STATISTIK INFERENSIAL

T Test Uji t (t-test) merupakan prosedur pengujian parametrik rata-rata dua kelompok data, baik untuk kelompok data terkait maupun dua kelompok bebas. Tes t atau Uji t adalah uji statistik yang digunakan untuk menguji kebenaran atau kepalsuan hipotesis nol .

Penggolongan Uji T

T Test Paired Sample T Test (Uji Dua Sampel Berpasangan) Satu kelompok dengan dua perlakuan berbeda atau Membandingkan nilai rata-rata dua kelompok berpasangan

T Test (Lanjutan) Paired Sample T Test (Uji Dua Sampel Berpasangan) Ciri-ciri uji paired sample t test: Level pengukuran data yaitu interval dan rasio; Jumlah data minimal 30 sampel; Ciri utama: berasal dari 1 buah populasi yang sama diberi 2 perlakuan yang berbeda dan mempunyai hubungan; Data berdistribusi normal.

T Test (Lanjutan) Paired Sample T Test (Uji Dua Sampel Berpasangan) Contoh Kemampuan SPSS mahasiswa peserta kursus SPSS sebelum kursus dan sesudah kursus Pre test Post test Adi : 6 Adi : 8 Badu : 6 KURSUS Badu : 9 Cecep : 5 Cecep : 8 dibandingkan antara nilai sebelum dan sesudah pada kelompok subjek yang sama

T Test One Sample T Test (Uji Satu Sampel) Teknik analisis untuk membandingkan satu variabel bebas. Teknik ini digunakan untuk menguji apakah nilai tertentu (yang diberikan sebagai pembanding) berbeda secara signifikan atau tidak dengan rata-rata sebuah sampel.

T Test (Lanjutan) One Sample T Test (Uji Satu Sampel) Ciri-ciri uji one sample t test: Level pengukuran data yaitu interval dan rasio; Jumlah data minimal 30 sampel; Ciri utama: terdapat nilai / angka pembanding; Data berdistribusi normal.

T Test (Lanjutan) One Sample T Test (Uji Satu Sampel) Contoh: Sebuah Hotel A berhasil dikunjungi tamu (penjualan) sebanyak 1642 unit kamar. Peneliti ingin mengetahui apakah keberhasilan penjualan Hotel A berbeda signifikan dengan rata-rata penjualan hotel-hotel lainnya.

T Test Independent Sample T Test (Uji Dua Sampel Bebas) Membandingkan dua kelompok yang berbeda. Atau Membandingkan nilai rata-rata dua kelompok independen

T Test (Lanjutan) Independent Sample T Test (Uji Dua Sampel Bebas) Ciri-ciri independent sample t test: Level pengukuran data yaitu interval dan rasio; Jumlah data minimal 30 sampel; Ciri utama: berasal dari dua buah populasi yang diambil secara bebas tanpa ada hubungan; Data berdistribusi normal.

T Test (Lanjutan) Independent Sample T Test (Uji Dua Sampel Bebas) Contoh: Membandingkan kemampuan SPSS antara peserta periode sekarang dengan sebelumnya (setelah kursus) Periode Sekarang Periode Sebelumnya Adi Bona Badu Dono Cecep Budi Dibandingkan nilai peserta sekarang dengan nilai peserta sebelumnya (kelompok subjek berbeda)

Anova (Analysis of Varians) Analisis of variance atau ANOVA merupakan salah satu teknik analisis multivariate yang berfungsi untuk membedakan rerata lebih dari dua kelompok data dengan cara membandingkan variansinya. Analisis varian termasuk dalam kategori statistik parametrik.

Anova (Lanjutan) Untuk melakukan uji anova, harus dipenuhi beberapa asumsi: Sampel berasal dari kelompok yang independen; Varian antar kelompok harus homogen; Data masing- masing kelompok berdistribusi normal.

Anova (Analysis of Varians) One Way Anova (Anava Satu Jalur) Membandingkan lebih dari dua kelompok. Atau Membandingkan nilai rata-rata beberapa kelompok independen. Arah analisisnya pada satu arah yaitu antar perlakuan.

Anova (Lanjutan) One Way Anova (Anava Satu Jalur) Contoh: membandingkan kemampuan mahasiswa SPSS tiga periode (tiga kelompok independent) Periode 38 periode 39 periode 40 Adi Bona Iwan Badu Budi Dini Cecep Dono James Dibandingkan nilai peserta periode 38,39,dan 40. (ketiganya merupakan tiga kelompok subjek yg berbeda).

Anova (Analysis of Varians) Two Way Anova (Anava Dua Jalur) Menguji hipotesis perbandingan lebih dari dua sampel dan setiap sampel terdiri atas dua jenis atau lebih secara bersama-sama . Pada ANAVA dua arah, selain variable yang diuji perbedaan rata-ratanya, juga terdapat variable lain yang menjadi kontrol terhadap perbedaan variable bebas.

Anova (Lanjutan) Two Way Anova (Anava Dua Jalur) Misalnya, jika kita menguji perbedaan antara metode mengajar A, B dan C, maka setiap metode melibatkan variable kontrol seperti jenis kelamin ataupun IQ. Ilustrasi dalam bentuk tabel misalnya;

Uji Means Fasilitas ini untuk menghitung dan membandingkan rata-rata data yang dikelompokkan berdasarkan faktor tertentu. Misalnya membandingkan rata-rata IP Semester I menurut asal sekolah dan daerah asal setiap jenis kelamin.

Thank You !