Uji Kolmogorov-Smirnov dan Uji Shapiro Wilk untuk Uji Normalitas

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
Pengujian Hipotesis (Satu Sampel)
Advertisements

Uji Kesesuain Sebaran Normal
Uji Kenormalan Shapiro Wilk & Kolmogorov Smirnov
Distribusi Chi Kuadrat, t dan F
Independent t test dan Dependent t test
Aprilia uswatun chasanah I/
METODE STATISTIK PRAKTIKUM II
Uji Kolmogorov Smirnov
Metode Shapiro-Wilks dan Kolmogorov-Smirnov untuk Uji Normalitas
Uji KENORMALAN METODE Kolmogorov SMIRNOV dan METODE SHAPIRO WILK
Metode Kolmogorov- Smirnov
Uji Normalitas Data.
LOADING....
Statistika Inferensi : Estimasi Titik & Estimasi Interval
Uji Kolmogorov-Smirnov
UJI HOMOGINITAS VARIANS
KOLMOGOROV-SMIRNOV Diperkenalkan ahli Matematik asal Rusia: A. N. Kolmogorov (1933) and Smirnov (1939) Digunakan untuk ukuran sampel yang lebih kecil.
ANOVA (Analysis of Variance)
Uji Normalitas Kolmohorov dan Shapiro Wilk
Contoh Soal dan Pembahasan uji Kolmogorov-smirnov dan shapiro wilk
Contoh Soal dan Pembahasan Uji Kolmogorov-Smirnov dan Shapiro Wilk
TUGAS praktikum METODE STATISTIk
Test Hypotesis II Materi ke.
UJI NORMALITAS Kolmogorov-Smirnov & Chi-Square Oleh: Roni Saputra, M
Uji Goodness of Fit : Distribusi Normal
Universitas Negeri Malang Oleh : SENO ISBIYANTORO ( ) STATISTIK PARAMETRIK & NON-PARAMETRIK.
Anas Tamsuri UJI STATISTIK UJI STATISTIK.
Statistik Analisis Skripsi.
UJI NORMALITAS DAN HOMOGENITAS
DESCRIPTIVE STATISTICS
Blog : galih1972.wordpress.com
UJI T DEPENDEN (Paired T Test)
PENGUJIAN HIPOTESIS.
STATISTIKA INFERENSI : UJI HIPOTESIS (SAMPEL GANDA)
Analisis Variansi.
UJI HIPOTESIS (2).
STATISTIK INDUSTRI.
Analisis Variansi Part 1 & 2 – Tita Talitha, MT.
CONTOH SOAL UJI HIPOTESA
KONSEP DASAR STATISTIK
Uji Persyaratan Analisis Data
STATISTIK MULTIVARIAT
UJI KOLMOGOROV SMIRNOV
Populasi : seluruh kelompok yang akan diteliti
STATISTIK II Pertemuan 12: Pengujian Hipotesis Sampel Kecil (n<30)
STATISTIKA Pertemuan 12: Analisis Nonparametrik Dosen Pengampu MK:
Uji Hipotesis Mengenai Rataan (Hypothesis Test on the Mean)
Pertemuan IX Kompetensi Dasar: Mahasiswa mampu menjelaskan dengan tepat konsep distribusi normal dan mampu menguji normalitas distribusi data secara tepat.
STATISTIK II Pertemuan 9: ANOVA (SPSS) Dosen Pengampu MK:
Uji Goodness of Fit : Distribusi Normal
TUGAS MANDIRI DIKUMPULKAN RABU, 6 APRIL 2011
INFERENSI VEKTOR MEAN 1 Statistik Hotelling’s 2
STATISTIK Analisis Skripsi.
TUGAS AKHIR PRAKTIKUM METODE STATISTIKA II
Kolmogorov-Smirnov irfan.
PENCARIAN DISTRIBUSI.
UJI NORMALITAS DAN HOMOGENITAS
ALLPPT.com _ Free PowerPoint Templates, Diagrams and Charts
UJI HIPOTESA.
Analisis Variansi.
PENGUJIAN HIPOTESIS Anik Yuliani, M.Pd.
Pertemuan ke 12.
Analisis Variansi.
ANOVA (Analysis of Variance)
Analisis Variansi.
Uji Dua Sampel Berpasangan
Analisis Variansi.
Uji Normalitas dengan Statistik Kolmogorov-Smirnov
Analisis Variansi.
Ukuran Distribusi.
Transcript presentasi:

Uji Kolmogorov-Smirnov dan Uji Shapiro Wilk untuk Uji Normalitas Nama : RISKY Kelas : 2 I NIM : 11.6869 Praktikum Metode Statistik

KOLMOGOROV ~ SMIRNOV

SOAL Dilaporkan suatu data yang tampak pada Tabel 1, yaitu tentang free portal pressure, pada pasien-pasien yang menderita sirosis pada hati mereka. Dapatkah kita menyimpulkan bahwa data ini berasal dari suatu populasi berdistribusi normal? 390 300 410 440 435 350 430 460 490 365 320 485 330 340 400 375 Tabel 1. Free portal pressure, millimeter air, pada pasien dengan sirosis pada hati

Pembahasan Ho: F(x) = F0(x) ->fungsi distribusi populasi berdistribusi normal H1: F(x) ≠ F0(x) ->fungsi distribusi populasi tidak berdistribusi normal α=0.05 Statistik Uji Daerah Kritis : tolak Ho jika Dn > D tabel; Dn > D0,05 ; 24 = 0.242

Dn = sup | Sn(xi)- F0(xi)|= 0.48899 Nilai Statistik uji Setelah data diurutkan: no x f fk z Sn(xi) F0(xi) |Sn(xi) - F0(xi)| 1 300 2 -0.0276 0.0833 0.4890 0.40566 320 3 -0.0218 0.1250 0.4913 0.36630 330 4 -0.0189 0.1667 0.4925 0.32579 340 5 -0.0160 0.2083 0.4936 0.28529 350 6 -0.0131 0.2500 0.4948 0.24477 365 7 -0.0087 0.2917 0.4965 0.20486 375 8 -0.0058 0.3333 0.4977 0.16436 390 11 -0.0015 0.4583 0.4994 0.04107 9 400 12 0.0015 0.5000 0.5006 0.00060 10 410 16 0.0044 0.6667 0.5018 0.16492 430 19 0.0102 0.7917 0.5041 0.28760 435 20 0.0116 0.8333 0.5046 0.32870 13 440 21 0.0131 0.8750 0.5052 0.36977 14 460 22 0.0189 0.9167 0.5075 0.40913 15 485 23 0.0261 0.9583 0.5104 0.44792 490 24 0.0276 1.0000 0.5110 0.48899 = 395 = 3446.6667 Dn = sup | Sn(xi)- F0(xi)|= 0.48899

Keputusan: tolak Ho karena Dn > 0.242 Kesimpulan : Dengan tingkat kepercayaan 95%, dapat dikatakan bahwa data tentang free portal pressure pada pasien-pasien yang menderita sirosis hati tidak berasal dari populasi yang berdistribusi normal.

Shapiro-Wilk

SOAL Lima belas mahasiswa yang telah lulus suatu perguruan tinggi, mempunyai nilai berikut. 481 620 642 515 740 562 395 615 596 618 525 584 540 580 598 Ujilah apakah data berasal dari populasi yang berdistribusi normal menggunakan Shapiro-Wilk test. (α=5%)

Pembahasan H1: F(x) adalah fungsi berdistribusi tidak normal α = 0.05 Ho: F(x) adalah fungsi berdistribusi normal dengan rata-rata dan varians tidak diketahhui H1: F(x) adalah fungsi berdistribusi tidak normal α = 0.05 Statistik Uji Daerah kritis: tolak Ho jika T3 < Tα ; T3 < 0.881

ai Nilai Statistik uji Data setelah diurutkan No. X(n-i+1) - Xi 1 (Xi - Mean) (xi - Mean)2 1 395 -179,0667 32064,8711 2 481 -93,0667 8661,4044 3 515 -59,0667 3488,8711 4 525 -49,0667 2407,5378 5 540 -34,0667 1160,5378 6 562 -12,0667 145,6044 7 580 5,9333 35,2044 8 584 9,9333 98,6711 9 596 21,9333 481,0711 10 598 23,9333 572,8044 11 615 40,9333 1675,5378 12 618 43,9333 1930,1378 13 620 45,9333 2109,8711 14 642 67,9333 4614,9378 15 740 165,9333 27533,8711 Mean 574,0667 D 86980,9333 No. ai X(n-i+1) - Xi 1 0.5150 740-395 2 0.3306 642-481 3 0.2495 620-515 4 0.1878 618-525 5 0.1353 615-540 6 0.0880 598-562 7 0.0433 596-580 8 0.0000 584-584

Keputusan : Terima Ho karena T3 > 0.881 Kesimpulan: Dengan tingkat kepercayaan 95%, dapat disimpulakan bahwa nilain ujian masuk tersebut berdistribusi normal.

Terima Kasih