ke kanan sebagai factor. Klik Post hoc, selanjutnya klik Bonferroni dan cheffe. Untuk uji Pembanding berganda (multiple comparisons).

32 Output Oneway (Uji Means k-kelompok Bebas) Karena Sig <  maka disimpulkan bhw asumsi kehomogenan variance tidak terpenuhi Descriptives Jumlah Produk Cacat N Mean Std. DeviationStd. Error 95% Confidence Interval for Mean MinimumMaximum Lower BoundUpper Bound Production Line Production Line Production Line Total Test of Homogeneity of Variances Jumlah Produk Cacat Levene Statisticdf1df2Sig

33 Output Oneway (uji k-kelompok bebas) Krn Sig > , maka disimpulkan bahwa minimal ada 2 μi yang tak sama. Bila asumsi terpenuhi. ANOVA Jumlah Produk Cacat Sum of Squaresdf Mean SquareFSig. Between Groups Within Groups Total

34 Sig. Production Line 1 dan Production Line 2, dan Production Line 1 dan Production Line 3 < , rata-rata jumlah produk cacat yang dihasilkan Production Line 1 dan Production Line 2, Production Line 1 dan Production Line 3, berbeda nyata Multiple Comparisons Dependent Variable:cacat Jumlah Produk Cacat (I) line Production Line (J) line Production Line Mean Difference (I-J)Std. ErrorSig. 95% Confidence Interval Lower BoundUpper Bound ScheffeProduction Line 1Production Line * Production Line * Production Line 2Production Line * Production Line Production Line 3Production Line * Production Line BonferroniProduction Line 1Production Line * Production Line * Production Line 2Production Line * Production Line Production Line 3Productio n Line * Production Line

35 Daftar Pustaka: Uyanto, S.S. (2009). Pedoman analisis data dengan SPSS. Edisi Ketiga. Yogyakarta: Penerbit Graha Ilmu. Bahan Kuliah Metode Penelitian, J.Tjahjo Baskoro.


Download ppt "UJI HIPOTESIS  UJI PERBANDINGAN. HIPOTESIS Hipotesis umum / konseptual : dugaan sementara tentang suatu keadaan. Keadaan itu dapat berupa perbedaan,"

Presentasi serupa


Iklan oleh Google