UJI NORMALITAS Kolmogorov-Smirnov & Chi-Square Oleh: Roni Saputra, M

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
Statistika Nonparametrik
Advertisements

Sebuah perusahaan pembuat pakan ikan merekomendasikan bahwa dengan pakan buatannya pada umur 3 bulan ikan patin bisa mempunyai berat badan rata-rata 500.
Uji Kesesuain Sebaran Normal
UJI SAMPEL TUNGGAL.
DOSEN : LIES ROSARIA., ST., MSI
Statistik Non-Parametrik Satu Populasi
Modul 7 : Uji Hipotesis.
KURVA NORMAL DAN PENGUJIAN HIPOTESIS
Chi Square.
Uji Kolmogorov Smirnov
Ramadoni Syahputra, ST, MT
SAMPLING DAN DISTRIBUSI SAMPLING
Metode Kolmogorov- Smirnov
UJI KENORMALAN Faberlius Hulu I.
Pelatihan SPSS Basic.
Statistika Uji Binomial.
LOADING....
Statistika Inferensi : Estimasi Titik & Estimasi Interval
ESTIMASI.
Uji Kolmogorov-Smirnov
UKURAN TENDENSI SENTRAL DAN PENYIMPANGAN
KOLMOGOROV-SMIRNOV Diperkenalkan ahli Matematik asal Rusia: A. N. Kolmogorov (1933) and Smirnov (1939) Digunakan untuk ukuran sampel yang lebih kecil.
Uji Normalitas Kolmohorov dan Shapiro Wilk
Bab 11B Nonparametrik: Data Peringkat II Bab 11B
TUGAS praktikum METODE STATISTIk
Koefisien Korelasi Pearson (r) Dan Regresi Oleh: Roni Saputra, M.Si
Uji Goodness of Fit : Distribusi Normal
UJI NORMALITAS DAN HOMOGENITAS
Blog : galih1972.wordpress.com
STATISTIKA Pertemuan 13-14: Analisis Nonparametrik Dosen Pengampu MK:
Uji Hipotesis.
TENDENSI SENTRAL.
T – test
UJI BEDA DUA MEAN (T-Test Independent)
STATISTIKA INFERENSIAL
Misal sampel I : x1, x2, …. Xn1 ukuran sampel n1
STATISTIKA UNTUK TEKNIK SIPIL.
UJI HIPOTESIS Septi Fajarwati, M. Pd.
UJI HIPOTESIS (2).
PERTEMUAN 4 Hipotesis Statistik , Uji Normalitas, Uji Homogenitas dan Uji Hipotesis.
STATISTIKA INFERENSI : UJI HIPOTESIS (SAMPEL TUNGGAL)
UJI BEDA PROPORSI Chi Square.
STATISTIK MULTIVARIAT
Resista Vikaliana, S.Si.MM
UJI KOLMOGOROV SMIRNOV
STATISTIKA INFERENSI : UJI HIPOTESIS (SAMPEL TUNGGAL)
MODUL VII   2 akan besar sehingga (oi ei)  2 =  2
Ratna Dyah Suryaratri, MSi. Psikologi Pendidikan FIP-UNj
STATISTIKA Pertemuan 12: Analisis Nonparametrik Dosen Pengampu MK:
Uji Hipotesis.
Pengantar Statistika Bab 1
ESTIMASI.
Uji Goodness of Fit : Distribusi Normal
LUKMAN HARUN IKIP PGRI SEMARANG
PENELITIAN DAN STATISTIK NON PARAMETRIK
BAB 14 PENGUJIAN HIPOTESIS SAMPEL KECIL
STATISTIK Analisis Skripsi.
Estimasi.
PENCARIAN DISTRIBUSI.
UJI NORMALITAS DAN HOMOGENITAS
STATISTIKA Materi : Pengantar Statistika deskriptif
Teknik Analisis Data dengan Statistik Non Parametrik
Pengantar Statistika Bab 1
Wilcoxon Uji beda data berpasangan Oleh: Roni Saputra, M.Si
PENGUJIAN HIPOTESIS Anik Yuliani, M.Pd.
INFERENSI.
DASAR-DASAR UJI HIPOTESIS
Uji Normalitas dengan Statistik Kolmogorov-Smirnov
STATISTIKA UNTUK TEKNIK SIPIL.
Pengujian Sampel Tunggal (1)
Transcript presentasi:

UJI NORMALITAS Kolmogorov-Smirnov & Chi-Square Oleh: Roni Saputra, M UJI NORMALITAS Kolmogorov-Smirnov & Chi-Square Oleh: Roni Saputra, M.Si

POPULASI SAMPLING SAMPEL KESIMPULAN PARAMETER :   statistik :x sd catatan statistik :x sd KESIMPULAN

LANGKAH-LANGKAH MENARIK SIMPULAN UJI HIPOTESIS Tentukan  Tentukan rumus statistik penguji Hitung rumus statistik penguji Tentukan nilai df/db/dk Lihat nilai tabel Tentukan daerah penolakan Simpulan

Metode Kolmogorov-Smirnov Xi FT FS  FT - FS  1 2 3 4 5 dst

Keterangan : Xi=Angka pada data Z=Transformasi dari angka ke notasi pada distribusi normal FT=Probabilitas komulatif normal ; komulatif proporsi luasan kurva normal berdasarkan notasi Zi, dihitung dari luasan kurva mulai ujung kiri kurva sampai dengan titik Z. FS=Probabilitas komulatif empiris (1/data ke n)

Persyaratan Data berskala interval atau ratio (kuantitatif) Data tunggal / belum dikelompokkan pada tabel distribusi frekuensi Dapat untuk n besar maupun n kecil.

Siginifikansi Signifikansi uji, nilai FT - FS terbesar dibandingkan dengan nilai tabel Kolmogorov Smirnov. Jika nilai FT - FS terbesar < nilai tabel Kolmogorov Smirnov, maka Ho diterima ; Ha ditolak. Jika nilai FT - FS terbesar ≥ nilai tabel Kolmogorov Smirnov, maka Ho ditolak ; Ha diterima.

Contoh Suatu penelitian tentang berat badan peserta pelatihan kebugaran fisik/jasmani dengan sampel sebanyak 27 orang diambil secara random, didapatkan data sebagai berikut ; 78, 78, 95, 90, 78, 80, 82, 77, 72, 84, 68, 67, 87, 78, 77, 88, 97, 89, 97, 98, 70, 72, 70, 69, 67, 90, 97 kg. Selidikilah dengan  = 5%, apakah data tersebut di atas diambil dari populasi yang berdistribusi normal ?

Penyelesaian Hipotesis Level signifikansi () Rumus Statistik penguji Ho : tidak beda dengan populasi normal Ha : Ada beda populasi normal Level signifikansi () Nilai  = 5% = 0,05 Rumus Statistik penguji

NO Xi 1 67 2 3 68 4 69 5 70 6 7 72 8 9 77 10 11 78 12 13 14 15 80 16 82 17 84 18 87 19 88 20 89 21 90 22 23 95 24 97 25 26 27 98 Mean 81,2963 SD 10,28372

NO Xi FT FS  FT - FS  1 67 2 -1,3902 0,0823 0,0741 0,0082 3 68 -1,2929 0,0985 0,1111 0,0126 4 69 -1,1957 0,1151 0,1481 0,0330 5 70 6 -1,0985 0,1357 0,2222 0,0865 7 72 8 -0,9040 0,1841 0,2963 0,1122 9 77 10 -0,4178 0,3372 0,3704 0,0332 11 78 12 13 14 -0,3205 0,3745 0,5185 0,1440 15 80 -0,1261 0,4483 0,5556 0,1073 16 82 0,0684 0,5279 0,5926 0,0647 17 84 0,2629 0,6026 0,6296 0,0270 18 87 0,5546 0,7088 0,6667 0,0421 19 88 0,6519 0,7422 0,7037 0,0385 20 89 0,7491 0,7734 0,7407 0,0327 21 90 22 0,8464 0,8023 0,8148 0,0125 23 95 1,3326 0,9082 0,8519 0,0563 24 97 25 26 1,5270 0,9370 0,9630 -0,0260 27 98 1,6243 0,9474 1,0000 -0,0526 Mean 81,2963 SD 10,28372

 Z 0,00 0,01 0,02 0,03 0,04 0,05 0,06 0,07 0,08 0,09 0,0 0,5000 0,4960 0,4920 0,4880 0,4840 0,4801 0,4761 0,4721 0,4681 0,4641 0,1 0,4602 0,4562 0,4522 0,4483 0,4443 0,4404 0,4364 0,4325 0,4286 0,4247 0,2 0,4207 0,4168 0,4129 0,4090 0,4052 0,4013 0,3974 0,3936 0,3897 0,3859 0,3 0,3821 0,3783 0,3745 0,3707 0,3669 0,3632 0,3594 0,3557 0,3520 0,3483 0,4 0,3446 0,3409 0,3372 0,3336 0,3300 0,3264 0,3228 0,3192 0,3156 0,3121 0,5 0,3085 0,3050 0,3015 0,2981 0,2946 0,2912 0,2877 0,2843 0,2810 0,2776 0,6 0,2743 0,2709 0,2676 0,2643 0,2611 0,2578 0,2546 0,2514 0,2483 0,2451 0,7 0,2420 0,2389 0,2358 0,2327 0,2296 0,2266 0,2236 0,2206 0,2177 0,2148 0,8 0,2119 0,2090 0,2061 0,2033 0,2005 0,1977 0,1949 0,1922 0,1894 0,1867 0,9 0,1841 0,1814 0,1788 0,1762 0,1736 0,1711 0,1685 0,1660 0,1635 0,1611 1,0 0,1587 0,1562 0,1539 0,1515 0,1492 0,1469 0,1446 0,1423 0,1401 0,1379 1,1 0,1357 0,1335 0,1314 0,1292 0,1271 0,1251 0,1230 0,1210 0,1190 0,1170 1,2 0,1151 0,1131 0,1112 0,1093 0,1075 0,1056 0,1038 0,1020 0,1003 0,0985 1,3 0,0968 0,0951 0,0934 0,0918 0,0901 0,0885 0,0869 0,0853 0,0838 0,0823 1,4 0,0808 0,0793 0,0778 0,0764 0,0749 0,0735 0,0721 0,0708 0,0694 0,0681 1,5 0,0668 0,0655 0,0643 0,0630 0,0618 0,0606 0,0594 0,0582 0,0571 0,0559 1,6 0,0548 0,0537 0,0526 0,0516 0,0505 0,0495 0,0485 0,0475 0,0465 0,0455 1,7 0,0446 0,0436 0,0427 0,0418 0,0409 0,0401 0,0392 0,0384 0,0375 0,0367 1,8 0,0359 0,0351 0,0344 0,0336 0,0329 0,0322 0,0314 0,0307 0,0301 0,0294 1,9 0,0287 0,0281 0,0274 0,0268 0,0262 0,0256 0,0250 0,0244 0,0239 0,0233 2,0 0,0228 0,0222 0,0217 0,0212 0,0207 0,0202 0,0197 0,0192 0,0188 0,0183 2,1 0,0179 0,0174 0,0170 0,0166 0,0162 0,0158 0,0154 0,0150 0,0146 0,0143 2,2 0,0139 0,0136 0,0132 0,0129 0,0125 0,0122 0,0119 0,0116 0,0113 0,0110 2,3 0,0107 0,0104 0,0102 0,0099 0,0096 0,0094 0,0091 0,0089 0,0087 0,0084 2,4 0,0082 0,0080 0,0078 0,0075 0,0073 0,0071 0,0069 0,0068 0,0066 0,0064 2,5 0,0062 0,0060 0,0059 0,0057 0,0055 0,0054 0,0052 0,0051 0,0049 0,0048 2,6 0,0047 0,0045 0,0044 0,0043 0,0041 0,0040 0,0039 0,0038 0,0037 0,0036 2,7 0,0035 0,0034 0,0033 0,0032 0,0031 0,0030 0,0029 0,0028 0,0027 0,0026 2,8 0,0025 0,0024 0,0023 0,0022 0,0021 0,0020 0,0019 2,9 0,0018 0,0017 0,0016 0,0015 0,0014 3,0 0,0013 0,0012 0,0011 0,0010 3,1 0,0009 0,0008 0,0007 3,2 0,0006 0,0005 3,3 0,0004 0,0003 3,4 0,0002 3,5 3,6 0,0001 3,7 3,8

Df/db/dk Nilai tabel Daerah penolakan Kesimpulan Df =  = tidak diperlukan Nilai tabel Nilai Kuantil Penguji Kolmogorov,  = 0,05 ; N = 27 ;  0,254. Tabel Kolmogorov Smirnov Daerah penolakan Menggunakan rumus  0,1440  <  0,2540 ; berarti Ho diterima, Ha ditolak Kesimpulan Sampel diambil dari populasi normal, pada  = 0,05.

Tingkat Signifikansi untuk tes satu sisi 0,100 0,075 0,050 0,025 0,01 0,005 Tingkat Signifikansi untuk tes dua sisi 0,200 0,150 0,020 0,010 1 0,900 0,925 0,950 0,975 0,990 0,995 2 0,684 0,726 0,776 0,842 0,929 3 0,565 0,597 0,642 0,708 0,785 0,828 4 0,494 0,525 0,564 0,624 0,689 0,733 5 0,446 0,474 0,510 0,627 0,669 6 0,410 0,436 0,470 0521 0,577 0,618 7 0,381 0,405 0,438 0,486 0,538 8 0,358 0,411 0,457 0,507 0,543 9 0,339 0,360 0,388 0,432 0,480 0,514 10 0,322 0,342 0,368 0,490 11 0,307 0,326 0,352 0,391 0,437 0,468 12 0,295 0,313 0,338 0,375 0,419 0,450 13 0,284 0302 0,325 0,361 0,404 0,433 14 0,274 0,292 0,314 0,349 0,390 0,418 15 0,266 0,283 0,304 0,377 16 0,258 0,328 0,366 0,392 17 0,250 0,286 0,318 0,355 18 0,244 0,259 0,278 0,309 0,346 0,371 19 0,237 0,252 0,272 0,301 0,337 0,363 20 0,231 0,246 0,264 0,294 0,329 0,356 21 0,226 0,287 0,321 0,344 22 0,221 0,253 0,281 23 0,216 0,247 0,275 0,330 24 0,212 0,242 0,269 0,323 25 0,208 0,22 0,238 0,317 26 0,204 0,233 0,290 0,311 27 0,229 0,254 0,305 28 0,197 0,225 0,279 0,300 29 0,193 30 0,190 0,20 0,218 0,270 31 0,187 0,214 0,285 32 0,184 0,211 0,234 0,262 33 0,182 0,277 34 0,179 0,205 0,227 0,213 35 0,171 0,19 0,202 0,224 0,251 36 0,174 0,199 0,265 37 0,172 0,196 38 0,170 0,194 0,215 0,241 39 0,168 0,191 0,255 40 0,165 0,189 0,210 0,235 0,177 >40

Metode Chi-Square atau X2 Uji Goodness of fit Distribusi Normal, menggunakan pendekatan penjumlahan penyimpangan data observasi tiap kelas dengan nilai yang diharapkan.

Rumus X2 Keterangan : X2=Nilai X2 Oi=Nilai observasi Ei=Nilai expected / harapan, luasan interval kelas berdasarkan tabel normal dikalikan N (total frekuensi)  pi x N N=Banyaknya angka pada data (total frekuensi)

N BATAS INTERVAL KELAS (batas tidak nyata) pi Oi Ei (pi x N) 1 2 3 dst Keterangan : Xi =Batas tidak nyata interval kelas Z =Transformasi dari angka batas interval kelas ke notasi pada distribusi normal Pi =Luas proporsi kurva normal tiap interval kelas berdasar tabel normal Oi =Nilai observasi Ei =Nilai expected / harapan, luasan interval kelas berdasarkan tabel normal dikalikan N (total frekuensi)  pi x N

Persyaratan Data tersusun berkelompok atau dikelompokkan dalam tabel distribusi frekuensi. Cocok untuk data dengan banyaknya angka besar ( n > 30 ) Setiap sel harus terisi, yang kurang dari 5 digabungkan.

Signifikansi Signifikansi uji, nilai X2 hitung dibandingkan dengan X2 tabel (Chi-Square) . Jika nilai X2 hitung < nilai X2 tabel, maka Ho diterima ; Ha ditolak. Jika nilai X2 hitung ≥ nilai X2 tabel, maka Ho ditolak ; Ha diterima.

TINGGI BADAN MASYARAKAT KALIMAS TAHUN 2006 Contoh TINGGI BADAN MASYARAKAT KALIMAS TAHUN 2006 NO. TINGGI BADAN JUMLAH 1. 140 – 149 6 2. 150 – 159 22 3. 160 – 169 39 4. 170 – 179 25 5. 180 – 189 7 6. 190 – 199 1 100 Selidikilah dengan  = 5%, apakah data tersebut di atas berdistribusi normal ?

Penyelesaian : Hipotesis Ho : tidak beda dengan populasi normal Ha : Ada beda populasi normal Level signifikansi () Nilai  = = 5% = 0,05 Rumus Statistik penguji

N BATAS INTERVAL KELAS (batas tidak nyata) pi Oi Ei (pi x N) 1. Telah dihitung Mean = 165,3 ; Standar deviasi = 10,36 N BATAS INTERVAL KELAS (batas tidak nyata) pi Oi Ei (pi x N) 1. 139,5 – 149,5 -2,49 – -1,53 0,0064 – 0,0630=0,0566 6 5,66 2. 149,5 – 159,5 -1,53 – -0,56 0,0630 – 0,2877=0,2247 22 22,47 3. 159,5 – 169,5 -0,56 – 0,41 0,2877 – 0,6591=0,3714 39 37,14 4. 169,5 – 179,5 0,41 – 1,37 0,6591 – 0.9147=0,2556 25 25,56 5. 179,5 – 189,5 1,37 – 2,34 0,9147 – 0,9904=0,0757 7 7,57 6. 189,5 – 199,5 2,34 – 3,30 0,9904 – 0,9995=0,0091 1 0,91 JUMLAH 100

 Z 0,00 0,01 0,02 0,03 0,04 0,05 0,06 0,07 0,08 0,09 0,0 0,5000 0,4960 0,4920 0,4880 0,4840 0,4801 0,4761 0,4721 0,4681 0,4641 0,1 0,4602 0,4562 0,4522 0,4483 0,4443 0,4404 0,4364 0,4325 0,4286 0,4247 0,2 0,4207 0,4168 0,4129 0,4090 0,4052 0,4013 0,3974 0,3936 0,3897 0,3859 0,3 0,3821 0,3783 0,3745 0,3707 0,3669 0,3632 0,3594 0,3557 0,3520 0,3483 0,4 0,3446 0,3409 0,3372 0,3336 0,3300 0,3264 0,3228 0,3192 0,3156 0,3121 0,5 0,3085 0,3050 0,3015 0,2981 0,2946 0,2912 0,2877 0,2843 0,2810 0,2776 0,6 0,2743 0,2709 0,2676 0,2643 0,2611 0,2578 0,2546 0,2514 0,2483 0,2451 0,7 0,2420 0,2389 0,2358 0,2327 0,2296 0,2266 0,2236 0,2206 0,2177 0,2148 0,8 0,2119 0,2090 0,2061 0,2033 0,2005 0,1977 0,1949 0,1922 0,1894 0,1867 0,9 0,1841 0,1814 0,1788 0,1762 0,1736 0,1711 0,1685 0,1660 0,1635 0,1611 1,0 0,1587 0,1562 0,1539 0,1515 0,1492 0,1469 0,1446 0,1423 0,1401 0,1379 1,1 0,1357 0,1335 0,1314 0,1292 0,1271 0,1251 0,1230 0,1210 0,1190 0,1170 1,2 0,1151 0,1131 0,1112 0,1093 0,1075 0,1056 0,1038 0,1020 0,1003 0,0985 1,3 0,0968 0,0951 0,0934 0,0918 0,0901 0,0885 0,0869 0,0853 0,0838 0,0823 1,4 0,0808 0,0793 0,0778 0,0764 0,0749 0,0735 0,0721 0,0708 0,0694 0,0681 1,5 0,0668 0,0655 0,0643 0,0630 0,0618 0,0606 0,0594 0,0582 0,0571 0,0559 1,6 0,0548 0,0537 0,0526 0,0516 0,0505 0,0495 0,0485 0,0475 0,0465 0,0455 1,7 0,0446 0,0436 0,0427 0,0418 0,0409 0,0401 0,0392 0,0384 0,0375 0,0367 1,8 0,0359 0,0351 0,0344 0,0336 0,0329 0,0322 0,0314 0,0307 0,0301 0,0294 1,9 0,0287 0,0281 0,0274 0,0268 0,0262 0,0256 0,0250 0,0244 0,0239 0,0233 2,0 0,0228 0,0222 0,0217 0,0212 0,0207 0,0202 0,0197 0,0192 0,0188 0,0183 2,1 0,0179 0,0174 0,0170 0,0166 0,0162 0,0158 0,0154 0,0150 0,0146 0,0143 2,2 0,0139 0,0136 0,0132 0,0129 0,0125 0,0122 0,0119 0,0116 0,0113 0,0110 2,3 0,0107 0,0104 0,0102 0,0099 0,0096 0,0094 0,0091 0,0089 0,0087 0,0084 2,4 0,0082 0,0080 0,0078 0,0075 0,0073 0,0071 0,0069 0,0068 0,0066 0,0064 2,5 0,0062 0,0060 0,0059 0,0057 0,0055 0,0054 0,0052 0,0051 0,0049 0,0048 2,6 0,0047 0,0045 0,0044 0,0043 0,0041 0,0040 0,0039 0,0038 0,0037 0,0036 2,7 0,0035 0,0034 0,0033 0,0032 0,0031 0,0030 0,0029 0,0028 0,0027 0,0026 2,8 0,0025 0,0024 0,0023 0,0022 0,0021 0,0020 0,0019 2,9 0,0018 0,0017 0,0016 0,0015 0,0014 3,0 0,0013 0,0012 0,0011 0,0010 3,1 0,0009 0,0008 0,0007 3,2 0,0006 0,0005 3,3 0,0004 0,0003 3,4 0,0002 3,5 3,6 0,0001 3,7 3,8

Nilai tabel X2 ;  = 0,05 ; df = 2 ; = 5,991. Daerah penolakan Df/db/dk Df = ( k – 3 ) = ( 5 – 3 ) = 2 Nilai tabel Nilai tabel X2 ;  = 0,05 ; df = 2 ; = 5,991. Daerah penolakan Menggunakan gambar Menggunakan rumus  0,1628  <  5,991 ; berarti Ho diterima, Ha ditolak Kesimpulan Sampel diambil dari populasi normal, pada  = 0,05.

Kemungkinan di bawah Ho bahwa X2 Chi - Square df Kemungkinan di bawah Ho bahwa X2 Chi - Square 0,005 0,010 0,025 0,050 0,100 0,200 1 7,879 6,635 5,024 3,841 2,706 1,642 2 10,597 9,210 7,378 5,991 4,605 3,219 3 12,838 11,341 9,348 7,815 6,251 4,642 4 14,860 13,277 11,143 9,488 7,779 5,989 5 16,750 15,086 12,832 11,070 9,236 7,289 6 18,548 16,812 14,449 12,592 10,645 8,558 7 20,278 18,475 16,013 14,067 12,017 9,803 8 21,955 20,090 17,535 15,507 13,362 11,030 9 23,589 21,660 19,023 16,919 14,684 12,242 10 25,188 23,209 20,483 18,307 15,987 13,442 11 26,757 24,725 21,920 19,675 17,275 14,631 12 28,300 26,217 23,337 21,026 18,549 15,812 13 29,819 27,688 24,736 22,362 19,812 16,985 14 31,319 29,141 26,119 23,685 21,064 18,151 15 32,801 30,578 27,488 24,996 22,307 19,311 16 34,267 32,000 28,845 26,296 23,542 20,465 17 35,718 33,409 30,191 27,587 24,769 21,615 18 37,156 34,805 31,526 28,869 25,989 22,760 19 38,582 36,191 32,852 30,144 27,204 23,900 20 39,997 37,566 34,170 31,410 28,412 25,038 21 41,401 38,932 35,479 32,671 29,615 26,171 22 42,796 40,289 36,781 33,924 30,813 27,301 23 44,181 41,638 38,076 35,172 32,007 28,429 24 45,558 42,980 39,364 36,415 33,196 29,553 25 46,928 44,314 40,646 37,652 34,382 30,675 26 48,290 45,642 41,923 38,885 35,563 31,795 27 49,645 46,963 43,194 40,113 36,741 32,912 28 50,993 48,278 44,461 41,337 37,916 34,027 29 52,336 49,588 45,722 42,557 39,087 35,139 30 53,672 50,892 46,979 43,773 40,256 36,250

df 0,001 0,005 0,010 0,020 0,025 0,050 0,100 0,200 0,250 0,300 1 10,83 7,879 6,635 5,41 5,024 3,841 2,706 1,642 1,32 1,07 2 13,82 10,597 9,210 7,82 7,378 5,991 4,605 3,219 2,77 2,41 3 16,27 12,838 11,341 9,84 9,348 7,815 6,251 4,642 4,11 3,66 4 18,46 14,860 13,277 11,67 11,143 9,488 7,779 5,989 5,39 4,88 5 20,52 16,750 15,086 13,39 12,832 11,070 9,236 7,289 6,63 6,06 6 22,46 18,548 16,812 15,03 14,449 12,592 10,645 8,558 7,84 7,23 7 24,32 20,278 18,475 16,62 16,013 14,067 12,017 9,803 9,04 8,38 8 26,12 21,955 20,090 18,17 17,535 15,507 13,362 11,030 10,22 9,52 9 27,88 23,589 21,660 19,68 19,023 16,919 14,684 12,242 11,39 10,66 10 29,59 25,188 23,209 21,16 20,483 18,307 15,987 13,442 12,55 11,78 11 31,26 26,757 24,725 22,62 21,920 19,675 17,275 14,631 13,70 12,90 12 32,91 28,300 26,217 24,05 23,337 21,026 18,549 15,812 14,85 14,01 13 34,53 29,819 27,688 25,47 24,736 22,362 19,812 16,985 15,98 15,12 14 36,12 31,319 29,141 26,87 26,119 23,685 21,064 18,151 17,12 16,22 15 37,70 32,801 30,578 28,26 27,488 24,996 22,307 19,311 18,25 17,32 16 39,29 34,267 32,000 29,63 28,845 26,296 23,542 20,465 19,37 18,42 17 40,75 35,718 33,409 31,00 30,191 27,587 24,769 21,615 20,49 19,51 18 42,31 37,156 34,805 32,25 31,526 28,869 25,989 22,760 21,60 20,60 19 43,82 38,582 36,191 33,69 32,852 30,144 27,204 23,900 22,72 21,69 20 45,32 39,997 37,566 35,02 34,170 31,410 28,412 25,038 23,83 22,78 21 46,80 41,401 38,932 36,34 35,479 32,671 29,615 26,171 24,93 23,86 22 48,27 42,796 40,289 37,66 36,781 33,924 30,813 27,301 26,04 24,94 23 49,73 44,181 41,638 38,97 38,076 35,172 32,007 28,429 27,14 26,02 24 51,18 45,558 42,980 40,27 39,364 36,415 33,196 29,553 28,24 27,10 25 52,62 46,928 44,314 41,57 40,646 37,652 34,382 30,675 29,34 28,17 26 54,05 48,290 45,642 42,86 41,923 38,885 35,563 31,795 30,43 29,25 27 55,48 49,645 46,963 44,14 43,194 40,113 36,741 32,912 31,53 30,32 28 56,89 50,993 48,278 45,42 44,461 41,337 37,916 34,027 32,62 32,39 29 58,30 52,336 49,588 46,69 45,722 42,557 39,087 35,139 33,71 32,46 30 59,70 53,672 50,892 47,96 46,979 43,773 40,256 36,250 34,80 33,53 40 66,77 63,69 59,34 55,76 51,80 45,62 50 79,49 76,15 71,42 67,50 63,17 56,33 60 91,95 88,38 83,30 79,08 74,40 66,98 70 104,22 100,42 95,02 90,53 85,53 77,58 80 116,32 112,33 106,63 101,88 96,58 88,13 90 128,30 124,12 118,14 113,14 107,56 98,64 100 140,17 135,81 129,56 124,34 118,50 10,9,14