Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

DISPERSI RELATIF, KECONDONGAN & KURTOSIS Presented by Astuti Mahardika, M.Pd 1.

Presentasi serupa


Presentasi berjudul: "DISPERSI RELATIF, KECONDONGAN & KURTOSIS Presented by Astuti Mahardika, M.Pd 1."— Transcript presentasi:

1 DISPERSI RELATIF, KECONDONGAN & KURTOSIS Presented by Astuti Mahardika, M.Pd 1

2 Dispersi Relatif Ukuran dispersi absolut (jangkauan, simpangan rata-rata, simpangan kuartil, simpangan baku) hanya dapat mendeskripsikan variasi nilai pada satu kumpulan data bukan beberapa kumpulan data Ukuran dispersi relatif dapat digunakan untuk membandingkan variasi nilai pada beberapa kumpulan data 2

3 Koefisien Variasi Variasi Jangkauan Variasi Simpangan Rata-rata Variasi Kuartil 3 Dispersi Relatif

4 Kecondongan (Skewness) Ukuran kecondongan adalah tingkat ketidaksimetrisan dari suatu distribusi 4 Kurva condong positifKurva condong negatif Kurva simetris

5 Kecondongan (Skewness) Koefisien Kecondongan Pearson Koefisien yang dihasilkan dari kedua rumus tersebut memiliki nilai yang hampir sama (dekat) karena rumus yang kedua dihasilkan dengan cara pendekatan bahwa 5 atau

6 Keruncingan (Kurtosis) Ukuran keruncingan atau kurtosis adalah tingkat kepuncakan dari sebuah distribusi yang biasanya diambil secara relatif terhadap suatu distribusi normal. Ada 3 kurtosis : 6

7 Keruncingan (Kurtosis) Koefisien kurtosis dilambangkan  4 (alpha 4) Kriteria distribusi: a.  4 < 3 maka distribusi platikurtik b.  4 = 3 maka distribusi mesokurtik c.  4 > 3 maka distribusi leptokurtik Koefisien kurtosis: a.Data tunggal: b. Data kelompok 7

8 Contoh Data 1.Diketahui data tunggal sbb: 20, 50, 30, 70, 80 2.Diketahui data kelompok dalam distribusi frekuensi sbb: 8 ModalFrekuensi 112 - 1204 121 - 1295 130 - 1388 139 - 14712 148 -1565 157 -1654 166 - 1742 40

9 1.Diketahui data tunggal sbb: 20, 50, 30, 70, 80  20, 30, 50, 70, 80 Dari perhitungan pertemuan sebelumnya diperoleh : Mean = 50, Me = 50, s = 25,5 Berdasarkan koefisien kecondongannya termasuk dalam distribusi kurva simetris 9

10 1.Diketahui data tunggal sbb: 20, 50, 30, 70, 80  20, 30, 50, 70, 80 Dari perhitungan pertemuan sebelumnya diperoleh Mean = 50, Me = 50, s = 25,5 Berdasarkan koefien kurtosis disimpulkan bahwa termasuk kurva distribusi platikurtik 10 XX-X(X-X) 4 20-30 810000 30-20 160000 50 0 0 7020 160000 8030 810000 Sigma1940000

11 2.Data kelompok dalam distribusi frekuensi : Dari perhitungan pertemuan sebelumnya diketahui: mean = 140,5 dan s = 14,2 Dihitung dahulu Mo atau Me Kemudian cari sk dengan: atau Simpulkan kecondongan kurva berdasarkan sk tersebut 11 ModalFrekuensi 112 - 1204 121 - 1295 130 - 1388 139 - 14712 148 -1565 157 -1654 166 - 1742 40

12 2.Data kelompok dalam distribusi frekuensi : Dari perhitungan pertemuan sebelumnya diketahui: mean = 140,5 dan s = 14,2 Dari hasil perhitungan tabel cari kemudian disimpulkan kategori kurtosisnya 12 ModalXFrekuensi 112 - 1204 121 - 1295 130 - 1388 139 - 14712 148 -1565 157 -1654 166 - 1742  40

13 13


Download ppt "DISPERSI RELATIF, KECONDONGAN & KURTOSIS Presented by Astuti Mahardika, M.Pd 1."

Presentasi serupa


Iklan oleh Google