HIPOTESIS Pertemuan 7 Laras Sitoayu, S.Gz., MKM Rachmanda Nuzrina, S.Gz., M.Gizi Prodi Ilmu Gizi Fakultas Ilmu-ilmu Kesehatan

Konsep Umum Uji Hipotesis Tujuan: apakah dugaan tentang karakter suatu populasi didukung oleh informasi yang diperoleh dari data sampel atau tidak. Hipotesis adalah pernyataan sementara terhadap suatu fenomena yang akan dibuktikan kebenarannya

Di Dalam Suatu Penelitian Sering Dibuat Suatu Hipotesis Hipotesis ini akan dibuktikan, membutuhkan statistik Didalam statistik …….. hipotesis adalah pernyataan sementara tentang karakteristik populasi

Uji Hipotesis Didalam penelitian kita membuktikan suatu pernyataan …… hipotesis ……. Skripsi Hipotesis statistik …… diuji … berakhir dengan ditolak atau gagal ditolak pernyataan sementara tersebut Hipotesis meminta dukungan hasil uji hipotesis statistik

Hipotesis Statistik Ada dua macam: Hipotesis nol/null hypothesis (Ho) Hipotesis alternatif (Ha= H1= Hα ) Ho dan Ha: dua hal yang mutually exclusive, artinya saling meniadakan tetapi salah satu harus terjadi Ho vs Ha

Hipotesis Nol Hipotesis yang diuji Akhir suatu pengujian : Ho ditolak atau Ho gagal ditolak atau tidak cukup bukti data sampel untuk menolaknya (diterima)

Formulasi Ho dan Ha Ho: Obat A sama khasiatnya dengan obat B Tidak ada perbedaan lama penyembuhan memakai obat A atau obat B Tidak ada hubungan lama penyembuhan dengan dosis obat Tidak ada hubungan antara jumlah rokok yang dihisap dengan stadium Ca paru

Formulasi Ho dan Ha Ha: Obat A tidak sama khasiatnya dengan obat B Ada perbedaan lama penyembuhan memakai obat A dan obat B Ada hubungan lama penyembuhan dengan dosis obat Ada hubungan antara jumlah rokok yang dihisap dengan stadium Ca paru

Membuktikan suatu hipotesis penelitian seharusnya yang diteliti adalah populasi Pada kenyataannya yang diteliti sampel , karena itu akan terjadi kemungkinan salah (Error) Dua macam Error yang dapat terjadi: Error tipe I (α) Error tipe II (β)

Error Error Tipe I. Keputusan uji menyatakan ada perbedaan yang pada hakikatnya atau dipopulasinya tidak ada perbedaan. Error tipe II. Keputusan uji menyatakan tidak ada perbedaan yang pada hakikatnya ada perbedaan

Keputusan uji tidak ditolak ERROR Hipotesis Nol Keputusan uji tidak ditolak Keputusan uji ditolak Benar Error tipe I(α) Salah Error tipe II (β)

Jadi... Error Tipe I Ada perbedaan padahal hakekatnya tidak ada perbedaan Error Tipe II Tidak ada perbedaan padahal hakekatnya ada perbedaan

Keputusan Uji Keputusan uji adalah Ho ditolak atau tidak berhasil (gagal) ditolak caranya: Bila Pv ≤ α Ho ditolak (Hafalkan!) Bila Pv > α Ho gagal ditolak

Uji Satu Sisi / Uji Dua Sisi Dalam uji statistik dikenal uji satu sisi (one side test) dan uji dua sisi (two side test) Pedoman untuk ini adalah melihat Ha Ho: μ1=μ2, Ha: μ1≠μ2 ..... dari Ha ini berarti kita melakukan uji dua sisi, karena tidak jelas arah ½ α

Uji Satu Sisi Ho: μ1=μ2, Ha: μ1>μ2.....dari Ha ini kita berarti melakukan uji 1 sisi kanan, karena μ1 lebih besar μ2 α

Uji Satu Sisi Ho: μ1=μ2, Ha: μ1< μ2 ..... dari Ha ini kita berarti melakukan uji 1 sisi kiri α

Ada beragam jenis uji statistik yang dapat digunakan Ada beragam jenis uji statistik yang dapat digunakan. Setiap uji statistik mempunyai persyaratan tertentu yang harus dipenuhi. Jenis uji statistik sangat tergantung dari : Jenis variabel yang akan dianalisis Jenis data dependen atau independen Jenis distribusi normal atau tidak

Berikut adalah berbagai uji statistik yang dapat digunakan untuk analisis bivariat : Variabel I Variabel II Uji Statistik Kategorik Kai Kuadrat/Fisher Exact Numerik Uji T/ANOVA Korelasi/Regresi Jenis uji statistik untuk mengetahui perbedaan mean akan berbeda dengan uji statistik untuk mengetahui perbedaan proporsi/persentase. Uji beda mean menggunakan uji t/anova, sedangkan uji untuk mengetahui perbedaan proporsi digunakan uji kai kuadrat.

Sekian