K SAMPEL INDEPENDEN SATU ARAH KRUSKAL - WALLIS

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
PENGUJIAN HIPOTESIS Pertemuan 10.
Advertisements

UJI FRIEDMAN KELOMPOK - 4 Haedar Ardi Aqsha ( )
Pengujian Hipotesis (Satu Sampel)
STATISTIKA INFERENSI : UJI HIPOTESIS (SAMPEL GANDA)
Nilai p (p value) Stat Mat II 8/06/2011Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc.
KELOMPOK I-STAT.NONPAR 2G
INDEPENDENT SAMEL T TEST
Pengujian Hipotesis Aria Gusti.
Uji Mann Whitney Uji Mc Namer
STATISTIKA NON PARAMETRIK
UJI K-SAMPEL BERKAITAN (DEPENDENT)
UJI K-SAMPEL RELATED.
Statistika Non Parametrik
Metode Statistika Pertemuan X-XI
PENGUJIAN HIPOTESIS SAMPEL BESAR
Pertemuan 6 UJI HIPOTESIS
Uji Hipotesis.
Kelompok 3 : Ahmad Febri Hutama Muh Tabrani Nunung Hartati Renuat
UJI FRIEDMAN (Kasus k Sampel Independen) Kelas 2G Kelompok 4:
Statistika Parametrik
Pengujian Hipotesis.
TEKNIK ANALISIS MULTIVARIAT
Uji Non Parametrik Dua Sampel Independen
UJI SAMPEL TUNGGAL.
DOSEN : LIES ROSARIA., ST., MSI
Modul 7 : Uji Hipotesis.
Uji Lebih Dari 2 Sampel Tidak Berpasangan Bag 5b (Uji Krusskal Wallis)
BAB 13 PENGUJIAN HIPOTESA.
Bab X Pengujian Hipotesis
STATISTIKA INFERENSI : UJI HIPOTESIS (SAMPEL GANDA)
PENGUJIAN HIPOTESIS.
Pengujian Hipotesis.
Pengujian Hipotesis Achmad Tjachja N, Ir.,MS.
Pertemuan 9 Uji Kruskall-Wallis
UJI FRIEDMAN (Kasus k Sampel Berhubungan) Kelas 2G Kelompok 4:
ANALISIS VARIANSI.
Pengujian Hypotesis - 3 Tujuan Pembelajaran :
PENGUJIAN HIPOTESIS Pertemuan 11.
Kelompok 2 Uji Wald-Wolfowitz
Perluasan Tes Median Koefisien Korelasi Rank Spearmen 2e
Ekonometrika Metode-metode statistik yang telah disesuaikan untuk masalah-maslah ekonomi. Kombinasi antara teori ekonomi dan statistik ekonomi.
PENGERTIAN DASAR Prof.Dr. Kusriningrum
Uji Mann Whitney Uji Mc Namer
UJI HIPOTESIS DUA SAMPLE INDEPENDEN (DATA KONTINYU)
PENGUJIAN HIPOTESA DR. IR. WAHYU WIDODO, MS.
PENGUJIAN HIPOTESA Probo Hardini stapro.
STATISTIK NONPARAMETRIK Kuliah 10: Uji k-Sampel Berhubungan: Uji Friedman Dosen: Dr. Hamonangan Ritonga, MSc Sekolah Tinggi Ilmu Statistik Jakarta.
STATISTIK NONPARAMETRIK UJI KRUSKAL-WALLIS
PERTEMUAN 7 PENGUJIAN HIPOTESIS
UJI HIPOTESIS DUA SAMPLE INDEPENDEN (DATA KONTINYU)
Estimasi & Uji Hipotesis
PENGUJIAN HIPOTESIS SAMPEL BESAR
Oleh : Setiyowati Rahardjo
Oleh : Setiyowati Rahardjo
DISTRIBUSI CHI SQUARE (Kai kuadrat)
Irvan Patuan Marsahala ( )
PENGUJIAN HIPOTESIS SAMPEL BESAR
Uji Tanda (Sign Test) Rini Nurahaju.
Uji Mann-Whitney (U - Test) KELOMPOK 10 ELSA RESA SARI(H ) PUJI PUSPA SARI(H ) SARINA(H )
PERTEMUAN 4 PERCOBAAN FAKTORIAL NONPARAMETRIK
CHI KUADRAT.
UJI TANDA UJI WILCOXON.
HIPOTESIS DAN PENGUJIAN HIPOTESIS
PENGUJIAN HIPOTESIS KOMPARATIF K SAMPEL INDEPENDEN
UJI SATU SAMPEL (UJI CHI SQUARE) Devi Angeliana K SKM., M.PH
STATISTIK NON PARAMETRIK MINGGU 2
Statistik Non-parametrik
Uji 2 Sampel Independen Uji Mann-Whitney.
Uji Dua Sampel Berpasangan
Statisti k Non Parame trik UNIVERSITAS ANDALAS PROGRAM MAGISTER JURUSAN TEKNIK LINGKUNGAN 2018 Dosen Pengampu : Disusun Oleh: ASTRI YULIA NIM:
Transcript presentasi:

K SAMPEL INDEPENDEN SATU ARAH KRUSKAL - WALLIS TIM

Kegunaan Uji KRUSKAL - WALLIS : Untuk menentukan apakah k sampel yg independen tsb. berasal dari populasi-populasi yang berbeda. Menguji hipotesis nol bahwa k sampel berasal dari populasi yang sama atau identik dalam hal harga rata-ratanya.

Dasar Pemikiran dan Metode: Masing-masing N observasi digantikan dengan ranking-nya. Semua skor dlm seluruh k sampel diurutkan (ranking) dalam satu rangkaian Skor terkecil diganti dengan ranking 1. Skor di atasnya di-ranking 2 dan yang terbesar di-ranking N. N = jumlah seluruh observasi independen dalam k sampel.

Prosedur Kruskal-Wallis: Perhatikan urutan (rank) dari kecil ke besar dari pengamatan-pengamatan yij, ganti pengamatan-pengamatan yij, dengan ranknya, yaitu Rij. Hitung jumlah rank untuk masing- masing treatment, yaitu Ri. untuk i = 1, 2, ... , a Hitung statistik uji:

Prosedur… (Cont.): Jika ada proposi besar observasi dengan angka sama, hitung harga H dengan rumus 8.3, jika tidak gunakan rumus 8.1 Metode untuk menilai signifikansi harga observasi H tergantung besar k pada ukuran kelompok. jika k = 3, & jika n1, n2, & n3 ≤ 5, gunakan tabel O. dbawah Ho dgn H sebesar H observasi. Signifikansi harga sebesar harga observasi H dapat ditaksir dengan tabel C. dengan db = k – 1

Prosedur… (Cont.): Jika kemungkinan harga observasi H adalah sama dengan atau kurang dari α, maka tolak Ho dan terima H1.

Hitung statistik uji: Di mana: k = banyak sampel nj = banyak kasus dalam sampel ke-j N = nj = banyak kasus dalam semua sampel = jumlah seluruh k sampel (kolom-kolom)

Contoh : Suatu survey terhadap variasi cost of dinner (dalam US $) pada tiga tipe restoran di suatu kota di Amerika menghasilkan data sebagai berikut: Sit-down Restaurant Cafetaria Fast-food Restaurant 10.00 9.85 9.50 9.25 10.15 8.75 10.50 9.95 7.95 10.35 8.00 9.75 8.85 10.45 7.75 11.00 9.65 9.00 11.50 9.35 8.35

Penentuan Rangking: R1 = 106 R2 = 84 R3 = 41 Sit-down Restaurant Cafetaria Fast-food Restaurant 15 13 10 8 16 5 20 14 2 17 3 12 6 18 1 21 11 7 19 9 4 R1 = 106 R2 = 84 R3 = 41

Perhitungan H: = 8,1113

Konsultasi ke Tabel C: Kesimpulan: Dalam contoh ini kita tidak menggunakan Tabel O karena ni > 5, tetapi menggunakan Tabel C. Pada Tabel C untuk H ≥ 8,1113 dengan dk = 3-1 = 2, peluang kemunculan di bawah Ho sebesar p < 0,02 atau < 0,05 (α), maka menolak Ho, sehingga dapat dibuat: Kesimpulan: Ada perbedaan cost of dinner pada jenis restoran yang berbeda.

Contoh Lain… Sebuah penelitian dilakukan utk mengetahui pengaruh jarak dari rumah ke Asrama terhadap frekuensi pulang kampung mahasiswa dalam satu semester. Jarak dari rumah-Asrama diklasifikasikan: dekat (perjalanan 1 jam), sedang (perjalanan 1 – 4 jam), dan jauh (perjalanan > 4 jam). Dari 10 mahasiswa yg disurvei, diperoleh data sbb: DEKAT 8 7 SEDANG 6 5 JAUH 3 2 4

Diubah menjadi rangking, diurutkan dari yg paling kecil ke besar. Akan diuji pernyataan bahwa jarak dari rumah ke asrama berpengaruh thd frekuensi pulang kampung. Langkah : Diubah menjadi rangking, diurutkan dari yg paling kecil ke besar. N1 = 4  R1 = 34 (dekat) N2 = 3  R2 = 15 (sedang) N3 = 3  R3 = 6 (jauh) n = 10 DEKAT 9 7 SEDANG 5,5 4 JAUH 2 1 3