HIPOTESIS Fery Mendrofa

Penelitian Jawaban sementara terhadap rumusan masalah penelitian. Pernyataan tentang hubungan dua variabel atau lebih. Komparasi Variabel mandiri (deskripsi)

Pengujian Hipotesis Statistik Taksiran terhadap parameter populasi, melalui data-data sampel. Parameter μ σ ρ Reduksi Statistik (ukuran Sampel r s Membuat generalisasi/menguji hipotesis statistik

Hipotesis dalam Statistik & Penelitian Ho : tidak adanya perbedaan antara parameter dengan statistik, atau tidak adanya perbedaan antara ukuran populasi dengan ukuran sampel. Ha : adanya perbedaan antara ukuran populasi dengan ukuran sampel. Penelitian Ho : tidak adanya ................. Ha : adanya ........................

Bentuk Rumusan Hipotesis Hipotesis Deskriptif Dugaan tentang nilai suatu variabel mandiri, tidak membuat perbandingan atau hubungan. Contoh : a. Rumusan masalah 1. Seberapa baik gaya kepemimpinan di stikes yahud ? 2. Masyarakat lebih cendrung menggunakan mobil warna gelap atau terang ? b. Hipotesis 1. Gaya kepemimpinan di stikes yahud telah mencapai 70% dari yang diharapkan. 2. Masyarakat lebih cendrung memilih mobil berwarna gelap.

Hipotesis Komparasi Pernyatan yang menunjukkan dugaan nilai dalam satu variabel atau lebih pada sampel yang berbeda. Contoh : a. Rumusan masalah 1. Adakah perbedaan kemampuan bahasa antara laki laki & perempuan ? 2. Adakah perbedaan kemampuan bertahan terhadap stres antara laki-laki & perempuan. b. Hipotesis 1. ................... 2. ….......................

Hipotesis Asosiatif Pernyatan yang menunjukkan dugaan tentang hubungan antara dua variabel atau lebih. Contoh : a. Rumusan masalah 1. Adakah hubungan antara gaya kepemimpinan dengan efektifitas kerja ? 2. Adakah hubungan antara LOC dengan prestasi kerja? b. Hipotesis ................... ….......................

Taraf Kesalahan dalam Pengujian Hipotesis Menguji hipotesis adalah menaksir parameter populasi berdasarkan data sampel. Terdapat 2 cara menaksir yaitu : a point estimate Suatu taksiran parameter populasi berdasarkan satu nilai data sampel. contoh : ke 2 jam/hari. Interval Estimate Suatu taksiran parameter populasi berdasarkan nilai interval data sampel. contoh : ketahanan membaca masyarakat Indonesia 2 sampai 4 jam/hari.

Menaksir nilai populasi dengan a point estimate memiliki resiko kesalahan yang lebih tinggi dibanding menggunakan Interval Estimate. contoh : * Tinggi rata-rata orang Indonesia 160 cm. * Tinggi rata-rata orang Indonesia antara 158 – 162 cm. 155 – 165 cm.

Makin lebar interval taksirannya kesalahan kecil tingkat ketelitian taksiran kecil. Kesalahan taksiran dinyatakan dalam persentase (level of significan). Dalam penelitian, biasanya kesalahan taksiran ditetapkan lebih dulu. Nilai yang sering digunakan 5% dan 1%.

Daerah Taksiran dan Besarnya Kesalahan Kesalahan Taksiran Kesalahan Taksiran 160 158 - 162 155 - 165

Kesalahan dalam Pengujian Hipotesis Kesalahan tipe I (α) adalah kesalahan karena menolak Ho yang benar. Kesalahan tipe II (β) adalah kesalahan karena menerima Ho yang salah.

DUA MACAM KEKELIRUAN KESIMPULAN HIPOTESIS BENAR HIPOTESIS SALAH TERIMA HIPOTESIS KEKELIRUAN MACAM II (β) (kuasa uji = 1 – β) TOLAK HIPOTESIS KEKELIRUAN MACAM I (taraf signifikansi α)

terimakasih