Uji Chi-square dan Korelasi peringkat Spearman

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
Statistika Nonparametrik
Advertisements

Rosihan 1 STATISTIKA Rosihan Asmara Fakultas Pertanian Unibraw Ukuran Tendensi Pusat.
KONSEP DASAR STRUCTURAL EQUATION MODEL (SEM)
Apakah anda yakin sebelum pelajaran
Metode Statistika Pertemuan X-XI
Metode Statistika Pertemuan X-XI
Dosen: Nunung Nurhayati
Korelasi dan Regresi Ganda
Bab 11A Nonparametrik: Data Frekuensi Bab 11A.
PENGUJIAN HIPOTESIS SAMPEL BESAR
PENGUJIAN HIPOTESIS SAMPEL KECIL
Uji Non Parametrik Dua Sampel Independen
Statistik Non-Parametrik Satu Populasi
Modul 7 : Uji Hipotesis.
Pengujian Hipotesis.
Chi Square.
STATISTIK NON PARAMETRIK
MODEL REGRESI LINIER GANDA
Regresi Linier Sederhana dan Korelasi
DUALITAS DAN ANALISA SENSITIVITAS
Analisis Varians (ANAVA) (F test)
Perluasan Tes Median Koefisien Korelasi Rank Spearmen 2e
Learning Vector Quantization (LVQ)
Korelasi ganda (Multiple Correlation) Oleh: Septi Ariadi
REGRESI LINEAR SEDERHANA
Antrian (Queue) Membentuk Antrian 5 4 Depan Belakang.
PENGUJIAN HIPOTESIS ASOSIATIF
PENGUJIAN HIPOTESIS SAMPEL BESAR
DISTRIBUSI CHI SQUARE (Kai kuadrat)
Korelasi dan Regresi Ganda
analisis Korelasi Partial
PENGUJIAN HIPOTESIS SAMPEL BESAR
ANALISIS KORELASI DAN REGRESI LINIER
Masalah Identifikasi.
Korelasi Fungsi : Mempelajari Hubungan 2 (dua) variabel Var. X Var. Y.
UJI HOMOGINITAS VARIANS
Pengujian Beberapa Proporsi (II) Pertemuan 20 Matakuliah: I0014 / Biostatistika Tahun: 2008.
Hubungan Antar Sifat.
Korelasi Spearman (Rs).
Pengantar Statistika Bab 1 DATA BERPERINGKAT
UJI NORMALITAS DAN HOMOGENITAS
Chi Kuadrat.
Chi Square.
Metode Statistika Pertemuan XIV
Analisis Koefisien Korelasi Rank Spearman
Uji Chi Square.
UJI Mc NEMAR.
ANALISIS DATA KATEGORIK
BAB 10 . ANALISIS KORELASI RANK SPEARMAN
CHI KUADRAT.
UJI BEDA PROPORSI Chi Square.
( f 0 fe ) ( x ) fe 1 2  MODUL PERKULIAHAN SESI 2
MODUL VII   2 akan besar sehingga (oi ei)  2 =  2
Pengantar Statistika Bab 1
LUKMAN HARUN IKIP PGRI SEMARANG
STATISTIK NON PARAMETRIK
Statistik Non Parametrik
MUHAMMAD HAJARUL ASWAD
( f 0 fe ) ( x ) fe 1 2  MODUL PERKULIAHAN SESI 2
UJI CHI‐SQUARE Uji Chi-square atau qai-kuadrat digunakan untuk melihat ketergantungan antara variabel bebas dan variabel tergantung berskala nominal atau.
KORELASI.
Pengantar Statistika Bab 1
UJI SATU SAMPEL (UJI CHI SQUARE) Devi Angeliana K SKM., M.PH
Pengantar Statistika Bab 1 DATA BERPERINGKAT
2.4. Kruskal-Walls Test. Uji Kruskal-Wallis dikenal juga dengan Analisa Varian (ANOVA) untuk data berperingkat (ordinal), dimana nilai pengamatan diberikan.
TEORI KORELASI RANK SPEARMAN
Statisti k Non Parame trik UNIVERSITAS ANDALAS PROGRAM MAGISTER JURUSAN TEKNIK LINGKUNGAN 2018 Dosen Pengampu : Disusun Oleh: ASTRI YULIA NIM:
DISTRIBUSI CHI SQUARE (Kai kuadrat ) 1. UJI KESELARASAN (GOODNESS OF FIT) 2 UJI KEBEBASAN (Independency test) 1.
Pengujian Sampel Tunggal (1)
KORELASI RANK SPEARMAN
Transcript presentasi:

Uji Chi-square dan Korelasi peringkat Spearman

Uji Chi-Square Uji Chi-square dapat digunakan untuk: Menguji kesesuaian (goodness of fits), apakah frekuensi pengamatan setiap kategorik setiap peubah sama dengan frekuensi harapannya. Menguji kebebasan (independensi) antar dua peubah kategorik

UJI KESESUAIAN (GOODNESS OF FIT) Langkah-langkah pengujian : Hipotesis H0 : P1=P10,P2=P20,.....,Pk=Pk0 Taraf Nyata Statistik Uji Daerah penerimaan Ho Keputusan : Tolak Ho, jika 2 hitung > 2 tabel (db=k-1)

UJI INDEPENDENSI Langkah Pengujian : Menyusun hipotesa: H0: Pij=PixPj vs H1: Pij≠PixPj Menentukan frekuensi harapan tiap sel Menghitung nilai Chi-Kuadrat hitung Menentukan daerah penolakan H0, jika 2 hitung > 2 tabel (db=(a-1)(b-1)) Mengambil keputusan

Korelasi Peringkat Spearman Digunakan untuk melihat tingkat keeratan hubungan antar peubah yang skala pengukurannya minimal ordinal Langkah Penentuan Koefisien Korelasi Spearman : Menyusun Peringkat data untuk setiap peubah Mencari Selisih Peringkat kedua peubah(Di) Menghitung koefisien Korelasi Spearman dengan rumus :

Ilustrasi No X Peringkat X (RX) Y Peringkat Y (RY) Beda Peringkat (Di=RXi-RYi) 1 X1 RX1 Y1 RY1 D1=RX1-RY1 2 X2 RX2 Y2 RY2 D2=RX2-RY2 3 X3 RX3 Y3 RY3 D3=RX3-RY3 4 X4 RX4 Y4 RY4 D4=RX4-RY4 5 X5 RX5 Y5 RY5 D5=RX5-RY5 6 X6 RX6 Y6 RY6 D6=RX6-RY6 7 X7 RX7 Y7 RY7 D7=RX7-RY7 .... n Xn RXn Yn RYn Dn=RXn-Ryn