Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

Pertemuan 12 Nonparametrik: Data Peringkat 2. A. Pendahuluan 1. Pendahuluan Pembahasan tentang uji hipotesis Wilcoxon dan Mann-Whitney Menggunakan data.

Presentasi serupa


Presentasi berjudul: "Pertemuan 12 Nonparametrik: Data Peringkat 2. A. Pendahuluan 1. Pendahuluan Pembahasan tentang uji hipotesis Wilcoxon dan Mann-Whitney Menggunakan data."— Transcript presentasi:

1 Pertemuan 12 Nonparametrik: Data Peringkat 2

2 A. Pendahuluan 1. Pendahuluan Pembahasan tentang uji hipotesis Wilcoxon dan Mann-Whitney Menggunakan data tanda dan peringkat

3 2. Pengujian Hipotesis Uji Wilcoxon mencakup Uji median (rerata) melalui satu sampel Uji kesamaan dua populasi melalui sampel berpasangan Uji Mann-Whitney mecakup Uji kesamaan dua populasi melalui sampel tidak perlu berpasangan

4 B. Uji Wilcoxon Satu Sampel 1. Tujuan Pengujian Hipotesis Pengujian hipotesis dilakukan terhadap median, apakah median sama dengan suatu nilai tertentu M > M 0 M < M 0 M ≠ M 0 Pengujian dapat juga dilakukan terhadap rerata (walaupun pengujian rerata dapat dilakukan secara parametrik), apakah rerata sama dengan suatu nilai tertentu  >  0  <  0  ≠  0

5 2. Pembentukan Kelompok Peringkat Data X dikelompokkan berdasarkan letak mereka pada X  M 0 atau X   0 Kelompok di atas nilai itu diberi tanda + Kelompok di bawah nilai diberi tanda  Kelompok yang sama dengan nilai itu diberi tanda 0 Selanjutnya data dengan tanda 0 diabaikan (sampel berkurang)

6 Contoh 1 Data Jika median M 0 = 12,5 maka Data Simpangan X X  M 0 X X  M 0 10  2,5 9  3,5 13 0,5 12  0,5 14 1,5 9  3,5 13 0,5 11  1,5 15 2,5 13 0,5 11  1,5 16 3,5 10  2,5

7 Dua kelompok data itu disusun dalam satu peringkat Urutan Pering- Peringkat Tanda peringkat simpangan kat sementara +  0,5 1 2,5 2,5 0,5 2 2,5 2,5 0,5 3 2,5 2,5  0,5 4 2,5 2,5 1,  1,  1,  2, ,  2,  3,  3, , ,5 56,5 J + J 

8 Contoh 2 Hitunglah jumlah peringkat pada data berikut Untuk median M 0 = 107 Data simpangan Data simpangan X X  107 X X     3 90   

9 Urutan Peringkat Peringkat Tanda peringkat simpangan sementara +  ,5 2,5  2 3 2,5 2,5      ,5 40,5 J + J 

10 Contoh 3 (dikerjakan di kelas) Hitunglah jumlah peringkat + dan  terhadap median = 3,50 pada sampel berikut 1,80 3,30 5,65 2,25 2,50 3,50 2,75 3,25 3,10 2,70 3,00

11 Contoh 4 Hitunglah jumlah peringkat + dan  terhadap median = 97,5 pada sampel berikut 93,6 89,1 97,7 84, ,5 88,3 97,5 83,7 94,6 85,5 82,6 Contoh 5 Hitunglah jumlah peringkat + dan  terhadap median = 8,41 pada sampel berikut 8,30 9,50 9,60 8,75 8,40 9,10 9,25 9,80 10,05 8,15 10,00 9,60 9,80 9,20 9,30

12 3. Pengujian Hipotesis Pengujian hipotesis berlaku untuk median dan rerata Macam pengujian hipotesis pada Sampel besar (n > 25) Tanpa peringkat sama Ada peringkat sama Sampel kecil (n  25)

13 4. Uji Hipotesis Sampel Besar Tanpa Peringkat Sama Distribusi probabilitas pensampelan didekatkan ke Distribusi probabilitas normal dengan Rerata Kekeliruan baku

14 Pengujian hipotesis pada sampel besar Untuk M > M 0 J + diharapkan >  J diuji pada ujung atas, atau J  diharapkan <  J diuji pada ujung bawah Untuk M  J diuji pada ujung atas, atau J + diharapkan <  J diuji pada ujung bawah Untuk M  M 0 J + dan J  diuji pada dua ujung dengan ½ 

15 Contoh 6 Pada taraf signifikansi 0,05, uji hipotesis bahwa median populasi lebih dari 100. Sampel adalah Hipotesis H 0 : M = 100 H 1 : M > 100

16 Sampel M 0 = 100 Data simpangan Data simpangan Data simpangan 99  1 89        5 85   

17 Peringkat +  Peringkat +  n = J + = J  =

18 Distribusi probabilitas pensampelan Distribusi probabilitas normal Rerata Kekeliruan baku

19 Statistik uji Di sini kita menggunakan J + Kriteria pengujian Taraf signifikansi 0,05 Pengujian pada ujung atas Nilai kritis z (0,95) = 1,645 Tolak H 0 jika z > 1,645 Terima H 0 jika z  1,645 Keputusan Pada taraf signifikansi 0,05 tolak H 0

20 Contoh 7 Pada taraf signifikansi 0,05, uji median M < 500, jika sampel acak menunjukkan n = 35 J + = 210 J  = 420 Hipotesis H 0 : M = 500 H 1 : M < 500 Sampel n = 35 J + = 210 J  = 420

21 Distribusi probabilitas pensampelan DPP : DP normal Rerata Kekeliruan baku

22 Statistik uji Di sini kita menggunakan J  Kriteria pengujian Taraf signifikansi 0,05 Pengujian pada ujung atas Nilai kritis z (0,95) = 1,645 Tolak H 0 jika z > 1,645 Terima H 0 jika z  1,645 Keputusan Pada taraf signifikansi 0,05 tolak H 0

23 Contoh 8 (dikerjakan di kelas) Pada taraf signifikansi 0,05, uji hipotesis bahwa median M lebih dari 500 apabila sampel menunjukkan bahwa n = 50 J + = 650 J  = 625

24 Contoh 9 Pada taraf sifnifikansi 0,05, uji hipotesis bahwa median M lebih dari 500 jika sampel acak menunjukkan bahwa n = 45 J + = 530 J  = 505 Contoh 10 Pada taraf signifikansi 0,05, uji hipotesis bahwa median kurang dari 200 jikan sampel acak menunjukkan bahwa n = 27 J + = 178 J  = 200

25 Contoh 11 Pada taraf sifnifikansi 0,05, uji hipotesis bahwa median M kurang dari 400 jika sampel acak menunjukkan bahwa n = 40 J + = 350 J  = 470 Contoh 12 Pada taraf signifikansi 0,05, uji hipotesis bahwa median M tidak sama dengan 320 jika sampel acak menunjukkan bahwa n = 35 J + = 330 J  = 300

26 5. Uji Hipotesis Sampel Besar dengan Peringkat Sama Diperlukan koreksi peringkat sama pada kekeliruan baku Selain koreksi ini, pengujian hipotesis adalah sama seperti pada kasus tanpa peringkat sama Koreksi peringkat sama untuk setiap peringkat sama Pada peringkat sama terdapat t data Koreksi Kekeliruan baku menjadi

27 Contoh 13 Pada taraf signifikansi 0,05, diuji M 0 ≠ 100, dengan sampel menunjukkan peringkat sebagai berikut Peringkat +  Peringkat +  ,5 9, ,5 9,5 25,5 25, ,5 25, ,5 13, ,5 13, J + J -

28 Hipotesis H 0 : M = 100 H 1 : M ≠ 100 Sampel n = 30 J + = 289 J  = 139 Distribusi probabilitas pensampelan Didekatkan ke distribusi probabilitas normal Koreksi peringkat sama Peringkat t (t 3 – t) / ,5 9,5 2 0,125 13,5 2 0, ,5 25,5 2 0,125 Σ T = 1,375

29 Rerata Kekeliruan baku Statistik uji

30 Kriteria pengujian Taraf signifikansi 0,05 Pengujian dua ujung Nilai kritis z (0,025) =  1,960 z (0,975) = 1,960 Kriteria pengujian Tolak H 0 jika z 1,960 Terima H 0 jika  1,960  z  1,960 Keputusan Pada taraf signifikansi 0,05 terima H 0 Catatan: Selain menghitung koreksi peringkat sama, pengujian hipotesis sama dengan pengujian hipotesis pada tanpa peringkat sama

31 5. Uji Hipotesis Sampel Kecil Sampel adalah kecil jika n  25 Ada dua kemungkinan untuk menentukan batas yakni nilai besar di atas rerata untuk ditabelkan (tidak dibuat tabel) Nilai kecil di bawah rerata untuk ditabelkan (dibuat tabel) Disediakan tabel nilai kritis khusus untuk J, yakni nilai yang terkecil di antara J + dan J - Kriteria pengujian adalah Tolak H 0 jika J < J tabel Terima H 0 jika J  J tabel

32 Tabel Nilai Kritis J pada Uji Wilcoxon n  = 0,01  = 0,05 n  = 0,01  = 0,

33 Pengujian hipotesis pada sampel kecil Untuk M > M 0 J + diharapkan >  J diuji pada ujung atas, atau J  diharapkan <  J diuji pada ujung bawah Untuk M  J diuji pada ujung atas, atau J + diharapkan <  J diuji pada ujung bawah Untuk M  M 0 J + dan J  diuji pada dua ujung dengan ½  yang terkecil diuji pada ujung bawah

34 Contoh 14 Pada taraf signifikansi 0,05, uji hipotesis bahwa median populasi kurang dari 12,5 jika sampel adalah Hipotesis H 0 : M = 12,5 H 1 : M < 12,5 Sampel (dari contoh 1) n = 13 J + = 34,5 J  = 56,5

35 Statistik uji Untuk M < 12,5 J kecil adalah J + sehingga statisik uji adalah J + = 34,5 Kriteria pengujian Taraf signifikansi  = 0,05 n = 13 dari tabel J = 17 Tolak H 0 jika J + < 17 Terima H 0 jika J +  17 Keputusan Terima H 0

36 Contoh 15 (dikerjakan di kelas) Pada taraf signifikansi 0,05, uji hipotesis bahwa median populasi lebih dari 107 jika sampel adalah

37 Contoh 16 Pada taraf signifikansi 0,05, uji hipotesis bahwa median populasi kurang dari 3,50 jika sampel adalah 1,80 3,30 5,65 2,25 2,50 3,50 2,75 3,25 3,10 2,70 3,00 Contoh 17 Pada taraf signifikansi 0,05, uji hipotesis bahwa median populasi tidak sama dengan 97,5 jika sampel adalah 93,6 89,1 97,7 84, ,5 88,3 97,5 83,7 94,6 85,5 82,6

38 Contoh 18 Pada taraf signifikansi 0,05, uji hipotesis bahwa median populasi tidak sama dengan 8,41 jika sampel adalah 8,30 9,50 9,60 8,75 8,40 9,10 9,25 9,80 10,05 8,15 10,00 9,60 9,80 9,20 9,30

39 C. Uji Wilcoxon Sampel Berpasangan 1. Pendahuluan Sampel berpasangan berarti bahwa setiap data di dalam sampel adalah berpasangan Misal Harga Toko X Toko Y beras X beras Y beras gula X gula Y gula sabun X sabun Y sabun Nilai pasangan sampel dikurangi satu dari lainnya maka diperoleh satu nilai selisih Selanjutnya nilai selisih ini dapat diperlakukan seperti pada uji Wilconxon satu sampel

40 2. Perhitungan J Ada perhitungan untuk sampel Tanpa peringkat sama Ada peringkat sama Cara perhitungan sama dengan cara pada sampel median

41 Contoh 19 (tanpa peringkat sama) Sampel X Y selisih Data Peringkat +   n =  J + = J  =  

42 Contoh 20 (ada peringkat sama) Sampel X Y selisih Data Per Sem Pering +   5   5  5 2 2,5 2,5 n =  5 3 2,5 2,  J + =  J  =  ,5 6,  13  ,5 6, 

43 Contoh 21 (dikerjakan di kelas) Hitunglah J + dan J  pada sampel berpasangan berikut ini (a) X Y (b) X 3,2 2,7 2,2 2,8 2,4 2,9 2,6 3,3 Y 2,9 2,9 2,5 2,5 2,8 3,0 2,4 2,7

44 Contoh 22 Hitunglah J + dan J  pada sampel berpasangan berikut ini (a) UTS UAS (b) UTS UAS

45 3. Pengujian Hipotesis Kesamaan Populasi Pengujian hipotesis sama dengan pengujian hipotesis pada antrian dan bilangan acak Ada ujian hipotesis pada sampel besar (n > 25) Tanpa peringkat sama Dengan peringkat sama Ada uji hipotesis sampel kecil (n  25)

46 Pengujian hipotesis pada sampel besar Untuk M > M 0 J + diharapkan >  J diuji pada ujung atas, atau J  diharapkan <  J diuji pada ujung bawah Untuk M  J diuji pada ujung atas, atau J + diharapkan <  J diuji pada ujung bawah Untuk M  M 0 J + dan J  diuji pada dua ujung dengan ½ 

47 Pengujian hipotesis pada sampel kecil Untuk M > M 0 J + diharapkan >  J diuji pada ujung atas, atau J  diharapkan <  J diuji pada ujung bawah Untuk M  J diuji pada ujung atas, atau J + diharapkan <  J diuji pada ujung bawah Untuk M  M 0 J + dan J  diuji pada dua ujung dengan ½  yang terkecil diuji pada ujung bawah

48 Contoh 23 Pada taraf signifikansi 0,05, uji kesamaan distribusi populasi X dan populasi Y apabila 30 pasangan sampel acak adalah X Y X Y

49 Contoh 24 Pada taraf signifikansi uji hipotesis bahwa populasi X lebih besar dari populasi Y, jika sampel adalah X Y

50 Contoh 25 Pada taraf signifikansi uji hipotesis bahwa populasi X kurang dari populasi Y, jika sampel adalah (a) X Y (b) X 3,2 2,7 2,2 2,8 2,4 2,9 2,6 3,3 Y 2,9 2,9 2,5 2,5 2,8 3,0 2,4 2,7

51 D. Uji U Mann-Whitney pada Dua Sampel Independen 1. Pendahuluan Pengujian dilakukan dengan data jumlah peringkat seperti pada uji Wilconxon Pengujian dilakukan pada dua populasi independen untuk kesamaan median (atau rerata)

52 2. Cara perhitungan statistik U Dua sampel, misalkan X dan Y, digabung dan disusun dalam satu peringkat Peringkat untuk X dan Y dipisahkan dan masing-masing dijumlahkan sebagai jumlah peringkat Dari jumlah peringkat ini dihitung statistik U yang digunakan untuk pengujian hipotesis

53 3. Jumlah Peringkat dan Statistik U Sampel data X dan sampel data Y digabung dan disusun ke dalam peringkat Peringkat untuk X dipisahkan dan dijumlahkan menjadi w X Peringkat untuk Y dipisahkan dan dijumlahkan menjadi w Y Dengan w X dan w y dihitung statistik uji U X, U Y, dan statistik U Statistik U digunakan untuk pengujian hipotesis pada taraf signifikansi tertentu

54 Contoh 26 (tanpa peringkat sama) Sampel X dan Y adalah sebagai berikut X 1,9 0,5 2,8 3,1 Y 2,1 5,3 1,4 4,6 0,9 Digabung dan disusun ke dalam peringkat dan dipilah Asal Data Peringkat Per X Per Y X 0,5 1 1 Y 0,9 2 2 Y 1,4 3 3 X 1,9 4 4 Y 2,1 5 5 X 2,8 6 6 X 3,1 7 7 Y 4,6 8 8 Y 5, w X w Y

55 Statistik U n X = 4 w X = 18 n Y = 5 w Y = 27

56 Contoh 27 (dikerjakan di kelas) Pada taraf signifikansi 0,05, uji kesamaan populasi X dan Y melalui uji Mann-Whitney jika sample adalah X 22,1 24,0 26,3 25,4 24,8 23,7 26,1 23,3 Y 24,1 20,6 23,1 22,5 24,0 26,2 21,6 22,2 21,9 25,4

57 Contoh 28 Pada taraf signifikansi 0,05, uji kesamaan populasi X dan Y melalui uji Mann-Whitney jika sampel adalah (a) X Y (b) X Y (c) X Y

58 Contoh 27 (ada peringkat sama) Hitunglah w X dan U X serta w Y dan U Y pada sampel berikut X Y Asal Data Peringkat Per X Per Y Y X Y X Y X 21 11,5 11,5 X Y 21 11,5 11,5 X 16 5,5 5,5 X 24 13,5 13,5 X 16 5,5 5,5 Y 24 13,5 Y Y X Y

59 Statistik U n X = 8 w X = 67 n Y = 8 w Y = 54

60 Contoh 28 (dikerjakan di kelas) Hitunglah w dan U pada sampel data berikut ini X Y Contoh 29 Hitunglah w dan U pada sampel data berikut ini (a) X Y (b) X Y

61 Contoh 30 Hitunglah w dan U pada sampel data berikut ini X Y

62 3. Pengujian hipotesis Bergantung kepada ukuran sampel, pengujian hipotesis dipilah menjadi tiga kategori (1) n terbesar  8 (2) 9  n terbedar  20 (3) n terbesar > 20 Kategori (1) 1 menggunakan tabel khusus langsung ke nilai probabilitas Kategori (2) menggunakan tabel khusus Kategori (3) menggunakan distribusi probabilitas pensampelan yang didekatkan ke distribusi probabilitas normal

63 4. Uji Hipotesis pada n > 20 Tanpa Peringkat Sama Distribusi probabilitas pensampelan didekatkan ke distribusi probabilitas normal dengan Rerata Kekeliruan baku Rarata  U terletak sama jauh dari U x dan U Y sehingga pengujian hipotesis dapat menggunakan U yang besar untuk pengujian pada ujung atas U yang kecil untuk pengujian pada ujung bawah

64 Contoh 31 Pada taraf signifikansi 0,05 uji kesamaan distribusi probabilitas populasi X dan Y untuk sampel acak Asal Peringkat Per X Per Y Asal Peringkat Per X Per Y X 1 1 Y Y 2 2 Y Y 3 3 X Y 4 4 Y X 5 5 Y Y 6 6 Y Y 7 7 Y Y 8 8 Y Y 9 9 X Y Y 20 20

65 Asal Peringkat Per X Per Y X Y n x = 8 w X = 134 X n Y = 22 w Y = 331 Y X Y U X = 134 – (8)(9)/2 = 98 X U Y = 331 – (22)(23)/2 = 78 Y Y Y

66 Hipotesis H 0 : Populasi X dan Y sama H 1 : Populasi X dan Y tidak sama Sampel n X = 8 w X = 134 U X = 98 n Y = 22 w Y = 331 U Y = 78 Distribusi probabilitas pensampelan Distribusi probabilitas normal dengan Rerata Kekeliruan baku

67 Statistik uji Kriteria pengujian Taraf signifikansi 0,05 Pengujian pada ujung atas Nilai kritis z (0,95) = 1,645 Tolak H 0 jika z > 1,645 Terima H 0 jika z  1,645 Keputusan Pada taraf signifikansi 0,05 terima H 0 (Catatan: pengujian dapat juga dilakukan pada ujung bawah dengan mengambil U kecil )

68 5. Uji Hipotesis pada n > 20 dengan Peringkat Sama Adanya peringkat sama menyebabkan dilakukannya koreksi karena peringkat sama Pada suatu peringkat sama terdapat t data maka koreksi menjadi Kekeliruan baku mengalamai koreksi sehingga menjadi

69 Contoh 32 Pada taraf signifikansi 0,05, melalui Mann-Whitney, uji hipotesis kesamaan populasi X dan Y X Y

70 6. Uji Hipotesis pada Ukuran Sampel 9  n besar  20 Dasar pengujian hipotesis adalah sama dengan pengujian pada sampel besar Hipotesis H 0 menunjukkan bahwa ada keseimbangan di antara U X dan U Y Jika salah satu U terlalu besar, melampaui batas keacakan, maka H 0 ditolak Jika salah satu U terlalu kecil, melampaui batas keacakan, maka H 0 ditolak Batas ini disusun dalam tabel nilai kritis sebagai kriteria pengujian hipotesis Batas yang ditabelkan adalah U yang kecil sehingga dalam pengujian hipotesis ini U adalah nilai terkecil di antara U X dan U Y

71 Tabel Nilai Kritis untuk Statistik U Pada Uji Mann-Whitney  = 0,001 pada satu ujung atau  = 0,002 pada dua ujung n 2 n

72 Tabel Nilai Kritis untuk Statistik U Pada Uji Mann-Whitney  = 0,01 pada satu ujung atau  = 0,02 pada dua ujung n 2 n

73 Tabel Nilai Kritis untuk Statistik U Pada Uji Mann-Whitney  = 0,025 pada satu ujung atau  = 0,05 pada dua ujung n 2 n

74 Tabel Nilai Kritis untuk Statistik U Pada Uji Mann-Whitney  = 0,05 pada satu ujung atau  = 0,10 pada dua ujung n 2 n

75 Contoh 33 Pada taraf signifikansi 0,05, uji kesamaan distribusi probabilitas populasi X dan Y, pada sampel acak yang berbentuk peringkat berikut Asal Peringkat Per X PerY Asal Peringhkat Per X Per Y Y 1 1 Y X 2 2 X Y 3 3 Y X 4 4 Y Y 5 5 Y X 6 6 Y Y 7 7 Y Y X 9 9 w X w Y

76 Hipotesis H 0 : Populasi X dan Y adalah sama H 1 : Populasi X dan Y tidak sama Sampel n X = 5 w X = 32 n Y = 11 w Y = 104 Yang terkecil di antaranya dijadikan U U = 17

77 Kriteria pengujian Taraf signifikansi 0,05 Pengujian dua ujung Dari tabel pada  = 0,05 dua ujung untuk n 1 = 5 dan n 2 = 11 U tabel = 9 Tolak H 0 jika U < 9 Terima H 0 jika U  9 Keputusan Pada taraf signifikansi 0,05 terima H 0

78 7. Uji Hipotesis pada ukuran Sampel n besar  8 Pengujian hipotesis untuk sampel  8 menggunakan tabel nilai kritis khusus Tabel nilai kritis ini telah langsung dihitung dalam bentuk probabilitas P(U) Nilai p ditemukan melalui n 1, n 2, dan U; di sini U adalah yang terkecil di antara U X dan U Y Nilai p langsung dibandingkan dengan taraf signifikansi  dengan Tolak H 0 jika P(U) <  Terima H 0 jika P(U)  

79 Tabel Probabilitas Kritis untuk Statistik U Pada Uji Mann-Whitney n 2 = 3 n 2 = 4 n 1 n 1 U U ,250 0,100 0, ,200 0,067 0,028 0, ,500 0,200 0, ,400 0,133 0,057 0, ,750 0,400 0, ,600 0,267 0,114 0, ,600 0, ,400 0,200 0, , ,600 0,314 0, , ,429 0, ,571 0, , ,557

80 Tabel Probabilitas Kritis untuk Statistik U Pada Uji Mann-Whitney n 2 = 5 n 1 U ,167 0,047 0,018 0,008 0, ,333 0,095 0,036 0,016 0, ,500 0,190 0,071 0,032 0, ,667 0,286 0,125 0,056 0, ,429 0,196 0,095 0, ,571 0,286 0,143 0, ,393 0,206 0, ,500 0,278 0, ,607 0,365 0, ,452 0, ,548 0, , , ,579

81 Tabel Probabilitas Kritis untuk Statistik U Pada Uji Mann-Whitney n 2 = 6 n 1 U ,143 0,036 0,012 0,005 0,002 0, ,286 0,071 0,024 0,010 0,004 0, ,428 0,143 0,048 0,019 0,009 0, ,571 0,214 0,083 0,033 0,015 0, ,321 0,131 0,057 0,026 0, ,429 0,190 0,086 0,041 0, ,571 0,274 0,129 0,063 0, ,357 0,176 0,089 0, ,452 0,238 0,123 0, ,548 0,305 0,165 0, ,381 0,214 0, ,457 0,268 0, ,545 0,331 0, ,396 0, ,465 0, ,535 0, , , ,531

82 Tabel Probabilitas Kritis untuk Statistik U Pada Uji Mann-Whitney n 2 = 7 n 1 U ,125 0,028 0,008 0,003 0,001 0,001 0, ,250 0,056 0,017 0,006 0,003 0,001 0, ,375 0,111 0,033 0,012 0,005 0,002 0, ,500 0,167 0,058 0,021 0,009 0,004 0, ,625 0,250 0,092 0,036 0,015 0,007 0, ,333 0,133 0,055 0,024 0,011 0, ,444 0,192 0,082 0,037 0,017 0, ,556 0,258 0,115 0,053 0,026 0, ,333 0,158 0,074 0,037 0, ,417 0,206 0,101 0,051 0, ,500 0,264 0,134 0,069 0, ,583 0,324 0,172 0,090 0, ,394 0,216 0,117 0, ,464 0,265 0,147 0,082

83 Tabel Probabilitas Kritis untuk Statistik U Pada Uji Mann-Whitney n 2 = 7 n 1 U ,538 0,319 0,183 0, ,378 0,223 0, ,438 0,267 0, ,500 0,314 0, ,562 0,365 0, ,418 0, ,473 0, ,527 0, , , , ,549

84 Tabel Probabilitas Kritis untuk Statistik U Pada Uji Mann-Whitney n 2 = 8 n 1 U ,111 0,022 0,006 0,002 0,001 0,000 0,000 0, ,222 0,044 0,012 0,004 0,002 0,001 0,000 0, ,333 0,089 0,024 0,008 0,003 0,001 0,001 0, ,444 0,133 0,042 0,014 0,005 0,002 0,001 0, ,556 0,200 0,067 0,024 0,009 0,004 0,002 0, ,267 0,097 0,036 0,015 0,006 0,003 0, ,356 0,139 0,055 0,023 0,010 0,005 0, ,444 0,188 0,077 0,033 0,015 0,007 0, ,556 0,248 0,107 0,047 0,021 0,010 0, ,315 0,141 0,064 0,030 0,014 0, ,387 0,184 0,085 0,041 0,020 0, ,461 0,230 0,111 0,054 0,027 0, ,539 0,285 0,142 0,071 0,036 0, ,341 0,177 0,091 0,047 0, ,404 0,217 0,114 0,060 0, ,467 0,262 0,141 0,076 0, ,533 0,311 0,172 0,095 0,052

85 Tabel Probabilitas Kritis untuk Statistik U Pada Uji Mann-Whitney n 2 = 8 n 1 U ,362 0,207 0,116 0, ,416 0,245 0,140 0, ,472 0,286 0,168 0, ,528 0,331 0,198 0, ,377 0,232 0, ,426 0,268 0, ,475 0,306 0, ,525 0,347 0, ,389 0, ,433 0, ,478 0, ,522 0, , , , ,520

86 Contoh 34 Pada taraf signifikansi 0,05, uji kesamaan distribusi probabilitas populasi X dan Y untuk sampel X 1,9 0,5 2,8 3,1 Y 2,1 5,3 1,4 4,6 0,9 Hipotesis H 0 : Populasi X dan Y adalah sama H 1 : Populasi X dan Y tidak sama Sampel Dari contoh 26 diketahui n x = 4, n Y = 5, w X = 18, w Y = 27, U x = 8, U Y = 12 sehingga U = 8

87 Kriteria pengujian Taraf signifkansi  = 0,05 Dari tabel n 2 = 5, n 1 = 4, dan U = 8, ditemukan bahwa P(U) = 0,365 P(U) > 0,05 Keputusan Pada taraf signifikansi 0,05, terima H 0

88 Contoh 35 (dikerjakan di kelas) Pada taraf signifikansi 0,05, uji hipotesis kesamaan populasi X dan Y melalui uji Mann-Whitney, jika sampel adalah X Y

89 Contoh 36 Pada taraf signifikansi 0,05, melalui uji Mann-Whitney, uji kesamaan populasi X dan Y, jika sampel adalah (a) X Y (b) X Y (c) X Y


Download ppt "Pertemuan 12 Nonparametrik: Data Peringkat 2. A. Pendahuluan 1. Pendahuluan Pembahasan tentang uji hipotesis Wilcoxon dan Mann-Whitney Menggunakan data."

Presentasi serupa


Iklan oleh Google