STATISTIKA Pertemuan 9: Pengujian Hipotesis Selisih Rata-rata Dua Populasi Dosen Pengampu MK: Evellin Dewi Lusiana, S.Si, M.Si.

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
Analisis varians.
Advertisements

DOSEN : LIES ROSARIA., ST., MSI
HIPOTESA : kesimpulan sementara
UJI HOMOGINITAS VARIANS
ANOVA Dr. Srikandi Kumadji, MS.
Analisis Ragam (ANOVA)
Probabilitas dan Statistika BAB 10 Uji Hipotesis Sampel Ganda
Konsep dasar probabilitas, distribusi normal, uji hipotesis
STATISTIKA Pertemuan 13-14: Analisis Nonparametrik Dosen Pengampu MK:
STATISTIKA Pertemuan 5: Distribusi Peluang Normal Dosen Pengampu MK:
Misal sampel I : x1, x2, …. Xn1 ukuran sampel n1
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:
ANALISIS VARIANSI (ANOVA)
STATISTIK BISNIS Pertemuan 10-11: Pengujian Hipotesis Dua Sampel dan ANOVA (SPSS) Dosen Pengampu MK: Evellin Lusiana, S.Si, M.Si.
UJI HIPOTESIS.
STATISTIK II Pertemuan 6: Pengujian Hipotesis Satu Sampel
STATISTIK II Pertemuan 5: Pengujian Hipotesis Sampel Besar (n≥30)
Pengujian Hipotesis Aria Gusti.
STATISTIK INFERENSIAL
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
UJI ANOVA (ANALISYS OF VARIAN)
STATISTIKA 2 Pertemuan 11: Pengujian Hipotesis Sampel Besar (n≥30)
UJI F/UJI RAGAM (ANOVA)
STATISTIK II Pertemuan 3: Metode Sampling dan Distribusi Sampling
STATISTIKA Pertemuan 10-11: Pengantar Rancob dan Rancangan Acak Lengkap, Uji Lanjutan Dosen Pengampu MK:
STATISTIK II Pertemuan 12: Pengujian Hipotesis Sampel Kecil (n<30)
STATISTIK II Pertemuan 5: Interval Konfidensi Dosen Pengampu MK:
STATISTIKA Pertemuan 12: Analisis Nonparametrik Dosen Pengampu MK:
STATISTIK II Pertemuan 4: Distribusi Sampling Dosen Pengampu MK:
STATISTIK II Pertemuan 5: Distribusi Sampling (Lanjutan)
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
MANOVA (Multivariate Analysis of Variance)
3 b. Rancangan Acak Lengkap (Ulangan Tidak Sama)
STATISTIK Pertemuan 6: Teori Estimasi (Interval Konfidensi)
STATISTIK II Pertemuan 13: Pengujian Hipotesis Sampel Kecil (n<30)
BAB 14 PENGUJIAN HIPOTESIS SAMPEL KECIL
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.
STATISTIKA Pertemuan 7: Pengujian Hipotesis 1 Populasi
STATISTIK II Pertemuan 9: Interval Konfidensi Satu Sampel
HYPOTHESIS TESTING Beberapa Pengertian Dasar : Hipotesis Statistik
Pengujian Hipotesis.
STATISTIK II Pertemuan 3-4: Metode dan Distribusi Sampling
STATISTIK II Pertemuan 11-12: Pengujian Hipotesis Sampel Besar (n≥30)
STATISTIKA Pertemuan 11: Uji Koefisien Korelasi dan Regresi
UJI LANJUTAN DAN RANCANGAN ACAK KELOMPOK
PERTEMUAN Ke- 5 Statistika Ekonomi II
STATISTIK II Pertemuan 9: Pengujian Hipotesis Dua Sampel dan ANOVA (SPSS) Dosen Pengampu MK: Evellin Lusiana, S.Si, M.Si.
Bila ada 2 populasi masing-masing dengan rata- rata μ 1 dan μ 2, varians σ 1 2 dan σ 2 2, maka estimasi dari selisih μ 1 dan μ 2 adalah Sehingga,
ANOVA (Analysis of Varians)
STATISTIK II Pertemuan 7: Pengujian Hipotesis Sampel Kecil (n<30)
STATISTIK II Pertemuan 4: Interval Konfidensi Dosen Pengampu MK:
UJI HIPOTESIS Indah Mulyani.
UJI HIPOTESIS Indah Mulyani.
UJI HIPOTESIS.
Transcript presentasi:

STATISTIKA Pertemuan 9: Pengujian Hipotesis Selisih Rata-rata Dua Populasi Dosen Pengampu MK: Evellin Dewi Lusiana, S.Si, M.Si

Materi hari ini Uji hipotesis rata-rata 2 populasi Uji Rasio Varians 2 Populasi Pengantar ANOVA

Uji Hipotesis Rata-rata 2 Populasi Seringkali peneliti tertarik untuk membandingkan rata-rata dari 2 populasi yang berbeda Misalkan: suatu penelitian bertujuan untuk mengetahui perbedaan panjang ikan lemuru di lokasi penengkapan Brondong dan Gelondonggede Untuk menjawab tujuan penelitian tersebut, maka harus dilakukan uji hipotesis rata-rata 2 populasi

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

Uji Hipotesis selisih rata-rata 2 Sampel Kecil (n1+n2<30) Jika σ1 dan σ2 diketahui Jika σ1 dan σ2 tidak diketahui (varians diasumsikan sama)

Uji Hipotesis selisih rata-rata 2 Sampel Kecil (n1+n2<30) Jika σ1 dan σ2 tidak diketahui (varians diasumsikan tidak sama)

Uji Kesamaan 2 Varians Untuk menentukan apakah ragam kedua populasi sama (σ1 = σ2 ), maka perlu dilakukan uji F sbb

* Uji Kesamaan 2 Varians Hipotesis FSTAT Uji Bagi H0: σ12 = σ22 Dua Varians Populasi H0: σ12 = σ22 H1: σ12 ≠ σ22 S12 / S22 H0: σ12 ≤ σ22 H1: σ12 > σ22 Statistik uji F Di mana: S12 = varians sampel 1 (varians yg lebih besar) n1 = ukuran sampel 1 S22 = varians sampel 2 (varians yg lebih kecil) n2 = ukuran sampel 2 n1 –1 = db pembilang n2 – 1 = db penyebut Copyright ©2011 Pearson Education

Distribusi F DCOVA Titik kritis F diperoleh dari tabel F Dibutuhkan dua db yaitu: db pembilang dan db penyebut Sampel dg varians terbesar selalu menjadi pembilang saat Pada tabel F, Db pembilang dinyatakan pada kolom Db penyebut dinyatakan pada baris db1 = n1 – 1 ; db2 = n2 – 1 Copyright ©2011 Pearson Education

Menentukan Daerah Penolakan DCOVA H0: σ12 = σ22 H1: σ12 ≠ σ22 F  Fα Tolak H0 Gagal tolak H0 Tolak H0 jika FSTAT > Fα Copyright ©2011 Pearson Education

Contoh n 15 12 Rata2 sampel 3.27 2.53 Std dev sampel 1.30 1.16 Ringkasan data berat ikan teri (gram) yang ditangkap di perairan Lamongan dan Probolinggo sbb Lamongan Probolinggo n 15 12 Rata2 sampel 3.27 2.53 Std dev sampel 1.30 1.16 Berdasarkan data yang ada, ujilah Apakah ragam/varians kedua populasi sama? Apakah terdapat perbedaan rata2 berat ikan teri di Lamongan dan Probolinggo? ( = 0.05)

a) Pembahasan: Uji F Titik kritis= F0.05, 14, 11 = 2.74 Hipotesis: H0: σ21 = σ22 (tidak ada perbedaan varians) H1: σ21 ≠ σ22 (ada perbedaan varians) Distribusi sampling: Dist F Tentukan titik kritis F (F tabel) pada  = 0.05: Db pembilang (db1)= n1 – 1 = 15–1 =14 Db penyebut (db2)= n2 – 1 = 12 –1 = 11 Titik kritis= F0.05, 14, 11 = 2.74 Copyright ©2011 Pearson Education

a) Pembahasan: Uji F (Lanj.) Statistik uji H0: σ12 = σ22 H1: σ12 ≠ σ22 F Gagal tolak H0 Tolak H0 Keputusan: gagal tolak H0 F0.05=2.74 Kesimpulan: belum ada cukup bukti untuk menyatakan bahwa ada perbedaan varians antara berat ikan teri di Lamongan dan Probolinggo Copyright ©2011 Pearson Education

b)Uji t : selisih rata-rata 2 populasi Data yg ada bersifat sampel kecil (n<30) shg digunakan uji t di mana varians kedua populasi dianggap sama. Hipotesis yang diuji adalah H0: μ1 - μ2 = 0 atau μ1 = μ2 H1: μ1 - μ2 ≠ 0 atau μ1 ≠ μ2  = 0.05 db = n1+n2-2= 15 + 12 - 2 = 25 Titik kritis: t-tabel =t(0.025,25) ± 2.060 Statistik uji:

t Keputusan: Tolak H0 pada a = 0.05 Kesimpulan: DCOVA  = 0.05 db = n1+n2-2= 15 + 12 - 2 = 25 Titik kritis: t-tabel = ± 2.060 Statistik Uji: .025 .025 -2.060 2.060 t 1.60 Keputusan: Kesimpulan: Tolak H0 pada a = 0.05 rata2 berat ikan teri di Lamongan dan Probolinggo sama Copyright ©2011 Pearson Education

ANOVA (Analysis of Variance) Apabila rata-rata populasi yang dibandingkan lebih dari 2 (k>2), maka gunakan ANOVA (Analysis of Variance) Salah satu bentuk ANOVA adalah One-Way ANOVA, di mana faktor (perlakuan) yang dianggap sebagai pembeda antar rata-rata populasi hanya 1. Misal: pada pembahasan soal sebelumnya, wilayah yang dibandingkan adalah Lamongan dan Probolinggo. Seandainya, lokasi penelitian juga diperluas di Pulau Santan, maka ada tiga populasi (lokasi) yg dibandingkan yakni Lamongan, Probolinggo dan P. Santan. Perbandingan tsb hanya bisa diuji dengan ANOVA one-way dimana yg dipandang sbg perlakuan adalah lokasi penangkapan dengan k=3

Dalam natural sciences, sebutan ANOVA one-way lebih dikenal sebagai Rancangan Acak Lengkap (RAL). Sedangkan ANOVA two-way dikenal sbg Rancangan Acak Kelompok (RAK) RAL dan RAK merupakan bagian dari Rancangan Percobaan (Design of Experiment)

Tugas 1. Suatu penelitian dilakukan untuk melihat pengaruh mata jaring terhadap hasil tangkapan. Ukuran yang digunakan adalah 5 dan 9 (mm). Hasil tangkapan sbb Lakukan uji F, apakah varians hasil tangkapan utk mesh size 5 dan 9 sama? (α=0.05). Berdasarkan hasil uji F sebelumnya, lakukan uji hipotesis untuk mengetahui apakah rata2 hasil tangkapan menggunakan mata jaring ukuran 5 dan 9 sama? (α=0.05). MS : 5 18.125 14.5 17.4 MS: 9 13.05 11.6 10.875

2. Berikut ini data yang menunjukkan kelimpahan klorofil-a pada saat pasang dan surut di Sungai banjir kanal barat. Bila diasumsikan σ1=0.20 dan σ2=0.80, lakukan uji hipotesis untuk menunjukkan apakah kelimpahan klorofil-a saat surut lebih tinggi daripada saat pasang. (gunakan α=0.05) Pasang (1) 0.11 0.28 0.54 0.30 0.77 0.83 1.00 Surut (2) 0.12 1.29 2.14 1.50 1.19 2.1 1.67