STATISTIK II Pertemuan 5: Pengujian Hipotesis Sampel Besar (n≥30)

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
PENGUJIAN HIPOTESIS SAMPEL BESAR
Advertisements

Pengujian Hipotesis.
DOSEN : LIES ROSARIA., ST., MSI
Uji Hypotesis Materi Ke.
PENGUJIAN HIPOTESIS.
Statistika Inferensi : Estimasi Titik & Estimasi Interval
© 2002 Prentice-Hall, Inc.Chap 7-1 Metode Statistika I Dasar –Dasar Hipotesis Test satu populasi.
Statistik TP A Pengujian Hipotesis dan Analisa Data
PENGUJIAN HIPOTESIS.
STATISTIK II Pertemuan 3: Probabilitas dan Distribusi Probabilitas
STATISTIKA Pertemuan 5: Distribusi Peluang Normal Dosen Pengampu MK:
Statistik TP A Pengujian Hipotesis Satu Populasi (Mean dan Proporsi)
STATISTIKA Pertemuan 4: Pengantar teori peluang dan distribusi peluang
STATISTIK II Pertemuan 10: Interval Konfidensi Selisih Dua Sampel
STATISTIK II Pertemuan 4: Interval Konfidensi Dosen Pengampu MK:
STATISTIK BISNIS Pertemuan 11: Interval Konfidensi Dosen Pengampu MK:
UJI HIPOTESIS Septi Fajarwati, M. Pd.
UJI HIPOTESIS (2).
STATISTIKA INFERENSI : UJI HIPOTESIS (SAMPEL TUNGGAL)
STATISTIK II Pertemuan 3: Probabilitas dan Distribusi Probabilitas
STATISTIK II Pertemuan 6: Pengujian Hipotesis Satu Sampel
Pengujian Hipotesis Aria Gusti.
STATISTIKA Pertemuan 7: Pengujian Hipotesis 1 Populasi
STATISTIK II Pertemuan 9: Pengujian Hipotesis Dua Sampel dan ANOVA (SPSS) Dosen Pengampu MK: Evellin Lusiana, S.Si, M.Si.
STATISTIK II Pertemuan 14: Analisis Regresi dan Korelasi
STATISTIKA 2 Pertemuan 11: Pengujian Hipotesis Sampel Besar (n≥30)
STATISTIKA INFERENSI : UJI HIPOTESIS (SAMPEL TUNGGAL)
STATISTIK II Pertemuan 12: Pengujian Hipotesis Sampel Kecil (n<30)
STATISTIKA Pertemuan 9: Pengujian Hipotesis Selisih Rata-rata Dua Populasi Dosen Pengampu MK: Evellin Dewi Lusiana, S.Si, M.Si.
PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS ILMU KOMPUTER
STATISTIK II Pertemuan 5: Interval Konfidensi Dosen Pengampu MK:
Uji Hipotesis.
STATISTIK II Pertemuan 4: Distribusi Sampling Dosen Pengampu MK:
05 STATISTIK Uji Hipotesa Bethriza Hanum ST., MT Teknik
STATISTIK II Pertemuan 5: Distribusi Sampling (Lanjutan)
STATISTIK BISNIS Pertemuan 9: Probabilitas dan Distribusi Probabilitas
STATISTIK BISNIS Pertemuan 11: Interval Konfidensi Dosen Pengampu MK:
STATISTIK Pertemuan 6: Interval Konfidensi Dosen Pengampu MK:
STATISTIK II Pertemuan 7: Pengujian Hipotesis Sampel Kecil (n<30)
STATISTIK II Pertemuan 9: ANOVA (SPSS) Dosen Pengampu MK:
STATISTIK II Pertemuan 13: ANOVA (Analysis of Variance)
STATISTIK BISNIS Pertemuan 13: Pengujian Hipotesis dan ANOVA
STATISTIK II Pertemuan 2: Probabilitas dan Distribusi Probabilitas
STATISTIK Pertemuan 6: Teori Estimasi (Interval Konfidensi)
STATISTIK II Pertemuan 13: Pengujian Hipotesis Sampel Kecil (n<30)
STATISTIK II Pertemuan 9: Pengujian Hipotesis Dua Sampel dan ANOVA (SPSS) Dosen Pengampu MK: Evellin Lusiana, S.Si, M.Si.
STATISTIK II Pertemuan 9: Pengujian Hipotesis Satu Sampel
STATISTIK II Pertemuan 5-6: Metode Sampling dan Interval Konfidensi
STATISTIK II Pertemuan 13: ANOVA (Analysis of Variance)
STATISTIK II Pertemuan 5: Metode Sampling dan Interval Konfidensi
Pertemuan 9: Pengujian Hipotesis Dua Populasi
STATISTIK BISNIS Pertemuan 12: Interval Konfidensi Selisih Dua Rata-rata Dosen Pengampu MK: Evellin Lusiana, S.Si, M.Si.
HIPOTESIS Hipotesis Penelitian = Hipotesis Konseptual adalah pernyataan yang merupakan jawaban sementara terhadap suatu masalah yang masih harus diuji.
STATISTIKA Pertemuan 7: Pengujian Hipotesis 1 Populasi
STATISTIK II Pertemuan 13-14: Analisis Regresi dan Korelasi
Statistika uji hipotesis (1 populasi)
STATISTIK II Pertemuan 9: Interval Konfidensi Satu Sampel
DASAR-DASAR UJI HIPOTESIS
PENGUJIAN HIPOTESIS.
STATISTIK II Pertemuan 11-12: Pengujian Hipotesis Sampel Besar (n≥30)
PENGUJIAN HIPOTESIS SAMPEL BESAR
Statistika Uji hipotesis 1 Populasi
STATISTIKA Pertemuan 11: Uji Koefisien Korelasi dan Regresi
STATISTIK II Pertemuan 9: Pengujian Hipotesis Dua Sampel dan ANOVA (SPSS) Dosen Pengampu MK: Evellin Lusiana, S.Si, M.Si.
UJI HIPOTESIS.
Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc
Statistika Uji hipotesis 1 Populasi & Uji Hipotesis 2 Populasi
STATISTIK II Pertemuan 7: Pengujian Hipotesis Sampel Kecil (n<30)
STATISTIK II Pertemuan 4: Interval Konfidensi Dosen Pengampu MK:
ESTIMASI DAN KEPUTUSAN STATISTIK (HIPOTESIS)
Transcript presentasi:

STATISTIK II Pertemuan 5: Pengujian Hipotesis Sampel Besar (n≥30) Dosen Pengampu MK: Evellin Lusiana, S.Si, M.Si

Materi hari ini Hipotesis, tingkat kesalahan, hipotesis satu arah dan dua arah Langkah-langkah pengujian hipotesis Uji Hipotesis rata-rata 1 Sampel Uji hipotesis selisih rata-rata 2 Sampel

Definisi Hipotesis Hipotesis adalah suatu pernyataan yang berkaitan dengan parameter populasi Rata-rata populasi Contoh: rata2 pengeluaran bulanan untuk ponsel di suatu kota μ = Rp 75ribu Chap 9-3

Hipotesis Nol, H0 Pernyataan/klaim thdp parameter yang akan diuji DCOVA Pernyataan/klaim thdp parameter yang akan diuji Contoh: Rata2 pengeluaran bulanan untuk ponsel adalah Rp 75ribu ( ) Hipotesis selalu berkaitan dengan parameter populasi, tidak pernah statistik sampel Chap 9-4 Copyright ©2012 Pearson Education, Inc. publishing as Prentice Hall

Hipotesis Nol, H0 (continued) Pengujian hipotesis selalu diawali dengan asumsi bahwa Ho benar. mirip seperti praduga tak bersalah dalam pengadilan Menunjukkan status quo Selalu mengandung tanda “=“ sama dengan Diterima atau ditolak Copyright ©2012 Pearson Education, Inc. publishing as Prentice Hall Chap 9-5

Hipotesis Alternatif, H1 DCOVA Lawan hipotesis nol e.g., rata2 pengeluaran untuk ponsel bulanan ( H1: μ ≠ 75 ) “challenges” status quo Hipotesis alternatif tidak pernah mengandung tanda “=“ Secara umum merupakan hipotesis yang coba dibuktikan oleh peneliti Copyright ©2012 Pearson Education, Inc. publishing as Prentice Hall Chap 9-6

Tingkat Signifikansi dan Daerah Penolakan DCOVA H0: μ = 30 H1: μ ≠ 30 Tingkat signifikansi= a Titik Kritis Daerah Penolakan /2 30 a Uji ini adalah uji dua arah karena terdapat dua daerah penolakan Chap 9-7 Copyright ©2012 Pearson Education, Inc. publishing as Prentice Hall

Uji Hipotesis Bagi Rata-rata sampel besar DCOVA Uji Hipotesis bagi   diketahui  Tdk diketahui Chap 9-8 Copyright ©2012 Pearson Education, Inc. publishing as Prentice Hall

Uji Z – Uji hipotesis bagi rata2 (σ diketahui) X Uji hipotesis   diketahui σ Known  Tdk diketahui σ Unknown Statistik uji: Chap 9-9 Copyright ©2012 Pearson Education, Inc. publishing as Prentice Hall

6 Tahap Pengujian Hipotesis DCOVA Menyatakan hipotesis nol dan hipotesis alternatif (Ho dan H1) Tentukan tingkat signifikansi ( ) dan ukuran sampel ( n ) Tentukan distribusi sampling dan statistik uji yang sesuai Tentukan titik kritis yang membagi daerah penolakan dan penerimaan Ho. Copyright ©2012 Pearson Education, Inc. publishing as Prentice Hall Chap 9-10

6 Tahap Pengujian Hipotesis (continued) Kumpulkan data dan hitung nilai statistik uji Lakukan pengambilan keputusan/kesimpulan. Jika statistik uji berada di daerah penolakan, maka tolak Ho. Namun bila statistik uji ada di daerah penerimaan Ho, maka gagal tolak Ho. Kemudian akukan pengambilan kesimpulan sesuai dengan konteks masalah. Copyright ©2012 Pearson Education, Inc. publishing as Prentice Hall Chap 9-11

Contoh: Pengujian Hipotesis DCOVA Sebuah penelitian bertujuan untuk menguji klaim bahwa rata-rata uang DP pembelian rumah subsidi di suatu kota adalah 30 juta. Suatu sampel berukuran 100 rumah diambil untuk menguji klaim ini dan diperoleh rata2 DP pembelian rumah subsidi adalah 29.4 juta . Lakukan uji hipotesis apakah klaim ini bisa diterima atau tidak (asumsikan σ=3 juta, α=0.05). 1. Nyatakan Ho dan H1 H0: μ = 30 H1: μ ≠ 30 (uji dua arah) 2. Spesifikasi tingkat signifikansi α dan ukuran sampel  = 0.05 dan n = 100 Copyright ©2012 Pearson Education, Inc. publishing as Prentice Hall Chap 9-12

Contoh: Pengujian Hipotesis (continued) 3. Tentukan distribusi sampling dan statistik uji Karena σ diasumsikan diketahui maka digunakan uji Z 4. Tentukan titik kritis Untuk  = 0.05 titik kritis Z (Z-tabel) =±1.96 5. Pengumpulan data dan perhitungan statistik uji n = 100, X = 29.4 (σ = 3 diasumsikan diketahui) Sehingga nilai statistik uji: Copyright ©2012 Pearson Education, Inc. publishing as Prentice Hall Chap 9-13

Contoh: Pengujian Hipotesis (continued) 6. Apakah statistik uji ada daerah penolakan Ho? /2 = 0.025 /2 = 0.025 Tolak Ho jika ZSTAT < -1.96 atau ZSTAT > 1.96; sebaliknya, gagal tolak H0 Tolak Ho Gagal tolak Ho Tolak Ho -Zα/2 = -1.96 +Zα/2 = +1.96 ZSTAT = -2.0 < -1.96, sehingga statistik uji ada di daerah penolakan Ho. Chap 9-14 Copyright ©2012 Pearson Education, Inc. publishing as Prentice Hall

Hypothesis Testing Example DCOVA (continued) 6 (lanjutan). Buat keputusan dan interpretasikan hasil uji hipotesis.  = 0.05/2  = 0.05/2 Reject Ho Do not reject Ho Reject Ho -Zα/2 = -1.96 +Zα/2= +1.96 -2.0 karena ZSTAT = -2.0 < -1.96, maka diputuskan tolak Ho dan disimpulkan bahwa rata2 uang DP rumah subsidi tidak sama dengan 30 juta. Chap 9-15 Copyright ©2012 Pearson Education, Inc. publishing as Prentice Hall

Pengujian Hipotesis: σ tidak diketahui DCOVA Karena standar deviasi populasi (σ) tidak diketahui, gunakan standar deviasi sampel ( S ) Akibat perubahan ini, gunakan distribusi t untuk menguji hipotesis Semua tahapan, konsep dan kesimpulan uji hipotesis denga distribusi t sama dengan distribusi Z Namun, untuk sampel besar (n>30), distribusi t sama dengan distribusi Z, sehingga uji hipotesis didekati dengan distribusi Z Copyright ©2012 Pearson Education, Inc. publishing as Prentice Hall Chap 9-16

Uji t untuk Pengujian Hipotesis Rata2 (σ tidak diketahui) DCOVA Konversikan ( ) menjadi statistik uji tSTAT X Uji Hipotesis Bagi  σ Known σ Unknown  diketahui  Tdk diketahui Hypothesis Tests for  Hypothesis Tests for   Known  Known σ Known σ Known  Unknown  Unknown σ Unknown σ Unknown (Z test) (Z test) (t test) (t test) Statistik uji:

Contoh: Pengujian Hipotesis σ Tidak diketahui Dikatakan rata2 biaya sewa kamar kost harian di Kota Malang adalah 168 ribu/hari. Untuk mengetahui apakah hal ini benar, sebuah sampel dari 36 kost harian di Kota Malang dipilih dengan rata2 biaya sewa X= 172.5 ribu/hari dan standar deviasi sampel 15.40 ribu/hari. Uji hipotesis pada tingkat α=0.05 (asumsikan populasi berdistribusi normal) Chap 9-18 Copyright ©2012 Pearson Education, Inc. publishing as Prentice Hall

Contoh: Pengujian Hipotesis σ Tidak diketahui  tidak diketahui, shg gunakan S Titik kritis (t tabel): ±Z0.025 = ± 1.96 5. Hitung stat. Uji : Tolak Ho Gagal tolak Ho Tolak Ho 2.0639 - 1.75 6. Keputusan: Terima Ho. rata2 biaya sewa kost harian di Kota Malang sama dengan 168 ribu/hari

Pengujian Hipotesis Selisih Rata-rata 2 Populasi Hipotesis yang diuji H0: μ1 = μ2 H1: μ1 ≠ μ2 Jika σ1 dan σ2 diketahui Jika σ1 dan σ2 tidak diketahui (n1+n2 >30)

Contoh Suatu sampel sebanyak 25 staf masing2 dari CV Anugerah dan CV Sejahtera diambil. Dari sampel ini diketahui rata-rata gaji staf di CV. Anugerah adalah 4.2 juta/bulan dengan standar deviasi 1.50 juta/bulan, sedangkan di CV. Sejahtera adalah 3 juta/bulan dengan standar deviasi sampel 0.50 juta/bulan. Apakah data ini mendukung pernyataan bahwa rata-rata gaji staf CV Anugerah sama dengan CV sejahtera? (gunakan α=0.1).

Uji Satu Arah DCOVA Dalam banyak kasus, hipotesis alternatif (H1) berfokus pada arah tertentu Disebut uji lower-tail karena H1 berfokus pada nilai yg kurang dari mean=3 H0: μ ≥ 3 H1: μ < 3 Disebut uji upper-tail karena H1 berfokus pada nilai yg lebih dari mean=3 H0: μ ≤ 3 H1: μ > 3 Chap 9-22 Copyright ©2012 Pearson Education, Inc. publishing as Prentice Hall

Uji Lower-Tail H0: μ ≥ 3 H1: μ < 3 DCOVA H0: μ ≥ 3 H1: μ < 3 Hanya terdapat satu titik kritis, karena area penolakan hanya ada di satu sisi a Tolak Ho Gagal tolak Ho Z atau t -Zα atau -tα μ X Titik kritis Chap 9-23 Copyright ©2012 Pearson Education, Inc. publishing as Prentice Hall

Uji Upper-Tail DCOVA H0: μ ≤ 3 H1: μ > 3 Hanya terdapat satu titik kritis, karena area penolakan hanya ada di satu sisi a Gagal tolak Ho Tolak Ho Z or t Zα or tα _ μ X Titik kritis Chap 9-24 Copyright ©2012 Pearson Education, Inc. publishing as Prentice Hall

Contoh: Uji satu arah ( tidak diketahui) Seorang manager telkom berpendapat bahwa biaya pulsa per bulan pelanggannya mengalami peningkatan, di mana rata2 saat ini biaya pulsa adalah 52 ribu/bulan. Manager tsb ingin menguji klaim ini bila diambil sampel 40 pelanggan dengan rata2 sebesar 53.1 ribu/bulan dan standar deviasi sampel sebesar 10ribu/bulan (gunakan α=0.05)n Buat hipotesis uji: 1. H0: μ ≤ 52 rata2 tidak lebih dari 52 ribu/bulan H1: μ > 52 rata2 lebih dari 52/bulan Chap 9-25 Copyright ©2012 Pearson Education, Inc. publishing as Prentice Hall

Contoh: Pengujian Hipotesis DCOVA (continued) 2. Misal digunakan  = 0.05 dan n = 25. Tentukan daerah penolakan: Tolak Ho  = 0.05 Gagal tolak Ho Tolak H0 1.711 Tolak Ho jika tSTAT > 1.711 Chap 9-26 Copyright ©2012 Pearson Education, Inc. publishing as Prentice Hall

Contoh: Pengujian Hipotesis DCOVA (continued) Misal digunakan  = 0.10 dan n = 40. n = 40, X = 53.1, and S = 10 Maka nilai statistik uji: Chap 9-27 Copyright ©2012 Pearson Education, Inc. publishing as Prentice Hall

Contoh: Pengujian Hipotesis DCOVA (continued) Buat keputusan dan interpretasi: Tolak H0  = 0.05 Gagal tolak H0 Tolak H0 1.645 tSTAT = 0.55 Keputusan: gagal tolak Ho krn tSTAT = 0.55 ≤ 1.645 Dengan demikian, terdapat cukup bukti untuk menyatakan bahwa rata2 biaya pulsa sebulan sama dengan 52 ribu/bulan. Chap 9-28 Copyright ©2012 Pearson Education, Inc. publishing as Prentice Hall

Benar (1-β) atau kuasa uji Jenis Kesalahan Kesimpulan Ho Benar Ho Salah Terima Hipotesis nol (Ho) Benar (1-α) Kesalahan tipe II (β) Tolak Kesalahan tipe I (α) Benar (1-β) atau kuasa uji Kesalahan tipe I (α) keputusan menolak Ho padahal Ho benar Kesalahan tipe II (β)  keputusan menerima Ho padahal Ho salah

Example: Utilizing The p-value for The Test DCOVA Calculate the p-value and compare to  (p-value below calculated using Excel spreadsheet on next page) p-value = .2937 Reject H0  = .10 Do not reject H0 Reject H0 1.318 tSTAT = .55 Do not reject H0 since p-value = .2937 >  = .10 Chap 9-30 Copyright ©2012 Pearson Education, Inc. publishing as Prentice Hall

LATIHAN 1. Seorang manager perusahaan asuransi mengestimasi rata2 klaim per polis akibat bencana alam adalah 5 juta/klaim. Untuk mengetahui apakah estimasi ini benar, diambil sampel 200 pemegang polis dengan rata2 klaim sebesar 4.8 juta/klaim. Diasumsikan standar deviasi populasi ini adalah 1.3 juta/klaim. Ujilah pernyataan manager perusahaan asuransi tsb dengan α=0.05.

Dari sejumlah perusahaan yang terdaftar di BEI diambil sampel sebanyak 50 perusahaan dan diketahui rata-rata harga sahamnya adalah Rp325 per lembar dan standar deviasi sampel Rp 30 per lembar. Lakukan uji hipotesis untuk mengetahui apakah data sampel tersebut mendukung pernyataan bahwa rata2 harga saham di BEI sama dengan Rp 350 per lembar? (gunakan α=0.10).

Dari sejumlah perusahaan yang terdaftar di BEI diambil sampel sebanyak 50 perusahaan dan diketahui rata-rata harga sahamnya adalah Rp325 per lembar dan standar deviasi sampel Rp 30 per lembar. Lakukan uji hipotesis untuk mengetahui apakah data sampel tersebut mendukung pernyataan bahwa rata2 harga saham di BEI kurang dari Rp 350 per lembar? (gunakan α=0.10).

Dari sejumlah perusahaan yang terdaftar di BES diambil sampel sebanyak 64 perusahaan dan diketahui rata-rata harga sahamnya adalah Rp400 per lembar dan standar deviasi sampel Rp 30 per lembar. Sedangkan 36 sampel perusahaan dari BEJ diambil diketahui rata-rata harga sahamnya adalah Rp325 per lembar dan standar deviasi sampel Rp 25 per lembar. Lakukan uji hipotesis untuk mengetahui apakah data sampel tersebut mendukung pernyataan bahwa rata2 harga saham di BES sama dengan di BEJ? (gunakan α=0.10).