Uji Hipotesis Pada Sampel berukuran besar STAT MAT II 2011 23/04/2019 Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc.

Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc. Pada sampel berukuran besar, sebaran bagi penduga parameter akan mendekati sebaran normal Untuk pengujian μ, p, atau: 23/04/2019 Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc.

Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc. Elemen-elemen uji hipotesis: Statistik: Statistik uji: z Daerah penolakan α k Tolak Ho 23/04/2019 Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc.

Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc. k menentukan batas daerah penolakan RR k dapat ditetapkan sedemikian dengan menetapkan peluang kesalahan tipe I: α 23/04/2019 Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc.

Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc. Sebaran Normal α α k k Tolak Ho Tolak Ho 23/04/2019 Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc.

Penentuan Daerah Penolakan RR 23/04/2019 Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc.

Uji Hipotesis dengan Peluang Kesalahan Tipe I α Elemen-elemen uji hipotesis: Statistik uji: Daerah penolakan 23/04/2019 Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc.

Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc. Secara umum: α/2 α/2 Tolak Ho Tolak Ho Dua arah 23/04/2019 Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc.

Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc. α α Tolak Ho Tolak Ho Satu arah 23/04/2019 Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc.

Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc. Contoh: Sebuah mesin harus diperbaiki jika memproduksi lebih dari 10% produk cacat dalam satu hari. Dari sampel berukuran 100 item, ditemukan 15 item cacat Operator menyatakan bahwa mesin harus diperbaiki Apakah sampel mendukung keputusan operator? Jika resiko kesalahan tipe I yang dapat ditoleransi sebesar 0.01. 23/04/2019 Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc.

Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc. Contoh (lanjut): Y: jumlah item yang cacat dalam sampel 23/04/2019 Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc.

Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc. Contoh (lanjut) Statistik uji: Daerah penolakan: Statistik uji tidak berada di dalam daerah penolakan 23/04/2019 Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc.

Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc. Contoh (lanjut) Sampel yang diambil tidak cukup mendukung keputusan operator. Apakah operator salah membuat keputusan?? Perlu mengevaluasi peluang menerima H0 jika H1 benar (H0 salah) 23/04/2019 Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc.

Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc. Contoh (lanjut) Berapa jumlah item cacat dari 100 item (sampel) yang dibutuhkan untuk mendukung keputusan operator, pada tingkat kesalahan yang sama? Pada daerah penolakan Minimum 17 item cacat 23/04/2019 Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc.