Pengujian Hipotesis Satu Rata-rata Sampel besar (n > 30)

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
Pengujian Hipotesis.
Advertisements

DOSEN : LIES ROSARIA., ST., MSI
BAB 3 PENARIKAN SAMPEL DAN PENDUGAAN
BAB V PENGUJIAN HIPOTESIS
PENGUJIAN HIPOTESIS.
PENGUJIAN HIPOTESIS.
Pendugaan Parameter Pendugaan Titik dan Pendugaan Selang
Statistika Inferensi : Estimasi Titik & Estimasi Interval
UJI HOMOGINITAS VARIANS
ANOVA Dr. Srikandi Kumadji, MS.
Materi Pokok 04 PENDUGAAN TITIK Konsep Dasar pendugaan titik
Statistika 2 Pengujian Hipotesis Topik Bahasan: Universitas Gunadarma
Pendugaan Parameter.
PS. SUPERVISOR JAMINAN MUTU PANGAN INSTITUT PERTANIAN BOGOR
METODOLOGI PENELITIAN
BIO STATISTIKA JURUSAN BIOLOGI 2014
Uji Hipotesis.
STATISTIK EKONOMI M U H S I N FAKULTAS EKONOMI UNNES.
PENGUJIAN HIPOTESIS.
STATISTIKA EKONOMI II PERTEMUAN KE- 6 Pengujian Hipotesis 20/08/2016.
PENGUJIAN HIPOTESIS.
Uji Perbandingan / Beda Dua Nilai Tengah
Distribusi Sampling Distribusi Rata-rata, Proporsi, Selisih dan Jumlah Rata-rata, Selisih Proporsi.
T-test of related irfan.
TEORI PENDUGAAN (TEORI ESTIMASI)
Misal sampel I : x1, x2, …. Xn1 ukuran sampel n1
Pengujian Hipotesis Oleh : Enny Sinaga.
UJI HIPOTESIS (2).
ANALISIS VARIANSI (ANOVA)
UJI HIPOTESIS.
, maka wilayah kritiknya adalah 2 < 21 – α
UJI HIPOTESIS.
PENELITIAN POPULASI SAMPEL D A T A DA TA KOTOR DIOLAH ARRAY KESIMPULAN
STATISTIKA TERAPAN/ STATISTIKA 2. STATISTIKA TERAPAN/ STATISTIKA 2.
PENGUJIAN HIPOTESIS Hipotesis adalah jawaban sementara sebelum percobaan dilakukan yang didasarkan pada studi literatur. Hipotesis statistik dibedakan.
Pendugaan Parameter Pendugaan rata-rata (nilai tengah)
UJI HIPOTESIS (3).
Pertemuan 10 Distribusi Sampling
PENGUJIAN HIPOTESA BAB 7.
DISTRIBUSI SELISIH PROPORSI
PENGUJIAN HIPOTESA BAB 7.
Metode PENGUJIAN HIPOTESIS
STATISTIKA BAB 4 JILID II PENGUJIAN HIPOTESIS
Uji rata-rata dua sampel
BAB 9 PENGUJIAN HIPOTESIS
BAB 3 PENARIKAN SAMPEL DAN PENDUGAAN
ESTIMASI.
LUKMAN HARUN IKIP PGRI SEMARANG
BAB IV PENGUJIAN HIPOTESIS
UJI HIPOTESA BEDA DUA RATA-RATA DATA BERPASANGAN DAN PROPORSI
Taksiran Ukuran Sampel (Untuk Proporsi)
Distribusi Sampling Tujuan Pembelajaran :
STATISTIKA INFERENSI STATISTIK
T-test of related irfan.
Pengujian Hipotesis.
UJI RATA-RATA.
PENGUJIAN HIPOTESIS Anik Yuliani, M.Pd.
PENGUJIAN HIPOTESIS.
UJI PROPORSI Proporsi adalah suatu pecahan, rasio atau persentase yang menunjukkan suatu bagian populasi atau sampel yang mempunyai sifat luas. Sebagai.
Pengujian Hipotesis.
Ukuran Penyebaran Data
Pertemuan ke 12.
PENGUJIAN HIPOTESIS.
PENDUGAAN PARAMETER STATISTIK
4. Pendugaan Parameter II
PERTEMUAN Ke- 5 Statistika Ekonomi II
TEORI PENDUGAAN (TEORI ESTIMASI)
UJI HIPOTESIS Indah Mulyani.
UJI HIPOTESIS Indah Mulyani.
UJI HIPOTESIS.
Transcript presentasi:

Pengujian Hipotesis Satu Rata-rata Sampel besar (n > 30) Formula Hipotesis a. H0:= 0 H1:> 0 b. H0:= 0 H1:< 0 c. H0:= 0 H1:≠ 0 Penentuan nilai  (taraf nyata) dan nilai Z tabel (Z) dan (Z/2)

Kriteria Pengujian a. untuk H0:= 0 dan H1:> 0 1. H0 diterima jika Z0≤ Z, 2. H0 ditolak jika Z0> Z, b. untuk H0:= 0 dan H1:< 0 1. H0 diterima jika Z0≥ -Z, 2. H0 ditolak jika Z0< -Z, c. untuk H0:= 0 dan H1:≠ 0 1. H0 diterima jika -Z/2≤ Z0 ≤ Z /2, 2. H0 ditolak jika Z0> Z /2 atau Z0< -Z /2.

a. Simpangan baku populasi () diketahui: Uji Statistik a. Simpangan baku populasi () diketahui: b. Simpangan baku populasi () tidak diketahui: Keterangan: s = penduga dari  / simpangan baku sampel 0 = nilai  sesuai dengan H0 Kesimpulan menyimpulkan tentang penerimaan atau penolakan Ho

Pimpinan bagian pengendalian mutu barang suatu pabrik susu ingin mengetahui apakah rata-rata berat bersih satu kaleng susu bubuk yang diproduksi dan dipasarkan masih tetap 400 gram atau sudah lebih kecil dari itu. Dari data sebelumnya diketahui bahwa simpangan baku bersih per kaleng sama dengan 125 gram. Dari sampel 50 kaleng yang diteliti, diperoleh rata-rata berat bersih 375 gram. Dapatkah diterima bahwa berat bersih rata-rata yang dipasarkan tetap 400 gram? Ujilah dengan taraf nyata 5%!

Sampel kecil (n ≤ 30) Formula Hipotesis a. H0:= 0 H1:> 0 b. H0:= 0 H1:< 0 c. H0:= 0 H1:≠ 0 Penentuan nilai  (taraf nyata) dan nilai t-tabel, db = n – 1, lalu menentukan nilai t;n-1 dari tabel

Kriteria Pengujian a. untuk H0:= 0 dan H1:> 0 1. H0 diterima jika t0≤ t, 2. H0 ditolak jika t0> t, b. untuk H0:= 0 dan H1:< 0 1. H0 diterima jika t0≥ -t, 2. H0 ditolak jika t0< -t, c. untuk H0:= 0 dan H1:≠ 0 1. H0 diterima jika -t/2≤ t0 ≤ t /2, 2. H0 ditolak jika t0> t /2 atau t0< -t /2.

Uji Statistik a. Simpangan baku populasi () diketahui: b. Simpangan baku populasi () tidak diketahui: Kesimpulan menyimpulkan tentang penerimaan atau penolakan Ho

Sebuah sampel terdiri atas 15 kaleng cat, memiliki isi berat kotor seperti yang diberikan berikut ini: (isi berat kotor dalam kg/kaleng). 1,21 1,21 1,23 1,20 1,21 1,24 1,22 1,24 1,21 1,19 1,19 1,18 1,19 1,23 1,18 Jika digunakan taraf nyata 1 %, dapatkah kita meyakini bahwa populasi cat dalam kaleng rata-rata memiliki berat kotor 1,2 kg/kaleng ? (dengan alternatif tidak sama dengan).

Pengujian Hipotesis Beda Dua Rata-rata Sampel besar (n > 30) Formula Hipotesis a. H0:1= 2 H1:1> 2 b. H0:1= 2 H1:1< 2 c. H0:1= 2 H1:1≠ 2 Penentuan nilai  (taraf nyata) kemudian menentukan nilai Z atau Z/2 dari tabel

Kriteria Pengujian a. untuk H0:1= 2 dan H1:1> 2 1. H0 diterima jika Z0≤ Z, 2. H0 ditolak jika Z0> Z, b. untuk H0:1= 2 dan H1:1< 2 1. H0 diterima jika Z0≥ -Z, 2. H0 ditolak jika Z0< -Z, c. untuk H0:1= 2 dan H1:1≠ 2 1. H0 diterima jika -Z/2≤ Z0 ≤ Z /2, 2. H0 ditolak jika Z0> Z /2 atau Z0< -Z /2.

Uji Statistik a. Simpangan baku populasi () diketahui: b. Simpangan baku populasi () tidak diketahui: Kesimpulan a. Jika H0 diterima maka H1 ditolak b. Jika H0 ditolak maka H1 diterima

Seseorang berpendapat bahwa rata-rata jam kerja buruh di daerah A dan B sama dengan alternatif A lebih besar daripada B. untuk itu, diambil sampel di kedua daerah, masing-masing 100 dan 70 dengan rata-rata dan simpangan baku 38 dan 9 jam per minggu. Ujilah pendapat tersebut dengan taraf nyata 5% ! (Varians / simpangan baku kedua populasi sama besar).

Sampel kecil (n ≤ 30) Formula Hipotesis a. H0:1= 2 H1:1> 2 b. H0:1= 2 H1:1< 2 c. H0:1= 2 H1:1≠ 2 Penentuan nilai  (taraf nyata) kemudian menentukan nilai t atau Z/2 dari tabel

Kriteria Pengujian a. untuk H0:1= 2 dan H1:1> 2 1. H0 diterima jika t0≤ t, 2. H0 ditolak jika t0> t, b. untuk H0:1= 2 dan H1:1< 2 1. H0 diterima jika t0≥ -t, 2. H0 ditolak jika t0< -t, c. untuk H0:1= 2 dan H1:1≠ 2 1. H0 diterima jika -t/2≤ t0 ≤ t /2, 2. H0 ditolak jika t0> t /2 atau t0< -t /2.

Uji Statistik t0 memiliki distribusi dengan db = n1+n2-2 Kesimpulan a. Jika H0 diterima maka H1 ditolak b. Jika H0 ditolak maka H1 diterima

Sebuah perusahaan mengadakan pelatihan teknik pemasaran Sebuah perusahaan mengadakan pelatihan teknik pemasaran. Sampel sebanyak 12 orang dengan metode biasa dan 10 orang dengan terprogram. Pada akhir pelatihan diberikan evaluasi dengan materi yang sama. Kelas pertama mencapai nilai rata-rata 80 dengan simpangan baku 4 dan kelas kedua nilai rata-rata 75 dengan simpangan baku 4,5. Ujilah hipotesis kedua metode pelatihan, dengan alternatif keduanya tidak sama ! Gunakan taraf nyata 10%! Asumsikan kedua populasi menghampiri distribusi normal dengan varians yang sama.

Pengujian Hipotesis Satu Proporsi Formula Hipotesis a. H0:P= P0 H1:P> P0 b. H0:P= P0 H1:P< P0 c. H0:P= P0 H1:P≠ P0 Penentuan nilai  (taraf nyata) dan nilai Z tabel (Z) dan (Z /2)

Kriteria Pengujian a. untuk H0:P= P0 dan H1:P> P0 1. H0 diterima jika Z0≤ Z, 2. H0 ditolak jika Z0> Z, b. untuk H0:P= P0 dan H1:P< P0 1. H0 diterima jika Z0≥ -Z, 2. H0 ditolak jika Z0< -Z, c. untuk H0:P= P0 dan H1:P≠ P0 1. H0 diterima jika -Z/2≤ Z0 ≤ Z /2, 2. H0 ditolak jika Z0> Z /2 atau Z0< -Z /2.

menyimpulkan tentang penerimaan atau penolakan Ho Uji Statistik Keterangan: n = banyaknya ukuran sampel X = banyaknya ukuran sampel dengan karakterisktik tertentu Kesimpulan menyimpulkan tentang penerimaan atau penolakan Ho

Seorang kontraktor menyatakan bahwa 60% rumah-rumah yang baru dibangun di kota X dilengkapi dengan telepon. Apakah anda setuju dengan pernyataan tersebut bila diantara 50 rumah baru yang diambil secara acak terdapat 33 rumah yang menggunakan telepon ? Gunakan taraf nyata 10%, dengan alternatif lebih besar dari itu!

Pengujian Hipotesis Beda Dua Proporsi Formula Hipotesis a. H0:P1= P2 H1:P1> P2 b. H0:P1= P2 H1:P1< P2 c. H0:P1= P2 H1:P1≠ P2 Penentuan nilai  (taraf nyata) kemudian menentukan nilai Z atau Z/2 dari tabel

Kriteria Pengujian a. untuk H0:P1= P2 dan H1:P1> P2 1. H0 diterima jika Z0≤ Z, 2. H0 ditolak jika Z0> Z, b. untuk H0:P1= P2 dan H1:P1< P2 1. H0 diterima jika Z0≥ -Z, 2. H0 ditolak jika Z0< -Z, c. untuk H0:P1= P2 dan H1:P1≠ P2 1. H0 diterima jika -Z/2≤ Z0 ≤ Z /2, 2. H0 ditolak jika Z0> Z /2 atau Z0< -Z /2.

Uji Statistik Kesimpulan a. Jika H0 diterima maka H1 ditolak b. Jika H0 ditolak maka H1 diterima

Suatu pemungutan suara akan dilakukan di antara penduduk kota M dan sekitarnya mengenai pendapat mereka tentang rencana pendirian gedung serba guna di tengah kota. Untuk mengetahui apakah ada perbedaan antara proporsi penduduk kota M dan sekitarnya yang menyetujui rencana tersebut, diambil sebuah sampel acak yang terdiri dari 200 penduduk kota M dan 500 penduduk di sekitarnya. Apabila ternyata ada 120 penduduk kota M dan 240 penduduk di sekitarnya yang setuju, apakah anda setuju jika dikatakan bahwa proporsi penduduk kota M yang setuju lebih tinggi daripada proporsi penduduk di sekitarnya? Gunakan taraf nyata 1%!