Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

1. Dua sisi H0: F(x) = Fo(x) H1: F(x) = F(x) ≠ Fo(x) Satu sisi H0: F(x)≥ Fo(x) ; H1: F(x) < Fo(x) atau H0: F(x)≤ Fo(x) ; H1: F(x) > Fo(x) 2. Nilai.

Presentasi serupa


Presentasi berjudul: "1. Dua sisi H0: F(x) = Fo(x) H1: F(x) = F(x) ≠ Fo(x) Satu sisi H0: F(x)≥ Fo(x) ; H1: F(x) < Fo(x) atau H0: F(x)≤ Fo(x) ; H1: F(x) > Fo(x) 2. Nilai."— Transcript presentasi:

1

2

3

4 1. Dua sisi H0: F(x) = Fo(x) H1: F(x) = F(x) ≠ Fo(x) Satu sisi H0: F(x)≥ Fo(x) ; H1: F(x) < Fo(x) atau H0: F(x)≤ Fo(x) ; H1: F(x) > Fo(x) 2. Nilai statistik; n; α

5

6 5. Keputusan : Tolak H0 jika D observasi >(1-α) yang ditunjukkan pada tabel Kolmogorov-Smirnov Terima H0 jika D observasi ≤ (1-α) 6. Kesimpulan: Menyesuaikan dengan pertanyaan

7 Sebuah riset yang dilakukan oleh ilmuwan di Hamburg, Jerman melaporkan berat dari 36 ginjal kelinci sebelum mereka melakukan eksperimen. Ujilah apakah sampel berasal dari distribusi normal dengan rata-rata 85 gram dan standar deviasi 15 gram (α=5%) Data: 58 78 84 90 97 70 90 86 82 59 90 70 74 83 90 76 88 84 68 98 70 94 70 110 67 68 75 80 68 82 104 84 98 80 92 112

8 1. H0 : distribusi sampel mengikuti distribusi normal H1 : distribusi sampel tidak mengikuti distribusi normal 2. α=0.05 ; μ=85 ; σ=15 3. Uji Statistik D=max |S(x)-F(ox)| Wilayah kritis D>0.224 (berdasarkan tabel)

9

10

11 4. Statistik Hitung Menghitung S(x) xf(x)S(x)xf(x)S(x) 5811/36=0.027884322/36=0.6111 5912/36=0.055686123/36=0.6389 6713/36=0.083388124/36=0.6667 6836/36=0.166790428/36=0.7778 70410/36=0.277892129/36=0.8056 74111/30=0.305693130/36=0.8333 75112/36=0.333394131/36=0.8611 76113/36=0.361197132/36=0.8889 78114/36=0.388998133/36=0.9167 80216/36=0.4444104134/36=0.9444 82218/36=0.5000110135/36=0.9722 83119/36=0.5278112136/36=1.0000

12 Menghitung Fo(x) xZ=(x-85)/15Fo(x)xZ=(x-85)/15Fo(x) 58 -1,8 0.035984 -0,06667 0.4721 59 -1,73333 0.041886 0,066667 0.5279 67 -1,2 0.115188 0,2 0.5793 68 -1,13333 0.129290 0,333333 0.6293 70 0.158792 0,466667 0.6808 74 -0,73333 0.232793 0,533333 0.7019 75 -0,66667 0.251494 0,6 0.7257 76 -0,6 0.274397 0,8 0.7881 78 -0,46667 0.391298 0,866667 0.8078 80 -0,33333 0.3707104 1,266667 0.8980 82 -0,2 0.4207110 1,666667 0.9525 83 -0,13333 0.4483112 1,8 0.9641

13 Menghitung |S(x)-Fo(x)| x|S(x)-Fo(x)|x 58 0,0081 84 0,1390 59 0,0138 86 0,1110 67 0,0318 88 0,0874 68 0,0375 90 0,1485 70 0,1191 92 0,1248 74 0,0729 93 0,1314 75 0,0819 94 0,1354 76 0,0868 97 0,1008 78 0,0023 98 0,1089 80 0,0737 104 0,0464 82 0,0793 110 0,0197 83 0,0795 112 0,0359

14 D= max |S(x)-Fo(x)| = 0.1485 5. Keputusan : Terima H0 karena D < 0.224 6. Kesimpulan: Dengan tingkat kepercayaan 95%, dapat disimpulkan bahwa data berat ginjal kelinci berasal dari distribusi normal dengan μ=85 gram dan σ=15 gram

15 Metode Shapiro Wilk menggunakan data dasar yang belum diolah dalam tabel distribusi frekuensi. Data diurut, kemudian dibagi dalam dua kelompok untuk dikonversi dalam Shapiro Wilk. Dapat juga dilanjutkan transformasi dalam nilai Z untuk dapat dihitung luasan kurva normal. Persyaratan  Data berskala interval atau ratio (kuantitatif)  Data tunggal / belum dikelompokkan pada tabel distribusi frekuensi  Data dari sampel random

16 Signifikansi Signifikansi dibandingkan dengan tabel Shapiro Wilk. Signifikansi uji nilai T3 dibandingkan dengan nilai tabel Shapiro Wilk, untuk dilihat posisi nilai probabilitasnya (p). Jika nilai p lebih dari 5%, maka Ho diterima. Jika nilai p kurang dari 5%, maka Ho ditolak. Jika digunakan rumus G, maka digunakan tabel distribusi normal.

17 Untuk menyukseskan program BLT dan Raskin di Kecamatan Sukamaju, diadakan survei untuk mengetahui jumlah Rumah Tangga Miskin di daerah tersebut. Diperoleh data jumlah RT miskin per desa sebagai berikut: 18, 30, 14, 20, 9, 26, 18, 34, 13, 16, 33, 26, 42, 11, 20, 32, 16, 15, 18, 25, 40, 32, 30, 27 Selidikilah data Rumah Tangga Miskin tersebut, apakah data tersebut diambil dari populasi yang berdistribusi normal pada α = 5% ?

18 1. Ho : data berasal dari distribusi normal H 1 : data tidak berasal dari populasi normal 2. α = 0,05 3. Statistik Uji

19 4. Statistik Hitung Noxixi-x barNoxixi-x bar 1 9-14,5416211,4581306 13 251,45842,12693056 2 11-12,5416157,2917306 14 262,45846,04373056 3 13-10,5416111,1253306 15 262,45846,04373056 4 14-9,541691,04213056 16 273,458411,96053056 5 15-8,541672,95893056 17 306,458441,71093056 6 16-7,541656,87573056 18 306,458441,71093056 7 16-7,541656,87573056 19 328,458471,54453056 8 18-5,541630,70933056 20 328,458471,54453056 9 18-5,541630,70933056 21 339,458489,46133056 10 18-5,541630,70933056 22 3410,4584109,3781306 11 20-3,541612,54293056 23 4016,4584270,8789306 12 20-3,541612,54293056 24 4218,4584340,7125306 Rata-rata statistik = 23,541671937,958333

20 i aiX(n-i+1)-Xi ai[X(n-i+1)-Xi] 1 0,449342-9 = 3314,8269 2 0,309840-11=298,9842 3 0,255434-13=215,3634 4 0,214533-14=194,0755 5 0,180732-15=173,0719 6 0,151232-16=162,4192 7 0,124530-16=141,7430 8 0,099730-18=121,1964 9 0,076427-18=90,6876 10 0,053926-18=80,4851 11 0,032126-20=60,1926 12 0,010725-20=50,0535 JUMLAH 43,0993

21 = 0.9585 Nilai T tabel α (0.05; 24)= 0.916 Wilayah kritis T3 obs > T tabel 5. Keputusan: Terima H0 karena T3 obs>T tabel (Shapiro Wilks) 6. Kesimpulan: Dengan tingkat kepercayaan 95%, dapat disimpulkan bahwa data jumlah rumah tangga miskin di Kecamatan Sukamaju berdistribusi normal.

22

23 Tabel koefisien Shapiro Wilk

24 SEKIAN DAN TERIMA KASIH


Download ppt "1. Dua sisi H0: F(x) = Fo(x) H1: F(x) = F(x) ≠ Fo(x) Satu sisi H0: F(x)≥ Fo(x) ; H1: F(x) < Fo(x) atau H0: F(x)≤ Fo(x) ; H1: F(x) > Fo(x) 2. Nilai."

Presentasi serupa


Iklan oleh Google