UJI HIPOTESIS.

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
Pengujian Hipotesis (Satu Sampel)
Advertisements

Pengujian Hipotesis Aria Gusti.
UJI HIPOTESIS Luknis Sabri.
DOSEN : LIES ROSARIA., ST., MSI
MK. PENGELOLAAN DATA MUTU PANGAN
1. U/ MENGETAHUIAPAKAH ADA HUBUNGAN YG SIGNIFIKAN ANTARA 2 VARIABEL 2. U/ MENGETAHUI APAKAH PERBEDAAN YG SIGNIFIKAN ANTARA 2 ATAU LEBIH KELOMPOK SAMPEL.
UJI HIPOTESIS Dalam kegiatan penelitian, setelah hipotesis di rumuskan, maka keterlibatan statistik adalah sebagai alat untuk menganalisis data guna.
Ramadoni Syahputra, ST, MT
PENGUJIAN HIPOTESIS Mugi Wahidin, M.Epid Prodi Kesehatan masyarakat
PENGUJIAN HIPOTESIS PROPORSI 1 SAMPEL
Oleh: Andri Wijaya, S.Pd., S.Psi., M.T.I.
Estimasi & Uji Hipotesis
Statistika Inferensi : Estimasi Titik & Estimasi Interval
Dr. Ananda Sabil Hussein
pernyataan mengenai sesuatu yang harus diuji kebenarannya
Bab 4 Pengujian Hipotesis Tentang Rata2
7. MERUMUSKAN HIPOTESIS DEFINISI HIPOTESIS: HIPOTESIS adalah:
FAKULTAS ILMU-ILMU KESEHATAN UNIVERSITAS ESA UNGGUL
Pendahuluan Tinjau ulang dasar-dasar statistik
UJI BEDA MEAN DAN BEDA PROPORSI
Pengujian Hipotesis Hipotesis: Hupo (sementara/lemah kebenarannya) dan Thesis (pernyataan/teori) “Pernyataan sementara yang perlu diuji kebenarannya” Hipotesis:
PENGUJIAN HIPOTESIS.
HIPOTESIS NATASYA VINALDA ( ).
PENGUJIAN HIPOTESIS.
STATISTIK NON PARAMETRIK
KONSEP TEORI STATISTIK
UJI BEDA DUA MEAN (T-Test Independent)
UJI HIPOTESIS.
Pengujian Hipotesis mengenai Rataan Populasi
DEP BIOSTATISTIK FKM UI
STATISTIKA INFERENSI : UJI HIPOTESIS (SAMPEL GANDA)
PROSEDUR UJI STATISTIK/ HIPOTESIS
STATISTIKA INFERENSI : UJI HIPOTESIS (SAMPEL TUNGGAL)
Pengujian Hipotesis Aria Gusti.
KONSEP DASAR STATISTIK
Universitas Muhammadiyah Palangkaraya
HIPOTESIS DAN PENGUJIAN HIPOTESIS
KUMPULAN PERTANYAAN DAN PENJELASAN TENTANG PENELITIAN
Resista Vikaliana, S.Si.MM
Metode Statistik Non Parametrik
STATISTIKA INFERENSI : UJI HIPOTESIS (SAMPEL TUNGGAL)
Hipotesis penelitian Agar dapat menjawab masalah penelitian, maka kita harus menyusun hipotesis. Hipotesis ini yang akan mengarahkan penelitian kita. Hipotesis.
ESTIMASI dan HIPOTESIS
PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS ILMU KOMPUTER
Uji Hipotesis.
Metode PENGUJIAN HIPOTESIS
PENGUJIAN HIPOTESIS.
Iwan Ariawan Biostatistika FKMUI
Pengantar Statistik Irfan
Statistik Non Parametrik
Pengujian Hipotesis mengenai Rataan Populasi
HIPOTESIS Pertemuan 7 Laras Sitoayu, S.Gz., MKM
VARIABEL DAN HIPOTESIS
TES HIPOTESIS.
14 Statistik Probabilita Yulius Eka Agung Seputra,ST,MSi. FASILKOM
PENGUJIAN HIPOTESIS Anik Yuliani, M.Pd.
Week 11-Statistika dan Probabilitas
INFERENSI.
PENGUJIAN HIPOTESIS.
METODE PENELITIAN KUANTITATIF (7) FIKOM UNIVERSITAS BUDILUHUR.
DASAR-DASAR UJI HIPOTESIS
UJI BEDA MEAN DUA SAMPEL
Pertemuan ke 12.
UJI HIPOTESIS MK. PENGELOLAAN DATA MUTU PANGAN PS. SUPERVISOR JAMINAN MUTU PANGAN PROGRAM DIPLOMA INSTITUT PERTANIAN BOGOR Dr. Ir. Budi Nurtama, Magr Dr.
HIPOTESIS DAN PENGUJIAN HIPOTESIS
FIKES – UNIVERSITAS ESA UNGGUL
PENGUJIAN HIPOTESIS Ahsan Sumantika, S.E., M.Sc.
Pengantar Statistik Inferens
Uji Hipotesis Pada Sampel berukuran besar
ESTIMASI DAN KEPUTUSAN STATISTIK (HIPOTESIS)
Transcript presentasi:

UJI HIPOTESIS

Pendahuluan Prinsip Uji Hipotesis : melakukan perbandingan antara nilai sampel (data hsl penelitian) dg nilai hipotesis (nilai populasi) yg diajukan * nilai sampel : nilai hipotesis * perbedaan nilai * smkn besar perbedaansmkn besar ditolak Hipotesis diterima (gagal tolak hip.) atau ditolak

 Hipotesis :. hupo : sementara / lemah kebenarannya  Hipotesis : hupo : sementara / lemah kebenarannya thesis : pernyataan / teori : pernyataan sementara yg pelu diuji kebenarannya Pengujian hipotesis Hipotesis Nol (Ho) hipotesis yg menyatakan tdk ada perbedaan sesuatu kej. ant. kedua kelp. atau tdk ada hub. ant. variabel satu dg var. yg lain contoh : - tdk ada perbedaan BB bayi ant mereka yg dilahirkan dr ibu yg merokok dg mereka yg dilahirkan dr ibu yg tdk merokok - tdk ada hub merokok dg BB bayi

 Arah / Bentuk Uji Hipotesis Hipotesis Alternatif (Ha) hipotesis yg menyatakan ada perbedaan sesuatu kej. ant. kedua kelp. atau ada hub. ant. variabel satu dg var. yg lain contoh : - ada perbedaan BB bayi ant mereka yg dilahirkan dr ibu yg merokok dg mereka yg dilahirkan dr ibu yg tdk merokok - ada hub merokok dg BB bayi  Arah / Bentuk Uji Hipotesis Bentuk Ha akan menentukan aarah uji ststistik One tail (satu sisi), menyatakan perbedaan & ada pernyataan yg satu lebih tinggi/rendah Two tail (dua sisi), menyatakan perbedaan tanpa melihat apakah hal satu lebih tinggi/rendah

Satu sisi

H0 Ha DUA SISI Ho ditolak Ho ditolak Ho Gagal ditolak

 Kesalahan Pengambilan Keputusan Keputusan. Populasi. Ho Benar  Kesalahan Pengambilan Keputusan Keputusan Populasi Ho Benar Ho Salah Tidak menolak Ho Benar (1-) Kesalahan Tipe II () Menolak Ho Kesalahan Tipe I () Benar (1-)

Kesalahan tipe I () kesalahan menolak Ho yang benar p membuat kesalahan =  : tk signifikansi (significance level), p tdk membuat kesalahan =(1- ) : tk kepercayaan (confidence level) Kesalahan tipe II () kesalahan tidak menolak Ho yang salah p membuat kesalahan =  , p tdk membuat kesalahan = (1- ) : tk kekuatan uji (power of test)

 Pemilihan Jenis Uji Parametrik atau Non Parametrik  Menentukan Tingkat Kemaknaan (level of significance) : nilai yg menunjukkan besarnya peluang salah dlm menolak Ho / batas toleransi peluang salah dlm menolak Ho / nilai batas maksimal kesalahan menolak Ho / batas maksimal kita salah menyatakan adanya perbedaan  Pemilihan Jenis Uji Parametrik atau Non Parametrik Parametrik Non Parametrik distribusi data normal tdk normal /tdk diket. distribusinya variabel numerik/kuantitaif katagori/kualitatif jml data > 30 < 30

 Prosedur Uji Hipotesis  Perbedaan Substansi/Klinis dan Perbedaan Statistik hasil / arti kegunaan penelitian dilihat dr aspek statistik dan substansi / klinis  Prosedur Uji Hipotesis 1. Menetapkan hipotesis 2. Penentuan uji statistik yg sesuai 3. Menentukan batas / tk. kemaknaan 4. Penghitungan uji statistik 5. Keputusan uji statistik

Keputusan Uji Statistik menolak Ho gagal menolak Ho Pendekatan Klasik Nilai perhitungan : Nilai pada tabel * sesuai dg jenis distribusi uji * tgt nilai  & arah uji hipotesis  One tail (satu arah) Ho : =  Ha : >  Contoh :  = 5% Z = 0,5 – 0,05 = 0,45 (cari di tabel kurva normal) = 1,65 Nilai Z

Two tail (dua arah) Ho : =  Ha :   /2 Nilai Z Contoh :  = 5% Z = 0,5 - ½ (0,05) = 0,475 ( cari di tabel kurva normal) = 1,96 Keputusan : One tail Nilai perhitungan > nilai tabel (masuk daerah penolakan) Ho ditolak (ada perbedaan/hubungan yg signifikan) Nilai perhitungan < nilai tabel (masuk daerah penerimaan) Ho gagal ditolak (tidak ada perbedaan/hubungan yg signifikan) Two tail Nilai perhitungan > nilai tabel atau < (-) nilai tabel (masuk daerah penolakan) Ho ditolak (ada perbedaan/hubungan yg signifikan) Nilai perhitungan < nilai tabel & atau > (-) nilai tabel (masuk daerah penerimaan)

Pendekatan Probabilitas Nilai p (p value) : Nilai  besarnya peluang salah menolak Ho, atau besarnya peluang hasil penelitian terjadi karena kebetulan (by chance) harapan sekecil mungkin One tail (satu arah) Ho : =  Ha :   Contoh :  = 5%, Z hitung = 2,5 (lihat di tabel kurva normal) peluang = 0,4938 nilai p-nya = 0,5 – 0,4938 = 0,0062 p tabel (one tail)