SAMPLING ACAK STRATIFIKASI

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
PENGERTIAN DAN PROSEDUR
Advertisements

TEKNIK PENGAMBILAN SAMPEL
Teknik penarikan sampel
THE RATIO ESTIMATOR VARIANCE DAN BIAS RATIO PENDUGA SAMPEL VARIANCE
SUPLEMEN SIMPLE RANDOM SAMPLING
Praze061 STRATIFIED RANDOM SAMPLING  Pengertian, alasan, persyaratan dan keuntungan  Pendugaan rata-rata, proporsi, total serta dan ragamnya  Penentuan.
Penarikan Sampel Dua Fase ( Two phase / Double sampling )
Materi 1 Pengertian dan prosedur penduga beda dan penduga regresi
Metode Penarikan Contoh II
PENGERTIAN DAN PROSEDUR
3). Klaster dengan jumlah unit tidak sama (unequal cluster)
Penarikan sampel dua fase ( Two phase / Double sampling )
PENGERTIAN DAN PROSEDUR
Sampling klaster stratifikasi (Stratified cluster sampling)
ESTIMASI (MENAKSIR) Pertemuan ke 11.
Stratified Random Sampling
ESTIMASI.
POPULASI DAN TEKNIK PENARIKAN SAMPEL
PENGERTIAN DAN PROSEDUR STRATIFIED RANDOM SAMPLING
1 UKURAN SAMPEL 2 (dalam probability sampling) Dengan mempertimbangkan: Akurasi, Praktis, dan Efisiensi Penentuan besaran sample (n):
SAMPLING KLASTER STRATIFIKASI
Pertemuan 3-4 Metode sampling
1 SAMPLING ACAK STRATIFIKASI. 2 Populasi berukuran N dikelompokkan menjadi L strata : Sampel berukuran n dan setiap strata akan terpilih subsample berukuran.
Metode Penarikan Contoh II
SAMPLING SISTEMATIK PENDUGAAN PARAMETER PEUBAH LATEN KEMISKINAN RELATIF.
Random Sampling (lanjutan)
SAMPLING SISTEMATIK PENDUGAAN PARAMETER PEUBAH LATEN KEMISKINAN RELATIF.
Pertanyaan minggu ini Apa beda populasi dengan sampel?
PENAKSIRAN PARAMETER Statistika digunakan untuk menyimpulkan popoulasi yaitu: Secara sampling (pengukuran pada sampel) Secara sensus ( pengukuran dilakukan.
Oleh : Indah Manfaati Nur, S.Si.,M.Si
SAMPLING.
TAKSIRAN NILAI PARAMETER
PENAKSIRAN PARAMETER.
Materi 11 METODE DAN DISTRIBUSI SAMPLING
ANALISIS VARIANSI (ANOVA)
Bagian I Statistik Induktif Metode dan Distribusi Sampling
SAMPLING GANDA PENDUGAAN PARAMETER PEUBAH LATEN KEMISKINAN RELATIF.
Metode Sampling (Ekologi Kuantitatif)
SAMPLING CLUSTER TIGA TAHAP
Pertemuan 10 Distribusi Sampling
PENDUGAAN SELANG RAGAM DAN PROPORSI
MENAKSIR RATA-RATA µ RUMUS-RUMUS YANG DAPAT DIGUNAKAN
Taksiran varians sampel
BAB 3 PENARIKAN SAMPEL DAN PENDUGAAN
ESTIMASI.
BAB 11 METODE DAN DISTRIBUSI SAMPLING
PERBANDINGAN BERBAGAI METODE SAMPLING (ditinjau dari design effect)
A = banyak unit yang masuk karakte-ristik tertentu C dari populasi
SAMPLING ACAK SEDERHANA
Ukuran Variasi atau Dispersi
STATISTIKA LINGKUNGAN
Ukuran Variasi atau Dispersi
UKURAN PENYEBARAN Ukuran Penyebaran
SAMPLING.
Ukuran Variasi atau Dispersi
Perbedaan Taksiran Nisbah dengan Rataan Per Unit
Metode Penaksiran Nisbah dan Regresi
Taksiran Ukuran Sampel (Untuk Proporsi)
TEHKNIK PENGAMBILAN SAMPEL
c) Selang kepercayaan 80% bagi total Y
= varians sampling cluster stratifikasi
Penarikan Sampel Berkluster
Sebaran Penarikan Contoh
Teori Penarikan Sampel
SAMPLING.
PENDUGAAN PARAMETER STATISTIK
Sesi 14: Besar Sampel untuk Penelitian Survei (2)
Distribusi Sampling.
UKURAN VARIASI (DISPERSI )
Transcript presentasi:

SAMPLING ACAK STRATIFIKASI PENDUGAAN PARAMETER PEUBAH LATEN KEMISKINAN RELATIF

Alokasi Optimal Alokasi optimal adalah memilih nh sehingga V( sr) minimum untuk biaya tetap atau biaya minimum dengan V( st) tetap. Fungsi biaya C = C0 + st) = V( Alokasi optimal :

Perbandingan Sampling Stratifikasi dengan Sampling Acak Alokasi Neyman : V( st) diminimum-kan, n tetap Perbandingan Sampling Stratifikasi dengan Sampling Acak Varians taksiran rataan atau total pada sampling stratifikasi tidak selalu lebih kecil dari varian taksiran rataan atau total sampling acak. Jika _ diabaikan Vopt Vprop Vacak Vopt = varians taksiran rataan dengan alokasi optimal

Vprop = varians taksiran rataan dengan alokasi proporsional Vacak = varians taksiran rataan sampling acak Vacak = (1-f) , Vprop = , Vopt = Vacak = Vprop + Vprop = Vopt + Vacak = Vopt + Jika tidak dapat diabaikan : Vacak = Vprop + Vacak Vprop bila

Alokasi 100% Lebih Andaikan L > 2 dan alokasi semula n1 > N1 maka alokasi optimal dimodifikasi asalkan Jika , alokasi dimodifikasi menjadi asalkan Vopt = Vmin ( st) = dengan

Taksiran Ukuran Sampel dengan Data Kontinu Taksiran Rataan Populasi = jumlah terhadap strata dimana Taksiran Ukuran Sampel dengan Data Kontinu Taksiran Rataan Populasi sh taksiran Sh nh = Wh n , Wh = Taksiran awal : n0 =

Taksiran Total Populasi Y : Jika n0 / N tidak diabaikan, maka Hal khusus : Alokasi optimal : (2) Alokasi proporsional : n0 = dan Taksiran Total Populasi Y : Jika V adalah varians V( ) yang diinginkan maka :

Alokasi optimal : Alokasi proporsional :

Penarikan Sampel Stratifikasi Untuk Proporsi Ph = proporsi populasi pada setiap lapisan (stratum) ph = proporsi sample pada setiap lapisan (stratum) Untuk seluruh populasi dengan varian Pst

Jika kpt = koreksi populasi terbatas tidak diabaikan tetapi 1/Nh diabaikan: dan jika kpt diabaikan Dengan alokasi proporsional

Varians minimum untuk biaya tetap dengan biaya = C0 + chnh Jika V tetap

Taksiran Ukuran Sampel dengan Proporsi. V = varians yang diinginkan dalam memperkirakan (memberi) proporsi. Untuk alokasi proporsional Untuk alokasi optimum dimana n0 = pendekatan pertama dengan mengabaikan kpt n = nilai terkoreksi dengan kpt

Terapan Sampling Stratifikasi Sampling stratifikasi >< Sampling acak Jika pada setiap strata biaya per unit sama, maka Galat baku untuk sampling stratifikasi dan sampling acak hampir sama kecuali Ph antar stratum variasinya sangat besar. Ketelitian alokasi optimal hampir sama dengan alokasi proporsional untuk 0,1 Ph 0,9 Vopt = Vprop = ketelitian relatif :

Jika P0 Ph (1-P0) , L = z W1 = W2 Minimum ketelitian relatif diperoleh bila P1 = dan P2 = P0 Penyimpangan dari Alokasi Optimal Varians tidak diketahui sehingga yang diperoleh taksiran alokasi optimal

Varians Jika sehingga

Pengaruh Ukuran Stratum Misal , maka Batas atas adalah g2 dimana g = maksimum (g1, g2 , …. , gL) Pengaruh Ukuran Stratum Untuk suatu stratifikasi, ukuran stratum Nh tidak selalu diketahui secara tepat sehingga Wh ditaksir dengan wh Taksiran rataan adalah Akibat penggunaan taksiran wh :

Taksiran sampel menjadi bias, sehingga ketelitian taksiran diukur dengan rataan kuadrat galat (RKG) 2. Bila ukuran sampel bertambah, bias tetap konstan sehingga taksiran kurang teliti dibanding sampling acak. 3. Galat baku s( st) tidak menaksir dengan tepat galat st yang sebenarnya.Besar bias maka