T-test independen untuk varian tidak sama

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
BAB - 4 UJI HIPOTESIS.
Advertisements

TEMU 6 KORELASI. Tujuan Instruksional Umum •Mahasiswa mampu melakukan analisis korelasi dengan penggunaan perangkat lunak Excel.
ANALISIS OF VARIANS (ANOVA)
Uji Hipotesis Dua Populasi
UJI t INDEPENDEN.
ANALISIS DATA Dr. Adi Setiawan.
Statistik Parametrik.
METODOLOGI PENELITIAN SESI 11 STATISTIK INFERENSI: PARAMETRIK TEST.
Independent t test dan Dependent t test
Temu 2 T-Test paired Sample.
Sampel Size (ukuran sampel)
PENGUJIAN HIPOTESIS MEAN 2 SAMPEL INDEPENDEN
Uji Mean/ n kecil 2. Uji beda mean sampel kecil (n
STATISTIKA INFERENSIA
UJI NON PARAMETRIK.
STATISTIKA INFERENSIA
KORELASI DAN REGRESI LINEAR SEDERHANA
ANOVA (Analysis of Variance)
ANALISIS COMPARE MEANS
ANALISIS EKSPLORASI DATA
BAB 1 ANALISIS VARIANSI / KERAGAMAN Analysis of Variance ( ANOVA )
TEMU 6 KORELASI. Tujuan Instruksional Umum Mahasiswa mampu melakukan analisis komparatif dua sampel yang berhubungan dengan penggunaan perangkat lunak.
1 Pertemuan 15 Matakuliah: I0044 / Analisis Eksplorasi Data Tahun: 2007 Versi: V1 / R1 Analisis Konfirmasi (III) : Uji 1 dan 2 Angkatan.
Pendahuluan Tinjau ulang dasar-dasar statistik
Uji t Ledhyane Ika Harlyan
STATISTIK INFERENSIAL
UJI T DEPENDEN (Paired T Test)
UJI BEDA DUA MEAN (T-Test Independent)
STATISTIK INFERENSI.
ANALISIS VARIANSI (ANOVA)
ANOVA (Analysis of Variance)
UJI HIPOTESIS.
STATISTIK INFERENSIAL
STATISTIK INDUSTRI.
Analisis Variansi Part 1 & 2 – Tita Talitha, MT.
Distribusi Sampling Juweti Charisma.
Analisis ragam atau analysis of variance
Matakuliah : I0014 / Biostatistika Tahun : 2005 Versi : V1 / R1
T- Test Q- Test F- Test UJI PARAMETER :
MODUL 13 karyawan laki-laki. UJI BEDA T-TEST
Instruksi Kerja One – Way Anova
T- Test Q- Test F- Test UJI PARAMETER :
t(ea) for Two Tests Between the Means of Different Groups
Instruksi Kerja Uji Signifikansi Beda Rata – Rata
T-test independen untuk varian tidak sama (assumed unequal variance)
Pendugaan Parameter (II) Pertemuan 10
ANOVA (Analysis of Variance)
STATISTIK II Pertemuan 13: Pengujian Hipotesis Sampel Kecil (n<30)
STATISTIK Analisis Skripsi.
DISTRIBUSI PELUANG Nugroho.
ANALISIS COMPARE MEANS
TEMU 11 COMPARE MEANS: MEANS.
Uji Hipotesis 2 Populasi
CHI SQUARE DAN UJI PERSYARATAN ANALISIS
ANALYSIS OF VARIANCE (ANOVA)
Soal Independent Sample T-Test
TEMU 11 COMPARE MEANS: MEANS.
Korelasi.
TEMU 7 REGRESI.
HYPOTHESIS TESTING Beberapa Pengertian Dasar : Hipotesis Statistik
DASAR-DASAR UJI HIPOTESIS
SAMPLE SIZE PERTEMUAN 9 Dr. Widaningsih, S.Kp., M.Kep
UJI BEDA MEAN DUA SAMPEL
BAB 10 STATISTIK INFEREN TENTANG DUA POPULASI
BAB 1 ANALISIS VARIANSI / KERAGAMAN Analysis of Variance ( ANOVA )
STATISTIK INFERENSI Statistik inferensi bagian dari pelajaran statistic yang mempelajari bagaimana mengambil sebuah keputusan tentang parameter populasi.
TWO SAMPLE TEST OF HYPOTHESIS
ANOVA (Analysis of Variance)
Uji Hipotesis 2 Populasi
Uji Hipotesis 2 Populasi
Transcript presentasi:

T-test independen untuk varian tidak sama Temu 4 T-test independen untuk varian tidak sama

Tujuan Instruksional Umum Mahasiswa mampu melakukan analisis komparatif dua sampel yang tidak berhubungan dengan penggunaan perangkat lunak Excel

Tujuan Instruksional Khusus Mahasiswa mampu mengetahui pemanfaatan uji komparatif dua sampel yang independent. Mahasiswa mampu melakukan pengisian data untuk analisis komparatif dua sampel independent pada perangkat lunak excel Mahasiswa mampu melakukan analisis data dengan menggunakan t-test Independent untuk varian yang tdk sama pada perangkat lunak Excel

UJI BEDA DUA MEAN Tujuan : Untuk mengetahui perbedaan mean dua kelompok data independen. Syarat/asumsi yang harus dipenuhi : Data berdistribusi normal Kedua kelompok data independent

Prinsip pengujian dua mean Melihat perbedaan variasi kedua kelompok data. Untuk itu diperlukan informasi apakah varian kedua kelompok yang diuji sama atau tidak. Bentuk varian kedua kelompok data akan berpengaruh pada nilai standar error yang akhirya akan membedakan rumus pengujiannya.

Untuk Varian berbeda X1 – X2 T = ---------------------------  (S12 / n1) + (S22 / n2)

(S12 / n1) + (S22 / n2)2 df = ----------------------------------------------- (S12 / n1)2 / (n1-1) + (S22 / n2)2 / (n2-1)

Entry Data

Analisis Data untuk Varian tdk sama

t-Test: Two-Sample Assuming Unequal Variances   Klp 1 Klp 2 Mean 96.4 91.8 Variance 76.48888889 38.62222222 Observations 10 Hypothesized Mean Difference df 16 t Stat 1.355811174 P(T<=t) one-tail 0.096994041 t Critical one-tail 1.745883669 P(T<=t) two-tail 0.193988082 t Critical two-tail 2.119905285

Terimakasih